Sistem IoT untuk Precision Agriculture di Lahan Kering
Smart Irrigation and Soil Monitoring for Dryland Farming
Info Proyek
| Kategori | Penelitian Terapan |
| Status | Sedang Berjalan |
| Mulai | 01 Mar 2022 |
| Selesai | 31 Dec 2024 |
Proyek Terkait
Pengembangan Microgrid Energi Terbarukan untuk Pulau-Pulau Terluar
Prof. Dr. Ir. Bambang Riyanto, M.Sc.Kata Kunci: IoT precision agriculture soil moisture smart irrigation dryland farming sensor networks sustainable agriculture
Sistem IoT untuk Precision Agriculture di Lahan Kering
Proyek ini mengembangkan sistem Internet of Things (IoT) terintegrasi untuk pertanian presisi di lahan kering Indonesia, khususnya di wilayah Nusa Tenggara Timur (NTT) dan Nusa Tenggara Barat (NTB). Sistem ini menggunakan jaringan sensor nirkabel untuk monitoring parameter tanah secara real-time dan sistem irigasi otomatis berbasis data.
Latar Belakang: Lahan kering di Indonesia menghadapi tantangan keterbatasan air dan kesulitan monitoring kondisi tanah secara manual. Teknologi IoT dapat memberikan solusi untuk optimasi penggunaan sumber daya air dan peningkatan produktivitas pertanian.
Komponen Utama Sistem:
- Sensor Network: Soil moisture, pH, NPK, temperature, dan humidity sensors
- IoT Platform: LoRaWAN untuk komunikasi jarak jauh dengan konsumsi daya rendah
- Automated Irrigation: Solenoid valves dan pump controllers berbasis data sensor
- Data Analytics: Machine learning untuk prediksi kebutuhan irigasi optimal
- Mobile Dashboard: Aplikasi monitoring untuk petani
Implementasi: Sistem diuji di 10 lahan petani dengan total area 50 hektar untuk tanaman jagung, kacang tanah, dan hortikultura. Hasil awal menunjukkan peningkatan produktivitas 30% dan penghematan air 40%.
Dampak Sosial Ekonomi: Proyek ini tidak hanya meningkatkan hasil panen tetapi juga membuka peluang ekonomi baru bagi petani melalui efisiensi operasional dan akses pasar yang lebih baik.
Tujuan Penelitian
Tujuan:
- Mengembangkan sistem monitoring real-time untuk parameter tanah (moisture, pH, NPK, temperature)
- Membuat sistem irigasi otomatis berbasis IoT yang water-efficient
- Validasi sistem di 10 lahan petani dengan total area 50 hektar
- Meningkatkan produktivitas lahan kering minimal 30% dengan efisiensi air 40%
- Transfer teknologi kepada 100 petani di NTT dan NTB
Metodologi
Metode Penelitian:
- Sensor Network Design: Deployment soil moisture sensors, weather stations, dan actuators untuk automated irrigation
- IoT Platform: Development platform berbasis LoRaWAN untuk long-range communication
- Data Analytics: Machine learning untuk prediction model optimal irrigation timing
- Field Testing: Implementasi di lahan jagung, kacang, dan hortikultura
- Farmer Training: Program pelatihan dan pendampingan petani
Tim Peneliti
Ketua Peneliti
Dr. Ir. Suryadi Wirawan, M.Agr.
Anggota Peneliti
Dr. Ratna Dewi, S.P., M.Si. - Soil Science Expert
Ir. Bambang Prasetyo, M.T. - IoT Engineer
Drs. Heru Santoso, M.Si. - Agronomist
Fitri Rahayu, S.Kom., M.T. - Data Scientist
Asisten Peneliti
Dr. Ahmad Fauzi, S.Kom. - IoT Specialist
Maya Sari, S.T. - Sensor Engineer
Rizky Pratama, M.T. - Data Analyst
Fitri Handayani, S.Kom. - Software Developer
Mahasiswa Terlibat
Andi Saputra - Thesis: Optimization of Sensor Placement in Agricultural Fields
Maya Lestari - Thesis: Machine Learning for Irrigation Scheduling
Rizki Fauzi - Thesis: Energy Harvesting for Agricultural IoT Sensors
Budi Hartono (TA: Mobile App Development)
Siti Aminah (TA: Dashboard Visualization)
Riko Pratama (TA: Sensor Calibration)
Kolaborasi
Mitra Pemerintah
Dr. Ir. Ratna Dewi, M.Si.
Penyedia dana hibah dan kebijakan dukungan teknologi pertanian
Mitra Industri
Dampak & Pencapaian
Pencapaian & Prestasi
- Sistem berhasil meningkatkan produktivitas jagung dari 4.5 ton/ha menjadi 6.2 ton/ha
- Penghematan penggunaan air irigasi mencapai 45%
- Best Innovation Award pada Agro Innovation Fair 2024
Dampak Sosial
Proyek ini memberikan dampak signifikan bagi petani lahan kering di NTT dan NTB. Dengan teknologi IoT, petani dapat memantau kondisi lahan secara real-time dan melakukan irigasi yang tepat waktu dan tepat jumlah. Hal ini tidak hanya meningkatkan hasil panen tetapi juga menghemat penggunaan air yang sangat terbatas di wilayah tersebut. Proyek ini juga membuka peluang ekonomi baru dengan meningkatkan pendapatan petani hingga 50%.
Dampak Ekonomi
Sistem IoT ini memiliki potensi komersialisasi dengan nilai pasar pertanian presisi global mencapai USD 10 miliar pada 2025. Di Indonesia dengan 7 juta hektar lahan kering, potensi pasar mencapai Rp 50 triliun. ROI untuk petani diperkirakan 6-8 bulan.
Dampak Kebijakan
Hasil penelitian ini berkontribusi pada pengembangan kebijakan pertanian digital dan smart farming di Indonesia. Sistem ini dapat menjadi acuan untuk implementasi teknologi 4.0 di sektor pertanian.
Progress & Milestone
Kegiatan Saat Ini
Aktivitas Saat Ini:
- Pengembangan aplikasi mobile untuk monitoring real-time
- Implementasi di 5 lahan tambahan di NTT
- Pengujian machine learning untuk prediksi cuaca lokal
- Pelatihan petani di 3 kabupaten
Langkah Selanjutnya
Langkah Selanjutnya:
- Scale-up ke 20 lahan di 5 kabupaten
- Integrasi dengan sistem pertanian digital pemerintah
- Pengembangan model bisnis untuk komersialisasi
- Replikasi ke lahan kering di provinsi lain