Adopsi Teknologi Presisi (IoT, Drone, AI) di Indonesia: Sudah Realistis atau Masih

Padang (ANTARA) - Di ajang INAGRITECH 2026 yang digelar di JIExpo Kemayoran akhir Juli 2026, drone-drone pertanian canggih dipamerkan dengan gagah, lengkap dengan sensor multispektral, kamera pemetaan lahan, hingga sistem penyemprotan presisi berbasis AI. Narasinya meyakinkan, pertanian Indonesia sedang menuju era Smart Farming 4.0, di mana IoT, drone, dan kecerdasan buatan bukan lagi wacana, melainkan kebutuhan. Pertanyaannya, apakah narasi gemerlap ini benar-benar mencerminkan apa yang terjadi di sawah dan ladang petani Indonesia, atau ia hanya berhenti di panggung pameran dan dokumen kebijakan?

Untuk menjawabnya, kita perlu memisahkan dua hal yang sering dicampuradukkan: potensi teknologi dan realitas adopsinya di lapangan.

Secara teknis, klaim manfaat teknologi presisi bukan isapan jempol. Kementerian Perindustrian mencatat penggunaan drone dapat meningkatkan hasil panen hingga 15 persen, sekaligus mengurangi penggunaan pupuk dan pestisida lebih dari 30 persen. Dari sisi efisiensi waktu, lompatannya bahkan lebih dramatis, penyemprotan pestisida pada lahan satu hektare yang secara manual membutuhkan sekitar empat jam, kini bisa diselesaikan hanya dalam 10 menit menggunakan drone. Teknologi soil sensor dan sistem irigasi cerdas juga memungkinkan petani memberi air dan pupuk sesuai kebutuhan riil tanaman, bukan berdasarkan kebiasaan atau tebakan.

Kementerian Pertanian pun menjadikan Smart Farming 4.0 berbasis kecerdasan buatan sebagai program andalan, dengan berbagai instrumen pendukung seperti Agriculture War Room (AWR), sistem informasi Siscrop, kartu tani digital, hingga irigasi digital yang mulai diujicobakan di beberapa daerah, dari Aceh hingga Kalimantan Timur. Di atas kertas, arsitektur kebijakannya lengkap.

Masalahnya muncul ketika kita bertanya, seberapa luas teknologi ini benar-benar dipakai petani, bukan sekadar didemonstrasikan di pameran atau proyek percontohan?

Sensus Pertanian 2023 BPS mencatat 46,84 persen dari 28,19 juta petani Indonesia sudah "menggunakan alsintan modern dan teknologi digital." Angka ini terdengar menjanjikan, sampai kita melihat definisinya. Kategori ini digabung dari empat hal berbeda penggunaan alsintan modern, internet atau telepon pintar, drone, dan/atau kecerdasan buatan. Artinya, seorang petani yang sekadar memakai ponsel untuk mengecek harga gabah di WhatsApp pun sudah masuk hitungan "adopter teknologi digital." Begitu kategori campur aduk ini dipecah, porsi petani yang benar-benar memakai drone atau AI untuk budi daya kemungkinan jauh lebih kecil dari 46,84 persen tersebut.

Lebih mengejutkan lagi adalah pola usianya. BPS mencatat penggunaan alsintan dan teknologi modern justru didominasi petani berusia di atas 39 tahun, dengan proporsi 80,24 persen, sementara petani milenial (usia 19–39 tahun) yang sering digadang-gadang sebagai motor transformasi digital pertanian hanya menyumbang 19,72 persen dari total pengguna. Ironisnya, narasi kebijakan pemerintah selalu menempatkan petani muda sebagai ujung tombak Smart Farming 4.0, padahal secara statistik justru merekalah yang paling sedikit mengadopsinya. Ditambah lagi, populasi petani milenial sendiri hanya 21,93 persen dari total petani Indonesia, sehingga fondasi sumber daya manusia untuk transformasi digital ini pun tergolong tipis.

Data lain yang tidak kalah penting adalah jumlah unit usaha pertanian perorangan justru turun 7,45 persen dalam satu dekade terakhir, dari 31,7 juta unit pada 2013 menjadi 29,34 juta unit pada 2023. Jika teknologi presisi benar-benar sudah menjadi arus utama yang menarik minat dan meningkatkan daya tarik ekonomi sektor pertanian, semestinya tren ini bergerak sebaliknya, jumlah pelaku usaha tani bertambah, bukan menyusut.

Ada beberapa faktor struktural yang menjelaskan kesenjangan antara narasi kebijakan dan realitas adopsi. Pertama, keterbatasan akses teknologi, rendahnya literasi digital petani, dan minimnya pendampingan teknis di lapangan menjadi penghambat utama yang berulang kali disebut dalam berbagai kajian smart farming. Teknologi secanggih apa pun tidak akan berarti banyak tanpa pendampingan intensif yang menjangkau petani di pelosok, bukan hanya di kawasan percontohan dekat kota.

Kedua, fragmentasi lahan menjadi hambatan ekonomi yang mendasar. Mayoritas petani Indonesia adalah petani gurem dengan lahan kurang dari 0,5 hektare. Drone pertanian, sensor IoT, dan sistem AI dirancang untuk skala ekonomi tertentu investasi awalnya baru masuk akal jika diterapkan pada hamparan lahan yang cukup luas. Bagi petani gurem, membeli atau bahkan menyewa drone untuk lahan seluas beberapa ratus meter persegi jelas tidak ekonomis. Ini menjelaskan kenapa teknologi presisi, sebagaimana dicatat berbagai kajian, baru "diterapkan di beberapa daerah" bukan meluas secara sistemik, melainkan terkonsentrasi di kantong-kantong tertentu yang biasanya justru dimiliki pelaku usaha tani skala menengah hingga besar atau korporasi agribisnis.

Ketiga, integrasi data pertanian nasional belum terpusat. Tanpa data yang akurat dan real time yang saling terhubung antar lembaga, pengambilan keputusan berbasis teknologi presisi yang seharusnya menjadi keunggulan utamanya justru tidak bisa berjalan optimal. Investasi drone dan sensor jadi percuma jika datanya berhenti di gawai petugas lapangan dan tidak pernah terintegrasi ke sistem pengambilan kebijakan yang lebih luas.

Keempat, biaya investasi awal dan hambatan regulasi tetap menjadi tantangan global yang juga berlaku di Indonesia. Drone pertanian dan perangkat IoT premium masih mahal untuk kantong petani kecil, sementara aturan penerbangan drone yang ketat menambah kerumitan administratif. Model bisnis Drone as a Service (DaaS) yang mulai populer secara global di mana petani cukup menyewa layanan tanpa investasi besar di muka sebenarnya bisa menjadi solusi, tapi penetrasinya di Indonesia masih sangat terbatas dan belum menjangkau petani gurem secara luas.

Jadi, adopsi teknologi presisi (IoT, drone, AI) di indonesia sudah realistis atau masih “gimmick” kebijakan? Jawaban paling jujur adalah keduanya benar, tergantung pada siapa yang kita bicarakan. Bagi segelintir petani skala menengah hingga besar, korporasi agribisnis, dan kawasan percontohan yang mendapat dukungan penuh pemerintah atau swasta, adopsi teknologi presisi memang sudah realistis dan terbukti memberi hasil. Tapi bagi mayoritas petani Indonesia, petani gurem berusia lanjut dengan lahan sempit dan literasi digital terbatas, teknologi ini masih jauh dari jangkauan dan sering kali hanya hadir dalam bentuk seremoni penyerahan bantuan atau demo di pameran.

Selama kebijakan pertanian presisi hanya diukur dari seberapa canggih drone yang dipamerkan di INAGRITECH, bukan dari seberapa banyak petani gurem yang benar-benar bisa mengaksesnya secara ekonomis, adopsi teknologi presisi di Indonesia akan tetap berjalan dua kecepatan, melesat di kawasan percontohan, tapi jalan di tempat di mayoritas lahan pertanian rakyat. Untuk benar-benar keluar dari jebakan gimmick kebijakan, pemerintah perlu mendorong model bisnis berbagi pakai seperti DaaS, memperkuat konsolidasi lahan melalui korporasi petani atau klaster tani, membangun sistem data pertanian yang benar-benar terintegrasi lintas lembaga, serta memastikan pendampingan teknis menjangkau petani tua yang justru selama ini paling banyak "tercatat" memakai teknologi namun mungkin paling sedikit benar-benar memahaminya.

Dosen Departemen Teknik Pertanian
Universitas Andalas