Apa itu Smart Farming?
Jenis, Manfaat, Referensi & Masa Depan

Pertanian cerdas merupakan bentuk pertanian baru yang bertujuan untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi pertanian dengan memanfaatkan teknologi mutakhir seperti robotika, TIK, AI, dan IoT, serta bertujuan untuk mengatasi kekurangan tenaga kerja dan menghasilkan produk pertanian berkualitas tinggi melalui proyek-proyek seperti "Proyek Demonstrasi Pertanian Cerdas" yang dipromosikan oleh Kementerian Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan.

Pertanian cerdas, terkadang disebut sebagai "pertanian cerdas", "pertanian presisi", "E-pertanian" atau "pertanian digital", adalah praktik pertanian yang menggunakan teknologi informasi dan data untuk mengoptimalkan sistem dan operasi produksi pertanian. Istilah "pertanian cerdas" mulai digunakan di Jepang sekitar tahun 2012, dan sejak tahun 2019, "Proyek Demonstrasi Pertanian Cerdas" telah diadopsi di berbagai wilayah yang mengarah ke pengakuan luas. Asal usulnya berawal dari pengenalan GPS ke traktor pada tahun 1990-an dan telah berkembang dari upaya yang dimulai sebagai pertanian presisi.

Pertanian Cerdas diposisikan sebagai salah satu langkah jangka menengah yang harus diambil pemerintah dalam "Rencana Dasar untuk Pangan, Pertanian, dan Daerah Pedesaan" tahun 2020, dan merupakan strategi penting untuk memulihkan keterlambatan adopsi TIK dalam pertanian. Mencakup semua pekerjaan pertanian dan memanfaatkan data waktu nyata tentang kondisi tanah dan tanaman, cuaca, sumber daya, dan banyak lagi, yang memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data dan bukan intuisi.

Terdapat berbagai macam teknologi pertanian cerdas, dan berbagai solusi tengah dikembangkan untuk membuat setiap proses pertanian lebih efisien dan maju.

"Katalog Teknologi Pertanian Cerdas" yang diterbitkan oleh Kementerian Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan secara sistematis mengatur teknologi-teknologi ini dan mendorong penerapannya di bidang pertanian.

 

Silakan lihat yang berikut untuk mengetahui teknologi dan kategori umum:

 

• Sistem Pemantauan Lingkungan: Sistem yang mengukur suhu, kelembapan, radiasi matahari, konsentrasi CO2, dll., dan mengelola serta menganalisis data di awan.
• Sensor Sawah, Sistem Pengelolaan Air: Sistem yang menggunakan sensor untuk mengukur tingkat air dan suhu di sawah serta mengendalikan pintu air dari jarak jauh.
• Sistem Pemanfaatan Data Budidaya: Sistem AI yang menganalisis data lingkungan yang dikumpulkan dan catatan kerja untuk menyarankan metode budidaya yang optimal.

 

• Traktor yang Mengemudi Sendiri: Sistem kemudi otomatis yang menggunakan GPS memungkinkan pengemudian dan pengoperasian di jalur lurus dengan presisi yang sama dengan traktor yang berpengalaman.
• Robot Pengangkut yang Mandiri dan Mengikuti: Robot yang secara otomatis mengangkut hasil panen dan material, sehingga mengurangi beban pekerja.
• Pemangkas Rumput yang Bergerak Sendiri: Mesin yang secara efisien menyingkirkan gulma menggunakan kendali jarak jauh dan pengemudian mandiri.
• Drone: Kendaraan udara tak berawak yang digunakan untuk menyemprot pestisida, mengamati pertumbuhan tanaman, survei ladang, dll.

• Pemanen Kubis Mekanis: Mesin yang mengotomatiskan proses pemanenan kubis dan mengatasi kekurangan tenaga kerja.
• Sistem Penyortiran AI: Sistem yang menggunakan kamera dan AI untuk secara otomatis menentukan dan memilah kualitas dan ukuran hasil pertanian.
• Robot Penyortiran dan Pengemasan Otomatis: Teknologi robot yang secara otomatis memilah dan mengemas hasil panen seperti stroberi.

 

• Sistem Kontrol Lingkungan: Sistem kontrol otomatis yang menjaga suhu, kelembapan, konsentrasi CO2, dll. di dalam rumah kaca pada tingkat optimal.
• Robot Pemanen AI: Robot yang mengenali buah yang tersembunyi di antara daun dan batang dan memanennya secara efisien menggunakan rute yang optimal.
• Sistem Pemantauan Jarak Jauh: Sistem yang memungkinkan Anda memeriksa lingkungan dan kondisi tanaman di dalam fasilitas dari ponsel pintar atau tablet.

Meskipun masing-masing teknologi ini efektif dengan sendirinya, menggabungkan beberapa teknologi menciptakan efek sinergis. Misalnya, menghubungkan data penginderaan ke mesin pertanian otonom memungkinkan penyesuaian pemupukan secara dinamis sesuai dengan kondisi lahan. Selain itu, "pemantauan jarak jauh" menggunakan cloud memungkinkan untuk memeriksa status pertanian dan mengoperasikan peralatan dari jarak jauh, sehingga menghasilkan pekerjaan yang lebih efisien dan manajemen yang lebih canggih.

• Teknologi sensor, yang merupakan inti dari pertanian cerdas, memungkinkan peralihan dari pertanian tradisional yang mengandalkan "intuisi dan pengalaman" ke manajemen pertanian presisi berdasarkan data. Dengan memasang sensor yang mengukur suhu, kelembapan, kelembapan tanah, radiasi matahari, dan faktor-faktor lainnya, kini memungkinkan untuk memahami lingkungan budidaya tanaman secara real time. Data yang diperoleh dari sensor ini dikirim ke cloud, yang memungkinkan petani untuk memeriksanya kapan saja, di mana saja. Pertanian presisi adalah serangkaian teknik manajemen pertanian yang memantau secara ketat dan mengendalikan dengan cermat kondisi lahan pertanian dan tanaman, dan menggunakan hasilnya untuk merencanakan tahun berikutnya. Teknologi berikut telah dikembangkan sebagai alat untuk mendukung pertanian presisi:

• Alat observasi: Sistem yang dapat memahami status pertumbuhan tanaman pertanian, seperti server lapangan dan penginderaan jarak jauh satelit.
• Alat kontrol: Mesin kerja variabel yang secara otomatis dapat menyesuaikan jumlah pupuk, dll. yang dimasukkan untuk setiap lokasi.
• Alat panen: Gabungan hasil panen yang secara otomatis dapat mengukur hasil panen padi dan kadar air gabah.
• Alat analisis: Alat analisis informasi yang memvisualisasikan hasil panen, dll. pada peta dan dapat digunakan untuk perencanaan pertanian.

Salah satu contoh penggunaan IoT pertanian adalah sistem yang menggunakan sensor untuk memantau kondisi tanah dan cuaca serta mengoptimalkan irigasi dan pemupukan berdasarkan data yang dikumpulkan. Hal ini memungkinkan untuk menyediakan setiap tanaman dengan lingkungan yang optimal untuk kelembaban, nutrisi, cahaya, dll., dan analisis data besar memungkinkan untuk memilih varietas dan mengembangkan rencana budidaya yang sesuai dengan kondisi cuaca dan tanah.

Sensor INS (Inertial Navigation System) presisi tinggi untuk pertanian presisi tidak hanya meningkatkan produktivitas tetapi juga meminimalkan dampak lingkungan, memberikan jumlah bahan kimia yang tepat di tempat yang dibutuhkan, atau menggantikan alternatif mekanis, yang mengarah pada pertanian yang lebih berkelanjutan.

Salah satu contoh penggabungan AI dan teknologi sensor adalah Plantect, sebuah layanan yang memprediksi risiko penyakit pada tanaman pertanian. AI menganalisis data yang diperoleh dari sensor suhu dan kelembaban, sensor CO2, sensor radiasi matahari, dll. untuk memprediksi risiko penyakit dan mengusulkan tindakan pencegahan. Pengenalan teknologi sensor dan pertanian presisi ini telah menghasilkan berbagai manfaat, termasuk pekerjaan pertanian yang menghemat dan mengurangi tenaga kerja, pengurangan biaya, peningkatan produktivitas, peningkatan kualitas, dan pelestarian lingkungan. Kini, lingkungan yang mendukung pertumbuhan tanaman dapat diciptakan, seperti dengan menggunakan sensor tanah untuk memeriksa tingkat kelembapan dan nutrisi serta menghubungkannya dengan sistem irigasi otomatis untuk menyediakan penyiraman yang optimal.

Informasi referensi:

Manfaat khusus penerapan pertanian cerdas dalam proyek percontohan bervariasi tergantung pada skala manajemen dan karakteristik regional, tetapi dalam banyak kasus, manfaat seperti berkurangnya jam kerja dan peningkatan hasil panen telah dikonfirmasi. Berikut ini adalah beberapa contoh representatif dari aplikasi praktis dan manfaatnya:

• Pengurangan jam kerja: Dalam survei proyek percontohan pertanian cerdas, jam kerja dalam penanaman padi berkurang rata-rata 9%. Secara khusus, pengurangan jam kerja sebesar 10% atau lebih dikonfirmasi di sekitar 30% area percontohan.
• Kerja sama traktor robot: Kerja sama antara kendaraan berawak dan tak berawak mengurangi waktu kerja sekitar 30%, sehingga memungkinkan peningkatan area kerja hingga 25%.
• Pengenalan traktor kemudi otomatis dan penanam padi pemeliharaan garis lurus: Satu pertanian telah berhasil mengurangi waktu kerja hingga 27% dengan memperkenalkan ini.
• Efek peningkatan hasil panen: Pemupukan variabel berdasarkan data penginderaan dan perbaikan komposisi varietas dan desain pemupukan telah meningkatkan hasil panen padi rata-rata 9%. Khususnya, di area yang pemupukannya ditingkatkan, hasil panen meningkat sebesar 13%.
• Memperluas skala bisnis dan meningkatkan keuntungan: Ada beberapa kasus di mana pengenalan teknologi pintar, dikombinasikan dengan praktik budidaya yang lebih baik dan konsolidasi lahan, telah memungkinkan pertanian untuk memperluas skala dan meningkatkan pendapatan tanpa peningkatan tenaga kerja yang signifikan.
• Pengurangan biaya melalui berbagi mesin: Di daerah pegunungan, upaya untuk berbagi mesin pertanian pintar di antara banyak petani telah terbukti efektif dalam meningkatkan tingkat pengoperasian mesin dan mengurangi biaya pemasangan.
• Meningkatkan keuntungan melalui pemanfaatan data: Kasus-kasus telah dilaporkan di mana hasil panen dan pendapatan padi telah meningkat melalui penggunaan data hasil panen khusus lahan, dan di mana pendapatan telah meningkat melalui berbagi data dalam divisi produksi hortikultura.
• Meningkatkan produktivitas di daerah pegunungan: Ada beberapa kasus di mana produktivitas telah berhasil ditingkatkan bahkan di daerah yang kurang beruntung melalui konsolidasi sebidang tanah kecil dan tindakan drainase.
• Peningkatan keuntungan jangka panjang: Sebuah studi lanjutan dari proyek demonstrasi pertanian pintar menegaskan bahwa keuntungan telah meningkat secara keseluruhan, bahkan setelah proyek berakhir, ketika melihat tren pendapatan dan pengeluaran. Dampak dari pengenalan solusi untuk masalah bisnis: Secara khusus, dalam kasus di mana masalah bisnis (hambatan) diidentifikasi dengan jelas dan teknologi pintar telah digunakan untuk memecahkan masalah ini, peningkatan laba telah melampaui biaya implementasi.

Seperti yang ditunjukkan contoh-contoh ini, teknologi pertanian pintar tidak hanya menghemat tenaga kerja, tetapi juga berkontribusi untuk meningkatkan profitabilitas manajemen pertanian melalui perbaikan budidaya berbasis data dan optimalisasi keputusan manajemen. Namun, untuk memaksimalkan dampak dari pengenalannya, penting untuk mengklarifikasi masalah manajemen dan memilih teknologi yang tepat untuk masalah tersebut.

Dalam "Rencana Dasar untuk Pangan, Pertanian, dan Daerah Pedesaan," pemerintah Jepang telah memposisikan pertanian cerdas sebagai langkah penting untuk mengubah pertanian menjadi industri yang berkembang. Rencana dasar tersebut, yang disetujui oleh Kabinet pada bulan Maret 2020, menetapkan sasaran untuk meningkatkan swasembada pangan berbasis kalori hingga 45% pada tahun 2030, dan secara jelas menunjukkan percepatan pertanian cerdas sebagai sarana untuk mencapainya. Lebih jauh, pada bulan Oktober 2020, "Paket Komprehensif untuk Mempromosikan Pertanian Cerdas" dirumuskan, yang menguraikan lima pilar untuk promosi komprehensif dari penelitian dan pengembangan hingga demonstrasi dan implementasi di tempat (demonstrasi, analisis, dan penyebaran, pengembangan layanan dukungan pertanian baru, pembentukan lingkungan praktis, penyediaan kesempatan belajar, dan ekspansi ke luar negeri).

Langkah-langkah menuju revisi Undang-Undang Dasar tentang Pangan, Pertanian, dan Daerah Pedesaan dipercepat pada tahun 2023, dengan keputusan yang dibuat untuk mengembangkan jadwal pengajuan amandemen yang diusulkan ke sesi Diet biasa tahun 2024, termasuk undang-undang untuk mempromosikan pertanian cerdas. Pemerintah telah mengoperasikan platform berbagi data pertanian yang disebut "WAGRI" sejak April 2019, yang mempromosikan terciptanya layanan baru dengan memungkinkan sekitar 50 bisnis, termasuk petani, produsen, dan vendor TIK, untuk berbagi dan memanfaatkan data. Selain itu, sebagai bagian dari "Agricultural DX Initiative," transformasi menuju manajemen pertanian berbasis data (FaaS: Farming as a Service) menggunakan teknologi digital sedang dipromosikan, dan kebijakan sedang dilaksanakan untuk memastikan pembangunan pertanian dan ketahanan pangan yang berkelanjutan.

Tantangan utama yang menghalangi penyebaran pertanian pintar adalah tingginya biaya implementasi dan pemeliharaan serta rintangan teknis yang tinggi. Memperkenalkan traktor tanpa pengemudi dan sistem kontrol lingkungan memerlukan investasi awal ratusan juta hingga puluhan juta yen, dan risiko tidak dapat memperoleh kembali investasi tersebut merupakan hambatan utama, terutama bagi petani skala kecil dan lanjut usia. Selain itu, karena memerlukan pengetahuan teknis seperti analisis data dan pengoperasian perangkat IoT, banyak petani, terutama orang lanjut usia, mengalami kesulitan mempelajari teknologi baru.

Solusi untuk masalah ini meliputi:

1) memanfaatkan sistem subsidi pemerintah nasional dan daerah (proyek pengembangan dan demonstrasi teknologi pertanian pintar, subsidi pengenalan TI, dll.),

2) menyebarkan biaya dengan beberapa pertanian membeli peralatan bersama-sama atau menggunakan layanan sewa dan berbagi, dan

3) mempromosikan pertukaran informasi dan partisipasi pelatihan dengan membangun jaringan di antara petani. Lebih jauh, reformasi sistemik, seperti pengembangan sistem di seluruh industri dan peningkatan sistem pendukung bagi petani baru, juga merupakan masalah penting.