## GAMIFIKASI PETERNAKAN DIGITAL DESA WONOSALAM DENGAN PENDETEKSI NAMA HEWAN TERNAK BERBASIS KECERDASAN BUATAN
Mochamad Nizar Palefi Ma’ady 1 , Nauli Khalila Serafina 2 , Dennis Michael Andrew 3 , Serli April Liana 4
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University, Surabaya
1 mnizarpm@telkomuniversity.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Riwayat Artikel : Diterima : 26 Februari 2024 Disetujui : 15 Mey 2024
Desa Wonosalam di Kabupaten Jombang, Provinsi Jawa Timur, menyimpan potensi digitalisasi peternakan dengan sistem bisnis jual-beli hewan ternak secara jarak jauh untuk orang yang ingin melakukan  investasi  hewan  ternak.  Digitalisasi  peternakan  ini didukung  dengan  adanya  aplikasi mobile yang  hanya  dapat menyajikan informasi hewan ternak investor secara batch system . Oleh  karena  permasalahan  tersebut,  diusulkan  inovasi  fitur monitoring  agar  pengguna/investor  dapat  mengawasi  hewan ternaknya secara real time . Fitur ini dirancang untuk mendeteksi tag  warna  pada  setiap  hewan  ternak,  memberikan  nuansa gamifikasi kepada investor, serta diharapkan dapat meningkatkan profesionalisme  peternak  dan  memberikan  dampak  positif terhadap  ekonomi  desa.  Tujuan  dari  pengembangan  fitur monitoring pada peternakan TernakPark adalah untuk mengubah cara  pandang  investor  pada  TernakPark  agar  lebih  positif  dan meningkatkan kepercayaan investor untuk beternak dengan jarak jauh  serta  dapat  menyejahterakan  peternak  yang  ada  di  Desa Wonosalam. Kata  Kunci : Deteksi  Objek, Digitalisasi Peternakan, Fitur Monitoring, Kecerdasan Buatan.

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History : Received : 26 Februari 2024 Accepted : 15 Mey 2024 Wonosalam  Village  in  Jombang  Regency,  East  Java  Province, has  the  potential  to  digitize  animal  husbandry  with  a  business system for buying and selling livestock remotely for people who want  to  invest  in  livestock.  The  digitization  of  this  farm  is supported  by  a  mobile  application  that  can  only  present information  on  investors'  farm  animals  in  a  batch  system. Because  of  these  problems, an  innovative monitoring  feature  is proposed  so  that  users/investors  can  monitor  their  livestock  in real  time.  This feature  is designed  to  detect  color tags on  each farm  animal,  provide  gamification  nuances  to  investors,  and  is expected to increase the professionalism of farmers and  have a positive  impact  on  the  village  economy.  The  purpose  of developing  the  monitoring  feature  on  TernakPark  farms  is  to change  the  perspective  of  investors  on  TernakPark  to  be  more positive  and  increase  investor  confidence  to  raise  livestock remotely and can improve the welfare of farmers in Wonosalam Village.
Keywords: Object Detection, Farm Digitization, Monitoring Features, Artficial Intelligence.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  panorama  kebutuhan  daging  di Indonesia,  ketergantungan  terhadap  impor dari  negara  lain  menjadi  kenyataan  yang signifikan.  Menurut  Badan  Pusat  Statistik (BPS),  angka  impor  daging  potong ruminansia  di  Indonesia  pada  tahun  2022 mencapai  hingga  225.650  ton  daging  atau setara  dengan  nominal  USD  861,6  juta, yang  mana  angka  produksi  daging  lokal hanya mampu memenuhi sebesar 45% dari total  kebutuhan  daging  di  Indonesia  (BPS, 2023).  Pemukiman  yang  kurang  produktif, seperti  Desa  Wonosalam  di  Kabupaten Jombang, Provinsi Jawa Timur, menyimpan potensi  yang  belum  sepenuhnya  tergali untuk menjadi sumber daging potong yang dapat  mendukung  ketahanan  pangan  dan mengakomodasi Sustainable  Development Goals (SDG) terutama dalam kategori zero hunger .
Menurut  BPS  Kabupaten  Jombang, populasi  ternak  yang  ada  di  Kecamatan Wonosalam  pada  tahun  2020  mencapai 54.117 ekor (BPS, 2020). Desa Wonosalam sendiri  telah  mengambil  langkah  maju dengan mengembangkan sektor
peternakannya  menjadi  peternakan  digital. Sesuai  dengan  data  IDM  Provinsi  Jawa Timur,  Desa  Wonosalam  memiliki  skor
0,7465 dan termasuk ke dalam status Maju
(IDM,  2023).  Terdapat  kelompok  ternak bernama  TernakPark  yang  berupaya  untuk mengembangkan  potensi  desa  dengan mengajak masyakat membangun desa yang menerapkan  konsep  ilmu,  kreativitas,  dan teknologi.  Sehingga  diharapkan  dapat meningkatkan  status  desa  yang  saat  ini statusnya Desa Maju menjadi Desa Mandiri. Sejatinya,  Desa  Wonosalam  telah  ada digitalisasi peternakan dengan sistem bisnis yang  menggunakan  kavling  produktif.
Dengan proses bisnis sistem jual-beli hewan ternak  secara  jarak  jauh  untuk  orang  yang ingin  melakukan  investasi  hewan  ternak. Digitalisasi peternakan ini didukung dengan adanya  aplikasi mobile sebagai  sistem monitoring namun masih belum secara real time.  Aplikasi  yang  telah  dikembangkan saat  ini  hanya  dapat  menyajikan  informasi hewan  ternak  investor  secara batch  system
atau  di update secara  berkala.  Alhasil, investor  sendiri  harus  datang  secara langsung  untuk  mengetahui  kondisi  hewan ternaknya. Penerapan batch system ini tidak disarankan  karena  jarak  antar  periode pengecekan hewan ternak dapat menyebabkan  kecurangan  informasi  yang membuat  kepercayaan  investor  menurun karena  kinerja  peternak  yang  kurang profesional.
Oleh  karena  permasalahan  tersebut, diusulkan  inovasi  fitur  monitoring  agar pengguna/investor dapat mengawasi hewan ternaknya  secara real  time .  Fitur  ini dirancang untuk mendeteksi tag warna pada setiap  hewan  ternak  secara real-time , memberikan  nuansa  gamifikasi  kepada investor, serta diharapkan dapat meningkatkan profesionalisme peternak dan memberikan  dampak  positif  terhadap ekonomi  desa  sesuai  dengan  prinsip Sustainable  Development  Goals (SDG) khususnya  pada  kategori  pekerjaan  layak dan pertumbuhan ekonomi.

## 2. METODE
Menggunakan  metode  kualitatif  untuk mendapatkan informasi lebih lanjut, keluhan,  kekurangan,  dan  data  lainnya. Dengan rincian sebagai berikut:
A. Observasi: Survei langsung ke Desa Wonosalam, Kabupaten Jombang, Provinsi Jawa Timur. Dilakukan wawancara  langsung  dengan  kepala kelompok ternak TernakPark dan mitra TernakPark untuk mendapatkan pemahaman  dan  informasi  mendalam mengenai  kondisi  hewan  ternak  dan kandangnya, kondisi lingkungan, proses bisnis peternakan, serta  tantangan yang dihadapi oleh kelompok peternak.
B. Usulan Solusi:
Mengusulkan inovasi dari permasalahan  yang  didapatkan  berupa inovasi  fitur  monitoring  yang  dapat mengawasi  hewan  ternak  secara real time . Difitur tersebut pengguna/investor juga dapat mengetahui yang mana
hewan ternaknya karena disetiap hewan ternak  investor  akan  dipasangkan penanda berupa tag warna berbeda yang akan  dideteksi  dengan  kecerdasan buatan.
Setiap warna akan mengidentifikasikan pemilik/investor.

## C. Implementasi:
Implementasi  dilakukan  dengan merancang  program  fitur  monitoring dengan  menggunakan  metode object detection
melalui pendekatan Convolutional  Neural  Network (CNN). Object  detection (pendeteksi  objek) adalah teknologi komputer yang digunakan  untuk  mendeteksi  hal-hal seperti  buah,  mobil,  dan  manusia. Gambar  atau  video  biasanya  dapat diidentifikasi  sebagai  objek  (Saputra, Imran,  &  Juhartini,  2023). Object detection memiliki  konsep  melakukan scanning pada gambar/video dan membedakan  antara  background  dan objek  serta  mengidentifikasi  objek tersebut  (Salim,  2020).  Sedangkan Convolutional  Neural  Network (CNN) adalah evolusi dari Multilayer Perceptron (MLP) yang dirancang untuk memproses data dua dimensi dan sering diterapkan pada data gambar (Suartika, Wijaya, & Soelaiman, 2016).
Program object detection dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman  Python  dan  dilakukan training  data  dengan  menggunakan library  YOLO  ( You  Only  Look  Once ) atau  Ultralystic.  Python  adalah  Bahasa pemrograman yang bersifat open source
serta  menggunakan  interpreter  yang dapat menerjemahkan kode programnya secara  langsung  ketika  dijalankan. Python  dapat  dijalankan  diberbagai platform, diantaranya  adalah Windows, Mac, Linux, dsb (Rahman, et al., 2023). Sedangkan  YOLO  ( You  Only  Look Once ) adalah neural network yang dapat menganalisis  gambar,  memisahkannya menjadi beberapa wilayah, dan memperkirakan  probabilitas  dan  kotak pembatas  untuk  setiap  wilayah,  serta
mampu  mengenali  objek  secara real- time (Rizkatama,  Nugroho,  &  Suni, 2021).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  dari  pengabdian  yang bertempat  di  Desa  Wonosalam,  kami  bagi menjadi beberapa tahapan yaitu,
perencanaan  implementasi,  kunjungan  ke peternakan TernakPark, perancangan program, berikut adalah rincian nya:

## a) Perencanaan Implementasi
Kegiatan  awal  yang  dilakukan oleh tim pengabdian masyarakat kami dan dosen  pembimbing  adalah  melakukan perencanaan implementasi untuk kedepannya.  Berdasarkan  usulan  solusi yang telah kami usulkan, yaitu pengembangan  fitur  monitoring  dengan mendeteksi tag warna pada setiap hewan ternak  yang  nantinya  dapat  dideteksi dengan  kecerdasan  buatan.  Kecerdasan buatan atau artificial intelligence pada era industri 4.0  kini sedang  populer,
kemampuannya  yang  luar  biasa  dapat memungkinkan seseorang dapat melakukan sesuatu secara otomatis (Zein, 2021).  Sebelum  melakukan  kunjungan pertama  di  peternakan  TernakPark, dilakukan koordinasi bersama-sama
dengan seluruh tim pengabdian masyarakat,  dosen  pembimbing,  tim developer, dan pihak peternak TernakPark  via  Zoom,  untuk  membahas terkait bagaimana pengabdian masyarakat ini akan berjalan.
b) Kunjungan Ke Peternakan TernakPark Selanjutnya  kami  melaksanakan survei
langsung ke peternakan TernakPark  di  Desa  Wonosalam  yang bertujuan untuk melihat kondisi kandang dan hewan ternak secara langsung. Disana kami  bertemu  dengan  mitra  peternakan TernakPark  dan  berdiskusi  mengenai jenis kamera CCTV yang cocok digunakan sesuai dengan kondisi
lingkungan  dan  kandang  hewan  ternak. Lalu,  kami  mendapatkan  informasi  dari kepala  ternak  bahwa  di  peternakan TernakPark  untuk  sementara  saat  ini hanya  menerima  investasi  budidaya domba.
Pada  domba  sendiri  pemasangan eartag lebih sulit karena mereka memiliki tulang  di  telinganya.  Sehingga  kami mendiskusikan  lebih  lanjut  mengenai penempatan  tag  warna  yang  baik  agar tidak  menyakiti  fisik  domba  dan  dapat terdeteksi kamera CCTV, yaitu pada leher domba  bagian  atas.  Kepala  peternak TernakPark  juga  membantu  kami  untuk mengecek  penempatan  kamera  CCTV yang strategis  agar  dapat  mendeteksi  tag warna  pada  domba.  Setelah  melakukan survei dan diskusi secara langsung dengan pihak mitra dan kepala ternak TernakPark,  kami  dan  tim  developer mulai merancang program sesuai dengan inovasi  yang  diusulkan.  Program  yang sedang dirancang adalah object detection
dengan
menggunakan
bahasa pemrograman  Python  yang  berfungsi untuk  mendeteksi  tag  warna  pada  setiap hewan ternak.

## c) Perancangan Program
Pada  tahap  ini  memakan  waktu yang  cukup  lama,  dikarenakan  kami membutuhkan  banyak  dataset  untuk melatih object detection . Dengan
menggunakan bahasa pemrogaman Python, OpenCv, dan Ultralystic/YOLO. OpenCV
adalah library fungsi pemrograman  untuk  visi  komputer  real time  yang  memiliki  lebih  dari  dua  ribu algoritma yang telah dioptimalkan
(Lazaro,  2017).  Berikut  adalah  alur  dari perancangan program kami (lihat Gambar
1).

## Gambar 1. Alur Perancangan Program
1. Upload: mengunggah  gambar  atau video  sebagai  data  untuk object detection kami.
2. Annotate: menganotasikan gambar atau video yang telah diunggah untuk melatih akurasi pada object detection agar dapat mengidentifikasi  apakah  objek  tersebut adalah tag hewan atau bukan.
3. Train: melatih  data  menggunakan library YOLO atau Ultralystic. Melatih data  berfungsi  untuk  meningkatkan akurasi  pendeteksian  pada  tag  warna. Setelah  itu  data  yang  dilatih  akan menjadi data pembobot yaitu, data yang sudah dibentuk dari dataset.
4. Deploy: melakukan  percobaan object detection dengan menggunakan kamera.

## 3.1. Tabel dan Gambar
Gambar 3. Koordinasi Bersama Pihak Peternak
TernakPark
Gambar 4. Berkunjung ke Peternakan TernakPark

## Gambar 5. Berdiskusi dengan Pihak Mitra TernakPark

## 3.2. Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan  ke Program  Studi  Sistem  Informasi  Universitas Telkom  Surabaya  dan  para  kelompok  ternak TernakPark sebagai fasilitator kegiatan pengabdian masyarakat dan telah mengapresiasi ide yang kami usulkan.

## 4. PENUTUP 4.1. Kesimpulan
Tujuan dari pengembangan fitur monitoring pada  peternakan  TernakPark  adalah  untuk mengubah cara pandang investor pada TernakPark agar lebih positif dan meningkatkan kepercayaan  investor  untuk  beternak  dengan jarak jauh serta dapat menyejahterakan peternak yang  ada  di  Desa  Wonosalam.  Dengan  adanya fitur  monitoring  ini  juga  diharapkan  para peternak dapat bekerja secara profesional karena akan  merasa  diawasi.  Besar  harapan  kami pengembangan fitur monitoring ini dapat terus di improvisasi.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
BPS.  (2020,  Februari  6). Populasi  Ternak
Menurut Kecamatan dan Jenis Ternak di Kabupaten  Jombang  (ekor),  2016 . Diambil  kembali  dari  Badan  Pusat Statistik Kabupaten Jombang: https://jombangkab.bps.go.id/statictable/ 2020/02/06/4701/populasi-ternak- menurut-kecamatan-dan-jenis-ternak-di-
kabupaten-jombang-ekor-2016.html BPS.  (2023, Agustus  2). Impor  Daging  Sejenis Lembu  menurut  Negara  Asal  Utama, 2017-2022 . Diambil kembali dari Badan Pusat Statistik: https://www.bps.go.id/id/statistics- table/1/MjAxMSMx/impor-daging- sejenis-lembu-menurut-negara-asal- utama--2017-2022.html IDM. (2023). Diambil kembali dari https://idm.kemendesa.go.id/idm_data?i d_prov=35&id_kabupaten=3517&id_ke camatan=351705&id_desa=3517052003 &tahun=2021 Lazaro,  A.  (2017).  Deteksi  Jenis  Kendaraan  di Jalan Mengunakan OpenCv. ITS Repository , 7.
Rahman,  S.,  Sembiring,  A.,  Siregar,  D.,  Khair, H.,  Prahmana,  I.  G.,  Puspadini,  R.,  & Zen, M. (2023). PYTHON : DASAR DAN PEMROGRAMAN BERORIENTASI OBJEK. Tahta Media Group. Rizkatama,  G.  N.,  Nugroho,  A.,  &  Suni,  A.  F. (2021).  Sistem  Cerdas  Penghitung Jumlah Mobil untuk Mengetahui
Ketersediaan  Lahan  Parkir  berbasis Python  dan  YOLO  v4. Edu  Komputika Journal , 92. Salim,  A.  (2020,  April  2). Object  Detection (Case: Plat Detection) . Diambil kembali dari  Medium:  https://medium.com/bisa- ai/object-detection-case-plat-detection- 7cb5f53682ae Saputra,  D.  H.,  Imran,  B.,  &  Juhartini.  (2023).
OBJECT DETECTION UNTUK MENDETEKSI CITRA BUAH BUAHAN MENGGUNAKAN METODE  YOLO. Jurnal  Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi , 70.
Suartika, I. W., Wijaya, A. Y., & Soelaiman, R. (2016).  Klasifikasi  Citra  Menggunakan Convolutional. JURNAL TEKNIK ITS .
Zein, A. (2021). Kecerdasan Buatan Dalam Hal
Otomatisasi  Layanan. Jurnal  Ilmu Komputer , 18.