Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Manajemen Pemeliharaan Itik Manila Berbasis Web Dan Analisis Morfogenetik
DOI:
https://doi.org/10.64803/ikosstemi.v2.154Kata Kunci:
Itik Manila, Sistem Pendukung Keputusan, Morfometrik, Genetik, Prediksi ProduktivitasAbstrak
Peternakan itik Manila di Indonesia menghadapi tantangan dalam mengoptimalkan produktivitas karena manajemen pemeliharaan yang masih bersifat tradisional dan kurang berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pendukung keputusan (SPK) berbasis web yang terintegrasi dengan data karakteristik morfometrik, morfologi, dan genetik itik Manila di Sumatera Utara. Metode yang digunakan adalah pengembangan sistem dengan pendekatan prototyping, yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan basis data, pengembangan antarmuka, dan uji coba sistem. Fitur utama sistem ini meliputi basis data profil itik terintegrasi, modul prediksi bobot badan dan produksi telur menggunakan model regresi linier berganda (R²=0.378 untuk bobot badan jantan dan R²=0.799 untuk produksi telur), modul rekomendasi manajemen pemeliharaan berdasarkan klaster genetik, modul pencatatan dan monitoring produksi harian, serta dashboard analisis usaha. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memprediksi produktivitas dengan akurasi yang baik dan memberikan rekomendasi manajemen yang sesuai dengan karakteristik genetik itik. Sistem ini diharapkan menjadi solusi teknologi tepat guna bagi peternak untuk meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan keberlanjutan usaha peternakan itik Manila di Indonesia
Referensi
Berckmans, D. (2014). Precision livestock farming technologies for welfare management in intensive livestock systems. Revue Scientifique et Technique (OIE), 33(1), 189-196.
BRIN. (2022). Jurnal Joko Pamungkas: Prediksi Jumlah Produksi Daging Itik Manila. Badan Riset dan Inovasi Nasional.
Budi, T., Supriyanto, A., & Wahyuni, T. (2018). Morphometric characterization of Alabio ducks in South Kalimantan. Journal of the Indonesian Tropical Animal Agriculture, 43(2), 123-134. https://doi.org/10.14710/jitaa.43.2.123-134
Fahrurrozi, I., Wahyono, W., Sari, Y., Sari, A. K., Usuman, I., & Ariyadi, B. (2024). Integrating random forest model and internet of things-based sensor for smart poultry farm monitoring system. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 33(2), 1283-1292. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v33.i2.pp1283-1292
Fakultas Peternakan Universitas Brawijaya. (2025). Inovasi Teknologi Tepat Guna: Sistem Recording Sederhana dengan Microsoft Excel untuk Peternakan Itik. Universitas Brawijaya.
Habibie, M. I. (2022). The Application of Machine Learning Using Google Earth Engine for Remote Sensing Analysis. Jurnal Teknoinfo, 16(2), 233. https://doi.org/10.33365/jti.v16i2.1872
Jurnal POLIBATAM. (2026). Weight Estimation of Broiler Ducks Based on Image Processing and Machine Learning with IoT Integration. Jurnal POLIBATAM.
Mubin, M., & Arif Furqon, M. (2023). Pelaksanaan Program Pembiasaan Keagamaan Dalam Pembentukan Karakter Religius Peserta Didik. Jurnal Riset Madrasah Ibtidaiyah (JURMIA), 3(1), 78-88. https://doi.org/10.32665/jurmia.v3i1.1387
Niloofar, P., Francis, D. P., Lazarova-Molnar, S., Vulpe, A., Vochin, M. C., Suciu, G., Balanescu, M., Anestis, V., & ... (2023). Data-driven decision support in livestock farming for improved animal health, welfare and greenhouse gas emissions: Overview and challenges. Computers and Electronics in Agriculture, 214, 108317.
Ouchra, H., Belangour, A., & Erraissi, A. (2024). Supervised Machine Learning Algorithms for Land Cover Classification in Casablanca, Morocco. Ingénierie Des Systèmes D Information, 29(1), 377-387. https://doi.org/10.18280/isi.290137
Peneliti Fapet UGM. (2024). Peneliti Fapet UGM Kembangkan IoT dan Digital Recording Ternak Unggas. Fakultas Peternakan Universitas Gadjah Mada. https://fapet.ugm.ac.id
Politeknik Negeri Jember. (2024). Sekelompok Mahasiswa Polije Ciptakan Sistem Informasi Inovatif untuk Peternakan Itik. Politeknik Negeri Jember.
Power, D. J. (2008). Understanding data-driven decision support systems. Information Systems Management, 25(2), 149-154.
Rikki Vitria. (2025). Penerapan Sistem Monitoring dan Kontrol Pada Peternakan Itik Petelur. JTERA, 1(1), 15-22.
Shahin, K. A., El-Sayed, M. A., & Hassan, M. A. (2020). Morphometric characterization and body weight prediction in Egyptian ducks. Journal of Animal Breeding and Genetics, 137(3), 299-309. https://doi.org/10.1111/jbg.12455
Supiyandi, S., & Zen, M. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Proses Kenaikan Jabatan dan Perencanaan Karir Pada PT. ABC Dengan Metode Profile Matching. ALGORITMA: JURNAL ILMU KOMPUTER DAN INFORMATIKA, 3(1), 55. https://doi.org/10.30829/algoritma.v3i1.4439
Supriyanto, A., Budi, T., & Wahyuni, T. (2019). Phenotypic diversity of Indonesian native ducks. Journal of the Indonesian Tropical Animal Agriculture, 44(2), 123-134. https://doi.org/10.14710/jitaa.44.2.123-134
Turban, E., Aronson, J. E., & Liang, T. P. (2005). Decision Support Systems and Intelligent Systems (7th ed.). Pearson Prentice Hall.
Wathes, C. M., Kristensen, H. H., Aerts, J. M., & Berckmans, D. (2008). Is precision livestock farming an engineer's daydream or nightmare? Animal Welfare, 17(4), 345-353.
Weigend, S., Simianer, H., & Groeneveld, L. F. (2015). Genetic diversity of Asian ducks based on microsatellite markers. Animal Genetics, 46(3), 278-289. https://doi.org/10.1111/age.12282
Zhang, X., Wang, Y., Li, H., Liu, X., & Chen, W. (2018). Phylogenetic relationships and genetic diversity of Chinese native ducks based on mitochondrial DNA. Asian-Australasian Journal of Animal Sciences, 31(7), 958-967. https://doi.org/10.5713/ajas.17.0653.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2026 Andhika Putra, Rio Septian Hadinata (Author)
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
