TIMES JATIM, MALANG – Universitas Brawijaya (UB) membuat sebuah sistem untuk peternakan ayam yang modern berbasis Artificial Intelligence (AI). Alat ini diberi nama Layanan Teknologi Real-Time untuk Ayam (Lentera), yang diklaim untuk mendukung ketahanan pangan nasional.

Sistem berbasis Internet of Things (IoT) itu yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas peternakan ayam. Proyek ini digagas oleh Danung Nur Adli, SPt., MSc., MPt., dosen Fakultas Peternakan UB, untuk memberikan solusi modern bagi peternak kecil.

Danung menerangkan, Lentera ini dikembangkan setelah pihaknya melihat sistem peternakan di Indonesia masih banyak yang konvensional setelah bekerja di startup. Padahal, keadaan suhu di Indonesia sering tidak menentu.

"Contohnya di pagi hari dingin, sebaliknya di siang hari tiba-tiba panas. Hal ini membuat ayam mudah stres, sehingga memengaruhi produktivitasnya,” ungkap Danung.

Lentera memanfaatkan teknologi IoT untuk memantau suhu, kelembapan, serta konsumsi pakan ayam secara real-time. Data tersebut dapat diakses langsung melalui aplikasi di smartphone. Sistem ini dirancang untuk menjawab kebutuhan generasi peternak milenial yang semakin akrab dengan teknologi digital.

“Peternak zaman sekarang sudah banyak yang menggunakan HP. Dengan Lentera, mereka bisa memantau kondisi ayam dari mana saja tanpa perlu masuk ke kandang. Ini akan lebih memudahkan dan lebih efisien,” jelasnya.

Selain memantau kondisi kandang, LENTERA juga memiliki kemampuan otomatisasi. Misalnya, jika suhu kandang terlalu tinggi, sistem akan langsung mengaktifkan kipas pendingin untuk menjaga suhu tetap ideal. 

“Kalau suhu idealnya 32 derajat tapi ternyata mencapai 38 derajat, maka sistem akan otomatis menurunkan suhu dengan kipas pendingin. Itu yang sedang kami fokuskan ke depannya,” tambahnya.

LENTERA dikembangkan dengan fokus utama membantu peternak kecil agar dapat bersaing dengan peternak besar. Teknologi ini diadaptasi untuk sistem open house, yang cenderung lebih rentan terhadap perubahan suhu dibandingkan sistem closed house.

“Kami ingin bagaimana peternak kecil bisa tetap bersaing. Segmentasi kami adalah peternak kecil karena mereka sering menghadapi tantangan dalam menjaga produktivitas,” ujar Danung.

Saat ini, prototipe Lentera telah diuji coba di laboratorium in vivo di Karangploso. Uji coba tersebut bertujuan mengukur dampak pengaturan suhu terhadap berat badan ayam.

“Kalau suhu kandang nyaman, ayam cenderung lebih banyak makan daripada minum. Ini berpengaruh langsung pada kenaikan bobotnya,” terangnya.

Pengembangan Lentera melibatkan kolaborasi lintas fakultas, terutama dengan Fakultas Ilmu Komputer (Filkom) UB. Dosen FilkomTirana Noor Fatyanosa, S.Kom., M.Kom., Ph.D., menjelaskan perannya dalam  pengembangan teknologi AI tersebut.

“Kami mengembangkan model prediktif berbasis machine learning yang memproses data suhu, kelembapan, dan konsumsi pakan secara real-time. Model ini dapat memberikan rekomendasi atau bahkan mengatur kondisi kandang secara otomatis untuk mencapai hasil optimal,” jelas Tirana.

Filkom juga menyediakan dukungan teknis berupa server untuk memproses data yang dihasilkan oleh sistem IoT. Teknologi ini memungkinkan integrasi data dari berbagai sensor di kandang, sehingga memberikan analisis yang lebih mendalam terkait produktivitas ternak.

Tirana mengungkapkan bahwa dalam pengembangan teknologi berbasis AI akan memiliki tantangan tersendiri. “Karena kita mengambil data dari perangkat IoT dan itu real-time, maka kita harus memastikan bahwa data tersebut akurat. Permodelan AI juga perlu disesuaikan dengan karakteristik data yang diperoleh. Tantangan lain juga bisa dilihat pada processing data yangmana data mentah yang kita dapatkan perlu dibersihkan, diolah, agar bisa digunakan secara optimal oleh model AI,” katanya.

Dia menambahkan, dalam proyek Lentera biaya pengembangan teknologi ini sudah tergolong sepadan dengan manfaat yang dihasilkan.

Menurut Tirana, Cost pengembangan teknologi ini sudah termasuk sepadan, mengingat manfaat yang dihasilkan besar, terutama dalam meningkatkan efisiensi dan produktivitas peternakan.

"Jadi, kalau bisa kita optimalisasi microclimate di dalam kandang, otomatis akan meningkatkan hasil panen dan mengurangi risiko kematian ternak,” ujarnya.

Namun, Tirana juga menekankan perlunya penyesuaian dalam aspek biaya agar ke depan sistem ini menjadi lebih efisien dan ekonomis tanpa mengurangi kualitas. “Masih perlu adanya penyesuaian dalam biaya agar kedepannya bisa lebih efisien dan ekonomis. Tapi kami optimis bahwa ini merupakan bentuk investasi yang di masa depan bisa memberikan nilai tambah signifikan untuk sektor peternakan,” tambahnya.

Ke depan, Lentera direncanakan untuk dilengkapi dengan teknologi AI yang lebih canggih, seperti pengenalan visual berbasis YOLO untuk memantau berat badan ayam secara otomatis melalui kamera CCTV.  (*)