Tanya Atlas
Prof. Siti Rahayu, Ph.D
Penelitian ini mengkaji efektivitas implementasi sistem kecerdasan buatan (AI) dalam meningkatkan hasil pertanian di Indonesia. Melalui studi longitudinal selama 18 bulan pada 50 lahan pertanian yang tersebar di 5 provinsi, kami menganalisis dampak penggunaan teknologi AI terhadap produktivitas tanaman, efisiensi penggunaan air, dan optimasi pemupukan. Hasil menunjukkan peningkatan produktivitas rata-rata sebesar 34% dengan pengurangan penggunaan air hingga 28% dan efisiensi pupuk meningkat 42%. Model machine learning yang dikembangkan mencapai akurasi prediksi 91.3% untuk estimasi hasil panen.
Sektor pertanian menghadapi tantangan besar dalam mengoptimalkan produktivitas di tengah perubahan iklim dan keterbatasan sumber daya. Teknologi kecerdasan buatan menawarkan solusi inovatif melalui analisis data yang komprehensif dan pengambilan keputusan berbasis prediksi. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi dampak implementasi sistem AI pada lahan pertanian skala menengah di Indonesia, dengan fokus pada tanaman padi, jagung, dan kedelai.
Indonesia sebagai negara agraris menghadapi tantangan produktivitas pertanian yang stagnan. Rata-rata produktivitas padi nasional 5.2 ton/ha masih di bawah potensi optimal 8-10 ton/ha. Faktor utama meliputi ketidakpastian cuaca, serangan hama, dan manajemen irigasi yang tidak optimal.
Penelitian ini memiliki tiga tujuan utama: (1) Mengukur dampak implementasi AI terhadap produktivitas tanaman, (2) Mengevaluasi efisiensi penggunaan sumber daya, dan (3) Mengembangkan model prediktif hasil panen dengan akurasi tinggi.
Penelitian menggunakan pendekatan mixed-method dengan eksperimen lapangan dan analisis kuantitatif. Total 50 lahan pertanian dipilih menggunakan stratified random sampling dari 5 provinsi: Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Sulawesi Selatan, dan Sumatera Utara. Setiap lahan diinstalasi sistem sensor IoT meliputi: soil moisture sensor, weather station, drone multispektral, dan automated irrigation system.
Sistem AI terdiri dari tiga layer: (1) Data collection layer menggunakan sensor IoT dan drone, (2) Processing layer dengan algoritma ensemble learning (Random Forest, XGBoost, LSTM), dan (3) Application layer berupa mobile app untuk petani dan dashboard monitoring.
Implementasi sistem AI menunjukkan dampak positif signifikan terhadap seluruh indikator kinerja. Produktivitas rata-rata meningkat 34% dari baseline 5.1 ton/ha menjadi 6.8 ton/ha (p<0.001). Penggunaan air berkurang 28% melalui optimasi jadwal irigasi berdasarkan prediksi evapotranspirasi dan soil moisture level. Efisiensi pupuk meningkat 42% dengan pengurangan biaya input sebesar Rp 2.4 juta per hektar per musim tanam.
Model ensemble mencapai akurasi 91.3% untuk prediksi yield dengan RMSE 0.42 ton/ha. Feature importance analysis menunjukkan soil moisture (27%), rainfall prediction (23%), dan temperature (18%) sebagai prediktor utama.
Pilih tindakan untuk dokumen ini