PREDIKSI KESEHATAN TANAH REALTIME BERBASIS AI DARI DATA SENSOR IoT DI LAHAN KERING

Abstract

Lahan kering yang menempati 45% permukaan daratan bumi menghadapi tantangan serius berupa kelangkaan air, degradasi tanah, dan produktivitas rendah. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengembangan sistem prediksi kesehatan tanah berbasis kecerdasan buatan (AI) yang terintegrasi dengan sensor Internet of Things (IoT) untuk monitoring real-time di lahan kering. Metode penelitian menggunakan studi literatur dengan pendekatan kualitatif, menganalisis publikasi dari basis data akademik Scopus, Web of Science, dan Google Scholar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur sistem optimal terdiri dari lapisan sensor multi parameter, komunikasi wireless berbasis LoRa, dan platform cloud computing untuk analitik prediktif. Parameter kritis yang teridentifikasi meliputi kelembaban tanah, pH, suhu, konduktivitas listrik, dan kandungan N-P-K. Algoritma machine learning seperti Random Forest, Support Vector Machine, dan Artificial Neural Network memberikan akurasi prediksi di atas 90%. Sistem menunjukkan reliabilitas tinggi dengan refresh rate data setiap 15 menit dan akurasi pengukuran hingga dua desimal. Implementasi sistem meningkatkan efisiensi penggunaan air hingga 60% dan mendukung praktik pertanian presisi. Tantangan implementasi meliputi kondisi lingkungan ekstrem dan keterbatasan infrastruktur, yang dapat diatasi melalui pemilihan komponen tahan ekstrem dan teknologi komunikasi jarak jauh. Sistem ini berkontribusi signifikan terhadap pertanian berkelanjutan di lahan kering melalui optimalisasi sumber daya dan pencegahan degradasi lahan.