Rangkuman Kegiatan Pertemuan Rutin ke 9 Pusat Kajian Geoinformatika
Pada pertemuan kali ini terdapat 3 presentasi riset. Pertama, Bapak Eko Setiawan, S.T, M.T. mempresentasikan hasil review paper yang berjudul “Position Error Correction for an Autonomous Underwater Vehicle Inertial Navigation System (INS) Using a Particle Filter”. Kedua, Prayudi Lestantyo (mahasiswa S2 Ilmu Komputer) mempresentasikan hasil research plan yang berjudul “High Resolution Aerial Photogrammetry For Mapping Land Suitability Of Apple Orchards Based On Fuzzy Logic”. Selanjutnya, Ika Qutsiati Utami (mahasiswi S1 Sistem Informasi) mempresentasikan hasil research plan yang berjudul “Malang Smart Ambulance: Implementasi Web GIS dalam Manajemen Mobil Ambulans Kota Malang”.
Pada presentasi yang dilaksanakan tanggal 17 April 2015, Bapak Eko Setiawan, S.T, M.T. mempresentasikan tentang Autonomous Underwater Vehicle (AUV) atau kapal selam tanpa awak yang memerlukan informasi posisi supaya dapat berpindah dengan tepat. Posisi AUV dapat ditentukan dengan melakukan perhitungan data-data yang diterima oleh sensor, diantaranya multibeam sonar, Doupler Velocity Logger (DVL) dan single-beam altimeter. Penentuan posisi dengan sensor sering menghasilkan kesalahan. Global Positioning System (GPS) merupakan solusi untuk memberikan koordinat posisi yang tepat. Masalah yang terjadi adalah GPS dapat ditangkap jika AUV berada di permukaan. Metode Particle Filter diusulkan untuk memperbaiki kesalahan perhitungan posisi dari sensor dengan memanfaatkan data GPS saat AUV muncul ke permukaan. Metode PF diujikan pada Midsize Autonomous Reconfigurable Vehicle (MARV). Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan prediksi posisi memberikan kesalahan yang kecil apabila dibandingkan dengan sistem yang tanpa menggunakan apapun. Prediksi posisi yang dihasilkan mendekati pengukuran scan dasar laut (profiling). Kesimpulan penelitian ini antara lain: (1) penggunaan Particle Filter 3D memberikan hasil yang lebih baik dalam perbaikan posisi di Autonomous Underwater Vehicle (AUV); (2) perbaikan posisi dengan menggunakan sensor multibeam sonar, Doupler Velocity Logger (DVL) dan single-beam altimeter menunjukkan bahwa DVL memberikan tingkat keakuratan yang paling baik; dan (3) uji coba lapangan menunjukkan bahwa Particle Filter terbukti dapat digunakan untuk memperbaiki posisi AUV.
Research plan yang diusulkan Prayudi Lestantyo dilatarbelakangi oleh dorongan peningkatan produksi dan mutu buah dalam negeri. Malang dikenal sebagai penghasil apel di Indonesia, daerah penghasil utama apel daerah Malang Raya adalah Kota Batu yang merupakan kota pemekaran dari Kabupaten Malang. Dengan perkembangan teknologi dan karakteristik geografis Kabupaten Malang dan Kota Batu, maka pemetaan lahan merupakan sebuah kebutuhan. Manfaat pemetaan ini adalah untuk mengidentifikasi lahan pertanian apel yang digunakan saat ini dengan menggunakan UAV. Identifikasi lahan ini meliputi luasan lahan, topografi, kemungkinan pengembangan lahan dan juga kesuburan tanah. Perkembangan teknologi data spasial memungkinkan untuk memprediksi maupun menganalisis data tersebut. Pada rencana riset ini menggunakan data aerial survey yang berupa image. Dari image foto udara, kemudian membuat software pengolahan foto udara. Dari software tersebut sehingga hasil dari interpretasi foto udara diperoleh. Interpretasi foto udara dan variabel fisik lainnya diinputkan pada suatu GIS server, pengolahan data terjadi dengan menggunakan logika fuzzy sehingga dapat ditentukan peta kesesuaian lahan perkebunan apel.
Selanjutnya, Ika Qutsiati Utami mempresentasikan tentang Malang Smart Ambulance. Malang Smart Ambulance adalah mobil ambulans yang dirancang khusus untuk Kota Malang menggunakan teknologi GIS (Geo Information System) untuk efektifitas manajemen pelayanan ambulans. Mobil ambulans dilengkapi sistem GIS berbasis website untuk menampilkan jaringan jalan seluruh wilayah Malang. Malang Smart Ambulance direncanakan beroperasi di tiga wilayah yang memiliki angka kecelakaan tertinggi di Jawa Timur, yaitu: Malang, Kediri dan Surabaya. Ambulans ini memiliki fitur Smart Position yang dapat menentukan lokasi insiden gawat darurat dengan tepat menggunakan teknologi GPS, dan fitur Smart Routing untuk mencapai lokasi gawat darurat secara cepat dengan meminimalkan waktu respon. Metode analisis yang digunakan antara lain: Smart Position (Analisis Sistem Koordinat), Smart Routing (Algoritma Sourthest Path), Smart Sites (Metode AHP), dan Smart Operation (Critical Path – Assignment Method Scheduling). Tujuan dari penelitian ini adalah membangun website berbasis teknologi GIS (Geo Information System) untuk memvisualisasikan jaringan jalan di Kota Malang untuk manajemen mobil ambulans.[RIR,SAP]
