RADAR MALIOBORO - BRIN mendorong transformasi pertanian nasional dengan menerapkan kecerdasan buatan (AI) dan teknologi fotonika.
Inovasi ini guna untuk menjadi perwujudan sistem pertanian yang cerdas, efisien, produktif dan berkelanjutan.
Peneliti Ahli Utama Pusat Riset Fotonika BRIN Sensus Wijonarko menjelaskan, konsep dari pertanian cerdas yaitu menggabungkan sensor internet of things (IoT), AI, big data, otomatisasi dan blockchain yang berguna untuk meningkatkan efisiensi penggunaan sumber daya.
Ia menjelaskan, teknologi fotonika berperan penting dalam inovasi pertanian modern.
“Jika elektronika bekerja dengan elektron, maka fotonika bekerja dengan cahaya,” pungkasnya.
Teknologi yang berbasis cahaya ini digunakan untuk sistem perendaman lada, pengukuran kekerasan biji, hingga mendeteksi visual seperti, laser distance measurement (LDM).
Teknologi fotonika dikembangan untuk mengukur kecerahan kapulaga dan untuk mendeteksi racun pada kentang.
Menurut sensus pendekatan ini dapat meningkatkan efisiensi dan kemanan pangan.
Peneliti Ahli Utama Pusat Riset Fotonika BRIN lainnya, Purwowibowo menjelaskan bahwa mikrokontroler berfungsi sebagai pusat kendali utama dalam sistem pertanian cerdas.
Perangkat ini mengintegrasikan sensor dengan pengatur otomatis, memproses data secara presisi, dan mengoperasikan pompa atau katup air sesuai kebutuhan tanaman.
Dengan sistem ini irigasi dan pemupukan dapat diatur secara otomatis berdasarkan kebutuhan tanaman, teknologi ini juga dapat menjadi jawaban dari tantangan keterbatasan tenaga kerja dan ketidakpastian iklim.
Beberapa lokasi sudah diterapkan menggunakan teknologi ini seperti, daerah Cikajang (Garut), dan Jeneponto (SulSel).
Melalui jaringan LoRa dan GSM dapat memantau kondisi dan megatur lewat ponsel.
Hal ini dapat menunjukan efisiensi waktu, tenaga, serta penghematan air secara signifikan.
Sementara itu Peneliti Ahli Utama Pusat Riset Fotonika BRIN lainnya, Edi Kurniawan menjelaskan AI dapat berfungsi untuk meniru manusia dalam berpikir dan dalam pengambilan keputusan hingga AI berperan sebagai konsep utama yang melandasi machine learning dan deep learning.
Sehingga komputer dapat mengenali pola dan mengelompokkan data dengan tingkat akurasi tinggi.
BRIN telah melakukan penelitian dengan memanfaatkan teknologi deep learning untuk mengklasifikasikan sebelas spesies daun mangrove di Bali, menggunakan sebanyak 5.500 gambar sebagai dataset pelatihan.
Hasil penelitian ini menghasilkan publikasi ilmiah, hak cipta, serta dataset terbuka yang telah tersedia di repositori BRIN.
Selain itu, BRIN juga mengembangkan riset lain yang memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk mendeteksi enam jenis penyakit pada tanaman padi melalui citra daun.
Sistem ini memproses sekitar 2.600 gambar, termasuk citra lapangan, guna mengenali lokasi serta jenis penyakit secara akurat.
BRIN juga mengembangkan AI untuk mengelompokan biji kopi berdasarkan standar SCAA dan SNI, untuk membantu penati meingkatkan mutu hasil panen.
AI berpotensi besar untuk mendukung presisi.
Namun keberhasilan dalam penerapannya sangatlah bergantung pada ketersediaan dataset yang representatif.
Kolaborasi dari fotonika, mikrokontroler dan AI, BRIN membantu untuk mendorong sistem pertanian supaya mampu untuk menghadapi perubahan iklim serta meningkatkan produktivitas nasional. (Priskila)
Editor : Meitika Candra Lantiva