RADAR BOGOR - Bagi petani hortikultura skala kecil, menentukan kapan tanaman harus disiram terkadang masih mengandalkan perkiraan.
Kondisi tanah dilihat secara kasatmata, sementara penyiraman dilakukan mengikuti kebiasaan seperti dua kali sehari.
Cara tersebut, menjadi tantangan ketika kondisi cuaca berubah cepat.
Di wilayah Bogor, curah hujan yang tinggi dan perubahan iklim mikro dapat membuat kondisi tanah serta kelembapan udara sulit diprediksi.
Baca Juga: BIOFILTERA, Filter Udara Buatan Siswa Bogor Berbahan Limbah
Melihat persoalan tersebut, Muhamad Rafi Aenal Yakin, inovator dari SMK Wikrama Bogor, mengembangkan TaniSmart.
Ya, TaniSmart sebuah platform pertanian pintar yang memadukan sensor Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan (AI), dan dokumentasi visual untuk membantu petani mengambil keputusan berdasarkan data.
Tak Lagi Mengandalkan Tebakan Saat Menyiram Tanaman
TaniSmart dirancang untuk menjawab persoalan sederhana tetapi penting yakni bagaimana petani mengetahui kondisi lahan secara tepat tanpa harus terus-menerus memeriksa tanaman secara manual?
Sistem ini menggunakan modul sensor berbasis ESP32 untuk membaca sejumlah parameter lingkungan secara real-time.
Data yang dikumpulkan mencakup suhu udara, kelembapan udara, hingga tingkat kelembapan tanah.
Dengan informasi tersebut, petani dapat mengetahui kondisi lahan berdasarkan angka yang terukur, bukan sekadar perkiraan dari permukaan tanah.
Pendekatan ini diharapkan, dapat membantu mengurangi risiko over-watering atau penyiraman berlebihan.
Sebaliknya, petani juga dapat lebih cepat mengetahui ketika tanaman membutuhkan penanganan akibat perubahan kondisi lingkungan.
Ada Verdatica Bot, Asisten AI untuk Petani
Salah satu fitur yang menjadi pembeda TaniSmart adalah kehadiran Verdatica Bot.
Chatbot berbasis AI ini, dikembangkan menggunakan Google Gemini 2.5 Flash dan diposisikan sebagai asisten tanaman virtual yang dapat diakses kapan saja.
Baca Juga: Kr4batKompos SMKN 4 Bogor, Mesin IoT Ubah Sisa MBG Jadi Kompos
Petani dapat memanfaatkannya untuk mendapatkan konsultasi dan arahan awal terkait kondisi tanaman.
Kehadiran AI tersebut diharapkan, dapat mempercepat respons ketika petani menemukan gejala atau perubahan yang tidak biasa di lahan.
Dengan demikian, TaniSmart tidak hanya berfungsi sebagai alat pembaca sensor, tetapi juga menyediakan lapisan bantuan berbasis AI untuk membantu pengguna memahami data dan kondisi tanaman.
Kondisi Lahan Bisa Didokumentasikan Secara Berkala
TaniSmart juga memiliki fitur dokumentasi visual.
Melalui kamera yang berjalan di browser, pengguna dapat mengambil foto kondisi lahan dan menyimpannya secara kronologis ke dalam server.
Fitur tersebut memungkinkan petani memiliki rekam jejak perkembangan tanaman dari waktu ke waktu.
Data historis yang tersimpan dapat menjadi bahan evaluasi untuk melihat perubahan kondisi lahan maupun tanaman.
Dengan cara ini, pengelolaan pertanian tidak hanya bergantung pada kondisi yang terlihat hari itu, tetapi juga dapat mempertimbangkan catatan sebelumnya.
Diuji Agar Data Sensor Terkirim Cepat
Pengembangan TaniSmart tidak berhenti pada pembuatan perangkat.
Sistem ini juga melalui serangkaian pengujian untuk memastikan perangkat dapat bekerja sesuai kebutuhan di lapangan.
Baca Juga: 4 Bantuan Sosial Cair Minggu Ini: PKH, BPNT, PIP, dan Bantuan Pangan Beras
Salah satu pengujian dilakukan terhadap kecepatan pengiriman data dari perangkat ESP32 menuju backend Laravel.
Sistem ditargetkan mampu mengirimkan data dengan latensi di bawah 500 milidetik.
Kalibrasi sensor juga menjadi bagian penting, terutama agar pembacaan kelembapan dapat tetap akurat ketika digunakan pada karakteristik tanah yang berbeda.
Pengembangan inovasi ini diselesaikan dalam waktu sekitar empat bulan.
Tahap awal difokuskan pada pembangunan backend Laravel dan struktur database, sedangkan bulan terakhir digunakan untuk pengujian lapangan, perbaikan sistem, hingga penyempurnaan versi stabil 1.0.
Modal Perangkat di Bawah Rp500 Ribu
Selain teknologi, keterjangkauan menjadi salah satu fokus utama TaniSmart.
Jika sejumlah teknologi pertanian pintar membutuhkan biaya besar dan instalasi oleh tenaga profesional, sistem yang dikembangkan Rafi dirancang agar dapat dipasang secara mandiri oleh pengguna.
Komponen perangkat kerasnya memiliki Total Cost of Ownership (TCO) yang rendah, dengan modal dasar komponen di bawah Rp500.000.
Pengguna juga tidak dibebani biaya langganan aplikasi tahunan.
Baca Juga: Kawasaki KLX 150 XPL Explorer, Motor Karbu Bergaya Rally di Tengah Gempuran Motor Injeksi dan Listri
Platform TaniSmart berbasis Progressive Web App (PWA) sehingga dapat diakses melalui browser ponsel tanpa harus memasang aplikasi khusus.
Sistemnya juga dikembangkan secara open source, sehingga membuka peluang untuk dikembangkan lebih lanjut.
Efisiensi Air dan Pupuk Berpotensi Mencapai 30 Persen
Pemanfaatan TaniSmart diarahkan untuk memberikan manfaat langsung bagi petani, terutama dalam pengelolaan sumber daya.
Dengan data kelembapan tanah yang tersedia secara real-time, petani dapat menyesuaikan penyiraman berdasarkan kondisi aktual lahan.
Sistem ini juga ditujukan untuk membantu penggunaan pupuk dan air menjadi lebih efisien.
Dalam pengembangan yang dilakukan, TaniSmart diproyeksikan mampu memberikan efisiensi penggunaan air dan pupuk sekitar 20–30 persen.
Selain efisiensi operasional, deteksi lebih awal terhadap perubahan kondisi tanaman juga diharapkan, dapat membantu mengurangi risiko kerugian akibat gangguan tanaman dan potensi gagal panen.
TaniSmart Disiapkan untuk Irigasi Otomatis
Pengembangan TaniSmart tidak berhenti pada kemampuan membaca kondisi lahan dan memberikan rekomendasi.
Ke depan, sistem ini direncanakan dapat terhubung dengan aktuator untuk otomatisasi irigasi.
Artinya, data dari sensor berpotensi digunakan untuk mengendalikan penyiraman secara otomatis sesuai kondisi tanah.
Baca Juga: Resep Ayam Asam Manis, Krispi di Luar Lembut di Dalam ala Restoran Chinese Food
Pengembang juga menyiapkan pengembangan Computer Vision yang dapat membantu proses identifikasi penyakit tanaman secara mandiri.
Jika pengembangan tersebut terealisasi, TaniSmart berpeluang berkembang dari sekadar sistem pemantauan menjadi ekosistem pertanian pintar yang mampu membaca kondisi lahan, membantu menganalisis masalah, sekaligus mengotomatisasi tindakan tertentu.
Inovasi Muhamad Rafi Aenal Yakin dari SMK Wikrama Bogor ini menunjukkan, bagaimana teknologi IoT dan AI dapat diterapkan untuk menjawab persoalan nyata di sektor pertanian.
Dari kebiasaan mengandalkan perkiraan, petani diarahkan menuju pengelolaan lahan berbasis data yang lebih presisi, terjangkau, dan mudah digunakan. (*)
Editor : Siti Dewi Yanti