Fatyanosa, Tirana Noor (2017) Optimasi Komposisi Pakan Sapi Menggunakan Hibridisasi Modifikasi Evolution Strategies Dan Linear Programming. Magister thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Pada penggemukan sapi, salah satu kendala terbesar yang dihadapi adalah tingginya biaya pakan ternak. Sehingga peternak harus mampu merumuskan pakan ternak yang sesuai kebutuhan gizi sapi dengan biaya minimal untuk memaksimalkan pendapatan. Formulasi pakan menjadi rumit karena ada banyak hal yang harus diperhatikan. Kesalahan dalam menentukan formulasi pakan dapat mengakibatkan peningkatan biaya pakan dan hasil yang tidak optimal pada penggemukan sapi. Optimasi pakan sapi termasuk ke dalam kelas constrained optimization. Berbagai algoritma heuristik dan deterministik telah diterapkan untuk memecahkan permasalahan constrained optimization, maupun dalam optimasi komposisi pakan ternak. Namun, algoritma-algoritma tersebut masih belum stabil untuk menemukan solusi yang mendekati global optima. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan modifikasi algoritma Evolution Strategies (ES) yang dihibridisasi menggunakan Linear Programming (LP). Parameter optimal untuk modifikasi Evolution Strategies, antara lain tipe ES yang digunakan adalah ES (μ/ρ+λ), jumlah populasi sebesar 500, jumlah offspring sebesar 25μ, metode rekombinasi discrete recombination, metode mutasi self-adaptation, metode seleksi elitist selection, modifikasi gen negatif menggunakan random injection, dan maksimal generasi sebesar 450. Terdapat dua model hibridisasi pada penelitian ini, yaitu hibridisasi Linear Programming-Modifikasi Evolution Strategies (LPMES) dan hibridisasi Modifikasi Evolution Strategies-Linear Programming (MESLP). Gabungan dari kedua model hibridisasi menghasilkan nilai rata-rata fitness tertinggi, yaitu sebesar 0.043722611 dengan rata-rata biaya sebesar Rp228.712,465 untuk 12 bahan pakan dan 18 ekor sapi dengan bobot awal dan Pertambahan Bobot Badan Harian (PBBH) yang berbeda-beda. MESLP memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan ES, LP, random search, algoritma genetika, dan aplikasi formulasi pakan (Winfeed dan FeedLive). Hibridisasi modifikasi ES dan LP mampu menghasilkan rata-rata fitness tertinggi dengan ratarata biaya yang murah.
English Abstract
In cattle fattening, one of the biggest obstacles encountered is the high cost of cattle feed. So the cattleman should be able to formulate the cattle feed that meets cattle's nutritional requirement at minimal cost to maximize revenue. Feed formulations are complicated because there are many things to consider. Errors in determining feed formulation may result in increased feed costs and non-optimal yields on cattle fattening. Cattle feed optimization is a constrained optimization. Various heuristic and deterministic algorithms have been applied to solve constrained optimization problems, as well as in optimization of animal feed composition. However, these algorithms are still unstable to find solutions that are closer to the global optima. Therefore, this study proposes a modification of the Evolution Strategies (ES) algorithm that is hybridized using Linear Programming (LP). The optimal parameters for modified Evolution Strategies are ES type used is ES (μ / ρ + λ), the total population of 500, the number of offspring of 25μ, discrete recombination method, self-adaptation mutation method, elitist selection method, negative genes modification using random injection, and the number of generation of 450. There are two hybridization schemes in this study, namely Linear Programming-Modified Evolution Strategies (LPMES) and Modified Evolution Strategies-Linear Programming (MESLP). The combination of both hybridization schemes yields the highest average fitness value, which is 0.043722611 with an average cost of Rp228.712,465 for 12 feed ingredients and 18 cattle with different weight and daily weight gain. MESLP gives better results than ES, LP, random search, genetic algorithm, and feed formulation applications (Winfeed and FeedLive). Hybridization of modified ES and LP is able to produce the highest average fitness with the lowest average price.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Magister) |
|---|---|
| Identification Number: | TES/003/FAT/o/2017/041706582 |
| Uncontrolled Keywords: | constrained optimization, Evolution Strategies, hibridisasi, komposisi pakan, Linear Programming, penggemukan sapi cattle fattening, constrained optimization, Evolution Strategies, feed composition, hybrid, Linear Programming |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 003 Systems |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Komputer |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 11 Apr 2019 06:57 |
| Last Modified: | 11 Apr 2019 06:57 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/166819 |
Actions (login required)
 |
View Item |