Ketika Data Tanah Mengalahkan Intuisi
Di Kabupaten Sumenep, Madura, sebuah pendekatan baru sedang diuji: pertanian presisi berbasis multi-parameter soil sensing dan kecerdasan buatan. Badan Riset dan Inovasi Daerah (BRIDA) Sumenep bekerja sama dengan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) Kampus Sumenep menggelar Focus Group Discussion untuk merumuskan model sarana prasarana pertanian presisi yang spesifik lokasi.9
Metodologi: 150 Titik Sampel, Sensor 8-in-1, dan AI
Tim peneliti dari PENS Sumenep—Khoironi, Deny Fardiansyah, dan Akhmad Khairul Umam—melakukan analisis spasial kesuburan tanah dan pemodelan klasterisasi pertanian presisi. Pengumpulan data dilakukan melalui pengukuran langsung menggunakan probe sensor multi-parameter soil sensing 8-in-1 berbasis Modbus RTU pada kedalaman 15–30 centimeter. Sasaran penelitian mencakup 150 titik sampel di Kecamatan Rubaru dan Gapura, dengan parameter yang diukur meliputi temperatur, moisture, conductivity, pH, serta kandungan N, P, dan K.9
Menjawab Defisit Nutrisi Lahan
Akhmad Khairul Umam menjelaskan bahwa penelitian ini bertujuan merumuskan naskah akademik analisa komprehensif terkait pengembangan sarana dan prasarana pertanian di Kecamatan Rubaru guna mengatasi defisit nutrisi lahan. Manfaatnya adalah memberikan kepastian informasi kondisi tanah bagi petani sekaligus menjaga kelestarian dan produktivitas lahan secara berkelanjutan.9
Temuan Lapangan: Pupuk Kimia dan Kearifan Lokal
Hasil wawancara dengan Penyuluh Pertanian Lapangan mengungkap fakta yang kontras. Di Kecamatan Rubaru, 90 persen petani sepenuhnya menggunakan pupuk kimia dan sangat jarang memanfaatkan pupuk organik. Sebaliknya, di Kecamatan Gapura, produktivitas lahan tinggi dan cenderung stabil karena sisa jerami serta kotoran hewan sapi dan kambing selalu dikembalikan ke sawah, sehingga sifat biofisik tanah tetap terpelihara.9 Temuan ini menunjukkan bahwa teknologi presisi harus diimbangi dengan pemahaman tentang praktik lokal yang sudah terbukti berkelanjutan.
Konteks Nasional: Sensor Tanah IoT untuk Efisiensi 20 Persen
Pengembangan serupa juga berlangsung di tingkat nasional. Pemanfaatan sensor tanah berbasis Internet of Things (IoT) di lahan percontohan nasional dilaporkan mampu menekan biaya produksi hingga 20 persen bagi petani penggarap. Data yang dikumpulkan sensor dikirim ke pusat kontrol melalui jaringan nirkabel dan dianalisis oleh perangkat lunak khusus, menghasilkan rekomendasi akurat mengenai volume air dan takaran pupuk.10