Data-Driven Agrikultur: Menuju Industri Pertanian yang Berkelanjutan

Ilustrasi Data-Driven Agrikultur (Pixabay.com)

Peningkatan jumlah penduduk dunia menempatkan tantangan signifikan pada produksi pangan global. Menurut PBB, pada tahun 2050, jumlah produksi pangan diperkirakan harus naik sebesar 70% untuk mengimbangi jumlah populasi dunia. Meskipun kebutuhan akan pangan terus meningkat, lahan yang dapat digunakan untuk pertanian semakin terbatas akibat urbanisasi dan degradasi lahan. Sementara itu, perubahan iklim yang tidak terelakkan juga menyulitkan kondisi pertanian tradisional. Di tengah dinamika ini, keberlanjutan dalam produksi pangan menjadi kunci untuk mengatasi krisis pangan yang mungkin terjadi. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem pertanian yang efisien dan berkelanjutan untuk menjawab dua tantangan utama ini: meningkatkan produksi pangan dan menciptakan industri pertanian yang berkelanjutan. Sistem pertanian yang berbasis pada data (data-driven agrikultur) dengan memanfaatkan teknologi dapat menjadi solusi dalam mencapai tujuan ini.

Definisi Data-Driven Agrikultur

Data-Driven Agrikultur tidak hanya merujuk pada pengumpulan data, tetapi juga pada penerapan analisis data canggih untuk memberikan wawasan mendalam kepada para pelaku pertanian. Melalui penggunaan teknologi dan analisis data yang cermat, pertanian dapat diarahkan dengan lebih presisi, mengoptimalkan setiap aspek dari produksi hingga pengelolaan sumber daya.

Contoh Penerapan dan Pemanfaatan Data-Driven Agrikultur

Teknologi sensor tanah dan cuaca

Dengan memberikan data real-time tentang kondisi pertanian, dapat membantu petani membuat keputusan yang lebih tepat waktu terkait irigasi dan penanganan hama. Sehingga industri pertanian dapat dijalankan dengan efisien, yang artinya, petani tidak perlu memeriksa semua tempat untuk menangani hama atau menyelesaikan masalah lain.

Drones dan citra satelit

Digunakan untuk melakukan pemantauan visual terhadap lapangan pertanian, memberikan informasi yang diperlukan tentang perkembangan tanaman dan deteksi dini terhadap potensi masalah.

Climate FieldView dan FarmLogs

Merupakan perangkat lunak untuk mengintegrasikan dan menganalisis data dari berbagai sumber yang dapat membantu petani dalam perencanaan tanam dan manajemen risiko.

See & Spray oleh Blue River Technology (sekarang bagian dari John Deere).

Sistem ini menggunakan teknologi penglihatan komputer untuk secara real-time mengenali gulma di antara tanaman, memungkinkan penyemprotan pestisida yang presisi dan efisien, mengurangi penggunaan bahan kimia dan dampak negatif pada lingkungan.

Kesimpulan

Dengan memanfaatkan tools dari implementasi data-driven agrikultur, para petani dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya seperti air, tanah, dan pupuk, mengurangi pemborosan dan dampak lingkungan negatif. Dengan demikian, pendekatan ini tidak hanya meningkatkan produktivitas pertanian, tetapi juga memastikan keberlanjutan jangka panjang untuk memenuhi kebutuhan pangan yang terus meningkat.