Teknologi Pertanian untuk Diversifikasi: Dari Cangkul hingga Blockchain

Daftar isi

1. Apa yang dimaksud diversifikasi pertanian?
2. Bagaimana sejarah teknologi pertanian berkembang?
3. Seperti apa jejaknya di Indonesia?
4. Apa saja jenis-jenis teknologi pertanian?
5. Bagaimana teknologi usahatani mendorong diversifikasi?
6. Apa peran sistem informasi pertanian bagi petani?
7. Bagaimana remote sensing membantu memetakan komoditas?
8. Seberapa siap petani Indonesia menerapkan pertanian presisi?
9. Apa manfaat blockchain untuk rantai pasok pertanian?
10. Ringkasan: teknologi apa untuk diversifikasi apa?
11. Pertanyaan yang sering diajukan
12. Apakah teknologi pertanian selalu harus mahal?
13. Mengapa petani belum mengadopsi teknologi meskipun tahu manfaatnya?
14. Apa beda smart farming dan pertanian presisi?
15. Bagaimana mahasiswa pertanian bisa berperan?
16. Rujukan

Jawaban singkatnya: teknologi pertanian mendukung diversifikasi dengan tiga cara. Pertama, teknologi membuat petani mampu mengusahakan lebih banyak komoditas di lahan yang sama, misalnya lewat tumpangsari, integrasi ternak, atau embung. Kedua, teknologi pascapanen dan pengolahan menambah nilai produk. Ketiga, teknologi digital seperti sistem informasi, penginderaan jauh (remote sensing), pertanian presisi, dan blockchain memberi data tentang lahan, pasokan, dan pasar, sehingga keputusan untuk beralih atau menambah komoditas tidak lagi berdasarkan tebakan.

Artikel ini merangkum sejarah, jenis, dan contoh penerapan teknologi pertanian di Indonesia, dengan data penelitian pada petani padi, bawang merah, dan jambu mete.

Apa yang dimaksud diversifikasi pertanian?

Diversifikasi pertanian adalah upaya memperluas ragam komoditas, kegiatan, dan produk usahatani agar pendapatan petani lebih tinggi, lebih stabil, dan risikonya lebih kecil. Petani yang hanya mengandalkan satu komoditas sangat rentan terhadap gagal panen dan jatuhnya harga. Pingali dan Rosegrant (1995) menggambarkan diversifikasi sebagai bagian dari pergeseran pertanian dari pola subsisten ke pola komersial yang beragam.

Dalam praktik, ada tiga arah diversifikasi yang mudah dikenali:

• Horizontal: menambah komoditas atau usaha di lahan yang sama. Contohnya kebun jambu mete yang ditumpangsarikan dengan jagung, padi gogo, atau pisang, ditambah ternak sapi dan kambing.
• Vertikal: menambah nilai melalui pengolahan, misalnya gelondong mete yang diolah UMKM menjadi kernel berkemasan.
• Wilayah: mengembangkan komoditas sesuai keunggulan lokasi, seperti bawang merah di dataran tinggi Kecamatan Merek, Kabupaten Karo.

Ketiganya membutuhkan teknologi: untuk budidaya komoditas baru, untuk pengolahan, dan untuk data pasar agar diversifikasi tidak berujung kelebihan pasokan.

Bagaimana sejarah teknologi pertanian berkembang?

Para penulis membagi era pertanian dengan cara yang berbeda-beda. Pembagian yang paling banyak dirujuk menurut tinjauan bibliometrik Bertoglio dkk. (2021) kurang lebih seperti berikut.

Laporan UNDP (2021) mencatat bahwa revolusi elektro-mekanis awal abad ke-20 mengurangi kebutuhan tenaga fisik, dan Revolusi Hijau pertengahan abad ke-20 menaikkan hasil panen secara drastis. Namun penggunaan teknologi Revolusi Hijau yang berlebihan juga menurunkan kesuburan tanah, menguras dan mencemari air, serta meningkatkan penyakit pada ternak dan manusia. Kelahiran pertanian presisi sering dikaitkan dengan pemakaian GPS pada traktor di awal 1990-an. Istilah Agriculture 4.0 sendiri merupakan turunan dari Industri 4.0; menurut Bertoglio dkk. (2021), istilah ini mulai muncul di literatur pada 2016 dan dipakai FAO pada 2020.

Seperti apa jejaknya di Indonesia?

Di Indonesia, paket intensifikasi padi seperti Panca Usaha Tani, Bimas, dan Insus mengantar Indonesia mencapai swasembada beras dan menerima penghargaan FAO pada 1985 (Febriyani dkk., 2020). Mekanisasi kemudian berkembang cepat. Pada 2017–2021 pemerintah menyalurkan 78.196 unit traktor roda dua, 9.370 traktor roda empat, dan 7.185 rice transplanter. Dalam survei terhadap 521 petani padi, 92,7% memakai traktor tangan dan 44,9% pernah memakai combine harvester, padahal mesin ini baru diperkenalkan sekitar 2013 (Santoso dkk., 2024).

Hal yang menarik untuk mahasiswa: petani Indonesia hidup di semua era sekaligus. Di satu desa, ada petani yang masih mencangkul, ada yang menyewa combine harvester, dan ada yang membuka aplikasi kalender tanam di ponselnya.

Apa saja jenis-jenis teknologi pertanian?

Agar mudah dipelajari, teknologi pertanian dapat dikelompokkan seperti pada tabel berikut. Di lapangan, teknologi biasanya diterapkan sebagai paket, bukan satu per satu.

Jenis	Contoh	Kaitan dengan diversifikasi
Biologis	Varietas unggul, bibit sambung (grafting)	Membuka peluang komoditas baru yang adaptif
Budidaya/agronomis	Pola tanam, pemangkasan, irigasi tetes, embung	Memungkinkan tumpangsari dan tanam lebih sering
Kimiawi dan hayati	Pupuk, pestisida, pestisida nabati, pupuk organik	Menjaga produktivitas berbagai komoditas
Mekanis (alsintan)	Traktor, rice transplanter, combine harvester	Menghemat tenaga untuk usaha lain
Pascapanen dan pengolahan	Pengering, mesin pengupas mete, kemasan	Diversifikasi vertikal dan nilai tambah
Informasi dan digital	Aplikasi, remote sensing, sensor/IoT, drone, blockchain	Data lahan, pasokan, dan pasar untuk keputusan

Bagaimana teknologi usahatani mendorong diversifikasi?

Penelitian terhadap 188 petani jambu mete di NTB, NTT, dan Sulawesi Tenggara memberi gambaran yang jelas (Pribadi, Sujianto, Santoso dkk., 2026). Paket teknologinya terdiri dari benih unggul, pemupukan, pengendalian penyakit, pemangkasan, pengolahan tanah, teknik penanaman, dan pascapanen. Sebanyak 68–98% petani setuju bahwa teknologi budidaya meningkatkan produktivitas. Namun adopsinya terhambat modal: kekurangan modal dialami 82% petani di NTB, 98% di NTT, dan 46% di Sulawesi Tenggara.

Temuan pentingnya: pendorong adopsi teknologi yang terkuat adalah pasar, bukan dukungan kelembagaan. Petani baru melirik paket teknologi ketika harga mete naik. Sebaliknya, ketika pasar tidak merespons, sebagian petani beralih ke komoditas lain yang lebih menguntungkan. Di kebun yang sama, petani menanam padi gogo, jagung, pisang, kelapa, kacang, dan ubi, serta memelihara sapi, kambing, dan unggas. Inilah diversifikasi horizontal. Sementara itu, UMKM di Sulawesi Tenggara sudah mengolah gelondong menjadi kernel berkemasan, sebuah diversifikasi vertikal yang masih memerlukan pendampingan mesin pengupas dan perbaikan kemasan.

Contoh lain datang dari lahan kering, yang luasnya lebih dari 140 juta hektare di Indonesia. Irigasi suplemen seperti irigasi tetes, irigasi curah (sprinkler), dan embung membantu memenuhi kebutuhan air tanaman. Embung dengan luas 7–8% dari lahan yang diairi dan kedalaman 2,6 meter dilaporkan dapat menaikkan indeks pertanaman hingga 100% sekaligus dipakai untuk memelihara ikan (Haryati, 2014). Satu teknologi, dua sumber pendapatan baru.

Apa peran sistem informasi pertanian bagi petani?

Sistem informasi pertanian (SIP) mengumpulkan dan mengolah data melalui manusia, perangkat keras dan lunak, serta jaringan telekomunikasi untuk menghasilkan informasi bagi pengambilan keputusan, misalnya pola tanam, pemupukan, pengendalian hama, dan pemasaran. Contoh produk SIP di Indonesia adalah Layanan Konsultasi Padi, Kalender Tanam (KATAM) Terpadu, dan Paktani Digital (Santoso dkk., 2023).

Infrastrukturnya terus membaik. Pada 2011–2020, jumlah desa/kelurahan yang memiliki menara BTS naik 92,02% di perdesaan dan 39,86% di perkotaan. Meski begitu, penyuluh masih menjadi sumber informasi utama petani.

Survei terhadap 473 petani di Sumatera Utara, Sumatera Selatan, dan DI Yogyakarta menunjukkan bahwa petani setia memakai aplikasi bila layanannya aman, mudah, akurat, sesuai kebutuhan, dan hasilnya mudah dipahami (Santoso dkk., 2023). Bagi diversifikasi, SIP penting karena petani membutuhkan informasi budidaya dan harga untuk komoditas yang belum biasa mereka tanam.

Bagaimana remote sensing membantu memetakan komoditas?

Penginderaan jauh adalah cara memperoleh informasi permukaan bumi tanpa menyentuhnya, menggunakan sensor pada satelit, pesawat, atau drone. Daun yang sehat memantulkan cahaya inframerah dekat (NIR) dengan kuat dan menyerap cahaya merah. Perbedaan inilah yang dipakai indeks NDVI, yaitu (NIR − Merah) / (NIR + Merah).

Studi kasus di Kecamatan Merek, Kabupaten Karo, mencoba menduga luas lahan bawang merah dengan metode Rapid Classification of Croplands di Google Earth Engine memakai citra Sentinel-2 (Santoso dkk., 2025). Bawang merah dipilih karena harganya sangat fluktuatif, sementara luas tanamnya selama ini sering ditaksir dengan mata. Dua algoritma dibandingkan, yaitu CART dan Random Forest.

Hasilnya, Random Forest menduga luas 74,4 hektare, sangat dekat dengan laporan penyuluh sebesar 71 hektare, dengan akurasi luas 95%. CART menduga 125 hektare dengan akurasi hanya 24%. Akurasi lokasi kedua algoritma sama-sama 92% (23 dari 25 titik benar). Keterbatasannya adalah awan di dataran tinggi dan resolusi citra yang belum cukup untuk melihat pematang kebun, sehingga drone disarankan sebagai pelengkap. Bagi diversifikasi wilayah, metode ini membantu pemerintah memperkirakan pasokan komoditas hortikultura sebelum panen.

Seberapa siap petani Indonesia menerapkan pertanian presisi?

Pertanian presisi adalah strategi manajemen yang mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data spasial dan temporal untuk keputusan yang sesuai dengan variabilitas lahan. Istilah lainnya adalah smart farming atau digital farming. Perangkat yang sudah tersedia di Indonesia antara lain Perangkat Uji Tanah Sawah (PUTS), Bagan Warna Daun, KATAM, Rice Crop Manager, alat mesin pertanian, dan drone.

Survei terhadap 521 petani padi di Sumatera Utara, Jawa Barat, DI Yogyakarta, Sulawesi Selatan, dan NTT menunjukkan tingkat kesiapan yang tergolong sedang (Santoso dkk., 2024). DI Yogyakarta dan Sulawesi Selatan paling siap, sedangkan NTT paling rendah. Penerapan pertanian presisi paling kuat dipengaruhi manajemen (β = 0,42), lalu lingkungan, kesiapan, teknologi, dan ekonomi. Kesiapan sendiri dipengaruhi kemampuan (β = 0,43) dan peluang (β = 0,39).

Peluangnya sudah terbuka: akses listrik mendapat skor 4,11 dan akses internet 3,94. Yang tertinggal justru kemampuan petani, dengan skor terendah pada kemampuan membaca peta (2,69). Rekomendasinya adalah meningkatkan keterampilan petani dalam teknologi informasi, GPS, dan sensor.

Apa manfaat blockchain untuk rantai pasok pertanian?

Blockchain dapat dibayangkan sebagai buku catatan transaksi yang salinannya dipegang semua pihak, sehingga catatan tidak bisa diubah diam-diam. Tinjauan sistematis Liu dkk. (2021) menyebut tiga fungsi utamanya di pertanian: ketertelusuran (traceability), transparansi, dan otomatisasi transaksi melalui kontrak pintar. Contoh yang sering dikutip adalah uji coba Walmart dengan Hyperledger Fabric: waktu melacak asal mangga iris turun dari hampir tujuh hari menjadi 2,2 detik.

Potensinya untuk petani kecil cukup jelas. Pada petani jambu mete, lebih dari separuh responden (54%) mendapat informasi harga dari pengumpul, dengan harga gelondong berkisar Rp2.000–25.000 per kilogram (Pribadi, Sujianto, Santoso dkk., 2026). Pencatatan yang transparan berpotensi memperkuat posisi tawar petani dan membuka pasar premium bagi produk olahan bersertifikat. Namun tantangannya juga besar: keamanan dan privasi data, skalabilitas, biaya dan konsumsi energi, kebutuhan pengetahuan teknologi, serta regulasi yang belum seragam (Liu dkk., 2021).

Ringkasan: teknologi apa untuk diversifikasi apa?

Teknologi	Horizontal	Vertikal	Pasar dan kebijakan
Usahatani	Tumpangsari, ternak, embung + ikan	Pascapanen, olahan kernel	Paket teknologi sesuai permintaan
Sistem informasi	Info budidaya komoditas baru	Info standar mutu olahan	Info harga, layanan penyuluhan
Remote sensing	Peta sebaran komoditas	Proyeksi bahan baku	Proyeksi pasokan, stabilisasi harga
Pertanian presisi	Input tepat tiap komoditas	Mutu bahan baku seragam	Efisiensi biaya, ramah lingkungan
Blockchain	Jejak asal multikomoditas	Sertifikasi produk olahan	Transparansi dan kepercayaan

Pertanyaan yang sering diajukan

Apakah teknologi pertanian selalu harus mahal?

Tidak. Bagan Warna Daun dan Perangkat Uji Tanah Sawah termasuk teknologi presisi yang murah karena memberi rekomendasi spesifik lokasi. Untuk alat mahal seperti drone, model sewa atau jasa layanan bisa menjangkau petani kecil (UNDP, 2021).

Mengapa petani belum mengadopsi teknologi meskipun tahu manfaatnya?

Hambatan utamanya adalah modal, keterampilan, keraguan terhadap hasil, dan pasar yang belum menarik. Pada petani mete, kekurangan modal dialami hingga 98% petani di NTT.

Apa beda smart farming dan pertanian presisi?

Dalam banyak literatur keduanya dipakai bergantian. Pertanian presisi menekankan pengelolaan sesuai variabilitas lahan, sedangkan smart farming menekankan konektivitas data, sensor, dan otomatisasi.

Bagaimana mahasiswa pertanian bisa berperan?

Kesenjangan terbesar ada pada kemampuan petani, bukan ketersediaan alat. Mahasiswa dapat berperan sebagai pendamping yang melatih penggunaan aplikasi, membaca peta, dan menghubungkan petani dengan informasi pasar.

Rujukan

• Bertoglio, R., Corbo, C., Renga, F. M., & Matteucci, M. (2021). The digital agricultural revolution: A bibliometric analysis literature review. IEEE Access, 9.
• Febriyani, R., Martini, S., & Yanuardi, M. H. (2020). Kebijakan pemerintah dalam swasembada beras dan dampaknya bagi petani di Kabupaten Karawang 1969–1985. PERIODE: Jurnal Sejarah dan Pendidikan Sejarah, 2(1).
• Haryati, U. (2014). Teknologi irigasi suplemen untuk adaptasi perubahan iklim pada pertanian lahan kering. Jurnal Sumberdaya Lahan, 8(1), 43–57.
• Liu, W., Shao, X.-F., Wu, C.-H., & Qiao, P. (2021). A systematic literature review on applications of information and communication technologies and blockchain technologies for precision agriculture development. Journal of Cleaner Production, 298, 126763. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.126763
• LF Decentralized Trust. Case study: Walmart and Hyperledger Fabric. lfdecentralizedtrust.org
• Pingali, P. L., & Rosegrant, M. W. (1995). Agricultural commercialization and diversification: Processes and policies. Food Policy, 20(3), 171–185.
• Pribadi, E. R., Sujianto, S., Santoso, A. B., dkk. (2026). Technological innovation adoption for improving smallholder cashew farmers’ income: The interconnection of institutional and market dimensions. African Journal of Science, Technology, Innovation and Development. https://doi.org/10.1080/20421338.2026.2707945
• Santoso, A. B., Girsang, S. S., Raharjo, B., dkk. (2023). Assessing the challenges and opportunities of agricultural information systems to enhance farmers’ capacity and target rice production in Indonesia. Sustainability, 15(2), 1114. https://doi.org/10.3390/su15021114
• Santoso, A. B., Ulina, E. S., Batubara, S. F., dkk. (2024). Are Indonesian rice farmers ready to adopt precision agricultural technologies? Precision Agriculture. https://doi.org/10.1007/s11119-024-10156-7
• Santoso, A. B., Sipahutar, T., Purba, T., dkk. (2025). Estimated shallot yield area using the rapid classification of croplands method. Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia, 30(1), 108–115. https://doi.org/10.18343/jipi.30.1.108
• United Nations Development Programme. (2021). Precision agriculture for smallholder farmers. UNDP Global Centre for Technology, Innovation and Sustainable Development.