Aplikasi Ide-Cabe memungkinkan pengenalan varietas cabai secara real-time melalui perangkat ponsel cerdas, bahkan tanpa koneksi internet.

Bogor, Jawa Barat (Indonesia Window) – Aplikasi berbasis Artificial Intelligence (AI), Ide-Cabe, memanfaatkan teknologi deep learning untuk mengidentifikasi varietas cabai secara otomatis.

Aplikasi ini memungkinkan pengenalan varietas cabai secara real-time melalui perangkat ponsel cerdas, bahkan tanpa koneksi internet, jelas peneliti di Pusat Riset Sains Data dan Informasi, Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), Wiwin Suwarningsih, Rabu (22/1).

Menurut dia, Ide-Cabe mampu mengenali berbagai varietas cabai yang dibudidayakan di Balai Pengujian Standar Instrumen Tanaman Sayuran Kementerian Pertanian (Kementan), seperti Tanjung-1, Tanjung-2, Ciko, Branang, Lingga, Inata Agrihorti, Carvi, Hot Beauty, Carla Agrihorti, Mia, Pilar, dan Hot Vision.

“Teknologi ini dikembangkan oleh tim peneliti dari Pusat Riset Sain Data dan Informasi BRIN dan BALITSA, kini dikenal sebagai BPSI Tanaman Sayuran Kementan,” tuturnya.

Aplikasi tersebut, lanjutnya, dirancang untuk ponsel cerdas dengan kemampuan operasional secara offline. “Model deep learning yang tertanam dalam aplikasi memungkinkan pengenalan varietas cabai dengan akurasi tinggi. Namun, aplikasi ini memerlukan kapasitas memori yang cukup besar untuk menyimpan dataset varietas cabai yang terus berkembang,” jelas Wiwin.

Dia menambahkan, sistem tersebut dirancang untuk mendukung sertifikasi benih cabai berkualitas tinggi, memberikan manfaat besar bagi penyelia, pengawas benih tanaman, penangkar cabai, petani, serta mahasiswa pertanian dan masyarakat umum yang tertarik pada budidaya cabai. Selain itu, aplikasi ini dapat menjadi referensi penting bagi pemangku kepentingan dalam menetapkan kebijakan yang sesuai dengan kondisi lapangan.

“Teknologi deep learning yang digunakan mampu mengenali gambar daun cabai melalui kamera smartphone tanpa memerlukan koneksi internet. Hal ini memungkinkan penggunaan aplikasi di area perkebunan yang sulit dijangkau jaringan komunikasi,” urai Wiwin.

Ide-Cabe memiliki beberapa keunggulan, di antaranya dapat dioperasikan secara offline, mampu mengatasi kendala blank spot di banyak area perkebunan, memiliki akurasi tinggi meskipun dalam berbagai kondisi lingkungan dan pencahayaan, serta mampu memperluas cakupan varietas cabai yang identifikasi, sehingga menambah nilai praktis bagi penggunanya.

“Dengan kemampuan identifikasi varietas yang akurat, petani dapat memastikan kualitas benih yang mereka gunakan, meningkatkan hasil panen, dan pada akhirnya menjual produk dengan harga yang lebih baik,” tutur Wiwin.

Dia menyampaikan, ada beberapa tantangan dalam pengembangan Ide-Cabe, meliputi waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan dataset, cepatnya persilangan varietas cabai, serta keragaman lingkungan dan pencahayaan yang dapat memengaruhi akurasi identifikasi. Selain itu, keterbatasan memori perangkat menjadi kendala yang perlu diatasi.

“Di bidang pertanian, aplikasi ini berkontribusi dalam mendorong sertifikasi benih unggul, meningkatkan efisiensi produksi dan distribusi cabai, serta memperkuat daya saing sektor agrikultur Indonesia di pasar global,” tuturnya.

Wiwin menyampaikan, pengembangan Ide-Cabe akan difokuskan pada perluasan cakupan varietas cabai dalam dataset, pengurangan kebutuhan memori dengan model yang lebih efisien, serta penambahan fitur analitik berbasis data untuk mendukung pengambilan keputusan petani.

“Dengan segala keunggulan dan potensi pengembangannya, Ide-Cabe diharapkan mampu memberikan kontribusi nyata dalam mendukung sertifikasi benih cabai berkualitas tinggi dan memajukan industri pertanian di Indonesia,” pungkasnya.

Laporan: Redaksi