Di era industri ini, pertanian memiliki tantangan dan peran yang cukup besar. Kebutuhan pangan yang semakin meningkat dikarenakan pertumbuhan penduduk yang tidak terkontrol, menyebabkan dibutuhkan suplai pangan yang cukup besar untuk mencukupinya. Permasalahan ini tidak diimbangi dengan ketersediaan lahan yang tercukupi, ditandai dengan pengalihan lahan pertanian menjadi lahan bangunan. Tantangan tersebut cukup besar karena sejatinya pertanian membutuhkan lahan untuk dijalankan. Seiring berkembangnya teknologi pada era sekarang, telah banyak teknologi yang mampu menunjang pertanian untuk menghadapi tantangan tersebut. Salah satu caranya adalah menerapakan pertanian presisi. Pertanian presisi sendiri adalah suatu sistem pertanian yang menerapkan berbagai macam teknologi untuk mengontrol dan merekayasa lingkungan pertanian serta tanaman guna meningkatkan produk hasil pertanian. Salah satu komponen penting dalam pertanian presisi adalah moniroting pertumbuhan tanaman. Melalui monitoring pertumbuhan tanaman, pertanian dapat dikontrol dan dievaluasi berdasarkan hasil dari monitoring pertumbuhan tanaman.
Monitoring pertumbuhan tanaman
Perkembangan teknologi tentang sistem monitoring pertumbuhan tanaman semakin cepat. Berbagai macam sistem monitoring pertumbuhan tanaman telah dikembangkan, seperti sistem monitoring menggunakan sinar inframerah, kamera 2D dengan lensa tunggal hingga rekrontruksi 3D menggunakan kamera stereo. Salah satu pengembangan dari sistem monitoring tersebut adalah pengukuran pertumbuhan tanaman menggunakan kamera stereo yang berbasis depth perception dengan parameter tinggi tanaman.
Gambar 1. Skema kerja kamera stereo yang berbasis depth perception
- Kamera stereo
- Tanaman yang diamati.
- hp = Tinggi tanaman
- H = Tinggi kamera (jarak antar lantai dengan kamera)
- hd = Jarak antar titik tertinggi tanaman dengan kamera
Dapat dilihat pada Gambar 1 penjelasan mengenai cara kerja stereo memonitoring tumbuhan yang berbasis depth perception. Sistem monitoring pertumbuhan tanaman menggunakan kamera stereo yang berbasis depth perception adalah suatu pengamatan pertumbuhan tinggi tanaman menggunakan kamera stereo dengan cara mengukur tinggi tanaman menggunakan persepsi kedalaman (depth perception). Kamera stereo akan menghasilkan data visual (foto) dengan sudut perspektif yang berbeda, data visual tersebut akan diolah sehingga didapatkan peta disparitas (disparity map) yang akan berfungsi menampilkan perbedaan kedalaman (depth) dari suatu objek yang diamati (tanaman). Perbedaan dalam peta disparitas divisualkan dengan perbedaan kontras warna antara objek yang dekat kamera dan jauh dari kamera.Tinggi tanaman didapatkan melalui selisih pengukuran antara tinggi kamera dengan jarak tanaman terhadap kamera. Sistem monitoring ini memiliki keakuratan yang cukup baik dalam pengestimasian tinggi tanaman, namun dalam pengaplikasian sistem ini masih dilakukan secara manual sehingga data yang dihasilkan bersifat subjektif.
Pengembangan sistem
Pada penelitian yang dilakukan, dirancang sebuah otomasi dalam sistem monitoring pertumbuhan tanaman menggunakan kamera stereo yang berbasis persepsi kedalaman (depth percepcion). Otomasi dalam sistem ini terletak pada pemilihan titik tertinggi tanaman terhadap kamera stereo. Titik tertinggi tanaman divisualkan dengan titik yang berwarna paling terang (putih) dalam peta disparitas.
Gambar 2. Ilustrasi kerangka pikir otomasi sistem monitoring pertumbuhan tanaman dengan metode depth perception
Berdasarkan Gambar 1. dapat dilihat skema kerja sistem monitoring pertumbuhan tinggi tanaman. Kamera yang terletak pada atas tanaman akan mengambil data visual (foto) dengan sudut pandang yang berbeda. Foto yang dihasilkan kamera stereo akan dikonversi oleh program menjadi peta disparitas, selanjutnya peta disparitas akan melalui proses pembacaan matriks gambar. Pembacaan matriks gambar ini berfungsi untuk mencari titik yang berwarna paling terang atau titik yang memiliki nilai matriks warna terbesar Nilai matriks warna terbesar adalah 255 yang divisualkan titik paling putih pada peta disparitas. Setelah melalui pembacaan matriks pada gambar, titik yang memiliki indeks matriks terbesar akan dipilih dan akan dikonversi menjadi tinggi tanaman menggunakaan persamaan regresi linear dalam program.
Kinerja Otomasi Sistem Monitoring Pertumbuhan Tanaman
Gambar 3. Grafik korelasi tinggi estimasi dengan tinggi tanaman aktual
Dapat dilihat pada Gambar 3 otomasi sistem monitoring pertumbuhan tanaman memiliki nilai R2 sebesar 0,994, nilai ini menunjukkan bahwa otomasi sistem mampu mengukur estimasi tinggi tanaman dengan tingkat akurasi sebesar 99,4 %. Meskipun memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi, masih terjadi beberapa estimasi yang menyimpang dari tinggi sebenarnya. Oleh karena itu, dilakukan pengujian dan validasi untuk mengevaluasi kinerja sistem ini menggunakan metode uji Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentages of Error (MAPE). Didapatkan nilai RMSE sebesar 0,769 yang mengindikasikan batas penyimpangan pengukuran tinggi tanaman sebesar 0,769 cm dan nilai MAPE sebesar 1,92 %. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa, otomasi dalam sistem monitoring pertumbuhan tanaman berbasis persepsi kedalaman menggunakan kamera stereo cukup akurat.
Acknowledgment
Penelitian ini didanai dengan skema Reknogisi Tugas Akhir (RTA) tahun 2019-2020 yang dilaksanakan di Smart Agriculture Research dalam merintis penerapan pertanian presisi pada plant factory. Penelitian ini dibimbing oleh: Dr. Andri Prima Nugroho, Prof. Dr. Lilik Sutiarso, M.Eng., dan Dr. Rudiati Evi Masithoh, M.Dev. Tech.
[simple-author-box]
