Transformasi Pertanian: Integrasi Teknologi Backscattering dan AI

Oleh: Muhammad Achirul Nanda, Departemen Teknik Pertanian dan Biosistem, Fakultas Teknologi Industri Pertanian, Universitas Padjadjaran

Sumber: Konsep teknologi backscattering pada buah. Gambar ini diperoleh dari Pham et al. (2024) dengan lisensi CC BY 4.0.

Seiring dengan meningkatnya kebutuhan pangan global, sektor pertanian menghadapi tantangan besar untuk meningkatkan produktivitas, mengurangi limbah, dan menjaga kualitas hasil panen. Teknologi inovatif seperti Laser Light Backscattering Imaging (LLBI) muncul sebagai solusi potensial untuk menjawab tantangan ini. LLBI adalah teknik nondestruktif yang memungkinkan analisis kualitas hasil panen secara cepat dan efisien. Dengan integrasi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI), teknologi ini dapat dioptimalkan untuk mendukung pertanian presisi, sebuah pendekatan modern yang mengandalkan data untuk pengambilan keputusan. Artikel ini akan membahas bagaimana integrasi LLBI dengan AI dapat mengubah wajah pertanian di masa depan, mulai dari cara kerja teknologi ini hingga manfaat dan potensi implementasinya secara luas.

Prinsip Kerja LLBI dan Peran AI

LLBI bekerja dengan memanfaatkan interaksi cahaya laser dengan jaringan internal suatu objek. Ketika sinar laser diarahkan ke permukaan produk pertanian seperti buah, sebagian cahaya akan tersebar kembali (backscattered) dan membentuk pola yang unik. Pola ini mencerminkan sifat fisik dan kimia dari produk, seperti kandungan air, gula, tekstur, dan bahkan tingkat kematangan. Karena interaksi ini, foton yang terhambur membawa informasi yang berguna terkait morfologi jaringan untuk mengukur kualitas produk. Hanya sebagian kecil sekitar 4–5% yang dipantulkan pada permukaan sampel (scattering Fresnel), dan sisanya menembus jaringan ketika cahaya laser berinteraksi dengan buah. Keunggulan LLBI terletak pada kemampuannya untuk memberikan hasil analisis secara cepat tanpa merusak produk. Misalnya, teknologi ini dapat digunakan untuk mendeteksi memar atau kerusakan internal pada buah sebelum terlihat oleh mata telanjang. Dalam penelitian yang dilakukan oleh Wu et al. (2020) pada buah apel, LLBI terbukti mampu mendeteksi cacat dengan akurasi mencapai 92,5%.

AI sebagai Pendukung Analisis Data LLBI

Teknologi LLBI menghasilkan data spektral yang sangat detail dan kaya informasi mengenai kondisi internal dan eksternal produk, seperti morfologi jaringan dan kualitas fisik. Namun, untuk menginterpretasikan pola-pola backscattering yang kompleks ini, dibutuhkan analisis yang lebih mendalam dan sering kali memerlukan proses manual yang memakan waktu dan sumber daya. Hal ini membuka peluang bagi AI untuk memainkan peran penting dalam meningkatkan efisiensi analisis data.

AI, khususnya melalui algoritma machine learning (ML) dan deep learning (DL), memungkinkan pengolahan data LLBI secara otomatis dan lebih cepat. Teknologi ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola-pola yang tidak terlihat oleh mata manusia, memprediksi kualitas produk, serta mengklasifikasikan objek berdasarkan berbagai parameter yang relevan, seperti tingkat kematangan, kekerasan, atau keberadaan cacat internal. Proses ini secara signifikan mengurangi ketergantungan pada analisis manual dan memungkinkan keputusan yang lebih cepat dan akurat.

Penelitian pada tandan buah kelapa sawit menunjukkan bahwa kombinasi LLBI dan AI meningkatkan akurasi deteksi kematangan hingga 85% (Ali et al. 2020). Menurut Belasque Junior et al. (2009), kesalahan deteksi akibat interpretasi subjektif bisa melebihi 30%. Penggunaan AI dalam analisis data LLBI tidak hanya meningkatkan akurasi, tetapi juga mempercepat proses pemrosesan data, sehingga lebih efisien dalam aplikasi industri pertanian dan pangan.

Sumber: Identifikasi kematangan pada kelapa sawit berbasis teknologi LLBI (Ali et al. 2020).

Manfaat Integrasi LLBI dan AI dalam Pertanian

Tantangan dan Peluang

Meskipun integrasi LLBI dan AI dalam pertanian menawarkan banyak manfaat, implementasinya masih menghadapi beberapa tantangan. Salah satunya adalah biaya awal yang tinggi. Perangkat LLBI dan infrastruktur AI memerlukan investasi yang cukup besar, yang bisa menjadi hambatan bagi petani kecil. Selain itu, ada kompleksitas operasional yang perlu diatasi, karena penggunaan teknologi ini memerlukan pelatihan khusus untuk memahami cara kerja perangkat dan cara menginterpretasi data yang dihasilkan. Tantangan lain adalah ketersediaan data, di mana algoritma AI membutuhkan data besar dan berkualitas untuk dapat dilatih, sementara data tersebut belum tersedia di banyak wilayah.

Namun, di balik tantangan tersebut, terdapat peluang besar untuk implementasi LLBI dan AI dalam sektor pertanian. Dukungan dari pemerintah dan sektor swasta melalui subsidi atau kolaborasi dapat mempercepat adopsi teknologi ini. Selain itu, pengembangan perangkat LLBI yang lebih portabel dan terjangkau dapat membuka akses bagi petani kecil, memungkinkan mereka untuk memanfaatkan teknologi ini dalam meningkatkan hasil pertanian mereka.