Implementasi AI & Machine Learning dalam Monitoring Tanaman

DESKRIPSI

Perkembangan teknologi digital telah membawa perubahan signifikan di sektor pertanian, khususnya dalam proses monitoring tanaman. Penggunaan Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) memungkinkan petani, teknisi lapang, serta pengelola agribisnis untuk mengidentifikasi kondisi tanaman secara real-time, memprediksi penyakit, menganalisis kebutuhan nutrisi, hingga mengoptimalkan produktivitas lahan. Melihat kebutuhan industri pertanian yang terus berkembang menuju sistem berbasis data, PT Cakra Biwa Consultant sebagai pelaksana pelatihan menghadirkan program Implementasi AI & Machine Learning dalam Monitoring Tanaman. Pelatihan ini dirancang untuk meningkatkan kemampuan peserta dalam memahami konsep, teknologi, serta penerapan AI/ML pada berbagai sistem monitoring pertanian modern.

TUJUAN

Setelah mengikuti pelatihan di PT Cakra Biwa Consultant ini, peserta diharapkan mampu:

1. Memahami konsep dasar AI dan Machine Learning dalam konteks pertanian.
2. Mengidentifikasi teknologi pendukung (sensor, drone, citra satelit, kamera, IoT).
3. Menganalisis data tanaman menggunakan pendekatan AI dan ML.
4. Melakukan klasifikasi penyakit tanaman menggunakan model Machine Learning.
5. Menerapkan model prediksi kebutuhan penyiraman, pupuk, dan risiko serangan OPT.
6. Mengintegrasikan AI/ML dengan sistem monitoring lahan secara digital.
7. Menerapkan strategi implementasi AI di lingkungan pertanian masing-masing.
8. Mengembangkan rencana implementasi teknologi berbasis data untuk optimalisasi produksi.

MATERI

1. Dasar-Dasar AI & Machine Learning
   • Pengertian AI, ML, Deep Learning, dan Data Science
   • Peran AI dalam pertanian modern
   • Jenis model ML yang digunakan di sektor pertanian
2. Sistem Monitoring Tanaman Berbasis Teknologi
   • Penggunaan IoT untuk Monitoring Kelembapan, pH, Suhu & Nutrisi Tanah
   • Penggunaan drone dan citra udara
   • Pemanfaatan citra satelit (NDVI, EVI, dan indeks vegetasi lainnya)
   • Teknologi Kamera & Sensor untuk deteksi dini masalah tanaman
3. Pengolahan Data Tanaman
   • Teknik pengumpulan data (data lapang, sensor, citra)
   • Data cleaning & data preprocessing
   • Analisis data lingkungan dan pertumbuhan tanaman
4. Penerapan Machine Learning
   • Klasifikasi hama & penyakit dari gambar daun
   • Prediksi kebutuhan irigasi
   • Model prediksi pemupukan dan nutrisi tanaman
   • Identifikasi stres tanaman menggunakan image processing
5. Studi Kasus & Praktik
   • Membuat model klasifikasi penyakit dengan dataset tanaman
   • Latihan menggunakan platform AI pertanian (contoh: TensorFlow, Teachable Machine, dll.)
   • Penggunaan dashboard monitoring (IoT dashboard, GIS, atau aplikasi agritech)
   • Simulasi integrasi AI dengan sistem farm management
6. Perancangan Implementasi AI di Lahan Peserta
   • Menentukan kebutuhan teknologi
   • Menyusun roadmap digitalisasi pertanian
   • Estimasi biaya dan perangkat pendukung
   • Rencana penerapan dan evaluasi sistem monitoring
7. Evaluasi & Rekomendasi Implementasi
   • Analisis hasil praktik lapangan
   • Rekomendasi teknis dari PT Cakra Biwa Consultant
   • Strategi keberlanjutan dan pemeliharaan sistem

TRAINING METHOD

Presentation Discussion Case Study Evaluation  

FACILITIES

Training Kit Handout Certificate Lunch + 2x Coffee Break Souvenir