AgTech-AI, Menumbuhkan Pangan dan Peluang Kerja

Indonesia, sebagai negara agraris yang memiliki  kekayaan alam melimpah, masih menghadapi tantangan serius dalam sektor pertanian. Produktivitas yang stagnan, fluktuasi hasil panen, serangan hama dan penyakit, menjadi penghambat nyata bagi tercapainya ketahanan pangan nasional. Masih ditambah, masalah perubahan iklim, keterbatasan lahan, dan minimnya penyuluh pertanian serta sumber daya manusia (SDM) terampil, 

Dalam konteks permasalahan tersebut, riset dan pemanfaatan Artificial Intelligence (AI) mampu menawarkan solusi presisi dan efisien, bahkan di tengah keterbatasan. Sekaligus membuka lapangan kerja baru bernilai tambah tinggi.

Artikel ini mengulas peran strategis riset AI dalam memperkuat sistem pertanian nasional melalui pengembangan kolaboratif antara Agricultural Technology dengan AI (AgTech-AI) sekaligus menciptakan peluang kerja masa depan yang inklusif. 

Transformasi Sistem Pertanian dan Pembuka Lapangan Kerja

1. Precision Agriculture yang Adaptif dan Terjangkau

AI memungkinkan penerapan pertanian presisi melalui integrasi citra satelit, drone, dan sensor berbasis smartphone. Teknologi ini dapat memantau kondisi tanaman dan tanah, mendeteksi dini kekurangan unsur hara atau serangan hama, serta mengatur irigasi presisi. Selain meningkatkan efisiensi input dan hasil panen, pendekatan ini membuka peluang kerja baru seperti teknisi sensor Internet of Things (IoT), operator drone, hingga analis data lapangan pertanian, peran yang sangat cocok diisi oleh lulusan berbasis keilmuan teknologi pertanian.

2. Asisten Digital untuk Petani

Riset AI dapat menghasilkan chatbot pertanian atau aplikasi mobile berbasis Natural Language Processing (NLP) yang ramah bahasa lokal, membantu petani mendiagnosis penyakit tanaman melalui foto/video smartphone, memperoleh rekomendasi pemupukan, irigasi, grading dan sortasi hasil pertanian berdasarkan kualitas, hingga memantau harga pasar. Lulusan dengan keilmuan teknologi pertanian berperan sebagai penyusun konten agronomis, pengembang model AI, hingga pendamping pengguna. Ini menciptakan ekosistem baru pekerjaan sebagai chatbot trainer, pengembang konten berbasis AgTech-AI, dan technical support untuk AgTech-AI.

3. Optimalisasi Rantai Pasok dan Pengurangan Limbah

AI dapat menganalisis data distribusi, memprediksi permintaan pasar, serta mengoptimalkan rute distribusi hasil pertanian. Dengan sistem traceability berbasis blockchain dan AI, kepercayaan konsumen terhadap produk lokal meningkat. Peran supply chain analyst di bidang agroindustri, data scientist pertanian, dan cold chain specialist terbuka luas bagi lulusan berbasis keilmuan teknologi pertanian yang memahami karakteristik produk pertanian dan AI.

4. Prediksi Risiko Perubahan Iklim

Model AI berbasis data klimatologis lokal dapat memprediksi serangan hama, kekeringan, maupun banjir secara lebih akurat. Riset ini akan membutuhkan climate risk analyst, pengembang early warning system, serta tenaga pendamping lapangan yang dapat menginterpretasikan hasil model AI ke dalam rekomendasi nyata bagi petani.

Prof. Yusuf Hendrawan--

Strategi Riset AI yang Kontekstual dan Inklusif

Agar riset AI di bidang agroindustri memberikan dampak maksimal, pendekatan yang dilakukan harus realistis, kontekstual, dan berorientasi pada penyerap tenaga kerja. Strategi utama AgTech-AI meliputi:

1. Pendekatan Low-Tech/High-Impact

Sumber: