## PROTOTIPE PAKAN AYAMOTOMATIS MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATIONBERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN
Ramalia Noratama Putri 1) Debi Setiawan 2)
1 Sistem Informasi, STIKOM Pelita, Jl. Datuk tunggul Blok D No 10
2 Teknik Informatika, STMIK Amik Riau, Jl. Purwodadi Km 10,5 Pekanbaru email: ramalia.noratamaputri@lecturer.pelitaindonesia.ac.id, debisetiawan9090@gmail.com

## Abstract
The purpose of this research is to realize the tool of automatic chicken feed based on artificial mesh network  to facilitate the  company  in  giving  chicken  feed  without  having  to interact  directly  every. Variables used in this study include Chicken Feeding per hour, the ability to eat food perkilogram. capacity out of food per hour. The method used backpropagation because this method is suitable to use  the  process  of  reasoning  based  on  the  variables  used.  This  research  produces  an  automatic chicken feed prototype in the form of chicken feeding simulation tool which can be developed into the  appropriate  tool.  The  results  of  this  system  prototype  test  have  accuracy  located  on  the microprocessor chip and sensor system that produces a 0.9% MSE level and 99.8% accuracy rate, to the feeding schedule detection.
Keywords: Backpropagation, Prototype, Chicken Feed

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merealisasikan alat pakan ayam otomatis berbasis jaringan sayraf  tiruan  agar  memudahkan  perusahaan  dalam  pemberian  pakan  ayam  tanpa  harus berinteraksi  secara  langsung  setiap.  Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  antaralain Kapasitas  makan  ayam  perjam,  kesanggupan  menghabiskan  makanan  perkilogram,  kapasitas keluar  makanan  perjam.Metode  yang  digunakan  backpropagation  karena  metode  ini  cocok digunakan untuk melakukan prosespenalaran berdasarkan variable yang digunakan. Penelitian ini menghasilkan  prototipe  pakan  ayam  otomatis  berupa  alat simulasi  pemberian  pakan  ayam yang dapat dikembangkan menjadi alat tepat guna.  Hasil  uji prototipe sistem ini memiliki keakurasian yang  terletak  pada  chip  microprocessor  dan  system  sensor  yang  menghasilkan tingkat  MSE  0.9% dan tingkat keakurasian 99.8%, terhadap deteksi jadwal pemberian pakan.

## Keywords:Backpropagation, Prototipe, Pakan Ayam

## 1. PENDAHULUAN
Permasalahan  yang  sering  dihadapi peternak ayam potong adalahtingginya permintaan  konsumen  terhadap  jumlah  serta kualitas  ayam  potong  yang  dijual.Hal  ini menuntut  peternak  agar  lebih  mempercepat masa  panen  ayam  sesuai  dengan  permintaan konsumen. Untuk menjaga kualitas, meningkatkan  jumlah,  serta  mempercepat masa  panen  dari  ayam  tersebut  salah  satu bentuk  atau  cara  yang  dilakukan  adalah dengan  pemberian  makanan  yang  teratur. Salah  satunya  dengan  menciptakan  suatu model  prototipe  pemberian  makan  otomatis. Prototipe  ini  berfungsi  untuk  memberikan makanan  ayam  secara  teratur  tanpa  harus berinteraksi  dengan  ayam  secara  langsung. Peternak  cukup  meletakan  makanan  ayam
kedalam  box  penampung  makanan  ayam  dan box  akan  bekerja  secara  otomatis  untuk memberikan pakan ternak secara terjadwal.
Peneliti  sebelumnya  yaitu  Kholidi  N telah  melakukan  penelitian  pemberian  makan ayam  otomatis  berbasis  programmable  Logic Controller,  dengan  percent  of  error  rata-rata sebesar 0.313 %.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah backpropagation. Berdasarkan studi literatur  yang  telah  dilakukan  Metode  ini sangat  tepat  digunakan  untuk  penelitian  ini bahwa  metode  jaringan  syaraf  tiruan  telah banyak diterapkan dalam penelitian, diantaranya  dapat  dilihat  dalam  penelitian yang  dilakukan  oleh  Pangastuti.  Peneletian tersebut menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan backpropagation untuk mengukur
tingkat korelasi prestasi
mahasiswa.  Berdasarkan  hasil  penelitian tersebut,  tingkat  korelasi  kecocokan  antara target  yang  telah  ditentukan  dan  targethasil prediksi sebesar 61% ( Fatkuroji,2013) . Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  merupakan  metode yang  tepat  untuk  digunakan,  karena  mampu untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang kompleks dengan nilai eror terkecil ( Sya’diyah,  Z,  2015) .  Ada  banyak  teknik  yang dapat digunakan untuk implementasi Jaringan Syaraf Tiruan yaitu Perceptron, Backpropagation dan Fuzzy. Dalam penelitian ini penulis menggunakan algoritma backropagation.  Tahap  pelatihan  dengan menggunakan metode backpropagation terdiri dari tiga fase, yaitu fase propagasi maju, fase propagasi mundur, dan fase perubahan bobot. Ketiga  fase  tersebut  diulang  terus  menerus hingga kondisi penghentian dipenuhi. Umumnya  kondisi  penghentian  yang  sering dipakai  adalah  jumlah  iterasi  atau  kesalahan atau target error ( Trimulya, A .,2015)

## TINJAUAN P USTAKA A. Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalahparadigma pengolahan  informasi  yangterinspirasi  oleh sistem  syaraf  secarabiologis,  seperti  proses informasi  padaotak  manusia.  Elemen  kunci dariparadigma ini adalah struktur dari sistem pengolahan informasi yang terdiri darisejumlah besar elemen pemrosesan yangsaling berhubungan (neuron), bekerjaserentak untuk
menyelesaikan masalahtertentu.  Cara  kerja  JST  seperti  cara kerjamanusia, yaitu belajar melalui contoh. Sebuah  JST  dikonfigurasikan  untukaplikasi tertentu,  seperti  pengenalan  polaatau  aplikasi data,  melalui  prosespembelajaran.  Belajar dalam sistembiologis melibatkan penyesuaian terhadapkoneksi  synaptic  yang  ada  antara neuron.Hal  ini  berlaku  juga  untuk  JST ( T.Sutojo, S.Si, 2011)

## B. Algoritma Backpropagation
Backpropagation adalah metodepenurunan gradient untuk meminimilkankuadrat  error  keluaran.  Ada tiga  tahapyang  harus  dilakukan  dalam pelatihanjaringan,  yaitu  tahap  perambatan maju(forward
propagation), tahap perambatanbalik,  dan  tahap  perubahan  bobot dan  bias.Arsitektur  jaringan  ini  tediri  dari
inputlayer,  hidden  layer,  dan  output  layer ( T.Sutojo, S.Si, 2011).
Algoritma Backpropagationmerupakan salah satu
algoritma yangsering digunakan dalam menyelesaikanmasalah-masalah  yang  rumit. Hal inidimungkinkan karena jaringan denganalgoritma ini dilatih dengan menggunakanmetode belajar terbimbing. Pada jaringandiberikan  sepasang  pola  yang  teridiri dariatas pola masukan dan pola yangdinginkan ( Matondang,2013) .Tahap pelatihan dengan menggunakanmetode backpropagation  terdiri  dari  tigafase,yaitu fase  propagasi  maju,  fasepropagasimundur, dan fase perubahanbobot. Ketiga fase tersebut diulang terusmenerus hingga kondisi penghentiandipenuhi. Umumnya kondisi penghentianyang sering dipakai adalah jumlah iterasiatau kesalahan atau target error ( Trimulya, A .,2015). Sebelum dilakukan pelatihan danpengujian pada perhitungan prediksimenggunakan  metode  JST  maka terlebihdahulu  data  yang  akan  dilatih  dan diujiditransformasikan. Tahapan transformasimerupakan tahapan untuk
merubah datareal menjadi data yang dibutuhkan  dalampelatihan  Jaringan  Syaraf Tiruan.  Datayang  akan  dimasukkan  pada JaringanSyaraf  Tiruan  harus  dinormalisasi terlebihdahulu. Proses  normalisasi  akan dilakukanterhadap input dan target.
Prosesnormalisasi  ini  berguna  supaya JaringanSyaraf Tiruan dapat mengenali datasehingga  data-data  input  dan  target yangtelahditentukan  masuk  dalam  suatu rangetertentu sehingga proses training padaJaringan  Syaraf  Tiruan  bisa  lebih efektifserta  efesien.  Dalam  kasus  ini  data akanditransformasikan  pada  interval  [0,1
0,9]mengingat fungsi sigmoid merupakanfungsi  asimtotik  yang  nilainya tidak pernahmencapai 0 ataupun 1. Untukmentransformasikan seluruh data realtersebut,  digunakan  fungsi  sebagaiberikut
: 𝑦 1 =0.8( 𝑥 − 𝑏 ) ( 𝑐 − 𝑏) + 0.1 (1)
Di mana: a = data minimum b = data maksimum x = nilai asli dari data x 1 = nilai transformasi dari data
Algoritma pelatihan untuk jaringansyaraftiruan Backpropagation ini adalahsebagai berikut :Langkah 0 : Inisialisasi bobot  dengan  nilairandom  atau  acak  yang cukup kecil. Setlearning rate α (0 < α< = 1)
Algoritma  pelatihan  untuk  jaringan saraf  tiruan Backpropagation ini  adalah sebagai berikut : Langkah 0 : Inisialisasi  nilai bobot dengan nilai acak yang kecil. Langkah 1 :  Selama  kondisi  berhenti masih tidak terpenuhi, laksanakan  langkah  2  sampai 9. Langkah  2 : Untuk tiap pasangan pelatihan, kerjakan langkah 3 sampai 8. a. Feedforward : Langkah  3 :  Untuk  tiap  unit  masukan ( Xi, i=1,…,n ) menerima sinyal masukan xi dan menyebarkan  sinyal  itu  ke seluruh unit pada lapis atasnya (lapis tersembunyi). Langkah 4 : Untuk tiap unit tersembunyi ( Zj,  j=1,…,p )  dihitung  nilai masukan dengan menggunakan  nilai  bobotnya : Z_ 𝑖𝑛 𝑗 = 𝑉𝑜 𝑗 + ∑ 𝑛 𝑖=1 𝑋 𝐼 𝑉 𝑖𝑗 (5) Kemudian dihitung nilai keluaran dengan menggunakan fungsi akti-vasi yang dipilih :
𝑧 𝑗 = 𝑓 (𝑧 𝑖𝑛 𝑗 ) di  mana  fungsi aktivasi yang digunakan ialah fungsi  sigmoid  biner  yang mempunyai persamaan : 𝑓1(𝑥) = 1 1 + exp(−𝑧) (6) Hasil  fungsi  tersebut  dikirim  ke semua unit pada lapis di atasnya. Langkah 5 :  Untuk  tiap  unit  keluaran ( 𝑦 𝑘 , k=1 ,.., m )  dihitung  nilai masukan dengan menggunakan nilai bobot-nya :
𝑦 ( 𝑖𝑛𝑘 =   𝑊 𝑜𝑘 +   ∑ 𝑝 𝑖=1 𝑍 𝑗 𝑊𝑗𝑘 (7.a)
Kemudian dihitung nilai keluaran dengan menggunakan fungsi aktivasi :
𝑦 𝑘 = 1 1 + exp( −𝑦)
(7.b) b. Perhitungan backward : Langkah 6 :  Untuk  tiap  unit  keluaran
( 𝑦 𝑘 , k=1 ,.., m )  menerima  pola target yang bersesuaian dengan  pola  masukan,  dan kemudian  dihitung  informasi kesalahan :
𝜎 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓 ′ (𝑦_ 𝑖𝑛 𝑘 ) (8.a) Kemudian  dihitung  koreksi nilai  bobot  yang  kemudian akan digunakan untuk memperbaharui  nilai  bobot wjk .: 𝛥𝑊 𝑗𝑘 =  𝛼 𝛿 𝑘 𝑧 𝑗
(8.b)
Hitung koreksi nilai bias yang kemudian  akan  digunakan untuk memperbaharui nilai
𝑊 0𝑘 :
𝛥𝑊 0𝑘 =  𝛼 𝛿 𝑘
(8.c)
dan  kemudian  nilai  δk dikirim  ke  unit  pada layer sebelumnya. Langkah 7
: Untuk tiap unit tersembunyi ( Zj,  j=1,…,p )  dihitung  delta masukan    yang  berasal  dari unit pada layer di atasnya :
𝛿 𝑖𝑛 𝑗 =   ∑ 𝛿 𝑘 𝑚 𝑘=1 𝑊 𝑗𝑘 Di mana nilai tersebut dikalikan dengan nilai turunan  dari  fungsi  aktivasi untuk  menghitung  informasi kesalahan :
𝛿 𝑗 =   𝛿 𝑖𝑛 𝑗 𝑓 ′ (𝑧 𝑖𝑛 𝑗 ) (9.b)
Hitung  koreksi  nilai  bobot yang  kemudian  digunakan untuk me perbaharui nilai υij : 𝛥𝑉 𝑖𝑗 =  𝛼𝛿 𝑗 𝑋 𝑖 (9.c)
dan  hitung  nilai  koreksi  bias yang  kemudian  digunakan untuk memperbaharui υoj : 𝛥𝑉 0𝑗 =  𝛼𝛿 𝑗
(9. c. Memperbaharui nilai bobot dan bias : Langkah 8 :  Tiap  nilai  bias  dan  bobot ( j=0,…,p )  pada  unit  keluaran
( 𝑦 𝑘 , k=1,…,m ) diperbaharui : 𝑊 𝑗𝑘 (𝑛𝑒𝑤) =   𝑊 𝑗𝑘 (𝑜𝑙𝑑) + 𝛥𝑊 𝑗𝑘 (10.a) 𝑉 𝑖𝑗 (𝑛𝑒𝑤) =   𝑉 𝑖𝑗 (𝑜𝑙𝑑) +  𝛥𝑉 𝑖𝑗 (10.b) Langkah 9 :  Menguji  apakah  kondisi berhenti sudah terpenuhi.
Kondisi berhenti ini terpenuhi jika  nilai  kesalahan  yang dihasilkan  lebih  kecil  dari nilai kesalahan referensi.

## C. Pakan Ternak Otomatis
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini antara lain :
1. Kapasitas makan ayam perjam
2. Kesanggupan menghabiskan makanan perkilogram
3. Kapsitas keluar makanan per jam
Pemberian  pakan  ternak  ini  mempunyai tujuanuntuk  memberikan  kemudahan  bagi peternak  untuk  memberikan  pakan  tanpa harus  berinteraksi  langsung  dengan  ayam potong.

## 2. METODE PENELITIAN
Gambaran tahapan penelitian : 1. Identifikasi masalah Permasalahan dalam penelitian iniadalah,bagaimana cara
memeberikan  pakan  ayam  secara teratur  tanpa  berinteraksi  langsung. Untukmenyelesaikan masalah tersebutpenulis menggunakan jaringansyaraf tiruan dengan algoritmabackpropagation. 2. Kajian Pustaka Setelah masalah dalam penelitiandianalisa, langkah selanjutnya  yangdilakukan  peneliti adalah  melakukan  studi  literartur, yaitu membandingkan metode perhitungan yang telah dilakukan oleh peneliti  sebelumnya,  kelemahan  dan keunggulan  dari  metode  yang  kita gunakan.
3. Pengambilan data
Mengumpulkan dataProsespengumpulan  data  terbagi menjadidua yaitu data kuantitatif yaitu datayang kita
dapatkan berdasarkanangka.  Hal  ini  berguna untuk  proses  perhitungan  ketepatan dalam  waktu  pemberian  pakan  ayam permasing-masing kandang. Data yangdikumpulkan adalahkapasitas makan/ jam, kesanggupan menghabiskan makanan/ jam, kapasitas  keluar  makanan/  jam  di tengki pakan ayam.
Tabel 1. Jadwal Pemberian Makan Ayam
Keterangan :
X1= Kapasitas Makan/Jam X2= Kesanggupan menghabiskan makanan / Jam X3= Kapasitas keluar makanan / Jam
Untuk mencari X3=X2/X1
4. Perhitungan Manual Proses perhitungan secara manualdengan menggunakan algoritmabackpropagation 5. Perancangan Pola JST Pada proses ini, kita dapatmenentukan Pola Jaringan SyarafTiruan berdasarkan variabel. 6. Perhitungan JST
Proses pelatihan dan pengujian polaJST.  Pada  proses  ini  setiap variabel  yang  kita  gunakan  nantinya akankita  lakukan  proses  pelatihan danpengujian agar mendapatkan
polaterbaik dengan nilai eror terkecil. 7. Pengujian Prototipe JST
Cara melihat sistem mampu merealisasikan  tujuan  sebagai  alat deteksi banjir dengan
cara
mensimulasikannya,  dan  melihat  cara kerja alat sesuai atau tidak.
8. Evaluasi Prototipe JST
Evaluasi  terhadap  hasil  perhitungan
dengan jaringan
syraf tiruan menggunakan algoritma backpropagation yaitu apakah jaringan syraf  tiruan  dapat  memberikan  makan
ayam secara otomatis
9. Kesimpulan
Kesimpulan merupakan bentuk darihasil penelitian yang sudahdilakukan.

## ImplementasiAlgoritmaBackpropagation
1. Proses Normalisasi Proses normalisasi merupakan suatulangkah kerja dalam mememindahkanangka dari kolom menjadi  baris  dan  dari  bilangan  bulat menjadi  pecahan,  hal  ini  dilakukan  agar data  tadi  mudah  untuk  dilakukan  proses perkalian  bobot  pada  matlab  karna memiliki angka pecahan atau
dinormalisasikan.
2. Data Input dan Target Sebelum  proses  pegolahan  datadilakukan, perlu  dilakukan  proses  penetuanmasukan (input) serta target atau hasilyang diinginkan  dari  proses  pengolahandata, berikut  data  input  dan  targetberdasarkan data beban kerja dosen yangtelah dikumpulkan, sampel yang diambil7 sampel kandang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari sistem yang dibuat dapat dilihat sebagai berikut :
Gambar 1. Bentuk Prototipe pemberi makanan
ayam otomatis
Gambar 2. Pengujian Alat Oleh Peneliti, disaksikan oleh mahasiswa
Pembahasan  dari  sistem  yang  dibuat  ini antaralain  penerapan  dari  metode  yang digunakan  untuk  mendukung  dari  ketepatan proses  pengujian  sistem  sehingga  saat dijalankan.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  implementasi,  didapat kesimpulan  bahwa  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan algoritma backpropagation dapat diterapkan dalam prototipe pakan ayam otomatis,  hal  ini  dapat  dilihat  dengan  error yang mendekati 0.1.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  kepada  manajemen  PT.  Subur Jaya.Tbk,  serta  pengelola  jurnal  STIKOM Pelita yang sudah menerbitkan jurnal ini.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Fatkuroji.  (2013).  AnalisisDeterminasi Minimnya Minat DosenDalam
Penelitian Fatkuroji, 4, 33–50.
Pangastuti,  P.  (2010).  UntukMengukur
Tingkat  Korelasi  PrestasiMahasiswa  ( Studi  Kasus  PadaUniversitas  Dian NuswantoroSemarang ).
Sya’diyah,  Z.  (2015).  No  Title  NoTitle.
Statewide Agricultural LandUse Baseline 2015, 1. http://doi.org/10.1017/CBO9781107 4 15324.004 Trimulya, A., Setyaningsih, F. A.,Komputer, J. S., Elektro, J.
T.,Teknik, F., & Tanjungpura, U.(2015). Implementasi jaringan syaraftiruan metode backpropagationuntuk memprediksi
harga saham 1,3,03(2), 66–75.
T.Sutojo, S.Si, M. K., Edy Mulyanto,S.Si, M.  K.,  &  Suhartono,  D.  V.(2011). Kecerdasan Buatan. InKecerdasan
Buatan  (1st  ed.,  p.  466).yogyakarta:
Andi.
Matondang,  Z.  A.,  Tiruan,  S.,Mengukur, U., Korelasi, T., Syaraf, J., Dengan, T., …Penentuan, U.(2013). Jaringan
Syaraf TiruanDengan Algoritma.