Analisis Klasifikasi Keberhasilan Produksi Ayam Boiler Dengan Metode K-Nearest Neighbors Dan Naive Bayes Pada Pt. Jandela Jaga Kaloka (Jajaka)

Agnia Bilqisti, . (2025) Analisis Klasifikasi Keberhasilan Produksi Ayam Boiler Dengan Metode K-Nearest Neighbors Dan Naive Bayes Pada Pt. Jandela Jaga Kaloka (Jajaka). Masters thesis, Universitas Pamulang.

	Text COVER.pdf Restricted to Registered users only Download (461kB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (34kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (329kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (171kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (751kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (9kB)
	Text JURNAL.pdf Restricted to Registered users only Download (683kB)

Abstract

Subsektor peternakan, khususnya ayam broiler, memiliki peran penting dalam penyediaan sumber protein hewani di Indonesia. Namun, subsektor ini menghadapi sejumlah tantangan, termasuk efisiensi produksi yang rendah dan masalah manajerial lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat keberhasilan produksi ayam broiler di PT. Jandela Jaga Kaloka dengan menggunakan metode klasifikasi data mining, yaitu K-Nearest Neighbors dan Naive Bayes. Penelitian ini menggunakan 200 dataset yang diperoleh dari PT.Jandela Jaga Kaloka untuk mengukur tingkat keberhasilan produksi ayam broiler dalam kategori baik, kurang baik, dan sangat baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-NN memiliki akurasi yang lebih tinggi (92,59%) dibandingkan Naive Bayes (76,67%) pada pembagian data hold-out 60:40 dan 70:30, dengan nilai recall K-NN mencapai 96,67%, yang lebih baik daripada Naive Bayes dengan 71,67%. Namun, Naive Bayes menghasilkan presisi yang sedikit lebih tinggi (94,29%) dibandingkan K-NN (93,55%). Berdasarkan hasil tersebut, K-NN terbukti lebih unggul dalam klasifikasi keberhasilan produksi ayam broiler. Penelitian ini memberikan manfaat bagi PT. Jandela Jaga Kaloka untuk meningkatkan efisiensi produksi dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik dalam manajemen peternakan ayam broiler. Selain itu, hasil penelitian ini dapat menjadi referensi untuk penerapan metode data mining di sektor peternakan ayam secara lebih luas.

Item Type:	Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords:	K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Data Mining, Klasifikasi, Ayam Broiler, Tingkat keberhasilan produksi.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	miko
Date Deposited:	04 Jul 2025 02:23
Last Modified:	04 Jul 2025 08:11
URI:	http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/16742

Actions (login required)

View Item