Optimasi pakan ayam petelur dengan metode Algoritma Genetika (Genetic Algorithm)

ABSTRAK

Ada banyak kemungkinan kombinasi makanan yang dapat digunakan untuk meningkatkan produksi dan kualitas ayam. Namun demikian, tidak semua kombinasi makanan akan memberikan solusi terbaik. Agar solusi terbaik dapat dicapai, penelitian untuk menentukan komposisi makanan ayam perlu dilakukan. Untuk mempermudah proses penentuan komposisi tersebut, dilakukanlah pembuatan perangkat lunak yang diharapkan berguna untuk meningkatkan produksi dan kualitas ayam dengan memperhatikan kebutuhan gizi ayam tidah hanya itu harga dan tingkat kesulitan dari bahan pakan tersebut menjadi elemen penting untuk mendapatkan hasil kombinasi pakan yang optimum.

Algoritma genetika yang memiliki kehandalan dalam menghasilkan output yang optimal dapat dimanfaatkan untuk memecahkan masalah tersebut dengan bantuan piranti lunak. Pada piranti lunak yang dibuat, terdapat beberapa input yang dibutuhkan, yaitu jumlah kromosom awal, jumlah generasi, probabilitas crossover dan probabilitas mutasi. Hasil pemrosesan merupakan kombinasi makanan yang merepresentasikan penyelesaian masalah ini. Hanya kromosom terbaik yang akan diberikan sebagai hasil. Melalui piranti lunak yang dibuat, penentuan komposisi makanan diharapkan dapat dilakukan dengan lebih baik dan dapat meningkatkan produksi dan kualitas telur.

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, digunakan 41 jenis makanan yang akan digunakan pada pengujian. Dari jenis makanan tersebut, dipilih 20 jenis makanan. Melalui pengujian yang telah dilakukan dengan parameter algoritma genetika yang bervariasi, hasil yang optimum diperoleh pada pengujian dengan jumlah gen 20, jumlah kromosom 150, probabilitas crossover 0.95, probabilitas mutasi 0.01, dan jumlah generasi 80 dihasilkan nilai finess 15.30761419289923 pada generasi 71 dengan perbandingan protein: 97%, lemak: 67%, serat: 240%, kalsium: 5%, fosfor: 42% dan total harga: Rp. 1049 dari protein, lemak, serat, kalsium dan fosfor yang dibutuhkan. Dari hasil perbandingan tersebut dapat dilihat bahwa optimasi bahan pakan ayam petelur telah di dapat dengan bukti perbandingan protein telah mencapai 97%.

ABSTRACT

There are many possible combinations of foods that can be used to improve production and quality of the chicken. However, not all combinations of food will provide the best solution. To be the best solution can be achieved, studies to determine the composition of chicken feed needs to be done. To simplify the process of determining the composition, was performed in the manufacture of useful software that is expected to increase production and qualit y of attention to the nutritional needs of chickens with chicken not only that the price and difficulty level of the feed material becomes an important element to get the optimum combination of feed.

Genetic algorithm which has a reliability in producing optimal output can be utilized to solve the problem with the help of software. In the software are made, there are several inputs needed, namely the number of initial chromosomes, the number of generations, crossover probability and mutation probability. The results are a combination of food processing that represents the completion of this problem. Only the best chromosome will be awarded as a result. Through software that is made, the determination of the composition of foods is expected to be done better and can increase production and egg quality.

Based on research that has been done, used 41 types of food that will be used in testing. Of these foods, selected 20 kinds of food. Through the testing was done with a genetic algorithm parameters are varied, the optimum results obtained on testing by the number of genes 20, the number of chromosomes 150, crossover probability 0.95, mutation probability 0.01, and the number of generations produced 80 15.30761419289923 fitness value at generation 71 with a ratio of protein: 97%, fat: 67%, fiber: 240%, Calcium: 5%, phosphorus: 42% and total price: Rp. 1049 from protein, fat, fiber, calcium and phosphorus needed. From the results of these comparisons can be seen that the optimization of feed ingredients laying hens has been in the can with the evidence of comparative protein has reached 97%.