Precision Maize Farming: Optimizing Irrigation and Fertilization with Drones and Sensors

Precision agriculture has transformed conventional corn cultivation into a more efficient and sustainable production system. Drone and sensor technology allows farmers to monitor crop conditions in real time, identify spatial variability in the field, and precisely deliver agricultural inputs tailored to the specific needs of each zone. This technological integration not only increases productivity but also optimizes the use of increasingly limited resources such as water and fertilizer. Research shows that the application of sensor technology can reduce water use by up to 25% while maintaining or even increasing crop yields (Aarif et al., 2025). This digital transformation in corn farming is a crucial solution to addressing the challenges of global food security amidst climate change and increasing population growth.

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), or drones, have become a revolutionary tool in monitoring corn plant health by providing high-resolution multispectral and RGB data. Research in Hungary showed that the use of UAVs with NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) sensors at the R3 growth stage of corn had the highest correlation with nitrogen fertilization and crop yield (Riczu et al., 2024). Drones are equipped with various sensors, such as multispectral, thermal, and hyperspectral cameras, capable of detecting plant stress, nutrient deficiencies, and water needs even before visual symptoms are visible to the naked eye. Drone imaging technology allows for the division of fields into smaller, homogeneous zones, allowing farmers to implement specific irrigation and fertilization strategies for each zone. Drones' ability to collect data quickly and cover large areas makes them a cost-effective solution compared to conventional monitoring methods, especially for large-scale corn fields.

Internet of Things (IoT) based soil sensors provide continuous data on soil moisture, pH, nutrients, and microenvironmental conditions, which are crucial for precision irrigation and fertilization management. A comparative study on corn cultivation showed that the in-situ soil sensor (W-Tens) method can optimize water application with better irrigation water use efficiency than conventional methods (Smart Sensors and Smart Data for Precision Agriculture, 2024). Soil moisture sensors enable automated irrigation systems that adjust watering schedules based on actual crop needs, preventing water waste and reducing the risk of drought. Integrating soil nutrient sensors with cloud computing platforms facilitates timely decisions about fertilizer application, reducing waste and environmental pollution caused by over-fertilization. Modern sensor technology is also equipped with machine learning algorithms that can predict crop needs and provide automatic action recommendations to farmers via a smartphone app.

Variable Rate Application (VRA) is the core of precision agriculture, utilizing data from drones and sensors to apply water and fertilizer in a variable manner according to the specific needs of each land zone. Research on summer corn using VRA technology showed an average yield increase of 8.37% and a gross profit increase of USD 153 per hectare compared to uniform fertilization (Zhang et al., 2024). Precision irrigation systems integrated with sensors can regulate water application based on real-time soil moisture data, reducing runoff and increasing water use efficiency by up to 40%. In terms of fertilization, proximal sensor technology combined with nitrogen balance principles enables precise fertilizer application at the right amount, at the right time, and in the right location. Sensor data-driven optimization models have been shown to provide improved economic and environmental benefits by reducing excess fertilizer application that can pollute groundwater, while still maximizing corn productivity (Blagodatsky et al., 2021).

While precision farming technology offers significant benefits, its implementation still faces several challenges that need to be overcome. High initial investments in drones, sensors, and IoT infrastructure are major barriers for small- and medium-scale farmers, while the learning curve to operate this advanced technology requires intensive training and ongoing mentoring. Uneven internet connectivity in rural areas hinders real-time data transmission and the use of cloud computing platforms, while data integration from various sensors and platforms still requires standardization and improved data management systems. However, rapid advances in artificial intelligence, machine learning, and miniaturized sensors offer significant opportunities for the future. Emerging technologies such as autonomous agricultural robots, big data-based predictive analytics, and automated decision-making systems will further enhance precision farming. Collaboration between governments, research institutions, and the private sector in providing subsidies, training, and digital infrastructure will be key to the successful mass adoption of these technologies, driving the transformation toward a more productive, efficient, and sustainable corn farming system.

Pertanian Jagung Presisi: Optimalisasi Irigasi dan Pemupukan dengan Drone & Sensor 

Pertanian presisi telah mengubah paradigma budidaya jagung konvensional menjadi sistem produksi yang lebih efisien dan berkelanjutan. Teknologi drone dan sensor memungkinkan petani untuk memantau kondisi tanaman secara real-time, mengidentifikasi variabilitas spasial di lahan, dan memberikan input pertanian secara tepat sesuai kebutuhan spesifik setiap zona. Integrasi teknologi ini tidak hanya meningkatkan produktivitas, tetapi juga mengoptimalkan penggunaan sumber daya seperti air dan pupuk yang semakin terbatas. Penelitian menunjukkan bahwa penerapan teknologi sensor dapat mengurangi penggunaan air hingga 25% sambil mempertahankan atau bahkan meningkatkan hasil panen (Aarif et al., 2025). Transformasi digital dalam pertanian jagung ini menjadi solusi krusial untuk menghadapi tantangan ketahanan pangan global di tengah perubahan iklim dan pertumbuhan populasi yang terus meningkat. 

Unmanned Aerial Vehicle (UAV) atau drone telah menjadi alat revolusioner dalam monitoring kesehatan tanaman jagung dengan memberikan data multispektral dan RGB beresolusi tinggi. Penelitian di Hungaria menunjukkan bahwa penggunaan UAV dengan sensor NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) pada tahap pertumbuhan R3 jagung memiliki korelasi tertinggi dengan pemupukan nitrogen dan hasil panen (Riczu et al., 2024). Drone dilengkapi dengan berbagai sensor seperti kamera multispektral, termal, dan hiperspektral yang mampu mendeteksi stres tanaman, defisiensi nutrisi, dan kebutuhan air bahkan sebelum gejala visual terlihat oleh mata telanjang. Teknologi pencitraan drone memungkinkan pembagian lahan menjadi zona-zona homogen yang lebih kecil, sehingga petani dapat menerapkan strategi irigasi dan pemupukan yang spesifik untuk setiap zona. Kemampuan drone untuk mengumpulkan data secara cepat dan mencakup area luas menjadikannya solusi cost-effective dibandingkan metode monitoring konvensional, terutama untuk lahan jagung berskala besar. 

Sensor tanah berbasis Internet of Things (IoT) memberikan data kontinyu tentang kelembaban tanah, pH, nutrisi, dan kondisi lingkungan mikro yang sangat penting untuk manajemen irigasi dan pemupukan presisi. Studi komparatif pada budidaya jagung menunjukkan bahwa metode sensor tanah in-situ (W-Tens) mampu mengoptimalkan pemberian air dengan efisiensi penggunaan air irigasi yang lebih baik dibandingkan metode konvensional (Smart Sensors and Smart Data for Precision Agriculture, 2024). Sensor kelembaban tanah memungkinkan sistem irigasi otomatis yang menyesuaikan jadwal penyiraman berdasarkan kebutuhan aktual tanaman, mencegah pemborosan air dan mengurangi risiko kekeringan. Integrasi sensor nutrisi tanah dengan platform cloud computing memfasilitasi pengambilan keputusan yang tepat waktu tentang aplikasi pupuk, mengurangi pemborosan dan pencemaran lingkungan akibat pemupukan berlebihan. Teknologi sensor modern juga dilengkapi dengan algoritma machine learning yang dapat memprediksi kebutuhan tanaman dan memberikan rekomendasi tindakan secara otomatis kepada petani melalui aplikasi smartphone. 

Variable Rate Application (VRA) merupakan inti dari pertanian presisi yang memanfaatkan data dari drone dan sensor untuk mengaplikasikan air dan pupuk secara variabel sesuai kebutuhan spesifik setiap zona lahan. Penelitian pada jagung musim panas menggunakan teknologi VRA menunjukkan peningkatan hasil panen rata-rata sebesar 8,37% dan peningkatan keuntungan kotor sebesar USD 153 per hektar dibandingkan pemupukan seragam (Zhang et al., 2024). Sistem irigasi presisi yang terintegrasi dengan sensor dapat mengatur aplikasi air berdasarkan data kelembaban tanah real-time, mengurangi run-off dan meningkatkan efisiensi penggunaan air hingga 40%. Dalam hal pemupukan, teknologi sensor proximal dikombinasikan dengan prinsip keseimbangan nitrogen memungkinkan aplikasi pupuk yang tepat jumlah, tepat waktu, dan tepat lokasi. Model optimalisasi berbasis data sensor terbukti memberikan manfaat ekonomi dan lingkungan yang lebih baik dengan mengurangi aplikasi pupuk berlebih yang dapat mencemari air tanah, sambil tetap memaksimalkan produktivitas jagung (Blagodatsky et al., 2021). 

Meskipun teknologi precision farming menawarkan manfaat signifikan, implementasinya masih menghadapi berbagai tantangan yang perlu diatasi. Investasi awal yang tinggi untuk drone, sensor, dan infrastruktur IoT menjadi hambatan utama bagi petani skala kecil dan menengah, sementara kurva pembelajaran untuk mengoperasikan teknologi canggih ini memerlukan pelatihan intensif dan pendampingan berkelanjutan. Konektivitas internet yang tidak merata di daerah pedesaan menghambat transmisi data real-time dan pemanfaatan platform cloud computing, sedangkan integrasi data dari berbagai sensor dan platform masih memerlukan standarisasi dan sistem manajemen data yang lebih baik. Namun, perkembangan pesat dalam bidang artificial intelligence, machine learning, dan sensor miniaturisasi membuka peluang besar untuk masa depan. Teknologi emerging seperti robot pertanian otonom, analitik prediktif berbasis big data, dan sistem pengambilan keputusan otomatis akan semakin menyempurnakan precision farming. Kolaborasi antara pemerintah, institusi penelitian, dan sektor swasta dalam menyediakan subsidi, pelatihan, dan infrastruktur digital akan menjadi kunci keberhasilan adopsi teknologi ini secara massal, mendorong transformasi menuju sistem pertanian jagung yang lebih produktif, efisien, dan berkelanjutan.

Reference

• Aarif, K. O., et al. (2025). Smart Sensor Technologies Shaping the Future of Precision Agriculture: Recent Advances and Future Outlooks. Journal of Sensors, 2025, 2460098. 

• Blagodatsky, S., et al. (2021). Precision Agriculture for Crop and Livestock Farming—Brief Review. Animals, 11(8), 2345. PMC8388655.

• Frontiers in Plant Science. (2024). Precise application of water and fertilizer to crops: challenges and opportunities. Frontiers in Plant Science, 15, 1444560.

• Libelium. (2023). Precision Farming to control irrigation and improve fertilization strategies on corn crops. Success Story. 

• Marques, P., et al. (2024). Smart Sensors and Smart Data for Precision Agriculture: A Review. Sensors, 24(8), 2647. PMC11053448.

• Riczu, P., et al. (2024). Precision agricultural technology for advanced monitoring of maize yield under different fertilization and irrigation regimes: A case study in Eastern Hungary (Debrecen). Journal of Agriculture and Food Research, 15, 100048. 

• Zhang, X., et al. (2024). Variable-Rate Fertilization for Summer Maize Using Combined Proximal Sensing Technology and the Nitrogen Balance Principle. Agriculture, 14(7), 1180. 

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