## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1530 − 1535 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2609

## Pendekatan Algoritma Tree dalam Prediksi Populasi pada Smart Poultry
Nicolaus Euclides Wahyu Nugroho 1 , Nur Ghaniaviyanto Ramadhan 2 , Merlinda Wibowo 3 , Sigit Pramono 4,*
1,3 Fakultas Informatika, Informatika,  Institut Teknologi Telkom  Purwokerto, Indonesia
2 Fakultas Informatika, Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom  Purwokerto, Indonesia
4 Fakultas Teknik Telekomunikasi  dan Elektro,  Teknik Telekomunikasi,  Institut Teknologi Telkom  Purwokerto, Indonesia Email: 1 nico@ittelkom-pwt.ac.id, 2 ghani@ittelkom-pwt.ac.id, 3 merlinda@ittelkom-pwt.ac.id, 4,* sigit@ittelkom-pwt.ac.id Email  Penulis Korespondensi:  sigit@ittelkom-pwt.ac.id
Submitted: 01/12/2022 ; Accepted: 24/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Sistem cerdas  dalam  monitoring  unggas  di  dalam  kandang  saat  ini  sedang  mengalami  trend  meningkat  di  beberapa penelitian.  Monitoring  unggas sangat penting dilakukan di dalam kandang supaya dapat mengetahui  kondisi ayam dan lingkungan di kandang. Kondisi yang dapat dipantau antara lain berat ayam, ketersediaan  air apakah cukup atau tidak dalam sehari,  kadar CO2 di dalam kandang, temperature  udara dan kelembapan  udara di kandang. Saat ini beberapa penelitian telah melakukan  studi tentang monitoring  kandang  unggas menggunakan  sensor-sensor berbasis IoT.  Akan tetapi  saat ini  belum  ada yang  melakukan  prediksi terkait  populasi  unggas  untuk  esok hari.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  jumlah  populasi  unggas di  dalam kandang  berdasarkan  parameter  terkait.  Metode  prediksi  yang digunakan  penelitian  ini  yaitu  decision  tree  dan  Support Vector Machine  (SVM) untuk melihat  metode  prediksi  mana yang lebih  baik. Teknik evaluasi  hasil yang digunakan  penelitian  ini yaitu Mean Square Error (MSE), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolut Error (MAE), dan R 2 . Hasil eksperimen menunjukkan bahwa dengan  menggunakan  metode  decision  tree  hasil MSE 61987.202, RMSE 248.972, MAE 85.086, dan R 2 0.969. Secara keseluruhan hasil metode decision tree lebih unggul dibandingkan  SVM.
Kata Kunci: IoT; Decision Tree; Smart Poultry; Prediction; RMSE
Abstract− Intelligent  systems for monitoring  poultry in kennels are experiencing  an increasing trend in several studies. Monitoring poultry is very important  in the cage so that you can find out the chickens' condition  and environment  in the cage. Conditions that can be monitored  include  the weight of the chickens, whether or not there is enough water in a day, CO2 levels in the cages, air temperature,  and humidity in the cages. Several studies have been conducted studies on monitoring poultry cages using IoT-based sensors. However, people  have  yet to  predict  the  poultry population  for tomorrow.  So this  study aims to predict  the number  of poultry  populations  in kennels  based  on related  parameters.  The prediction  method  used  in this  research  is a decision  tree  and Support Vector Machine (SVM) to see which prediction method  is better. The results evaluation  techniques used in this study are Mean Square  Error (MSE), Root Mean  Square Error (RMSE), Mean Absolute  Error (MAE), and R2. The  experimental  results show that using the decision tree method, and the results are MSE 61987.202, RMSE 248.972, MAE 85.086, and R2 0.969. Overall the results of the decision tree method are superior to SVM.
Keywords : IoT; Decision Tree; Smart Poultry; Prediction;  RMSE

## 1. PENDAHULUAN
Smart poultry merupa kan perkembangan teknologi sa a t ini untuk monitoring ungga s seperti a ya m di da la m ka ndang [1].  Ba hka n menjela ng ta hun 2050, perminta a n globa l a ka n da ging ungga s  a ka n menja di lebih  da ri dua  ka li  lipa t diba ndingka n ta hun 2005, da n perminta a n telur a ya m a kan meningka t ha mpir 40% [2].  Perminta a n telur a ya m yang meningka t tersebut da pat menimbulkan persainga n di dunia  peternakan ungga s [3]. Berda sa rka n hal tersebut, sehingga sa a t ini monitoring ungga s dila kuka n oleh bebera pa  peneliti denga n mengguna ka n sensor-sensor berba sis Internet of Things  (IoT)  untuk da pa t mela kukan control  suhu  k a nda ng ungga s  a ta upun prediksi  bera t da n popula si  ungga s. Pema nta uan ungga s di  ka nda ng da la m bida ng  peterna kan penting  dila kuka n untuk mema stika n  permintaan pasar terpenuhi terka it telur a ta upun a yam. Ha l ya ng tida k diha ra pkan seperti a ya m menjadi susa h dica ri da n telur menjadi sa nga t ma hal tentu a ka n sa ngat berda mpak bagi konsumsi protein ma sya rakat.
Sa a t ini penelitia n terka it monitoring ungga s suda h ba nyak dila kukan, sepe rti ya ng dila kuka n oleh Astill, et a l memba has tenta ng precision livestock farming (PLF)  denga n mengguna ka n IoT da n big  da ta  [4].  Akhund,  et  a l mela kuka n tujua n untuk  membua t sistem  peterna kan ungga s  pinta r  berba sis  IoT,  ya ng  dima na  power  supply dikemba ngka n denga n mengguna kan energi  terba ruka n teruta ma  dengan energi  surya  da n na nohidro  [5].  Peneliti Buma nis, et  a l mela kuka n cyber-physica l model diusulka n seba ga i da sa r untuk  pengemba nga n sistem ma na jemen peterna ka n ungga s pinta r ya ng da pa t disesua ika n denga n kebutuhan produksi tertentu, bebera pa  sensor CO2 (ka rbon dioksida ) da n NH3 (a monia ) dipa sa ng untuk mengumpulkan data [6]. Corkery, et a l memberika n ikhtisa r pemantauan da n teknologi  sensor  kinerja   da la m produksi  ungga s.  Pa ra meter lingkunga n  kritis  ya ng  releva n denga n produksi ungga s a nta ra la in suhu uda ra , kelembaban rela tif, ca ha ya, kecepa tan udara  dan kualita s udara  (khususnya konsentrasi CO2 da n NH3) [7].
Ada   juga   penelitia n  ya ng  dila kuka n terka it  a na lisa  penga ruh  pertumbuha n ma upun  bera t ungga s  da lam ka ita nnya dengan da un bubuk Moringa  oliefera   da n a za dira chta indica  [8].  Ba hka n a da study ya ng seca ra  khusus menera pka n smart poultry berba sis IoT pa da  sebua h nega ra  ya itu Brunei [9].  Study la in menga na lisis menggunakan a plika si berba sis ma chine lea rning ya itu support vecto r ma chine (SVM)  da la m mela kukan prediksi pertumbuhan dan Keseha ta n a ya m dan kemampuan a lgoritma  ma chine lea rning untuk menga ta si input da ta  ya ng tinggi da n non -linea r

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1530 − 1535 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2609
[10]. Seda ngka n penelitia n ya ng dila kuka n oleh Ahma d membahas modelling pertumbuha n ungga s da n simula si data ya ng diguna ka n berda sarkan a lgoritma  neural network [11]. Study la in mela kuka n estima si bera t pa da ayam broiler mengguna ka n a lgoritma  ma chine vision  da n a rtificia l  neura l network  (ANN)  [12].  Ada  juga  sistem  cerda s  untuk ungga s ya ng da pa t mendeteksi jenis penya kit pa da  a yam [13]–[15].
Berda sa rka n ha l-hal dia ta s, penelitia n ini  memiliki kontribusi uta ma  ya itu:
a. Sa a t ini  belum  a da  ya ng mela kuka n prediksi  terka it jum la h popula si ungga s  di  da la m ka nda ng.  Penelitia n  ini bertujua n mela kukan pentingnya  untuk mela kukan prediksi  jumla h popula si ungga s  di  da la m ka ndang dengan mengguna ka n da ta-data ya ng dia mbil da ri sensor IoT.
b. Model prediksi popula si ya ng diguna ka n penelitia n ini  ya itu tree da n support vector ma chine (SVM).
Pa da  pa per ini  memiliki  bebera pa  ba gia n ya itu,  section  2  memba has tenta ng metode penelitia n  da n cara penga mbila n da ta. Section 3 memba has ha sil da n a na lisa . Section 4 mela kuka n kesimpula n hasil penelitia n.

## 2. METODOLOGI  PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Pa da  ga mba r 1  merupa kan fra mework sistem  ya ng  diba ngun mengguna ka n untuk monitoring  ungga s  di  da lam ka nda ng.

## Gambar 1. Fra mework Penelitia n
Pa da  fra mework dia tas memiliki bebera pa  da ta ya ng da pat dipa ntau seperti tempera ture, humidity, CO2, NH3, Lux meter, teka na n a ir, jumla h a yam mati da la m seha ri, da n bera t ungga s. Sensor-sensor tersebut menga mbil da ta  dari da la m ka ndang da n mengirimka n da ta  tersebut ke cloud  untuk disimpa n.  Da ta  ya ng disimpa n da la m cloud dapat dila kuka n monitoring oleh user, monitoring da ta  ya ng dila kuka n da pat terkait performa nce da n produktivitas ungga s. Ada  juga  da ta  ya ng dila kuka n input haria n m ela lui a plika si mobile seperti da ta  jumlah a yam mati da n jumla h oba tnya.

## 2.2 Dataset
Da ta set penelitia n ini dida pa tkan mela lui pla tform website ya ng tela h diba ngun http://sreeya.telkomiot.com . Deskripsi da ta set da pat diliha t pa da  ta bel 1. Jumla h da ta set ya ng diguna ka n seba nyak 315 ya ng dia mbil seca ra  periodic da lam wa ktu 3 bula n.
Tabel 1. Deskripsi  Da ta set No Na ma  Va ria bel Tipe Da ta 1 Date Da te 2 Depletion (percent) Integer 3 Average Bodyweight (gram) Integer 4 FCR Integer 5 Feed Intake (Kg) Integer 6 Water Intake (Liter) Integer 7 IP Integer 8 Population (Tail) Integer

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1530 − 1535 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2609
Depletion a da la h ukura n kema tia n ra ta -rata dari a ya m da la m sa tu ha ri. Average Bodyweight merupa kan ra ta- ra ta  bera t ungga s di da la m ka ndang. FCR a da la h perta mbahan total bobot minggua n ra ta -ra ta  a yam pedaging diba gi pa ka n ya ng dikonsumsi ma sing-ma sing kelompok sa ma  denga n ra sio konversi pa ka n a yam peda ging. FCR dihitung setia p minggu sela ma  penga tura n eksperimenta l. Ra sio Konversi  Pa ka n (FCR) pa da  ma sing-ma sing kelompok dapat dihitung mengguna ka n formula (1).
𝐹𝐶𝑅 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙  𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖  𝑃𝑎𝑘𝑎𝑛  (𝑇𝐹𝐶 ) 𝑃𝑒𝑛𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ𝑎𝑛  𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡  𝐵𝑎𝑑𝑎𝑛 (𝐵𝐵) (1)
Feed  inta ke a da la h kebutuhan ma kanan ungga s di  da la m ka ndang. Wa ter inta ke a da la h kebutuhan a ir pada ungga s di da la m ka ndang. IP merupa ka n presentase a yam hidup dika li denga n bera t ra ta -ra ta, la lu diba gi denga n ha sil perka lia n FCR da n usia  a ya m, da pat diliha t pa da formula  (2). Popula si a da la h jumla h keseluruha n ungga s di da lam ka nda ng.
𝐼𝑃 = %𝐴𝑦𝑎𝑚  𝐻𝑖𝑑𝑢𝑝 𝑥 𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑎 𝐹𝐶𝑅 𝑥 𝑈𝑠𝑖𝑎 𝐴𝑦𝑎𝑚 (2)

## 2.3 Algoritma Prediksi
Penelitia n ini mengguna ka n a lgoritma  prediksi ya itu support vector ma chine (SVM), da n decision tree. Metode SVM ba nya k diguna kan pada bebera pa ka sus seperti kla sifika si da n regresi  [16]–[18]. SVM  juga  direkomenda sika n dalam ka sus pa ttern recognition [19], sela in itu metode SVM  juga  da pa t dila kukan da la m penera pan time series prediction [20]. Penelitia n ini mengguna ka n a nalisis regresi,  formula  (3) da n (4) ma sing-ma sing mendefinisika n fungsi prediksi untuk a plika si regresi  linier  da n non-linier [20].
𝑓(𝑥) = (𝑤 . 𝑥) + 𝑏 (3) 𝑓(𝑥) = (𝑤. ∅(𝑥)) + 𝑏 (4)
Jika  da ta  tida k linier da la m rua ng "input", tujua nnya adalah untuk memetakan da ta  x(t) ke rua ng "fitur" dimensi ya ng lebih tinggi,  mela lui ∅ (x) (disebut seba ga i Fungsi  Kernel),  kemudia n mela kukan linier regresi  da la m rua ng fitur dimensi ya ng lebih tinggi  [21].
Tujua nnya a da lah untuk menemukan bobot "optima l"  w  da n a mba ng b  serta   menentukan kriteria   untuk menemuka n kumpula n bobot "optima l". Perta ma  adala h "kera taan" bobot, ya ng da pat diukur denga n norma Euclidean (ya itu, minima lka n ||w|| 2 ). Kedua  a da la h kesala han yang diha silka n oleh proses  estima si nila i,  juga  dikena l seba gai risiko  empiris,  ya ng ha rus diminima lka n. Tujua n keseluruha nnya a dala h meminimalka n risiko ya ng dia tur R reg ( f ) (di ma na f a da lah fungsi da ri x(t)) seperti ya ng didefinisika n seba ga i (5):
𝑅 𝑟𝑒𝑔 (𝑓) = 𝑅 𝑒𝑚𝑝 (𝑓) + 𝜆 2 ||𝑤|| 2 (5)
Fa ktor ska la 𝜆 bia sa nya  disebut seba ga i konsta nta regula risa si  da n  istila h  ini  sering  disebut seba ga i  istila h kontrol kapasitas. Fungsinya untuk mengurangi “over-fitting”  data dan meminimalkan efek generalisasi yang buruk. Risiko empiris  didefinisika n seba ga i (6).
𝑅 𝑒𝑚𝑝 (𝑓) = 1 𝑁 ∑ 𝐿(𝑥(𝑖), 𝑦(𝑖) ,𝑓(𝑥(𝑖) , 𝑤)) 𝑁−1 𝑖=0 (6)
Di  ma na , i  a da la h indeks untuk deret wa ktu diskrit  t  =  {0,1,2,  …,  N-1}  da n y(i)  a da la h da ta "kebena ran" (kumpula n pela tiha n) da ri nila i  prediksi  ya ng dica ri.  L(.)  a da la h "fungsi kerugia n"  a ta u "fungsi bia ya " ya ng ha rus didefinisika n.
Metode decision  tree a da la h classifier ya ng mempa rtisi rua ng seca ra  rekursif. Simpul ya ng terdiri  da ri pohon bera ka r merupa kan pohon keputusan [23]. Formula  decision tree ya ng diguna ka n ya itu entropy (7) [24].
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦  (𝑆) =   ∑ 𝑃𝑖 log 2 𝑃𝑖 𝑐
𝑖=1
(7)
Dima na  Pi merupa ka n ra sio jumla h a ngka da ri subset sa mpel, seda nkga n i merupa ka n nila i a tribut.

## 3. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Penelitia n ini  untuk metode pengukura n ha sil  da n a na lisa  nya  mengguna ka n Mea n Squa re Error (MSE),  Root Mean Squa re Error (RMSE),  Mea n Absolute Error (MAE) da n R-squa red ( 𝑅 2 ). Berikut merupa ka n formula MSE (8), RMSE
(9), MAE (10) da n 𝑅 2 (11) [25].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1530 − 1535 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2609
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ 𝑒 𝑖 2 𝑛 𝑖 =1
(8)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑ 𝑒 𝑖 2 𝑛 𝑖 =1 (9)
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑒 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (10)
𝑅 2 = 1 − ∑ 𝑒 𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑏 𝑖 𝑛 𝑖=1 (11)
Dima na  n a da la h jumla h sa mpel, e a da la h nila i bia s pa da  ha sil prediksi,  da n b  a da la h nila i bia s pa da  ha sil pengura nga n nila i sebena rnya  da n nila i ra ta -ra ta  prediksi.

## 3.1 Implementasi/Pengujian
Penelitia n  ini  mengguna ka n a la t ba ntu ora nge3 untuk memba ntu da la m meliha t metode ya ng  lebih  ba ik  da lam mela kuka n prediksi. Ga mba r 2 menunjukkan workflow ya ng diguna ka n da la m a plika si ora nge3.

## Gambar 2. Workflow penelitia n ora nge
Pa da  ga mba r 2 dila kuka n pembacaan data, pengga bunga n data ya ng tela h diba ca , pemodelan menggunakan SVM da n tree, la lu dila njutka n denga n prediksi da ri  model ya ng suda h a da . Da ta  ya ng diguna ka n pa da penelitia n ini a da la h data pada periode ke-4 hingga  periode ke-13 ya ng kemudia n diba ca  mengguna kan widget File.  Da ta  ya ng telah terba ca  kemudia n diga bungka n menja di sa tu ta bel  utuh mengguna ka n widget  conca tenate. Seluruh  da ta  tersebut kemudia n di ma sukka n pa da model SVM ya ng tela h dipersia pka n. Ga mba r 3 menunjukkan model SVM y a ng dipa kai pa da  penelitia n ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1530 − 1535 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2609
Pa da  ga mba r 3  model SVM  ya ng diguna ka n a da la h SVM  denga n  nila i  cost  5.00  da n  nila i  regression  loss epsilon  0.50,  kernel  RBF  da n itera si  seba nya k 200 itera si.  Model  la in  ya ng  diguna ka n a da la h  model tree  ya ng ditunjukka n pa da ga mbar 4.

## Gambar 4. Model Tree
Pa da  ga mba r 4 model tree mengguna ka n jumlah minima l da unnya seba nyak 2 da n pemba gia n subset minimal 5. Ha sil prediksi ya ng dida pa t da ri penelitia n ini  berupa  da ta  prediksi popula si mengguna ka n model SVM da n model tree, da ta  eror a ta u selisih  nila i da ri nila i  prediksi  da n nila i a ktua l da ri popula si ya ng a da  pa da model SVM da n tree. Ta bel 2 menunjukkan data ya ng tela h dida pa t.
Tabel 2. Hasil prediksi dan nilai eror No Popula tion SVM Tree SVM Error Tree Error 1 9996 9831.14 11409 -164.86 1413 2 9983 9910.23 9315 -72.77 -668 3 9976 9915 9972 -61 -4 4 9960 9914.09 9952.5 -45.91 -7.5 5 9950 9912.3 11535.5 -37.7 1585.5 … … … … … … 311 8813 9804.72 8833.33 991.72 20.33 312 8793 9796.13 8742 1003.13 -51 313 8759 9782.67 8820 1023.67 61 314 8691 9764.75 8742 1073.75 51 315 8631 9822.03 8629 1191.03 -2
Pa da  ta bel 2  da pa t  diliha t nila i  prediksi  ya ng  dida pa t da ri  model  SVM  da n model  tree.  Kedua nya  dapat memprediksi jumla h popula si ya ng a kan diperoleh. Nila i eror da ri ma sing-ma sing model juga  terliha t da ri ta bel 2, dan da pa t diketa hui ba hwa  nila i eror mengguna ka n model tree lebih sedikit  d a ripa da  Ketika  mengguna ka n model SVM. Nila i  eror  ya ng kecil  ini  membuktikan ba hwa model regresi  mengguna ka n tree memiliki  performa  ya ng lebih ba ik diba ndingka n Ketika  mengguna ka n model SVM. Ha l ini da pa t diliha t mela lui ha sil perhitunga n MSE, RMSE, MAE, da n 𝑅 2 ya ng da pa t diliha t pa da  ta bel 3.
Tabel 3. Ha sil Perhitunga n MSE, RMSE, MAE, da n 𝑹 𝟐 Model MSE RMSE MAE 𝑅 2 SVM 1968400.091  1402.997 1051.679  0.007 Tree 61987.202 248.972 85.086 0.969
Pa da  ta bel  3  diperliha tka n untuk model  SVM  nila i  MSE  ya ng  dida pa t sebesa r 1968400,091, nila i  RMSE sebesa r 1402,997, nila i MAE sebesa r 1051,679, da n nila i 𝑹 𝟐 sebesa r 0.007. Pa da  model tree dida pat nila i MSE sebesa r 61987,202, nila i RMSE sebesa r 248,972, nila i MAE sebesa r 85,086, da n nila i 𝑹 𝟐 sebesa r 0,969.  Nila i  MSE, RMSE da n MAE menunjukkan tingka t eror ya ng dimiliki ma sing-ma sing model ya ng bera rti ba hwa  sema kin kecil nila i eror ya ng dida pa t ma ka  semakin ba ik performa  da ri  model  ya ng diguna ka n. Nila i 𝑹 𝟐 menunjukkan tingka t ba ik a tau tida knya  sebuah model ya ng diguna kan. Jika  nila i 𝑹 𝟐 sema kin mendeka ti 1 ma ka model tersebut da pat dika takan ba ik, seba liknya  jika  mendeka ti 0 ma ka  model kura ng ba ik. Ha silnya  da pa t disimpulka n ba hwa  model tree lebih ba ik da ri pa da  model SVM.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpula n pa da  penelitia n ini a da la h: tela h dibua t pengujia n untuk memprediksi jumla h popula si a yam pada sebuah ka nda ng denga n periode tertentu ya ng mengha silka n nila i  prediksi  95%.  Da ta  ya ng dipa ka i merupa kan da ta pada periode  ke-4 hingga   periode ke-13. Da ta  pertumbuha n populasi tersebut memiliki va ria bel-va ria bel ya ng memiliki

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1530 − 1535 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2609
penga ruh terha da p pertumbuhan popula si dia nta ranya a dala h da te, depletion, a vera ge bodyweight, FCR,  feed inta ke, wa ter  inta ke, IP,  da n popula tion. Mengguna ka n da ta  ya ng dimiliki  sejumla h 315 ba ris  denga n 10  va ria bel telah dila kuka n pengujia n mengguna kan model SVM da n model tree untuk memprediksi jumla h popula si pa da  sa tu hari tertentu. Model SVM ya ng diguna ka n a dala h tipe SVM denga n nila i  cost 5.00 da n nila i  regression  loss epsilon 0.50, kernel  RBF  da n itera si  seba nya k  200 itera si.  Ha sil  ya ng dida pa t mengguna ka n model  SVM  nila i  MSE  sebesar 1968400,091, nila i RMSE  sebesa r 1402,997, nila i MAE  sebesa r 1051,679, da n nila i 𝑹 𝟐 sebesa r 0.007. Model tree mengguna ka n  jumla h  minima l  da unnya  seba nya k  2  da n  pemba gia n  subset  minima l  5.  Ha sil  ya ng  didapat mengguna ka n model tree Pa da  model tree dida pa t nila i MSE sebesa r 61987,202, nila i  RMSE sebesa r 248,972, nila i MAE sebesa r 85,086, da n nila i 𝑹 𝟐 sebesa r 0,969. Berda sa rka n model ya ng tela h diuji ma ka  dapat disimpulka n bahwa model tree memiliki  performa  ya ng lebih ba ik da ripa da  model SVM ka rena  nila i MSE,  RMSE, da n MAE ya ng kecil da n nila i 𝑅 2 ya ng sema kin mendeka ti a ngka  1.

## REFERENCES
[1] Mahale, Rupali B., and S. S. Sonavane, “Smart Poultry Farm Monitoring Using IOT and Wireless Sensor Networks,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci., vol. 7, no. 3, 2016.
[2] Smith, Daniel,  et al, “Internet  of animal  health things (IoAHT) opportunities and challenges,”  Univ. Cambridge Cambridge, UK, 2015.
[3] Godfray, H. Charles J., et al, “Food security:  the challenge  of feeding 9 billion  people,”  Science (80-. )., vol. 327, no. 5967, pp. 812–818, 2010.
[4] Astill, Jake, et al, “Smart poultry management:  Smart sensors, big data, and the internet  of things,”  Comput. Electron. Agric., vol. 170, p. 105291, 2020.
[5] Akhund, Tajim Md, et al, “Self-powered IoT-based design for multi-purpose smart poultry farm,” in International  Conference on Information and Communication  Technology for Intelligent  Systems. Springer, Singapore, 2020, vol. May, pp. 43–51.
[6] Bumanis,  Nikolajs,  et  al, “Data  Conceptual  Model  for Smart  Poultry  Farm Management  System,”  in  Procedia  Computer Science, 2022, pp. 517–526.
[7] Corkery, Gerard,  et al, “Incorporating  smart  sensing technologies  into the  poultry industry,”  J. World’s Poult. Res., vol. 3, no. 4, pp. 106–128, 2013.
[8] Kanwal,  Aroosa,  et  al,  “Growth  performance  of  poultry  in  relation  to  Moringa  oliefera  and  Azadirachta  indica  leaves powder,” J. King Saud Univ., vol. 34, no. 7, p. 102234, 2022.
[9] Hambali,  Muhammad Faiz Haji, Ravi Kumar Patchmuthu,  and Au Thien Wan, “IoT Based Smart Poultry Farm in Brunei,” in 2020 8th International  Conference on Information  and Communication  Technology  (ICoICT). IEEE, 2020, pp. 1–5.
[10]  Milosevic, B., et al, “Machine  learning application  in growth and health prediction  of broiler  chickens,”  Worlds. Poult. Sci. J., vol. 75, no. 3, pp. 401–410, 2019.
[11]  H. A. Ahmad, “Poultry growth modeling using neural  networks and simulated  data,”  J. Appl. Poult. Res., vol. 18, no. 3, pp. 440–446, 2009.
[12]  Amraei, S., S. Abdanan Mehdizadeh, and S. Salari, “Broiler weight estimation  based on machine  vision and artificial  neural network,” Br. Poult. Sci., vol. 58, no. 2, pp. 200–205, 2017.
[13]  Ahmed,  Ghufran,  et  al,  “An  approach  towards  IoT-based  predictive  service  for  early  detection  of  diseases  in  poultry chickens,” Sustainability,  vol. 13, no. 23, p. 13396, 2021.
[14]  Huang, Junduan, Wenqing  Wang, and Tiemin  Zhang,  “Method for detecting  avian influenza  disease of chickens based on sound analysis,” Biosyst. Eng., vol. 180, pp. 16–24, 2019.
[15]  Zhuang, Xiaolin,  et al, “Development  of an early  warning algorithm  to detect  sick broilers,”  Comput. Electron.  Agric., vol. 144, pp. 102–113, 2018.
[16]  Chandra, Mayank Arya, and S. S. Bedi, “Survey on SVM and their application  in image  classification,”  Int. J. Inf. Technol. , vol. 13, no. 5, pp. 1–11, 2021.
[17]  Ramadhan,  Nur Ghaniaviyanto,  and  Azka Khoirunnisa,  “Klasifikasi  Data  Malaria  Menggunakan  Metode  Support Vector Machine,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 5, no. 4, pp. 1580–1584, 2021.
[18]  Yue, Shihong, Ping Li, and Peiyi Hao, “SVM classification:  Its contents and challenges,”  Appl. Math. J. Chinese Univ., vol. 18, no. 3, pp. 332–342, 2003.
[19]  Byun, Hyeran,  and  Seong-Whan  Lee,  “A survey  on pattern  recognition  applications  of support  vector  machines,”  Int.  J. Pattern Recognit. Artif. Intell., vol. 17, no. 3, pp. 459–486, 2003.
[20]  Sapankevych, Nicholas I., and Ravi Sankar, “Time series prediction using support vector machines: a survey,” IEEE Comput. Intell. Mag., vol. 4, no. 2, pp. 24–38, 2009.
[21]  Müller,  K-R., et  al, “Predicting  time  series with  support vector machines,”  in  International  conference  on artificial  neural networks. Springer, Berlin, Heidelberg,  1997, pp. 999–1004.
[22]  Chai, Tianfeng, and Roland R. Draxler, “Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)?–Arguments agains t avoiding RMSE in the literature,”  Geosci. Model Dev., vol. 7, no. 3, pp. 1247–1250, 2014.
[23]  Charisma,  Rifqi  Alfinnur, et  al,  “Analisis  Penerapan  Metode  Ensembled  Learning  Decision  Tree  Pada Klasifikasi  Virus Hepatitis C,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 3, no. 4, pp. 405–409, 2022.
[24]  Charbuty, Bahzad, and Adnan Abdulazeez, “Classification  based on decision tree algorithm  for machine  learning,”  J. Appl. Sci. Technol.  Trends, vol. 2, no. 1, pp. 20-28., 2021.