Sawah Cerdas: Inovasi Teknologi Prediksi Cuaca untuk Mitigasi Gagal Panen dan Ketahanan Pangan Nasional

Abstract

Perubahan iklim yang bersifat dinamis dan semakin tidak terprediksi telah menjadi ancaman eksistensial bagi sektor pertanian Indonesia, khususnya komoditas padi sebagai penopang utama ketahanan pangan nasional. Fenomena anomali cuaca seperti El Niño dan La Niña semakin memperparah kerentanan usahatani, mengakibatkan pola tanam tradisional yang mengandalkan pranata mangsa menjadi tidak relevan dan berpotensi memicu gagal panen secara luas. Kondisi ini diperburuk oleh rendahnya tingkat adopsi teknologi digital di kalangan petani skala kecil akibat keterbatasan akses dan literasi digital. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengembangkan, dan mengevaluasi efektivitas platform berbasis web inovatif bernama Sawah Cerdas sebagai sistem pendukung keputusan (decision support system) yang mengintegrasikan big data cuaca real-time dari BMKG dengan teknologi kecerdasan buatan (machine learning). Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan pendekatan Agile Development, memastikan iterasi yang adaptif terhadap kebutuhan pengguna. Platform ini dikembangkan dengan stack teknologi modern meliputi Spring Boot, React.js, dan Python FastAPI, yang terintegrasi penuh dengan API BMKG untuk menyajikan analisis prediktif. Hasil implementasi menunjukkan bahwa Sawah Cerdas tidak hanya berhasil menyediakan dashboard intuitif berisi rekomendasi waktu tanam dan panen yang terpersonalisasi, tetapi juga mampu mengeluarkan peringatan dini cuaca ekstrem dengan akurasi tinggi. Simulasi dampak mengindikasikan potensi peningkatan produktivitas hingga 12% sekaligus penurunan risiko gagal panen secara signifikan. Dengan demikian, Sawah Cerdas merepresentasikan terobosan dalam ekosistem agritech Indonesia yang berpotensi mendorong transformasi menuju pertanian presisi, memberdayakan petani, serta memperkokoh fondasi ketahanan pangan nasional di tengah tantangan perubahan iklim global.