Prof Imas Sukaesih Sitanggang, dosen IPB University dari Departemen Ilmu Komputer menyebut bahwa smart agriculture penting untuk masa depan. \u201cKita membutuhkan smart agriculture di masa depan, terutama karena jumlah penduduk semakin meningkat disusul dengan isu perubahan iklim, serta masalah hama dan penyakit tanaman yang berakibat pada kerawanan pangan,\u201d katanya dalam The ASEAN Workshop on the 4th Industrial Revolution dengan tema \u201cImplementation of Artificial Intelligence on Energy Security, Agriculture, Cyber Security, and Creative Industry,\u201d 23\/11.<\/p>\n\n\n\n
Ia menerangkan, pengembangan teknologi pertanian cerdas berbasis 4.0 diarahkan melalui digitalisasi dan otomatisasi. \u201cJika kita melihat teknologi 4.0, banyak melibatkan penerapan ilmu komputasi dalam pengembangan teknologi pertanian cerdas,\u201d lanjutnya.<\/p>\n\n\n\n
Berdasarkan kajian World Economic Forum, teknologi berbasis komputasi kemungkinan akan diadopsi secara lebih luas pada tahun 2025. Hal ini karena perkembangan kecerdasan buatan, analisis big data dan cloud computing diprediksi akan meningkat pemanfaatannya dalam mendukung smart agriculture.<\/p>\n\n\n\n
Ia melanjutkan, sektor pertanian menjadi sektor paling potensial dalam penerapan teknologi kecerdasan buatan. Ia menyebut, IPB University telah meluncurkan istilah Agromaritim 4.0 untuk memberi solusi atas berbagai isu pertanian. Tidak hanya itu, IPB University telah melakukan berbagai riset smart agriculture seperti prediksi cuaca cerdas hingga penanaman cerdas. Riset-riset tersebut memanfaatkan algoritma komputasi dan akuisisi data digital.<\/p>\n\n\n\n
\u201cPengembangan ini dimulai dari pengelolaan pertanian hulu ke hilir untuk meningkatkan produktivitas, di samping menjaga kelestarian lingkungan. termasuk teknologi pasca panen hingga pemasarannya,\u201d kata Dr Imas. Ia menambahkan, penggunaan big data dalam smart agriculture sebenarnya berbentuk siklus. Menurutnya, smart agriculture dapat dipandang sebagai penginderaan dan pengawasan cerdas, analisa dan perencanaan cerdas, dan kontrol pengoperasian perkebunan cerdas.<\/p>\n\n\n\n
\u201cDikarenakan pengembangan big data semakin kompleks, dibutuhkan machine learning dan kerjasama dengan bidang keilmuan lain untuk menganalisanya secara komprehensif,\u201d katanya. Ia mencontohkan, salah satu contoh implementasinya adalah teknologi penginderaan jauh dengan memanfaatkan satelit dan algoritma machine learning. Dikatakannya, IPB University turut mengimplementasikan teknologi ini dalam pengembangan produksi bawang putih. Upaya ini juga diarahkan untuk mendukung agenda pemerintah bisa berswasembada bawang putih.<\/p>\n\n\n\n
\u201cPenelitian ini menggunakan dua jenis data yakni sentinel satu dan dua serta citra dari drone untuk mengidentifikasi lahan perkebunan bawang putih dan pertumbuhannya di Sembalun, Lombok Timur,\u201d ungkapnya.<\/p>\n\n\n\n
\u201cKami mencoba memodelkannya menggunakan machine learning dan algoritma deep learning agar penanaman bawang putih lebih presisi, terutama di kawasan prioritas pengembangan bawang putih,\u201d lanjutnya.<\/p>\n\n\n\n
Penelitian ini masih dikembangkan lebih lanjut berdasarkan data perubahan cuaca, suhu, dan kelembaban, radiasi matahari untuk menentukan area yang cocok bagi perkebunan bawang putih. Implementasinya juga turut dilakukan dalam pendeteksian pohon sawit cerdas, terutama di daerah Jambi. (MW)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Prof Imas Sukaesih Sitanggang, dosen IPB University dari Departemen Ilmu Komputer menyebut bahwa smart agriculture penting untuk masa depan. \u201cKita membutuhkan smart agriculture di masa depan, terutama karena jumlah penduduk semakin meningkat disusul dengan isu perubahan iklim, serta masalah hama dan penyakit tanaman yang berakibat pada kerawanan pangan,\u201d katanya dalam The ASEAN Workshop on the 4th Industrial Revolution dengan tema \u201cImplementation of Artificial Intelligence on Energy Security, Agriculture, Cyber Security, and Creative Industry,\u201d 23\/11. Ia menerangkan, pengembangan teknologi pertanian cerdas berbasis 4.0 diarahkan melalui digitalisasi dan otomatisasi. \u201cJika kita melihat teknologi 4.0, banyak melibatkan penerapan ilmu komputasi dalam pengembangan teknologi pertanian cerdas,\u201d lanjutnya. Berdasarkan kajian World Economic Forum, teknologi berbasis komputasi kemungkinan akan diadopsi secara lebih luas pada tahun 2025. Hal ini karena perkembangan kecerdasan buatan, analisis big data dan cloud computing diprediksi akan meningkat pemanfaatannya dalam mendukung smart agriculture. Ia melanjutkan, sektor pertanian menjadi sektor paling potensial dalam penerapan teknologi kecerdasan buatan. Ia menyebut, IPB University telah meluncurkan istilah Agromaritim 4.0 untuk memberi solusi atas berbagai isu pertanian. Tidak hanya itu, IPB University telah melakukan berbagai riset smart agriculture seperti prediksi cuaca cerdas hingga penanaman cerdas. Riset-riset tersebut memanfaatkan algoritma komputasi dan akuisisi data digital. \u201cPengembangan ini dimulai dari pengelolaan pertanian hulu ke hilir untuk meningkatkan produktivitas, di samping menjaga kelestarian lingkungan. termasuk teknologi pasca panen hingga pemasarannya,\u201d kata Dr Imas. Ia menambahkan, penggunaan big data dalam smart agriculture sebenarnya berbentuk siklus. Menurutnya, smart agriculture dapat dipandang sebagai penginderaan dan pengawasan cerdas, analisa dan perencanaan cerdas, dan kontrol pengoperasian perkebunan cerdas. \u201cDikarenakan pengembangan big data semakin kompleks, dibutuhkan machine learning dan kerjasama dengan bidang keilmuan lain untuk menganalisanya secara komprehensif,\u201d katanya. Ia mencontohkan, salah satu contoh implementasinya adalah teknologi penginderaan jauh dengan memanfaatkan satelit dan algoritma machine learning. Dikatakannya, IPB University turut mengimplementasikan teknologi ini dalam pengembangan produksi bawang putih. Upaya ini juga diarahkan untuk mendukung agenda pemerintah bisa berswasembada bawang putih. \u201cPenelitian ini menggunakan dua jenis data yakni sentinel satu dan dua serta citra dari drone untuk mengidentifikasi lahan perkebunan bawang putih dan pertumbuhannya di Sembalun, Lombok Timur,\u201d ungkapnya. \u201cKami mencoba memodelkannya menggunakan machine learning dan algoritma deep learning agar penanaman bawang putih lebih presisi, terutama di kawasan prioritas pengembangan bawang putih,\u201d lanjutnya. Penelitian ini masih dikembangkan lebih lanjut berdasarkan data perubahan cuaca, suhu, dan kelembaban, radiasi matahari untuk menentukan area yang cocok bagi perkebunan bawang putih. Implementasinya juga turut dilakukan dalam pendeteksian pohon sawit cerdas, terutama di daerah Jambi. (MW)<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4239,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[26],"tags":[],"class_list":["post-4238","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-berita-utama"],"yoast_head":"\n