| dc.description.abstract | Traceability merupakan faktor penting dalam menjaga integritas mutu dan
keamanan pangan serta kepercayaan konsumen. Sebagai bagian proses sertifikasi
daging ayam organik, traceability menjadi salah satu persyaratan yang wajib
terpenuhi, sehingga memungkinkan bagi lembaga sertifikasi dan otoritas untuk
menelusuri asal, sifat dan kuantitas semua bahan yang dibeli, serta penggunaan
bahan tersebut, dalam hal ini bagaimana menjaga aliran informasi antar
stakeholder. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kebutuhan, memformulasi
dan membangun prototipe serta mengevaluasi kinerja sistem informasi traceability
untuk sertifikasi organik daging ayam. Analisis kebutuhan sistem dilakukan melalui
observasi dan wawancara kepada Peternak, Lembaga Sertifikasi Organik, dan
Kementerian Pertanian. Business Process Model and Notation (BPMN) digunakan
dalam pemodelan proses bisnis sistem untuk melihat peran dan transaksi data antar
aktor. Hubungan interaksi antara sistem dengan aktor digambarkan dengan Use
Case Diagram. Hasil analisis menunjukkan bahwa sistem informasi yang diusulkan
melibatkan 8 stakeholder. Proses dokumentasi data dilakukan secara digital melalui
aplikasi mobile berbasis android, menggunakan bahasa pemrograman Dart dengan
kerangka kerja yang bernama Flutter sebagai software development kit digunakan
untuk merancang prototipe sistem.
Input sistem berasal dari transaksi data pada proses bisnis yang dilakukan
para aktor, meliputi data bibit, pakan, herbal, sirkulasi, litter, perkembangan ternak,
panen, pemeriksaan, pengangkutan, kandang karantina, pemotongan, pengemasan,
penyimpanan dan penjualan. Sistem informasi ini memungkinkan para aktor
memperoleh laporan berdasarkan isi dan waktu. Kombinasi struktur pelaporan
meliputi laporan detail history, history summary, dan predictive summary.
Selanjutnya, 19 output laporan sistem meliputi perkembangan ternak; pemberian
pakan dan jamu; pengiriman pakan; pengiriman bibit; penerimaan bibit;
penerimaan herbal; sumber bibit; panen; pemotongan; penjualan; pemeriksaan;
pengawasan penerimaan DOC dan pakan; pengawasan pengobatan, biosekuriti, dan
disinfeksi; pengawasan persyaratan kandang, pemeliharaan, dan recording
perkembangan ternak ayam; pengawasan perlakuan ayam dalam pemeliharaan
organik dari saat pemanenan hingga penyimpanan; tracing; dan prediksi kinerja
produksi. Prediksi kinerja hasil produksi ayam organik untuk kebutuhan
perencanaan produksi dan inspeksi diformulasi menggunakan teknik ensemble
learning. Atribut yang mempengaruhi kinerja sebagai input antara lain jagung,
dedak, bungkil kedelai, bungkil kelapa, tepung ikan, CPO, dan herbal. Evaluasi
kinerja model prediksi menggunakan analisis Receiver Operating Characteristic
(ROC), dengan nilai akurasi rata-rata 99,8%. Verifikasi dan validasi sistem
menggunakan metode black-box testing. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem
telah mampu berjalan dengan baik dan sesuai dengan representasi dunia nyata. | id |
