STMIKSZNWSTMIKSZNW

TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan MultimediaTEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan Multimedia

Peternakan ayam broiler menghadapi tantangan dalam menjaga kualitas udara dan suhu kandang yang optimal, yang sangat berpengaruh terhadap kesehatan dan produktivitas ayam. Kondisi yang tidak ideal, seperti suhu yang tinggi atau rendah serta kualitas udara yang buruk yang dapat menyebabkan stres pada ayam, menurunkan nafsu makan, dan meningkatkan risiko penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk merancang alat pemantau suhu dan kualitas udara otomatis di kandang ayam broiler berbasis Internet of Things (IoT) dengan menggunakan dimmer lampu dan sensor gas. Metode yang digunakan adalah eksperimen, yang mencakup desain perangkat keras dan perangkat lunak serta uji coba pada sistem. Berdasarkan uji coba, sistem terbukti efektif menjaga suhu kandang dan kualitas udara ayam broiler. Pengaturan intensitas cahaya berhasil mempertahankan suhu yang nyaman, sementara sensor CO2 mendeteksi peningkatan gas berbahaya dengan akurasi tinggi. Selain itu, efisiensi energi meningkat berkat dimmer lampu otomatis. Namun, sistem bergantung pada koneksi internet dan memerlukan penyesuaian berkala pada sensor gas untuk akurasi yang optimal.

Penelitian ini menghasilkan sistem monitoring dan pengendalian berbasis IoT yang dapat menjaga kestabilan suhu, kelembapan, dan mengurangi akumulasi gas berbahaya pada kandang ayam broiler.Sistem yang dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32 dengan sensor suhu, kelembapan, dan gas terhubung ke aplikasi Blynk, terbukti efektif dalam menjaga kondisi lingkungan kandang tetap stabil serta memberikan respons cepat terhadap perubahan.Dengan demikian, solusi ini meningkatkan efisiensi pemeliharaan, mengurangi risiko penyakit, dan berkontribusi pada penerapan teknologi peternakan modern.

Penelitian lanjutan dapat difokuskan pada tiga arah utama. Pertama, bagaimana cara menyediakan sumber energi terbarukan yang dapat mendukung operasi perangkat IoT pada kandang ayam broiler sehingga ketergantungan pada koneksi listrik konvensional berkurang? Kedua, dapatkah algoritma adaptif otomatis melakukan kalibrasi sensor gas secara real‑time untuk mempertahankan akurasi pengukuran meskipun kondisi suhu dan kelembapan berubah? Ketiga, bagaimana performa sistem monitoring dan kontrol ini ketika diterapkan pada skala komersial yang lebih besar serta diintegrasikan dengan sistem ventilasi otomatis menggunakan model pembelajaran mesin untuk prediksi kondisi lingkungan? Penelitian-penelitian tersebut akan memperluas aplikasi teknologi IoT di peternakan, meningkatkan keandalan sistem, dan memberikan kontribusi signifikan terhadap efisiensi serta kesejahteraan hewan. Dengan menguji solusi energi berkelanjutan, kalibrasi sensor dinamis, dan integrasi skala besar, hasilnya diharapkan dapat menjawab keterbatasan yang diidentifikasi pada studi awal.

Read online
File size642.46 KB
Pages7
DMCAReport

Related /

ads-block-test