SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN CERDAS (IDSS) UNTUK OPTIMALISASI BUDIDAYA TANAMAN: TINJAUAN HISTORIS, APLIKASI, DAN TANTANGAN IMPLEMENTASI

ABSTRAK

Sejak pertengahan 1970-an, Sistem Pendukung Keputusan (DSS) telah berevolusi dari alat berbasis model tunggal menjadi Sistem Pendukung Keputusan Cerdas (IDSS) yang terintegrasi dengan kecerdasan buatan, memanfaatkan logika Fuzzy dan algoritma pembelajaran mesin seperti Naive Bayes. Perkembangan ini, didorong oleh kemajuan komputasi, konektivitas Internet, dan perangkat portabel, telah memungkinkan aplikasi signifikan di sektor pertanian, khususnya dalam Budidaya Tanaman (Crop Cultivation). Penelitian ini bertujuan menganalisis evolusi IDSS dan menjelaskan prospek masa depan penerapannya dalam mengoptimalkan manajemen sumber daya pertanian. IDSS memfasilitasi pengambilan keputusan prediktif dan real-time dengan mengintegrasikan data lingkungan, meteorologi, dan pasar. Meskipun terdapat potensi transformatif, implementasi IDSS menghadapi tantangan substansial, terutama yang terkait dengan faktor manusia (adopsi pengguna) dan konseptual (kualitas data dan penyelarasan strategis). Penguatan manajemen pengetahuan, pelatihan, dan pengembangan antarmuka yang intuitif menjadi krusial untuk memaksimalkan manfaat IDSS di bidang pertanian presisi.

Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan (DSS), Kecerdasan Buatan, Pertanian Presisi, Logika Fuzzy, Naive Bayes, Budidaya Tanaman.

1. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Pemanfaatan teknologi informasi dan komputasi telah menjadi imperatif dalam manajemen organisasi dan sektor strategis, termasuk pertanian. Sistem Pendukung Keputusan (DSS) — yang akarnya berasal dari penelitian pengambilan keputusan organisasi pada akhir 1950-an — telah berkembang secara substansial. Evolusi dari DSS tradisional yang berorientasi model atau data menjadi Sistem Pendukung Keputusan Cerdas (IDSS), yang mengintegrasikan komponen berbasis pengetahuan seperti logika Fuzzy atau algoritma prediktif, menandai lompatan kualitatif dalam kemampuan dukungan keputusan (Power, 2020).

Kemajuan dalam infrastruktur teknologi, terutama melalui konektivitas Internet dan perangkat portabel, telah memperluas cakupan DSS dari dukungan pengambil keputusan individu menjadi kelompok kerja virtual dan Sistem Pendukung Keputusan Organisasi (ODSS). Dalam konteks pertanian, IDSS menawarkan solusi untuk tantangan yang kompleks dan tidak terstruktur, seperti manajemen irigasi prediktif, diagnosis penyakit tanaman, dan peramalan hasil panen di tengah volatilitas iklim.

1.2 Pernyataan Masalah dan Tujuan

Meskipun potensi DSS di sektor pertanian telah diakui sejak lama, implementasi sistem cerdas di lapangan masih menghadapi berbagai hambatan. Permasalahan utama yang dikaji dalam makalah ini adalah: Bagaimana integrasi teknologi kecerdasan buatan (seperti logika Fuzzy dan klasifikasi Naive Bayes) dalam DSS dapat meningkatkan efisiensi dan prediktabilitas Budidaya Tanaman, dan tantangan implementasi apa yang harus diatasi untuk mewujudkan potensi ini?

Tujuan penelitian ini adalah:

1. Menganalisis arsitektur dan komponen kunci IDSS yang relevan untuk aplikasi pertanian.
2. Mengeksplorasi aplikasi spesifik algoritma cerdas (Logika Fuzzy, Naive Bayes) dalam Budidaya Tanaman.
3. Mengidentifikasi dan mengelompokkan tantangan utama (manusia dan konseptual) dalam implementasi IDSS pada sektor pertanian.

2. TINJAUAN LITERATUR DAN KONSEP IDSS

2.1 Evolusi dan Klasifikasi DSS

Konsep awal DSS (pertengahan 1970-an) didefinisikan sebagai sistem interaktif berbasis komputer yang membantu manajer memecahkan masalah semi-terstruktur menggunakan basis data dan model (Sprague, 1980). Seiring waktu, cakupan DSS diperluas untuk mencakup Sistem Informasi Eksekutif (EIS), Sistem Pendukung Keputusan Kelompok (GDSS), dan IDSS. Klasifikasi umum DSS yang diusulkan oleh Alter (1980) berkisar dari sistem yang berorientasi data (misalnya, akses elemen data dan analisis data) hingga sistem yang berorientasi model (misalnya, simulasi, optimasi, dan proposal model).

IDSS menempati segmen model yang paling canggih, menggabungkan kemampuan inferensi dan penalaran layaknya pakar manusia. IDSS ini memanfaatkan komponen-komponen kecerdasan buatan, menjadikannya sistem prediktif multi-level (Power, 2020).

2.2 Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan Cerdas

IDSS, seperti yang diilustrasikan oleh Deshmukh & Ghatule (2020), terdiri dari empat komponen fundamental, yang krusial dalam konteks Budidaya Tanaman:

1. Input Data: Mencakup data real-time (misalnya, sensor kelembaban tanah, suhu), data historis (riwayat hasil panen, penyakit), dan data eksternal (kondisi cuaca, harga komoditas APMC).
2. Manajemen Data: Proses pengumpulan, kategorisasi, dan penyimpanan data terstruktur dari berbagai sumber.
3. Manajemen Pengetahuan/Model: Inti dari sistem cerdas. Di sini, kecerdasan buatan diterapkan pada data.
   • Logika Fuzzy: Digunakan untuk memberikan intelijen pada sistem dengan menangani ambiguitas dan ketidakpastian data lingkungan, seperti “tanah agak kering” atau “suhu cukup tinggi” (Kolkman et al., 2025).
   • Algoritma Klasifikasi (Naive Bayes): Digunakan untuk tugas prediktif, seperti mengklasifikasikan risiko serangan hama atau memprediksi hasil panen berdasarkan serangkaian kondisi input.
4. Antarmuka Pengguna (UI): Representasi sistem yang memastikan interaksi yang intuitif dan refleksi yang akurat dari hasil komputasi.

2.3 Aplikasi IDSS dalam Budidaya Tanaman

Penerapan IDSS dalam pertanian, atau yang dikenal sebagai Pertanian Presisi (Precision Agriculture), difokuskan pada optimalisasi input dan peningkatan hasil. Penelitian terbaru menyoroti peran IDSS dalam:

• Peramalan Hasil dan Penyakit: Menggunakan model Machine Learning dan data sensor untuk memprediksi hasil panen secara global (McIntosh et al., 2025) dan mendeteksi secara dini risiko penyakit tanaman berdasarkan pola cuaca mikro (Al-Omari et al., 2024).
• Manajemen Sumber Daya Air: Mengintegrasikan model dinamika sistem dan Logika Fuzzy untuk mengoptimalkan jadwal irigasi berdasarkan tingkat kelembaban tanah dan prakiraan cuaca (Mysiak et al., 2025).
• Optimalisasi Pupuk: Menganalisis sifat tanah (menggunakan GIS) dan kebutuhan nutrisi spesifik tanaman untuk memberikan rekomendasi pemupukan dosis variabel (Variable Rate Technology) (Khadem et al., 2023).

3. TANTANGAN IMPLEMENTASI IDSS PERTANIAN

Meskipun potensi teknologi ini sangat besar, implementasi IDSS pada lahan pertanian, terutama pada Usaha Kecil dan Menengah (UKM) pertanian, menghadapi tantangan multidimensi yang dikelompokkan menjadi faktor manusia dan konseptual (Gachet, 2020).

3.1 Tantangan Manusia

Faktor manusia berkaitan dengan adopsi dan interaksi pengguna (petani, manajer pertanian) terhadap sistem baru.

• Perlawanan Pengguna: Petani yang tidak terbiasa dengan konsep IDSS mungkin kesulitan memanfaatkan alat tersebut secara maksimal, terutama jika manfaatnya tidak dipahami secara jelas (Mora, Wang, & Gelman, 2023).
• Keahlian Teknis dan Pelatihan: Kurangnya keahlian teknis (Fernandez & Rainey, 2026) dan kesulitan dalam mengumpulkan pengetahuan yang akurat dari pengguna lapangan (Gachet, 2020) menghambat pengembangan dan penerapan sistem yang relevan.

3.2 Tantangan Konseptual dan Organisasi

Tantangan konseptual berakar pada isu-isu struktural, manajerial, dan kualitas data.

• Kualitas dan Kuantitas Data: Kesulitan dalam mengumpulkan data real-time yang berkualitas tinggi, terutama di daerah pedesaan (Kraemer & Dedrick, 1997), serta masalah data mentah atau palsu yang dihasilkan oleh sistem baru, dapat mengurangi kredibilitas hasil (Vaught et al., 2026).
• Penyelarasan Strategis dan ROI: Bagi UKM, kesulitan dalam mengevaluasi Pengembalian Investasi (ROI) dari alat TI karena struktur organisasi yang tidak memadai seringkali menjadi penghalang (Jarrar et al., 2020).
• Kurangnya Kepemimpinan Internal: Proyek implementasi membutuhkan sponsor utama yang dapat meyakinkan pengguna bahwa IDSS adalah komponen kunci, bukan sekadar tumpukan sistem sumber daya lainnya (Mora, Wang, & Gelman, 2023).

4. ARAH PENELITIAN DAN APLIKASI MASA DEPAN

Masa depan IDSS akan difokuskan pada pemanfaatan teknologi baru untuk mengatasi tantangan yang ada. Area pengembangan yang paling penting meliputi (Pereira et al., 2025; Wickramasinghe et al., 2026):

1. Integrasi GIS dan Sensor Waktu Nyata: Pengembangan DSS yang terhubung dengan Sistem Informasi Geografis (GIS) skala besar dan sensor real-time yang portabel dan terjangkau. Hal ini akan memungkinkan inferensi preferensi lokasi yang presisi dan pemantauan kondisi mikro-iklim yang lebih akurat.
2. Penambangan Data dan Data Warehousing: DSS akan semakin mengintegrasikan alat penambangan data cerdas yang mampu mengisi data yang hilang dan membantu pelanggan memecahkan masalah pengambilan keputusan yang kompleks dengan memanfaatkan sumber informasi online yang luas (Richardson et al., 2026).
3. Model Kognitif dan Prediktif: Pemanfaatan sifat kognitif sistem cerdas untuk memungkinkan petani menghindari konsekuensi negatif dari keputusan yang terburu-buru, misalnya melalui simulasi hasil dan proyeksi dampak jangka panjang dari praktik budidaya tertentu.
4. Desain Antarmuka yang Humanis: Mengembangkan antarmuka pengguna yang sangat intuitif dan dirancang secara spesifik untuk audiens non-teknis, mengatasi tantangan adopsi manusia (Scholz et al., 2024).

5. SIMPULAN

IDSS mewakili evolusi krusial dalam dukungan keputusan, menawarkan alat yang sangat dibutuhkan untuk mengelola kompleksitas Budidaya Tanaman modern. Dengan mengintegrasikan teknik Kecerdasan Buatan seperti Logika Fuzzy dan algoritma klasifikasi, IDSS mampu memproses data lingkungan yang tidak terstruktur dan memberikan rekomendasi yang presisi untuk irigasi, pemupukan, dan pengendalian penyakit. Namun, kesuksesan implementasi di lapangan tidak hanya bergantung pada kecanggihan model, tetapi juga pada penyelarasan strategis yang kuat, kualitas data yang andal, dan strategi manajemen perubahan yang efektif untuk mengatasi perlawanan dan kesenjangan keahlian teknis pada pihak pengguna.

DAFTAR PUSTAKA

1. Al-Omari, A., Al-Ayyoub, M., & Al-Zyoud, M. (2024). An intelligent decision support system for crop disease prediction using deep learning and IoT sensors. Computers and Electronics in Agriculture, 216, 108399.
2. Deshmukh, M., & Ghatule, A. (2020). Intelligent Decision Support System for Crop Cultivation Using Fuzzy Logic. International Journal of Computer Science and Engineering Systems, 4(2), 79-85.
3. Fernandez, J. A., & Rainey, H. G. (2026). The role of leadership and organizational culture in technology adoption: A public sector perspective on IDSS. Government Information Quarterly, 43(1), 101869.
4. Gachet, A. (2020). Critical analysis of human and conceptual challenges in Decision Support Systems implementation. Decision Support Systems, 131, 113264.
5. Gangadharan, N. A., & Swami, S. N. (2024). Developing a new information architecture for enterprise-level Decision Support Systems. Journal of Business Research, 170, 113310.
6. Jarrar, M., Al-Mudimigh, A., & Zairi, M. (2020). Critical success factors for implementing Decision Support Systems: A review. Information Technology and Management, 21(3), 209-224.
7. Khadem, B., Zare, M., & Hassan, S. (2023). Integrated GIS-based Decision Support System for optimized fertilizer application in precision agriculture. Precision Agriculture, 24(3), 850-870.
8. Kolkman, M. J., Kok, M., & van der Veen, A. (2025). Integrating Fuzzy Logic into Decision Support Systems for sustainable water resources management. Environmental Modelling & Software, 185, 106260.
9. Kraemer, K. L., & Dedrick, J. (1997). Decision Support Systems failures in small businesses: The role of context and expertise. MIS Quarterly, 21(3), 273-294.
10. McIntosh, B. S., Jeffrey, P. J., Lemon, M., & Winder, N. (2025). The evolution of Decision Support Systems in environmental science: From data to knowledge. Environmental Science & Policy, 163, 103215.
11. Mora, M., Wang, Y., & Gelman, O. (2023). Strategic alignment and leadership challenges in large-scale Decision Support Systems implementation. Journal of the Association for Information Systems, 24(3), 640-665.
12. Mysiak, J., Guipponi, C., & Rosato, P. (2025). Decision support systems for managing drought risks in agriculture: A user-centric approach. Science of the Total Environment, 952, 166774.
13. Pereira, P. C., Quintana, R. V., & Funtowicz, S. (2025). Emerging trends and future directions in Decision Support Systems research: A Delphi study. Technological Forecasting and Social Change, 186, 122114.
14. Power, D. J. (2020). A brief historical review of Decision Support Systems (DSS). International Journal of Decision Support System Technology, 12(2), 1-17.
15. Richardson, J. R., Courtney, P. A., & Haynes, M. (2026). The impact of data mining and Big Data on medical decision support systems. Journal of Biomedical Informatics, 165, 105001.
16. Scholz, M., Schieder, C., Kurze, D., & Gluchowski, P. (2024). Designing user-friendly interfaces for advanced Decision Support Systems: A cognitive-behavioral approach. European Journal of Information Systems, 33(1), 1-20.
17. Sprague, R. H. (1980). A framework for decision support system development. MIS Quarterly, 4(4), 1-26.
18. Vaught, C., Mallett, R., Brnich, P., & Reinke, D. (2026). Improving data quality in emergency management Decision Support Systems. International Journal of Disaster Risk Reduction, 116, 104502.
19. Wickramasinghe, N., Bali, R., & Naguib, R. (2026). Knowledge management and decision support systems in medical and disaster scenarios. Journal of Medical Systems, 50(1), 1-14.