Pertanian merupakan salah satu sektor yang dapat mendukung perkembangan ekonomi nasional. Sebagai negara dengan potensi pertanian melimpah, Indonesia memiliki peluang yang besar untuk dapat memanfaatkan sektor tersebut dalam upaya meningkatkan pendapatan nasional dan PDB (Produk Domestik Bruto). Namun faktanya, banyaknya tantangan dan lemahnya sektor pertanian sedang mengancam Indonesia saat ini. Daya dukung lingkungan, keterbatasan infrastruktur, dan kesejahteraan para petani yang menggantungkan penghidupannya pada pemanfaatan sumberdaya alam merupakan beberapa tantangan dalam pengelolaan sumber daya ekonomi di sektor pertanian. Selain itu, ketidakpastian hasil panen menyebabkan naik turunnya harga pangan. Seiring dengan terus meningkatknya kebutuhan pangan serta tantangan-tantangan yang membutuhkan solusi cepat, maka dibutuhkan adopsi teknologi baru untuk mencapai pertanian keberlanjutan dalam upaya memaksimalkan perkembangan ekonomi di Indonesia. 
Berdasarkan pada RPJMN IV, salah satu strategi Indonesia untuk mencapai pertumbuhan ekonomi yang berdaya saing adalah dengan mendorong perkembangan sektor pangan melalui modernisasi pertanian. Smart farming precision agriculture merupakan metode yang diaplikasikan di bidang pertanian era revolusi 4.0. Metode ini menggunakan platform berbasis IoT (Internet of Things) yang dikombinasikan dengan berbagai alat pertanian. Minat penelitian tentang aplikasi IoT dalam sektor pertanian telah terbukti beberapa tahun terahir. Pemanfaatan teknologi smart agriculture seperti IoT, Big Data, Blockchain, dan Machine Learning mampu mengatasi masalah penting dalam bidang pertanian. Beberapa diantaranya yaitu meningkatkan produkitivitas hasil panen, mengurangi penggunaan air, dan mengurangi penggunaan pestisida. Faktor-faktor lingkungan seperti suhu, kelembaban tanah, dan cuaca merupakan parameter yang menjadi fokus dari aplikasi IoT di sektor pertanian secara umum.
Meskipun telah banyak dilakukan penelitian tentang implementasi platform berbasis IoT dengan alat pertanian, namun metode tersebut belum diaplikasikan di lahan pertanian secara masif di Indonesia. Keengganan para pemuda untuk berprofesi sebagai petani merupakan alasan lain atas kurangnya adopsi teknologi baru pada bidang pertanian. Sebagian besar pemuda beranggapan bahwa profesi petani hanya cocok bagi mereka yang memiliki latar belakang kurang mampu dan berpendidikan rendah. Minimnya pengetahuan yang dimiliki oleh petani menyebabkan sebagian besar petani di Indonesia lebih memilih untuk menggunakan metode konvesional yang telah digunakan secara turun-temurun. Sedangkan metode konvensional ini di masa depan akan tergantikan oleh sistem pertanian yang lebih modern.
Saat ini, teknologi-teknologi berbasis digital semakin berkembang pesat pada berbagai bidang. Misal, hadirnya platform digital “Sayurbox” yang dapat membantu para petani untuk menjual dan mendistribusikan hasil panennya secara online. Tidak hanya keuntungan besar yang didapatkan oleh para petani, tapi juga tumbuhnya jiwa semangat untuk terus bertani. Namun, selain adanya dukungan berbagai platform untuk meningkatkan keuntungan hasil panen, juga dibutuhkan perhatian lebih khusus dalam proses budidaya tanaman untuk mendapatkan hasil panen yang lebih maksimal.
Keberhasilan dalam proses budidaya tanaman tidak terlepas dari pemberian pengairan (irigasi) yang teratur supaya tanaman mendapatkan kebutuhan nutrisi yang cukup. Keterbatasan penglihatan secara manual untuk mengetahui kondisi tanah menyebabkan pemberian pengairan menjadi tidak teratur. Saat ini, para petani di Indonesia masih melakukan pengairan menggunakan metode manual yaitu dengan memberikan pengairan berdasarkan pada perkiraan jadwal. Metode tersebut sebenarnya bukan merupakan proses pengairan yang efektif karena membutuhkan tenaga dan waktu yang lama serta kurang akurat. Selain itu, membutuhkan pantauan yang intens untuk menjaga kondisi tanah agar tidak kekeringan. Kelebihan dalam pemberian pengairan pada tanaman dapat menyebabkan pembusukan. Sedangkan kekurangan pengairan menyebabakan tamanan menjadi stres. Stres pada tanaman ditandai dengan tidak maksimalnya proses fotosintesis, daun berwarna kekuningan dan berjatuhan. Beberapa masalah tersebut akan teratasi jika sistem pengairan beralih menggunakan sistem pengairan otomatis.
Teknologi yang dikembangkan oleh Nasution, Harahap, dkk dari Universitas Sumatera Utara dan Chulalongkorn University yaitu Automated Watering System (Sistem Pengairan Otomatis) hadir sebagai salah satu sistem yang menawarkan solusi dalam meningkatkan produktifitas dan laba para petani dengan memanfaatkan teknologi untuk mencapai ketersediaan pangan yang berkelanjutan. Pada proses pengairan otomatis akan memanfaatkan IoT untuk menangkap sinyal dari sensor dan merekam informasi terkait kandungan nutrisi, kelembaban, suhu, dan pH pada tanah. Berikut merupakan struktur sistem pengairan otomatis, komponen sistem, dan tampilan aplikasi web:

Berdasarkan bagan di atas, Automated Watering System terdiri dari tiga komponen yaitu Raspberry Pi berbasis IoT, web server (cloud), dan aplikasi smartphone. Untuk menyalakan Raspberry Pi diperlukan power supply dengan daya minimal 5 Volt. Raspberry Pi akan memproses informasi yang diperoleh dari sensor dengan rentang batasan sinyal <3000 dan >3000. Jika sinyal yang direkam oleh sensor sebesar <3000 maka Raspberry Pi akan mengirimkan sinyal tersebut ke servo motor dan akan menggerakakan posisi keran untuk berpindah ke posisi 0 derajat. Sedangkan jika sinyal yang terbaca >3000 maka servo motor akan memindahkan keran ke posisi 90 derajat. Servo motor yang terdapat pada sistem pengairan ini merupakan servo motor jenis DC yang berfungsi untuk mengubah energi listrik menjadi energi mekanik. 
Sebelum sistem beroperasi, servo motor telah tertanam dalam pompa air, sehingga ketika servo bergerak ke posisi 0 derajat pompa akan terbuka dan pompa akan tertutup saat servo pada posisi 90 derajat. Jika kondisi kelembaban tanah rendah, maka Raspberry Pi akan mengirimkan sinyal ke servo yang kemudian akan menggerakkan pompa sehingga air bisa teralirkan secara otomatis ke tanah. Semua data yang terkumpul di Raspberry Pi akan tersimpan di cloud sehingga dengan menggunakan IP Address data yang tersimpan dapat diakses melalui Web Application. Selain dilengkapi dengan sistem pengairan otomatis, juga terdapat kamera yang berfungsi untuk memantau pertumbuhan dan kandungan nutrisi pada tanaman, sehingga informasi yang diperoleh dapat membantu petani untuk menentukan pupuk dengan jenis dan jumlah yang sesuai. Sedangkan LCD Displays digunakan untuk mengetahui jenis sensor yang sedang beroperasi pada saat itu.
Berikut merupakan tampilan aplikasi web yang digunakan untuk memantau rencana pengairan dan pemberian pupuk (fertilizer):

Dengan bantuan aplikasi web, kondisi tanaman dan tanah dapat dipantau pada rentang waktu mingguan, bulanan, dan tahunan berdasarkan pada data yang telah terekam. Berdasarkan hal tersebut, para petani dapat melakukan proses budidaya tanaman dengan lebih terarah. Hadirnya platform modern yaitu sistem pengairan otomatis tidak akan membuat para petani merasa khawatir lagi dalam mengolah lahan pertanian di masa depan.
Berdasarkan beberapa keunggulan penggunanan platform berbasis IoT untuk dapat membantu memaksimalkan hasil panen maka menunjukkan bahwa metode tersebut perlu diaplikasikan di lahan pertanian secara langsung terutama di Indonesia. Kelimpahan hasil alam yang dimiliki Indonesia khususnya bahan baku sebagai sumber pangan akan lebih maksimal jika dapat memanfaatkan teknologi pertanian baru yang dikembangkan secara masif. Harapan ke depannya produktivitas hasil panen di Indonesia semakin meningkat, kebutuhan pangan tercukupi dengan baik, dan adopsi teknologi-teknologi baru pada sektor pertanian akan terus berkembang. User-friendly platform (platform yang mudah digunakan) oleh petani harapannya dapat mempermudah dan membantu mereka dalam mengembangkan pertanian di Indonesia yang berkelanjutan. Meningkatnya hasil panen tentu akan sangat membantu kesejahteraan hidup para petani serta mendukung perkembangan ekonomi di Indonesia.

Selengkapnya, artikel dapat diakses pada: https://doi.org/10.1109/elticom47379.2019.8943884