Smart Farming dan Big Data: Decision Support System untuk Optimalisasi Investasi dan Analisis Risiko Agribisnis

方法

系统文献综述与描述性案例，整合印尼本地案例及CGIAR、世界银行等报告。

发现

IoT与传感器增产20-25%、节水约30%、减药25%；AI多智能体DSS降低风险分析成本。

机会点

可研究农村数字素养与网络盲区约束下，低成本AI-DSS与混合融资的落地机制。

数字革命与气候颠覆威胁要求农业企业管理范式向数据驱动决策转型。本研究旨在分析智慧农业、大数据分析以及基于人工智能（AI）的决策支持系统（DSS）在“人力资本5.0”框架下优化农业投资与管理风险中的作用。研究方法采用系统性文献综述与描述性案例研究分析，整合本地实地数据，如比马县的玉米农业企业、展玉的咖啡智慧农业和国家数字农业治理，并结合国际机构（CGIAR、世界银行、FAO和ScienceDirect）的科学报告。研究结果表明，物联网和精准传感器的应用能够将作物生产力提高20-25%（收获量增幅达33%），节约灌溉用水28.6-30%，并减少化肥/农药使用量25%。另一方面，基于多智能体AI的决策支持系统已被证明可将农业投资风险分析成本较传统咨询方法降低至5%以下。尽管如此，技术采纳仍受限于数字素养不足和农村互联网基础设施不均衡（3，493个盲区村庄）。本研究得出结论，强调加强“人力资本5.0”的重要性，以推动农民角色从体力劳动者向知识管理者转变，并以混合融资（blended finance）方案和政府协作政策为支撑。