PENGEMBANGAN SISTEM DETEKSI DINI GUNUNG API BERBASIS SENSOR NODE, MOBILE ROBOT DAN UNMANNED AERIAL VEHICLE UNTUK GUNUNG STRATOVOLCANO TIPE A DI PULAU JAWA INDONESIA DISERTASI Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Doktor dari Institut Teknologi Bandung Oleh MARIA EVITA NIM: 30220002 (Program Studi Doktor Fisika) INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG Januari 2023 i ABSTRAK PENGEMBANGAN SISTEM DETEKSI DINI GUNUNG API BERBASIS SENSOR NODE, MOBILE ROBOT DAN UNMANNED AERIAL VEHICLE UNTUK GUNUNG STRATOVOLCANO TIPE A DI PULAU JAWA INDONESIA Oleh Maria Evita NIM: 30220002 (Program Studi Doktor Fisika) Pada riset ini telah dikombinasikan antara sensor node dengan mobile robot dan UAV untuk mengamati gunung api sehingga erupsi bisa dideteksi lebih dini untuk mengurangi dampak yang ditimbulkannya. Sensor node menggunakan sensor TGS- 2602 (SO 2), MG-811 (CO2), DHT-11 (suhu), ADXL-345 (sesmisitas) dan MPU- 6050 (pergeseran tanah), dilengkapi juga dengan solar panel controller untuk catu daya, WiFi ESP-8266 dan LoRa-02 untuk komunikasi data, serta Raspberry Pi untuk mengolah data dan menentukan status gunung api dengan fuzzy logic di bagian stasiun kontrol. Sistem kemudian dites di laboratorium. Sel surya bisa menghasilkan tegangan 18,81 volt dan arus 0,2 ampere. Sensor suhu telah dikalibrasi hingga pengukuran 51 o C, sedangkan sensor gas bisa mendeteksi gas sampai konsentrasi 8 ppm. Setelah analisis FFT sensor seismik mendeteksi frekuensi kegempaan hampir nol dengan offset sumbu X, Y dan Z adalah 0,168 m/s 2 , 0,0168 m/s 2 dan 1.125 m/s 2 secara berurutan. Selanjutnya, kesalahan dalam pengukuran pergeseran tanah sebesar maksimum 4 o kemiringan tanah. Berikutnya, PER pada komunikasi data dengan LoRa sejauh 400 m hanya maksimum 4%. Status gunung api normal menuju waspada kemudian ditentukan dari simulasi kontrol fuzzy dengan data SO 2 sebesar 4 ppm, CO2 500 ppm, suhu 36 o C, seismisitas 2 Hz dan pergeseran tanah 0 o . Selanjutnya, sistem sensor ini dites di Gunung Kelud, Tangkuban Parahu dan Guntur (gunung stratovolcano tipe A). Gas SO 2 terdeteksi di bawah 1 ppm, sedangkan gas CO 2 hanya diukur di Gunung Kelud sebesar 0,306 – 0, 3 ppm. Selanjutnya, terdeteksi hanya 1 Hz (0,32 gRMS) gelombang seismik di Gunung Kelud, sedangkan tidak ada gelombang seismik yang terdeteksi di Gunung Tangkuban Parahu dan Gunung Guntur. Suhu berkisar antara 23 – 35 o C. Dengan data-data sensor ini sebagai input pada kontrol fuzzy untuk penentuan status gunung api, maka didapat status gunung api normal pada ketiganya. Selanjutnya, mobile robot yang memiliki sensor monitoring yang sama, digerakkan dengan motor DC 24 volt (PG 28) dengan mekanisme skid-steering dan PID controller pada mikrokontroler STM32 Nucleo F446RE yang terhubung dengan pengontrol utama Raspberry Pi 3 untuk pengontrolan kecepatan serta ROS dan RTOS. Pengontrol PID telah berhasil diaplikasikan pada robot dengan deviasi 2,5% untuk motor sebelah kiri dan 2,75% untuk motor sebelah kanan. Selanjutnya, dilakukan simulasi gerak robot di MATLAB menggunakan algoritma near-optimal navigation ii sehingga robot bisa melewati beberapa waypoints yang dihasilkan dari high-level planner, dan lintasan yang sebenarnya yang diikuti oleh low-level navigation layer sambil menghindari rintangan. Robot kemudian dites di laboratorium pada permukaan lantai rata serta di lapangan berumput dan berhasil sampai di tujuan yang diinginkan sambil menghindari 1 dan 2 rintangan secara otomatis sama seperti ketika dites di Gunung Tangkuban Parahu dengan permukaan tidak rata berlumpur serta berbatu. Sebelum mobile robot menghindari rintangan, rintangan tersebut harus dideteksi terlebih dahulu oleh robot menggunakan algoritma deep learning dari model YOLOv5s untuk empat objek (pohon, orang, batu dan tangga) pada tahap awal dengan empat variasi model dengan variasi terbaik (batch = 16, epochs = 500) menghasilkan mAP_0.5 = 25.7% dan mAP_0.5:0.95 = 12.3%, Proses deteksi dilanjutkan untuk pohon dan batu di gunung Tangkuban Parahu untuk batch=16 dengan tiga variasi epoch (100, 300 dan 500). Variasi terakhir memberikan hasil terbaik untuk mAP_0.5 dan mAP_0.5:0.95 (63.4% dan 40.4% secara berurutan) dan loss yang hampir nol. Model ini kemudian dites di gunung Tangkuban Parahu dan menunjukkan 90,9% recall, 79% precission dan 91,5% akurasi. Sementara itu, data dari sensor monitoring pada mobile robot menunjukkan status gunung Tangkuban Parahu, Guntur, Merapi dan Galunggung (gunung stratovolcano tipe A) yang normal dari hasil logika fuzzy, dengan SO 2 (0 – 0,639 ppm), CO 2 (0 – 0,219), seismik (0 - 2 Hz pada 0,05 gRMS), suhu (18,65 – 31,25 o C) serta kecepatan pergeseran tanah (0,010 – 0,085 o /s) dalam batas normal. Peta yang dihasilkan dari UAV (DJI Phantom 4 Pro) yang diolah dengan 3D survey, Pix4D dan Agisoft sebagai sistem ketiga menunjukkan resolusi dalam beberapa cm, dengan kesalahan total antara 0-8 meter untuk area 20.000-545.000 m 2 yang diamati pada kondisi cuaca berbeda, wilayah kampus ITB Ganesha dan kelima gunung sampel sehingga mampu membedakan bagian vegetatif dan non-vegetatif secara detail. Selanjutnya, kesalahan RMS menunjukkan akurasi horizontal beberapa cm dengan tingkat kepercayaan 95%. Kata kunci: gunung api, sensor node, mobile robot, UAV, monitoring. iii ABSTRACT DEVELOPMENT OF SENSOR NODE, MOBILE ROBOT AND UNMANNED AERIAL VEHICLE BASED VOLCANO EARLY DETECTION SYSTEM FOR TY PE-A STRATOVOLCANO IN JAVA ISLAND INDONESIA By Maria Evita NIM: 30220002 (Doctoral Program in Physics) A combination of sensor node, mobile robot and UAV for volcano monitoring has been developed, hence the eruption could be early detected to minimize the after- effects. The sensor node consists of TGS-2602 (SO 2), MG-811 (CO2), DHT-11 (temperature), ADXL-345 (seismicity) and MPU-6050 (landslides) sensors; solar panel controller (power supply), WiFi ESP-8266 and LoRa-02 (data communication) and Raspberry Pi for data and volcano warning status processing using fuzzy logic. The solar cell could generate 18.81 Volt voltage and 0.23 Ampere current in laboratory testing. The temperature sensor has been calibrated for until 51 o C, while the gas sensor could properly detect the gas until 8 ppm. After FFT analysis the seismic sensor detected almost zero frequency with 0.168 m/s 2 , 0.0168 m/s 2 and 1.125 m/s 2 X, Y and Z axis zero offsets respectively. The landslide sensor had a maximum of about 4 o land slope error. Moreover, only a 4% (maximum) PER is shown by the data communication. Furthermore, a simulation to decide the volcano status for the volcano in fuzzy control where SO 2 4 ppm, CO2 500 ppm, temperature 36 o C, seismicity 2 Hz and landslides 0 o were the inputs for the controller resulted in Normal to Waspada (Alert) warning status. The system was then tested in Kelud, Tangkuban Parahu and Guntur Volcanoes (type-A stratovolcanoes). Sulfur dioxide was detected under 1 ppm, while CO 2 was 0,306 – 0, 3 ppm (only measured in Guntur Volcano). Moreover, only a 1 Hz (0,32 gRMS) seismic wave was detected in Kelud, whereas nothing in Tangkuban Parahu and Guntur. Meanwhile, the temperature was in the range of 23 – 35 o C. These sensor data generated a Normal warning status for all the volcanoes. Hereinafter, the robot with the same monitoring sensor, driven by 24-volt DC motors (PG 28) of skid-steering mechanism and PID controller in STM-32 Nucleo F446RE microcontroller connected to Raspberry Pi 3 for velocity and ROS-RTOS operating systems. PID Controller has been successfully applied with average deviations of 2.5% (left motor), and 2.75% (right motor). The robot could reach the waypoints generated by the high-level planner and a real trajectory was depicted followed by the low-level navigation layer while avoiding the obstacles in MATLAB performing near-optimal navigation algorithm. This algorithm then was tested on a flat surface iv of the laboratory floor and a grassy surface of a field. The robot successfully reached the destination while avoiding 1 and 2 obstacles automatically. The same result also was shown in field testing at Tangkuban Parahu on a rocky and sloppy uneven terrain. The obstacles had been detected beforehand by performing the YOLOv5s algorithm for objects (trees, persons, rocks and stairs) in the early step for four models. the best model (batch = 16, epochs = 500) resulted in mAP_0.5 = 25.7% and mAP_0.5:0.95 = 12.3%. A further training then was applied for trees and rocks to be implemented in Tangkuban Parahu volcano. The dataset was trained in 3 epochs (100, 300 and 500) and 16 batches of YOLOv5s. The last variant yielded the best result of 63.4% mAP_0.5 and 40.4% mAP_0.5:0.95 with almost zero loss. This model then was implemented in the Raspberry Pi3 to detect trees and rocks captured by the camera in Tangkuban Parahu Volcano.