When Technology Recognizes Livestock: A Monitoring Revolution with Pattern Recognition Systems

In the modern era of animal husbandry, the way livestock are monitored is changing. Previously, farmers had to visit the barn daily to check whether their cows or goats were eating well, moving normally, or appearing sick. This method is still used in many places, but it is often inefficient, especially on large farms with hundreds of head of livestock. Now, thanks to advances in artificial intelligence technology and pattern recognition systems, livestock monitoring can be automated, even remotely.

Pattern recognition systems work by recognizing and classifying data, such as images, sounds, or movements, using algorithms that "learn" from previous data. In the livestock context, these systems can recognize the faces of individual cows or goats, detect whether an animal is eating or lying down, and even alert farmers to unusual behavior, such as signs of illness or stress.

A study by Antognoli et al. (2025),  demonstrated that computer vision technology can observe the behavior of dairy cows without disrupting their activities. Cameras installed in the barn send images to a computer equipped with deep learning algorithms, allowing the system to determine how long the cows are eating, standing, or lying down. These patterns are important because even small changes can be signs of disease.

On the other hand, research by El Moutaouakil et al. (2023), introduced the use of IoT sensors in livestock. Each animal is fitted with a small device that measures its body temperature, position, and activity. These sensors send data in real time to a server connected to the farmer's mobile phone. So, when a cow is less active than usual or its temperature rises, the system immediately alerts. This allows for faster disease detection compared to manual observation.

Meanwhile, Mluba et al. (2024) developed a pattern recognition system to monitor pig behavior. They used cameras and pattern mining techniques to discover each animal's daily habits. If a change in behavior, such as eating less or moving less than usual, the system automatically records it and signals that the animal may be unwell.

This type of technology offers numerous benefits. Farmers no longer have to monitor each animal individually. They can focus on management and care while the system monitors the behavior, health, and safety of the animals. Furthermore, the continuously collected data can help analyze productivity, such as the relationship between activity and milk yield in dairy cows.

However, there are challenges to overcome. The initial cost of purchasing cameras, sensors, and AI devices remains high, especially for small-scale farmers. Furthermore, these systems require a stable internet connection and a large amount of training data for the algorithm to accurately recognize patterns. Dirty pens or poor lighting can also impact the system's accuracy.

However, many researchers believe that the future of livestock farming will be increasingly connected with technologies like this. Pattern recognition systems not only help improve efficiency but also represent a crucial step towards better animal welfare. With more precise monitoring and constantly updated data, livestock can live healthier lives, and farmers can work smarter.

Ketika Teknologi Mengenali Ternak: Revolusi Pemantauan dengan Sistem Pengenalan Pola

Di era peternakan modern, cara memantau kondisi ternak mulai berubah. Dahulu, peternak harus datang setiap hari ke kandang, memperhatikan apakah sapi atau kambingnya makan dengan baik, bergerak normal, atau tampak sakit. Cara ini memang masih dilakukan di banyak tempat, tetapi sering kali tidak efisien, terutama di peternakan besar yang memiliki ratusan ekor ternak. Kini, berkat perkembangan teknologi kecerdasan buatan dan sistem pengenalan pola, pemantauan ternak bisa dilakukan secara otomatis, bahkan dari jarak jauh.

Sistem pengenalan pola (pattern recognition) bekerja dengan cara mengenali dan mengklasifikasikan data, seperti gambar, suara, atau gerakan, menggunakan algoritma yang “belajar” dari data sebelumnya. Dalam konteks peternakan, sistem ini bisa mengenali wajah setiap sapi atau kambing, mendeteksi apakah seekor hewan sedang makan atau berbaring, bahkan memperingatkan peternak jika ada perilaku yang tidak biasa, misalnya tanda-tanda sakit atau stres.

Sebuah penelitian oleh Antognoli et al. (2025) menunjukkan bahwa teknologi visi komputer mampu mengamati perilaku sapi perah tanpa mengganggu aktivitasnya. Kamera yang dipasang di kandang mengirimkan gambar ke komputer yang dilengkapi dengan algoritma deep learning, sehingga sistem dapat mengetahui berapa lama sapi makan, berdiri, atau berbaring. Pola-pola ini penting karena perubahan kecil saja bisa menjadi pertanda penyakit.

Di sisi lain, penelitian oleh El Moutaouakil et al. (2023) memperkenalkan penggunaan sensor IoT pada ternak. Setiap hewan dipasangi alat kecil yang bisa mengukur suhu tubuh, posisi, dan aktivitasnya. Sensor ini mengirim data secara real-time ke server yang terhubung dengan ponsel peternak. Jadi, ketika ada sapi yang tidak aktif seperti biasanya atau suhunya naik, sistem langsung memberi peringatan. Hal ini memungkinkan deteksi penyakit lebih cepat dibandingkan dengan observasi manual.

Sementara itu, Mluba et al. (2024) mengembangkan sistem pengenalan pola untuk memantau perilaku babi. Mereka menggunakan kamera dan teknik pattern mining untuk menemukan kebiasaan harian setiap hewan. Jika perilakunya berubah, seperti makan lebih sedikit atau bergerak lebih sedikit dari biasanya, sistem otomatis mencatatnya dan memberi tanda bahwa hewan tersebut mungkin sedang tidak sehat.

Teknologi seperti ini membawa banyak manfaat. Peternak tidak lagi harus memantau setiap hewan satu per satu. Mereka bisa fokus pada manajemen dan perawatan, sementara sistem bekerja mengawasi perilaku, kesehatan, dan keamanan ternak. Selain itu, data yang terkumpul secara terus-menerus bisa membantu menganalisis produktivitas, seperti hubungan antara aktivitas dan hasil susu pada sapi perah.

Meski demikian, ada tantangan yang perlu dihadapi. Biaya awal untuk membeli kamera, sensor, dan perangkat AI masih tergolong tinggi, terutama bagi peternak kecil. Selain itu, sistem ini memerlukan koneksi internet yang stabil serta data pelatihan yang banyak agar algoritma dapat mengenali pola dengan tepat. Kondisi kandang yang kotor atau pencahayaan yang buruk juga bisa memengaruhi akurasi sistem.

Namun, banyak peneliti yakin bahwa masa depan peternakan akan semakin terhubung dengan teknologi seperti ini. Sistem pengenalan pola bukan hanya membantu meningkatkan efisiensi, tapi juga menjadi langkah penting menuju kesejahteraan hewan yang lebih baik. Dengan pemantauan yang lebih cermat dan data yang selalu diperbarui, ternak dapat hidup lebih sehat, dan peternak bisa bekerja lebih cerdas.

Reference

• Antognoli, V. et al. (2025). Computer Vision in Dairy Farm Management: A Literature Review of Current Applications and Future Perspectives. Animals, 15(17): 2508.

• Mluba, H. S. et al. (2024). Pattern Mining-Based Pig Behavior Analysis for Health and Welfare Monitoring. Sensors, 24(7): 2185.

• El Moutaouakil, K. et al. (2023). Digital Farming: A Survey on IoT-based Cattle Monitoring Systems and Dashboards. Agris Online Papers in Economics and Informatics, 15(2): 31–39

PT. Precision Agriculutre Indonesia adalah ekosistem digital pertanian Indonesia yang mengintegrasikan agrotech, pertanian presisi, pertanian cerdas, dan pertanian pintar melalui pemanfaatan teknologi seperti sensor pertanian, Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan, sistem irigasi otomatis, pemupukan cerdas, dan pemantauan tanaman berbasis data real-time, serta menghadirkan layanan edukasi petani modern, digitalisasi agribisnis, pasar produk pertanian online, penguatan rantai pasok, inovasi teknologi tepat guna, dan solusi pertanian ramah lingkungan yang mendukung pertanian modern, berkelanjutan, dan berdaya saing tinggi di era Revolusi Industri 4.0.  Pertanian Presisi Indonesia