Hasil penelitian menjadi penting karena sektor pertanian masih menjadi pengguna air tawar terbesar di dunia. Di wilayah tropis, perubahan pola curah hujan, suhu, dan kelembapan sering kali membuat metode irigasi konvensional menjadi kurang efisien. Kondisi tersebut menyebabkan pemborosan air, penggunaan energi yang tinggi, serta menurunkan efektivitas produksi pertanian.
Para peneliti menilai bahwa penerapan teknologi digital dapat menjadi solusi untuk mendukung pertanian yang lebih berkelanjutan. Dengan memanfaatkan sensor yang bekerja secara real time serta kecerdasan buatan yang mampu menganalisis data lingkungan, sistem irigasi dapat memberikan air sesuai kebutuhan tanaman tanpa bergantung pada jadwal penyiraman tetap.
Dalam penelitian ini, tim peneliti melakukan eksperimen kuantitatif selama 60 hari pada 24 petak lahan hortikultura di lingkungan pertanian tropis. Sebanyak 12 petak menggunakan metode irigasi konvensional, sedangkan 12 petak lainnya menerapkan sistem irigasi presisi berbasis AI dan IoT.
Berbagai sensor dipasang untuk memantau kondisi lahan secara terus-menerus. Sensor tersebut mengukur kelembapan tanah, suhu udara, kelembapan udara, aliran air, hingga konsumsi energi listrik. Seluruh data dikirim ke sistem berbasis cloud dan dianalisis menggunakan model machine learning yang secara otomatis menentukan kapan irigasi harus dilakukan serta berapa banyak air yang perlu diberikan kepada tanaman.
Pendekatan ini memungkinkan sistem beradaptasi terhadap kondisi lingkungan yang selalu berubah. Ketika kelembapan tanah masih berada pada tingkat optimal, sistem tidak akan mengaktifkan pompa air sehingga penggunaan air dan listrik menjadi lebih efisien.
Hasil penelitian menunjukkan peningkatan kinerja yang cukup mencolok dibandingkan metode irigasi konvensional.
Beberapa temuan utama penelitian meliputi:
- Konsumsi air turun 31,4 persen dibandingkan sistem irigasi biasa.
- Penggunaan energi listrik berkurang 22,7 persen karena pompa hanya bekerja ketika benar-benar dibutuhkan.
- Kelembapan tanah menjadi lebih stabil, sehingga tanaman memperoleh suplai air yang lebih konsisten.
- Produktivitas tanaman meningkat 14,2 persen, menunjukkan bahwa efisiensi penggunaan sumber daya tidak mengurangi hasil panen, bahkan meningkatkannya.
Analisis statistik menggunakan Independent Samples t-test memperlihatkan seluruh perbedaan tersebut bersifat signifikan secara statistik. Artinya, peningkatan efisiensi yang diperoleh bukan sekadar kebetulan, melainkan merupakan dampak langsung dari penerapan teknologi AI dan IoT dalam sistem irigasi.
Menurut tim peneliti, kemampuan AI dalam mengolah data dari sensor memungkinkan sistem membuat keputusan secara otomatis berdasarkan kondisi lapangan yang sebenarnya. Berbeda dengan metode konvensional yang menggunakan jadwal penyiraman tetap, sistem AI mampu menyesuaikan volume air sesuai kebutuhan tanaman setiap saat.
Selain menghemat air, penelitian juga menemukan bahwa efisiensi energi menjadi salah satu keunggulan utama sistem ini. Pengoperasian pompa air yang lebih singkat membuat konsumsi listrik menurun tanpa mengurangi kualitas irigasi. Temuan tersebut memberikan nilai tambah karena biaya operasional pertanian, khususnya yang menggunakan pompa listrik, dapat ditekan secara signifikan.
Stabilitas kelembapan tanah juga menjadi faktor penting dalam peningkatan produktivitas tanaman. Tanaman memperoleh pasokan air yang lebih merata sehingga akar dapat berkembang lebih baik, penyerapan unsur hara menjadi lebih optimal, dan proses fotosintesis berlangsung lebih efektif.
Hermantoro dan rekan-rekannya menjelaskan bahwa integrasi AI dan IoT menghadirkan sistem pertanian yang mampu merespons perubahan lingkungan secara dinamis. Pendekatan ini dinilai lebih sesuai diterapkan di wilayah tropis yang memiliki variasi cuaca tinggi dibandingkan sistem irigasi konvensional yang masih mengandalkan jadwal penyiraman tetap.
Secara praktis, hasil penelitian memberikan gambaran bahwa digitalisasi pertanian bukan hanya meningkatkan efisiensi teknis, tetapi juga mendukung keberlanjutan sektor pertanian. Pengurangan konsumsi air dan energi berpotensi menurunkan biaya produksi, sementara peningkatan hasil panen dapat memperkuat ketahanan pangan di masa mendatang.
Bagi pemerintah dan pembuat kebijakan, penelitian ini menjadi bukti bahwa investasi pada infrastruktur pertanian digital dapat memberikan manfaat ekonomi sekaligus lingkungan. Dukungan terhadap pengembangan sensor, jaringan komunikasi, pelatihan petani, dan adopsi teknologi AI diperkirakan akan mempercepat transformasi menuju pertanian modern yang lebih efisien.
Para peneliti juga merekomendasikan agar penelitian berikutnya melibatkan area pertanian yang lebih luas, berbagai jenis tanaman, serta periode pengamatan yang lebih panjang. Penambahan variabel seperti prakiraan cuaca, radiasi matahari, dan manajemen nutrisi juga dinilai dapat meningkatkan akurasi sistem irigasi cerdas pada masa depan.
Profil Penulis
Hermantoro merupakan akademisi dan peneliti dari INSTIPER Yogyakarta yang memiliki fokus kajian pada pertanian presisi, teknologi digital pertanian, serta penerapan Artificial Intelligence dan Internet of Things dalam pengelolaan sumber daya pertanian.
Rengga Arnalis Renjani adalah peneliti dari INSTIPER Yogyakarta dengan bidang penelitian meliputi smart agriculture, sistem sensor pertanian, serta pemanfaatan teknologi digital untuk meningkatkan efisiensi budidaya.
Gani Supriyanto merupakan peneliti dari INSTIPER Yogyakarta yang menaruh perhatian pada inovasi teknologi pertanian, efisiensi energi, dan pengembangan sistem pertanian berkelanjutan berbasis teknologi cerdas.
Sumber Penelitian
Hermantoro, Rengga Arnalis Renjani, & Gani Supriyanto. (2026). Artificial Intelligence and IoT-Based Precision Irrigation for Energy-Efficient Tropical Agriculture. International Journal of Management and Business Intelligence (IJBMI), Vol. 4 No. 3, hlm. 685–698.
0 Komentar