1. Elektronika Pertanian

• Deskripsi: Mata kuliah ini memberikan pemahaman dasar tentang komponen dan rangkaian elektronika, serta penerapannya dalam konteks pertanian. Mahasiswa akan mempelajari prinsip kerja sensor, aktuator, dan sistem elektronika sederhana yang umum digunakan dalam pertanian.

• Topik Bahasan:

  • Komponen Elektronika Dasar (resistor, kapasitor, induktor, dioda, transistor).

  • Rangkaian Elektronika Dasar (seri, paralel, pembagi tegangan, penyearah).

  • Sensor untuk Pertanian (suhu, kelembaban, cahaya, pH tanah, nutrisi).

  • Aktuator untuk Pertanian (solenoid, motor DC, relay).

  • Pengantar Sistem Elektronika dalam Pertanian (sistem irigasi otomatis sederhana, sistem penerangan).

  • Dasar-dasar Penggunaan Alat Ukur Elektronika (multimeter, osiloskop).

• Keterkaitan dengan Pertanian: Membangun fondasi pemahaman tentang perangkat keras yang digunakan dalam sistem pertanian modern.

2. Instrumentasi Pertanian

• Deskripsi: Mata kuliah ini membahas prinsip kerja, karakteristik, kalibrasi, dan aplikasi berbagai instrumen pengukuran yang digunakan dalam pertanian. Mahasiswa akan mempelajari cara memilih dan menggunakan instrumen yang tepat untuk mengukur parameter lingkungan, tanah, tanaman, dan hasil pertanian.

• Topik Bahasan:

  • Prinsip Dasar Pengukuran dan Kesalahan Pengukuran.

  • Sensor dan Transduser untuk Parameter Lingkungan (suhu, kelembaban udara, radiasi matahari, kecepatan angin).

  • Sensor dan Transduser untuk Parameter Tanah (kelembaban tanah, suhu tanah, pH, konduktivitas listrik, potensi redox).

  • Sensor dan Transduser untuk Parameter Tanaman (pertumbuhan, biomassa, kandungan klorofil).

  • Sistem Akuisisi Data (data logger).

  • Kalibrasi dan Pemeliharaan Instrumen.

• Keterkaitan dengan Pertanian: Memberikan keterampilan praktis dalam mengukur dan memantau berbagai parameter penting dalam produksi pertanian.

3. Pengukuran dan Pengendalian Berbasis Komputer

• Deskripsi: Mata kuliah ini memperkenalkan penggunaan komputer sebagai alat untuk akuisisi data pengukuran dan pengendalian dalam sistem pertanian. Mahasiswa akan mempelajari antarmuka sensor dengan komputer, pemrograman dasar untuk akuisisi data, dan implementasi algoritma pengendalian sederhana.

• Topik Bahasan:

  • Antarmuka Sensor dengan Komputer (kartu akuisisi data, mikrokontroler).

  • Bahasa Pemrograman untuk Akuisisi Data (Python, MATLAB).

  • Pengolahan dan Visualisasi Data Pengukuran.

  • Pengantar Pengendalian Berbasis Komputer (on-off control, PID control sederhana).

  • Studi Kasus Aplikasi Pengukuran dan Pengendalian Berbasis Komputer dalam Pertanian (pengendalian suhu rumah kaca, pemantauan lingkungan).

• Keterkaitan dengan Pertanian: Mengembangkan kemampuan dalam mengintegrasikan perangkat keras pengukuran dengan sistem komputasi untuk otomatisasi tugas-tugas pertanian.

4. Kontrol Otomatik

• Deskripsi: Mata kuliah ini membahas prinsip-prinsip dasar kontrol otomatik dan penerapannya dalam sistem pertanian yang lebih kompleks. Mahasiswa akan mempelajari pemodelan sistem, analisis kestabilan, perancangan pengendali, dan implementasi sistem kontrol untuk berbagai aplikasi pertanian.

• Topik Bahasan:

  • Pemodelan Sistem Dinamik Pertanian.

  • Analisis Respon Transien dan Steady-State.

  • Kriteria Kestabilan Sistem Kontrol.

  • Perancangan Pengendali PID dan Metode Kontrol Lanjut.

  • Implementasi Sistem Kontrol Otomatik pada Sistem Pertanian (irigasi presisi, pengendalian iklim mikro).

  • Pengantar PLC (Programmable Logic Controller) dalam Pertanian.

• Keterkaitan dengan Pertanian: Membekali mahasiswa dengan pengetahuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem kontrol otomatis yang lebih canggih dalam berbagai aspek pertanian.

5. Mekatronika Pertanian

• Deskripsi: Mata kuliah ini mengintegrasikan prinsip-prinsip mekanika, elektronika, dan sistem kontrol untuk merancang dan menganalisis sistem mekanis yang cerdas dalam pertanian. Mahasiswa akan mempelajari tentang robotika pertanian, sistem otomasi alat dan mesin pertanian, serta integrasi sensor dan aktuator dalam sistem mekanik.

• Topik Bahasan:

  • Pengantar Mekatronika dan Aplikasinya dalam Pertanian.

  • Prinsip Kerja Aktuator Mekanik (motor listrik, aktuator pneumatik dan hidrolik).

  • Sensor untuk Sistem Mekatronik Pertanian (posisi, kecepatan, gaya, torsi).

  • Sistem Kontrol untuk Aplikasi Mekatronika Pertanian.

  • Robotika Pertanian (desain, navigasi, manipulasi).

  • Otomasi Alat dan Mesin Pertanian (traktor otonom, pemanen otomatis).

• Keterkaitan dengan Pertanian: Mengembangkan kemampuan dalam merancang dan memelihara sistem mekanis yang terotomatisasi untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas pertanian.

6. Energi dan Elektrifikasi Pertanian

• Deskripsi: Mata kuliah ini membahas sumber-sumber energi yang relevan untuk pertanian, prinsip-prinsip elektrifikasi peralatan pertanian, serta aplikasi energi terbarukan dalam konteks pertanian berkelanjutan.

• Topik Bahasan:

  • Kebutuhan Energi dalam Sektor Pertanian.

  • Sumber Energi Konvensional dan Terbarukan untuk Pertanian (energi surya, angin, biomassa).

  • Prinsip Dasar Elektrifikasi Peralatan Pertanian (motor listrik, sistem tenaga).

  • Aplikasi Energi Terbarukan dalam Pertanian (pompa air tenaga surya, pengering tenaga surya).

  • Efisiensi Energi dan Konservasi Energi dalam Pertanian.

  • Sistem Distribusi dan Pemanfaatan Listrik di Area Pertanian.

• Keterkaitan dengan Pertanian: Memberikan pemahaman tentang pengelolaan energi yang efisien dan pemanfaatan sumber energi terbarukan untuk keberlanjutan pertanian.

Sistem Informasi Geografis untuk Pertanian

• Deskripsi: Mata kuliah ini memperkenalkan konsep dan aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG) dalam pengelolaan pertanian. Mahasiswa akan mempelajari pengumpulan, penyimpanan, analisis, dan visualisasi data spasial untuk mendukung pengambilan keputusan dalam berbagai aspek pertanian.

• Topik Bahasan:

  • Pengantar SIG dan Konsep Dasar Geografis.

  • Sumber Data Spasial untuk Pertanian (peta, data satelit, data survei).

  • Perangkat Lunak SIG dan Pengoperasian Dasar.

  • Analisis Spasial dalam Pertanian (pemetaan kesesuaian lahan, analisis kesuburan tanah, pemantauan hama dan penyakit).

  • Visualisasi Data Spasial dan Pembuatan Peta Tematik Pertanian.

  • Integrasi SIG dengan Teknologi Pertanian Presisi.

• Keterkaitan dengan Pertanian: Memberikan kemampuan dalam memanfaatkan data spasial untuk pengelolaan lahan dan sumber daya pertanian yang lebih efektif.

Remote Sensing untuk Pertanian

• Deskripsi: Mata kuliah ini membahas prinsip-prinsip penginderaan jauh (remote sensing) dan aplikasinya dalam pemantauan sumber daya pertanian dari jarak jauh. Mahasiswa akan mempelajari berbagai jenis sensor, platform penginderaan jauh, pengolahan citra, dan interpretasi data untuk aplikasi pertanian.

• Topik Bahasan:

  • Prinsip Dasar Penginderaan Jauh dan Spektrum Elektromagnetik.

  • Jenis-jenis Sensor dan Platform Penginderaan Jauh (satelit, pesawat udara, drone).

  • Pengolahan Citra Digital untuk Aplikasi Pertanian (koreksi geometris dan radiometrik, klasifikasi citra).

  • Indeks Vegetasi dan Aplikasinya dalam Pemantauan Tanaman.

  • Pemantauan Kondisi Tanah dan Air dengan Penginderaan Jauh.

  • Aplikasi Penginderaan Jauh dalam Pertanian Presisi.

• Keterkaitan dengan Pertanian: Memberikan kemampuan dalam memanfaatkan data penginderaan jauh untuk pemantauan dan pengelolaan pertanian skala luas secara efisien.

Internet of Things untuk Pertanian

• Deskripsi: Mata kuliah ini membahas konsep dasar Internet of Things (IoT) dan penerapannya dalam meningkatkan efisiensi dan produktivitas pertanian. Mahasiswa akan mempelajari arsitektur IoT, perangkat keras dan lunak IoT, protokol komunikasi, dan implementasi sistem IoT untuk berbagai aplikasi pertanian.

• Topik Bahasan:

  • Pengantar IoT dan Arsitektur Sistem IoT.

  • Perangkat Keras IoT untuk Pertanian (sensor, mikrokontroler, gateway).

  • Protokol Komunikasi IoT (MQTT, CoAP).

  • Platform IoT dan Cloud Computing untuk Pertanian.

  • Aplikasi IoT dalam Pemantauan Lingkungan Pertanian (suhu, kelembaban, curah hujan).

  • Aplikasi IoT dalam Manajemen Irigasi dan Pemupukan.

  • Keamanan dan Privasi Data dalam Sistem IoT Pertanian.

• Keterkaitan dengan Pertanian: Mengembangkan kemampuan dalam merancang dan mengimplementasikan sistem IoT untuk otomasi dan pemantauan jarak jauh dalam pertanian.

Machine Learning dan Deep Learning untuk Pertanian

• Deskripsi: Mata kuliah ini memperkenalkan konsep dan algoritma dasar machine learning dan deep learning serta penerapannya dalam analisis data pertanian dan pengambilan keputusan yang cerdas. Mahasiswa akan mempelajari berbagai teknik klasifikasi, regresi, dan pengenalan pola untuk memecahkan masalah pertanian.

• Topik Bahasan:

  • Pengantar Machine Learning dan Deep Learning.

  • Jenis-jenis Pembelajaran (Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning).

  • Algoritma Klasifikasi dan Regresi (Linear Regression, Logistic Regression, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest).

  • Dasar-dasar Jaringan Saraf Tiruan (Neural Networks) dan Deep Learning (Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks).

  • Aplikasi Machine Learning dan Deep Learning dalam Pertanian (prediksi hasil panen, deteksi penyakit tanaman, klasifikasi gulma, optimasi input pertanian).

  • Penggunaan Software dan Library Machine Learning (Python, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).

• Keterkaitan dengan Pertanian: Memberikan kemampuan dalam menganalisis data pertanian yang besar dan kompleks untuk menghasilkan informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan yang lebih akurat dan efisien.

Jaringan Komputer

• Deskripsi: Mata kuliah ini memberikan pemahaman yang komprehensif tentang konsep dasar, arsitektur, teknologi, dan protokol jaringan komputer. Mahasiswa akan mempelajari berbagai jenis jaringan berdasarkan skala dan topologi, model referensi OSI dan TCP/IP sebagai fondasi komunikasi data, media transmisi kabel dan nirkabel, pengalamatan IP, protokol-protokol utama pada setiap lapisan, perangkat-perangkat jaringan, serta konsep dan implementasi keamanan jaringan. Penekanan khusus akan diberikan pada relevansi dan aplikasi jaringan komputer dalam konteks pertanian modern, termasuk sistem informasi pertanian, Internet of Things (IoT) untuk pertanian, dan komunikasi data antar berbagai perangkat dan sistem pertanian.
  
  

• Topik Bahasan:

  1. Pengantar Jaringan Komputer: Konsep dasar jaringan, tujuan dan manfaat, klasifikasi jaringan berdasarkan skala (PAN, LAN, MAN, WAN) dan topologi (bus, star, ring, mesh), aplikasi jaringan dalam pertanian.

  2. Model Referensi OSI dan TCP/IP: Struktur lapisan, fungsi setiap lapisan, protokol utama pada setiap lapisan, perbandingan OSI dan TCP/IP, relevansi dalam komunikasi data pertanian.

  3. Media Transmisi Data: Kabel (UTP, STP, Fiber Optic): karakteristik, kelebihan, kekurangan, aplikasi dalam pertanian. Nirkabel (Radio, Microwave, Infrared): prinsip kerja, kelebihan, kekurangan, aplikasi dalam pertanian.

  4. Lapisan Fisik dan Lapisan Data Link: Fungsi lapisan fisik, standar transmisi. Fungsi lapisan data link, pengalamatan MAC, deteksi kesalahan, kontrol akses media, protokol Ethernet dan Wi-Fi, implementasi WSN di pertanian.

  5. Pengalamatan IP (IPv4 dan IPv6): Struktur alamat, kelas-kelas alamat IPv4, konsep subnetting dan supernetting, pentingnya pengalamatan IP dalam jaringan IoT pertanian.

  6. Protokol Lapisan Jaringan: IP (Internet Protocol), ICMP (Internet Control Message Protocol), ARP (Address Resolution Protocol), DHCP (Dynamic Host Configuration 1 Protocol), konfigurasi IP untuk perangkat pertanian.  

  7. Protokol Lapisan Transport: TCP (Transmission Control Protocol) dan UDP (User Datagram Protocol): perbedaan, karakteristik, pemilihan protokol untuk aplikasi pertanian (monitoring vs. streaming).

  8. Protokol Lapisan Aplikasi: HTTP, DNS, SMTP, FTP, MQTT, CoAP: fungsi, cara kerja, relevansi untuk akses informasi, resolusi nama, email, transfer file, dan komunikasi IoT pertanian.

  9. Perangkat Jaringan: Hub, Switch, Router, Gateway, Access Point: fungsi, perbedaan, topologi jaringan dengan perangkat ini, pemilihan perangkat untuk jaringan pertanian.

  10. Jaringan Nirkabel (Wi-Fi): Standar (802.11 a/b/g/n/ac/ax), konfigurasi, ancaman keamanan, mekanisme keamanan (WEP, WPA/WPA2/WPA3) dan implementasinya dalam jaringan pertanian.

  11. Konsep Dasar Keamanan Jaringan: Ancaman keamanan umum (malware, phishing, DoS), serangan umum (sniffing, spoofing), pentingnya keamanan data pertanian.

  12. Firewall dan Sistem Deteksi Intrusi (IDS/IPS): Fungsi dan cara kerja firewall, fungsi dan cara kerja IDS/IPS, implementasi pada jaringan pertanian.

  13. Jaringan Sensor Nirkabel (WSN) untuk Pertanian: Teknologi sensor nirkabel (Zigbee, LoRaWAN), protokol komunikasi WSN, aplikasi pengumpulan data lingkungan, tanah, dan tanaman.

  14. Cloud Networking untuk Pertanian: Konsep cloud networking, model layanan cloud (IaaS, PaaS, SaaS), arsitektur jaringan cloud, manfaat dan tantangan penggunaan cloud untuk data dan aplikasi pertanian.

  15. Tren Terkini dalam Jaringan Komputer untuk Pertanian: Teknologi 5G, Software-Defined Networking (SDN), Network Function Virtualization (NFV) dan potensinya dalam meningkatkan komunikasi dan pengelolaan jaringan pertanian.

13. Informatika Pertanian

• Deskripsi: Mata kuliah ini mengeksplorasi secara mendalam penerapan konsep dan teknologi informatika dalam berbagai aspek sektor pertanian. Mahasiswa akan mempelajari bagaimana basis data digunakan untuk pengelolaan informasi pertanian, peran Sistem Informasi Manajemen Pertanian (SIMP) dalam mendukung operasional dan pengambilan keputusan, teknik analisis data dan visualisasi untuk mendapatkan wawasan dari data pertanian, pemodelan dan simulasi sistem pertanian, serta dasar-dasar pengembangan aplikasi perangkat lunak yang relevan untuk kebutuhan pertanian. Mata kuliah ini bertujuan untuk membekali mahasiswa dengan keterampilan informatika yang dapat diterapkan untuk meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan keberlanjutan pertanian.
  
  

• Topik Bahasan:

  1. Pengantar Informatika Pertanian: Definisi, ruang lingkup aplikasi informatika dalam pertanian (tanaman, ternak, perikanan, kehutanan), manfaat teknologi informasi dalam pengambilan keputusan dan efisiensi.

  2. Basis Data untuk Pertanian: Konsep basis data relasional, pemodelan data menggunakan ERD untuk sistem informasi pertanian (data tanaman, ternak, transaksi).

  3. Bahasa Query Terstruktur (SQL): Dasar-dasar perintah SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE dan penerapannya dalam mengakses dan mengelola data pertanian.

  4. Sistem Informasi Manajemen Pertanian (SIMP): Konsep, komponen (input, proses, output, umpan balik), jenis-jenis SIMP dalam pertanian.

  5. Aplikasi SIMP dalam Manajemen Tanaman: Pengelolaan lahan, pemupukan, panen, integrasi data sensor dengan SIMP.

  6. Aplikasi SIMP dalam Manajemen Ternak: Pengelolaan kesehatan, reproduksi, pakan, penggunaan RFID dan sensor untuk input data otomatis.

  7. Analisis Data Pertanian: Statistik deskriptif (rata-rata, median, standar deviasi) dan visualisasi data (grafik batang, garis, scatter plot) untuk identifikasi pola dan tren.

  8. Analisis Data Pertanian: Inferensi statistik (pengujian hipotesis, t-test, ANOVA) untuk perbandingan kelompok data pertanian.

  9. Pemodelan dan Simulasi dalam Pertanian: Konsep, jenis model (pertumbuhan tanaman, penyebaran hama, ekonomi pertanian), penggunaan perangkat lunak simulasi.

  10. Pengembangan Aplikasi Perangkat Lunak untuk Pertanian: Pengantar konsep pemrograman, pengenalan bahasa pemrograman yang relevan (Python atau Java), lingkungan pengembangan (IDE).

  11. Pengembangan Aplikasi Perangkat Lunak untuk Pertanian: Antarmuka Pengguna (UI) dan Pengalaman Pengguna (UX) yang efektif untuk aplikasi pertanian.

  12. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk Pertanian: Konsep, arsitektur (basis data, basis model, antarmuka pengguna), peran SPK dalam pengambilan keputusan pertanian.

  13. Aplikasi SPK dalam Manajemen Risiko dan Perencanaan Pertanian: Contoh penggunaan SPK dalam analisis risiko cuaca, risiko pasar, dan perencanaan kegiatan pertanian.

  14. Big Data dan Analitik dalam Pertanian: Konsep big data (volume, velocity, variety, veracity), tantangan dan peluang, teknik-teknik analitik big data untuk wawasan pertanian.

  15. Tren Terkini dalam Informatika Pertanian: Cloud computing, mobile computing, dan integrasi kecerdasan buatan (AI) dalam analisis data dan otomatisasi keputusan.

Web & Mobile GIS

• Deskripsi: Mata kuliah ini membahas secara mendalam pengembangan dan implementasi Sistem Informasi Geografis (SIG) yang dapat diakses melalui platform web dan perangkat bergerak (mobile). Mahasiswa akan mempelajari arsitektur sistem WebGIS, teknologi pengembangan web yang digunakan untuk menyajikan dan berinteraksi dengan data spasial, pengembangan aplikasi SIG untuk perangkat mobile dalam pengumpulan dan visualisasi data lapangan, serta integrasi data spasial dengan layanan berbasis lokasi (Location-Based Services - LBS) untuk berbagai aplikasi dalam konteks pertanian. Mata kuliah ini bertujuan untuk membekali mahasiswa dengan keterampilan dalam mengembangkan solusi SIG yang inovatif dan mudah diakses untuk mendukung pengelolaan pertanian yang lebih efektif.
  
  

• Topik Bahasan:

  1. Pengantar WebGIS dan Mobile GIS: Konsep, arsitektur sistem WebGIS (client-server), arsitektur aplikasi Mobile GIS, manfaat dalam diseminasi informasi dan pengumpulan data pertanian.

  2. Teknologi Pengembangan Web untuk GIS: Dasar-dasar HTML, CSS, JavaScript dan relevansinya dalam membangun antarmuka WebGIS interaktif untuk data pertanian.

  3. Library JavaScript untuk Peta Web: Leaflet dan OpenLayers: pengenalan, komponen dasar peta web, konfigurasi tampilan peta dasar untuk data pertanian.

  4. Menampilkan Data Spasial Vektor di Web: Format GeoJSON, cara memuat dan menampilkan data GeoJSON menggunakan Leaflet/OpenLayers, styling data vektor untuk informasi pertanian.

  5. Menampilkan Data Spasial Raster di Web: Format Tile Map Service (TMS), sumber-sumber tile map, cara menambahkan layer tile ke peta web untuk konteks geografis pertanian.

  6. Interaksi dengan Peta Web: Kontrol navigasi, menampilkan informasi fitur (popup), query sederhana berdasarkan atribut untuk mencari informasi pertanian spesifik.

  7. Pengembangan Aplikasi Mobile GIS: Platform (Android/iOS), framework lintas platform (React Native/Flutter) yang relevan untuk aplikasi SIG mobile pertanian.

  8. Penggunaan Layanan Lokasi pada Perangkat Mobile: GPS dan sensor lokasi lainnya, akurasi dan batasan, pemanfaatan untuk akuisisi data spasial di lapangan pertanian.

  9. Pengumpulan Data Spasial Lapangan dengan Aplikasi Mobile GIS: Pengembangan fitur pengumpulan data titik, garis, poligon, penambahan atribut data pertanian, penyimpanan data.

  10. Sinkronisasi Data Spasial antara Web dan Mobile GIS: Arsitektur sistem sinkronisasi (REST API), metode sinkronisasi, penanganan konflik data.

  11. Integrasi Data Spasial dengan Layanan Berbasis Lokasi (LBS) untuk Pertanian: Konsep LBS, pemanfaatan dalam navigasi lahan, informasi cuaca berbasis lokasi, informasi pasar pertanian terdekat menggunakan API layanan lokasi.

  12. Visualisasi Data Spasial Pertanian di Web dan Mobile: Simbologi untuk peta web dan mobile (kejelasan, hierarki visual), prinsip kartografi untuk peta digital.

  13. Keamanan dan Privasi Data Spasial di Web dan Mobile GIS untuk Pertanian: Ancaman keamanan, praktik terbaik pengamanan data (enkripsi, otentikasi), isu privasi data lokasi petani.

  14. Studi Kasus Aplikasi WebGIS dalam Pertanian: Pemetaan lahan, monitoring kondisi tanaman menggunakan citra satelit berbasis web, analisis kesesuaian lahan berbasis web.

  15. Studi Kasus Aplikasi Mobile GIS dalam Pertanian: Pengumpulan data kondisi lapangan (hama penyakit, pertumbuhan), navigasi ke lokasi sampel tanah atau titik pengamatan.

Pertanian Perkebunan Presisi

• Deskripsi: Mata kuliah ini secara spesifik membahas penerapan teknologi pertanian presisi dalam konteks perkebunan. Mahasiswa akan mempelajari pemetaan lahan perkebunan, pengendalian variabelitas spasial, aplikasi pupuk dan pestisida variabel, serta penggunaan teknologi untuk meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan perkebunan.

• Topik Bahasan:

  • Konsep Dasar Pertanian Presisi dan Aplikasinya dalam Perkebunan.

  • Karakterisasi Variabilitas Spasial Lahan Perkebunan (pemetaan tanah, pemetaan hasil).

  • Teknologi untuk Aplikasi Variabel dalam Perkebunan (Variable Rate Technology).

  • Penggunaan Drone dan Sensor untuk Pemantauan Perkebunan.

  • Sistem Pengambilan Keputusan dalam Pertanian Perkebunan Presisi.

  • Studi Kasus Penerapan Pertanian Perkebunan Presisi pada Berbagai Komoditas Perkebunan.

  • Aspek Ekonomi dan Lingkungan dalam Pertanian Perkebunan Presisi.

• Keterkaitan dengan Pertanian: Mengkhususkan penerapan teknologi pertanian presisi pada sistem perkebunan yang memiliki karakteristik unik.

Semoga silabus dan urutan mata kuliah ini sesuai dengan kebutuhan Anda! Jika ada yang ingin didiskusikan lebih lanjut, jangan ragu untuk bertanya.

Mata Kuliah: Internet of Things (IoT) Tingkat Lanjut / Advanced

• Deskripsi: Mata kuliah ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang konsep, teknologi, dan implementasi lanjutan dalam ekosistem Internet of Things (IoT), khususnya dalam konteks pertanian dan teknologi pertanian. Mata kuliah ini akan membahas arsitektur IoT yang kompleks, protokol komunikasi tingkat lanjut, keamanan IoT yang mendalam, analisis data IoT skala besar, integrasi dengan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning, serta studi kasus implementasi IoT tingkat lanjut dalam pertanian presisi dan sistem pertanian cerdas lainnya. Mahasiswa akan mengembangkan kemampuan untuk merancang, mengimplementasikan, dan menganalisis sistem IoT yang kompleks dan aman untuk memecahkan tantangan pertanian modern.
  
  

• Topik Bahasan:

  1. Arsitektur IoT Tingkat Lanjut: Tinjauan arsitektur IoT dasar, evolusi menuju arsitektur berlapis dan terdistribusi, edge computing dan fog computing dalam konteks IoT pertanian, arsitektur microservices untuk platform IoT.

  2. Protokol Komunikasi IoT Tingkat Lanjut: MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) secara mendalam, QoS (Quality of Service), broker yang terdistribusi. CoAP (Constrained Application Protocol) dan implementasinya pada perangkat terbatas. Protokol AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) dan DDS (Data Distribution Service) untuk aplikasi IoT yang kompleks.

  3. Keamanan IoT Tingkat Lanjut: Analisis ancaman keamanan spesifik pada perangkat dan jaringan IoT pertanian, teknik otentikasi dan otorisasi yang kuat, manajemen kunci kriptografi untuk perangkat terbatas, keamanan firmware dan pembaruan aman, deteksi intrusi dan respons insiden pada sistem IoT.

  4. Manajemen Perangkat IoT Skala Besar: Provisioning perangkat otomatis, konfigurasi dan pembaruan perangkat jarak jauh (OTA - Over-The-Air), monitoring kesehatan dan kinerja perangkat, manajemen siklus hidup perangkat IoT.

  5. Analisis Data IoT Skala Besar: Teknik pengumpulan dan penyimpanan data IoT skala besar (time-series databases, NoSQL databases), pemrosesan stream data secara real-time (Apache Kafka, Flink), analisis batch data untuk insight mendalam, visualisasi data IoT tingkat lanjut.

  6. Integrasi IoT dengan Cloud Platforms: Arsitektur dan layanan platform IoT utama (AWS IoT, Azure IoT Hub, Google Cloud IoT Platform), integrasi perangkat dan data, pemanfaatan layanan cloud untuk analisis, penyimpanan, dan visualisasi.

  7. Edge Computing untuk IoT Pertanian: Motivasi dan manfaat edge computing dalam pertanian (latensi rendah, pemrosesan lokal), arsitektur edge computing untuk IoT pertanian, pemilihan perangkat edge, implementasi logika bisnis di edge.

  8. Fog Computing untuk IoT Pertanian: Konsep fog computing sebagai perantara antara edge dan cloud, arsitektur fog untuk aplikasi pertanian skala luas, manajemen sumber daya di fog.

  9. IoT dan Kecerdasan Buatan (AI) di Edge: Implementasi model AI dan machine learning pada perangkat edge (TinyML, Edge AI), inferensi lokal, pengurangan kebutuhan komunikasi ke cloud, aplikasi AI edge dalam deteksi dini penyakit tanaman atau optimasi irigasi.

  10. Machine Learning Tingkat Lanjut untuk Data IoT Pertanian: Pemodelan time-series untuk prediksi hasil panen atau kondisi lingkungan, deteksi anomali untuk identifikasi kegagalan perangkat atau pola yang tidak biasa, reinforcement learning untuk optimasi kontrol sistem pertanian.

  11. Blockchain untuk IoT Pertanian: Konsep dasar blockchain dan distribted ledger technology (DLT), potensi penggunaan blockchain dalam ketertelusuran rantai pasok pertanian, keamanan data, dan transaksi yang transparan.

  12. Interoperabilitas dan Standar IoT: Tantangan interoperabilitas antar perangkat dan platform IoT, standar dan inisiatif untuk interoperabilitas (oneM2M, etc.), arsitektur semantic web untuk integrasi data IoT yang heterogen.

  13. Desain dan Pengembangan Aplikasi IoT Tingkat Lanjut untuk Pertanian: Metodologi pengembangan aplikasi IoT yang kompleks, pertimbangan scalability, reliability, dan security dalam desain, penggunaan microservices dan containerization (Docker, Kubernetes).

  14. Studi Kasus Implementasi IoT Tingkat Lanjut dalam Pertanian Presisi: Contoh sistem IoT terintegrasi untuk pengelolaan irigasi variabel, pemantauan nutrisi tanaman real-time, pengendalian hama dan penyakit otomatis, dan sistem robotika pertanian otonom.

  15. Tren Masa Depan dan Tantangan dalam IoT untuk Pertanian: Evolusi teknologi IoT (5G, digital twins), tantangan adopsi IoT tingkat lanjut di sektor pertanian (biaya, infrastruktur, keahlian), implikasi etis dan sosial dari implementasi IoT skala besar.