Network
JOURNALTELEGRAF - United Nations melalui Office for Coordination Humanitarian Affairs (OCHA) menerangkan bahwa pemanfaatan teknologi turut diaplikasikan dalam proses pengelolaan bencana. BNPB mengungkap penggunaan teknologi mampu menurunkan jumlah korban dan kerugian pasca bencana.
Teknologi early warning sistem BNPB yaitu InaTEWS (Indonesia Tsunami Early Warning System), turut berperan dalam penurunan 36 persen jumlah korban dan 63 persen penurunan kerusakan infrastruktur di tahun 2023.
Namun di lain sisi, persoalan bencana alam nampaknya masih membutuhkan peningkatan dari sisi pertolongan korban bencana. Dalam UU Nomor 29 Tahun 2014 tentang Pencarian dan Pertolongan, pemerintah Indonesia telah menetapkan batas maksimal pencarian korban bencana yaitu tujuh hari.
Kendati demikian, International Search and Rescue Advisory Group (INSARAG) (2023) menjelaskan bahwa dalam kondisi riil pencarian dan evakuasi korban masih membutuhkan waktu yang lebih panjang karena sulitnya medan pasca bencana.
Mahasiswa Teknik Elektro Universitas Pertamina, yaitu Muhammad Harish, Pande Kadek Tresna Juliana dan Raden Riefiant Dwigyantosa Randraputra, tak mau ketinggalan dalam memanfaatkan teknologi untuk manajemen bencana.
Mereka merancang robot pendeteksi korban bencana yang dinamakan RETRO-BOT. Karya mereka berhasil meraih juara 2 di tingkat wilayah 1 dalam ajang Kontes Robot Indonesia (KRI) tahun 2024 di kategori Kontes Robot SAR Indonesia (KRSRI).
“Melalui robot ciptaan kami ini, kami ingin membantu Tim SAR saat melakukan evakuasi korban setelah bencana. Selain itu dengan penggunaan robot, proses evakuasi juga lebih efektif dan efisien serta meminimalisir terjadinya kecelakaan saat proses evakuasi,” ujar Harish sebagai ketua tim, Kamis 27 Juni 2024.
Robot karya tim Elektro UPER terdiri dari beberapa sensor dan dua jenis sistem kontrol utama yang berguna untuk melakukan perintah dalam mendeteksi korban bencana. Melalui sistem Raspberry Pi 4B dan Arduino Mega Pro Mini, robot tersebut dapat mengenali korban bencana.
“Dalam desain RETRO-BOT, kami menggunakan beberapa sensor seperti sensor kamera, sensor ultrasonik, gyroscope dan sensor TOF Lidar yang dipasang pada robot untuk bisa mendeteksi rintangan dan jalan. Kami juga menggunakan algoritma computer vision dengan penerapan machine learning, untuk mendeteksi korban di puing-puing. Setelah didesain, kami menambahkan sistem kontrol yang berfungsi agar robot dapat mengenali perintah,” jelas Harish.
