<![CDATA[Ancaman bahan peledak yang semakin kompleks menuntut pengembangan solusi efektif untuk meminimalkan risiko terhadap personel penjinak bahan peledak (jihandak). Tujuan penelitian ini adalah merancang, membangun, dan menguji validitas prototipe robot taktis jihandak berbiaya rendah yang terintegrasi dengan artificial intelligence (AI) untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi operasional. Metode penelitian yang digunakan adalah Development Life Cycle Waterfall yang mencakup perancangan, perakitan, dan pengujian eksperimental. Implementasi AI difokuskan pada model deteksi objek berbasis Convolutional Neural Network (CNN) yang ditanamkan pada mikrokontroler ESP-32 Cam untuk kemampuan deteksi otonom. Hasil penelitian menunjukkan kinerja prototipe yang sangat valid dan andal. Model AI berhasil mendeteksi objek target dengan tingkat akurasi 91% dan recall 92%. Secara fungsional, prototipe ini memiliki jangkauan kendali nirkabel yang stabil hingga 19 meter, mobilitas tinggi di medan luar ruangan dengan tingkat keberhasilan 97%, serta kemampuan deteksi logam hingga jarak 2 meter. Hasil ini mengonfirmasi bahwa prototipe robot ini berpotensi strategis sebagai alutsista pendukung untuk kebutuhan sipil dan militer.]]>
Copyrights © 2025
