Digital Transformation in Agriculture: A Precision Approach to Food Security
Digital Transformation in Agriculture: A Precision Approach to Food Security
The development of digital technology has brought about significant changes in the agricultural sector. Through the application of the Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), big data, drones, and agricultural information systems, farmers can now manage land and resources more efficiently. This concept is known as precision agriculture, a data-driven approach to optimizing input use and maximizing crop yields. This innovation is considered crucial in strengthening food security amidst global challenges such as climate change, limited land, and increasing food demand.
Digital technology helps farmers understand soil conditions, moisture, and crop nutrition in real time. Data from sensors and satellite imagery enables faster and more accurate decision-making, such as when to irrigate or fertilize. In addition to increasing productivity, this technology also supports resource efficiency, reduces waste, and minimizes environmental impact. Several studies have shown that the implementation of digital systems can increase agricultural yields while saving fertilizer and water use (Bolfe et al., 2020).
Furthermore, agricultural digitalization contributes to food security by strengthening risk management. AI-based systems can detect pests, plant diseases, or extreme weather conditions early, allowing farmers to take timely preventative measures (Awais et al., 2025). Furthermore, digital platforms also provide farmers with more transparent access to markets and price information, shortening supply chains, and reducing post-harvest losses (Zhang et al., 2025).
However, the implementation of this technology still faces various obstacles, especially in developing countries. Key obstacles include limited digital infrastructure, low technological literacy among farmers, and high initial costs of purchasing digital equipment (Abu et al., 2023). Furthermore, issues of agricultural data security and ownership still need to be regulated through clear policies (Khaspuria et al., 2024).
To accelerate the adoption of digital agriculture, governments and relevant institutions need to strengthen rural internet connectivity, provide digital training to farmers, and provide technology financing or subsidy schemes. Developing regulations that ensure data interoperability and privacy protection is also crucial. With policy support and cross-sector collaboration, digital transformation is expected to create a more productive, sustainable, and resilient agricultural system to food crises.
Overall, digital agriculture is not just about efficiency, but also about creating an adaptive, equitable, and sustainable food system. The success of this transformation depends heavily on infrastructure readiness, farmer capacity building, and policies that support technological inclusivity.
Perkembangan teknologi digital telah membawa perubahan besar dalam sektor pertanian. Melalui penerapan Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan (AI), big data, drone, dan sistem informasi pertanian, petani kini dapat mengelola lahan dan sumber daya dengan lebih efisien. Konsep ini dikenal sebagai pertanian presisi, yaitu pendekatan berbasis data untuk mengoptimalkan penggunaan input dan memaksimalkan hasil panen. Inovasi tersebut dinilai penting dalam upaya memperkuat ketahanan pangan di tengah tantangan global seperti perubahan iklim, keterbatasan lahan, dan peningkatan kebutuhan pangan.
Teknologi digital membantu petani memahami kondisi tanah, kelembapan, dan nutrisi tanaman secara real-time. Data dari sensor dan citra satelit memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat, seperti kapan harus melakukan irigasi atau pemupukan. Selain meningkatkan produktivitas, teknologi ini juga mendukung efisiensi sumber daya, mengurangi limbah, dan menekan dampak lingkungan. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa penerapan sistem digital mampu meningkatkan hasil pertanian sekaligus menghemat penggunaan pupuk dan air (Bolfe et al., 2020).
Di sisi lain, digitalisasi pertanian berkontribusi terhadap ketahanan pangan dengan memperkuat manajemen risiko. Sistem berbasis AI dapat mendeteksi hama, penyakit tanaman, atau kondisi cuaca ekstrem lebih awal, sehingga petani dapat melakukan tindakan pencegahan tepat waktu (Awais et al., 2025). Selain itu, platform digital juga membuka akses petani terhadap pasar dan informasi harga secara lebih transparan, memperpendek rantai pasok, dan mengurangi kehilangan hasil pascapanen (Zhang et al., 2025).
Namun, penerapan teknologi ini masih menghadapi berbagai kendala, terutama di negara berkembang. Hambatan utama meliputi keterbatasan infrastruktur digital, rendahnya literasi teknologi di kalangan petani, serta biaya awal yang tinggi untuk membeli peralatan digital (Abu et al., 2023). Selain itu, isu keamanan dan kepemilikan data pertanian masih perlu diatur dengan kebijakan yang jelas (Khaspuria et al., 2024).
Untuk mempercepat adopsi pertanian digital, pemerintah dan lembaga terkait perlu memperkuat konektivitas internet pedesaan, memberikan pelatihan digital kepada petani, serta menyediakan skema pembiayaan atau subsidi teknologi. Pengembangan regulasi yang menjamin interoperabilitas data dan perlindungan privasi juga sangat penting. Dengan dukungan kebijakan dan kolaborasi lintas sektor, transformasi digital diharapkan dapat menciptakan sistem pertanian yang lebih produktif, berkelanjutan, dan tangguh terhadap krisis pangan.
Secara keseluruhan, pertanian digital bukan hanya soal efisiensi, tetapi juga tentang menciptakan sistem pangan yang adaptif, adil, dan berkelanjutan. Keberhasilan transformasi ini sangat bergantung pada kesiapan infrastruktur, peningkatan kapasitas petani, dan kebijakan yang berpihak pada inklusivitas teknologi.
Reference:
Abu, N. S., Bukhari, W. M., Ong, C. H., Kassim, A. M., Izzuddin, T. A., Melor, M. N. S., & Norasikin, M. A. (2023). Internet of Things applications in precision agriculture: A review. Journal of Robotics and Control, 3(3).
Awais, M., Wang, X., Hussain, S., Aziz, F., & Mahmood, M. Q. (2025). Advancing precision agriculture through digital twins and smart farming technologies: A review. AgriEngineering, 7(5), 137.
Bolfe, É. L., Jorge, L. A. d. C., Sanches, I. D., Luchiari Júnior, A., da Costa, C. C., Victoria, D. d. C., Inamasu, R. Y., Grego, C. R., Ferreira, V. R., & Ramirez, A. R. (2020). Precision and digital agriculture: Adoption of technologies and perception of Brazilian farmers. Agriculture, 10(12), 653.
Khaspuria, G., Khandelwal, A., Agarwal, M., Bafna, M., Yadav, R., & Yadav, A. (2024). Adoption of precision agriculture technologies among farmers: A comprehensive review. Journal of Scientific Research and Reports, 30(7), 671–686.
Zhang, R., Zhu, H., Chang, Q., & Mao, Q. (2025). A comprehensive review of digital twins technology in agriculture. Agriculture, 15(9), 903.
PT. Precision Agriculutre Indonesia adalah ekosistem digital pertanian Indonesia yang mengintegrasikan agrotech, pertanian presisi, pertanian cerdas, dan pertanian pintar melalui pemanfaatan teknologi seperti sensor pertanian, Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan, sistem irigasi otomatis, pemupukan cerdas, dan pemantauan tanaman berbasis data real-time, serta menghadirkan layanan edukasi petani modern, digitalisasi agribisnis, pasar produk pertanian online, penguatan rantai pasok, inovasi teknologi tepat guna, dan solusi pertanian ramah lingkungan yang mendukung pertanian modern, berkelanjutan, dan berdaya saing tinggi di era Revolusi Industri 4.0. Pertanian Presisi Indonesia