Peneliti UNCP Kembangkan Sistem Deteksi Dini Penyakit Lada Berbasis Kecerdasan Buatan

UNCP.AC.ID - Luwu Timur, Tim peneliti Universitas Cokroaminoto Palopo (UNCP) melaksanakan kegiatan pengambilan data lapangan sebagai bagian dari penelitian berjudul “WebSpasial-Intelligence: Rekayasa Algoritma Spatial-Weighted Support Vector Machine dan Sistem Pakar untuk Deteksi Dini Penyakit Tanaman Lada.” Kegiatan tersebut dilaksanakan pada Sabtu, 20 Juni 2026, di Dusun Sumasang, Kecamatan Nuha, Kabupaten Luwu Timur, Sulawesi Selatan.

Kegiatan lapangan dilakukan pada lahan perkebunan lada. Lokasi tersebut menjadi salah satu area studi untuk proses akuisisi data tanaman lada yang akan digunakan dalam pengembangan model kecerdasan buatan untuk mendeteksi penyakit tanaman secara dini berbasis spasial.

Penelitian ini diketuai oleh Syafriadi, S.Kom., M.Kom. dengan anggota tim peneliti yaitu Nirsal, S.Kom., M.Pd. dan Andi Safitri Sacita, S.P., M.P. Tim peneliti berasal dari Universitas Cokroaminoto Palopo dengan bidang keahlian yang saling mendukung, kegiatan ini juga dibantu oleh dua mahasiswa dari  program studi informatika yaitu Ni Kadek Rianti Dewi dan Andre Ardyansa dari dan Restin Limbong B. dari program studi Agroteknologi.

 

Pada kegiatan tersebut, tim melakukan proses akuisisi data citra tanaman lada, dokumentasi kondisi tanaman, pencatatan lokasi berbasis geotagging, serta observasi gejala penyakit tanaman secara langsung di lapangan. Data yang dikumpulkan akan menjadi bagian dari dataset penelitian untuk membangun sistem deteksi dini penyakit tanaman lada berbasis kecerdasan buatan. Proses akuisisi data penelitian dirancang menggunakan kamera smartphone dan drone dengan standar pengambilan citra tertentu serta dilengkapi proses validasi oleh ahli agroteknologi.

 

Ketua tim peneliti, Syafriadi, S.Kom., M.Kom., menjelaskan bahwa pengumpulan data lapangan merupakan tahapan penting untuk memastikan model kecerdasan buatan yang dikembangkan mampu bekerja sesuai dengan kondisi nyata perkebunan. Pendekatan penelitian tidak hanya mengandalkan karakteristik visual tanaman, tetapi juga mempertimbangkan aspek lokasi melalui pemodelan spasial sehingga pola penyebaran risiko penyakit dapat dianalisis secara lebih akurat.

Penelitian WebSpasial-Intelligence bertujuan membangun sistem berbasis lokasi yang menggabungkan algoritma Spatial-Weighted Support Vector Machine (SVM), Sistem Pakar, dan Explainable Artificial Intelligence (XAI). Integrasi tersebut diharapkan mampu menghasilkan sistem deteksi penyakit lada yang tidak hanya memiliki tingkat akurasi tinggi, tetapi juga memberikan penjelasan terhadap hasil prediksi sehingga mudah dipahami oleh pengguna lapangan.

Melalui kegiatan penelitian ini, tim berharap dapat menghasilkan teknologi pendukung pertanian presisi yang mampu membantu petani dalam melakukan identifikasi awal penyakit tanaman lada, memetakan wilayah berisiko, serta mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Sistem yang dikembangkan diharapkan menjadi solusi digital untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan kesehatan tanaman lada di tingkat perkebunan.

Kegiatan pengambilan data di lahan lada Dusun Sumasang, Kecamatan Nuha, Kabupaten Luwu Timur menjadi langkah awal dalam pembangunan dataset penelitian yang akan mendukung pengembangan dan pengujian sistem WebSpasial-Intelligence selama periode penelitian tahun 2026–2027.

Sebagai bentuk apresiasi atas terlaksananya kegiatan penelitian ini, Tim Peneliti Universitas Cokroaminoto Palopo menyampaikan terima kasih kepada Direktorat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (DPPM), Direktorat Jenderal Riset dan Pengembangan, Kementerian Pendidikan Tinggi, Sains, dan Teknologi (Kemdiktisaintek) atas dukungan pendanaan yang diberikan melalui skema Penelitian Fundamental Reguler (PFR).