Ketua tim peneliti dari Polinela Kurniawan Saputra, S.Kom., M.Kom., saat sedang menunjukan prototipe alat IAoT Smart Farming | LAMPUNGPRO.CO

PESAWARAN (Lampungpro.co) : Politeknik Negeri Lampung (Polinela) terus mengembangkan inovasi ilmu pengetahuan dan teknologi (IPTEK) terapan yang menyasar kebutuhan nyata masyarakat dan dunia usaha. Salah satunya melalui penelitian pengembangan Smart Farming berbasis Artificial Intelligence of Things (AIoT) untuk mendukung peningkatan produksi dan manajemen peternakan ayam petelur.

Penelitian bertajuk “Smart Farming: Sistem Cerdas Monitoring AIoT untuk Peningkatan Produksi dan Manajemen Peternakan” tersebut dilaksanakan di Kurnia Jaya Farm, Kabupaten Pesawaran. Tim peneliti berupaya mengembangkan sistem monitoring peternakan yang lebih otomatis, terukur, dan memanfaatkan data sebagai dasar pengelolaan.

Penelitian ini dipimpin Kurniawan Saputra, S.Kom., M.Kom., bersama anggota tim Tri Sandhika Jaya, S.Kom., M.Kom., Akhmad Jayadi, S.Kom., M.Cs., Panji Andhika P, S.Kom., M.T.I., dan Akhmad Rofi’i, S.Kom., M.T.I.

Dalam pengembangannya, tim menggabungkan teknologi Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), dan machine learning untuk meningkatkan kemampuan sistem dalam memantau kondisi lingkungan peternakan serta mengolah data secara berkelanjutan.

Pengembangan teknologi tersebut berangkat dari kebutuhan akan sistem monitoring yang mampu menyajikan informasi kondisi peternakan secara cepat dan berkesinambungan. Selama ini, sejumlah aktivitas seperti pemantauan lingkungan kandang, pencatatan produksi, hingga penilaian kualitas telur masih dilakukan secara konvensional.

Metode manual tersebut berpotensi meningkatkan kebutuhan tenaga kerja, memunculkan kesalahan manusia (human error), serta membuat informasi penting tidak selalu tersedia secara cepat ketika dibutuhkan untuk menentukan langkah pengelolaan peternakan.

Ketua tim penelitian, Kurniawan Saputra, mengatakan penelitian tidak hanya berfokus pada pengumpulan data, tetapi juga bagaimana data tersebut dapat diolah menjadi informasi yang bermanfaat bagi pengelola peternakan.

“Data yang dihasilkan dari lingkungan peternakan dapat dikumpulkan secara otomatis, kemudian diolah menggunakan machine learning sehingga menjadi informasi yang dapat membantu pengelola dalam mengambil keputusan. Melalui pendekatan AIoT, proses monitoring diharapkan lebih cepat, terukur, dan konsisten,” ujar Kurniawan.