[30 Juni 2025], Peternakan modern menghadapi tantangan besar terkait kesehatan hewan, efisiensi produksi, serta kebutuhan akan praktik yang lebih berkelanjutan. Penyakit yang menyebar pada ternak dapat menyebabkan kerugian finansial signifikan, sementara sistem pemantauan manual sulit diterapkan pada peternakan intensif berskala besar. Kemajuan teknologi seperti Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Internet of Things (IoT), dan Digital Twin (DT) kini membuka peluang baru dalam Precision Livestock Farming (PLF). Teknologi ini memungkinkan pemantauan kondisi hewan secara real time, meningkatkan kesejahteraan hewan, sekaligus mengoptimalkan keputusan ekonomi peternak. Digital Twin, yang merupakan salinan virtual dari lingkungan peternakan, mampu memberikan pembaruan berkelanjutan dan prediksi akurat terkait kesehatan serta perilaku ternak.

Penerapan IoT dan Digital Twin dilakukan dengan mengintegrasikan sensor, GPS, Radio Frequency Identification (RFID), dan perangkat wearable pada hewan ternak. Data yang dikumpulkan mencakup suhu tubuh, detak jantung, kelembaban, serta pergerakan hewan. Informasi ini dikirimkan secara nirkabel ke sistem pusat yang didukung oleh algoritma AI dan ML untuk analisis lebih lanjut. Digital Twin kemudian membangun representasi virtual ternak secara individu maupun kelompok, sehingga kondisi kesehatan dapat dipantau secara komprehensif. Proses ini memungkinkan prediksi penyakit sejak dini, pengelolaan pakan dan air yang lebih efisien, serta pengendalian lingkungan kandang yang lebih baik.

Hasil implementasi menunjukkan bahwa integrasi IoT dengan Digital Twin memberikan tingkat respons dan efektivitas tinggi dalam memantau parameter kesehatan ternak. Sistem mampu mencapai tingkat akurasi hingga 92% dalam menganalisis detak jantung, 94% dalam pengukuran suhu, dan 94% dalam memantau kelembaban lingkungan. Tingkat ketepatan ini jauh lebih tinggi dibandingkan metode manual maupun pendekatan berbasis sensor tunggal. Selain itu, sistem ini mampu memberikan peringatan dini terhadap potensi penyakit, sehingga tindakan pencegahan dapat dilakukan lebih cepat. Dibandingkan penelitian lain yang hanya menggunakan sensor tunggal atau sistem RFID sederhana, integrasi Digital Twin memberikan pendekatan lebih komprehensif karena mampu menampilkan kondisi kesehatan hewan dalam bentuk simulasi virtual yang terus diperbarui. Efisiensi produksi meningkat, biaya kesehatan ternak berkurang, serta kesejahteraan hewan lebih terjamin.

Penerapan IoT dan Digital Twin dalam peternakan membawa transformasi besar dalam Precision Livestock Farming. Teknologi ini memungkinkan pemantauan kesehatan dan perilaku ternak secara real time dengan tingkat akurasi yang tinggi, sekaligus memberikan wawasan prediktif untuk pengambilan keputusan. Dengan adanya sistem ini, peternak dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi kerugian akibat penyakit, serta menciptakan lingkungan yang lebih berkelanjutan dan ramah hewan.

Referensi

• Mishra, S., & Sharma, S. K. (2023). Advanced contribution of IoT in agricultural production for the development of smart livestock environments. Internet of Things, 22, 100724. https://doi.org/10.1016/j.iot.2023.100724.