Peternakan merupakan salah satu bidang kehidupan yang berperan penting dalam pembangunan nasional. Bisnis peternakan yang berkembang dengan pesat dan minat yang cukup tinggi. Pemeliharaan sapi memberikan dampak positif bagi ketersediaan daging di Indonesia, tetapi peningkatan populasi ini juga berdampak negatif bagi sapi, manusia, maupun lingkungan yang di akibatkan oleh meningkatnya kotoran sapi yang dapat menimbulkan bau yang tidak sedap dengan adanya gas-gas yang dihasilkan. Pada kotoran sapi yang terus di tumpuk akan meningkatkan kandungan gas amonia serta bau menyengat yang dapat menyebabkan dampak buruk terhadap manusia seperti iritasi pada mata, sesak nafas nyeri dada, dan gangguan sistem pernafasan lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM dapat memprediksi kondisi lingkungan, seperti kadar gas amonia dengan akurasi yang baik berdasarkan metrik Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Penelitian ini menggunakan salah satu variasi model LSTM yaitu CNN-BiLSTM di mana model ini menggabungkan dua model kecerdasan buatan untuk mengenali pola data secara lebih akurat. Model ini memperoleh skor RMSE sebesar 1.3415 dan MAPE sebesar 0,6763. Model ini telah diintegrasikan ke dalam prototipe sistem pemantauan untuk membantu pengambilan keputusan dalam perawatan peternakan, terutama saat sensor lingkungan rusak, sehingga meningkatkan efisiensi pengelolaan peternakan