Tim peneliti dari program studi Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak (TRPL), Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada (UGM) kembali menghadirkan inovasi teknologi terapan, kali ini menyasar sektor pertanian. Tim yang dipimpin oleh Dr.Eng. Ganjar Alfian, S.T., M.Eng., bersama dosen anggota Yuris Mulya Saputra, S.T., M.Sc., Ph.D., serta melibatkan mahasiswa Muhammad Qois Huzyan Octava, Ninis Dyah Yulianingsih, Ananda Dwi Rahmawati, dan Farhan Akmal Shaleh, berhasil merancang bangun Sistem Pemantauan Smart Farm.
Penelitian ini mengusulkan integrasi teknologi Internet of Things (IoT) dan Machine Learning untuk menjawab tantangan efisiensi dalam pengelolaan lahan pertanian. Teknologi ini dirancang untuk membantu petani memantau kondisi lingkungan secara real-time, akurat, dan dapat dilakukan dari jarak jauh.
Sistem Smart Farm yang dikembangkan memanfaatkan serangkaian sensor canggih berbasis IoT. Sensor-sensor ini ditempatkan di area pertanian untuk mengumpulkan berbagai parameter vital lingkungan secara terus-menerus. Parameter yang dipantau meliputi suhu, kelembapan udara, intensitas cahaya, kadar CO2, tekanan udara, deteksi gas, hingga curah hujan.
Data yang direkam oleh sensor kemudian ditransmisikan dan ditampilkan melalui aplikasi berbasis web. Antarmuka ini dirancang untuk memudahkan petani dalam melakukan pengawasan tanpa harus selalu berada di lokasi lahan secara fisik.
Salah satu keunggulan utama dari sistem ini adalah penerapan algoritma Machine Learning pada tahap pemrosesan data. Sebelum data ditampilkan, sistem melakukan pemrosesan awal untuk mendeteksi outlier (data pencilan atau anomali). Fitur cerdas ini memastikan bahwa informasi yang diterima oleh petani adalah data yang valid dan bersih dari kesalahan pembacaan sensor, sehingga keputusan yang diambil dalam pengelolaan lahan menjadi lebih tepat.
Melalui inovasi ini, tim peneliti berharap dapat memberdayakan petani dengan teknologi digital. Kemampuan untuk mengawasi keadaan lingkungan sekitar pertanian secara kontinyu dan remote diharapkan dapat meningkatkan produktivitas panen serta meminimalisir risiko kegagalan akibat perubahan cuaca atau kondisi lingkungan yang tidak terpantau.
Melengkapi dampak strategis tersebut, keterlibatan aktif mahasiswa dalam pengembangan teknologi presisi ini menegaskan komitmen institusi terhadap SDG 4 (Quality Education). Melalui pembelajaran berbasis riset, mahasiswa ditempa untuk menciptakan solusi konkret bagi masalah riil di masyarakat. Dengan demikian, integrasi antara pendidikan berkualitas, inovasi infrastruktur (SDG 9), dan pertanian berkelanjutan (SDG 2) ini diharapkan mampu memicu regenerasi petani modern yang siap menjaga kedaulatan pangan nasional.
