Bayangkan Anda seorang peternak ikan yang memiliki ribuan ekor ikan di dalam keramba jaring apung di laut. Pertanyaan sederhana muncul: berapa jumlah ikan yang ada di sana? Kedengarannya mudah, tapi kenyataannya menghitung ikan di dalam air bukanlah pekerjaan sederhana. Apalagi jika jumlahnya ribuan, bergerak cepat, dan berada di kedalaman yang sulit dijangkau mata manusia.
Masalah inilah yang coba dijawab oleh sekelompok peneliti Jepang dalam riset terbaru mereka. Mereka menggabungkan teknologi pencitraan bawah air dengan kecerdasan buatan (machine learning) untuk menciptakan cara baru menghitung ikan secara akurat. Hasilnya diharapkan bisa merevolusi cara kita mengelola peternakan ikan modern.
Mengapa menghitung ikan begitu penting? Jawabannya ada pada pakan. Pakan menyumbang hingga 60–70% biaya operasional dalam budidaya ikan. Jika jumlah ikan tidak diketahui dengan tepat, peternak bisa salah memberi pakan:
- Kelebihan pakan → membuang-buang uang, mencemari air, dan membuat ikan sakit.
- Kekurangan pakan → ikan tumbuh lambat, ukuran tidak seragam, dan hasil panen berkurang.
Selama ini, banyak peternak hanya mengandalkan perkiraan kasar. Ada juga teknologi fish finder (alat sonar) yang bisa memetakan keberadaan gerombolan ikan di bawah air. Namun, gambar sonar biasanya buram. Ikan hanya terlihat sebagai titik-titik samar, sulit dihitung satu per satu, apalagi jika mereka bergerombol.
Baca juga artikel tentang: Probiotik dan Herbal, Duo Ajaib Penjaga Kesehatan Ikan Mas
Solusi dari Dunia Teknologi: Simulasi + Machine Learning
Peneliti yang dipimpin oleh Haruka Nishikawa mengembangkan pendekatan baru: menggabungkan simulasi komputer dan kecerdasan buatan.
- Membuat Simulasi Ikan Virtual
Mereka terlebih dahulu menciptakan model komputer yang meniru bagaimana ikan berenang dan bagaimana gema sonar akan menangkap gambar ikan tersebut. Dengan cara ini, mereka memiliki “data latihan” yang terkontrol. - Melatih Kecerdasan Buatan
Data dari simulasi itu kemudian digunakan untuk melatih algoritma machine learning. Algoritma ini diajarkan untuk mengenali pola pada gambar sonar dan menghubungkannya dengan jumlah ikan yang sebenarnya. - Uji di Dunia Nyata
Setelah cukup “cerdas”, algoritma diterapkan pada gambar sonar dari keramba ikan sungguhan. Hasilnya menunjukkan bahwa sistem ini mampu memperkirakan jumlah ikan dengan tingkat akurasi yang jauh lebih baik dibanding metode manual atau perkiraan kasar.
Apa Manfaatnya bagi Peternak?
Jika teknologi ini benar-benar diterapkan secara luas, manfaatnya sangat besar:
- Efisiensi Pakan
Peternak bisa tahu jumlah ikan dengan lebih tepat, sehingga memberi pakan sesuai kebutuhan. Hemat biaya dan ramah lingkungan. - Pemantauan Kesehatan Ikan
Perubahan jumlah ikan yang tiba-tiba bisa menjadi tanda adanya masalah, misalnya penyakit atau predator. Sistem ini bisa menjadi “alarm dini” bagi peternak. - Perencanaan Panen yang Lebih Baik
Dengan mengetahui jumlah ikan dan perkiraan bobotnya, peternak bisa merencanakan kapan waktu panen paling ideal untuk memenuhi permintaan pasar. - Skalabilitas untuk Peternakan Besar
Semakin besar skala peternakan, semakin sulit menghitung ikan secara manual. Teknologi otomatis ini akan sangat membantu peternakan skala industri.
Mengapa Machine Learning Jadi Kunci?
Kecerdasan buatan, khususnya machine learning, bekerja dengan belajar dari data. Dalam kasus ini, ia belajar dari ribuan contoh gambar sonar ikan. Setiap gambar diberi label: “ini ada 100 ikan”, “ini ada 250 ikan”, dan seterusnya.
Seiring waktu, algoritma mulai memahami pola, misalnya bagaimana kepadatan titik-titik di layar sonar berkorelasi dengan jumlah ikan nyata. Akhirnya, ia bisa memperkirakan jumlah ikan bahkan ketika dihadapkan dengan gambar baru yang belum pernah ia lihat sebelumnya.
Yang menarik, metode ini tidak hanya bergantung pada data nyata, tapi juga data simulasi. Dengan simulasi, peneliti bisa membuat ribuan skenario berbeda: ikan yang berenang rapat, ikan yang menyebar, ikan di kedalaman berbeda, hingga kondisi air yang bervariasi. Hal ini memperkaya kemampuan AI untuk beradaptasi dengan berbagai situasi.
Dampak untuk Keberlanjutan
Budidaya ikan adalah salah satu sektor pangan yang paling cepat berkembang di dunia. Permintaan ikan global terus meningkat, sementara stok ikan liar dari laut semakin menurun akibat penangkapan berlebih.
Dengan teknologi seperti ini, akuakultur bisa menjadi lebih efisien, ramah lingkungan, dan berkelanjutan. Peternak tidak lagi membuang pakan sia-sia, kualitas air tetap terjaga, dan produktivitas bisa meningkat tanpa merusak ekosistem.
Selain itu, data yang akurat tentang jumlah ikan juga membantu pemerintah dan industri perikanan membuat kebijakan yang lebih baik. Misalnya, untuk mengatur distribusi pakan, memantau kesehatan ekosistem, atau bahkan memperkirakan pasokan ikan di pasar global.
Tantangan ke Depan
Meski menjanjikan, teknologi ini masih menghadapi beberapa tantangan:
- Biaya Implementasi
Tidak semua peternak mampu membeli perangkat sonar canggih atau sistem AI. Perlu ada versi yang lebih murah dan mudah digunakan. - Kebutuhan Data Nyata
Meskipun simulasi membantu, AI tetap membutuhkan validasi dari data lapangan yang luas dan beragam. - Keterampilan Pengguna
Peternak mungkin perlu pelatihan untuk memahami cara kerja sistem dan membaca hasilnya dengan benar. - Adaptasi di Lingkungan Berbeda
Kondisi laut, sungai, atau danau bisa sangat berbeda. Algoritma harus cukup fleksibel untuk berfungsi di berbagai ekosistem.
Masa Depan Peternakan Ikan Digital
Bayangkan dalam waktu dekat, peternak hanya perlu menyalakan alat sonar, menghubungkannya ke aplikasi di ponsel, dan langsung tahu jumlah ikan di keramba. Aplikasi itu bahkan bisa memberi saran: “beri 15 kg pakan pagi ini” atau “panen 500 ekor minggu depan”.
Inilah gambaran peternakan ikan digital yang semakin mendekati kenyataan. Teknologi AI bukan hanya untuk dunia komputer atau mobil tanpa sopir, tapi juga bisa membantu memberi makan jutaan orang dengan cara yang lebih cerdas dan berkelanjutan.
Menghitung ikan mungkin terdengar sepele, tapi dalam dunia akuakultur modern, ini adalah kunci keberhasilan. Penelitian terbaru dari Jepang membuktikan bahwa dengan memadukan sonar, simulasi komputer, dan kecerdasan buatan, kita bisa mengetahui jumlah ikan dengan akurasi tinggi.
Teknologi ini membuka jalan menuju peternakan ikan yang lebih efisien, ramah lingkungan, dan berkelanjutan. Dari biaya pakan yang lebih hemat hingga kualitas air yang lebih baik, manfaatnya sangat nyata. Tantangan memang masih ada, tapi jika berhasil diadopsi secara luas, inovasi ini bisa menjadi salah satu tonggak penting dalam sejarah perikanan modern.
Baca juga artikel tentang: Kebun di Kubah Bulan: Mimpi Peternakan dan Pertanian Antarplanet
REFERENSI:
Nishikawa, Haruka dkk. 2025. Estimation of the fish number in farming cage from the fish finder echo images via machine learnin. Aquacultural Engineering 109, 102505.
