Pertanian Siap untuk AI, Tapi Datanya Belum Siap

Potensi AI di Sektor Pertanian

Kecerdasan buatan (AI) menjanjikan transformasi besar di sektor pertanian. Industri yang selama ini bergulat dengan fluktuasi harga pupuk, cuaca tak menentu, dan margin tipis, kini bisa bernapas lega. Penelitian menunjukkan bahwa model prediktif berbasis AI mampu meningkatkan hasil panen hingga 26%, mengurangi penggunaan air sebesar 41%, dan menekan pemakaian bahan kimia hingga 33%.

Namun, di balik angka-angka menggiurkan itu, ada satu fakta penting yang jarang diungkap oleh vendor AI: solusi tersebut hanya efektif jika Anda memiliki fondasi data yang bersih dan solid. Reltio, perusahaan data platform yang berpengalaman memimpin strategi teknologi di distributor pertanian besar, melihat langsung bahwa banyak organisasi tergiur janji AI tanpa mempersiapkan data mereka terlebih dahulu.

Apa yang Tidak Diberi Tahu Vendor AI

Percakapan dengan vendor AI di sektor pertanian cenderung mengikuti pola yang sama. Presentasi dibuka dengan janji-janji besar: memantau kesehatan tanaman secara real-time, mengoptimalkan irigasi, dan memeras hasil panen maksimal dari setiap hektar lahan.

Sayangnya, pertanyaan krusial jarang muncul: apakah fondasi data di bawah janji-janji itu akurat dan lengkap? Jika tidak, ada risiko signifikan bahwa AI akan menghasilkan keluaran yang menyesatkan. Keluaran itu mungkin tampak otoritatif, tetapi jika ditindaklanjuti, hasilnya bisa kontraproduktif.

Contoh Kegagalan Akibat Data Buruk

Bayangkan model prediksi hasil panen yang diberi data historis tidak konsisten. Model itu akan menghasilkan prakiraan yang tidak presisi. Contoh lain: sistem irigasi presisi yang menggunakan data sensor terfragmentasi justru akan membuat keputusan penyiraman yang boros, bukan hemat.

Dalam setiap kasus, AI gagal karena data yang digunakan untuk melatihnya tidak memadai. Di dunia pertanian, setiap ‘halusinasi’ AI adalah sebuah liabilitas, dan kemungkinan kesalahan sangat tinggi karena kompleksitas data di lapangan.

Mengapa Pertanian Menjadi Ujian yang Unik

Lanskap data di operasi pertanian modern atau distributor besar yang melayani ribuan petani sangatlah kompleks. Lingkungan pertanian modern menggunakan banyak perangkat IoT dan mesin: sistem irigasi otomatis, traktor yang bernavigasi sendiri, dan drone yang merekam citra lahan dalam skala besar.

Namun, data mesin pada dasarnya tersebar di berbagai sumber. Ditambah data eksternal seperti cuaca, data USDA (Departemen Pertanian AS), dan informasi pasar pihak ketiga, pertanyaan tentang bagaimana menggabungkan semuanya menjadi sesuatu yang koheren menjadi pekerjaan besar.

Memahami Lahan, Bukan Sekadar Pelanggan

AI pertanian tidak hanya perlu memahami atribut pelanggan; ia perlu memahami lahan: koordinat GPS, batas lahan, blok ladang, dan variasi tanah di satu properti. Di mana Anda harus memupuk? Berapa takarannya? Di area spesifik mana? Tidak semua bagian ladang sama. Sistem AI yang memperlakukan semua area seragam akan menghasilkan rekomendasi yang tidak tepat, bahkan merusak.

Ada pula dimensi kepatuhan karena penggunaan bahan kimia dan tanggung jawab yang menyertainya. AI operasional di pertanian membutuhkan lebih banyak pemeriksaan dan tata kelola dibandingkan di lingkungan berisiko rendah. Rekomendasi cacat yang ditindaklanjuti di lapangan bisa berdampak parah.

Apa Arti Kesiapan Data dalam Praktik

Kesiapan data adalah pembeda antara AI yang memenuhi janjinya dengan skenario ‘sampah masuk, sampah keluar’. Pada dasarnya, siap untuk AI berarti memiliki model data yang secara akurat mencerminkan bagaimana bisnis beroperasi.

Untuk perusahaan seperti Wilbur-Ellis, distributor pertanian berusia 104 tahun, itu berarti memahami siapa pelanggan Anda, ladang mana yang mereka garap, input apa yang mereka butuhkan, dari pemasok mana input itu berasal, berapa harga yang mereka bayar musim lalu, dan bagaimana semua itu terkait dengan margin. Informasi itu harus terkini, konsisten, dan dapat diakses di seluruh organisasi, bukan terkurung di sistem terpisah yang tidak dirancang untuk berkomunikasi satu sama lain.

Untuk operasi pertanian itu sendiri, kesiapan data berarti memiliki gambaran yang andal dan terhubung tentang apa yang terjadi di setiap ladang: catatan kesehatan tanah, riwayat aplikasi input, data hasil panen dari musim sebelumnya, kinerja peralatan, dan pembacaan sensor real-time dari sistem irigasi.

Tata Kelola Sama Pentingnya dengan Struktur

Tata kelola sama pentingnya dengan struktur data. Harga berubah, hubungan berkembang, pemasok datang dan pergi. Sistem AI yang menggunakan data yang akurat enam bulan lalu tetapi tidak pernah diperbarui akan membuat rekomendasi berdasarkan versi bisnis yang sudah tidak ada lagi.

Membangun Fondasi yang Membuat AI Terpercaya

Kabar baiknya, jalan menuju kesiapan data itu bisa ditempuh. Dimulai dengan model data yang kuat: satu sumber kebenuran yang terkelola yang menghubungkan pelanggan, pemasok, produk, harga, pesanan, dan margin dengan cara yang mencerminkan bagaimana organisasi beroperasi.

Dari sana, diperlukan saluran data yang cukup cepat untuk memberikan wawasan saat keputusan perlu diambil, kerangka tata kelola yang menjaga data tetap terpercaya dari waktu ke waktu, serta kontrol keamanan yang memastikan informasi komersial sensitif hanya dapat diakses oleh orang yang tepat dalam kondisi yang tepat.

Inilah tantangan yang coba dipecahkan oleh Reltio, sebuah perusahaan SAP. Reltio memungkinkan perusahaan menyatukan data mereka yang terfragmentasi sehingga agen dan sistem AI dapat beroperasi dari gambaran bisnis yang lengkap. Reltio membangun sistem konteks tepercaya, yang disebut lapisan intelijen konteks, yang menyatukan semua entitas, hubungan, dan aturan di bawah satu atap serta membuat data bisnis mudah diakses dan diinterpretasi.

Bagi Wilbur-Ellis, membangun fondasi data yang tepercaya berarti mampu mengajukan pertanyaan yang lebih kompleks dan mempercayai jawabannya. Itulah prasyarat agar sistem AI benar-benar berguna.

Penutup

AI di pertanian bukanlah sekadar tren, melainkan kebutuhan untuk menghadapi tantangan pangan global. Namun, loncatan teknologi ini harus diimbangi dengan fondasi data yang matang. Tanpa data yang bersih, terpadu, dan terkelola dengan baik, petani dan distributor justru akan menuai kerugian dari rekomendasi AI yang keliru. Kesiapan data adalah kunci agar AI tidak hanya menjadi janji, tetapi solusi nyata di ladang.