Metode Jalur Penyemprotan Mandiri Drone tanpa Awak Pembasmi Hama Tanaman

Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia > E-News > Metode Jalur Penyemprotan Mandiri Drone tanpa Awak Pembasmi Hama Tanaman

Salak merupakan salah satu komoditas buah asli Indonesia yang banyak disukai karena rasanya yang unik dan kandungan nutrisi buah yang tinggi. Namun kurangnya inovasi budidaya dan ketertarikan masyarakat terhadap pertanian menyebabkan pertumbuhan salak mengalami penurunan dari tahun ke tahun.

Berkembangnya ilmu teknologi dalam dunia pertanian sangat memberikan kemudahan bagi petani untuk merawat tanaman mereka. Apalagi kalau perkebunan sangat luas yang membutuhkan tenaga serta biaya perawatan yang sangat mahal.

Di antara penyesuaian teknologi yang dapat dimanfaatkan dalam proses budidaya adalah teknologi penyemprotan hama mandiri  dengan menggunakan sekelompok pesawat tanpa awak (drone) dengan empat baling-baling. Dalam dunia pertanian, teknologi penyemprotan mandiri menggunakan drone telah berkembang untuk meningkatkan pertumbuhan tanaman. Namun teknologi ini cenderung menyemprot ke seluruh area perkebunan, tanpa memilah area khusus yang memerlukan pestisida.

Bapak  I Wayan Muliawan, mahasiswa Program Doktor Ilmu Komputer Fasilkom UI, yang dipromotori oleh Prof. Wisnu Jatmiko, mengusulkan sebuah metode penyemprotan yang efisien untuk tanaman berdasarkan kebutuhannya dengan cara memindai dari udara. Tujuan penelitian ini mengembangkan metode perencanaan jalur penyemprotan untuk unmanned aerial vehicle (UAV) berbasis particle swarm optimization (PSO) pada kebun salak. Studi ini menghasilkan jalur drone yang mampu mendeteksi tanaman sesuai tingkat penyakitnya. Sehingga dari hasil pemindaian tersebut, drone dapat menyemprotkan pestisida pada bagian tanaman yang membutuhkan saja.

Seperti yang dijelaskan pada gambar di bawah ini, empat aspek yang perlu dipertimbangkan dalam mengevaluasi kinerja dari UAV pada penelitian ini yaitu: jarak penerbangan (direpresentasikan oleh garis kurva), penghalang (direpresentasikan oleh lingkaran hitam), area dengan tingkat keparahan penyakit yang tinggi (direpresentasikan oleh lingkaran merah) atau lebih dikenal dengan high disease severity  (HDS), serta area dengan tingkat keparahan penyakit yang sedang (direpresentasikan oleh lingkaran oranye) dan rendah (direpresentasikan oleh lingkaran kuning), moderate and low disease severity (MLDS).

Gambar simulasi lintasan (trajectory) UAV (Muliawan, Ma’sum, Alfiani & Jatmiko, 2019)

Dengan teknologi yang bisa mengenali tingkat keparahan penyakit pada tanaman tertentu, nantinya hasil penelitian ini diharapkan dapat memperbarui teknologi di dunia pertanian. Sehingga petani dapat bekerja secara efisien dalam merawat tanamannya, serta meningkatnya produktivitas tanaman, salah satunya buah salak. Hasil riset ini sudah dipaparkan dan diterbitkan dalam prosiding 2019 IEEE International Conference on Cybernetics and Computational Intelligence.

Sumber foto: DJI

Leave a Reply