Implementation of an Internet of Things (IoT)-Based Plant Care Automation System

Automated farming, commonly referred to as Smart Farming or precision agriculture, is the application of cutting-edge technology to automate and optimize crop cultivation processes, reducing or replacing reliance on manual labor. The foundation of this system is the use of the Internet of Things (IoT), sensors, artificial intelligence (AI), and robotics to collect real-time data on environmental conditions (temperature, humidity, soil pH, and pest infestations). The system then analyzes this data to make automated decisions, such as adjusting irrigation doses, determining fertilizer dosages, or activating specific pesticide spraying. The goal is to achieve high resource efficiency (water, fertilizer, pesticides) while improving the quality and quantity of harvests with minimal environmental impact.

The application of automated farming encompasses various stages of agricultural activities. The most common example is an automatic irrigation system that utilizes soil moisture sensors to irrigate crops only when needed, significantly saving water compared to conventional irrigation methods. Furthermore, agricultural robots, or Agri Drones, are capable of monitoring large areas of land, planting seeds, and spraying pesticides precisely and autonomously. This technology allows farmers to manage land specifically based on the unique needs of each zone (variable dose application), rather than uniformly. This automation significantly helps address labor shortages and attracts younger generations to the agricultural sector because it prioritizes technology. The development of automated agriculture has become a major focus of academic research.

Despite offering significant efficiency and increased production, the implementation of automated agriculture in Indonesia still faces several fundamental challenges. Key obstacles include the high initial investment costs for hardware procurement (sensors, drones, robots, IoT installations), which often burden small- and medium-scale farmers. Furthermore, the unequal distribution of digital infrastructure, particularly stable internet access in rural areas, poses a crucial obstacle to the operation of real-time IoT-based systems. Another challenge is technology literacy and adoption among farmers, which requires ongoing training programs from the government and academia to ensure operators can utilize this cutting-edge technology optimally and effectively.

Therefore, future academic research and policy development are directed at addressing this adoption gap. Solutions currently under development include designing a low-cost, modular smart farming system that can be scaled to local farmers' farms, as well as developing a local artificial intelligence platform capable of accurately predicting agricultural conditions using Indonesia-specific weather and climate data. Ultimately, the success of Automated Farming will be measured not only by its technological sophistication, but also by its ability to integrate socially and economically within the traditional agricultural ecosystem, thereby truly realizing a sovereign, sustainable, and attractive agriculture for future generations.

Implementasi Sistem Otomatisasi Perawatan Tanaman Berbasis Internet of Things (IoT) 

Pertanian otomatis, yang biasa disebut sebagai Smart Farming atau pertanian presisi, merupakan penerapan teknologi mutakhir untuk mengautomasi dan mengoptimalkan proses budidaya tanaman, mengurangi atau menggantikan ketergantungan terhadap tenaga kerja manual. Fondasi dari sistem ini adalah penggunaan Internet of Things (IoT), sensor, kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI), dan robotika untuk mengumpulkan data secara real-time mengenai kondisi lingkungan (temperatur, kelembaban, pH tanah, serangan hama). Data tersebut kemudian dianalisis oleh sistem untuk mengambil keputusan secara otomatis, seperti mengatur dosis pengairan, menentukan takaran pupuk, atau mengaktifkan penyemprotan pestisida secara spesifik. Sasarannya adalah mencapai efisiensi penggunaan sumber daya yang tinggi (air, pupuk, pestisida) sekaligus meningkatkan mutu dan kuantitas hasil panen dengan dampak terhadap lingkungan yang minimum.

Penerapan pertanian otomatis meliputi berbagai tahapan kegiatan pertanian. Contoh yang paling sering adalah sistem pengairan otomatis yang memanfaatkan sensor kelembaban tanah untuk mengairi tanaman hanya ketika diperlukan, yang sangat menghemat penggunaan air dibandingkan pengairan konvensional. Selain itu, terdapat robot pertanian atau Agri Drone yang mampu melakukan monitoring lahan luas, penanaman benih, hingga penyemprotan pestisida secara presisi dan otonom. Teknologi ini memungkinkan petani untuk mengelola lahan secara spesifik berdasarkan kebutuhan unik setiap zona (aplikasi dosis variabel), bukan secara seragam. Otomatisasi ini sangat membantu mengatasi permasalahan kelangkaan tenaga kerja dan menarik minat generasi muda ke sektor pertanian karena mengedepankan teknologi.Pengembangan pertanian otomatis ini menjadi fokus utama dalam riset akademik.

Meskipun menawarkan efisiensi dan peningkatan produksi yang signifikan, implementasi pertanian otomatis di Indonesia masih menghadapi sejumlah tantangan mendasar. Hambatan utama meliputi biaya investasi awal yang tinggi untuk pengadaan perangkat keras (sensor, drone, robot, instalasi IoT), yang sering kali memberatkan petani skala kecil dan menengah. Selain itu, infrastruktur digital yang belum merata, terutama akses internet yang stabil di daerah pedesaan, menjadi kendala krusial bagi operasional sistem real-time berbasis IoT. Tantangan lain adalah literasi dan adopsi teknologi di kalangan petani, yang memerlukan program pelatihan berkelanjutan dari pemerintah dan akademisi untuk memastikan operator dapat memanfaatkan teknologi mutakhir ini secara optimal dan tepat guna.

Oleh karena itu, riset akademik dan pengembangan kebijakan di masa depan diarahkan untuk mengatasi kesenjangan adopsi ini. Solusi yang sedang dikembangkan mencakup perancangan sistem smart farming berbiaya rendah dan modular yang dapat disesuaikan dengan skala lahan petani lokal, serta pengembangan platform kecerdasan buatan lokal yang mampu memprediksi kondisi pertanian secara akurat menggunakan data cuaca dan iklim spesifik Indonesia. Pada akhirnya, suksesnya Pertanian Otomatis tidak hanya diukur dari kecanggihan teknologinya, tetapi juga dari kemampuannya untuk terintegrasi secara sosial dan ekonomis dalam ekosistem pertanian tradisional, sehingga benar-benar mewujudkan pertanian yang berdaulat, berkelanjutan, dan menarik bagi generasi penerus.

Reference: 

• Syarief, M., Rahmawati, D., & Fittryah, L. D. (2024). Efektivitas dan Efisiensi Drone Sprayer untuk Pengendalian Gulma pada Tanaman Padi (Oryza sativa L). Agriprima: Journal of Applied Agricultural Sciences, 8(1), 52-60.

• Arifin, A., & Rizal, M. (2023). Implementasi Sistem Otomatisasi Perawatan Tanaman indoor berbasis Internet of Things (IoT). REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 7(2), 935-945. 

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