Cyber Physical - drn.go.id Komtek Pangan dan Pertanian... · arah pengembangan cyber physical system bidang pertanian di era industri 4.0 kudang boro seminar dekan fateta ipb ...
Post on 20-Mar-2019
305 Views
Preview:
Transcript
3/19/2018
1
1
ARAH PENGEMBANGAN CYBER PHYSICAL
SYSTEM BIDANG PERTANIAN DI ERA
INDUSTRI 4.0
KUDANG BORO SEMINAR
DEKAN FATETA IPB
E-mail: kseminar@apps.ipb.ac.id
FGD Peningkatan Pendayagunaan Bioindustri dan Enjiniring
Pertanian dalam Mendukung Kedaulatan Pangan di Era Industri 4.0
Auditorium BBP Mektan Tangerang Banten
19 Maret 2018
2 Cyber Physical System
3/19/2018
2
3
“Pasar global produk hasil
pertanian organik telah tumbuh
lebih dari 4,7 kali sejak tahun 1999
dari 15,2 milyar dollar menjadi 72
milyar dollar pada tahun 2013“
IFOAM 2016
+ Agriculture &
Agroindustry
Industri Tanaman Skala Menengah ke Atas
3/19/2018
3
Arsitektur Sistem Multi-Agen Industri Tanaman Berbasis Greenhouse
USER
U S E R I N T E R F A C E
USER’S PREFERENCE SELECTION MODULE
Modes of control
Parameters of control
Optimality Criteria
Control Knowledge
Supervisory Control Engine
Crop Knowledge
Climatic Knowledge
I/O Knowledge
Greenhouse Controllers
Greenhouses
Greenhouse Controllers
Greenhouse Controllers
Array of Controllers
SUPERVISORY AGENT
Supervised Agents
Identification of Crop Canopy Area
Tamrin, Seminar, Hardjoamidjojo,
Suhardiyanto 2002
3/19/2018
4
Imaging
2.6 m
Moderate water stress increases sugar content in tomato fruits
Irrigation control system for high sugar content tomato production
Seminar Nasional Ketahanan Pangan Dan Pertanian Berkelanjutan, 07
Oktober 2015 Politeknik Pertanian Negeri, Payakumbuh
Water stress detection with thermal imaging technique
Plant diagnosis
With thermography
Before After water stress treatment
Stressed Healthy
Thermal
camera
Inhibition of transpiration caused by water stress increases the leaf temperature
3/19/2018
5
KENDALI LAHAN TERTUTUP (BROILER HOUSE)
Smart-phone Display
KESIMPULAN (1) Pertanian Presisi adalah pilar utama dalam perwujudan
ketahanan pangan dan pertanian berkelanjutan Kompleksitas pertanian presisi dalam dari hulu ke hilir yang
bersinergi dan terpadu mutlak memerlukan inovasi dan dukungan TI (Teknologi Informasi) & CBIS (Computer-Based Information System) dan Sistem Komputasi Cerdas (Intelligent Computing Systems)
Data, informasi, pengetahuan & pakar untuk mendukung
pertanian presisi tersebar di berbagai lokasi geografis sehingga diperlukan inter-, extra-, intra-net technology, web, mobile & cloud computing technology. Seminar Nasional Ketahanan Pangan
Dan Pertanian Berkelanjutan, 07 Oktober 2015 Politeknik Pertanian
Negeri, Payakumbuh
3/19/2018
6
AGROINDUSTRI BERKELANJUTAN
Ekonomi
Lingkungan
Sosial
WORLD NATURE IS A
COMPLEX
SYSTEM
PROBLEM
3/19/2018
7
THE ADVANCEMENT OF IT & INTELLIGENT COMPUTING PROVIDING NEW OPPORTUNITIES
Hulu (Land)
Pemilihan lahan
Aktor 1 Aktor 2 Aktor 3 Aktor k+1
Pengolahan lahan
Penanaman & Pemeliharaan
Aktor 4
Pemanenan & Pra-pengolahan
...
Pengangkuta Pengolahan,
Pengemasan,Penyimpanan
Aktor k
Pemasaran Penyajian
Konsumsi Utilisasi
Aktor n
Penangaanan Limbah
Hilir (Table)
Integrasi Hulu Hilir
Pengamatan & perlakuan presisi di sepanjang rantai produksi
Precision Agriculture (PA)
3/19/2018
8
MANAJEMEN LAHAN DAN TANAMAN BERBASIS PERTANIAN PRESISI
These technologies provide a platform through which managers can generate informative data and information that can be used to make sound decisions for sustainable development.
3/19/2018
9
MEWUJUDKAN AGROINDUSTRI BERKELANJUTAN
Pertanian Presisi (Precision Agriculture)
Sistem Pelacakan (Tracebility System)
Hulu-ke-Hilir (Land-to-Table)
Teknologi Informasi & Komputasi Berkinerja Tinggi
(High Performance Information & Computation Technologies)
Agroindustri Berkelanjutan
(Sustainable Agroindustry)
Pemilihan Lahan untuk Produksi Tanaman Pangan
3/19/2018
10
Pemilihan Lahan Tertutup Produksi Broiler
Ekologi dan
Dampak
Lingkungan
Kondisi Alam Kerawanan Bencana
Infrastruktur
Overlaying All Factors
Final Decision Result
PERAWATAN TANAMAN YANG TEPAT
3/19/2018
11
PENENTUAN WAKTU DAN METODA PANEN
Azas pertanian presisi pada proses
pemanenan yang baik adalah tepat
waktu dan tepat metoda dengan
mempertimbangkan kondisi tanaman,
iklim, lingkungan dan lahan di lokasi
tertentu.
Nishiguchi dan Yamagata 2009
3/19/2018
12
Fertilizer Calculation
SNm
𝑆𝑁𝑡 = 𝑆𝑁𝑚(𝑖, 𝑗
𝑖,𝑗
SNm(0,0) SNm(0,1) SNm(0,2) … SNm(0,i)
SNm(1,0) … … … …
SNm(2,0) … … … …
… … … … …
SNm(j,0) … … … SNm(j,i)
Solahudin et al 2015, Divisi Teknik Bio-Informatika, Dept TMB Fateta IPB
ANALISIS SERANGAN VIRUS GEMINI PADA TANAMAN CABE MERAH (Capsicum annuum L.) dengan TEKNOLOGI DRONE
3/19/2018
13
ANALISIS SERANGAN VIRUS GEMINI PADA TANAMAN CABE MERAH (Capsicum annuum L.) dengan TEKNOLOGI DRONE
Akurasi membedakan tanaman yang
sehat menggunakan metoda
segmentasi Bayesian mencapai
95.58%.
REKAYASA GENETIKA UNTUK KULTIVAR UNGGUL
3/19/2018
14
SISTEM PELACAKAN (TRACEABILITY SYSTEM)
Keterlacakan (traceability) kemampuan menangkap, menyimpan dan menyediakan informasi yang relevan untuk suatu produk pertanian pada semua simpul rantai produksi makanan dari hulu ke hilir, dimana produknya dapat diperiksa untuk keperluan keamanan, kendali mutu, pelacakan mundur dan maju disetiap saat (Bosona dan Grebesenbet 2013)
Hulu Hilir
MODEL SISTEM PELACAKAN BERBASIS KOMPUTER
Our Research
Seminar 2015
Fungsi komputasi
Fungsi akuisisi
Fungsi repositori
Fungsi koneksi & integrasi
3/19/2018
15
29
30 Internetworked Data of Actors
Data Perwakilan
Petani
Data Aktor
Data Produk Padi
Data Proses Petani
Data Proses Koperasi
Data Hasil Uji Laboratorium
Data Lembaga Sertifikasi
Data Sertifikat
Data Kemasan
Data Transportir
& Pengirim
Data Pemesanan
3/19/2018
16
31 Arsitektur Sistem Skema Arsitektur Sistem dan Pengguna
SISTEM PELACAKAN UNTUK RANTAI PRODUKSI BROILER
Our Research
3/19/2018
17
Backward & Forward Tracing
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4795677/
KESIMPULAN Pertanian Presisi adalah pilar utama dalam perwujudan ketahanan
pangan dan pertanian berkelanjutan
Kompleksitas pertanian presisi dalam dari hulu ke hilir yang bersinergi dan terpadu mutlak memerlukan inovasi dan dukungan TI (Teknologi Informasi) & CBIS (Computer-Based Information System) dan Sistem Komputasi Cerdas (Intelligent Computing Systems)
Data, informasi, pengetahuan & pakar untuk mendukung pertanian presisi tersebar di berbagai lokasi geografis sehingga diperlukan inter-, extra-, intra-net technology, web, mobile & cloud computing technology
3/19/2018
18
TRENDS IN CURRENT DECISION MAKING FOR NATURAL RESOURCE MANAGEMENT • Deep Learning with ANN Modeling • Involve Multiple-Platform, Heterogenous, Big Data, IoT • Natural-Base (Naturally-Inspired) Modelling & Computation • Integrated Pest Management (IPM) • Coping with Spatial, Geographical, Life Objects • Utilize Multiple Intelligent Agents for Problem Solving • Genetic Engineering • Precision Agriculture Paradigm
36
Terima Kasih
top related