Dasar-dasar Pertanian Cerdas

Pertanian Cerdas adalah bentuk pertanian baru yang bertujuan untuk meningkatkan produktivitas dan efisiensi pertanian dengan memanfaatkan teknologi mutakhir seperti robotika, TIK, AI, dan IoT.

Tujuannya adalah 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, kadang-kadang disebut sebagai "pertanian pintar", "pertanian presisi", "pertanian elektronik" 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 sehingga mendapatkan pengakuan luas. Asal-usulnya berawal dari pengenalan GPS pada 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 Pangan, Pertanian, dan Pedesaan" tahun 2020, dan merupakan strategi penting untuk mengatasi keterlambatan adopsi TIK di bidang pertanian.  Strategi ini mencakup semua pekerjaan pertanian dan memanfaatkan data waktu nyata tentang kondisi tanah dan tanaman, cuaca, sumber daya, dan banyak lagi, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan data, bukan intuisi.

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

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

Silakan lihat uraian berikut untuk teknologi dan kategori umum:

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

• Traktor Tanpa Pengemudi: Sistem kemudi otomatis menggunakan GPS memungkinkan pengemudian dan pengoperasian garis lurus dengan presisi yang sama seperti traktor berpengalaman.
• Robot Pengangkut Otonom: Robot yang secara otomatis mengangkut hasil panen dan material, mengurangi beban kerja para pekerja.
• Pemangkas Rumput Otomatis: Mesin yang secara efisien menghilangkan gulma menggunakan kendali jarak jauh dan pengemudian otonom.
• Drone: Kendaraan udara tak berawak yang digunakan untuk menyemprotkan pestisida, mengamati pertumbuhan tanaman, survei lahan, dll.

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

• ESistem Pengendalian 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-buahan yang tersembunyi di antara daun dan batang dan memanennya secara efisien menggunakan jalur optimal.
• Sistem Pemantauan Jarak Jauh: Sistem yang memungkinkan Anda untuk memeriksa kondisi lingkungan dan tanaman di dalam fasilitas dari ponsel pintar atau tablet.

Meskipun masing-masing teknologi ini efektif secara terpisah, menggabungkan beberapa teknologi akan menciptakan efek sinergis. Misalnya, menghubungkan data sensor dengan mesin pertanian otonom memungkinkan penyesuaian pemupukan secara dinamis sesuai dengan kondisi lahan.  Selain itu, "pemantauan jarak jauh" menggunakan komputasi awan memungkinkan pengecekan status pertanian dan pengoperasian peralatan dari jarak jauh, sehingga menghasilkan pekerjaan yang lebih efisien dan manajemen yang lebih maju.

Teknologi sensor, yang menjadi inti dari pertanian cerdas, memfasilitasi peralihan dari pertanian tradisional yang mengandalkan "intuisi dan pengalaman" menuju pengelolaan pertanian presisi yang didasarkan pada data. Dengan memasang sensor yang mengukur suhu, kelembapan, kelembaban tanah, radiasi matahari, dan faktor-faktor lainnya, kini dimungkinkan untuk memantau kondisi lingkungan penanaman tanaman secara real time. Data yang diperoleh dari sensor-sensor tersebut dikirim ke cloud, sehingga petani dapat memeriksanya kapan saja dan di mana saja.

Pertanian presisi adalah serangkaian teknik pengelolaan pertanian yang memantau secara cermat dan mengendalikan secara tepat kondisi lahan pertanian dan tanaman, serta memanfaatkan hasilnya untuk merencanakan musim tanam berikutnya. Teknologi-teknologi berikut ini telah dikembangkan sebagai alat pendukung pertanian presisi:

• Alat pemantauan: Sistem yang dapat memantau perkembangan tanaman pertanian, seperti server lapangan dan penginderaan jauh satelit.
• Alat pengendali: Mesin kerja serbaguna yang dapat secara otomatis menyesuaikan jumlah pupuk, dll., yang diberikan di setiap lokasi.
• Alat panen: Mesin pemanen padi yang dapat secara otomatis mengukur hasil panen padi dan kadar air butir padi.
• Alat analisis: Alat analisis informasi yang menampilkan hasil panen dan data lainnya dalam bentuk peta, serta dapat digunakan untuk perencanaan pertanian.

Salah satu contoh penerapan IoT di bidang pertanian adalah sistem yang menggunakan sensor untuk memantau kondisi tanah dan cuaca, serta mengoptimalkan irigasi dan pemupukan berdasarkan data yang dikumpulkan. Hal ini memungkinkan penyediaan lingkungan yang optimal bagi setiap tanaman dalam hal kelembapan, nutrisi, cahaya, dan sebagainya, sementara analisis big data memungkinkan pemilihan varietas dan penyusunan rencana budidaya yang sesuai dengan kondisi cuaca dan tanah.

Sensor INS (Sistem Navigasi Inersial) berpresisi tinggi untuk pertanian presisi tidak hanya meningkatkan produktivitas, tetapi juga meminimalkan dampak lingkungan, dengan memberikan takaran bahan kimia yang tepat di tempat yang dibutuhkan, atau menggantikan alternatif mekanis, sehingga menghasilkan pertanian yang lebih berkelanjutan.

Salah satu contoh penggabungan kecerdasan buatan (AI) dan teknologi sensor adalah Plantec, sebuah layanan yang memprediksi risiko penyakit pada tanaman pertanian. AI menganalisis data yang diperoleh dari sensor suhu dan kelembapan, sensor CO₂, sensor radiasi matahari, dan sebagainya untuk memprediksi risiko penyakit serta mengusulkan langkah-langkah penanggulangan.

Penerapan teknologi sensor dan pertanian presisi ini telah membawa berbagai manfaat, antara lain penghematan tenaga kerja dan pengurangan beban kerja di bidang pertanian, pengurangan biaya, peningkatan produktivitas, peningkatan kualitas, serta pelestarian lingkungan. Kini, sudah dimungkinkan untuk menciptakan lingkungan yang mendukung pertumbuhan tanaman, misalnya dengan menggunakan sensor tanah untuk memantau tingkat kelembapan dan nutrisi, serta mengintegrasikannya dengan sistem irigasi otomatis guna memberikan penyiraman yang optimal.

Manfaat spesifik dari penerapan pertanian cerdas dalam proyek percontohan bervariasi tergantung pada skala pengelolaan dan karakteristik wilayah, namun dalam banyak kasus, manfaat seperti pengurangan jam kerja dan peningkatan hasil panen telah terbukti. Berikut ini adalah beberapa contoh representatif dari penerapan praktis dan manfaatnya:

• Pengurangan jam kerja: Dalam survei proyek percontohan pertanian cerdas, jam kerja dalam budidaya padi berkurang rata-rata sebesar 9%. Secara khusus, pengurangan jam kerja sebesar 10% atau lebih tercatat di sekitar 30% dari wilayah percontohan.
• Kerja sama traktor robot: Kerja sama antara kendaraan berawak dan tak berawak dapat memangkas waktu kerja sekitar 30%, sehingga memungkinkan perluasan area kerja sebesar 25%.
• Penggunaan traktor dengan sistem kemudi otomatis dan mesin penanam padi yang dapat menjaga jalur lurus: Sebuah peternakan telah berhasil mengurangi waktu kerja sebesar 27% berkat penerapan teknologi ini.
• Dampak peningkatan hasil panen: Pemupukan yang disesuaikan berdasarkan data sensor serta perbaikan komposisi varietas dan desain pemupukan telah meningkatkan hasil panen padi rata-rata sebesar 9%. Khususnya, di daerah-daerah di mana pemupukan telah ditingkatkan, hasil panen meningkat sebesar 13%.
• Memperluas skala usaha dan meningkatkan profitabilitas: Ada beberapa kasus di mana penerapan teknologi cerdas, yang dipadukan dengan praktik budidaya yang lebih baik dan konsolidasi lahan, telah memungkinkan petani memperluas skala usaha dan meningkatkan pendapatan tanpa perlu menambah tenaga kerja secara signifikan.
• Penghematan biaya melalui pembagian penggunaan alat berat: Di daerah pegunungan, upaya untuk membagi penggunaan alat berat pertanian canggih di antara sejumlah petani terbukti efektif dalam meningkatkan tingkat pemanfaatan alat berat dan mengurangi biaya pemasangan.
• Meningkatkan keuntungan melalui pemanfaatan data: Telah dilaporkan beberapa kasus di mana hasil panen padi dan pendapatan meningkat berkat pemanfaatan data hasil panen yang spesifik untuk setiap lahan, serta kasus di mana pendapatan meningkat berkat pertukaran data di dalam divisi produksi hortikultura.
• Meningkatkan produktivitas di daerah pegunungan: Ada beberapa kasus di mana produktivitas berhasil ditingkatkan bahkan di daerah-daerah yang kurang beruntung melalui penggabungan lahan-lahan kecil dan upaya drainase.
• Peningkatan profitabilitas jangka panjang: Sebuah studi lanjutan terhadap proyek percontohan pertanian cerdas membuktikan bahwa secara keseluruhan profitabilitas telah meningkat, bahkan setelah proyek tersebut berakhir, jika dilihat dari tren pendapatan dan pengeluaran.
• Dampak penerapan solusi untuk masalah bisnis: Terutama dalam kasus-kasus di mana masalah bisnis (hambatan) telah diidentifikasi dengan jelas dan teknologi canggih telah digunakan untuk mengatasi masalah tersebut, peningkatan laba yang dihasilkan melebihi biaya implementasinya.

Sebagaimana ditunjukkan oleh contoh-contoh ini, teknologi pertanian cerdas tidak hanya menghemat tenaga kerja, tetapi juga berkontribusi dalam meningkatkan profitabilitas pengelolaan pertanian melalui perbaikan praktik budidaya berbasis data dan optimalisasi keputusan pengelolaan. Namun, untuk memaksimalkan manfaat penerapan teknologi ini, penting untuk mengidentifikasi masalah-masalah pengelolaan dan memilih teknologi yang tepat untuk mengatasi masalah tersebut.

Dalam "Rencana Dasar untuk Pangan, Pertanian, dan Daerah Pedesaan," pemerintah Jepang telah menempatkan pertanian cerdas sebagai langkah penting untuk mengubah pertanian menjadi industri yang tumbuh. Rencana dasar tersebut, yang disetujui oleh Kabinet pada Maret 2020, menetapkan target untuk meningkatkan tingkat swasembada pangan berdasarkan kalori menjadi 45% pada tahun 2030, dan secara jelas menunjukkan perlunya mempercepat penerapan pertanian cerdas sebagai sarana untuk mencapai hal tersebut. Selain itu, pada Oktober 2020, "Paket Komprehensif untuk Mempromosikan Pertanian Cerdas" dirumuskan, yang menguraikan lima pilar untuk promosi komprehensif mulai dari penelitian dan pengembangan hingga demonstrasi dan implementasi di lapangan (demonstrasi, analisis, dan penyebaran, pengembangan layanan dukungan pertanian baru, pembentukan lingkungan praktis, penyediaan peluang pembelajaran, dan ekspansi ke luar negeri).

Upaya untuk merevisi Undang-Undang Dasar tentang Pangan, Pertanian, dan Daerah Pedesaan semakin gencar pada tahun 2023, dengan telah diambilnya keputusan untuk menyusun jadwal penyampaian usulan amandemen ke sidang biasa Diet tahun 2024, termasuk undang-undang untuk mendorong pertanian cerdas. Pemerintah telah mengoperasikan platform berbagi data pertanian bernama "WAGRI" sejak April 2019, yang mendorong terciptanya layanan baru dengan memungkinkan sekitar 50 perusahaan, termasuk petani, produsen, dan vendor TIK, untuk berbagi dan memanfaatkan data. Selain itu, sebagai bagian dari "Inisiatif Transformasi Digital Pertanian (Agricultural DX Initiative)," transformasi menuju pengelolaan pertanian berbasis data (FaaS: Farming as a Service) menggunakan teknologi digital sedang dipromosikan, dan kebijakan-kebijakan sedang diterapkan untuk memastikan pembangunan pertanian yang berkelanjutan dan ketahanan pangan.

Tantangan utama yang menghambat penyebaran pertanian cerdas adalah biaya implementasi dan pemeliharaan yang tinggi serta hambatan teknis yang besar. Penggunaan traktor otonom dan sistem pengendalian lingkungan memerlukan investasi awal sebesar ratusan juta hingga puluhan juta yen, dan risiko tidak dapat mengembalikan investasi tersebut menjadi hambatan utama, terutama bagi petani skala kecil dan petani lanjut usia. Selain itu, karena memerlukan pengetahuan teknis seperti analisis data dan pengoperasian perangkat IoT, banyak petani, terutama yang lanjut usia, mengalami kesulitan dalam mempelajari teknologi baru.

Solusi untuk masalah-masalah ini antara lain:

1. dengan memanfaatkan sistem subsidi dari pemerintah pusat dan daerah (proyek pengembangan dan percontohan teknologi pertanian cerdas, subsidi pengenalan teknologi informasi, dll.),
2. membagi biaya dengan cara beberapa peternakan membeli peralatan secara bersama-sama atau memanfaatkan layanan sewa dan berbagi, serta
3. mendorong pertukaran informasi dan partisipasi dalam pelatihan melalui pembentukan jaringan di antara para petani. Selain itu, reformasi sistemik, seperti pengembangan sistem di seluruh sektor dan peningkatan sistem pendukung bagi petani pemula, juga merupakan isu-isu yang penting.