Machine Learning Prediksi Kesuburan Tanah dengan Akurasi 92 Persen, Bantu Petani Gunakan Pupuk Lebih Tepat
Kemajuan teknologi kecerdasan buatan kini mulai membantu petani menentukan kesuburan tanah secara lebih cepat dan akurat. Penelitian yang dipimpin Madumere Smart Onyemaechi dari Alvan Ikoku Federal University of Education, Nigeria, bersama John Peter Uzoma, Ugo Chima, Bob Chile-Agada, Ihim Kingsley, dan Odoemene O. Ijeoma menunjukkan bahwa model machine learning mampu memprediksi tingkat kesuburan tanah dengan akurasi hingga 92 persen.
Studi ini dipublikasikan pada tahun 2026 dalam International Journal of Sustainable Social Science (IJSSS). Para peneliti menilai pendekatan berbasis kecerdasan buatan dapat membantu petani membuat keputusan yang lebih tepat mengenai penggunaan pupuk, sehingga meningkatkan produktivitas pertanian sekaligus mengurangi dampak lingkungan.
Tantangan Penilaian Kesuburan Tanah
Kesuburan tanah merupakan faktor utama dalam menentukan keberhasilan produksi pertanian. Di banyak negara agraris seperti Nigeria, kondisi tanah yang berbeda-beda membuat petani sering menghadapi kesulitan menentukan kebutuhan nutrisi tanaman secara tepat.
Metode konvensional untuk menilai kesuburan tanah biasanya membutuhkan pengujian laboratorium yang memakan waktu, biaya, dan tenaga. Akibatnya, banyak petani menggunakan pupuk secara berlebihan atau justru terlalu sedikit.
Penggunaan pupuk yang tidak tepat dapat menyebabkan dua masalah sekaligus: penurunan hasil panen dan kerusakan lingkungan, seperti pencemaran tanah dan air.
“Kebutuhan akan metode yang lebih cepat dan akurat untuk memprediksi kesuburan tanah semakin penting dalam praktik pertanian modern,” tulis Onyemaechi dan tim peneliti dari Alvan Ikoku Federal University of Education.
Machine Learning untuk Memprediksi Kesuburan Tanah
Untuk mengatasi masalah tersebut, tim peneliti mengembangkan model prediksi kesuburan tanah berbasis machine learning. Teknologi ini memungkinkan komputer mempelajari pola dari data yang tersedia dan kemudian membuat prediksi secara otomatis.
Penelitian ini menggunakan empat parameter utama yang biasanya menjadi indikator kesuburan tanah, yaitu:
-pH tanah
-Kadar nitrogen (N)
-Kadar fosfor (P)
-Kadar kalium (K)
Keempat parameter tersebut merupakan unsur penting dalam pertumbuhan tanaman. Dengan menganalisis kombinasi nilai-nilai ini, sistem dapat memperkirakan apakah tanah memiliki tingkat kesuburan tinggi, sedang, atau rendah.
Data Tanah dari Lima Wilayah Pertanian Nigeria
Para peneliti mengumpulkan sampel tanah dari lima wilayah pertanian utama di Nigeria, yaitu:
-Lagos
-Oyo
-Kano
-Kaduna
-Abuja
Setiap sampel dianalisis berdasarkan nilai pH dan kandungan unsur hara N, P, dan K. Data ini kemudian digunakan untuk melatih beberapa model machine learning.
Dataset penelitian dibagi menjadi dua bagian:
-70 persen data digunakan untuk melatih model
-30 persen data digunakan untuk menguji akurasi prediksi
Pendekatan ini umum digunakan dalam penelitian kecerdasan buatan untuk memastikan model dapat bekerja secara konsisten pada data baru.
Tiga Algoritma Dibandingkan
Penelitian ini menguji tiga algoritma machine learning populer dalam analisis data pertanian:
-Random Forest
-Support Vector Machine (SVM)
-Neural Networks
Ketiga model tersebut dilatih menggunakan dataset tanah dari berbagai wilayah Nigeria. Setelah proses pelatihan selesai, para peneliti mengukur kinerja masing-masing algoritma menggunakan beberapa indikator evaluasi seperti akurasi, presisi, dan recall.
Random Forest Menjadi Model Terbaik
Hasil penelitian menunjukkan perbedaan kinerja yang cukup signifikan di antara ketiga algoritma tersebut.
Tingkat akurasi prediksi yang diperoleh adalah:
-Random Forest: 92%
-Neural Networks: 88%
-Support Vector Machine: 85%
Model Random Forest terbukti menjadi algoritma paling efektif dalam memprediksi kesuburan tanah berdasarkan parameter pH, nitrogen, fosfor, dan kalium.
Menurut Onyemaechi dan timnya, Random Forest mampu mengidentifikasi pola kompleks dalam data tanah dengan lebih baik dibandingkan algoritma lainnya.
“Model Random Forest menunjukkan tingkat akurasi tertinggi dalam memprediksi kesuburan tanah pada dataset Nigeria,” tulis para peneliti.
Mendukung Pertanian Berbasis Data
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa machine learning dapat menjadi alat penting dalam pengembangan precision agriculture atau pertanian presisi.
Pertanian presisi merupakan pendekatan modern yang menggunakan data dan teknologi digital untuk mengoptimalkan pengelolaan lahan pertanian. Dengan metode ini, petani dapat mengambil keputusan yang lebih tepat terkait:
-jenis pupuk yang dibutuhkan
-jumlah pupuk yang harus digunakan
-waktu aplikasi pupuk yang optimal
Jika diterapkan secara luas, sistem prediksi kesuburan tanah berbasis machine learning dapat memberikan beberapa manfaat utama:
1. Meningkatkan hasil panen
Petani dapat menyesuaikan nutrisi tanah dengan kebutuhan tanaman secara lebih tepat.
2. Mengurangi biaya produksi
Penggunaan pupuk menjadi lebih efisien karena tidak terjadi pemborosan.
3. Melindungi lingkungan
Aplikasi pupuk yang tepat membantu mengurangi pencemaran tanah dan air.
4. Mendukung pertanian berkelanjutan
Teknologi digital membantu pengelolaan sumber daya alam secara lebih bijak.
Dalam konteks negara berkembang yang memiliki sektor pertanian besar seperti Nigeria, pendekatan ini berpotensi meningkatkan ketahanan pangan sekaligus mendukung pembangunan ekonomi pedesaan.
Potensi Pengembangan Teknologi Pertanian
Para peneliti menekankan bahwa penelitian ini masih memiliki keterbatasan, terutama dalam jumlah dan variasi data tanah yang digunakan.
Mereka merekomendasikan penelitian lanjutan yang melibatkan lebih banyak wilayah pertanian serta parameter tanah tambahan, seperti kandungan bahan organik, kelembapan tanah, atau struktur tanah.
Pengembangan lebih lanjut juga dapat mengarah pada pembuatan aplikasi digital atau sistem rekomendasi pupuk otomatis yang dapat digunakan langsung oleh petani melalui perangkat mobile.
Dengan integrasi teknologi ini, sistem prediksi kesuburan tanah tidak hanya menjadi alat penelitian, tetapi juga solusi praktis bagi sektor pertanian.
Profil Penulis Penelitian
Madumere Smart Onyemaechi adalah akademisi dan peneliti di Alvan Ikoku Federal University of Education, Nigeria yang berfokus pada pemanfaatan teknologi digital dan machine learning dalam bidang pertanian berkelanjutan.
Penelitian ini juga melibatkan beberapa rekan peneliti dari universitas yang sama, yaitu:
-John Peter Uzoma
-Ugo Chima
-Bob Chile-Agada
-Ihim Kingsley
-Odoemene O. Ijeoma
Tim peneliti ini memiliki minat riset pada penerapan kecerdasan buatan, analisis data pertanian, dan pengembangan teknologi untuk mendukung sistem pertanian yang lebih efisien dan berkelanjutan.
Sumber Penelitian
Onyemaechi, Madumere Smart; Uzoma, John Peter; Chima, Ugo; Agada, Bob Chile; Kingsley, Ihim; Ijeoma, Odoemene O. (2026).
“Machine Learning Based Soil Fertility Prediction.”
International Journal of Sustainable Social Science (IJSSS), Vol. 4, No. 1, halaman 63–66.
DOI: https://doi.org/10.59890/ijsss.v4i1.179
URL: https://aprmultitechpublisher.my.id/index.php/ijsss/index
0 Komentar