Andika P, Bayu (2018) Optimasi Kandungan Gizi Susu Kambing Peranakan Etawa Menggunakan Extreme Learning Machine Dan Improved-Particle SWARM Optimization. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Susu merupakan salah satu sumber protein hewani yang mengandung semua zat yang mudah dicerna dan dimanfaatkan oleh tubuh. Produksi susu sapi perah relatif rendah sehingga belum kebutuhan protein hewani masyarakat Indonesia belum terpenuhi. Kambing Peranakan Etawa mempunyai produksi susu yang tinggi dan cocok dikembangkan dengan iklim Indonesia sehingga dapat dijadikan alternatif. Kualitas produksi susu dipengaruhi oleh faktor pakan. Penelitian ini menggunakan Extreme Learning Machine (ELM) dan Improved-Particle Swarm Optimization (IPSO) untuk mencari komposisi pakan yang tepat agar kambing memproduksi susu yang baik. Produksi susu kambing dimodelkan menggunakan ELM dibantu dengan IPSO lalu dicari komposisi pakan terbaik untuk kambing agar menghasilkan susu yang baik. Hasil pengujian parameter untuk pemodelan menghasilkan parameter terbaik diantaranya jumlah hidden node = 9, ukuran populasi serta iterasi maksimum untuk IPSO tahap pemodelan masing-masing sebanyak 70 dan 40 dengan fitness 0,973892. Hasil pengujian parameter untuk mencari komposisi pakan diantaranya populasi serta iterasi maksimum untuk IPSO kandungan susu masing-masing sebanyak 70 dan 30 dengan fitness 38,51344218. Didapatkan solusi optimum yaitu rumput odot 0,36 kg dan rumput raja 0,15 kg.
English Abstract
Milk is source of protein which is contain all of easy digested and required nutrition. Milk production by dairy cows are low so Indonesian need of milk can’t be fulfilled. PE goat can produce much milk and suitable to be cultivated at Indonesia so they can be alternative of milk source. Produced milk quality is affected by given feed. This research uses Extreme Learning Machine and Improved-Particle Swarm Optimization to search best feed composition so the goat can produce good milk. Parameter calibration for building model are hidden node = 9, population size 70, maximum iteration 40 with fitness value 0.973892. Parameter calibration for searching feed composition are population size = 70 and maximum iteration 30 with fitness value 38,51344218. The best solution is odot 0,36 kg and raja 0,15 kg.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/236/051801413 |
| Uncontrolled Keywords: | Susu Kambing PE, ELM, IPSO |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.3 Artificial intelligence > 006.31 Machine learning |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 25 May 2018 03:02 |
| Last Modified: | 27 Oct 2021 04:20 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/11062 |
Preview |
Text
BAB V.pdf Download (195kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB VI.pdf Download (136kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB VII.pdf Download (66kB) | Preview |
Preview |
Text
Bagian Depan.pdf Download (303kB) | Preview |
Preview |
Text
10. Lampiran.pdf Download (102kB) | Preview |
Preview |
Text
Daftar Pustaka.pdf Download (61kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB I.pdf Download (90kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB II.pdf Download (234kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB IV.pdf Download (390kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB III.pdf Download (109kB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |