Robot Petik Tomat Kini Lebih Cerdas, Mampu Menilai Kematangan Buah Sebelum Panen

Teknologi robot panen tomat kini berkembang dengan kecerdasan baru. Mesin-mesin ini mampu menilai dan memilah tomat mana yang siap dipanen, serta mengurangi risiko kerusakan pada tanaman.

Kemajuan ini memberikan solusi atas tantangan kekurangan tenaga kerja di sektor pertanian. Proses panen tomat masih sangat mengandalkan keterampilan manusia, terutama karena tanaman tomat tumbuh rapat dan buah sering tersembunyi di balik dedaunan dan batang yang berbelit.

Tantangan Memanen Tomat Secara Otomatis

Buah tomat jarang tumbuh satuan. Mereka kerap muncul berkelompok dan saling menutupi. Robot sering menemukan tomat matang, namun gagal meraihnya tanpa menyentuh batang atau daun.

Satu kesalahan dapat memicu kerusakan buah atau stres pada tanaman. Setiap kegagalan panen juga membuang waktu operasi robot. Karena itu, keputusan tentang cara mengambil tomat dan dari arah mana menjadi sangat penting.

Strategi Baru: Penilaian Probabilitas

Peneliti dari Osaka Metropolitan University, Takuya Fujinaga, mengembangkan pendekatan berbasis probabilitas. Alih-alih hanya menanyakan apakah sebuah tomat bisa dipanen, robot ditugasi menghitung seberapa besar peluang keberhasilan panen untuk setiap buah.

Teknologi ini memanfaatkan pengenalan gambar dipadukan analisis statistik. Robot meninjau posisi tomat, letak batang, daun dan kondisi sekitarnya sebelum bergerak.

Langkah Kerja Robot Panen Tomat Cerdas

Berikut tahap-tahap yang digunakan robot panen tomat berbasis kecerdasan ini:

1. Memindai area tanaman, mendeteksi tomat dan bagian tanaman lain lewat kamera.
2. Mengidentifikasi area yang memungkinkan alat penjepit masuk tanpa terhalang.
3. Menghitung kemungkinan keberhasilan panen dari beberapa sudut pendekatan.
4. Memilih sudut serangan dengan peluang tertinggi untuk panen bersih.
5. Jika gagal, mencoba sudut lain berdasarkan data visual secara langsung.

Metode ini disebut sebagai “estimasi kemudahan panen” (harvest-ease estimation). Menurut Fujinaga, sistem ini mendorong robot untuk meniru manusia dalam mengambil keputusan fleksibel jika pendekatan pertama gagal.

Hasil Pengujian Robot Panen Tomat

Model kecerdasan buatan yang diujikan Fujinaga menghasilkan tingkat keberhasilan panen 81%. Salah satu temuan menarik, seperempat dari panen sukses terjadi saat robot menggunakan pendekatan kedua, yakni berganti arah saat pendekatan awal tidak berhasil.

Sistem ini memungkinkan robot tidak terpaku pada satu strategi, tapi mampu berpindah rencana dengan cepat — mirip cara kerja petani berpengalaman. Visual cue berupa posisi batang, daun, dan buah digunakan robot untuk menimbang langkah selanjutnya.

Faktor Penentu Keberhasilan Panen Otomatis

Beberapa faktor krusial dalam proses pemanenan otomatis antara lain:

1. Pola tumbuh dan kerapatan kluster buah.
2. Bentuk dan letak batang yang bisa menghalangi akses alat panen.
3. Daun yang menutupi tomat matang.
4. Kondisi lapangan nyata yang penuh hambatan.

Fujinaga menekankan, kemudahan panen menjadi ukuran baru yang membantu robot menghitung prioritas kerja. Robot dapat memilih memetik buah paling mudah terlebih dahulu, sehingga mengurangi kegagalan dan kerusakan.

Arah Baru Sinergi Robot dan Manusia

Ke depannya, Fujinaga memprediksi kolaborasi robot dan manusia akan makin intensif di lahan pertanian. Robot didorong bekerja pada buah yang teridentifikasi mudah dipanen, sementara manusia mengatasi tantangan yang lebih rumit.

Kolaborasi ini diyakini mengoptimalkan tenaga kerja, menurunkan tekanan akibat kekurangan pekerja, dan meningkatkan efisiensi panen. Riset ini juga mendorong pengembangan sistem kecerdasan baru yang tidak hanya mendeteksi buah matang, tetapi mengambil keputusan strategis berdasarkan data visual dan kemungkinan statistik.

Pendekatan ini membuka peluang otomatisasi pertanian lebih luas. Sistem panen cerdas dapat dikembangkan untuk berbagai tanaman, menyesuaikan kondisi lapang dan pola tumbuh di berbagai jenis greenhouse.

Adopsi robot panen berbasis “kemudahan panen” diyakini mampu menekan waktu terbuang akibat kegagalan pengambilan dan meminimalkan kerusakan buah maupun tanaman. Inovasi ini memberikan harapan baru dalam menjaga ketersediaan pangan stabil, mengurangi kehilangan hasil, serta meningkatkan kualitas pekerjaan petani di era digital.