Pengenalan: Bagaimana IoT Menjadi Senjata Amaran Awal Menentang Demam Babi Afrika

Apabila wabak penyakit haiwan melanda dengan dahsyat, industri penternakan babi bukan sahaja memerlukan tindak balas yang pantas, malah lebih memerlukan keupayaan untuk “mengetahui lebih awal”. Demam Babi Afrika (African Swine Fever, ASF), salah satu penyakit berjangkit babi yang paling memusnahkan di dunia, sehingga kini masih tiada vaksin yang berkesan. Mujurlah, dengan pelaksanaan teknologi Internet Benda (Internet of Things, IoT) di ladang ternakan, “penternakan jitu” (Precision Livestock Farming, PLF) telah menjadi senjata utama untuk mengesan wabak lebih awal.
Penternakan jitu menggunakan sensor, kamera dan algoritma untuk membina sistem pemerhatian kesihatan sepanjang masa bagi babi. Menurut ulasan sistematik oleh Gómez et al. (2021) yang diterbitkan dalam Frontiers in Veterinary Science, teknologi IoT dapat mengumpul data tingkah laku, fisiologi dan persekitaran secara berterusan, dan mempunyai potensi tinggi untuk meningkatkan kebajikan babi serta pengurusan penyakit. Berikut ialah tiga aspek utama aplikasi teknologi ini dalam amaran awal Demam Babi Afrika:

1. Mengesan Keabnormalan daripada Tingkah Laku: Corak Aktiviti sebagai Barisan Amaran Awal Pertama

Tingkah laku harian babi menyimpan kod kesihatannya. Menurut kajian Huang et al. (2024) yang diterbitkan dalam Computers and Electronics in Agriculture, babi yang sihat menunjukkan puncak aktiviti yang jelas setiap hari kira-kira dari 5 pagi hingga 10 pagi dan dari 2 petang hingga 6 petang, manakala aktiviti yang tidak normal (seperti terlalu kaku atau aktiviti berkurangan) sering menjadi tanda awal penyakit.
Demam Babi Afrika menyebabkan perubahan tingkah laku babi pada peringkat awal, seperti lesu dan kurang bergerak. Melalui kamera dan pecutan meter (kebanyakannya dibenamkan dalam tag telinga), corak pergerakan dan postur setiap ekor babi dapat dijejak secara masa nyata, dan algoritma membandingkannya dengan “rutin harian normal” untuk mengenal pasti individu yang berpotensi tidak normal dengan pantas.
Selain itu, menurut Arulmozhi et al. (2021) dalam jurnal Animals, teknologi pemantauan tingkah laku berasaskan imej seperti ini bukan sahaja berkos rendah, malah amat sesuai untuk ladang babi bersaiz kecil dan sederhana.

2. Penjejakan Suhu Badan: Tag Telinga Digital sebagai “Kulit Penderia Suhu” Babi

Peningkatan suhu badan ialah penunjuk paling langsung bagi keradangan dan jangkitan. Gómez et al. (2021) menyatakan bahawa peranti IoT seperti kamera termal, termometer inframerah dan sensor terbenam kini boleh memantau suhu permukaan badan secara tanpa sentuh dan berterusan, seterusnya meningkatkan keberkesanan pengesanan awal.
Huang et al. (2024) turut mendapati bahawa walaupun data suhu tag telinga dipengaruhi oleh persekitaran dan tingkah laku, keabnormalan tersembunyi masih boleh dikesan melalui perbandingan dengan “trend keseluruhan kumpulan babi”. Contohnya, jika seekor babi berulang kali menunjukkan trend “penurunan suhu badan” pada waktu siang, ia mungkin sebenarnya akibat babi itu sendiri mencari kawasan bersuhu rendah untuk berehat selepas demam; perubahan songsang seperti ini merupakan tanda penyakit yang berpotensi.

3. Penyepaduan Data: Daripada Pengesanan Satu Titik kepada Amaran Awal Menyeluruh

Walaupun satu sensor dapat mengesan keabnormalan, jika data tingkah laku, fisiologi, pemakanan dan minuman disepadukan dan dibandingkan secara silang, ketepatan amaran awal akan meningkat dengan ketara.
Menurut ulasan literatur oleh Trabachini et al. (2025) dalam jurnal Animals, memasukkan data pelbagai sensor ke dalam model AI seperti Random Forest dan sistem pembelajaran mendalam dapat membezakan babi normal dan tidak normal dengan berkesan, serta menukarnya menjadi asas keputusan yang boleh dilaksanakan oleh pengurus.
Selain itu, gabungan teknologi RFID dan sensor beban juga boleh memantau tingkah laku makan dan minum setiap ekor babi. Perubahan kecil dalam corak pemakanan sering merupakan antara keabnormalan terawal yang muncul sebelum jatuh sakit.

Daripada Penderiaan kepada Persepsi: Membina Kandang Babi yang Dikawal Secara Digital

Kesimpulannya, penternakan jitu membina sistem pengesanan yang mempunyai “mata digital” (kamera) dan “kulit digital” (sensor); melalui perbandingan dan pemprosesan data berjumlah besar secara masa nyata, amaran dapat dikeluarkan secara proaktif sebelum wabak meletus.
Ini bukan sekadar pelaksanaan teknologi, tetapi satu pembaharuan dalam konsep penternakan: beralih daripada rondaan manual kepada amaran berasaskan data, dan daripada bertindak balas terhadap masalah kepada mencegah masalah. Pada masa hadapan, dalam senario penternakan yang mengutamakan pencegahan wabak dan kebajikan haiwan, teknologi IoT pasti akan memainkan peranan yang lebih teras.

Rujukan: