ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK OPTIMASI PENYIMPANAN PASCA PANEN: TELAAH LITERATUR SISTEMATIS

Abstract

Sektor Pertanian di Indonesia memiliki peran krusial dalam perekonomian nasional, namun masih menghadapi tantangan signifikan dalam pengelolaan pasca panen, terutama terkait penyimpanan hasil pertanian. Ketidakstabilan suhu dan kelembapan menjadi faktor utama yang menyebabkan kerusakan dan penurunan kualitas produk. Teknologi Artificial Intelligence (AI) memberikan solusi inovatif melalui kemampuan analisis data secara real-time serta memprediksi melalui sensor berbasis Internet of Things (IoT). Penelitian ini menggunakan metode Systematic Literature Review untuk menelaah enam artikel ilmiah terkait penerapan AI dalam monitoring suhu dan kelembapan, prediksi kerusakan, serta efisiensi operasional penyimpanan hasil pertanian. Hasil menunjukkan bahwa AI, melalui algoritma seperti ANN, CNN, LSTM, dan SVM, mampu mengoptimalkan penyimpanan dengan mengurangi kerusakan, memperpanjang masa simpan, dan meningkatkan efisiensi distribusi. Meski demikian, tantangan keterbatasan akses teknologi dan biaya implementasi masih menjadi hambatan. Oleh karena itu, diperlukan kolaborasi antara pemerintah, akademisi, dan pelaku industri untuk mendorong adopsi AI yang lebih luas dalam sektor pertanian Indonesia.

Kata kunci: Artificial Intelligence, penyimpanan pasca panen, suhu, kelembapan, prediksi kerusakan, IoT.