ANALISIS PREDIKSI KUALITAS PAKAN SAPI MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING BERDASARKAN DATA SENSOR NIR

Annisa, Fera (2026) ANALISIS PREDIKSI KUALITAS PAKAN SAPI MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING BERDASARKAN DATA SENSOR NIR. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_55201_2213020113.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_55201_2213020113_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (964kB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_55201_2213020113_0704108701_1140901137_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (517kB)
	Text (BAB 2) RAMA_55201_2213020113_0704108701_1140901137_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (335kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_55201_2213020113_0704108701_1140901137_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (744kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_55201_2213020113_0704108701_1140901137_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (701kB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_55201_2213020113_0704108701_1140901137_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (148kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_55201_2213020113_0704108701_1140901137_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (146kB)
	Text (Lampiran) RAMA_55201_2213020113_0704108701_1140901137_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (220kB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kemampuan metode Machine Learning dalam memprediksi kualitas pakan sapi berdasarkan data yang diperoleh dari sensor Near Infrared (NIR). Data yang digunakan berupa nilai spektrum reflektansi dari sensor NIR pada beberapa kanal pengukuran, yaitu r, s, t, u, v, w, serta data temperatur. Data tersebut dimanfaatkan untuk mengidentifikasi karakteristik nutrisi pakan dan menghasilkan prediksi kualitas pakan sapi secara otomatis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Random Forest, yang dipilih karena memiliki kemampuan yang baik dalam menangani data kompleks serta menghasilkan prediksi yang stabil. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, praproses data, pelatihan model, pengujian model, serta analisis hasil prediksi. Sistem yang dibangun tidak hanya menghasilkan prediksi kualitas pakan, tetapi juga menyajikan informasi pendukung berupa analisis kandungan nutrisi, visualisasi data, visualisasi keseimbangan nutrisi, rekomendasi berbasis kecerdasan buatan (AI Recommendation), serta laporan hasil yang dapat diekspor dalam format PDF dan CSV. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mampu menganalisis hubungan antara data sensor NIR dan kualitas pakan sapi dengan baik. Model yang dihasilkan dapat memberikan prediksi secara cepat dan konsisten sehingga mendukung proses evaluasi kualitas pakan secara lebih efisien. Selain itu, sistem mampu menampilkan hasil analisis secara informatif melalui berbagai visualisasi yang memudahkan pengguna dalam memahami kondisi kualitas pakan yang diuji. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi alternatif solusi dalam proses penilaian kualitas pakan sapi yang lebih cepat, objektif, dan berbasis data. Pemanfaatan teknologi Machine Learning yang dipadukan dengan sensor NIR juga diharapkan dapat mendukung pengambilan keputusan dalam manajemen pakan serta mendorong penerapan teknologi digital pada sektor peternakan.

Actions (login required)

View Item