ABOUT THE SPEAKER
Laura Boykin - Computational biologist, activist
TED Senior Fellow Laura Boykin uses technology to help farmers in East Africa have more food to feed their families.

Why you should listen

Dr. Laura Boykin is a TED Senior Fellow, Gifted Citizen and computational biologist who uses genomics and supercomputing to help smallholder farmers in sub-Saharan Africa control whiteflies and viruses, which cause devastation to the local cassava crops. Cassava is a staple food that feeds more than 800 million people globally.

Boykin also works in partnership with African scientists to train local communities in genomics and high-performance computing skills, with the aim of tackling future insect and viral outbreaks. Recently, she founded The Cassava Virus Action Project along with collaborators in east Africa to roll out portable DNA sequencing and analyses to farmers in the region. Their mission is to increase cassava yields for 500 million farmers.

More profile about the speaker
Laura Boykin | Speaker | TED.com
TEDSummit 2019

Laura Boykin: How we're using DNA tech to help farmers fight crop diseases

Laura Boykin: Bagaimana kami menggunakan teknologi DNA untuk membantu petani memerangi penyakit tanaman

Filmed:
1,215,005 views

Menurut ahli biologi komputasi dan TED Fellow, Laura Boykin, hampir 800 juta orang di seluruh dunia bergantung kepada singkong untuk kelangsungan hidup mereka. Namun, sumber pangan yang penting ini diserang oleh virus yang sebenarnya dapat dicegah. Laura membawa kami ke lahan pertanian di Afrika Timur, tempat dia bekerja dengan tim ilmuwan yang beragam. Di sana dia membantu petani merawat tanaman mereka agar tetap sehat, dengan dukungan laboratorium DNA portabel dan superkomputer mini yang dapat mengidentifikasi virus hanya dalam hitungan jam, tidak sampai berbulan-bulan.
- Computational biologist, activist
TED Senior Fellow Laura Boykin uses technology to help farmers in East Africa have more food to feed their families. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
I get out of bedtempat tidur for two reasonsalasan.
0
991
2326
Ada 2 alasan yang membuat saya bangkit.
00:15
One, small-scalekecil familykeluarga farmerspetani
need more foodmakanan.
1
3341
4031
Pertama, keluarga petani skala
kecil membutuhkan lebih banyak pangan.
00:19
It's crazygila that in 2019
farmerspetani that feedmakan us are hungrylapar.
2
7738
5178
Tragisnya pada 2019 petani kelaparan,
padahal mereka yang memberi kita makan.
00:25
And two, scienceilmu needskebutuhan to be
more diverseberbeda and inclusiveinklusif.
3
13353
4833
Kedua, ilmu pengetahuan harus
lebih beragam dan terbuka.
00:30
If we're going to solvememecahkan
the toughestterberat challengestantangan on the planetplanet,
4
18679
3422
Jika kita ingin mengatasi
tantangan tersulit di planet bumi,
00:34
like foodmakanan insecurityketidakamanan for the millionsjutaan
livinghidup in extremeekstrim povertykemiskinan,
5
22125
4333
seperti kerawanan pangan pada jutaan orang
yang hidup di bawah garis kemiskinan,
00:38
it's going to take all of us.
6
26482
1619
hal ini akan melibatkan peran kita semua.
00:40
I want to use the latestterbaru technologyteknologi
7
28680
2580
Saya ingin menggunakan teknologi terbaru,
00:43
with the mostpaling diverseberbeda
and inclusiveinklusif teamstim on the planetplanet
8
31284
3293
bekerja sama dengan tim paling beragam
dan paling terbuka di dunia
00:46
to help farmerspetani have more foodmakanan.
9
34601
2067
untuk meningkatkan persediaan
pangan petani.
00:49
I'm a computationalkomputasi biologistahli biologi.
10
37545
1881
Saya adalah ahli biologi komputasi.
00:51
I know -- what is that
and how is it going to help endakhir hungerkelaparan?
11
39450
3404
Saya mempelajari bencana
kelaparan dan cara mengatasinya.
00:54
BasicallyPada dasarnya, I like computerskomputer and biologybiologi
12
42878
3246
Pada dasarnya, saya menyukai
ilmu komputer dan biologi
00:58
and somehowentah bagaimana,
puttingmenempatkan that togetherbersama is a jobpekerjaan.
13
46148
2444
dan menggabungkan kedua
bidang itu sebagai pekerjaan
01:00
(LaughterTawa)
14
48616
1083
(Tertawa)
01:01
I don't have a storycerita
15
49723
1520
Saya tidak pernah bercita-cita
01:03
of wantingmenginginkan to be a biologistahli biologi
from a youngmuda ageusia.
16
51267
3286
menjadi seorang ahli biologi
waktu berusia muda.
01:06
The truthkebenaran is, I playeddimainkan
basketballbola basket in collegeperguruan tinggi.
17
54577
3706
Pada saat itu, saya senang
bermain bola basket di kampus.
Untuk mencukupi paket bantuan
keuangan, saya harus bekerja paruh waktu.
01:10
And partbagian of my financialkeuangan aidmembantu packagepaket
was I neededdibutuhkan a work-studybelajar-kerja jobpekerjaan.
18
58585
5143
01:16
So one randomacak day,
19
64300
1540
Jadi pada suatu hari,
01:17
I wanderedmengembara to the nearestterdekat buildingbangunan
to my dormAsrama roomkamar.
20
65864
3197
saya berkeliling ke gedung yang
terdekat dengan asrama
01:21
And it just so happensterjadi
it was the biologybiologi buildingbangunan.
21
69085
2680
dan secara kebetulan
saya sampai di gedung biologi.
01:24
I wentpergi insidedalam and lookedtampak at the jobpekerjaan boardnaik.
22
72347
2586
Saya masuk ke dalam dan melihat
papan lowongan kerja.
01:27
Yes, this is pre-the-internetpra-The-Internet.
23
75493
2164
Ya, waktu itu adalah zaman
pra-internet.
01:30
And I saw a three-by-fivetiga-per-lima cardkartu
24
78430
2007
Saya melihat papan
berukuran 3 x 5
01:32
advertisingiklan a jobpekerjaan
to work in the herbariumherbarium.
25
80461
3155
yang mengiklankan sebuah
lowongan kerja di laboratorium herbarium.
01:36
I quicklysegera tookmengambil down the numberjumlah,
26
84601
2001
Saya segera mencatat lowongan itu,
01:38
because it said "flexiblefleksibel hoursjam,"
27
86626
1705
karena jam kerjanya yang fleksibel,
01:40
and I neededdibutuhkan that to work around
my basketballbola basket schedulesusunan acara.
28
88355
3257
dan bisa saya lakukan
di sela-sela jadwal bola basket.
01:44
I ranberlari to the libraryPerpustakaan
to figureangka out what an herbariumherbarium was.
29
92204
4587
Saya berlari ke perpustakaan
untuk mencari informasi tentang herbarium.
01:48
(LaughterTawa)
30
96815
2207
(Tertawa)
01:51
And it turnsberubah out
31
99046
1309
Ternyata
01:52
an herbariumherbarium is where they storetoko
deadmati, driedkering plantstanaman.
32
100379
4079
herbarium adalah tempat
menyimpan tanaman yang kering dan mati.
01:57
I was luckyberuntung to landtanah the jobpekerjaan.
33
105379
1714
Saya berhasil mendapat pekerjaan
itu.
01:59
So my first scientificilmiah jobpekerjaan
34
107117
3206
Jadi pekerjaan ilmiah pertama saya
02:02
was gluingmenempelkan deadmati plantstanaman ontoke paperkertas
for hoursjam on endakhir.
35
110347
5335
adalah mengelem tanaman mati
di atas kertas sepanjang hari.
02:07
(LaughterTawa)
36
115706
3278
(Tertawa)
02:11
It's so glamorousglamor.
37
119008
1150
Ini sungguh menarik.
02:12
This is how I becamemenjadi
a computationalkomputasi biologistahli biologi.
38
120182
3139
Inilah cerita awal saya menjadi
seorang ahli biologi komputasi.
02:16
DuringSelama that time,
39
124323
1183
Pada waktu itu,
02:17
genomicsgenomik and computingkomputasi were comingkedatangan of ageusia.
40
125530
2722
genom dan komputasi sudah dikenal luas.
02:20
And I wentpergi on to do my mastersMaster
41
128276
2404
Lalu saya melanjutkan ke
jenjang pascasarjana,
02:22
combiningmenggabungkan biologybiologi and computerskomputer.
42
130704
3095
menggabungkan ilmu biologi
dan komputer.
02:25
DuringSelama that time,
43
133823
1165
Pada saat itu,
saya bekerja di Lab Nasional Los Alamos,
02:27
I workedbekerja at LosLos AlamosAlamos NationalNasional LabLaboratorium
44
135012
1779
02:28
in the theoreticalteoretis biologybiologi
and biophysicsbiofisika groupkelompok.
45
136815
2518
di kelompok teori
biologi dan biofisika
02:31
And it was there I had my first encounterpertemuan
with the supercomputersuperkomputer,
46
139776
3730
dan di sanalah saya pertama kali
mengenal superkomputer,
02:35
and my mindpikiran was blownsesak nafas.
47
143530
1674
yang membuat saya kagum.
02:37
With the powerkekuasaan of supercomputingSupercomputing,
48
145840
2039
Dengan kecepatan hitung superkomputer,
02:39
whichyang is basicallypada dasarnya thousandsribuan
of connectedterhubung PCsPC on steroidssteroid,
49
147903
4223
yang intinya adalah ribuan komputer
pribadi yang tersambung dengan steroid,
02:44
we were ablesanggup to uncovermengungkap the complexitieskompleksitas
of influenzainfluensa and hepatitisHepatitis C.
50
152150
5473
kami berhasil menemukan
kerumitan penyakit flu dan hepatitis C.
02:50
And it was duringselama this time
that I saw the powerkekuasaan
51
158134
2331
Saat itu saya melihat keunggulan
02:52
of usingmenggunakan computerskomputer
and biologybiologi combinedgabungan, for humanitykemanusiaan.
52
160489
4120
penggunaan kombinasi komputer
dan biologi untuk kemanusiaan
02:56
And I wanted this to be my careerkarier pathjalan.
53
164633
2372
dan memilih bidang ini sebagai
jalan karier saya.
03:00
So, sincesejak 1999,
54
168030
1777
Jadi, sejak tahun 1999,
saya menghabiskan sebagian
besar waktu sebagai ilmuwan
03:01
I've spentmenghabiskan the majoritymayoritas
of my scientificilmiah careerkarier
55
169831
2698
03:04
in very high-techteknologi tinggi labslaboratorium,
56
172553
1929
di laboratorium berteknologi mutakhir,
03:06
surroundedterkepung by really expensivemahal equipmentperalatan.
57
174506
2733
yang dilengkapi dengan alat-alat
sangat mahal.
03:09
So manybanyak askmeminta me
58
177712
1643
Banyak orang ingin mengetahui
03:11
how and why do I work
for farmerspetani in AfricaAfrika.
59
179379
3867
cara dan alasan saya bekerja
untuk para petani di Afrika.
03:15
Well, because of my computingkomputasi skillsketerampilan,
60
183804
2302
Jadi, karena keahlian komputer
yang saya miliki,
03:18
in 2013, a teamtim of EastTimur AfricanAfrika scientistsilmuwan
61
186130
4539
pada tahun 2013, tim peneliti
Afrika Timur
03:22
askedtanya me to joinikut the teamtim
in the plightkeadaan buruk to savemenyimpan cassavasingkong.
62
190693
4089
meminta saya bergabung di dalam
tim untuk menyelamatkan tanaman singkong.
Daun dan umbi singkong dimakan
oleh 800 juta orang di seluruh dunia
03:27
CassavaSingkong is a plantmenanam whoseyang leavesDaun-daun and rootsakar
feedmakan 800 millionjuta people globallysecara global.
63
195766
6970
[800 juta orang bergantung pada singkong
untuk kalori harian mereka]
03:35
And 500 millionjuta in EastTimur AfricaAfrika.
64
203639
3037
dan 500 juta orang di Afrika Timur.
03:38
So that's nearlyhampir a billionmilyar people
65
206994
2007
Jadi, hampir 1 juta manusia
03:41
relyingmengandalkan on this plantmenanam
for theirmereka dailyharian calorieskalori.
66
209025
2968
bergantung pada tanaman ini
untuk memenuhi kalori sehari-hari.
03:44
If a small-scalekecil familykeluarga farmerpetani
has enoughcukup cassavasingkong,
67
212581
3845
Jika keluarga petani skala kecil
memiliki cukup banyak tanaman singkong,
03:48
she can feedmakan her familykeluarga
68
216450
2144
mereka dapat memberi makan keluarga
03:50
and she can sellmenjual it at the marketpasar
for importantpenting things like schoolsekolah feesbiaya,
69
218618
4046
dan menjualnya ke pasar untuk membayar
pos penting seperti biaya sekolah,
03:54
medicalmedis expensesbiaya and savingstabungan.
70
222688
2135
biaya kesehatan dan tabungan.
03:57
But cassavasingkong is underdibawah attackmenyerang in AfricaAfrika.
71
225752
3531
Namun, tanaman singkong
di Afrika terserang hama.
04:01
WhitefliesWhiteflies yang and virusesvirus
are devastatingmenghancurkan cassavasingkong.
72
229665
4436
Kutu putih (kebul) dan virus
menyerang tanaman singkong.
04:06
WhitefliesWhiteflies yang are tinymungil insectsserangga
73
234593
2206
Kutu putih adalah serangga kecil
04:08
that feedmakan on the leavesDaun-daun
of over 600 plantstanaman.
74
236823
2818
yang memakan daun lebih
dari 600 jenis tanaman.
Keberadaan mereka adalah
berita buruk.
04:11
They are badburuk newsberita.
75
239665
1801
04:13
There are manybanyak speciesjenis;
76
241490
1159
Memiliki banyak spesies;
04:14
they becomemenjadi pesticidepestisida resistanttahan;
77
242673
2269
kutu putih resistan terhadap
pestisida;
04:16
and they transmitmengirimkan hundredsratusan
of plantmenanam virusesvirus
78
244966
4254
dan menularkan ratusan
virus tanaman
04:21
that causesebab cassavasingkong browncoklat streakstreak diseasepenyakit
79
249244
2524
yang mengakibatkan penyakit bercak coklat
04:23
and cassavasingkong mosaicmosaik diseasepenyakit.
80
251792
1800
dan penyakit mozaik pada tanaman singkong.
04:26
This completelysama sekali killsmembunuh the plantmenanam.
81
254085
2134
Penyakit ini benar-benar mematikan.
04:29
And if there's no cassavasingkong,
82
257038
1817
Jika tidak ada singkong,
04:30
there's no foodmakanan or incomependapatan
for millionsjutaan of people.
83
258879
3999
tidak akan ada makanan dan
penghasilan untuk jutaan manusia.
Saya melakukan perjalanan ke Tanzania
04:36
It tookmengambil me one tripperjalanan to TanzaniaTanzania
84
264141
2476
karena saya sadar para wanita
di sana memerlukan bantuan.
04:38
to realizemenyadari that these womenwanita
need some help.
85
266641
2738
04:41
These amazingmenakjubkan, strongkuat,
small-scalekecil familykeluarga farmerspetani,
86
269403
4253
Keluarga para petani skala kecil
yang tangguh dan luar biasa ini,
mayoritas petani perempuan,
04:45
the majoritymayoritas womenwanita,
87
273680
1268
04:46
are doing it roughkasar.
88
274972
1267
menjalani hidup dengan tangguh.
04:48
They don't have enoughcukup foodmakanan
to feedmakan theirmereka familieskeluarga,
89
276744
2436
Mereka tidak bisa memenuhi
kebutuhan pangan keluarga
04:51
and it's a realnyata crisiskrisis.
90
279204
1588
dan ini adalah krisis nyata.
04:53
What happensterjadi is
91
281530
1499
Kenyataan yang terjadi adalah
04:55
they go out and plantmenanam fieldsladang of cassavasingkong
when the rainshujan come.
92
283053
2992
mereka pergi ke lahan dan
menanam singkong di musim hujan.
04:58
NineSembilan monthsbulan laterkemudian,
93
286069
1706
Sembilan bulan kemudian,
tidak ada yang dapat dipanen,
karena serangan hama dan patogen.
04:59
there's nothing, because of these
pestshama and pathogenspatogen.
94
287799
3080
05:02
And I thought to myselfdiri,
95
290903
2158
Saya berpikir,
05:05
how in the worlddunia can farmerspetani be hungrylapar?
96
293085
3198
mengapa petani bisa menderita kelaparan?
Jadi saya putuskan untuk
menghabiskan waktu di lapangan
05:08
So I decidedmemutuskan to spendmenghabiskan
some time on the groundtanah
97
296815
2320
05:11
with the farmerspetani and the scientistsilmuwan
98
299159
1680
bersama para petani dan peneliti
05:12
to see if I had any skillsketerampilan
that could be helpfulbermanfaat.
99
300863
2603
untuk membantu mereka dengan
keahlian yang saya miliki.
05:16
The situationsituasi on the groundtanah is shockingmengejutkan.
100
304427
2856
Situasi di lapangan sungguh mengejutkan.
05:19
The whiteflieswhiteflies yang have destroyedhancur the leavesDaun-daun
that are eatendimakan for proteinprotein,
101
307307
4270
Kutu putih merusak bagian daun
yang mengandung protein,
05:23
and the virusesvirus have destroyedhancur the rootsakar
that are eatendimakan for starchPati.
102
311601
3582
dan virus merusak bagian umbi
yang mengandung pati singkong.
05:27
An entireseluruh growingpertumbuhan seasonmusim will passlulus,
103
315592
2445
Ketika musim tanam berakhir,
05:30
and the farmerpetani will losekalah
an entireseluruh yeartahun of incomependapatan and foodmakanan,
104
318061
4110
para petani kehilangan
pendapatan dan makanan sepanjang tahun,
05:34
and the familykeluarga will suffermenderita
a long hungerkelaparan seasonmusim.
105
322195
3198
dan keluarga akan menderita
bencana kelaparan yang panjang.
05:37
This is completelysama sekali preventabledicegah.
106
325942
2080
Hal ini sesungguhnya dapat dicegah.
05:40
If the farmerpetani knewtahu
107
328046
1324
Jika petani mengetahui
05:41
what varietyvariasi of cassavasingkong
to plantmenanam in her fieldbidang,
108
329394
3064
varietas singkong yang cocok
ditanam di lahan,
05:44
that was resistanttahan
to those virusesvirus and pathogenspatogen,
109
332482
4325
yang tahan terhadap serangan
virus dan patogen tersebut,
mereka akan memiliki lebih
banyak cadangan makanan.
05:48
they would have more foodmakanan.
110
336831
1905
05:50
We have all the technologyteknologi we need,
111
338760
2835
Kita mempunyai semua teknologi
yang dibutuhkan,
05:53
but the knowledgepengetahuan and the resourcessumber daya
112
341619
3204
tetapi pengetahuan dan sumber daya
05:56
are not equallysama distributeddidistribusikan
around the globedunia.
113
344847
3135
belum tersebar secara merata ke
seluruh dunia.
06:00
So what I mean specificallysecara khusus is,
114
348712
2562
Jadi maksud saya adalah
06:03
the olderlebih tua genomicgenom technologiesteknologi
115
351298
1852
teknologi genom terdahulu
06:05
that have been requiredwajib
to uncovermengungkap the complexitieskompleksitas
116
353174
2863
yang dibutuhkan untuk
meneliti kerumitan
06:08
in these pestshama and pathogenspatogen --
117
356061
3062
hama dan patogen ini
06:11
these technologiesteknologi were not madeterbuat
for sub-SaharanSub-Sahara AfricaAfrika.
118
359147
2998
tidak cocok untuk Afrika sub-Sahara.
06:15
They costbiaya upwardske atas of a millionjuta dollarsdolar;
119
363058
2341
Teknologi itu berharga jutaan dollar;
membutuhkan tenaga listrik yang stabil
06:17
they requirememerlukan constantkonstan powerkekuasaan
120
365423
1888
06:19
and specializedkhusus humanmanusia capacitykapasitas.
121
367335
1800
dan sumber daya manusia yang cakap.
06:21
These machinesmesin are fewbeberapa
and farjauh betweenantara on the continentbenua,
122
369970
2861
Mesin ini masih sangat langka,
06:24
whichyang is leavingmeninggalkan manybanyak scientistsilmuwan
battlingberjuang on the frontdepan linesgaris no choicepilihan
123
372855
4621
sehingga banyak ilmuwan harus
bertarung di garis terdepan tanpa pilihan,
06:29
but to sendKirim the samplessampel overseasluar negeri.
124
377500
1999
hanya mengirimkan sampel ke luar negeri.
06:31
And when you sendKirim the samplessampel overseasluar negeri,
125
379523
1960
Ketika sampel dikirim ke luar negeri,
06:33
samplessampel degrademenurunkan, it costsbiaya a lot of moneyuang,
126
381507
2626
sampel akan rusak sehingga
menimbulkan banyak biaya.
06:36
and tryingmencoba to get the datadata back
over weaklemah internetInternet
127
384157
3167
Pengembalian data menggunakan
jaringan internet yang lambat
06:39
is nearlyhampir impossiblemustahil.
128
387348
1400
tidak mungkin dilakukan.
Terkadang diperlukan waktu
6 bulan untuk mengirimkan hasil ke petani.
06:41
So sometimesterkadang it can take sixenam monthsbulan
to get the resultshasil back to the farmerpetani.
129
389142
4299
Ketika itu terjadi, semua sudah terlambat.
06:45
And by then, it's too lateterlambat.
130
393465
1754
06:47
The croptanaman is alreadysudah gonepergi,
131
395243
1587
Tanaman singkong telah mati,
06:48
whichyang resultshasil in furtherlebih lanjut povertykemiskinan
and more hungerkelaparan.
132
396854
3166
akibatnya kemiskinan dan
kelaparan semakin memburuk.
06:53
We knewtahu we could fixmemperbaiki this.
133
401306
2158
Kami yakin bisa mengatasi hal ini.
06:55
In 2017,
134
403989
1404
Di tahun 2017,
06:57
we had heardmendengar of this handheldgenggam,
portableportabel DNADNA sequencersequencer
135
405417
4786
kami mendengar tentang peranti
genggam portabel pengurut (sekuens) DNA
07:02
calledbernama an OxfordOxford NanoporeNanopore MinIONMinION.
136
410227
2509
yaitu "Oxford Nanopore MinION".
07:04
This was beingmakhluk used
in WestBarat AfricaAfrika to fightpertarungan EbolaEbola.
137
412760
4153
Peranti ini sudah digunakan di
Afrika Barat untuk memerangi Ebola.
07:08
So we thought:
138
416937
1497
Kami berpikir:
07:10
Why can't we use this
in EastTimur AfricaAfrika to help farmerspetani?
139
418458
3286
Mengapa tidak menggunakannya
untuk petani di Afrika Timur?
07:13
So, what we did was we setset out to do that.
140
421768
4333
Jadi, kami memutuskan untuk
menggunakan peranti itu.
07:18
At the time, the technologyteknologi was very newbaru,
141
426609
2698
Pada waktu itu, teknologi tersebut
masih baru
dan banyak yang meragukan kemampuan
kami menggunakan peranti ini di lahan.
07:21
and manybanyak doubtedmeragukan we could
replicatemengulangi this on the farmtanah pertanian.
142
429331
2952
07:24
When we setset out to do this,
143
432879
1317
Ketika memulai proyek ini,
07:26
one of our "collaboratorskolaborator" in the UKINGGRIS
144
434220
3881
salah satu peneliti dari Inggris
meragukan kemampuan kami mengatasi
masalah di Afrika Timur dengan peranti ini
07:30
told us that we would never
get that to work in EastTimur AfricaAfrika,
145
438125
3627
07:33
let alonesendirian on the farmtanah pertanian.
146
441776
1466
apalagi di lahan pertanian.
07:35
So we acceptedditerima the challengetantangan.
147
443863
1769
Kami menerima tantangan ini.
07:37
This personorang even wentpergi so farjauh as to betbertaruh us
two of the bestterbaik bottlesbotol of champagnesampanye
148
445934
6453
Peneliti tersebut bahkan bertaruh dengan
kami, dengan dua botol sampanye terbaik,
07:44
that we would never get that to work.
149
452411
2958
bahwa kami tidak akan berhasil.
07:48
Two wordskata-kata:
150
456871
1579
Dua kata:
07:50
paymembayar up.
151
458474
1151
terbayar lunas.
07:51
(LaughterTawa)
152
459649
2174
(Tertawa)
07:53
(ApplauseTepuk tangan)
153
461847
4152
(Tepuk Tangan)
07:58
PayMembayar up, because we did it.
154
466023
2913
Terbayar lunas, karena kami berhasil.
Kami menyediakan laboratorium molekuler
portabel dengan teknologi mutakhir
08:00
We tookmengambil the entireseluruh high-techteknologi tinggi molecularmolekuler lablaboratorium
155
468960
3285
08:04
to the farmerspetani of TanzaniaTanzania,
KenyaKenya and UgandaUganda,
156
472269
3649
untuk para petani di Tanzania,
Kenya dan Uganda,
08:07
and we calledbernama it TreePohon LabLaboratorium.
157
475942
2032
yang kami beri nama "Tree Lab".
08:10
So what did we do?
158
478942
1191
Apa yang kami lakukan?
08:12
Well, first of all,
we gavememberi ourselvesdiri a teamtim namenama --
159
480157
2579
Pertama, kami memberi nama tim -
yaitu "Cassava Virus Action Project".
08:14
it's calledbernama the CassavaSingkong VirusVirus
ActionAksi ProjectProyek.
160
482760
2174
08:16
We madeterbuat a websitesitus web,
161
484958
1357
Kami membuat situs web,
08:18
we gatheredberkumpul supportmendukung from the genomicsgenomik
and computingkomputasi communitiesmasyarakat,
162
486339
3611
mencari dukungan dari komunitas
genom dan komputasi,
08:21
and away we wentpergi to the farmerspetani.
163
489974
1881
dan mulai mendatangi para petani.
08:24
Everything that we need for our TreePohon LabLaboratorium
164
492411
2809
Segala sesuatu yang kami
butuhkan untuk "Tree Lab"
08:27
is beingmakhluk carrieddibawa by the teamtim here.
165
495244
2409
dibawa oleh tim.
08:29
All of the molecularmolekuler and computationalkomputasi
requirementsPersyaratan neededdibutuhkan
166
497677
4047
Semua kebutuhan molekuler dan
komputasi yang diperlukan
08:33
to diagnosemendiagnosa sicksakit plantstanaman is there.
167
501748
3301
untuk mendiagnosa tanaman sakit
juga dibawa oleh mereka.
08:37
And it's actuallysebenarnya all
on this stagetahap here as well.
168
505431
2828
Semuanya ada di dalam
laboratorium portabel ini.
08:41
We figuredberpola if we could get the datadata
closerlebih dekat to the problemmasalah,
169
509161
3587
Jika kami bisa mengambil data langsung
dari lokasi tempat terjadinya masalah
08:44
and closerlebih dekat to the farmerpetani,
170
512772
1618
dan lebih dekat dengan petani,
08:46
the quickerlebih cepat we could tell her
what was wrongsalah with her plantmenanam.
171
514414
3356
semakin cepat kami menemukan
masalah yang terjadi pada tanaman mereka.
08:50
And not only tell her what was wrongsalah --
172
518169
1873
Kami bukan hanya memberitahukan masalah
tetapi juga memberikan solusi.
08:52
give her the solutionlarutan.
173
520066
1392
08:53
And the solutionlarutan is,
174
521482
1325
Solusinya adalah,
08:54
burnmembakar the fieldbidang and plantmenanam varietiesvarietas
175
522831
2623
membakar lahan dan menanam varietas
08:57
that are resistanttahan to the pestshama
and pathogenspatogen she has in her fieldbidang.
176
525478
3504
yang tahan terhadap serangan
hama dan patogen yang ada di lahan.
Jadi langkah pertama adalah
melakukan ekstraksi DNA,
09:01
So the first thing that we did
was we had to do a DNADNA extractionekstraksi.
177
529942
4204
09:06
And we used this machinemesin here.
178
534170
2539
menggunakan mesin yang tampak di layar.
09:09
It's calledbernama a PDQeXSaham PDQeX,
179
537050
3199
Mesin ini disebut PDQeX,
09:12
whichyang standsberdiri for
"PrettyAyu DamnSialan QuickCepat ExtractionEkstraksi."
180
540273
3891
kepanjangan dari "Pretty Damn
Quick Extraction (Ekstraksi Super Kilat)."
09:16
(LaughterTawa)
181
544188
2048
(Tertawa)
09:18
I know.
182
546260
1150
Menarik bukan?
09:19
My friendteman JoeJoe is really coolkeren.
183
547768
2494
Teman saya, Joe, memang luar biasa.
09:23
One of the biggestterbesar challengestantangan
in doing a DNADNA extractionekstraksi
184
551394
3360
Salah satu tantangan terbesar
dalam melakukan ekstraksi DNA
09:26
is it usuallybiasanya requiresmembutuhkan
very expensivemahal equipmentperalatan,
185
554778
3315
adalah kebutuhan peralatan yang
sangat mahal
09:30
and takes hoursjam.
186
558117
1404
dan perlu waktu berjam-jam.
09:31
But with this machinemesin,
187
559545
1492
Tetapi dengan mesin ini,
09:33
we'vekita sudah been ablesanggup to do it in 20 minutesmenit,
188
561061
2754
kami hanya butuh waktu 20 menit,
09:35
at a fractionpecahan of the costbiaya.
189
563839
1246
dengan biaya yang rendah
09:37
And this runsberjalan off of a motorcyclesepeda motor batterybaterai.
190
565109
2888
dan mesin ini hanya menggunakan
aki motor.
Kemudian, kami mengambil
ekstraksi DNA, menyiapkan pustaka genomik,
09:41
From there, we take the DNADNA extractionekstraksi
and preparemempersiapkan it into a libraryPerpustakaan,
191
569164
5143
menyiapkan ekstraksi untuk dimasukkan
09:46
gettingmendapatkan it readysiap to loadbeban on
192
574331
1779
09:48
to this portableportabel, handheldgenggam
genomicgenom sequencersequencer,
193
576134
4292
ke dalam peranti genggam
portabel pengurut (sekuens) genom,
09:52
whichyang is here,
194
580450
1151
seperti tampak di sini,
09:53
and then we plugsteker this
into a minimini supercomputersuperkomputer,
195
581625
3738
kemudian kita sambung dengan
sebuah superkomputer mini,
09:57
whichyang is calledbernama a MinITMenara MinIT.
196
585387
1822
yang disebut "MinIT".
09:59
And bothkedua of these things are pluggedterpasang
into a portableportabel batterybaterai packPak.
197
587728
4102
Kedua alat dihubungkan dengan
perangkat pengisi daya portabel,
10:04
So we were ablesanggup to eliminatemenghapuskan
198
592569
1873
sehingga kami berhasil mengurangi
10:06
the requirementsPersyaratan
of mainutama powerkekuasaan and internetInternet,
199
594466
2405
kebutuhan listrik utama dan internet,
10:08
whichyang are two very limitingmembatasi factorsfaktor
on a small-scalekecil familykeluarga farmtanah pertanian.
200
596895
3928
yang merupakan 2 faktor
penghambat di lahan petani skala kecil.
10:13
AnalyzingMenganalisis the datadata quicklysegera
can alsojuga be a problemmasalah.
201
601807
2871
Menganalisis data secara cepat
juga sulit dilakukan.
10:17
But this is where me beingmakhluk
a computationalkomputasi biologistahli biologi camedatang in handyberguna.
202
605033
3906
Namun, kasus ini menunjukkan
pentingnya seorang ahli biologi komputasi.
10:21
All that gluingmenempelkan of deadmati plantstanaman,
203
609382
2230
Semua kegiatan penempelan
tanaman mati
10:23
and all that measuringukur,
204
611636
1560
dan pengukuran,
10:25
and all that computingkomputasi
205
613220
1992
serta keahlian komputasi
10:27
finallyakhirnya camedatang in handyberguna
in a real-worlddunia nyata, real-timewaktu sebenarnya way.
206
615236
4151
pada akhirnya bermanfaat di dunia
nyata dan waktu nyata.
10:31
I was ablesanggup to make customizeddisesuaikan databasesdatabase
207
619411
3053
Saya berhasil membuat pangkalan
data tersuai
10:34
and we were ablesanggup to give the farmerspetani
resultshasil in threetiga hoursjam
208
622488
4595
dan memberikan hasilnya ke
petani hanya dalam waktu 3 jam,
tidak sampai 6 bulan.
10:39
versusmelawan sixenam monthsbulan.
209
627107
1864
10:41
(ApplauseTepuk tangan)
210
629694
6968
(Tepuk tangan )
10:50
The farmerspetani were overjoyedGembira.
211
638085
2634
Para petani sangat gembira.
Apakah kontribusi yang kami
berikan benar-benar membantu?
10:53
So how do we know
that we're havingmemiliki impactdampak?
212
641799
2796
Sembilan bulan setelah
kegiatan di "Tree Lab",
10:56
NineSembilan mothsNgengat after our TreePohon LabLaboratorium,
213
644619
2000
petani bernama Asha berhasil meningkatkan
hasil panen dari 0 ton per hektar
10:58
AshaAsha wentpergi from havingmemiliki
zeronol tonston perper hectarehektar
214
646643
3230
11:01
to 40 tonston perper hectarehektar.
215
649897
2008
menjadi 40 ton per hektar.
11:03
She had enoughcukup to feedmakan her familykeluarga
216
651929
1799
Dia mampu memberi makan keluarganya
11:05
and she was sellingpenjualan it at the marketpasar,
217
653752
2690
dan berhasil menjual hasil panen ke pasar.
11:08
and she's now buildingbangunan a houserumah
for her familykeluarga.
218
656466
2735
Saat ini, dia sedang membangun
rumah bagi keluarganya.
11:12
Yeah, so coolkeren.
219
660212
1159
Ya, sungguh luar biasa.
11:13
(ApplauseTepuk tangan)
220
661395
4254
(Tepuk tangan)
Bagaimana kami mengukur
keberhasilan "Tree Lab"?
11:17
So how do we scaleskala TreePohon LabLaboratorium?
221
665673
1866
11:19
The thing is,
222
667940
1380
Tolok ukurnya adalah,
11:21
farmerspetani are scaledskala alreadysudah in AfricaAfrika.
223
669344
2103
para petani di Afrika.
Para wanita ini bekerja dalam
kelompok tani.
11:23
These womenwanita work in farmerpetani groupskelompok,
224
671471
1889
11:25
so helpingmembantu AshaAsha actuallysebenarnya helpedmembantu
3,000 people in her villageDesa,
225
673384
4126
Menolong Asha berarti
membantu 3000 orang di desanya,
11:29
because she sharedbersama the resultshasil
and alsojuga the solutionlarutan.
226
677534
3652
karena dia membagikan hasil
panen beserta cara mengatasi masalah.
11:33
I rememberingat everysetiap singletunggal
farmerpetani I've ever metbertemu.
227
681673
4191
Saya masih ingat setiap petani
yang pernah saya temui.
11:38
TheirMereka painrasa sakit and theirmereka joykegembiraan
228
686665
3563
Kesedihan dan kegembiraan mereka
11:42
is engravedterukir in my memorieskenangan.
229
690252
1800
terukir dalam ingatan saya.
11:44
Our scienceilmu is for them.
230
692958
1865
Ilmu pengetahuan kami berguna
untuk mereka.
11:47
TreePohon LabLaboratorium is our bestterbaik attemptmencoba
to help them becomemenjadi more foodmakanan secureaman.
231
695711
5047
"Tree Lab" adalah usaha terbaik kami
untuk memenuhi ketahanan pangan petani.
11:53
I never dreamtbermimpi
232
701180
1786
Saya tidak pernah bermimpi
berhasil memberikan kontribusi
ilmu pengetahuan terbaik
11:54
that the bestterbaik scienceilmu
I would ever do in my life
233
702990
2944
11:57
would be on that blanketselimut in EastTimur AfricaAfrika,
234
705958
3499
di wilayah Afrika Timur,
didukung oleh peranti genom
dengan teknologi termutakhir.
12:01
with the highest-techteknologi tertinggi genomicgenom gadgetsgadget.
235
709481
2366
12:04
But our teamtim did dreammimpi
236
712312
2452
Namun, tim kami bermimpi
12:06
that we could give farmerspetani answersjawaban
in threetiga hoursjam versusmelawan sixenam monthsbulan,
237
714788
4270
dapat memberikan solusi bagi petani
hanya dalam waktu 3 jam, bukan 6 bulan,
dan kami berhasil melakukannya.
12:11
and then we did it.
238
719082
1436
12:12
Because that's the powerkekuasaan
of diversityperbedaan and inclusionpenyertaan in scienceilmu.
239
720542
4108
Itulah manfaat keberagaman dan
keterbukaan dalam ilmu pengetahuan.
12:17
Thank you.
240
725156
1151
Terima kasih.
12:18
(ApplauseTepuk tangan)
241
726331
3151
(Tepuk tangan)
12:21
(CheersBersulang)
242
729506
4083
(Tepuk tangan)
Translated by Yohanes Tri Santosa
Reviewed by Emi Kurnia

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Laura Boykin - Computational biologist, activist
TED Senior Fellow Laura Boykin uses technology to help farmers in East Africa have more food to feed their families.

Why you should listen

Dr. Laura Boykin is a TED Senior Fellow, Gifted Citizen and computational biologist who uses genomics and supercomputing to help smallholder farmers in sub-Saharan Africa control whiteflies and viruses, which cause devastation to the local cassava crops. Cassava is a staple food that feeds more than 800 million people globally.

Boykin also works in partnership with African scientists to train local communities in genomics and high-performance computing skills, with the aim of tackling future insect and viral outbreaks. Recently, she founded The Cassava Virus Action Project along with collaborators in east Africa to roll out portable DNA sequencing and analyses to farmers in the region. Their mission is to increase cassava yields for 500 million farmers.

More profile about the speaker
Laura Boykin | Speaker | TED.com