Keputusan Presisi Berbasis Parameter Tanah
Evaluasi kesesuaian lahan tradisional sering kali memakan waktu dan rentan bias. Di Lontara, kami mendigitalkan kerangka pencocokan lahan (*land matching*) melalui aplikasi dan algoritma evaluasi kustom yang mempercepat pemrosesan data profil tanah, iklim, dan topografi.
Integrasi Teknologi Modern
Kami membangun alur kerja pemrosesan (*pipeline*) spasial yang cerdas:
- Python-Powered Analysis: Mengotomatiskan penilaian kelas kesesuaian lahan (S1, S2, S3, N) pada hamparan data spasial yang masif.
- Machine Learning dalam Agrikultur: Menerapkan model prediktif untuk memetakan tren penurunan kualitas lahan dan rekomendasi optimasi (*precision agriculture*).
- Alternatif Komoditas (Termasuk Hidroponik): Memberikan penilaian komparatif untuk sistem pertanian tanah dan non-tanah berbasis kondisi *site-specific*.