Oleh Rita Rostika
Peneliti Budidaya Ikan/Udang Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Unpad
ALGIVON.ID – Indonesia merupakan salah satu negara kepulauan terbesar di dunia yang memiliki sumber daya perairan yang melimpah, baik di laut maupun perairan darat (Hasanah, 2020). Potensi besar ini menjadikan sektor perikanan sebagai salah satu pilar utama pembangunan ekonomi nasional, terlebih dalam kerangka pembangunan berkelanjutan yang saat ini digerakkan melalui konsep blue economy/ekonomi biru. Ekonomi biru menekankan pemanfaatan sumber daya akuatik secara berkelanjutan dengan menjaga keseimbangan antara pertumbuhan ekonomi, kelestarian ekologi, dan keberlanjutan sosial (Voyer et al., 2018).
Salah satu komoditas populer yang menawarkan keunggulan pasar dan kemudahan budidaya yaitu ikan dan udang. Berbagai komoditas herbivora, omnivore dan karnvora mengkonsumsi bermacam-macam pakan nabati dan hewani, sehingga ideal untuk diintegrasikan ke dalam sistem budidaya guna mendukung distribusi pendapatan dan efisiensi penggunaan air dan pakan (Saoud, 2013; Roy, 2025). Sebagai contoh adalah budidaya ikan tawar, laut hingga udang merupakan peluang besar yang dapat dikembangkan sebagai bagian dari terobosan baru dalam memperkuat kontribusi akuakultur terhadap Blue Economy di Indonesia.
Meskipun memiliki potensi besar, pengembangan budidaya ikan air tawar laut dan udang di Indonesia masih menghadapi berbagai tantangan. Tantangan-tantangan ini secara langsung berdampak pada kinerja pertumbuhan, kelangsungan hidup, dan biaya produksi (Martinez, 2024). Salah satu tantangan utama bagi akuakultur yaitu biaya pakan budidaya yang menyumbang lebih dari 60 hingga 70% dari biaya produksi (KKP, 2025). Efisiensi pakan berkaitan langsung dengan pertumbuhan, kelangsungan hidup, rasio konversi pakan (FCR), dan kualitas air dalam akuakultur. Komposisi pakan yang tidak tepat tidak hanya meningkatkan biaya produksi tetapi juga menurunkan kualitas air akibat akumulasi nitrogen dan amonia yang dapat membahayakan kesehatan organisme akuatik (Qian, 2021). Oleh karena itu, optimalisasi pakan merupakan salah satu kunci untuk meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan budidaya ikan dan udang air tawar maupun laut.
Pemantauan Kualitas Air dengan Sensor dan AI
Salah satu cara yang paling efektif untuk memantau kualitas air dalam marikultur adalah dengan menggunakan sensor pintar terhubung ke sistem berbasis web kecerdasan buatan (Artificial Intelegent). Sensor ini dapat mengukur berbagai parameter kualitas air seperti suhu, pH, oksigen terlarut, salinitas, amoniak, dan kekeruhan. Data yang dikumpulkan oleh sensor kemudian dianalisis menggunakan algoritma AI untuk memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang kondisi air dan memungkinkan pengelolaan yang lebih responsif dan efisien.
1.Sensor Kualitas Air Berbasis IoT
Dengan menggunakan Internet of Think (IoT) sensor kualitas air yang dipasang di kolam atau keramba ikan dapat mengirimkan data secara real-time ke sistem berbasis cloud atau perangkat lokal. Data yang terkumpul ini kemudian dapat dianalisis oleh sistem AI untuk memantau perubahan kualitas air secara berkelanjutan.
Kelebihan pemantauan otomatis memungkinkan pengelolaan kualitas air yang lebih konsisten, mengurangi ketergantungan pada pengamatan manual, dan mempercepat pengambilan keputusan berdasarkan data.
Sebuah sistem di Norwegia pada budidaya umpan untuk ikan, menggunakan sensor kualitas air untuk mengukur pH, oksigen, dan salinitas secara otomatis. Data ini kemudian dianalisis untuk memberikan rekomendasi pengelolaan kualitas air secara real-time.
Berikut ini adalah gambar sensor kualitas air yang telah penulis bangun yaitu “Smart Lobster Aquaculter Management” 2,0 yang dapat digunakan untuk mengukur kualitas air di laut.
1.Kontrol Kualitas Air Otomatis dengan AI
Dengan integrasi algoritma pembelajaran mesin Sistem AI dapat secara otomatis mengelola berbagai parameter kualitas air, seperti mengatur pH, mengontrol suhu, dan mengoptimalkan kadar oksigen dalam air. Berdasarkan data sensor yang dikumpulkan, sistem dapat mengaktifkan atau menonaktifkan perangkat yang diperlukan seperti alat penghisap udara, pompa air, atau penyaring air untuk memastikan kualitas air yang optimal.
Manajemen kualitas air yang lebih responsif dan efisien, mengurangi ketergantungan pada tenaga kerja manusia dan memastikan stabilitas lingkungan di kolam atau keramba.
Sebuah perusahaan teknologi marikultur, Grup AKVA telah mengembangkan sistem berbasis AI yang dapat secara otomatis mengatur pH air dan kadar oksigen terlarut di keramba ikan. Sistem ini menggunakan data sensor untuk mengoptimalkan operasi dan menjaga kualitas air tetap stabil.
2.Memprediksi Perubahan Kualitas Air dan Tindakan Pencegahan dengan AI
Salah satu inovasi terbaru dalam sistem berbasis AI adalah kemampuan untuk memprediksi perubahan kualitas air di masa mendatang dan mengambil langkah-langkah pencegahan untuk menghindari penurunan kualitas. Sistem AI dapat menggunakan model prediktif berdasarkan data historis dan lingkungan saat ini untuk memprediksi perubahan di masa mendatang dan memberikan rekomendasi manajemen awal.
Prediksi yang lebih akurat memungkinkan petani ikan mengantisipasi perubahan yang merugikan dan mengambil tindakan pencegahan sebelum masalah menjadi lebih besar.
Pada sistem berbasis AI di tambak udang dapat memprediksi peningkatan kadar amonia berdasarkan fluktuasi suhu dan curah hujan, yang memungkinkan sistem untuk menyiapkan tindakan pencegahan yang diperlukan, seperti meningkatkan aerasi atau menyesuaikan sistem pengolahan air.
Penerapan AI dalam Manajemen Kualitas Air
Berikut adalah beberapa contoh nyata implementasinya dalam manajemen kualitas air dalam industri marikultur
1.Manajemen Kualitas Air di Tambak Udang di Thailand
Di Thailand, sebuah perusahaan budidaya udang sedang menerapkan Sistem AI untuk manajemen kualitas air di tambak udang. Sistem ini menggunakan sensor kualitas air untuk memantau parameter seperti pH, oksigen terlarut, dan suhu, serta menggunakan algoritma AI untuk mengatur sistem aerasi dan pengolahan air secara otomatis.
Dengan menerapkan sistem berbasis AI, perusahaan berhasil mengurangi pemborosan energi hingga 15%, meningkatkan kualitas air, dan mengurangi kematian udang akibat kualitas air yang buruk. Sistem ini juga memungkinkan pengelolaan air yang lebih efisien dan responsif, sehingga meningkatkan kelangsungan hidup udang.
- Sistem AI untuk Pemantauan Kualitas Air di Kolam Lele
Bisnis budidaya ikan lele di Indonesia menerapkan Sistem berbasis AI untuk memantau kualitas air dan mengatur parameter penting seperti pH dan oksigen terlarut. Sistem ini menggunakan Sensor pH dan oksigen terlarut yang terhubung ke perangkat AI untuk mengelola pengolahan air secara otomatis.
Hasil Penerapan AI membantu meningkatkan kontrol kualitas air, menghasilkan pertumbuhan ikan lele yang lebih cepat dan lebih sehat. Selain itu, sistem ini mengurangi penggunaan bahan kimia yang diperlukan untuk mengatur pH, sehingga mengurangi biaya operasional dan dampak lingkungan.
Manfaat dan Dampak Implementasi AI dalam Manajemen Kualitas Air
Meningkatkan keberlanjutan dan efisiensi operasional pengelolaan kualitas air berbasis AI dapat meningkatkan keberlanjutan dengan mengoptimalkan penggunaan sumber daya, seperti energi untuk aerasi dan bahan kimia untuk pengolahan air. Dengan memastikan kualitas air yang stabil dan optimal, AI juga membantu mencegah kerugian akibat kualitas air yang buruk.
Dengan demikian penerapan AI tidak hanya meningkatkan kualitas ikan yang dihasilkan tetapi juga mengurangi energi dan limbah kimia, sehingga meningkatkan keberlanjutan sistem budidaya ikan secara keseluruhan.
Dengan menggunakan sistem berbasis AI perubahan kualitas air dapat dideteksi lebih cepat, dan lebih responsif tindakan pencegahan dapat diambil sebelum masalah memburuk. Hal ini mengurangi risiko kerugian akibat kematian ikan akibat penurunan kualitas air.
Dampak positifnya adalah sistem ini membantu petani ikan menghindari kerugian besar yang disebabkan oleh perubahan kualitas air yang tidak terdeteksi, serta meningkatkan pengelolaan sumber daya air dalam budidaya ikan.
Memprediksi Hasil Budidaya dengan AI
Salah satu aspek penting dari industri marikultur adalah kemampuan untuk memprediksi hasil budidaya. Prediksi panen yang akurat membantu petani ikan dalam perencanaan produksi, pengelolaan stok, dan distribusi. Kecerdasan Buatan (AI), khususnya pembelajaran mesin (mechine learning) dan pembelajaran mendalam, prediksi hasil budidaya menjadi lebih akurat dan berdasarkan data yang lebih lengkap dan kompleks, meliputi parameter kualitas air, suhu, pH, dan data pertumbuhan ikan.
Pada keperluan ini kita akan melihat bagaimana AI digunakan untuk memprediksi hasil budidaya ikan, serta contoh studi kasus yang menunjukkan keberhasilan penerapan teknologi ini dalam meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan di sektor marikultur.
AI digunakan untuk memodelkan pertumbuhan ikan berdasarkan data historis dan kondisi lingkungan yang terukur. Dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin Model AI dapat memprediksi berapa lama waktu yang dibutuhkan ikan untuk mencapai ukuran yang diinginkan dan waktu optimal untuk panen. Data yang dikumpulkan dari berbagai sensor, termasuk suhu air, kualitas air, dan ukuran ikan, digunakan untuk melatih algoritma AI agar memberikan prediksi yang lebih akurat.
Demikian opini penulis terkait peran kecerdasan buatan (articial intellegent) yang diharapkan dapat meningkatkan kapasitas para stake holder dalam meningkatkan produksi dan keberlanjutan budidaya ikan/udang di era blue economy. Semoga.
BACA JUGA: Cara Baru Mengetahui Anak Cerdas dengan Metode Griffith