Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Saputro, Arkaditya Lanang
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Optimasi Komposisi Pakan Itik Petelur Menggunakan Algoritma Genetika Saputro, Arkaditya Lanang; Mahmudy, Wayan Firdaus
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 08 (2026): Agustus 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Itik petelur mempunyai potensi besar dalam memenuhi kebutuhan protein hewani masyarakat, namun peternak sering menghadapi kendala dalam merumuskan komposisi pakan yang murah sekaligus memenuhi standar nutrisi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan menguji kualitas solusi Algoritma Genetika dalam optimasi komposisi pakan itik petelur pada fase layer. Model yang digunakan dalam penelitian ini berbasis bilangan riil (real-coded), dengan mekanisme pemilihan induk menggunakan Random Selection. Proses perkawinan silang dan mutasi menggunakan metode Extended Intermediate Crossover dan Random Mutation, serta didukung metode Elitism Selection untuk menjaga individu terbaik pada setiap generasi. Berdasarkan pengujian hyperparameter, kombinasi optimal yang menghasilkan rata-rata nilai fitness tertinggi yaitu ukuran populasi sebesar 500, jumlah generasi sebanyak 1000, nilai Crossover Rate sebesar 0,4, dan Mutation Rate  sebesar 0,6. Melalui proses optimasi menggunakan hyperparameter terbaik tersebut, diperoleh nilai fitness terbaik sebesar 0,00012242. Hasil optimasi sukses memenuhi batas kebutuhan nutrisi secara akurat, seperti nilai protein sebesar 17,004% (target 17,00%) dan energi sebesar 2.700,012 kcal/kg (target 2.700,00 kcal/kg). Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa Algoritma Genetika mampu menghasilkan komposisi pakan yang akurat terhadap target nutrisi dan lebih efisien dibanding perhitungan manual.
Co-Authors Wayan Firdaus Mahmudy