IMPLEMENTASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK PADA KASUS REGRESI LINEAR BERGANDA UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PAKAN AYAM PETELUR - Kusrini; Ferry Wahyu Wibowo; Ali Asgar Zainal Abidin (Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia, 2024)
Produksi telur ayam petelur adalah bagian penting dalam industri peternakan dan berperan besar dalam memenuhi kebutuhan masyarakat akan telur sebagai sumber makanan. Penelitian ini menggunakan algoritma Jaringan Saraf Tiruan (JST), yang sering digunakan untuk memprediksi data, untuk melakukan prediksi jumlah pakan yang dibutuhkan oleh ayam petelur. Penelitian ini bukan tentang hasil prediksi konkret, tetapi lebih tentang evaluasi kemampuan algoritma JST dalam melakukan prediksi berdasarkan dataset yang diperoleh dari sumber Kaggle.Dalam penelitian ini, berbagai model arsitektur jaringan neural telah dieksplorasi, termasuk model dengan struktur 5-30-1, 5-40-1, 5-50-1, dan 5-60-1. Setiap model telah dilatih dan diuji, dan hasilnya menunjukkan bahwa model arsitektur terbaik adalah yang memiliki struktur 5-40-1, dengan tingkat kinerja (MAPE) terendah sekitar 4.04 dan RMSE sebesar 6.71, yang merupakan tingkat kesalahan terendah dibandingkan dengan enam model lainnya. Ini mengindikasikan bahwa model tersebut dapat digunakan dengan baik untuk melakukan prediksi jumlah pakan yang dibutuhkan oleh ayam petelur.