## Article history
Received Pebruary 28, 2018 Accepted July 1, 2018

## PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA MENGGUNAKAN METODE SELEKSI ROULETTE WHEEL PADA OPTIMASI PENENTUAN KOMPOSISI BAHAN PAKAN AYAM BROILER
Iqbal Fairus Zamani 1) , Galih Wasis Wicaksono 2) Agus Eko Minarno 3) 1,2,3 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Email : fair.cuun92@gmail.com 1) , galih.w.w@umm.ac.id 2) , aguseko@umm.ac.id 3)

## Abstract
Along with many various human activity to fulfill the food nutritional in take vegetable nutrition and animal nutrition must be fulfilled. Animal nutrition is a needs that aften consumed by many people and one of those is broiler chicken. Broiler chicken is a livestuck chicken that easily produce, so there are so many broiler chicken farm that we could see in many place. But there are some problem that occur in most broiler breeders such as the composition of food ingredients and high ration costs. To fulfill  the right  composition  of  ingredients  with  minimum  cost,  researchers  offer  a  solution  by  using  genetic algorithm  in  deter  mining  the  composition  of  broiler  food  ingredients.  This  aplication  uses  50 ingredients of broiler chicken livestock along with nutrition. This study used roulette wheel methods. The result of this study obtained optimum parameters with population size of 400, various generation of 350 and pc 0.1 and pm 0.8 combinations of 10 times test. This result is a composition of broiler food ingredients that meet the nutritional needs with minimal cost.
Keywords: Genetic Algorithms, Broilers, Composition of feed ingredients

## Abstrak
Seiring dengan aktivitas manusia yang beragam untuk menjaga terpenuhinya asupan gizi pada makanan maka kebutuhan nabati dan hewani harus terpenuhi. Kebutuhan pangan hewani merupakan kebutuhan yang  sering  dikonsumsi  oleh  banyak  orang  dan  salah  satunya  adalah  ayam  broiler.  Ayam  broiler merupakan hewan ternak yang mudah untuk diproduksi, maka dari itu banyak ternak ayam broiler yang kita  jumpai  diberbagai  tempat.  Namun  ada  beberapa  permasalahan  yang  terjadi  pada  kebanyakan peternak  ayam  broiler  yaitu  mengenai  komposisi  bahan  pakan  dan  biaya  ransum  ternak  yang  tinggi. Maka untuk memenuhi komposisi bahan yang tepat dengan biaya minimal peneliti menawarkan salah satu  solusi  menggunakan  algoritma  genetika  dalam  penentuan  komposisi  bahan  pakan  ternak  ayam broiler. penerapan ini menggunakan data 50 bahan pakan ternak ayam broiler beserta nutrisinya metode yang  digunnakan  adalah  metode roulette  wheel .  Dari  hasil  pengujian  diperoleh  parameter  optimal dengan ukuran populasi 400, banyak generasi 350 dan kombinasi pc 0.1 dan pm 0.8 dengan pengujian sebanyak  10  kali.  Hasil  ini  merupakan  komposisi  bahan  pakan  ternak  ayam  broiler  yang  memenuhi kebutuhan nutrisi dengan biaya yang minimal.
Kata kunci: Algoritma Genetika, Ayam Broiler, Komposisi Bahan Pakan
1. PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Pada  era  sekarang  ini  dengan  pesatnya perkembangan  teknologi  dan  meningkatnya jumlah  penduduk,  maka  tingkat  kesadaran masyarakat akan kebutuhan protein hewani makin
meningkat.  Bagaimana  tidak  kesibukan  yang menyelimuti  keseharian  masyarakat  sangat rasional  bila  masyarakat  sekarang  lebih  cerdas dalam  memenuhi  kebutuhan  gizi  salah  satunya adalah  memilih  makanan  ternak  sebagai  menu makanan  yang  dirasa  sangatlah  mudah  dalam
penyajiaannya dan dinilai cukup dalam memenuhi nutrisi dalam tubuh.
Ayam  broiler  adalah  ayam  ras  yang mempunyai  kemampuan  untuk  tumbuh  cepat sehingga  dapat  menghasilkan  daging  dalam waktu relatif singkat (5-7 minggu). Ayam broiler mempunyai peranan yang penting sebagai sumber protein  hewani  asal ternak.  Dalam  pemeliharaan ternak  ayam  broiler  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor  agar  ternak  yang  dihasilkan  memiliki kualitas  yang  baik.  Salah satu faktor  yang  dapat meningkatkan kualitas ternak ayam broiler yaitu pada  pakan ternak yang diberikan.
Pakan  ternak  ( ransum )  menempati  posisi penting  pada  usaha  peternakan.  Dalam  sudut pandang ekonomi, biaya untuk pembelian ransum ternak  merupakan  biaya  tertinggi  dalam  usaha peternakan, sehingga biaya tersebut harus ditekan serendah mungkin untuk memaksimalkan pendapatan.  Tingginya  pertumbuhan  industri ternak  juga  akan  meningkatkan  kebutuhan ransum  ternak  di  Indonesia.  Para  pelaku  usaha peternakan  membutuhkan  teknik  pemberian bahan  ransum  yang  efesien  untuk  menyiasati tingginya  biaya  dalam  membeli  bahan  ransum. Ternak  memerlukan  nutrisi  (karbohidrat,  lemak, protein, dan lain-lain) untuk menunjang hidupnya dan  meningkatkan  produk  yang  dihasilkan, seperti  daging,  susu,  maupun  telur.  Kebutuhan nutrisi  itu  dipenuhi  dari  berbagai  jenis  bahan ransum (jagung, dedak padi, bungkil kedelai, dan lain-lain) yang dicampurkan menjadi satu dalam komposisi yang tepat(Andi. 2011).
Algoritma  Genetika  (lebih  sering  disebut Genetic  Algorithm  yang  disingkat  menjadi  GA) merupakan  teknik  pencarian  yang  dilakukan sekaligus  atas  sejumlah  solusi  yang  mungkin.( Indrianingsih.  2010)    Algoritma  ini  memiliki kehandalan  dalam  menghasilkan output optimal yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  memecahkan masalah dengan memanfaatkan perangkat lunak. Implementasinya diawali dengan inisialisasi yaitu pembangkitan  solusi  secara  acak,  reproduksi, evaluasi  dan  diakhiri  dengan  proses  seleksi individu terbaik sebagai solusi terbaik.
Hasil  dari  menerapkan  algoritma  genetika yaitu  nilai  komposisi  bahan  pakan  optimal  yang dapat  digunakan  oleh  para  peternak  untuk meningkatkan  kualitas  hasil  ternaknya.  Optimal yang  dimaksud  adalah  terpenuhinya  kebutuhan nutrisi  ayam  broiler  namun  dengan  biaya pembelian pakan yang se-minimal mungkin.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  dengan memanfaatkan  teknologi  dan  ilmu  pengetahuan, maka penulis memiliki ide untuk menerapkan GA
dalam menentukan komposisi pakan ternak ayam broiler  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma Genetika Menggunakan Metode Seleksi Roulette Wheel  Pada  Optimasi  Penentuan  Komposisi Bahan Pakan Ayam Broiler ” . Selain dari pada itu peneliti bertujuan menerapkan metode Algoritma Genetika seleksi Roulette wheel dalam mengoptimasi  komposisi  pakan  ternak  ayam broiler dan mengetahui hasil dari nilai yang tepat untuk  optimasi  komposisi  pakan  ternak  ayam broiler.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Gambar 1. Alur dari kerja algoritma genetika
Dari gambar diatas menunjukkan bagaimana kerja dari algoritm genetika dalam permasalahan penentuan  komposisi bahan  pakan ayam  broiler. Pada tahapan ini diperlukan data berupa 50 bahan pakan  serta  kandungan  nutrisi,  kemampuan konsumsi  perhari  dan  kebutuhan  nutrisi  ayam broiler
Tabel 1. Konsumsi Pakan Ayam NO. Fase Ayam Kemampuan / hari 1 Starter ( 0 - 3 mg ) 44 gr 2 Finisher ( 3 - 6 mg ) 162 gr Tabel 2. Kebutuhan Nutrisi Ayam Broiler Periode Umur EM PK SK Ca P Kkal % % % % Starter (0 - 3 mg) 3000 23 5 1 0.5 Finisher (3 – 6 mg) 3100 20 5 1 0.8
Inisialisasi , proses inisialisasi merupakan proses pembangkitan  kromosom  sebanyak  jumlah populasi  awal  yang  telah  ditentukan.  Berikut langkah-langkah pembangkitan populasi awal :
1. Menentukan jumlah populasi.
2. Lakukan  proses  inisialisasi  kromosom sebanyak populasi awal.
a. Menentukan panjang kromosom
individu sesuai dengan komposisi bahan pakan yang dipilih dari 50 bahan pakan yang telah ditentukan/ tersedia.
b. Mengisi kromosom dengan membangkitkan bilangan integer secara acak  antara  0-9.  Setiap  kromosom mewakili bahan pakan  yang dipilih oleh user .
Pindah  Silang  (Crossover) ,  Setelah  proses pembangkitan  populasi  awal,  proses  selanjutnya yaitu  reproduksi  yang  terdiri  dari crossover dan mutasi. Individu-individu
dari hasil
pembangkitan  populasi  akan  dipilih  secara  acak sebagai induk untuk dilakukan proses crossover . Dalam  tahap  ini  harus  ditentukan  tingkat crossover rate (Pc) untuk menyatakan banyaknya offspring yang dihasilkan. Pada laporan skripsi ini proses crossover menggunakan  metode one-cut point dengan langkah-langkah berikut :
1. Menghitung  jumlah offspring yang  akan dihasilkan  yaitu  tergantung  dari  besarnya Pc dikalikan jumlah populasi ( popsize ).
2. Memilih dua induk secara acak tergantung dengan banyaknya offspring . Karena setiap satu  kali  proses crossover menghasilkan dua  anak  ( child )  dan  satu  kali  proses crossover menyilangkan dua induk.
3. Memilih satu titik potong ( cut point ) secara acak dan menukarkan kromosom parent 1 bagian  kanan cut  point dengan  kromosom parent 2  bagian  kanan  cut  point  untuk menghasilkan offspring Mutasi, proses  reproduksi  selanjutnya  yaitu proses  mutasi.  Peluang  individu  mengalami mutasi  berdasarkan  nilai  Pm  yang  telah ditentukan terhadap jumlah keseluruhan gen hasil generate populasi. Pada laporan skripsi ini proses mutasi menggunakan metode reciprocal exchange  mutation dengan  langkah-langkah berikut :
1. Menghitung  jumlah  offspring    yang  akan dihasilkan  yaitu  tergantung  dari  besarnya Pm dikalikan jumlah populasi ( popsize ). 2. Memilih satu induk secara acak tergantung dengan banyaknya offspring. Karena setiap satu  kali  proses  mutasi  menghasilkan satu anak (child).
3. Memilih  dua  indeks  untuk  dijadikan mutation point  (exchange  point  /  XP) secara random kemudian menukarkan nilai pada indeks yang terpilih sebagai mutation point.
Perhitungan Fitness, Setelah  didapatkan child hasil  dari crossover dan  mutasi,  selanjutnya adalah  melakukan  perhitungan fitness untuk semua  individu.  Hasil  perhitungan fitness kemudian akan dijadikan masukan proses seleksi. Seleksi Roulette Wheel , proses seleksi dilakukan untuk  memilih  individu  dari  himpunan  populasi dan offspring yang  dipertahankan  hidup  pada generasi  berikutnya.  Semakin  besar  nilai fitness sebuah chromosome maka  semakin  besar peluangnya untuk terpilih. Hal ini dilakukan agar terbentuk generasi berikutnya yang lebih baik dari generasi sekarang.
Metode  seleksi  yang  sering  digunakan  adalah Roulette Wheel, pendekatan ini dilakukan dengan menghitung  nilai  probabilitas  seleksi  (prob)  tiap individu  berdasarkan  nilai fitness nya.  Dari  nilai prob  ini  bisa  dihitung  probabilitas  kumulatif ( probCum )  yang  digunakan  pada  proses  seleksi tiap  individu.  Langkah-langkah  membentuk Roulette wheel berdasarkan probabilitas kumulatif adalah (Firdaus. 2013) :
1. Misalkan fitness (P k )  adalah  nilai fitness individu ke-k digunakan untuk menghitung total fitnes .
∑
2. Menghitung  nilai  probabilitas  seleksi (prob) tiap individu,
! " #$% ,k=1,2,3,.. popsize
3. Menghitung  nilai  probabilitas  kumulatif
( probCum ) tiap individu,
&'( ∑ ) ) ,k=1,2,3,... popsize
4. Menghitung nilai fitness ,
Fitness = ** +#,-#. /,# -#   / ,   ∗1
Memutar Roulette  wheel untuk  memilih  setiap individu dengan langkah-langkah berikut:
 Membangkitkan  r    bilangan  random  pada range [0,1].
 Memilih / cek nilai k mulai dari 1 sampai popsize sehingga r ≤ probCum k .
 Setelah didapatkan individu populasi baru, selanjutnya  adalah  menentukan individu terbaik  sebanyak  jumlah  populasi  awal.
Dengan  mekanisme Roulette  wheel maka individu  dengan fitness lebih  besar  akan mempunyai  peluang  lebih  besar  untuk terpilih. Karena berupa peluang maka tidak menjamin  bahwa  individu  yang  memiliki fitness lebih besar akan selalu terpilih untuk masuk pada generasi berikutnya.
 Iterasi  berhenti  setelah  t  satuan  waktu tercapai.
Skenario  Pengujian, pada  pengujian  ini dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  parameter yang paling tepat untuk digunakan pada algoritme genetika  agar  solusi  yang  dihasilkan  mampu mencapai  titik  optimal  terbaik.  Masing-masing pengujian dilakukan percobaan sebanyak 10 kali yang  kemudian  dihitung  rata-rata fitness yang didapatkan  untuk  dianalisis.  Bahan  pakan  yang digunakan sebanyak 5 yaitu bunkil kacang tanah, daun  pisang,  konsentrat  broiler,  minyak  kelapa dan tepung daging.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang didapatkan dari proses interpretasi penerapan  algorima  genetika  menggunakan metode roulette  wheel pada  penentuan  optimasi komposisi  bahan  pakan  ayam  broiler  dengan inputan popsize = 400, pc = 0.1, pm = 0.8, iterasi = 350, bahan pakan yang dipilih bungkil kacang tanah,  daun  pisang,  konsentrat  broiler,  minyak kelapa dan tepung daging sebagai berikut :
Gambar 2. Tampilan Halaman Awal
Terdapat 3 tab menu yaitu input, proses dan hasil.
Gambar 3. Input Data
Setelah  menginputkan  data  pada  kolom  yang disediakan maka tekan proses.
Gambar 4. Hasil
0,83426 0,84476 0,84476 0,84366 0,8453 0,84737 0,84484 0,8488 0,8486 0… 0,82000 0,82500 0,83000 0,83500 0,84000 0,84500 0,85000 0,85500 0,86000 0 50100150200250300350400450500 R a ta -r a ta n il a i fi tn e ss Ukuran Populasi 0,84632 0,84952 0,84825 0,84867 0,84719 0,84892 0,85097 0,85061 0,84768 0,84859 0,82000 0,82500 0,83000 0,83500 0,84000 0,84500 0,85000 0,85500 0,86000 0 50100150200250300350400450500 R a ta -r a ta n il a i fi tn e ss Banyak Generasi
0,83917 0,85184 0,84998 0,84865 0,8468 0,84747 0,84944 0,84788 0,84949 0,84846 0,82000 0,82500 0,83000 0,83500 0,84000 0,84500 0,85000 0,85500 0,86000 0,86500 0,87000 0 :0 .9 0 .1 :0 .8 0 .2 :0 .7 0 .3 :0 .6 0 .4 :0 .5 0 .5 :0 .4 0 .6 :0 .3 0 .7 :0 .2 0 .8 :0 .1 0 .9 :0 N il a i R a ta - R a ta F it n e s s
Nilai Kombinasi Pc : Pm
Maka sistem akan menampilkan hasil dari inputan berupa biaya dan nutrisi.
Pada  data  yang  diuji  diatas  merupakan  data inputan  yang  telah  mengalami  pengujian sebanyak 10 kali diantarannya ialah :
1) Pengujian  ukuran  populasi  digunakan  untuk menentukan  ukuran  populasi  yang  terbaik untuk  menghasilkan  solusi  terbaik  dalam kasus ini. Jumlah populasi : 50 – 500 (kelipatan 50) Pc : 0.6 Pm : 0.4 Jumlah generasi : 50 Gambar 5. Jumlah Populasi
Gambar diatas merupakan grafik hasil pengujian populasi terbaik dengan nilai 400.
2) Pengujian  banyak  generasi  digunakan  untuk menentukan  generasi  yang  terbaik  untuk menghasilkan solusi terbaik dalam kasus ini.
Jumlah populasi : 400 Pc : 0.6 Pm : 0.4 Jumlah generasi : 50 – 500 (kelipatan 50)
Gambar 6. Banyak Generasi
Gambar  diatas  merupakan  hasil  pengujian generasi terbaik dengan nilai 350.
3) Pengujian kombinasi pc : pm digunakan untuk menentukan  kombinasi  yang  terbaik  untuk menghasilkan solusi terbaik dalam kasus ini. Jumlah populasi : 400 Pc : 0 - 1 Pm : 0 - 1 Jumlah generasi : 350
Gambar 7. Kombinasi Pc : Pm
Gambar  diatas  menunjukkan  nilai  kombinasi terbaik antara Pc dan Pm dengan nilai 0.1 : 0.8.

## 5. PENUTUP
Kesimpulan
Berdasarkan uji coba parameter algoritma genetika dapat disimpulkan bahwa seluruh parameter sangat berpengaruh terhadap  solusi  yang  akan  dihasilkan.  Pada hasil  uji  coba,  dengan  bahan  pakan bungkil kacang  tanah,  daun  pisang,  konsentrat broiler, minyak kelapa dan tepung daging dengan parameter terbaik dengan rata – rata nilai fitness tertinggi  dengan  nilai  Ukuran  populasi  =  400 dengan fitness 0.8488, Pc= 0.1 : Pm= 0.8 dengan fitness 0.85184,  Banyak  generasi  =350  dengan fitness 0.85097.  Pada  optimasi  komposisi  pakan ternak  ini  solusi  yang  diberikan  oleh  sistem merupakan  perhitungan  besarnya  nilai fitness. Bila nilai fitness itu tinggi maka memiliki solusi paling optimal. Dikatakan optimal bila harga yang digunakan  minimal  dan  kebutuhan  nutrisi  yang terpenuhi.

## 5.  REFERENSI
Andi,  Romada  Nugraha.  2011.  “ Optimalisasi Formulasi  Pakan  Ternak  terhadap  Ayam Pedaging  dengan  menggunakan  Metode Linear Programming .” Jakarta, Universitas Gunadarma. Indrianingsih, Yuliani. 2010. ”Algoritma Genetik
Untuk  Menyelesaikan  Masalah  Optimasi Fungsi  Berkendala  Dengan  Pengkodean Bilangan Bulat.” Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto (STTA).
Firdaus,  Wayan  Mahmudy.  2013. “Algoritma Evolusi.” Malang,  Universitas  Brawijaya Malang. Amrullah. 2014. “ Pentingnya Pemenuhan
Kebutuhan  Nutrisi  pada  Ayam  Broiler .” Jakarta Utara, Majalah Poultry. Asfar,  M.  Syafar.  2014.  “ Ilmu  Ransum  Non Ruminansia/Unggas  Kebutuhan  Ransum Ayam Broiler Fase Starter Dan Finisher.” Makassar, Universitas Hasanuddin. Ariwibowo,  Samuel  Lukas,    Martin  Gunawan. 2008.  “ Penerapan  Algoritma  Genetika Pada  Penentuan  Komposisi  Pakan  Ayam Petelur .”  Tangerang,    Universitas  Pelita Harapan. Basuki,  Achmad.  2003.  “ Algoritma  Genetika Suatu  Altenatif  Penyelesaian  Permasalah Searching, Optimasi dan Machine Learning .” Surabaya, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS-ITS.
Disnas  Peternakan  Provinsi  Jawa  Timur.  2016.
“ Data  Bahan  Pakan  dan  Nutrisi.” http://disnak.jatimprov.go.id/fn_querynutri si.htm Kusumadewi,  Sri.  2004.  “ Pendahuluan  Struktur Umum Komponen Utama Seleksi Rekombinasi  Mutasi  Algoritma  Genetika Sederhana.” Marginingtyas, Ervina. 2015. “ Penentuan Komposisi Pakan Ternak Untuk Memenuhi
Kebutuhan  Nutrisi  Ayam  Petelur  Dengan Biaya  Minimum  Menggunakan  Algoritma Genetika .” Malang, Universitas Brawijaya. Wijaya,  Taruna  P.  2010.  “ Analisa  Ekonomi
Pengaruh  Penambahan  Imbuhan  Pakan
(Bio  Mos)  Kedalam  Semak  Bunga  Putih (Chromolaena ODORATA) Terhadap
Broiler .”  Sumatra  Utara,  Universitas
Sumatra Utara.