AI Kini Tentukan Kapan Petani Panen: Akurasi 90% atau Risiko Bisnis?

Revolusi pertanian presisi semakin nyata. Di Washington State, Amerika Serikat, musim panen apel tahun lalu terpaksa dihentikan sementara karena suhu mencapai 38 derajat Celsius—terlalu panas untuk pekerja. Insiden ini menyoroti kerentanan sektor pertanian terhadap cuaca ekstrem dan mendorong adopsi teknologi prediksi panen berbasis kecerdasan buatan (AI).

Joel Carter, dari Okanagan Specialty Fruits, mengungkapkan bahwa model AI yang memperhitungkan cuaca untuk memperkirakan tanggal panen ideal sangat dibutuhkan. "Anda perlu tahu lebih dari sekadar kapan buah akan matang. Berapa lama Anda harus memetiknya? Di situlah model ini sangat membantu," ujarnya. Perusahaan ini mengelola lebih dari 1.250 acre kebun apel dan telah bereksperimen dengan kamera dari Vivid Machines yang dipasang di traktor untuk menganalisis citra pohon dan memperkirakan hasil panen.

Namun, akurasi prediksi sangat bergantung pada kualitas data historis yang spesifik untuk setiap lahan. Carter menekankan bahwa AI tidak bisa hanya mengandalkan data internet; model harus disesuaikan dengan kondisi unik kebun. Sementara itu, jendela panen untuk apel bisa mencapai tiga minggu, tetapi untuk buah beri seperti stroberi hanya beberapa hari. Raymond Martin, COO FruitCast, menjelaskan bahwa keterlambatan panen stroberi dapat menyebabkan seluruh tanaman terserang penyakit dengan cepat.

FruitCast, perusahaan asal Inggris, menawarkan prediksi panen untuk stroberi, raspberry, blackberry, blueberry, dan tomat, dengan rencana ekspansi ke anggur tahun depan. Sistem ini menganalisis rekaman dari drone, smartphone, atau kamera yang dipasang di kendaraan pertanian. Martin menegaskan bahwa teknologinya melakukan apa yang bisa dilakukan petani, tetapi pada skala yang tidak mungkin dijangkau manusia.

"Perjalanan ini masih berlangsung dan, meskipun kemajuan signifikan telah dicapai, industri masih jauh dari ekosistem prakiraan yang terintegrasi penuh," ujar Neill Finlayson, direktur operasional Angus Soft Fruits, yang telah bekerja sama dengan FruitCast.

Peneliti juga mengembangkan metode analisis buah yang lebih detail. Yasaman Ghasempour dari Princeton University menggunakan gelombang milimeter untuk mendeteksi kematangan buah tanpa merusaknya. Alat ini dapat digunakan petani atau bahkan konsumen di toko. Namun, adopsi teknologi tidak selalu mulus. Jing Zhang dari North Carolina State University menyatakan bahwa petani harus yakin akan manfaatnya. "Adopsi sangat rumit. Petani harus memiliki kepercayaan pada penelitian dan apakah itu berhasil," katanya.

Kevin Wang dari University of Florida mengembangkan alat penghitung tanaman dengan drone murah, tetapi ia mencatat kekhawatiran petani tentang berbagi informasi sensitif seperti rencana pupuk dan irigasi dengan pihak ketiga. Ben Palone dari Western Growers mengatakan bahwa prakiraan panen berpotensi menjadi alat optimasi, namun petani cenderung tetap mengandalkan manusia untuk keputusan kritis. "Petani suka melibatkan orang dalam pengambilan keputusan penting, terutama saat panen," ujarnya.

Di Indonesia, sektor pertanian menghadapi tantangan serupa: perubahan iklim dan fluktuasi harga komoditas. Adopsi AI untuk prediksi panen masih dalam tahap awal, tetapi peluangnya besar. Dengan lahan pertanian yang luas dan beragam, teknologi ini dapat membantu petani meningkatkan efisiensi dan mengurangi kerugian. Namun, infrastruktur digital dan literasi teknologi menjadi kendala utama. Pemerintah dan pelaku industri perlu berkolaborasi untuk menyediakan data yang akurat dan pelatihan bagi petani.

Ke depan, pertanyaannya bukan lagi apakah AI akan menggantikan intuisi petani, melainkan bagaimana teknologi ini dapat diintegrasikan secara bijak untuk mendukung ketahanan pangan. Apakah petani Indonesia siap mengadopsi solusi serupa untuk menghadapi tantangan iklim yang semakin tidak menentu?