Pemantauan kebun kelapa sawit mulai bergerak ke arah yang lebih presisi berkat kombinasi AI dan citra satelit. Cara ini dinilai bisa memangkas ketergantungan pada inspeksi lapangan yang selama ini memakan waktu dan tenaga.
Lewat analisis dari udara, kondisi tanaman dapat dibaca lebih cepat untuk mendeteksi gejala kekurangan nutrisi, perubahan vegetasi, hingga potensi serangan penyakit. Bagi perkebunan berskala besar, pendekatan ini membuka peluang deteksi dini sebelum masalah menyebar lebih luas.
Deteksi yang Tidak Lagi Bergantung Sepenuhnya pada Lapangan
Kepala LRI Teknologi Maju IPB University Anas Miftah Fauzi mengatakan pemanfaatan AI dan citra satelit diharapkan mampu meningkatkan akurasi pengelolaan perkebunan dibanding pendekatan yang hanya mengandalkan pengamatan di lapangan. Dalam keterangan resmi yang dikutip teknologi.bisnis.com pada Rabu (15/7/2026), ia menyebut metode ini dikembangkan untuk deteksi kekurangan nutrisi yang lebih presisi.
Ia juga menjelaskan bahwa sistem tersebut tidak berhenti pada identifikasi masalah nutrisi. Menurut Anas, teknologi itu diharapkan dapat membantu menentukan jenis penyakit tanaman, sehingga tindakan pengendalian bisa dilakukan lebih tepat.
“Kami ingin mengembangkan metode deteksi kekurangan nutrisi yang tidak hanya berbasis pengamatan lapangan, tetapi juga memanfaatkan kecerdasan buatan dan data satelit untuk menghasilkan rekomendasi yang lebih presisi, bahkan bisa untuk menentukan jenis penyakit tanaman tersebut,” ujarnya.
Efisiensi untuk Ribuan Hektare Lahan
Penggunaan AI dinilai relevan untuk perkebunan sawit yang membentang di area sangat luas. Dengan analisis berbasis citra satelit, perusahaan tidak perlu memeriksa seluruh areal secara fisik hanya untuk mengetahui kondisi umum tanaman.
Pendekatan ini juga masuk dalam arah precision agriculture, yakni pengelolaan berbasis data. Dampaknya, tenaga kerja, pupuk, dan biaya operasional dapat diarahkan berdasarkan hasil analisis, bukan sekadar perkiraan lapangan.
Perubahan dari pendekatan manual ke sistem berbasis data membuat keputusan pemupukan dan penanganan penyakit berpotensi dilakukan lebih awal. Dalam konteks kebun sawit, kecepatan seperti ini penting untuk menjaga produktivitas tetap stabil.
Kolaborasi IPB dan Dabeeo
Pengembangan sistem deteksi kekurangan nutrisi tanaman kelapa sawit ini dilakukan melalui kerja sama PT Dabeeo Artificial Intelligence Indonesia dan IPB University. Kolaborasi tersebut menjadi salah satu langkah awal membawa analitik citra ke dalam pengelolaan kebun sawit.
| Fokus Teknologi | Fungsi Utama | Dampak bagi Perkebunan |
|---|---|---|
| AI dan citra satelit | Menganalisis kesehatan tanaman dari udara | Pemantauan lebih cepat dan luas |
| Deteksi kekurangan nutrisi | Membaca gejala tanaman secara presisi | Rekomendasi pemupukan lebih tepat sasaran |
| Change detection | Melihat perubahan vegetasi dari data historis | Gangguan tanaman lebih mudah terdeteksi sejak awal |
Salah satu teknologi yang tengah dikembangkan menggabungkan AI dengan citra satelit beresolusi hingga 30 sentimeter. Sistem ini juga mampu mengidentifikasi kepadatan pohon dan tutupan tajuk atau canopy, lalu menambahkan fitur change detection untuk membaca perubahan kondisi vegetasi dari waktu ke waktu.
Head of Business Development Dabeeo Indonesia Rizky Dantri mengatakan perusahaan siap mendukung riset tersebut, termasuk melalui penyediaan data citra satelit. Dukungan itu diharapkan memperluas cakupan pemantauan hingga areal perkebunan berskala besar.
Dengan kombinasi AI, data satelit, dan analisis berbasis historis, pemantauan kesehatan tanaman kelapa sawit berpotensi menjadi lebih terukur. Sistem seperti ini memberi ruang bagi perusahaan untuk mengambil keputusan pemupukan dan penanganan penyakit secara lebih dini serta lebih presisi.
