Mengamati kondisi tanaman kelapa sawit di hamparan kebun yang luas bukan pekerjaan sederhana. Di satu blok, tanaman mungkin tumbuh normal. Di blok lain, daun mulai menunjukkan perubahan warna, pertumbuhan melambat, atau tajuk terlihat kurang rapat. Masalahnya, gejala kekurangan nutrisi tidak selalu mudah dikenali sejak awal. Ketika perubahan baru terlihat jelas, kondisi tanaman bisa saja sudah memengaruhi produktivitas.
Selama ini, pemeriksaan langsung tetap menjadi cara utama untuk mengetahui kondisi kebun. Petugas turun ke lapangan, mengamati tanaman, mengambil sampel, lalu menentukan tindakan yang diperlukan. Cara tersebut penting karena memberikan gambaran nyata mengenai keadaan tanaman. Namun, pada perkebunan berskala luas, pemeriksaan membutuhkan waktu, tenaga, dan biaya yang tidak sedikit.
Perkembangan kecerdasan buatan atau artificial intelligence mulai membuka kemungkinan baru. IPB University bersama PT Dabeeo Artificial Intelligence Indonesia sedang mengembangkan sistem untuk mendeteksi kekurangan nutrisi pada tanaman kelapa sawit. Teknologi tersebut menggabungkan algoritma AI dengan citra satelit beresolusi tinggi untuk memantau kondisi tanaman di area yang luas.
Melalui citra satelit yang dikumpulkan secara berkala, sistem dapat membaca perubahan pola pada tanaman. Bagian kebun yang menunjukkan kondisi berbeda dapat ditandai untuk diperiksa lebih lanjut. Dengan cara ini, petugas tidak harus memeriksa seluruh areal dalam waktu yang sama, tetapi dapat lebih dahulu mendatangi blok yang membutuhkan perhatian.
AI dalam sistem tersebut bukan pengganti tenaga lapangan. Teknologi ini berfungsi sebagai penyaring awal. Hasil analisis tetap perlu diverifikasi melalui pemeriksaan langsung, penilaian agronomis, serta data mengenai kondisi tanah dan riwayat pemupukan. Keputusan mengenai tindakan yang akan dilakukan tetap berada di tangan pengelola kebun.
Teknologi yang dikembangkan IPB University dan Dabeeo juga akan melengkapi PreciPalm, sistem rekomendasi pemupukan kelapa sawit yang sebelumnya dikembangkan IPB University. Penambahan citra satelit diharapkan membuat pemantauan lebih luas dan rekomendasi menjadi lebih tepat. Dalam kerja sama tersebut, Dabeeo akan memberikan dukungan pendanaan riset sekaligus menyediakan akses terhadap data satelit.
Bagi perkebunan sawit, kemampuan mengenali kekurangan nutrisi lebih awal dapat membantu menyusun pemupukan secara lebih terarah. Kebutuhan pupuk pada setiap bagian kebun tidak selalu sama. Perbedaannya dapat dipengaruhi oleh umur tanaman, jenis tanah, curah hujan, kondisi drainase, hingga riwayat pengelolaan sebelumnya.
Informasi yang lebih rinci memungkinkan pupuk diberikan sesuai kebutuhan setiap blok, bukan hanya berdasarkan perlakuan yang sama untuk seluruh areal. Selain berpotensi meningkatkan ketepatan pemupukan, cara ini juga dapat membantu menekan penggunaan input yang tidak diperlukan.
Kerja sama IPB University dan Dabeeo turut memperlihatkan hubungan teknologi antara Indonesia dan Korea Selatan yang mulai masuk ke sektor perkebunan. Sebelumnya, Asosiasi Artificial Intelligence Buatan Indonesia dan Korea AI·Software Industry Association menandatangani nota kesepahaman di Seoul pada 1 April 2026. Kesepakatan tersebut mencakup pertukaran pengetahuan, pengembangan teknologi, dan penjajakan peluang industri AI serta perangkat lunak.
Meski menjanjikan, perjalanan teknologi ini masih panjang. Sistem perlu diuji di berbagai wilayah dengan karakter tanah, iklim, umur tanaman, dan pola pengelolaan yang berbeda. Teknologi yang bekerja baik di satu kebun belum tentu menghasilkan tingkat akurasi yang sama di lokasi lain. Akses untuk perkebunan rakyat juga perlu menjadi perhatian. Banyak pekebun masih menghadapi keterbatasan data kebun, pendampingan teknis, dan biaya penggunaan teknologi. Tanpa skema yang terjangkau dan mudah digunakan, manfaat AI berisiko hanya dirasakan oleh perkebunan berskala besar.
Pada akhirnya, nilai teknologi ini tidak terletak pada seberapa canggih algoritma yang digunakan. Manfaatnya baru terasa ketika informasi yang dihasilkan membantu petugas menemukan masalah lebih cepat, menyusun pemupukan dengan lebih tepat, dan mengambil keputusan yang sesuai dengan kondisi kebun.