KLASIFIKASI TINGKAT KEBERHASILAN PRODUKSI AYAM BROILER MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Abstract

Produksi ayam broiler merupakan salah satu sektor peternakan yang berkembang pesat di Indonesia. Penilaian tingkat keberhasilan produksi ayam broiler sangat penting bagi peternak dalam mengevaluasi performa dan mengoptimalkan hasil panen. Namun, proses evaluasi secara manual sering kali menimbulkan subjektivitas dan potensi kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi tingkat keberhasilan produksi ayam broiler menggunakan algoritma Support Vector Machine berdasarkan tiga indikator utama, yaitu umur ayam, berat badan ayam, dan jumlah pakan. Penelitian ini juga mengimplementasikan model klasifikasi ke dalam bentuk aplikasi web interaktif menggunakan framework Streamlit yang dibangun dengan bahasa pemrograman Python. Data diperoleh dari peternakan Timan Farm dan melalui proses normalisasi serta pembagian data menjadi data latih dan data uji. Hasil dari pengujian model menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine mampu mengklasifikasikan tingkat keberhasilan produksi dengan akurasi yang memadai. Aplikasi berbasis web yang dikembangkan dengan Streamlit memungkinkan pengguna untuk melakukan klasifikasi secara otomatis, cepat, dan akurat tanpa harus memiliki latar belakang teknis yang mendalam.