Tanaman Kharif membuat sebagian besar hasil pertanian di negara bagian pantai Benggala Barat, Andhra Pradesh, Odisha, Telangana, Maharashtra, Kerala, Tamil Nadu, dan Assam di India, dan di negara-negara tetangga Pakistan dan Bangladesh. Ini adalah tanaman tadah hujan yang sangat bergantung pada angin muson barat daya, menyumbang 75% dari total curah hujan India.
Ketergantungan pada hujan juga membuat budidaya tanaman semusim ini semakin menantang dan tidak dapat diprediksi. Pada Maret 2021, penanaman tanaman Kharif hanya mencakup 56,50 lakh ha di seluruh India. Dalam skenario seperti itu, pertanian presisi, menggunakan kemajuan teknologi terbaru, hadir sebagai solusi untuk masalah-masalah yang ada.
Foto oleh Prahlad Inala di Unsplash
Melihat Lebih Dekat Musim Kharif
Kata Kharif awalnya menemukan tempatnya dalam bahasa Arab, yang berarti "musim gugur". Hal ini karena petani umumnya memanen tanaman Kharif di awal musim gugur. Penaburan benih terjadi sekitar musim pertama musim hujan. Tanaman kharif juga disebut tanaman musim panas atau tanaman musim karena durasi penanamannya bertepatan dengan musim ini.
Terutama terkait dengan musim hujan, durasi yang tepat dari musim Kharif dapat bervariasi di seluruh wilayah dan tanaman. Di India, musim ini kira-kira dimulai sekitar bulan Juni dan berakhir pada bulan Oktober. Namun, periode ini dapat bervariasi untuk negara bagian yang berbeda di negara ini. Misalnya, petani di Kerala menabur tanaman Kharif menjelang akhir Mei. Di sisi lain, mereka yang berada di negara bagian India Utara menanam tanaman pada bulan Juli, tergantung pada datangnya musim hujan.
Berikut adalah daftar beberapa tanaman Kharif utama.
Budidaya tanaman semusim memiliki tantangan tersendiri. Namun, perhatian utama untuk tanaman Kharif adalah ketergantungan mereka pada kedatangan curah hujan yang tepat waktu dan curah hujan yang memadai selama periode budidaya. Di sinilah tepatnya pertanian presisi dapat membantu petani merampingkan seluruh proses.
Tantangan Produksi Tanaman Musiman
Berikut adalah daftar beberapa rintangan umum yang mengganggu budidaya tanaman Kharif.
1. Ketidakpastian Musim Hujan Selama Tahap Menabur
Tidak seperti daerah di Australia dan Afrika Barat, monsun di India sangat tidak terduga. Pada saat yang sama, monsun menyumbang 80% dari total curah hujan negara itu, dan penaburan tanaman Kharif sangat bergantung pada hujan pertama. Ketidakpastian dapat mengakibatkan keterlambatan datangnya musim hujan, hujan yang sedikit, atau bahkan banjir.
Odisha adalah korban yang sama di musim Kharif saat ini. Menurut Departemen Meteorologi India (IMD) Bhubaneswar, negara bagian itu menerima rata-rata curah hujan 181,3 mm pada Juni 2021. Dibandingkan dengan curah hujan biasanya 210,7 mm, ini merupakan defisit mengejutkan sebesar 17%. Karena itu, petani harus menunda transplantasi padi ke bulan Juli, bukan minggu ketiga bulan Juni.
2. Kurangnya Akses Benih dan Bahan Kimia Pertanian yang Memadai dan Tepat Waktu
Salah satu dari banyak hal yang telah terganggu oleh pandemi COVID-19 adalah transportasi pasokan pertanian dalam dan antar negara bagian karena penguncian nasional. Selama musim Kharif tahun lalu, perkiraan menunjukkan bahwa sekitar 20% petani India mungkin tidak mendapatkan akses ke pupuk, benih, dan input pertanian lainnya. Tahun ini, petani di Madhya Pradesh melaporkan kekurangan benih kedelai berkualitas. Odisha, di sisi lain, menghadapi krisis pupuk hingga musim tanam. Hal ini menyebabkan berbagai masalah bagi para petani yang sudah terhuyung-huyung dari dampak destruktif dari topan Yaas .
3. Akses Kredit yang Buruk
Pembiayaan yang memadai sangat penting untuk membantu ekonomi agraris berkembang. Meskipun pemerintah membuat beberapa skema pembiayaan untuk tujuan ini, sebagian besar manfaatnya belum menjangkau petani kecil.
Mayoritas petani kecil bergantung pada pinjaman swasta. Namun, mereka yang mengandalkan metode pertanian tradisional di tengah musim pertanian yang buruk pasti akan menghadapi kekurangan produksi dan akhirnya berhutang. Akibatnya, lembaga keuangan menjadi enggan untuk meminjamkan lebih jauh kepada individu tersebut, yang mengakibatkan siklus utang yang berkelanjutan.
4. Nasihat, Layanan, dan Informasi yang Tidak Memadai tentang Praktik Agri
Kurangnya pengetahuan tentang input pertanian, harga terbaru, dan praktik manajemen pertanian ilmiah membuat petani menghadapi ketidakpastian dan risiko. Baik itu kondisi cuaca yang tidak menentu, kebutuhan untuk mengelola serangan hama secara efektif, atau untuk memahami penggunaan pupuk yang benar, petani memerlukan panduan tepat waktu untuk memastikan kehilangan panen yang minimal dan produktivitas tanaman yang lebih tinggi. Di sinilah pertanian cerdas muncul sebagai penyelamat. Akses ke informasi terkini dapat membantu mengekang dampak tantangan tersebut pada produksi tanaman.
5. Kapasitas Terbatas untuk Memantau Risiko Tanaman Pada Musim
Selama masa budidaya, ada beberapa faktor yang dapat mempengaruhi hasil, banyak di antaranya yang dapat dipantau dan diambil oleh petani untuk tindakan pencegahan atau perbaikan, seperti kondisi cuaca yang tidak mendukung, datangnya hama atau penyakit tanaman, dan kondisi cuaca yang buruk. nutrisi tanah. Gagal menangani tekanan tanaman ini pada waktu yang tepat dapat berdampak negatif pada hasil dan kualitas tanaman secara keseluruhan, sehingga menghasilkan keuntungan yang buruk bagi petani.
6. Data Tidak Memadai untuk Memperkirakan Tanggal Panen dan Hasil
Perusahaan pertanian besar mungkin merasa sulit untuk mengawasi siklus produksi pertanian individu. Jika siklus tidak berjalan seperti yang direncanakan, seperti dalam kasus keterlambatan menabur karena hujan, akan lebih sulit untuk memperkirakan tanggal panen dan hasil. Hal ini dapat menyebabkan komplikasi dalam perencanaan proses pasca panen. Tidak dapat memperkirakan jumlah hasil atau tanggal panen juga merupakan salah satu tantangan terbesar dalam pengadaan atau pengadaan komoditas pertanian. Hal ini membuat mereka sulit untuk merencanakan proses hilir.
Intervensi Digital untuk Mengatasi Tantangan yang Mencolok
Intervensi teknologi dapat membantu petani mengatasi tantangan yang disebutkan di atas secara efektif. Berikut beberapa caranya.
1. Estimasi Tanggal Menabur Untuk Produktivitas Tanaman Lebih Tinggi
Cropin menggunakan pemantauan satelit, pembelajaran mesin, dan data cuaca untuk merekomendasikan jendela penaburan yang akan mengurangi ketidakpastian dan memaksimalkan kualitas dan kualitas hasil. Dengan analisis prediktif seperti itu, petani dapat mengetahui tanggal tanam ideal mereka sesuai prediksi iklim dan mendorong pertanian cerdas-iklim dalam menghadapi perubahan pola cuaca.
2. Penasihat Tanaman dan Manajemen PoP Melalui Platform Digital
Dengan SmartFarm, perusahaan pertanian dan benih dapat memandu petani untuk mencapai produktivitas optimal dengan saran tanaman yang direkomendasikan ahli. Mereka juga dapat mengonfigurasi PoP (paket praktik) untuk 380+ tanaman dan 9500+ varietas tanaman untuk semua tahap produksi tanaman. Perusahaan dapat menghilangkan semua dokumen dan memantau secara digital pelaksanaan PoP di tingkat plot dan petani. Akibatnya, ini akan membantu meningkatkan perlindungan tanaman dan produktivitas pertanian.
3. Pemantauan Satelit Berkelanjutan untuk Penilaian Tahap Kesehatan dan Tanaman
SmartRisk memfasilitasi pertanian presisi dengan penggunaan AI. Menggunakan pemantauan satelit dan algoritme pembelajaran mendalam yang dipatenkan, SmartRisk dapat memberi tahu agribisnis tentang setiap perubahan kesehatan tanaman yang disebabkan oleh berbagai faktor, sehingga memungkinkan mereka untuk menemukan anomali secara tepat waktu. Platform AI memberdayakan agribisnis dengan wawasan komprehensif tentang kesehatan tanaman, peringatan dini penyakit, deteksi tahap tanaman, penilaian hasil, dan banyak lagi. Selanjutnya, agribisnis dapat membuat keputusan berdasarkan tahap panen, seperti memastikan ketersediaan peralatan dan mesin pertanian dan penjadwalan irigasi.
4. Memastikan Akses Petani ke Kredit Berkualitas secara Tepat Waktu dan Sistematis
Selain membantu produksi tanaman, pertanian presisi juga menyediakan data pertanian alternatif, baik historis maupun prediktif, bagi lembaga keuangan untuk membuat keputusan berdasarkan data terkait investasi mereka. Dalam keadaan di mana petani kecil tidak dapat menunjukkan cukup bukti kegiatan pertanian mereka, data alternatif ini memfasilitasi lembaga untuk menilai aplikasi pinjaman dengan mudah, mengurangi waktu, tenaga, dan biaya yang biasanya diperlukan untuk memproses pinjaman tanpa informasi yang cukup. Dengan SmartRisk, lembaga keuangan juga dapat memantau penggunaan dana dan mengidentifikasi waktu yang tepat untuk memulihkan pembayaran berdasarkan perkiraan periode panen.
5. Wawasan Prediktif untuk Strategi Pemasaran dan Penjualan
Selain saran cuaca dan prediksi hasil, SmartRisk juga membantu perusahaan input pertanian mengembangkan strategi penjualan dan pemasaran yang terfokus. Platform ini memfasilitasi manfaat tersebut dengan menganalisis area budidaya, tahap panen, dan kesehatan saat ini, dengan wawasan data tentang produksi tanaman historis. Perusahaan agrokimia dan produsen serta distributor mesin pertanian dapat menganalisis wawasan ini di tingkat regional untuk memastikan petani memiliki akses mudah ke produk mereka pada waktu yang tepat. Selain itu, perusahaan-perusahaan ini dapat menggunakan AcreSquare untuk terhubung dengan petani secara langsung guna meningkatkan penjualan dan penjualan silang produk-produk ini, sehingga meningkatkan penjualan dan loyalitas pelanggan mereka.
6. Estimasi Cerdas Tanggal Panen dan Potensi Hasil untuk Mengoptimalkan Keputusan Pascapanen
Cropin juga membantu dalam memprediksi tanggal panen menggunakan teknologi penginderaan jauh dan AI. Ini didasarkan pada pemantauan pertanian 360 derajat hampir real-time dengan SmartFarm dan analisis produktivitas pertanian prediktif melalui SmartRisk. Perusahaan pertanian dapat merencanakan keputusan pasca panen seperti agregasi, distribusi, dan ekspor yang sesuai, sementara perusahaan sumber dan pengadaan dapat memperoleh wawasan tentang perkiraan jumlah produksi dan periode panen beberapa minggu sebelumnya. Entitas pemerintah dapat menggunakan intelijen ini untuk menilai area yang ditanami untuk tanaman tertentu dan potensi hasil untuk membuat keputusan pengadaan. Hal ini selanjutnya dapat memungkinkan mereka untuk memperbarui kebijakan pertanian yang mendukung para petani.
Kemajuan pesat di sektor industri dan jasa telah membantu daerah-daerah ini melihat kemajuan ekonomi yang luar biasa pada tahun-tahun sebelumnya. Sementara pertanian lambat dalam mengadopsi inovasi digital, penggunaan teknologi pertanian pintar saat ini untuk mendigitalkan dan mengindustrialisasi sektor ini dan peluang untuk penerapan pertanian presisi secara luas untuk meningkatkan produktivitas tanaman dapat sangat bermanfaat bagi petani dan merek terkait.
