PEMANFAATAN DRONE UNTUK PEMANTAUAN KESEHATAN TANAMAN DAN PREDIKSI PANEN AKURAT

Abstract

Pemantauan kesehatan tanaman dan prediksi panen secara manual di lahan luas membutuhkan waktu dan sumber daya yang besar, serta seringkali kurang akurat. Latar belakang penelitian ini adalah mengembangkan dan menguji sistem pemanfaatan drone (Unmanned Aerial Vehicle) yang dilengkapi sensor multispektral dan termal untuk pemantauan kesehatan tanaman dan prediksi panen yang lebih akurat pada tanaman pangan. Metode yang digunakan meliputi akuisisi citra udara dari drone pada berbagai fase pertumbuhan tanaman padi dan jagung. Data citra diproses menggunakan algoritma pengolahan citra dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi anomali pertumbuhan, serangan hama/penyakit, dan status nutrisi. Model prediksi hasil panen dikembangkan berdasarkan indeks vegetasi dan data historis. Hasil menunjukkan bahwa drone mampu mendeteksi masalah kesehatan tanaman lebih dini dan memprediksi hasil panen dengan akurasi tinggi. Pembahasan menyoroti potensi teknologi drone dalam pertanian presisi, mendukung pengambilan keputusan yang cepat dan tepat, serta berkontribusi pada peningkatan efisiensi dan produktivitas pertanian nasional.