Sosialisasi Pemanfaatan IoT Berbasis Machine Learning pada Deteksi Penyakit Tanaman Sawit untuk Pertanian Berkelanjutan di Dusun I Bukit Gantung Desa Sumber Mulyo

Hartono; M. Khahfi Zuhanda; Sayuti Rahman; Retna Astuti Kuswardani; Suswati; Muhammad Zen; Erianto Ongko; Lili Suryati

doi:10.47709/dst.v5i2.7148

Authors

Hartono Universitas Medan Area
M. Khahfi Zuhanda Universitas Medan Area
Sayuti Rahman Universitas Medan Area
Retna Astuti Kuswardani Universitas Medan Area
Suswati Universitas Medan Area
Muhammad Zen Universitas Pembangunan Panca Budi
Erianto Ongko Institut Modern Arsitektur dan Teknologi
Lili Suryati Universitas IBBI

DOI:

https://doi.org/10.47709/dst.v5i2.7148

Keywords:

IoT, Machine Learning, Kelapa Sawit, Deteksi Penyakit, Pertanian Berkelanjutan

Abstract

Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) ini dilaksanakan untuk meningkatkan literasi digital petani sawit di Dusun I Bukit Gantung, Desa Sumber Mulyo, melalui sosialisasi pemanfaatan Internet of Things (IoT) berbasis machine learning untuk smart agriculture dalam deteksi dini penyakit tanaman sawit. Pelatihan dirancang dalam empat tahapan, yaitu persiapan perangkat, penyampaian materi konseptual, praktik instalasi IoT, penerapan machine learning, serta pendampingan lapangan. Evaluasi dilakukan menggunakan pre-test dan post-test untuk mengukur perubahan kompetensi peserta terhadap konsep IoT, machine learning, instalasi sensor, dan interpretasi hasil deteksi. Berdasarkan analisis, evaluasi hasil pelatihan menunjukkan peningkatan sebesar 47%, dengan kenaikan tertinggi pada keterampilan instalasi sensor dan membaca hasil aplikasi (+54%). Penerapan teknologi ini membantu petani melakukan deteksi penyakit lebih cepat dan akurat sehingga penggunaan pestisida dapat ditekan melalui penyemprotan selektif. Selain menghasilkan peningkatan kompetensi teknis, kegiatan ini meningkatkan keberterimaan teknologi di kalangan petani, terbukti dari 14 dari 15 kelompok yang secara konsisten menggunakan perangkat IoT pascapelatihan. Secara sosial, program ini mendorong perubahan perilaku kolektif menuju praktik budidaya yang lebih aman, efisien, dan berbasis data. Implementasi ini menunjukkan bahwa integrasi IoT–machine learning mampu memperkuat keberlanjutan pertanian sawit sekaligus meningkatkan kualitas pengelolaan kebun masyarakat, serta memberikan dasar penting bagi pengembangan sistem monitoring kesehatan tanaman yang lebih komprehensif dan adaptif pada skala komunitas.

References

Alsabah, R., Yenni, Y., & Sujadi. (2021). Crown Diesease pada Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.) dan Faktor Penyebabnya. WARTA Pusat Penelitian Kelapa Sawit, 26(3), 124–131. https://doi.org/10.22302/iopri.war.warta.v26i3.64

Dhaifulloh, A. D., Khayumi, B. I., Legawa, D. T., Ansya, M. K. A., & Radianto, D. O. (2024). Dampak Penggunaan Pestisida Kimia Terhadap Kualitas Tanah dan Air Sungai di Daerah Pertanian. Venus: Jurnal Publikasi Rumpun Ilmu Teknik, 2(2), 197–208. https://doi.org/10.61132/venus.v2i2.280

Diao, Z., Chen, L., Yang, Y., Liu, Y., Yan, J., He, S., & Zhang, B. (2025). Localization technologies for smart agriculture and precision farming: A review. Computers and Electronics in Agriculture, 236, 110464. https://doi.org/10.1016/j.compag.2025.110464

Hajjaji, Y., Alzahem, A., Boulila, W., Farah, I. R., & Koubaa, A. (2023). Sustainable Palm Tree Farming: Leveraging IoT and Multi-Modal Data for Early Detection and Mapping of Red Palm Weevil. Procedia Computer Science, 225, 4952–4962. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.495

Hani, S. N., Hermantoro, & Purwoto, H. (2025). Analisis Pengelolaan Lingkungan Perkebunan Kelapa Sawit Dalam Implementasi Indonesian Sustainable Palm Oil (ISPO). AGROFORETECH, 3(1), 402–410.

Kipli, K., Osman, S., Joseph, A., Zen, H., Awang Salleh, D. N. S. D., Lit, A., & Chin, K. L. (2023). Deep learning applications for oil palm tree detection and counting. Smart Agricultural Technology, 5, 100241. https://doi.org/10.1016/j.atech.2023.100241

Kurniawan, A., Yuwono, T. A., Lestari, H. A., Sukowati, D., Wahab, L., & Hindratiningrum, N. (2025). Penyuluhan Pertanian Urban Farming untuk Ketahanan Pangan Keluarga di MT. Nurul ’Ilmi Kelurahan Mersi. Migunani Nusantara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 3(1), 7–12.

Mohamad Zaki, M. A., Ooi, J., Ng, W. P. Q., How, B. S., Lam, H. L., Foo, D. C. Y., & Lim, C. H. (2025). Impact of industry 4.0 technologies on the oil palm industry: A literature review. Smart Agricultural Technology, 10, 100685. https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100685

Rajak, P., Ganguly, A., Adhikary, S., & Bhattacharya, S. (2023). Internet of Things and smart sensors in agriculture: Scopes and challenges. Journal of Agriculture and Food Research, 14, 100776. https://doi.org/10.1016/j.jafr.2023.100776

Sagala, A., Panggabean, G. F., Lumbantoruan, D. P., Saragih, A., Sinambela, A., & Silalahi, A. O. (2025). Pengenalan Teknologi Internet of Things (IoT) untuk Sistem Hidroponik di SMKN 1 Pagaran, Kabupaten Tapanuli Utara, Sumatera Utara. Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia, 5(1), 163–172. https://doi.org/10.54082/jamsi.1539

Sagala, S. R., Triwidodo, H., & Widodo, W. (2024). Pengendalian Hama Terpadu pada Peremajaan Sawit Rakyat di Kecamatan Pangkalan Kuras, Riau. Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia, 29(3), 500–510. https://doi.org/10.18343/jipi.29.3.500

Saputra, R., Rohman, F., Rasinta, I., Viyona, M., Daulay, D. P., Pratama, Y. Z., Aini, L., & Indriyani, I. (2024). Pelatihan Penerapan Internet of Things (IoT) dalam Bidang Pertanian untuk Mahasiswa Program Studi Teknik Pertanian Universitas Jambi. JDISTIRA - Jurnal Pengabdian Inovasi Dan Teknologi Kepada Masyarakat, 4(2), 400–405. https://doi.org/10.58794/jdt.v4i2.1230

Sarkar, C., Gupta, D., Gupta, U., & Hazarika, B. B. (2023). Leaf disease detection using machine learning and deep learning: Review and challenges. Applied Soft Computing, 145, 110534. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110534

Sava?, S. (2024). Application of deep ensemble learning for palm disease detection in smart agriculture. Heliyon, 10(17), e37141. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e37141

Shahab, H., Iqbal, M., Sohaib, A., Ullah Khan, F., & Waqas, M. (2024). IoT-based agriculture management techniques for sustainable farming: A comprehensive review. Computers and Electronics in Agriculture, 220, 108851. https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.108851

Sharma, K., & Shivandu, S. K. (2024). Integrating artificial intelligence and Internet of Things (IoT) for enhanced crop monitoring and management in precision agriculture. Sensors International, 5, 100292. https://doi.org/10.1016/j.sintl.2024.100292

Sobirin, M., Mufit, C., Khana, R., Muliadi, J., & Hamdala, M. R. (2024). Sosialisasi Pemanfaatan Internet of Things (IoT) dalam Kehidupan Sehari-hari untuk Masyarakat Kelurahan Kalibaru Kecamatan Cilincing Jakarta Utara. BERDIKARI, 7(2). https://journal.uta45jakarta.ac.id/index.php/berdikari/article/view/7936

Soedradjat, M. S., Afifah, L. A., & Sulandjari, K. S. (2024). Faktor yang Berhubungan dengan Perilaku Petani Padi dalam Penggunaan Pestisida di Desa Muara, Cilamaya Wetan Kabupaten Karawang. Paspalum: Jurnal Ilmiah Pertanian, 12(2), 298–308. https://doi.org/10.35138/paspalum.v12i2.752

Utomo, V., Adhiwibowo, W., & Pramono, B. A. (2022). Peningkatan Kemampuan Konfigurasi Sensor Internet of Things dengan Raspberry Pi bagi Guru SMK Walisongo Semarang. Jurnal Pengabdian Mitra Masyarakat (JPMM), 4(2), 67–75. https://doi.org/10.35671/jpmm.v4i2.2047