📘 Framework Belajar Jetson Nano: Dari Pemula hingga Advanced

Level 1: Pemula (Getting Started)

• Pengenalan & Spesifikasi: Jetson Nano adalah SBC (Single Board Computer) yang dirancang khusus untuk aplikasi AI. Ia menggunakan CPU ARM quad-core 1.4GHz dan GPU NVIDIA Maxwell 128‑core (plus 4 GB RAM)[1]. Jetson Nano memiliki header GPIO 40-pin (mirip Raspberry Pi) yang dapat dikendalikan lewat library Python Jetson.GPIO dengan API sama seperti RPi.GPIO[2]. Berbeda dengan Raspberry Pi, Nano tidak memiliki Wi-Fi bawaan[3], jadi perlu adapter eksternal untuk konektivitas nirkabel.
• Instalasi & Setup: Gunakan JetPack SDK (Linux for Tegra) terbaru untuk Jetson Nano (saat ini seri JetPack 4.x L4T R32)[4][5]. Flash image OS (biasanya Ubuntu-based) ke microSD melalui Etcher. Setelah booting, lakukan konfigurasi awal: sambungkan Wi-Fi/ethernet, aktifkan SSH/VNC, dan update sistem (sudo apt update && sudo apt upgrade). Pelajari juga manajemen file dan perintah dasar Linux (navigasi direktori, copy/move file, dsb.).
• Dasar GPIO & Sensor: Pada level ini perkenalkan cara kontrol LED, baca status tombol, atau kendalikan relay sederhana. Gunakan library GPIO untuk Python[2]. Contoh kegiatan: Blink LED (input-output digital) dan membaca sensor sederhana seperti DHT11 (sensor suhu/kelembapan) atau sensor ultrasonik (pengukur jarak). Ini memberi pemahaman tentang pemrograman hardware dasar.
• Mini-Proyek Pemula: Implementasikan program Blink LED pada Jetson Nano (GPIO output) dan program membaca sensor/tombol (GPIO input) menggunakan Python. Cobalah koneksi sensor DHT11 atau modul ultrasonik, kirim hasil ke terminal atau file sederhana. Fokus pada praktek langsung untuk memperkuat pemahaman hardware dan Linux dasar.

Level 2: Menengah (IoT & Visi Komputer Dasar)

• Networking & IoT: Perkenalkan protokol MQTT (misalnya broker Mosquitto) untuk komunikasi ringan antara perangkat. Gunakan Node-RED sebagai platform integrasi IoT – Node-RED adalah “tool pemrograman berbasis visual” untuk menghubungkan hardware, API, dan layanan web[6]. (Versi terbaru Node-RED kini 4.x). Gunakan Node-RED untuk membaca data sensor dari Jetson Nano dan menampilkan/menyimpan secara real-time. Tambahkan pula InfluxDB (database time-series) untuk menyimpan data sensor, lalu visualisasikan dengan Grafana (platform dashboard open‑source)[7]. Misalnya, data suhu/kelembapan dikirim via MQTT ke InfluxDB, lalu ditampilkan di dashboard Grafana. Juga bahas koneksi Jetson Nano ke cloud service (misal AWS IoT Core, Azure IoT Hub, Google Cloud IoT), untuk contoh publikasi data sensor ke cloud.
• Kamera & Visi Komputer: Ajarkan instalasi dan konfigurasi kamera (Raspberry Pi Camera melalui CSI atau kamera USB). Perkenalkan OpenCV (versi 4.x) di Jetson Nano untuk tugas komputer vision dasar. Contoh kegiatan: deteksi wajah sederhana menggunakan detektor Haar-cascade atau DNN ringan. Untuk object tracking/baseline object detection, gunakan model YOLO terbaru (misal YOLOv8 yang dioptimalkan untuk Jetson)[8][9]. Teknik ini menggabungkan penggunaan modul kamera dan inferensi vision AI tingkat sederhana.
• Database & Dashboard Web: Selain InfluxDB, Anda bisa menggunakan SQLite atau MySQL sederhana untuk menyimpan data (sensor atau hasil pemrosesan gambar). Buat web server minimal (misal dengan Flask atau FastAPI) yang menampilkan data grafik atau stream kamera. Contoh: visualisasi data sensor di halaman web lokal, atau streaming video MJPEG dari kamera Jetson.
• Mini-Proyek Menengah: Contoh proyek menengah bisa berupa IoT Camera Monitoring: Streaming video dari Jetson Nano ke web/Grafana, plus kirim data sensor via MQTT ke dashboard. Atau “Smart Door Lock” sederhana: kamera USB mendeteksi wajah pengguna (OpenCV), bila terverifikasi maka simulasikan membuka kunci (GPIO). Gunakan kombinasi Node-RED/Flask untuk logika dan tampilan antarmuka.

Level 3: Lanjutan (AI & Integrasi IIoT)

• Deep Learning di Jetson Nano: Install framework ML seperti TensorFlow (versi ringan atau TensorFlow Lite) dan PyTorch (CPU/GPU). Manfaatkan TensorRT yang sudah terpasang di JetPack untuk optimalisasi inferensi. Praktikkan transfer learning: ambil model pre-trained (misal MobileNet, EfficientNet) dan fine-tune untuk klasifikasi spesifik (contoh: deteksi helm/ masker). Untuk object detection lanjut, gunakan model YOLOv8 atau SSD/Faster R-CNN versi ringkas. (Ultralytics YOLOv8 mendukung Jetson Nano[9], dan dapat diekspor ke format TensorRT untuk kecepatan). Anda juga bisa memperkenalkan NVIDIA DeepStream SDK untuk pipeline video real-time – DeepStream adalah SDK GPU-accelerated untuk membangun aplikasi vision streaming end-to-end[10].
• AIoT (Integrasi AI + IoT): Gabungkan hasil model AI dengan IoT. Contoh: setelah kamera mendeteksi objek, kirim hasil (metadata) via MQTT ke cloud atau dashboard Node-RED. Implementasikan notifikasi real-time (misal kirim email, Telegram Bot API, atau notifikasi push) saat peristiwa tertentu terdeteksi. Gunakan Node-RED untuk orkestrasi otomatis (menggabungkan AI inference dan aksi IoT).
• IIoT & Edge Computing: Perkenalkan Jetson Nano sebagai edge gateway industri: hubungkan sensor/PLC ke Jetson (via Modbus TCP/RTU, OPC-UA, atau MQTT Sparkplug B). Contoh: baca data getaran motor dengan sensor vibrasi, analisa di edge (misal FFT + ML sederhana) untuk prediktif maintenance. Bahas pula protokol industri (Modbus, OPC-UA) dan sistem SCADA secara konseptual. (Misalnya, Jetson dapat mengirim data ke sistem SCADA di cloud).
• Keamanan (Cybersecurity) untuk AIoT: Ajarkan praktik aman di IoT: gunakan VPN (seperti OpenVPN atau WireGuard) untuk akses remote aman ke Jetson Nano. Terapkan enkripsi TLS/SSL pada komunikasi MQTT (port 8883), dan sertifikat pada server web/Flask. Buat contoh koneksi MQTT menggunakan TLS dan otentikasi kunci sertifikat.
• Mini-Proyek Lanjutan:
• Smart Factory Mini: Kamera Jetson Nano mendeteksi cacat produk (menggunakan model deteksi/kualitatif), dan mengirim data ke cloud/Grafana.
• Smart Surveillance: Sistem kamera dengan deteksi wajah tak dikenal; jika terdeteksi, langsung kirim peringatan ke Telegram/email.
• Prediktif Maintenance: Sensor getaran memonitor motor; data dikumpulkan dan dianalisis di Jetson (mis. model klasifikasi kondisi sehat/rusak), hasilnya dikirim ke cloud.

Framework 8 Minggu

1. Minggu 1–2: Perkenalan Jetson Nano (setup OS, JetPack, pengantar Linux), percobaan GPIO sederhana (LED, tombol, sensor dasar).
2. Minggu 3–4: IoT & Visi Komputer dasar – konfigurasi jaringan, MQTT broker, Node-RED, instalasi kamera, pengenalan OpenCV. Proyek kecil (data sensor→dashboard, atau deteksi wajah sederhana).
3. Minggu 5–6: Deep Learning – instal TensorFlow/PyTorch, pelatihan model ringan (transfer learning), penerapan YOLOv8/TensorRT untuk object detection. Integrasi hasil AI ke aplikasi (misal notifikasi via MQTT).
4. Minggu 7–8: AIoT & IIoT – protokol industri (Modbus/OPC-UA), pengiriman data ke cloud, setup keamanan (VPN/TLS). Proyek akhir: kombinasikan AI vision dengan IoT/industri.

Perbedaan dengan Raspberry Pi

Jetson Nano unggul di komputasi AI/vision karena GPU-nya yang kuat[1]. Ini membuat Jetson Nano jauh lebih baik untuk tugas seperti inferensi deep learning di tepi jaringan. Sebaliknya, Raspberry Pi (misalnya Pi 4) lebih mudah digunakan untuk prototipe IoT umum: sudah memiliki Wi-Fi dan Bluetooth bawaan, ekosistem tutorial luas untuk sensor/otomasi dasar, serta harga lebih murah. Singkatnya, Raspberry Pi ideal untuk eksperimen IoT/sensor dasar, sementara Jetson Nano difokuskan pada AIoT, visi komputer, dan edge computing berdaya GPU[1][3].

Sumber: Informasi Jetson Nano, Node-RED, dan AIoT diambil dari dokumentasi dan publikasi NVIDIA serta sumber komunitas terkini[1][2][6][7][9][10]. Masing-masing mendukung konsep hardware Jetson, GPIO Python, Node-RED, Grafana, YOLOv8, dan DeepStream yang diuraikan.