Sistem AI Berbasis YOLO Dinilai Paling Layak untuk Sortir TBS Sawit
Industri kelapa sawit membutuhkan sistem penilaian tandan buah segar (TBS) yang lebih akurat dan objektif. Dalam artikel ilmiah terbaru yang terbit di Multitech Journal of Science and Technology Vol.3 No.2 Tahun 2026, Loso Judijanto dari IPOSS Jakarta menyimpulkan bahwa sistem kecerdasan buatan berbasis computer vision dan model YOLO menjadi solusi paling layak secara teknis dan ekonomi untuk grading TBS sawit. Studi ini penting karena kualitas TBS secara langsung menentukan tingkat ekstraksi minyak (oil extraction rate/OER), yang berdampak pada pendapatan petani dan pabrik.
Artikel berjudul “Developing Feasible Intelligent Systems for Oil Palm Fresh Fruit Bunch Grading: A Review of Technological, Economic, and Social Dimensions” tersebut merupakan tinjauan literatur kualitatif atas 78 studi ilmiah yang dipublikasikan sepanjang 2020–2025. Judijanto menilai, tekanan efisiensi, kelangkaan tenaga kerja, serta tuntutan sertifikasi keberlanjutan membuat sistem grading manual semakin tidak memadai.
Masalah Besar pada Grading Manual
Selama ini, penilaian kematangan TBS dilakukan secara visual oleh grader di lapangan. Standar warna dan jumlah brondolan memang sudah ditetapkan lembaga riset sawit, tetapi praktiknya sangat bergantung pada subjektivitas manusia.
Hasil berbagai studi menunjukkan:
- Perbedaan penilaian antar-grader bisa mencapai 15–35 persen.
- Salah klasifikasi buah mentah atau lewat matang dapat menurunkan OER sebesar 2–5 persen per siklus panen.
- Pabrik berkapasitas 100 ton per hari berpotensi kehilangan pendapatan hingga USD 50.000–100.000 per tahun akibat kesalahan grading.
Selain kerugian ekonomi, sistem manual juga menimbulkan konflik antara petani dan pabrik karena tidak adanya bukti objektif. Bagi petani kecil, posisi tawar menjadi lemah ketika hasil panennya diturunkan kualitasnya tanpa mekanisme verifikasi berbasis data.
YOLO dan Computer Vision Tampil Unggul
Dari 78 penelitian yang dianalisis, Judijanto menemukan bahwa sistem berbasis citra RGB dan deep learning, terutama varian YOLO (You Only Look Once), menunjukkan kombinasi terbaik antara akurasi, biaya, dan kemudahan implementasi.
Beberapa capaian teknis yang dirangkum dalam studi tersebut antara lain:
- YOLOv4 mencapai akurasi hingga 96,7% dalam kondisi cahaya terang.
- YOLOv8 mencatat precision 96,5% dan recall 95%.
- YOLO12s mampu memproses gambar dalam 4,7 milidetik dengan mAP@50 sebesar 97,8%.
- Model ringan dapat dijalankan di perangkat edge atau bahkan smartphone.
Menurut Judijanto, sistem ini cukup menggunakan kamera komersial dan prosesor edge dengan investasi sekitar USD 3.000–6.000 per titik pemeriksaan. Dengan peningkatan OER 2–3 persen, periode pengembalian modal (payback period) diperkirakan hanya 18–24 bulan untuk perkebunan skala menengah.
Sebaliknya, teknologi hyperspectral imaging memang menawarkan akurasi 93–95 persen dalam memprediksi kandungan minyak, tetapi memerlukan investasi di atas USD 50.000 serta komputasi tinggi. Sistem ini dinilai lebih cocok untuk riset dan kalibrasi, bukan implementasi massal di lapangan.
Tantangan Bukan di Teknologi, tapi Akses
Salah satu temuan penting penelitian ini adalah bahwa hambatan utama adopsi bukan terletak pada kecanggihan teknologi, melainkan pada faktor sosial dan kelembagaan.
Petani kecil—yang menguasai lebih dari 40 persen lahan sawit di Indonesia dan Malaysia—menghadapi kendala:
- Modal terbatas
- Minim pelatihan teknis
- Lemahnya dukungan kelembagaan
- Akses kredit yang rendah
Judijanto menegaskan bahwa model koperasi menjadi solusi paling realistis. Dalam skema ini, sistem grading AI ditempatkan di titik pengumpulan bersama. Biaya investasi USD 10.000–20.000 dapat dibagi ke 20–40 anggota, sehingga beban per petani turun menjadi sekitar USD 250–500.
Selain itu, aplikasi smartphone berbasis YOLO ringan dapat membantu petani melakukan pengecekan awal tingkat kematangan saat panen, meski akurasinya sedikit lebih rendah (76–85%).
Dampak terhadap Keberlanjutan dan Sertifikasi
Sistem grading berbasis AI juga mendukung tuntutan sertifikasi seperti Roundtable on Sustainable Palm Oil (RSPO) dan Indonesian Sustainable Palm Oil (ISPO), yang mensyaratkan dokumentasi mutu dan keterlacakan.
Dengan sistem digital:
- Hasil grading terdokumentasi otomatis
- Konflik harga dapat ditekan
- Audit sertifikasi menjadi lebih transparan
- Potensi premium harga 8–12 persen lebih mudah dicapai
Namun, studi ini juga mengingatkan risiko ketimpangan. Perusahaan besar lebih cepat mengadopsi teknologi, sementara petani kecil membutuhkan subsidi, pelatihan, dan dukungan regulasi agar tidak tertinggal.
Rekomendasi Kebijakan
Judijanto mengusulkan strategi bertingkat:
- Perkebunan besar: integrasi sistem YOLO di lapangan dan pabrik, dikombinasikan dengan kalibrasi hyperspectral untuk peningkatan model.
- Perkebunan menengah: sistem RGB terpusat dengan dukungan IoT.
- Petani kecil: model koperasi dan aplikasi smartphone berbasis AI.
Ia juga mendorong pemerintah menyediakan subsidi 30–50 persen untuk investasi awal serta menyusun standar resmi agar hasil grading AI diakui setara dengan grader manusia.
Profil Penulis
Loso Judijanto adalah peneliti dari IPOSS Jakarta yang menekuni bidang sistem cerdas, transformasi digital pertanian, dan analisis kelayakan teknologi. Ia aktif menulis tentang integrasi kecerdasan buatan dalam sektor agribisnis dan penguatan kelembagaan petani kecil.
Sumber Penelitian
Judijanto, L. (2026). Developing Feasible Intelligent Systems for Oil Palm Fresh Fruit Bunch Grading: A Review of Technological, Economic, and Social Dimensions. Multitech Journal of Science and Technology (MJST), Vol.3 No.2, 133–158.
DOI: https://doi.org/10.59890/mjst.v3i2.162
URL Resmi : https://slamultitechpublisher.my.id/index.php/mjst/index
.png)
0 Komentar