SCOVAP: AI-INTEGRATED DRONE SEBAGAI UPAYA OTOMATISASI KONSERVASI LAHAN MENUJU ZERO NET LAND DEGRADATION

Authors

  • Irwan Putro Ahadiyat Universitas Brawijaya
  • Alya Nurul Wahidah Universitas Brawijaya
  • R. Muhammad Zaki Ramdhani Universitas Brawijaya

Keywords:

AI, Degradasi, Lahan Kritis, SCOVAP

Abstract

Tanah merupakan media penting untuk pertumbuhan tanaman yang berasal dari pelapukan batuan dan dekomposisi bahan organik serta organisme. Perannya sangat krusial dalam kehidupan manusia, terutama
di bidang pertanian, seiring dengan peningkatan permintaan pangan. Sayangnya, praktik penggunaan lahan seringkali tidak tepat dan mengabaikan lingkungan. Hal ini mengakibatkan tanah terdegradasi dan
kritis, hingga terjadi erosi. Data menunjukkan bahwa sekitar 48,3 juta hektar, sekitar 25,1% dari total luas tanah di Indonesia telah mengalami degradasi dan bertransformasi menjadi lahan kritis. Lahan kritis dapat
memicu berbagai bencana seperti banjir, kekeringan, dan tanah longsor. Untuk mengatasi tantangan ini, penulis memperkenalkan solusi inovatif bernama SCOVAP (Aplikasi Konservasi Tanah). SCOVAP merupakan integrasi drone survei lahan dengan aplikasi rekomendasi analisis lahan, didukung oleh database lahan. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif dan metode pengembangan aplikasi dengan HCD (Human-Centered Design). SCOVAP menyelaraskan data yang diperoleh dari drone dengan rekomendasi analisis penggunaan lahan dalam aplikasi. Data yang dikirim akan dianalisis menggunakan Artificial Intelligence (AI) untuk memberikan identifikasi tentang perubahan vegetasi, topografi, erosi potensial, dan menawarkan rekomendasi penggunaan lahan yang sesuai. Penerapan SCOVAP diharapkan dapat mempercepat rehabilitasi lahan dan dapat mencapai tujuan Zero Net Land Degradation.

Downloads

Published

2024-08-03

Issue

Vol. 1 No. 1: Prosiding Seminar Nasional Lomba Karya Tulis Ilmiah Polbangtan Bogor (On Process)

Section

Articles

License

Authors who publish with this journal agree to the following terms:
1. Copyright on any article is retained by the author(s).
2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the works authorship and initial publication in this journal.
3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journals published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License