Skip to main content

PERTANIAN DAN KECERDASAN BUATAN

Oleh: LHR Kautsar
Alumni Magister Geografi, Universitas Indonesia
BBSDLP (Balai Besar Sumber Daya Lahan Pertanian), Kementerian Pertanian

 

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan semakin signifikan. Namun, penggunaan AI dalam sektor pertanian masih 8%. Padahal peluang AI dalam sektor pertanian tidak sedikit, terutama untuk membantu produktivitas pertanian, yang mana nantinya akan berdampak terhadap kesejahteraan petani.

            Pertanian memiliki tahapan mulai dari persiapan hingga pasca panen, tetapi yang paling krusial adalah pada masa-masa awal, yaitu persiapan lahan, pemeliharaan hingga hasil panen. Komoditas pertanian sangat banyak dengan berbagai varietas. Untuk mendapatkan hasil panen diperlukan ilmu pertanian yang presisi. Penyuluh dan petani kadangkala memiliki keterbatasan pengetahuan, serta dana. Salah satunya dalam tahap pemeliharaan, saat terkena hama maupun penyakit—diperlukan penanganan yang tepat dan cepat. AI dapat hadir disini untuk mengidentifikasi jenis hama dan penyakit tanaman. Salah satu wujud yang sudah ada adalah aplikasi android berbasis AI untuk deteksi hama dan penyakit tanaman.

Pengembangan AI lebih lanjut, bisa saja nantinya merambah pada kondisi lahan, kebutuhan pupuk, dn seterusnya. Input dalam sistem AI sendiri diharapkan dari pakar-pakar di bidangnya. Ini akan membantu percepatan pembangunan dalam sektor pertanian. Bahkan AI, dapat dimanfaatkan dalam tahap pasca panen untuk mengetahui produksi maupun produktivitas tanaman dengan memasukkan data pada variabel-variabel tertentu. Lebih lanjut lagi, alangkah baiknya apabila keseluruhan aplikasi Kementerian Pertanian dapat terintegrasi dalam wadah AI—yang mana dapat melahirkan keputusan kebijakan.

Comments

Popular posts from this blog

Bagaimana Mendapatkan data geografi?

Jawabannya adalah data geografi dapat diperoleh dari berbagai sumber, tergantung pada jenis data yang dibutuhkan dan tujuan Anda. (Menurut saya, Analisis seseorang bisa dibilang semakin kuat, apabila data/informasi yang didapatkan akurat & lengkap dan dapat menganalisisnya sesuai dengan tujuan, dan akan lebih baik lagi dengan berbagai sudut pandang) Pada umumnya, terbagi data primer dan data sekunder, antara lain: 1. Data primer merupakan data yang diperoleh secara langsung (ke lapangan), biasanya untuk validasi atau kroscek data sekunder. 2. a. Data sekunder merupakan data yang diperoleh dari pihak kedua, dst. Perlu dikroscek.  2.b. Menurut hemat saya, data geografi pun dapat diperoleh melalui mix sekunder maupun primer. Beberapa penyedia data antara lain: Pemerintah : Banyak pemerintah memiliki badan atau lembaga yang mengumpulkan, mengelola, dan menyediakan data geografi. Misalnya, di banyak negara, badan survei atau badan statistik nasional biasanya menyediakan data geospa...

"The Influence of PT Natarang Mining's Gold Mining Activities on Population Livelihood Patterns"

"The Influence of PT Natarang Mining's Gold Mining Activities on Population Livelihood Patterns"   By: LHR Kautsar   Indonesia is threatened! The country of the world's lungs has now turned into the fastest destructive country in the world! That's what the Guinness Book of Records revealed. Based on forest cover mapping by the Indonesian government assisted by the World Bank (2000), there was an increase in the rate of deforestation from 1.7 million Ha/year (1985-1997), to 2.83 Ha/year (1997-2000), continuing to 15.15 million Ha/year (2000-2009). This change in forest "cover" is caused by human activity. Starting from illegal logging, land clearing due to the emergence of industry, forest conversion to agriculture, plantations to land clearing or conversion of forests for the mining industry. Yes, almost all mines in Indonesia cut down forests to set up mining businesses, and this then has an impact on the environment. It is fate that eve...

Sekilas Pertanian Presisi di Kanada dan Amerika Serikat (US) yang Bagaikan Science-Fiction!

Source from: https://earthobservatory.nasa.gov/features/PrecisionFarming   Imagine you are a farmer riding along in your 50,000-acre wheat field early in the growing season. You push a button on your tractor to turn on its Global Positioning System (GPS) monitor, which pinpoints your exact location to within one meter. Touching another button, you display a series of Geographical Information System (GIS) maps that show where the soil in your field is moist, where the soil eroded over the winter, and where there are factors within the soil that limit crop growth. Next, you upload remote sensing data, collected just yesterday, that shows where your budding new crop is already thriving and areas where it isn’t. You hit SEND to upload these data into an onboard machine that automatically regulates the application of fertilizer and pesticides—just the right amount and exactly where the chemicals are needed. You sit back and enjoy the ride, saving money as the machines do most of ...