## Autopilot Pesawat Tanpa Awak Menggunakan Algoritme Genetika untuk Menghilangkan Blank Spot
Ronny Mardiyanto 1 , Muhammad Ichlasul Salik 2 , Djoko Purwanto 3
Intisari—Makalah  ini  menjelaskan  pengembangan  autopilot pada  sistem  pesawat  tanpa  awak  yang  mampu  meminimalkan blank  spot  pada  hasil  pemetaan  udara  menggunakan  algoritme genetika.  Tujuan  dari  autopilot  yang  dikembangkan  adalah mempercepat  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan pemetaan udara dan menghemat konsumsi baterai. Waktu yang lebih cepat dalam melakukan pemetaan udara akan menghemat biaya  operasional  dan  penghematan  konsumsi  baterai  akan menekan  biaya  perawatan  UAV.  Autopilot  yang  dikembangkan memiliki kemampuan analisis blank spot hasil pemotretan udara dan  melakukan  optimasi  rute  terbang  untuk  melakukan pemotretan ulang.  Rute penerbangan sistem pesawat tanpa awak pada  saat  pemotretan  ulang  ditentukan  dengan  menerapkan algoritme genetika untuk mendapatkan jarak terpendek. Hal ini dilakukan  untuk  menghemat  konsumsi  baterai  dan  waktu terbang.  Cara  kerja  autopilot  yang  dikembangkan  adalah  rute penerbangan  diatur  secara  manual  oleh  operator,  kemudian pesawat akan terbang sesuai rute tersebut. Faktor ketidakstabilan angin akan menyebabkan pergeseran rute penerbangan dan hal ini  menyebabkan  terjadinya  blank  spot.  Setelah  seluruh  rute penerbangan dilalui, sistem yang dikembangkan akan menganalisis  lokasi  blank  spot tersebut.  Rute  penerbangan  baru dihitung  menggunakan  algoritme  genetika  untuk  menentukan jarak  terpendek  dari  semua  lokas i blank  spot  tersebut.  Sistem yang  dikembangkan  terdiri  atas  unmanned  aerial  vehicle  (UAV) yang dilengkapi autopilot dan ground control station (GCS). Pada saat terbang, UAV akan mengirim koordinat rute yang dilalui ke GCS  untuk  perhitungan  analisis  blank  spot.  Setelah  misi penerbangan  selesai,  GCS  akan  membuat  rute  baru  dan dikirimkan  ke  UAV.  Pengujian  yang  dilakukan  adalah  pesawat terbang dengan  ketinggian  120  m  dengan  menggunakan  baterai Lipo 4S 4.200 mAh 25C dan persentase throttle saat terbang lurus adalah  30%.  Hasil  yang  didapatkan  adalah  autopilot  yang dikembangkan  menghemat  waktu  46,4%  dan  menghemat kapasitas  baterai  41,18%  jika  dibandingkan  dengan  autopilot konvensional.
Kata  Kunci—Autopilot,  Pemetaan  Udara,  Blank  Spot,  Algoritme Genetika, Optimasi, Waktu, Jarak.

## I. P ENDAHULUAN
Pada  saat  ini,  teknologi unmanned  aerial  vehicle (UAV) berkembang  sangat  pesat  dan  sudah  digunakan  di  berbagai bidang. Teknologi UAV membuat pekerjaan yang sebelumnya sulit  dilakukan  menjadi  mudah,  misalnya  dalam  inspeksi saluran udara tegangan ekstra tinggi (SUTET). Teknologi UAV
juga memungkinkan operator untuk mengendalikannya secara jarak jauh sehingga dapat digunakan untuk fungsi pemantauan atau  pemotretan  udara.  Kelebihan  penggunaan  UAV  adalah meningkatnya  hasil  pendapatan  (karena  adanya  penekanan biaya operasional) dan menekan risiko kecelakaan.
UAV  yang  dibahas  pada  makalah  ini  adalah  UAV pemotretan  udara  untuk  menghasilkan  peta  (fotogrametri). Sebelum adanya teknologi UAV, pemotretan udara dilakukan dengan  menyewa  pesawat  penumpang  dan  pemotretan dilakukan secara manual. Dengan adanya teknologi UAV ini, pemotretan  udara  dilakukan  dengan  menempatkan  kamera resolusi  tinggi  di  sebuah  UAV.  Pemanfaatan  UAV  untuk pemotretan udara memberikan keuntungan karena membutuhkan  biaya  yang  jauh  sedikit  dibandingkan  dengan menyewa pesawat penumpang. Selain itu, waktu eksekusi misi juga  lebih  efektif  dan  efisien  digunakan.  Penggunaan  UAV juga  memungkinkan  dilakukannya  pemotretan  udara  pada wilayah yang kecil. UAV dapat terbang lebih dari 300 meter di atas permukaan laut untuk menghindari adanya gangguan awan [1].
Pada proses pengambilan foto udara, pertama-tama operator mengatur  rute  terbang  UAV  sesuai  rencana  pemetaan  yang akan  dilakukan.  Kemudian,  UAV  terbang  sesuai  dengan  rute tersebut  ( waypoint )  [2].  Namun,  faktor  gangguan  eksternal (misalnya  angin)  dapat  menyebabkan  rute  terbang  UAV bergeser  dari  rute  yang  telah  direncanakan.  Kecepatan  angin yang berbeda untuk arah tertentu juga akan memengaruhi rute terbang  aktual.  Hal  ini  menyebabkan  hasil  pemotretan  udara menjadi tidak sempurna akibat adanya blank spot (daerah yang tidak  berhasil  dilakukan  pemotretan).  Pada  pemetaan  udara dengan  UAV,  digunakan  kamera  resolusi  tinggi  untuk menggantikan kamera khusus pemetaan udara yang mahal [3]. Pemetaan udara menggunakan UAV tipe fixed-wing juga sudah dilakukan  dan  memiliki  banyak  keuntungan  [4].  Produk autopilot yang  sangat  dikenal  untuk  mengendalikan  UAV adalah Pixhawk [5].
Algoritme  genetika  telah  banyak  digunakan  untuk permasalahan travel  salesman  problem (TSP).  Algoritme  ini menggunakan  konsep  utama  individu  paling  unggul  akan bertahan dan yang lemah akan punah [6]-[8].
Pada  makalah  ini,  dikembangkan autopilot yang  mampu melakukan  penerbangan  ulang  dengan  rute  terbang  melewati jalur blank spot , dengan optimasi jarak  dilakukan menggunakan  metode  algoritme  genetika.  Dengan  adanya optimasi  menggunakan  algoritme  genetika,  jarak  tempuh menjadi  semakin  pendek.  Hal  ini  akan  menyebabkan  waktu penerbangan  dalam  pemotretan  ulang  semakin  cepat.  Maka, diperoleh  keuntungan  ekonomi  yaitu  pemotretan  udara  akan lebih  murah  dan  cepat  karena  satu  lokasi  pemotretan  udara cukup dilakukan dengan satu kali penerbangan saja.
1,2,3 Departemen  Teknik  Elektro,  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, Gedung B, C & AJ Kampus Institut Teknologi Sepuluh Nopember,  Keputih,  Kec.  Sukolilo,  Kota  SBY,  Jawa  Timur  60111 (telp 031-5947302; 1 ronny.mardiyanto@gmail.com, 2 muhammadichlasulsalik@gmail.com, 3 djoko@ee.its.ac.id)
[Diterima: 23 Desember 2021, Revisi: 11 Januari 2022]

## II. P ERENCANAAN R UTE T ERBANG UAV
Penelitian  tentang  perencanaan  rute  untuk  UAV  telah banyak  dilakukan.  Pengembangan  automasi  UAV  untuk merencanakan rute penerbangan telah dilakukan menggunakan algoritme  genetika  [9].  Metode  ini  menggunakan  algoritme genetika master-slave  parallel  vector-evaluated  genetic algorithm (MSPVEGA).  Hasil  yang  dicapai  adalah  algoritme ini  memerlukan  jumlah  populasi  dan  generasi  yang  banyak. Ukuran  populasi  yang  besar  dibutuhkan  dalam  pengumpulan informasi,  sedangkan  jumlah  generasi  berpengaruh  terhadap kecepatan.
Optimasi dengan menggabungkan beberapa algoritme, yaitu algoritme genetika, simulated annealing , dan targeted mutation telah  dilakukan  [10].  Keunggulan  yang  ditawarkan  algoritme genetika  adalah  paralelisme  dan  optimasi  global,  sedangkan kekurangannya  adalah  kecepatan  yang  rendah  dan  mudahnya terperangkap  dalam local  optimum .  Kelebihan  algoritme simulated annealing adalah lebih andal dalam menghindar dari jebakan local  optimum .  Sementara  itu,  algoritme targeted mutation memiliki  keunggulan  dalam  meningkatkan  variasi genetik  dan  mempercepat  proses  menemukan  solusi. Kolaborasi antara algoritme genetika, simulated annealing , dan targeted  mutation dapat  mempercepat  tercapainya global optimum dan menghambat prematurity .
Perbaikan  algoritme  genetika  telah  dilakukan  dengan menerapkan operator immune , yang terdiri atas vaccination dan immune  selection [11]. Vaccination melakukan  modifikasi pada  beberapa  gen  pada  individu  dan immune  selection melakukan perbandingan nilai fitness untuk individu anak dan kedua induk dalam menentukan individu yang akan bertahan. Penambahan operator immune efektif meningkatkan kecepatan konvergensi dan mencegah prematurity .
Perencanaan  rute  UAV  juga  telah  dilakukan  dengan menggunakan vibrational  genetic  algorithm [12].  Kelebihan metode  ini  adalah  tingkat  populasi  yang  rendah  dan  siklus regenerasi yang pendek. Penerapan operator mutasi vibrational menyebabkan  terjadinya  penyebaran  individu  sehingga menghindari  keluarnya  dari  kondisi local  optimum dan  dapat mencapai global  optimum secara  cepat.  Operator  mutasi vibrational menyebabkan  mutasi  yang  tinggi,  distribusi individu secara acak, dan elitism menjadikan distribusi individu berjalan ke arah yang benar.
Perencanaan  rute  terbang  UAV  untuk  menghindari  zona terlarang  dilakukan  menggunakan  algoritme  genetika  [13]. Sistem  ini  menghindari  zona  terlarang  dengan  membuat  rute terbang  untuk  menghindari  zona  tersebut  dengan  jarak terpendek.
Pada  makalah  ini,  algoritme  genetika  digunakan  untuk membuat  rute  terbang  baru.  Rute  baru  ini  akan  memperbaiki zona blank  spot hasil  kegagalan UAV  dalam  melewati  rute tersebut  akibat  faktor  cuaca.  Proses  pembuatan  rute  terbang baru  dilakukan  secara real  time setelah  seluruh  rute  terbang yang  direncanakan  dikerjakan  oleh autopilot .  Algoritme genetika  dipilih  untuk  optimasi  dengan  alasan  ringan dieksekusi  menggunakan  mikrokontroler  dengan  kecepatan prosesor rendah.

## III. A UTOPILOT YANG D IKEMBANGKAN
Sistem autopilot konvensional  ditunjukkan  pada  Gbr.  1. Pertama,  operator  mengatur  rute  terbang  sesuai  peta  wilayah yang  akan  dilakukan  pemotretan.  Setelah  itu,  UAV  akan memulai lepas landas ( take off ) dan terbang sesuai dengan rute yang telah diatur sambil melakukan pemotretan udara. Setelah seluruh rute dilalui, pesawat akan mendarat ( landing ). Secara offline , hasil gambar yang telah diperoleh akan dikenai proses stitching (penggabungan).  Hasil  proses stitching gambar dianalisis secara manual untuk menentukan adanya blank spot . Lokasi blank spot digunakan untuk rute terbang baru dan UAV akan  melakukan  penerbangan  kedua.  Langkah  ini  dilakukan terus  secara  iteratif  hingga blank  spot hilang.  Makalah  ini memperbaiki cara konvensional dengan cukup melakukan satu kali  penerbangan  dan  UAV  dapat  melakukan  analisis blank spot ketika terbang, kemudian langsung melakukan perencanaan  terbang  secara  otomatis.  Langkah-langkah perencanaan  rute  terbang  ditunjukkan  pada  Gbr.  2,  ilustrasi sistem yang dikembangkan ditunjukkan pada Gbr. 3, dan sistem autopilot yang dikembangkan ditunjukkan pada Gbr. 4.
Perbedaan  antara  sistem  pemetaan  udara  konvensional dengan  yang  diusulkan  adalah  pada  sistem  konvensional, proses  identifikasi blank  spot dilakukan  secara  manual  dan memaksa  UAV  mendarat  terlebih  dahulu;  sedangkan  pada sistem yang diusulkan, proses identifikasi blank spot dilakukan saat  pesawat  masih  di  udara. Autopilot yang  dikembangkan memilik  fungsi  tambahan  penting,  yaitu  analisis blank  spot secara otomatis dan pembuatan rute terbang baru secara efektif dengan menggunakan algoritme genetika. Urutan proses sistem keseluruhan dimulai dengan operator memasukkan rute terbang dengan mempertimbangkan luas cakupan wilayah pemotretan. Rute terbang yang direncanakan diunggah ke autopilot melalui ground  control  station (GCS).  Setelah  dilakukan  pengecekan sebelum  terbang  ( pre-flight  check )  dan  seluruh  parameter terbang  terpenuhi,  pesawat  mulai  melakukan  lepas  landas.
Gbr. 1 Sistem autopilot konvensional.
Setelah  lepas  landas,  UAV  akan  memasuki  mode  otomatis, sehingga  akan  terbang  sesuai  dengan  rute  yang  telah direncanakan  dan  melakukan  pemotretan  udara.  Seluruh  data pesawat  (meliputi  koordinat  GPS,  ketinggian,  posisi,  dan parameter lainnya) dikirim ke GCS, lalu GCS merekam secara terus  menerus  koordinat  GPS  yang  digunakan  untuk  analisis
blank spot . Setelah seluruh rute penerbangan dilewati, autopilot akan langsung menganalisis blank spot berdasarkan koordinat GPS  yang  dikirimkan  ke  GCS.  Rute  terbang  baru  dibuat berdasarkan koordinat blank spot yang  telah  dioptimasi  jarak menggunakan algoritme genetika. Selanjutnya, UAV mengeksekusi rute terbang baru tersebut hingga sudah tidak ada lagi blank  spot .  Pendaratan  dilakukan  menggunakan  mode return to launch (RTL) jika seluruh misi sudah selesai. Dengan sistem  seperti  yang  diusulkan,  proses  pemetaan  udara  dapat dilakukan  dengan  lebih  cepat  dan  dapat  menekan  biaya operasional.

## A. Analisis Blank Spot pada Kondisi Terbang
Autopilot yang dikembangkan mengirimkan koordinat GPS yang dilalui UAV secara terus menerus ke GCS. Selanjutnya, GCS  melakukan  analisis blank  spot dan  menentukan  rute terbang baru yang dioptimasi menggunakan algoritme genetika.

## B. Perhitungan Luas Cakupan Kamera
Spesifikasi kamera yang digunakan ditunjukkan pada Tabel I. Perhitungan cakupan area pada sebuah foto pemetaan udara dilakukan menggunakan ground sampling distance (GSD) [14].
Gbr. 2 Diagram blok sistem yang diusulkan.
INISIASI EKSEKUSI RUTE PENERBANGAN BARU EKSEKUSI MASUKAN INISIASI EKSEKUSI RUTE PENERBANGAN BARU EKSEKUSI
KELUARAN
Melakukan Perencanaan Jalur Terbang Pada Mission Planner Melakukan Upload Waypoint Pada Flight Controller GCS Menjalankan Program Menunggu GPS pada Pixhawk dalam keadaan GPS FIX
Pixhawk menerima instruksi dari GCS untuk melakukan misi penerbangan Mode UAV : AUTO Take off GCS mengambil data live GPS Pixhawk selama UAV terbang
Melakukan plotting nilai koordinat live GPS Misi 1 Selesai Mode UAV : Loiter GCS melakukan penyusunan koordinat flight plan baru dengan algoritma genetika TSP menggunakan data koordinat waypoint yang terlewati Menghasilkan suatu misi penerbangan dengan flight plan baru GCS melakukan pengiriman data waypoint pada flight controller Mode UAV : GUIDED Pixhawk mengeksekusi misi penerbangan baru Mode UAV : RTL Landing
Gbr. 3 Ilustrasi sistem GCS.
Landing
𝐺𝑆𝐷 (cm/piksel) = 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟 𝑊𝑖𝑑𝑡ℎ (mm)×𝐹𝑙𝑖𝑔ℎ𝑡 𝐻𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 (m)×100 𝐹𝑜𝑐𝑎𝑙 𝐿𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ (mm)×𝐼𝑚𝑎𝑔𝑒 𝑊𝑖𝑑𝑡ℎ (piksel) (1)
𝐺𝑆𝐷 = 6,08 mm×100 m×100 2,73 mm×4.608 piksel =  4,83 cm/piksel
Nilai luasan setiap foto adalah sebagai berikut.
𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 (m) = 𝐼𝑚𝑎𝑔𝑒 𝑊𝑖𝑑𝑡ℎ (piksel) × 𝐺𝑆𝐷 (2)
𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 = 4.608 piksel × 4,83 cm/piksel = 222,71 m
𝐿𝑒𝑏𝑎𝑟 (m) = 𝐼𝑚𝑎𝑔𝑒 𝐻𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 (piksel) × 𝐺𝑆𝐷 (3)
𝐿𝑒𝑏𝑎𝑟 = 3.456 piksel × 4,83 cm/piksel = 167,03 m
𝐿𝑢𝑎𝑠𝑎𝑛 (m 2 ) = 𝑃(m) × 𝐿 (m)
𝐿𝑢𝑎𝑠𝑎𝑛  = 222,71  × 167,03  = 37.200,01 m 2

## C. Mekanisme Analisis Zona Blank Spot
Tahap  menganalisis  adanya  keberadaan  suatu  zona blank spot dilakukan dengan penggambaran cakupan area pemotretan yang  direpresentasikan  menggunakan  sebuah  gambar  kotak berwarna  biru  dengan  titik  pusat  berasal  dari  nilai  konversi koordinat  bumi  posisi  UAV  menjadi  koordinat canvas pada suatu gambar canvas yang luasannya disesuaikan dengan skala terhadap  total  luasan  cakupan  pemetaan.  Ukuran  kotak  biru tersebut disesuaikan dengan luasan cakupan kamera dalam satu foto  berdasarkan  perhitungan  GSD.  Gbr.  5  memperlihatkan
ilustrasi apabila diibaratkan titik-titik pada canvas merupakan titik koordinat posisi UAV yang berhasil terekam oleh GCS dan kotak  biru  merupakan  luasan  cakupan  kamera  yang  telah dihitung menggunakan rumus GSD.
Kemudian dilakukan proses plotting kotak biru tersebut pada canvas .  Titik  pusat  kotak  tersebut  disesuaikan  dengan  titik koordinat posisi UAV yang berhasil terekam, sehingga hasilnya seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gbr.  6.  Tahap  ini  terus dijalankan  hingga  UAV  menyelesaikan  misi  penerbangan, sehingga  pada  akhirnya  dihasilkan  gambar canvas yang tertutupi  kotak-kotak  berwarna  biru.  Apabila  gambar canvas keseluruhan  menjadi  berwarna  biru  seperti  Gbr.  7(b), diindikasikan  UAV  berhasil  melakukan  pemotretan  seluruh area lahan yang diinginkan. Namun, jika pada canvas terdapat sisa  gambar  berwarna  merah,  seperti  pada  Gbr.  7(a),  dapat dikatakan bahwa wilayah/area tersebut tidak terfoto atau tidak terlewati sempurna oleh UAV saat misi penerbangan.
Kemudian,  hasil  penggambaran canvas tersebut  dianalisis menggunakan  fungsi  OpenCV,  yaitu  metode blob  analysis . Analisis ini menghasilkan titik-titik koordinat zona blank spot seperti  pada  Gbr.  8.  Data  koordinat  tersebut  merupakan  titik koordinat  area  yang  diindikasikan  sebagai  zona blank  spot . Data  koordinat  tersebut  kemudian  dioptimasi  menggunakan
Gbr. 4 Pengembangan sistem autopilot .
T ABEL I S PESIFIKASI K AMERA YANG D IGUNAKAN No Parameter Nilai pada Kamera Xiaomi Yi Cam 1 Focal length 2,73 mm 2 Pixel size 1,12 μm 3 Tinggi terbang 100 m 4 Sensor width 6,08 mm 5 Sensor height 4,56 mm 6 Image width 4.608 piksel 7 Image height
3.456 piksel
Gbr. 5 Ilustrasi mekanisme plotting cakupan pemotretan.
Gbr. 6 Ilustrasi hasil mekanisme plotting .
algoritme genetika agar didapatkan susunan rute penerbangan UAV  dalam  mengeksekusi  seluruh  data  koordinat  tersebut, sehingga dihasilkan total jarak tempuh terpendek.
D. Pembuatan  Rute  Terbang  Baru  yang  Dioptimasi  Jarak Menggunakan Algoritme Genetika.
Proses  selanjutnya  setelah  analisis blank  spot adalah pembuatan  rute  terbang  baru  yang  dioptimasi  jarak menggunakan  algoritme  genetika.  Hal  ini  dilakukan  untuk membuat  UAV  cukup  terbang  satu  kali  saja  selama  misi pemetaan,  yang  pada  akhirnya  akan  memberikan  keuntungan waktu  sehingga  menekan  biaya  operasional.  Pada  tahap  ini, autopilot bekerja  agar  proses  pemotretan  ulang  dilakukan secara efektif dan efisien. Hal ini dapat tercapai jika kapasitas baterai  UAV  dapat  dimaksimalkan,  yaitu  berbanding  lurus dengan  jarak  yang  ditempuh  oleh  UAV.  Pembuatan  rute terbang  baru  menggunakan  algoritme  genetika,  dengan masukan  berupa koordinat blank spot . Tahapan implementasi algoritme genetika adalah sebagai berikut.
1) Pengkodean: Gen  yang  digunakan  adalah  koordinat blank spot . Terhadap koordinat tersebut dilakukan pengodean dengan  menggunakan  angka  desimal.  Pengodean  didasarkan pada urutan data yang diterima dari hasil analisis sebelumnya.
2) Pembangkitan  Populasi: Populasi  dibangkitkan  dengan metode acak. Ukuran populasi disesuaikan dengan kebutuhan. Pembangkitan  populasi  ini  akan  menyediakan  banyak  vektor solusi.
3) Evaluasi: Evaluasi  dilakukan  terhadap  solusi  yang dibangkitkan,  dengan  tujuan  mengukur  tingkat  kesesuaian vektor solusi dengan solusi tujuan. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan fungsi fitness . Pada tahap ini, evaluasi dilakukan dengan menghitung jarak total dari solusi yang dibangkitkan. Kemudian, nilai fungsi fitness dihitung menggunakan (4).
𝑓(𝑥) = 1 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘8+1 (4)
Hasil dari tahap ini adalah vektor solusi yang mempunyai jarak terpendek, sehingga memiliki nilai fungsi fitness yang besar.
4) Elitism e : Setelah diperoleh vektor solusi yang dianggap baik, dilakukan tahap elitism e dengan tujuan mempertahankan individu  terbaik.  Individu  yang  dianggap  baik  akan  tetap  ada dan menggantikan individu dengan nilai fungsi fitness terendah dalam populasi tersebut.
5) Kawin  Silang: Tahap  ini  memunculkan  individu  baru dengan  perkawinan  silang  dua  individu.  Proses  ini  dilakukan dengan kombinasi potongan gen dari salah satu induk dengan induk yang berbeda.
6) Mutasi: Mutasi menghadirkan individu baru yang bukan merupakan hasil dari kawin silang.
7) Repetisi: Pengulangan  dilakukan  terus  hingga  fungsi tujuan yang diharapkan tercapai.
Dari  seluruh  tahapan  algoritme  genetika,  hasilnya  adalah koordinat  rute  penerbangan  yang  baru  yang  telah  dioptimasi jarak.

## IV. P ENGUJIAN DAN A NALISIS
Autopilot yang dikembangkan telah direalisasikan dan diuji terbang.  Dalam  rangka  pengujian,  digunakan  UAV  dan  GCS seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gbr.  9  dan  Gbr.  10.  Untuk mengukur  kemampuan autopilot yang  dikembangkan, dilakukan  pengujian autopilot tanpa  optimasi  dan  dengan optimasi.
Spesifikasi  UAV  yang  digunakan  adalah  tipe fixed  wing dengan  bentang  sayap  1,2  m.  Perangkat  keras autopilot yang digunakan  yaitu  Pixhawk  APM  Plane  dengan firmware Arduplane. Kamera yang digunakan untuk pemotretan adalah Xiaomi Yi Cam, sedangkan GPS yang digunakan adalah Ublox Neo M8n. Baterai yang digunakan adalah Lipo 4S 4.200 mAh 25C dan persentase throttle saat terbang lurus adalah 30%.

## A. Pengujian Autopilot Tanpa Optimasi
Pada  pengujian  ini,  UAV  melakukan  pemetaan  udara menggunakan  sistem  konvensional  tanpa  optimasi  jarak. Pemetaan dilakukan pada area dengan ukuran 500 m × 500 m (luas = 2.500 m 2 ) di Pakuwon City, Surabaya. Perencanaan rute penerbangan  diatur  dengan sidelap (tumpang  tindih  foto  di antara  penerbangan  yang  berdekatan  dengan  arah  samping) sebesar  0%  dan  akan  menghasilkan  jarak  antar  rute  terbang
(a) (b)
Gbr. 7 Canvas , (a) dengan zona blank spot , (b) tanpa zona blank spot .
Gbr. 8 Hasil penerapan analisis zona blank spot pada canvas .
horizontal  sebesar 255  m.  Nilai overlap (tumpang  tindih foto arah depan) diatur berdasarkan time lapse pada kamera, yakni 2  s.  UAV  diterbangkan  dengan  ketinggian  120  m  dan  radius waypoint adalah  50  m.  Rute  penerbangan  dengan  parameter tersebut akan menghasilkan jalur seperti yang ditunjukkan pada Gbr. 11. Penerbangan dilakukan beberapa kali hingga seluruh blank spot hilang.
Pada Gbr. 11, garis lurus adalah rute penerbangan, lingkaran putih  putus-putus  adalah waypoint  radius ,  garis  lurus  putus- putus adalah arah menuju Home (H), dan nomor menunjukkan urutan waypoint .  Pengujian  ini  membutuhkan  waktu  selama 141 s. Misi ini menghasilkan foto sebanyak tujuh puluh dengan ukuran  foto  16  MP.  Selanjutnya,  foto  tersebut  diolah  dengan perangkat  lunak  Agisoft  Photoscan  Professional  untuk menghasilkan peta seperti yang ditunjukkan pada Gbr. 12. Dari hasil tersebut, dapat dilihat bahwa terdapat beberapa area yang tidak  sempurna  ( blank  spot ).  Hal  ini  terjadi  karena  adanya pergeseran  rute  terbang.  Waktu  proses stitching penggunaan autopilot konvensional misi pertama disajikan pada Tabel II.
Pada sistem konvensional, diperlukan penerbangan lanjutan untuk memperbaiki blank spot . Perencanaan rute penerbangan lanjutan ditentukan berdasarkan  analisis hasil proses stitching pada penerbangan pertama yang ditunjukkan pada Gbr. 13.
Penerbangan  kedua  membutuhkan  waktu  68  s  dan menghasilkan  34  foto.  Terhadap  hasil  penerbangan  kedua selanjutnya  dilakukan  proses stitching untuk  digabungkan dengan  hasil  penerbangan  pertama,  seperti  ditunjukkan  pada Gbr.  14.  Hasil  penerbangan  kedua  menunjukkan  bahwa  peta dapat diperbaiki sesuai area pemetaan yang diinginkan. Waktu proses stitching penggunaan autopilot konvensional misi kedua ditunjukkan pada Tabel III.
Dari pengujian yang telah dilakukan, diketahui bahwa sistem konvensional  membutuhkan  minimal  dua  kali  penerbangan untuk menghasilkan sebuah peta yang sempurna. Penerbangan
Gbr. 9 Hasil perakitan UAV.
Gbr. 10 Ground control station .
Gbr. 11 Pola rute penerbangan.
Gbr. 12 Hasil stitching misi 1.
(a) (b)
Gbr. 13 Perencanaan penerbangan lanjutan, (a) ilustrasi rute penerbangan hasil analisis blank spot , (b) implementasi rute penerbangan kedua.
T ABEL II
W AKTU P ROSES S TITCHING P ENGGUNAAN A UTOPILOT K ONVENSIONAL M ISI P ERTAMA Urutan Tahapan Kualitas Waktu (s) 1 Align photos Low 321 2 Build dense cloud Low 234 3 Build mesh Low 240 4 Build texture Low 80 5 Build tiled model Low 1.560 6 Build orthomosaic Low 305 7 Export orthomosaic 321 Total waktu 2.777
pertama  dilakukan  sesuai  misi  yang  direncanakan  dan  misi penerbangan  kedua  dilakukan  untuk  mengoreksi  data  yang didapatkan  pada  misi  penerbangan  pertama.  Tabel  IV merupakan  hasil  kalkulasi  total  waktu,  sedangkan  kapasitas baterai  yang  dibutuhkan  untuk  semua  penerbangan  adalah 3.570 mAh.

## B. Pengujian Autopilot dengan Optimasi
Autopilot dengan  optimasi  jarak  diimplementasikan menggunakan  algoritme  yang  telah  direalisasikan  dan  telah diuji  coba.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  sama  dengan sistem  konvensional,  yaitu  memasukkan  data  koordinat cakupan  wilayah  yang  akan  dilakukan  pemotretan  udara. Namun, pada pengujian kali ini, penerbangan hanya dilakukan satu  kali  saja  karena  tahapan  analisis blank  spot dan perencanaan rute terbang baru dilakukan ketika pesawat masih dalam  kondisi  terbang.  Parameter  pemotretan  udara  yang digunakan  sama  dengan  data  pada  pengujian  sistem
konvensional.  Program  optimasi  dilakukan  oleh  program Python  yang  dibuat  dan  dijalankan  di  GCS.  Ketika  UAV terbang,  data  disinkronkan  dengan  GCS  untuk  analisis blank spot dan  perencanaan  rute  terbang  baru.  Pencatatan  rute penerbangan dan hasil analisis blank spot di GCS ditunjukkan pada Gbr. 15.
Pengujian  yang dilakukan  menunjukkan  terdapat  dua  buah area yang diidentifikasi sebagai blank spot , dengan  koordinat pada canvas adalah (204, 384) dan (116, 125). Di bumi, titik tersebut berada di koordinat (-7,282783096, 112,8180628608) dan (-7,280427749999999, 112,8172594032).
Berikutnya, rute penerbangan baru dibuat berdasarkan lokasi blank  spot tersebut  dan  dioptimasi  jaraknya  menggunakan algoritme  genetika.  Parameter  yang  digunakan  ditunjukkan pada Tabel V. Hasil optimasi jarak pada rute penerbangan baru ditunjukkan pada Gbr. 16. Berikutnya, autopilot membuat rute penerbangan  baru,  yang  kemudian  digabungkan  dengan  rute penerbangan  lama,  seperti  ditunjukkan  pada  Gbr.  17.  Rute
Gbr. 14 Hasil stitching penggabungan foto misi 1 dan misi 2.
T ABEL III
P ROSES S TITCHING P ENGGUNAAN A UTOPILOT K ONVENSIONAL M ISI 2 Urutan Tahapan Kualitas Waktu (s) 1 Align photos Low 436 2 Build dense cloud Low 384 3 Build mesh Low 287 4 Build texture Low 117 5 Build tiled model Low 1.500 6 Build orthomosaic Low 390 7 Export orthomosaic 33 Total waktu 3.147 T ABEL IV
W AKTU YANG D IPERLUKAN UNTUK P EMETAAN DENGAN S ISTEM A UTOPILOT K ONVENSIONAL
No Aktivitas Waktu yang Diperlukan (s) 1 Penerbangan pertama 141 2 Penerbangan kedua 68 3 Stitching pertama 2.777 4 Stitching kedua 3.147 Total waktu 6.133
(a) (b)
Gbr. 15 Hasil pengujian autopilot dengan optimasi, (a) hasil pencatatan rute penerbangan UAV, (b) hasil analisis zona blank spot .
Gbr. 16 Rute penerbangan hasil implementasi algoritme genetika.
T ABEL V
N ILAI V ARIABEL DALAM I MPLEMENTASI A LGORITME G ENETIKA Variabel Keterangan Jumlah populasi 30 kromosom Elitism 2 kromosom Persentase mutasi 30% Jumlah repetisi 100
penerbangan dengan  nomor  8  dan  9  adalah  rute  penerbangan untuk kompensasi adanya blank spot .
Selanjutnya,  dilakukan  pengaturan  misi  penerbangan  baru seperti  yang  diperlihatkan  pada  Gbr.  17.    Misi  penerbangan baru  memiliki  data waypoint yang  sama  dengan  misi penerbangan  utama,  tetapi  diberi  penambahan  data waypoint blank  spot yang  didapatkan  dari  hasil  analisis  pada penerbangan  sebelumnya.  Kemudian,  dilakukan  penerbangan UAV kembali dengan misi tersebut dan UAV lepas landas pada arah yang sama dengan penerbangan sebelumnya.
Pada pengujian ini, UAV membutuhkan waktu 161 s untuk menyelesaikan  misi  pemetaan  secara  penuh.  Hasil  foto  yang diperoleh  selanjutnya  masuk  tahap stitching ,  lalu  waktu  yang dibutuhkan  dihitung.  Lama  waktu  yang  dibutuhkan  untuk melakukan stitching pada tahap ini ditunjukkan pada Tabel VI, hasil stitching penggunaan  sistem autopilot yang  diusulkan ditunjukkan  pada  Gbr.  18,  sedangkan  perhitungan  seluruh waktu  yang  dibutuhkan  untuk  semua  tahapan  dan  kapasitas baterai disajikan pada Tabel VII.

## C. Perbandingan Hasil Pengujian Autopilot Konvensional dan Autopilot yang Dikembangkan
Setelah dilakukan pengujian untuk masing-masing autopilot , dilakukan  juga  perbandingan  hasil  pengolahan  foto  antara
autopilot konvensional  dan autopilot yang  dikembangkan. Perbandingan peta yang dihasilkan ditunjukkan pada Gbr. 19. Hasil tersebut menunjukkan adanya blank spot pada pemetaan menggunakan autopilot konvensional  dan  hasil  sempurna untuk autopilot yang  dikembangkan.  Pengujian autopilot konvensional  membutuhkan  waktu  6.133  s,  sedangkan autopilot yang  dikembangkan  membutuhkan  waktu  3.286  s, sehingga autopilot yang  dikembangkan  menurunkan  waktu pemotretan udara sebesar 46,4%.

## V. K ESIMPULAN
Autopilot untuk  pemetaan  udara  dengan  perbaikan blank spot dan  optimasi  rute  penerbangan  telah  berhasil dikembangkan dan direalisasikan. Autopilot yang dikembangkan  mampu  menurunkan  waktu  pemotretan  udara sebesar  46,4%  dan  menghemat  konsumsi  penggunaan  baterai sebesar 41,18%. Pada peta yang dihasilkan oleh autopilot yang dikembangkan tidak terdapat blank spot , sedangkan pada peta hasil autopilot konvensional  terdapat  dua  lokasi blank  spot . Dengan  keuntungan  percepatan  waktu  pemotretan  udara  dan kapasitas  baterai,  penggunaan autopilot yang  dikembangkan akan menghemat biaya operasional.
Gbr. 17 Rute penerbangan baru yang telah dikompensasi adanya blank spot .
T ABEL VI P ROSES S TITCHING UNTUK P EMETAAN DENGAN S ISTEM A UTOPILOT H ASIL P ENGEMBANGAN Urutan Tahapan Kualitas Waktu (s) 1 Align photos Low 262 2 Build dense cloud Low 230 3 Build mesh Low 373 4 Build texture Low 90 5 Build tiled model Low 1.800 6 Build orthomosaic Low 337 7 Export orthomosaic 33 Total waktu 3.125
Gbr. 18 Hasil stitching penggunaan sistem autopilot hasil pengembangan.
(a) (b)
Gbr.  19  Peta hasil pengujian,  (a) autopilot konvensional,  (b) autopilot yang dikembangkan.
T ABEL VII W AKTU YANG D IPERLUKAN UNTUK P EMETAAN DENGAN S ISTEM A UTOPILOT DENGAN S ISTEM H ASIL O PTIMASI Parameter Nilai pada Misi 1 Waktu terbang 161 s Waktu stitching 3.125 s Total 3.286 s Penggunaan kapasitas baterai 2.100 mAh

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Ronny  Mardiyanto  adalah  ketua  peneliti  topik  yang  ada di makalah  ini,  juga  yang  menulis  makalah  ini,  juga  yang memiliki  gagasan  untuk  mengembangkan autopilot dengan optimasi  jarak  menggunakan  algoritme  genetika.  Muhammad Ichlasul Salik sebagai asisten peneliti bertugas untuk membuat alat, membuat kode program, dan melakukan pengujian. Djoko Purwanto  berperan  dalam  memberikan  saran  terkait  dengan algoritme optimasi yang dipakai.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Kemdikbudristek  yang telah  memberikan  dana  penelitian  melalui  skema  Penelitian Dasar Unggulan Perguruan Tinggi (PDUPT) 2021.

## R EFERENSI
[1] H. Gularso, S. Subiyanto,  dan L.M. Sabri, “Tinjauan Pemotretan Udara Format Kecil Menggunakan Pesawat Modelskywalker 1680 (Studi Kasus: Area Sekitar Kampus Undip),” J. Geodesi Undip , Vol. 2, No. 2, hal. 78- 94, Apr. 2013
[2] R.  Mardiyanto,  R.  Hidayat,  E.  Aprilian,  dan  H.  Suryoatmojo, “Development  of  Autopilot  System  of  Unmanned  Aerial  Vehicle  for Aerial  Mapping  Application,” 2018  Int.  Sem.  Intell.  Technol.,  Its  Appl. (ISITIA) , 2018, hal. 357–361.
[3] A.  Ahmad  dan  A.M.  Samad,  “Aerial  Mapping  Using  High  Resolution Digital  Camera  and  Unmanned  Aerial  Vehicle  for  Geographical Information  System,” 2010  6th  Int.  Colloq.  Signal  Process.,  Its  Appl. , 2010, hal. 1–6.
[4] K.N.  Tahar,  A.  Ahmad,  W.A.A.W.M.  Akib,  dan  W.M.N.W.  Mohd, “Aerial  Mapping  Using  Autonomous  Fixed-Wing  Unmanned  Aerial Vehicle,” 2012 IEEE 8th Int. Colloq. Signal Proces., Its Appl. , 2012, hal. 164-168.
[5] (2020)  “Pixhawk  Overview  —  Copter  Documentation,”  [Online], http://ardupilot.org/copter/docs/common-pixhawk-overview.html, tanggal akses: 20-Nov-2020.
[6] A.P.  Engelbrecht, Fundamentals  of Computational Swarm  Intelligence . Hoboken, AS: Wiley, 2005.
[7] K.  Krisnandi  dan  H.  Agung,  “Implementasi  Algoritma  Genetika  untuk Memprediksi Waktu dan Biaya Pengerjaan Proyek Konstruksi,” J.  Ilm. FIFO , Vol. 9, No. 2, hal. 90–97, 2017.
[8] D.  Sundarningsih,  “Penerapan  Algoritma  Genetika  untuk  Optimasi Vehicle  Routing  Problem  with  Time  Window  (VRPTW) :  Studi  Kasus Air Minum Kemasan,”Skripsi, Universitas Brawijaya, Malang, Indonesia, Jan. 2015.
[9] D.M.  Pierre,  N.  Zakaria,  dan  A.J.  Pal,  “Master-Slave  Parallel  Vector- Evaluated  Genetic  Algorithm  for  Unmanned  Aerial  Vehicle’s  Path Planning,” 2011 11th Int. Conf. Hybrid Intell. Syst. (HIS) , 2011, hal. 517– 521.
[10] Z. Cheng dan D. Li, “Improved GASA Algorithm for Mutation Strategy UAV  Path  Planning,” 2018  10th  Int.  Conf.  Commun.  Softw.,  Netw. (ICCSN) , 2018, hal. 506–510.
[11] Z. Cheng, Y. Sun, dan Y. Liu, “Path Planning Based on Immune Genetic Algorithm for UAV,” 2011 Int. Conf. Electric Inf., Control Eng. , 2011, hal. 590–593.
[12] Y.V.  Pehlivanoglu  dan  A.  Hacioglu,  “Vibrational  Genetic  Algorithm Based  Path  Planner  for  Autonomous  UAV  in  Spatial  Data  Based Environments,” 2007 3rd  Int. Conf. Recent  Adv. Space  Technol. , 2007, hal. 573–578.
[13] M.  Cakir,  “2D  Path  Planning  of  UAVs  with  Genetic  Algorithm  in  a Constrained  Environment,” 2015  6th  Int.  Conf.  Model.,  Simul.,  Appl. Optim. (ICMSAO) , 2015, hal. 1–5.
[14] J.A.  Gonçalves  dan  R.  Henriques,  “UAV  Photogrammetry  for Topographic  Monitoring  of  Coastal  Areas,” ISPRS  J.  Photogramm. Remote Sens. , Vol. 104, hal. 101–111, Jun. 2015.