Lebih dari delapan juta hektar sawah terbentang di bumi Indonesia. Namun, potensi tersebut belum dapat menggenjot hasil panen padi yang dihasilkan. Pemerintah menghadapi sejumlah masalah untuk meningkatkan produktivitas hasil panen padi.
Pemerintah saat ini masih mengandalkan pengumpulan informasi terkait fase tumbuh padi dan ketersediaan beras nasional secara konvensional. Pengamatan berkala di lapangan dilakukan untuk memprediksi waktu panen padi. Selain tidak akurat, pengamatan konvensional tersebut juga memerlukan waktu yang lama.
Tertarik dengan permasalahan tersebut, Sidik Mulyono menggunakan metode baru untuk meningkatkan produktivitas hasil panen padi. Dalam disertasinya yang berjudul “Aplikasi Data Penginderaan Jauh untuk Deteksi Fase Tumbuh Padi dengan Metode Heuristik dan Prediksi Panen Padi dengan Pembelajaran Mesin”, ia memaparkan kegunaan teknologi penginderaan jauh untuk mengumpulkan informasi fase tumbuh padi. Doktor Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia tersebut berhasil mempertahankan disertasinya dan lulus pada Jumat (6/2/2015) lalu.
Menurut Sidik, teknologi penginderaan jauh adalah teknologi untuk mengumpulkan informasi tentang objek di permukaan bumi yang dilihat berdasarkan perekaman energi gelombang elektromagnetik yang terpantul dan terpancar dari objek. Teknologi ini menggunakan sensor yang dipasang pada wahana satelit di luar angkasa maupun wahana pesawat udara. Selain dapat mengumpulkan informasi dengan cepat, teknologi ini juga memungkinkan pemerolehan cakupan area yang jauh lebih luas. “Yang dilihat (oleh penginderaan jauh) adalah fenomenanya,” kata Sidik.
Dari hasil penelitiannya, Sidik menemukan bahwa pemanfaatan teknologi penginderaan jauh mampu memprediksi fase tumbuh tanaman padi. Data tersebut diperlukan untuk mengetahui waktu panen akan berlangsung. Dengan demikian, pemerintah dapat mengatur strategi agar penyaluran beras dapat tersistem secara nasional.
Lebih lanjut Sidik mengatakan, dengan menggunakan metode heuristik, teknologi penginderaan jauh dapat mendeteksi fase tumbuh padi untuk tiga kelas yang terdiri dari fase penggenangan dan penanaman, fase puncak, dan fase panen serta pascapanen. Selain itu, teknologi ini dapat mendeteksi fase tumbuh utama lainnya yang terdiri dari fase vegetatif, reproduktif, pematangan, panen dan pascapanen, serta fase penyimpanan lahan.
Teknologi yang dirancangnya ini dapat dikembangkan lagi dengan menggunakan resolusi temporal yang tinggi. Resolusi ini memungkinkan pendeteksian yang lebih luas seperti serangan hama dan penyakit pada padi, kekurangan nutrisi, dan cekaman air yang bermanfaat dalam menanggulangi kegagalan panen. Selain itu, pengembangan lebih lanjut juga memungkinkan teknologi ini mendeteksi tanaman pangan lainnya seperti jagung, kacang kedelai, kakao, kopi, teh, kelapa sawit. (KHN)
