OPTIMALISASI PENGKOMPOSISIAN BAHAN SUBTITUSI PAKAN AYAM MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA

Agustin Puji Lestari, Winda (2021) OPTIMALISASI PENGKOMPOSISIAN BAHAN SUBTITUSI PAKAN AYAM MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA. Skripsi (S1) thesis, Universitas Muhammadiyah Ponorogo.

	Text (Surat Persetujuan Unggah Karya Ilmiah) Surat Persetujuan Unggah Karya Ilmiah WINDA.pdf Download (1MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (211kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Download (299kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (207kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (881kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (88kB)
	Text (HALAMAN DEPAN Windaagustin) HALAMAN DEPAN.pdf Download (4MB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (218kB)

Abstract

Abstrak Dampak pandemi COVID 19 ini sangat berpengaruh terhadap berbagai kalangan masyarakat khususnya bagi para usaha peternakan, pandemi ini telah mengakibatkan pertumbuhan ekonomi dari Badan Pusat Statistik (BPS) pertumbuhan ekonomi dari Juli hingga September 2020 minus 3,49%. Adanya kondisi ini khusunya untuk peternak ayam berdampak mengalokasikan biaya operasional pada kebutuhan pakan ternak di kondisi pandemi seperti ini operasional tidak stabil dan juga biaya pakan untuk ternak juga mengalami gangguan. Pakan adalah salah satu kunci untuk keberhasilan ternak ayam akan tetapi saat ini harga pakan melambung tinggi. Untuk mengatasi kondisi serta mencegah kerugian maka peternak ayam membuat alternatif mencampur pakan dengan pakan pabrikan dan pakan alternatif. Pencampuran pakan alternatif oleh peternak memang menjadi solusi tetapi proses pengkomposisian untuk pakan alternatif, Dari pandangan ekonomi, pakan ternak memiliki biaya tertinggi untuk usaha peternakan, sehingga hal tersebut harus ditekankan serendah mungkin untuk memaksimalkan pendapatan. Untuk itu dibutuhkan perangkat lunak pengkomposisian pakan alternatif. Dengan tambahan kecerdasan buatan dan algoritma genetika juga menggunakan visual basic.net, algoritma genetika dapat diterapkan dalam berbagai penyelesaian masalah optimasi. Parameter dari algoritma genetika sangat berpegaruh terhadap hasil optimasi, dengan memasukan nilai parameter yang besar belum tentu akan menghasilkan nilai yang tinggi, nilai yang besar sering memperpanjang waktu proses sistem. Penelitian ini menunjukkan bahwa sistem dapat mendekati nilai tertinggi setelah lebih 50 generasi, bahkan untuk inisialisasi nilai yang kecil misalnya 10 sebagai nilai protein kasar. Hasil pengujian sistem dengan RSME dapat menghasilkan nilai10.89954, 8.167007 dan 7.930952 yang memenuhi syarat karena dibawah alfa error 10%. Kata kunci: Algoritma Genetika, Visual Basic, Pakan Ayam

Item Type:	Thesis (Skripsi (S1))
Uncontrolled Keywords:	Algoritma Genetika, Visual Basic, Pakan Ayam
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Faculty of Engineering
Depositing User:	ft . userft
Date Deposited:	02 Sep 2021 01:15
Last Modified:	29 Oct 2021 02:35
URI:	http://eprints.umpo.ac.id/id/eprint/7441

Actions (login required)

View Item