Pemanfaatan AI untuk Prediksi Tren Permintaan Produk Pertanian: Analisis Literatur Kualitatif - Nina Cahyati, Siti Dea Nurhalijah, Arin Romadhona, Mutiara Sri Rahayu, Nurapni Maulani, Yeni Budiawa (PT Wahana Global Education, 2025)
Pertanian menghadapi tantangan global seperti perubahan iklim, fluktuasi pasar, dan keterbatasan sumber daya. Untuk mengatasi hal tersebut, pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan (AI) menjadi solusi potensial dalam memprediksi tren permintaan produk pertanian. Penelitian ini menggunakan pendekatan meta-sintesis dengan metode agregasi untuk merangkum 14 studi ilmiah relevan yang membahas penggunaan AI dalam sektor pertanian, khususnya pada aspek demand forecasting dan market intelligence. Hasil studi menunjukkan bahwa AI dapat meningkatkan akurasi prediksi permintaan melalui algoritma seperti Prophet, regresi linear, SVM, hingga LSTM. Adopsi AI di sektor ini masih menghadapi tantangan seperti keterbatasan data, infrastruktur digital, dan literasi teknologi petani. Oleh karena itu, strategi peningkatan adopsi meliputi pelatihan petani, pengembangan aplikasi mobile berbasis lokal, transparansi model AI, serta dukungan kebijakan dan finansial. Penelitian ini menegaskan bahwa penerapan AI yang adaptif, inklusif, dan berkelanjutan sangat penting untuk mewujudkan sistem pertanian yang tangguh di masa depan.