Transformasi Riset Bioteknologi Padi melalui Deep learning dan Analisis Genom Modern untuk Adaptasi Iklim

Abstrak

Perubahan iklim akibat peningkatan gas rumah kaca menimbulkan gangguan serius terhadap produktivitas pertanian melalui fenomena kekeringan, ketidakstabilan curah hujan, serta kenaikan suhu dan kelembaban. Kondisi ini mengancam ketahanan pangan global, terutama di wilayah tropis, seiring proyeksi kebutuhan pangan dunia yang meningkat lebih dari 50% pada tahun 2030. Kajian ini bertujuan mengulas potensi transformasi riset bioteknologi padi melalui penerapan Deep learning dan analisis genom modern untuk mempercepat adaptasi tanaman terhadap kondisi iklim ekstrem. Metode yang digunakan berupa studi literatur sistematis terhadap publikasi ilmiah terkini mengenai penerapan kecerdasan buatan (artificial intelligence), machine learning, serta analisis genomik berbasis data multi- omik (genomik, transkriptomik, dan fenotipik). Hasil kajian menunjukkan bahwa integrasi AI dan data multi-omik dapat mengatasi keterbatasan pemuliaan konvensional yang lambat dan kurang akurat. Algoritma Deep learning mampu mengenali pola kompleks antara data genetik dan faktor lingkungan, sedangkan analisis genom modern mempercepat identifikasi gen yang berperan dalam ketahanan terhadap stres iklim. Pendekatan ini berpotensi mengoptimalkan efisiensi, presisi, dan keberlanjutan riset bioteknologi padi dalam menghadapi dinamika iklim global. Temuan ini memberikan dasar ilmiah bagi pengembangan pertanian cerdas berbasis genom di Indonesia sebagai strategi adaptif dalam memperkuat ketahanan pangan nasional.