10 Desember 2023
Pertanian cerdas, juga dikenal sebagai pertanian pintar, adalah adopsi teknologi canggih dan operasi pertanian berbasis data untuk mengoptimalkan dan meningkatkan keberlanjutan produksi pertanian. Teknologi yang digunakan untuk pertanian pintar meliputi kecerdasan buatan (AI), otomatisasi , dan Internet of Things (IoT).
Meskipun teknologi dan alat baru elah lama menjadi bagian integral dari manajemen pertanian dan oduksi pangan, ada beberapa hal yang mendesak yang mendorong pengembangan dan adopsi teknologi pertanian cerdas saat ini. Salah satunya adalah ketahanan pangan : produksi pangan harus meningkat sebesar 70% pada tahun 2050 untuk mengimbangi pertumbuhan populasi global, menurut Dana Moneter Internasional.1
Perubahan iklim membuat upaya untuk mengamankan cukup makanan menjadi lebih sulit. Hal ini mengurangi hasil panen dan membahayakan ketersediaan sumber daya alam seperti air untuk irigasi. Selain masalah iklim, sektor pertanian juga menghadapi tantangan profitabilitas di tengah meningkatnya biaya input seperti pupuk, harga komoditas yang tidak stabil, dan meningkatnya persyaratan regulasi.
"Melalui pertanian cerdas, kita dapat beradaptasi lebih baik terhadap ketidakpastian yang disebabkan oleh perubahan iklim, memitigasi dampak lingkungan , dan meningkatkan ketahanan produksi pertanian."
— Organisasi Internasional untuk Standardisasi2
Berita + Insight AI terbaru
Temukan insight dan berita yang dikurasi oleh para pakar tentang AI, cloud, dan lainnya di Buletin Think mingguan.
Praktik pertanian awal berpusat pada pemanfaatan tenaga kerja, hewan, dan peralatan sederhana. Beberapa kemajuan penting dalam teknologi pertanian adalah penemuan bor benih untuk penanaman yang lebih efisien pada tahun 1701, pengenalan mesin traksi uap yang menggerakkan pengirikan biji-bijian pada tahun 1800-an, dan pengenalan traktor bertenaga gas pada awal 1900-an.
Pengenalan mesin pertanian sangat mengurangi kebutuhan akan pekerjaan fisik dalam bertani, sementara pengumpulan dan analisis data memungkinkan petani untuk meningkatkan output dan Sumber daya mereka. Metode ini, yang disebut pertanian presisi atau pertanian presisi, dimulai pada awal tahun 1980-an oleh Dr. Pierre Robert, yang juga dikenal sebagai "bapak pertanian presisi". Ia mempelajari bagaimana berbagai area di ladang membutuhkan berbagai jumlah nutrisi untuk pertumbuhan tanaman terbaik. Karyanya menghasilkan terciptanya sistem pertanian yang menerapkan berbagai jumlah Sumber daya di seluruh ladang.3
Pada tahun 1990-an, teknologi agribisnis semakin maju dengan terciptanya monitor hasil panen digital dan semakin banyaknya penggunaan sistem penentuan posisi global (GPS) berbasis satelit. Dengan menggabungkan data hasil panen dengan GPS, petani dapat memetakan hasil panen mereka, sehingga mereka memperoleh informasi penting tentang karakteristik dan kualitas tanaman secara langsung selama masa panen. Kemudian, teknologi GPS menghasilkan terobosan besar lainnya: otomatisasi. Traktor tanpa pengemudi muncul dari kemitraan antara perusahaan peralatan pertanian John Deere dan NASA pada awal tahun 2000-an.
Teknologi Advanced yang merevolusi produksi pertanian i berbagai agribisnis mendukung pertanian modern saat ini.
Institut Standar dan Teknologi Nasional Departemen Perdagangan AS mendefinisikan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) sebagai penangkapan, penyimpanan, pengambilan, pemrosesan, tampilan, representasi, presentasi, pengorganisasian, manajemen, keamanan, transfer, dan pertukaran data dan informasi. Pengumpulan data tentang segala hal, mulai dari kandungan tanah hingga kondisi cuaca , telah menjadi aspek utama dari pertanian cerdas dan TIK membantu petani mengatur dan mentransfer data tersebut.
IoT mengacu pada jaringan perangkat fisik, kendaraan, peralatan, dan objek fisik lainnya yang disematkan dengan sensor, perangkat lunak, dan konektivitas jaringan yang memungkinkan mereka mengumpulkan data. Dalam hal pertanian pintar, perangkat IoT mencakup berbagai jenis sensor IoT, termasuk sensor untuk memantau tanaman, melacak ternak, dan mengamati kondisi peralatan pertanian. Kendaraan udara tak berawak (UAV) atau drone yang dilengkapi dengan deteksi cahaya dan jangkauan (LiDAR) juga mengumpulkan data pertanian melalui penginderaan jauh.
AI dan machine learning (ML) dapat membantu petani memperoleh insight dari big data—set data besar dan kompleks—yang berasal dari inisiatif IoT. Analisis dan pemodelan data melalui perangkat AI dan ML berbasis cloud dapat menginformasikan pengambilan keputusan dan teknik pertanian cerdas. Misalnya, analisis prediktif, kumpulan data cuaca, dan model prakiraan pertanian yang didukung oleh ML dapat membantu industri pertanian mengelola proses produksi, termasuk produksi tanaman, pemanfaatan lahan, dan perencanaan rantai pasokan.
Otomatisasi dan robotika berperan penting dalam praktik pertanian cerdas modern. Selain traktor otonom, petani menggunakan robot untuk tugas-tugas seperti menyemai, memanen, dan memangkas. Mereka juga dapat menggunakan UAV untuk menyemprot pupuk, pestisida , dan input pertanian lainnya dengan cara yang lebih efisien dan tepat daripada metode tradisional. Aplikasi pupuk yang lebih tepat dan terbatas, khususnya, dapat memiliki dampak lingkungan yang nyata: pupuk merupakan sumber emisi gas rumah kaca yang signifikan.
Sektor pertanian dan penyedia teknologi dapat membantu menciptakan masa depan pertanian yang lebih baik dengan teknik dan inovasi pertanian yang cerdas. Berikut ini adalah beberapa contoh optimalisasi produktivitas pertanian di seluruh dunia, karena pertanian cerdas:
Penginderaan tanah cerdas untuk optimalisasi air
Di Texas, sensor yang terhubung ke aplikasi telepon pintar mengumpulkan informasi terkini tentang kondisi tanah, termasuk kelembapan tanah. Aplikasi ini menggabungkan informasi ini dengan data lain, termasuk prakiraan cuaca, untuk analisis didukung AI yang menghasilkan rekomendasi penyiraman. Aplikasi ini mengirimkan rekomendasi ke perangkat mobile petani untuk membantu mereka menggunakan sumber daya air secara efisien demi pertumbuhan tanaman yang lebih baik di daerah yang terkena dampak kekeringan dan perubahan iklim.
Irigasi berbasis awan untuk mengatasi stres pada tanaman anggur
Di California, di mana penggunaan air yang efisien juga menjadi perhatian utama, sebuah kilang anggur menerapkan alat berbasis cloud yang menyerap informasi dari prakiraan cuaca, citra satelit, dan sensor untuk mengukur stres tanaman anggur. Analisis data menghasilkan rekomendasi penyiraman yang disesuaikan dengan kebutuhan setiap tanaman anggur. Sejak menerapkan alat ini, hasil panen meningkat sebesar 26% sekaligus mengurangi penggunaan air sebesar 16%.
Kontrol iklim berbasis AI di rumah kaca
Di wilayah Almaty, Kazakhstan, fasilitas "rumah kaca pintar" seluas lima hektar dilengkapi dengan teknologi IoT dan AI. Teknologi ini memonitor kondisi di dalam rumah kaca dan secara otomatis menyesuaikan suhu, cahaya, kelembapan, dan tingkat irigasi yang diperlukan untuk menciptakan lingkungan yang optimal bagi pertumbuhan tanaman.4
Memantau perilaku hewan untuk meningkatkan produksi susu
Di Inggris, para peneliti memasang sensor pada sapi di peternakan sapi perah untuk melacak aktivitas mereka, termasuk langkah yang diambil dan waktu yang dihabiskan untuk makan dan berbaring. Karena sapi yang lebih aktif umumnya menunjukkan perilaku yang lebih positif, informasi tersebut dapat membantu peternak menentukan apakah perlu dilakukan intervensi—yaitu, mengubah lingkungan ternak untuk meningkatkan tingkat kepuasan mereka, yang cenderung meningkatkan produksisusu.5
Sumber daya
Catatan kaki
¹ “Helping Feed the World’s Fast-Growing Population”, Rabah Arezki, IMF Blog, 31 Januari 2017.
² “Pertanian cerdas: potensi transformatif pertanian berbasis data”, ISO.
"Evolusi Pertanian Presisi dan Implikasi Kebijakan", Bernt Nelson, Federasi Biro Pertanian Amerika, 23 Agustus 2023.
“Bagaimana rumah kaca “pintar” membantu petani Kazakh menanam sayuran sepanjang tahun”, Organisasi Pangan dan Pertanian Perserikatan Bangsa-Bangsa, 2 Agustus 2023.
⁵ "Bagaimana 'robocows' membantu menjaga sapi Skotlandia tetap bahagia", The Herald, 14 Agustus 2023.