Materi presentasi pada Fishackathon 2016 Jakarta, topik Developing Hardware for Data Analytics.

1. REKAYASA TEKNOLOGIREKAYASA TEKNOLOGI
UNTUK PETANI DESAUNTUK PETANI DESA
INDONESIAINDONESIA
FISHACKATHON 2016, April
By Dony Riyanto
Hardware Development for Data Analytics

2. Dony Riyanto
● IT Developer, Trainer, Maker
● dony@4drone.asia
● 4drone.asia
● slideshare.net/donyriyanto
● vizualize.me/donyriyanto

3. What I did
● Melakukan eksplorasi pemanfaatan teknologi yang memiliki
dampak luas dan bersifat sosial.
● Melakukan studi literatur dan ujicoba rumahan.
● Kolaborasi dengan berbagai pihak yang mendukung.
● Beberapa yang sudah dilakukan:
– Membuat teknologi bantu untuk tracing number produk akhir fillet
ikan dari hasil perikanan darat (integrated farming).
– Eksplorasi pemanfaatan long range mesh network wifi untuk
komunikasi antar kapal.
– Membuat purwarupa aplikasi smartphone untuk
pencatatan/identifikasi hasil tangkapan nelayan skala kecil.
– Membuat teknologi bantu untuk tracing indukan bibit sawit dan data
polinator.
– Membuat teknologi bantu untuk monitoring nutrisi sawit.
– Melakukan ujicoba sistem irigasi tetes pada tanaman holtikultur
yang ditanam pada polybag
– Membuat dan melakukan ujicoba perangkat pencatat suhu,
kelembapan udara, intensitas cahaya matahari dan curah hujan,
untuk membantu Precision Agriculture.
– Membuat purwarupa aplikasi manajemen distribusi hasil panen.
– Melakukan ujicoba pemanfaatan drone (fixwing / multirotor) untuk
pemetaan dan pengawasan area pertanian (RGB/N → NDVI)
– Membuat dan melakukan ujicoba pemanfaatan drone bersama
pusat penelitian biologi tropika

4. Latar BelakangLatar Belakang
NNegara Indonesia adalah salah satuegara Indonesia adalah salah satu
negara agraris terbesar dunia, atlantisnegara agraris terbesar dunia, atlantis
yang hilang, tanahnya subur dan kayayang hilang, tanahnya subur dan kaya
akan hasil alam. Namun hal itu belumakan hasil alam. Namun hal itu belum
membuat petani kecil menjadi tuanmembuat petani kecil menjadi tuan
rumah di negeri sendiri. Tingginyarumah di negeri sendiri. Tingginya
resiko gagal panen, lumrahnyaresiko gagal panen, lumrahnya
tekanan harga, carut marut pupuk,tekanan harga, carut marut pupuk,
sampai berlimpahnya komoditassampai berlimpahnya komoditas
import, telah memukul mundur banyakimport, telah memukul mundur banyak
lahan tanam yang tadinya produktif,lahan tanam yang tadinya produktif,
menjadi terbengkalai, tergusur,menjadi terbengkalai, tergusur,
bahkan rusak.bahkan rusak.
PProfil ini berisi sedikit gambaranrofil ini berisi sedikit gambaran
permasalahan yang dihadapi petanipermasalahan yang dihadapi petani
kecil, dan upaya rekayasa teknologikecil, dan upaya rekayasa teknologi
yang kami lakukan untuk membantuyang kami lakukan untuk membantu
mengatasi permasalahan tersebut.mengatasi permasalahan tersebut.

5. PermasalahanPermasalahan
MMasih banyak terdapatasih banyak terdapat
permasalahan klasik di pertanianpermasalahan klasik di pertanian
Indonesia. Irigasi (kekeringan/curahIndonesia. Irigasi (kekeringan/curah
hujan berlebih/pedjadwalanhujan berlebih/pedjadwalan
irigasi/dosis air), pupuk (kesulitanirigasi/dosis air), pupuk (kesulitan
mendapatkan pupuk) dan kerusakanmendapatkan pupuk) dan kerusakan
tanah akibat bahan kimia, belum adatanah akibat bahan kimia, belum ada
data presisi yang lengkap (data curahdata presisi yang lengkap (data curah
hujan, intensitas cahaya/UV,hujan, intensitas cahaya/UV,
perubahan suhu, siklus hama),perubahan suhu, siklus hama),
penyuluhan yang kurang tepat (karenapenyuluhan yang kurang tepat (karena
tidak tersedia data historis), tidak adatidak tersedia data historis), tidak ada
lumbung penyangga, hilangnyalumbung penyangga, hilangnya
beberapa varietas tanaman, tidak adabeberapa varietas tanaman, tidak ada
data panen yang presisi, kesulitandata panen yang presisi, kesulitan
buruh panen, harga tidak stabil danburuh panen, harga tidak stabil dan
penimbunan, dan lain sebagainya.penimbunan, dan lain sebagainya.

6. KEBUTUHANKEBUTUHAN
Untuk bisa menyelesaikanUntuk bisa menyelesaikan
permasalahan tersebut, dibutuhkanpermasalahan tersebut, dibutuhkan
data yang tepat. Misalnya, agardata yang tepat. Misalnya, agar
siklus tanam berjalan dengan baiksiklus tanam berjalan dengan baik
dan menghasilkan panen yangdan menghasilkan panen yang
memuaskan, dibutuhkan berbagaimemuaskan, dibutuhkan berbagai
macam pengaturan: pupuk,macam pengaturan: pupuk,
pengairan, distribusi logistik, dsb.pengairan, distribusi logistik, dsb.
Untuk itu dibutuhkan data yangUntuk itu dibutuhkan data yang
tepat dari berbagai sumber. Hal initepat dari berbagai sumber. Hal ini
sudah lama diterapkan di negarasudah lama diterapkan di negara
maju, dan dikenal dengan Precisionmaju, dan dikenal dengan Precision
Agriculture/Farming.Agriculture/Farming.
KETERSEDIAANKETERSEDIAAN
Indonesia masih tertinggal dalamIndonesia masih tertinggal dalam
penerapan sistem pertanian modernpenerapan sistem pertanian modern
dan terintegrasi, terutama Precisiondan terintegrasi, terutama Precision
Agriculture dan teknologiAgriculture dan teknologi
pendukungnya. Salah satunyapendukungnya. Salah satunya
disebabkan karena tidak tersedianyadisebabkan karena tidak tersedianya
data yang runut, lengkap dan akurat. Inidata yang runut, lengkap dan akurat. Ini
juga disebabkan karena belumjuga disebabkan karena belum
menggunakan alat bantu yang tepatmenggunakan alat bantu yang tepat
dan otomatis. Di era komputasidan otomatis. Di era komputasi
modern, alat bantu cerdas untukmodern, alat bantu cerdas untuk
membantu petani adalah sebuahmembantu petani adalah sebuah
keniscayaan, bukan lagi sebuah gaya.keniscayaan, bukan lagi sebuah gaya.
●
●
Namun hal ini sulit didapat oleh petani,Namun hal ini sulit didapat oleh petani,
pengolah data, penyuluh, lembagapengolah data, penyuluh, lembaga
finansial pendukung pertanian, bahkanfinansial pendukung pertanian, bahkan
lembaga riset dan teknologi, hinggalembaga riset dan teknologi, hingga
lembaga swadaya dan lembaga-lembaga swadaya dan lembaga-
lembaga pemerintah.lembaga pemerintah.

7. Rekayasa TeknologiRekayasa Teknologi
●
DData yang dihasilkan antara lain:ata yang dihasilkan antara lain:
●
- Curah Hujan- Curah Hujan
●
- Intensitas sinar matahari dan UV- Intensitas sinar matahari dan UV
●
- Perubahan suhu dan kelembapan (udara maupun tanah)- Perubahan suhu dan kelembapan (udara maupun tanah)
●
- Kualitas udara (CO2, dsb)- Kualitas udara (CO2, dsb)
●
- PH dan konduktifitas air tanah- PH dan konduktifitas air tanah
●
- Suhu dan kelembapan udara permukaan tanah- Suhu dan kelembapan udara permukaan tanah
●
- Kelembapan daun dan tanah (moisture), suhu dalam- Kelembapan daun dan tanah (moisture), suhu dalam
tanah dan daya serap air oleh permukaan tanahtanah dan daya serap air oleh permukaan tanah
●
- Deteksi dini hama tikus dan serangga.- Deteksi dini hama tikus dan serangga.
●
- Pemetaan lahan pertanian foto- Pemetaan lahan pertanian foto
udara/kontur(photogrametry)/digital surface modeludara/kontur(photogrametry)/digital surface model
●
- Pemetaan infra merah (near infrared), indeks vegetasi- Pemetaan infra merah (near infrared), indeks vegetasi
(Normalized Difference Vegetation Index)(Normalized Difference Vegetation Index)
●
- Pemetaan multispectral- Pemetaan multispectral
●
KKami mencoba jembatani hal itu dengan melakukanami mencoba jembatani hal itu dengan melakukan
ujicoba dan pengembangan rekayasa teknologi berupaujicoba dan pengembangan rekayasa teknologi berupa
perangkat sensor, baik berupa sensor tanah (tanam),perangkat sensor, baik berupa sensor tanah (tanam),
udara (cuaca), hingga pengindraan jarak jauh (subudara (cuaca), hingga pengindraan jarak jauh (sub
aerial remote sensing).aerial remote sensing).

8. DData diambil dari lapangan. Baik secaraata diambil dari lapangan. Baik secara
otomatis maupun manual, lalu dikirimkan keotomatis maupun manual, lalu dikirimkan ke
pusat data, dan didistribusikan ke institusipusat data, dan didistribusikan ke institusi
yang membutuhkan, seperti: lembagayang membutuhkan, seperti: lembaga
penyuluh, universitas, pusat studi tanaman,penyuluh, universitas, pusat studi tanaman,
pusat pengolah data, badan statistik, badanpusat pengolah data, badan statistik, badan
logistik, lembaga finansial dan bank, dan lainlogistik, lembaga finansial dan bank, dan lain
sebagainya.sebagainya.

10. Apa yang sudah kami pelajari dan sarankan?
● Kolaborasi. Buang gengsi dan ego pribadi/tim, buka kesempatan.
● Hardware itu sulit. Membuatnya tersedia umum di masyarakat, lebih
sulit lagi.
● Berpikir mulai dari masalahnya, dan
dampaknya. Lupakan IoT dan Precision Agriculture sejenak. Ternyata ada
banyak hal yang terlupakan.
● Membuat aplikasi itu tidak sulit. Menang lomba/hackathon
itu tidak sulit. Membuat aplikasi yang menyentuh/terintegrasi dari hulu ke hilir dan
dimanfaatkan luas, dan secara bersama-sama menghasilkan sebuah dampak positif
berkesinambungan, itu sulit, dan butuh upaya luar biasa.

11. What next?
● Urban Rooftop Farming
● Integrated Pest Control/Management
● Insect counter / artificial trap crop
● Drainage System
● BankTani.id

12. TERIMA KASIHTERIMA KASIH *Prototype perangkat*Prototype perangkat
yang dikembangkanyang dikembangkan
Bengkel pengembangan:Bengkel pengembangan:
Jl. P Antasari No 36,Jl. P Antasari No 36,
Jakarta SelatanJakarta Selatan
0 896 9109 88290 896 9109 8829
http://4drone.asiahttp://4drone.asia
Can we collaborate? Of course...Can we collaborate? Of course...