Memanfaatkan Momentum AI untuk Transformasi Agritech di Indonesia

Setiawan Guntarto On LinkedIn, Translated by AI

1. Pendahuluan: Fajar AI dalam Pertanian Indonesia

Laporan ini bertujuan untuk menyajikan analisis komprehensif mengenai peran kecerdasan buatan (Artificial Intelligence – AI) dalam transformasi teknologi pertanian (Agritech) di Indonesia, sebuah topik yang menarik minat signifikan, sebagaimana tercermin dari diskusi publik.¹ Analisis ini didasarkan pada sintesis data dan temuan dari berbagai sumber penelitian yang tersedia, melampaui satu artikel spesifik untuk memberikan gambaran menyeluruh tentang tema yang lebih luas.

Transformasi sektor pertanian menjadi sebuah keharusan strategis yang mendesak bagi Indonesia. Dorongan ini berasal dari tujuan nasional yang krusial, seperti mencapai ketahanan pangan ², mendorong pembangunan ekonomi, dan mewujudkan visi jangka panjang seperti “Indonesia Emas 2045”.⁴ Pertanian tetap menjadi pilar fundamental ekonomi nasional, menyerap sebagian besar tenaga kerja dan berkontribusi signifikan terhadap PDB.⁵ Dalam konteks ini, AI muncul sebagai teknologi transformatif yang memiliki potensi besar untuk merevolusi sektor ini.² AI dapat mendorong peningkatan efisiensi, produktivitas, keberlanjutan, dan daya saing ⁴, dengan integrasi AI, Internet of Things (IoT), dan alat pertanian presisi menjadi tren kunci yang semakin nyata.⁷

Fokus pada AI dalam Agritech bukan sekadar tren teknologi, melainkan sebuah titik temu strategis di mana prioritas nasional—seperti ketahanan pangan dan pertumbuhan ekonomi—bertemu dengan kemungkinan teknologi. Urgensi tantangan ketahanan pangan ² dan ambisi pembangunan nasional ⁴ menciptakan landasan yang kuat bagi adopsi solusi inovatif. Secara bersamaan, AI menawarkan perangkat canggih untuk perbaikan pertanian.⁶ Inisiatif pemerintah seperti “Pertanian 4.0” secara eksplisit bertujuan memanfaatkan teknologi ini.⁵ Keselarasan antara kebutuhan nasional dan kemampuan teknologi ini menunjukkan bahwa dorongan untuk AI di Agritech sangat didukung oleh perencanaan strategis nasional, meningkatkan kemungkinan fokus pemerintah yang berkelanjutan dan potensi pendanaan dibandingkan dengan tren teknologi yang murni didorong pasar. Keselarasan ini memperkuat potensi dampak dan pentingnya adopsi AI di sektor ini.

Laporan ini akan mengupas lanskap pertanian Indonesia saat ini beserta tantangannya, mengeksplorasi berbagai aplikasi AI, menganalisis hambatan adopsi, merinci ekosistem pendukung (kebijakan, investasi, kemitraan), dan diakhiri dengan rekomendasi serta pandangan masa depan.

2. Lanskap Pertanian Indonesia: Konteks dan Tantangan

Sektor pertanian Indonesia memiliki skala yang luas dan struktur yang unik, memberikan kontribusi signifikan terhadap PDB nasional dan menyerap sekitar 30% dari total tenaga kerja.⁵ Karakteristik utama sektor ini adalah dominasi petani kecil (smallholder farmers).³ Mayoritas petani ini masih mengandalkan praktik pertanian tradisional yang diwariskan turun-temurun.⁵ Ketergantungan pada metode tradisional ini seringkali mengakibatkan tingkat produktivitas yang lebih rendah dan inefisiensi dibandingkan dengan potensi hasil yang sebenarnya dapat dicapai.⁵ Analisis menunjukkan bahwa metode tradisional semata tidak cukup untuk menjembatani kesenjangan hasil panen yang ada.³

Profil demografi petani di Indonesia menunjukkan populasi yang besar, dengan data tahun 2020 menyebutkan ada sekitar 33 juta petani.⁸ Namun, tingkat pendidikan formal di kalangan petani umumnya rendah. Data Biro Pusat Statistik menunjukkan bahwa 73% pekerja di sektor pertanian hanya menyelesaikan pendidikan dasar, dan hanya 3% yang memiliki gelar sarjana.⁸ Tingkat pendidikan ini berkorelasi dengan kesiapan yang lebih rendah untuk mengadopsi dan memanfaatkan teknologi modern.⁸

Sektor ini menghadapi berbagai tantangan kunci yang saling terkait:

• Tekanan Ketahanan Pangan: Pertumbuhan populasi yang berkelanjutan menuntut peningkatan produksi pangan yang stabil untuk memenuhi kebutuhan domestik dan berpotensi mengurangi ketergantungan pada impor.²
• Kerentanan Perubahan Iklim: Dampak fenomena iklim seperti El Niño terhadap produksi pertanian menggarisbawahi perlunya langkah-langkah peningkatan ketahanan.⁷ Inovasi Agritech, seperti pertanian presisi dan sistem berbasis IoT, telah terbukti efektif dalam memitigasi dampak iklim dengan mengoptimalkan penggunaan air dan mengelola kesehatan tanaman.⁷
• Kelangkaan Lahan dan Urbanisasi: Tekanan terhadap lahan subur semakin meningkat, terutama di daerah padat penduduk seperti Bali, mendorong minat pada metode pertanian alternatif seperti pertanian vertikal dan dalam ruangan.⁴
• Akses Pasar dan Inefisiensi Distribusi: Petani sering menghadapi kesulitan dalam menghubungkan langsung ke pasar dan mendapatkan harga yang wajar, seringkali bergantung pada perantara.⁵ Meskipun startup seperti TaniHub, Sayurbox, dan Segari bertujuan mengatasi masalah ini, jangkauan mereka belum universal.⁸
• Manajemen Sumber Daya: Terdapat kebutuhan mendesak untuk mengoptimalkan penggunaan sumber daya vital seperti air, pupuk, dan pestisida, baik untuk keberlanjutan ekonomi maupun lingkungan.⁶

Sebuah kondisi yang menarik muncul dari struktur sektor ini: petani kecil, yang mendominasi lanskap pertanian ³ dan krusial bagi ketahanan pangan nasional ², justru menghadapi hambatan terbesar dalam mengadopsi teknologi canggih seperti AI. Karakteristik mereka—praktik tradisional ⁵, tingkat pendidikan rendah ⁸, dan sumber daya terbatas—membuat adopsi teknologi yang seringkali membutuhkan literasi digital, kapasitas investasi, dan perubahan pola pikir menjadi sulit.⁸ Ini menciptakan sebuah paradoks: kelompok yang paling membutuhkan peningkatan produktivitas seringkali menjadi yang paling tidak siap atau cenderung mengadopsi alat-alat canggih yang diperlukan. Hal ini menekankan bahwa peluncuran teknologi harus dibarengi dengan dukungan intensif yang disesuaikan dan pembangunan kapasitas, dengan fokus pada aksesibilitas dan kemudahan penggunaan bagi demografi spesifik ini.

Lebih lanjut, tantangan-tantangan ini tidak berdiri sendiri melainkan saling terkait erat. Kerentanan iklim ⁷ memperburuk masalah ketahanan pangan.² Sementara itu, kelangkaan lahan akibat urbanisasi ⁴ meningkatkan tekanan untuk efisiensi yang sulit dicapai oleh praktik tradisional.⁵ Tekanan lingkungan dan demografi ini menciptakan lingkaran yang memperkuat kebutuhan akan solusi teknologi seperti pertanian presisi berbasis AI, yang dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan berpotensi memitigasi dampak iklim.⁶ Keterkaitan ini menyiratkan bahwa solusi harus bersifat holistik, menangani efisiensi, ketahanan, dan manajemen sumber daya secara bersamaan.

3. Solusi Berbasis AI Mentransformasi Pertanian Indonesia

AI, dikombinasikan dengan teknologi pendukung lainnya, menawarkan serangkaian solusi inovatif untuk mengatasi tantangan dan mentransformasi berbagai aspek pertanian di Indonesia.

• Pertanian Presisi (Precision Agriculture): Ini adalah salah satu aplikasi AI yang paling menonjol. Dengan mengintegrasikan AI dengan sensor IoT, drone, dan citra satelit, petani dapat menerapkan praktik pertanian berbasis data.⁶ Teknologi ini memungkinkan pemantauan kondisi tanah secara real-time (kelembaban, kualitas, nutrisi), kesehatan tanaman, dan faktor lingkungan lainnya.⁴ Berdasarkan data yang akurat ini, aplikasi sumber daya seperti air, pupuk, dan pestisida dapat dioptimalkan sesuai kebutuhan spesifik, sehingga mengurangi limbah dan dampak lingkungan.⁶ Contoh konkret termasuk penggunaan drone yang dilengkapi kamera multispektral untuk mendeteksi penyakit atau stres tanaman sejak dini ⁶, analisis tanah yang didukung AI untuk manajemen nutrisi yang lebih baik ⁴, dan sistem irigasi otomatis yang hanya menyiram tanaman saat diperlukan berdasarkan data sensor.⁶ Perusahaan seperti Precision Agriculture Indonesia secara aktif menawarkan solusi AI untuk meningkatkan produktivitas dan mengoptimalkan hasil.¹⁰
• Analitik Prediktif: Kemampuan AI untuk menganalisis data dalam jumlah besar sangat berharga untuk peramalan dan perencanaan. AI dapat digunakan untuk memprediksi kondisi cuaca dengan lebih akurat, membantu petani menentukan waktu tanam dan panen yang optimal.⁶ Selain itu, AI dapat menganalisis tren pasar untuk membantu petani menyesuaikan produksi dengan permintaan pasar.⁶ Algoritma machine learning juga dapat digunakan untuk memperkirakan hasil panen berdasarkan data historis dan faktor lingkungan, membantu dalam perencanaan pasca panen.⁶
• Otomatisasi dan Robotika: Integrasi AI ke dalam mesin dan operasi pertanian semakin berkembang. Drone pertanian tidak hanya digunakan untuk pemantauan tetapi juga untuk pengumpulan data presisi.⁴ Meskipun adopsi robotika canggih seperti traktor berbasis AI atau robot pemanen mungkin masih dalam tahap awal di Indonesia dibandingkan contoh di negara lain seperti Tiongkok atau Jepang ⁶, potensi untuk mengurangi ketergantungan pada tenaga kerja manual melalui mesin otomatis sangat signifikan.⁴ Perusahaan agribisnis besar seperti PT Astra Agro Lestari terlibat dalam diskusi mengenai inovasi Agritech ¹¹, menunjukkan minat dari pemain industri besar.
• Peningkatan Manajemen Tanaman: AI menawarkan alat canggih untuk menjaga kesehatan tanaman secara proaktif. Sistem pengenalan gambar berbasis AI dapat mengidentifikasi penyakit atau hama tanaman melalui foto yang diambil dengan ponsel cerdas, dan memberikan rekomendasi tindakan.⁶ Sensor yang dikombinasikan dengan AI juga dapat mendeteksi anomali pada tanaman lebih cepat daripada pengamatan manusia, memungkinkan intervensi dini.⁶
• Model Pertanian Baru: AI memainkan peran kunci dalam pengembangan model pertanian non-tradisional yang mengatasi keterbatasan lahan.
  • Pertanian Vertikal: Di daerah padat penduduk dengan lahan terbatas seperti Bali ⁹, pertanian vertikal menawarkan solusi. AI digunakan untuk mengoptimalkan lingkungan terkontrol (cahaya, kelembaban, nutrisi) untuk tanaman yang ditumpuk secara vertikal, memaksimalkan penggunaan ruang.⁴
  • Pertanian Dalam Ruangan (Indoor Farming) / Pertanian Lingkungan Terkendali (CEA): Mirip dengan pertanian vertikal, AI mengelola kondisi pertumbuhan secara presisi untuk memastikan hasil optimal, mengurangi penggunaan sumber daya (terutama air), dan berpotensi menghasilkan produk berkualitas lebih tinggi.⁷ Ini sangat relevan untuk memenuhi permintaan pangan di perkotaan.⁴
• Optimalisasi Rantai Nilai: Dampak AI meluas di luar gerbang pertanian.
  • Manajemen Rantai Pasokan: AI dapat membantu memantau produksi, distribusi, dan permintaan pasar untuk mengoptimalkan seluruh rantai pasokan pertanian.⁶
  • Keterkaitan Pasar: Platform digital, yang berpotensi ditingkatkan dengan AI, menghubungkan petani langsung ke pembeli (contoh yang disebutkan termasuk TaniHub, Sayurbox, Segari ⁸), yang dapat meningkatkan transparansi dan harga bagi petani.⁵
  • Inklusi Keuangan: AI dapat menganalisis data aktivitas pertanian untuk menilai kelayakan kredit petani, memungkinkan penyedia layanan keuangan (seperti yang diwakili oleh CRIF Lembaga Informasi Keuangan ¹¹) menawarkan produk keuangan yang disesuaikan seperti pinjaman mikro dan asuransi.³
  • Ketertelusuran (Traceability): Teknologi Blockchain, yang dapat ditingkatkan dengan AI, sedang dieksplorasi untuk meningkatkan transparansi dan ketertelusuran dalam rantai pasokan, memungkinkan konsumen memverifikasi asal dan kualitas produk, yang penting untuk ekspor.⁵

Sebagai contoh penerapan AI skala besar di sektor input pertanian, PT Pupuk Indonesia telah mengadopsi AI dalam produksi dan distribusi pupuk. Dengan lebih dari 32.000 sensor di 48 pabrik, perusahaan menggunakan big data dan AI untuk mendeteksi anomali dan memprediksi kebutuhan produksi di masa depan. Platform iPubers juga dikembangkan untuk mendukung distribusi pupuk yang lebih akurat dan tepat sasaran.⁶

Penerapan AI ini menunjukkan jangkauan yang luas, tidak terbatas pada aktivitas di lahan pertanian saja. Potensinya membentang dari optimalisasi input (seperti contoh Pupuk Indonesia), melalui proses produksi (pertanian presisi, otomatisasi), hingga ke hubungan pasar dan akses keuangan. Hal ini menyiratkan potensi transformasi holistik di seluruh rantai nilai. Keberhasilan aplikasi AI ini, mulai dari pemantauan tanah ⁶, penggunaan drone ⁷, irigasi ⁶, prediksi hasil ⁶, hingga hubungan pasar ⁵ dan keuangan ³, sangat bergantung pada ketersediaan dan kualitas data—baik itu data sensor, data pasar, maupun data historis. Efektivitas AI secara fundamental didorong oleh data. Oleh karena itu, keberhasilan AI dalam Agritech Indonesia secara intrinsik terkait dengan kemampuan untuk menghasilkan, mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data yang relevan secara efektif. Ini meningkatkan pentingnya infrastruktur data, tata kelola data, dan mekanisme berbagi data.

Berikut adalah ringkasan aplikasi AI utama:

Tabel 3.1: Gambaran Umum Aplikasi AI dalam Agritech Indonesia

4. Menavigasi Rintangan: Tantangan Adopsi AI dalam Agritech Indonesia

Meskipun potensi AI sangat besar, adopsinya di sektor pertanian Indonesia menghadapi sejumlah tantangan signifikan yang perlu diatasi.

• Dimensi Manusia:
  • Pola Pikir Petani: Salah satu hambatan paling mendasar adalah pola pikir tradisional yang mengakar kuat di kalangan banyak petani. Pertanian seringkali dipandang sebagai kewajiban warisan daripada sebagai sebuah bisnis.⁸ Hal ini dapat menimbulkan resistensi terhadap perubahan dan kurangnya orientasi komersial yang diperlukan untuk mengadopsi dan memaksimalkan teknologi baru.⁸ Beberapa analisis bahkan berpendapat bahwa mengubah pola pikir ini adalah prasyarat sebelum teknologi canggih dapat diadopsi secara efektif.⁸
  • Pendidikan dan Literasi Digital: Tingkat pendidikan formal yang rendah di kalangan mayoritas petani ⁸ menciptakan tantangan dalam hal kesiapan dan keterampilan untuk mengadopsi teknologi modern.⁸ Diperlukan pelatihan khusus tidak hanya dalam aspek teknis penggunaan teknologi, tetapi juga dalam keterampilan bisnis dasar seperti kepemimpinan, manajemen proyek, pemasaran, dan negosiasi.⁸ Meskipun program pendidikan petani oleh pemerintah ada, efektivitasnya perlu ditingkatkan ⁸, dan pendidikan serta pelatihan yang diperlukan merupakan tantangan tersendiri untuk diimplementasikan secara luas dan efektif.⁶
• Hambatan Ekonomi dan Infrastruktur:
  • Biaya Tinggi: Implementasi AI memerlukan investasi signifikan untuk perangkat keras, perangkat lunak, pelatihan, dan pemeliharaan sistem.⁶ Keterjangkauan menjadi tantangan besar, terutama bagi petani skala kecil dan menengah yang memiliki sumber daya terbatas.⁶ Teknologi spesifik seperti solusi dari Habibi Garden dicatat sebagai contoh yang berpotensi mahal bagi petani lokal.⁸
  • Konektivitas: Akses internet yang terbatas dan penetrasi perangkat teknologi yang belum merata di daerah pedesaan tetap menjadi hambatan utama.⁶ Kesenjangan digital ini menghambat akses ke layanan AI berbasis cloud dan transfer data real-time yang seringkali diperlukan.
• Tantangan Ekosistem Data:
  • Tata Kelola Data: Perlunya kerangka kerja tata kelola data yang kuat sangat penting.¹² Ada kekhawatiran mengenai pengelolaan data pertanian sensitif yang dihasilkan oleh AI untuk mencegah penyalahgunaan.⁶
  • Kualitas dan Aksesibilitas Data: Meskipun tidak dinyatakan secara eksplisit sebagai tantangan utama di semua sumber, AI yang efektif memerlukan data berkualitas baik. Mengumpulkan data yang andal dari berbagai lahan petani kecil yang tersebar dapat menjadi sulit. Selain itu, berbagi data antar pemangku kepentingan, yang krusial untuk inovasi ³, juga bisa menjadi tantangan.
• Kesesuaian dan Fokus Teknologi:
  • Ketidaksesuaian dengan Kebutuhan: Ada argumen bahwa beberapa solusi teknologi saat ini, terutama aplikasi seluler yang berfokus pada administrasi atau hubungan e-grocery, tidak secara langsung mengatasi kebutuhan mendasar petani untuk meningkatkan produktivitas dan kualitas di tingkat lahan pertanian.⁸ Disarankan bahwa teknologi pertanian dasar (seperti sistem biopori, hidroponik) mungkin lebih berdampak langsung bagi sebagian petani pada tahap ini.⁸
  • Kompleksitas: Solusi AI mungkin terlalu kompleks untuk tingkat keterampilan sebagian besar petani saat ini tanpa dukungan yang signifikan.⁸
• Memastikan Inklusivitas: Terdapat risiko bahwa adopsi AI akan lebih menguntungkan pertanian skala besar yang memiliki modal lebih banyak, berpotensi memperlebar kesenjangan dengan petani kecil jika tidak ada langkah-langkah spesifik untuk memastikan akses dan manfaat yang inklusif.¹² Mengatasi risiko dan kesenjangan pengetahuan, seperti meningkatkan inklusi, merupakan tujuan eksplisit dari proyek-proyek penelitian terkait.¹²

Penting untuk dicatat bahwa pola pikir petani—tradisionalisme dan kurangnya orientasi bisnis—dianggap oleh beberapa sumber sebagai penghalang yang mungkin lebih fundamental daripada biaya teknologi atau ketersediaannya saja.⁸ Menyediakan alat AI tanpa mengatasi aspek bisnis, literasi keuangan, dan kemauan untuk mengadopsi model komersial baru dapat menyebabkan penyerapan yang rendah atau penggunaan yang tidak efektif. Ini menyiratkan bahwa program adopsi AI yang berhasil harus mengintegrasikan elemen perubahan pola pikir dan pelatihan bisnis, bukan hanya pelatihan teknis.

Selain itu, petani kecil menghadapi dilema biaya-kapabilitas. Produktivitas dan pendapatan mereka rendah sebagian karena metode tradisional ⁵, tetapi biaya tinggi ⁶ dan keterampilan yang dibutuhkan ⁸ untuk solusi AI canggih yang dapat meningkatkan produktivitas seringkali di luar jangkauan mereka. Mereka membutuhkan teknologi untuk memperbaiki situasi mereka tetapi tidak dapat dengan mudah mengakses atau memanfaatkannya karena situasi mereka saat ini. Ini sangat menyarankan perlunya subsidi, pembiayaan yang dapat diakses, model koperasi, atau solusi teknologi berjenjang yang dirancang khusus untuk konteks petani kecil.

Bahkan jika pola pikir berubah dan teknologi terjangkau, kurangnya konektivitas internet pedesaan yang andal berfungsi sebagai penghalang fundamental.⁶ Banyak aplikasi AI bergantung pada transfer data real-time, komputasi awan, dan akses aplikasi seluler.³ Tanpa konektivitas, petani tidak dapat mengakses platform cloud, mengunduh pembaruan, mengunggah data sensor, atau menggunakan banyak aplikasi penasihat/pasar secara efektif. Oleh karena itu, pengembangan infrastruktur digital nasional, terutama di daerah pertanian pedesaan, merupakan prasyarat penting untuk adopsi AI yang luas dan merata.

5. Ekosistem Pendukung: Kebijakan, Investasi, dan Kolaborasi

Transformasi Agritech yang didukung AI tidak terjadi dalam ruang hampa. Keberhasilannya sangat bergantung pada ekosistem yang mendukung, yang mencakup kebijakan pemerintah, investasi, penelitian, dan kolaborasi antar pemangku kepentingan.

• Peran Pemerintah dan Kerangka Kebijakan:
  • Dorongan Strategis: Pemerintah Indonesia secara aktif mempromosikan pertanian digital melalui inisiatif seperti “Pertanian 4.0” ⁵ dan mengintegrasikannya ke dalam strategi nasional yang lebih luas seperti Strategi Ekonomi Digital.¹² Ada komitmen yang jelas terhadap kemajuan teknologi dan praktik pertanian berkelanjutan.⁷ Peluncuran Pusat Kecerdasan Buatan (AI Centre) untuk mendorong ketahanan pangan juga merupakan bukti komitmen ini.²
  • Pengembangan Kebijakan: Terdapat kebutuhan mendesak untuk kerangka kebijakan yang kuat guna memfasilitasi pertumbuhan teknologi pertanian digital (Digital AgTech) yang berkelanjutan dan inklusif.¹² Proyek-proyek penelitian sedang dilakukan untuk memberikan bukti dan masukan bagi pengembangan kebijakan ini.¹² Rekomendasi kebijakan diperlukan untuk memastikan penggunaan yang bertanggung jawab dan inklusif, serta mengurangi potensi dampak negatif.¹²
  • Mekanisme Dukungan: Pemerintah memberikan dorongan melalui subsidi dan program pelatihan untuk teknologi tertentu seperti drone pertanian.⁷ Namun, diperlukan rekomendasi kebijakan dan investasi yang lebih nyata untuk memelihara ekosistem Agritech secara keseluruhan.¹²
  • Lingkungan Regulasi: Pemangku kepentingan perlu menyadari perubahan regulasi (misalnya, mandat biodiesel B40, potensi kenaikan PPN) dan dampaknya—baik tantangan maupun peluang—terhadap investasi dan inovasi Agritech.⁷
• Penelitian dan Pengembangan (Litbang):
  • Mengidentifikasi Kebutuhan: Penelitian sangat penting untuk mengidentifikasi strategi penskalaan Digital AgTech yang inklusif, memahami hambatan dan risiko, serta merumuskan solusi untuk mengatasinya.¹²
  • Pembangunan Kapasitas: Upaya diperlukan untuk meningkatkan kapasitas pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan lainnya dalam menggunakan hasil Litbang untuk inovasi kebijakan di bidang Digital AgTech.¹² Mendorong siklus pembelajaran dan evaluasi berkelanjutan berdasarkan penelitian juga krusial.¹²
• Investasi dan Pendanaan:
  • Minat yang Tumbuh: Peningkatan investasi di sektor pertanian untuk memodernisasi sistem pangan dianggap kunci.³ Perubahan regulasi diharapkan dapat mendorong investasi lebih lanjut dalam bioteknologi pertanian dan inisiatif keberlanjutan.⁷
  • Sumber Pendanaan: Berbagai sumber pendanaan muncul, termasuk dana ventura yang berfokus pada pangan/agritech seperti Lever VC ⁸, dana kekayaan negara (sovereign wealth fund) Indonesia yang juga berfokus pada AI/teknologi ⁸, dan peran penting Modal Ventura Korporat (CVC) di tengah potensi tekanan pendanaan startup.⁸
  • Ekosistem Startup: Ekosistem AgriTech yang dinamis dan bersemangat sedang berkembang di Indonesia.³ Startup seperti TaniHub, Sayurbox, Segari, eFishery, Habibi Garden, dan KOLTIVA adalah beberapa contoh pemain di lanskap ini.⁵ Namun, startup ini membutuhkan investasi, pendampingan (mentoring), dan pembangunan kapasitas untuk berkembang.³
• Kekuatan Kemitraan dan Kolaborasi:
  • Pendekatan Multi-Pemangku Kepentingan: Kebutuhan akan kemitraan yang kuat antara sektor publik, sektor swasta (baik startup maupun perusahaan besar seperti PT Astra Agro Lestari ¹¹), akademisi, masyarakat sipil, asosiasi petani (seperti Koperasi Peternakan Bandung Selatan/KPBS ¹¹), dan organisasi internasional sangatlah penting.³ Forum dialog seperti yang diselenggarakan oleh ILO ¹¹ bertujuan memfasilitasi pertukaran pengetahuan dan kolaborasi antar kelompok ini.
  • Berbagi Pengetahuan: Forum dan dialog antar pemangku kepentingan sangat penting untuk berbagi pengetahuan dan mendorong kolaborasi.¹¹
  • Berbagi Data dan Pusat Inovasi: Kemitraan sangat krusial untuk mengkatalisasi berbagi data, yang merupakan fondasi bagi banyak aplikasi AI.³ Ada usulan untuk mendirikan “Pusat Inovasi” (Innovation Hubs) untuk menyatukan para pemangku kepentingan guna berbagi data, mendorong inovasi, menyediakan investasi, dan pendampingan bagi startup.³
  • Koneksi Global: Kemajuan teknologi lokal perlu dilengkapi dengan kemitraan global dan kemampuan beradaptasi dengan pasar internasional.⁷

Kemajuan dalam AI Agritech tidak hanya bergantung pada pengembangan teknologi itu sendiri, tetapi sangat bergantung pada fungsi sinergis dari seluruh ekosistem. Kebijakan yang mendukung, ketersediaan pendanaan, Litbang kolaboratif, dan kemitraan yang kuat semuanya diperlukan. Kelemahan di satu area dapat menghambat kemajuan di area lain. Sebagai contoh, startup inovatif ³ membutuhkan investasi ⁷ dan kebijakan yang mendukung ¹² untuk dapat berkembang. Pengembangan kebijakan itu sendiri mendapat manfaat dari wawasan Litbang dan dialog pemangku kepentingan.¹¹ Implementasi yang efektif memerlukan kemitraan untuk menjembatani kesenjangan, misalnya antara penyedia teknologi dan kelompok tani.³ Oleh karena itu, pandangan holistik terhadap ekosistem sangat penting; intervensi harus bertujuan untuk memperkuat hubungan antar komponen ini, bukan hanya fokus pada bagian-bagian individual.

Kebijakan pemerintah memainkan peran ganda. Di satu sisi, ia secara aktif mendorong adopsi melalui inisiatif dan dukungan.² Di sisi lain, kebijakan juga perlu bertindak sebagai pengatur, memastikan pembangunan yang bertanggung jawab, inklusif, dan berkelanjutan melalui regulasi dan kerangka kerja.¹² Perubahan regulasi seperti mandat biodiesel juga membentuk arah inovasi Agritech.⁷ Ini menyiratkan bahwa pembuatan kebijakan yang efektif memerlukan keseimbangan antara promosi (mendorong inovasi dan adopsi) dan kehati-hatian (mengelola potensi konsekuensi negatif dan memastikan manfaat yang merata). Penekanan berlebihan pada promosi tanpa tata kelola yang memadai dapat menyebabkan hasil negatif yang tidak diinginkan, seperti memperlebar ketidaksetaraan.

Berikut adalah pemetaan pemangku kepentingan utama dalam ekosistem ini:

Tabel 5.1: Pemangku Kepentingan Utama dalam Ekosistem AI Agritech Indonesia

6. Rekomendasi dan Pandangan Masa Depan: Membudidayakan Masa Depan Pertanian Cerdas

Untuk memanfaatkan sepenuhnya potensi AI dan mengatasi tantangan yang ada, diperlukan tindakan strategis yang terkoordinasi dari semua pemangku kepentingan.

• Rekomendasi Strategis:
  • Untuk Pembuat Kebijakan:
    • Mengembangkan dan mengimplementasikan strategi nasional yang komprehensif dan melibatkan seluruh elemen pemerintah untuk Digital AgTech yang inklusif, berdasarkan hasil penelitian dan keterlibatan pemangku kepentingan.¹²
    • Melakukan investasi besar dalam infrastruktur digital pedesaan (terutama konektivitas internet) untuk menjembatani kesenjangan digital yang menghambat adopsi.⁶
    • Merancang skema dukungan finansial yang ditargetkan (subsidi, hibah, jaminan pinjaman) untuk membantu petani kecil memperoleh teknologi berbasis AI yang sesuai dengan kebutuhan dan kapasitas mereka.⁶
    • Menetapkan kebijakan tata kelola data yang jelas, menyeimbangkan kebutuhan berbagi data untuk inovasi dengan perlindungan privasi dan keamanan data pertanian.⁶
    • Mendanai dan memperluas program pendidikan petani yang berfokus pada literasi digital, ketajaman bisnis, dan aplikasi praktis Agritech, sambil secara aktif mengatasi masalah pola pikir.⁶ Pastikan program ini selaras dengan aspirasi masyarakat pedesaan.¹²
  • Untuk Penyedia Teknologi & Investor:
    • Mengembangkan solusi AI yang terjangkau, mudah digunakan, dan secara spesifik disesuaikan dengan kebutuhan serta kendala petani kecil di Indonesia.⁶ Pertimbangkan model solusi berjenjang atau ‘Agritech-as-a-service’.
    • Memfokuskan Litbang pada solusi yang mengatasi tantangan produktivitas dan ketahanan mendasar yang teridentifikasi dalam konteks Indonesia (misalnya, adaptasi iklim, masalah hama spesifik).
    • Berinvestasi dalam membangun kapasitas lokal untuk dukungan teknis dan pemeliharaan teknologi.
    • Memprioritaskan kemitraan dengan koperasi petani dan komunitas lokal untuk desain bersama (co-design) dan penyebaran teknologi yang efektif.³
  • Untuk Petani & Komunitas Pertanian:
    • Membina keterbukaan untuk mempelajari keterampilan baru dan mengadopsi model bisnis baru yang memungkinkan pemanfaatan teknologi.⁸
    • Menjelajahi model koperasi untuk mengumpulkan sumber daya guna memperoleh teknologi dan berbagi data secara kolektif.
    • Berpartisipasi aktif dalam program pelatihan dan memberikan umpan balik kepada pengembang teknologi dan pembuat kebijakan untuk perbaikan berkelanjutan.
• Lintasan Masa Depan:
  • Tren yang Diantisipasi: Pertumbuhan berkelanjutan dalam integrasi AI/IoT, peningkatan kecanggihan pertanian presisi, ekspansi pertanian vertikal/indoor di pinggiran kota, penggunaan analitik data yang lebih besar di seluruh rantai nilai.⁴
  • Potensi Transformasi: AI memiliki potensi signifikan untuk meningkatkan ketahanan pangan, mendorong produktivitas, meningkatkan pendapatan petani, mempromosikan keberlanjutan, dan meningkatkan ketahanan sektor pertanian terhadap guncangan.²
  • Implikasi Kerja Layak: Diperlukan dialog berkelanjutan mengenai dampak AI terhadap tenaga kerja pertanian. Ada potensi penciptaan lapangan kerja baru (yang mungkin membutuhkan keterampilan lebih tinggi), tetapi juga risiko pergeseran pekerjaan. Fokus harus pada memastikan AI berkontribusi pada hasil kerja yang layak (decent work).¹¹
  • Visi Jangka Panjang: AI dapat menjadi landasan sektor pertanian Indonesia yang modern, efisien, adil, dan berkelanjutan secara lingkungan, memberikan kontribusi signifikan terhadap tujuan pembangunan nasional.³ Ini memerlukan siklus pembelajaran, evaluasi, dan adaptasi yang berkelanjutan.¹²

Keberhasilan transformasi pertanian Indonesia melalui AI tidak hanya bergantung pada kemajuan teknologi itu sendiri, tetapi secara krusial pada bagaimana teknologi tersebut diimplementasikan. Pendekatan inklusif yang secara aktif mendukung petani kecil ¹², mengatasi kesenjangan digital ⁶, dan mempertimbangkan dampak sosial seperti kerja layak ¹¹ adalah hal yang terpenting. Tanpa strategi inklusif yang disengaja—seperti dukungan yang ditargetkan, teknologi yang dapat diakses, dan pelatihan yang relevan—adopsi AI berisiko memperburuk ketidaksetaraan yang ada, hanya menguntungkan pemain yang lebih besar dan memiliki sumber daya yang baik. Oleh karena itu, inklusivitas harus menjadi prinsip desain inti dalam rekomendasi kebijakan dan rencana implementasi, bukan sekadar pertimbangan tambahan, untuk mewujudkan potensi positif penuh AI bagi seluruh sektor dan bangsa.

Integrasi AI ke dalam pertanian Indonesia adalah proses jangka panjang yang kompleks, membutuhkan upaya berkelanjutan, adaptasi, dan pembelajaran dari semua pemangku kepentingan. Ini bukanlah penyebaran teknologi satu kali, melainkan siklus inovasi, implementasi, evaluasi, dan penyempurnaan yang berkelanjutan.¹² Tantangan seperti pola pikir, infrastruktur, dan biaya tidak dapat diselesaikan dengan cepat.⁶ Ekosistem yang melibatkan banyak bagian yang saling berinteraksi (kebijakan, investasi, Litbang, kemitraan) akan terus berkembang.⁷ Oleh karena itu, para pemangku kepentingan harus memandang transformasi ini sebagai sebuah perjalanan yang membutuhkan komitmen berkelanjutan, fleksibilitas untuk menyesuaikan strategi berdasarkan hasil, dan investasi terus-menerus dalam pembangunan kapasitas dan Litbang. Kesuksesan akan bergantung pada visi jangka panjang dan upaya gigih, bukan mengharapkan hasil instan yang meluas.