Majalahtani.com – Ancaman kemarau panjang akibat fenomena El Nino 2026 tak hanya berdampak pada produksi pangan, tetapi juga memicu lonjakan serangan hama. Menjawab kondisi ini, akademisi IPB University menawarkan solusi sederhana, murah, dan dapat dilakukan secara massal oleh petani.

Guru Besar Fakultas Pertanian IPB University, Hermanu Triwidodo, menekankan pentingnya langkah preemtif dalam mengendalikan organisme pengganggu tumbuhan (OPT), khususnya penggerek batang padi.

“El Nino biasanya diikuti OPT, ada kecenderungan penggerek, biasanya serangannya berat. Kalau tidak hati-hati sejak musim tanam, dampaknya bisa luas. Karena itu perlu gerakan massal,” ujarnya dikutip dari laman resmi IPB, Kamis (16/4/2026).

Fenomena yang disebut sebagai “Godzilla El Niño” ini diperkirakan berlangsung April hingga Oktober 2026, membawa risiko kemarau panjang yang tidak hanya menekan produksi padi, tetapi juga memicu peningkatan serangan hama seperti penggerek batang padi dan wereng batang cokelat (WBC) di berbagai sentra produksi.

MenurutHermanu, pendekatan pengendalian hama terpadu (PHT) perlu diperkuat melalui strategi preemtif, yakni pencegahan sebelum musim tanam. Pendekatan ini dinilai jauh lebih efektif dan ekonomis dibandingkan pengendalian setelah terjadi ledakan hama.

Salah satu langkah paling efektif adalah pengumpulan kelompok telur penggerek di fase persemaian. Hal ini penting dilakukan di awal tanam demi menekan populasi awal.

Metodenya sederhana, tidak membutuhkan teknologi mahal dan sangat bisa dilakukan para petani. “Alatnya sederhana, bisa dari botol mineral yang dibalik. Ini langkah praktis untuk mengantisipasi ledakan penggerek sejak dini,” tambahnya.

Secara ekonomi, langkah preemtif ini terbukti sangat efisien. Satu kelompok telur penggerek padi rata-rata berisi sekitar 50 butir dan dapat menyebabkan kerusakan hingga 300 malai padi atau setara 1,2 kg gabah kering panen (GKP).

Dengan asumsi harga Rp6.500 per kilogram, potensi kerugian mencapai Rp8.125 per kelompok telur. Artinya, tindakan kecil dengan memusnahkan satu kelompok telur saat persemaian mampu mencegah kerugian ekonomi senilai tersebut.

Lebih jauh, Hermanu mengingatkan bahwa ancaman terbesar justru datang dari wereng batang cokelat (WBC). Ribuan hektar sawah bisa mengalami gagal panen total dalam hitungan hari. Selain kerusakan fisik tanaman, WBC juga berperan sebagai vektor virus kerdil hampa dan kerdil rumput yang membuat tanaman tidak dapat berproduksi.

Sebagai bagian dari solusi, ia mendorong pendekatan partisipatif dengan melibatkan masyarakat, termasuk pelajar. Pengumpulan kelompok telur dapat dijadikan kegiatan edukatif dengan insentif Rp500 hingga Rp2.000 per kelompok telur, bergantung tingkat kepadatan populasi hama.

“Selain membantu petani, langkah ini juga menjadi sarana menumbuhkan kecintaan generasi muda terhadap dunia pertanian,” imbuhnya.

Majalahtani.com – Dosen Program Studi Teknologi Industri Pertanian Universitas Muhammadiyah Jember (Unmuh Jember), Danang Kumara Hadi, meraih gelar doktor dari Ibaraki University, Jepang, melalui riset teknologi berbasis Internet of Things (IoT) yang berpotensi diterapkan pada sektor pertanian modern.

Dalam disertasinya berjudul UHF RFID-Based Sensing and Indoor Localization, Danang mengembangkan inovasi teknologi Ultra-High Frequency Radio Frequency Identification (UHF RFID).

Jika teknologi RFID konvensional umumnya hanya digunakan untuk identifikasi barang dan membutuhkan baterai terpisah untuk fungsi sensor, inovasi Danang memungkinkan satu perangkat kecil untuk melacak posisi sekaligus mendeteksi suhu dan kelembaban lingkungan secara tanpa baterai (battery-less).

“Sistem ini bekerja hanya dengan memanfaatkan energi dari gelombang radio, sehingga lebih terintegrasi, sangat hemat energi, dan praktis tanpa perlu repot melakukan perawatan atau penggantian baterai,” kata Danang dalam keterangannya, Kamis (16/4/2026).

Pilihan Danang untuk menempuh pendidikan di Ibaraki University didasari oleh ekosistem riset yang sangat disiplin dan fasilitas laboratorium yang spesifik di bidang antena serta sensor nirkabel.

Namun, perjalanan meraih gelar doktor tersebut tidaklah mudah karena harus beradaptasi dengan budaya, menghadapi tuntutan standar akademik yang sangat tinggi, hingga tekanan mental akibat seringnya mengalami kegagalan eksperimen. Mulai dari desain antena yang tidak optimal hingga data yang tidak konsisten, semuanya menuntut evaluasi terus-menerus.

Dari berbagai kegagalan tersebut, Danang belajar untuk berpikir kritis dan memperbaiki metodologi hingga akhirnya berhasil mempublikasikan risetnya di jurnal internasional bereputasi Q1 IEEE Access. Ia meyakini bahwa kunci utama penyelesaian studinya adalah konsistensi, rasa ingin tahu yang tinggi, serta resiliensi untuk bangkit dari kegagalan.

Sebagai akademisi di bidang Teknologi Industri Pertanian, Danang memproyeksikan inovasinya untuk diaplikasikan secara langsung di sektor riil, khususnya untuk sistem pergudangan pintar (smart warehouse) dan pertanian cerdas (smart agriculture).

Di daerah dengan basis agrikultur yang kuat seperti Jember, teknologi ini memiliki potensi implementasi yang luar biasa. Sensor RFID tanpa baterai ini dapat disebar di greenhouse atau fasilitas pertanian dalam ruangan untuk memantau suhu dan kelembaban lahan.

Pada sektor pascapanen, teknologi ini sangat vital untuk melacak posisi produk pertanian secara real-time di gudang logistik sekaligus memastikan bahwa kualitas produk tetap terjaga dalam standar rantai dingin (cold chain).

Implementasinya di Jember akan sangat efektif jika dimulai dari skala pilot project di kampus atau melalui kerja sama dengan industri lokal, sebelum akhirnya diperluas untuk mendorong rantai pasok yang lebih transparan dan efisien.

Ke depan, Danang berkomitmen untuk mengimplementasikan hasil risetnya ke dalam Catur Dharma Perguruan Tinggi Universitas Muhammadiyah Jember serta membangun kolaborasi riset dengan industri dan institusi global.

Ia juga menitipkan pesan inspiratif bagi seluruh mahasiswa, khususnya yang menggeluti bidang teknologi dan pertanian, bahwa dunia pertanian saat ini tidak bisa dipisahkan dari teknologi.

Konsep smart farming, IoT, dan analitik data merupakan kebutuhan mendesak saat ini, bukan sekadar angan-angan masa depan.

Harapannya, Danang dapat menjadi generasi penggerak yang tidak hanya sekadar menggunakan teknologi, tetapi mampu menciptakan solusi riil berbasis teknologi untuk memajukan sektor pertanian di Indonesia.

Majalahtani.com – Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) mengembangkan metode inovatif untuk mendeteksi pemalsuan extra virgin olive oil (EVOO) atau minyak zaitun dengan minyak babi secara cepat, akurat, dan non-destruktif. Ini sebagai respons terhadap meningkatnya praktik kecurangan pangan yang berdampak pada kualitas, kesehatan, serta aspek kehalalan produk.

Tim peneliti Pusat Riset Teknologi dan Proses Pangan (PRTPP) BRIN, Anjar Windarsih, menjelaskan EVOO merupakan minyak nabati bernilai tinggi yang rentan dipalsukan dengan bahan lebih murah, termasuk lemak hewani seperti minyak babi. Praktik ini tidak hanya merugikan konsumen secara ekonomi, tetapi juga menimbulkan persoalan serius terkait kesehatan dan kepatuhan terhadap standar halal.

Untuk menjawab tantangan tersebut, pihaknya mengembangkan pendekatan berbasis spektroskopi Fourier Transform Infrared (FTIR) yang dikombinasikan dengan berbagai algoritma machine learning.

Teknologi FTIR digunakan untuk membaca “sidik jari” molekuler minyak melalui spektrum inframerah, sementara machine learning berperan dalam menganalisis pola data spektrum tersebut untuk mengidentifikasi keberadaan dan kadar campuran minyak babi.

“Metode ini memungkinkan deteksi adulterasi (pemalsuan) secara cepat tanpa perlu proses preparasi sampel yang rumit, sehingga lebih efisien dan ramah lingkungan dibanding metode konvensional,” ujarnya dikutip dari situs BRIN, Rabu (15/4/2026).

Dalam penelitian ini, tim menguji berbagai model machine learning seperti artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (kNN), random forest, gradient boosting, dan regresi linier.

Model ANN menunjukkan performa terbaik dengan tingkat akurasi sangat tinggi, ditunjukkan oleh nilai koefisien determinasi (R²) mencapai 0,998 serta tingkat kesalahan yang sangat rendah.

Selain itu, regresi linier juga menunjukkan performa yang kompetitif dengan keunggulan pada stabilitas dan kemudahan interpretasi model. Sementara itu, model lain seperti random forest dan SVM cenderung memiliki tingkat kesalahan lebih tinggi dan variabilitas yang lebih besar.

Pengujian dilakukan pada berbagai rentang spektrum gelombang FTIR untuk mengidentifikasi wilayah paling informatif dalam mendeteksi perbedaan komposisi kimia antara EVOO dan minyak babi.

Hasil penelitian menunjukkan kombinasi rentang spektrum tertentu mampu meningkatkan akurasi prediksi secara signifikan karena merepresentasikan karakteristik gugus fungsi lipid yang berbeda antara minyak nabati dan lemak hewani.

Keandalan metode ini juga dibuktikan melalui validasi eksternal menggunakan dataset independen. Hasilnya menunjukkan model tetap memiliki akurasi tinggi dan konsisten, menandakan metode ini tidak mengalami overfitting dan dapat diaplikasikan pada kondisi nyata di lapangan.

“Pendekatan ini sangat potensial untuk diterapkan dalam pengawasan mutu pangan, baik oleh industri maupun regulator, karena mampu memberikan hasil yang cepat, akurat, dan dapat diandalkan,” jelas Anjar.

Lebih lanjut, penelitian ini menjadi yang pertama mengembangkan model kuantitatif berbasis FTIR dan machine learning untuk mendeteksi campuran minyak babi dalam EVOO hingga rentang konsentrasi penuh (0–100%). Hal ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan teknologi autentikasi pangan, khususnya untuk produk premium yang sensitif terhadap isu kehalalan.

Ke depan, ia merekomendasikan pengembangan lebih lanjut dengan melibatkan sampel yang lebih beragam, termasuk produk komersial dari berbagai wilayah dan kondisi produksi. Langkah ini penting untuk meningkatkan ketahanan model serta memperluas penerapan teknologi dalam sistem pengawasan pangan nasional.