Krisis Pangan Mangancam, Gardellive Kebun Komunitas Berbasis AI Bisa Jadi Solusi

Omet menjelaskan, para pekebun akan dibantu merekap perkembangan tanaman dengan bantuan AI sebagai sensor pendeteksi di lapangan. "Mulai dari sistem pengairan, pengukuran pH, temperature, dan kelembapan, semua telah terintegrasi melalui Gardellive," jelasnya.



Mahasiswa Departemen Teknik Material dan Metalurgi ini menambahkan, dari pembacaan sensor berbasis AI itu, pekebun juga disuguhi berbagai solusi penanganan apabila terdapat gejala masalah yang menyerang kebun komunitasnya. Kemudahan-kemudahan itulah yang ditawarkan Gardellive pada fitur "Gardener" yang diharapkan dapat memberdayakan kemampuan produksi pangan sendiri.

Tak hanya memfasilitasi para pekebun melalui fitur Gardener, Omet dan timnya juga menaruh fitur Buyers sebagai pelengkap. Melalui fitur ini, masyarakat sekitar terhubung kepada para pekebun, dan pekebun pun akan lebih mudah menjajakan hasil panennya.

Jika disederhanakan, Gardellive adalah aplikasi yang memuat sistem aplikasi jual beli online, track recording, dan layanan antar-jemput. "Di luar itu, Gardellive menyuguhkan keunggulan berupa kelengkapan data, sistem koperasi dan jual beli, serta teknologi yang digunakan," ungkapnya.



Dengan kelengkapan data yang disimpannya, rekomendasi-rekomendasi atas masalah perkebunan akan semakin beragam ditawarkan kepada para pekebun. Sementara sistem koperasi, dipasang untuk mempermudah penjaringan konsumen dan stakeholder yang mungkin terkait.

"Pada penyusunan teknologi Gardellive, kami memanfaatkan Artificial Neural Network agar automatisasi kerja sensor, CCTV, pH meter, arduino uno, dan material lain berjalan lancar," katanya.

Sebagai salah satu alat ukur efektivitas waktu dan langkah kerja, Gardellive pun menyediakan papan timeline dalam layanannya. Layanan ini bermaksud untuk merekomendasikan waktu tepat kapan langkah pemupukan sebaiknya dikerjakan, hingga kapan sebaiknya dipanen. "Jadwal yang direkomendasikan oleh papan timeline ini mengikuti sistem, berdasarkan potret tanaman yang ditangkap oleh detector di lapangan," jelasnya.