Implementation of Particle Swarm Optimization (PSO) Method In Determining The Composition of Animal Feed In Broiler Chickens With Minimum Cost
DOI:
https://doi.org/10.15575/kubik.v8i2.29631Keywords:
animal feed, broiler, Particle Swarm Optimization method, optimizationAbstract
Â
Ayam pedaging merupakan salah satu jenis unggas vertebrata dan daging yang paling populer untuk dikonsumsi masyarakat Indonesia. Pertumbuhan ayam broiler sangat dipengaruhi oleh kualitas pakan yang diterimanya. Komposisi pakan tentunya harus memenuhi nutrisi yang dibutuhkan ayam broiler dengan harga minimal. Optimasi komposisi pakan dilakukan dengan metode Particle Swarm Optimization (PSO). Metode Particle Swarm Optimization (PSO) merupakan teknik optimasi yang mengikuti perilaku sekelompok makhluk hidup untuk seumur hidup seperti sekelompok burung dan sekelompok ikan dalam mencari makanan. Dalam optimasi pakan dengan metode PSO ditentukan dengan melihat beberapa partikel dan mana partikel yang mempunyai nilai kebugaran terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk melihat hasil optimasi komposisi pakan dengan metode PSO. Dari perhitungan menggunakan metode PSO dengan harga dari peternak memberikan selisih harga sebesar Rp. 186 dimana parameter PSO yang digunakan adalah r1 dan r2 sebesar 0,2 dan 0,4 serta nilai c1 dan c2 sebesar 2,1 dan 0,9References
[1] A. Andriyani, “Kajian Literatur pada Makanan dalam Perspektif Islam dan Kesehatan,†J. Kedokt. dan Kesehat., vol. 15, no. 2, p. 178, 2019, doi: 10.24853/jkk.15.2.178-198.
[2] Undang-undang RI No 41, “Undang – Undang Republik Indonesia Nomor 41 Tahun 2014 tentang Perubahan Atas Undang-Undang Nomor 18 Tahun 2009 Tentang Peternakan Dan Kesehatan Hewan.,†Ber. Negara Republik Indones., pp. 1–43, 2014.
[3] V. Devani, “Aplikasi Integer Programming untuk Mengoptimalkan Produksi Ternak Ayam,†J. Sains, Teknol. dan Ind., vol. 14, no. 2, pp. 126–133, 2017.
[4] F. K. Rino, “Analisis Usaha Ayam Potong Di Kelurahan Pekan Arba Kecamatan Tembilahan Kabupaten Indragiri Hilir ( Studi Kasus Usaha Ayam Potong Randi ),†J. Agribisnis, vol. 7, no. 1, pp. 29–45, 2018, doi: 10.32520/agribisnis.v7i1.162.
[5] M. Saputra, T. Abdullah, and Z. Abidin, “Sejarah Peternakan Ayam Broiler Di Kabupaten Aceh Besar 1995-2016,†vol. 42, no. April, pp. 126–128, 2018.
[6] M. P. Pratama, I. Cholissodin, and M. H. Natsir, “Optimasi Komposisi Pakan Burung Lovebird Menggunakan Algoritme Particle Swarm Optimization ( PSO ),†J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 3, no. 1, pp. 521–528, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/4155
[7] H. H. Lubis, S. Dur, H. Cipta, and P. Produksi, “Optimasi Produksi Bandrek Dengan Penerapan Program Studi Matematika , FST , Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan,†J. Marit. Educ., vol. 3, no. 1, 2021.
[8] N. F. Istighfarin, R. A. Rahmastati, and H. Nugroho, “Penerapan Metode Particle Swarm Optimization (PSO) Dan Genetic Algorithm (GA) Pada Sistem Optimasi Visible Light Communication (VLC) Untuk Menentukan Posisi Robot,†Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 11, no. 1, pp. 279–286, 2020, doi: 10.24176/simet.v11i1.4052.
[9] U. Juhardi and A. Andilala, “Optimalisasi Penjualan Motor Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO),†J. Media Infotama, vol. 15, no. 2, 2019, doi: 10.37676/jmi.v15i2.870.
[10] D. W. Nugraha, A. Y. E. Dodu, and M. F. B. Paloloang, “Sistem Penjadwalan Perkuliahan Menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization Pada Jurusan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Tadulako,†Sci. Comput. Sci. Informatics J., vol. 2, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.22487/j26204118.2019.v2.i1.13067.
[11] Z. Y. Rachmat et al., “Optimasi Komposisi Makanan Untuk Atlet Endurance,†J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 2, pp. 103–109, 2016.
[12] D. I. Darmawan, I. Cholissodin, and C. Dewi, “Optimasi Formulasi Pakan pada Proses Budidaya Ikan Bandeng Menggunakan Particle Swarm Optimization ( PSO ),†J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 2, pp. 776–784, 2018.
[13] L. Istikomah and I. Cholissodin, “Implementasi Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) untuk Optimasi Pemenuhan Kebutuhan Gizi Balita,†J. Perkemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 11, pp. 2548–964, 2017, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[14] W. B. A. Kusuma, I. Choliissodin, and E. Santoso, “Penentuan Komposisi Pakan Ternak untuk Memenuhi Kebutuhan Nutrisi Ayam Petelur dengan Biaya Minimum Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO),†J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 12, pp. 1642–1651, 2017.
[15] Karjono, "Biaya Pakan" [interview] (Mei 2023).,
Downloads
Additional Files
Published
How to Cite
Issue
Section
Citation Check
License
Authors who publish in KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Â
