PREDIKSI KEBUTUHAN PAKAN AYAM PETELUR MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR BERGANDA DI DESA WAGIR KIDUL



Ahnaf Pasa, Faiz Danendra (2025) PREDIKSI KEBUTUHAN PAKAN AYAM PETELUR MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR BERGANDA DI DESA WAGIR KIDUL. S1 thesis, Universitas Muhammadiyah Ponorogo.

Text (SURAT PERSETUJUAN UNGGAH KARYA ILMIAH)
1. SURAT PERSETUJUAN UNGGAH KARYA ILMIAH.pdf

Download (847kB)
Text (HALAMAN DEPAN)
2. HALAMAN DEPAN.pdf

Download (1MB)
Text (BAB I)
3. BAB I.pdf

Download (327kB)
Text (BAB II)
4. BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (481kB) Request a copy
Text (BAB III)
5. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (637kB) Request a copy
Text (BAB IV)
6. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (544kB) Request a copy
Text (BAB V)
7. BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (231kB) Request a copy
Text (DAFTAR PUSTAKA)
8. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (280kB)
Text (SKRIPSI FULL TEXT)
9. SKRIPSI FULL TEXT.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kebutuhan pakan ayam petelur di Desa Wagir Kidul menggunakan algoritma regresi linear berganda guna mengatasi ketidakakuratan dalam penentuan jumlah pakan yang berdampak pada pemborosan biaya dan produksi telur. Data historis pakan dari tahun 2022 hingga 2024 dianalisis menggunakan metode regresi linear berganda dengan variabel jumlah ayam, umur ayam, berat ayam, dan produksi telur. Model dikembangkan menggunakan Python dan Scikit-learn, dengan hasil evaluasi menunjukkan akurasi tinggi (R² = 0,92). Hasil penelitian mengidentifikasi berat, umur, jumlah ayam, produksi telur sebagai factor yang signifikan untuk memprediksi kebutuhan pakan ayam. Model prediksi ini diharapkan membantu peternak dalam mengelola pakan secara lebih efisien.

Dosen Pembimbing: Masykur, Fauzan and Kumalasari, Ellisia | 0716038101, 0405098502
Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: prediksi kebutuhan pakan, ayam petelur, regresi linear berganda, machine learning
Subjects: Q Science > Q Science (General)
S Agriculture > S Agriculture (General)
T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatic Engineering
Depositing User: ft . userft
Date Deposited: 14 Jul 2025 01:36
Last Modified: 06 Nov 2025 02:13
URI: https://eprints.umpo.ac.id/id/eprint/16648

Actions (login required)

View Item
View Item