WASTUKANCANAWASTUKANCANA

Jurnal TeknologikaJurnal Teknologika

Paparan gas amonia (NH₃) dalam kandang ayam closed house dapat menurunkan produktivitas dan meningkatkan mortalitas ayam boiler. Penelitian sebelumnya telah mengembangkan sistem IoT untuk memantau kadar amonia, suhu, dan kelembaban. Namun, sistem tersebut belum dilengkapi dengan mekanisme pengendalian otomatis berbasis kecerdasan buatan (AI). Lingkungan kandang ayam closed house yang tidak terkontrol dapat meningkatkan kadar amonia (NH₃) dan memicu stres termal pada ayam boiler, menurunkan produktivitas hingga 15%. Penelitian ini mengembangkan sistem IoT berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk memantau dan mengendalikan kadar amonia, suhu, serta kelembaban secara otomatis. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem IoT yang terintegrasi dengan algoritma machine learning untuk memprediksi kadar amonia dan mengoptimalkan ventilasi serta pemberian pakan secara otomatis.

Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, dapat disimpulkan bahwa sistem IoT berbasis kecerdasan buatan (AI) yang dikembangkan terbukti mampu memonitor dan mengendalikan kadar amonia (NH₃), suhu, serta kelembaban dalam kandang closed house secara real-time dengan akurasi 98.Respon sistem terhadap fluktuasi NH₃ mencapai <3 detik, lebih cepat dibanding metode konvensional.Implementasi sistem berhasil menstabilkan lingkungan kandang pada kadar NH₃.8–15 ppm (di bawah batas aman 20 ppm), suhu.5°C (range optimal untuk ayam boiler), dan kelembaban.Dampak positif pada produktivitas ayam meliputi penurunan mortalitas sebesar 24% (9.9%), peningkatan pertumbuhan ayam dengan tambahan berat badan 16.48 g/hari sebelumnya), dan penghematan pakan (FCR turun dari 1.Sistem ini mengatasi keterbatasan penelitian sebelumnya dengan integrasi penuh antara prediksi AI dan kontrol aktuator (kipas/pemanas), penghematan energi 28% berkat algoritma PID dan solar panel, serta biaya terjangkau (Rp 8.

Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk mengembangkan sistem IoT-AI yang lebih canggih dengan menambahkan sensor multi-gas (CO₂, H₂S) untuk analisis kualitas udara yang lebih komprehensif. Selain itu, integrasi dengan platform manajemen peternakan berbasis cloud dapat meningkatkan efisiensi operasional dan memudahkan pengelolaan data. Penelitian juga dapat fokus pada pengembangan algoritma AI yang lebih akurat dan responsif terhadap perubahan kondisi lingkungan kandang, serta mengoptimalkan strategi kontrol ventilasi dan pemberian pakan berdasarkan data historis dan prediksi AI. Dengan demikian, sistem IoT-AI dapat terus ditingkatkan untuk menciptakan lingkungan kandang yang optimal dan meningkatkan produktivitas peternakan ayam boiler.

  1. Sistem IoT Dan Kecerdasan Buatan Terintegrasi Untuk Optimalisasi Kondisi Lingkungan Kandang Ayam Closed... doi.org/10.51132/teknologika.v15i1.446Sistem IoT Dan Kecerdasan Buatan Terintegrasi Untuk Optimalisasi Kondisi Lingkungan Kandang Ayam Closed doi 10 51132 teknologika v15i1 446
  2. Ammonia Concentrations and Emissions in Livestock Production Facilities: Guidelines and Limits in the... elibrary.asabe.org/abstract.asp?JID=5&AID=14109&CID=lnv2003&T=1Ammonia Concentrations and Emissions in Livestock Production Facilities Guidelines and Limits in the elibrary asabe abstract asp JID 5 AID 14109 CID lnv2003 T 1
Read online
File size539.94 KB
Pages9
DMCAReport

Related /

ads-block-test