RRI.CO.ID, Surabaya – Dosen Fakultas Telematika Energi Institut Teknologi PLN (ITPLN), Riki Ruli Affandi Siregar, mengembangkan teknologi kecerdasan buatan untuk vertical farming padi. Inovasi itu menjadi bagian riset doktoralnya di Program Doktor Ilmu Komputer IPB University.
Riki mengembangkan Multimodal Spatio-Temporal Domain Adaptation (MST-DA), arsitektur deep learning multimodal. Teknologi itu mampu mengenali delapan fase pertumbuhan padi secara otomatis pada sistem vertical farming.
Pengembangan AI tersebut menjawab tantangan perubahan iklim, penyusutan lahan, urbanisasi, dan meningkatnya kebutuhan pangan. Teknologi itu diharapkan mendorong pertanian yang lebih produktif, adaptif, dan berkelanjutan.
Riset tersebut mengintegrasikan computer vision, Internet of Things (IoT), dan domain adaptation. Penelitian dibimbing Prof. Kudang Boro Seminar, Dr. Sri Wahjuni, dan Prof. Edi Santosa.
Riki menjelaskan, sebagian besar model AI pertanian masih menggunakan data sawah konvensional. Kondisi itu membuat performa model menurun ketika diterapkan pada sistem vertical farming.
"Sebagian besar model AI pertanian belajar dari data sawah konvensional," ujar Riki, Kamis, 2 Juli 2026. "Penelitian ini menjembatani kesenjangan tersebut melalui pendekatan Multimodal Spatio-Temporal Domain Adaptation."
Menurut Riki, MST-DA menggabungkan CNN-LSTM, Cross-Modal Attention, Gradient Reversal Layer, dan Maximum Mean Discrepancy. Integrasi tersebut membuat model mampu beradaptasi pada lingkungan budidaya yang berbeda.
Hasil pengujian menunjukkan akurasi klasifikasi mencapai 91,48 persen. Model itu juga mencatat F1-Score 83,74 persen dan Mean Intersection over Union 73,77 persen.
Selain akurat, model mampu mengurangi perbedaan karakteristik data antarlingkungan budidaya. Sistem tetap bekerja optimal tanpa memerlukan pelabelan ulang data dalam jumlah besar.
Berbeda dari sistem konvensional, MST-DA mengolah citra tanaman dan data sensor IoT secara bersamaan. Data meliputi suhu, kelembapan, intensitas cahaya, pH air, dan kelembapan media tanam.
Riki menilai AI membuka peluang produksi padi sepanjang tahun tanpa bergantung musim. Teknologi itu juga meningkatkan efisiensi air, energi, dan produktivitas lahan terbatas.
Penelitian ini turut membuka peluang pengembangan functional rice dengan karakteristik nutrisi tertentu. Produksi beras rendah indeks glikemik hingga beras kaya antioksidan dinilai semakin memungkinkan.
Secara akademik, riset tersebut memperkaya pengembangan metode AI adaptif pada pertanian cerdas. Konsepnya juga berpotensi diterapkan pada sektor ketenagalistrikan dan energi terbarukan.
"Arsitektur MST-DA tidak hanya relevan untuk pertanian presisi," kata Riki. "Teknologi ini juga berpotensi diterapkan pada smart grid dan predictive maintenance."
Riki berharap hasil penelitiannya menjadi fondasi sistem cerdas nasional berbasis AI. Menurutnya, teknologi tersebut dapat mendukung ketahanan pangan, transformasi energi, dan pembangunan berkelanjutan Indonesia.
Rekomendasi Berita
Memuat berita terbaru.....