Peluang investasi dan startup di pertanian digital
Prakata
Pertanian tradisional menempatkan manusia di pusat pembibitan, irigasi, pemupukan, pakan, kesehatan, transportasi, penjualan—bertumpu pada pengalaman. Akibatnya efisiensi rendah, volatilitas tinggi, kualitas tak merata. Menambah input tradisional tak cukup; keputusan harus bergeser dari orang ke data, memakai pertanian digital untuk kendali presisi.
Pertanian digital adalah bagian kunci ekonomi digital. Dengan 5G dan AI, banyak yang melihat jendela peluang. AS (Big Data R&D Plan), Inggris (Agritech Strategy), Jerman (Agriculture 4.0) memprioritaskannya. Di Tiongkok, Strategi Desa Digital, Rencana AI generasi baru, dan Rencana Pertanian Digital (2019–2025) menetapkan target kuantitatif.
| Indikator | 2018 | 2025 | CAGR (%) | Jenis |
|---|---|---|---|---|
| Ekonomi digital/VA pertanian (%) | 7.3 | 15 | 10.8 | Target |
| Ritel online produk pertanian/total (%) | 9.8 | 15 | 5.5 | Target |
| Penetrasi internet desa (%) | 38.4 | 70 | 10.5 | Target |
Sumber: MARA, Rencana Pertanian Digital (2019–2025)
Ekonomi digital dan struktur industri
Dipopulerkan oleh Being Digital (Negroponte, 1994) dan inisiatif G20 Hangzhou (2016), ekonomi digital bertumpu pada teknologi, jaringan, dan integrasi dengan ekonomi riil, membentuk ulang pertumbuhan dan tata kelola.
Struktur (kemajuan teknologi/produksi): fondasi, inti, aplikasi.
Fondasi: sistem (proyek, lembaga, inkubator, investor) dan infrastruktur (jaringan: broadband/NB/4G/5G; semikonduktor: EDA; perangkat lunak: OS, bahasa, DB).
Inti: industri teknologi/produk digital (6 pilar):
- Perangkat lunak: software, big data, keamanan siber, cloud, e-commerce, AI
- Semikonduktor: desain, fabrikasi
- Jaringan: internet, IoT, mobile, nirkabel, satelit, navigasi
- Elektronika: komputer, ponsel, smart home, perangkat, elektronik otomotif, wearable
- Konten digital: film/TV, animasi, novel online, gim
- Otomasi: sensor, instrumen, sistem kontrol, robot, software industri
Aplikasi: penggunaan teknologi/produk/metode digital di pertanian, industri, jasa.
Bagaimana ekonomi digital mendorong pertumbuhan
Berbasis TIK, menghubungkan produk/layanan lewat internet, memungkinkan pengelolaan digital rumah, kota, negara. 2018: industri digital AS $1,5T; ekonomi digital Tiongkok >31T RMB.
| Tahun | Ekonomi digital (T RMB) | % PDB |
|---|---|---|
| 2018 | 31 | 33 |
| 2017 | 27.2 | 32 |
| 2016 | 22.6 | 30 |
| 2015 | 18.6 | 10 |
Sumber: MARA, Laporan Desa Digital
Accenture: digitalisasi +10% → PDB per kapita +0,5–0,62%. 2025 ekonomi digital bisa >50% PDB global.
Apa itu pertanian digital?
Istilah akademik—smart, presisi, fasilitas, data—punya inti sama: model cerdas dari eksperimen/pengalaman; sensor real-time; analisis/prediksi untuk keputusan lebih baik. Pertanian digital paling jelas: data sebagai faktor produksi baru, integrasi internet/IoT/cloud/big data/AI/perangkat pintar dengan pertanian modern untuk deteksi, keputusan kuantitatif, kontrol cerdas, input presisi, layanan personal—meningkatkan efisiensi rantai dan alokasi sumber daya.
Petani akan memprediksi/mencegah penyakit; melihat kondisi tanah/tanaman hampir real-time; mengotomatiskan irigasi/pakan. Sensor makin kecil, pintar, murah; jaringan makin andal/aman. Masa depan adalah konektivitas dan data untuk memaksimalkan efisiensi dan hasil.
Ekonomi digital di pedesaan Tiongkok
Infrastruktur: Broadband China + layanan universal → serat di 96% desa, 4G di 95% (2018).
Pengguna desa: 222 juta (2018); penetrasi 38,4%, +3 ppt.
Permintaan digital: 290 ribu pusat info, 625 ribu agen; 71 juta layanan publik, 222 juta layanan kemudahan; e-commerce 178 miliar RMB.
Data publik pertanian: sistem untuk pelaku, sumber daya, bio sumber daya utama; data rantai penuh untuk komoditas kunci.
Digitalisasi tanam: platform info nasional; panduan teknis lebih kaya; platform admin untuk data tanam, rilis teknologi, pelacakan input.
Digitalisasi peternakan: “Scale Farming Cloud” dan “Digital Dairy Cloud”; pelacakan QR obat hewan; identifikasi hewan dan pelacakan wabah.
Digitalisasi perikanan: pemantauan dinamis, uji peralatan digital, platform plasma nutfah nasional.
Digitalisasi benih: China Seed Big Data Platform; DB plasma nutfah #2 dunia; platform IT “Golden Seed” untuk breeding komersial.
Digitalisasi alat: operasi presisi berbasis Beidou; pemantauan “langit–tanah”; manajemen presisi; layanan publik. Platform/aplikasi “Farm Machinery Express”; “Didi” untuk alat; sensor pada traktor/subsoiler; 90% pengawasan subsidi terinformatisasi; platform pendaftaran terpadu; pembelajaran perbaikan online.
Digitalisasi pengolahan: DB kualitas, platform pemantauan/peringatan.
Operator baru: daftar farm keluarga (590k); pemantauan 6.800+ koperasi contoh.
E-commerce desa: UU E-commerce (2019) mendorong e-comm agri & pengentasan kemiskinan. 2018: 9,8 juta perusahaan; ritel online desa 1,37T RMB (+30,4%); e-comm agri 554,2 miliar (9,8% perdagangan agri).
E-government desa: inovasi pada kebersihan, tata kelola, transparansi aset/tanah.
Layanan digital: pelestarian warisan takbenda, pendidikan online, telemedis, keuangan inklusif.
Peluang dan tantangan
Pertanian digital = digitalisasi faktor biologis/lingkungan, proses, dan tata kelola desa—revolusi mendalam. IoT/AI/Big Data/cloud mengubah produksi/kehidupan, membentuk ulang industri, dan menguatkan konsensus digital. Ada kemajuan (terutama e-comm), tapi kontribusi ke nilai tambah pertanian masih rendah.
Pendorong
Lingkungan: pemanasan + kekurangan air: 2050 hasil kedelai/jagung bisa turun 18–23%; Afrika -15 s/d -30% (2080–2100).
Permintaan: PBB: 9,1 miliar orang 2050; produksi pangan +70% (tanpa biofuel); gandum ~3 miliar t, daging 470 juta t; 80% dari hasil/intensifikasi, 20% dari lahan.
Biofuel: kebijakan mendorong permintaan gula/jagung/oleaginous → harga naik.
Efisiensi: teknologi digital memotong biaya/tenaga; optimalkan benih/pupuk/pestisida/tenaga; turunkan energi/bahan bakar; seimbangkan waktu/sumber daya untuk hasil maksimum.
Hambatan
Pasar terfragmentasi: solusi titik sulit skala; di negara berkembang minim penyedia terintegrasi; petani beli produk tunggal.
Teknologi belum matang: ROI R&D tinggi tapi investasi kurang; bottleneck teknologi/aplikasi; inovasi lemah; sensor agri minim; robot/alat kurang cocok.
Capex: transformasi ke ekosistem digital butuh modal besar. Di China/Brasil/India, petani sulit menjustifikasi; sistem kontrak lahan China menurunkan niat investasi panjang.
Kekurangan data: data dasar; kekurangan data sumber daya/produksi. Pemerintah perlu standar untuk pengumpulan/pemanfaatan agar adopsi meluas.
Hambatan pengguna: 60%+ menyebut cakupan rendah/biaya tinggi; juga siklus implementasi panjang, batas bandwidth.
Peluang
Smartphone + internet: lebih banyak petani memakai smartphone untuk info/berbagi; sumber multi-bahasa sebar praktik baik. Situs agensi (MARA) 3+ juta klik/hari.
Kemitraan publik-swasta: pemerintah/BUMN cari kolaborasi dengan pengolah, finansial, restoran, e-comm, teknologi untuk hasil, keamanan, efisiensi, pasar. Program ini memberi teknologi/manajemen maju dan pendapatan baru; adopsi luas mempercepat pertanian digital.
Ketergantungan teknologi: konektivitas (LPWA, Zigbee, Wi-Fi) dan sensor nirkabel bantu rencanakan pembelian, stok, tanam, panen.
Rantai nilai
Pelaku: pembuat perangkat, operator jaringan, penyedia aplikasi, hosting/analitik, konektivitas nirkabel, operator seluler, integrator. Sensor kumpulkan data; LPWA/seluler kirim; integrator/solusi olah dan sampaikan lewat aplikasi.
Aplikasi komersial
Pertanian presisi
IoT+TIK untuk optimalkan hasil dan hemat sumber daya; data real-time tentang lahan/tanah/udara menyeimbangkan lingkungan dan laba.
VRT
Kontroler laju variabel + alat untuk input tepat dosis/waktu/tempat.
Irigasi pintar
Ukur kelembapan/air/temperatur/cahaya untuk hitung kebutuhan air dan tingkatkan efisiensi.
Drone pertanian
Kesehatan tanaman, luas, aplikasi variabel, manajemen ternak; pemantauan murah dan data kaya.
Rumah kaca pintar
Monitor T/kelembapan/cahaya/tanah; respons otomatis untuk iklim optimal dengan intervensi minimal.
Monitor hasil
Laju alir, kadar air, total hasil; mendukung keputusan; kurangi biaya, naikkan output.
FMS
Data sensor/pelacakan untuk manajemen; simpan/analisis untuk keputusan kompleks; praktik terbaik dan model penyampaian. Manfaat: manajemen keuangan/produksi kuat; mitigasi risiko cuaca/guncangan.
Yunhe Zhilian (Hangzhou) membangun layanan berpusat petani, memadukan agri-tech dan digital: rencana berbasis tanaman/market insight; seimbangkan waktu/sumber daya; kurangi biaya; tingkatkan kapasitas.
- Tanam: kurangi ketergantungan tenaga dengan monitoring lingkungan, model tanaman, kontrol presisi; IoT+AI untuk jadwal/monitor/operasi pintar; produksi diferensiasi.
- Manajemen: big data+AI untuk keputusan “digital” yang dapat diprediksi/disetel, fokus hasil/kualitas.
Monitor tanah
Lacak/perbaiki kualitas; cegah erosi, pemadatan, salinisasi, pengasaman, racun. Ukur indikator fisik/kimia/biologi (tekstur, daya tahan air, infiltrasi) untuk turunkan risiko.
Peternakan presisi
Pantau reproduksi/kesehatan/perilaku real-time untuk memaksimalkan laba; keputusan berbasis data untuk perbaiki kawanan.
Deteksi hama/penyakit
Monitoring cepat dan peringatan dini adalah kunci. Pengamatan tradisional subjektif dan terlambat. Teknologi modern krusial dalam tangkap, kirim, olah data.
Teknologi
Neural network BP menangani masalah non-linear. Lapisan input/hidden/output; bobot untuk pemrosesan terdistribusi. Faktor fisik/lingkungan saling berinteraksi secara non-linear—statistik klasik lemah; NN dengan belajar/ adaptasi cocok.
Contoh: Jin Ran (aphid gandum 1980–2006, BP) akurasi 96,09% (2007–2011). Klem (kumbang akar kubis, cuaca/temperatur tanah) 97%. Li Bo (PCA spektrum + NN probabilistik) identifikasi nematoda/ulat penggulung padi 95,65%.
Keterbatasan
BP lambat konvergen; ukuran hidden layer heuristik; gradient descent bisa terjebak minima lokal—butuh optimasi/hybrid.
Contoh: Zhang Fangqun (PLS-GA-Elman hybrid) pada penggerek jagung (1988–2013): error relatif 0,0661–0,1222% selama 5 tahun. Cao Zhiyong (PSO + NN hybrid) pada blas padi: error <0,001.
NN bisa dikombinasikan model: Yang Shuxiang (stepwise regression + BP) untuk luas/densitas hama larch; Wen Zhiyuan (fuzzy + NN) untuk hama jeruk; Tan Wenxue (deep learning + momentum) untuk peringatan/diagnosis real-time buah; NN multisaluran untuk mosaik mentimun; Kouakou (sidik optik + NN multisaluran) untuk virus mentimun.
Monsanto + DataRobot: pengenalan gambar hama/penyakit akurasi 95,7%, lebih cepat/akurat dari ahli. Resson: AI untuk memantau hama/penyakit dan tren. Yunhe Zhilian: UAV + multispektral + visi untuk deteksi hama/kesehatan—300 mu dalam 30 menit, akurasi 95%.
Breeding desain
Benih adalah ketinggian strategis. Breeding desain memadukan genetika dengan bioinfo, big data, AI; breeding desain molekuler adalah arena utama.
Tes gen + data variasi untuk cepat menggali gen sifat dan prediksi fenotip; editing untuk sifat baru (tahan, hasil); AI untuk desain kombinasi alel unggul.
Robotik pertanian
- Robot sambung pucuk: untuk semangka/tomat, sambung pucuk mengatasi penyakit replanting tapi butuh tenaga dan tingkat hidup variabel. Institut TGR (Jepang) membuat robot sambung cucurbit yang mendeteksi bibit layak dan melewati bibit cacat; sukses 98%.
- Robot penyiang: herbisida berlebih memadatkan tanah/resistensi. Visi memisah tanah/tanaman, membedakan tanaman/ gulma, menemukan target, mencabut mekanis nonstop.
- Robot panen: panen manual mahal, kurang tenaga puncak. Robot stroberi OCTINION (Belgia, Dribble) navigasi di rumah kaca tanpa retrofit, menilai kematangan via visi, panen 3 detik—setara pekerja ahli.
- Traktor otonom: Case upgrade Magnum T8 (2016) jadi otonom; solo atau dengan mesin konvensional; radar/LiDAR/kamera untuk hambatan; rencanakan rute; kontrol jarak jauh; kembali otomatis untuk bahan bakar/benih.
- Robot tanam: “Prospero” (David Dorhout, Iowa) pakai sensor untuk info tanah, algoritma untuk densitas optimal, tanam otonom; beberapa unit bisa bekerja kawanan.
- Uji non-destruktif: visi untuk QC tanpa merusak: ukur ukuran/bentuk/warna untuk grading.
- Pabrik tanaman: IoT kumpulkan data rumah kaca; big data+AI atur iklim/nutrisi—hasil/ kualitas naik, tenaga turun. Penting untuk basis luar bumi (mis. Mars).
- Peternakan: Cainthus (Kanada) analisis wajah/tubuh sapi via video untuk emosi/kesehatan. Connecterra (Belanda) gunakan wearable + sensor tetap untuk kesehatan/ birahi.
Inovator
Nano Ganesh (India): Water Pump Control 23—kontrol/ alarm seluler untuk pompa; atasi fluktuasi listrik, medan berat, fauna liar, bahaya, kabel terbuka, sengatan, erosi; koordinasi tangki/sumber.
Manfaat: hemat 180k m³ air, 1080 MWh energi, 180 m³ bahan bakar, 18 m³ lahan; hemat tenaga $720k/tahun.
Operator Kolombia: Telefónica/Movistar/Claro/Tigo dukung pemantauan kebun pisang. Tantangan: banjir, O₂ tanah rendah, kelembapan tinggi, suhu rendah.
Manfaat: hasil +15%; keberlanjutan lingkungan/agrik lebih baik; ketertelusuran lebih kuat.
VinaFone (Vietnam): Viettel/MobiFone/VinaFone dukung data sensor nirkabel → platform → cloud. Sebelum implementasi di peternakan ikan besar:
- Benih 2.000 kg; panen 6 bulan: 30.000 kg; $1,5/kg → $45k.
Manfaat: mortalitas -40–50%; panen 42–45k kg/6 bulan; pendapatan $63–67,5k; penghematan $18–22,5k.
Telefónica (Spanyol): irigasi otomatis via GPRS menghubungkan katup/meter/level gauge di >21k ha—manual tak mungkin. Dengan ABB, sistem irigasi jarak jauh (PC + ponsel) berbasis GPRS + meter jarak jauh.
Manfaat: hemat 47 hm³ air/tahun; laba +25%; biaya listrik -30%.
Referensi
- CAICT: Buku Putih Ekonomi Digital, 2017
- Federasi Ekonomi Digital: Buku Biru, 2019
- FAO: How to Feed the World in 2050, 2009
- Huawei: The Connected Farm, 2017
Diterbitkan pada: 20 Nov 2025 · Diubah pada: 23 Nov 2025
