Namun, untuk mengoptimalkan potensi AI, kita perlu melihat lebih dalam masalah-masalah yang ada. Tanpa memahami akar masalah, penerapan teknologi hanya akan menjadi solusi yang tidak tepat sasaran.
Masalah-Masalah dalam Sektor Pertanian Indonesia
1. Ketergantungan pada Metode Tradisional
Mayoritas petani di Indonesia masih bergantung pada metode tradisional yang diwariskan turun-temurun. Hal ini menyebabkan produktivitas pertanian berjalan stagnan selama bertahun-tahun. Sebagian besar petani belum terbiasa menggunakan data ilmiah atau teknologi modern untuk mendukung aktivitas bertani.
Metode tradisional ini memang memiliki nilai budaya, tetapi di era modern, pendekatan tersebut sering kali tidak lagi relevan untuk menghadapi tantangan global, seperti perubahan iklim dan persaingan pasar. AI menawarkan pendekatan yang lebih ilmiah dan efisien, tetapi adopsinya tidak bisa dilakukan begitu saja tanpa memberikan pemahaman yang cukup kepada petani.
2. Infrastruktur yang Tidak Merata
Salah satu hambatan utama dalam penerapan teknologi AI adalah infrastruktur digital yang belum merata. Sebagian besar teknologi berbasis AI memerlukan akses internet yang cepat dan stabil, namun kenyataannya banyak daerah pedesaan di Indonesia yang masih kesulitan mendapatkan akses tersebut.
Menurut laporan dari Badan Pusat Statistik (BPS), hanya sekitar 20% wilayah pedesaan di Indonesia yang memiliki akses internet memadai. Hal ini menjadi penghambat besar bagi teknologi AI untuk bisa digunakan secara luas oleh petani kecil di pelosok daerah. Tanpa akses internet, aplikasi pintar atau perangkat berbasis AI tidak akan bisa bekerja secara optimal.
3. Ketidakpastian Cuaca dan Perubahan Iklim
Perubahan iklim telah menjadi tantangan global yang dirasakan langsung oleh petani Indonesia. Ketidakpastian cuaca, seperti musim tanam yang berubah-ubah atau curah hujan yang tidak menentu, sering kali mengakibatkan gagal panen. AI, dengan kemampuannya untuk memprediksi pola cuaca, bisa menjadi solusi untuk masalah ini.
Namun, agar AI dapat memberikan prediksi yang akurat, diperlukan data historis cuaca yang lengkap dan sistem analisis yang canggih. Di Indonesia, pengumpulan data ini masih sangat terbatas, sehingga kemampuan AI untuk memberikan solusi juga menjadi kurang maksimal.
4. Kesulitan Akses Pasar
