Optimasi Komposisi Pakan Sapi Perah Menggunakan Algoritma Genetika

Pemberian komposisi pakan sapi yang tepat sangatlah penting dalam hal pemenuhan gizi sapi maupun dalam hal produksi. Namun harga bahan pakan sapi selalu menjadi kendala utama bagi peternak untuk memberikan komposisi yang tepat. Biaya pakan yang besar dan hasil produksi yang tidak sebanding merupakan permasalahan yang dialami sebagian besar peternak. Untuk meningkatkan pendapatan, biaya pakan harus dibuat sekecil mungkin namun bisa menghasilkan produksi susu yang sebanyak mungkin. Untuk mewujudkan tujuan tersebut digunakan algoritma genetika untuk membantu proses optimasi terhadap komposisi pakan sapi perah. Algoritma genetika telah terbukti dapat memberikan solusi yang mendekati optimal. Representasi kromosom yang digunakan adalah real code dengan panjang kromosom sesuai dengan banyaknya jenis pakan, dimana setiap gen dalam kromosom bertindak sebagai bobot dari jenis pakan tersebut. Metode crossover yang digunakan adalah extended intermediate crossover, sedangkan metode mutasi yang digunakan adalah random mutation dan metode seleksi yang digunakan yakni elitism selection. Berdasarkan hasil pengujian terhadap parameter algoritma, didapatkan nilai popsize 220, banyak generasi 1000, nilai crossover rate 0.6, nilai mutation rate 0.4, dan interval bobot gen adalah [1:80]. Parameter hasil pengujian tersebut akan digunakan untuk komputasi algoritma genetika. Hasil keluaran dari sistem adalah komposisi pakan dengan masing-masing bobotnya serta total harga dan estimasi pertambahan produksi yang dapat dihasilan dari komposisi pakan tersebut