Deteksi dini
AIdetection 7-14 hari lebih awal daripada metode convensional
IoT Monitoring
Real Monitoring dengan metode sensor cerdas EP32
Database Digital
50+ Spesies hama indonesia Dengan Treatment terintegrasi
Pest counting
Mengetahui keberadaan hama sesegera mungkin.
Masalah yang Ingin Kami Selesaikan
Sektor pertanian Indonesia menghadapi tantangan besar karena serangan hama dan penyakit yang menyebabkan kerugian ekonomi signifikan, hingga 30% dari potensi produksi nasional. Keterlambatan deteksi, keterbatasan informasi, dan penggunaan pestisida yang tidak efektif memperburuk masalah ini. Fragmentasi data juga menjadi kendala karena tidak ada database terpusat tentang patogen tanaman spesifik Indonesia, yang mengakibatkan penanganan yang reaktif dan tidak optimal
Arsitektur Sistem IoT Monitoring
Sistem monitoring ini mengintegrasikan berbagai teknologi. Alat-alat sensor, seperti sensor kelembaban, suhu, pH tanah, dan intensitas cahaya, dikombinasikan dengan kamera multispektral yang dapat mendeteksi anomali visual yang tidak terlihat oleh mata telanjang. Unit edge computing memproses data secara real-time di lapangan, mengurangi ketergantungan pada internet. Untuk memastikan konektivitas di seluruh Indonesia, sistem ini menggunakan solusi fleksibel seperti LoRaWAN, 4G/5G, dan WiFi.
AI Detection Engine dan Machine Learning
Unit pemrosesan visual (computer vision engine) adalah inti dari sistem deteksi otomatis. Mesin ini dilatih untuk mengidentifikasi hama dan penyakit pada citra daun dengan akurasi tinggi, bahkan untuk jumlah yang kecil. Sistem ini juga menggunakan algoritma untuk mengenali pola abnormal sebagai peringatan dini. Model machine learning, seperti Random Forest dan LSTM, digunakan untuk memprediksi serangan dengan akurasi optimal. Selain itu, sistem ini dilengkapi dengan fitur chatbot yang menggunakan Natural Language Processing (NLP) untuk konsultasi interaktif dalam berbagai bahasa, termasuk bahasa daerah.
Database Digital Patogen Komprehensif
Database patogen ini memiliki struktur komprehensif yang mencakup lebih dari 500 spesies hama dan patogen spesifik Indonesia. Di dalamnya terdapat database gejala visual dengan puluhan ribu gambar untuk melatih AI dan menjadi referensi petani. Basis data ini juga menyimpan lebih dari 1.000 metode pengendalian yang telah teruji, seperti integrated pest management. Informasi pemetaan regional memberikan data sebaran geografis setiap patogen. Database ini bersifat dinamis dan terus diperbarui melalui kontribusi dari komunitas petani dan peneliti
Pest Count Monitoring API
dan Integrasi Feromon Trap
Fitur Pest Count Monitoring API pada sistem Tanintara berfungsi untuk memfasilitasi pengumpulan data populasi hama dari perangkap feromon di berbagai wilayah. Setiap unit perangkap dilengkapi dengan sensor citra digital dan modul IoT berbasis ESP32-CAM, yang secara otomatis memotret hasil tangkapan pada interval tertentu. Data gambar dikirimkan ke Pest Count API, di mana model deteksi visual berbasis machine learning mengidentifikasi jenis dan jumlah hama tertangkap.
Feromon trap menggunakan pheromone lure spesifik spesies untuk menarik hama jantan ke dalam perangkap, sehingga memungkinkan pemantauan yang lebih akurat terhadap dinamika populasi. Jumlah tangkapan dianalisis secara temporal melalui API untuk mendeteksi tren peningkatan populasi dan potensi serangan dini.
Integrasi API ini juga memungkinkan sinkronisasi data antar wilayah, menjadikan Tanintara platform berbasis geo-referenced pest monitoring, di mana populasi hama dapat divisualisasikan dalam bentuk peta sebaran (heatmap) pada dashboard utama. Kombinasi antara IoT monitoring lingkungan dan pest count dari perangkap feromon menciptakan sistem early warning and prevention yang efektif, mendukung penerapan Integrated Pest Management (IPM) secara real time.
Latest from Blog
[blocksy_posts limit="3" has_pagination="no"]
Mari diskusikan
Project Besar kami
Email Address
tanintaratech@gmail.com
Phone Numbers
+6282254491339