Sistem Deteksi Pakan Otomatis Berbasis Sensor RGB yang Terintegrasi dengan Smartphone - Muhammad Fais; M. Asrafi (Fakultas MIPA, Universitas Jember, 2025)
Artikel ini mengembangkan sistem pendeteksi pakan otomatis berbasis sensor RGB TCS34725 yang terintegrasi dengan smartphone menggunakan aplikasi Blynk untuk memantau ketersediaan pakan secara real-time. Sistem ini memanfaatkan nilai RGB untuk mendeteksi perubahan kondisi pakan dari penuh ke kosong dan memberikan notifikasi otomatis kepada peternak saat pakan perlu diisi ulang. Penelitian menggunakan pendekatan eksperimental kuantitatif dengan pengujian dalam dua kondisi, yaitu lingkungan terkontrol dan lingkungan terbuka. Pada lingkungan terkontrol, sensor menunjukkan akurasi tinggi dengan nilai RGB yang stabil pada jarak 30 hingga 50 cm. Pada lingkungan terbuka dengan pengaruh dari intensitas cahaya luar terutama pada siang hari dengan gangguan maksimum sebesar 21.540 dapat memengaruhi hasil pembacaan. Kalibrasi menggunakan sensor TEMT6000 membantu meningkatkan akurasi pembacaan nilai RGB dalam kondisi pencahayaan variabel. Hasil menunjukkan akurasi optimal sebesar 100% pada malam hari dan penurunan akurasi hingga 62,7% di siang hari. Sistem ini memungkinkan pemantauan pakan secara otomatis dan real-time sehingga mengurangi risiko kelalaian dan meningkatkan efisiensi manajemen pakan. Integrasi dengan aplikasi Blynk memberikan kemudahan bagi peternak untuk memantau kondisi pakan kapan saja dan di mana saja. Penelitian ini menunjukkan potensi besar teknologi IoT berbasis sensor RGB dalam mendukung efisiensi dan keberlanjutan sektor peternakan modern. Pengembangan lebih lanjut, seperti integrasi dengan algoritma koreksi otomatis atau penambahan filter optik dapat dilakukan untuk mengatasi efek gangguan cahaya luar sehingga sistem ini memiliki dapat memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dalam mendeteksi tingkat ketersediaan pakan.