## Optimasi Komposisi Pakan Ayam Broiler Sesuai Standarisasi Kebutuhan Nutrisi Menggunakan Algoritma Genetika
Anas Abiem Bahar Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia
abiemaassyikin@gmail.com Firdaustinovida Aisyah
Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia
firdaaisyah22@gmail.com Aldefa Lingga Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember
Jember, Indonesia aldefalingga@gmail.com
Nurul Dwi Zainita Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia n.zainita68@gmail.com
Muhammad Fendrik Nurul Jadid Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia fendrik1311@gmail.com
Trismayanti Dwi Puspitasari Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia trismayanti@polije.ac.id Rifrinda Afianti Magfiroh Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember
Jember, Indonesia nengrifrinda@gmail.com
Zavira Wahyu Dewi Pratiwi
Teknologi Informasi
Politeknik Negeri Jember Jember, Indonesia wahyuzavira@gmail.com
Abstract—  Quality  of  broiler  feed  impact  on  meat  quality produced.  If  feeding  broiler  unstandardized  so  broiler  will  be non-optimal  condition  such  as  lack  of  appetite  an  energy, susceptible to disease. Even consequences can lead to death on the  broiler.  To  minimize  the  mortality  in  broiler  then  used  to genetic  algorithm  as  combination  of  chicken  feed  with  an optimal  output  for  the  benefit.  The  advantage  of  using  a genetic  algorithm  is  seen  from  its  ability  to  find  a  good solution. The advantages of genetic algorithms when compared to  other  algorithms  are  the  less  mathematical  calculation process.  This  algorithm  will  look  for  solutions  without  regard to  processes  related  to  problems  that  are  solved  directly.  This study  will  design  the  optimization  of  the  best  combination  of feed  in  Broiler  chickens  according  to  the  appropriate  price using  the  genetic  algorithm  method.  From  the  results  of research  conducted  obtained  at  the  best  generation  to generation  17  with  the  best  fitness  value  is  0.0792  and  the smallest fitness value is 0.0412 with average fitness obtained is 0.05829.

## Keywords— broiler; genetic algorithms.
Abstrak— Kualitas pakan broiler berdampak pada kualitas daging  yang  dihasilkan.  Jika  memberi  makan  ayam  pedaging tidak  terstandar  maka  kondisi  ayam  pedaging  akan  menjadi tidak  optimal  seperti  kurang  nafsu  makan  dan  energi,  rentan terhadap  penyakit.  Bahkan  bisa  mengakibatkan  kematian pada  ayam  pedaging.  Untuk  untuk  meminimalisir  kematian pada  ayam  pedaging  maka  penelitian  ini  akan  dianalisis dengan  algoritma  genetika  sehingga  memberikan  manfaat dalam  pemberian  kombinasi  pakan  ayam  dengan  hasil  yang optimal. Keuntungan menggunakan algoritma genetika dilihat dari  kemampuannya  menemukan  solusi  yang  baik.  Kelebihan dari  algoritma  genetika  jika  dibandingkan  dengan  algoritma lainnya  adalah  proses  perhitungan  matematisnya  kurang. Algoritma  ini  akan  mencari  solusi  tanpa  memperhatikan proses  yang  terkait  dengan  masalah  yang  diselesaikan  secara
langsung.  Penelitian  ini  akan  merancang  optimasi  kombinasi pakan  terbaik  pada  ayam  Broiler  sesuai  dengan  harga  yang sesuai  menggunakan  metode  algoritma  genetika.  Dari  hasil penelitian  yang  dilakukan  diperoleh  generasi  terbaik  sampai generasi  17  dengan nilai  fitness adalah  0,0792  dan nilai fitness terkecil  adalah  0,0412  dengan  rata-rata  fitness  yang diperoleh adalah 0,05829.
Keywords— broiler; algoritma genetika.

## PENDAHULUAN
Peternakan  ayam  Broiler  merupakan  salah  satu  jenis ternak  unggas  yang  bernilai  ekonomis  dan  menghasilkan produk  berupa  daging.  Selain  karena  permintaan  kebutuhan konsumsi  daging  ayam  yang  besar,  faktor  ekonomi  juga merupakan  faktor  yang  mendorong  beberapa  masyarakat untuk  mencoba  bisnis  ini  [1].  Ada  252.198.032  populasi ternak ayam Broiler di provinsi Jawa Timur dimana populasi ternak  ayam  Broiler  paling  tinggi  diantara  populasi  ternak unggas lainnya [2].
Daging  ayam  Broiler  merupakan  salah  satu  sumber protein  hewani  yang  dibutuhkan  oleh  manusia.    Pakan merupakan  faktor  paling  penting  dalam  usaha  peternakan, hal  ini  sangat  mempengaruhi  tinggi  rendahnya  suatu produksi. Oleh sebab itu, kualitas pakan ayam Broiler sangat mempengaruhi  kualitas  daging  yang  dihasilkan.  Jika penentuan  pakan  yang  diberikan  tidak  sesuai  dengan standarisasi kebutuhan ayam maka yang terjadi adalah ayam Broiler  tidak  mencapai  kondisi  yang  optimal  seperti kurangnya nafsu makan, mudah terserang penyakit, dan tidak lincah.  Bahkan  yang  lebih  fatal  lagi  bisa  mengakibatkan kematian pada ayam tersebut.
Dikutip  dari  jurnal  Penentuan  Komposisi  Pakan  Ternak Untuk  Memenuhi  Nutrisi  Ayam  Petelur  Dengan  Biaya Minimum  Menggunakan  Pearson  Square  (PS)  milik Aniffudin  Faisal  Reza,  Hasil  akurasi  dari  perhitungan
komposisi  ransum  dengan  menggunakan  algoritma  Pearson Square  (PS)  didapat  akurasi  mix  komposisi  bahan  pakan sebesar  100%.  Setiap  prosentase  mix  bahan  pakan  akan dikonversi  kedalam  kilogram  (kg)  yang  jika  dijumlahkan akan  menghasilkan  jumlah  kebutuhan  ransum  sesuai  yang diinginkan [3].
Pada  jurnal  lainnya  yang  berjudul  Penerapan  Algoritma Genetika  Pada  Permasalahan  Fuzzy  Linear  Programming Untuk  Formulasi  Ransum  Unggas  milik  Siska  Dwi  Lestari mengatakan  bahwa  formulasi  ransum  dengan  Linear Programming  (LP)  menghasilkan  harga  yang  lebih  tinggi. Dengan menggunakan fuzzy linear programming (FLP) yang diperkenalkan Adrizal dan Marimin (2004) formulasi ransum yang  dihasilkan  lebih  murah  dibandingkan  metode  LP. Ternyata dengan menggunakan Algoritma Genetika menghasilkan  formulasi  ransum  yang  lebih  murah dibandingkan FLP [4].
Untuk  meminimalisir  terjadinya  kematian  pada  ayam akibat  dari  pemberian  pakan  yang  tidak  optimal  maka digunakanlah algoritma  genetika sebagai penentu  kombinasi pakan  ayam dengan output takaran yang optimal. Pemilihan pakan  yang  berkualitas  tentunya  akan  meningkatkan keuntungan  peternak  karena  biaya  pakan  akan  semakin efisien  sebagai  dampak  konversi  pakan  yang  baik,  waktu yang  lebih  singkat  karena  pertumbuhan  ayam  yang  cepat, dan sehat karena mendapatkan nutrisi yang seimbang.
Algoritma  genetika  merupakan  suatu  algoritma  yang diinspirasi  dari  teori  evolusi  yang  kemudian  diadopsi menjadi  algoritma  komputasi  untuk  mencari  solusi  dengan cara yang lebih alamiah.  Keuntungan penggunaan algoritma genetika  sangat  jelas  terlihat  dari  kemudahan  implementasi dan  kemampuannya  untuk  menemukan  solusi  yang  bagus (bisa  diterima)  secara  cepat  [5].  Beberapa  kelebihan algoritma  genetika  jika  dibandingkan  dengan  algoritma pencarian  lainnya  adalah  Algoritma  ini  hanya  melakukan sedikit  perhitungan  matematis  yang  berhubungan  dengan masalah  yang  ingin  diselesaikan.  Karena  sifat  perubahan evolusi  alamiah,  maka  algoritma  ini  akan  mencari penyelesaian  tanpa  memperhatikan  proses-proses  yang berhubungan  dengan  masalah  yang  diselesaikan  secara langsung.  Algoritma  ini  juga  dapat  mengendalikan  fungsi objektif  dan  batasan  yang  didefinisikan,  baik  pada  ruang pencarian  diskrit  atau  ruang  pencarian  analog.  Operator- operator  evolusi  membuat  algoritma  ini  sangat  efektif  pada pencarian  global.  Algoritma  ini  memiliki  fleksibilitas  yang tinggi  untuk  dihibridkan  dengan  metode  pencarian  lainnya agar  lebih  efektif.  Kelemahan  algoritma  genetika  jika dibandingkan  dengan  algoritma  pencarian  lainnya  adalah adanya  ketidakpastian  untuk  menghasilkan  solusi  optimum global, karena sebagian besar dari algoritma ini berhubungan dengan bilangan random yang bersifat probabilistik  [6].
Algoritma  genetika  yang  dikembangkan  oleh  Goldberg adalah  algoritma  komputasi  yang  diinspirasi  teori  evolusi Darwin  yang  menyatakan  bahwa  kelangsungan  hidup  suatu makhluk  dipengaruhi  aturan  “yang  kuat  adalah  yang menang”.  Darwin  juga  menyatakan  bahwa  kelangsungan hidup  suatu  makhluk  dapat  dipertahankan  melalui  proses reproduksi, crossover, dan mutasi[7].
Proses pencarian solusi diawali dengan tahap pembangkitan populasi awal secara acak. Populasi ini terdiri dari  kromosom-kromosom.  Setiap  kromosom  merupakan
gambaran  solusi  atas  pemecahan  masalah.  Populasi  yang telah  dipilih  tersebut  akan  menghasilkan  keturunan  baru yang  sifatnya  diharapkan  lebih  baik  dari  populasi sebelumnya.  Populasi  yang  baik  sifatnya  akan  memiliki peluang  untuk  terus  dikembangkan  agar  menghasilkan keturunan  populasi  yang  lebih  baik  selanjutnya.  Dengan demikian,  solusi  terbaik  yang  diinginkan  dapat  dicapai dengan terus mengulang proses pencarian keturunan[8].
Populasi  ini  terdiri  dari  kromosom-kromosom.  Setiap kromosom  merupakan  gambaran  solusi  atas  pemecahan masalah.  Populasi  yang  telah  dipilih  tersebut  akan menghasilkan keturunan baru yang sifatnya diharapkan lebih baik  dari  populasi  sebelumnya.  Populasi  yang  baik  sifatnya akan  memiliki  peluang  untuk  terus  dikembangkan  agar menghasilkan keturunan populasi yang lebih baik selanjutnya.  Dengan  demikian,  solusi  terbaik  yang diinginkan  dapat  dicapai  dengan  terus  mengulang  proses pencarian  keturunan.  Dalam  proses  tersebut,  sebelum algoritma  genetika  dijalankan  didefinisikan  suatu  fungsi fitness  yang  menyatakan  tingkat  keberhasilan  sebuah populasi. Dengan melakukan perhitungan berdasarkan fungsi fitness,  akan  dapat  ditentukan  populasi  yang  akan dipertahankan  untuk  menghasilkan  generasi  selanjutnya. Proses  ini  biasa  disebut  sebagai  proses  seleksi.  Proses  ini merupakan  salah  satu  tahap  yang  dirangkai  dalam  proses yang iterative [9].
Pengkodean  (Encoding)  adalah  proses  perubahan karakter  data  yang  akan  dikirim  dari  suatu  titik  ke  titik  lain dengan  kode  yang  dikenal  oleh  setiap  termianal  yang  ada, dan menjadikan setiap karakter data dalam sebuah informasi digital  ke  dalam  bentuk  biner  agar  dapat  ditransmisikan. Suatu terminal yang berbeda menggunakan kode biner yang berbeda untuk mewakili setiap karakter.
Tujuan  dari  Pengkodean  (Encoding)  adalah  menjadikan setiap karakter data dalam sebuah informasi digital ke dalam bentuk  biner  agar  dapat  ditransmisikan  dan  bisa  melakukan komunikasi  data.  Kode-kode  yang  digunakan  dalam komunikasi data pada  system computer memiliki  perbedaan dari  generasi  ke  generasinya,  karena  semakin  besar  dan kompleksnya  data  yang  akan  dikirim  /  digunakan.  Dalam penyaluran data antar komputer,  data  yang  disalurkan  harus dimengerti  oleh  masing-masing  perangkat  baik  oleh pengirim  maupun  penerima.  Untuk  itu  digunakan  system sandi  sesuai  standard.  Suatu  karakter  didefinisikan  sebagai huruf, angka, tanda aritmetik dan tanda khusus lainnya [10].
Pada  tulisan  ini  dibuatlah  sebuah  sistem  informasi optimasi pencampuran pakan pada ayam Broiler menggunakan  metode  algoritma  genetika.  Sistem  informasi ini  dapat  memberikan  informasi  pada  peternak  mengenai kombinasi pakan yang sesuai dengan standarisasi kebutuhan ayam Broiler sesuai hasil yang didapat.
METODE A. Flowchart System
Metode penelitian yang di gunakan adalah sesuai dengan proses manual Gentetika algoritma.

## Gambar 1 Flowchart System
Populasi awal terdiri dari bebrapa kromosom. Kromosom tersebut terdiri dari beberapa gen dimana gen tersebut adalah encoding  yang  akan  digunakan  untuk  mempresentasikan masalah tersebut. Teknik yang digunakan dalam permasalahan  ini  adalah  encoding  binary  .  Pada  binary encoding,  setiap  bahan  makanan  di  wakilkan  oleh  sebuah angka binary 0 dan 1, dimana angka tersebut menggambarkan  gen  pada  sebuah  kromosom.  Setiap  gen  di wakilkan  oleh  binary  4  bit,  yang  menyatakan  bahwa  harus ada bahan makanan yang teilih dari 15 bahan makanan yang tersedia.  Setiap  kromosom  yang  ada  pada  suatu  generasi menggambarkan  bahan  makanan  yang  digunakan  untuk mendapatkan  hasil  optimal  dalam  pemenuhan  nutrisi  ayam broiler  agar  bisa  mendapatkan  daging  yang  optimal  namun pengeluaran  yang  sangat  optimal  untuk  para  peternak,  dan kromosom  yang  mewakili  solusi  tersebut  adalah  harus memenuhi  2  jenis  makanan  dalam  sehari    yaitu mempresentasikan pakan di pagi hari dan sore hari.Pertama, pastikan  bahwa  Author  memiliki  template  yang  benar. Template ini dirancang untuk ukuran kertas A4. Jika  Author menggunakan  kertas  dengan  ukuran  lain,  maka  seseuaikan dengan  ukuran  kertas  yang  telah  ditentukan  yaitu  ukuran kertas A4.
B. Tahapan Metode
Berdasarkan  flowchart  system  yang  akan  diterapkan beberapa  langkah  yang  harus  dilakukan  adalah  sebagai berikut:
1. Pembangkitan  Populasi  Awal:  Populasi awal merupakan kumpulan  dari  bebrapa  kromosom.  Langkah  awal  yang harus  di  bentuk  adalah  membangkitkan  populasi  awal. Populasi  awal  di  bentuk  dengan  cara  membangkitkan sebuah  bilangan  acak  dari  1  sampai  dengan  jumlah  data pakan yang ingin di kombinasikan dalam sehari
2. Seleksi: Metode seleksi yang dipilih adalah roulette well selection . Dengan metode  ini,  setiap  kromosom akan  di bandingkan  dengan  bilangan  acak  yang  di  bangkitkan sebanyak  jumlah  dari  kromosom  yang  ada.  Setelah  di bandingkan  maka  akan  terbentuk  susunan  kromosom baru sebuah generasi.
3. Crossover:  Crossover  adalah  sebuah  proses  untuk menyilangkan  kedua  kromosom  sehingga  di  dapatkan suatu  kromosom  baru  yang  mirip  dengan  kromosom induknya.  Proses  crossover  di  lakukan  untuk  mencari kromosom terbaik untuk proses selanjutnya, yaitu dengan cara  menggantikan  kromosom  yang  tidak  pantas  di pertahankan  dengan  kromosom  baru  yang  lebih  baik daripada  induknya.  Banyaknya  kromosom  yang  akan  di
crossover adalah sesuai dengan probabilitas yang telah di terapkan  yaitu  0,10  dan  0,05.  Pemilihan  gen  yang  akan di-crossover dilakukan berdasarkan probabilitas crossover. Nilai probabilitas crossover tersebut di kalikan dengan jumlah kromosom yang ada. Langkah selanjutnya adalah  membangkitkan  nilai  acak  sebanyak  jumlah kromosom.  Apabila  nilai  kurang  dari  nilai  probablitas crossover  maka  pada  kromosom  yang  bersesuaian  akan di  lakukan  crossover.  Pada  aplikasi  ini  crossover  yang digunakan  adalah  discrete  crossover.  Pada  teknik  ini, akan  digunakan  dua  buah  kromosom  untuk  membuat kromosom baru . untuk membuatnya kromosom induk di pecahnya menjadi  lima bagian  yang  berbeda.  Setelah itu bilangan  acak  akan  di  bangkitkan  sebanyak  lima  buah. Bilangan  satu  menyatakan  induk,  dan  bilangan  kedua menyatakan induk yang kedua. Dan kromosom yang baru dibentuk di sesuaikan dengan bilangan acak yang telah di sesuaikan.
4. Mutasi:  Proses  mutasi  adalah  proses  dimana  suatu  gen akan mengalami penyimpangan dari kromosom induknya.  Banyaknya  jumlah  yang  akan  di  simpangkan adalah  sebanyak  nilai  probabilitas  yang  sebelumnya sudah di tentukan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  penyelesaian  dengan  menggunakan  metode algortima untuk penentuan komposisi makanan ayam broiler dengan parameter standar kebutuhan nutrisi dan harga adalah sebagai berikut.

## A. Proses Encoding
Berikut  aladah  jenis  makanan  yang  akan  jadikan  pakan ayam boiler beserta kandungan kkal per 20 gr dan harga per 20 gr sesuai dengan jumlah takaran yang akan diberikan per satu ayam boiler.
TABEL I JENIS PAKAN AYAM BROILER No Jenis Makanan Energi kkal / 100 gr Energ i kkal / 20 gr Harga/kg Harga/20g r 1 Jagung 860 172 5.200 104 2 Kacang hijau 345 69 21.600 432 4 Kacang kedelai 380 76.2 7500 150 5 Kacang bude 336 67.2 50000 1000 6 Susu bubuk 122 24.4 10000 200 7 Biji kecipir 405 81 50000 1000 8 Bungkil kelapa 368 73.6 4000 80 9 Sorgum 329 65.8 5000 100 10 Bungkil kacang tanah 336 67.2 2400 48 11 Tepung ikan 316 63.2 10500 210 12 Gandum 327 65.4 55000 1100 13 Bekatul 275 55 4000 80 14 Tepung Gaplek 363 72.6 2800 56 15 Tepung Daun Pepaya 79 15,8 6800
136 252800 5056
Untuk  selanjutnya  setiap  makanan  akan  dikodekan dengan menggunakan binary
string yang memperesentasikan  nomor  jenis  makanan  sesuai  dengan tabel  daftae  jenis  makanan.  Panjang  string  yang  digunakan untuk  setiap  gen  adalah  4  bit  dengan  asumsi  jumlah  jenis makanan  yang  dapat  diberikan  adalah  sebanyak  15  jenis. Berikut adalah contoh dari struktur kromosom
TABEL II GENOTIPE DAN FENOTIPE
Makan Pagi Makan Sore
Genotipe 0011 0110 Fenotipe 3 6

## B. Nilai Fitness
Suatu  individu  di  evaluasi  oleh  sebuah  fitnes  sebagai ukuran  ketahanan  dari  individu  tersebut.  Karena  bertujuan untuk  mendapatkan  kalori  penuh  dengan  biaya  maksimal untuk  pakan  yaitu  sebesar  .500  per  hari  untuk  satu  ayam maka fungsi fitnes yang digunakan adalah :
)(1(1)
Keterangan : k i = Kalori tiap jenis pakan b i = Bernilai 1 jika suatu jenis pakan teilih dan bernilai 0 jika tidak teilihc i = Harga tiap jenis pakan
C. Pembangkitan populasi awal Pembangkitan populasi awal dilakukan dengan membangkitkan  individu  sebanyak  21  individu.  Berikut contoh  invidu  yang  telah  dibangkitkan  sebagai  populasi awal.
TABEL III POPULASI AWAL Hari Pagi Sore Kalori Harga Fitne s pro- fitnes fitnes kumu latif 1 1101 0101 13 5 122 1050 67 0.0264 0.026 4 2 0110 1010 6 10 91 .248 91 0.0359 0.062 3 .... ..... .... .... ... .. ...
..... .... .... .... .... .... .... .... 20 0111 0101 7 4 157 .1.150 92 0.0363 0.941 3 21 0101 1000
4 8 149 .230 149 0.0587 1.000 2537 1.000

## D. Proses Seleksi
Proses  seleksi roulette  well  selection yaitu  dengan memilih salah satu individu dengan nilai fitness yang sudah diberi  skala  dengan  tujuan  menghindari  kecenderungan terjadi  konvergen.  Dari  proses  seleksi  yang  dilakukan individu no 18 yang teilih,  maka individu ke 18 pindah ke posisi pertama.
E. Proses Regenerasi
1. Crossover  yaitu  proses  yang  dilakukan  untuk mendapatkan  individu  baru  yang  lebih  baik.  Karena nilai  probabilitas  crossover  adalah  0,10  maka diharapkan    10%  dari  total  kromosom  yang  ada  akan mengalami  proses  crossover  minimal  10%  *  21  =  2 atau  2  dari  21  invidu  akan  mengalami  crossover. Proses  crossover  yang  dilakukan  dengan  invidu  yang teilih yaitu individu ke 15 dan ke 18.
TABEL IV PROSES CROSSOVER 15 1011 1000 induk 1 18 0011 0101 induk 2 x 1011 0101 anak 1 x 0011 1000 anak 2
2. Mutasi dilakukan dengan menukar gen di tiap individu, langkah-langkah  yang  perlu  dilakukan  dalam  proses mutasi yatu :
a. Mengitung  jumlah  bit  yang  ada  dalam  populasi  dan kalikan dengan jumlah popize 8*21 = 168
b. Paramater  peluang  mutasi  =  0,5  maka  diharapkan  5% dari  total  bit  yang  ada  dapat  mengalami  proses  mutasi yaitu 5% * 168 = 8 atau 8 diharapkan minimal ada 8 bit yang  mengalami  proses  mutasi  dari  total  keseluruhan 168 bit
Proses  mutasi  dilakukan  dengan  membangkitkan  bilangan acak  dan  mengganti  nilai  bit  yang  ada  sesuai  dengan bilangan acak yang ada.Contoh mutasi yang dilakukan
TABEL V MUTASI 12 1011 0111 sesudah mutasi 1 1 11 0 0 11 13 1110 0110 sesudah mutasi 1 0 10 1 110

## F.Tahap Pengulangan
Individu  baru  hasil  proses crossover dan  mutasi digunakan untuk menggantikan induknya kemudian dipakai kembali  untuk  membentuk  generesai  berikutnya  sampai didapat generi terbaik sesuai dengan yang diharapkan

## G.Hasil Akhir
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  generasi  terbaik didapatkan  pada  generasi  ke  17  dengan  nilai  fitnes  terbaik yaitu 0.0792 dan nilai fitnes terkecilnya yaitu 0.0412 dengan rata fitness yang didapat yaitu 0.05829 .

## KESIMPULAN
Algoritma  genetika  dapat  diterapakan  untuk  optimasi komposisi pakan ayam broiler sesuai standarisasi kebutuhan nutrisi. Dengan 21 pembangkitan individu dapat disimpulan bahwa  generasi  ke  17  memiliki  nilai  fitness  terbaik  untuk ayam boiler yang masih proses pertumbuhan  dari umur 0 – 3  minggu  atau  21  hari.    Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pada generasi  tersebut  menghasilkan  individu  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  individu  lainnya.  Maka  didapatkan optimasi  komposisi  terbaik  pada  kromosom  12  dan  13. Dengan nilai fitness adalah 0,0792 dan nilai fitness terkecil adalah 0,0412 dengan rata-rata fitness yang diperoleh adalah 0,05829.

## PENGHARGAAN
Ucapan  terima  kasih  kami  ucapkan  kepada  bapak/ibu dosen  pengampu  mata  kuliah  workshop  sistem  cerdas  serta kepada  pihak  Politeknik  Negeri  Jember  atas  kesediannya memberi  petunjuk,  dorongan  dan  membantu  menyelesaikan riset ini.

## REFERENSI
[1] Muchammad  Sholihin  Bachtiar  .  “Ternak  Ayam  Potong  di  Daerah Jember oleh Muchammad SholihinBachtiar
Halaman all - Kompasiana.com.” [Daring]. Tersedia pada: https://www.kompasiana.com/sholihinbachtiar/5c63b8b212ae9433267
7c412/ternak-ayam-potong-di-daerah-jember?page=all.  [Diakses:  09- Mei-2019].
[2]“BPS Provinsi Jawa Timur.” [Daring]. Tersedia pada: https://jatim.bps.go.id/statictable/2018/01/31/794/populasi-ternak- unggas-menurut-kabupaten-kota-di-jawa-timur-2016-ekor-.html. [Diakses: 09-Mei-2019].
[3] A. F. Reza, “PENENTUAN KOMPOSISI PAKAN TERNAK UNTUK MEMENUHI KEBUTUHAN NUTRISI AYAM PETELUR DENGAN BIAYA  MINIMUM  MENGGUNAKAN  Pearson  Square  (PS),”  hlm.
9.
[4]  A.  Aribowo,  S.  Lukas,  dan  M.  Gunawan,  “PENERAPAN
ALGORITMA  GENETIKA  PADA  PENENTUAN  KOMPOSISI PAKAN AYAM PETELUR,” hlm. 4, 2008.
[5]  Firman  Arifin.“Algoritma  Genetika  dan  Contoh  Aplikasinya  | www.firman-its.com.”  [Daring].  Tersedia  pada:  https://www.firman- its.com/2007/05/17/algoritma-genetika-dan-contoh-aplikasinya/. [Diakses: 09-Mei-2019].
[6]  Yakhdi  Perari  Pinem.“Implementasi  Algoritma  Genetik  Dalam Penjadwalan  Perkuliahan  dan  Praktikum  (Studi  Kasus :  Fasilkom-TI dan  FMIPA  USU)  |  123dok  document.”  [Daring].  Tersedia  pada: https://id.123dok.com/document/oy816wzr-implementasi-algoritma- genetik-dalam-penjadwalan-perkuliahan-dan-praktikum-studi-kasus- fasilkom-ti-dan-fmipa-usu.html. [Diakses: 09-Mei-2019].
[7  ]D.  Hermawanto,  “Algoritma  Genetika  dan  Contoh  Aplikasinya,”  hlm. 10.
[8] Arnold Aribowo  Samuel Lukas dan  Martin Gunawan, “PENERAPAN ALGORITMA  GENETIKA  PADA  PENENTUAN    KOMPOSISI PAKAN AYAM PETELUR,” Yogyakarta, 21 Juni 2008 .
[9]  I.  D.  M.  A.  B.  J.  Vivine  Nurcahyawati,  “PENENTUAN  JARAK TERPENDEK  PADA  JALUR  DISTRIBUSI  BARANG  DI  PULAU JAWA  DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  GENETIKA,” vol. Volume 1, Nomor 3, Desember 2012.
[10] Dwi Setiyo.“(PDF) Makalah Komunikasi Data - Teknik Encoding.pdf | dwi setiyo - Academia.edu.” [Daring]. Tersedia pada:https://www.academia.edu/20025141/Makalah_Komunikasi_Dat a_-_Teknik_Encoding.pdf. [Diakses: 09-Mei-2019].