“AGRI-MAP: Precision Farming Dashboard”

 

Memberikan petani, koperasi, dan pemerintah tools berbasis data untuk memaksimalkan produktivitas, efisiensi, dan keberlanjutan lahan pertanian.

Fitur Inti :

· Pemetaan Lahan Digital: Visualisasi batas lahan, topografi, dan sejarah penggunaan lahan.

· Monitoring Kesehatan Tanaman: Analisis NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) untuk mendeteksi stres tanaman sejak dini.

· Rekomendasi Pemupukan & Irigasi: Berdasarkan analisis tanah dan kondisi tanaman (Presisi Agriculture).

· Prediksi Hasil Panen (Yield Prediction): Estimasi produktivitas menggunakan data historis dan kondisi terkini.

· Sistem Peringatan Dini: Alert untuk hama, penyakit, dan kekeringan.

· Dashboard Manajemen: Untuk melihat seluruh lahan dalam satu tampilan.

—

2. Tech Stack & Arsitektur modern dan scalable.

A. Data Sources (Sumber Data):

· Satelit: Sentinel-2 (gratis, resolusi 10m), Landsat 8/9 (gratis, resolusi 30m), atau Planet Labs (berbayar, resolusi tinggi <5m).

· Drone/UAV Untuk data hyper-local dengan resolusi sangat tinggi (cm).

· Soil Sensor Data kelembaban tanah, pH, nutrisi.

· Data Cuaca dari BMKG atau OpenWeatherMap.

· Data Input Pengguna: Hasil survey, catatan panen, jenis tanaman.

· Geospatial Analysis Engine:

* Google Earth Engine (GEE): API untuk memproses data satelit dalam skala besar

* GDAL/OGR & Rasterio: Library Python untuk memproses file geospatial.

 

· Framework: GIS

· Model yang Akan Dibangun:

· Classification Model: Membedakan jenis tanaman (padi, jagung, kedelai) dari citra satelit.

· Regression Model: Memprediksi hasil panen berdasarkan GIS dan data cuaca.

· Anomaly Detection: Mendeteksi area yang terkena hama berdasarkan pola NDVI yang tidak normal.

· Fitur: Upload shapefile/KML batas lahan, visualisasi peta dasar, dan perhitungan luas.

· Integrasi Google Earth Engine untuk menampilkan layer GIS sederhana.

· Dashboard untuk melihat 1-2 lahan.sistem monitoring kesehatan tanaman (time-series GIS).

· Integrasi model Machine Learning untuk klasifikasi tanaman dan prediksi hasil.

· Develop modul rekomendasi pemupukan (perlu data soil sample).

· Fitur kolaborasi (berbagi data lahan dengan agronomis atau pemerintah).

· Optimasi skala

Contoh Penerapan (Use Case) untuk Petani Bawang

1. Input Lahan: Petani menggambar batas lahannya di peta digital.

2. Monitoring: Setiap 5 hari, sistem secara otomatis mengambil data satelit terbaru dan menghitung GIS.

3. Alert: Sistem mendeteksi penurunan GISdi sektor timur lahan dan mengirim notifikasi: “Peringatan! Kemungkinan serangan hama atau kekurangan air di Blok A3. Periksa kondisi tanaman.”

4. Aksi: Petani pergi ke lokasi yang ditandai dan menemukan serangan ulat. Tindakan bisa dilakukan lebih cepat dan tepat sasaran.

5. Analisis Musiman: Setelah panen, petani bisa melihat laporan produktivitas per blok dan membandingkannya dengan musim tanam sebelumnya untuk perbaikan di masa depan.