Sistem Pelacakan Jalur Robot Pada Lahan Pertanian Menggunakan Metode Segmentasi Semantik Berbasis Computer Vision

Sektor pertanian di Indonesia menghadapi tantangan efisiensi dan produktivitas akibat keterbatasan tenaga kerja serta konversi lahan. Penelitian ini merancang sistem pelacakan jalur robot berbasis computer vision untuk mengatasi masalah tersebut di lahan pertanian. Sistem ini mengimplementasikan algoritma YOLOv8n dengan metode segmentasi semantik untuk mengidentifikasi tanaman dan galangan (jalur) secara real-time. Menggunakan input dari webcam, sebuah Mini PC memproses data visual, menghitung arah gerak berdasarkan Bounding Box objek terdeteksi, dan mengirimkan perintah ke mikrokontroler untuk mengendalikan pergerakan motor robot. Pengujian sistem dilakukan dalam tiga skenario simulasi: ideal, berjarak, dan kompleks. Hasil penelitian menunjukkan tingkat keberhasilan pelacakan jalur mencapai 90% pada skenario ideal dan 70% pada skenario berjarak. Namun, sistem gagal menavigasi skenario kompleks karena keterbatasan pada logika koreksi arah. Pengujian karakteristik perangkat keras juga menetapkan bahwa torsi motor minimum sebesar 2,52 Nm diperlukan agar robot dapat bergerak secara efektif. Disimpulkan bahwa sistem yang dikembangkan terbukti mampu melakukan pelacakan jalur secara andal dan dapat menjadi solusi menjanjikan untuk navigasi robot otonom di lahan pertanian yang terstruktur.