Harapan dan Tantangan Pertanian Masa Depan Kecerdasan Buatan

Lens IDN, Kolom – Bayangkan seorang petani di pelosok Kalimantan yang tidak perlu lagi bangun subuh untuk memeriksa kelembapan tanah atau kadar CO₂ di dalam greenhouse-nya. Sebuah perangkat kecil seukuran telapak tangan  tertancap di sudut kebun, secara otomatis membaca kondisi lingkungan, memproses data, dan mengaktifkan sistem irigasi tanpa menunggu perintah manusia. Inilah janji besar dari apa yang kini disebut para ilmuwan sebagai Artificial Intelligence of Things (AIoT) untuk pertanian cerdas.

Namun di balik janji itu, ada masalah nyata yang selama ini menghambat. Masalah yang Terlalu Lama Diabaikan yaitu pertanian. Pertanian Indonesia  dan pertanian di negara berkembang pada umumnya menghadapi tantangan ganda yang saling memperburuk: inefisiensi sumber daya dan keterbatasan infrastruktur digital. Penggunaan air yang boros, pemupukan yang tidak tepat sasaran, serta keterlambatan deteksi hama telah menggerus produktivitas selama puluhan tahun.

Solusi berbasis teknologi memang sudah hadir. Sensor-sensor IoT mulai dipasang di ladang, kamera drone terbang memantau hamparan sawah. Tetapi ada masalah mendasar yang jarang dibicarakan: semua data itu harus dikirim ke server cloud di kota besar untuk diproses. Di daerah terpencil dengan sinyal internet yang tidak stabil, pendekatan ini sama sekali tidak praktis. Ketika hasil panen terancam, petani tidak bisa menunggu data bolak-balik dari pusat data di Jakarta.

Lebih jauh lagi, solusi yang ada di pasaran umumnya dirancang untuk perangkat keras mahal dan bertenaga tinggi  yang jelas tidak terjangkau bagi mayoritas petani kecil di Asia Tenggara. Riset-riset terdahulu pun sering kali hanya diuji dalam simulasi komputer, bukan di ladang sungguhan dengan lumpur, angin, dan hujan yang sesungguhnya.

Sebuah penelitian terbaru yang dipublikasikan dalam jurnal Computers and Electrical Engineering (2026) menawarkan pendekatan yang lebih membumi. Tim peneliti dari University of Sydney dan Chuzhou Polytechnic merancang sistem AIoT yang justru mengutamakan kecerdasan di tepi jaringan (edge intelligence) artinya, perangkat kecil di lapangan itu sendiri yang melakukan analisis data, tanpa harus bergantung pada koneksi internet yang andal.

Yang menarik, sistem ini menggunakan mikrokontroler murah seperti Arduino dan STM32  perangkat yang harganya kurang dari beberapa ratus ribu rupiah  namun mampu menjalankan model pembelajaran mesin (machine learning) secara real-time. Dengan model Random Forest yang dioptimalkan, akurasi prediksi kondisi lingkungan pertanian mencapai hingga 92 persen, bahkan pada perangkat dengan memori hanya 48 KB.

Untuk mengatasi masalah koneksi di daerah pelosok, penelitian ini memadukan dua teknologi komunikasi jarak jauh: LoRa (hemat daya, jangkauan luas) dan NB-IoT (lebih andal untuk data kritis). Sistem secara otomatis memilih jalur komunikasi yang paling tepat sesuai kondisi jaringan dan tingkat urgensi data sebuah mekanisme adaptif yang terbukti mengurangi latensi rata-rata hingga di bawah 400 milidetik.

Keamanan data pun tidak dilupakan. Sistem ini terbukti mampu menangkal serangan siber umum seperti Denial-of-Service dan Man-in-the-Middle dengan lapisan enkripsi ringan yang tidak membebani perangkat berdaya rendah. Bagi Indonesia yang sedang gencar mendorong transformasi digital di sektor pertanian, temuan ini sangat relevan. Kita tidak perlu menunggu infrastruktur internet desa sempurna untuk memulai. Kecerdasan bisa, dan seharusnya, hadir langsung di ujung cangkul  di sensor yang tertancap di tanah, di node yang menempel di dinding greenhouse.

Tentu, adopsi teknologi ini membutuhkan lebih dari sekadar perangkat keras. Dibutuhkan pelatihan petani, dukungan kebijakan, dan ekosistem riset-industri yang lebih erat. Penelitian ini membuktikan bahwa secara teknis, hambatan terbesar telah dapat diatasi.

Kini giliran kita  para pemangku kebijakan, pelaku industri, dan akademisi  untuk memastikan inovasi ini tidak berhenti di halaman jurnal ilmiah, melainkan benar-benar turun ke ladang.

Sumber Penelitian: Li, L., Liu, C.Z., Cao, K., Zhou, Z., & Alrowaily, M. (2026). Artificial Intelligence of Things for Smart Agriculture with Optimal Embedded Edge Intelligence. Computers and Electrical Engineering, 133, 111039.