Wardhany, Brigitta Ayu Kusuma (2017) Penentuan Komposisi Pakan Ternak Untuk Memenuhi Kebutuhan Nutrisi Ayam Petelur Dengan Biaya Minimum Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Pemberian pakan yang sesuai dengan kebutuhan nutrisi ayam petelur merupakan satu hal yang harus diperhatikan. Hal ini dikarenakan, pakan yang diberikan akan mempengaruhi jumlah dan kualitas telur yang dihasilkan. Selain itu, pakan juga mempengaruhi keberhasilan suatu usaha peternakan ayam petelur, dimana biaya pakan yang dikeluarkan oleh peternak cukup besar. Sehingga, peternak harus bisa membuat komposisi pakan dengan biaya minimum namun kebutuhan nutrisi ayam terpenuhi. Untuk mendapatkan komposisi pakan tersebut, maka dilakukan penelitian menggunakan algoritme Particle Swarm Optimization (PSO). Algoritme PSO merupakan salah satu algoritme optimasi yang dapat menyelesaikan masalah penentuan komposisi pakan untuk memenuhi kebutuhan nutrisi harian ayam petelur, sehingga mampu memaksimalkan pendapatan peternak dengan biaya sekecil mungkin. Penelitian ini menggunakan pengkodean real dengan panjang partikel sebanyak data bahan pakan yang digunakan yaitu 40. Setiap dimensi pada partikel mewakili bobot tiap bahan pakan. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh ukuran swarm terbaik sebanyak 350, jumlah iterasi terbaik sebanyak 500, kombinasi bobot inersia terbaik untuk ωmax dan ωmin masing-masing sebesar 0.9 dan 0.4, kombinasi koefisien akselerasi terbaik untuk c1i dan c1f sebesar 2.5 & 0.5 serta c2i dan c2f sebesar 0.5 & 2.5, lalu jumlah iterasi optimal berdasarkan uji konvergensi sebesar 330. Hasil akhir yang diperoleh berupa komposisi bahan pakan terbaik dengan kebutuhan nutrisi ayam terpenuhi dan biaya minimum.
English Abstract
Feeding in accordance with nutritional needs of laying hens is the most important thing to be considered. This is because, the feed given will affect the amount and quality of the eggs produced. In addition, feed also affects the success of a chicken breeding business, where required a big amount of feed costs. So farmers must make an appropriate combination of the feed in order to obtain the minimum cost but with adequate nutrition. To obtain that feed combination, a research is conducted using Particle Swarm Optimization (PSO). PSO is one of the optimization methods that can solve the problems of feed combination to obtain the need of daily nutrition of laying hens, so the farmer’s income will be maximize with lowest possible cost. This research uses a real representation of code where each particles have long number with the data feed material used is 40. Each dimension in a particle represents the weight of the feed material. According to the test results, obtained the best swarm size is 350, the best number of iteration is 500, the best combination of inertia weight for ωmax dan ωmin are 0.9 and 0.4 respectively, the best combination of coefficient acceleration for c1i and c1f are 2.5 & 0.5 also c2i and c2f are 0.5 & 2.5, then the best number of iteration according to the convergence test is 330. The final result is a combinational of best feed ingredients with nutritional met and minimum cost.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2017/337/051706351 |
| Uncontrolled Keywords: | Particle Swarm Optimization (PSO), pakan ayam petelur. |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 003 Systems |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Kustati |
| Date Deposited: | 23 Aug 2017 02:16 |
| Last Modified: | 04 Nov 2020 13:17 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/1552 |
Preview |
Text
Brigitta Ayu Kusuma Wardhany.pdf Download (6MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |