Digital Twin untuk Prediksi Hasil Tanaman dan Rekomendasi Pemupukan

DESKRIPSI Pemanfaatan teknologi digital di sektor pertanian berkembang pesat, salah satunya melalui penerapan Digital Twin—replika digital dari kondisi nyata tanaman, lahan, dan lingkungan yang diperbarui secara real-time. Teknologi ini memungkinkan analisis mendalam terhadap pertumbuhan tanaman, prediksi hasil panen, serta rekomendasi pemupukan yang lebih tepat dan efisien. Dengan mengintegrasikan data sensor lapangan, citra drone, informasi cuaca, dan model pertumbuhan tanaman, Digital Twin mampu membantu petani maupun analis agronomi membuat keputusan berbasis data. Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman menyeluruh mengenai konsep, pembangunan, dan pemanfaatan Digital Twin dalam meningkatkan produktivitas pertanian secara berkelanjutan. TUJUAN Setelah mengikuti pelatihan di cakra biwa consultant ini, peserta diharapkan mampu:

1. Memahami konsep dasar Digital Twin dan penerapannya dalam sektor pertanian.
2. Menguasai teknik pengumpulan data lapangan untuk membangun model Digital Twin.
3. Mampu menggunakan Digital Twin untuk memprediksi hasil tanaman secara akurat.
4. Mampu menghasilkan rekomendasi pemupukan berbasis data dan kondisi aktual tanaman.
5. Mengetahui integrasi antara sensor IoT, drone, citra satelit, dan model pertumbuhan tanaman.
6. Meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan dalam pengelolaan lahan dan nutrisi tanaman.
7. Mendorong efisiensi penggunaan pupuk dan peningkatan produktivitas pertanian secara presisi

MATERI

1. Konsep Dasar Digital Twin dalam Pertanian
   • Definisi dan prinsip kerja Digital Twin
   • Perbandingan dengan pertanian tradisional dan pertanian presisi
   • Keuntungan dan peluang penerapan
2. Data untuk Pembangunan Model Digital Twin
   • Data agroklimat (suhu, curah hujan, intensitas cahaya)
   • Data sensor IoT (kelembaban tanah, pH, EC, suhu tanah)
   • Citra drone dan satelit
   • Data historis pertumbuhan tanaman
3. Model Pertumbuhan Tanaman (Crop Growth Model)
   • Model fenologi tanaman
   • Parameter pertumbuhan (LAI, biomassa, NDVI, EVI)
   • Simulasi pertumbuhan tanaman secara digital
4. Pembuatan Digital Twin Lahan Pertanian
   • Integrasi data real-time
   • Rekonstruksi digital lahan dan tanaman
   • Visualisasi dalam dashboard digital
5. Prediksi Hasil Tanaman Menggunakan Digital Twin
   • Analisis kesehatan tanaman
   • Deteksi dini kekurangan nutrisi atau stres tanaman
   • Perhitungan prediksi hasil (yield prediction)
6. Rekomendasi Pemupukan Berbasis Digital Twin
   • Analisis kebutuhan hara tanaman
   • Algoritma pemupukan presisi
   • Penyesuaian dosis berdasarkan kondisi real-time
   • Optimasi efisiensi penggunaan pupuk
7. Integrasi IoT, Drone, dan AI dalam Digital Twin
   • Struktur sistem sensor dan pengiriman data
   • Pemrosesan citra drone dan satelit
   • Machine learning untuk prediksi dan rekomendasi
8. Pengelolaan Lahan Berbasis Digital
   • Pembuatan zonasi lahan
   • Estimasi kebutuhan air, pupuk, dan pestisida
   • Deteksi anomali dan peringatan dini
9. Studi Kasus Implementasi Digital Twin dalam Pertanian
   • Contoh keberhasilan internasional dan lokal
   • Analisis hasil dan pengambilan keputusan
10. Workshop / Simulasi Digital Twin
    • Latihan input data sensor dan citra
    • Simulasi prediksi hasil
    • Penyusunan rekomendasi pemupukan

TRAINING METHOD Presentation Discussion Case Study Evaluation   FACILITIES Training Kit Handout Certificate Lunch + 2x Coffee Break Souvenir