Amantra Bali – Hidroponik adalah teknik bertani yang menggunakan air kaya nutrisi sebagai pengganti tanah untuk menumbuhkan tanaman. Teknik ini semakin populer karena kemampuannya menghasilkan pertumbuhan tanaman yang lebih cepat dan hasil panen yang lebih tinggi dibandingkan pertanian berbasis tanah. Artikel ini akan membahas penggunaan metode Machine Learning dalam pertanian hidroponik untuk mengoptimalkan pertumbuhan tanaman dan meningkatkan efisiensi.
Keunggulan utama hidroponik adalah kemampuan mengontrol lingkungan tumbuh tanaman, termasuk suhu, kelembapan, dan kadar nutrisi. Tingkat presisi ini memungkinkan penggunaan sumber daya lebih efisien, menghasilkan hasil panen yang lebih tinggi dan mengurangi limbah. Namun, mengelola variabel-variabel ini bisa menjadi tantangan, terutama dalam operasi skala besar.
Di sinilah peran metode Machine Learning. Dengan menganalisis data dari sensor yang memantau lingkungan tumbuh, algoritma metode Machine Learning dapat mengidentifikasi pola dan membuat prediksi tentang bagaimana perubahan lingkungan akan mempengaruhi pertumbuhan tanaman. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk menyesuaikan kondisi tumbuh secara real-time, mengoptimalkan pertumbuhan tanaman dan mengurangi limbah.
Salah satu contoh teknologi ini adalah penggunaan jaringan sensor dan aktuator nirkabel untuk mengelola sistem hidroponik. Jaringan ini menggunakan mikrokontroler untuk mengelola aktuator seperti pembuat kabut dan kipas yang menyampaikan kelembapan air. Paket data dikirim dari mikrokontroler ke server untuk mentransmisikan data dari sensor ke internet melalui modul GSM/GPRS. Data dikirim setiap menit dan dapat diakses melalui situs web. Dengan pemasangan kamera, penelitian di masa depan dapat diarahkan pada sistem pemantauan visual.
Contoh lain adalah penggunaan sistem otomasi tanaman hidroponik berbasis IoT. Sistem ini menggunakan mikrokontroler untuk melakukan akuisisi data, melacak data suhu dari sensor, pemantauan pertumbuhan tanaman secara periodik berdasarkan gambar dari ESP32 Cam, dan sebagai sumber energi cadangan untuk tanaman hidroponik menggunakan panel surya. Data yang dikumpulkan kemudian dianalisis menggunakan algoritma metode Machine Learning untuk mengoptimalkan pertumbuhan tanaman dan mengurangi limbah.
Selain mengoptimalkan pertumbuhan tanaman, metode Machine Learning juga dapat digunakan untuk memprediksi penyakit dan hama tanaman. Dengan menganalisis data dari sensor yang memantau lingkungan tumbuh, algoritma metode Machine Learning dapat mengidentifikasi pola yang menunjukkan adanya penyakit atau hama. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk mengambil langkah pencegahan, seperti menyesuaikan kadar nutrisi atau mengaplikasikan pestisida.
Selanjutnya, metode Machine Learning juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan penggunaan sumber daya dalam pertanian hidroponik. Dengan menganalisis data dari sensor yang memantau tingkat air dan nutrisi, algoritma metode Machine Learning dapat mengidentifikasi pola dan membuat prediksi tentang bagaimana perubahan penggunaan sumber daya akan mempengaruhi pertumbuhan tanaman. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk menyesuaikan penggunaan sumber daya secara real-time, mengoptimalkan pertumbuhan tanaman dan mengurangi limbah.
Pada Artikel Selanjutnya kita akan membahas simulasi teknik penggunaan AI pada pertanian Hidroponik.
Referensi Journal
1. Mamatha, V., & Kavitha, J. C. (2021). Machine learning based crop growth management in greenhouse environment using hydroponics farming techniques. Journal of Cleaner Production, 279, 123682. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123682
2. Velazquez-Gonzalez, R. S., et al. (2019). IoT-based precision agriculture for small-scale farming. IEEE Access, 7, 10798-10808. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2892325
3. Tatas, K., et al. (2018). An IoT-based greenhouse monitoring system using low-power wireless sensor networks. Sensors, 18(8), 2675. https://doi.org/10.3390/s18082675
4. Hariono, T., & Putra, M. C. (2020). IoT-based hydroponic plant automation system using ESP8266 microcontroller. Journal of Physics: Conference Series, 1567(2), 022031. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1567/2/022031
5. Kusuma, A. W., et al. (2020). Machine learning-based plant disease detection system: A review. Computers and Electronics in Agriculture, 170, 105256. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.105256
6. Li, Y., et al. (2020). A review of machine learning applications in hydroponics. Computers and Electronics in Agriculture, 178, 105786. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105786
