Rancang Bangun Sistem Penyortiran dan Pemantauan Anak Ayam Sehat dan Tidak Sehat Berdasarkan Bobot dan Suhu menggunakan Platform <i>Internet-of-Things</i>
Bibliographic record
Abstract
Kondisi kesehatan anak ayam pada fase awal pemeliharaan berperan penting terhadap produktivitas serta efisiensi usaha peternakan unggas. Penelitian ini bertujuan merancang dan merealisasikan sistem otomatis untuk penyortiran serta pemantauan kesehatan anak ayam berdasarkan bobot badan dan suhu tubuh dengan memanfaatkan teknologi Internet of Things (IoT). Sistem dirancang menggunakan sensor load cell sebagai pengukur bobot, sensor suhu MLX90614, serta mikrokontroler ESP32 sebagai unit pengolah data, dengan indikator keluaran berupa buzzer, LED, dan LCD. Data hasil pengukuran dikirim secara real-time ke platform ThingSpeak untuk keperluan visualisasi dan analisis. Proses klasifikasi dilakukan dengan membandingkan nilai bobot dan suhu terhadap ambang batas standar kesehatan ayam broiler. Anak ayam dikategorikan sehat apabila memiliki bobot 36–40 gram dan suhu tubuh 37–40 °C, sedangkan nilai di luar rentang tersebut menunjukkan kondisi tidak sehat. Hasil pengujian membuktikan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan kondisi anak ayam secara tepat dengan tingkat akurasi mencapai 100% serta menyediakan informasi yang dapat diakses melalui perangkat seluler maupun komputer. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi pemantauan kesehatan ayam dan mengurangi ketergantungan pada metode manual. Ke depan, pengembangan dapat dilakukan dengan menambahkan algoritma kecerdasan buatan untuk meningkatkan ketelitian klasifikasi.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.018 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".