Jika kita mendengar istilah “peternakan sapi”, mungkin bayangan kita langsung tertuju pada produksi susu atau daging. Namun, kenyataannya industri peternakan jauh lebih kompleks. Setiap peternakan memiliki tujuan dan sistem produksi yang berbeda, mulai dari pembibitan anak sapi, penggemukan, produksi susu, hingga pemeliharaan induk untuk berkembang biak. Perbedaan sistem ini penting untuk diketahui karena berpengaruh pada kesehatan hewan, penggunaan antibiotik, hingga kebijakan pangan nasional.
Sayangnya, banyak negara masih mengalami kesulitan dalam mengelompokkan peternakan sapi sesuai jenis produksinya. Informasi mengenai tujuan produksi sebuah peternakan tidak selalu tercatat dengan jelas dalam database pemerintah. Hal ini bisa menyulitkan dalam pemantauan penyakit ternak, perhitungan konsumsi antibiotik, hingga penyusunan strategi peningkatan kesejahteraan hewan.
Sebuah penelitian terbaru di Swiss yang dipublikasikan pada tahun 2025 di Frontiers in Veterinary Science menunjukkan bagaimana kecerdasan buatan (AI), khususnya machine learning, bisa menjadi solusi cerdas untuk masalah ini.
Baca juga artikel tentang: Rahasia Protein Air: Menggali Potensi Mikroalga dan Duckweed untuk Ternak
Mengapa Klasifikasi Peternakan Sapi Itu Penting?
Swiss merupakan negara dengan industri peternakan sapi yang sangat beragam. Mereka memiliki ratusan ribu peternakan, sebagian besar berskala kecil hingga menengah. Tidak semua peternakan fokus pada hal yang sama. Ada yang khusus menghasilkan susu, ada yang menggemukkan sapi hingga siap potong, ada juga yang membesarkan anak sapi sebelum dijual ke peternakan lain.
Perbedaan sistem produksi ini menentukan:
- Risiko penyakit yang berbeda
Misalnya, peternakan penggemukan mungkin lebih rentan terhadap penyakit pernapasan karena banyaknya pergerakan sapi dari berbagai asal. - Pemakaian antibiotik yang berbeda
Jenis penyakit dan tingkat kepadatan ternak bisa memengaruhi dosis serta frekuensi penggunaan antibiotik. - Teknik pemantauan dan pengendalian penyakit yang tepat
Tanpa klasifikasi yang benar, strategi pencegahan penyakit bisa tidak efektif.
Dengan kata lain, jika pemerintah ingin menjaga kesehatan ternak nasional dan mengurangi penggunaan antibiotik, mereka perlu memahami dengan jelas karakteristik setiap peternakan.
Kecerdasan Buatan Masuk Peternakan
Untuk mengatasi masalah kurangnya informasi produksi, para peneliti di Swiss bekerja sama dengan otoritas veteriner dan pakar peternakan untuk menyusun lima kategori utama usaha peternakan sapi:
- Calf Fattening – Pembesaran pedet hingga usia tertentu
- Dairy Cattle – Produksi susu
- Cattle Fattening – Penggemukan sapi hingga siap potong
- Rearing Cattle – Pemeliharaan anak sapi untuk pertumbuhan jangka panjang
- Suckler Cows – Pemeliharaan induk untuk menyusui anak sapi
Mereka kemudian mengumpulkan data dari 618 peternakan referensi di 14 wilayah Swiss. Data yang digunakan berasal dari tiga basis data nasional, mencakup:
- Produksi susu per ekor
- Usia dan jenis kelamin sapi
- Pergerakan ternak (jual-beli atau pindah kandang)
- Riwayat kelahiran dan kebuntingan
- Pemotongan dan penggemukan
- Penggunaan antibiotik
Berbekal 24 variabel data ini, para peneliti melatih beberapa model machine learning untuk mengenali pola dan mengklasifikasikan peternakan secara otomatis sesuai tipe produksinya.
Model Terbaik: Random Forest
Dari banyak model yang diuji, Random Forest menjadi pemenang. Model ini mampu:
- Akurasi 91,4%
- F1-Score 0,879 yang menunjukkan keseimbangan baik antara ketepatan dan kemampuan mengenali semua kategori
Angka ini berarti komputer mampu “menebak” jenis usaha peternakan dengan sangat dekat dengan kenyataan, meski tanpa mencantumkan tujuan produksi secara langsung dari peternak.
Yang menarik, model ini stabil dari tahun ke tahun, artinya klasifikasi tetap konsisten meskipun kondisi peternakan sedikit berubah.
Manfaat Besar bagi Dunia Peternakan
Penelitian ini bukan sekadar pencapaian teknis, tetapi memiliki implikasi nyata bagi pemantauan kesehatan hewan.
1. Deteksi dan pencegahan penyakit lebih tepat sasaran
Peternakan dengan risiko tertentu dapat diprioritaskan dalam program surveilans — misalnya pada peternakan penggemukan dengan mobilitas ternak tinggi.
2. Penggunaan antibiotik lebih bijak
Dapat diketahui sektor produksi mana yang berpotensi menggunakan antibiotik lebih intensif sehingga pembinaan dan kebijakan bisa dilakukan tepat sasaran.
3. Efisiensi kebijakan dan pembiayaan pemerintah
Dengan memahami profil produksi secara nasional, dukungan dana dan intervensi bisa dilakukan di tempat yang paling membutuhkan.
4. Dapat diterapkan di negara lain
Metode ini fleksibel dan dapat digunakan pada dataset nasional di negara mana pun, bukan hanya di Swiss.
Dengan kata lain, AI membantu pemerintah dan dokter hewan memahami apa yang sebenarnya terjadi di peternakan, tanpa harus turun langsung satu per satu.
Tantangan dan Peluang ke Depan
Walapun hasilnya sangat menjanjikan, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan:
- Data harus akurat dan terstandar
Negara yang belum memiliki database peternakan yang baik perlu memperbaiki pencatatan data lebih dulu. - Perubahan sistem produksi harus terpantau
Jika peternak mengubah tujuan produksinya, model harus diperbarui agar tetap akurat. - Keterlibatan peternak tetap penting
AI tidak menggantikan pengalaman peternak, tetapi membantu meningkatkan efisiensi pengelolaan dan pemantauan.
Ke depannya, model ini dapat dikembangkan untuk memprediksi:
- Risiko munculnya penyakit hewan tertentu
- Dampak perubahan iklim terhadap produksi sapi
- Strategi pemeliharaan terbaik berdasarkan data historis
Masa Depan Peternakan: Lebih Cerdas dan Terpadu
Penelitian ini memberi gambaran bagaimana teknologi modern dapat membantu sektor peternakan tetap kuat dan sehat di masa mendatang. Dengan menggabungkan data besar dan machine learning, pemerintah mampu mengawasi kesehatan ternak secara lebih efisien, sementara peternak dapat memperoleh pendampingan yang lebih tepat.
Kita sedang memasuki era di mana peternakan tidak hanya tentang padang rumput dan kandang, tetapi juga tentang data dan kecerdasan buatan. AI bukan untuk menggusur pekerjaan manusia, melainkan menjadi alat bantu yang memperkuat keputusan dan sistem pemantauan.
Dengan inovasi seperti ini, masa depan peternakan sapi mulai dari produksi susu hingga daging akan menjadi lebih berkelanjutan, sehat, dan terjamin keamanan pangannya.
Baca juga artikel tentang: Mengapa Kuda Memilih Rumput Tertentu? Sains di Balik Perilaku Merumput
REFERENSI:
Schnidrig, Guy-Alain dkk. 2025. Improved cattle farm classification: leveraging machine learning and linked national datasets. Frontiers in Veterinary Science 12, 1517173.
