LABVIRAL.COM - Memelihara ikan termasuk aktivitas yang susah-susah gampang apalagi dalam skala kolam atau tambak. Di antara kendala yang dihadapi adalah masalah pemberian pakan agar ikan sehat dan menghasilkan daging segar. 

Masalah ini dibaca sejumlah mahasiswa Teknik Elektro dari Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung (STEI ITB). Mereka menggagas sebuah teknologi bernama SmartFishSense. 

Teknologi ini mampu mendeteksi nafsu makan ikan di dalam kolam atau tambak secara otomatis. SmartFishSense. Ini merupakan karya akhir Agape D'sky (EL ’19), Oktavian Putra Masyiakh (EL ’19), dan Alsandi S.D.E Tarigan (EL ’19) yang sempat dipamerkan dalam pameran Tugas Akhir Teknik Elektro bertajuk "Electrical Engineering Days 2023" belum lama ini. 

Agape menjelaskan bahwa SmartFishSense merupakan sistem pendeteksi nafsu makan ikan yang bertujuan untuk memantau perilaku ikan di kolam atau tambak secara real-time. Pengguna dapat mengetahui kapan waktu yang tepat untuk memberikan pakan ikan.  

Akibatnya, jumlah pakan yang diberikan akan sesuai dengan kebutuhan ikan dan tidak terbuang sia-sia. Alat yang mereka buat terdiri dari beberapa komponen, di antaranya adalah akselerometer dan webcam.  

“Kedua alat ini memiliki fungsi yang berbeda, tetapi keduanya tetap dibutuhkan untuk mendeteksi stimulus dari ikan-ikan ketika membutuhkan makanan,” ujarnya dilansir laman resmi ITB, Selasa (27/6/2023).. 

Pada dasarnya, komponen akselerometer pada sistem ini akan ditempatkan terapung di atas air kolam atau tambak pada lokasi tempat ikan diberikan pakan. Nantinya, alat ini akan berperan sebagai sensor yang mampu mendeteksi pergerakan air akibat perilaku ikan yang berkumpul di wilayah tersebut.  

Metode ini diterapkan karena biasanya ikan yang memerlukan makanan akan berkumpul disuatu tempat dimana pakan diberikan sehingga pergerakan air di lokasi tersebut akan berbeda dibandingkan lokasi yang lain. 

“Webcam akan menyorot lokasi-lokasi di mana ikan akan mendapatkan makanan. Kemudian, hasil data dari akselerometer dan webcam ini akan diteruskan menuju Rasberry Pi 4 Model B dimana alat ini akan memproses data tersebut secara deep learning sehingga mampu menghasilkan ouput data yang menunjukkan ikan tersebut lapar atau tidak,” ujarnya.