Smart Farming: Ide Machine Learning Bidang Pertanian

Perkembangan teknologi machine learning dan artificial intelligence mulai merajalela di berbagai sektor. Salah satunya di sektor pertanian lewat keberadaan smart farming. Dengan pemanfaatan teknologi ini, para petani dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas pertanian mereka secara signifikan. Sistem pemantauan otomatis menggunakan sensor dan kamera memungkinkan analisis data yang mendalam terkait kondisi tanaman, kelembaban tanah, suhu udara, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi pertumbuhan tanaman.

Selain itu, algoritma machine learning dapat membantu memprediksi perkiraan cuaca dan kondisi lingkungan lainnya, memberikan petani wawasan yang lebih baik untuk mengelola tanaman mereka dengan lebih efektif. Teknologi ini juga memungkinkan adopsi pertanian presisi, dimana penggunaan sumber daya seperti air, pupuk, dan pestisida dapat dioptimalkan sesuai dengan kebutuhan tanaman secara spesifik.

Dengan adanya smart farming, harapannya adalah dapat meningkatkan hasil pertanian, mengurangi pemborosan sumber daya, dan secara keseluruhan membuat industri pertanian lebih berkelanjutan dan efisien. 

Lalu apa saja manfaat dari penerapan smart farming sebagai bentuk aplikatif dari machine learning vs AI dalam bidang pertanian. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Peningkatan Produktivitas

Smart farming juga melibatkan penggunaan perangkat drone untuk pemantauan lahan pertanian secara luas dan cepat. Melalui perantara drone, nantinya dapat mengumpulkan data visual dan sensor yang membantu dalam pemetaan lahan, deteksi hama atau penyakit tanaman, serta pemantauan pertumbuhan tanaman dari waktu ke waktu.

Drone ini tidak hanya memberikan gambaran yang komprehensif tentang keadaan lahan pertanian, tetapi juga membuka peluang baru untuk pengelolaan yang lebih responsif..

Sumber Gambar: Wittra

Pemantauan pertumbuhan tanaman dari ketinggian juga memberikan gambaran yang lebih komprehensif tentang perkembangan tanaman dari masa ke masa. Data yang dikumpulkan oleh drone dapat diintegrasikan dengan sistem kecerdasan buatan untuk memberikan analisis yang lebih mendalam terkait kesehatan tanaman dan kebutuhan perawatan spesifik. Dengan demikian, petani dapat membuat keputusan yang lebih tepat waktu dan efektif dalam merespons kebutuhan tanaman mereka.

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

2. Deteksi Dini Hama dan Penyakit

Dengan dilengkapi kamera dan sensor canggih, drone dapat mendeteksi perubahan yang mungkin tidak terlihat secara langsung oleh petani. Misalnya, drone dapat membantu mengidentifikasi area tanaman yang memerlukan perhatian lebih lanjut, seperti daerah yang terkena serangan hama atau penyakit. Hal ini memungkinkan petani untuk mengambil tindakan preventif dengan lebih cepat dan mengurangi risiko kerugian hasil panen

3. Pengelolaan Sumber Daya yang Lebih Efisien

Penerapan smart farming ini juga memudahkan para petani dalam mengelola sumber daya pertanian mereka seperti air, pupuk, dan pestisida dengan lebih efisien. Melalui sistem pemantauan yang terintegrasi, petani dapat mengukur secara akurat kebutuhan tanaman dan menerapkan sumber daya secara tepat dan proporsional.

Sebagai contoh, sensor kelembaban tanah yang terkoneksi dengan sistem smart farming dapat memberikan informasi real-time tentang tingkat kelembaban di lapangan. Dengan data ini, petani dapat menyesuaikan jadwal irigasi tanaman secara otomatis, menghindari pemborosan air dan mengoptimalkan penggunaannya. Selain itu, teknologi ini dapat memberikan peringatan dini jika kelembaban tanah mencapai tingkat yang tidak optimal, sehingga petani dapat merespons dengan cepat.

4. Prediksi Cuaca dan Risiko

Teknologi machine learning dapat digunakan untuk menganalisis data cuaca dan memberikan prediksi yang lebih akurat. Ini membantu petani untuk mengidentifikasi risiko terkait cuaca ekstrem atau perubahan iklim yang dapat mempengaruhi pertanian. Dengan memanfaatkan model prediktif yang terkini, petani dapat merencanakan kegiatan pertanian mereka dengan lebih baik, termasuk pengelolaan tanaman, irigasi, dan perlindungan tanaman.

Sumber Gambar: The Express Tribune

Prediksi cuaca yang akurat memungkinkan petani untuk mengantisipasi perubahan dalam pola cuaca, seperti hujan berlebihan, kekeringan, atau suhu ekstrem. Dengan demikian, mereka dapat mengambil langkah-langkah proaktif untuk melindungi tanaman mereka dan mengoptimalkan hasil panen. Misalnya, jika prediksi menunjukkan kemungkinan hujan deras, petani dapat mengatur sistem drainase atau mengambil tindakan pencegahan untuk mencegah banjir di lahan pertanian.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

5. Pemantauan Lahan Secara Luas dengan Drone

Perantara drone yang berperan dalam penerapan smart farming memungkinkan pemetaan yang lebih akurat. Drone mengumpulkan data visual untuk memberikan informasi yang lebih mendalam tentang kondisi lahan. Dengan teknologi pemetaan yang canggih, drone dapat menghasilkan peta resolusi tinggi yang mencakup berbagai parameter, termasuk topografi, struktur tanah, dan distribusi tanaman.

Pemetaan yang akurat ini memberikan keuntungan besar bagi petani dalam perencanaan dan pengelolaan lahan. Petani dapat mengidentifikasi dengan tepat area yang membutuhkan perhatian khusus, seperti daerah dengan tingkat kesuburan tanah yang berbeda atau zona yang rentan terhadap erosi. Informasi ini memungkinkan petani untuk merencanakan penempatan tanaman secara strategis dan mengoptimalkan penggunaan lahan.

Sekarang, kamu jadi lebih tahu kan pemanfaatan smart farming apabila diaplikasikan pada bidang pertanian. Jika kamu tertarik untuk memahami lebih dalam tentang penerapan machine learning lainnya, kita bakal undang kamu untuk bergabung dengan kursus-kursus data science di DQLab.

Untuk bisa menguasai Machine Learning, kita bisa memulainya dengan  mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.

DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.

Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!

Penulis: Reyvan Maulid