Pengembangan Sistem IoT untuk Mengukur Curah Hujan pada Pertanian Padi: Solusi Inovatif Hadapi Perubahan Iklim
Perubahan iklim global telah membawa tantangan besar bagi sektor pertanian, terutama dalam mengelola curah hujan yang tidak menentu. Untuk menjawab tantangan ini, Dosen dari Politeknik Negeri Indramayu, yang terdiri dari Willy Permana Putra sebagai ketua peneliti, bersama anggota tim Robi Robiyanto dan Renol Burjulius, mengembangkan sistem komputer berbasis Internet of Things (IoT) untuk mengukur curah hujan pada pertanian padi. Penelitian ini bertujuan menciptakan solusi berbasis teknologi guna meningkatkan ketahanan pertanian padi dalam menghadapi dampak perubahan iklim.
Pendekatan Teknologi: Integrasi IoT dan AI
Penelitian ini memanfaatkan integrasi teknologi IoT dan kecerdasan buatan (AI) untuk menciptakan sistem yang mampu memprediksi kondisi cuaca, khususnya curah hujan, secara real-time. Fokus utama penelitian adalah pada penerapan model pembelajaran mesin berbasis Support Vector Machine (SVM) yang menggunakan berbagai kernel untuk mengklasifikasikan kondisi cuaca sebagai hujan atau cerah.
Sistem ini dikembangkan melalui dua fase utama: pelatihan model pada komputer berbasis PC dan penerapan model pada perangkat edge AI. Pada fase pelatihan, data cuaca yang dikumpulkan melalui sensor dianalisis menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) untuk menyaring informasi yang relevan. Selanjutnya, parameter model seperti jenis kernel (linear, polinomial, sigmoid, dan RBF), nilai C, dan gamma disesuaikan untuk mendapatkan hasil yang optimal.
Penerapan pada Perangkat Edge AI
Fase kedua dari penelitian ini melibatkan penerapan model yang telah dilatih ke dalam perangkat IoT, yakni ESP32, yang merupakan platform edge AI dengan konsumsi daya rendah. Sistem diuji untuk mengevaluasi waktu eksekusi dan konsumsi daya selama proses inferensi.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM dengan kernel RBF, nilai C sebesar 0,1, dan gamma sebesar 1 mencapai tingkat presisi sebesar 79,37% dalam mengklasifikasikan kondisi cuaca. Proses inferensi pada ESP32 menunjukkan waktu eksekusi rata-rata 35,5 milidetik dengan konsumsi daya sebesar 66 mA. Angka ini mengindikasikan pengurangan konsumsi daya hingga 202 kali lipat dibandingkan sistem berbasis PC, meskipun waktu eksekusi meningkat 59 kali lipat.
Manfaat untuk Pertanian Presisi
Pengurangan konsumsi daya yang signifikan menunjukkan bahwa penerapan edge AI pada perangkat IoT sangat layak untuk digunakan di lapangan. Sistem ini memungkinkan petani memantau dan memprediksi curah hujan dengan lebih efektif, memberikan keuntungan besar dalam pengelolaan penanaman, pengendalian hama, dan penentuan waktu panen yang optimal.
Menurut Willy Permana Putra, ketua tim peneliti, teknologi ini merupakan langkah maju dalam pengembangan pertanian presisi. “Dengan sistem ini, petani dapat lebih siap menghadapi perubahan iklim, mengurangi risiko kerugian akibat curah hujan yang tidak menentu, dan meningkatkan hasil panen,” ujar Willy.
Kontribusi pada Adaptasi Perubahan Iklim
Penelitian ini memberikan kontribusi nyata terhadap adaptasi perubahan iklim dalam bidang pertanian. Dengan memanfaatkan teknologi AI dan IoT, sistem ini tidak hanya membantu petani dalam pengambilan keputusan berbasis data, tetapi juga mempromosikan penggunaan teknologi hemat energi yang ramah lingkungan.
Keberhasilan penelitian ini menegaskan pentingnya inovasi teknologi dalam menjawab tantangan global. Sistem pengukuran curah hujan berbasis IoT ini diharapkan dapat diterapkan secara luas untuk meningkatkan efisiensi dan ketahanan pertanian, khususnya pada komoditas padi yang menjadi kebutuhan pokok masyarakat Indonesia. Dengan demikian, penelitian ini menjadi tonggak penting dalam perjalanan menuju pertanian berkelanjutan di era perubahan iklim.
