Yogyakarta, 5 Mei 2026 — Prof. Arief Setyanto, S.Si., M.T., Ph.D. menegaskan pentingnya pengembangan kecerdasan artifisial atau artificial intelligence yang tidak hanya canggih secara teknologi, tetapi juga mampu menjawab persoalan nyata di masyarakat. Hal tersebut ia sampaikan dalam orasi ilmiah Pengukuhan Guru Besar di Ruang Cinema Universitas AMIKOM Yogyakarta, Selasa, 5 Mei 2026.
Dalam orasi ilmiah berjudul “Computer Vision dan Kecerdasan Artifisial dalam Transformasi Digital Bidang Pendidikan dan Pertanian Presisi”, Prof. Arief memaparkan sejumlah penelitian yang berfokus pada pengembangan computer vision, AI, dan edge computing. Riset tersebut diarahkan untuk mendukung transformasi digital di dua sektor penting, yaitu pendidikan dan pertanian presisi.
Prof. Arief menjelaskan bahwa computer vision memiliki kemampuan untuk membantu mesin “melihat” dan memahami data visual, sebagaimana manusia mengenali objek melalui penglihatan. Teknologi ini dapat dimanfaatkan untuk berbagai kebutuhan, mulai dari mengenali aktivitas di kelas, mendeteksi ekspresi wajah, membaca objek pada gambar dan video, hingga membantu proses pertanian yang lebih efisien.
Salah satu fokus utama penelitian Prof. Arief adalah kompresi model AI. Menurutnya, banyak model kecerdasan artifisial membutuhkan daya komputasi besar, sementara tidak semua penerapan di lapangan memiliki akses terhadap server, jaringan cepat, atau sumber daya listrik yang memadai. Kondisi ini menjadi tantangan ketika AI ingin diterapkan pada perangkat kecil seperti drone, kamera lapangan, atau perangkat edge berdaya rendah.
Untuk menjawab persoalan tersebut, Prof. Arief bersama tim melakukan penelitian tentang cara memperkecil ukuran model AI agar tetap dapat bekerja pada perangkat dengan sumber daya terbatas. Teknik yang digunakan antara lain post-training quantization dan knowledge distillation. Melalui pendekatan ini, model AI yang semula besar dapat dibuat lebih ringan, sehingga lebih memungkinkan digunakan di perangkat seperti Raspberry Pi, Jetson Nano, atau Orin Nano.
Dalam penjelasannya, Prof. Arief menyampaikan bahwa pengurangan ukuran model memang dapat berdampak pada akurasi. Namun, tidak semua aplikasi membutuhkan akurasi 100 persen. Pada konteks tertentu, pengurangan beban komputasi dengan sedikit penurunan akurasi masih dapat diterima, terutama jika tujuannya adalah membuat teknologi lebih hemat energi, lebih murah, dan lebih mudah diterapkan di lapangan.
Penelitian tersebut kemudian dikembangkan untuk mendukung object detection atau deteksi objek. Prof. Arief memaparkan bahwa model besar dapat berperan sebagai “teacher”, sementara model kecil menjadi “student” yang menerima pengetahuan dari model besar. Dengan teknik ini, sistem deteksi objek dapat berjalan lebih ringan, tetapi tetap memiliki kemampuan mengenali objek secara cukup presisi.
Penerapan praktis dari riset tersebut terlihat pada konsep smart classroom atau kelas pintar. Dalam penelitian ini, Prof. Arief mengembangkan gagasan pemantauan proses pembelajaran berbasis kamera, audio, dan analisis data. Sistem tersebut dirancang untuk membantu membaca aktivitas pembelajaran di kelas, baik dari sisi dosen maupun mahasiswa.
Melalui smart classroom, data audio visual dapat digunakan untuk menganalisis kualitas suara dosen, ekspresi keceriaan dan antusiasme pengajar, tingkat perhatian mahasiswa, tingkat keaktifan mahasiswa, kesesuaian pertanyaan dengan topik pembelajaran, hingga kesesuaian materi ajar dengan rencana pembelajaran. Dengan demikian, teknologi tidak hanya digunakan untuk merekam kelas, tetapi juga membantu memberikan gambaran tentang kualitas proses belajar mengajar.
Prof. Arief juga menyoroti perubahan besar dalam dunia pendidikan setelah hadirnya generative AI. Menurutnya, pertanyaan-pertanyaan yang bersifat definisi kini dapat dijawab dengan cepat oleh teknologi seperti ChatGPT atau Copilot. Karena itu, pendidikan perlu bergeser dari sekadar menghafal dan menjawab secara tertulis menuju kemampuan berpikir kritis, menganalisis, menjelaskan secara lisan, dan berinteraksi secara aktif.
Selain pendidikan, penelitian Prof. Arief juga menyasar sektor pertanian presisi melalui pengembangan smart spraying drone. Teknologi ini dirancang agar drone mampu mengenali area tertentu yang perlu disemprot secara selektif, bukan menyemprot seluruh area secara merata. Pendekatan ini penting karena pada beberapa komoditas, seperti sawit, penyemprotan hanya dibutuhkan pada titik tertentu sehingga penggunaan pupuk atau bahan kimia dapat lebih efisien.
Dalam konsep tersebut, drone dilengkapi kamera dan perangkat komputasi edge untuk mendeteksi objek secara langsung saat terbang. Sistem kemudian membantu menentukan lokasi tanaman dan area target penyemprotan. Dengan cara ini, proses pemetaan dan penyemprotan diharapkan dapat dilakukan dalam satu kali penerbangan, tanpa harus melalui pemetaan manual terlebih dahulu.
Prof. Arief menyampaikan bahwa penelitian smart spraying drone masih berjalan dan ditargetkan dapat menyelesaikan percobaan di kebun pada 2026. Jika berjalan sesuai harapan, teknologi tersebut berpotensi diturunkan kepada masyarakat pada 2027. Ia juga menekankan bahwa penerapan teknologi ini diharapkan dapat menurunkan penggunaan bahan kimia, meningkatkan efisiensi, serta memberi manfaat ekonomi bagi petani.
Rangkaian penelitian Prof. Arief menunjukkan bahwa pengembangan AI tidak boleh berhenti pada tataran konsep atau laboratorium. AI perlu diarahkan untuk menjadi teknologi yang relevan dengan kebutuhan nasional, memiliki konteks lokal, dan memberi dampak nyata bagi masyarakat. Melalui riset computer vision, kompresi model AI, smart classroom, dan smart spraying drone, Prof. Arief mendorong pengembangan teknologi yang lebih mandiri, efisien, dan aplikatif.
Bagi Universitas AMIKOM Yogyakarta, pengukuhan Prof. Arief sebagai Guru Besar menjadi momentum penting untuk memperkuat kontribusi riset di bidang kecerdasan buatan dan computer vision. Penelitian tersebut juga sejalan dengan semangat perguruan tinggi dalam menghadirkan inovasi yang tidak hanya unggul secara akademik, tetapi juga memiliki manfaat langsung bagi pendidikan, pertanian, dan kedaulatan digital Indonesia.
Fadya RY – Direktorat Kehumasan dan Urusan Internasional
