Penduduk dunia diperkirakan meningkat menjadi 9,8 miliar pada 2050 dan 11,2 miliar pada 2100. Asia akan menjadi kawasan paling padat.
Dalam 27 tahun mendatang, produksi pangan dunia perlu ditingkatkan hingga 70%, dibanding pada 2007, untuk memberi makan populasi dunia yang begitu besar itu.
Selama ini, salah satu upaya untuk meningkatkan produksi pangan, terutama beras, adalah intensifikasi pertanian seperti menanam padi tiga kali setahun dengan pupuk kimia.
Masalahnya, intensifikasi pertanian dapat berdampak besar pada lingkungan: degradasi tanah akibat erosi angin dan air, polusi udara dan air akibat nutrisi dan agrokimia yang berlebihan, hilangnya keanekaragaman biologis dan ekologis.
Untuk mengurangi efek negatif dari pertanian, kita perlu mentransformasikan proses produksi pertanian dengan cara yang lebih berkelanjutan.
Caranya, kita perlu mengalokasikan sumber daya dengan tepat dan menggunakan praktik-praktik Pertanian Cerdas (Smart Agriculture) dengan teknik data mining. Menurut sebuah riset pada 2019, penerapan Pertanian Cerdas dapat menghemat air sampai 67% dibandingkan cara tradisional.
Pertanian cerdas
Sistem Pertanian cerdas bisa berperan penting dalam meningkatkan kegiatan pertanian dan produksi pangan. Ini merupakan konvergensi antara internet of things (IoT) dan teknologi informasi. Tujuannya untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber yang heterogen untuk memahami, memprediksi, dan mengatur kegiatan pertanian agar lebih produktif, efisien, dan berkelanjutan.
Melalui IoT, sensor-sensor bisa ditempatkan di mana-mana untuk mengumpulkan berbagai jenis data. Data suhu tanah, kelembaban tanah, kelembaban dan kehijauan daun, radiasi matahari, arah angin, dan tingkat curah hujan bisa dikumpulkan secara real time.
Teknik data mining merupakan proses yang memungkinkan untuk menemukan pola dalam kumpulan data yang besar. Teknik ini berperan penting dalam analisis data.
Di sektor pertanian, penggunaan teknik data mining telah mengarah pada berbagai tugas, seperti identifikasi hama, serta deteksi dan klasifikasi kesehatan tanaman. Teknik ini juga bisa dipakai untuk memprediksi penyakit tanaman, prediksi hasil panen, pengelolaan input (perencanaan irigasi dan pestisida), saran pemupukan, prediksi kelembaban tanah secara real-time, dan lainnya.
Banyak negara di dunia mulai menerapkan teknik data mining untuk meningkatkan efisiensi produksi pertanian, mengurangi limbah, dan memaksimalkan penggunaan sumber daya. Negara tersebut antara lain Amerika Serikat, Jepang, Belanda, Cina, dan Israel.
Data yang dikumpulkan dan diolah dapat langsung memengaruhi efisiensi kegiatan pertanian dan memberikan hasil yang lebih baik.
Data mining memungkinkan ekstraksi informasi berharga dari data yang besar dan untuk menemukan pola dan hubungan tersembunyi. Ini adalah proses yang melibatkan metode dan alat dari berbagai bidang ilmu komputer, statistik, atau kecerdasan buatan.
Penerapan data mining untuk pertanian
Ada banyak hal bisa dilakukan dengan teknik data mining di sektor pertanian.
Pertama, pengendalian irigasi. Air merupakan faktor penting bagi perkembangan tanaman. Pemberian air dalam jumlah yang terlalu banyak atau terlalu sedikit memiliki pengaruh negatif terhadap pertumbuhan tanaman.
Irigasi yang tidak memadai atau tidak dirancang dengan baik juga bisa menjadi sumber masalah, seperti pemborosan air, salinisasi (pengasinan) tanah, pencemaran air, dan erosi tanah.
Untuk menghindari masalah-masalah ini, penting untuk merancang dan mengelola sistem irigasi dengan baik, memantau dan mengukur pemakaian air, serta mempertimbangkan berbagai faktor termasuk jenis tanah, kondisi iklim, dan kebutuhan tanaman.
Banyak sistem irigasi cerdas berbasis data mining telah dikembangkan di Indonesia untuk menentukan kebutuhan air tanaman berdasarkan iklim dan siklus vegetatif.
Data mining memainkan peran penting dalam memastikan pengelolaan irigasi yang lebih baik untuk mengevaluasi konsumsi air dengan menggunakan metode yang melibatkan unsur-unsur iklim, faktor tanaman, dan tujuan ekonomi.
Salah satu negara yang dikenal sebagai pemimpin dalam pengembangan dan penerapan irigasi yang presisi atau “precision irrigation” adalah Israel. Negara ini telah mengembangkan metode pengairan yang efisien, sistem kontrol iklim dalam greenhouse, dan sistem sensor untuk mengoptimalkan pertanian di lingkungan gurun.
Kedua, pemantauan penyakit tanaman. Tanaman dapat terpengaruh oleh beberapa penyakit selama pertumbuhannya. Deteksi penyakit-penyakit ini menjadi tujuan dari banyak penelitian. Deteksi ini didasarkan pada kombinasi teknik data mining dan pemrosesan gambar untuk mengatasi kurangnya observasi manusia dan bahkan untuk mengurangi biaya.
Peneliti dari Universitas Padjadjaran bahkan telah mengembangkan sistem untuk mendeteksi penyakit blas pada tanaman padi berbasis citra. Ini merupakan salah satu pemanfaatan teknik pemrosesan gambar digital umum yang dikombinasikan dengan data mining di bidang pertanian untuk mendeteksi, mengklasifikasikan, dan mengukur penyakit-penyakit tanaman.
Ketiga, pemantauan hama dan optimalisasi pengelolaan input (pupuk dan pestisida).
Selama siklus produksi tanaman, kondisi abnormal seperti suhu dan kelembaban lingkungan sekitar memungkinkan penyebaran berbagai penyakit yang disebabkan oleh serangga, jamur, gulma, nematoda, dan tikus. Hama-hama ini menjadi fokus dari beberapa penelitian.
Dalam beberapa penelitian, teknik data mining digunakan untuk memahami hubungan antara penyakit hama thrips pada tanaman pangan dan data meteorologi pada tanaman kacang tanah di India.
Keempat, memprediksi hasil panen dan dampak perubahan iklim terhadap produktivitas.
Penggunaan teknik data mining dalam pertanian bukan hanya membantu dalam meningkatkan produktivitas pertanian, tapi juga dapat mengurangi risiko yang terkait dengan perubahan iklim dan memberikan manfaat bagi ketahanan pangan dan lingkungan.
Contoh konkret penggunaan teknik data mining dalam pertanian dapat melibatkan pengumpulan dan analisis data cuaca harian, suhu tanah, kelembaban udara, dan jenis tanaman yang ditanam. Dengan menggunakan algoritma data mining, model dapat dikembangkan untuk memprediksi hasil panen berdasarkan variabel ini dan memberikan panduan kepada petani tentang kapan dan bagaimana mereka seharusnya merawat tanaman mereka.
Tantangan
Penerapan teknik data mining untuk meningkatkan produktivitas pertanian melibatkan sejumlah tantangan dalam mengumpulkan, memproses, dan memanfaatkan data.
Salah satu tantangan terbesar dalam Pertanian Cerdas adalah bagaimana menjamin keamanan dan privasi data. Dalam aplikasi pertanian, data yang dikumpulkan berisi informasi pribadi tentang para petani (identitas, lokasi geografis, informasi ekonomi, kondisi tanaman, dan data lainnya).
Banyak dari para petani mungkin tidak mengetahui apa yang terjadi dengan data mereka. Oleh karena itu, data ini harus dilindungi privasinya.
Selain itu, data yang dikumpulkan melalui sensor-sensor pada tanamanan juga terkadang memiliki banyak masalah seperti data hilang, kesalahan data, dan kesalahan pengkodean. Upaya memproses tipe data seperti ini tidaklah mudah dan memerlukan usaha yang signifikan untuk pembersihan dan pra-pemrosesan sebelum digunakan dalam proses data mining.
Pada akhirnya, penerapan teknik data mining dalam pertanian cerdas sangat menarik. Oleh karena itu, hal ini dapat membuka cabang baru untuk penelitian dan pengembangan pertanian. Ini memerlukan algoritma dan teknik yang tepat untuk mengatasi tugas-tugas pertanian cerdas secara konsisten dan efisien. Dan itu mungkin saja kita lakukan.