Robot asisten merupakan perangkat cerdas yang dirancang untuk membantu meringankan beban kerja petani, khususnya dalam proses pemindahan hasil panen. Dalam penelitian ini, dikembangkan sistem robot asisten yang dapat merespons perintah gestur tangan pengguna secara otomatis. Dua jenis gestur dikenali oleh sistem, yaitu gestur maju dan mundur. Sistem ini memanfaatkan teknologi computer vision berbasis algoritma deep learning YOLOv8 yang dijalankan pada Raspberry Pi 4B dan dikendalikan oleh Arduino Mega 2560 sebagai pengatur aktuator motor. Permasalahan yang sering dihadapi di lapangan adalah tingginya beban fisik petani saat harus mengangkut hasil panen secara manual, yang berpotensi menyebabkan kelelahan dan menurunkan efisiensi kerja. Selain itu, sebagian besar proses pemindahan hasil panen masih dilakukan secara tradisional dan belum didukung oleh teknologi.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan mengimplementasikan sistem robot asisten yang mampu mendeteksi gestur tangan pengguna sebagai perintah gerakan secara real-time. Sistem dilengkapi dengan kamera Logitech C925e dan sensor ultrasonik untuk menunjang proses pengolahan citra dan navigasi robot. Robot dirancang agar dapat beroperasi di berbagai kondisi lingkungan, baik di dalam maupun di luar kumbung jamur.
Dari hasil pengujian, sistem dapat mengenali gestur tangan dengan tepat, sehingga robot bergerak sesuai arahan pengguna. Proses deteksi gestur bekerja lebih optimal pada lingkungan dengan pencahayaan yang stabil, seperti di dalam kumbung. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi teknologi yang praktis dan efektif untuk mendukung aktivitas petani agar lebih efisien dan mudah digunakan di lapangan.
Kata Kunci: Computer vision, deep learning, gestur tangan, pertanian, robot asisten.