Dunia peternakan sedang mengalami perubahan besar berkat perkembangan teknologi kecerdasan buatan. Jika dulu memantau hewan ternak masih dilakukan secara manual, kini para ilmuwan sedang mengembangkan cara yang lebih pintar untuk mengenali dan mengawasi hewan. Salah satu teknologi yang berkembang pesat adalah penggunaan biometrik visual untuk identifikasi ternak, atau dengan kata lain, penggunaan kamera dan komputer untuk mengenali wajah atau ciri fisik hewan layaknya teknologi pengenal wajah pada manusia.
Pada tahun 2025, sebuah studi tinjauan ilmiah berjudul Livestock biometrics identification using computer vision approaches: a review yang dipublikasikan di jurnal Agriculture, menyoroti berbagai metode dan perkembangan dalam teknologi ini. Studi tersebut ditulis oleh Hua Meng dan timnya serta membahas bagaimana komputer dapat belajar mengenali hewan ternak secara individual melalui gambar, tanpa perlu alat tambahan yang invasif atau menyakitkan bagi hewan.
Baca juga artikel tentang: Rahasia Protein Air: Menggali Potensi Mikroalga dan Duckweed untuk Ternak
Langkah besar ini menjadi penting karena identifikasi individu hewan merupakan kunci dalam banyak aspek pengelolaan peternakan. Dengan mengetahui setiap hewan secara spesifik, peternak dapat melakukan pelacakan pertumbuhan, pemeriksaan kesehatan yang lebih akurat, mencegah pencurian atau penipuan, serta memastikan keamanan pangan dari peternakan hingga meja makan.
Saat ini, industri ternak masih banyak mengandalkan tanda fisik seperti anting telinga, tato, atau merek bakar pada kulit. Semua itu tidak hanya menyakitkan tetapi juga berisiko hilang, rusak, atau mudah dipalsukan. Karena itu teknologi biometrik hadir sebagai solusi yang lebih aman, efisien, dan ramah hewan.
Studi tinjauan ini menjelaskan bahwa teknologi pengenal ternak berbasis komputer memanfaatkan bagian tubuh tertentu sebagai tanda identitas yang unik. Pada sapi misalnya, pola wajah, bulu di dahi, bentuk moncong, hingga pola urat darah pada hidung dapat dijadikan ciri pengenal. Pada kambing dan domba, bentuk telinga, wajah, dan pola warna pada bulu juga bisa digunakan. Bahkan, pada babi ada penelitian yang bertumpu pada pola kerutan moncong sebagai biometrik khas.
Kemampuan komputer dalam membaca ciri tersebut didukung oleh kecerdasan buatan terutama teknik deep learning yang meniru cara kerja otak manusia dalam mengenali visual. Komputer dilatih menggunakan ribuan hingga jutaan gambar hewan agar bisa membedakan satu individu dari yang lain. Semakin banyak data yang digunakan, semakin akurat pula sistem dalam melakukan identifikasi.
Selain pengenalan wajah, kamera juga dapat memantau aktivitas hewan setiap saat. Ini memungkinkan sistem untuk mendeteksi perubahan perilaku yang bisa menjadi indikator awal penyakit. Misalnya, sapi yang biasanya aktif tetapi tiba tiba lebih banyak berbaring mungkin sedang mengalami gangguan pencernaan. Sistem dapat memberi peringatan sehingga penanganan dapat dilakukan lebih cepat sebelum kondisi memburuk atau sebelum penyakit menular ke hewan lain.
Tidak hanya untuk kesehatan hewan, teknologi ini juga sangat membantu dalam manajemen pemeliharaan. Proses pemberian pakan dapat diatur sesuai kebutuhan nutrisi setiap hewan berdasarkan catatan pertumbuhan dan sejarah kesehatannya. Hewan yang sedang dalam masa produksi tinggi akan mendapatkan pakan lebih kaya nutrisi, sedangkan hewan yang sedang dalam pemulihan akan mendapatkan pakan berbeda. Semuanya dapat dikontrol otomatis dengan bantuan data dari kamera dan sistem komputer.
Namun meskipun terlihat menjanjikan, teknologi biometrik ternak ini masih menghadapi berbagai tantangan. Salah satunya adalah kualitas data. Hewan bergerak dari satu tempat ke tempat lain, sehingga pengambilan gambar tidak selalu ideal. Cahaya yang kurang baik, debu, kotoran, serta kondisi lingkungan yang berubah dapat mengurangi kemampuan komputer dalam mengenali hewan.
Perbedaan ras dan warna ternak juga menjadi tantangan tersendiri. Sistem yang akurat untuk sapi di Eropa mungkin tidak bekerja dengan baik pada sapi di Asia yang memiliki ciri visual berbeda. Oleh karena itu para peneliti sedang berusaha mengembangkan model yang lebih inklusif dan mampu beradaptasi dengan keanekaragaman ternak di seluruh dunia.
Selain itu, pengumpulan dan penyimpanan data dalam jumlah besar memerlukan infrastruktur digital yang kuat. Hal ini bisa menjadi hambatan terutama bagi peternak di negara berkembang yang belum memiliki akses teknologi memadai. Maka diperlukan kerja sama dari pemerintah, institusi riset, dan sektor industri agar teknologi ini dapat diterapkan secara lebih merata.
Penelitian juga mendorong penggunaan pendekatan multimodal yang lebih canggih. Selain gambar visual, para ilmuwan mulai menggabungkan data dari berbagai sumber seperti suara hewan, pola langkah, bahkan pengenalan melalui sensor termal. Dengan menggabungkan beberapa jenis data dalam satu sistem, tingkat akurasi akan semakin tinggi dan kesalahan dapat diminimalkan.
Pengembang teknologi kini juga sedang berfokus pada pembuatan dataset atau kumpulan data visual ternak dalam skala besar. Dataset ini nantinya digunakan sebagai standar evaluasi dan pelatihan untuk berbagai algoritma. Sama seperti bagaimana pengenalan wajah manusia berkembang pesat berkat tersedianya dataset berskala global, teknologi untuk hewan ternak juga membutuhkan landasan data yang andal.
Jika tantangan teknis dapat diatasi dan teknologi ini berkembang sesuai arah yang diharapkan, manfaatnya akan sangat besar. Penelusuran asal usul daging dan susu akan lebih mudah, sehingga konsumen dapat memastikan bahwa produk yang mereka konsumsi benar benar berasal dari hewan yang sehat dan diperlakukan dengan baik. Pencurian ternak dapat ditekan karena setiap hewan terdaftar secara digital dan sulit diganti dengan hewan lain. Peternak juga akan lebih mudah mengikuti standar internasional terkait keamanan pangan dan kesejahteraan hewan.
Lebih jauh lagi, teknologi ini dapat membantu memajukan praktik peternakan berkelanjutan. Dengan pemantauan otomatis, peternak dapat mengurangi penggunaan sumber daya secara berlebihan dan memperkecil jejak lingkungan yang dihasilkan oleh industri ternak. Hewan yang dirawat dengan baik akan lebih produktif dan memiliki usia produksi lebih panjang, sehingga meningkatkan efisiensi usaha peternakan.
Penelitian yang dilakukan Hua Meng dan rekan rekan ini menunjukkan bahwa masa depan peternakan akan sangat bergantung pada teknologi. Identifikasi biometrik menggunakan computer vision bukan lagi sekadar konsep, melainkan sebuah inovasi yang sedang menuju penerapan luas. Dengan terus dikembangkan dan disempurnakan, teknologi ini berpotensi mengubah cara kita memandang dan mengelola hewan ternak di seluruh dunia.
Industri peternakan saat ini menghadapi tantangan besar mulai dari penyakit menular, kesejahteraan hewan, hingga kebutuhan pangan global yang terus meningkat. Oleh karena itu, peran teknologi dalam mendukung efisiensi dan keberlanjutan sangatlah penting. Dengan bantuan kecerdasan buatan, peternakan masa depan akan menjadi lebih pintar, lebih responsif, dan lebih peduli terhadap kesejahteraan hewan. Semua ini membawa kita kepada satu tujuan bersama yaitu menciptakan sistem pangan yang lebih aman, sehat, dan berkelanjutan untuk generasi mendatang.
Baca juga artikel tentang: Mengapa Kuda Memilih Rumput Tertentu? Sains di Balik Perilaku Merumput
REFERENSI:
Meng, Hua dkk. 2025. Livestock biometrics identification using computer vision approaches: a review. Agriculture 15 (1), 102.
