Kualitas Air pada Budidaya Indoor Lobster Pasir Secara Manual dan Aplikasi Kecerdasan Buatan

 O P I N I 

Oleh : Buntora Pasaribu dan Rita Rostika

Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan  Universitas Padjadjaran

 

 

Algivon.com -- Pengembangan budidaya lobster yang baik dan menguntungkan adalah yang  menghasilkan produksi lobster dengan survival rate dan laju pertumbuhan yang baik.  Saat ini di pembudidaya lobster di Lombok, angka Survival Rate Lobster berkisar 40-50 % (Priyambodo, 2021, komunikasi pribadi).  Tantangan terbesar saat ini selain pakan yang sesuai dengan food dan feeding habit, juga konstruksi submerged cage yang belum sesuai dengan situasi di Indonesia.   Menurut Rostika (2020) konstruksi Keramba Jaring Apung (KJA) yang ada saat ini menyulitkan operator KJA untuk manajemen kualitas air sehingga ini salah satu faktor yang membuat kematian  lobster menjadi tinggi.  Oleh  sebab itu dirancang submerged cage dengan beberapa modifikasi yang membuat operator KJA lebih mudah juga pertumbuhannya  lebih baik.  Saat ini banyak dilakukan budidaya lobster di kolam indoor dari Benih Bening Lobster (BBL) sehingga didapatkan ukuran lobster remaja, yakni sekira 30 gram. 

Ramalan tentang potensi dimana ikan laut demersal berada,  baik di web pemerintah maupun swasta adalah menggunakan parameter suhu permukaan laut dan populasi khlorofil , tetapi khusus untuk untuk lobster (Panurilus sp) hal ini tidak dapat dilakukan, karena habitat lobster adalah di karang sehat di dasar laut dangkal dan pakan alaminya pun berada di sekitar karang.  Saat ini banyak yang melakukan budidaya lobster dilakukan di kolam indoor dengan pertimbangan kemudahan mengelola dan jaminan kualitas air yang sesuai dengan kondisi di alam, selain kemudahan untuk monitoring perubahan fase lobster yang didahului dengan peristiwa molting.  Budidaya kolam indoor juga dapat mengurangi resiko kematian akibat gagal molting dan kanibalisme.

Ini akan memudahkan para pembudidaya  maupun stake holder termasuk pemerintah, untuk memanfaatkan informasi ini, agar dapat mengelola sumberdaya lobster dengan bijak dan berkelanjutan, terutama dari sisi kualitas air.

Permasalahan bagi masyarakat pembudidaya wadah lobster dalam KJA apalagi yang dibenamkan di laut menyulitkan pengaturan/pengelolaan kualitas air, sementara air/media yang berkualitas merupakan salah satu prasyarat budidaya lobster.  Berikut ini adalah kualitas air yang baik berdasarkan SNI 8116 (2015) dan SNI 8228-6 (2022).

no	parameter	satuan	nilai
1	Suhu	oC	25-30
2	salinitas	ppt	30-35
3	pH	-	7-8.5
4	DO	ppm	Minimal 4
5	kecerahan	M	Minimal 2
6	ammonia	mg/l	<1

 

Angka-angka ini didapat dari pengukuran dan pemeriksaan pada media air laut, suhu menggunakan termometer di permukaan air dan di dasar wadah, dilakukan pagi dan sore hari, pH air laut diukur menggunakan pH meter. Kecerahan air diukur  menggunakan sechii disk,    salinitas menggunakan refractometer/salinometer, DO diukur menggunakan DO meter, sedangkan ammonia diukur menggunakan Water Quality Test Kit. Saat ini pada SNI Budidaya lobster no 8228-6 (2022), ditambahkan syarat minimal keberadaan logam berat di peerairan yaitu sebagai berikut.

no	Parameter	Satuan	Baku Mutu
1	Raksa (Hg)	mg/l	Maks 0,001
2	Cadmium (Cd)	mg/l	Maks 0,001
3	Timbal (Pb)	mg/l	Maks 0,001

 

Untuk menghadapi berbagai tantangan terkait kualitas air, diperlukan sebuah inovasi terutama yang relevan dengan perkembangan teknologi saat ini. Salah satunya adalah pemanfaatan AI (Articial Intelligence) sebagai solusi masa kini dalam menghadapi tantangan pada budidaya ikan tersebut. Melalui pemanfaatan AI yang baik akan mempermudah pembudidaya  dalam melangsungkan budidayanya, sehingga efektivitas dan efisiensi kegiatan akan semakin mudah untuk tercapai. Dalam penerapannya perusahaan asal kanada, ReelData AI telah membuat suatu langkah yang penting dalam pengembangan budidaya ikan/lobster diantaranya ialah ReelApetite yang berperan dalam memantau dan menyesuaikan konsumsi serta penyediaan pakan, dan ReelBiomas yang berperan dalam memberikan data perkiraan distribusi ukuran dan berat.

Selain itu perusahaan Umitron Corporation yang berbasis di Tokyo juga telah berfokus pada pemanfaatan teknologi Ai dalam budidaya perikanan. Sistem pada Umitron memanfaatkan pemantauan perilaku berenang pada ikan secara real-time dalam upaya mengambil keputusan mengenai kapan dan berapa banyak pakan yang akan diberikan. Beberapa inovasi tersebut tentu sangat membantu para pembudidaya dalam memaksimalkan hasil panennya, dimana ReelApetite dapat membantu peternak dalam menyesuaikan pakan yang akan mereka berikan pada ikan di setiap harinya, sehingga peternak tidak melakukannya lagi secara manual dan kesalahan dalam pemberian pakan dapat dihindari. Selain itu pembudidaya dapat memperkirakan apakah pertumbuhan ikan yang mereka budidaya sesuai dengan umur ikan tersebut sehingga ketika terjadi sebuah kejanggalan dalam pertumbuhannya dapat diketahui dan dicari solusinya dengan segera.

Selain itu untuk mengatasi permasalahan yang berkaitan dengan air, saat ini telah dikembangkan kamera bawah air.  Teknologi ini bekerja dengan cara merekam  gambar atau vidio untuk digunakan pada lingkungan gelap dan keruh. Teknologi ini sangat cocok digunakan pada budidaya lobster yang bersifat nocturnal. Pemantauan yang dilakukan juga dapat dilakukan secara 2D dengan bantuan kamera bawah air plus lampu, yang disimpan di dasar cage.  dengan adanya teknologi kamera bawah air plus lampu ini akan mempermudah pembudidaya  untuk menganalisis keadaan ikan dalam cage tanpa harus mengurasnya terlebih dahulu sehingga efisiensi dalam penanganan permasalahan yang mungkin terjadi saat budidaya dapat teratasi dengan baik. Dengan perkembangan beberapa teknologi AI tersebut permalasahan yang mungkin dialami oleh pembudidaya memungkinkan untuk dikurangi,  bahkan tujuan utama dalam keefektifan dan keefisiensian dalam budidaya dapat terwujud, karena semua hal yang berkaitan dengan pemantauan cage, pemberian pakan, pengecekan keadaan lobster dapat dilakukan dalam satu waktu dan tentunya tidak membutuhkan terlalu banyak tenaga manusia, hanya perlu pemahaman mengenai pemanfaatan teknologi AI tersebut sehingga angka mortalitas lobster dapat ditekan serendah mungkin yang membuat hasil panen menjadi maksimal dan kebutuhan akan lobster di masyarakat tercukupi.

Artificial Intellegent “Smart LobsterAquaculture Monitoring System  Culture” versi 1 yang telah dikembangkan penulis di FPIK Universitas Padjadjaran, adalah sebagai berikut.

Saat  ini sistem tersebut dapat di buat berdasarkan sistem kendali yang berbasis Artificial Intelligence (AI).

Block Diagram  Proposed System For Smart Lobster Aquaculture versi 1.0  terdapat pada gambar berikut.

Gambar Block Diagram For Smart Lobster Aquaculture  versi 1.0

Berikut ini adalah hasil pengamatan AI 2 dimensi.

Gambar Hasil Pengamatan AI Smart Lobster Aquaculture  Versi 1.0 (2 Dimensi)

Masa Depan AI Dalam Budidaya Lobsteer

Meski memiliki kekurangan, penulis yakin bahwa penggunaan AI dalam kegiatan budidaya perikanan dapat menjadi salah satu solusi untuk meningkatkan efisiensi dalam rangka meningkatkan keuntungan atau benefit.

Di masa depan, AI dapat digunakan untuk mengotomatisasi berbagai tugas dalam budidaya ikan, mulai dari pemberian pakan, pemantauan kesehatan ikan hingga pengelolaan kualitas air.  AI juga dapat digunakan untuk mengembangkan program reproduksi baru yang dapat menghasilkan lobster yang lebih tahan terhadap penyakit dan tumbuh lebih cepat.

Penggunaan AI dalam budidaya lobster berpotensi membuat industri ini lebih efisien, berkelanjutan, dan menguntungkan. Seiring dengan perkembangan teknologi AI, sangat mungkin bahwa AI akan menjadi bagian penting dari budidaya lobster di masa depan. (HS/RR).