PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 20 Jam 27 Menit 1 Detik 

Penerapan Machine Learning dalam Smart Agriculture

https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d84b6ae78c8a6c52354041b0b33b7b0f_x_Thumbnail800.jpg

Machine learning memiliki banyak aplikasi dan penerapan di berbagai bidang. Salah satu peranan machine learning yang menarik untuk diaplikasikan yaitu machine learning dalam bidang pertanian. Pertanian tidak hanya memberikan penghidupan bagi masyarakat tetapi juga memberikan kontribusi yang signifikan terhadap pendapatan nasional. Disinilah Machine Learning (ML) dapat memainkan peran penting untuk menggandakan tingkat produksi. 


Machine Learning di bidang pertanian akan mengantarkan dan meningkatkan upaya petani millenial sekarang ini dalam membangun pertanian cerdas. Smart Agriculture adalah konsep manajemen pertanian yang menggunakan teknologi terkini seperti Global Positioning System, soil scanning, IoT, pengolahan data, dan manajemen untuk meningkatkan kuantitas dan kualitas produk pertanian, efisiensi produksi, dan optimalisasi sumber daya pertanian. 


Pertanian cerdas sangat penting untuk menghadapi tantangan produksi dan budidaya komoditas pertanian. Mulai dari deteksi penyakit tanaman, keberlanjutan, ketahanan pangan dan dampak lingkungan. Saat ini, konsep baru algoritma deep learning telah terbukti sangat akurat apalagi dalam bidang pertanian.


Ada berbagai aplikasi dari algoritma deep machine learning ini di bidang pertanian, seperti klasifikasi daun, identifikasi penyakit tanaman, perkiraan hasil, deteksi gulma, prediksi cuaca, dan prediksi kelembaban tanah. 


Dengan data-data berikut tentunya sangat bermanfaat bagi petani dalam meningkatkan produksi dan mengurangi risiko kegagalan panen ketika memasuki musim tanam tiba. Lalu, apa saja penerapan machine learning dalam mendukung pertanian cerdas? 


1. Remote Sensing

Aplikasi penginderaan jauh atau remote sensing dapat diterapkan dalam bidang pertanian. Tujuan dari remote sensing adalah untuk memonitor kondisi tanaman, estimasi produksi, deteksi hama dan penyakit tanaman, mengontrol penggunaan herbisida, pemupukan, kekurangan air dan pendugaan sifat tanah.


Teknologi ini mampu melihat variasi tanaman yang dapat membantu petani untuk melakukan identifikasi dan merespon secara tepat dan cepat terkait permasalahan yang disebabkan oleh hama, cuaca dan kekurangan unsur hara. 

machine learning


Teknologi remote sensing juga memainkan peran penting dalam identifikasi tanaman dan penilaian kondisi kesehatan masing-masing tanaman dan sejauh mana tanaman tersebut mengalami stress. Data ini kemudian digunakan untuk menentukan kualitas hasil panen.


Petani sekarang bisa mengaplikasikan penginderaan jauh alias remote sensing untuk mengamati berbagai faktor termasuk pola cuaca dan jenis tanah untuk memprediksi musim tanam dan panen setiap tanaman.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

 

2. Plant Disease Recognition

Hama dan penyakit tanaman merupakan ancaman berat bagi pertanian yang akan mengganggu stabilitas ketahanan pangan, sehingga perlu penanganan yang efektif dan efisien. Remote sensing yang dimanfaatkan untuk pemantauan penyakit dan hama tanaman dapat dipandang sebagai pendekatan “radiodiagnosis” tanaman, yang mampu memberikan pemantauan penyakit dan hama secara spasial dan non kontak secara efisien.


Pengamatan yang dilakukan secara langsung dan rutin dapat membantu meminimalisir terjadinya serangan hama dan juga penyakit. 

machine learning


Setidaknya, dengan kita melakukan pengamatan secara rutin kita bisa mengetahui lebih awal populasi hama atau gejala penyakit pada tanaman padi dan bisa langsung dilakukan pengendalian sedini mungkin sebelum terlambat.


Pengamatan terhadap hama dan penyakit yang harus diperhatikan adalah jumlah populasi, gejala serangan, gejala serangan hama penyakit dapat diketahui dengan gejala serangan yang ditimbulkan. Oleh karena itu pengamatan dapat dilakukan sedini mungkin guna mengendalikan serangan hama penyakit


3. Internet of Things

Dilansir dari Food and Agriculture Organization PBB, dunia perlu menghasilkan 70 persen lebih banyak makanan pada tahun 2050. Dengan adanya ledakan jumah penduduk tentunya akan menyebabkan penyusutan lahan pertanian dan menipisnya sumber daya alam yang terbatas, kebutuhan untuk meningkatkan hasil pertanian menjadi sangat penting. 


Keterbatasan ketersediaan sumber daya alam seperti air tawar dan lahan subur serta tren hasil yang melambat di beberapa tanaman pokok, semakin memperburuk masalah. Kekhawatiran lain yang menghambat industri pertanian adalah pergeseran struktur tenaga kerja pertanian.


Selain itu, tenaga kerja pertanian di sebagian besar negara telah menurun. Sebagai akibat dari penurunan tenaga kerja pertanian, adopsi solusi konektivitas internet dalam praktik pertanian telah dipicu, untuk mengurangi kebutuhan tenaga kerja manual.

machine learning


Solusi IoT difokuskan untuk membantu petani menutup kesenjangan permintaan pasokan, dengan memastikan hasil yang tinggi, profitabilitas, dan perlindungan lingkungan.


Teknologi IoT digunakan untuk memastikan penerapan sumber daya yang optimal untuk mencapai hasil panen yang tinggi dan mengurangi biaya operasional disebut pertanian presisi. IoT dalam teknologi pertanian terdiri dari peralatan khusus, konektivitas nirkabel, perangkat lunak, dan layanan TI.


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


4. Prediksi Produksi dan Budidaya Tanaman

Hasil panen mengacu pada jumlah produksi pertanian yang dipanen dalam satu satuan luas lahan. Pengukuran biasanya berlaku untuk biji-bijian dan sereal dan diukur dalam ton atau pon per acre. Produsen memperhitungkan jumlah panen per satuan luas untuk pengukuran. Ekstrapolasi untuk seluruh lahan pertanian kemudian dilakukan berdasarkan berat panen tanaman. 


Prediksi hasil panen adalah kasus penggunaan utama dalam ilmu data spasial dan perusahaan rintisan, lembaga pemerintah, dan lembaga akademis menggunakan citra Landsat dan satelit untuk pengambilan keputusan berbasis data. Data citra satelit membantu dalam pembuatan algoritma prediktif.


machine learning


Mempelajari machine learning perlu ketekunan dan rajin berlatih dengan berbagai metode dan tipe data. Apalagi untuk pemula yang baru belajar data science tentu akan membutuhkan waktu lebih banyak dalam mempelajarinya. 


Pembelajaran dapat dilakukan dari berbagai sumber seperti buku, video, workshop, bergabung dengan komunitas data science, dan mengikuti kursus data science. DQLab merupakan lembaga kursus data science yang memberikan modul-modul berisikan pembelajaran terstruktur sehingga mudah dipahami oleh pemula sekalipun. 


Ada juga project yang dapat dikerjakan dan bisa menjadi portofolio datamu. Yuk, gabung sekarang di DQLab dan mulai belajar machine learning untuk persiapkan diri menjadi praktisi data handal!


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :