Petani Sawit Tak Butuh AI yang Sok Pintar

Oleh: Gian Rofiqri Andra

Mahasiswa Program Studi Informatika Program Magister, Universitas Islam Indonesia. 

Teknologi kecerdasan buatan kini berlomba tampil serba tahu. Namun untuk membantu petani sawit, yang justru dibutuhkan adalah kebalikannya: AI yang berani mengaku tidak tahu.

Bayangkan seorang pekebun menemukan daun bibit sawitnya mulai berbercak. Penyebabnya bisa jamur, bisa kekurangan unsur hara, bisa pula hama. Persoalannya, gejala-gejala berbeda ini kerap tampak mirip di permukaan daun. Padahal penanganannya berlawanan: yang satu butuh fungisida, yang lain butuh pupuk. Salah menduga berarti bibit rusak sejak awal, dan hasil panen terganggu bertahun-tahun kemudian.

Taruhan yang besar bagi Kaltim

Persoalan sekecil itu menyangkut urat nadi ekonomi daerah. Data Badan Pusat Statistik menempatkan Kalimantan Timur di antara enam provinsi penghasil minyak sawit terbesar nasional, dengan produksi 3,905 juta ton atau sekitar 8,59 persen dari total nasional pada 2024. Dinas Perkebunan Kaltim mencatat sentra terluas provinsi ini berada di Kutai Timur, Kutai Kartanegara, dan Paser. Dari sekitar 1.374.543 hektare areal sawit Kaltim, lebih dari 373.479 hektare di antaranya berupa kebun plasma dan rakyat.

Di tingkat nasional, sawit sedang menikmati angin baik. Gabungan Pengusaha Kelapa Sawit Indonesia mencatat nilai ekspor produk sawit sepanjang Januari-Mei 2026 mencapai 15,52 miliar dolar AS, tumbuh hampir 13,82 persen dibanding periode yang sama tahun lalu. Namun laporan yang sama memuat peringatan: pada Mei, ekspor sempat anjlok 28,14 persen dalam sebulan akibat pelemahan harga global. Posisi kuat komoditas ini jelas tidak otomatis aman, dan fondasinya justru terletak pada hal-hal kecil di kebun.

Gangguan pada bibit sendiri bukan hal langka. Survei di pembibitan sawit di Semenanjung Malaysia mencatat satu jenis penyakit bercak daun saja dapat menjangkiti sekitar enam dari sepuluh bibit. Penelitian lain menemukan kekurangan unsur hara meluas di kebun-kebun sawit rakyat Indonesia. Pemeriksaan pun masih mengandalkan mata yang berpengalaman, padahal tenaga ahli terbatas dan tidak selalu berada di dekat pekebun.

Ketika kamera ponsel belajar “membaca” daun

Di sinilah teknologi menawarkan jalan keluar yang sudah tersedia di saku hampir setiap pekebun, yaitu telepon pintar. Komputer dilatih menggunakan ribuan foto daun, baik yang sehat maupun yang sakit, hingga akhirnya mampu membedakannya sendiri. Ibaratnya seperti mata yang belajar dari banyak contoh.

Gagasan ini bahkan sudah mulai dijalankan. Lembaga penelitian sawit nasional mengembangkan aplikasi pendamping pekebun yang menawarkan identifikasi hama dan penyakit melalui unggahan foto. Artinya, pertanyaan pentingnya bukan lagi bisa atau tidak, melainkan seberapa jujur sistem semacam itu ketika berhadapan dengan sesuatu yang belum dikenalnya.

Justru AI-nya harus tahu diri

Publik terbiasa mengagumi AI yang pandai menjawab. Padahal dalam konteks pertanian, sikap “sok tahu” justru berbahaya. Model yang dipaksa selalu menjawab akan tetap memberikan diagnosis meskipun disodori foto buram atau gangguan yang belum pernah dipelajarinya, dan bisa keliru dengan penuh keyakinan.

Karena itu, salah satu pendekatan yang tengah diuji dalam riset penulis adalah memberi model semacam rem. Ketika menemui sesuatu yang asing, ia tidak menebak, melainkan menandainya untuk diperiksa manusia. Dalam istilah teknis, kemampuan ini disebut reject option atau opsi menolak menjawab. Para peneliti kecerdasan buatan mengingatkan bahwa model kerap tetap terlalu yakin pada kasus di luar pengetahuannya, sehingga kemampuan “tahu diri” ini bukan persoalan sepele. Bagi pekebun, AI yang berani mengakui kebingungannya jauh lebih layak dipercaya ketimbang AI yang selalu punya jawaban.

Hal penting berikutnya adalah asal data. Model yang belajar dari foto perkebunan luar negeri belum tentu cocok dengan kondisi Kalimantan. Salah satu riset perintis di bidang ini bahkan mencatat akurasi modelnya merosot dari 99,35 persen di laboratorium menjadi sekitar 31 persen ketika diuji pada foto yang diambil dalam kondisi berbeda. Perbedaan cahaya, latar, dan corak daun cukup untuk membuatnya keliru, persoalan yang dikenal sebagai kesenjangan domain. Karena itu, citra dalam riset ini dikumpulkan langsung dari pembibitan di Kutai Timur, membangun semacam “kamus” gangguan sawit versi lokal.

Tantangan yang belum selesai

Kesulitan terbesar tetap terletak pada daun itu sendiri. Bercak kuning yang serupa bisa berarti serangan jamur, bisa pula sekadar kekurangan hara. Membedakannya hanya dari sehelai foto sulit dilakukan bahkan oleh orang berpengalaman. Belum lagi proses pengumpulan datanya, yang jauh lebih rumit dari perkiraan. Teknologi ini karena itu lebih tepat diposisikan sebagai alat bantu, bukan pengganti pemeriksaan langsung.

Miliaran dolar itu tumbuh dari sehelai daun. Dan daun tidak membutuhkan mesin yang pandai menebak, ia membutuhkan mata yang jujur, termasuk jujur ketika belum tahu.

#Catatan: Semua Isi dan Topik Artikel/Opini yang diterbitkan, merupakan tanggung jawab penulis (pemasang). Terbitan tidak berkaitan /mewakili pandangan Redaksi LINTASJEJARING.COM

Penulis : Gian Rofiqri Andra

Editor : Redaksi

Sumber Berita : Azlan, A.M.N., Mior Ahmad, Z.A., Idris, A.S., dan Vadamalai, G. (2018). "Assessment of Leaf Spot and Anthracnose Diseases in Nurseries and It Relationship with Oil Palm Seedling Ages". International Journal of Advanced Multidisciplinary Research. Vol. 5, No. 1. Hlm. 19-26. Badan Pusat Statistik, diolah Kompas Data. (2024). "Peta Produksi Minyak Sawit Indonesia 2024: Riau Tetap Jadi Penghasil Utama". [daring]. Tersedia di: https://data.kompas.id/datadetail/kompas_statistic/691a8dc4c97bbc4e90c46b05 Dinas Perkebunan Provinsi Kalimantan Timur. "Kelapa Sawit". [daring]. Tersedia di: https://disbun.kaltimprov.go.id/artikel/kelapa-sawit Gabungan Pengusaha Kelapa Sawit Indonesia. (2026). "Ekspor Sawit Turun 28%, Stok CPO Nasional Capai 3,04 Juta Ton". GAPKI. [daring]. Tersedia di: https://gapki.id/news/2026/07/15/ Hendrycks, D., dan Gimpel, K. (2017). "A Baseline for Detecting Misclassified and Out-ofDistribution Examples in Neural Networks". International Conference on Learning Representations (ICLR). arXiv:1610.02136. [daring]. Tersedia di: https://arxiv.org/abs/1610.02136 Mohanty, S.P., Hughes, D.P., dan Salathé, M. (2016). "Using Deep Learning for Image-Based Plant Disease Detection". Frontiers in Plant Science. Vol. 7, Artikel 1419. Pornsuriya, C., Sunpapao, A., Srihanant, N., Worapattamasri, K., Kittimorakul, J., Phithakkit, S., dan Petcharat, V. (2013). "A Survey of Diseases and Disorders in Oil Palms of Southern Thailand". Plant Pathology Journal. Vol. 12, No. 4. Hlm. 169-175. Sugianto, H., dkk. (2023). "First Things First: Widespread Nutrient Deficiencies Limit Yields in Smallholder Oil Palm Fields". Agricultural Systems. Vol. 210, Artikel 103709. Zhan, K., Peng, Y., Liao, M., dan Wang, Y. (2025). "Domain Generalization Plant Leaf Disease Recognition: Toward from Laboratory to Field". Engineering Applications of Artificial Intelligence. Vol. 156, Artikel 111168. (Referensi Penulis)