Analisis Frekuensi Sinyal Suara Lebah Madu Apis cerana untuk Deteksi Dini Kehadiran Predator Tawon Vespa velutina

Abstract

Sistem deteksi dini kehadiran predator Tawon Vespa dapat menjadi solusi dalam melindungi koloni lebah dan membantu petani lebah dalam menghadapi ancaman predator yang merusak koloni. Penelitian ini bertujuan membangun sistem deteksi dini (early warning system) yang menginformasikan kehadiran predator Tawon Vespa velutina berdasarkan frekuensi suara spesifik yang dihasilkan lebah pekerja Apis cerana. Sistem deteksi dini yang dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python dan menghasilkan Graphical User Interface (GUI) untuk mempermudah pengambilan data dari perekaman suara lebah. Dalam pengambilan data, dilakukan perlakuan pada koloni lebah dengan tiga kondisi: tanpa gangguan predator, dengan gangguan alami, dan gangguan buatan. Hasil rekaman suara menunjukkan adanya perubahan rentang frekuensi pada setiap kondisi, dengan rentang frekuensi 200-600 Hz menjadi indikator utama kehadiran predator. Sistem deteksi ini dilengkapi dengan mekanisme notifikasi melalui aplikasi Telegram, yang dapat mengirimkan pesan notifikasi berupa foto dan teks "Ada Predator Tawon Vespa!" saat frekuensi yang sesuai terdeteksi.

An early detection system for the presence of the hornet predator can serve as a solution to protect bee colonies and assist beekeepers in combating the threat posed by this destructive predator. This study aims to develop an early warning system that informs the presence of Vespa velutina predators based on specific sound frequencies produced by Apis cerana worker bees. The developed early detection system utilizes Python programming language and provides a Graphical User Interface (GUI) for convenient data retrieval from bee sound recordings. During data collection, the bee colonies were subjected to three conditions: without predator disturbance, natural disturbance, and artificial disturbance. The recorded sound samples indicated changes in frequency ranges under each condition, with the frequency range of 200-600 Hz serving as the primary indicator of predator presence. The detection system is equipped with a notification mechanism through the Telegram application, capable of sending notification messages containing photos and the text "Ada Predator Tawon Vespa!" when the corresponding frequency is detected.