Klasifikasi Ayam Petelur Menggunakan Artificial Neural Network dan Decision Tree - Firman Nurdiansyah; Fitri Marisa (JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science), 2022)
Indonesia merupakan negara yang sangat berkembang jumlah penduduknya. Seiring dengan perkembangan tahun ke tahun terus diimbangi dengan kesadaran akan arti penting peningkatan gizi dalam kehidupan. Oleh karena itu diperlukan sistem klasifikasi ayam petelur menggunakan Artificial Neural Network dan Decision Tree. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis-jenis dari ayam petelur yang ada di Indonesia. Karena banyaknya jenis ayam, nantinya akan memudahkan masyarakat ataupun pengusaha ayam dalam memilih ayam petelur yang berkualitas baik. Disisi lain juga dapat meningkatkan ekonomi masyarakat dengan cara menjual sebuah ayam petelur dengan kualitas yang baik. Dalam pengujian yang dihasilkan Artificial Neural Network lebih baik dalam proses pengujiannya. Hasil membuktikan pada split ratio 50:50 tekstur dan bentuk dengan nilai precision mendapatkan nilai mencapai 0.680, recall mendapatkan nilai 0.521, f-measure mendapatkan nilai 0.600 dan accuracy juga memiliki nilai tertinggi mencapai 92.50% pada split ratio 50:50 antara data training dan data testing. Hasil membuktikan dengan klasifikasi menggunakan Artificial Neural Network menghasilkan precision, recall, f-measure dan accuracy tertinggi dibandingkan decision tree.