BOGOR — Tim "Ora Iso" dari Universitas Sumatera Utara (USU) mengukir prestasi nasional dengan meraih Juara 2 pada Lomba Karya Tulis Ilmiah (LKTI) Pekan Inovasi Mahasiswa Pertanian Indonesia (PIMPI) IPB 2026. Keberhasilan tersebut dicapai melalui perancangan gagasan teknologi pertanian cerdas berjuluk SIP-PETANI 5.0 yang mengintegrasikan Artificial Intelligence (AI) dan Internet of Things (IoT).
Gagasan inovatif ini lahir sebagai solusi atas beragam kendala mendasar yang dihadapi petani kecil, mulai dari perubahan iklim yang tak menentu, ancaman kemarau ekstrem, serangan hama, hingga keterbatasan akses terhadap teknologi modern. Tim lintas disiplin ilmu tersebut dipimpin oleh Ronny (Fakultas Kesehatan Masyarakat) bersama dua anggotanya, M. Ghozi Muzakki (Teknologi Pangan, Fakultas Pertanian) dan Aisyah Tsani (Kimia, FMIPA), di bawah bimbingan dosen Dr. Erna Mutiara, M.Kes.
Pengembangan sistem SIP-PETANI 5.0 dirancang terpadu dari hulu ke hilir dengan tiga komponen utama: AgroSense, AgriTrack, dan TaniTalk. AgroSense bertindak sebagai perangkat sensor IoT di lahan untuk memantau kondisi tanah dan cuaca secara langsung. AgriTrack berfungsi mencatat alur kegiatan serta hasil panen, sedangkan TaniTalk merupakan AI Chatbot yang terhubung via aplikasi WhatsApp guna memberikan peringatan dini cuaca dan mendiagnosis kesehatan tanaman melalui foto daun.
Integrasi seluruh perangkat teknologi ini berpotensi mengubah pola pertanian dari reaktif menjadi lebih preventif. Penggunaan fitur irigasi presisi pada AgroSense tercatat mampu menghemat konsumsi air hingga 30 persen, meminimalkan risiko busuk akar, sekaligus menekan angka potensi gagal panen akibat ancaman fenomena alam seperti El Nino.
Guna memastikan penerapannya tidak memberatkan petani secara finansial, Tim Ora Iso merancang skema implementasi berbasis kepemilikan komunal melalui Kelompok Tani atau Koperasi Unit Desa (KUD). Ke depannya, tim berencana menyempurnakan inovasi ini dengan menambahkan dukungan bahasa daerah pada sistem AI, memperkuat ketahanan fisik sensor di cuaca ekstrem, serta menghadirkan fitur prediksi harga pasar berbasis komponen lokal.
