Mengatasi Tantangan Penyakit Padi dengan AI Â
Ketahanan pangan telah menjadi salah satu isu global yang semakin mendesak, terutama dengan meningkatnya populasi dunia yang diperkirakan akan mencapai 9,7 miliar pada tahun 2050 (UN, 2019). Padi, sebagai salah satu bahan makanan pokok bagi lebih dari setengah populasi dunia, memainkan peran vital dalam memastikan keberlanjutan pasokan pangan. Namun, tantangan terbesar yang dihadapi oleh petani di seluruh dunia adalah ancaman penyakit tanaman yang dapat mengurangi hasil panen secara drastis. Data dari FAO menunjukkan bahwa hingga 40% hasil panen padi global hilang setiap tahun akibat penyakit dan hama (FAO, 2021). Untuk mengatasi masalah ini, teknologi digital berbasis kecerdasan buatan (AI) menjadi salah satu solusi yang diharapkan dapat memberikan perubahan signifikan.
Artikel ilmiah berjudul Augmented Rice Plant Disease Detection with Convolutional Neural Networks yang ditulis oleh Fadhlullah Zuhri, Muhammad Haekal, dan Ahmad Hanafi (2023), memberikan gambaran mendalam tentang pemanfaatan AI, khususnya Jaringan Saraf Konvolusi (CNN), dalam mendeteksi penyakit tanaman padi. CNN, yang merupakan salah satu cabang dari deep learning, telah terbukti efektif dalam menganalisis data visual, seperti gambar tanaman yang terinfeksi penyakit. Berdasarkan penelitian mereka, teknologi ini mampu mendeteksi penyakit dengan akurasi tinggi, mencapai lebih dari 90%, jauh lebih baik dibandingkan metode tradisional.
Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan efisiensi deteksi penyakit, tetapi juga menawarkan potensi untuk diterapkan dalam skala yang lebih luas, terutama di negara-negara berkembang yang memiliki keterbatasan dalam akses teknologi pertanian modern. Dengan kemajuan ini, teknologi AI dapat menjadi alat penting dalam menjaga stabilitas produksi pangan global dan membantu mencapai tujuan ketahanan pangan yang berkelanjutan.
***
Inovasi yang diusulkan oleh Zuhri et al. (2023) dalam penelitian mereka memberikan solusi konkret terhadap salah satu masalah terbesar dalam sektor pertanian, yaitu lambatnya deteksi penyakit pada tanaman padi. Dalam metode konvensional, deteksi penyakit seringkali dilakukan melalui inspeksi visual oleh para petani atau ahli pertanian, yang rentan terhadap kesalahan manusia dan membutuhkan waktu yang cukup lama. Bahkan, penelitian dari FAO pada tahun 2018 menunjukkan bahwa metode tradisional ini hanya efektif dalam 60% kasus, menyebabkan banyaknya tanaman yang tidak tertangani pada waktunya dan akhirnya gagal panen. Dengan penerapan teknologi CNN yang dikombinasikan dengan teknik augmentasi gambar, deteksi penyakit dapat dilakukan dengan lebih cepat dan akurat.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan dalam artikel ini mencapai tingkat akurasi lebih dari 90%. Ini berarti bahwa dari setiap 100 gambar tanaman padi yang terinfeksi penyakit, lebih dari 90 kasus dapat didiagnosis dengan tepat. Tingkat akurasi ini jauh lebih tinggi dibandingkan dengan metode pembelajaran mesin lainnya yang biasanya berkisar antara 75% hingga 85%. Selain itu, teknik augmentasi gambar yang digunakan dalam penelitian ini juga meningkatkan keandalan model dalam mendeteksi penyakit di berbagai kondisi lingkungan, seperti perubahan pencahayaan atau variasi bentuk dan ukuran daun akibat faktor cuaca.
Selain keunggulan teknis, teknologi deteksi berbasis AI ini juga menawarkan dampak ekonomi yang signifikan. Di Indonesia, negara penghasil padi terbesar ketiga di dunia, penyakit tanaman padi seperti blast atau hawar daun bisa menyebabkan penurunan produksi hingga 20-30% setiap tahun (Kementerian Pertanian, 2020). Dengan adanya sistem deteksi dini yang didukung oleh AI, petani dapat lebih cepat mengambil tindakan preventif, seperti penggunaan pestisida atau perubahan pola tanam, sehingga mampu menekan kerugian produksi. Tidak hanya itu, implementasi teknologi ini juga akan mengurangi ketergantungan pada tenaga ahli pertanian, yang seringkali terbatas di daerah pedesaan atau terpencil.
Dalam skala global, penerapan teknologi serupa dapat mendukung program ketahanan pangan dunia, terutama di negara-negara yang sangat bergantung pada sektor pertanian. Menurut laporan World Bank pada tahun 2021, sekitar 65% populasi di negara berkembang bekerja di sektor pertanian. Oleh karena itu, inovasi teknologi yang meningkatkan hasil pertanian tanpa perlu investasi besar dalam infrastruktur fisik menjadi salah satu kunci dalam menjaga stabilitas pangan. CNN dan teknik AI lainnya, yang dapat diakses melalui perangkat berbasis internet, berpotensi mengubah cara petani mengelola lahan mereka, menjadikannya lebih efisien, produktif, dan ramah lingkungan.
***
Dengan memanfaatkan teknologi seperti Jaringan Saraf Konvolusi (CNN) yang diterapkan dalam deteksi penyakit tanaman padi, kita melihat langkah besar dalam upaya modernisasi pertanian. Penelitian yang dilakukan oleh Zuhri et al. (2023) membuktikan bahwa penggunaan AI dapat menjadi solusi praktis yang meningkatkan efisiensi dan produktivitas pertanian. Sistem deteksi dini yang mereka kembangkan tidak hanya menawarkan akurasi yang tinggi, tetapi juga dapat diimplementasikan secara luas dengan biaya yang relatif rendah, terutama di negara-negara berkembang yang sangat bergantung pada sektor pertanian.
