Ikan merupakan salah satu sumber protein hewani utama bagi manusia. Seiring meningkatnya jumlah penduduk dunia, kebutuhan akan ikan terus melonjak. Menangkap ikan dari laut saja tidak cukup untuk memenuhi permintaan ini, sehingga budidaya ikan atau akuakultur menjadi solusi penting.
Namun, budidaya ikan tidak selalu mudah. Peternak sering menghadapi berbagai tantangan, mulai dari kualitas air yang buruk, penyakit yang menyebar dengan cepat, hingga tingginya biaya operasional. Salah satu masalah terbesar adalah wabah penyakit pada ikan, yang dapat menyebabkan kerugian ekonomi besar dan mengancam ketahanan pangan.
Di banyak negara, termasuk Nigeria yang menjadi lokasi penelitian ini, jumlah tenaga ahli perikanan masih terbatas. Padahal, deteksi dini penyakit pada ikan sangat penting untuk mencegah kerugian besar.
Selama ini, identifikasi penyakit dilakukan secara manual dengan memeriksa kondisi fisik ikan, perilaku berenang, atau kualitas air. Cara ini tidak hanya memakan waktu dan biaya, tetapi juga sering tidak akurat. Akibatnya, penyakit baru terdeteksi setelah sudah menyebar luas, membuat penanganan menjadi lebih sulit.
Baca juga artikel tentang: Pakan Bernutrisi tapi Beracun? Fakta Aflatoksin B1 yang Harus Diketahui Peternak
Hadirnya Solusi Baru: IoT dan Computer Vision
Penelitian terbaru menawarkan pendekatan modern melalui teknologi Internet of Things (IoT) dan Computer Vision.
- IoT (Internet of Things) adalah konsep menghubungkan berbagai perangkat ke internet agar bisa saling berbagi data secara real time. Dalam konteks akuakultur, IoT memungkinkan sensor yang terpasang di kolam atau keramba mengirimkan data tentang kualitas air, suhu, kadar oksigen, hingga perilaku ikan langsung ke ponsel atau komputer peternak.
- Computer Vision adalah cabang kecerdasan buatan yang membuat komputer mampu “melihat” dan menganalisis gambar atau video. Teknologi ini bisa digunakan untuk mengenali perilaku ikan, mendeteksi tanda-tanda penyakit, atau menilai seberapa aktif ikan makan.
Gabungan kedua teknologi ini disebut smart fish farming atau budidaya ikan pintar.
Cara Kerja Sistem dalam Penelitian
Dalam penelitian ini, tim peneliti menggunakan metode Faster Region-based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN) yang dipadukan dengan perangkat lunak Detectron2.
Mereka mengumpulkan dataset berupa 500 gambar ikan yang menunjukkan kondisi sehat maupun terinfeksi penyakit. Data ini kemudian diproses dengan membagi menjadi:
- 70% untuk pelatihan (training),
- 15% untuk validasi, dan
- 15% untuk pengujian sistem.
Hasilnya sangat menjanjikan. Model komputer yang digunakan mampu mencapai tingkat akurasi hingga 98% dalam mendeteksi penyakit ikan. Ini berarti, dari 100 kasus yang dianalisis, 98 di antaranya bisa dikenali dengan benar.
Manfaat Bagi Peternak Ikan
Bagi para peternak, teknologi ini membawa sejumlah manfaat nyata:
- Deteksi dini penyakit
Penyakit bisa dikenali sebelum menyebar luas. Hal ini memungkinkan intervensi lebih cepat dan mengurangi risiko kematian massal ikan. - Efisiensi biaya dan tenaga
Dengan sensor otomatis dan analisis komputer, peternak tidak perlu selalu mengandalkan ahli yang jumlahnya terbatas dan biayanya mahal. - Monitoring real-time
Data tentang kualitas air dan perilaku ikan dapat dipantau kapan saja, bahkan dari jarak jauh menggunakan smartphone. - Keberlanjutan akuakultur
Dengan pengelolaan kesehatan ikan yang lebih baik, produksi bisa lebih stabil. Ini mendukung tujuan pembangunan berkelanjutan (SDGs), khususnya dalam ketahanan pangan dan pengurangan kemiskinan.
Jika diterapkan secara luas, teknologi IoT dan computer vision berpotensi merevolusi cara budidaya ikan di seluruh dunia.
- Di negara berkembang, teknologi ini bisa mengurangi ketergantungan pada ahli lapangan, sekaligus membantu peternak kecil meningkatkan hasil panen.
- Di negara maju, penerapan IoT bisa menyempurnakan sistem intensif yang sudah ada, menjadikannya lebih efisien dan ramah lingkungan.
Selain itu, pemantauan real-time juga membantu mengurangi penggunaan bahan kimia atau obat-obatan secara berlebihan, yang selama ini menjadi masalah dalam akuakultur tradisional.
Tantangan yang Perlu Dihadapi
Meski menjanjikan, ada beberapa tantangan yang masih harus diatasi:
- Biaya awal: pemasangan sensor, kamera, dan sistem komputer masih relatif mahal.
- Koneksi internet: tidak semua daerah, terutama di pedesaan, memiliki jaringan internet yang stabil.
- Pelatihan peternak: dibutuhkan edukasi agar peternak mampu memanfaatkan teknologi ini dengan optimal.
Namun, seiring berkembangnya teknologi dan turunnya harga perangkat, hambatan-hambatan tersebut diperkirakan akan semakin mudah diatasi.
Menuju Budidaya Ikan 4.0
Kita saat ini berada di era yang sering disebut sebagai Industri 4.0, di mana teknologi digital, kecerdasan buatan, dan IoT berperan besar dalam berbagai sektor. Budidaya ikan juga tidak ketinggalan. Dengan menggabungkan sensor pintar, analisis data, dan sistem otomatis, industri akuakultur bisa menjadi lebih modern, efisien, dan berkelanjutan.
Bayangkan di masa depan: seorang peternak kecil di desa bisa memantau kesehatan ribuan ikannya hanya lewat layar ponsel. Sistem pintar akan memberikan peringatan otomatis jika ada tanda-tanda penyakit atau perubahan kualitas air. Peternak pun bisa segera mengambil tindakan sebelum terlambat.
Penelitian tentang penggunaan IoT dan computer vision dalam budidaya ikan pintar menunjukkan hasil yang sangat positif dengan akurasi mencapai 98%. Teknologi ini berpotensi menjadi solusi murah, cepat, dan efektif dalam mengatasi masalah besar di sektor akuakultur, yaitu wabah penyakit ikan.
Dengan penerapan yang tepat, bukan hanya peternak yang diuntungkan, tetapi juga konsumen dan masyarakat luas karena suplai ikan akan lebih terjamin, sehat, dan aman.
Budidaya ikan pintar dengan IoT adalah contoh nyata bagaimana teknologi bisa membantu manusia menjawab tantangan pangan global di abad ke-21.
Baca juga artikel tentang: Peternakan Gurita: Antara Ambisi Industri dan Peringatan Ilmuwan
REFERENSI:
Ilyasu, Umar dkk. 2025. Internet of Things-based smart fish farming: Application of smart sensors and computer vision to provide real-time monitoring and diagnosis in aquaculture. Journal of Basics and Applied Sciences Research 3 (2), 70-77.
