Yogyakarta, 24 Agustus 2026 – Perkembangan Artificial Intelligence (AI) dan Internet of Things (IoT) membuka peluang baru dalam pengembangan sistem pertanian yang lebih presisi, efisien, dan adaptif. Pemanfaatan teknologi tersebut menjadi salah satu topik yang dibahas oleh Ir. Andri Prima Nugroho, S.T.P., M.Sc., Ph.D., IPU., ASEAN Eng., APEC Eng., peneliti Smart Agriculture Research Center UGM sekaligus dosen Departemen Teknik Pertanian dan Biosistem (DTPB), Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Gadjah Mada (FTP UGM), dalam Webinar Pusat Riset Mekatronika Cerdas (PRMC) #1 yang diselenggarakan oleh Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), Senin (24/8).
Webinar yang mengangkat tema “Peran Artificial Intelligence (AI) dan Internet of Things (IoT) dalam Smart Farming” tersebut diselenggarakan oleh Pusat Riset Mekatronika Cerdas, Organisasi Riset Elektronika dan Informatika BRIN. Kegiatan dibuka oleh Prof. Yanuandri Putrasari, M.Eng., Ph.D., Kepala Pusat Riset Mekatronika Cerdas BRIN, dan dimoderatori oleh Triya Haiyunnisa, M.T., peneliti Pusat Riset Mekatronika Cerdas BRIN.
Menghubungkan Fisiologi Tanaman dengan Teknologi Cerdas
Dalam kegiatan tersebut, Dr. Andri menyampaikan materi bertajuk “Translating Plant Physiological Insights into Smart Farming Decisions: An AI- and IoT-Enabled Precision Agriculture Approach.”
Materi tersebut membahas bagaimana informasi mengenai fisiologi tanaman dapat diintegrasikan dengan teknologi sensor, IoT, dan kecerdasan artifisial untuk menghasilkan informasi yang relevan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam sistem pertanian presisi.
Menurut Dr. Andri, pengembangan smart farming tidak cukup hanya dengan kemampuan mengumpulkan data menggunakan berbagai sensor. Tantangan yang tidak kalah penting adalah bagaimana data mengenai kondisi tanaman dan lingkungan dapat dianalisis, diterjemahkan, dan digunakan untuk menghasilkan keputusan budidaya yang lebih tepat.
Pendekatan tersebut menempatkan teknologi digital bukan sekadar sebagai perangkat pengumpulan data, tetapi sebagai bagian dari suatu sistem yang mampu mengubah data menjadi informasi dan informasi menjadi dasar pengambilan keputusan.
Dari Data Sensor Menuju Keputusan Pertanian
Integrasi sensor, IoT, dan AI menjadi semakin penting dalam pengembangan precision agriculture. Data mengenai kondisi tanaman dan lingkungan dapat digunakan untuk memahami respons tanaman sekaligus menentukan tindakan budidaya yang lebih sesuai dengan kondisi aktual di lapangan.
Dr. Andri menekankan bahwa teknologi tetap perlu berangkat dari kebutuhan biologis tanaman serta persoalan nyata yang dihadapi dalam kegiatan pertanian.
Teknologi sensor, AI, maupun IoT memiliki nilai ketika mampu menghasilkan informasi yang dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi penggunaan input, memahami respons tanaman, dan mendukung pengambilan keputusan budidaya secara lebih presisi.
Pendekatan tersebut juga sejalan dengan berbagai kegiatan penelitian dan pengembangan yang dilakukan Smart Agriculture Research Center UGM, khususnya dalam bidang integrasi sensor pertanian, IoT, pemantauan kondisi tanaman, penginderaan, analisis data, serta sistem pendukung keputusan.
Mempertemukan AI, IoT, dan Data Analytics
Webinar PRMC #1 juga menghadirkan Prof. Dr. Hanif Fakhrurroja, peneliti Pusat Riset Mekatronika Cerdas BRIN, yang menyampaikan materi “Transformasi Teknologi Pertanian melalui IoT, AI, dan Data Analytics.”
Sementara itu, Dr. Muhtadan, peneliti Pusat Riset Mekatronika Cerdas BRIN, membawakan materi “Menuju Agentic AI pada Edge Device: Dari Persepsi Computer Vision ke Pengambilan Keputusan Otonom untuk Smart Farming Industrial.”
Ketiga materi tersebut memperlihatkan bagaimana pengembangan smart farming dapat dilakukan melalui berbagai tahapan yang saling terhubung. Proses tersebut dimulai dari pemahaman kondisi biologis tanaman, pengumpulan data melalui sensor dan IoT, pengolahan data menggunakan AI dan data analytics, hingga pengembangan sistem cerdas yang mampu mendukung pengambilan keputusan secara lebih cepat dan adaptif.
Memperkuat Kolaborasi UGM dan BRIN
Webinar ini juga menjadi ruang pertukaran pengetahuan antara Universitas Gadjah Mada dan BRIN dalam pengembangan teknologi pertanian masa depan.
Kolaborasi antara perguruan tinggi dan lembaga riset nasional menjadi penting untuk mempertemukan keilmuan pertanian dengan perkembangan mekatronika, artificial intelligence, Internet of Things, edge computing, dan precision agriculture.
Sinergi tersebut diharapkan dapat menghasilkan inovasi teknologi yang tidak hanya maju secara teknis, tetapi juga relevan dengan kebutuhan sektor pertanian Indonesia.
Bagi DTPB FTP UGM, keterlibatan dosen dan peneliti dalam forum seperti ini sekaligus memperkuat peran akademisi dalam mendorong transformasi digital sektor pertanian. Pengembangan teknologi perlu diarahkan untuk menjawab kebutuhan nyata di lapangan sekaligus meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan sistem produksi pertanian.
Mendorong Smart Farming yang Presisi dan Berkelanjutan
Pemanfaatan AI dan IoT dalam smart farming memiliki potensi untuk mendukung pengelolaan pertanian yang lebih efisien melalui pemantauan kondisi tanaman secara lebih terukur, analisis data, serta pengambilan keputusan berbasis informasi.
Pengembangan tersebut juga berkontribusi terhadap berbagai Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya SDG 2: Tanpa Kelaparan melalui pengembangan teknologi untuk meningkatkan produktivitas pertanian; SDG 9: Industri, Inovasi, dan Infrastruktur melalui pemanfaatan AI, IoT, edge computing, dan precision agriculture; SDG 12: Konsumsi dan Produksi yang Bertanggung Jawab melalui efisiensi penggunaan sumber daya; SDG 13: Penanganan Perubahan Iklim melalui sistem pertanian yang lebih adaptif; serta SDG 17: Kemitraan untuk Mencapai Tujuan melalui penguatan kolaborasi antara perguruan tinggi dan lembaga riset nasional.
Melalui keterlibatan dalam pengembangan dan diseminasi teknologi pertanian cerdas, DTPB FTP UGM terus mendorong integrasi antara ilmu pertanian, sensor, IoT, AI, dan analisis data untuk membangun sistem pertanian yang semakin presisi, efisien, adaptif, dan berkelanjutan.
