SAINTEKES Ae VOLUME 04 NOMOR04 .
LITERATURE REVIEW: INTEGRASI CLOUD COMPUTING DAN IOT DALAM
SISTEM PETERNAKAN CERDAS
Nurul Umami1 Prodi Teknologi Informasi.
Institut Teknologi dan Kesehatan Aspirasi.
Lombok Timur.
Indonesia Article Information Article history:
Received: 28 October 2025 Approved: 31 October 2025 Keywords:
Smart Cattle Farming.
Internet of Things.
Cloud Computing ABSTRACT This study presents a literature review on the integration of the Internet of Things (IoT) and cloud computing in smart livestock management, an essential step toward improving efficiency, productivity, and sustainability in cattle farming.
Ten research articles published between 2018 and 2025 were analyzed to identify the dominant IoT technologies used, the role of cloud platforms in data processing, and the key challenges encountered during implementation.
The findings show that body temperature sensors, accelerometers, cameras, and RFID are the most widely adopted IoT technologies for monitoring the physiological conditions and behavioral patterns of cattle.
Cloud computing serves as the core infrastructure for real-time data processing, centralized storage, information visualization, and predictive analytics.
Despite its significant advantages.
IoTAecloud integration still faces several challenges, including limited network connectivity, device interoperability issues, scalability constraints, and data security risks.
This review highlights the considerable potential of IoT and cloud technologies in enhancing operational efficiency, enabling early disease detection, and improving animal It also underscores the need for further research to develop more comprehensive multisensor architectures and systems that are better adapted to the constraints of rural environments.
ABSTRAK
Penelitian ini menyajikan tinjauan literatur mengenai integrasi internet of things (IoT) dan cloud computing dalam peternakan cerdas merupakan langkah penting untuk meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan keberlanjutan pengelolaan Sebanyak sepuluh penelitian yang dipublikasikan antara tahun 2018 hingga 2025 dianalisis untuk mengidentifikasi teknologi IoT yang dominan digunakan, peran cloud dalam pemrosesan data, serta tantangan implementasi di Hasil kajian menunjukkan bahwa sensor suhu tubuh, akselerometer, kamera, dan RFID merupakan teknologi IoT yang paling banyak diterapkan dalam pemantauan kondisi fisiologis dan perilaku ternak.
Cloud computing berfungsi sebagai infrastruktur utama untuk pemrosesan data real-time, penyimpanan terpusat, visualisasi informasi, dan analitik prediktif.
Meskipun menawarkan manfaat signifikan, integrasi IoTAecloud menghadapi sejumlah kendala seperti keterbatasan konektivitas jaringan, interoperabilitas perangkat, org/10.
55681/saintekes.
UMAMI - VOLUME 04 NOMOR 04 .
218- 225
skalabilitas, dan keamanan data.
Kajian ini menegaskan bahwa IoT dan cloud memiliki potensi besar dalam meningkatkan efisiensi operasional, deteksi dini penyakit, dan kesejahteraan ternak, namun diperlukan penelitian lanjutan untuk mengembangkan arsitektur multisensor yang lebih komprehensif dan sistem yang lebih adaptif terhadap kondisi pedesaan.
A 2025 SAINTEKES
*Corresponding author email: nurulumami@itka.
PENDAHULUAN
Dalam 10 tahun terakhir, teknologi digital telah mengubah cara orang mengelola peternakan di banyak negara.
Smart livestock farming memanfaatkan teknologi seperti Internet of Things (IoT) dan cloud computing.
Pendekatan ini membantu meningkatkan pemantauan kesehatan ternak, dan membuat Perangkat IoT menggunakan berbagai sensor untuk memperoleh data secara real-time (Uzoma & Okhuoya, 2.
Sensor-sensor tersebut dapat mengukur suhu tubuh, pergerakan, identitas melalui RFID, gambar dari kamera, serta kondisi lingkungan.
Data ini dikumpulkan secara terus-menerus untuk memberikan gambaran kondisi dan perilaku Seluruh data tersebut membutuhkan sistem yang andal untuk penyimpanan dan Cloud computing menyediakan platform berskala besar yang mampu menyimpan data secara terpusat, memberikan alat analisis lanjutan, dan mendukung proses pengambilan keputusan berbasis data (Busch et Pemanfaatan sistem IoT dan cloud dalam peternakan menjadi semakin mendesak.
Kebutuhan global terhadap produk peternakan terus meningkat.
Sementara itu, tenaga kerja terampil di daerah pedesaan semakin terbatas.
Deteksi dini penyakit dan pemantauan perubahan perilaku ternak juga menjadi sangat Pengelolaan peternakan berskala besar menghadirkan tantangan yang kompleks sehingga memerlukan pemantauan otomatis dan org/10.
55681/saintekes.
analisis data yang presisi.
Meskipun berbagai solusi telah dikembangkan, integrasi antara IoT dan teknologi cloud masih menghadapi sejumlah kendala.
Beberapa di antaranya meliputi koneksi internet yang buruk, kebutuhan komputasi yang tinggi, serta kesulitan mengelola data dari banyak sensor secara Oleh karena itu, diperlukan pemahaman yang lebih mendalam mengenai bagaimana sistem ini diterapkan secara nyata, seberapa efektif sistem bekerja, dan tantangan apa saja yang masih muncul di kondisi peternakan sesungguhnya.
Kajian ini meninjau berbagai penelitian terkait penggabungan IoT dan cloud computing dalam sistem peternakan sapi cerdas.
Penelitian ini mengidentifikasi perangkat IoT yang paling banyak digunakan, peran cloud dalam penyimpanan dan pemrosesan data, metode analitik yang diterapkan pada platform cloud, serta berbagai kendala teknis dan non-teknis yang ditemukan dalam implementasi.
Studi ini juga mengungkap kesenjangan penelitian yang belum banyak dibahas.
Dengan menyatukan seluruh informasi tersebut, penelitian ini bertujuan memberikan gambaran yang jelas mengenai tren saat ini serta menjadi dasar bagi pengembangan solusi peternakan cerdas yang lebih baik, lebih andal, dan siap menghadapi kebutuhan masa depan.
METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode tinjauan literatur .
iterature revie.
dengan UMAMI - VOLUME 04 NOMOR 04 .
218- 225 menganalisis integrasi internet of things (IoT) dan cloud computing dalam smart cattle Data dikumpulkan dari artikel ilmiah, prosiding, dan jurnal bereputasi internasional yang diperoleh melalui google scholar, ie xplore, sciencedirect, springerlink, dan researchgate, dengan rentang publikasi 2015Ae Pencarian literatur dilakukan dengan menggunakan kombinasi kata kunci: ("smart cattle farming" or "smart dairy farming") and ("iot" or "internet of things") and ("cloud computing" or "fog computing").
Seleksi literatur dilakukan berdasarkan empat kriteria utama, yaitu relevansi topik dengan IoT dan cloud computing pada peternakan sapi, kejelasan metodologi penelitian, kualitas dan reputasi jurnal, serta kebaruan hasil penelitian.
Berdasarkan kriteria tersebut, diperoleh sepuluh artikel utama sebagai sumber utama kajian.
Seluruh artikel dianalisis menggunakan teknik analisis isi .
ontent analysi.
untuk mengidentifikasi tren teknologi, pendekatan metodologis, temuan utama dan keterbatasan dari setiap penelitian.
Hasil sintesis kemudian disajikan dalam bentuk tabel dan uraian pengembangan dan kontribusi teknologi IoT serta cloud computing dalam sistem peternakan sapi cerdas yang efisien dan berkelanjutan.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil kajian literatur terhadap sepuluh penelitian yang dilakukan antara tahun 2018 hingga 2025 menunjukkan bahwa adanya variasi pendekatan dalam penerapan internet of things (IoT) dan cloud computing pada sistem perternakan cerdas.
Untuk memperoleh gambaran mengenai implementasinya di seluruh penelitian yang dianalisis dirangkum ke dalam Tabel 1 dan Tabel 2.
Berdasarkan tabel-tabel tersebut, pembahasan berikut menguraikan teknologi yang digunakan, metode penelitian, serta temuan utama dari masing-masing studi.
Tabel 1 Ringkasan Penelitian Terkait Peneliti dan Tahun Judul Penelitian Fokus Penelitian Metodologi Penelitian Teknologi Sistem Dineva Atanasova Monitoring Eksperimen sistem dan Azure IoT Hub.
Stream Analytics.
Power BI.
Visualisasi real-time IoTAeCloud Ivanochko et Cloud DataDriven Intelligent Monitoring System for Interactive Smart Farming.
Smart Farming System Based on Cloud Computing Technologies.
Sistem smart Perancangan sistem dan ui Sensor IoT dan aplikasi Efisiensi org/10.
55681/saintekes.
/ Hasil Penelitian UMAMI - VOLUME 04 NOMOR 04 .
218- 225 Jukan et al.
Fog-to-Cloud Computing for Farming:
Low-Cost Technologies.
Data Exchange, and Animal Welfare.
Rahayu & Monitoring Wibowo Cattle Farms .
Using Cloud ComputingBased Internet of Things (IoT) Tools Using Artificial Intelligence Methods.
Arago et al.
Smart Dairy .
Cattle Farming and In-Heat Detection Through the Internet.
Osamaakbar IoT for et al.
Development of Smart Dairy Farming.
Idoje et al.
Survey for .
Smart Farming Technologies:
Challenges and Issues.
Fog-to-cloud Mahbub Smart Rancang bangun dan uji fungsional.
system dan IoT.
A Smart Farming Concept Based on Smart Embedded Electronics.
Internet of Things and org/10.
55681/saintekes.
Pengujian komparatif fog vs cloud.
Raspberry Pi fog layer dan cloud sync.
Latensi lebih hemat.
Deteksi / Eksperimen sensor dan suhu tubuh cloud.
sapi berbasis IoT.
Sensor DS18B20 dan cloud untuk Deteksi dini lebih cepat dan akurat.
Deteksi birahi sapi berbasis IoT.
Sensor ternak dan IoT Eksperimen IoT untuk Evaluasi smart dairy implemntasi IoT.
Survei Systematic Akurasi birahi tinggi (>90%).
Tidak Sensor Efisiensi Analisis Menemukan komprehensif tantangan terkiat IoT, utama terkait Cloud.
AI, dan keamanan & ML.
data riset IoT.
Monitoring system.
WSN jarak jauh dan IoT.
UMAMI - VOLUME 04 NOMOR 04 .
218- 225
Zurnawita Nayyar Puri .
Wireless Sensor Network.
Eksperimen dan Analisis Perilaku Sapi Berbasis Pengolahan Sinyal dan Teknologi Internet of Things untuk Otomasi Pengelolaan Peternakan.
Smart Farming: IoT Based Smart Sensors Agriculture Stick for Live Temperature and Moisture Monitoring Using Arduino.
Cloud Computing & Solar Technology.
Deteksi perilaku sapi IoT.
IoT untuk Rancang & prototipe.
Berdasarkan hasil kajian pada Tabel 1, terlihat bahwa setiap penelitian memiliki pendekatan berbeda dalam mengintegrasikan teknologi IoT dan cloud computing pada sistem smart cattle farming.
Beberapa penelitian seperti yang dilakukan oleh Dineva & Atanasova .
serta Ivanochko et al.
menekankan pemanfaatan full cloud system melalui layanan seperti Azure IoT Hub dan aplikasi mobile untuk memudahkan pemantauan ternak secara real-time dan terpusat.
Sementara itu.
Jukan et al.
menerapkan konsep fog-to-cloud computing dengan memanfaatkan Raspberry Pi sebagai fog layer, terbukti efektif dalam mengurangi latensi org/10.
55681/saintekes.
Eksperimen dan analisis Sensor (GY-.
dan kamera HD.
Akurasi
97,7%
Arduino.
IoT, solar panel.
Akurasi
>98%,
ramah energi & real-time ideal untuk dan meningkatkan efisiensi transfer data di wilayah dengan konektivitas terbatas.
Studi lain seperti Rahayu & Wibowo .
menggunakan sensor suhu DS18B20 untuk deteksi dini penyakit, sedangkan Arago et al.
dan Osamaakbar et al.
mengarahkan fokus pada analisis perilaku dan deteksi birahi menggunakan sensor aktivitas.
Penelitian terbaru oleh Zurnawita .
menunjukkan peningkatan signifikan melalui sistem multisensor yang menggabungkan akselerometer dan kamera beresolusi tinggi dengan akurasi mencapai 97,7%.
Selain itu.
Nayyar & Puri .
menghadirkan inovasi UMAMI - VOLUME 04 NOMOR 04 .
218- 225
berupa perangkat IoT berbasis energi surya yang cocok diterapkan di daerah pedesaan.
Secara keseluruhan, pada Tabel 1 dapat menggambarkan bahwa integrasi IoT dan cloud mampu meningkatkan efisiensi pemantauan, deteksi dini, serta mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam pengelolaan ternak sapi.
Tabel 2 Sintesis peelitian Peneliti dan Tahun Temuan Penelitian Implikasi pada smart ternak Dineva & Atanasova Ivanochko et al.
Jukan et al.
Cloud mampu memproses data sensor secara real-time IoT terintegrasi mobile apps meningkatkan efisiensi Fog layer mengurangi latensi & beban cloud Sensor DS18B20 efektif untuk deteksi suhu tubuh Sensor perilaku mampu deteksi birahi Sensor aktivitas & pakan sangat efektif.
Tantangan utama yang ditemukan yaitu keamanan & integrasi data WSN & IoT stabil untuk monitoring jarak jauh.
Akselerometer kamera meningkatkan akurasi.
IoT tetap berjalan tanpa listrik Mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
Mempermudah peternak memantau ternak jarak jauh.
Cocok untuk daerah internet Membantu identifikasi sapi sakit lebih cepat.
Meningkatkan keberhasilan Pengelolaan nutrisi sapi lebih Dasar pengembangan arsitektur sistem lebih aman.
Rahayu & Wibowo Arago et al.
Osamaakbar et al.
Idoje et al.
Mahbub .
Zurnawita .
Nayyar & Puri Hasil sintesis pada Tabel 2 menyajikan perbandingan antar penelitian berdasarkan metode, temuan, dan implikasi terhadap implementasi smart farming.
Analisis tabel menunjukkan bahwa metode penelitian yang diterapkan cukup beragam, mulai dari eksperimen sensor, pengujian prototipe, rancang bangun sistem, hingga systematic review yang memetakan tantangan dan peluang riset.
Hasil penelitian dalam tabel ini memperlihatkan bahwa sistem IoTAecloud mampu meningkatkan akurasi pemantauan kesehatan ternak, mempercepat deteksi org/10.
55681/saintekes.
Mendukung automasi peternakan skala kecil-menengah.
Penting untuk deteksi perilaku Solusi ideal untuk pedesaan dengan listrik minim.
identifikasi dini terhadap gejala penyakit melalui analitik real-time dan prediksi berbasis machine learning.
Selain itu, integrasi fogAecloud pada beberapa penelitian terbukti dapat mengurangi latensi, sehingga respon sistem menjadi lebih cepat dan efisien.
Dari sisi implikasi atau dampak, seluruh penelitian menegaskan bahwa penggunaan IoT dan cloud berpotensi besar dalam meningkatkan produktivitas, efisiensi pakan, keberhasilan reproduksi, dan kesejahteraan ternak.
Namun Tabel 2 juga menunjukkan adanya tantangan utama seperti keterbatasan konektivitas.
UMAMI - VOLUME 04 NOMOR 04 .
218- 225 kebutuhan energi yang stabil, interoperabilitas perangkat yang rendah, serta isu keamanan data.
Melalui sintesis dalam tabel, dapat dilihat bahwa meskipun teknologi IoT dan cloud telah memberikan banyak manfaat, masih dibutuhkan pengembangan lebih lanjut terutama pada integrasi multisensor, keamanan sistem, dan solusi yang adaptif terhadap lingkungan pedesaan dengan keterbatasan infrastruktur.
SIMPULAN
Hasil kajian menunjukkan bahwa integrasi internet of things (IoT) dan cloud computing telah memberikan dampak signifikan terhadap perkembangan sistem perternakan cerdas.
IoT memungkinkan pengumpulan data real-time mengenai kondisi fisiologis dan perilaku ternak akselerometer, kamera.
RFID, dan sensor Sementara itu, cloud computing menyediakan infrastruktur pemrosesan dan penyimpanan terpusat, mendukung analitik lanjutan, serta memfasilitasi pengambilan keputusan berbasis data secara cepat dan akurat.
Hasil kajian menunjukkan bahwa penerapan IoT dan cloud mampu meningkatkan efisiensi operasional, mempercepat deteksi dini penyakit, serta mendukung monitoring ternak yang lebih akurat dan berkelanjutan.
Pendekatan multisensor terbukti memberikan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan penggunaan sensor tunggal, terutama dalam memantau perilaku dan kondisi kesehatan ternak secara holistik.
Selain itu, arsitektur fogAe cloud memberikan solusi yang efektif untuk mengurangi latensi pemrosesan, khususnya pada daerah dengan keterbatasan jaringan Meskipun demikian, integrasi IoT dan cloud masih menghadapi sejumlah tantangan.
Kendala teknis seperti konektivitas yang tidak stabil, interoperabilitas perangkat yang rendah, kebutuhan energi yang tinggi, serta kesulitan dalam skalabilitas sistem menjadi hambatan org/10.
55681/saintekes.
Tantangan non-teknis juga ditemukan, termasuk keterbatasan literasi digital peternak, biaya implementasi yang relatif tinggi, dan risiko keamanan data.
Kajian ini menegaskan bahwa masih terdapat beberapa celah penelitian yang pengembangan arsitektur multisensor yang lebih komprehensif, peningkatan keamanan data IoTAeCloud, serta pengembangan solusi yang lebih adaptif untuk wilayah pedesaan berinfrastruktur rendah.
Dengan memahami tren dan tantangan tersebut, penelitian lanjutan dapat peternakan cerdas yang lebih efektif, tahan gangguan, dan berkelanjutan.
DAFTAR PUSTAKA