Dalam upaya menguatkan sektor pangan, pertanian kini berada pada titik penting untuk menjadi sektor yang mendominasi. Dalam konteks ini, penggunaan teknologi, terutama kecerdasan buatan atau AI, menjadi kunci untuk meningkatkan produktivitas sektor pertanian. Salah satu contoh nyata penggunaan AI dalam pertanian adalah inisiatif yang dijalankan oleh Pusat Riset Sains Data dan Informasi (PRSDI), Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN).
AI Mendukung Pertanian Presisi dan Ketahanan Pangan Nasional
Esa Prakasa, Kepala PRSDI BRIN, menekankan pentingnya pengukuhan sistem manajemen dan pemantauan fase pertumbuhan tanaman padi demi menjaga konsistensi produksi meski dihadapkan pada tantangan perubahan penggunaan lahan dan variasi iklim. Prakasa percaya bahwa dengan integrasi data multidimensi dan teknologi AI, peluang untuk menciptakan sistem pertanian yang lebih adaptif, kolaboratif, dan berbasis data menjadi semakin terbuka.
Inovasi ini, menurut Prakasa, bukan hanya mendukung pengambilan keputusan yang cepat dan tepat, tetapi juga berkontribusi dalam memperkuat ketahanan pangan nasional secara berkelanjutan. Salah satu caranya adalah melalui pemantauan fase pertumbuhan tanaman padi, yang mencakup tahap penanaman, perkembangan vegetatif, fase reproduktif, hingga panen.
Pemantauan Fenologi Padi dengan AI
Metode konvensional berbasis survei lapangan yang selama ini digunakan memiliki beberapa keterbatasan, termasuk cakupan spasial yang terbatas, biaya yang tinggi, dan ketidakmampuan memberikan informasi secara real-time. Namun, dengan perkembangan teknologi penginderaan jauh, peluang baru terbuka melalui analisis citra satelit optik dan radar.
- Indeks vegetasi (NDVI)
- Polarisasi radar (VV, VH)
Kedua teknologi ini dapat digabungkan dengan pendekatan data multidimensi untuk otomatisasi klasifikasi tahap pertumbuhan tanaman. Integrasi teknologi ini memungkinkan pemantauan fase pertumbuhan tanaman yang lebih akurat secara spasial dan temporal, mendukung pengembangan sistem pertanian presisi.
Federated Learning dalam Pertanian
Salah satu teknologi yang digunakan dalam integrasi ini adalah Federated Learning (FL), paradigma pembelajaran mesin terdistribusi yang memungkinkan petani, pemerintah, dan institusi riset melatih model AI secara kolaboratif tanpa harus memusatkan atau membagikan data mentah. Dengan konsep “membawa kode ke data”, FL memungkinkan pengembangan model AI yang aman dan terdesentralisasi.
Ketika dikombinasikan dengan data multidimensi, seperti data citra satelit dan data kondisi di lapangan, serta algoritma yang dikembangkan dengan menggunakan tool GeoAI, pendekatan ini berpotensi menghasilkan sistem pemodelan fase pertumbuhan padi yang lebih adaptif, skalabel, dan partisipatif untuk berbagai wilayah pertanian di Indonesia.
Sebagai penutup, Esa Prakasa menegaskan bahwa integrasi teknologi AI dalam pertanian bukanlah pilihan, melainkan keharusan. Dengan AI, produktivitas sektor pertanian dapat ditingkatkan, dan Indonesia dapat lebih mandiri dalam memenuhi kebutuhan pangannya sendiri.
➡️ Baca Juga: KKP Jamin Optimalitas Layanan Pelabuhan Perikanan Selama Libur Lebaran 2026
➡️ Baca Juga: Aplikasi Bermanfaat untuk Mengatasi Stres Digital dan Meningkatkan Kesehatan Mental Pengguna
