Mengapa Petani Butuh Inovasi? Studi Permasalahan Serangan Burung dan Tikus di Sawah Tradisional

Sawah tradisional, dengan segala kearifan lokalnya, masih menjadi tulang punggung produksi padi di banyak wilayah, termasuk di Indonesia. Namun, di balik keindahan dan praktik bertani yang diwariskan secara turun-temurun, petani di sawah tradisional seringkali dihadapkan pada tantangan yang signifikan, salah satunya adalah serangan hama burung dan tikus. Menurut laporan Kumparan (2023), serangan burung pipit di Cirebon menyebabkan kerugian yang tidak dapat ditanggung oleh asuransi pertanian, bahkan memaksa sebagian petani melakukan panen lebih awal karena kerusakan parah di lahan[1]. Sementara itu, Radar Bali (2023) mencatat bahwa di Tabanan, serangan tikus menyebabkan petani kehilangan hasil panen hingga setengah miliar rupiah akibat tidak adanya sistem pengendalian hama yang efektif [2]. Serangan hama ini tidak hanya mengancam hasil panen, tetapi juga berpotensi menurunkan pendapatan petani dan ketahanan pangan secara keseluruhan. Artikel ini akan mengulas mengapa inovasi menjadi kebutuhan mendesak bagi petani di sawah tradisional, khususnya dalam mengatasi permasalahan serangan burung dan tikus.

Permasalahan yang dialami petani

Hama burung dan tikus merupakan musuh utama petani padi. Tikus memiliki kemampuan adaptasi dan reproduksi yang cepat, sehingga sulit dikendalikan dengan cara konvensional. Burung juga sering merusak tanaman muda dan hasil panen, menyebabkan kerugian besar bagi petani. Biasanya sawah memiliki ekosistem yang beragam dan seringkali berdekatan dengan habitat alami hama, yang dimana akan menambah risiko serangan ini cenderung lebih tinggi.

  • Serangan Burung: Burung-burung pemakan biji padi, seperti pipit dan gelatik, dapat menyerang padi mulai dari fase pengisian bulir hingga menjelang panen. Serangan dalam kelompok besar dapat menghabiskan sebagian besar hasil panen dalam waktu singkat. Metode tradisional seperti pemasangan orang-orangan sawah atau bunyi-bunyian seringkali tidak efektif dalam jangka panjang karena burung cenderung beradaptasi.
  • Serangan Tikus: Tikus sawah merupakan hama yang sangat merugikan. Mereka menyerang tanaman padi pada berbagai fase pertumbuhan, mulai dari persemaian, vegetatif, hingga generatif. Tikus dapat memotong batang padi muda, memakan padi yang berisi, dan bahkan merusak tempat penyimpanan gabah. Kemampuan reproduksi tikus yang tinggi membuat populasi mereka sulit dikendalikan secara manual.

Kerugian akibat serangan burung dan tikus dapat mencapai tingkat yang signifikan, bahkan menyebabkan gagal panen. Hal ini berdampak langsung pada kesejahteraan petani dan ketersediaan pangan di tingkat lokal dan nasional.

Mengapa Inovasi Dibutuhkan?

Metode pengendalian konvensional yang selama ini diterapkan terbukti memiliki efektivitas yang terbatas. Hal ini mendorong kebutuhan akan transisi menuju solusi inovatif berbasis teknologi. Metode kali ini akan mengkaji urgensi inovasi tersebut dengan menganalisis sebuah prototipe sistem deteksi dan penanganan hama yang mengintegrasikan teknologi Internet of Things (IoT) dan Computer Vision. Coba kita lihat beberapa alasan mengapa inovasi sangat dibutuhkan:

  1. Peningkatan Efektivitas Pengendalian: Inovasi dapat menghadirkan metode pengendalian hama yang lebih terarah dan efektif dalam mengurangi populasi burung dan tikus. Contohnya, penggunaan teknologi seperti penggunakan sistem deteksi dan penanganan hama yang di integrasikan dengan Internet of Things dan Computer Vision (yang akan kita bahas nanti)
  2. Pengurangan Ketergantungan pada Metode Konvensional yang Merugikan: Beberapa metode pengendalian hama konvensional, seperti penggunaan pestisida kimia secara berlebihan, dapat memiliki dampak negatif terhadap lingkungan, kesehatan manusia, dan musuh alami hama. Inovasi dapat mengarah pada pengembangan metode pengendalian hayati atau mekanik yang lebih berkelanjutan.
  3. Adaptasi terhadap Perubahan Lingkungan: Perubahan iklim dan perubahan tata ruang dapat mempengaruhi populasi dan perilaku hama. Inovasi dalam teknik budidaya dan pengendalian hama diperlukan agar petani dapat beradaptasi dengan perubahan-perubahan ini.
  4. Peningkatan Efisiensi dan Produktivitas: Inovasi tidak hanya terbatas pada pengendalian hama, tetapi juga mencakup praktik budidaya yang lebih efisien, penggunaan varietas padi yang lebih tahan hama, serta pemanfaatan teknologi informasi untuk memantau dan memprediksi serangan hama.
  5. Pemberdayaan Petani: Inovasi yang melibatkan petani dalam proses pengembangan dan penerapan teknologi akan meningkatkan rasa kepemilikan dan keberlanjutan solusi yang dihasilkan. Pelatihan dan pendampingan petani dalam mengadopsi inovasi juga menjadi kunci keberhasilan.
  6. Sistem Otomatis: Menyediakan mekanisme penanganan hama yang presisi dan otomatis, sehingga mengurangi ketergantungan pada metode konvensional yang kurang efektif dan berpotensi merusak lingkungan.

Solusi Inovatif: Sistem Deteksi dan Penanganan Hama Berbasis IoT dan Computer Vision
Menjawab tantangan tersebut, sebuah sistem purwarupa untuk deteksi dan penanganan hama burung dan tikus dikembangkan dengan memanfaatkan integrasi Internet of Things (IoT) dan Computer Vision. Sistem ini dirancang sebagai solusi alternatif yang mampu meningkatkan efektivitas pemantauan dan pengendalian hama pada lahan pertanian

Sistem Deteksi dan Penanganan Hama Berbasis IoT dan Computer Vision

Sistem ini dibangun di atas dua pilar teknologi utama:

  1. Internet of Things (IoT): Merujuk pada jaringan perangkat fisik yang tertanam sensor, perangkat lunak, dan terhubung ke jaringan, yang memungkinkannya mengumpulkan dan bertukar data. Dalam konteks pertanian, IoT memungkinkan pengumpulan data real-time mengenai kondisi lahan, termasuk keberadaan dan aktivitas hama, untuk pengambilan keputusan yang cepat dan tepat
  2. Computer Vision: Merupakan cabang ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan teknik agar komputer mampu “melihat” dan menginterpretasi informasi dari citra digital. Melalui proses akuisisi, pengolahan, dan analisis citra, teknologi ini digunakan untuk mengidentifikasi dan melokalisasi objek secara spesifik. Dalam sistem ini, Computer Vision diaplikasikan untuk mengidentifikasi hama burung dan tikus secara otomatis dari tangkapan kamera. Sistem ini memanfaatkan algoritma deep learning seperti YOLO (You Only Look Once) yang menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN) untuk mencapai akurasi deteksi yang tinggi.

Arsitektur dan Komponen Sistem

Prototipe ini dirancang dengan arsitektur perangkat keras yang kokoh dan kecil. Pusat pemrosesan data menggunakan mikrocontroller Raspberry Pi Komponen utama sistem meliputi:

  • Unit Input (Sensorik):
    • Kamera Visual: Menggunakan Webcam Logitech C270 untuk pemantauan pada siang hari dan Kamera IR-Night Vision OV5647 untuk kondisi minim cahaya atau malam hari.
    • Sensor Gerak: Sensor PIR (Passive Infrared) digunakan untuk mendeteksi pergerakan, khususnya untuk hama tikus yang aktif di malam hari.
  • Unit Pemrosesan: Raspberry Pi berfungsi sebagai penghubung antara komponen input (kamera dan sensor) dengan unit output, serta memproses data citra menggunakan algoritma deteksi.
  • Unit Output (Aktuator): Ketika hama terdeteksi, sistem secara otomatis mengaktifkan perangkat penanganan melalui Modul Relay 4ch 5V. Salah satu aktuatornya adalah Speaker Eggel Active 2S yang dapat mengeluarkan suara ultrasonik pada frekuensi 60 kHz untuk mengusir burung.
  • Unit Catu Daya: Sistem ini dirancang untuk beroperasi secara mandiri di lapangan dengan menggunakan Solar Panel 120wp sebagai sumber energi utama, yang disimpan dalam Baterai Lithium 12V-40Ah dan diatur oleh Solar Charge Controller.

Mekanisme Kerja dan Implementasi

Alur kerja sistem dirancang untuk beroperasi secara otomatis dan real-time. Prosesnya adalah sebagai berikut:

  1. Pemantauan Kontinu: Kamera dan sensor PIR secara terus-menerus memantau area persawahan.
  2. Deteksi Otomatis: Ketika kamera menangkap visual objek yang dicurigai sebagai hama atau sensor PIR mendeteksi gerakan, data akan langsung dikirim ke Raspberry Pi.
  3. Analisis Citra: Algoritma Computer Vision (YOLOv5 dan OpenCV) yang tertanam pada Raspberry Pi akan menganalisis citra secara real-time untuk mengidentifikasi dan melokalisasi hama.
  4. Aktivasi Respons: Jika keberadaan hama terkonfirmasi, mikrokontroler akan secara otomatis memicu perangkat penanganan yang relevan, seperti mengaktifkan pengeras suara ultrasonik.
  5. Konektivitas: Sistem ini terhubung ke internet untuk mengirimkan data dan status ke database (Firebase), yang memungkinkan pemantauan dan kontrol melalui aplikasi pada smartphone pengguna.

Pengembangan sistem ini melalui tahapan yang terstruktur, mulai dari studi literatur, perancangan, pengembangan perangkat keras dan lunak, hingga pengujian dan validasi komprehensif di lingkungan persawahan.

Potensi Dampak dan Kontribusi pada Pertanian Presisi

Implementasi sistem ini ditargetkan untuk memberikan kontribusi signifikan, tidak hanya bagi petani secara individu tetapi juga bagi kemajuan sektor pertanian secara luas.

  • Peningkatan Efisiensi dan Produktivitas: Dengan kemampuan deteksi dini dan penanganan otomatis, sistem ini berpotensi mengurangi kerugian hasil panen secara signifikan dan pada akhirnya meningkatkan produktivitas padi serta kesejahteraan petani.
  • Kontribusi pada Pendekatan PHT (Penanganan Hama Terpadu): Sistem deteksi dini yang akurat merupakan komponen krusial dalam kerangka PHT. Teknologi ini mendukung prinsip PHT yang menekankan minimalisasi penggunaan pestisida kimia dengan menyediakan intervensi non-kimia yang tepat waktu dan terarah.
  • Referensi Pengembangan Teknologi Pertanian: Keberhasilan prototipe ini diharapkan dapat menjadi referensi baru dalam pemanfaatan teknologi IoT dan Computer Vision untuk deteksi dan penanganan hama pada tanaman padi. Hal ini dapat menjadi acuan bagi pengembangan sistem pengendalian hama otomatis lain yang lebih efektif dan ramah lingkungan.

Kesimpulan

Serangan hama burung dan tikus merupakan ancaman nyata terhadap produktivitas pertanian padi di Indonesia. Keterbatasan metode pengendalian konvensional menuntut adanya pergeseran paradigma menuju adopsi inovasi teknologi. Sistem deteksi dan penanganan hama berbasis Internet of Things dan Computer Vision yang dianalisis dalam artikel ini merepresentasikan sebuah langkah maju yang menjanjikan. Dengan mengotomatiskan proses pemantauan dan intervensi secara presisi, teknologi ini tidak hanya menawarkan solusi untuk memitigasi kerugian panen, tetapi juga mendorong praktik pertanian yang lebih efisien, berkelanjutan, dan ramah lingkungan. Pengembangan dan implementasi inovasi semacam ini merupakan investasi strategis untuk memperkuat ketahanan pangan nasional dan meningkatkan daya saing sektor pertanian Indonesia di masa depan.

Referensi

[1] Ciremaitoday, “Kerugian Tak Bisa Diklaim, Petani Cirebon Diimbau Waspada Serangan Burung Pipit,” kumparan.com, Mar. 04, 2024. https://kumparan.com/ciremaitoday/kerugian-tak-bisa-diklaim-petani-cirebon-diimbau-waspada-serangan-burung-pipit-22HiIhPQVgi/full

[2] Juliadi Radar Bali, “Gegara Tak Punya Asuransi AUTP, Petani Tabanan Tanggung Sendiri Kerugian Setengah Miliar Usai Diserbu Tikus,” radarbali.jawapos.com, Mar. 13, 2025. https://radarbali.jawapos.com/tabanan/706003087/gegara-tak-punya-asuransi-autp-petani-tabanan-tanggung-sendiri-kerugian-setengah-miliar-usai-diserbu-tikus

[3] D. Forsyth and J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach. Pearson Education, 2002.

[4] M. A. Fauzi and T. Suryanto, “Rancang Bangun Sistem Deteksi Hama Wereng pada Tanaman Padi Menggunakan Metode Pengolahan Citra,” unpublished.

[5] J. A. Robby, J. Mochammad, and K. Mila, “Sistem Pengusir Hama Burung dan Hama Tikus Pada Tanaman Padi Berbasis Raspberry Pi,” Jurnal, vol. 11, no. 2, pp. 92–95, 2021.

[6] A. Roihan, M. Hasanudin, and E. Sunandar, Monograf Purwarupa Bird Repellent Device sebagai Optimasi Panen dalam Bidang Pertanian Berbasis Internet of Things. Jawa Tengah: Lakeisha, 2020.

[7] K. Rose, S. Eldridge, and L. Chapin, “The Internet of Things: An Overview,” The Internet Society (ISOC), 2015.

[8] A. Suja’i, L. D. Samsumar, and Zaenudin, “Implementasi Alat Pengusir Hama Burung & Tikus pada Tanaman Padi Berbasis Internet Of Things,” Journal of Computer Science and Informatics Engineering, vol. 3, no. 4, pp. 211–219, 2023.

[9] P. Viola and M. Jones, “Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features,” in Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), vol. 1, pp. I-511–I-518, 2001.

[10] Z. Q. Zhao, P. Zheng, S. T. Xu, and X. Wu, “Object Detection with Deep Learning: A Review,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 30, no. 11, pp. 3212–3230, 2019.

[11] C. Dewi and A. P. Wibawa, “Sistem Monitoring Hama Tanaman Padi Berbasis Internet of Things (IoT),” Jurnal Teknik Elektro, vol. 7, no. 2, pp. 77–82, 2019.

[12] P. Dentener, P. Vereijken, N. Ali, R. Markham, and M. Zijp, Integrated Pest Management: Strategies and Policies for Sound Crop Protection. Food and Agriculture Organization of the United Nations, 1998.