Indonesia sebagai negara agraris dengan lebih dari 33 juta petani menghadapi tantangan besar dalam transformasi sistem pertanian konvensional menuju pertanian presisi berbasis teknologi. Penelitian komprehensif yang dilakukan Santoso dan tim (2024) terhadap 521 petani padi di lima provinsi Indonesia (Sumatera Utara, Jawa Barat, Yogyakarta, Sulawesi Selatan, dan Nusa Tenggara Timur) memberikan gambaran rinci tentang kesiapan petani Indonesia dalam mengadopsi teknologi pertanian modern. Studi ini menggunakan metode Partial Least Squares-Structural Equation Modelling (PLS-SEM) melalui perangkat lunak Python, yang memberikan kekuatan statistik yang signifikan terhadap temuan-temuan yang dihasilkan.
Temuan utama penelitian mengungkapkan bahwa tingkat kesiapan petani Indonesia secara umum berada pada kategori sedang, dengan skor rata-rata indikator kapabilitas berkisar antara 2.54 sampai 3.8 dan indikator peluang antara 3.23 hingga 4.11 pada skala lima poin. Data ini menunjukkan adanya kesenjangan yang cukup besar antara ketersediaan teknologi (peluang) dengan kemampuan petani dalam memanfaatkannya (kapabilitas). Yang lebih menarik lagi, analisis jalur dalam penelitian ini menunjukkan bahwa faktor manajemen memiliki pengaruh paling besar terhadap implementasi pertanian presisi dengan koefisien jalur (β) sebesar 0.42, jauh lebih tinggi dibanding pengaruh faktor teknologi yang hanya 0.10.
Analisis Temuan Utama
Ketika kita menelaah lebih dalam data kapabilitas petani yang disajikan dalam penelitian ini, kita menemukan variasi yang sangat signifikan antar wilayah. Provinsi Yogyakarta muncul sebagai wilayah dengan skor kapabilitas tertinggi (3.66), sementara Nusa Tenggara Timur berada di posisi terendah (1.68). Perbedaan hampir dua poin ini mencerminkan disparitas yang sangat besar dalam kesiapan petani. Jika kita melihat lebih detail pada indikator-indikator penyusun kapabilitas, kemampuan mengoperasikan smartphone (cap.9) memiliki skor nasional 3.13, tetapi di NTT angka ini turun drastis menjadi sekitar 1.5. Demikian pula dengan kemampuan membaca dan memahami artikel (cap.8) yang memiliki skor nasional 3.15 tetapi hanya sekitar 1.4 di NTT.
Di sisi lain, indikator peluang menunjukkan pola yang berbeda. Meskipun NTT tetap berada di posisi terendah dengan skor 2.31, gap antar wilayah untuk indikator peluang tidak sebesar gap pada indikator kapabilitas. Akses internet (opp.3) misalnya, memiliki skor nasional 3.94, dengan NTT berada di angka 2.5. Temuan ini mengindikasikan bahwa masalah utama bukan semata-mata pada ketersediaan infrastruktur, tetapi lebih pada kemampuan memanfaatkan infrastruktur yang ada. Data ini sekaligus membantah asumsi umum bahwa keterbatasan infrastruktur adalah penghambat utama adopsi teknologi pertanian presisi di Indonesia.
Yang tak kalah penting adalah temuan bahwa faktor manajemen memiliki pengaruh paling besar (β=0.42) terhadap implementasi pertanian presisi, mengalahkan pengaruh faktor teknologi (β=0.10) dan faktor ekonomi (β=0.09). Hal ini menunjukkan bahwa kemampuan petani dalam mengelola usaha taninya secara baik jauh lebih menentukan keberhasilan adopsi teknologi dibandingkan kecanggihan teknologi itu sendiri. Temuan ini memiliki implikasi kebijakan yang sangat penting, karena selama ini intervensi pemerintah lebih banyak berfokus pada penyediaan teknologi daripada peningkatan kapasitas manajerial petani.
Analisis Regional Mendalam
Perbedaan antar wilayah dalam penelitian ini sangat mencolok dan memberikan pelajaran berharga bagi penyusunan kebijakan yang lebih tepat sasaran. Yogyakarta sebagai wilayah dengan tingkat adopsi tertinggi menunjukkan karakteristik yang unik. Petani di wilayah ini tidak hanya memiliki akses terhadap teknologi, tetapi juga didukung oleh sistem penyuluhan yang intensif dan jaringan kelompok tani yang kuat. Data menunjukkan bahwa 92.7% petani di Yogyakarta mengandalkan penyuluh sebagai sumber informasi utama, jauh lebih tinggi dibanding rata-rata nasional.
Sebaliknya, Nusa Tenggara Timur menghadapi tantangan multidimensi. Selain skor kapabilitas yang rendah (1.68), produktivitas pertanian di wilayah ini juga termasuk yang terendah dengan 14.6% petani masih menghasilkan di bawah 2 ton/ha. Kondisi ini diperparah oleh terbatasnya infrastruktur pendukung dan rendahnya tingkat pendidikan petani. Data menunjukkan bahwa 34.7% petani di NTT hanya berpendidikan SD, dibandingkan dengan 36.3% lulusan SMA di Yogyakarta.
Sumatera Utara dan Sulawesi Selatan menempati posisi tengah dalam hal kesiapan petani. Meskipun memiliki skor kapabilitas yang cukup baik (masing-masing 3.02 dan 3.57), adopsi teknologi spesifik seperti pemetaan lahan (15.5%) dan aplikasi transplanter (4%) masih relatif rendah. Kondisi ini menunjukkan bahwa meskipun petani memiliki kemampuan dasar yang memadai, adopsi teknologi tingkat lanjut masih menghadapi kendala, kemungkinan besar terkait dengan faktor ekonomi dan ketersediaan pendampingan teknis.
Implikasi Kebijakan Komprehensif
Temuan penelitian ini memberikan dasar empiris yang kuat untuk merumuskan kebijakan pertanian presisi yang lebih efektif di Indonesia. Pertama dan paling utama, kebijakan yang bersifat seragam untuk seluruh wilayah harus dihindari karena terbukti tidak efektif. Data menunjukkan dengan jelas bahwa kebutuhan dan kemampuan petani di Yogyakarta yang relatif maju sangat berbeda dengan petani di NTT yang masih tertinggal. Oleh karena itu, pendekatan kebijakan harus benar-benar disesuaikan dengan kondisi spesifik masing-masing wilayah.
Untuk wilayah seperti Yogyakarta dan Sulawesi Selatan di mana kapabilitas petani sudah relatif baik (skor di atas 3.5), kebijakan bisa fokus pada pengenalan teknologi yang lebih maju seperti sistem pemantauan tanaman berbasis IoT atau penggunaan drone untuk pemupukan. Pelatihan di wilayah-wilayah ini bisa ditingkatkan ke level yang lebih tinggi, seperti pengolahan data pertanian dan interpretasi hasil sensor. Pemerintah juga bisa mendorong kolaborasi antara petani dengan perguruan tinggi atau perusahaan teknologi pertanian di wilayah ini.
Sementara untuk wilayah seperti NTT, intervensi kebijakan harus dimulai dari hal yang paling dasar. Program pelatihan operasional smartphone, literasi digital dasar, dan manajemen usaha tani sederhana akan lebih bermanfaat daripada langsung memperkenalkan teknologi canggih. Pembangunan infrastruktur pendukung seperti jaringan internet dan listrik juga harus menjadi prioritas utama. Pendekatan bertahap seperti ini akan lebih efektif dalam membangun kapabilitas petani dari dasar.
Penelitian ini juga mengungkapkan pentingnya pendampingan berkelanjutan. Data menunjukkan bahwa petani yang mendapatkan pendampingan dari penyuluh (83.7%) memiliki tingkat adopsi teknologi yang lebih baik. Oleh karena itu, kebijakan tidak boleh berhenti pada distribusi alat, tetapi harus mencakup program pendampingan intensif setidaknya selama 2-3 musim tanam. Model pendampingan oleh petani pionir (early adopters) juga bisa dikembangkan, mengingat petani cenderung lebih mudah menerima informasi dari sesama petani yang sudah berpengalaman.
Penutup
Temuan penelitian Santoso et al. (2024) memberikan tiga pelajaran penting bagi pengembangan pertanian presisi di Indonesia. Pertama, pembangunan kapabilitas petani harus menjadi prioritas utama sebelum memperkenalkan teknologi canggih. Data menunjukkan dengan jelas bahwa kapabilitas petani (skor 2.54-3.8) masih tertinggal dibanding ketersediaan peluang (skor 3.23-4.11). Kedua, pendekatan kebijakan harus benar-benar memperhatikan keragaman kondisi antar wilayah. Ketiga, pendampingan berkelanjutan terbukti menjadi faktor kunci dalam keberhasilan adopsi teknologi.
Rekomendasi kebijakan yang bisa diajukan berdasarkan temuan ini adalah:
1. Untuk wilayah dengan kapabilitas tinggi (Yogyakarta, Sulawesi Selatan):
– Mengembangkan pusat inovasi pertanian presisi
– Meningkatkan pelatihan teknologi tingkat lanjut
– Memperkuat kolaborasi dengan perguruan tinggi dan industri
2. Untuk wilayah dengan kapabilitas menengah (Sumatera Utara, Jawa Barat):
– Memperkuat pelatihan dasar teknologi pertanian
– Meningkatkan akses terhadap alat-alat pertanian modern
– Mengembangkan sistem pendampingan berbasis kelompok tani
3. Untuk wilayah dengan kapabilitas rendah (NTT):
– Fokus pada peningkatan kapasitas dasar petani
– Memperbaiki infrastruktur pendukung
– Mengembangkan model percontohan yang sederhana dan terjangkau
Dengan menerapkan pendekatan yang berbeda untuk masing-masing wilayah berdasarkan tingkat kapabilitas petani, Indonesia dapat mengoptimalkan adopsi teknologi pertanian presisi secara lebih merata dan berkelanjutan. Hal ini pada akhirnya akan mendorong peningkatan produktivitas pertanian nasional sekaligus menjaga kelestarian lingkungan.
**Referensi:**