Abstrak—Kebakaran  hutan  merupakan  masalah  serius  yang dapat  menyebabkan  berbagai  kerugian.  Teknik  pendeteksian kebakaran  hutan  dini  yang  andal  sangat  diperlukan  untuk mencegah  kebakaran  hutan.  Wireless  sensor  network  (WSN) yang digunakan didalam hutan harus bisa mengirim data secara realtime, tetapi tantangannya adalah WSN yang didalam hutan memiliki  batasan  jarak  dalam  mengirim  data  karena menggunakan  sumber  daya  yang  kecil  dan  juga  bertujuan untuk  keawetan  dari  WSN  itu  sendiri.  Sehingga  dibutuhkan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) sebagai  mobile collector yang memiliki  mobilitas  yang  tinggi.  Tetapi  UAV  sendiri  memiliki kekurangan yaitu sumber daya yang digunakan untuk terbang adalah baterai yang memiliki energi yang terbatas. Pada proses penelitian  ini,  akan  diteliti  beberapa  variabel  yang  dapat mempengaruhi  besar  konsumsi  energi  pada  UAV  seperti ketinggian UAV, luas hutan, desain lintasan UAV dan jumlah konsumsi  baterai  dari  UAV  saat  diterbangkan  sebagai  mobile collector. Data ini akan diukur dan dibandingkan menggunakan software  MATLAB.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  dapat merancang dan menerapkan desain lintasan UAV yang hemat energi agar penggunaan UAV sebagai mobile collector bisa lebih optimal dan mengetahui berapa besar pengaruh desain lintasan UAV  sebagai  mobile  collector  untuk  mendeteksi  kebakaran hutan.
Kata  Kunci—Desain  lintasan,  Konsumsi  Energi,  Mobile Collector, UAV.

## I. PENDAHULUAN
ALAM beberapa tahun terakhir, jumlah, frekuensi, dan tingkat  kebakaran hutan telah meningkat secara drastis di seluruh dunia sehingga berdampak secara signifikan pada ekonomi  dan  ekosistem  Negara  [1].  Laporan  terbaru Greenpeace Asia  Tenggara  ‘Karhutla  Dalam  Lima  Tahun Terakhir’ mengungkap kegagalan total pemerintah Indonesia dalam melindungi hutan dan lahan gambut dari pembakaran. Terungkap sekitar 4,4 juta hektar lahan atau setara 8 kali luas pulau  Bali  terbakar  antara  tahun  2015-2019.  Tantangan deteksi kebakaran hutan baru-baru ini mendapatkan perhatian yang  lebih  karena  peningkatan  tingkat  keparahan  dan frekuensi  kebakaran  hutan  di  seluruh  dunia.  Teknik  deteksi kebakaran  yang  populer  seperti  pencitraan  satelit  dan penginderaan  berbasis  kamera  jarak  jauh  memiliki kelemahan  deteksi  terlambat  dan  keandalan  yang  rendah sementara  deteksi  kebakaran  hutan  dini  adalah  kunci  untuk mencegah kebakaran besar.
Penggunaan  UAV  pada  komunikasi  nirkabel  saat  ini banyak menarik perhatian, dibandingkan dengan komunikasi terestrial yang tradisional, komunikasi dengan bantuan UAV ini  lebih  hemat  biaya,  pengoperasiannya  dapat  dilakukan sesuai  permintaan,  lebih  fleksibel  serta  penyebarannya  pun lebih  cepat  karena  mobilitas  UAV  yang  tinggi.  Selain  itu, skema  pengumpulan  data  klasik  atau  tradisional  di  mana semua  node  meneruskan  data  ke node  sink yang membutuhkan  end-to-end  link  yang  handal  antara  sink  dan
sensor  sehingga  membutuhkan  konsumsi  energi  yang  besar oleh  sensor  untuk  meneruskan  data,  penggunaan  UAV sebagai mobile collector bisa menghemat energi untuk semua sensor  lain  dan  hal  itu  bisa  memperpanjang  masa  pakai jaringan  [2].  Dengan  memanfaatkan  mobilitasnya  yang tinggi,  UAV  mampu  mengumpulkan  data  dari node  sensor secara hemat energi, karena dapat mengunjungi node sensor secara berurutan dan mengumpulkan data hanya dengan cara bergerak  cukup  dekat  dari  setiap node  sensor .  Dengan demikian,  jarak link  distance dari  setiap  node  sensor  yang aktif ke UAV berkurang secara signifikan, yang menghemat energi transmisi. Maka dari itu, UAV akan memainkan peran yang sangat penting dalam komunikasi nirkabel masa depan. Salah  satu  contoh  aplikasi  dari  penggunaan  UAV  yaitu, pengumpulan data pada jaringan Internet of Things (IoT) [3]. Pada  proses  pengambilan  data  menggunakan  UAV, node sensor mengukur  dan  mengirim  data  yang  dikumpulkan  ke unit  pusat  data  untuk  diproses  baik  secara  langsung  atau melalui  beberapa  hop  [4].  Penggunaan  UAV  dalam  medan berbukit lebih efisien dibandingkan dengan ground collector dimana rintangan dapat menghambat pencapaian misi. UAV dapat dengan cepat memperoleh data yang akurat di area yang luas yang sulit diakses [5].
Namun,  terlepas  dari  banyaknya  kelebihan  yang  dimiliki UAV  sebagai mobile  collector ,  perangkat  tersebut  juga memiliki  kelemahan,  dikarenakan  sumber  energi  UAV berasal dari baterai, maka UAV memiliki keterbatasan energi yang  dapat  memengaruhi  performanya  dalam  mengambil data.  Masalah  keterbatasan  energi  yang  dimiliki  UAV merupakan  alasan  dilakukannya  penelitian  ini  guna merancang desain metode dan mekanisme yang hemat energi sehingga memungkinkan UAV melakukan lebih banyak hal

## Penerapan Desain Lintasan UAV yang Hemat Energi untuk Deteksi Kebakaran Hutan
Reinaldo Ivander Yonardy dan Wirawan Departemen Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : wirawan@ee.its.ac.id
D
Gambar 1. Lintasan UAV.
Gambar 2. Desain Lintasan Yang Hemat Energi.
sesuai  kapasitas  baterainya.  Karena  konsumsi  energi  utama UAV  berasal  dari  gerakan  mekanisnya,  misalnya cruising (terbang), decreasing (turun), dan increasing (naik) sehingga optimasi  lintasan  dianggap  sebagai  cara  yang  efektif  untuk mengurangi konsumsi energi. Fokus utama dalam penelitian ini  adalah  untuk  menganalisis  secara  matematis  konsumsi energi  UAV  berdasarkan  gerakan  mekanis  sesuai  lintasan yang  ditempuh  dan  desain  komunikasi  yang  dirancang. Kemudian,  melakukan  perbandingan  hasil  simulasi  dari beberapa desain lintasan dan desain komunikasi yang dibuat. Lalu, mengevaluasi lebih lanjut hasil simulasi yang diperoleh. Analisis  dibatasi  pada  aspek  energi  hanya  dengan membandingkan  tingkat  konsumsi  energi  di  setiap  desain lintasan.  Tujuannya  adalah  untuk  melihat  opsi  penerapan terbaik dari perspektif konsumsi energi.
II.

## III. TINJAUAN PUSTAKA
A. UAV
Unmaned  Aerial  Vehicle (UAV)  atau  sering  disebut sebagai  drone  adalah  mesin  terbang  yang  berfungsi  dengan kendali  jarak  jauh  oleh  pilot  atau  mampu  mengendalikan dirinya sendiri yang dioperasikan oleh operator, menggunakan  hukum  aerodinamika  untuk  mengangkat dirinya dan mampu membawa muatan baik  senjata maupun muatan  lainnya.  Penggunaan  terbesar  dari  pesawat  nirawak ini adalah di bidang militer, tetapi juga digunakan di bidang geografi,  fotografi,  dan  videografi  yang  dilakukan  secara bebas  dan  terbuka.  Di  bidang  geografi,  pesawat  nirawak digunakan sebagai salah satu wahana pengindraan jauh yang sangat  penting  dalam  pembuatan  peta,  seperti  peta penggunaan  lahan,  peta  daerah  rawan  bencana,  dan  peta daerah  aliran  sungai.  Karena  tidak  memiliki  awak,  UAV harus  dikendalikan  dari  jarak  jauh  menggunakan remote control dari  luar  kendaraan  atau  biasa  disebut Remotely Piloted Vehicle (RPV). Selain itu, UAV juga dapat bergerak secara otomatis berdasarkan program yang sudah ditanamkan pada sistem komputernya. Perkembangan teknologi membuat drone  juga  mulai  banyak  diterapkan  untuk  kebutuhan  sipil, terutama di bidang bisnis, industri dan logistik. Dunia industri bisnis, drone telah diterapkan dalam berbagai layanan seperti pengawasan  Infrastruktur,  pengiriman  paket  barang, pemadam  kebakaran  hutan,  eksplorasi  bahan  tambang, pemetaan daerah pertanian, dan pemetaan daerah industri.
Meski  alat  canggih  ini  pada  awalnya  hanya  di  gunakan oleh anggota militer saja, kini alat ini telah banyak digunakan oleh seluruh pihak secara meluas. Badan pemerintahan juga memanfaatkan alat canggih ini untuk dapat menghubungkan intelejen  dengan  pertanahan.  Namun  saat  ini  untuk masyarakat awam sekalipun juga sudah dapat menggunakan Drone.

## B. Konsumsi Energi UAV
Konsumsi  energi  UAV  terkait  erat  dengan  penggunaan sumber daya yang dimiliki oleh pesawat. Sumber daya utama UAV  adalah  bahan  bakar  atau  daya  baterai.  Berbagai  jenis bahan  bakar  dapat  digunakan,  seperti  avgas  untuk  UAV berbahan bakar bensin atau avtur untuk UAV berbahan bakar jet.  Alternatif  lain  adalah  UAV  listrik  yang  menggunakan baterai  sebagai  sumber  daya.  Efisiensi  bahan  bakar  atau
energi  baterai  menjadi  kunci  dalam  meningkatkan  waktu terbang  dan  jangkauan  misi  UAV.  Beberapa  faktor  yang mempengaruhi konsumsi energi UAV adalah Berat Pesawat, Bentuk  dan  Desain, Altitude (Ketinggian)  Penerbangan, Kecepatan,  Cuaca  dan  Lingkungan.  Faktor  yang  pertama adalah berat UAV, semakin besar berat UAV, semakin besar energi  yang  dibutuhkan  untuk  mengangkatnya  dan mempertahankan  penerbangan.  Yang  kedua  adalah  bentuk dan  desain,  bentuk  sayap,  ekor,  dan  badan  pesawat  dapat mempengaruhi  efisiensi  aerodinamis  dan,  akibatnya, konsumsi  energi.  Desain  UAV  yang  dioptimalkan  untuk mengurangi  hambatan  akan  meningkatkan  efisiensi.  Yang ketiga adalah altitude (Ketinggian) Penerbangan, penerbangan  pada  ketinggian  yang  tepat  dapat  mengurangi hambatan udara dan konsumsi  energi. Namun, penerbangan pada ketinggian yang terlalu tinggi juga dapat mempengaruhi efisiensi  mesin  atau  daya  baterai,  sehingga  perlu  dilakukan analisis  yang  cermat.  Yang  keempat  adalah  kecepatan, kecepatan penerbangan yang optimal perlu dipertimbangkan untuk  mencapai  efisiensi  tertinggi.  Kecepatan  yang  lebih tinggi  dapat  mengurangi  waktu  misi,  tetapi  juga  dapat meningkatkan konsumsi  energi.  Yang terakhir adalah cuaca dan lingkungan, faktor-faktor lingkungan seperti angin, suhu udara,  dan  kondisi  cuaca  lainnya  dapat  mempengaruhi efisiensi  dan  konsumsi  energi  UAV.  Pemilihan  waktu  dan kondisi  terbang  yang  tepat  sangat  penting  untuk mengoptimalkan  konsumsi  energi.  Perlu  dicatat  bahwa banyak  dari  faktor-faktor  ini  saling  berhubungan  dan  juga berubah secara dinamis selama perjalanan UAV [6].
Sebuah UAV menggunakan energi untuk terbang dengan menghasilkan  gaya  dorong  dan  angkat  untuk  mengatasi beban  dan  gaya  hambat.  Lima  aspek  utama  yang  saling berkaitan  dengan  konsumsi  energi  yang  digunakan  oleh UAV, yaitu: bobot muatan, bobot baterai, bobot UAV (badan pesawat), kecepatan udara, dan jangkauan. Kecepatan udara, muatan, berat drone dan berat baterai adalah penentu penting dari tingkat konsumsi energi UAV. Tingkat konsumsi energi bersama  dengan  berat  baterai  dan  jenisnya  menentukan jangkauan  terbang  UAV.  Muatan,  UAV,  dan  berat  baterai menentukan  berat  total  UAV  saat  lepas  landas/ take-off . Meningkatkan  berat  komponen  apa  pun  pada  UAV  berarti meningkatkan tingkat konsumsi energi UAV pula. Perhatikan bahwa peningkatan bobot baterai akan meningkatkan tingkat konsumsi  energi  UAV,  dan  ini  berakibat  pada  menurunnya jangkauan UAV; namun di satu sisi, baterai yang lebih besar
Gambar 3. Desain Lintasan Yang diterapkan ditempat pengujian.
juga  akan  meningkatkan  kapasitas  energi  yang  tersedia, sehingga juga bisa meningkatkan jangkauan [7].

## C. Macam-macam Desain Lintasan UAV
Dalam penelitian sebelumnya, telah dikembangkan sebuah rancangan  lintasan  untuk  UAV  yang  mampu  mencakup seluruh lingkungan target. Rancangan tersebut mempertimbangkan  karakteristik  sensor  dan  pergerakan UAV dengan memastikan menghindari rintangan. Rancangan lintasan  tersebut  mengambil  bentuk  pola  geometris sederhana.  Pola  yang  umum  digunakan  antara  lain  bolak- balik  (BF)  dan  spiral  (SP).  Pergerakan  UAV  di  pola  ini menggunakan  lintasan  garis  lurus  dengan  bolak-balik  di kedua arah, serta dilengkapi dengan manuver sudut tertutup di  setiap  putaran.  Pada  pola  spiral,  UAV  akan  bergerak melingkar  dari  luar  area  menuju  titik  pusat,  sehingga  jari- jarinya berkurang [8].
Pada Gambar 1ditunjukkan bahwa pola bolak-balik dapat diklasifikasikan  menjadi  dua  jenis,  yaitu  garis  paralel  dan merayap. Ada juga pola penerbangan persegi yang terdiri dari garis lurus dan manuver 90◦ ke sisi kanan. Pola ini dimulai dari  titik  pusat  dan  berlanjut  ke  arah  perbatasan,  pola  yang menyerupai bentuk elips. Pola sector search yang terdiri dari garis  lurus  dengan  manuver  berputar  120◦  ke  kanan  saat kendaraan mencapai perbatasan area. Setelah mencakup tiga sektor, UAV kembali ke titik awal. Pola barrier patrol terdiri dari  12  titik  yang  didistribusikan  secara  spasial  di  area terbang  UAV.  UAV  memulai  lintasannya  di  titik  awal  dan melakukan  gerakan  melingkar  untuk  mencapai  titik berikutnya.  Dari  titik  tersebut,  UAV  tidak  melanjutkan lingkaran  lintasan,  melainkan  mengikuti  jalur  yang  lebih dekat ke sudut kanan dan menuju titik pusat.
Dalam penelitian lain, dilakukan riset yang menghasilkan temuan bahwa UAV (Unmanned Aerial Vehicle) menghabiskan banyak waktu dan energi saat berbelok. UAV juga harus memperlambat, berputar, dan mempercepat setiap kali  melakukan  manuver.  Oleh  karena  itu,  dengan menggunakan  konsep  kurva  Bézier,  dilakukan  modifikasi pada  lintasan  konvensional  seperti  SCAN  (bolak-balik), HILBERT,  dan  LMAT,  seperti  yang  ditunjukkan  dalam Gambar  2.  Modifikasi  ini  bertujuan  untuk  menghaluskan
manuver  sepanjang  jalur  yang  telah  ditetapkan.  Dengan mengurangi  ketegangan  pada  gerakan  belok,  lintasan  yang telah  dimodifikasi  tersebut  memungkinkan  lebih  banyak manuver  yang  efektif  dilakukan  dengan  perlambatan minimal. Hasil dari penelitian tersebut menyimpulkan bahwa desain  lintasan  yang  baru  dapat  mengurangi  jumlah  energi dan  waktu  yang  diperlukan  dibandingkan  dengan  lintasan konvensional [8].

## D. Perhitungan signal loss
1) Friis Equation
Persamaan  Friis,  juga  dikenal  sebagai  Friis Transmission Formula,  merupakan  salah  satu  persamaan  fundamental dalam  teori  transmisi  gelombang  elektromagnetik,  terutama dalam konteks komunikasi  nirkabel. Persamaan ini dinamai setelah  seorang  insinyur  Denmark  bernama  Harald  T.  Friis yang  mengembangkannya pada tahun 1946. Persamaan Friis adalah  persamaan  matematis  yang  digunakan  untuk menghitung  kekuatan sinyal atau daya  sinyal yang diterima oleh  penerima  (receiver)  dari  pengirim  (transmitter)  dalam komunikasi nirkabel atau sistem transmisi gelombang radio. Persamaan  ini  menyediakan  cara  untuk  memahami bagaimana  redaman  sinyal  terjadi  saat  sinyal  bepergian melalui  saluran  transmisi  dan  berapa  daya  yang  dapat diterima oleh penerima dalam kondisi yang diberikan seperti pada persamaan 1.
𝑃 𝑟 = 𝑃 𝑡 𝐺 𝑡 𝐺 𝑟 𝜆 2 (4𝜋𝑅) 2 (1)

## 2) Free Space Path Loss
Free  Space  Path  Loss  (FSPL)  adalah  redaman  atau penurunan daya gelombang elektromagnetik yang terjadi saat gelombang  merambat  melalui  ruang  bebas  tanpa  adanya hambatan  atau  refleksi.  FSPL  merupakan  salah  satu  aspek penting  dalam  perencanaan  dan  analisis  sistem  komunikasi nirkabel, terutama dalam komunikasi menggunakan gelombang  radio  atau  gelombang  mikro  seperti  pada persamaan 2.
𝐹𝑆𝑃𝐿 𝑑𝐵 = 20𝑙𝑜𝑔 10 (𝑑) + 20𝑙𝑜𝑔 10 (𝑓) − 147.55
(2)
Gambar 4.  Perbandingan setiap desain lintasan yang diuji di belakang Teknik Material dan juga di depan Taman Alumni.
Gambar  5.  Perbandingan  setiap  desain  lintasan  yang  diuji  di belakang Teknik Material.

## 3) Link Budget Equation
Link  Budget  Equation atau  Persamaan  Anggaran  Link adalah alat yang digunakan dalam perencanaan dan analisis sistem  komunikasi  nirkabel  untuk  memastikan  kualitas  dan kehandalan  koneksi  antara  pengirim  ( transmitter )  dan penerima ( receiver ). Persamaan anggaran link memperhitungkan  semua  faktor  yang  mempengaruhi  daya sinyal yang diterima dan daya yang dipancarkan dalam sistem komunikasi.  Dalam  perencanaan  jaringan  komunikasi nirkabel, Link Budget Equation digunakan untuk memastikan bahwa  daya  sinyal  yang  diterima  mencukupi  untuk mempertahankan  kualitas  koneksi  yang  baik.  Dengan menggunakan  nilai  daya  yang  dipancarkan,  penguatan antena, dan redaman dalam sistem, perhitungan Link Budget memastikan  bahwa  daya  sinyal  yang  diterima  di  penerima mencapai  ambang  batas  minimal  yang  diperlukan  untuk mendukung transmisi data dengan keandalan yang memadai. Dengan  demikian,  perencanaan  yang  cermat  berdasarkan Link  Budget  Equation  sangat  penting  dalam  mendesain jaringan komunikasi nirkabel yang efisien dan handal seperti pada persamaan 3.
𝑃 𝑟𝑥 = 𝑃 𝑡𝑥 + 𝐺 𝑡𝑥 + 𝐺 𝑟𝑥 − 𝐿 𝑡𝑥 − 𝐿 𝑓𝑠 − 𝐿 𝑓𝑚 − 𝐿 𝑟𝑥 (3)

## IV. METODOLOGI

## A. Mendesain lintasan UAV
Penelitian  ini  dilakukan  didua  tempat,  yang  pertama dilakukan  dibelakang  Teknik  Material  ITS  dengan  luas 10.686,41  m2.  Desain  lintasan  yang  telah  ditentukan  akan diaplikasikan  untuk  pengambilan  data  dibelakang  Teknik Material ITS menggunakan aplikasi  Litchi  seperti yang ada pada Gambar 3. UAV akan terbang dengan menggunakan 3 variasi  ketinggian  di  masing-masing  variasi  desain  lintasan dengan ketinggian 20m, 25m, dan 30m. Dalam percobaan ini kecepatan maksimal UAV saat cruising adalah 15m/s. Total jarak yang ditempuh dalam percobaan kali ini ±1km.

## B. Melakukan pengukuran & perhitungan
Drone  akan  diterbangkan  untuk  pengambilan  data  yang akan  dilakukan  pengukuran  &  perhitungan,  mulai  dari
pengukuran  ketinggian,  kecepatan  UAV,  kecepatan  angin, dan  juga  penggunaan  energi  baterai.  Pengukuran  dan perhitungan ini akan dilakukan dan disimulasikan menggunakan software Airdata  dan  MATLAB.  Airdata berguna untuk mendapatkan semua data drone selama drone terbang  yang  berguna  untuk  perhitungan  konsumsi  energi. Setelah data didapatkan, selanjutnya konsumsi  energi  drone akan  dihitung  menggunakan  MATLAB.  Proses  pengukuran dilakukan  menggunakan  UAV  dengan  jenis quadcopter bermerk DJI Mavic Air 2.
Dalam  melakukan  misi  sebagai mobile  collector , perhitungan  konsumsi  energi  UAV  kali  ini  terfokus  pada pergerakan  UAV  berdasarkan  lintasan  yang  dilalui.  Tujuan dilakukannya  simulasi  ini  adalah  untuk  melihat  opsi penerapan  desain  lintasan  terbaik  apabila  UAV  digunakan sebagai mobile collector untuk deteksi kebakaran hutan dari dilihat  dari  perspektif  konsumsi  energi.  Konsumsi  energi UAV akan dihitung dengan cara pada persamaan 4.
𝐸 = 𝑃  × 𝐵𝑎𝑡𝑡𝑒𝑟𝑦𝑃𝑒𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑔𝑒  × 3600 (4)
Dimana  E  adalah  energi, BatteryPercentage adalah presentase baterai disaat UAV take off maupun landing , dan 3600 adalah konversi dari Watt  menjadi Joule.

## V. ANALISIS HASIL

## A. Hasil  Perbandingan  Konsumsi  Energi  UAV  dibelakang Teknik Material dan didepan Taman Alumni ITS
Dari  pengukuran  yang  telah  dilakukan,  diketahui  bahwa desain  lintasan  UAV  yang  paling  hemat  di  kedua  tempat pengukuran  adalah  pola  SCAN  yang  dimana  dalam  pola tersebut UAV tidak banyak berbelok kekiri maupun kekanan dan yang paling tidak efisien adalah pola LMAT yang dimana pola ini membuat UAV banyak berbelok kekanan dan kekiri seperti yang ditunjukkan Gambar 4. Namun dalam pengujian ini banyak faktor yang dapat mempengaruhi hasil pengujian seperti :
1. Pengaruh cuaca dan kondisi angin pada setiap ketinggian yang diuji.
2. Perubahan kecepatan dan arah angin dapat mempengaruhi konsumsi  energi  baterai  secara  signifikan.  Dalam penelitian  ini,  keadaan  tersebut  ditemukan  saat  UAV terbang dikedua tempat.

## B. Hasil Perbandingan Konsumsi Energi UAV dibelakang Teknik Material ITS
Jika dibandingkan desain lintasan yang dicoba di belakang Teknik Material ITS antara 1 dengan yang lain seperti pada Gambar  5.  maka  akan  terlihat  bahwa  yang  paling  hemat adalah pola SCAN. Pola SCAN menjadi yang paling  hemat energi dikarenakan pola SCAN tidak banyak membuat drone bergerak kekiri dan kekanan. Jika kita melihat perbandingan antara  ketinggian  maka  bisa  dilihat  bahwa  ternyata  di  pola SCAN dan juga LMAT di ketinggian 30 meterlah yang paling hemat  dalam  konsumsi  energi,  hal  ini  bisa  terjadi  karena banyaknya faktor yang dapat mempengaruhi setiap pengujian seperti  pengaruh  cuaca.  Tetapi  hal  ini  dapat  terjadi  bukan hanya  karena  pengaruh  cuaca  saja  karena  pada  saat  drone terbang  di  ketinggian  yang  lebih  tinggi,  udara  cenderung memiliki ketahanan yang lebih rendah. Ini berarti drone akan menghadapi  hambatan  yang  lebih  sedikit  saat  terbang, sehingga  membutuhkan  lebih  sedikit  energi  untuk
Gambar  6.  Perbandingan  setiap  desain  lintasan  yang  diuji  di  depan Taman Alumni.
mempertahankan kecepatan dan ketinggian.
C. Hasil  Perbandingan  Konsumsi  Energi  UAV  didepan Taman Alumni ITS
Jika  kita  melihat  data  perbandingan  desain  lintasan  yang dicoba di depan Taman Alumni ITS antara 1 dengan yang lain seperti  pada  Gambar    6.    maka  akan  terlihat  bahwa  yang paling hemat adalah pola SCAN. Pola SCAN menjadi yang paling  hemat  energi  dikarenakan  pola  SCAN  tidak  banyak membuat  drone  bergerak  kekiri  dan  kekanan.  Jika  kita melihat  perbandingan  antara  ketinggian  maka  bisa  dilihat bahwa  ternyata  di  ketiga  pola  ketinggian  20  meterlah  yang paling banyak mengonsumsi energi, hal ini bisa terjadi karena banyaknya faktor yang dapat mempengaruhi setiap pengujian seperti  pengaruh  cuaca.  Tetapi  hal  ini  dapat  terjadi  bukan hanya  karena  pengaruh  cuaca  saja  karena  pada  saat  drone terbang  di  ketinggian  yang  lebih  tinggi,  udara  cenderung memiliki ketahanan yang lebih rendah. Ini berarti drone akan menghadapi  hambatan  yang  lebih  sedikit  saat  terbang, sehingga  membutuhkan  lebih  sedikit  energi  untuk mempertahankan  kecepatan  dan  ketinggian.  Hal  ini  juga  di dukung dengan situasi tempat uji coba yaitu di depan Taman Alumni  memiliki  pohon  yang  tingginya  18-20  meter  jadi drone  yang  dilengkapi  dengan  sensor  atau  kamera  yang mengumpulkan data selama penerbangan, di ketinggian yang lebih rendah akan membutuhkan pemrosesan data yang lebih intensif,  Karena  sensor  akan  bekerja  lebih  keras  agar  tidak menabrak obstacle yang membuat drone mengonsumsi lebih banyak energi baterai.
D. Hasil Perbandingan Pola yang menggunakan pendekatan  kurva  bezier  dengan  Pola  yang  tidak menggunakan pendekatan kurva bezier.
Jika  kita  membandingkan  konsumsi  energi  drone  pada setiap  pola  dengan  menggunakan  pendekatan  kurva  bezier dan tidak menggunakan kurva bezier yang ada pada Gambar 7, Maka akan didapati hasil bahwa pendekatan kurva bezier akan  sangat  signifikan  perbedaan  konsumsi  energinya  pada
pola  HILBERT,  ini  dikarenakan  pola  HILBERT  adalah gabungan  dari  pola  yang  bergerak  lurus  dan  juga  banyak berbelok, jadi disaat drone harus berbelok maka drone harus berhenti lalu berputar dan berjalan maju lagi, sedangkan pola SCAN  adalah  pola  yang  lebih  banyak  bergerak  lurus sehingga waktu  untuk  berhenti dan berputar tidak sebanyak pola  HILBERT.  Untuk  pola  LMAT  tidak  begitu  signifikan karena pola LMAT adalah pola yang berbelok terus sehingga drone  tidak  perlu  berakselerasi  lebih  di  lurusan  dan  tidak perlu  deselerasi  untuk  berhenti  dan  berbelok  seperti HILBERT dan SCAN.
E. Perhitungan loss yang terjadi didepan Taman Alumni Pada saat pengujian di depan Taman Alumni terjadi signal loss pada  uji  coba  terbang  di  ketinggian  15  meter.  Hal  ini dapat terjadi karena di depan Taman Alumni terdapat banyak pohon yang ketinggiannya 15-20 meter sehingga pengiriman data  dari  drone  ke remote  control mengalami signal  loss. Telah diketahui bahwa 𝑃 𝑡 (Transmit Power) = 20 dBm = 100 mW,  Frekuensi  2.4  GHz  dan  R(jarak  maksimum  antar antenna) = 180 meter, 𝐺 𝑡 dan 𝐺 𝑟 = 0 maka bisa dhitung loss yang terjadi akibat pohon pada persamaan 5
𝑃 𝑟 = 𝑃 𝑡 𝐺 𝑡 𝐺 𝑟 𝜆 2 (4𝜋𝑅) 2 𝑃 𝑟 = 100  × ( 𝑐 𝑓 ) 2 (4𝜋𝑅) 2 𝑃 𝑟 =  2.47  × 10 −7 𝑚𝑊
𝑃 𝑟 =   −76 𝑑𝐵𝑚
Selanjutnya kita menghitung Free space path loss,
𝐿 𝑑𝐵 = 20𝑙𝑜𝑔 10 (𝑑) + 20𝑙𝑜𝑔 10 (𝑓) − 147.55
𝐿 𝑑𝐵 = 20𝑙𝑜𝑔 10 (180) + 20𝑙𝑜𝑔 10 (2400000000) − 147.55
𝐿 𝑑𝐵 = 85,159
Setelah mengetahui free space path loss( 𝐿 𝑓𝑠 ) = 85,159, 𝑃 𝑟 = - 76 , 𝐿 𝑡𝑥 dan 𝐿 𝑟𝑥 = 0  maka bisa dihitung loss akibat pohon,
𝑃 𝑟𝑥 = 𝑃 𝑡𝑥 + 𝐺 𝑡𝑥 + 𝐺 𝑟𝑥 − 𝐿 𝑡𝑥 − 𝐿 𝑓𝑠 − 𝐿 𝑓𝑚 − 𝐿 𝑟𝑥 𝑃 𝑟𝑥 = 𝑃 𝑡𝑥 − 𝐿 𝑓𝑠 − 𝐿 𝑓𝑚 𝐿 𝑓𝑚 = 𝑃 𝑡𝑥 − 𝐿 𝑓𝑠 − 𝑃 𝑟𝑥
𝐿 𝑓𝑚 = 100 − 85,159 − (−76)
𝐿 𝑓𝑚 = 90,841
Dari  perhitungan  ini  diketahui  bahwa  daya  minimum receiver ( remote control) =  -76  dBm  dan  juga  loss akibat  pohon  di  depan  Taman  Alumni  =  90,841 dB.  Untuk mengatasi signal  loss ini  maka  disarankan  untuk menggunakan antenna tambahan untuk menambah gain agar pada saat mengambil data drone tidak akan mengalami signal loss .

## VI. KESIMPULAN/RINGKASAN
Pada Tugas Akhir ini telah diuji 3 desain lintasan dengan 3 variasi  ketinggian  pada  dua  tempat  yang  berbeda  tetapi dengan  luas  yang  sama.  Dari  pengujian  Tugas  Akhir  ini didapati  desain  lintasan  UAV  yang  paling  hemat  untuk diterapkan pada area hutan yang berbentuk  persegi  panjang
Gambar 7. Perbandingan konsumsi energi dengan menggunakan kurva bezier dan tidak menggunakan kurva bezier.
seperti  didepan  Taman  Alumni  dan  dibelakang  Teknik materal  ITS  adalah  desain  lintasan back  and  forth (SCAN). Konsumsi  energi  di  kondisi  hutan  yang  memiliki  banyak pepohonan  dan  pohon  yang  tinggi  ternyata  lebih  tinggi dibandingkan dengan konsumsi energi di kondisi hutan yang tidak padat dengan pohon dan pohonnya tidak begitu tinggi. Konsumsi  Energi  drone  diketinggian  30  meter  lebih  sedikit dibanding dengan yang 20 meter.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  O.  M.  Bushnaq,  A.  Chaaban,  and  T.  Y.  Al-Naffouri,  “The  Role  of UAV-IoT  Networks  in  Future  Wildfire  Detection,” IEEE  Internet Things J. , vol. 8, no. 23, pp. 16984–16999, 2021.
[2]  M.  Elloumi,  B.  Escrig,  R.  Dhaou,  H.  Idoudi,  and  L.  A.  Saidane, “Designing An Energy Efficient UAV Tracking Algorithm,”  in 13th
International  Wireless  Communications  and  Mobile  Computing Conference  (IWCMC),  Valencia,  Spain,  26-30  June ,  2017,  pp.  127– 132.
[3]  H. V. Abeywickrama, B. A. Jayawickrama, Y. He, and E. Dutkiewicz,
“Comprehensive  energy  consumption  model  for  unmanned  aerial vehicles,  based  on  empirical  studies  of  battery  performance,” IEEE Access , vol. 6, pp. 58383–58394, 2018.
[4]  N.  Mohd  Noor,  A.  Abdullah,  and  M.  Hashim,  “Remote  Sensing UAV/Drones and Its Applications for Urban Areas: A Review,” in IOP conference series: Earth and environmental science , 2018, vol. 169, p. 12003.
[5]  X. Liu, Y. Liu, N. Zhang, W. Wu, and A. Liu, “Optimizing Trajectory of Unmanned Aerial Vehicles for Efficient Data Acquisition: A Matrix Completion  Approach,” IEEE  Internet  Things  J. ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 1829–1840, 2019.
[6]  T. M. Cabreira, L. B. Brisolara, and F. J. Paulo R, “Survey on coverage path planning with unmanned aerial vehicles,” Drones , vol. 3, no. 1, p. 4, 2019.
[7]  O. Alvear, N. R. Zema, E. Natalizio, C. T. Calafate, and others, “Using UAV-based  systems  to  monitor  air  pollution  in  areas  with  poor accessibility,” J. Adv. Transp. , vol. 2017, 2017.
[8]  J.  Zhang,  J.  F.  Campbell,  D.  C.  Sweeney  II,  and  A.  C.  Hupman, “Energy consumption models for delivery drones: A comparison and assessment,” Transp. Res. Part D Transp. Environ. , vol. 90, p. 102668, 2021.