Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
APLIKASI TEKNOLOGI RITX SOIL DAN WEATHER SENSOR DALAM PENINGKATAN PRODUKSI PADI: BAGAIMANA ADOPSI INOVASI PETANI?
(Using Ritx Soil Technology and Weather Sensors to Increase Rice Production: How Farmers Adopt Innovation?)
Lina Asnamawati 1 *,Timbul Rasoki 1 , Is Eka Herawati 1 , Idha Farida 1 , Ana Nurmalia 2
1 Program Studi Agribisnis, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Terbuka
2 Program Studi Agribisnis,  Universitas Dehasen Corresponding author, Email: linaas@ecampus.ut.ac.id

## ABSTRACT
In certain locations of Indonesia, Ritx Soil and Weather Sensor technology has been used in the  agriculture  industry.  However,  scientific  reports  on  farmer  technology  uptake  are  not publicly  available  for  scientific  and  policymaking  purposes.  As  a  result,  this  study  was conducted  to  give  scientific  data  on  the  acceptance  of  farmer  technological  advancements. This  exercise  was  conducted  in  Cikembulan  Village,  Garut  Regency,  with  56  participants. According to the report, only 41% of respondents used technology. Cosmopolitanism, farmer motivation, farmer presence, self-efficacy, the function of extension personnel, frequency of extension, education, and farm experience are the elements of innovation adoption explored. Only  farm  experience  has  a  favorable  impact  on  the  uptake  of  farmer  innovations.  Finally, there  must  be  a  significant  push,  particularly  from  the  non-profit  organizations  and  the government.
Keywords :  adoption  of  innovation,  ritx  soil  and  weather  sensor,  rice  production improvement, technology application

## ABSTRAK
Teknologi Ritx Soil dan Weather Sensor  telah diimplementasikan dalam sektor  pertanian di daerah terpilih di Indonesia. Namun demikian, laporan saintifik terkait adopsi teknologi oleh para  petani  belum  tersedia  secara  terbuka  untuk  kepentingan  sains  dan  pengambilan kebijakan.  Oleh  karena itu,  penelitian  ini  dilakukan  untuk  memberikan  data  saintifik  terkait adopsi  inovasi  petani  terhadap  teknologi.  Penelitian  dilaksanakan  di  Desa  Cikembulan, Kabupaten  Garut  dengan  melibatkan  56  petani  sebagai  responden.  Studi  ini  menemukan bahwa  hanya  41%  responden  yang  menggunakan  teknologi.  Faktor-faktor  adopsi  inovasi yang  diteliti  terdiri  dari  kekosmopolitan,  motivasi  petani,  kehadiran  petani, self  efficacy , peran penyuluh, frekuensi penyuluhan, pendidikan dan pengalaman usaha tani. Hanya faktor pengalaman usaha tani memberikan kontribusi positif terhadap adopsi inovasi petani. Sebagai kesimpulan,  perlu  adanya  dorongan  yang  kuat  dari  pemerintah  dalam  hasil  penerapan teknologi sektor pertanian untuk meningkatkan produksi.
Kata  kunci : Aplikasi  teknologi,  Ritx  Soil  dan  Weather  Sensor,  Peningkatan  produksi  padi, Adopsi inovasi

## PENDAHULUAN
Teknologi cerdas di bidang pertanian meningkatkan  produksi  tanaman  dan  ternak
karena  sistem  otonom  dapat  mengontrol aktuator secara efektif, meningkatkan kualitas,  mengontrol  penggunaan  sumber
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
daya, dan memastikan produk sesuai dengan persyaratan  pasar  dengan  memaksimalkan keuntungan dan meminimalkan biaya produksi  (Bhagat  et  al.,  2019).  Pertanian pintar  mengacu  pada  penggunaan  teknologi seperti Internet  of  Things (IoT)  untuk pengumpulan data cuaca, pemantauan pertumbuhan  tanaman,  deteksi  dini  penyakit tanaman,  pemantauan  pola  perilaku  ternak, lokasi hewan di dalam dan di luar pertanian, untuk  meningkatkan  produksi  baik  tanaman maupun  ternak  (Charania  &  Li,  2020;  Saiz- Rubio  &  Rovira-Más,  2020).  IoT  telah berpengaruh  besar  dalam  pertanian  sejak penerapannya  ke  sektor  ini  yang  mencakup strategi  pertanian  yang  beragam,  teknik penanaman  dan  panen,  dan  penggunaan  alat mekanis untuk pertanian (Idoje et al., 2021).
Sebelum implementasi pertanian pintar, petani harus secara intensif mengunjungi area pertanian dan menghabiskan  lebih  banyak  waktu  dalam bertani,  yang  secara  otomatis  meningkatkan biaya  produksi  tanaman.  Oleh  karenanya, permasalahan  in-efisiensi  dalam  pertanian harus ditangani dengan baik melalui teknologi  pertanian  pintar.  Kecerdasan  ini bisa  berupa  mengikuti  tindakan,  keputusan, diagnosis,  dan  sering  mengamati.  Petani sering  menghadapi  berbagai  jenis  risiko pertanian seperti kerawanan pangan, masalah keuangan dan masalah kesehatan masyarakat.  Permasalahan  tersebut  dapat diatasi  dengan  memperkenalkan  pertanian dengan  IoT.  Kehidupan  sehari-hari  petani diharapkan  sama  dengan  orang  yang menggunakan teknologi, organisasi, jaringan,  dan  individu  yang  kuat  di  pabrik- pabrik modern. Ini digunakan untuk mencapai  tujuan  pertanian  dalam  rangka meningkatkan otomatisasi, pengambilan keputusan,  dan  mekanisasi  yang  modern untuk meningkatkan efisiensi (Balasubramaniyan & Navaneethan, 2021).
Pertanian  cerdas,  terkadang  disebut sebagai  pertanian  digital  (Benjafield  et  al., 2020). Konsep pertanian cerdas dimaksudkan  untuk  menyediakan  sistem
yang  lebih  holistik  dan  mencakup  kerangka kerja  untuk  membangun  proses  pertanian yang  optimal  dan  jaringan  sistem  pertanian yang  menggunakan  sumberdaya  yang  lebih rendah (Montoya-Munoz & Rendon, 2020).
Namun  kenyataannya,  dalam  skala yang lebih luas, teknologi kurang dimanfaatkan  oleh  petani  karena  mereka belum memiliki pengetahuan dan keterampilan  yang  cukup  dalam  melakukan usaha  tani.  Sementara,  dorongan  untuk memperkenalkan  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi (TIK) yang lebih luas di bidang pertanian saat ini sedang mengalami momentumnya,  karena  digitalisasi  memiliki potensi  besar  untuk  memberikan  manfaat bagi  produsen  dan  konsumen.  Di  sisi  lain, mendorong  solusi  teknologi  ke  pedesaan menghadapi  beberapa  tantangan  (Bacco  et al., 2018; Gupta et al., 2020). Smart Farming (SF)  mengacu  pada  penerapan  TIK  untuk pertanian.  Data  yang  dikumpulkan  dan dianalisis  melalui  teknik  TIK  mendukung proses  produksi  yang  efisien  sehingga memotivasi para ilmuwan, praktisi, perusahaan  swasta  dan  publik  untuk  bekerja menuju tujuan mengembangkan dan mendorong  penggunaan  teknologi  inovatif untuk  mendukung  petani  di  lapangan (Kaushik  et  al.,  2021).  Menurut  Uni  Eropa (UE),  teknologi  dan  teknik  yang  paling relevan  untuk  dimanfaatkan  sepenuhnya adalah  citra  satelit,  penggunaan  robot pertanian,  penggunaan  node  sensor  yang lebih  besar  untuk  mengumpulkan  data,  dan potensi  kendaraan  udara  tak  berawak ( unmanned aerial vehicle , UAV) untuk citra udara dan aktuasi (Bacco et al., 2019).
Selain teknologi pemantauan tanaman, teknologi SF 4.0 melalui penerapan sensor  tanah  dan  cuaca  RITX  juga  menjadi diskusi menarik (Arif et al., 2021; Kaushik et al.,  2021).  Sensor  ini  digunakan  untuk menangkap  kondisi  tanah  secara real-time dan  memprediksi  cuaca.  Sekarang  ini, pertanian  sangat  penting  dalam  kehidupan petani dan masyarakat, karena tanpa produksi  pangan  manusia  tidak  dapat  hidup.
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
Proses produksi pangan ini  memiliki banyak kesulitan  dalam  kehidupan  normal  petani  di dunia  saat  ini.  Kesulitan  yang  dihadapi petani secara manual adalah pemantauan air, pemantauan  pekerjaan  manusia,  pemantauan hewan, pemantauan hewan berbahaya, biaya, dan  lain-lain.  Kesulitan-kesulitan  ini  akan diatasi  melalui  teknologi  IoT.  Teknologi  ini digunakan  untuk  memantau  air  melalui sensor,  memantau  hewan  berbahaya  melalui sensor karena petani terhindar dari risiko dan penyakit, dan pada akhirnya menghemat dan meningkatkan waktu produksi, biaya produksi, dan kesehatan petani (Balasubramaniyan & Navaneethan, 2021)
Solusi
pertanian cerdas menggabungkan  informasi,  perangkat  lunak data,  dan  teknologi  dengan  tujuan  untuk meningkatkan  produksi  pertanian.  Pertanian cerdas  telah  dilakukan  pada  negara  Amerika Serikat    dan  Korea  Selatan  (O’Shaughnessy et  al.,  2021;  Park  &  Lee,  2019).  Pemerintah Korea  Selatan  telah  menerapkan  kebijakan nasional untuk membentuk komunitas pertanian  cerdas,  sebuah  konsep  yang membahas  seluruh  rantai  pasokan  pertanian pangan.  Sedangkan  di  Amerika,  solusi pertanian  cerdas  terpisah  yang  didorong terutama  oleh  persaingan  di  sektor  swasta telah  menghasilkan  solusi  berteknologi tinggi  yang  memajukan  konsep  pertanian cerdas (O’Shaughnessy et al., 2021).
Sebagai  negara  berkembang  dengan revolusi  industri  4.0,  agroteknologi,  Internet of Things (IoT), E-Commerce dan teknologi logistik,  menjadi  poin  penting  di  Indonesia untuk menerapkan teknologi cerdas (Nugroho  &  Aliwarga,  2019).  Praktek  smart farming  diperkenalkan  di  Desa  Cikembulan, Kabupaten Garut sebagai salah satu kabupaten  penghasil  padi  terbesar  di Indonesia. Teknologi pertanian cerdas diespektasikan  membuat  proses  budidaya lebih efektif, yang mengarah pada peningkatan  produksi  dan  kesejahteraan petani.  Sebagian  petani  di  Desa  Cikembulan telah  menggunakan  alat  yang  disebut  RITx Soil  and  Weather  Sensor  guna  memantau
keadaan  tanah  dan  memprediksi  cuaca terkini.  Kehadiran  sensor  tanah  dan  cuaca (soil  and  weather  sensor)  yang  dipasang  di lahan  pertanian  juga  membantu  petani memantau  kondisi  tanamannya.  Data  yang diperoleh dari sensor ini meliputi kelembaban udara dan tanah, suhu, pH tanah, dan  kadar  air  hingga  perkiraan  masa  panen. Terintegrasi ke dalam aplikasi RiTx berbasis Android,  petani  menerima  peringatan  dini jika  terjadi  anomali  pada  kondisi  lahan mereka. Selain itu, petani menerima rekomendasi  untuk  mencegah  kerusakan lahan dan tanaman. Penerapan metode Smart Farming 4.0 berpotensi untuk menyelesaikan berbagai  permasalahan  di  sektor  pertanian Indonesia.  Masa  depan  pertanian  Indonesia adalah  pertanian  cerdas  berbasis  teknologi (Nugrahadi et al., 2020).
Namun  demikian,  hingga  artikel  ini ditulis,  belum  ditemukan  laporan  saintifik terkait  adopsi  teknologi  oleh  para  petani  di Desa  Cikembulan.  Sementara,  tidak  semua petani  di  desa  tersebut  memiliki  tingkat pendidikan yang memadai untuk implementasi  teknologi  SF.  Oleh  karena itu, penting  untuk  mengetahui  perilaku  petani dalam menerapkan teknologi  SF 4.0 di Desa Cikembulan  tersebut.  Pada  survei  pertama tahun  2020,  petani  masih  95%  kesulitan menggunakan alat sensor. Persentase keterampilan  petani  adalah  88,75%,  dan petani  tidak  menentukan  masa  panen berdasarkan  hasil  pemantauan  kondisi  cuaca dengan smartphone. Secara khusus, riset kali ini  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data perilaku  petani  dalam  adopsi  inovasi  untuk pengelolaan  usaha  tani  dalam  penerapan teknologi RITX Soil & Weather Sensor.

## BAHAN DAN METODE

## Metode Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Desa Cikembulan, Kecamatan Kadungora Kabupaten  Garut.  Ada  56  dari  160  petani  di desa  tersebut  yang  telah  menggunakan teknologi smart farming berupa pemanfaatan RITX  Soil  &  Weather  Sensor  yang
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
digunakan  untuk  merekam  kondisi  lahan secara realtime dan memprediksi cuaca.
Perilaku  petani  dalam  pengelolaan usaha tani dengan penerapan teknologi smart farming disurvei untuk diketahui pengaruhnya  terhadap  kemajuan  usaha  tani masyarakat.  Kuesioner  dan  wawancara dilakukan  untuk  mendapatkan  data  yang selanjutnya  diolah  menggunakan  regresi logistik.

## Karakteristik Responden
Studi  ini  melibatkan    56  responden  dengan karakteristik sebagai berikut:
1) Responden  berusia  rata-rata  48.69  tahun dengan  standart  deviasi  12.23,  yang mendeskripsikan bahwa responden masih dalam  usia  produktif  meskipun  dengan rentang  usia  yang  cukup  lebar,  dimana responden  termuda  berusia  27  tahun  dan tertua berusia 75 tahun.
2) Pendidikan  formal  responden  secara berurutan dari tidak tamat SD, tamat SD, tamat  SMP,  tamat  SMA,  dan  tamat Akademi/Perguruan  Tinggi  adalah    7%, 14%, 30%, 25% dan 23%.
3) 95% responden telah mengikuti pendidikan non formal berupa penyuluhan pertanian, dan sisanya mengikuti kegiatan kursus tani, pertemuan/kontak tani, dan Widyawisata.
4) 84% responden berprofesi sebagai petani penuh  waktu,  dan  sisanya  sebagai  petani paruh waktu.
5) Rata-rata  responden  bekerja  sebagai petani  adalah  4.67  tahun,  dengan  waktu bekerja  terpendek  dan  terlama  adalah  2 dan 30 tahun.
6) Terakhir, 59% responden belum mengadopsi  teknologi  smart  farming sedangkan 41% responden telah mengadopsi teknologi smart farming.

## Variabel
Dalam  riset  ini,  faktor-faktor  yang mempengaruhi adopsi inovasi dalam penggunaan teknologi Ritx Soil dan Weather Sensor  diinvestigasi  dengan  melibatkan 8 variabel independent yang mencakup Kekosmopolitan (𝑋 1 ) , Motivasi Petani (𝑋 2 ) , Kehadiran  Petani (𝑋 3 ) , Self  Efficacy (𝑋 4 ) , Peran Penyuluh (𝑋 5 ) , Frekuensi Penyuluhan (𝑋 6 ) ,  Pendidikan (𝑋 7 ) ,  dan  Pengalaman Usaha Tani (𝑋 8 ) .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengaruh Kekosmopolitan (𝑿 𝟏 )
Kekosmopolitan diukur dengan kemudahan menerapkan, efisiensi, produktivitas,  penerapan  teknologi,  kegiatan diskusi  dan  bantuan  permodalan.  Melalui survei  ini  ditemukan  bahwa  kemudahan penerapan  teknologi  menjadi  parameter paling dominan (95%) terhadap kekosmopolitan dibandingkan dengan parameter  lainnya,  dengan  statistik  secara lengkap  disajikan  pada  Gambar  1.  Hal  ini disebabkan  teknologi  RITX  Soil  &  Weather Sensor  masih  menyulitkan  petani  dalam penggunaanya, sehingga diperlukan teknologi  yang  lebih  mempermudah  petani. Hasil  ini  menguatkan  klaim  riset  yang pernah  dilakukan  di  Rusia  yang  membahas tingkat  pertumbuhan  dan  masalah  utama yang  terkait  dengan  pengenalan  “Internet  of things”  (IoT)  dalam  ekonomi  pertanian (Amirova et al., 2019).
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
Gambar 1. Data statistik responden terkait Kosmopolitan: (a) Kemudahan penerapan, (b) Efisiensi, (c) Produktivitas, (d) Penerapan Teknologi, (e) Sarasehan, dan (f) Bantuan Permodalan
Pengaruh Motivasi (𝑿 𝟐 ) Motivasi  petani  dapat  diukur  dari pendanaan,  pelatihan,  sarana  prasarana, pemodalan, keaktifan kelompok, input pertanian,  dan  pemasaran  produk.  Melalui survei  ini  ditemukan  bahwa  motivasi  petani merupakan faktor pendukung dalam penerapan  teknologi  Ritx  Soil  &  Weather Sensor  bahwa  keaktifan  kelompok  menjadi parameter paling dominan (88%) mempengaruhi  keinginan  petani  dalam melakukan adopsi inovasi teknologi, sebagaimana disajikan dalam Gambar 2. Hal ini  disebabkan  semakin  banyak  petani  yang menerapkan teknologi, maka akan mempengaruhi petani lain untuk menggunakan teknologi yang sama. IoT dan UAVs  adalah  dua  teknologi  mutakhir  yang digunakan di bidang budidaya, yang mengubah  praktik  pertanian  tradisional
menjadi  era  baru  pertanian  presisi.  Peran teknologi  UAV  dalam  pertanian  cerdas, dengan  menganalisis  aplikasi  UAV  dalam berbagai skenario, termasuk irigasi, pemupukan, penggunaan pestisida, pengelolaan
gulma, pemantauan pertumbuhan tanaman, pengelolaan penyakit tanaman,  dan  fenotip  di  tingkat  lapangan (O’Shaughnessy  et  al.,  2021).    Selanjutnya beberapa  faktor  yang  dapat  mendorong petani  untuk  mengadopsi  teknologi  berupa karakteristik  petani,  karakteristik  pertanian, karakteristik  teknologi,  faktor  kelembagaan dan  keungan  dapat  mempengaruhi  adopsi teknologi  dan  memberikan  rekomendasi untuk meningkatkan adopsi teknologi diantara  petani  yang  memiliki  lahan  yang sempit,  seperti  yang  dilaporkan  di  Afrika (Fadeyi et al., 2022).
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
Gambar 2. Data statistik responden terkait motivasi: (a) Pendanaan , (b) Pelatihan, (c) Sarana prasarana, (d) Pemodalan, (e) Keaktifan kelompok,  (f) Input pertanian dan (g) Pemasaran produk
Kehadiran Petani (𝑿 𝟑 ) Kehadiran  petani  dalam  kegiatan penyuluhan  dilihat  dari  beberapa  parameter yaitu  kegiatan  sarasehan,  pendampingan, permodalan, penerapan, pemantauan, kondisi cuaca  dan  masa  panen.  Berdasarkan  hasil survei  parameter  yang  dominan  petani  aktif hadir dalam kegiatan penyuluhan jika materi yang  diberikan  berupa  penerapan  penerapan Teknologi  Ritx  Soil  dan  Weather  sebesar
50% dibandingkan dengan parameter lainnya (lihat  Gambar  3).  Hal  tersebut  dikarenakan petani lebih berminat jika materi penyuluhan berkaitan  dengan  penerapan  teknologi  yang didemonstrasikan  oleh  penyuluh.  Kontrol kualitas, standarisasi, penanganan, kepraktisan penerapan teknologi mempermudah  petani  menerapkan  teknologi (Webster et al., 2009).
Gambar 3. Data statistik responden terkait motivasi: (a) Sarasehan , (b) Pendampingan, (c) Permodalan , (d) Penerapan , (e) Pemantauan,  (f) Kondisi Cuaca dan (g)
MasaPanen
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
Self Efficacy (𝑿 𝟒 ) Self  Efficacy diukur  dari  cara  kerja teknologi,  cara  penggunaan,  cara  membaca hasil,  ketepatan  pemupukan,  dan  jumlah takaran. Berdasarkan hasil survei menunjukkan  faktor  yang  dominan  jumlah takaran pupuk (80%) dibandingkan parameter lainnnya, sebagaimana diilustrasikan  di  Gambar  4.  Hal  tersebut dikeranekan dengan memudahkan mengukur takaran  pupuk  dalam  penggunaan  teknologi Ritx  Soil  &  Weather  Sensor  maka  akan menghemat  petani  dalam  pengeluaran  untuk melakukan usaha taninya. Sebagai
pembanding,  psikologis  dan  perilaku  petani dipinggiran  kota  China  menunjukkan  bahwa pendidikan, pelatihan dan motivasi, pengetahuan  petani  tentang  lingkungan, persyaratan menanam menjadi bagian penting  petani  untuk  melakukan  usaha  tani mereka  (Hu  et  al.,  2021). Self  efficacy merupakan  keyakinan  seorang  petani  untuk dapat  meningkatkan  pendapatannya,  karena dengan self  efficacy, petani  dapat  merubah cara  berusaha  taninya  secara  perlahan  dan bukan karena intervensi kebijakan (Wuepper & Sauer, 2016).
Gambar 4. Data statistik responden terkait motivasi: (a) Cara Kerja Teknologi , (b) Cara Penggunaan, (c) Cara Membaca Hasil, (d) Ketepatan Pemupukan, (e) Jumlah Takaran Pupuk ,  (f) Waktu Menanam  (g) Gangguan Alat Sensor, (h) Cara Memperbaiki, (i) Pemantauan Kondisi Alam, (j) Akses Modal
Peran Penyuluh (𝑿 𝟓 )
Pengaruh  peran  penyuluh  diukur berdasarkan parameter penghargaan, pengaruh, dorongan, informasi, dan penyuluhan. Berdasarkan hasil survei ditemukan  bahwa  parameter  paling  dominan yaitu  penghargaan  dari  penyuluh  (88%) dibandingkan  parameter  lainnya,  seperti kami  perlihatkan  dalam  Gambar  5.  Hal tersebut dikarenakan penyuluh yang memberikan  penghargaan  bagi  petani  baik berupa  penyuluhan kepada  petani  melalui pendekatan  kelompoktani  agar  pengetahuan,
keterampilan  maupun  sikap  petani  menjadi lebih  baik  dalam  mengelola  usahatani  guna meningkatkan  kesejahteraannya.  Dukungan terhadap  inovasi  pertanian  yang  berasal  dari usaha kecil menengah (UKM) yang digunakan  pada  lahan  pertanian  yang  luas perlu adanya inovasi berdasarkan pengetahuan  yang  berbasis  pengalaman pertanian dan agribisnis memudahkan petani berinovasi  sehingga  kegiatan  pertanian lebih memberdayakan  petani  untuk  aktif  di pertanian  dan  petani  mampu  mengatasai kendala  dalam  kegiatan  pertaniannya  (Relf-
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
Eckstein  et  al.,  2019).  Temuan  dari  Patrick et.al  (2022)  banyak  negara  berkembang memiliki i(nvestasi terbatas dalam penyuluhan pertanian dan layanan konsultasi, dan serta sistem pengiriman input pertanian  yang  tidak  efisien,  membatasi akses  ke  solusi  sains  yang  diperlukan  untuk meningkatkan produktivitas. Terdapat perbedaan dengan temuan penelitian di Garut mengenai  peran  penyuluh  pada  kajian penerapan  teknologi  smart  farming  4.0 dengan  kecenderungan  lebih  dari  50  persen mampu  memberikan  berbagai  pelayanan kepada petani.
Pengaruh Frekuensi Penyuluhan (𝑿 𝟔 ) Frekuensi  penyuluh  diukur  dari parameter sesuai jadwal, selalu hadir, datang Ketika  dibutuhkan,  waktu  penyuluhan,
informasi penyuluhan, penyelesaian masalah, komunikasi,    penyampaian  masalah,  media penyuluhan. Berdasarkan hasil survei, parameter  paling  dominan  yaitu  penyuluh selalu  hadir  (91%)  dibandingkan  parameter lainnya,  sebagaimana  kami  sajikan  pada Gambar  6.    Hal  tersebut  disebabkan kehadiran  penyuluh  pada  saat  kegiatan penyuluhan  mempengaruhi  kehadiran  petani untuk mengikuti kegiatan penyuluhan. Kontribusi penyuluh
untuk mensosialisasikan  teknologi  baru,  untuk memberikan  materi  penyuluhan  berupa pemanfaatan  teknologi,  prediksi  parameter tanah seperti memprediksi kandungan karbon  organik,  air,  prediksi  hasil  panen, penyakit dan deteksi gula akan memudahkan petani  mengadopsi  teknologi  (Sharma  et  al., 2021).
Gambar 5. Data statistik responden terkait peran penyuluh: (a) Penghargaan, (b) Pengaruh,
(c) Dorongan, (d) Informasi, dan (e) Penyuluhan
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
Gambar 6. Data statistik responden terkait frekuensi penyuluh: (a) Sesuai jadwal, (b) Selalu hadir, (c) Datang dibutuhkan, (d) Waktu penyuluhan, (e) Informasi Penyuluhan, (f) Penyelesaian masalah  (g) Komunikasi, (h) Penyampaian masalah, (i) Media penyuluhan
Pengaruh Pendidikan (𝑿 𝟕 ) Pendidikan merupakan jenjang pendidikan  yang  diperoleh  dari  bangku sekolah  yang  telah  di  selesaikan  oleh responden.  Tingkat  pendidikan  yang  pernah ditempuh responden dapat dilihat Pendidikan Sekolah  Dasar  (SD),  Sekolah  Lanjutan Tingkat  Pertama  (SLTP),  Sekolah  Lanjutan Tingkat  Atas  (SLTA),  Akademi  atau Perguruan  Tinggi.  Berdasarkan  hasil  survei bahwa rata-rata petani berpendidikan lulusan SLTP  (30%)  dibandingkan  tamat  dari pendidikan  lainnya  (Gambar  7),  hal  tersebut disebabkan  pengetahuan  yang  diterima  di sekolah  tidak  terlalu  mendukung  dalam
kegiatan  usaha  taninya,  pengalaman  dan keterampilan  dalam  bertani  yang  lebih penting.  Hal  yang  berbeda  ditemukan  pada petani  di  Brazil.  Pada  kasus  petani  brazil menujukkan bahwa adopsi beberapa teknologi  lebih  berpengaruh  besar  terhadap petani  yang  berpendidikan  tinggi  dan memiliki  pengetahuan  tentang  cara  kerja teknologi  (Pivoto  et  al.,  2019).  Hal  yang sama  juga  pada  petani  di  Irlandia  bahwa petani yang berusia muda dan berpendidikan lebih  mudah  mengadopsi  teknologi Smart Farming  Technologies (Jithin  Das  et  al., 2019).
Gambar 7. Tingkat pendidikan petani
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
Pengaruh Pengalaman Usaha Tani (𝑋 8 ) Pengalaman usaha tani diukur berdasarkan  lamanya  petani  berusaha  tani yaitu  pada  rentang  2  s.d  7  tahun,  8  s.d  13 tahun,  14  s.d  19 tahun,  20  s.d  25  tahun, dan 26  s.d  31  tahun.  Berdasarkan  hasil  survei bahwa  lama  pengamalam  usaha  tani  yang paling dominanan pada rentang 2 s.d 7 tahun (57.1%)  dibandingkan  pengalaman  usaha tani  lainnya  (Gambar  8).  Hal  tersebut
disebabkan  petani  yang  baru  atau  petani muda  lebih  mudah  untuk  mengadopsi teknologi.  Foktor  utama  dalam  mengadopsi teknologi baru di kalangan petani muda lebih besar  dibandingkan  petani  yang  lebih  lama dalam  berusaha  tania  atau  petani  yang  lebih tua  (Jithin  Das  et  al.,  2019).  Hal  yang  sama ditemukan  bahwa  teknologi  Internet  Of Things  lebih  mudah  diterima  jika  sumber daya  yang  lebih  muda  (Ryu  et  al.,  2015).
Gambar 8. Pengalaman usaha tani (𝑋 8 )
Adopsi Inovasi  (Y) Adopsi inovasi merupakan keputusan petani  untuk  menggunakan  teknologi  baru. Berdasrkan hasil survei dari ke 56 responden menunjukkan  bahwa  hanya  41%  yang mengadopsi  teknologi  Ritex  Soil  dan Weather  Sensor,  sisanya  (59%)  tidak menggunkan  teknologi  tersebut.  Hal  ini disebabkan  penggunaan  teknologi  tersebut menyulitkan petani karen harus menggunakan smart phone, cara menggunakan  sulit  (59%)  dan  data  yang ditunjukkan oleh teknologi tersebut terkadang kurang sesuai dengan kondisi yang terjadi  di  lapangan  (lihat  Gambar  9).  Hal yang  berbeda  ditemukan  dengan  petani garut.  Hasil  studi  Phuensane  et.al    (2022) menunjukkan  bahwa  perbedaan  karakteristik demografis,  jenis  kelamin,  usia,  pendidikan,
dan  pendapatan,  telah  menghasilkan  adopsi Smart Farming yang berbeda. Bahwa adopsi teknologi  dapat  menyebabkan  keberhasilan dalam  usaha  tani,  mengurasi  resiko  dalam bertani,  memudahkan  perencanaan  strategis dan  pembuat  kebijakan  dalam  usaha  tani (Sarri et al., 2020).
Persepsi  dan  perilaku  petani  yang mau  mengadopsi  teknologi  pertanian  cerdas (SFT)  memiliki  potensi  yang  kuat  dalam meningkatkan kinerja ekonomi pertanian dan berkontribusi  pada  keberlanjutan  pertanian (Knierim  et  al.,  2019).  Hal  yang  berbeda juga ditunjukkan oleh petani di seluruh eropa dalam  mengadopsi  teknologi  pertanian  50% pengadopsi  dan  50  %  bukan  pengadopsi teknologi, besarnya jumlah bukan pengadopsi  disebabkan  petani  kurang  yakin dengan  teknologi  yang  ditawarkan  dan teknologi  kurang  sesuai  dengan  kondisi
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
lahan  ditempat  mereka  (Kernecker  et  al., 2020).
Gambar 9. Adopsi inovasi petani (𝑌)
Pengaruh  Faktor-Faktor  Adopsi  Inovasi terhadap  Keinginan  Petani  Melakukan Adopsi Inovasi
Pengaruh faktor-faktor adopsi inovasi terhadap  keinginan  petani  untuk  melakukan adopsi  inovasi  menggunkan  teknologi  Ritx Soil  dan  Weather  Sensor  diukur  dengan faktor-faktor Kekosmopolitan (𝑋 1 ) , Motivasi Petani (𝑋 2 ) ,  Kehadiran  Petani (𝑋 3 ) , Self Efficacy (𝑋 4 ) ,  Peran  Penyuluh (𝑋 5 ) , Frekuensi  Penyuluhan (𝑋 6 ) ,  Pendidikan (𝑋 7 ) ,  dan  Pengalaman  Usaha  Tani (𝑋 8 ) . Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  jumlah sampel  yang  mengadopsi  teknologi  smart farming,  yaitu  “Adopsi”  sebanyak  23. Sedangkan  yang  tidak  Adopsi  sebanyak  33 orang.  Nilai overall  percentage sebelum variabel  independen  dimasukkan  ke  dalam
model  sebesar  58.9,  sebagaimana  disajikan pada  Tabel  1.  Penelitian  yang  dilakukan  di Italia ditemukan keberhasilan adopsi teknologi  ditentukan  oleh  petani  yang memiliki  lahan  dan  keuangan  yang  cukup, sumber  daya  manusia  dan  kondisi  wilayah (Sarri  et  al.,  2020).  Pada  Petani  Brasil penggunaaan  teknologi  baru  seperti Internet Of Things dipengaruhi oleh faktor pendidikan,  kemampuan  dan  keterampilan petani  untuk  memahami  dan  menggunakan alat  smart  farming  (Pivoto  et  al.,  2018). Keinginan  petani  untuk  memanfaatkan pertanian  dengan  sistem  digital  di  pengaruhi oleh keraman pertanian, pengaturan ekonomi dan  bisnis  untuk  kelembagaan  dan  cara-cara yang  mudah  dalam  menggunakan  pertanian digital (Klerkx et al., 2019)
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
Tabel 1. Jumlah Petani adopsi dan tidak adopsi inovasi teknologi Ritx Soil dan Weather Sensor Observed
Predicted
Y
Percentage Correct Tidak Adopsi Adopsi Step 0 Y Tidak Adopsi 33 0 100.0 Adopsi 23 0 .0 Overall Percentage 58.9
Salah satu ukuran yang dapat digunakan  melihat  nilai  signifikansi  dari “ Omnibus  tests  of  model  coefficients ”. Karena  nilai  sig-nya  lebih  besar  dari  0.05, yakni  0.316,  maka  dapat  disimpulkan variabel independent tidak cukup memberikan pengaruh nyata terhadap model. Sehingga  dimungkinkan  terdapat  faktor  lain yang dapat menjelaskan variabel prediktif Y. Nilai  Nagelkerke  R 2 sebesar  0,207  dan  Cox & Snell R 2 0,153, yang menunjukkan bahwa kemampuan  variabel  independen  dalam menjelaskan variabel dependen adalah sebesar 0,207 atau 20,7% dan terdapat 100% –  20,7%  =  79,3%  faktor  lain  di  luar  model yang menjelaskan variabel Y.
Komunikasi  petani  menjadi  faktor yang  mempengaruhi  adopsi smart  farming teknologi  pada  sistem  pertanian  di  Eropa (Knierim  et  al.,  2018),  selanjutnya  faktor- fktor  yang  mempengaruhi  adopsi  inovasi pengetahuan,  sikap  dan  psikologis  petani mempengaruhi  petani  dalam  melakukan adopsi  inovasi smart  agriculture (Chuang  et al.,  2020).  Selanjutnya  bahwa  cara  kerja teknologi smart  farming merupakan  faktor penentu  dalam  adopsi  inovasi  teknologi (Pivoto  et  al.,  2019).  Pada  penggunaan teknologi  smart  farming  hambatan  sosial ekonomi  yang  dapat  menghambat  adopsi inovasi teknologi (Long et al., 2016).
Berkaitan  dengan  jawaban  terhadap hipotesis pengaruh simultan variabel independen  terhadap  variabel  dependen adalah  menerima  H1  dan  menolak  H0  atau yang  berarti  ada  pengaruh  signifikan  secara simultan  Kekosmopolitan (𝑋 1 ) ,  Motivasi Petani (𝑋 2 ) ,  Kehadiran  Petani (𝑋 3 ) , Self Efficacy (𝑋 4 ) ,  Peran  Penyuluh (𝑋 5 ) , Frekuensi  Penyuluhan (𝑋 6 ) ,  Pendidikan (𝑋 7 ) ,  dan  Pengalaman  Usaha  Tani (𝑋 8 ) terhadap  variabel  dependent  Y  (mengadopsi atau  tidaknya  responden  terhadap  teknologi smart  farming),  oleh  karena  nilai  p  value Chi-Square  sebesar  0,064  dimana  nilai  ini lebih  besar  dari    nilai  alpha  =  0.05,  maka menerima H1, yaitu terdapat pengaruh secara simultan  dari  varibel  independent  terhadap variabel  dependent  (lihat  Tabel  2).  Dengan kata  lain,  model  dapat  diterima  sebab  tidak ada  perbedaan  signifikan  antara  model dengan  nilai  observasinya  (Sardar  et  al., 2019) hal yang sama diungkapkan (Mereu et al.,  2018).  Layanan  penyuluhan  partisipatif merupakan  faktor  pendorong  adopsi  petani dalam penggunaan Climate Smart Agriculture (CSA)  Sedangkan  penemuan lain  bahwa  peraturan  dan  kebijakan  dari negara  dapat  mempengaruhi  seseorang dalam  menggunakan  teknologi  Internet  of Things (IoT) (Farooq et al., 2019).
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179

## Tabel 2. Pengaruh adopsi inovasi
Step Chi-square df Sig. 1 13.351 7 .064
Selanjutnya, pendugaan nilai parameter model regresi logistic berganda, Berdasarkan tabel  “ variabel  in  the  equation ”  di  atas: semua  variabel  independen  nilai  P  value  uji wald  (Sig)  >  0,05,  artinya  masing-masing variabel  tidak  mempunyai  pengaruh  parsial yang  signifikan  terhadap  Y  di  dalam  model.
Hasil  ini  berbeda  dengan  hasil  pengujian secara simultan yang menyatakan bahwa ada pengaruh  secara  simultan  dari  variabel independent  terhadap  variabel  dependent. Sebagai  tahap  akhir,  berikut  ditampilkan persamaan  regresi  logistic  berganda  yang dihasilkan:
𝐿𝑛 ( 𝑝 1 − 𝑝 )   =  0.547 𝑋 1 +  0.934 𝑋 2 + 0.546 𝑋 3 + 0.375 𝑋 4 + 0.053 𝑋 5 + 1.201𝑋 6 + 0.431𝑋 7 −  0.04𝑋 8
Secara umum, parameter regresi logistik dari masing-masing variabel independent,  kecuali  variable  Pengalaman Usaha  Tani (𝑋 8 ) ,  memberikan  kontribusi positif  terhadap  variabel  dependent  Y. Pengalaman  usahatani  tidak  memberikan pengaruh  positif  dikarenakan  semakin  lama pengalaman  usahatani  maka  petani  semakin enggan  untuk  mengadopsi  inovasi  baru karena  sudah  berada  pada  zona  nyaman. Pengalaman usaha tani dalam hal mengetahui  pertanian  yang  subur,  produksi susu, dan produksi daging sapi memudahkan petani  di  Swedia    dalam  mengadopsi teknologi Artificial Intelligence (AI) (Jerhamre  et  al.,  2022),  hal  yang  sam  ajuga diungkapkan penggunaan IoT mempermudah pemanenan  hasil  pertanian  dilapangan  yang bergantung pada pengawasan dan
pengalaman  petani  (Raghuvanshi  et  al., 2022).
Sebagai  tindak  lanjut  kedepan  perlu penelitian  mengenai  pengambilan  keputusan petani dengan mencoba mencari konsep baru sikap  terhadap  pembelajar.  Konseptualisasi hasil  studi  Gerli,  et.al  (2022)  memberikan pandangan  sistematis  tentang  korelasi  antara keterampilan dan faktor psikologis, melengkapi  TAM  dengan  memperkenalkan konsep  baru  sikap  terhadap  pembelajaran, dan  mengklarifikasi  bagaimana  interaksi antara  komponen  kognitif  dan  emosional mempengaruhi  keputusan  untuk mengadopsi dan  menggunakan  teknologi  pintar.  Semua faktor  adopsi  inovasi  yang  berpengaruh terhadap minat petani dalam adopsi teknologi SF disajikan di Tabel 3
.
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
Tabel 3. Variables in the Equation
B
S.E. Wald df Sig. Exp(B) 95,0% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step 1 a X1 .547 1.193 .210 1 .647 1.727 .167  17.901 X2 .934 1.729 .292 1 .589 2.545 .086  75.424 X3 .546 .908 .361 1 .548 1.726 .291  10.239 X4 .375 .742 .255 1 .613 1.455 .340 6.228 X5 .053 1.151 .002 1 .963 1.054 .110  10.061 X6 1.201 1.422 .713 1 .399 3.322 .205  53.921 X7 .431 .272 2.514 1 .113 1.539 .903 2.622 X8 -.004 .257 .000 1 .988 .996 .602 1.649 Constant -13.693 7.006 3.820 1 .051 .000
a. Variable(s) entered on step 1: X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8.

## KESIMPULAN
Dari  model  linear  yang  dianalisis, disimpulkan bahwa terdapat pengaruh secara simultan dari Kekosmopolitan (𝑋 1 ) , Motivasi  Petani (𝑋 2 ) ,  Kehadiran  Petani (𝑋 3 ) , Self  Efficacy (𝑋 4 ) ,  Peran  Penyuluh (𝑋 5 ) , Frekuensi Penyuluhan (𝑋 6 ) , Pendidikan (𝑋 7 ) ,  dan  Pengalaman  Usaha Tani (𝑋 8 ) terhadap  variabel  dependent  Y (mengadopsi atau tidaknya responden terhadap teknologi smart farming). Kemampuan variabel independent (X) dalam menjelaskan  variabel  dependen  (Y)  adalah sebesar  0,207  atau  20,7%.  Artinya,  terdapat 100%  –  20,7%  =  79,3%  faktor  lain  di  luar model  yang  dapat  menjelaskan  karakteristik dari  variabel  Y.  Dari  data-data  tersebut, sebuah kesimpulan dapat disampaikan bahwa  adopsi  inovasi  petani  terhadap teknologi smart  farming tergolong  kecil, yaitu  41%.  Data  ini  mengkonfirmasi  bahwa perlu  adanya  dorongan  yang  kuat  dari pemerintah  dalam  hasil  penerapan  teknologi
sektor pertanian untuk meningkatkan produksi padi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti  mengucapkan  terimaksaih kepada  Universitas  Terbuka  yang  telah memberikan  pendanaan  riset  melalui  skema Penelitian  Kompetisi  pada  Skema  Penelitian Keilmuan tahun 2022.

## DAFTAR PUSTAKA
Amirova, E. F., Voronkova, O. Y., Zakirova,
N. R., Stepanenko, O. G.,
Doguchaeva,  S.  M.,  &  Murzagalina, G.  M.  (2019).  Internet  of  things  as  a tool  for  development  of  Russia’s digital economy. International Journal  of  Mechanical  Engineering and Technology , 10 (2), 1011–1019.
Arif,  C.,  Nugroho,  B.  D.  A.,  Maftukha,  R., Suryandika, F., Hapsari, U., Nihayah, B.,  Naititi,  N.,  &  Sain,  R.  I.  A. (2021). Performance of agro- environmental monitoring for
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
optimum water and crop management:  A  case  study  for  East Nusa  Tenggara,  Indonesia. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 871 (1), 12032.
Bacco,  M.,  Barsocchi,  P.,  Ferro,  E.,  Gotta, A.,  &  Ruggeri,  M.  (2019).  The Digitisation  of  Agriculture:  a  Survey of  Research  Activities  on  Smart
Farming. Array , 3 – 4 (October), 100009.
https://doi.org/10.1016/j.array.2019.1 00009
Bacco,  M.,  Berton,  A.,  Ferro,  E.,  Gennaro, C.,  Gotta,  A.,  Matteoli,  S.,  Paonessa, F.,  Ruggeri,  M.,  Virone,  G.,  &
Zanella,  A.  (2018).  Smart  farming:
Opportunities, challenges
and
technology enablers. 2018 IoT Vertical  and  Topical  Summit  on Agriculture - Tuscany (IOT Tuscany) ,
1–6. https://doi.org/10.1109/IOT-
TUSCANY.2018.8373043
Balasubramaniyan,  M.,  &  Navaneethan,  C. (2021).  Applications  of  Internet  of Things for smart farming  - A survey.
Materials  Today:  Proceedings , 47 , 18–24.
https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021. 03.480
Benjafield,  A.  V,  Eastwood,  P.  R.,  Heinzer, R., Morrell, M. J., Federal, U., Paulo, D.  S.,  Paulo,  S.,  &  Valentine,  K. (2020).  Sleep  Apnoea :  a  Literature- Based  Analysis. Lancet  Respir  Med ,
7 (8),
687–698.
https://doi.org/10.1016/S2213-
2600(19)30198-5.Estimation
Bhagat, M., Kumar, D., & Kumar, D. (2019). Role  of  Internet  of  Things  (IoT)  in smart  farming:  A  brief  survey. 2019
Devices for Integrated Circuit
(DevIC) , 141–145.
Charania, I., & Li, X. (2020). Smart farming:
Agriculture’s  shift  from  a  labor intensive to technology native industry. Internet  of  Things , 9 , 100142.
Chuang,  J.  H.,  Wang,  J.  H.,  &  Liou,  Y.  C. (2020). Farmers’ knowledge, attitude, and  adoption  of  smart  agriculture technology  in  Taiwan. International Journal  of  Environmental  Research and  Public  Health , 17 (19),  1–8. https://doi.org/10.3390/ijerph171972 36
Fadeyi, O. A., Ariyawardana, A., & Aziz, A.
A. (2022). Factors influencing technology adoption among
smallholder  farmers:  a  systematic review in Africa. Journal of Agriculture  and  Rural  Development in the Tropics and Subtropics , 123 (1),
13–30. https://doi.org/10.17170/kobra- 202201195569
Farooq,  M.  S.,  Riaz,  S.,  Abid,  A.,  Abid,  K., & Naeem, M. A. (2019). A Survey on the Role of IoT in Agriculture for the Implementation  of  Smart  Farming.
IEEE  Access , 7 ,  156237–156271. https://doi.org/10.1109/ACCESS.201 9.2949703
Gerli, P., Clement, J., Esposito, G., Mora, L.,
&  Crutzen,  N.  (2022).  The  hidden power of emotions: How psychological  factors  influence  skill development  in  smart  technology adoption. Technological  Forecasting and  Social  Change , 180 ,  121721. https://doi.org/https://doi.org/10.1016 /j.techfore.2022.121721
Gupta,  M.,  Abdelsalam,  M.,  Khorsandroo,
S.,  &  Mittal,  S.  (2020).  Security  and Privacy in Smart Farming:
Challenges  and  Opportunities. IEEE Access , 8 , 34564–34584. https://doi.org/10.1109/ACCESS.202 0.2975142
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
Hu, B., Zheng, Q., Wu, J., Tang, Z., Zhu, J., Wu,  S.,  &  Ling,  Y.  (2021).  Role  of
Education and Mentorship in
Entrepreneurial  Behavior:  Mediating Role  of  Self-Efficacy. Frontiers  in Psychology , 12 (November),  1–12.
https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.77
5227
Idoje, G., Dagiuklas, T., & Iqbal, M. (2021).
Survey for smart farming technologies:  Challenges  and  issues. Computers and Electrical Engineering , 92 (February 2020), 107104. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng .2021.107104
Jerhamre, E., Carlberg, C. J. C., & van Zoest,
V. (2022).
Exploring
the susceptibility  of  smart  farming: Identified
opportunities and challenges. Smart Agricultural Technology , 2 (August 2021), 100026. https://doi.org/10.1016/j.atech.2021.1 00026
Jithin  Das,  V.,  Sharma,  S.,  &  Kaushik,  A.
(2019).  Views  of  Irish  Farmers  on Smart  Farming  Technologies:  An Observational Study. AgriEngineering , 1 (2), 164–187. https://doi.org/10.3390/agriengineerin g1020013
Kaushik,  I.,  Prakash,  N.,  &  Jain,  A.  (2021).
Integration  of  Blockchain&  IoT  in
Precision Farming: Exploration, Scope and Security Challenges. 2021 IEEE 12th Annual Ubiquitous Computing,  Electronics  &  Mobile Communication Conference (UEMCON) , 854–859.
Kernecker,  M.,  Knierim,  A.,  Wurbs,  A., Kraus,  T.,  &  Borges,  F.  (2020). Experience versus expectation: farmers’ perceptions of smart farming technologies  for  cropping  systems across Europe. Precision Agriculture , 21 (1),
34–50.
https://doi.org/10.1007/s11119-019- 09651-z
Klerkx, L., Jakku, E., & Labarthe, P. (2019). A  review  of  social  science  on  digital agriculture, smart farming and agriculture  4.0:  New  contributions and a future research agenda. NJAS - Wageningen Journal of Life Sciences ,
90 – 91 (October), 100315. https://doi.org/10.1016/j.njas.2019.10 0315
Knierim, A., Borges, F., Lee Kernecker, M., Kraus, T., & Wurbs, A. (2018). What drives  adoption  of  smart  farming technologies? Evidence from a cross- country study. European IFSA
Symposium , July , 14.
Knierim,  A.,  Kernecker,  M.,  Erdle,  K., Kraus,  T.,  Borges,  F.,  &  Wurbs,  A. (2019).  Smart  farming  technology innovations – Insights and reflections from  the  German  Smart-AKIS  hub. NJAS  -  Wageningen  Journal  of  Life Sciences , 90 – 91 (November  2018),
100314. https://doi.org/10.1016/j.njas.2019.10 0314
Long,  T.  B.,  Blok,  V.,  &  Coninx,  I.  (2016). Barriers to the adoption and diffusion of  technological  innovations  for climate-smart  agriculture  in  Europe: Evidence  from  the  Netherlands, France, Switzerland and Italy. Journal  of  Cleaner  Production , 112 , 9–21.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.
06.044
Mereu,  V.,  Santini,  M.,  Cervigni,  R.,
Augeard, B., Bosello, F., Scoccimarro,  E.,  Spano,  D.,  & Valentini, R. (2018). Robust decision making for a climate-resilient development of the agricultural sector in  Nigeria.  In Natural  Resource Management  and  Policy (Vol.  52). https://doi.org/10.1007/978-3-319-
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
61194-5_13
Montoya-Munoz, A. I., & Rendon, O. M. C. (2020).  An  approach  based  on  fog computing for providing reliability in iot  data  collection:  A  case  study  in  a colombian coffee smart farm. Applied Sciences (Switzerland) , 10 (24), 1–16. https://doi.org/10.3390/app10248904
Nugrahadi,  B.,  Sutopo,  W.,  &  Hisjam,  M. (2020). Technopreneurship & Innovation  System:  A  Comparative Study Analysis for E-Trike Development  in  Indonesia. ACM International  Conference  Proceeding Series , 1251–1262. https://doi.org/10.1145/3429789.3429 805
Nugroho,  B.  D.  A.,  &  Aliwarga,  H.  K. (2019).  RiTx;  Integrating  among Field  Monitoring  System  (FMS), Internet of Things (IOT) and agriculture  for  precision  agriculture.
IOP  Conference  Series:  Earth  and
Environmental Science , 335 (1). https://doi.org/10.1088/1755-
1315/335/1/012022
O’Shaughnessy,  S.  A.,  Kim,  M.,  Lee,  S., Kim,  Y.,  Kim,  H.,  &  Shekailo,  J.
(2021).  Towards  smart  farming solutions  in  the  U.S.  and  South Korea:  A  comparison  of  the  current status. Geography and Sustainability ,
2 (4),
312–327. https://doi.org/10.1016/j.geosus.2021.
12.002
Okori, P.,  Munthali, W., Msere, H., Charlie,
H., Chitaya, S., Sichali, F., Chilumpha,  E.,  Chirwa,  T.,  Seetha, A.,  Chinyamuyamu,  B.,  Monyo,  E., Siambi,  M.,  &  Chirwa,  R.  (2022). Improving  efficiency  of  knowledge and technology diffusion using community seed banks and farmer  -  to  -  farmer  extension : experiences from Malawi.
Agriculture  &  Food  Security ,  1–14.
https://doi.org/10.1186/s40066-022- 00375-4
Park,  J.,  &  Lee,  S.  (2019).  Smart  Village Projects in Korea: Rural Tourism, 6th Industrialization, and Smart Farming. In Smart  Villages  in  the  EU  and Beyond (pp.  139–153).  Emerald Publishing Limited.
Phuensane,
P., Jaroenwanit, P., &
Hongthong,  P.  (2022).  Influence  of Demographic Characteristics and Extrinsic  Motivations  on  Farmers’ Smart Farming Adoption in Northeastern Thailand. GMSARN International Journal , 16 , 359–365.
Pivoto,  D.,  Barham,  B.,  Waquil,  P.  D., Foguesatto,  C.  R.,  Corte,  V.  F.  D., Zhang,  D.,  &  Talamini,  E.  (2019). Factors  influencing  the  adoption  of smart  farming  by  Brazilian  grain farmers. International  Food  and Agribusiness  Management  Review , 22 (4),
571–588.
https://doi.org/10.22434/IFAMR2018 .0086
Pivoto,  D.,  Waquil,  P.  D.,  Talamini,  E., Finocchio,  C.  P.  S.,  Dalla  Corte,  V. F.,  &  de  Vargas  Mores,  G.  (2018). Scientific  development  of  smart farming technologies and their application  in  Brazil. Information Processing  in  Agriculture , 5 (1),  21–
32.
https://doi.org/10.1016/j.inpa.2017.12
.002
Raghuvanshi,  A.,  Singh,  U.  K.,  Sajja,  G.  S.,
Pallathadka,  H.,  Asenso,  E.,  Kamal, M.,  Singh,  A.,  &  Phasinam,  K. (2022).  Intrusion  Detection  Using Machine Learning for Risk Mitigation  in  IoT-Enabled  Smart
Irrigation  in  Smart  Farming. Journal of Food Quality , 2022 .
https://doi.org/10.1155/2022/3955514
Relf-Eckstein,  J.  E.,  Ballantyne,  A.  T.,  &
Lina Asnamawati  dkk. Jurnal Agroqua
Aplikasi Teknologi Ritx Soil dan Weather ....
DOI: 10.32663/ja.v%vi%i.4179
Phillips,  P.  W.  B.  (2019).  Farming Reimagined: A case study of autonomous  farm  equipment  and creating  an  innovation  opportunity space  for  broadacre  smart  farming. NJAS  -  Wageningen  Journal  of  Life Sciences , 90 – 91 (December  2018),
100307. https://doi.org/10.1016/j.njas.2019.10 0307
Ryu, M., Yun, J., Miao, T., Ahn, I. Y., Choi, S.  C.,  &  Kim,  J.  (2015).  Design  and implementation  of  a  connected  farm for smart farming system. 2015 IEEE
SENSORS  -  Proceedings , November . https://doi.org/10.1109/ICSENS.2015
.7370624
Saiz-Rubio,  V.,  &  Rovira-Más,  F.  (2020).
From smart farming towards agriculture 5.0: A review on crop data management. Agronomy , 10 (2), 207.
Sardar, A., Kiani, A. K., & Kuslu, Y. (2019).
An  assessment  of  willingness  for adoption  of  climate-smart  agriculture (Csa)  practices  through  the  farmers’ adaptive capacity determinants. Yuzuncu  Yil  University  Journal  of Agricultural  Sciences , 29 (4),  781– 791.
https://doi.org/10.29133/yyutbd.6313
75
Sarri,  D.,  Lombardo,  S.,  Pagliai,  A.,  Perna,
C.,  Lisci,  R.,  De  Pascale,  V., Rimediotti, M., Cencini, G., & Vieri, M.
(2020). Smart farming introduction  in  wine  farms:  A systematic review and a new proposal. Sustainability (Switzerland) , 12 (17). https://doi.org/10.3390/su12177191
Sharma,  A.,  Jain,  A.,  Gupta,  P.,  &
Chowdary,  V.  (2021). Machine Learning  Applications  for  Precision Agriculture: A Comprehensive
Review. IEEE Access , 9 , 4843–4873. https://doi.org/10.1109/ACCESS.202 0.3048415
Webster,  J.  M.,  Chen  GenHui,  C.  G.,  Hu KaiJi,  H.  K.,  &  Li  JianXiong,  L.  J.
(2009).  Bacterial  metabolites.  In Entomopathogenic
nematology .
https://doi.org/10.1079/97808519956
70.0099
Wuepper, D., & Sauer, J. (2016). Explaining the  performance  of  contract  farming in  Ghana:  The  role  of  self-efficacy and  social  capital. Food  Policy ,
62 (January),
11–27. https://doi.org/10.1016/j.foodpol.201 6.05.003