## Regresi Linier Pada Forcasting Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Jenis Penyakit Pada Hewan Ternak Unggas
Iwan Purwanto, Adrian Sjamsul Qomar Prodi Sistem Informasi, Jurusan Teknik Informatika
Abstrak- Unggas  merupakan  salah  satu  makhluk  hidup  yang dapat dikonsumsi  baik  dagingnya ataupun  telurnya  oleh  manusia. Jumlah terbayak dari jenis ungags yang dapat dikonsumsi oleh manusia adalah Ayam. Dari berbagai segi, peternakan unggas dalam hal ini adalah ayam, dapat dimanfaatkan segala komponennya diantaranya adalah dagingnya dapat dikonsumsi, telurnya pun dapat dikonsumsi, bahkan kotorannya, dapat dipergunakan sebagai pupuk kendang. Oleh karena itu semua bagian dapat dimanfaatkan sebagaimana mestinya. Indonesia sendiri membutuhkan jumlah daging dan telur ayam yang begitu besar setiap harinya. Hal tersebut karena masyarakat telah sadar akan nilai dan mafaat daging serta telur ayam bagi kesehatan. Namun demikian peternat tidak sedikit yang  mengalami  kerugian  yang  dikarenakan  gagal  panen,  dimana  gagal  panen  tersebut  disebabkan  oleh  terserangnya  penyakit. Banyak peternak yang belum memiliki kemampuan dalam mendeteksi kondisi penyakit yang diderita oleh uanggas sedini mungin menyebabkan  para  peternak  merusi.  Hal  tersebut  disebabkan  oleh  kurangnya  pemahaman  terhadap  kondisi  gejala  yang  cepat menyebar oleh unggas yang bukan tidak mungkin menyebabkan kematian masal. Hal tersebut akan menyebabkan peternak unggas merugi. Guna meminimalisir kerugian yang terjadi di atas, penelitian ini akan membahas sistem penunjang keputusan/decision support systems (DSS) penentuan jenis penyakit pada ungas dengan menggunakan pendekatan regresi linier. Dalam desain akan ditentukan kedekatan/kemiripan suatu kondisi pada kondisi tertentu yang menyerupai objek sebagai pengambil keputusannya.
Kata Kunci: Unggas, DSS, regresi linier, jenis penyakit, kedekatan/kemiripan

## 1. Pendahuluan
Pada  masa  pendemi  seperti  ini,  kebutuhan  akan asupan protein sangat dibutuhkan oleh masyarakat. Hal tersebut mengakibatkan meningkatnya jumlah kebutuhan unggas  dalam  hal  ini  adalah  ayam  potong  guna pemenuhan  kebutuhan  di  atas.  Berdasarkan  data  yang terhimpun  menunjukan  bahwa  dari  47  perusahaan pembibit  ayam  potong  dapat  mengestimasi  tingkat sebaran pada angka 174.917.479 akor atau setara daging ayam  sebanyak  205.178  ton[3].  Sementara  kebutuhan daging  ayam  maret  mencapai  angka  214.760.548  ekor. Artinya  telah  terdapat  kekurangan  di  pasaran. Kekurangan  tersebut  disebabkan  oleh  terjadinya  gagal panen  yang  disebabkan  kematian  ayam  saat  dalam
peternakan.Kondisi  tersebut  bukan  kali  pertama  yang dialami oleh para peternak unggas[1].
Guna  meminimalisir  terjadinya  kerugian  yang disebabkan  oleh  kemarian  hewan  unggas,  maka  perlu dilakukan edukasi bagi para peternak guna mengantisipasi sedini mungkin melalui pemahaman gejala yang dialami oleh ayam saat mengalami kondisi tertentu. [6] Pada sisi lain,  guna  meminimalisir  kejadian  yang  menyebabkan kerugian  konsumen,  dirancang  suatu  aplikasi  yang bertujuan sebagai pendeteksi jenis penyakit pada unggas peliharaan  khususnya  ayam  potong,  sebagai  pengambil keputusan  jenis  penyakit  yang  diidap  oleh  ayam tersebut[7].

## 2. Metodologi
Penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriftif  dengan menggunakan  pendekatan  kualitatif.  Metode  yang digunakan  dalam  proses  pengukuran  nilai  kedekatan adalah Regresi Linier dan dengan menggunakan konsep pendekatan sepagai penunjang keputusannya.
A. Regresi Linier
Regresi  linier  merupakan  suatu  metode  statistik  yang berfungsi  untuk  melakukan  pengujian  sejauh  mana hubungan  sebab  akibat  dan  kedekatan  terhadap  suatu unsur (x) terhadap variablel dampaknya. Dimana  faktor dampak  dilambangkan  dengan  Y  atau  sering  dikenal dengan Respons, sementara faktor penyebab (X) biasanya dikenal dengan istilah Predictor . Regrasi Linier Sederhana

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
Fakultas Teknologi Industri Universitas T risakti Jakarta, Indonesia iwan.purwanto@trisakti.ac.id, adrian.qamar@trisakti.ac.id
sering  disebut  dengan  SLR  ( Simple  Linear  Regression ). Diman SLR juga merupakans alah satu metode statistik yang digunakan untuk melakukan peramalan atau prediksi suatu kualitas atau kuantitas. Melalui metode tersebut di atas,  peneliti  mengharapkan  dapat  ditemukannya  hasil pemetaan  dengan  menggunakan  beberapa  kondisi  pada specimen  kedekatan  atau  sebaliknya  pada  penentuan Sisem Penunjang Keputusan.
Model  persamaan  Regresi  Linier  Sederhana  dapat dideskripsikan pada suatu rumus seperti di bawah ini: Y = a + bX,
Dimana: Y = Variabel Response atau variable dampak (dependent) X  =  Variabel Predictor atau  variable  fakyor  penyebab (independent) a = konstanta b = koefisien regresi (kemiringan), besaran respons yang ditimbulkan opeh Predictor Nilai a dan b dapat dikalkulasikan dengan menggunakan formula di bawah ini:
= (∑ 𝑌)(∑ 𝑋 2 ) − (∑ 𝑌)(∑ 𝑋𝑌) 𝑛((∑ 𝑋 2 ) − (∑ 𝑌) 2
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑥)(∑ 𝑌) 𝑛((∑ 𝑋 2 ) − (∑ 𝑌) 2
Demikian  di  bawah  adalah  tahapan  dalam  menentukan Analisa Regresi Linier Sederhana:
1. Tentukan  tujuan  melakukan  Analisa  Regresi  Lineier Sederhana
2. Identifikasi  variable  factor  penyebab  ( Predicto r)  dan Variabel Dampak ( Response ) 3. Lakukan pengumpulan data
4. Hitung  X2,  Y2,  XY  dari  masinng-masing  jumlah totalnya
5. Hitung a dan b berdasarkan rumus di atas
6. Desain model persamaan Regresi Linier Sederhana
7. Lakukan  Prediksi  atau  peramalan  terhadap  variable factor atau variable dampak.
B. Sistem Senunjang Keputusan/Decision Support Systems (DSS)
Sistem Penunjang keputusan yang sering dikenal dengan Decision  Support  Systems (DSS)  merupakan  bagian  dari suatu  sistem  informasi  berbasis  komputer  (termasuk dalam  rumpun  sistem  informasi  pengetahuan)  yang dipergunakan sebagai pengambilan keputusan atas suatu kondisi.
DSS  dapat  juga  dikondisikan  sebagai  system  computer yang mengelola data menjadi informasi, atau inforasi level A ke informasi tingkat lanjutnya guna pengambilan suatu keputusan. SPK juga dapat dikatakan sebagai sistem yang memiliki kemampuan sebagai pendukung ad hock analyst berupa  data  dan  informasi  guna  pengambilan  suatu keputusan[2].
Decision  Support  System merupakan  suatu  system  yang berbasis  ilmu  pengetahuan.  Berdasarkan  kinsep  yang diterapkannya  mengatakan  bahwa,  rancangan  yang  baik adalah  system  yang  berbasis software terinteraksi  yang ditujukan membantu pengambilan keputusan, berorientasi  pada  keputusan,  berorientasi  pada perencanaan tahapa selanjutnya, dan dapat dipergunakan pada kondisi-kondis tertentu.
Tujuan akhir dari pemanfaatana DSS adalahmemberikan pelayanan  kepada  pengguna  terkait  kemudahan pengambilan  keputusan  yang  memiliki  nilai  ketepatan yang  sangat  tinggi.  Penentuan  nilai  ketepatan  tersebut dapat  dikoordinasikan  dengan  menggunakan  metode statistika yang disebutkan di atas[4].
Beberapa  tahapan  yang  harus  dilalui  dalam  aktifitas Sistem Penunjang Keputusan adalah sebagai berikut: 1. Pendefinisian suatu masalah berdasarkan gejala
2. Pengumpulan data dan informasi yang relefan
3. Mengolah  data  menjadi  suatu  informasi  dengan menggunakan beberapa pendekatan
4. Menentukan  alternatif  atau  solusi  dari  temuan  yang merupakan hasil dari keputusan
Dalam melakukan pemprsesan SPK dapat menggunakan bantuan  dari  sistem  lain,  selain  menggunakan  Regresi Linier Sederhana, diantaranya adalah Artificial Intelligence, Expert Systems, Fuzzy Logic, dan lain sebagainya. Pada  dasarnya  DSS  juga  telah  mengadopdi  beberapa unsur  penyusunnya,  salah  satu  diantaranya  adalah: menggunakan  hubungan  beberapa  indikator  sebagai subjek pengambilan keputusannya[5].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sistem  Penunjang  Keputusan  adalah  suatu  sistem informasi yang dalam proses penyimpulan keputusannya menggunakan  beberapa  indicator  sebagai  subjek pengambilan simpulan. Dengan  menggunakan beberapa masukan tersebut, system akan melakukan penganalisaan bersarakna pengkondisian tertentu, mana keputusan yang akan  diambil  berdaasrkan  suatu  kondisi  dengan menggunakan formula yang telah ditentukan. Pengkondisian tersebut mengerucut hingga menyimpulkan suatu informasi.
A. Sumber Data Dalam penelitian ini, penulis melakukan penguulan data pada  beberapa  peternak  ayam  potong  yang  berada  di kabupaten  lampung  selatan.  Beberapa  pendekatan  yang
dilakukan diambil berdasarkan pengkondisian subjek saat berjalan.
B. Variabel yang digunakan
Proses perhitungan yang dipergunakan dalam penelitian ini  menggunakan  konsepe  Regresi  Linier  Sederhana, dimana  factor  penentu  yang  memperkuat  perhitungan adalah sebagai berikut:
Y  = Variabel  Response atau  variable  dampak (dependent) X = Variabel Predictor atau variable fakyor penyebab (independent) a = konstanta
b  =  koefisien  regresi  (kemiringan),  besaran  respons yang ditimbulkan opeh Predictor
Formulasi  perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan beberapa  indikator  yang  disesuaikan  dengan  kondisi medan saat dilakukannya survei.

## C. Metode Analisa yang digunakan
Proses  Analisa  data  dilakukan  berdasarkan pengkondisian flow yang ada di bawah ini:
Gambar 1. Diagram Alir Ranked Set Sampling

## D. Pembahasan
Berdasarkan  akumulasi  dari  beberapa  sebaran sampling dengan  mengembangkan  pengujian Sinpsinus-Agregate diperoleh nilai bahwa pada kondisi α=7% data masukan doc dan data prediksi panen tidak dapat diakumulasikan dengan  tingkatan  prediksi  normal.  Dengan  demikian harus  dilakukan  turunan  dari  aktifitas  di  atas  yaitu Y’=exp((log10(produksi) dan X’=exp(log10(luas panen)). Berdasarkan  hasil  prngujian  dengan  reduksi  normal
dalamdata  transformasi  didapat  bahwa α=7%  data  e - konstProduksi  dan  data  e-konshasil_panen  berjalan dengan  cara  normal.  Menindak  lanjuti  pada  Analisa korelasi  peridentitas  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan kondisi α=7% antara para e -konst Produksi dan data e- konshasil_panen  terdapat  korelasi.  Berdasarkan Simple Rundown  Sampling ,  didapatkan  hasil  akumulasi  sebaran nilia Y’, sebaran nilai X’ dan sebaran nilai (β_(1(SRS))’) yang di gambarkan pada 1 di bawah ini:
Tabel 1 Nilai Sebaran ( Y’)
Ukuran Sampel ( n ) n = 25 n = 50 n = 75 Sebaran ( Y’ ) 467.025 315.172 186,4715
Dari table di atas dapat disimpulkan bahwa n , memiliki nilai sebaran ( Y’ ) semakin kecil sehingga mengindikasikan bahwa Simple Rundown Sampling akan semakin baik.
Tabel 2 Model Regresi Linier Sederhana dan Nilai Sebaran Bersekala Dengan Menggunakan Regresi Linier
Sederhana Simple Random Sampling Kons Model Regresi 𝜷 𝟎(𝑺𝑹𝑺) ’ 𝜷 𝟏(𝑺𝑹𝑺) ’ n = 25 e-konshasil_panen = -10.571 + 3.214 e-konstProduksi 2421.643 0.4254388 n = 50 e-konshasil_panen = -10.062 + 3.009 e-konstProduksi 965.632 0.2434475 n = 75 e-konshasil_panen = -11.279 + 3.086 e-konstProduksi 682.5488 0.0967443
Berdasarkan  tabel  2  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa berdasarkan  peramalan  nilai n ,  dengan  regresi  sebaran nilai  ( 𝛽 0(𝑆𝑅𝑆) ’)  terhadap  sebaran  nilai  ( 𝛽 1(𝑆𝑅𝑆) ’) menunjukan  nilai  pergeseran  ke  arah  lebih  kecil,  hal
tersebut  mengindikasikan  bahwa  penilaian  terhadap Simple Random Sampling semakin baik. Berdasarkan Rangked  Set  Sampling ,  didapat  nilai  Sebaran ( Y [m]r ’) yang dapat dinarasikan pada tabel si bawah ini
Tabel 3 Nilai Sebaran ( Y [m]r ’) Formulasi mr= 25 mr= 50 mr= 75 m = 5 m = 7 m = 5 m = 7 m = 5 m = 7 Y [m]r ’ 231.567432 108.769435 85.665302 71.8674301 54.9540076 33.7640977
Berdasarkan table 3 di atas, diketahui bahwa, nilai sebaran yang  ditentukan  berdasarkan  indikator  di  atas, menunjukan  bahwa  siklus  yang  di  kondisikan  dengan menggunakan  persamaan Y [m]r ’ di  atas  menunjukan bahwa  semakin  kecil  nilai  sebaran  menunjukan  bahwa semakin  mendekati  nilai  ketepatan  pada Rangked  Set Sampling .
Pengujian  pada  kondisi  di  atas  berdasarkan  table perhitungan (tabel 1, tabel 2, dan tabel 3) menggambarkan bahwa  pengkondisian  yang  dipergunakan  dengan menggunakan Simple  Rundown  Sampling dan Rangked  Set Sampling memiliki  kesamaan  penilaian,  dan  kondisi
tersebut menunjuka penguatan pada konsep pendekatan Sistem Penunjang keputusan.

## E. Penerapan Sistem Penunjang Keputusan
Berdasarkan  pembobotan  pada  tingkat  kesesuaian  pada metode  RLS,  maka  peneliti  dan  dinas  peternakan bekerjasama  dalam  menentukan  beberapa  kriteria  yang terpisah berdasarkan beberapa indicator kedekatan. Berikut di  bawah  adalah  variabel-variabel  dalam  menentukan pembobotan dalam proses pendiaknosaan.

## Tabel 4 Bobot Indikator Gejala pada Ayam Potong dan Sub Indikator
No Indikator Sub Indikator Bobot 1 Mata Merah Bengkak Berair Keputihan Pupil melebar Normal 0,5 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 2 Wajah Terdapat benjolan Bintik-bintik Noral 0,5 0,45 0,4 3 Hidung Berair Bengkak Bentol Normal 0,5 0,45 0,4 0,35 4 Mulut/Paruh Berair Bengkak Bentol Normal 0,5 0,45 0,4 0,35 5 Bulu Basah/lembab/berkeringat Rontok Kusam Normal 0,5 0,45 0,4 0,35 6 Lutut dan Kaki  Bengkok Bentol Lumpuh Normal 0,5 0,45 0,4 0,35 7 Pernafasan Sesak Terengah-engah Tergesah-gesah Normal 0,5 0,45 0,4 0,35 8 Dubur/Anus Bengkak Benjol Kotor Berair Kotor berwarna darah 0,5 0,45 0,4 0,35 0,3
Kotor  kering  berwarna putih Normal 0,25 0,2 9 Tinja/Fases Kehijauan Putih seperti kapur Cair Normal 0,5 0,45 0,4 0,35 10 Pertumbuhan Badan terlalu gemuk/obesitas Badan terlalu kurus Normal 0,5 0,45 0,4 11 Nafsu Makan Banyak makan Menurun Tidak mau makan Normal 0,5 0,45 0,4 0,35 12 Nafsu Minum Banyak minum Menurun Tidak mau minum Normal 0,5 0,45 0,4 0,35 13 Suara Mencicit Ngorok Normal 0,5 0,45 0,4 14 Pergerakan Lemah Kehilangan keseimbangan Pincang Tidak dapat berdiri Normal 0,5 0,45 0,4 0,35 0,3 15 Keadaan Kematian mendadak Kejang-kejang Menggigil Tidak terlihat normal Normal 0,5 0,45 0,4 0,35 0,3 16 Kepala Bengkak Benjol Berputar terbalik Normal 0,5 0,45 0,4 0,35
Berdasarkan penentuan tabel di atas dengan dikolaborasikan proses perhitungan sebaran varian Simple Random Sampling dan Rangked Set Sampling pada RLS adalah sebagai berikut:
Tabel 5 Sebaran Ver 1 No Nilai Sebaran SRS RSS 𝜷 𝟎(𝑺𝑹𝑺) 𝜷 𝟏(𝑺𝑹𝑺) Y [m]r ’ n = 1 21.56437 18.63582 9.38635 n = 2 22.35479 17.36659 8.37348 n = 3 23.54386 18.30769 11.13213 n = 4 20.56839 16.50765 13.35721 n = 5 18.56243 12.82768 9.34235 n = 6 16.86439 11.709266 9.13434 n = 7 20.60564 15.82650 12.34131 n = 8 23.65408 21.80955 19.34263 n = 9 18.36549 16.7258 10.45341 n = 10 27.80753 11.70652 6.352245 n = 11 16.56289 9.66005 8.524234 n = 12 19.50895 12.72544 9.67433 n = 13 20.67543 11.72964 8.3434345 n = 14 22.75306 9.368898 7.453435 n = 15 22.83076 12.625409 11.34534 n = 16 21,78355 18.264711 13.347778
Berdasarkan nilai di atas perhitungan terhadap kedekatan nilai dna kesesuaian dalam penentuan sistem penunjang keputusan,  terdapat  gambaran  dalam  proses  pemetaan pada table 5 di atas yang menunjukan tingkat konsistensi kesesuatain  dan  kedekatan  berdasarkan  beberapa indicator.  Hal  tersebut  menunjukan  bahwa  tingginya tikngkat  konsistensi,  menunjukan  bahwa  baiknya penggunaan system dalam proses pengambilan keputusan yang didukung dengan sistem RLS.

## 4. Kesimpulan
Tingginya tingkat konsistensi yang dihasilkan berdasarkan Regresi  Linier  Sederhana,  dalam  konsep  Sistem Penunjang  keputusan  yang  diaplikasikan  pada  hewan ternak  unggas  berdasarkan  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
a. Berdasarkan pengambilan sampel pada nilai ukur (n = mr)  25,  50,  75  dengan  menggunakan  yang  tertera menunjukan  bahwa  nilai  RP’  >  1  dan  RS’  >  0, sehingga Rangked Set Sampling lebih baik dari pada Simple  Random  Sampling  walaupun  keduanya memiliki banyak kemiripan dalam proses penentuan nilai akhir.
b. Nilai Y[m]r’ menurun pada set -size (m) namun pada mr tetap. Hal ini menunjukan semakin besarnya nilai m  dan  semakin  sedikitnya  nilai  r,  akan  menunjukan bahwa Rangked Set Sampling akan semakin baik.
c. Tingginya tingkat konsistensi dalam penilaian yang di lakukan berdasarkan beberapa pendekatan menunjukan  bahwa  tingkat  kerentanan  yang  terjadi pada penilaian sangat baik
d. Penilaian  yang  menunjukan  semakin  kecilnya  nilai dengan  kondisi  penentuan  nilai  awal  yang  semakin besar  menunjukan  bahwasanya  metode  yang dipergunakan  menunjukan  kearah  yang  cenderung membaik.
e. Kepekatan  dalam  proses  sinkronisasi  perhitungan menggambarkan  bahwa  hubungan  anatara  metode dan  desain  system  saling  mendukung  dan memperngaruhi.
5. Daftar Pustaka
[1] Atmomarsono., Suprijatna, E.D, Sunarti. U., dan W. Sarengan “Kesiapan bahan pakan dalam Mendukung pengembangan Unggas Lokal”. Prosiding Workshop Nasional  Unggas  Lokal  Pusat  penelitian  dan Pengambangan  Peternakan.    Badan  penelitian  dan Pengambangan  Pertanian,  kemenetrian  pertanian, Jakarta. 2012
[2] Boyaci, A and Calish, A., “Data Mining application in Banking  Sectors  with  Clustering  and  Classification Method”.  International  Conference  on  Insdustrial Engineering  and  Operations  Management  Dubai: IEEE Conference Publications. 2015.
[3] Direktorat  Jenderal  Peternakan  “Populasi  Ternak unggas  Lokal,  dan  produksi  Danging  dan  telur”. Direktorat Jenderal Peternakan dan Kesehatan hewan kementerian pertanian, Jakarta.
www.pertanian.go.id/ap_pages/mad/datanak 2018. [4] Faqih,  H.,  “implementasi  Dengan  Metode  SAW Untuk Menentuka Pripritas Operasi dan Pemeliharaan  Sistem  Irigasi  DPU  Kabupaten  tegal” Bianglala Informatika. Vol II., No. 1 2014.
[5] Suryanto,  “Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  dan Klasterisa si Data”, informatika Bandung. 2017,
[6] Sumardi  I.K.  dan  Dewi,  S.A.M.K.,  I.G  “Pengaruh Kandungan  Energi  dan  Protein  ransum  Terhadap penampilan  Ayam  kampung  Usia  10- 20  Minggu”.
Proseiding seminar Nasional Peternakan
Berkelanjutan 4: Inovasi Agribisnis Peternakan untuk Ketahanan  pangan.  ISBN:  978-602-9808-6-2-p:155- 160. 2012.
[7] Yuwono, D.M. dan F.R. Prasetyo Analisis dan Teknis Ekonomi  Agribisnis  Ayam  Buras  Sistem  Semi Intensif (Studi Kasus di KUB Ayam kampung Unggul Desa  Krengseng.  Kecamatan  Gringsing,  Kabupaten batang).  Prosiding  Seminar  Nasional:  menggagas Kebangkita Komuditas Unggul Lokal Pertanian dan Kelautan  Fakultas  Pertanian,  Universitas  Turnojoyo Madura, juni. :17-24. 2013