Ada pepatah mengatakan “Jika ingin menerima hasil yang berbeda, gunakan cara yang berbeda.” Sekian puluh tahun telah dilalui dengan melakukan pertanian tradisional. Nyatanya, kemajuan besar belum benar-benar dirasakan. Produksi pertanian di beberapa wilayah mungkin meningkat, tapi dengan perlahan. Sedangkan di beberapa wilayah lainnya, mungkin justru mengalami penurunan yang tajam.
Menghadapi pertumbuhan penduduk yang semakin pesat dan iklim yang berubah, pertanian memerlukan sebuah terobosan baru. Sebuah terobosan pertanian modern yang membantu petani melakukan praktek pertanian yang efektif dan tepat sasaran, dengan bantuan teknologi atau alat bantu. Terobosan ini dikenal dengan istilah precision agriculture, atau “pertanian yang presisi/akurat”. Terobosan ini muncul karena segala sesuatu yang diberikan secara berlebihan kepada tanah atau tanaman, justru menambah beban bagi lingkungan dan beban biaya bagi petani.
Precision agriculture sarat dengan penggunaan teknologi dan analisis informasi. Ada lima hal utama yang membedakan precision agriculture dengan pertanian tradisional.
1. Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence /AI)
Petani tradisional biasanya melakukan praktek pertanian berdasarkan kebiasaan atau perkiraan, misalnya harus memupuk seminggu setelah tanam, atau mulai menanam setelah dua hari hujan, dan sebagainya. Namun AI dapat mengetahui apa yang dibutuhkan tanaman dengan lebih pasti dan tepat. AI dapat mengetahui tanaman mana yang membutuhkan pupuk dengan mengukur kehijauan daun, membedakan gulma dan tanaman utama, mengetahui tanaman mana yang membutuhkan air dan berapa banyak air yang dibutuhkan, dan menghitung berapa banyak pupuk yang dibutuhkan, dan sebagainya.
Pada tingkat yang lebih tinggi, AI bisa berkomunikasi dengan pengguna teknologi. AI dapat memberikan jawaban atau solusi sesuai dengan hal yang ditanyakan.
2. Big data
Big Data adalah istilah untuk menggambarkan kumpulan data dan informasi yang sangat banyak. Dalam pertanian, big data dapat meliputi lokasi lahan, luas lahan, usia dan jenis tanaman, jenis pupuk, cuaca, curah hujan, suhu, kelembaban, jenis tanah, jenis hama, transaksi keuangan, dan sebagainya.
Big data ini memiliki peran penting dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI), dan sebaliknya, AI dapat membantu menghimpun big data. Informasi yang tersedia juga membantu petani untuk melakukan pengambilan keputusan yang cerdas, misalnya dalam hal pengurangan biaya, efisiensi waktu, atau dalam memilih pasar hasil pertanian. Big data juga membantu pihak lain, misalnya pemerintah atau mitra bisnis, untuk menentukan kolaborasi yang sesuai untuk petani.
3. Sistem informasi geografis (SIG)
SIG mengumpulkan informasi berdasarkan kenampakan lahan dari atas. Beberapa hal yang dapat dilakukan dalam SIG adalah membuat peta lahan, memetakan jenis dan kesehatan tanaman. SIG bermanfaat untuk memantau kondisi lahan yang sangat luas. Pengumpulan informasi dalam SIG berkaitan erat dengan penggunaan drone (pesawat tanpa awak yang dikendalikan menggunakan remote control ) atau satelit.
4. Otomatisasi dan Kendali Jarak Jauh
Dengan terpenuhinya tiga hal di atas, hal berikutnya yang bisa dilakukan dalam precision agriculture adalah otomatisasi dan kendali jarak jauh. Dengan memasukkan data yang tersedia, mesin dapat diprogram untuk melakukan kegiatan pertanian yang diinginkan. Beberapa model precision agriculture juga memanfaatkan drone untuk melakukan penyemprotan pestisida dan pemantauan lahan.
5. Fintech
Meski tidak berperan langsung dalam praktek pertanian, fintech mulai diintegrasikan ke dalam precision agriculture. Istilah fintech sendiri mungkin sudah tidak asing di telinga sejumlah orang. Fintech menggabungkan jasa keuangan dengan teknologi, sehingga penggunanya tidak perlu lagi datang langsung ke konsultan keuangan, bank, atau lembaga keuangan lainnya untuk mendapatkan pinjaman atau saran keuangan. Beberapa bentuk fintech yang sudah banyak berkembang adalah pembiayaan usaha, pembayaran dan pencairan asuransi, analisis laba usaha, dan pasar/jual beli online yang terintegrasi dengan pembayaran online.
Berkaitan dengan precision agriculture, lembaga keuangan atau pemberi pinjaman dapat menggunakan informasi seperti tingkat pertumbuhan tanaman, tingkat kepatuhan dalam melakukan praktek pertanian yang baik, dan tingkat serangan hama, sebagai pertimbangan untuk mengukur risiko usaha pertanian, sehingga dapat memberikan pinjaman dengan bunga yang rendah.