Bagaimana integrasi perangkat pintar dan robot melalui IoRT berkontribusi pada efisiensi dan produktivitas operasi pertanian dibandingkan dengan metode tradisional?
///

Pertanian cerdas: Menyeimbangkan hasil panen dan lingkungan

Bagaimana integrasi perangkat pintar dan robot melalui IoRT berkontribusi pada efisiensi dan produktivitas operasi pertanian dibandingkan dengan metode tradisional?

Robot of Things (ROT) menggunakan robot untuk tugas-tugas pertanian seperti memetik buah dan menghilangkan gulma. Drone of Things (DOT) menggunakan drone untuk mengambil gambar dari udara yang membantu petani menilai kesehatan tanaman dengan cepat. Internet of Things (IOT) menghubungkan perangkat pintar melalui Internet, membuat pertanian lebih efisien. Internet of Robotic Things (IoRT) adalah tempat perangkat pintar dan robot bekerja sama untuk meningkatkan tugas-tugas pertanian tanpa campur tangan manusia.

Mendapatkan informasi dari sensor (seperti sensor yang mengukur suhu, kelembapan, atau curah hujan) menggunakan perangkat pintar yang terhubung ke Internet of Things (IOT) seperti memiliki detektif digital. Perekam informasi (data logger) yang digunakan untuk kasus-kasus seperti itu adalah perangkat pintar yang dapat mengumpulkan informasi menggunakan sensor eksternal atau sensor internalnya sendiri. Aplikasi memungkinkan pertukaran informasi. Instrumen teknologi pintar membantu menghubungkan perangkat dan mencatat data. Β  Β  Β 

Detektor dalam internet of things

Detektor adalah seperti perangkat yang menerjemahkan sinyal digital ke analog yang dapat dipahami oleh mesin, yang menunjukkan perubahan dalam resistansi atau kapasitansi. Detektor dapat terdiri dari berbagai jenis:   

  • Pasif dan Aktif- Detektor pasif tidak dapat mendeteksi sendiri, misalnya, ketika melakukan pemeriksaan suhu. Detektor aktif, seperti radar, dapat mendeteksi secara mandiri.
  • Analog dan Digital- Sensor analog dapat memonitor sinyal tegangan sesaat yang bervariasi dengan tekanan gelombang suara, sedangkan sensor digital mengubah data menjadi kode biner, seperti termometer digital.
  • Skalar dan Vektor- Sensor skalar digunakan untuk mengukur suhu, tekanan, dll. Sensor vektor mempertimbangkan besaran dan arah, seperti akselerometer.
  • Data yang terdeteksi kemudian digunakan oleh modul Wi-Fi untuk berbagi. Banyak Platform Konektivitas Cerdas (ESCP) yang memudahkan dan terjangkau bagi pengembang ponsel untuk menambahkan fitur Wi-Fi.
  • Transmisi Data-Ada banyak jenis pemancar yang diaktifkan di mana baud rate, mode operasi, dan format frame diinisialisasi di awal. Data sensor dicatat menggunakan Thing Speak.         

Pertanian berkelanjutan: Praktik-praktik terbaik

Tujuan dari pertanian berkelanjutan meliputi peningkatan ekonomi, pelestarian lingkungan, dan peningkatan kualitas hidup manusia. Banyak masalah yang dihadapi oleh industri pertanian saat ini terkait dengan ketidakadilan lingkungan yang memerlukan penyelidikan lebih lanjut. Beberapa sesi latihan dalam konteks ini termasuk rotasi tanaman, pengayaan menggunakan unsur hara, pengendalian hama, pertanian polikultur, pertanian biodinamis, wanatani, dan pengelolaan air tingkat lanjut. Rotasi tanaman dapat mengurangi kebutuhan bahan kimia seperti pestisida dan pupuk di masa mendatang. Perma-Kultur adalah salah satu cara terbaik untuk mengidentifikasi dan mempertahankan sistem pertanian berkelanjutan dan memastikan penyediaan makanan, energi, dan tempat tinggal. Teknik inovatif yang disebut pertanian polikultur memerlukan penanaman dua atau lebih tanaman pada waktu dan lokasi yang sama. Hal ini dapat meningkatkan struktur tanah, memaksimalkan produksi tanaman, mengelola erosi tanah, dan meningkatkan keanekaragaman hayati di wilayah tersebut. Berikut ini adalah teknik tambahan yang menjamin stabilitas dan keseragaman proses:

  •  Penanaman tanaman, memastikan keanekaragaman, dan menempatkan tanaman di tengah
  •  Menabur tanaman yang akan menambah unsur hara pada tanah
  •  Hindari pupuk kimia
  •  Gunakan produk pertanian dan hewan untuk memaksimalkan manfaat
  •  Menerapkan praktik wanatani

Metode-metode ini menawarkan banyak manfaat, seperti mengendalikan aliran air dan mencegah erosi tanah untuk mengurangi kehilangan air, melestarikan mineral dan organisme, menjaga kesuburan tanah, dan menurunkan toksisitas. Selain itu, metode ini juga memanfaatkan sinar matahari secara lebih efektif, mengurangi penyakit, memperbaiki nitrogen di dalam tanah, merawat akar, dan menciptakan bisnis baru yang dapat berdampak pada perekonomian pedesaan. Ekosistem alami, seperti yang digambarkan di bawah ini untuk intervensi biologis, dapat menjadi pertimbangan ketika mengevaluasi ekosistem pertanian berkelanjutan.

Gambar 1. Tampilan diagram dari Ekosistem Alami dan Mandiri
Kredit. Penulis

Ekosistem pertanian berkelanjutan dan peran komputasi cerdas: Sebuah analisis kasus

Pembangunan berkelanjutan penting bagi industri pertanian karena kurangnya sumber daya dan tingkat konsumsi energi, serta polusi akibat bahan kimia beracun, membuatnya kurang terjangkau. Teknologi memungkinkan petani untuk menggunakan data yang benar untuk pengambilan keputusan, sehingga mengurangi kerusakan. Kasus ini menyoroti pentingnya penerapan teknologi pintar untuk pertanian berkelanjutan yang melindungi dan meningkatkan basis sumber daya alam dan meningkatkan produktivitas.

Pendekatan yang dikenal sebagai "pertanian cerdas" menggunakan mesin, sensor, aktuator, peralatan jaringan, serta teknologi informasi dan komunikasi untuk meningkatkan hasil panen. Beberapa parameter keberlanjutan telah diidentifikasi di tingkat pertanian untuk mengevaluasi kelayakannya. Untuk mengevaluasi keberlanjutan sistem, dua jenis indikator utama dipertimbangkan sebagai berikut:

Tipe-1: Informasi kuantitatif tertentu, seperti jumlah energi dan air yang digunakan, tingkat keasaman atau alkalinitas tanah, dan pendapatan pertanian.

Tipe-2: Indikator pengukuran kinerja, yang membutuhkan metode untuk mengubah kinerja stabilitas menjadi titik pengukuran.

Sebuah perusahaan studi kasus pertanian ilmiah baru-baru ini menyediakan sayuran dan buah-buahan segar, terutama yang bersifat organik, ke pasar. Pabrik pertanian memiliki aplikasi kecerdasan buatan (AI) yang diluncurkan, dan terhubung dengan sensor dan aktuator IOT. Tanaman dipantau dengan baik dan faktor lingkungan eksternal memiliki dampak yang dapat diabaikan atau bahkan tidak berdampak pada tanaman. Sistem ini membantu mencapai hasil panen yang tinggi dan kualitas produksi sepanjang tahun. Aplikasi dimuat ke dalam ponsel untuk memantau dan mengelola operasi pertanian melalui sensor. Dengan menggunakan teknologi IoT, perusahaan telah menerapkan sistem pertanian vertikal. Sistem ini memastikan otomatisasi sehubungan dengan penyiraman tanaman, kondisi pencahayaan yang sesuai, penambahan nutrisi dan mineral, dan pengendalian suhu. Pengaturan manufaktur utama terdiri dari pasokan listrik, sistem pendingin udara, pasokan nutrisi, pencahayaan yang memadai, pasokan karbon dioksida, sensor terintegrasi, dan perangkat komunikasi.

Perusahaan menyematkan aplikasi dalam perangkat IoT. Alur kerja terdiri dari

  • Pengumpulan data dari perangkat sensor
  • Analisis dan kontrol data menggunakan AI
  • Visualisasi data dan pengambilan keputusan berdasarkan data

Sistem yang terintegrasi terdiri dari 

  • Pusat data cloud berkemampuan AI yang bertanggung jawab atas penyimpanan data untuk pemrosesan dan pencadangan 
  • Sistem Informasi Manajemen online yang mengawasi keamanan, akses, dan pengeditan informasi 
  • Sistem ponsel cerdas atau tablet yang berjalan pada platform iOS dan Android 
  •  Mekanisme kendali jarak jauh, menggunakan ponsel pintar dan tablet

Untuk menilai seberapa baik metode pertanian berkelanjutan bekerja, penelitian ini menggunakan teknik evaluasi kinerja yang disarankan. Perusahaan Eco Agri dapat secara signifikan mengurangi penggunaan sumber daya. Sistem kontrol industri pabrik dapat mengukur dan menciptakan mekanisme responsif yang bergantung pada pengumpulan dan penyimpanan data berbasis sensor serta kemampuan komputasi awan dengan analitik AI dan Big Data untuk membuat keputusan yang tepat dalam pemanfaatan produk. Selain meningkatkan stabilitas, menurunkan biaya bagi petani, dan menjaga kesehatan tanah dan tanaman, perusahaan dapat memastikan keberlanjutan.

Pembahasan

Praktik pertanian yang cerdas dapat secara efisien mengatasi permintaan pangan yang terus meningkat. Oleh karena itu, penggunaan sensor untuk memantau kesehatan tanah dan tanaman secara tepat dan melakukan analisis statistik kini menjadi sangat penting untuk menjamin kelangsungan hidup. Dengan kemajuan terkini, petani dapat menghasilkan lebih banyak hasil panen melalui otomatisasi yang ekstensif. Dengan diperkenalkannya IoT dan teknik pertanian baru, dimungkinkan untuk menanam tanaman yang lebih baik dengan memungkinkan para petani memanfaatkan mesin dan teknik canggih dan membawa keseimbangan lingkungan.

Internet of Things (IoT) menghubungkan perangkat pintar melalui internet, membuat pertanian lebih efisien. Internet of Robotic Things (IoRT) menggabungkan perangkat pintar dan robot untuk meningkatkan tugas-tugas pertanian tanpa campur tangan manusia.

Chandrani Singh

Intervensi pemerintah

Beberapa intervensi pemerintah di India bertujuan untuk mendorong pertanian berkelanjutan dan penerapan teknologi dalam praktik-praktik pertanian. Beberapa inisiatif ini meliputi:

  1. Pradhan Mantri Krishi Sinchai Yojana (PMKSY): Program ini, yang diperkenalkan pada tahun 2015, bertujuan untuk meningkatkan efisiensi penggunaan air melalui penerapan berbagai teknologi hemat air seperti irigasi tetes dan sprinkler. Program ini bertujuan untuk mencapai 'Per Drop More Crop' dengan memastikan ketersediaan air di setiap lahan pertanian dan meningkatkan efisiensi penggunaan air.
  2. Paramparagat Krishi Vikas Yojana (PKVY): Program ini mendorong para petani untuk menggunakan metode pertanian yang berkelanjutan dan ramah lingkungan, serta pertanian organik. Dukungan finansial diberikan kepada para petani yang memilih untuk menggunakan praktik pertanian organik di bawah PKVY.
  3. Misi Nasional untuk Pertanian Berkelanjutan (NMSA): Tujuan dari misi ini adalah untuk memajukan metode pertanian berkelanjutan, terutama di daerah tadah hujan. Misi ini berfokus pada pengelolaan kesehatan tanah, efisiensi penggunaan air, dan mempromosikan praktik pertanian yang tahan iklim.
  4. Skema Kartu Kesehatan Tanah: Program ini, yang diperkenalkan pada tahun 2015, bertujuan untuk memberikan kartu kesehatan tanah kepada semua petani. Kartu ini berisi rekomendasi pupuk dan unsur hara yang sesuai untuk meningkatkan kesehatan tanah dan produktivitas tanaman, serta informasi mengenai kondisi unsur hara tanah mereka.
  5. Pasar Pertanian Nasional (e-NAM): Sebuah pasar online untuk memperdagangkan produk pertanian, e-NAM menghubungkan pasar-pasar di seluruh negeri. Tujuannya adalah untuk membangun pasar nasional tunggal untuk produk pertanian, sehingga mengurangi perantara dan memastikan harga yang lebih baik bagi petani.
  6. Pradhan Mantri Fasal Bima Yojana (PMFBY): Skema asuransi tanaman ini memberikan dukungan finansial kepada para petani jika terjadi kehilangan hasil panen karena bencana alam, hama, atau penyakit. Hal ini bertujuan untuk memberikan stabilitas keuangan kepada para petani dan mendorong mereka untuk mengadopsi praktik-praktik pertanian modern.

πŸ”¬πŸ§«πŸ§ͺπŸ”πŸ€“πŸ‘©β€πŸ”¬πŸ¦ πŸ”­πŸ“š

Referensi jurnal

Singh, C., Khilari, S., & Koshta, A. (2023, January). Design of Sensory Internet of Things (IoT) for Making Sustainable Agriculture Ecosystem: An Experimental Setup and Elaboration. In International Conference on Smart Computing and Communication (pp. 471-486). Singapore: Springer Nature Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-99-0838-7_41

Dr. Chandrani Singh adalah seorang individu yang sangat berprestasi dengan pengalaman yang luas di bidang akademis, penelitian, dan industri. Beliau memiliki gelar Ph.D. di bidang Manajemen Komputer dan saat ini sedang menempuh studi pasca doktoral di bidang Teknologi Informasi. Dengan lebih dari 19 tahun pengalaman mengajar, ia telah berkontribusi secara signifikan terhadap pendidikan di India dan Malaysia. Minat penelitian Dr. Singh mencakup berbagai bidang, termasuk analisis data, komputasi awan, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin. Beliau telah menerima berbagai penghargaan dan pengakuan atas kontribusinya, termasuk undangan sebagai pembicara dan ketua sesi di berbagai konferensi bergengsi. Singh juga secara aktif terlibat dalam proyek penelitian kolaboratif dengan berbagai institusi di seluruh dunia dan memegang posisi kepemimpinan di berbagai organisasi, termasuk sebagai Direktur STES Institut Manajemen Sinhgad dan salah satu pendiri iTeknika Services and Solutions. Beliau adalah seorang insinyur profesional bersertifikat, anggota IEEE, dan telah menulis beberapa buku dan makalah yang telah diadopsi oleh berbagai universitas dan institusi di seluruh dunia. Minat penelitiannya meliputi Penilaian, Komputasi Awan, Penambangan dan Analisis Data, Kecerdasan Buatan, dan Pembelajaran Mesin.

Dr. Sunil Khilari adalah seorang akademisi dan peneliti terkemuka dengan catatan prestasi dan kontribusi yang luar biasa di berbagai bidang. Memegang gelar PhD di bidang Aplikasi Komputer dari Universitas Bharati Vidyapeeth di Pune, Dr. Khilari telah menunjukkan keunggulan di bidang akademis dan inovasi. Kontribusinya sebagai seorang Evaluator Utama untuk Smart India Hackathon telah diakui dengan penghargaan bergengsi "Tyocathon-2021-Award," yang mencerminkan keterlibatannya yang luar biasa di tingkat nasional dalam mendorong inovasi. Kehebatan Dr. Khilari dalam penelitian telah mendapatkan penghargaan seperti "Penghargaan Peneliti Terbaik-2018" di Penghargaan Penelitian Internasional ke-94 tentang Teknik, Sains, dan Manajemen. Selain itu, komitmen Dr. Khilari terhadap pelestarian lingkungan dan inspirasi masyarakat telah diakui dengan penghargaan seperti "Maharashtra Bhushan Shishak Prayrna Award-2021" untuk memotivasi dan menginspirasi individu-individu yang berdedikasi pada pelestarian alam. Keahliannya dalam membimbing mahasiswa penelitian terbukti dengan pengakuan sebagai Pemandu Penelitian PhD untuk mata kuliah Manajemen Komputer oleh Universitas Savitribai Phule Pune. Selain itu, keterlibatan aktifnya sebagai anggota Dewan Studi (Board of Studies/BoS) di Rayat Education Society menggarisbawahi komitmennya untuk membentuk kebijakan dan kerangka kerja pendidikan.

Ny. Rupali Taware adalah seorang pendidik yang berdedikasi dan berempati dengan pengalaman mengajar selama 13 tahun di berbagai tingkat akademis. Beliau memiliki kemampuan yang telah terbukti dalam membina lingkungan belajar yang mendukung dan inklusif serta memiliki keahlian dalam mengajar berbagai mata pelajaran. Selain itu, beliau juga seorang peneliti ulung dengan publikasi dan presentasi di konferensi internasional. Ny. Taware secara aktif terlibat dalam pengembangan profesional melalui lokakarya dan seminar. Beliau memiliki gelar MCA dengan predikat terbaik dan telah terlibat dalam berbagai peran administratif, termasuk koordinasi media sosial, keanggotaan komite NAAC, dan koordinasi acara. Dengan kemahirannya dalam kolaborasi tim dan kerja mandiri, ia sangat antusias untuk berkontribusi demi kemajuan para siswa.