Sektor perikanan merupakan salah satu tulang punggung ekonomi maritim Indonesia. Namun, pencatatan hasil tangkapan ikan di lapangan masih menghadapi tantangan besar. Banyak nelayan yang melakukan pendataan secara manual, sehingga data hasil tangkapan sering kali tidak akurat, tidak efisien, dan rentan manipulasi. Kondisi ini berdampak langsung terhadap manajemen sumber daya laut, pengawasan kuota tangkapan, serta upaya pencegahan praktik overfishing dan bycatch (penangkapan spesies non-target). Berbagai negara telah mengembangkan teknologi identifikasi hasil tangkapan berbasis kamera dan pembelajaran mesin, namun sistem yang ada masih memiliki keterbatasan—mulai dari ketergantungan pada koneksi internet dan server eksternal, akurasi pengenalan yang belum optimal, hingga perangkat yang tidak praktis digunakan di kapal penangkap ikan.
Menjawab persoalan tersebut, Dr. Eng. Muhammad Arif Budiyanto, S.T., M.T. dari Fakultas Teknik Universitas Indonesia (FT UI) bersama tim penelitinya mengembangkan alat identifikasi ikan hasil tangkapan berbasis kecerdasan buatan menggunakan perangkat edge computing pada kapal penangkap ikan. Inovasi ini dirancang untuk membantu nelayan dan lembaga pengawasan perikanan dalam mencatat hasil tangkapan secara otomatis, akurat, dan transparan.
Gambar: Sistem pemantaun elektronik hasil tangkapan ikan
Alat ini memanfaatkan kamera beresolusi tinggi, jaringan saraf buatan (artificial neural network), serta algoritma Deep Sort untuk mengenali spesies ikan, menghitung jumlahnya, dan memberikan nomor identifikasi unik pada setiap ikan yang tertangkap. Semua proses analisis dilakukan langsung di perangkat edge computing yang terpasang di kapal, tanpa perlu koneksi internet secara terus-menerus. Sistem ini juga dilengkapi sensor GPS dan Inertial Measurement Unit (IMU) untuk merekam lokasi dan kondisi kapal saat ikan ditangkap. Data yang dikumpulkan—termasuk jenis, berat, jumlah ikan, serta koordinat tangkapan—disimpan dalam memori perangkat dan dikirimkan otomatis ke server ketika jaringan tersedia.
Dibandingkan sistem konvensional maupun teknologi serupa di dunia, alat ini menawarkan keunggulan nyata. Pemrosesan dilakukan langsung di kapal tanpa ketergantungan pada server eksternal, sehingga tetap berfungsi meskipun tanpa akses internet. Sistem ini menghasilkan identifikasi yang cepat dan akurat berkat pemanfaatan kecerdasan buatan yang mampu membedakan spesies dan individu ikan dengan presisi tinggi. Selain itu, pencatatan dilakukan otomatis tanpa intervensi manusia, meminimalkan potensi manipulasi data. Tidak seperti metode RFID, alat ini tidak memerlukan pemasangan tag fisik pada ikan, menjadikannya lebih praktis dan efisien. Perangkatnya juga dirancang tahan terhadap korosi air laut berkat penutup pelindung khusus yang sesuai untuk kondisi ekstrem di laut.
Menurut Dr. Eng. Muhammad Arif Budiyanto, S.T., M.T., selaku peneliti pengembang inovasi ini berharap agar alat ini dapat kebijakn pemerintah. “alat identifikasi ikan berbasis kecerdasan buatan ini diharapkan dapat mendukung kebijakan dari KKP (Pemerintah) sehingga para pengusaha kapal diatas 30 GT dapat memanfaatkan teknologi ini” ujarnya.
Sementara itu, Dr. Chairul Hudaya, Ph.D., selaku Direktur” Direktorat Inovasi dan Riset Berdampak Tinggi (DIRBT) Universitas Indonesia, menyampaikan bahwa inovasi ini merupakan contoh konkret bagaimana hasil riset kampus dapat memberi manfaat langsung bagi masyarakat. “Alat identifikasi ikan berbasis AI ini adalah bentuk nyata kontribusi UI dalam menjawab kebutuhan industri dan mendukung agenda nasional menuju ekonomi biru. Teknologi seperti ini menunjukkan bagaimana riset kampus dapat memberikan dampak positif terhadap tata kelola sumber daya laut yang lebih berkelanjutan,” ujarnya.
Dengan kemampuan identifikasi real-time di lapangan, alat ini berpotensi menjadi instrumen penting dalam pengawasan hasil tangkapan nasional dan mendukung implementasi perikanan yang berkelanjutan serta digitalisasi sektor maritim Indonesia. Inovasi ini juga membuka peluang integrasi data hasil tangkapan dengan sistem pemantauan pemerintah, seperti pelaporan elektronik (e-logbook) dan sistem ketelusuran hasil laut. Melalui pengembangan ini, Universitas Indonesia berkontribusi langsung dalam menghadirkan solusi teknologi berbasis Artificial Intelligence (AI) dan Internet of Things (IoT) untuk pengelolaan sumber daya laut yang lebih efisien, transparan, dan berkelanjutan—sejalan dengan misi menuju ekonomi biru dan ketahanan pangan nasional.
