Artikel Ilmiah : K1C021016 a.n. NANDA MARDIANA AZZAHRA
| NIM | K1C021016 |
|---|---|
| Namamhs | NANDA MARDIANA AZZAHRA |
| Judul Artikel | PENINGKATAN AKURASI POSISI DRONE SPRAYER MENGGUNAKAN METODE EXTENDED KALMAN FILTER DALAM SISTEM NAVIGASI BERBASIS GLOBAL POSITIONING SYSTEM |
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penerapan metode Extended Kalman Filter (EKF) guna meningkatkan akurasi posisi drone sprayer dalam sistem navigasi berbasis GPS serta membandingkan kinerja EKF dengan metode pemfilteran konvensional. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data GPS (latitude, longitude, dan altitude) dan data accelerometer (percepatan pada sumbu x, y, dan z) yang dikumpulkan dari serangkaian uji terbang drone sprayer milik PT Frogs Solusi Indonesia. Uji terbang dilaksanakan di lapangan terbuka untuk merepresentasikan kondisi operasional yang sebenarnya. Data mentah terlebih dahulu diproses melalui tahap preprocessing yang meliputi penghapusan data tidak valid (nilai 0 dan NaN) dan konversi koordinat dari sistem geografis (derajat) ke sistem Universal Transverse Mercator (UTM, meter). Dalam implementasi EKF digunakan model sistem Constant Acceleration (CA) yang mengasumsikan accelerometer drone relatif konstan dalam interval waktu yang singkat. Parameter-parameter kunci EKF yaitu variansi noise proses dan variansi noise pengukuran dioptimalkan melalui analisis sensitivitas menggunakan metode grid search. Kombinasi parameter yang menghasilkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) posisi terendah dipilih sebagai parameter optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa EKF berhasil meningkatkan akurasi posisi drone sprayer secara signifikan. RMSE posisi rata-rata berkurang dari 0,0842 meter menjadi 0,0110 meter setelah penerapan EKF. Peningkatan akurasi yang dicapai adalah 86,94% untuk data GPS dihitung berdasarkan perbandingan RMSE. EKF terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi data accelerometer dengan peningkatan akurasi sebesar 77,16%. Analisis visual terhadap data lintasan drone estimasi EKF terlihat jauh lebih halus dan lebih konsisten dibandingkan dengan data GPS mentah. Penelitian ini menyimpulkan bahwa EKF merupakan metode yang sangat efektif untuk meningkatkan akurasi posisi drone sprayer yang sangat krusial untuk mendukung aplikasi pertanian presisi yang lebih efisien, efektif, dan ramah lingkungan |
| Abtrak (Bhs. Inggris) | This study aims to test the application of the Extended Kalman Filter (EKF) method to improve the positioning accuracy of sprayer drones in GPS-based navigation systems and compare the performance of EKF with conventional filtering methods. The data used in this study include GPS data (latitude, longitude, and altitude) and accelerometer data (acceleration in the x, y, and z axes) collected from a series of flight tests of sprayer drones owned by PT Frogs Solusi Indonesia. The flight tests were conducted in an open field to represent actual operational conditions. The raw data was first processed through a preprocessing stage which included the removal of invalid data (0 and NaN values) and the conversion of coordinates from the geographic system (degrees) to the Universal Transverse Mercator system (UTM, meters). In the implementation of the EKF, the Constant Acceleration (CA) system model is used, which assumes that the accelerometer of the drone is relatively constant in a short time interval. The main parameters of the EKF, namely process noise variance and measurement noise variance, are optimized through sensitivity analysis using the grid search method. The parameter combination that produces the lowest position Root Mean Square Error (RMSE) value is selected as the optimal parameter. The results showed that the EKF significantly improved the positioning accuracy of the drone sprayer. The average position RMSE was reduced from 0.0842 meters to 0.0110 meters after the application of EKF. The accuracy improvement achieved is 86.94% for GPS data calculated based on RMSE comparison. EKF proved to be effective in improving the accuracy of accelerometer data with an accuracy improvement of 77.16%. Visual analysis of the drone trajectory data estimated with EKF looks much smoother and consistent compared to the raw GPS data. This study concludes that EKF is a highly effective method to improve the accuracy of drone spraying positions which is critical to support more efficient, effective and environmentally friendly precision agriculture applications. |
| Kata kunci | GPS, Accelerometer, Extended Kalman Filter, Drone Sprayer, Akurasi, Posisi. |
| Pembimbing 1 | Jamrud Aminuddin S.Si.,M.Si.,Ph.D. |
| Pembimbing 2 | Reo Yudhono S.T.,M.Sc. |
| Pembimbing 3 | |
| Tahun | 2025 |
| Jumlah Halaman | 81 |
| Tgl. Entri | 2025-05-06 16:07:05.648409 |