BOGOR – Guru Besar Tetap Fakultas Teknologi Pertanian IPB University, Prof. Dr. Ir. Chusnul Arif, S.TP, M.Si mengembangkan berbagai teknik irigasi presisi yang lebih efisien dan tepat guna dengan berfokus pada optimalisasi penggunaan air irigasi berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence – AI).
Prof Chusnul bersama koleganya memainkan peran irigasi sebagai kunci krusial dalam pengelolaan sumber daya air, untuk pertanian berkelanjutan demi peningkatkan produktivitas lahan dan efisiensi penggunaan air, dengan mengurangi emisi gas rumah kaca.
Menurut dosen tetap di Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan IPB University ini, irigasi presisi merupakan metode yang tepat dalam mengoptimalkan distribusi air.
“Teknik ini dapat mengurangi pemborosan, serta meningkatkan respons positif tanaman terhadap kondisi lingkungan. Inovasi ini menjadi bagian dari strategi komprehensif dalam mendukung ketahanan dan kedaulatan pangan nasional, terutama di tengah tantangan perubahan iklim dan semakin meningkatnya kompetisi penggunaan sumber daya air,” kata Prof Chusnul Kamis, 20 Pebruari 2025 kepada wartawan.
Penerima Satya Lancana Karya Satya X tahun 2017 dari Presiden RI, Joko Widodo ini mengatakan, program yang bagus, harus berkelanjutan dengan menyiapkan sumber daya manusia yang handal.
“Presiden sudah bangun bendungan dan waduk di NTT. Tinggal menjaga demi keberlanjutan. Semua komponen harus terlibat, agar terus berjalan program yang baik bagi rakyat. Ini bukan tanggung jawab pemerintah pusat dan daerah tapi tanggung jawab semua,” ujarnya.
Dalam pengembangan teknik irigasi presisi, tantangan utama adalah kompleksitas hubungan antara faktor air, tanaman dan lingkungan.
Seiring kemajuan teknologi, AI (artificial intelligence) dengan berbagai keunggulannya menjadi komponen utama dalam mengintegrasikan berbagai parameter air, lingkungan, dan tanaman melalui pendekatan 3i: identifikasi, optimasi, dan kendali.
Menurut lulusan S3 dari Universitas of Tokyo ini, model Artificial Neural Networks (ANN) telah terbukti efektif dalam tahap identifikasi dengan kemampuannya untuk menganalisis dan memprediksi berbagai permasalahan dalam sistem irigasi dan fertigasi, seperti pendugaan kualitas buah, tingkat emisi gas rumah kaca, serta produktivitas lahan.
Di sisi lain, Genetic Algorithms (GA) merupakan bagian AI yang berfungsi sebagai metode optimasi yang memungkinkan pemilihan kombinasi terbaik sistem irigasi presisi guna meningkatkan produktivitas lahan, efisiensi penggunaan air serta menjaga kelestarian lingkungan.
Implementasi teknik irigasi presisi berbasis AI ini telah dilaksanakan khususnya di Nusa Tenggara Timur (NTT) yang dikenal daerah kering dengan curah hujan tahunan rendah.
Dalam implementasi ini, teknik irigasi presisi dikombinasikan dengan budidaya padi alternatif yang dikenal sebagai System of Rice Intensification (SRI). Sistem budidaya padi SRI dikenal sistem budidaya padi yang hemat air dan ramah lingkungan.
Terbukti teknik irigasi presisi ini mampu menghemat air dan dapat meningkatkan produktivitas secara signifikan.
Tercatat, teknik ini mampu meningkatkan hasil panen padi dari 5.5 ton/ha menjadi 6.4 ton/ha di Kab. Kupang dan dari 9.94 ton/ha menjadi 10.72 ton/ha di Sumba Timur.
Tantangan utama dalam pengembangan teknik irigasi presisi adalah infrastruktur pertanian, biaya dan keterbatasan lahan. Oleh sebab itu, teknik irigasi presisi dan tepat guna juga dikembangkan berdasarkan prinsip pemberian air sesuai kebutuhan tanaman.
Teknologi Fertigator Otomatis Nirdaya (FONi) dan Pocket Fertigator merupakan dua teknik irigasi tepat guna yang dikembangan dengan berbagai keunggulan, karena bekerja otomatis tanpa daya listrik, hemat air dengan efisiensi mendekati 100 persen, material lokal dan mudah instalasi serta desain dapat dimodifikasi dengan mudah sesuai ketersediaan lahan.
“FONi telah diterapkan di berbagai daerah diantaranya Malino, Sulawesi Selatan dan terbukti mampu meningkatkan efisiensi penggunaan air secara signifikan,” tegasnya. *
Ket foto, Guru Besar Tetap
Fakultas Teknologi Pertanian
IPB University, Prof. Dr. Ir. Chusnul Arif, S.TP, M.Si
Komentar