Beranda
Topics
Pertanian Cerdas
Diterbitkan: 10 Desember 2023
Kontributor: Alice Gomstyn, Alexandra Jonker
Pertanian cerdas, juga dikenal sebagai pertanian pintar, adalah adopsi teknologi canggih dan operasi pertanian berbasis data untuk mengoptimalkan dan meningkatkan keberlanjutan dalam produksi pertanian. Teknologi yang digunakan untuk pertanian cerdas meliputi kecerdasan buatan (AI), otomatisasi, dan Internet of Things (Iot).
Meskipun teknologi dan alat baru telah lama menjadi bagian integral dari manajemen pertanian dan produksi pangan, pengembangan dan adopsi teknologi pertanian cerdas saat ini didorong oleh keprihatinan yang mendesak. Salah satunya adalah ketahanan pangan: produksi pangan harus meningkat 70% pada tahun 2050 untuk mengimbangi pertumbuhan populasi global, menurut Dana Moneter Internasional.1
Hal yang memperparah masalah ketahanan pangan adalah perubahan iklim, yang merusak hasil panen dan membahayakan ketersediaan sumber daya alam seperti air untuk irigasi. Selain menghadapi isu-isu tersebut, sektor pertanian juga menghadapi tantangan profitabilitas di tengah meningkatnya biaya input seperti pupuk, harga komoditas yang fluktuatif, dan meningkatnya persyaratan peraturan.
"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 Standardisasi (ISO)2
Integrasikan teknologi pertanian cerdas dengan prakiraan pertanian yang akurat.
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.
Sementara munculnya mesin pertanian secara signifikan mengurangi tenaga kerja manual yang diperlukan untuk produksi pertanian, kemampuan untuk mengumpulkan dan menganalisis data membantu petani mengoptimalkan produksi tanaman dan ternak mereka. "Pertanian presisi," yang juga dikenal sebagai "pertanian presisi," sudah ada sejak awal 1980-an, berkat karya Dr. Pierre Robert, yang dikenal sebagai "bapak pertanian presisi." Dr. Robert meneliti variabilitas tanah dan gagasan bahwa bagian yang berbeda dari sebuah ladang membutuhkan tingkat nutrisi yang berbeda untuk memungkinkan hasil panen yang optimal. Penelitian Robert membantu membuka jalan bagi pengembangan manajemen ladang tingkat variabel dalam sistem pertanian.3
Tahun 1990-an merupakan lompatan kemajuan dalam teknologi yang digunakan oleh agribisnis dengan ditemukannya monitor hasil panen digital dan meningkatnya penggunaan sistem pemosisian global (GPS) berbasis satelit. Menggabungkan data monitor hasil panen dengan pemetaan GPS memungkinkan pemetaan hasil panen, yang memberikan informasi penting tentang karakteristik dan kualitas tanaman secara real time, saat tanaman dipanen. GPS kemudian membantu mendukung kemajuan besar lainnya dalam teknologi pertanian: otomatisasi. Traktor otonom yang dapat menyetir sendiri ini lahir dari kolaborasi antara perusahaan peralatan pertanian John Deere dan NASA pada awal tahun 2000-an.
Petani kecil menghasilkan sekitar sepertiga dari pasokan makanan dunia.
Solusi pertanian modern saat ini didukung oleh teknologi canggih yang merevolusi produksi pertanian di agribisnis besar dan kecil.
TIK mencakup penangkapan, penyimpanan, pengambilan, pemrosesan, pengolahan, tampilan, representasi, presentasi, pengorganisasian, manajemen, keamanan, transfer, dan pertukaran data dan informasi, seperti yang didefinisikan oleh National Institute of Standards and Technology dari Departemen Perdagangan Amerika Serikat. Pengumpulan data tentang segala hal, mulai dari kandungan tanah hingga kondisi cuaca, telah menjadi aspek kunci dari pertanian cerdas dan TIK membantu petani mengatur dan mentransfer data tersebut.
Internet of Things (IoT) mengacu pada jaringan perangkat fisik, kendaraan, peralatan, dan objek fisik lainnya yang dilengkapi dengan sensor, perangkat lunak, dan konektivitas jaringan yang memungkinkan mereka mengumpulkan dan berbagi data. Dalam hal pertanian cerdas, perangkat IoT yang terhubung mencakup berbagai jenis sensor IoT-juga dikenal sebagai "sensor pintar"-seperti sensor untuk memantau tanaman, melacak ternak, dan mengamati kondisi peralatan pertanian, dan sebagainya. Pesawat tanpa awak (UAV) atau drone yang dilengkapi dengan LiDAR juga mengumpulkan data pertanian melalui penginderaan jarak jauh.
Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat membantu petani memperoleh wawasan dari "big data" - kumpulan data yang besar dan kompleks - yang berasal dari inisiatif IoT. Analisis dan pemodelan data melalui solusi AI dan pembelajaran mesin berbasis cloud dapat menginformasikan pengambilan keputusan dan teknik pertanian cerdas. Sebagai contoh, analisis prediktif, kumpulan data cuaca, dan model prakiraan pertanian yang didukung oleh pembelajaran mesin dapat membantu industri pertanian mengelola proses produksi pertanian, termasuk produksi tanaman, pemanfaatan lahan, dan perencanaan rantai pasokan.
Otomasi dan robotika berperan penting dalam praktik pertanian cerdas modern. Selain traktor otonom, petani memanfaatkan robot untuk tugas-tugas seperti penyemaian, panen, dan pemangkasan. Mereka juga dapat menggunakan UAV, yang biasanya digunakan untuk pengumpulan data, untuk menyemprotkan pupuk, pestisida, dan input pertanian lainnya dengan cara yang lebih efisien dan tepat daripada metode tradisional. Penggunaan pupuk yang lebih tepat dan terbatas, khususnya, dapat memberikan dampak lingkungan yang penting: 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, berkat pertanian cerdas.
Di Texas, sensor yang terhubung ke aplikasi ponsel cerdas mengumpulkan informasi waktu nyata tentang kondisi tanah, termasuk kelembapan tanah. Aplikasi ini menggabungkan informasi ini dengan data lain, termasuk prakiraan cuaca, untuk analisis bertenaga AI yang menghasilkan rekomendasi penyiraman. Rekomendasi tersebut dikirim ke perangkat seluler petani untuk membantu mereka menyebarkan sumber daya air secara efisien untuk pertumbuhan tanaman yang lebih baik di daerah yang terkena dampak kekeringan dan perubahan iklim.
Di California, di mana penggunaan air yang efisien juga menjadi perhatian utama, kilang anggur menerapkan solusi berbasis cloud yang menyerap informasi dari prakiraan cuaca dan citra satelit serta dari sensor untuk mengukur tekanan anggur. Analisis data menghasilkan rekomendasi penyiraman yang disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing pokok anggur. Sejak solusi diberlakukan, hasil panen meningkat sebesar 26% sementara penggunaan air berkurang sebesar 16%.
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
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 produksi susu.5
Integrasikan teknologi pertanian cerdas dengan prakiraan pertanian yang akurat demi membantu meminimalkan gangguan dan memaksimalkan produksi tanaman
Solusi modular yang dibangun di atas blockchain, memberi manfaat bagi semua peserta jaringan dengan ekosistem pangan yang lebih aman, cerdas, dan berkelanjutan
Kelola portofolio real estat di seluruh masa pakainya dengan manajemen aset yang cerdas dan sistem manajemen tempat kerja terintegrasi (IWMS).
Melalui Internet of Things, bisnis dapat memantau, mengelola, dan mengotomatisasi operasi mereka dengan lebih efisien dan dengan kontrol yang lebih besar.
IBM dan Texas A&M AgriLife bekerja sama untuk membantu para petani mendapatkan wawasan tentang penggunaan air.
Pelajari tentang data geospasial dan manfaat penggunaannya untuk prakiraan dan mitigasi risiko.
LiDAR adalah teknologi penginderaan jarak jauh yang menggunakan sinar laser untuk mengukur jarak dan pergerakan yang tepat di suatu lingkungan.
Didorong oleh permintaan pasar dan didorong oleh teknologi, transformasi digital berarti mengadopsi pengalaman pelanggan, mitra bisnis, dan karyawan yang mengutamakan digital.
Pelajari cara AI dapat membantu menciptakan masa depan yang lebih cerah untuk pertanian.
¹"Membantu Memberi Makan Populasi Dunia yang Tumbuh dengan Cepat." (tautan berada di luar ibm.com) Blog IMF, 31 Januari 2017.
²"Pertanian cerdas: potensi transformatif pertanian berbasis data. (tautan berada di luar ibm.com). ISO.
³ “Evolusi Pertanian Presisi dan Implikasi Kebijakan.” (tautan berada di luar ibm.com). Federasi Biro Pertanian Amerika, 23 Agustus 2023.
⁴"Bagaimana rumah kaca "pintar" membantu petani Kazakhstan menanam sayuran sepanjang tahun." (tautan berada di luar ibm.com). Organisasi Pangan dan Pertanian Perserikatan Bangsa-Bangsa, 2 Agustus 2023.
⁵"Robocow: Sensor yang dipasang pada ternak yang memberikan petani awal untuk menjaga mereka tetap bahagia." (tautan berada di luar ibm.com). Yahoo News. 14 Agustus 2023.