Sistem Cerdas untuk Estimasi Waktu Panen dan Produktivitas Sorgum Pakan Ternak
Date
2024-05-28Author
Suradiradja, Kahfi
Sitanggang, Imas
Hermadi, Irman
Abdullah, Luki
Metadata
Show full item recordAbstract
Dalam pembiakan hewan ternak sapi, rumput adalah pakan utama. Upaya
meningkatkan kualitas pakan tersebut dengan cara menambahkan makanan suplemen
gizi, tentunya konsekuensi peningkatan biaya produksi terkait harga konsentrat. Maka
salah satu alternatifnya dengan cara mengkombinasikan pakan utama dengan hijauan
dengan kandungan sumber protein tinggi dan dengan biaya ekonomis seperti sorgum.
Permasalahannya adalah untuk sorgum yang berkualitas baik memiliki siklus waktu
tertentu saat kandungan biomasa, nutrisi dan kelayakan cerna dalam kondisi baik,
sehingga dibutuhkan keputusan waktu panen yang tepat dan dukungan estimasi jumlah
produksi serta kandungan kualitasnya.
Tujuan dari penelitian ini adalah membuat model untuk mengestimasi waktu
panen sorgum, model untuk mengestimasi jumlah produksi dan kandungan Acid
Detergent Fiber (ADF) serta membuat prototipe sistem cerdas. Tahapan metode
penelitian meliputi analisis pemahaman masalah, pengambilan data citra Sentinel-2,
citra dari digital kamera, data observasi dan hasil laboratorium, tahapan praproses,
tahap pemodelan, tahap evaluasi dan validasi untuk mendapatkan hasil akurasi yang
baik, serta implementasi pengembangan prototipe sistem cerdas.
Hasil penelitian untuk mengestimasi waktu panen sorgum dengan data citra
Sentinel 2A menggunakan model algoritme Convolutional Neural Network (CNN)
dengan arsitektur simple CNN layer (32, 64, 128) dan dropout 0,5 memiliki tingkat
akurasi tertinggi yakni 0,9883 dibandingkan arsitektur lainnya. Estimasi produksi
biomasa menggunakan algoritme Support Vector Regression (SVR) dengan kernel
polynomial memiliki R-Squared tertinggi dibandingkan linear dan RBF yakni 0,7841
dan error terendah nilai MAE 0,0681. Sedangkan penelitian untuk estimasi kandungan
ADF menggunakan algoritme model CNN dengan arsitektur Simple CNN dengan
akurasi tertinggi 0,9750 dan error MAE terendah 1,4345 dibandingkan dengan
arsitektur lainnya. Prototipe sistem cerdas ini menggunakan masing-masing model
terpilih untuk estimasi waktu panen, estimasi produksi biomasa dan estimasi
kandungan ADF. Pengembangan prototipe sistem cerdas ini menggunakan metodelogi
iterative melalui tahapan requirement atau kebutuhan, tahap design and development
termasuk membuatkan disain dengan use case diagram sistem cerdas, perancangan
user interface untuk splash screen, menu utama screen estimasi panen, screen
estimasi biomasa, screen estimasi kandungan ADF dan juga screen yang mencakup
estimasi panen, bioasa dan estimasi kandungan ADF. Selanjutnya melalui tahapan
testing dan tahapan implementasi termasuk dibuatkan deployment diagram.
Kebaruan yang dalam penelitian ini adalah metode baru untuk estimasi waktu
panen, estimasi produksi dan estimasi kandungan ADF, dengan menggabungkan
ketiga model tersebut agar memberikan dampak solusi efisiensi biaya pakan ternak. In cattle breeding, grass is the main feed. Efforts to improve feed quality by
adding nutritional supplements will increase production costs related to concentrate
prices. So, one alternative is to combine the main feed with forage with a high protein
source content and at an economical cost, such as sorghum. The problem is that good
quality sorghum has a specific time cycle when the biomass content, nutrients, and
digestibility are in good condition, so appropriate harvest time decisions are needed,
as well as support for production quantity and quality estimates.
This research aims to create a model to estimate sorghum harvest time, a model
to estimate production biomass and Acid Detergent Fiber (ADF) content, and an
intelligent system prototype.
The stages of the research method include problem-understanding analysis,
collecting Sentinel-2 image data, pictures from digital cameras, observation data, and
laboratory results, preprocessing stages, modeling stages, evaluation, and validation
stages to obtain good accuracy results, as well as the implementation of development
intelligent system prototype.
The study results in a sorghum harvest time model using Sentinel-2 image data
and the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm model with a simple CNN
layer architecture (32, 64,128) and dropout 0.5. It has the highest level of accuracy,
namely 0.9883, compared to other architectures. Biomass production estimation using
the Support Vector Regression (SVR) algorithm with a polynomial kernel has the
highest R-squared compared to linear and RBF, 0.7841, and the lowest error MAE
value is 0.0681. Meanwhile, research for quality estimation uses the CNN model
algorithm with the Simple CNN architecture with the highest accuracy of 0.9750 and
the lowest MAE error of 1.4345 compared to other architectures. The Smart System
Prototype used each selected model to estimate harvest time, biomass production, and
ADF content. Developing this smart system prototype applied an iterative
methodology through the requirements or needs stage, the design and development
stage, including making a design with a smart system use case diagram, user interface
design for the splash screen, main menu harvest estimation screen, biomass estimation
screen, ADF content estimation screen and also a screen that includes estimated
harvest, biomass, and estimated ADF content. Next, the study performed and the
implementation stages, including creating a deployment diagram.
The novelty of this research is a new method for estimating harvest time,
production, and ADF content by combining these three models to provide an efficient
solution for animal feed costs.
Keywords: machine learni