UNCP Kembangkan Teknologi AI untuk Deteksi Dini Penyakit Tanaman Lada

usman tekape

Agustus 16, 2026 | 11:19 pm

UNCP Kembangkan Teknologi AI untuk Deteksi Dini Penyakit Tanaman Lada. (Dok: UNCP)

PALOPO, TEKAPE.co – Universitas Cokroaminoto Palopo (UNCP) mengembangkan teknologi berbasis kecerdasan buatan untuk membantu mendeteksi penyakit pada tanaman lada.

Pengembangan teknologi tersebut dibahas dalam Focus Group Discussion (FGD) tim peneliti yang digelar di Kampus 1 UNCP, Sabtu (6/6/2026).

Kegiatan ini menjadi bagian dari penelitian pengembangan WebSpasial-Intelligence (WebSI) yang dirancang untuk mendukung deteksi dini penyakit tanaman lada dengan memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan berbasis spasial.

FGD diikuti ketua pelaksana, dosen peneliti, serta mahasiswa yang terlibat dalam penelitian. Forum tersebut dimanfaatkan untuk mengevaluasi sekaligus menyelaraskan tahapan penelitian, metode yang digunakan, dan pembagian tugas dalam tim.

Ketua pelaksana penelitian, Syafriadi, mengatakan koordinasi melalui FGD diperlukan agar setiap tahapan penelitian dapat berjalan sesuai rancangan dan target yang telah ditetapkan.

“Melalui kegiatan FGD ini, tim melakukan koordinasi terkait rancangan sistem, pengolahan data, metode pengembangan algoritma, serta pembagian peran setiap anggota tim agar proses penelitian dapat berjalan secara terarah,” ujar Syafriadi.

Padukan Algoritma dan Sistem Pakar

Penelitian WebSI dikembangkan melalui rekayasa algoritma Spatial-Weighted Support Vector Machine (SVM) yang dipadukan dengan sistem pakar.

Kombinasi tersebut ditujukan untuk meningkatkan kemampuan sistem dalam mendeteksi penyakit tanaman lada secara lebih akurat.

Dalam FGD, tim peneliti membahas sejumlah aspek, mulai dari rancangan arsitektur WebSI, pengolahan citra tanaman, validasi informasi agronomi, hingga integrasi kecerdasan buatan dengan sistem pakar.

Penelitian ini menggunakan pendekatan Design Science Research (DSR). Tahapan penelitian meliputi akuisisi data, validasi label, pengembangan model awal, pengujian, hingga evaluasi sistem.

Pendekatan tersebut diharapkan menghasilkan sistem yang tidak hanya mampu mengolah data secara digital, tetapi juga memberikan informasi yang dapat mendukung proses identifikasi penyakit tanaman lada.