Jagad Kelestarian Ekosistem Laut, PlanktoScan Dikembangkan
Jagad Tani - Untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan plankton secara manual, tentu membutuhkan waktu dan ketelitian tinggi. Selain itu, juga adanya potensi kesalahan saat identifikasi.
Pada akhirnya, melalui Pusat Riset Sains Data dan Informasi (PRSDI) pada Organisasi Riset Elektronika dan Informatika, dikembangkanlah aplikasi identifikasi plankton yang menerapkan metode sains data berbasis deep learning, dan diberi nama PlanktoScan.
Baca juga: Gunakan Jaring Crawl, Nelayan Pasuruan Diamankan
Keberadaan teknologi ini, diharapkan dapat mendukung penelitian dan pemantauan ekosistem perairan melalui penyediaan informasi keanekaragaman fitoplankton yang efektif. Mengingat keanekaragaman hayati laut Indonesia, termasuk fitoplankton, belum terdokumentasi secara optimal.
Oleh karena itu, Peneliti Ahli Utama sekaligus Kepala PRSDI, Esa Prakasa, berharap riset yang dikembangkan bersama Kelompok Riset Human-Computer Interaction and Visualization (HCIV) bisa berkontribusi dalam menjaga keseimbangan ekosistem.
“Melalui riset ini, kami berharap dapat membantu meningkatkan akurasi proses penilaian fitoplankton. Riset ini juga diharapkan memberikan pengalaman yang lebih efektif bagi pengguna dalam melakukan identifikasi dan analisis fitoplankto,” ujarnya dilansir dari Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), Selasa (22/9).
Pada saat mengumpulkan data, tim riset mengambil sampel plankton dari sejumlah titik perairan di sekitar Pulau Belitung, Provinsi Bangka Belitung, yang meliputi pesisir utara Tanjung Kelayang, pesisir Kota Tanjung Pandan, dan pesisir selatan Pegantungan.
“Ketiga lokasi tersebut dipilih untuk menggambarkan kondisi fitoplankton pada wilayah dengan karakteristik ekosistem yang beragam, meliputi pantai berkarang, terumbu karang, mangrove, padang lamun, dan muara,” terang Esa.
Dilanjutkan bahwa, terkait pemilihan tiga lokasi tersebut, yakni dilakukan berdasarkan masukan oleh rekan dari anggota tim peneliti dengan kepakaran plankton yang berasal dari Organisasi Riset Hayati dan Lingkungan (ORHL) dan Organisasi Riset Kebumian dan Maritim (ORKM) BRIN.
Pada tahap segmentasi, beberapa model digunakan seperti DeepLabV3+, SegNet, dan U-Net. Untuk pengklasifikasian, tim menguji beberapa model, seperti BiT, ViT, Swin-T, RegNet, dan ConvNeXt. Pengembangan dan pengujian model dilakukan melalui fasilitas High Performance Computing (HPC) BRIN.
Sementara itu, proses augmentasi gambar untuk memperkaya dataset, dilakukan melalui sejumlah transformasi geometric, blur, dan distorsi. Dari proses augmentasi, menghasilkan 480 gambar baru, yang semula 80 gambar, menjadi 560 gambar. Hal ini dilakukan untuk mengatasi keterbatasan gambar untuk setiap species plankton.
PlanktoScan dikembangkan dengan cara yang memungkinkan citra plankton diproses secara bertahap. Mulai dari proses segmentation, deteksi kontur, pemotongan objek, hingga proses klasifikasi. Hasilnya bakal ditampilkan dalam aplikasi beserta informasi jenis spesies dan probabilitas hasil identifikasi.
“Tidak hanya mengembangkan sistem identifikasi berbasis AI, tim juga telah melakukan inisiasi pengembangan visualisasi plankton melalui teknologi virtual reality (VR). Aplikasi berbasis teknologi VR dinamai PlanktonicXPengembangan tersebut ditujukan untuk memberikan alternatif pengalaman dalam mengamati dan mempelajari objek plankton secara lebih interaktif dan imersif,” tukasnya.
Riset PlanktoScan merupakan hasil kolaborasi sejumlah pusat riset di BRIN, seperti Pusat Riset Sains Data dan Informasi, Pusat Riset Kecerdasan Artifisial dan Keamanan Siber, Pusat Riset Oseanografi, serta Pusat Riset Biosistematika dan Evolusi. Riset ini juga melibatkan Universitas Diponegoro dan Pemerintah Kabupaten Belitung melalui Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) Kabupaten Belitung.
