MenteriPertanian Syahrul Yasin Limpo mengatakan teknologi kini memiliki peranan penting dalam mendukung optimalisasi dalam segala sektor, termasuk pertanian. Ia menjelaskan melalui penerapan teknologi di era revolusi industri 4.0 ini, hambatan yang biasa dihadapi para petani hingga pelaku usaha bisa diminimalisir. pertanian syarat tersebut adalah : 1. Adanya pasar untuk hasil-hasil usahatani. 2. Teknologi yang senantiasa selalu berkembang. 3. Tersedianya bahan-bahan dan alat-alat produksi secara lokal. 4. Adanya perangsang produksi bagi peetani. 5. Tersedianya pengangkutan yang lancar dan kontinyu. Tahap-tahap Pembangunan Pertanian Denganmulsa, tanaman-tanaman yang sedang dibudidayakan dijamin akan tumbuh lebih subur dan berkualitas tinggi. Bukan untuk menggantikan, teknologi hanya berperan meningkatkan produktivitas dan kinerja pertanian. Keuntungan yang didapat juga bukan hanya dari segi hasil yang dituai nantinya, namun teknologi ada untuk mempercepat kinerja petani. Revolusihijau adalah upaya dan cikal bakal kemajuan teknologi pertanian untuk meningkatkan produktivitas hasil pangan. Tujuannya adalah mengubah penggunaan teknologi tradisional pada sektor pertanian dengan menerapkan teknologi modern untuk hasil yang optimal. Indonesia sebelumnya sudah dikenal sebagai negara yang kaya hasil pertanian dan Setelahsektor kesehatan, otomotif, manufaktur, dan keuangan, sekarang kecerdasan buatan di bidang pertanian menyediakan teknologi mutakhir untuk panen dengan produktivitas dan hasil panen yang lebih baik. Sektor Pertanian adalah fondasi ekonomi dunia dan dengan meningkatnya populasi, dunia perlu memproduksi 50% lebih banyak makanan pada tahun Vay Tiền Nhanh Chỉ Cần Cmnd. Perjalanan Inovasi Teknologi Artificial Intelligence AI dalam Produksi Minyak Kelapa Sawit Inovasi Teknologi Memanfaatkan IoT Industri di Industri Kelapa Sawit Inovasi Teknologi Analisis Buah Brondolan untuk Meningkatkan Keuntungan ini kami melanjutkan perjalanan inovasi Teknologi kami dengan menggunakan model Machine Learning untuk meningkatkan hasil panen Latar Belakang Sepanjang keberadaan pertanian, salah satu masalah utama yang menarik bagi petani adalah isu peningkatan hasil panen. Apa cara terbaik untuk meningkatkan hasil panen per hektar? Apa saja faktor yang paling mempengaruhi hasil panen? Akhir-akhir ini, mengingat pertumbuhan populasi dunia yang terus meningkat, isu ini menjadi semakin relevan. Namun, dengan munculnya tantangan baru bagi para petani, muncul pula cara-cara dan teknologi baru yang dipanggil untuk menjawab semua tantangan tersebut. Artikel ini akan membahas mengenai apa yang dapat dilakukan oleh para petani untuk meningkatkan hasil panen di lahan mereka dan teknologi baru yang dapat membantu dalam hal ini. Minyak kelapa sawit merupakan salah satu komoditas terbesar yang diproduksi dan dibutuhkan di dunia. Sebanyak 73 juta metrik ton diproduksi pada tahun 2020-2021 untuk memenuhi kebutuhan industri makanan, kosmetik, dan bahan bakar. Sebagian besar buah yang dihasilkan berasal dari Indonesia dan Malaysia karena tanaman ini cocok tumbuh di daerah tropis. Memiliki lahan yang sangat luas untuk penanaman kelapa sawit di Kalimantan Timur, PT REA Kaltim perlu menangani perkebunan mereka dengan hati-hati. REA Kaltim memiliki lebih dari hektar lahan yang dialokasikan untuk penanaman kelapa sawit, dimana lebih dari hektar merupakan tanaman kelapa sawit yang telah menghasilkan lebih dari ton tandan buah segar setiap tahunnya selama empat tahun Kita Membutuhkan Prediksi Hasil Panen? Meskipun REA Kaltim berhasil meningkatkan produksi kelapa sawit secara signifikan pada tahun 2018, namun hasil panen mereka telah menurun selama tiga tahun terakhir. Biasanya dinyatakan dalam Ton per Ha, hasil panen dianggap sebagai ukuran kinerja yang paling penting, karena merupakan hasil dari semua upaya dan sumber daya yang diinvestasikan oleh para petani dalam pengembangan tanaman di ladang mereka. Untuk membantu manajer perkebunan dalam menentukan penyebab utama dari hasil panen yang buruk berdasarkan faktor-faktor yang relevan, perkiraan hasil panen kelapa sawit sangat penting. Untuk memastikan bahwa perkebunan yang ada saat ini memberikan hasil panen yang optimal tanpa menambah penggunaan lahan, prediksi hasil panen kelapa sawit, dan mengoptimalkan hasil panen per unit penggunaan lahan sangatlah penting. Menghasilkan estimasi hasil panen yang efektif, cepat, dan akurat dalam kondisi perkebunan dan panen yang tidak terduga terus menjadi tantangan besar. Machine Learning di bidang Pertanian Berbagai penelitian dan proyek telah dilakukan untuk menggunakan data science dan teknologi analitik baru di sektor pertanian, salah satunya adalah Machine Learning. Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI di mana mesin diprogram untuk memproses dan memanfaatkan data. Selain pengumpulan data yang efisien, machine learning bertujuan untuk memanfaatkan jumlah data yang terus bertambah yang dikumpulkan dengan memodifikasi dan menganalisisnya tanpa masukan dari manusia. Pembelajaran mesin adalah jenis analisis matematis yang memiliki fokus yang berbeda dari pendekatan analitis pada mata pelajaran terapan. Di bidang pertanian, pembelajaran mesin digunakan dalam pengelolaan tanah dan air, pengendalian penyakit dan hewan peliharaan, kontrol kualitas tanaman, dan hasil panen. Salah satu aspek terpenting dalam pertanian presisi adalah prediksi hasil panen, yang sangat penting untuk memetakan dan meramalkan hasil panen, mencocokkan pasokan dan permintaan tanaman, dan mengelola tanaman untuk memaksimalkan Learning untuk Memprediksi Hasil Panen Selama satu dekade terakhir, prediksi hasil panen menggunakan machine learning telah dipelajari dengan berbagai macam algoritma, mulai dari sereal hingga biji minyak, dengan suhu, nutrisi, dan fisiologi tanaman sebagai parameter. Kung dkk. 2016 telah mempelajari prediksi hasil panen tomat menggunakan machine learning dengan metode Ensemble Neural Network ENN. Parameter yang mereka gunakan adalah faktor meteorologi misalnya kelembaban relatif, curah hujan, dan suhu udara, faktor lingkungan misalnya luas tanam, luas panen, jumlah panen, dan jumlah panen per satuan volume, dan faktor ekonomi misalnya biaya produksi dan harga jual di pasar dari tahun 1997-2014 di Taiwan. Dari penelitian ini, mereka menemukan 3 model dengan tingkat kesalahan di bawah 2% dan dua model dengan akurasi di atas 90%. Penelitian lainnya adalah memprediksi hasil panen gandum di lahan seluas 22 hektar di Bedfordshire, Inggris, yang dilakukan oleh Patanzi dkk. 2015 dengan menggunakan Supervised Kohonen Networks SKN dengan tingkat akurasi 91% dan kemudian mengurangi biaya tenaga kerja dan waktu untuk pengambilan sampel dan analisis tanah. Kita dapat berasumsi dari dua penelitian ini bahwa pembelajaran mesin memberi manfaat bagi industri Kami Data Scientist Kitameraki membangun gugus tugas dengan ahli agronomi REA dan pemangku kepentingan berpengetahuan lainnya untuk membangun model pembelajaran mesin yang dapat memprediksi hasil panen perkebunan kelapa sawit. Hasil panen tanaman bergantung pada berbagai variabel, termasuk iklim, fisiologi tanaman, pengelolaan tanah, penggunaan air, dll. Langkah pertama dari proyek ini adalah mengidentifikasi variabel-variabel yang memiliki dampak terbesar pada hasil panen kelapa sawit. Kami mengevaluasi hujan, bahan tanam, kematangan, dan atribut lainnya terhadap hasil panen kelapa sawit, serta menambahkan usia sebagai atribut tambahan karena memainkan peran yang signifikan terhadap hasil panen. Kami memilih Random Forest sebagai model untuk penelitian ini karena parameter yang kami gunakan bersifat non-parametrik dimana data yang kami gunakan tidak bergantung pada distribusi. Selain itu, random forest memiliki manfaat utama yaitu dapat digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi, yang merupakan bagian dari sistem machine learning modern. Hasil dan Tantangan Percobaan pertama kami menggunakan hujan, bahan tanam, dan kematangan sebagai atribut tidak menunjukkan hasil yang memuaskan. Model yang kami gunakan tidak menunjukkan regresi yang baik, nilai R-square yang dihasilkan model masih di bawah dan atribut atau parameter yang kami gunakan untuk memprediksi hasil panen mengalami multikolinieritas atau ketika variabel independen dalam model saling berkorelasi, hal ini menunjukkan bahwa model masih belum dapat diandalkan. Meskipun kami belum menemukan model yang sesuai, penelitian ini mengalami peningkatan setelah kami memodifikasi atribut menjadi umur, curah hujan, dan rotasi panen. Meskipun nilai R-square untuk panen vs hasil panen sudah lebih dari kami masih terus berupaya mengembangkan model yang lebih baik untuk klien kami agar prediksi di masa depan menjadi lebih tepat. Kami menduga bahwa data yang kami gunakan memiliki kekurangan. Karena berbagai penelitian telah menunjukkan adanya perbedaan antara potensi dan produksi aktual kelapa sawit. Mengingat banyak elemen yang harus dipertimbangkan saat memprediksi hasil panen, seperti manajemen perkebunan. Sebagai contoh, hujan yang tidak terduga dapat memperpanjang interval panen, yang akan memperlambat proses panen. Selain itu, teknik pemanenan yang berbeda dan apakah pemanen melakukan pemulihan tanaman berdampak pada hasil panen di perkebunan klien kami yang luas di seluruh Kalimantan Timur. Karena alasan-alasan ini, kami perlu mengembangkan dan mengeksplorasi lebih banyak model yang dapat memprediksi hasil panen secara akurat, dan meningkatkan metode penelitian kami. Dari proyek yang sedang kami kerjakan, kami mengetahui bahwa memprediksi sangat penting untuk produktivitas dan efisiensi suatu proses, dan kami dapat menggunakan kecerdasan buatan untuk mencapainya. Pembelajaran mesin untuk proyeksi digunakan di banyak industri, oleh karena itu kami dapat membantu Anda dalam meningkatkan dan meneliti peramalan untuk bisnis Anda sendiri. Jangan ragu untuk menghubungi Kitameraki untuk mendapatkan layanan kami; kami akan menjadi mitra Anda dalam teknologi dan transformasi digital!machinelearning datascience agriculture palmoil Robot pertanian TerraSentia menggunakan kamera visual, lidar, GPS dan sensor onboard lainnya untuk mengumpulkan data tanaman secara otonom. © EarthSense Inc. Robot kecil bermotor dapat meningkatkan hasil panen di AS dan mancanegara. Perusahaan asal Illnois EarthSense dan University of Illinois di Urbana-Champaign, dengan bantuan dana dari Departemen Energi AS, telah mengembangkan robot berukuran kecil bernama TerraSentia. Pertanian robotik dan pertanian dengan kecerdasan buatan AI adalah tren teknologi yang tengah berkembang saat ini. Ada sejumlah traktor swakemudi baru dan robot yang mampu menanam di ladang, selain itu ada juga aplikasi yang menghubungkan para petani dengan peralatannya sesuai kebutuhan. Menurut Chinmay Soman, co-founder dan chief executive EarthSense, tujuan TerraSentia adalah “menciptakan varietas hasil panen yang lebih produktif dan awet generasi berikutnya” dengan cara membantu para petani menghasilkan keuntungan lebih besar melalui penemuan masalah lebih dini dan menangani ancaman kritis, seperti gulma yang kebal terhadap herbisida dan menyebar dengan cepat. Di sebuah ladang jagung, robot ini menjelajah lahan, memindai barisan guna menghitung jumlah tanaman, lebar batang dan tingginya. Robot mengumpulkan dan merekam data ini menggunakan sejumlah sensor, seperti kamera video, pendeteksi cahaya dan teknologi pengukur jarak, serta navigasi GPS. Robot ini kemudian mengirimkan informasinya kepada petani, yang memanfaatkan data tersebut untuk mengoptimalkan pertumbuhan tanaman pada waktu itu juga real time. Sejauh ini, TerraSentia telah berhasil memeriksa tanaman jagung, kedelai, gandum, sorgum dan sayuran, selain juga kebun buah dan kebun anggur. Software Manajemen Pertanian adalah solusi yang komprehensif untuk mengelola dan mengoptimalkan seluruh operasional industri agrobisnis. Hal tersebut dapat mencakup pengelolaan lahan, penetapan masa panen, hingga pengelolaan buruh dan karyawan dengan satu sistem. Industri pertanian tidak membutuhkan modal yang terlalu besar dan memberikan peluang bagi pengelola bisnis untuk mendapatkan keuntungan yang tidak sedikit. Singkatnya Software Manajemen Pertanian memberikan solusi untuk melakukan pengelolaan dan pemantauan masa bercocok tanam lebih baik dari mulai dari proses pembenihan hingga pemasaran dan penjualan hasil tani. Penggunaan software ini adalah salah satu strategi yang dapat industri pertanian lakukan untuk meningkatkan produktivitas dan profitabilitas. Hal tersebut juga dapat menunjukan kemampuan perusahaan dalam melakukan transformasi digital. Transformasi digital adalah suatu proses pengintegrasian sistem digital dalam semua lini bisnis yang dapat memberikan peningkatan nilai kepada konsumen. Perubahan cara kerja dari konvensional menuju era modern ini dengan penggunaan teknologi dan jaringan internet akan mempermudah aktivitas. Industri pertanian dapat mencapai tujuannya dengan lebih efisien dan optimal. Penerapan transformasi digital ini sudah merambah pada berbagai aspek kehidupan tidak terkecuali pertanian. Perkembangan teknologi dengan menerapkan Software Agrikultur tentunya merupakan solusi cerdas dan praktis untuk industri pertanian dalam meningkatkan produktivitasnya. Dapatkan skema harga berikut untuk mengetahui besaran pengeluaran yang perusahaan Anda butuhkan untuk mengimplementasikan Software Manajemen Pertanian terbaik dari HashMicro. Baca Juga Hash Core ERP Sebagai Solusi Efektif bagi Bisnis Agrikultur Daftar Isi Apa itu Software Manajemen Pertanian ? Manfaat Menggunakan Software Manajemen Pertanian untuk Bisnis Anda Meningkatkan produktivitas pertanian Optimalkan perencanaan bisnis Pelaporan lengkap dan akurat Kendali penuh atas usaha pertanian Cara Memaksimalkan Analisis Big Data pada Software Manajemen Pertanian Pengumpulan dan analisis data Data Monitoring Sistem manajemen data Visualisasi data Mengapa Software Manajemen Pertanian Penting untuk Bisnis Pertanian ? Kesimpulan Apa itu Software Manajemen Pertanian ? Di China, manajemen pertanian adalah satu rangkaian mata rantai yang tak terputus dalam dunia pertanian mulai dari lembaga yang menangani masalah pertanian, kondisi lahan, pembenihan, proses selama menanam hingga masa panen tiba. Setelah panen, hasil pertanian masih memerlukan penangan khusus bagi petani yaitu proses pemasaran dengan harga yang sesuai target. Tujuan dari manajemen pertanian dalam hal ini adalah untuk mencapai hasil yang maksimal dan swasembada pangan yang sempurna. sumber hashmicro Manajemen Pertanian adalah strategi yang dapat industri pertanian terapkan untuk melakukan pengelolaan usaha pertanian dengan mudah. Sistem ini terintegrasi dengan berbagai lini bisnis dari manajemen alur kerja hingga akses data dari mana saja dan kapan saja. Software Manajemen Pertanian dari HashMicro adalah salah satu sistem terbaik yang akan membantu industri pertanian Anda berkembang. Melalui pengoptimalan operasional dari pengelolaan lahan, penetapan masa panen, pengelolaan tenaga kerja, hingga pemasaran hasil tani. Baca Juga Agrikultural adalah Pengertian, Produk dan Jenisnya Manfaat Menggunakan Software Manajemen Pertanian untuk Bisnis Anda Fungsi utama Software Manajemen Pertanian adalah untuk mengotomatiskan proses operasional pertanian secara komprehensif. Proses pengelolaan industri pertanian yang panjang dari penanaman benih hingga penjualan tentunya bukanlah hal mudah apabila seluruh proses tersebut dilakukan secara manual. Tingginya potensi industri pertanian yang dibutuhkan oleh setiap individu manusia untuk mewujudkan swasembada pangan tidak akan menghilangkan target pasar bisnis ini. Efisiensi bisnis pertanian dapat Anda lakukan dengan strategi penggunaan Software Agrikulture untuk manajemen pertanian yang memiliki banyak manfaat. Berikut adalah beberapa manfaat penggunaan perangkat lunak untuk manajemen pertanian dalam bisnis 1. Meningkatkan produktivitas pertanian Produktivitas adalah hal penting dalam suatu bisnis. Penggunaan perangkat lunak ini adalah salah satu strategi yang dapat Anda terapkan dalam meningkatkan produktivitas. Penggunaan Software Manajemen Pertanian dapat membantu mengelola seluruh sumber daya yang ada untuk meningkatkan hasil produksi pertanian. Contoh nyatanya adalah dengan sistem ini Anda dapat mengetahui jenis tanaman yang cocok, menetapkan masa panen, dan pengelolaan aset. 2. Optimalkan perencanaan bisnis Memaksimalkan proses manajemen pertanian mulai dari pemilihan lokasi, perlengkapan, hingga penjadwalan proses tanam dan waktu panen dengan efektif dan efisien melalui Sistem Manajemen Pertanian. Tantangan akan adanya perubahan cuaca dapat terpantau dengan mudah sehingga menentukan waktu produksi dapat sesuai. Hal ini adalah salah satu manfaat dengan mendapatkan keakuratan data yang Anda dapatkan dari penggunaan sistem. 3. Pelaporan lengkap dan akurat Laporan dalam dunia usaha atau bisnis adalah suatu hal yang wajib dan rutin dilakukan untuk memantau perkembangan yang ada. Namun, penyusunan laporan secara manual masih memungkinkan terjadinya kesalahan human error. Untuk mendapatkan laporan yang akurat dan lengkap dari laporan keuangan, pengadaan, hingga transfer stok produk pertanian dapat Anda permudah menggunakan template laporan yang profesional dari Software Manajemen Pertanian. 4. Kendali penuh atas usaha pertanian Monitoring dan evaluasi usaha pertanian dapat Anda lakukan dari mana dan kapan saja menggunakan bantuan perangkat lunak manajemen pertanian. Hasil data yang tersaji secara real time juga akan memberikan kemudahan dalam pengambilan keputusan bisnis. Hal ini dapat mempermudah Anda dalam memantau progress pekerjaan dapat terlacak dengan baik. Cara Memaksimalkan Analisis Big Data pada Software Manajemen Pertanian sumber istockphoto Big data adalah himpunan data dalam jumlah besar yang tidak terstruktur tetapi memiliki manfaat yang besar dalam suatu industri. Perusahaan Anda dapat memaksimalkan analisis big data dengan Sistem Manajemen Pertanian sehingga pengolahan, penyimpanan, dan analisis data yang berasal dari berbagai sumber dengan jumlah yang besar dapat lebih efisien dan mudah yang akan memberikan pemahaman yang mengarah kepada keputusan bisnis yang baik. Berikut adalah cara Sistem Manajemen Pertanian memaksimalkan analisis big data bisnis pertanian Anda 1. Pengumpulan dan analisis data Software Manajemen Pertanian dapat membantu pelaku bisnis industri pertanian dalamai memantau tanaman secara efisien sehingga industri pertanian dapat terus berkembang pesat. Cara konvensional melalui ramalan berdasarkan pengalaman mengenai tanaman yang cocok, Anda dapat menentukan dengan mudah memilih tanaman yang cocok berdasarkan karakteristik lahan serta menentukan waktu menanam dan waktu panen dengan hasil yang lebih optimal dan menguntungkan dengan bantuan hasil analisis data dari perangkat lunak manajemen pertanian. Adanya analisis dari hasil big data juga membantu Anda dalam mengelola aset secara lebih efektif. 2. Data Monitoring Sensor lapangan mengukur intensitas cahaya, suara dari serangga yang mengunyah daun di malam hari, tingkat aplikasi pupuk nitrogen dan lain sebagainya. Sistem big data menentukan kondisi penanaman di masa depan dari hasil analisis data yang dikumpulkan melalui otomatisasi dan pemantauan jarak jauh untuk mengetahui cara memupuk dan yang membuat tanaman tumbuh. Petani dapat menghemat waktu dan meningkatkan hasil panen mereka dengan cara ini. 3. Sistem manajemen data Melalui Software Manajemen Pertanian tentunya Anda dapat memaksimalkan hasil analisis big data untuk melakukan manajemen operasional pertanian. Hal tersebut dapat membantu mengetahui kapan harus dilakukan penyemprotan pupuk, waktu memanen, berapa banyak hasil pertanian yang harus disimpan untuk kebutuhan masa depan dan seterusnya. Tentunya hal ini dapat meningkatkan efisiensi petani dalam mengelola lahan dan tanamannya. Analisis big data juga dapat membantu para pelaku industri pertanian untuk mengetahui apakah perlu melakukan pembelian peralatan baru sebelum terlambat. 4. Visualisasi data Software Manajemen Pertanian juga dapat menggunakan big data untuk memvisualisasikan big data ke dalam bagan dan grafik yang mudah dipahami. Untuk industri pertanian yang sedang mencari gambaran mengenai keadaan ladang akan sangat berguna. Dibandingkan dengan membuang-buang waktu mencoba memilah-milah informasi mentah yang belum diproses mereka bisa mendapatkan semuanya menggunakan bantuan perangkat lunak ini. Baca Juga Apa Itu Big Data? Mengenal Cara Kerja, Manfaat, serta Contohnya Mengapa Software Manajemen Pertanian Penting untuk Bisnis Pertanian ? Penggunaan teknologi seperti Manajemen Pertanian sangat penting untuk bisnis pertanian Indonesia mampu bersaing dalam sektor global. Pengurangan biaya panen dan meningkatkan hasil panen per hektar persegi dapat perusahaan raih dengan lebih efisien. Bisnis pertanian atau agrobisnis adalah usaha tani, pengelolaan, produksi, dan pemasaran komoditas pertanian. Peluang bisnis pertanian di Indonesia termasuk dalam kategori tinggi karena kondisi geografis yang terletak pada iklim tropis sehingga sangat cocok untuk industri pertanian. Pertanian juga menjadi sektor utama masyarakat dalam menggantungkan hidupnya. sumber istockphoto Transformasi digital dari sistem tradisional ke sistem modern menggunakan teknologi perangkat lunak manajemen pertanian sudah banyak digunakan oleh para penggerak bisnis ini. HashMicro sebagai penyedia Software Agrikultur untuk manajemen pertanian terbaik akan menunjang kemajuan bisnis Anda. Penggunaan perangkat lunak yang memberikan kemudahan akses dan unlimited user dalam mengelola proses bisnis. Berbagai laporan yang dihasilkan akan memudahkan pengambilan keputusan yang sesuai dengan lebih efisien. Penggunaan Software Manajemen Pertanian dapat meningkatkan produktivitas dan profitabilitas dengan mengintegrasikan berbagai data yang tersedia untuk secara otomatis mendapatkan hasil yang cepat dan akurat. Hal ini dapat meningkatkan industri pertanian melakukan ekspor dalam pasar global yang akan sangat menguntungkan. Kemudahan dalam pengelolaan dan monitoring proses operasional dari pengolahan lahan, inventarisasi, manajemen hingga pendistribusian dan pemasaran produk pertanian secara mudah dan efektif dalam menemukan target pasarnya. Baca Juga Menuju Pasar Global, Kemendag Luncurkan Good Design Indonesia 2022 Fitur-fitur Software Manajemen Pertanian 1. Manajemen inventaris Pada bisnis Agrikultur Anda menggunakan software manajemen pertanian akan memudahkan Anda untuk mengukur estimasi jumlah stok produk pertanian berdasarkan kebutuhan produksi. Oleh karena itu, Anda akan dengan mudah untuk mengelola hasil pertanian dengan efisien. 2. Pemantauan lahan otomatis Pemantauan lahan secara otomatis membantu Anda untuk mengelola pertanian dengan mudah dan efisien. Dengan software manajemen pertanian, Anda akan dengan mudah mengetahui kualitas lahan dan perkiraan cuaca dapan dan di mana saja. Software agriculture ini akan memberikan notifikasi secara otomatis sehingga Anda akan keadaan lahan akan lebih terjangkau oleh Anda. 3. Mengontrol aktivitas keuangan Fitur software manajemen pertanian dapat memantau setiap pemasukan dan pengeluaran usaha pertanian Anda dalam satu sistem. Sistem manajemen pertanian yang terintegrasi dengan sistem akuntansi akan meningkatkan efisiensi manajemen keuangan bisnis Anda. Selain itu, pengelolaan anggaran menjadi lebih efektif dengan pelaporan yang otomatis dari setiap anggaran perusahaan. 4. Digitalisasi pemantauan bisnis Software manajemen pertanian membantu Anda untuk memantau perkembangan aktivitas pertanian dengan mempermudah pengaturan jadwal pemeliharaan tanaman secara otomatis. Fitur dalam Software Agrikultur akan menyederhanakan proses produksi dengan sistem terintegrasi, sehingga Anda dapat dengan mudah melacak dan monitor aktivitas pertanian secara efisien. 5. Sistem manajemen aset terlengkap Software manajemen pertanian akan membantu Anda mempermudah kalkulasi dan nilai capital asset secara instan dengan sistem ERP terpusat. Dengan efisiensi sistem manajemen pertanian memberikan kemudahan pada penggunaan aset pertanian sehingga bisnis Anda dapat terkelola secara teratur. Kesimpulan Software Manajemen Pertanian adalah sistem yang dapat menjadi solusi komprehensif untuk mengelola dan mengoptimalkan seluruh operasional industri agrobisnis. Salah satu bukti nyata wujud transformasi digital dalam industri pertanian di Indonesia ini dapat memberikan banyak manfaat bagi para pelaku bisnis. Software Agrikultur terbaik dari HashMicro memberikan keunggulan unlimited user yang tentunya akan sangat mempermudah perusahaan Anda dalam meningkatkan efisiensi. Dukungan software ini dalam membantu operasional pertanian dari pengelolaan lahan, penetapan masa panen, hingga pengelolaan karyawan yang ada melalui satu sistem. Banyaknya fitur perangkat lunak manajemen pertanian dari HashMicro lainnya seperti ramalan cuaca, pelaporan, dan integrasi dengan sistem lainnya. Dapatkan skema harga berikut dan jadwalkan demo gratis untuk mendapatkan penawaran terbaik. Tertarik Mendapatkan Tips Cerdas Untuk Meningkatkan Efisiensi Bisnis Anda? Jessica Wijaya writer with a passion for business, technology and innovation. Always writing with the goal of creating thought provoking contents that are helpful for the masses. ArticlePDF Available Abstractp class="A04-abstrak2"> Smart farming based on artificial intelligence is a flagship launched by the Ministry of Agriculture. Smart farming encourages the farmers to work more efficient, measurable, and integrated. Through technology, farmers are able to carry out farm practice by relying on mechanization, not on the planting season, from planting to harvesting accurately. Several smart farming technologies such as blockchain for modern off farm agriculture, agri drone sprayer, drone surveillance drone for land mapping, soil and weather sensors, intelligent irrigation systems, Agriculture War Room AWR, siscrop information systems have been implemented in some areas. However, farmers deal with various educational backgrounds, aging farmers phenomenon, and high cost of smart farming technology tools to implement smart farming. This paper aims to analyze the huge opportunities of smart farming by utilizing the potential of millennial farmers as actors and analyzing various government policies to support smart farming The Ministry of PDTT has carried out pilot projects to implement smart farming in several locations. The Ministry of Agriculture also needs to play a role by creating a smart farming roadmap. The Government's Strategic Project 2020 – 2024 through food estate based on farmer corporations may support massive smart farming applications. Dunia akan terus berkembang secara digital. Meningkatnya penggunaan teknologi digital secara eksponensial telah mendorong disrupsi, termasuk di sektor pertanian. Kehadiran teknologi digital telah mengubah cara orang berkomunikasi, belajar, dan berinteraksi. Kondisi ini juga menjadi tantangan baru bagi penyuluh pertanian bagaimana menyikapi perubahan masyarakat. Tulisan ini bertujuan 1 untuk menganalisis wawasan tentang bagaimana teknologi digital mentransformasi sektor pertanian Indonesia dan 2 untuk mengeksplorasi pergeseran peran penyuluh pertanian di era digital. Metode pendekatan yang digunakan adalah kualitatif. Kami menggunakan data kualitatif pengamatan online yang dikumpulkan di World Wide Web dengan observasi yang tidak mengganggu dan data dari tinjauan pustaka. Hasil penelitian menunjukkan teknologi digital mengubah sektor pertanian dalam dua hal, sistem pangan, dan sistem pengetahuan dan inovasi pertanian. Tulisan ini mencoba menunjukkan bahwa digitalisasi telah mengubah peran penyuluh pertanian. Peran Penyuluh diperbaharui untuk menyesuaikan diri dengan ekosistem digital, seperti informan, konsultan, penasehat, fasilitator, mediator, dan promotor. Serta perluasan peran penyuluh di bidang baru yaitu penyuluh sebagai content creator dan influencer, gatekeeper, translator, sense makers, expert user, big data analyst, artificial intelligence dan digital twin data scientist, pengambil keputusan , pengembang perangkat lunak, dan pembuat gamify. Sementara itu, untuk menjawab dua tantangan besar tersebut, The purposes of this study was to identify the condition of agricultural labor; know the causes, impacts and strategies to reduce the shift of the youth labor from agricultural to non-agricultural sector. This research was conducted in Bantul, Gunungkidul, Kulon Progo and Sleman regency in 2015. The results showed that the number of households and agricultural enterprises in DIY decrease. The participation of youth in agricultural sector had been decline and the age of agricultural labor DIY was dominated by the farmers over 60 years. Factors which push the shift of the youth from agricultural to non-agricultural was the bigger income on non-agricultural sector, negative image of agriculture, increase of education, narrow land ownership and ease of rural accessibility. While the factors of pull the youth was financial, parental inheritance and government incentives. The impacts of this condition was decrease of the effectiveness and efficiency of agriculture; the scarcity of agricultural labor and increase of the wage. To overcome this, it is necessary to increase the role of youth in the farmers' institutions; introduction of agriculture through early childhood education; improve the quality of agricultural actors; develope integrated agriculture; strengthen cooperative farming; agricultural insurance and marketing guarantees.

penggunaan teknologi untuk meningkatkan hasil panen pertanian adalah