Integrasi Data Biodiversitas Global untuk Pemodelan Niche Ekologis dan Manajemen Hama Terpadu pada Platform Tanam Sehat
Peta Hama Tanam Sehat bukanlah sistem prediksi cuaca, melainkan sebuah platform analitik ekologi yang memvisualisasikan kejadian (occurrence) hama yang terverifikasi secara spasial dan temporal. Fondasinya bertumpu pada dua pilar utama: partisipasi publik melalui Citizen Science dan agregasi data terstruktur melalui Infrastruktur Informasi Biodiversitas Global.
Platform ini mengagregasi data dari beberapa repositori data biodiversitas terbesar di dunia:
Distribusi spasial suatu spesies hama tidak acak, melainkan dibatasi oleh serangkaian kondisi lingkungan yang mendefinisikan niche ekologis-nya. Peta Hama Tanam Sehat secara implisit menggunakan data kejadian untuk merekonstruksi sebagian dari niche ini. Secara konseptual, keberadaan (\(P\)) suatu spesies di lokasi tertentu adalah fungsi dari variabel lingkungan (\(E\)):
$$ P(spesies_i | lokasi_j) = f(E_1, E_2, ..., E_n) $$
Di mana \(E\) adalah vektor variabel lingkungan (kovariat) seperti suhu, presipitasi, dan kelembapan, yang menentukan kesesuaian habitat bagi spesies tersebut.
Setiap parameter yang ditampilkan dalam Peta Hama merepresentasikan sebuah dimensi dari niche ekologis hama. Analisisnya melibatkan model matematis dan fisis yang kompleks.
Untuk mengubah titik-titik kejadian diskrit menjadi peta "hotspot" yang berkelanjutan, metode KDE digunakan. Metode ini menempatkan fungsi probabilitas (kernel) di setiap titik data dan menjumlahkannya untuk menciptakan permukaan kepadatan.
$$ \hat{f}_h(x) = \frac{1}{nh^d} \sum_{i=1}^{n} K\left(\frac{x - x_i}{h}\right) $$
Di mana \(\hat{f}_h(x)\) adalah estimasi kepadatan di lokasi \(x\), \(n\) adalah jumlah titik, \(h\) adalah bandwidth (radius pengaruh), \(d\) adalah dimensi data (2 untuk spasial), dan \(K\) adalah fungsi kernel (misalnya, Gaussian).
Perkembangan serangga (organisme poikilotermik) sangat bergantung pada suhu lingkungan. Model Derajat-Hari (Degree-Days) digunakan untuk memprediksi waktu kemunculan berbagai tahap siklus hidup hama.
$$ DD = \sum_{i=1}^{t} \max\left(0, \frac{T_{max,i} + T_{min,i}}{2} - T_{base}\right) $$
Akumulasi DD dihitung dari suhu rata-rata harian dikurangi suhu dasar perkembangan (\(T_{base}\)), yaitu suhu minimum di mana perkembangan serangga terjadi. Total DD yang diperlukan untuk menyelesaikan satu generasi adalah konstanta biologis untuk setiap spesies.
Kelembapan tinggi adalah pemicu utama untuk penyakit jamur. Defisit Tekanan Uap (Vapour Pressure Deficit - VPD) adalah metrik yang lebih akurat daripada kelembapan relatif untuk mengukur stres air pada tanaman dan kondisi yang mendukung spora jamur.
$$ VPD = e_s(T_{udara}) \cdot \left(1 - \frac{RH}{100}\right) $$
VPD rendah (\(< 0.5\) kPa) menunjukkan udara yang sangat lembab, menciptakan lingkungan mikro yang ideal untuk perkecambahan spora patogen seperti Phytophthora atau Colletotrichum.
Angin berperan penting dalam penyebaran spora jamur, virus yang dibawa serangga kecil (seperti thrips), dan migrasi hama terbang. Kecepatan dan arah angin dimodelkan dalam NWP. Hembusan angin (gusts) sangat relevan karena dapat menyebabkan kerusakan fisik pada tanaman, menciptakan titik masuk bagi patogen.
Aplikasi ini menerjemahkan data kejadian mentah dan prinsip-prinsip ekologi menjadi alat pendukung keputusan yang praktis bagi para agronom.
Visualisasi alur proses dari input pengguna, kueri ke API data global, agregasi, hingga penyajian data di peta dan analisis oleh AI.
Saat pengguna memilih jenis tanaman (agronomi), aplikasi secara internal memfilter database hama untuk spesies yang relevan. Pilihan provinsi dan rentang tanggal kemudian diterjemahkan menjadi parameter kueri API (misalnya, `bounding box` geografis dan `d1/d2` pada iNaturalist) untuk mengambil data kejadian yang spesifik.
Setiap titik data yang diterima divisualisasikan pada peta sebagai penanda (marker). Ketika dipilih, aplikasi menampilkan informasi taksonomi terstruktur (Kingdom, Phylum, Class, dst.) dan detail kejadian (Observer, Tanggal, Foto), memberikan konteks penuh atas data tersebut.
Informasi hama yang dipilih, digabungkan dengan konteks yang diberikan pengguna (fase tanaman, lokasi, catatan lapangan), digunakan untuk menyusun prompt yang sangat spesifik untuk Google Gemini API. LLM bertugas melakukan tiga analisis utama: