Jagosatu.com - Sebuah inovasi baru lahir dari kolaborasi mahasiswa dan dosen di sebuah kampus teknologi di Sulawesi yang berhasil mengembangkan sistem AI untuk memprediksi cuaca mikro secara real-time di area pertanian.
Sistem ini memanfaatkan jaringan sensor IoT yang tersebar di beberapa titik dengan kemampuan mengukur suhu, kelembapan, dan kualitas udara secara otomatis.
Model kecerdasan buatan yang digunakan menerapkan Gradient Boosting Algorithm, yaitu teknik pembelajaran mesin yang menggabungkan beberapa model kecil untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
Menurut laporan internal kampus tersebut, sistem ini mampu mendeteksi potensi hujan ringan hingga sedang dengan tingkat akurasi yang diklaim mencapai 89%.
Teknologi ini diciptakan untuk membantu petani dalam menentukan waktu tanam, penyiraman, hingga pengendalian hama secara lebih efisien.
Pengembangan sistem ini terinspirasi dari masalah fluktuasi cuaca yang sering terjadi di Sulawesi sehingga berdampak pada produktivitas pertanian lokal.
Para peneliti menegaskan bahwa cuaca mikro atau microclimate adalah kondisi cuaca spesifik dalam area kecil seperti sawah atau kebun yang sering tidak terdeteksi oleh prakiraan cuaca nasional.
Baca Juga: Peneliti UNKLAB Bikin Gebrakan! Internet VR dan AR Bisa Super Ngebut Tanpa Lag
Melalui sensor IoT seperti DHT22 dan modul transmisi data LoRa, sistem ini mampu mengirimkan data langsung ke server pusat setiap 15 detik.
Data tersebut kemudian diproses oleh AI untuk menghasilkan grafik prediksi yang muncul dalam aplikasi mobile berbasis Flutter.
Aplikasi ini memberikan notifikasi otomatis ketika AI memprediksi kondisi ekstrem seperti hujan tiba-tiba atau peningkatan suhu yang signifikan.
Pengujian awal dilakukan di wilayah Minahasa yang dikenal memiliki cuaca cepat berubah dan kondisi lembap.
Hasil uji tersebut menunjukkan AI mampu memperkirakan perubahan kondisi 20 hingga 40 menit sebelum kejadian berlangsung di lapangan.
Para mahasiswa menjelaskan bahwa data historis digunakan sebagai landasan pelatihan AI agar model bisa mengenali pola cuaca jangka pendek.
Tim riset juga bekerja sama dengan beberapa petani untuk memvalidasi apakah prediksi AI sesuai dengan kondisi nyata di lapangan.
Respons petani dinilai positif karena teknologi ini dianggap mampu menekan risiko gagal panen pada musim peralihan.
Selain untuk pertanian, sistem ini diproyeksikan bisa digunakan dalam sektor lain seperti pemantauan cuaca kawasan wisata atau area industri.
Beberapa fitur lanjutan seperti deteksi kabut dan pemantauan angin sedang dalam tahap pengembangan untuk versi berikutnya.
Jika pengembangan berjalan baik, kampus berencana memperluas penempatan sensor ke wilayah pedesaan untuk memperkuat keakuratan data mikro.
Teknologi prediksi cuaca mikro berbasis AI ini diharapkan dapat menjadi salah satu terobosan penting dari perguruan tinggi di Sulawesi.
Inovasi ini menjadi bukti bahwa kampus lokal mampu menciptakan solusi berbasis teknologi yang relevan dengan kebutuhan masyarakat.
Dengan potensi ekspansi ke sektor lain, sistem AI cuaca mikro ini diproyeksikan menjadi salah satu riset unggulan kampus pada tahun berikutnya.
(AR)
Editor : Prisilia Rumengan