Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Penyakit Pada Ayam Kampung Unggul Balibangtan

Abstract

Penyakit ayam saat ini merupakan salah satu ancaman terbesar pada sebuah peternakan ayam. Penyakit pada ayam bisa disebabkan oleh virus dan bakteri.  Ayam KUB merupakan salah satu jenis unggas yang dikembangkan oleh Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian Indonesia, dengan daya tahan tubuh yang baik dan produktivitas tinggi. Kendati demikian ayam KUB ini tetap rentan terhadap berbagai jenis penyakit yang dapat memengaruhi produktivitasnya. Pengelompokan penyakit pada ayam KUB penting untuk dilakukan guna mengidentifikasi pola serangan penyakit serta memberikan langkah preventif yang tepat bagi para peternak. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan penyakit yang menyerang Ayam Kampung Unggul Balitbangtan (KUB). Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah penerapan machine learning dengan metode K-Means Clustering. Metode ini memiliki beberapa tahapan yaitu penyiapan data, normalisasi data, inisialisasi centroid, mengelompokkan data berdasarkan jarak terdekat, memperbarui centroid, iterasi sampai konvergensi, dan evaluasi hasil. Dataset yang diolah pada penelitian ini bersumber dari pengamatan langsung pada peternakan ayam ASA Farm Padang. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 50 dataset yang berasal dari 50 ekor ayam KUB yang masuk kandang karantina pada peternakan tersebut. Pada penelitian ini menghasilkan kelompok penyakit ayam pada 3 kluster yaitu kluster 1 untuk ayam dengan penyakit gejala ringan dengan jumlah sebanyak 12 anggota, kluster 2 dengan penyakit gejala sedang dengan jumlah 14 anggota, dan kluster 3 dengan penyakit gejala tinggi sebanyak 24 anggota. Sehingga penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi peternak, dokter hewan, peneliti selanjutnya atau pihak terkait dalam mengelompokan penyakit pada ayam kampung atau hewan ternak lainya.