Perbandingan Metode ANN-PSO Dan ANN-GA Dalam Pemodelan Komposisi Pakan Kambing Peranakan Etawa (PE) Untuk Optimasi Kandungan Gizi
Abstrak: Susu merupakan salah
satu sumber protein hewani yang mengandung semua zat yang dibutuhkan tubuh.
Ternak penghasil susu utama di Indonesia yaitu sapi perah, namun produksi
susunya belum dapat mencukupi kebutuhan masyarakat. Alternatifnya adalah
kambing peranakan etawa (PE). Tingginya kualitas kandungan gizi susu sangat
dipengaruhi oleh beberapa faktor salah satunya, yaitu faktor pakan. Bagian
peternakan kambing PE di UPT Pembibitan Ternak dan Hijauan Makanan Ternak
Singosari-Malang masih menghadapi permasalahan, yaitu rendahnya kemampuan dalam
memberikan komposisi pakan terhadap kambing PE. Kekurangan tersebut berpengaruh
terhadap kualitas susu yang dihasilkan. Diperlukan pengetahuan rekayasa
kandungan gizi susu untuk menentukan komposisi pakan dalam menghasilkan susu
premium dengan kandungan gizi optimal. Penulis membandingkan dua metode yang
sudah diteliti yaitu Artificial neural network
(ANN) dan Particle Swarm Optimization (PSO) serta metode Artificial Neural Network (ANN)
dan Genetic Algorithm (GA) dalam membuat pemodelan pakan kambing dalam
mengoptimasi kandungan gizi susu kambing. Dalam analisa pengujian menggunakan
metode ANN-PSO yang dilakukan dengan kasus untuk berat badan kambing 36 kg,
serta jenis pakan yang digunakan yaitu rumput Odot 70% dan rumput Raja 30%,
rata-rata kandungan protein naik 0.707%, sedangkan rata-rata kandungan Lemak
turun 0.879%. Dengan menggunakan metode ANN-GA, rata-rata kandungan Protein
naik sebesar 0.0852%, sedangkan rata-rata kandungan Lemak turun sebesar
2.3254%.
Kata Kunci: Susu Kambing,
Optimasi, Artificial Neural Network (ANN), Particle Swarm Optimization
(PSO), Genetic Algorithm (GA), Kandungan
nutrisi pakan
Penulis: Canny Amerilyse
Caesar, Latifah Hanum, Imam Cholissodin
Kode Jurnal: jptinformatikadd160912
