UDINUS dan Kastamonu University Turki Bangun Sistem AI untuk Lawan Hama Penggorok Daun dan Pilah Mutu Umbi Secara Otomatis

SEMARANG (Awall.id) – Universitas Dian Nuswantoro (UDINUS) Semarang menggandeng Kastamonu University, Turki, untuk mengembangkan sistem hortikultura cerdas berbasis kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI).

Teknologi tersebut dirancang untuk mendeteksi serangan hama penggorok daun (Liriomyza spp.) sejak dini sekaligus melakukan pemilahan mutu hasil panen kentang, bawang merah, dan bawang putih secara otomatis.

Pengembangan teknologi ini menjadi bagian dari upaya meningkatkan produktivitas pertanian sekaligus menekan kehilangan hasil panen melalui penerapan sistem pertanian berbasis teknologi digital.

Riset tersebut mendapat pendanaan dari Direktorat Jenderal Riset dan Pengembangan, Kementerian Pendidikan Tinggi, Sains, dan Teknologi Republik Indonesia melalui Program Riset Kemitraan Internasional Tahun Anggaran 2026.

Pelaksanaannya turut mendapat dukungan dari Dinas Pertanian dan Peternakan Provinsi Jawa Tengah, Dinas Pertanian Kabupaten Boyolali, serta Bidang Ketahanan Pangan Dinas Pangan, Pertanian dan Perikanan (Dispaperkan) Kabupaten Wonosobo.

Penelitian bertajuk Indonesia–Turkey Collaboration on AI-Driven Smart Horticulture for Leafminer Detection and Automated Tuber Vegetable Grading tersebut melibatkan sejumlah peneliti dari berbagai lembaga dan negara.

Tim Indonesia dipimpin Guru Besar Teknik Industri UDINUS, Prof. Dr. Rindra Yusianto, S.Kom., M.T. Sementara tim Turki dipimpin Guru Besar sekaligus Kepala Departemen Teknik Komputer Kastamonu University, Prof. Dr. Kemal Akyol.

Selain kedua universitas, penelitian ini melibatkan peneliti dari Timor Leste, Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), serta UDINUS Kampus Salatiga.

Kolaborasi lintas negara tersebut diharapkan mampu memperkuat pengembangan teknologi pertanian melalui perpaduan keahlian rekayasa sistem, pengolahan data, dan pengalaman lapangan di berbagai kondisi agroekosistem.

Dalam kerja sama ini, UDINUS bertanggung jawab terhadap perancangan sistem, pengembangan perangkat keras, pengumpulan data lapangan, serta pengujian purwarupa di Indonesia.

Sementara itu, Kastamonu University berperan dalam pengembangan dan optimalisasi algoritma AI, evaluasi kinerja model, hingga validasi hasil penelitian secara ilmiah.

Kedua pihak juga berkolaborasi dalam penyusunan luaran penelitian, mulai dari analisis data hingga pengajuan paten internasional.

Pengembangan teknologi tersebut dilatarbelakangi dua persoalan utama yang masih dihadapi sektor hortikultura, yakni serangan hama di lahan pertanian dan kehilangan hasil pada tahap pascapanen.

Serangan hama penggorok daun diketahui dapat menurunkan produktivitas tanaman hingga lebih dari 30 persen. Sementara kehilangan hasil pascapanen komoditas hortikultura masih berkisar antara 20 hingga 30 persen.

Di sisi lain, proses pemilahan hasil panen yang masih banyak dilakukan secara manual dinilai membutuhkan waktu dan tenaga lebih besar, sekaligus berpotensi menghasilkan kualitas sortasi yang tidak seragam.

Melalui penelitian ini, kedua universitas berupaya mengintegrasikan teknologi deteksi hama dan pemilahan mutu hasil panen dalam satu sistem.

Teknologi berbasis deep learning dan computer vision digunakan untuk menganalisis citra tanaman dalam mengenali serangan hama sekaligus mengelompokkan kualitas umbi setelah dipanen.

Model AI tersebut selanjutnya diintegrasikan ke dalam perangkat tertanam atau embedded system, sehingga dapat digunakan secara langsung oleh petani tanpa membutuhkan perangkat komputer berukuran besar.

Untuk memastikan teknologi sesuai dengan karakteristik pertanian tropis, tim peneliti mengumpulkan data citra langsung dari sejumlah sentra produksi hortikultura di Jawa Tengah.

Pengambilan data dilakukan di kawasan pertanian kentang Dieng, Kabupaten Wonosobo, sentra bawang merah Bulakamba, Kabupaten Brebes, serta kawasan pertanian bawang putih Kledung, Kabupaten Temanggung.

Penggunaan data dari kebun dan gudang di Indonesia menjadi salah satu fokus penelitian, mengingat sejumlah model AI pertanian sebelumnya banyak dikembangkan menggunakan data dari negara subtropis.

Perbedaan varietas tanaman, intensitas cahaya, hingga karakteristik serangan hama dinilai dapat memengaruhi tingkat akurasi teknologi ketika diterapkan pada kondisi pertanian tropis.

Guru Besar Teknik Industri UDINUS, Prof. Dr. Rindra Yusianto, menjelaskan bahwa pengembangan teknologi tersebut merupakan kelanjutan dari penelitian yang telah dilakukan timnya sejak 2022.

Sebelumnya, tim UDINUS telah menghasilkan alat perangkap hama penggorok daun menggunakan sensor gerak serta mesin pemilah ukuran kentang dengan sistem sabuk berjalan yang dapat disesuaikan.

Kedua inovasi tersebut telah memperoleh paten sederhana. Bahkan, alat pengendali hama telah diuji coba oleh petani di kawasan Dieng, Wonosobo, dan mendapat perhatian dari media lokal maupun nasional.

Meski demikian, Rindra mengakui teknologi yang telah dikembangkan masih membutuhkan peningkatan, terutama dari sisi ketepatan sistem.

“Alat yang kami kembangkan sejak 2022 sudah bekerja, tetapi ketepatannya belum seratus persen. Kami membutuhkan algoritma AI yang sudah teruji. Prof. Kemal dan timnya punya rekam jejak panjang di deep learning dan computer vision. Keahlian beliau melengkapi kemampuan kami di rekayasa alat dan pengetahuan lapangan.” jelasnya.

Menurutnya, pemilihan Kastamonu University sebagai mitra penelitian didasarkan pada pengalaman dan kompetensi tim penelitinya dalam pengembangan teknologi kecerdasan buatan.

Kerja sama kedua perguruan tinggi sendiri telah berlangsung sejak 2022 melalui nota kesepahaman yang mencakup pertukaran dosen, tenaga kependidikan, hingga mahasiswa.

Hingga saat ini, seorang mahasiswa Kastamonu University juga tengah mengikuti program pertukaran mahasiswa di Fakultas Ilmu Komputer UDINUS.

Rindra mengatakan, pengembangan teknologi kali ini memiliki keunggulan karena menggabungkan dua fungsi utama dalam satu sistem yang dapat digunakan untuk mendukung aktivitas pertanian dari proses budidaya hingga pascapanen.

“Kami menggabungkan dua hal dalam satu sistem, yaitu deteksi hama di kebun dan sortasi mutu di pascapanen. Kami juga melatih modelnya dengan data tropis dari kebun petani Indonesia. Model yang belajar dari kebun kita akan lebih paham kondisi kita.” ujarnya.

Ia menjelaskan, pengembangan sistem tersebut ditargetkan mampu mencapai tingkat akurasi minimal 85 persen dalam mendeteksi serangan hama dan menilai mutu hasil panen.

Selain itu, teknologi ini diharapkan dapat membantu menurunkan penggunaan pestisida sebesar 30 persen serta mengurangi kehilangan hasil pascapanen hingga 25 persen.

Saat ini, teknologi yang dikembangkan berada pada Tingkat Kesiapan Teknologi (TKT) 4. Melalui kerja sama riset internasional tersebut, tim menargetkan pengembangan purwarupa yang telah tervalidasi hingga mencapai TKT 6.

Setelah tahapan tersebut tercapai, UDINUS berencana mendorong pengembangan teknologi menuju proses hilirisasi melalui kolaborasi dengan mitra industri dan pemerintah.

Sementara itu, Guru Besar sekaligus Kepala Departemen Teknik Komputer Kastamonu University, Prof. Dr. Kemal Akyol, menilai kolaborasi tersebut menjadi peluang untuk menghasilkan teknologi pertanian presisi yang sesuai dengan kebutuhan petani.

Menurutnya, pengembangan teknologi AI di sektor pertanian membutuhkan dukungan data lapangan yang menggambarkan kondisi sebenarnya.

“Pertanian presisi membutuhkan data dari kondisi nyata. UDINUS menyediakan data dan lahan uji di Indonesia, dan kami menyediakan pengalaman di bidang AI. Gabungan itu jarang kami temui. Saya melihat peluang besar untuk menghasilkan teknologi yang bermanfaat bagi petani.” jelasnya.

Kemal menjelaskan, salah satu tantangan utama dalam pengembangan teknologi tersebut adalah memastikan algoritma AI dapat bekerja secara cepat dan akurat meskipun dioperasikan melalui perangkat berukuran kecil.

Sistem juga harus mampu menyesuaikan diri terhadap perubahan kondisi lingkungan pertanian, termasuk perbedaan pencahayaan dan varietas tanaman.

“Model harus bekerja di perangkat kecil dan cepat, dan tetap akurat pada kondisi kebun yang berubah-ubah, misalnya cahaya dan varietas tanaman. Karena itu kami melatih dan menguji model dengan citra dari lokasi yang berbeda, lalu mengoptimalkannya bersama tim UDINUS.” ujarnya.

Untuk mendukung pengembangan teknologi, kedua tim peneliti melakukan koordinasi secara berkala melalui pertemuan daring dan pertukaran data penelitian.

Kolaborasi tersebut juga akan diperkuat melalui kunjungan peneliti UDINUS ke laboratorium Kastamonu University selama tujuh hari.

“Kami bertemu daring setiap bulan, berbagi kode dan data lewat repositori yang aman, dan mengevaluasi hasil bersama pada setiap tahap. Salah satu peneliti UDINUS juga akan datang ke Kastamonu selama tujuh hari untuk bekerja di laboratorium kami. Saya akan ikut membimbing dan berdiskusi langsung dengan tim.” tegasnya.

Kemal berharap kolaborasi kedua universitas tidak berhenti pada pengembangan teknologi, tetapi juga dapat memperkuat kerja sama akademik dan penelitian dalam jangka panjang.

“Saya berharap kerja sama ini terus berlanjut. Kami ingin menghasilkan paten bersama, publikasi bersama, dan membimbing mahasiswa pascasarjana kecerdasan buatan UDINUS. Transfer pengetahuan harus berjalan dua arah.” ujarnya.

Selain berfokus pada pengembangan teknologi, tim peneliti juga mengedepankan aspek inklusivitas agar sistem dapat digunakan oleh berbagai kelompok masyarakat.

Antarmuka teknologi dirancang sederhana dan mudah dioperasikan, termasuk bagi pengguna penyandang disabilitas.

Kegiatan pelatihan dan penyebarluasan hasil penelitian nantinya melibatkan kelompok tani, penyuluh pertanian, serta pelaku usaha kecil di sektor hortikultura, termasuk kelompok rentan.

Dari sisi keterlibatan sumber daya manusia, sebanyak 40 persen anggota tim peneliti merupakan perempuan. Kesempatan mengikuti kegiatan penelitian juga diberikan secara setara kepada mahasiswa laki-laki maupun perempuan.

Adapun pelaksanaan riset dilakukan melalui enam tahapan, mulai dari analisis kebutuhan, pengumpulan dan anotasi citra, pengembangan model AI, integrasi sistem ke dalam purwarupa, pengujian laboratorium dan lapangan, hingga analisis hasil serta hilirisasi.

Penelitian tersebut menargetkan sejumlah luaran, di antaranya satu purwarupa Smart Hortikultura berbasis AI dengan tingkat kesiapan teknologi TKT 6, satu permohonan paten internasional, serta kumpulan data citra beranotasi yang terdiri atas sedikitnya 10.000 gambar.

Selain itu, tim juga akan menyusun laporan studi kelayakan sebagai dasar pengembangan dan komersialisasi teknologi pada tahap selanjutnya.

Pengembangan sistem hortikultura cerdas ini sekaligus menjadi bagian dari kontribusi perguruan tinggi dalam mendukung Prioritas Riset Nasional di bidang pangan.

Penelitian tersebut juga sejalan dengan tiga Tujuan Pembangunan Berkelanjutan atau Sustainable Development Goals (SDGs), yakni SDG 2 tentang tanpa kelaparan, SDG 9 tentang industri, inovasi, dan infrastruktur, serta SDG 17 tentang kemitraan untuk mencapai tujuan.

Setelah masa pendanaan berakhir, UDINUS dan Kastamonu University berencana melanjutkan pengembangan teknologi menuju TKT 7 hingga 9.

Kedua universitas juga akan menjajaki peluang pendanaan internasional, memperluas kerja sama pembimbingan mahasiswa, serta membangun jejaring penelitian berkelanjutan.

Melalui kolaborasi tersebut, teknologi hortikultura berbasis AI diharapkan tidak hanya menghasilkan inovasi di lingkungan akademik, tetapi juga dapat diterapkan secara luas untuk membantu petani meningkatkan produktivitas, menjaga mutu hasil panen, dan mendukung ketahanan pangan nasional.***