Kecerdasan buatan dan inovasi pertanian digital

1. Tren baru di bidang pertanian

Produksi tradisional—mulai dari pemuliaan, irigasi, pemupukan, budidaya ternak, pengendalian penyakit, hingga transportasi dan penjualan—bertumpu pada manusia dan pengalaman turun-temurun. Akibatnya, efisiensi rendah, fluktuasi tinggi, dan kualitas sulit dikendalikan. Menambah tenaga kerja atau modal tidak lagi memecahkan persoalan; pengambilan keputusan harus beralih dari “manusia” ke “data” agar produksi dapat direncanakan dan dieksekusi secara presisi.

Alih fungsi lahan, skala usaha yang semakin besar, dan tumbuhnya operator pertanian baru membuka peluang besar bagi inovasi berbasis AI.

2. Apa itu pertanian digital?

Berbagai istilah seperti pertanian cerdas, presisi, fasilitas, maupun data-driven berbagi ciri yang sama:

1. Membangun model cerdas berbasis data eksperimen dan pengalaman produksi dengan memakai teknologi representasi pengetahuan dan penalaran.
2. Mengumpulkan parameter lingkungan produksi secara real-time melalui sensor pertanian.
3. Mengolah lautan data untuk menganalisis, menambang, memprediksi, dan menyajikan wawasan demi keputusan yang lebih tepat.

Di antara istilah tersebut, “pertanian digital” paling mudah dipahami. Konsep ini menganggap informasi digital sebagai faktor produksi baru dan menyatukan internet, IoT, komputasi awan, big data, AI, serta perangkat cerdas dengan pertanian modern. Hasilnya adalah sistem dengan sensor penuh, keputusan kuantitatif, kontrol pintar, input presisi, dan layanan personal: contoh klasik transformasi industri tradisional di era ekonomi digital.

3. Pasar yang sangat luas

Laporan Connected Farm dari Huawei memperkirakan potensi pasar pertanian digital melonjak dari 13,8 miliar dolar AS pada 2015 menjadi 26,8 miliar pada 2020, dengan pertumbuhan tahunan majemuk 14,24 %.

4. Ekonomi digital sebagai mesin pertumbuhan

Negara-negara yang memimpin pertanian digital memprioritaskan teknologi sambil menyesuaikan strategi dengan kondisi lokal. Laporan 2017 dari Akademi TIK Tiongkok menunjukkan bahwa pada 2016 porsi nilai tambah ekonomi digital pertanian menembus 10 % di Inggris (25,1 %), Jerman (21,3 %), Korea Selatan (14,7 %), serta di AS, Jepang, dan Prancis. Tiongkok berada di urutan kesembilan dengan lebih dari 5 %.

4.1 Amerika Serikat: keunggulan alam dan teknologi

AS adalah negara pertanian paling maju sekaligus eksportir terbesar. Sektor ini menyumbang sekitar 1,2 % PDB. Pada 1980-an, AS memperkenalkan konsep pertanian presisi dan membangun AGNET, jaringan pertanian terbesar yang menghubungkan 46 negara bagian, enam provinsi Kanada, dan tujuh negara lain. Jaringan ini menyatukan USDA, 15 badan pertanian negara bagian, 36 universitas, dan banyak perusahaan agar informasi mengalir secara real-time. Sebanyak 41,6 % pertanian keluarga, 46,8 % peternakan sapi perah, dan 52 % petani muda mengakses informasi daring dengan dukungan lembaga layanan profesional.

Kemajuan teknologi menjadi tenaga utama kenaikan produktivitas. Petani menggunakan robot, sensor suhu dan kelembaban, citra udara, serta GPS untuk meningkatkan hasil. Pendapatan tumbuh sementara biaya relatif datar sehingga daya saing tetap tinggi.

4.2 Jerman: mekanisasi canggih mempercepat transisi digital

Jerman termasuk produsen utama UE dan eksportir produk pangan terbesar ketiga dunia. Pertaniannya sangat termekanisasi dan didominasi keluarga kecil-menengah, namun konsolidasi terus terjadi seiring naiknya produktivitas. Negara ini juga pionir “Industry 4.0”, konsep yang sejalan dengan pertanian digital: memakai IoT, big data, dan cloud untuk mengumpulkan data sensor, memprosesnya di platform digital, lalu mengirim kembali ke mesin. Hasilnya, efisiensi meningkat lagi.

Pemerintah menempatkan pertanian digital sebagai prioritas dan perusahaan besar memimpin R&D. Menurut asosiasi VDMA, investasi teknologi pertanian pada 2016 mencapai 5,4 miliar euro. Jerman juga mendapat manfaat dari strategi Uni Eropa “Digitizing European Industry”. Perusahaan seperti Bayer mengembangkan mesin pintar, platform manajemen, dan layanan transformasi menyeluruh bagi petani.

4.3 Israel: kelangkaan mendorong inovasi

Israel kekurangan air tawar dan curah hujan; dua pertiga wilayahnya semi-gersang atau gersang, dan pada awal berdiri 80 % pangan masih impor. Setelah modernisasi, produksi domestik kini mencukupi 95 % kebutuhan. Kelangkaan memaksa negara meningkatkan efisiensi dan mendorong penggunaan big data serta pertanian digital. Pemerintah mendukung inovasi agritech melalui pendanaan riset dan startup karena keputusan terkait sumber daya harus berbasis data. Teknologi unggul di bidang irigasi, otomatisasi, mekanisasi, dan informatika membuat pertanian menjadi sektor paling produktif sejak 2000.

Tema “hemat dan efisien” mewarnai pertanian digital Israel. Kekhawatiran terhadap ketahanan pangan, perubahan iklim, dan krisis air membuat petani di semua generasi memanfaatkan teknologi modern — kamera termal, sensor, drone, citra satelit, dan probe — untuk memantau lahan 24 jam dan mengirimkan data langsung ke mereka. Respons pun lebih cepat, kerusakan cuaca ekstrem berkurang, dan hasil panen meningkat.

5. Peluang Tiongkok di era revitalisasi pedesaan dan 5G

5.1 Kondisi saat ini: adopsi digital tertinggal

White Paper Pengembangan Ekonomi Digital dan Ketenagakerjaan Tiongkok (2019) menunjukkan ekonomi digital hanya menyumbang 7,3 % pada sektor pertanian, sedangkan industri 18,3 % dan jasa 35,9 %. Semua subsektor—kehutanan, perikanan, tanaman pangan, peternakan—berada di bawah sebagian besar sektor industri dan jasa, menandakan ruang peningkatan yang luas.

5.2 Dukungan kebijakan

Sejak Rencana Lima Tahun 2011 untuk informatika pertanian, setiap Dokumen No. 1 Pusat menekankan modernisasi dan digitalisasi pertanian. Dokumen 2014 untuk pertama kalinya meminta pembangunan sistem informasi dan mekanisasi lengkap yang berfokus pada IoT pertanian dan peralatan presisi. Setelah 2015, kebijakan terkait semakin sering diterbitkan.

Pada Juli 2017 Dewan Negara menerbitkan Rencana Pengembangan AI Generasi Baru yang mengusulkan proyek percontohan untuk pertanian cerdas—mulai dari lahan dan pabrik tanaman hingga peternakan, perikanan, kebun, pabrik pengolahan, dan rantai pasok hijau. Rencana “13th Five-Year untuk Informatika Pedesaan” menargetkan proporsi penggunaan IoT dan TI lainnya melampaui 17 % aktivitas produksi pada 2020 dengan pertumbuhan tahunan 10,8 %.

6. Aplikasi komersial dan studi kasus

6.1 Pemuliaan berbasis desain

Industri benih adalah dataran tinggi strategis dalam kompetisi global. Pemuliaan desain memadukan genetika, bioinformatika, big data, dan AI sehingga desain molekuler menjadi medan utama. Dengan menggabungkan pengujian genetika dan data variasi, pemulia dapat mengidentifikasi gen sifat, memprediksi fenotipe, memanfaatkan pengeditan genom untuk menambah ketahanan atau produktivitas, serta memakai AI untuk merancang kombinasi alel terbaik.

6.2 Manajemen budidaya

Perusahaan Yunhe Zhilian di Hangzhou membangun layanan berpusat pada petani yang menggabungkan teknologi agronomi dan toolkit digital. Mereka menyediakan paket tanam berdasar jenis komoditas dan wawasan pasar agar petani menyeimbangkan waktu dan sumber daya, menekan biaya, serta meningkatkan kemampuan produksi. Dengan IoT dan AI, mereka membuat sistem cerdas terpadu untuk pemantauan lingkungan, analisis model tanaman, serta kontrol presisi agar jadwal, monitoring, dan operasi berjalan otomatis dan produksi bisa dibedakan sesuai kebutuhan. Di sisi manajemen, big data dan AI membantu keputusan digital sehingga panen dan kualitas terjaga.

6.3 Robot pertanian

• Robot sambung (grafting): Tanaman seperti semangka dan tomat rentan penyakit tanah sehingga memerlukan sambung. Institut TGR Jepang mengembangkan robot cerdas yang mengenali bibit layak dan mencapai tingkat keberhasilan 98 %.
• Robot penyiang: Gulma bersaing dengan tanaman dan menjadi inang hama. Penyalahgunaan herbisida menyebabkan tanah memadat dan gulma kebal; penyiangan manual pun tidak praktis. Robot dengan visi komputer membedakan tanah dan tanaman, menentukan target, lalu mencabut gulma tanpa henti.
• Robot panen: Panen manual mahal dan kekurangan tenaga kerja saat puncak musim. OCTINION (Belgia) menciptakan robot panen stroberi berbasis platform otonom Dribble yang menavigasi rumah kaca tanpa modifikasi, menilai kematangan lewat visi komputer, dan memetik satu buah setiap tiga detik dengan kualitas layaknya pekerja ahli.
• Traktor otonom: Pada 2016 Case IH mengubah Magnum T8 menjadi traktor tanpa awak yang memakai radar, lidar, dan kamera untuk menghindari rintangan, merencanakan rute, bekerja bersama mesin tradisional, serta kembali ke basis untuk mengisi bahan bakar atau benih sebelum habis, semuanya di bawah pengawasan jarak jauh.
• Robot tanam: Prospero, karya David Dorhout dari Iowa, mengumpulkan data tanah, menghitung kerapatan optimal, dan menanam secara otomatis; beberapa unit dapat bekerja berkelompok untuk meningkatkan efisiensi.

6.4 Deteksi hama dan penyakit

Monsanto dan DataRobot mengembangkan algoritme visi komputer yang mengenali hama dan penyakit dengan akurasi 95,7 %, melampaui pakar manusia. Perusahaan Kanada Resson menggunakan AI untuk memantau tren serangan dan mengirim peringatan dini. Yunhe Zhilian memasang sensor multispektral pada UAV untuk memotret vegetasi; penerbangan 30 menit dapat memindai 300 mu (20 hektare) dengan akurasi 95 %.

6.5 Uji nondestruktif produk pertanian

Teknik pemrosesan citra menganalisis perubahan fisik di permukaan dan struktur internal buah untuk mengukur ukuran, bentuk, warna, dan parameter lainnya tanpa merusak sampel, sehingga memudahkan penilaian dan klasifikasi kualitas.

6.6 Pabrik tanaman

Pabrik tanaman mengumpulkan data rumah kaca secara real-time melalui IoT dan menggunakan big data serta AI untuk mengendalikan lingkungan dan pemupukan dengan presisi. Ini meningkatkan hasil, memperbaiki kualitas, menghemat tenaga kerja, dan menambah laba. Di masa depan, fasilitas serupa akan menjadi sumber makanan bagi misi panjang manusia di Mars.

6.7 Peternakan

Cainthus (Kanada) memakai kamera dan visi komputer untuk menganalisis wajah, ekspresi, dan kesehatan sapi perah, membantu peternak menilai kondisi ternak. Connecterra (Belanda) menggabungkan perangkat wearable dengan sensor tetap untuk memantau kesehatan dan siklus birahi kawanan.

7. Tantangan AI pertanian

7.1 Infrastruktur pedesaan lemah

Performa jaringan pedesaan secara global kurang dari 20 % wilayah urban. Banyak lahan tidak memiliki sinyal seluler stabil sehingga sulit memasang perangkat IoT dan proyek AI pun terhambat. Pembatasan terhadap peralatan telekomunikasi berbiaya rendah—misalnya sanksi AS terhadap Huawei—semakin memperlambat digitalisasi pedesaan.

7.2 Kekurangan data pertanian

Sebagian besar implementasi AI berfokus pada otomasi industri, kota pintar, atau pendidikan yang memberikan keuntungan tinggi. Sedikit perusahaan berinvestasi besar di pertanian karena keberhasilan sangat bergantung pada data masif, pelabelan iteratif, dan pelatihan berulang. Siklus tanaman hanya menghasilkan data besar sekali setahun, dan membangun pengetahuan serta model biologis bisa memakan waktu puluhan tahun. Faktor ini menurunkan minat R&D agritech.

7.3 Risiko menerapkan metode lean

Filosofi lean menekankan adaptasi cepat terhadap kebutuhan pengguna, tetapi produksi pertanian dipengaruhi geografis, iklim, tanah, hama, keanekaragaman hayati, dan mikrobioma yang kompleks. Model AI yang berhasil di satu lokasi belum tentu bisa digeneralisasi; perubahan lingkungan mengharuskan penyesuaian algoritme yang menuntut kolaborasi lintas industri dan pakar agronomi. Petani pun enggan mengambil risiko menerapkan teknologi baru di lahannya sebelum melihat hasil nyata, sehingga strategi “cepat masuk pasar dan cepat ekspansi” kurang cocok untuk AI pertanian.

8. Prospek penerapan AI di pertanian

AI pertanian akan berfokus pada empat ranah:

1. Kecerdasan big data: memadukan data mining dan pengetahuan domain untuk menemukan pola tersembunyi dari data atribut dan spasial sehingga strategi pertanian presisi dapat dirumuskan.
2. Kecerdasan lintas media: seiring informasi berubah dari media tunggal ke multimeda, analisis lintas media menjadi kunci. Sistem visi mesin pertanian meningkatkan kemampuan analisis spektral dan video untuk diagnosa hama penyakit yang lebih baik.
3. Kecerdasan kawanan: keterhubungan mendalam antara manusia, big data, dan IoT akan merevolusi dunia siber-fisik dan mendorong e-commerce hasil tani, penelusuran keamanan, serta manajemen distribusi.
4. Kecerdasan hibrida-augmentasi: banyak persoalan manusia bersifat tidak pasti dan terbuka sehingga mesin tidak bisa menggantikan manusia sepenuhnya. Integrasi model kognitif manusia ke dalam sistem—konsep “human-in-the-loop”—akan mendorong kendaraan otonom, robot pertanian, dan aplikasi lain.

9. Referensi

• Stafford, V. John. Precision Agriculture ’15. Wageningen Academic Publishers, 2015.
• Zhang, Qin. Precision Agriculture Technology for Crop Farming. CRC Press, 2015.
• Chen Guifen. “Kemajuan riset teknologi AI di bidang pertanian pada era big data.” China Agricultural Abstracts, 2019.
• TF Securities. “Pertanian digital sedang naik daun: siapa yang akan menguasai pintu masuknya?” Laporan, 2019.
• Zhao Chunjiang. “Kecerdasan buatan menuntun pertanian memasuki era baru.” China Agricultural Information, 2018.

Diterbitkan pada: 15 Nov 2025 · Diubah pada: 19 Nov 2025