AZZAHRA, Nanda Mardiana (2025) Peningkatan Akurasi Posisi Drone Sprayer Menggunakan Metode Extended Kalman Filter dalam Sistem Navigasi Berbasis Global Positioning System. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Nanda Madiana Azzahra-K1C021016-Skripsi-2025.pdf Download (366kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Nanda Mardiana Azzahra_K1C021016-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Nanda Mardiana Azzahra-K1C021016-Skripsi-2025.pdf Download (497kB)
	PDF (BabI) BAB-I-Nanda Mardiana Azzahra-K1C021016_Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 10 June 2026. Download (724kB)
	PDF (BabII) BAB-II-Nanda Mardiana Azzahra-K1C021016_Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 26 May 2026. Download (1MB)
	PDF (BabIII) BAB-III-Nanda Mardiana Azzahra-K1C021016_Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only until 26 May 2026. Download (1MB)
	PDF (BabIV) BAB-IV-Nanda Mardiana Azzahra-K1C021016_Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	PDF (BabV) BAB-V-Nanda Mardiana Azzahra-K1C021016_Skripsi-2025.pdf Download (514kB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA-Nanda Mardiana Azzahra-K1C02106-Skripsi-2025.pdf Download (597kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Nanda Mardiana Azzahra-K1C021016-Skripsi-2025.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penerapan metode Extended Kalman Filter (EKF) guna meningkatkan akurasi posisi drone sprayer dalam sistem navigasi berbasis GPS serta membandingkan kinerja EKF dengan metode pemfilteran konvensional. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data GPS (latitude, longitude, dan altitude) dan data accelerometer (percepatan pada sumbu x, y, dan z) yang dikumpulkan dari serangkaian uji terbang drone sprayer milik PT Frogs Solusi Indonesia. Uji terbang dilaksanakan di lapangan terbuka untuk merepresentasikan kondisi operasional yang sebenarnya. Data mentah terlebih dahulu diproses melalui tahap preprocessing yang meliputi penghapusan data tidak valid (nilai 0 dan NaN) dan konversi koordinat dari sistem geografis (derajat) ke sistem Universal Transverse Mercator (UTM, meter). Dalam implementasi EKF digunakan model sistem Constant Acceleration (CA) yang mengasumsikan accelerometer drone relatif konstan dalam interval waktu yang singkat. Parameter-parameter kunci EKF yaitu variansi noise proses dan variansi noise pengukuran dioptimalkan melalui analisis sensitivitas menggunakan metode grid search. Kombinasi parameter yang menghasilkan nilai Root Mean Square Error (RMSE) posisi terendah dipilih sebagai parameter optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa EKF berhasil meningkatkan akurasi posisi drone sprayer secara signifikan. RMSE posisi rata-rata berkurang dari 0,0842 meter menjadi 0,0110 meter setelah penerapan EKF. Peningkatan akurasi yang dicapai adalah 86,94% untuk data GPS dihitung berdasarkan perbandingan RMSE. EKF terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi data accelerometer dengan peningkatan akurasi sebesar 77,16%. Analisis visual terhadap data lintasan drone estimasi EKF terlihat jauh lebih halus dan lebih konsisten dibandingkan dengan data GPS mentah. Penelitian ini menyimpulkan bahwa EKF merupakan metode yang sangat efektif untuk meningkatkan akurasi posisi drone sprayer yang sangat krusial untuk mendukung aplikasi pertanian presisi yang lebih efisien, efektif, dan ramah lingkungan.

Actions (login required)

View Item