Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Advancing Sustainable Agriculture through Smart Farm Tagging and AI-Driven IoT Dashboards Setiawan, Feri; Kumara, I; Amertha, I; Pioni, Ni; Putra, I; Farel, I
Journal of Technology and System Information Vol. 2 No. 3 (2025): July
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jtsi.v2i3.4859

Abstract

Traditional livestock management often suffers from inefficient tracking, limited real-time data, and minimal automation, leading to reduced productivity and sustainability issues. This paper introduces Smart Farm Tagging with Basic, Pro, and Advanced versions, a smart livestock monitoring system that integrates Artificial Intelligence (AI), Internet of Things (IoT), Near Field Communication (NFC), barcode technologies, and Global Positioning System (GPS). The system enables real-time tracking and monitoring of key parameters such as species type, gender, health status, body weight, and production output. Initial field data include cattle profiles labeled by health status (“Healthy”), gender (“Female” or “Male”), and weight, with birth date validation ongoing. Furthermore, the AI-powered dashboard integrates operational logs with external weather inputs such as temperature, humidity, and light rain conditions recorded in Sayan, Bali, to predict livestock health trends and recommend timely interventions. Statistical models analyze historical and real-time data to detect diseases, optimize breeding schedules, and enhance resource allocation. By integrating AI, IoT, NFC, and barcode technologies, Smart Farm Tagging presents a scalable, cost-effective, and efficient solution for modern smart farming systems.
Implementasi Smart Tree Tagging Untuk Monitoring dan Pemeliharaan Pohon Alpukat Dalam Program Pemberdayaan Masyarakat Kumara, I; Dana, Gde; Sinarta, I; Enda, Depandi
Journal of Community Development Vol. 6 No. 1 (2025): August
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/comdev.v6i1.1728

Abstract

Desa Pempatan di Kabupaten Karangasem, Bali, memiliki potensi besar dalam budidaya alpukat, namun masih menghadapi kendala dalam pencatatan dan pemantauan tanaman yang sebagian besar dilakukan secara manual. Kondisi ini menyebabkan rendahnya efisiensi dan akurasi data dalam pengelolaan kebun. Program pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan kemampuan digitalisasi pencatatan serta kemandirian petani melalui penerapan teknologi Smart Tree Tagging berbasis Barcode dan Near Field Communication (NFC) yang terintegrasi dengan Dashboard Smart Farm Warmadewa dan sistem kecerdasan buatan. Metode pelaksanaan meliputi lima tahapan: sosialisasi, pelatihan, penerapan teknologi, pendampingan, dan evaluasi keberlanjutan, dengan melibatkan 16 ketua kelompok tani sebagai responden utama. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan signifikan dalam kemandirian pencatatan digital, di mana 56,25% responden yang sebelumnya belum melakukan pencatatan kini beralih menggunakan sistem digital, dan 25% di antaranya mampu mencatat secara mandiri. Sebanyak 31 unit Smart Tree Tagging berhasil dipasang pada pohon alpukat dengan integrasi data mikroklimat (suhu 16,98°C, kelembapan 93%, dan kecepatan angin 1,45 m/s). Model AI Gemma 3:1B menghasilkan rekomendasi adaptif terkait kesehatan pohon, penggunaan pestisida, serta pengelolaan lingkungan. Evaluasi menunjukkan 81,25% responden menilai sistem ini sangat membantu dalam efisiensi pencatatan dan transparansi data. Teknologi ini berpotensi direplikasi ke desa lain sebagai model pertanian cerdas (smart agriculture) yang berkelanjutan.