Clustering Pakan Ternak Ruminansia Berdasarkan Kandungan Kimia Menggunakan Enhanced K-Means.

Abstract

Peternak sering mengalami kesulitan dalam penggantian suatu pakan dengan pakan lain agar kebutuhan ternak tetap terpenuhi. Oleh karena itu, perlu diketahui pakan-pakan yang mirip berdasarkan kandungan kimia pakan. Tujuan penelitian ini adalah melakukan clustering pakan ternak ruminansia berdasarkan kandungan kimia menggunakan enhanced k-means. Enhanced k-means meningkatkan akurasi dengan menentukan nilai centroid awal secara sistematis dan menemukan cara yang efisien untuk melalukan clustering. Kandungan kimia yang digunakan sebagai input untuk clustering adalah kategori main constituents dan ruminant nutritive values. Data penelitian berjumlah 96 jenis pakan ternak ruminansia bersumber dari National Institute for Agricultural Research (INRA). Data ini adalah input untuk algoritme enhanced k-means. Hasil clustering dievaluasi menggunakan indeks Davies-Bouldin (DBI). Nilai DBI terkecil pada penelitian ini sebesar 5.58, diperoleh pada ukuran cluster 10.