Program Studi Magister Teknik Sistem FT UGM kembali menunjukkan kontribusi inovatif mahasiswanya melalui riset tesis mahasiswa angkatan 2023 genap, Evan Rega Mahendra, yang mengangkat pengembangan sistem inspeksi Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) atap berbasis citra udara dan kecerdasan buatan. Dalam tesis berjudul Analisis Efektivitas Inspeksi PLTS Atap Menggunakan Citra Udara dan Deep Learning Dibandingkan dengan Metode Inspeksi Konvensional, penelitian ini mengevaluasi efektivitas metode inspeksi otomatis menggunakan drone dan algoritma deep learning dibandingkan dengan inspeksi manual berbasis pengamatan visual teknisi. Studi dilakukan pada sistem PLTS atap berkapasitas sekitar 60 kWp di Gedung Smart and Green Learning Center (SGLC) Fakultas Teknik UGM. Penelitian ini dibimbing oleh Ahmad Agus Setiawan, S.T., M.Sc., Ph.D. dan Roni Irnawan, Ir., S.T., M.Sc., Ph.D., SMIEEE, yang memberikan arahan strategis pada aspek metodologi, analisis sistem, serta penerapan kecerdasan buatan dalam konteks energi terbarukan.
Dalam pelaksanaannya, citra resolusi tinggi diperoleh menggunakan drone DJI Mavic 3, kemudian dianotasi dan diproses menggunakan model YOLOv11 instance segmentation. Hasil penelitian menunjukkan performa deteksi yang sangat baik dengan nilai mAP@50 sebesar 98,3%, precision 100%, dan recall 97,0%, yang menandakan tingkat akurasi tinggi dalam mengidentifikasi modul fotovoltaik. Dari sisi efisiensi operasional, metode berbasis drone dan deep learning mampu memangkas waktu inspeksi secara signifikan, dari sekitar 95 menit menjadi hanya 18 menit per sesi. Survei persepsi teknisi juga menunjukkan tingkat kepuasan yang lebih tinggi terhadap metode otomatis dibandingkan metode konvensional, khususnya dalam aspek keselamatan kerja, kualitas dokumentasi, kemudahan analisis, serta efisiensi waktu.
Meskipun memerlukan investasi awal peralatan yang relatif lebih besar, pendekatan ini menawarkan potensi skalabilitas dan keunggulan jangka panjang untuk diterapkan pada sistem PLTS atap skala kecil hingga menengah. Penelitian ini mencerminkan integrasi pendekatan sistem, energi terbarukan, dan kecerdasan buatan yang menjadi ciri khas keilmuan MeTSi, sekaligus menunjukkan kapasitas mahasiswa dalam menghasilkan solusi inovatif yang mendukung efisiensi, keselamatan, dan keberlanjutan pengelolaan energi surya di Indonesia.
ditulis oleh: Arham
direview: Humas MeTSi