Indonesia tertinggal di SDM, tapi AI di perbankan digital dan pertanian cerdas bisa jadi jalur cepat bagi petani dan ekonomi desa untuk naik kelas.
Indonesia baru saja menerima tamparan keras: skor PISA 2022 kita turun menjadi 383 dan peringkat ke-66 dari 81 negara. Di saat yang sama, riset dan pengembangan kita cuma sekitar 0,3% dari PDB, jauh di bawah Korea Selatan yang di kisaran 3–6%. Pesan yang disampaikan Hashim Djojohadikusumo jelas: kita tertinggal, dan penyebab utamanya ada di kualitas SDM.
Di tengah kabar kurang sedap itu, ada satu kabar baik: adopsi AI di sektor keuangan dan pertanian Indonesia justru tumbuh sangat cepat. Kalau diarahkan dengan benar, AI dalam perbankan digital dan pertanian cerdas bisa jadi jalur cepat untuk mengejar ketertinggalan pendidikan, riset, dan produktivitas kita.
Tulisan ini membahas kenapa Indonesia tertinggal dari sisi SDM, lalu menghubungkannya dengan peluang emas di dua sektor strategis: perbankan digital berbasis AI dan pertanian cerdas dengan AI. Keduanya bisa jadi mesin akselerasi untuk ekonomi rakyat, terutama petani dan pelaku usaha di desa.
1. Kenapa Indonesia Dinilai Tertinggal? Angka PISA & Riset Jadi Alarm
Pesan utama dari pernyataan Hashim sederhana: uang pendidikan sudah besar, tapi hasil SDM belum kelihatan.
PISA 2022: skor Indonesia turun dari 396 ke 383, peringkat 66 dari 81 negara.
Anggaran pendidikan memang 20% dari APBN, tapi porsi yang benar-benar didorong ke research and development (R&D) sangat kecil, sekitar 0,3% PDB. Bandingkan dengan Korea Selatan yang bisa 3–6%. Itu artinya:
- kualitas literasi, numerasi, dan sains pelajar kita lemah,
- ekosistem riset belum kuat,
- inovasi teknologi (termasuk AI) masih banyak yang bergantung impor.
Hashim juga mengangkat kontras yang menyakitkan: Indonesia kaya sumber daya alam, tapi kalah sejahtera dari Korea Selatan yang miskin SDA.
Faktornya? SDM dan teknologi. Bukan batu bara, bukan nikel.
Di titik ini, banyak orang berhenti di keluhan. Saya justru melihat peluang: kalau SDM dan teknologi adalah akar masalah, berarti keduanya juga bisa jadi akar solusi — dan salah satu jalan tercepatnya adalah AI yang langsung menyentuh kehidupan sehari-hari, terutama lewat perbankan digital dan pertanian.
2. AI di Perbankan Digital: Mesin Utama Menutup Kesenjangan Digital
Kalau kita bicara ketertinggalan Indonesia, kesenjangan akses keuangan selalu muncul di daftar teratas. Masih banyak warga—terutama petani dan pelaku UMKM desa—yang:
- tidak punya rekening aktif,
- tidak punya riwayat kredit formal,
- kesulitan akses modal karena tak punya agunan,
- jauh dari kantor bank.
Di sinilah AI dalam perbankan digital mulai terasa penting.
a. Skoring Kredit Berbasis Data Riil, Bukan Sekadar Jaminan
Selama ini, banyak petani sebenarnya layak kredit, tapi ditolak karena:
- tidak punya slip gaji,
- tidak punya jaminan formal,
- pendapatan dianggap tidak stabil.
Dengan AI credit scoring, bank digital bisa menganalisis:
- pola transaksi di dompet digital,
- histori pembelian pupuk, benih, dan hasil panen,
- riwayat pembayaran tagihan,
- bahkan data hasil panen yang terekam di platform pertanian digital.
Hasilnya:
- petani bisa mendapat limit kredit yang lebih adil,
- proses persetujuan lebih cepat (menit, bukan minggu),
- risiko kredit bank tetap terukur karena model AI belajar dari jutaan data.
Ini bukan teori. Bank-bank digital di Indonesia sudah mulai melakukan ini untuk segmen UMKM. Tinggal satu langkah lagi untuk mengintegrasikan data pertanian cerdas agar petani ikut terhitung.
b. Personalisasi Produk: Dari Tabungan Panen sampai Asuransi Gagal Panen
AI memungkinkan bank digital memahami perilaku keuangan pengguna secara mendalam. Untuk petani, ini berarti produk yang lebih relevan, seperti:
- tabungan dengan jadwal setoran fleksibel mengikuti musim tanam dan panen,
- cicilan yang menyesuaikan pola panen, bukan cicilan bulanan kaku,
- asuransi gagal panen yang premi dan klaimnya disesuaikan data cuaca dan data lahan aktual.
Begitu data pertanian cerdas (misalnya data dari sensor tanah, citra satelit, atau drone) terhubung ke sistem bank digital, AI bisa:
- memprediksi risiko gagal panen per wilayah,
- menyesuaikan premi asuransi per kelompok tani,
- memberi peringatan dini ke bank dan petani saat risiko meningkat (kemarau ekstrem, hama, dan sebagainya).
Ini bukan cuma inovasi produk keuangan. Ini fondasi untuk menyehatkan ekonomi desa.
c. Edukasi Finansial Otomatis melalui Chatbot Cerdas
Kelemahan SDM bukan hanya di literasi sains, tapi juga di literasi finansial. Banyak petani dan pekerja informal yang masih alergi kata "kredit" karena trauma bunga tinggi dan pengalaman buruk.
Di sini, chatbot AI di aplikasi perbankan digital bisa menjadi guru finansial yang:
- menjelaskan bunga, tenor, dan risiko dengan bahasa sederhana,
- menyediakan simulasi skenario: "Kalau pinjam 10 juta untuk pupuk, cicilan saya berapa setelah panen?",
- mengingatkan untuk menabung saat harga komoditas naik,
- memberikan tips sederhana: pisahkan rekening usaha dan pribadi, catat arus kas, dan sebagainya.
Bot tidak menggantikan peran penyuluh lapangan, tapi melengkapi mereka dengan edukasi 24/7 yang bisa diakses siapa saja lewat ponsel.
3. Pertanian Cerdas dengan AI: Dari Lahan ke Layar, Lalu ke Rekening
Dalam seri "Pertanian Cerdas dengan AI: Solusi untuk Petani Indonesia", benang merahnya selalu sama: data di lahan harus berubah jadi keputusan yang menguntungkan di lapangan dan di rekening bank.
Di sini, hubungan antara AI pertanian dan AI perbankan digital jadi sangat menarik.
a. Prediksi Panen sebagai Basis Keputusan Kredit
Sistem AI pertanian bisa memprediksi:
- potensi hasil panen per hektare,
- tanggal panen optimal,
- kebutuhan pupuk dan air,
- risiko hama dan penyakit.
Data ini kalau berdiri sendiri hanya membantu petani mengambil keputusan teknis. Tapi kalau:
- data tersebut dihubungkan ke bank digital,
- bank punya model AI yang bisa membaca data agronomi,
maka prediksi panen bisa langsung berubah menjadi:
- rekomendasi limit kredit untuk musim tanam berikutnya,
- syarat cicilan yang lebih fleksibel,
- akses ke skema pembiayaan rantai pasok (offtaker, gudang, logistik).
Contoh praktis:
Kelompok tani di Jawa Tengah memakai aplikasi AI pertanian yang memprediksi panen jagung 30% lebih tinggi tahun ini. Data ini dikirim (dengan izin petani) ke bank digital mitra. Bank lalu menawarkan peningkatan limit kredit pupuk dengan cicilan yang dibayar setelah panen.
Ini cara konkret AI membantu petani naik kelas, bukan sekadar jargon "inovasi".
b. Deteksi Hama Dini = Proteksi Pendapatan & Stabilitas Bank
Banyak kredit macet di sektor pertanian terjadi bukan karena petani malas, tapi karena gagal panen. AI yang mampu mendeteksi hama dan penyakit sejak dini memberi dua keuntungan sekaligus:
- Bagi petani – bisa mengambil tindakan cepat (semprot, ganti varietas, ubah pola tanam).
- Bagi bank – bisa memantau portofolio kredit berbasis wilayah secara lebih akurat.
Bayangkan kalau dashboard risiko di sebuah bank digital menampilkan:
- "Wilayah X: 60% lahan padi terdeteksi potensi serangan wereng dalam 2 minggu".
Bank bisa:
- menghubungi nasabah petani di wilayah itu,
- bekerja sama dengan offtaker atau koperasi untuk distribusi pestisida,
- menawarkan restrukturisasi cicilan lebih cepat sebelum masalah membesar.
Ini jenis manajemen risiko cerdas yang tidak mungkin dilakukan tanpa integrasi AI perbankan dan AI pertanian.
c. Konektivitas Pasar: Dari Sawah ke E-commerce, Dibayar Melalui Bank Digital
Satu masalah klasik petani Indonesia: harga di tingkat petani sering rendah, di konsumen tinggi. Salah satu cara memotong rantai adalah platform digital yang menghubungkan petani ke pasar lebih langsung.
Kalau ditata dengan baik, alurnya bisa seperti ini:
- AI pertanian memprediksi panen dan kualitas hasil.
- Data ini dikirim ke platform pasar (B2B atau B2C) sebagai "stok akan datang".
- Pembeli (ritel, restoran, industri) melakukan kontrak pembelian lebih awal.
- Pembayaran masuk ke rekening bank digital petani atau koperasi.
Hasilnya:
- petani punya kontrak jual yang lebih pasti,
- bank punya data pendapatan yang lebih stabil,
- AI perbankan punya bahan lebih kaya untuk menilai risiko dan peluang pembiayaan.
Di sini kelihatan jelas: pertanian cerdas dengan AI dan perbankan digital berbasis AI saling menguatkan.
4. SDM Kita Lemah, Lalu Siapa yang Pakai Semua Teknologi Ini?
Banyak yang skeptis: "Kalau SDM kita lemah, siapa yang bisa pakai AI, aplikasi bank digital, dan platform pertanian cerdas?"
Jawabannya: tidak semua orang harus jadi ahli AI. Yang penting, teknologinya didesain ramah manusia dan ada jembatan edukasi.
Beberapa prinsip yang menurut saya krusial:
a. Desain untuk Petani, Bukan untuk Insinyur
Aplikasi sering gagal di lapangan karena:
- tampilan rumit,
- bahasa terlalu teknis,
- butuh internet kuat (yang di desa belum tentu ada).
Solusinya:
- UI sederhana dengan ikon dan warna jelas,
- bahasa lokal dan contoh yang relevan (tanam padi, jagung, cabai, dll.),
- mode offline dengan sinkronisasi saat ada sinyal.
b. Kader Digital: Penyuluh Lapangan Versi 2025
Pemerintah selama ini punya penyuluh pertanian. Di era AI, kita butuh satu lapis baru: kader digital di desa yang:
- paham dasar penggunaan aplikasi pertanian cerdas,
- bisa membantu warga buka rekening bank digital dan e-KYC,
- menjelaskan produk keuangan dengan bahasa kampung.
Mereka tidak harus lulusan IT. Cukup dilatih intensif, diberikan insentif dari program pemerintah maupun bank mitra.
c. Edukasi Berkelanjutan lewat Konten Pendek
AI juga bisa dipakai untuk membuat konten edukasi mikro:
- video 1–3 menit tentang cara pakai aplikasi,
- penjelasan bunga, asuransi, dan tabungan dalam bahasa sederhana,
- tips pertanian sesuai musim setempat.
Konten ini bisa dikirim lewat WhatsApp, SMS, atau notifikasi aplikasi. Pelan-pelan, kualitas SDM naik melalui pembelajaran kontekstual, bukan hanya lewat ruang kelas formal.
5. Langkah Nyata: Dari Ketertinggalan ke Lompatan
Kalimat Hashim yang paling mengena adalah: "Faktornya adalah sumber daya manusia, tidak ada jawaban lain." Saya setuju, tapi dengan satu tambahan: kualitas SDM bisa melonjak lebih cepat jika mereka di-suntik teknologi yang tepat sasaran.
Untuk konteks AI dalam industri perbankan Indonesia dan pertanian cerdas, beberapa langkah konkret yang bisa diambil pelaku industri, pemerintah, dan komunitas:
- Bank digital menggandeng platform pertanian AI untuk integrasi data panen, harga, dan risiko ke dalam sistem kredit.
- Pilot project desa AI+bank digital di beberapa kabupaten, fokus ke satu komoditas dulu (misalnya padi atau kopi), dengan pendampingan intensif.
- Skema pembiayaan bersama: bank, offtaker, dan pemerintah daerah menanggung risiko bersama untuk musim-musim awal.
- Program literasi digital dan finansial yang dirancang spesifik untuk petani, bukan materi generik.
- Insentif regulasi untuk bank yang membuktikan peningkatan inklusi keuangan di desa berbasis pemanfaatan AI yang bertanggung jawab.
Kalau langkah-langkah ini berjalan, AI di perbankan digital bukan sekadar fitur keren di aplikasi kota, tapi berubah jadi alat nyata untuk:
- memperkuat posisi tawar petani,
- mempercepat perputaran ekonomi desa,
- menambah kualitas data nasional untuk riset dan pengambilan kebijakan.
Pada akhirnya, pertanyaan besar dari kritik Hashim ke Indonesia — mengapa kita tertinggal jauh dari negara lain — bisa dijawab dengan tindakan kolektif. Bukan hanya dengan menambah anggaran, tapi dengan menggunakan AI untuk menjembatani pendidikan, keuangan, dan pertanian dalam satu ekosistem digital yang berpihak pada rakyat.
Kalau kita serius, tidak berlebihan kalau kelak ada kalimat baru: Indonesia memang telat mulai, tapi bisa menyalip lewat jalur AI di perbankan dan pertanian cerdas.
Penutup: Saatnya Petani dan Bank Digital Tumbuh Bersama
Kita tahu Indonesia tertinggal dalam skor PISA, riset, dan daya saing SDM. Tapi kita juga punya modal besar: populasi muda, penetrasi smartphone yang terus naik, dan sektor pertanian yang masih jadi tulang punggung.
Menghubungkan AI di perbankan digital dengan pertanian cerdas adalah salah satu langkah paling realistis untuk mengubah ketertinggalan itu jadi lompatan. Petani butuh akses modal dan pasar yang adil, bank butuh data dan nasabah yang loyal, negara butuh SDM yang naik kelas.
Pertanyaannya sekarang bukan lagi "bisa atau tidak", tapi: siapa yang berani mulai lebih dulu dan serius membangun ekosistem ini di tingkat desa?