Tiga mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Indonesia (FTUI) mengembangkan sebuah peranti Plantation Field Analyzer (PFA) yang berfungsi untuk membantu petani dalam mengetahui kondisi lahan pertanian secara numerik. Berkat inovasi para mahasiswa FTUI, para petani mampu memperoleh hasil produktivitas pertanian yang tinggi dengan lahan yang terbatas.

Ketiga mahasiswa tersebut adalah Anak Agung Krisna Ananda Kusuma (T. Elektro 18), Hansel Matthew (T. Elektro 18), dan Muhammad Rivaldi Roby Maidatama (T. Elektro 18). Ide ini tertuang dalam Karya Tulis Ilmiah (KTI) bertajuk “Plantation Field Analyzer (PFA), Solusi Teknologi Citra dan Monitor Lahan Pertanian Cerdas, Praktis, dan Handal berbasis RaspberryPi dan Unmanned Aerial Vehicle”.

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kondisi pertanian di Indonesia saat ini yang masih memiliki persoalan krusial, yaitu pemilikan lahan yang terbatas dengan rata-rata 0,2 hektare per keluarga. Analisa manual oleh petani yang saat ini dilakukan tidak optimal untuk memperoleh hasil produktivitas pertanian yang tinggi. Oleh sebab itu, solusi untuk meningkatkan produktivitas hasil panen bagi petani di Indonesia mutlak diperlukan.

“Sistem Plantation Field Analyzer (PFA) yang diusulkan oleh tim FTUI merupakan sebuah platform teknologi analisis lahan pertanian dengan menggunakan komputer mini RaspberryPi sebagai pengolah citra dan mikrokontroler ESP32 untuk memonitor kualitas tanah lahan pertanian,” jelas Hansel Matthew terkait alat yang dirancang.

PFA memadukan proses citra lahan pertanian menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) dengan sensor dan mikrokontroler yang dipasang di tanah lahan pertanian. Peranti ini kemudian mengolah data yang didapat untuk memonitor kualitas lahan pertanian. Data yang diperoleh berupa gambar perbedaan warna daun padi, sensor kelembapan tanah, dan kelembapan suhu udara. Data yang diperoleh tersebut menjadi indikator dalam sistem PFA untuk memberikan kesimpulan mengenai kondisi suatu lahan pertanian apakah lahan pertanian tersebut subur, cukup air, dan sebagainya.

Alat yang dirancang tim FTUI ini juga telah dilakukan uji coba di sebuah lahan. Hasil uji coba tersebut menghasilkan image processing pada sistem UAV yang menunjukkan gambar perbedaan tanaman yang subur dan tidak subur. Hasil ini diperoleh dengan menggunakan fungsi pada openCV yaitu thresholding. Sebelum digunakannya fungsi thresholding, perlu mengubah colorspace dari citra RGB (Red, Green, Blue) menjadi HSV (Hue, Saturation, and Value). Pengguna dapat memberi input nilai threshold pada program sehingga pixel warna yang memiliki nilai biner sesuai dengan threshold tersebut akan memiliki warna putih, sedangkan pixel warna yang memiliki nilai biner yang tidak sesuai akan ditampilkan dengan warna hitam.

Di sisi lain, untuk sensor sistem penjaga kualitas tanah dapat menghasilkan data berupa nilai analog pada sensor kelembaban tanah. Jika nilai di atas 400 berarti kondisi tanah kering, dan di bawah 400 berarti basah. Nilai RH (Relative Humidity) yang ditunjukkan dalam persentase dan nilai suhu yang dihasilkan oleh sensor DHT11 (Sensor kelembaban dan temperatur udara) sudah menunjukkan hasil yang benar. Kedua data yang dihasilkan oleh UAV dan sensor penjaga kualitas tanah akan menjadi indikator dalam sistem PFA untuk memberikan kesimpulan mengenai kondisi suatu lahan pertanian.

“Dengan keunggulan dalam nilai presisi, diharapkan PFA dapat diaplikasikan secara luas ke sektor pertanian di Indonesia untuk meningkatkan produktivitas pertanian di Indonesia,” ujar Hansel Matthew.

Berkat inovasi tersebut, tim FTUI telah berhasil menyabet Juara 1 Electrical and Computer Competition (ELCCO) 2020 di Universitas Udayana. Ke depannya, tim FT UI akan berencana mengembangkan protype peranti ini bersama dosen dari Departemen Elektro FTUI.

FacebookTwitter
X