BOGOR

Melalui disertasi berjudul “Model Hybrid Deep Learning untuk Estimasi Nilai Referensi Evapotranspirasi (ETo) pada Sistem Irigasi Cerdas”, Haris berhasil memadukan kecerdasan buatan dengan sistem irigasi berkelanjutan.

Evapotranspirasi atau ETo merupakan parameter penting dalam menentukan kebutuhan air tanaman di lahan pertanian. Nilai ini menunjukkan jumlah air yang hilang ke atmosfer melalui proses penguapan dan transpirasi.

“Estimasi ETo yang akurat sangat krusial untuk menentukan kapan dan seberapa banyak air harus diberikan agar tidak terjadi pemborosan atau kekurangan,” ujar Abdul Haris di Bogor, Selasa, 28 Oktober 2025.

Menurutnya, meningkatnya kebutuhan air dan dampak perubahan iklim global menuntut adanya sistem irigasi yang lebih adaptif dan cerdas. Di sinilah teknologi deep learning memainkan peran penting. Haris mengembangkan model Hybrid Convolutional Long Short-Term Memory (H-ConvLSTM), yang menggabungkan kekuatan dua pendekatan kecerdasan buatan: CNN dan LSTM.

CNN (Convolutional Neural Network) berfungsi mengekstraksi pola spasial dari data cuaca seperti suhu, kelembapan, dan radiasi matahari, sementara LSTM (Long Short-Term Memory) menganalisis data temporal atau sekuensial.

“Kombinasi keduanya memungkinkan sistem memahami dinamika iklim yang kompleks, sehingga hasil estimasi ETo menjadi lebih akurat,” jelasnya.

Kebaruan utama dari penelitian ini terletak pada penerapan Decision Tree Pooling (DT-Pooling), menggantikan metode pooling konvensional. Pendekatan ini menggunakan mekanisme berbasis information gain dan entropy untuk mempertahankan fitur-fitur penting dalam data.

“Dengan DT-Pooling, model dapat menangkap lebih banyak informasi relevan tanpa kehilangan detail signifikan,” kata Haris.

Hasil uji coba menunjukkan performa model H-ConvLSTM dengan DT-Pooling jauh lebih unggul dibandingkan model CNN atau LSTM standar. Model ini mencatat nilai error terendah sebesar 0,1187 dan koefisien determinasi (R²) mencapai 0,8942. Angka ini menandakan peningkatan akurasi prediksi ETo secara signifikan.

Temuan tersebut membuka peluang baru dalam penerapan sistem irigasi cerdas di wilayah tropis seperti Indonesia. Dengan estimasi kebutuhan air yang lebih presisi, petani dapat mengatur irigasi secara efisien, menghemat sumber daya air, dan meningkatkan produktivitas lahan.

“Penelitian ini menjadi langkah awal menuju pertanian presisi berbasis kecerdasan buatan. Harapannya, teknologi ini bisa diterapkan secara luas untuk mendukung ketahanan pangan nasional,” tutur Abdul Haris menutup pernyataannya.

Wakil Rektor I ITPLN, Prof. Syamsir Abduh, menyampaikan apresiasi dan kebanggaannya atas pencapaian tersebut. “Kami sangat bangga atas keberhasilan Dr. Abdul Haris yang berhasil menyelesaikan studi doktoralnya di IPB. Inovasinya dalam bidang kecerdasan buatan untuk pertanian cerdas sejalan dengan visi ITPLN dalam memperkuat kapasitas akademik dan penelitian berkelanjutan,” ujar Syamsir.

Ia menambahkan, prestasi itu diharapkan dapat menjadi inspirasi bagi dosen-dosen ITPLN lainnya untuk terus berkontribusi dalam pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi di Indonesia. Keberhasilan Abdul Haris dalam program doktoralnya menambah deretan prestasi akademik sivitas ITPLN. Ia tercatat sebagai doktor ke-61 di lingkungan kampus transisi energi tersebut.

“Saat ini, setidaknya terdapat 59 dosen ITPLN yang masih menempuh pendidikan S3 di berbagai perguruan tinggi besar, terdiri atas 40 dosen yang melanjutkan studi di dalam negeri dan 19 dosen di luar negeri. Kami akan terus meningkatkan kualitas SDM di lingkungan ITPLN, baik dosen maupun sivitas akademika lainnya,” tandasnya.***

The post Prediksi Kebutuhan Air Pertanian dengan AI, Dosen ITPLN Raih Gelar Doktor dari IPB appeared first on Institut Teknologi PLN.

Program ini terlaksana atas undangan Suzhou Industrial Park Institute of Vocational Technology (SIPIVT) melalui Kementerian Koordinator Bidang Infrastruktur dan Pembangunan Kewilayahan Republik Indonesia. Pelatihan bertajuk Training of Trainers (ToT) tersebut akan berlangsung sepanjang Juni 2025 di Kampus SIPIVT, Suzhou, China.

Kegiatan ini melanjutkan beberapa dosen yang sebelumnya pernah dikirim ke Luar Negeri merupakan bagian dari program Transformasi ITPLN 2.0 menuju World Class University. Selain meningkatkan kompetensi dosen, langkah ini juga diarahkan untuk membangun kurikulum berbasis teknologi mutakhir.

“Para dosen mempelajari AI, penerapan machine learning, cloud computing, khususnya untuk electric vehicle dan smart building. Hasilnya nanti akan memperkuat kurikulum ITPLN agar lebih relevan dengan kebutuhan industri global, sekaligus menyiapkan mahasiswa menghadapi peluang green jobs di masa transisi energi,” ujar Wakil Rektor IV ITPLN Bidang Kerja Sama dan Usaha, Ahsin Sidqi, di Jakarta, Selasa, 10 Juni 2025.

Selain memperoleh sertifikasi keahlian, para peserta diharapkan mampu menyebarluaskan pengetahuan yang didapat kepada sivitas akademika ITPLN dan masyarakat luas.

“Ini bagian dari komitmen kami untuk terus mencetak lulusan yang tidak hanya adaptif terhadap perkembangan teknologi, tetapi juga siap bersaing di kancah internasional,” kata Ahsin menambahkan.

Dari delapan dosen yang dikirim, tiga orang mengikuti pelatihan AI for Smart Sustainable Building and Infrastructure, yakni Efy Yosrita, Riki Ruli Affandi Siregar, dan Sofitri Rahayu.

Sementara lima lainnya mendalami topik Electric Vehicle (EV) and Maintenance, terdiri dari Satrio Yudho, Tasdik Darmana, Andi Junaidi, Roswati Nurhasanah, dan Andi Dyah Harum Hardyanti.

Salah satu peserta ToT, Andi Dyah Harum Hardyanti, menuturkan bahwa ToT ini diikuti oleh berbagai kalangan dari perguruan tinggi, industri, kementerian, hingga masyarakat umum di Indonesia.

Pada bidang EV, ungkap Dyah, pihaknya berharap meningkatkan kompetensi dosen ITPLN terkait teknologi EV serta pemahanan sistem industri dan ekosistem EV di China.

“Penguatan di bidang AI, dapat mengimplementasikan knowledge yang diperoleh selama pelatihan berlangsung baik dilingkungan ITPLN maupun di masyarakat umum,” kata Andi Dyah.***

The post Dosen ITPLN Belajar AI hingga EV ke SIPIVT China, Cetak Lulusan Green Jobs Siap Kerja appeared first on Institut Teknologi PLN.

Mahasiswa dan Dekan ITPLN menyimak penjelasan dari CEO PT PPU. Dok. Istimewa

Jakarta, ITPLN News (04/12/2023) – Institut Teknologi PLN (ITPLN) melakukan kunjungan ke salah satu startup yang bergerak pada bidang reverse engineering. Hal tersebut merupakan bagian langsung pembelajaran kurikulum 442 yang sedang dijalankan oleh ITPLN.

Kunjungan tersebut dilakukan oleh Dekan Fakultas Telematika Energi (FTEN) Dr. Efy Yosrita, S.Si., M.Kom bersama para mahasiswa, pada Sabtu, 02 Desember 2023 lalu ke startup yakni PT Perkasa Pilar Utama (PPU).

Efy Yosrita menuturkan bahwa kunjungan ke startups reverse engineering, khususnya pengembangan dan implementasi berbasis digital platform, artificial intelligence (a.I) dan sistem informasi.

Pada saat kunjungan juga dilakukan diskusi kelas, dan disampaikan hal terkait implementasi lowcode platform saat merancang aritificial intelligence.

Gwan An Tan selaku CEO dan founder startups PT PPU menyambut baik kegiatan kunjungan industri yang dilakukan oleh ITPLN ini. Gwan menyampaikan pengalamannya dalam melaksanakan implementasi dan suporrt pada superapps di berbagai korporasi dan startups.

Selain itu, Gwan An juga memperkenalkan beberapa produk proto type a.l smart dispenser system, smart system pada proses penggemukan kepiting dan melihat laboratorium yang dimiliki.

Gwan melanjutkan, pihaknya juga memberikan kesempatan pembelajaran kepada mahasiswa terkait lowcode platform online secara gratis, juga magang yang sekaligus mengerjakan proyek.

“Kunjungan ini untuk mengetahui prinsip kerja mesin pembuat air minum dari udara, lalu melihat IoT untuk penggemukan kepiting dan melihat lab nya, serta smart dispenser untuk mengurangi sampah botol plastik,” tuturnya.

Untuk diketahui, Institut Teknologi PLN bersama PT Perkasa Pilar Utama juga telah melakukan penandatanganan kerjasama (memorandum of understanding/MoU).**)

The post Dekan dan Mahasiswa ITPLN Lakukan Kunjungan ke Industri: Implementasi berbasis Artificial Intelligence  appeared first on Institut Teknologi PLN.