27/11/2013

1

Cloud Computing for Precision Cloud Computing for Precision

Agriculture Agriculture

((Komputasi Awan untuk Komputasi Awan untuk

Pertanian PresisiPertanian Presisi))

Kudang B. Seminar

e-mail: kseminar@apps.ipb.ac.id

Head of Informatics Engineering Lab. FATETA IPB

Honorary Member of AFITA

Honorary Member HIPI

Member of PERTETA

2

Pertanian Presisi Sistem industri pertanian yang

memberikan perlakuan presisi pada

semua mata rantai agribisnis dari hulu

(onfarm) ke hilir (off farm).

Rantai

agribisnis

Ladang

(hulu)

Meja Makan

(hilir)

Rantai Agribisnis Dari Hulu ke HilirRantai Agribisnis Dari Hulu ke HilirSumber: http://batikyogya.wordpress.com/2008/08/19/sistem-rantai-pasok-produk-

hortikultura/

www.themegallery.com Company Name

11/27/2013

Dari Hulu: Memilih Lahan, Mengolah Lahan, Menanaman, Merawat, Panen

Pemanenan tomatPemanenan tomat: :

manual, mekanikal, robotikalmanual, mekanikal, robotikal

http://www.farmdoc.illinois.edu

http://www.antaranews.com

http://media.viva.co.id/

manual

mekanikal

robotikal

Pencucian & Pemutuan TomatPencucian & Pemutuan Tomat

http://sdhuayu.en.alibaba.com

27/11/2013

2

Berbagai Variasi Kemasan TomatBerbagai Variasi Kemasan Tomat Pemilihan Teknologi KemasanPemilihan Teknologi Kemasan

11

22

33

44

5566

Analisa Kesesuaian Lahan Untuk Jagung & PadiAnalisa Kesesuaian Lahan Untuk Jagung & Padi

Spatial Database of Spatial Database of

Land SuitabilityLand Suitability

FOOD PRODUCTION FOOD PRODUCTION

ESTIMATIONESTIMATION

Scenario of Scenario of

harvest timeharvest timeCrop Crop

ProductivityProductivity

Crop ProductionCrop Production

DatabaseDatabase

FOOD AVAILABILITY FOOD AVAILABILITY

ESTIMATIONESTIMATION

POPULATIONPOPULATION

FOOD AVAILABILITY FOOD AVAILABILITY

FOR CONSUMPTIONFOR CONSUMPTION

Sistem Estimasi Produksi &

Ketersediaan Pangan1. Satellite Images (downloaded

freely): Landsat 7 ETM & Digital Elevation Model

2. Digital Maps: RBI Map (from Bakosurtanal),Soil Map (from Puslitbangtanak), Forest Map

SOIL SOIL

ATTRIBUTEATTRIBUTE

SLOPESLOPE

ATTRIBUTEATTRIBUTE

]}/){(1[

1)(

2dbxxMF

i

i

CROP REQ.CROP REQ.

MF SOIL MF SLOPE

JMF SOILJMF SOIL JMF SLOPEJMF SLOPE

n

i

iiS MFJMF1

)(

LANDUSEFORESTSLOPESOIL JMFJMFJMFJMFLSI

BOOLEAN METHODBOOLEAN METHOD

LANDUSE LANDUSE

ATTRIBUTEATTRIBUTE

MF LANDUSE

JMF LANDUSE

FOREST FOREST

ATTRIBUTEATTRIBUTE

MF FOREST

JMF FOREST

FORMULASI KALKULASI KESEUAIAN LAHANFORMULASI KALKULASI KESEUAIAN LAHAN

11

SOIL SOIL

ATTRIBUTEATTRIBUTE

SLOPESLOPE

ATTRIBUTEATTRIBUTE

]}/){(1[

1)(

2dbxxMF

i

i

CROP REQ.CROP REQ.

MF SOIL MF SLOPE

JMF SOILJMF SOIL JMF SLOPEJMF SLOPE

n

i

iiS MFJMF1

)(

LANDUSEFORESTSLOPESOIL JMFJMFJMFJMFLSI

BOOLEAN METHODBOOLEAN METHOD

LANDUSE LANDUSE

ATTRIBUTEATTRIBUTE

MF LANDUSE

JMF LANDUSE

FOREST FOREST

ATTRIBUTEATTRIBUTE

MF FOREST

JMF FOREST

FORMULASI KALKULASI KESEUAIAN LAHANFORMULASI KALKULASI KESEUAIAN LAHAN

11

27/11/2013

3

LAHAN POTENSIAL UNTUK PADILAHAN POTENSIAL UNTUK PADI Lahan Potensial Untuk JagungLahan Potensial Untuk Jagung

S1 (ha)S1 (ha) S2 (ha)S2 (ha) S3 (ha)S3 (ha) N1 (ha)N1 (ha) N2 (ha)N2 (ha) TOTALTOTAL

9.355,50 9.396,00 5.438,34 25.355,43 34.301,07 83.846,34

HASIL KALKULASI LUASAN LAHAN POTENSIALHASIL KALKULASI LUASAN LAHAN POTENSIAL

S1 (ha)S1 (ha) S2 (ha)S2 (ha) S3 (ha)S3 (ha) N1 (ha)N1 (ha) N2 (ha)N2 (ha) TOTALTOTAL

19.307,01 16.093,08 6.707,61 7.436,61 34.301,07 83.846,34

Luasan Lahan PadiLuasan Lahan Padi::

Luasan Lahan JagungLuasan Lahan Jagung::

HASIL KALKULASI ESTIMASI PRODUKSIHASIL KALKULASI ESTIMASI PRODUKSI

154,42

308,83

188,07 188,07

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

250,00

300,00

350,00

Scenario1 Scenario2

x 1

000 (

to

n/y

ears

)

PaddyMaize

Skenario 1: Padi dan jagung dipanen 1x

dalam setahun.

Skenario 2: Padi panen 2x dan jagung 1x

dalam setahun

HASIL KALKULASI KETERSEDIAAN PANGANHASIL KALKULASI KETERSEDIAAN PANGAN

2200 kcal/day2200 kcal/day

Kecukupan Energi

Widya Karya Pangan

& Gizi VIII 2004

HASIL KALKULASI KETERSEDIAAN PANGANHASIL KALKULASI KETERSEDIAAN PANGAN

2200 kcal/day2200 kcal/dayKecukupan Energi

Widya Karya Pangan

& Gizi VIII 2004

Sub districtPopulation

in 2007

Scenario 1 Scenario 2

Rice Maize Rice Maize

(kcal/day) (kcal/day) kcal/day) kcal/day)

BatudaaBatudaa 27.97827.978 5.688,64 5.688,64 8.663,84 8.663,84 11.445,59 11.445,59 8.663,84 8.663,84

BongomemeBongomeme 34.43834.438 3.810,31 3.810,31 6.859,60 6.859,60 7.674,31 7.674,31 6.859,60 6.859,60

TibawaTibawa 35.91635.916 7.351,50 7.351,50 12.316,22 12.316,22 14.794,24 14.794,24 12.316,22 12.316,22

PulubalaPulubala 23.60523.605 6.960,81 6.960,81 13.437,36 13.437,36 14.014,88 14.014,88 13.437,36 13.437,36

LimbotoLimboto 39.26139.261 881,85 881,85 1.315,85 1.315,85 1.772,11 1.772,11 1.315,85 1.315,85

Limboto BaratLimboto Barat 22.12222.122 5.076,17 5.076,17 7.406,25 7.406,25 10.200,18 10.200,18 7.406,25 7.406,25

27/11/2013

4

PENJADWALAN PENYEMPROTAN GULMA SECARA REAL-TIME

Rizky Mulya Sampurno, Kudang Boro Seminar, Yuli Suharnoto, MohamadSolahudin, Tofael Ahamed, Ryozo Noguchi

Collaborative ResearchBogor Agric. Univ (IPB) & Tsukuba University

2013

Indeks Vegetasi Tanaman Padi Menunjukkan Fase Tumbuh

1. Indeks vegetasi digunakan untuk mengidentifikasi waktu tanam padi. Hal ini

menjadi acuan untuk penyemprotan. gulma

2. Pengendalian gulma dilakukan dua kali, yaitu pra-tanam dan pasca-

munculnya, maka waktu penyemprotan adalah sekitar Desember-Februari dan

Mei-Juli.

Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan Jadwal Penyemprotan Gulma

Percikan Semprot & Pola Cuaca

1. Karakteristik cuaca yang diperoleh dari analisis pola temporal jangka

panjang faktor cuaca (angin, suhu, kelembaban dan curah hujan).

2. Lintasan terjadi ketika kecepatan tinggi angin, suhu tinggi (> 25

C), dan kelembaban rendah.

Spray drift (a); Environment pollution by unsuitable weather (b); Spray application using boom sprayer (c); Boom sprayer configuration (d)

Pattern of temperature and humidity during last 10 years

Aplikasi untuk Meminimalkan Penyimpangan Semprot

1. Aplikasi ini dibangun untuk meningkatkan efektivitas, efisiensi dan keamanan bagi herbisida semprot yang meminimalkan percikan (penyimpangan).

2. Aturan dasar untuk menentukan ukuran tetesan diperoleh dari penelitian sebelumnya yang ditafsirkan pertama ke pohon keputusan.

27/11/2013

5

Pengembangan dan Implementasi

Sistem Cerdas untuk Nutrient

Manager pada Tanaman Padi Sawah

berbasis Precision Farming

Zulkifli Zaini

IRRI Representative for Indonesia

PHSL memungkinkan petani memupuk tanaman padi sesuai

kebutuhan tanaman dan kondisi setempat untuk

meningkatkan hasil gabah dan pendapatan petani

Apa yang dimaksud dengan PHSL?

+NPK +PK +NK +NP

PupukLengkap

-N -P -K

Teknik Petak Omisi

untuk menduga

kebutuhan tanaman

akan pupuk P atau

K

Mengapa PHSL diperlukan?

Petani kita

seringkali

memberikan pupuk:

Salah waktu

Salah dosis

Salah jenis

Bagaimana PHSL bisa memberikan

keuntungan bagi petani padi?

1. Mengatur waktu pemberian

pupuk sesuai dengan stadia

pertumbuhan kritis dari

suatu varietas padi

Panen

Pertum-

buhan Awal Berbu-nga

Anakan

Aktif

Inisiasi

Malai

-20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 HST

-20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 HST

Varietas umur

sedang

Varietas umur

genjah

Bagaimana PHSL bisa memberikan

keuntungan bagi petani padi? 2. Mengatur takaran pemberian pupuk sesuai

dengan target hasil terbaik yang pernah dicapai di

lokasi tersebut.

Pupuk Pupuk

= =

Pupuk

GabahGabah Gabah=

3. Mengatur takaran pupuk P dan K berdasarkan informasi sisa tanaman

dan pupuk organik yang diberikan

27/11/2013

6

Pertanyaan dan Penjelasan PHSL aplikasi Pertanyaan dan Penjelasan PHSL aplikasi

HAPEHAPE, Web, Smartphone, Web, SmartphonePilihan Bahasa Tersedia dalam 5 (lima) pilihan Bahasa : Indonesia,

Jawa, Sunda, Bugis, dan Bali

1. Tunjukkan

ukuran/luas lahan

sawah anda

Jumlah pupuk yang diperlukan didasarkan atas luas

sawah yang ditunjukkan oleh pengguna/petani.

Petani diberi pilihan untuk menyatakan luas

sawahnya dalam bata, tumbak, ru, are, hektar, rante,

atau bahu.

2. Pilih musim tanam

yang akan

memerlukan

rekomendasi

pupuk

Rekomendasi pupuk akan disesuaikan dengan

musim yang dipilih oleh petani. Hasil padi yang

dapat dicapai didasarkan atas musim tanam, umur

varietas padi, dan ketersediaan air.

3. Apa cara tanam

yang digunakan?

Petani diminta menyebutkan cara tanam,

apakah tanam pindah atau sebar langsung

(tabela).

Umur tanaman (dari benih-ke-benih) dengan

cara tabela sekitar 10 hari lebih pendek

daripada cara tanam pindah.

Umur tanaman dengan cara tanam pindah

dipengaruhi oleh umur bibit yang ditanam.

4. Jika cara tanam

pindah, berapa

umur bibit yang

ditanam?

Petani diminta menyebutkan umur bibit,

apakah kurang dari 21 hari atau lebih dari 22

hari.

Jika umur bibit tua (lebih dari 22 hari), waktu

anakan aktif dan primordia disesuaikan,

berturut-turut diperkirakan 5 dan 10 hari lebih

awal setelah tanam pindah.

5. Pilih umur padi

varietas yang

akan anda

tanam.

Informasi ini memungkinkan PHSL mengakses

database umur tanaman (benih-ke-benih)

untuk varietas yang dipilih.

Informasi ini disertai oleh cara tanam dan

umur bibit, digunakan untuk menghitung umur

tanaman saat anakan aktif dan primordia, yaitu

fase pertumbuhan kritis untuk pemberian

pupuk N.

Database dan PHSL perlu diupdate secara

reguler bila ada varietas baru yang dilepas.

Panen Pertum-

buhan Awal Berbu-ngaAnakan

Aktif

Inisiasi

Malai

-20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 HST

-20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 HST

Varietas umur

sedang

Varietas umur

genjah

6. Untuk MH (atau

MK), ketik

berapa kg

biasanya hasil

GKP, sebelum

dipotong

bawon,

kemudian

tekan tanda #

Jawaban dari pertanyaan ini digunakan untuk

memperkirakan target hasil yang dapat dicapai,

yang dipakai sebagai dasar penyusunan

pedoman pemupukan.

PHSL memperkirakan target hasil yang dapat

dicapai lebih tinggi daripada angka hasil yang

diberikan oleh petani dengan mempertimbangkan

musim, varietas, dan ketersediaan air.

Hasil yang diminta adalah dalam GKP (gabah

kering panen), tapi semua perhitungan dosis

pupuk dalam PHSL didasarkan atas dasar hasil

GKG (gabah kering giling) setelah kadar air

dikonversi menjadi 14%.

PHSL memperhitungkan rekomendasi pupuk

berdasarkan angka hasil panen yang diberikan

petani. Kalau petani mengatakan hasil 5 t/ha,

PHSL memperhitungkan rekomendasi pupuk

yang kira-kira memberi hasil 5,5-6,0 t/ha

7. Pada musim

sebelumnya,

ketik berapa kg

biasanya hasil

GKP, sebelum

dipotong

bawon,

kemudian tekan

tanda #

Informasi hasil gabah sebelumnya dan

informasi cara perontokan (diperoleh dari

jawaban pertanyaan berikutnya) digunakan

untuk memperkirakan jumlah biomas

tanaman padi yang dikembalikan dari

tanaman padi sebelumnya ke pertanaman

padi berikutnya yang akan ditentukan

kebutuhan pupuknya.

8. Bagaimana

gambaran

ketersediaan air

pada musim

yang dipilih

(MH/MK) di

tahun-tahun

sebelumnya?

Informasi ini dipakai untuk memperkirakan

hasil yang dapat dicapai pada musim yang

dipilih.

27/11/2013

7

10. Pada musim

yang dipilih,

apakah anda

akan

memberikan

pupuk kandang

atau pupuk

organik buatan

sendiri ke

sawah anda?

Jika petani akan memberikan pupuk kandang

atau pupuk organik buatan sendiri pada

musim yang dipilih, dia diminta untuk

menyebutkan jumlahnya.

PHSL akan mengurangi dosis pupuk NPK atas

dasar jumah NPK yang terkandung dalam

pupuk organik yang ditambahkan.

Rekomendasi

pemupukan padi

akan segera anda

terima dalam

bentuk SMS

SMS tersebut menunjukkan jumlah dan waktu

pemberian pupuk yang diperlukan untuk

musim tanam yang akan datang.

Isi SMS:

Untuk mendapatkan 3700-3900 kg GKP pada luas

lahan 350 bata di musim kemarau, berikan 1

karung phonska pada umur 0-14 hari setelah

tanam (HST), 1 karung urea pada umur 24-28

HST, dan 1 karung urea pada umur 35-39 HST.

Diseminasi PHSL dilakukan melalui :

1. Aplikasi Web (Petani mendatangi penyuluh yang memiliki akses internet atau PPL mendatangi petani menggunakan kuesioner)

Anjuran pemupukan dapat segera diterima dalam bentuk tercetak

http://webapps.irri.org/nm/id

Cara ini cocok untuk penyuluh

yang mewawancarai petani

padi tanpa akses ke internet.

Setelah wawancara, informasi

dari petani tersimpan dalam

Smartphone.

2. Aplikasi Android (melalui Smartphone)

Setelah ada akses ke

internet, anjuran pemupukan

dapat langsung dikirim melalui

SMS ke HP petani.

Isi SMS:

Untuk mendapatkan 3700-3900 kg

GKP pada luas lahan 350 bata di

musim kemarau, berikan 1 karung

phonska pada umur 0-14 hari setelah

tanam (HST), 1 karung

urea pada umur 24-28 HST, dan

1 karung urea pada umur 35-39 HST.

Tidak perlu internet !! Kontak

nomor bebas pulsa (perlu segera

tersedia) dan ikuti petunjuk yang

terdengar di HAPE.

3. Aplikasi HAPE (melalui SMS)

Anjuran pemupukan dapat segera diterima dalam bentuk

SMSSepenuhnya otomatis: tidak memerlukan operator telpon

Tersedia dalam 5 (lima) pilihan Bahasa :

Indonesia, Jawa, Sunda, Bugis, dan Bali

Target hasil dengan

menggunakan PHSL

Tingkat hasil

petani saat ini

Hasil yang dapat dicapai

dengan pemupukan

optimal dan teknik

budidaya yang baik

Senjang

hasil

Target hasil

dengan PHSL

PHSL bertujuan untuk meningkatkan

keuntungan petani padi sekitar USD 100 per

hektar per MT

Kudang B. Seminar Herry Suhardiyanto

UIJI Seminar, 23-25 July 2011, Ehime University

Dept. of Mechanical & Biosystem Eng.Bogor Agricultural University

The Supervised Multi-Agent Systems for Greenhouse-Based Crop

Industry

http://webapps.irri.org/nm/idhttp://webapps.irri.org/nm/id

27/11/2013

8

11/27/2013Kudang B. Seminar & Herry Suhardiyanto

43

Problems with Greenhouse Control

Kompleksitas industri tanaman berbasis green-house: skala besar: tersebar di >1 lokasi, jumlah greenhouse, jenis tanaman, faktor lingkungan, kontrol

Industri Tanaman Skala Menengah ke Atas

Arsitektur Sistem Multi-Agen Industri Tanaman Berbasis Greenhouse

USER

U S E R I N T E R F A C E

USERS PREFERENCE SELECTION MODULE

Modes of

control

Parameters of control

Optimality Criteria

Control Knowledg

e

Supervisory Control Engine

Crop Knowledg

e

Climatic Knowledge

I/O Knowledg

e

Greenhouse Controllers

Greenhouses

Greenhouse Controllers

Greenhouse Controllers

Array of Controller

s

SUPERVISORY SUPERVISORY AGENTAGENT

Supervised Agents

11/27/2013

Kudang B. Seminar kseminar@bima.ipb.ac.id 46

Tanaman Mentimun Mini di Greenhouse

11/27/2013

Kudang B. Seminar kseminar@bima.ipb.ac.id 47

Identification of Crop Canopy Area

11/27/2013

Kudang B. Seminar kseminar@bima.ipb.ac.id 48

Identification of relation between environmental factors and crops growth

27/11/2013

9

11/27/2013

Kudang B. Seminar kseminar@bima.ipb.ac.id 49

EI = 95%

APD = 1.3%

0

200

400

600

800

0 200 400 600 800Actual diameter-canopy ratio (cm

2/cm)

Pre

dic

ted

dia

met

er-

can

op

y r

atio

(cm

2/c

m)

Comparative graph between predicted and actual canopy-diameter ratio

11/27/2013

Kudang B. Seminar kseminar@bima.ipb.ac.id 50

Selection control mode before

optimal reference setting

11/27/2013

Kudang B. Seminar kseminar@bima.ipb.ac.id 51

Optimization of controlled variables

11/27/2013

Kudang B. Seminar kseminar@bima.ipb.ac.id 52

Added nutrient volumes with 9 treatments during 15 days

0

200

400

600

800

1000

1200

0 5 10 15

Days

Added n

utr

ient

volu

me (

ml)

Treatment 1

Treatment 2

Treatment 3

Treatment 4

Treatment 5

Treatment 6

Treatment 7

Treatment 8

Treatment 9

11/27/2013

Kudang B. Seminar kseminar@bima.ipb.ac.id 53

Temperature, humidity and irradiation observation within greenhouse for 15 days

20

40

60

80

100

0 5 10 15Days

Tem

p (

oC

), H

um

idit

y (

%)

0

100

200

300

400

500

600

700

Irra

dia

tio

n (

w/m

2)

TemperatureHumidityIrradiation

11/27/2013

Kudang B. Seminar kseminar@bima.ipb.ac.id 54

0

200

400

600

800

0 5 10 15Days

Rati

o c

an

op

y-s

tem

dia

mete

r(cm

2/c

m)

Treat 1

Treat 2

Treat 3

Treat 4

Treat 5

Treat 6

Treat 7

Treat 8

Treat 9

The observed values of ration canopy-stem diameter with 9 treatments for 15 days.

27/11/2013

10

55

Strategi Kebijakan Terkait

Pengembangan Informatika

Pertanian di Indonesia: e-Petani

dan Cyber

Extension, Mendekatkan

Teknologi dan Informasi

Pertanian Kepada Petani

Ir. M. Tassim Billah, M.Sc./Ir. Bayu Mulyana, MM.

Pusat Data dan Sistem Informasi Pertanian

Kementerian PertanianDisampaikan pada Seminar Nasional Informatika Pertanian

Bandung, 20-21 Oktober 201156Dari Seminar APO, Yogyakarta, 2003

Time

Ga

p

The Digital Divide

Ironinya: kemajuan teknologi yg digunakan untuk memfasilitasi pembangunan justru semakin memperlebar gap

Menjadi ancaman terhadap daya saing nasional

Gap yg paling besar justru ada pada sektor pertanian

Kesenjangan Digital (The Digital Divide)

57Sumber: Indikator TIK edisi 2010, Pusat TIK, BBPT

TIK Meter

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

2007 2008 2009

8,6913,36 14,77

41,57

61,8369,25

50,26

75,1984,02

TELEDENSITAS DI INDONESIA (2009)(per 100 penduduk)

Telepon Tetap

Selular

Total Telepon

0,06 0,19 0,25 0,480,93

2,02 2,14 2,392,6

3,614,76

5,76

10,94

12,9714,09

244%

31%

92%

92%

118%

6% 12% 9%

39% 32%21%

90%

19%

0%

50%

100%

150%

200%

250%

300%

0

2

4

6

8

10

12

14

16

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

[% Pertumbuhan][per 100 penduduk]

DENSITAS PENGGUNA INTERNET INDONESIA

58Sumber: Indikator TIK edisi 2010, Pusat TIK, BBPT

TIK Meter

32,76% 31,18%

87,14%

5,70%

61,31%

93,62%

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

Ada Telepon Kabel

Ada Telepon Umum

Ada Sinyal Selular

Ada Warnet

Ada Sinyal TV

Ada Listrik

PRESENTASE DESA DENGAN FASILITAS TIK DI INDONESIA

(2008)

Keberadaan Warnet di Desa/Kelurahan (2008)

1.00%MALUKU PAPUA

4.00%

BALI NUSRA

11.00%JAWA

4.00%

SUMATERA

Dengan Warnet Tanpa Warnet

3.00%KALIMANTAN

3.00%SULAWESI

6.00%

Indonesia

59Sumber: Indikator TIK edisi 2010, Pusat TIK, BBPT

TIK Meter

10,36%

61,84%

8,40%11,59%

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

Ada telepon Kabel

Ada Telepon Selular

Ada Komputer

Ada Akses Internet

PRESENTASE RUMAH TANGGA DENGAN FASILITAS TIK DI INDONESIA (2009)

0% 2% 4% 6% 8%

MALUKU PAPUA

BALI NUSRA

SULAWESI

SUMATERA

KALIMANTAN

JAWA

1,35%

1,82%

2,06%

1,87%

2,97%

3,22%

3,02%

4,18%

5,30%

5,35%

5,56%

7,75%

0,91%

1,55%

1,61%

2,06%

1,72%

3,56%

1,58%

0,33%

0,61%

0,39%

0,57%

1,23%

INTERNET DALAM RUMAH TANGGA DI INDONESIA (2009)

Lainnya

Sekolah

Kantor

Warnet

Rumah

0% 5% 10%

2,74%6,69%

3,41%2,30%

0,94%

INDONESIA

60

JARINGAN PELAYANAN INFORMASI DAN PENGETAHUAN KEMENTERIAN PERTANIAN

Intranet/

Internet

Basisdata

Pertanian

(sharable)

Kantor Menteri: Akses Data/Informasi

Kabupaten:-Estimasi-Rekapitulasi-Tabulasi-Entri data-Akses Info

Kecamatan (Balai):-Pengisian formulir-Akses Info

Manajemen Data/Informasi

Manajemen Pengetahuan

Manajemen Jaringan

Manajemen Sistem Informasi

Pusat:- Akses Data/Info

- Update data/info

Propinsi: Entri Data

Akses Data/Informasi

Update data/info

- INFORMASI &

- PENGETAHUAN

Petani/Masyarakat- akses info

- komplain

- kirim data

SMS Gateway

PETANI/MASYARAKAT/LSM

akses info

komplain

Forum

Sharing

Desa (Pos Penyuluhan):-Pengisian formulir-Akses Info

27/11/2013

11

61

Pengembangan Sistem Informasi

Pemanfaatan Internet dan Website Kementerian

Pertanian:

Agribisnis, Ketahanan

Pangan, Statistik, Peraturan, Forum Diskusi, Formulir

Elektronik, Teknologi Pertanian, Webmail, SMS

CENTER, Download Software, Berita, Portal

Multimedia, dsb.

Basisdata Statistik Pertanian.

BDSP, Ekspor-Impor, Indikator Pembangunan

Pertanian, Informasi Eksekutif, dsb.

Sistem Informasi Manajemen:

Simpeg, Simonev, SAK, SABMN, dsb.

Sistem Informasi Pertanian.

e-Form Subsektor, PUAP, SIM OPT, dsb.

62

e-Petani:Mendekatkan Teknologi dan

Informasi PertanianKepada Petani

e-Petani:Mendekatkan Teknologi dan

Informasi PertanianKepada Petani

63 64

e-Petani

SIM

DEP

TAN

E-Pe

tani

Public

Gov

ernm

ent

Bisn

is

Tenaga ahli

Peny

uluh

peta

ni

Program

/Data/ inform

asi/

content yang valid dari deptan.

Fungsi R

egulasi E-P

etani

Program/ Data/ Informasi/

content valid dari pemerint

ah

Pro

gra

m/ D

ata

/ in

form

asi/

conte

nt valid

dari p

em

erinta

h

Conte

nt: M

ate

ri p

enyulu

han

dan h

asil

penelit

ian

Kom

unik

asi O

n-lin

e

Materi P

enyuluhan

SIM

Penyuluh

Info Kebutuhan Petani

Informasi lewat GPRSBelanja on-lineContent lokal

Commindustries

Produsen

Saprodi

Sekola

h

Perta

nia

n

Pro

vide

VOIP

Ikla

n

Bel

anja

-Onl

ine

Apl

ikas

i Bar

u

Trai

ning

, keb

utuh

an S

DM

Gro

up d

iscus

sion

Med

ia O

n lin

e

pasar

IT

industries

NG

O

Mass

Media

Bank

Kementan sebagai regulator

dan operator E-Petani

65

E-Petani sebagai penghubung (Electronic Hub (e-

Hub)) dalam mendistribusikan pendapatan pada

rantai supply pertanian

Produser Pembeli

x x x

E-Petani

xDistributor

Pengecer

66ASEAN eFARMERS 2003

Tembok Rintangan antara Petani dan e-Petani

Petani

Mayoritas petani

kecil

Kurangnya akses ke

Telekomunikasi

Rendahnya tingkat

pendidikan

e-Petani

27/11/2013

12

67ASEAN eFARMERS 2003

Untuk memecahkan tembok penghalang tsb,

perlu inisiatif yg harus dilakukan secara parallel

e-PetaniPetani

Perlu adanya

konsolidasi

komunitas

farming

Pembangunan

infrastruktur

telekomunikasi

bagi rural areas

Membangun

kesadaran

teknologi dan

pendidikan bagi

kelompok besar

komunitas farming 68

Cyber Extension

Bertujuan untuk mendukung efektifitas

penyelenggaraan penyuluhan pertanian

Memfasilitasi penyuluh dengan 1 komputer dan

akses internet

Inisiatif Terkait Lainnyalanjutan

69

Pengembangan Portal-portal lainnya yang terkait Pertanian Portal Berita

Portal Agribisnis

Portal Multimedia

Inisiatif Terkait Lainnyalanjutan

KESIMPULAN (1)KESIMPULAN (1)

Kompleksitas pertanian presisi dalam agribisnis

dari hulu ke hilir mutlak memerlukan inovasi

dan dukungan TIK bahkan dengan Sistem

Komputer Berkinerja Tinggi (High Performance

Computing) dan Sistem cerdas (Intelligent

System)

Data, informasi, Pengetahuan dan Pakar yang

diperlukan untuk untuk mendukung Sisten

Informasi Pertanian Presisi tersebar di berbagai

lokasi geografis sehingga Teknologi Komputasi

Awan mutlak diperlukan

KESIMPULAN KESIMPULAN (2)(2)

Interaksi dan kolaborasi lintas keilmuan dan

kepakaran sangat diperlukan untuk mendukung

aplikasi pertanian presisi berbasis TIK

Kondisi petani yang marjinal dari segi

pendidikan, kesempatan akses

ekonomi, keterisolasian geografis sangat

mengharapkan solusi berbasis TIK meningkatkan

kapasitas mereka dalam bertani yang baik dan

kompetitif.

72