MENGENAL LEBIH JAUH SMART AGRICULTURE YANG BERFUNGSI MENGOPTIMALKAN SUMBER DAYA DENGAN TEKNOLOGI KECERDASAN BUATAN

 

PT. Mitra Rekayasa Keberlanjutan – Smart Agriculture adalah pendekatan modern dalam praktik pertanian yang memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi untuk meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan keberlanjutan. Konsep ini mengintegrasikan berbagai teknologi seperti Internet of Things (IoT), sensor, analitik data, dan kecerdasan buatan (AI) untuk membantu petani dalam mengelola tanaman, hewan ternak, dan sumber daya pertanian lainnya dengan lebih efektif. Penggunaan kecerdasan buatan (AI) dalam pertanian modern telah membawa perubahan signifikan dalam cara petani menganalisis data dan membuat keputusan.

Lalu bagaimana Smart Agriculture dapat meningkatkan hasil panen melalui pemantauan kesehatan tanaman dan kondisi lingkungan secara terus-menerus?

Sumber foto: detik health – detikcom

Penggunaan sensor yang terhubung dengan Internet of Things (IoT), Dengan analisis data dari sensor, sistem dapat mendeteksi tanda-tanda awal penyakit atau hama. Data yang dikumpulkan dari berbagai sumber dianalisis menggunakan teknologi big data dan kecerdasan buatan (AI). Analisis ini membantu dalam mengidentifikasi pola yang relevan dan memberikan rekomendasi tentang tindakan yang harus diambil, seperti waktu penyiraman dan pemupukan yang optimal. Dengan informasi yang akurat, petani dapat membuat keputusan yang lebih baik mengenai pengelolaan lahan, seperti kapan harus menanam, menyiram, dan memanen. Hal ini berkontribusi pada peningkatan hasil panen secara keseluruhan.

Adapun beberapa Penerapan teknologi kecerdasan buatan (AI) di sektor pertanian Indonesia memiliki potensi besar untuk meningkatkan ketahanan pangan dan menjadikan negara ini sebagai penghasil pangan utama.

1. Optimalisasi Produksi Pertanian

Sumber foto: klique id

Implementasi teknologi AI telah terbukti meningkatkan hasil panen hingga 30% di kalangan petani yang mengadopsi teknologi ini. Dengan pemantauan yang lebih baik, petani dapat mengelola sumber daya dengan lebih efisien, sehingga meningkatkan produktivitas

2. Sebagai Pendeteksi Hama dan Penyakit

Sumber foto: kompas com

Teknologi AI dapat digunakan untuk mendeteksi hama dan penyakit pada tanaman secara dini. Dengan informasi ini, petani dapat mengambil tindakan pencegahan yang tepat sebelum masalah berkembang lebih jauh, mengurangi ketergantungan pada pestisida.

3. Dapat Mengurangi Ketergantungan pada Impor

smart agriculture

Sumber foto: tekno kompas

Dengan memanfaatkan teknologi AI untuk diversifikasi tanaman pangan, Indonesia bisa mengurangi ketergantungan pada impor bahan pangan. Hal ini akan memperkuat ketahanan pangan nasional dan bahkan memungkinkan ekspor ke negara lain.

4. Peningkatan pada Akses Informasi

smart agriculture

Sumber foto: Javlec

Teknologi digital memberikan akses yang lebih baik bagi petani terhadap informasi pasar, praktik pertanian terbaik, dan teknologi terbaru. Ini membantu mereka untuk beradaptasi dengan perubahan pasar dan meningkatkan hasil pertanian mereka.

5. Penginderaan Jauh dan Analisis Data

smart agriculture

Sumber foto: kompasiana

Teknologi seperti penginderaan jauh, pemetaan lahan, dan analisis data berbasis AI memungkinkan petani untuk memantau kondisi tanaman dan tanah secara efektif. Ini membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik terkait waktu tanam, penyiraman, dan pemupukan.

Baca juga: Peran SDGs dalam Menciptakan Generasi yang Berkelanjutan di Era 2030

Akan tetapi, Penerapan Smart Agriculture di Indonesia menghadapi berbagai tantangan yang perlu diatasi agar teknologi ini dapat diimplementasikan secara efektif. Berikut beberapa tantangan yang perlu diketahui.

1. Kualitas Jaringan Internet yang Terbatas

Sumber foto: Corpnet

Banyak daerah pedesaan di Indonesia masih memiliki akses internet yang rendah, yang menghambat penggunaan teknologi berbasis data dan komunikasi dalam pertanian. Keterbatasan infrastruktur ini membuat sulit bagi petani untuk mengakses informasi dan alat yang diperlukan untuk smart agriculture.

2. Biaya Peralatan dan Teknologi yang Tinggi

Sumber foto: RRI

Investasi awal untuk peralatan smart farming, seperti sensor, drone, dan mesin presisi, cukup tinggi. Hal ini menjadi kendala bagi petani kecil dan menengah yang memiliki keterbatasan finansial. Tanpa dukungan finansial yang memadai, banyak petani tidak dapat mengadopsi teknologi ini.

3. Kurangnya Pengetahuan dan Keterampilan

Sumber foto: Cashlez

Banyak petani di Indonesia belum memiliki pengetahuan atau keterampilan yang cukup untuk menggunakan teknologi baru ini secara efektif. Keterbatasan dalam pendidikan dan pelatihan membuat mereka kesulitan dalam mengadopsi praktik pertanian pintar. Pelatihan yang berkelanjutan diperlukan untuk meningkatkan kapasitas petani.

Adapun dua program yang berkaitan dengan pertanian (Agriculture), antara lain.

1. Program SASCI+

Program SASCI+ (Sustainability and Value Added in Agricultural Supply Chains in Indonesia) berlokasi di Kantor Dusun Kamojang dan Kantor BPP Cimaung.  Kegiatan pelatihan terbagi menjadi 2 sesi, penyampaian materi di dalam kelas dan praktik lapangan di kebun kopi. Praktik lapangan adalah kesempatan bagi peserta untuk mengasah kemampuannya dalam GAP budidaya kopi secara langsung. Melalui pendekatan holistik, para petani memperdalam pengetahuannya terkait persiapan dan perencanaan lahan, persemaian, pembibitan, penanaman, pemeliharaan, hingga pemanenan yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas dan produktivitas tanaman kopi serta menjaga kelestarian lingkungan. Bersinergi dengan The Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) dan Kementerian Pertanian RI, SASCI+ memiliki agenda yakni meningkatkan kapasitas petani kopi dalam Good Agricultural Practices (GAP) Budidaya Kopi yang Baik dan Berkelanjutan. 

Anwar Muhammad Foundation (AMF) sebagai fasilitator penyelenggara Training of Trainers (ToT) untuk para petani kopi di wilayah Kabupaten Bandung selama 10 hari (5-13 Juni 2024). Pelatihan ini dihadiri oleh petani kopi, agronomis PT Indocafco, Penyuluh Dinas Pertanian Kabupaten Bandung, serta beberapa perwakilan LMDH hadir untuk menimba ilmu, berbagi pengalaman, dan sebagai bakal calon pelatih bagi petani kopi lainnya. Pelatihan GAP Budidaya Kopi yang Baik dan Berkelanjutan ini diintegrasikan dengan gender-sensitive sustainability concepts, dengan tujuan untuk meninjau bagaimana keseharian perempuan dalam budidaya kopi, serta meningkatkan peran dan kontribusinya. Dalam hal kesetaraan gender, pendekatan gender-sensitive mewajibkan perempuan untuk memiliki akses terhadap informasi, kontrol dalam harga jual dan upah pekerja, dan manfaat, baik jangka pendek yakni mendapat upah, maupun jangka panjang yakni rasa bangga atas dirinya sendiri.

2. Program SAVA: Sustainable Coffee Agriculture and Value-Added Creation

Sustainable Coffee Agriculture and Value-Added Creation (SAVA) adalah program Corporate Social Responsibility (CSR) yang dilaksanakan oleh PT Supreme Energy Rantau Dedap (SERD). Program ini bertujuan untuk mendukung praktik pertanian kopi berkelanjutan, sebagai kelanjutan dari Livelihood Improvement Program (LIP) yang telah dilaksanakan pada tahun 2020 hingga 2022. SAVA berfokus pada peningkatan kesejahteraan Warga Terdampak Proyek (WTP) dan non-WTP yang bergantung pada perkebunan kopi sebagai mata pencaharian utama. 

Program SAVA memiliki lima tujuan utama yang dirancang untuk memastikan keberlanjutan dan dampak positif bagi petani kopi antara lain, dapat meningkatkan manajemen kelompok dalam aspek kelembagaan dan keuangan untuk mendukung pertanian berkelanjutan, menerapkan praktik pertanian kopi berkelanjutan secara agroforestri untuk meningkatkan produktivitas, meningkatkan kredibilitas penjaminan dan keterlacakan produk bersertifikasi, meningkatkan kreasi nilai produksi kopi melalui pengolahan yang lebih baik, dan menerapkan praktik bisnis yang bertanggung jawab di seluruh rantai pasok.

Untuk mencapai tujuan tersebut, beberapa kegiatan utama direncanakan dalam program SAVA, Meningkatkan kapasitas kelompok petani dalam mengelola keuangan dan organisasi, Menerapkan teknik agroforestri untuk meningkatkan keberagaman tanaman dan kesehatan tanah, Memberikan pelatihan tentang teknik pemeliharaan yang tepat guna meningkatkan hasil panen, Mengidentifikasi potensi lahan untuk pengembangan lebih lanjut, Membangun sistem yang memungkinkan pelacakan produk dari kebun hingga konsumen, Menerapkan praktik terbaik dalam pengelolaan hasil panen. Program SAVA dijadwalkan berlangsung dari September 2024 hingga September 2025. Sejak dimulainya program, sejumlah kegiatan telah dilaksanakan, termasuk pelatihan bagi petani mengenai praktik pertanian berkelanjutan dan manajemen kelompok. Laporan perkembangan program akan disusun setiap bulan untuk memudahkan pemantauan dan evaluasi.

Kesimpulan

Penerapan smart agriculture yang memanfaatkan teknologi informasi dan komunikasi untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas pertanian. Dengan menggunakan teknologi seperti Internet of Things (IoT) dan kecerdasan buatan (AI), petani dapat memantau kesehatan tanaman dan kondisi lingkungan secara real-time, yang membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik terkait penyiraman, pemupukan, dan pengendalian hama. Penerapan teknologi ini berpotensi meningkatkan hasil panen hingga 30% serta mengurangi ketergantungan pada pestisida dan pupuk kimia, sehingga mendukung keberlanjutan pertanian. Namun, tantangan seperti infrastruktur yang terbatas, biaya investasi yang tinggi, dan kurangnya pengetahuan di kalangan petani masih perlu diatasi untuk mengoptimalkan penerapan smart agriculture di Indonesia.

 

Referensi

antaranews.com (2024). Peneliti BRIN: Riset AI mampu memperkuat ketahanan pangan RI.

farmonaut.com. (2024, November 14). Revolusi Pertanian Indonesia: Teknologi AI dan GIS Meningkatkan Hasil Panen dan Ketahanan Pangan.

panda.id. (2023, Mei 03). Transformasi Pertanian di Desa Menuju Smart Farming: Peluang, Tantangan, dan Solusi.

kspsi.or.id. (2024, Desember). AI Mentransformasi Pertanian untuk Ketahanan Pangan, Produktifitas dan Pekerjaan Yang Layak.

Author

Similar Posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *