Klasifikasi Ayam Petelur Menggunakan Artificial Neural Network dan Decision Tree
DOI:
https://doi.org/10.31328/jointecs.v7i3.4053Keywords:
klasifikasi, ayam, artificial neural network, machine learning, decision treeAbstract
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.References
A. Y. Rahman and I. Istiadi, “LoveBird Type Classification Using Fuzzy Logic and Artificial Neural Networks With Three Levels Of Features,†2020.
R. K. Rahmatulnissa, S. Astutik, and Suriyadi, “Klasifikasi Kecamatan Berdasarkan Jenis Unggas di Kabupaten Malang Dengan Metode Ward Clustering,†J. Din. Ekon. Syariah, pp. 110–116, 2020, doi: 10.53429/jdes.v7i1.28.
A. Y. Rahman, “Meningkatkan Produktivitas Pelaku Usaha Mikro Kecil Menengah ( UMKM ) melalui Pelatihan Perencanaan Bisnis,†vol. 4, no. 01, pp. 44–53, 2020.
Mas’ud and J. Iswanto, “Tata Kelola Usaha Peternakan Ayam Petelur Menurut Ekonomi Syari’ah,†J. Din. Ekon. Syariah, vol. 7, no. 1, pp. 119–138, 2020, doi: 10.53429/jdes.v7i1.28.
B. Yanuki, A. Y. Rahman, and Istiadi, “Image Classification of Canaries Using Artificial Neural Network,†pp. 12–17, 2021, doi: 10.1109/icicos53627.2021.9651905.
H. Maharani and E. Suhartono, “Analisis Estimasi Berat Telur Ayam Ras Berdasarkan Masa Penyimpanan Menggunakan Metode Histogram of Oriented Gradient Dengan Klasifikasi Self- Organizing Maps Estimation Analysis of Broiler Egg Weight Based on Storage Period Using Histogram of Oriented Gr,†vol. 6, no. 2, pp. 27–32, 2019.
A. L. Hananto, S. Sulaiman, S. Widiyanto, and A. Y. Rahman, “Evaluation Comparison Of Wave Amount Measurement Results In Brass-Plated Tire Steel Cord Using RMSE And Cosine Similarity,†Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci., vol. 22, no. 1, p. 207, 2021, doi: 10.11591/ijeecs.v22.i1.pp207-214.
F. I. Dirgahayu, D. Septinovab, and N. Khaira, “Perbandingan Kualitas Eksternal Telur Ayam Ras,†J. Ilm. Peternak. Terpadu, vol. 4, no. 1, pp. 1–5, 2019.
Ilhamsyah, Aviv Yuniar Rahman, and Istiadi, “Klasifikasi Kualitas Biji Kopi Menggunakan MultilayerPerceptron Berbasis Fitur Warna LCH,†Resti, vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2021, doi: DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v5i6.3438.
E. Tangkonda, C. R. Tabbu, and A. E. T. H. Wahyuni, “Isolasi, Identifikasi, dan Serotyping Avibacterium paragallinarum dari Ayam Petelur Komersial yang Menunjukkan Gejala Snot,†J. Sain Vet., vol. 37, no. 1, p. 27, 2019, doi: 10.22146/jsv.48489.
A. Y. Rahman, “Klasifikasi Citra Burung Lovebird Menggunakan Decision Tree dengan Empat Jenis Evaluasi,†p. 6, 2021.
A. Y. Rahman, “Classification of Starling Image Using Artificial Neural Networks,†in SIET ’21: Proceedings of the 6th International Conference on Sustainable Information Engineering and Technology, 2021, pp. 309–314. doi: 10.1145/3479645.3479690.
B. Yanuki, A. Y. Rahman, and Istiadi, “Image Classification of Canaries Using Artificial Neural Network,†in 2021 5th International Conference on Informatics and Computational Sciences (ICICoS), 2021, pp. 12–17. doi: 10.1109/icicos53627.2021.9651905.
D. Fitra et al., “Kinerja Produksi dan Kualitas Telur Ayam Petelur yang Diberi Minum Air Gambut dan Air Non Gambut,†J. Agripet, vol. 20, no. 2, pp. 203–209, 2020, doi: 10.17969/agripet.v20i2.15802.
S. Kusmaryanto, “Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Pengenalan Wajah Metode Ekstraksi Fitur Berbasis Histogram,†vol. 8, no. 2, pp. 193–198, 2018.
Downloads
Additional Files
Published
Issue
Section
License
Pernyataan Hak Cipta dan Lisensi
Hak Cipta :
Penulis yang mempublikasikan naskahnya pada Jurnal ini menyetujui ketentuan berikut:
Hak cipta pada setiap artikel adalah milik penulis.
- Penulis mengakui bahwa JOINTECS (JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY AND COMPUTER SCIENCE) berhak sebagai yang mempublikasikan pertama kali dengan lisensi Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0).
- Penulis dapat memasukan tulisan secara terpisah, mengatur distribusi non-ekskulif  dari naskah yang telah terbit di jurnal ini kedalam versi yang lain (misal: dikirim ke respository institusi penulis, publikasi kedalam buku, dll), dengan mengakui bahwa naskah telah terbit pertama kali pada JOINTECS (JOURNAL OF INFORMATION TECHNOLOGY AND COMPUTER SCIENCE);
Lisensi :
JOINTECS diterbitkan berdasarkan ketentuan Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0). Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menyalin dan menyebarluaskan kembali materi ini dalam bentuk atau format apapun, menggubah, mengubah, dan membuat turunan dari materi ini untuk kepentingan apapun, termasuk kepentingan komersial, selama mereka mencantumkan kredit kepada Penulis atas ciptaan asli.
This work is Under licensed
Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)