Controll Room TPTS Kantor Pusat. (Foto: Teladan Prima Agro)

Jakarta, HAISAWIT – PT Teladan Prima Agro Tbk (TLDN) mengoptimalkan produksi kelapa sawit melalui teknologi penginderaan jauh guna meningkatkan hasil kebun secara berkelanjutan tanpa melakukan pembukaan lahan baru pada awal tahun 2026.

Perusahaan berkode saham TLDN ini memanfaatkan sistem Teladan Productivity Technology Science (TPTS) untuk memantau area operasional yang tersebar luas di Kabupaten Berau, Kutai Timur, Kutai Kartanegara, hingga wilayah Kabupaten Paser.

Head of Precision Agriculture Section TPA, Sali Subakti, menjelaskan bahwa penggunaan teknologi berbasis citra satelit dan drone menjadi instrumen vital dalam mengawasi jutaan pohon kelapa sawit yang dikelola oleh pihak manajemen perusahaan.

“Ada lebih dari 8 juta pokok di dalam lahan sawit yang dikelola oleh operasional. Melalui TPTS, perusahaan memantau jutaan pohon sawit tersebut secara cepat tanpa harus mendatangi satu per-satu. Pemanfaatan remote sensing menjadi sebuah keharusan mengingat kita berhadapan langsung dengan variabilitas spasial dan temporal yang ada di lapangan,” ujar Sali, dikutip dari laman Teladan Prima Agro, Selasa (03/02/2026).

Sali Subakti juga memaparkan bagaimana adopsi teknologi berbasis data tersebut mampu mengubah pola manajemen perkebunan yang sebelumnya bersifat tradisional menjadi lebih presisi, terutama terkait efisiensi penggunaan bahan kimia di lapangan.

“Dengan berbasis kualitas data TPTS dan dukungan teknologi, dosis pupuk dan pestisida diberikan dapat mengakomodir prinsip 5T dan memenuhi aspek keseimbangan/minimum hara, yang dapat mengurangi pemborosan input sekitar 20%-30%. Basis teknologi yang diadopsi TPTS ini telah mengubah pola tradisional pengelolaan operasional di lapangan yang sering bersifat reaktif (habit-based) atau seragam menjadi prediktif dan proaktif berbasis data-driven management (no, one size fits all),” ungkapnya.

Sistem canggih ini mengintegrasikan algoritma model pembelajaran mesin atau Machine Learning/Deep Learning (ML/DL) untuk mengolah data multi-kompleks menjadi basis pengoperasian kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) dalam mendeteksi anomali tanaman.

Beberapa parameter penting yang dipantau secara ketat melalui pusat kendali atau control room di kantor pusat perusahaan meliputi variabel teknis dan lingkungan yang sangat berpengaruh terhadap hasil panen sebagai berikut:

• Indeks kehilangan Tandan Buah Segar (TBS) atau Fresh Fruit Bunch Loss Index (FFBI).
• Dampak fenomena iklim ekstrim seperti El Niño-Southern Oscillation (ENSO).
• Kondisi cadangan air atau water storage pada setiap blok produksi.

Mengenai keunggulan sensor yang digunakan, Sali menganalogikan teknologi ini mampu menjangkau detail terkecil pada setiap jengkal lahan yang tidak sanggup terpantau secara manual oleh tim lapangan dalam waktu singkat.

“Penerapan teknologi remote sensing dengan sensor multispectral/hiperspektral dalam TPTS ini seperti ‘mata elang’ di langit kebun TPA’ yang membantu kami untuk mengetahui apa yang tidak terlihat dengan mata telanjang terhadap kondisi setiap jengkal lahan dan setiap titik tanam sawit di lapangan. Dengan demikian, kita bisa mendapatkan informasi tersebut secara cepat, realtime dan tervalidasi dengan tingkat akurasi yang tinggi bahkan mencapai confidence level di atas 95% dengan sensor super resolusi tinggi,” jelasnya.

Data yang dihasilkan kemudian divalidasi melalui proses pengecekan lapangan atau ground-thruthing untuk memetakan potensi kesenjangan hasil atau yield gaps pada setiap blok tanaman dalam periode 3 hingga 24 bulan mendatang.

Implementasi teknologi TPTS ini sekaligus menjadi instrumen pembuktian ilmiah bagi TLDN dalam menghadapi sentimen negatif isu deforestasi melalui penerapan kerangka manajemen nutrisi spesifik lokasi atau Site-Specific Nutrient Management (SSNM).***