AI sebuah teknologi maju di tahun ini dan telah membuka peluang baru dari berbagai sektor, salah satunya di sektor pertanian teknologi ini memungkinkan petani untuk mengoptimalkan proses pertanian, dari pengelolaan sumber daya alam hingga pemantauan kualitas tanah dan air. Dengan AI para petani bisa mengoptimalkan hasil pertaniannya lebih akurat, Salah satu penerapannya adalah dalam sistem pengecekan pintar yang dapat mengatur aliran air dan kualitas secara otomatis, sesuai dengan kebutuhan tanaman, sehingga menghemat penggunaan air dan meningkatkan efisiensi. Menurut Dirjen Pengendalian Pencemaran dan Kerusakan Lingkungan (PPKL) KLHK Sigit Reliantoro dalam rapat teknis Festival Pengendalian Lingkungan 2024 di Jakarta, Selasa 23-4-2024, belum ada instansi pemerintah yang menerapkan pemantauan secara spesifik dalam pengawasan kualitas air. Di sinilah solusi berbasis pesawat racing plane berbasis AI berperan. Pesawat ini, yang dirancang untuk terbang cepat dan efisien, dapat dilengkapi dengan sensor canggih seperti kamera multispektral dan LiDAR untuk memantau kualitas air dan tanah dalam waktu singkat
Bagaimana caranya?
Pemanfaatan pesawat racing plane untuk pemantauan kualitas air akan memiliki berbagai manfaat untuk nantinya, terutama dalam hal kecepatan dan jangkauan. Pesawat ini dirancang untuk menempuh area yang lebih luas dengan waktu yang lebih singkat dibandingkan dengan drone biasa. Hal ini memungkinkan pemantauan kualitas air secara lebih efisien, terutama di area yang sangat besar atau sulit dijangkau. Pesawat racing plane bisa dilengkapi dengan berbagai sensor nantinya, seperti kamera multispektral dan LiDAR, untuk mengukur berbagai parameter kualitas air, termasuk konsentrasi nitrogen dan fosfat. Dengan memanfaatkan AI untuk menganalisis data yang diperoleh secara real-time, pemantauan kualitas air dapat dilakukan secara lebih akurat dan efisien. Dengan bantuan AI pencemaran air atau hal di luar lainnya dapat dengan cukup cepat untuk mengatasi potensi masalah pencemaran sebelum menyebar lebih luas.Â
Tantangan yang perlu di hadapiÂ
Menurut saya pada akhirnya penggunaan pesawat racing plane berbasis AI ini untuk pengawasan kualitas air akan menawarkan banyak potensi, dan tantangan juga pada penerapannya. Salah satu tantangan utamanya adalah biaya operasional yang tinggi serta kompleksitas dalam pengoperasian dan pemeliharaan pesawat tersebut. Kebutuhan akan infrastruktur yang memadai untuk mendukung teknologi ini juga menjadi hal yang perlu diperhatikan. Maka dari itu, kolaborasi antara sektor pemerintah, industri, dan akademisi sangat penting untuk mengembangkan solusi yang efisien dan terjangkau. Meskipun tantangan cukup banyak, pemanfaatan pesawat racing plane yang dilengkapi dengan AI ini dalam pengawasan kualitas air dapat memberikan kontribusi besar dalam menjaga keberlanjutan sumber daya alam. Dengan kerjasama dan inovasi yang tepat, teknologi ini dapat menjadi solusi yang lebih efisien dan efektif dalam mengatasi masalah pencemaran air, saya yakin hal tersebut akan membawa potensi besar untuk di masa depan yang lebih bersih dan berkelanjutan.
Referensi :Â
Budiharto, W. (2019). Digital innovation in the smart farming industry: concept and implementation. In Herlinda Set al. (Eds.), Prosiding Seminar Nasional Lahan Suboptimal 2019, Palembang 4-5 September 2019, pp. 31-37. Palembang: Unsri Press.
Adawiyah, C.R., Sumardjo, M., & Mulyani, E.S. (2017). Faktor-faktor yang memengaruhi peran komunikasi kelompok tani dalam adopsi inovasi teknologi upaya khusus (padi, agung, dan kedelai) di Jawa Timur. JAgro Ekon., 35(2), 151--170.
Eastwood, C., Klerkx, L., & Nettle, R. (2017). Dynamics and distribution of public and private research and extension roles for technological innovation and diffusion: Case studies of the implementation and adaptation of precision farming technologies. J Rural Stud., 49(1), 1--12. doi:10.1016/j.jrurstud.2016.11.008.
Eastwood, C., Ayre, M., Nettle, R., & Dela Rue, B. (2019). Making sense in the cloud: Farm advisory services in a smart farming future. NJAS - Wageningen J Life Sci., 10(02), 90--91. doi:10.1016/j.njas.2019.04.004.
