IoT, AI & Web Dashboard Development

SmartRing: Autonomous Robot & Dashboard System for Oil Palm Plantation (PKM-KC)

Platform pemantauan dan sistem integrasi untuk SmartRing, sebuah robot otonom berbasis Computer Vision yang dirancang untuk merawat "piringan" (radius serapan pupuk) pada pohon kelapa sawit secara presisi dan real-time.

Informasi Proyek

Klien: Riset PKM-KC (Program Kreativitas Mahasiswa - Karsa Cipta)
Kategori: IoT, AI & Web Dashboard Development
https://cobasawit.vercel.app/
/ 7

Penjelasan & Fitur Utama Proyek

SmartRing: Revolusi Perawatan Kelapa Sawit Berbasis AI

SMARTRING adalah terobosan robot otonom berbasis Computer Vision yang meredefinisi cara pemeliharaan kelapa sawit. Berbeda dengan metode pembersihan konvensional yang menyapu rata seluruh lahan, robot ini bekerja secara presisi tepat di radius satu meter sekeliling pohon (area piringan)—zona paling krusial tempat pupuk diserap secara maksimal.

Mengapa Area 'Piringan' Sangat Penting?

Menjaga kebersihan piringan adalah praktik pemeliharaan sawit yang paling fundamental, namun sering kali dikerjakan asal-asalan karena membutuhkan tenaga dan biaya yang besar. Melalui inovasi SmartRing, kami memastikan:

  • Radius Kritis (±1m) bebas dari gulma tempat hama bersembunyi.
  • Mencegah pohon bersaing memperebutkan hara, memastikan 100% serapan pupuk di titik inti.
  • Konsistensi perawatan terjaga dengan siklus ideal 2x per bulan.
"SMARTRING bukan sekadar alat potong, ini cara baru merawat titik paling penting di setiap pohon. Dari pembersihan yang menyapu rata, menjadi perawatan yang presisi per pohon."

Dashboard Petani: Pemantauan Cerdas dalam Satu Layar

Proyek ini tidak hanya sebatas hardware, melainkan mencakup ekosistem Dashboard Petani yang intuitif. Melalui User Interface yang bersih, petani dapat memantau status operasional secara langsung:

  • Indikator Baterai & Status Robot: Melacak posisi operasional robot secara real-time (misal: "Memotong - Blok C").
  • Statistik Harian: Menghitung jumlah pohon yang telah dirawat pada hari tersebut.
  • Analisis Cakupan Gulma: Memberikan persentase data gulma di area piringan (di atas ambang batas 30%).
  • Pemetaan Titik: Mencatat ribuan titik pohon yang telah terpetakan dan tertangani oleh robot.

Kecerdasan Buatan & Arsitektur Perangkat Lunak

Keputusan otonom robot di lapangan didukung oleh technology stack yang tangguh. Logika inti berjalan menggunakan Python dengan OpenCV untuk pemrosesan citra dan YOLO (Ultralytics) untuk deteksi objek presisi. Sinkronisasi data ke dashboard dikelola secara aktual melalui protokol MQTT dan database Firebase, yang menjembatani komputasi antara Raspberry Pi dan microcontroller ESP32.

+ Catatan Proyek:
Pengembangan sistem dan purwarupa ini diajukan serta dikembangkan lebih jauh sebagai bagian dari penelitian kompetitif nasional PKM-KC (Program Kreativitas Mahasiswa - Karsa Cipta).