Bintaryan, Laurel Nanda (2026) DECISION SUPPORT SYSTEM TERINTEGRASI UNTUK MONITORING AGRIBISNIS BURUNG PUYUH. D3 - Diploma thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf - Published Version Download (1MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf - Published Version Download (221kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (965kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf - Published Version Download (87kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA - LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (270kB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (887kB) |
Abstract
Vigaza Farm menghadapi kendala dalam pengelolaan operasional peternakan burung puyuh akibat sistem pencatatan manual yang menyebabkan data rentan hilang, sulit dianalisis, dan lambat merespons permasalahan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Decision Support System (DSS) berbasis web untuk mendukung pencatatan real-time, monitoring visual, dan pengambilan keputusan berbasis data menggunakan pendekatan config-driven rule-based dan Machine Learning untuk meningkatkan efisiensi operasional. Sistem dikembangkan menggunakan metodologi Extreme Programming dengan framework Laravel 12 dan database MySQL. Fitur utama meliputi pencatatan digital terintegrasi untuk tiga fase produksi (penetasan, pembesaran, produksi), DSS berbasis rule-based untuk evaluasi status kondisi kandang dan rekomendasi tindakan, integrasi Machine Learning dengan algoritma K-Nearest Neighbor untuk prediksi produksi, dashboard monitoring real-time dengan visualisasi ApexCharts, serta modul perhitungan biaya operasional dan analisis Hen Day Production (HDP) dan Feed Conversion Ratio (FCR). Hasil penelitian menunjukkan sistem berhasil meningkatkan efisiensi pencatatan data operasional, mempermudah monitoring kondisi kandang secara real-time, memberikan rekomendasi berbasis rule-based dengan status normal, warning, atau critical, mendukung prediksi kinerja produksi melalui Machine Learning, dan membantu pengambilan keputusan objektif berdasarkan visualisasi data komprehensif yang terintegrasi dalam satu platform terpusat.
| Item Type: | Thesis (D3 - Diploma) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Decision Support System, Extreme Programming, peternakan burung puyuh, rule-based, Machine Learning, quail farming. | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 003 Sistem-sistem |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > D3 Manajemen Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 20 Jul 2026 02:13 | ||
| Last Modified: | 20 Jul 2026 02:13 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32229 |
Actions (login required)
 |
View Item |