Rancang Bangun Sistem Monitoring Keamanan Kandang Ayam Berbasis Machine Learning Menggunakan Aplikasi Android

Keamanan kandang ayam merupakan aspek krusial dalam peternakan untuk melindungi ternak dari pencurian dan gangguan yang sulit dipantau secara manual secara terus-menerus. Pengawasan kendang yang masih dilakukan secara manual memiliki keterbatasan dalam hal efisiensi dan kemampuan pemantauan secara terus-menerus, sehingga diperlukan suatu sistem keamanan yang mampu melakukan monitoring secara otomatis dan real-time. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem keamanan kandang ayam otomatis berbasis machine learning yang terintegrasi dengan aplikasi monitoring Android secara real-time. Sistem ini memanfaatkan kamera USB sebagai pengambil citra dan Orange Pi 5 Pro sebagai pemroses utama menggunakan pustaka OpenCV serta algoritma Face Recognition berbasis Dlib untuk mengenali wajah pemilik dan mendeteksi orang asing. Data deteksi berupa status, waktu, dan foto disimpan di database, lalu ditampilkan pada aplikasi Android "Safe Cage" yang dibangun dengan Flutter. Aplikasi ini menyediakan fitur dashboard, notifikasi peringatan, dan riwayat aktivitas. Berdasarkan hasil pengujian, sistem face recognition mampu mengenali wajah dengan akurasi threshold 0.45m. Pengujian QoS pengiriman data menunjukkan rata-rata throughput 103,808 kbps, packet loss 0%, serta delay 183,45 ms. Saat mendeteksi wajah asing, notifikasi peringatan dikirimkan ke aplikasi Android dengan respons cepat. Implementasi ini membuktikan bahwa sistem dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengawasan keamanan kandang ayam secara signifikan dibanding metode manual.