Tim ini menciptakan sistem berbasis IoT (Internet of Things) yang dapat memonitor dan mendeteksi hama secara otomatis, dengan teknologi machine learning sebagai inti pemrosesan data. Sistem ini dirancang untuk memberikan data real-time yang dapat membantu petani memantau lahan mereka lebih efektif, mengurangi potensi kerugian akibat serangan hama, dan meningkatkan hasil panen secara keseluruhan.
Sistem IoT dan Implementasi Teknologi
Sistem IoT yang dikembangkan oleh Tim Kode Keras memanfaatkan sensor yang dapat mengumpulkan data terkait kondisi lingkungan, seperti kelembaban tanah, suhu udara, dan keberadaan hama. Data ini diproses melalui algoritma machine learning yang memungkinkan deteksi dini terhadap ancaman hama, serta memberikan rekomendasi tindakan yang harus diambil oleh petani. Salah satu keunggulan dari sistem ini adalah fleksibilitasnya untuk diadaptasi pada berbagai jenis lahan pertanian.
Namun, pengembangan teknologi ini bukan tanpa tantangan. “Kami menghadapi masalah pada logika pemrograman dan kesesuaian dataset yang digunakan dalam machine learning,” jelas Rizqi. Selain itu, perangkat keras (hardware) juga menjadi kendala. Komponen seperti sensor dan modul IoT memerlukan investasi biaya yang tidak sedikit, dan sebagian besar pembiayaan dilakukan secara mandiri oleh tim. “Kami harus benar-benar kreatif dalam memanfaatkan sumber daya yang terbatas untuk mencapai hasil terbaik,” tambahnya.
Tantangan dan Solusi
Perjalanan menuju kemenangan tidaklah mudah. Selain tantangan teknis, tekanan selama presentasi proyek (pitching day) juga menjadi ujian tersendiri. “Walaupun sempat grogi, kami mendapat feedback positif dari para juri, terutama dari Kak Stefen, yang membuat kami semakin termotivasi,” ungkap Nabila, mahasiswa Sastra Inggris dari Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya. Kolaborasi ini menunjukkan bahwa keberagaman latar belakang dapat menjadi kekuatan dalam menyelesaikan tantangan bersama.
Tampilkan Semua
Komentar