Inovasi Teknologi: Sistem IoT dan AI Meningkatkan Produktivitas Pertanian Stroberi

Inovasi Teknologi: Sistem IoT dan AI Meningkatkan Produktivitas Pertanian Stroberi

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah membawa dampak besar pada berbagai sektor, termasuk pertanian. Salah satu inovasi terkini yang patut diperhatikan adalah pengembangan sistem monitoring pertanian berbasis Internet of Things (IoT) dan Artificial Intelligence (AI). Artikel yang ditulis oleh Sun Park dan JongWon Kim, berjudul Design and Implementation of a Hydroponic Strawberry Monitoring and Harvesting Timing Information Supporting System Based on Nano AI-Cloud and IoT-Edge, menawarkan solusi inovatif untuk mengatasi tantangan dalam budidaya stroberi secara hidroponik. Menurut artikel ini, stroberi merupakan salah satu komoditas hortikultura dengan pertumbuhan pasar yang pesat, dengan nilai pasar global diperkirakan mencapai USD 22,45 miliar pada tahun 2026, meningkat dari USD 18,37 miliar pada tahun 2020 (Park & Kim, 2021).
Di Korea Selatan, proses produksi stroberi terus beralih dari metode tradisional ke metode hidroponik, yang meskipun meningkatkan hasil panen, tetap menghadapi tantangan seperti kekurangan tenaga kerja. Teknologi otomatisasi berbasis IoT dan AI menjadi jawaban atas tantangan ini, khususnya dalam menentukan waktu panen stroberi, yang merupakan faktor krusial dalam menjaga kualitas buah. Penggunaan sistem yang dapat mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data lingkungan secara real-time menjadi solusi yang sangat efisien.
Park dan Kim (2021) dalam penelitian mereka, menunjukkan bagaimana sistem yang mereka kembangkan, berbasis Nano AI-Cloud dan IoT-Edge, mampu memantau 13 variabel lingkungan secara terus menerus dan mengklasifikasikan tingkat kematangan stroberi menggunakan algoritma deep learning. Pengembangan ini tidak hanya menghemat waktu dan tenaga kerja, tetapi juga memungkinkan peningkatan produksi dan pengurangan kerugian pasca-panen yang sering kali disebabkan oleh pemanenan yang tidak tepat waktu.
Sistem yang dikembangkan oleh Sun Park dan JongWon Kim (2021) menghadirkan konsep integrasi IoT-Edge dengan AI-Cloud dalam proses budidaya stroberi hidroponik. Sistem ini didesain untuk mengumpulkan data lingkungan pertumbuhan stroberi dari berbagai sensor yang ditempatkan di sekitar area tanam. Data tersebut mencakup 13 variabel penting seperti suhu, kelembaban, pH air, intensitas cahaya, konsentrasi CO2, dan beberapa parameter lainnya yang sangat memengaruhi pertumbuhan tanaman. Data yang dikumpulkan kemudian dikirimkan secara berkala ke server berbasis cloud yang mendukung proses analisis secara real-time. Dengan menggunakan perangkat keras yang relatif terjangkau, seperti Raspberry Pi dan Arduino, serta algoritma deep learning berbasis You Only Look Once (YOLO), sistem ini mampu mengidentifikasi tingkat kematangan stroberi dari gambar yang diambil setiap dua jam.
Dalam penelitian mereka, Park dan Kim menggunakan model YOLO V3 yang terbukti lebih akurat dibandingkan versi sebelumnya, dengan tingkat akurasi mencapai 98,27% dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan stroberi. Ini adalah hasil yang signifikan, mengingat akurasi YOLO V2 hanya mencapai 94,6%, dan versi ringan TinyYOLO V3 sekitar 88,8%. Kemampuan sistem ini untuk mengklasifikasikan stroberi ke dalam enam kategori kematangan, mulai dari belum matang hingga siap panen, menjadi salah satu kunci utama dalam peningkatan efisiensi. Dengan kata lain, petani tidak lagi harus bergantung pada pengalaman atau inspeksi manual yang memakan waktu dan tenaga.
Selain itu, sistem ini juga memungkinkan ekspansi yang fleksibel. Jika area pertanian bertambah luas, server berbasis Nano AI-Cloud dapat dengan mudah dioptimalkan melalui kontainerisasi virtual, yang memungkinkan pengelolaan data yang lebih luas tanpa memerlukan perubahan besar pada infrastruktur fisik. Teknologi ini tidak hanya cocok diterapkan pada lahan kecil seperti rumah kaca, tetapi juga pada skala besar.
Dalam konteks keberlanjutan, inovasi ini sangat relevan. Dengan pemantauan terus-menerus dan pengambilan keputusan otomatis terkait waktu panen, teknologi ini dapat membantu mengurangi risiko kerugian pasca-panen yang disebabkan oleh keterlambatan atau percepatan panen. Menurut Park dan Kim (2021), sekitar 20-30% kerugian hasil panen stroberi terjadi karena salah waktu dalam proses panen, baik karena terlalu cepat yang menyebabkan kualitas rendah atau terlambat yang mempercepat kerusakan buah. Dengan sistem yang dapat memprediksi waktu panen secara tepat, diharapkan efisiensi produksi meningkat signifikan, sementara kerugian dapat ditekan hingga di bawah 10%.
Pengembangan sistem monitoring dan penentuan waktu panen stroberi berbasis IoT-Edge dan AI-Cloud, seperti yang dikemukakan oleh Sun Park dan JongWon Kim (2021), membawa terobosan signifikan dalam otomasi sektor pertanian, khususnya dalam budidaya hidroponik. Dengan integrasi teknologi canggih seperti deep learning dan IoT, sistem ini tidak hanya mampu meningkatkan efisiensi produksi, tetapi juga menawarkan solusi praktis terhadap tantangan keterbatasan tenaga kerja. Tingkat akurasi sistem sebesar 98,27% dalam mengklasifikasikan tingkat kematangan stroberi menjadi bukti bahwa teknologi ini dapat diandalkan untuk memprediksi waktu panen yang optimal.
Ke depan, sistem semacam ini bisa diterapkan lebih luas pada berbagai jenis tanaman hortikultura lainnya, meningkatkan produktivitas dan menurunkan tingkat kerugian pasca-panen. Selain itu, inovasi ini mendukung pertanian berkelanjutan dengan mengoptimalkan penggunaan sumber daya secara efisien melalui teknologi data-driven.

Referensi:

Park, S., & Kim, J. (2021). Design and Implementation of a Hydroponic Strawberry Monitoring and Harvesting Timing Information Supporting System Based on Nano AI-Cloud and IoT-Edge. Electronics, 10(12), 1400. https://doi.org/10.3390/electronics10121400