Sistem IoT Dan Kecerdasan Buatan Terintegrasi Untuk Optimalisasi Kondisi Lingkungan Kandang Ayam Closed House - Komaludin, Deden; Sofyan, Hadi (Jurnal Teknologika, 2025)
Gas paparan amonia (NH₃) dalam kandang ayam close house dapat menurunkan produktivitas dan meningkatkan mortalitas ayam boiler. Penelitian sebelumnya telah mengembangkan sistem IoT untuk menjaga kadar amonia, suhu, dan kelembaban. Namun, sistem tersebut belum dilengkapi dengan mekanisme pengendalian otomatis berbasis kecerdasan buatan (AI)..Lingkungan kandang ayam close house yang tidak terkontrol dapat meningkatkan kadar amonia (NH₃) dan memicu stres termal pada ayam boiler, menurunkan produktivitas hingga 15%. Penelitian ini sistem IoT berbasis kecerdasan buatan (AI) untuk mengembangkan dan mengendalikan kadar amonia, suhu, serta kelembaban secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem IoT yang terintegrasi dengan pembelajaran mesin algoritma untuk memprediksi kadar amonia dan mengoptimalkan ventilasi serta pemberian pakan secara otomatis. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data secara real-time menggunakan sensor MQ135, DHT22, dan sensor oksigen, serta penerapan algoritma Random Forest untuk analisis prediktif. Sistem terdiri dari jaringan sensor MQ135 (amonia), DHT22 (suhu/kelembaban), dan ESP32 sebagai pengontrol utama, dengan algoritma Random Forest untuk prediksi kenaikan amonia. Hasil uji coba selama 60 hari di kandang komersial menunjukkan akurasi pengukuran 98.7% (RMSE = 0.4 ppm), respon sistem <3 detik, dan penurunan mortalitas ayam sebesar 22%. Sistem ini juga mengoptimalkan konsumsi energi ventilasi hingga 30% melalui mekanisme kontrol berbasis penguatan pembelajaran. Temuan ini membuktikan bahwa integrasi IoT-AI mampu menciptakan lingkungan kandang yang stabil (suhu: 20±1.5°C, NH₃ <15 ppm) sekaligus meningkatkan efisiensi operasional peternakan