Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKDrones atau Unmanned Aircraft Systems (UAS) atau Unmanned Aerial Vehicle (UAV) adalah komponen baru dari sistem penerbangan. Sistem ini merupakan hasil perkembangan mutakhir dalam teknologi kedirgantaraan, yang menawarkan kemajuan yang dapat membuka penggunaan sipil / komersial baru dan lebih baik serta perbaikan pada keselamatan dan efisiensi semua penerbangan sipil. Potensi layanan komersial drone yang inovatif belum pernah terjadi sebelumnya, untuk fotografi udara, jurnalisme, survei, penggembalaan ternak, stasiun relay komunikasi nirkabel, transportasi, pengiriman bantuan darurat di daerah terpencil / tidak dapat diakses, layanan kurir parsel, pengiriman barang secara online, dan sebagainya. Jasa pengiriman barang menggunakan UAV menarik untuk dibahas di Indonesia, karena Indonesia adalah sebuah negara kepulauan dengan banyak wilayah terpencil yang sulit dijangkau oleh alat transportasi konvensional. Penelitian ini merupakan penelitian hukum normatif dengan pendekatan peraturan perundang-undangan yang dilakukan melalui studi kepustakaan dengan studi dokumen atas bahan hukum primer, sekunder, dan tersier. Penelitian ini secara spesifik membahas mengenai jasa pengiriman barang berbasis UAV yang transaksinya dilakukan melalui aplikasi seluler maupun melalui internet. Pembahasan penelitian ini meliputi pengaturan penyelenggara jasa elektronik, pengaturan mengenai UAV secara internasional dan juga nasional, serta bagaimana peraturan hukum di Indonesia untuk jasa pengiriman barang menggunakan UAV.

---

ABSTRACT

Drones or Unmanned Aircraft Systems (UAS) or Unmanned Aerial Vehicle (UAV) are a new component of the aviation system. These systems are based on cutting-edge developments in aerospace technologies, offering advancements which may open new and improved civil/commercial applications as well as improvements to the safety and efficiency of all civil aviation. The potential of innovative drone commercial services is unprecedented, for aerial photography, journalism, surveying, livestock grazing, wireless communication relay stations, transportation, emergency shipping in remote / inaccessible areas, parcel courier services, online delivery of goods, and etc. The freight service using UAV is interesting to discuss in Indonesia, because Indonesia is an archipelagic country with many remote areas that are difficult to reach by conventional transportation. This research is a normative legal research with the approach of legislation conducted through literature study with document study on primary, secondary, and tertiary legal materials. This study specifically discusses UAV-based courier services which transactions are made through mobile applications and over the internet. The scope of this research includes the regulations of electronic service providers, regulations on UAV internationally as well as nationally, and how the legal regulation in Indonesia for goods delivery service using UAV."

"In this research, Parrot AR.Drone as an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) was used to track an object from above. Development of this system utilized some functions from OpenCV library and Robot Operating System (ROS). Techniques that were implemented in the system are image processing al-gorithm (Centroid-Contour Distance (CCD)), feature extraction algorithm (Principal Component Ana-lysis (PCA)) and an artificial neural network algorithm (Generalized Learning Vector Quantization (GLVQ)). The final result of this research is a program for AR.Drone to track a moving object on the floor in fast response time that is under 1 second.Pada penelitian ini, Parrot AR.Drone digunakan sebagai pesawat tanpa awak untuk menjejaki sebuah objek dari atas. Pengembangan sistem ini memanfaatkan beberapa fungsi dari pustaka OpenCV dan Robot Operating System (ROS). Teknik-teknik yang diimplementasikan pada sistem yang dikem-bangkan adalah algoritma pengolahan citra (Centroid-Contour Distance (CCD)), algoritma ekstraksi fitur (Principal Component Analysis (PCA)), dan algoritma jaringan syaraf tiruan (Generalized Lear-ning Vector Quantization (GLVQ)). Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah program untuk AR. Drone yang berfungsi untuk menjejaki sebuah objek bergerak di lantai dengan respon waktu yang ce-pat dibawah satu detik."

"Pengukuran kandungan nitrogen pada tanah atau tanaman merupakan dasar utama dalam monitoring dan pengambilan keputusan dalam manajemen pemupukan tanaman. Kombinasi teknologi pengukuran menggunakan Bagan Warna Daun (BWD) dan drone dengan kamera multispektral diharapkan dapat memberikan terobosan baru bagi pertanian Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan algoritma pemrograman untuk membuat Normalized DifferenceVegetation Index (NDVI) mapping berdasarkan transformasi nilai BWD. Pengambilan foto udara dilakukan saat tanaman berumur 28, 35 dan 42 hari setelah tanam (HST) dengan ketinggian terbang 3 m. Pada hari yang sama, dilakukan pengukuran warna hijau daun dengan BWD. Nilai BWD kemudian ditransformasikan kedalam nilai tone mapping sebagai dasar pembuatan NDVI mapping. Algoritma pemrograman dikembangkan dalam software Matlab dan digunakan untuk menghitung nilai NDVI dengan menerapkan metode mtresholding yang bertujuan untuk menghasilkan nilai NDVI rata-rata yang mendekati nilai NDVI eksperimen di lapangan. NDVI rata-rata secara keseluruhan bertujuan untuk menangkap nilai NDVI global foto lahan yang merepresentasikan keseluruhan tanaman yang ada di foto. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pada umur tanaman 28 dan 35 HST, simulasi terbaik menggunakan nilai treshold 0.18 dengan persentase error 18.7% dan 15.92%. Sedangkan pada umur 42 HST, simulasi terbaik menggunakan nilai treshold 0.20 dengan persentase error 13.55%. Kinerja program yang telah dikembangkan dapat dikatakan berhasil cukup baik. Secara kualitatif, hal ini dilihat dari hasil simulasi yang sudah dapat menampilkan perbedaan warna secara visual pada tingkat NDVI yang berbeda dan pada umur tanaman yang berbeda. Secara kuantitatif, ditunjukkan dengan nilai NDVI yang bertambah seiring bertambahnya umur tanaman.

---

Measurement of nitrogen content in the soil or plants is the primary basis in monitoring and decision making in crop fertilizer management. The combination of measurement technology using Leaf Color Chart (LCC) and unmanned aerial vehicle (UAV) equipped with multispectral cameras is expected to provide new insight into Indonesian agriculture. The purpose of this study is to develop a programming algorithm to create a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) mapping based on LCC value transformation. Aerial imagery collected at a critical stage of rice growth at 28, 35, and 42 days after planting (DAP) with a flight height of 3 m. Ground measurements were taken along with the UAV campaign using LCC. The LCC value then transformed into the tone mapping value as a basis for making NDVI mapping. The programming algorithm was developed in Matlab software and is used to calculate NDVI values by applying the thresholding method, which aims to produce an average NDVI value close to the NDVI value of experiments in the field. The overall average NDVI aims to capture the global NDVI value of the photo of the land that represents all the plants in the photo. The simulation results show that at the age of plants 28 and 35 DAP, the best simulation uses a treshold value of 0.18 with an error percentage of 18.7% and 15.92%. Whereas at the age of 42 DAP, the best simulation uses a treshold value of 0.20 with an error percentage of 13.55%. The performance of the program developed can be said to be quite successful. Qualitatively, this can be seen from the simulation results, which have been able to display color differences visually at different NDVI levels and different plant ages. Quantitatively, it is shown by the NDVI value that increases with the age of the plant."