PENDUGAAN JENIS KELAMIN EMBRIO PADA TELUR ITIK TEGAL (Anas sp.) DENGAN METODE NON-DESTRUKTIF
SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
Pada Jurusan Teknik Pertanian,
Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor
Oleh: HENDRA HERMAWAN FOI4981OS
2003 FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
HEN ORA HERMAWAN. FO1498108. Pendugaan Jenis Kelamin Embrio pada
Telur Itik Tegal (Ana, sp.) dengao Metode Non-Destruktif Di bawah bimbingan : I Wayan Astika. 2003 RINGKASAN
Pada bidang perternakan itik tegal (Anas sp.),
barga anak
itik atau DOD
(Day Old Duck) betina lebih rnahal dari harga anak itik jantan. Perbedaan harga DOD
ini
tidak
diikuti dengan
perbedaan
harga
telur
itik.
Akao sangat
menguntungkan jika petemak bisa menjual telur berembrio itik betina dengan tingkat barga lebih tinggi. Sampai saat ini belum ada metode yang pasti untuk memastikan jenis kelamin embrio yang terkandung pada telur itik. Metode tradisional yang dipakai saat ini yaitu dengan memisahkan telur itik dengan ukuran relatif besar. karena telur berukuran besar dipercaya akan menghasilkan aDak itik jantan. Penelitian ini bertujuan untuk: membangun metode pendugaan jenis kelarnin (sexing) embrio yang terkaodung pada telur itik dengao jaringan syaraf buatan (ANN=Arfijida/ Neural Network) multi-layer. Parameter-parameter yang digunakan dalarn pendugaan ini adalah berat telur, panjang telur, lebar telur, dan intensitas transmitan cahaya tampak (intensitas transmitan tegak turns sumbu telur dan intensitas transmitan sejajar swnbu teJur). Diharapkan penelitian tni dapat mengbasilkan metode sexing telur itik berdasarkan ANN yang cukop akura!. Dbarma
(2000)
memaparkan bahWll tidak ada perbedaan nyata ukuran
fisik telur itik mandalung dan jenis kelamin itik yang dihasilkan. Alit menyimpulkan
bahwa
telur
itik
bali
yang
berukuran
kecil
(1984)
cenderung
mengbasilkan anak itik betina, Sairun (1988) juga menyimpulkan bahwa ada beda oyata antara rasio panjang dan lebar telur itik tegal dan herat telur itik tegal terhadap jenis kelamin itik yang terkandung di dalamnya Pada pengaphkasian ANN, Nakano et al.
(2000)
menggunakan ANN untuk memisahkan telur ayam
yang mengandung bereal< darah, dengao memanfaatkan transmitan cahaya tampak. Kegiatan
penelitian
ini dilaksanakan
di
Laboratorium
Sistem
da�
Manajemen Mekanisasi Pertanian. Jurusan Teknik Pertanian. Penetasan telur dilakukan di Ruang Tetas Jurusan IImu dilaksanakan pada bulan Februari
Produksi Temak:.
2003 sarnpai dengao Jurti 200i
Penelitian
ini
Alat-alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah illuminance meter Minolta tipe T-IH, lampu halogen Phillips Halotone 50 Watt, jangka sorong, timbangan skala I gram, dan mesin !etas. Telur itik legal yang digunakan dalam penelitian ini adalah telur segar dengan urnur kurang dari 7 hari yang diperoleh dari petani di Kabupaten Bogor dan Kabupaten Karawang. Perlakuan awal penelitian ini adalah dengan mencuci pennukaan kulit telur itik dengan kain lap halus dan air bangat sampai permukaan kulit telur bersih dan mengkilap. Tahap berikutnya adalah mengukur panjang telur, lebar telur, herat telur. intensitas transmitan tegak lwus sumbu telur, dan intensitas transmitan sejajar sumbu telur. Telur kernudian ditetaskan untuk mengetahui jenis kelamin anak itik yang dihasilkan. Penetasan dilakukan dua periode. Periode pertama dilakukan untuk pengumpulan data training set, periode berikutnya dilakukan untuk tahapan validasi. Seluruh parameter terukur merupakan input untuk ANN yang akan dirancang. Ada 4 jenis ANN yang dirancang, yaitu (I) ANN dengan 5 input dan 3 output, (2) ANN dengan 3 input dan 2 output, (3) ANN dengan 5 input dan I output, dan (4) ANN dengan 3 input dan 1 outpuL A1goritma yang digunakan untuk ANN ini adalah The Back-Propagation Algorithm. PengeIjaan algoritrna ini dilakukan dengan bantuan program komputer bahasa Microsoft Visual BasiC 6.0. Setelah semua data terkumpul, masing-masing ANN diiterasi sampai mencapai tingkat akurasi training mendekati 100010. Tahap validasi dilalrukan setelah masing-masing ANN mencapai akurasi training yang paling baik. Validasi ini dilakukan dengan membandingkan dugaan jenis kelamin embrio pada telur oleh ANN dengan kenyataan aslinya. Seluruh data yang didapat dari training set dan validasi set menunjukkan tidak ada kisaran ukuran fisik k:has yang membedakan masing-masing jenis kelamin embrio terkandung dan fertilitas telur. Pada pengukuran intensitas transmitan, juga tidak menunjukkan kisaran khas untuk masing-masing jenis keJamin embrio terkandung dan fertilitas telur. ANN tipe pertama mencapai akurasi pendugaan training 98.03% setelah 2,000,000 iterasi. Akurasi pendugaan terhadap validasi set mencapai 47.27%. ANN tipe kedua yang mengadopsi metode tradisional, mencapai akurasi
pendugaan training 53.06% setelah 5,000,000 iterasi. Akurasi pendugaan terbadap validasi set oleh
ANN
tipe kedua ini hanya meneapai 39.56%.
ANN
tipe ketiga
mencapai akurasi pendugaan training 94.74% "setelah 5,000,000 iterasi. Akurasi pendugaan terl1adap validasi set mencapai 47.27%. ANN tipe keempat
mencapai
akurasi pendugaan training 71.93% setelah 2,500,000 iterasi. Akurasi pendugaan terhadap validasi set hanya mencapai 49.09%. Kesimpulan dan penelitian ini adalah model pendugaan
ANN yang
haik
ditunjukkan dengan tingkat akurasi pada proses training. Meskipuo tingkat akurasi training
eukup
bail<,
rendahnya
akurasi
pendugaan
terhadap
training
set
menunjukkan kemungkinan tidak adanya hubungan antara ukuran fisik dan intensitas transmitan terhadap jenis kelamin embrio terkandung dan fertilitas teluT. Hasil penelitian ini menyarankan agar dilakukan penelitian lanjutan dengan menambah parameter-parameter lain yang belum pernah diteliti.
ANN
yang telah dihangun juga perlu dikembangkan dengan menambahkan data training set sehingga training set tersebut mewakili berl>agai karakteristik telur itik
INSTlTlIT I'ERTANIAN BOGOR FAKllLTAS n:KNOLOGI I'£RTANIAN
PENDUGAAN JENIS KELAMIN EMBRIO PADA TELUR ITiK TEGAL (Anas sp.) DENGAN METODE NON-DESTRUKTlF
SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memperoieh ge\ar SARJANA TEKNOLO{;( PERTANIAN Pada Jurusan Teknik Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Insti tut Pertanian Bogor
Oleh: HENDRA HERn-\WAN F01498141
Dilahirkan pada tanggal3 Nopernber 1980 Di Purwakarta
Tanggallulus . 25 luni 2003
R1WAYAT IIIDUP
Penulis dilabirkan di Purwakarta pada tangg;ll 3 Nopember 1980 dan merupakan anak ke-2 dan tiga bersaudaIa dan pasangan Hadiyana dan Neneng Nurhasanah. Pada tahun 1992, penulis menyelesaikan pendidikannya dan SD Negeri Garuda I Bandung, Jawa Barat Kemudian melanjutkan pendidikan di SMP Negeri I I Bandung, Jawa Barat Setelab lulus pada tabun 1995, penulis melanjutkan pendidikannya di SMU Negeri 4 Bandung, Jawa Bara!. Pada tabun 1998, peoulis diterima sebagai mahasiswa Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMJ) di Jurusan Teknik Pertanian. Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian. Penulis juga sempat mengikuti program studi jangka pendek di Tokyo University of Agriculture and Technology selama satu tabun (Oktober 200 I-September 2002). Selama studi, penulis sempat alctif di beberapa organisasi kemahasiswaan serta aktif di beberapa kegiatan kemahasiswaan. Penulis juga sempat menjadi Asisten DoseD untuk mata kuliah Penerapan Komputer selama tiga semester.
KATAPENGANTAR
Alhamdulillah, segala puji dan syukur dipanjatkan kepada Allah SWT, karena atas rahmat dan karunia-Nya, penulis dapat menyelesaikan skripsi ini tepat waktu. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada: I.
Dr. Ir. 1 Wayan Astika, M.Si. selaku dosen pembimbing
akademik yang
selama lebih dari tiga tahun telah mcluangkan waktu untuk membimbing penulis dalam menyeJesaikan slum dan penyusunan skripsi ini.
2.
Dr. Ir. Sorooo, M.Agr. dan Ir. Mohamad Solabodin, M.Si. selako dosen
penguji yang juga telah bersedia meluangkau waktu untuk mengoreksi skripsi IDJ.
3.
Prof. Dr. D. J. Samooir dan Ir. Rukmiasib, M.S. yang telah banyak
membimbing penulis dalam pelaksanaan penelitian di Ruang Tetas, Fakultas Petemakan. Akhir kata, semoga laporan ini bisa berguna sebagaimana mestinya. Penulis menyadari babwa skripsi ini masih jauh dari sempuma sehingga kritik dan saran sangat penulis
barapkan demi perbaikan di kemudian bari .
Bogor, Juli
2003
Penulis
UCAPAN TERIMA KASm KEPADA:
Mamah, Bapa, Aa, Erin, ldah, Ema/c, Mang Dian, Mang Cecep, Bi Yayam, dan selutuh keluaTga besaT tercintll di Bandung dan Purwaiazrtll, yang telah banyak memberikan dorongan moral, motivasi, dan nasihat nasihat bertuah. 2. Miera Hanita Budiani, yang telah memberikan kritik, saran, INIntUJln data, sumbangsih, sertIl dorongan moral Hspesial", and teach me haw tv J.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
realize this life, meskipun dari jauh. (lI!1:l:'IH:,H::'jJ: L," Q ! . PTOf. Sakae Shibusawa, Prof. Akita Sasao, dan Prof. Mario Nakamari dari Tokyo University of Agriculture and Technology, yang selalu memberikan dorongan dan motiuasi supaya penelitian ini selesai serepat mungkin dengan hasil sebaik mungkin. Pak Gozali (Lab. SMMP) Pak Rahmat, Pak Eka, dan lbu uly (Lab. Unggas) beserta se/utuh mahasiswa TUTU '38 yang banyak sekaJi . memberikan bantuan ternis kepada penulis ketika penelitian. Keluarxa Pak Ustad Sandi , keluarxa Pak Ardhi, keluarxa Pak Edi, Pak Agus, Pak Faisal, dan selUTUh teman-teman di Fuchu, Tokyo yang sampai saal ini masih terns memberikan nasiltat, dorongan moral dan motivasi, sehingga saya hisa /ebih "tegar-. KeluaTga besar TEP '35, thanks atlls jalinan kebersamaan kita selama lima tahun. Semoga jalinan ini terus beTlangsung selamanya. Thanks untuk Chandra HBobi", Yoga, Cecep, Anton, Tedi, Fasinm, Danang, "Jenderal" Adnan, Dwi, Ika, Linda, Pinkan, Poppy, MeUy, Jaya, Yan� Ed;' Yusuf. Cepi, Yaya, Agung, Dedeh, Diana, Laura dan semua yang tidak bisa disebutkan di sin;' semoga tetap semangat. Teman seperjuangan : Putrl, Karnalda, Novi, Hemik, Cia, Win; Poeh, Rian, Tiwi, serla selUTUh keluaTga besar TEP 36, Martiiani, Condra, dan selutuh TEP 37 , yang telah banyak memberikan bantuan dan dorongan moral. Om Aeng+Teh Yeyen+Aceng, Ibu Ukah +lyong, lbu Juju dan Emak, dan seluruh teman-teman di 'Orion" Komputer, yang tetllp mau "dipaksa" untuk menjadi teman disaat suka dan duka. Seluruh pihak yang telah banyak membantu tapi tidak hisa disebutkan di sini, semoga Allah SWT membalas dengan karonia yang /ebih besar.
DAFfAR ISI
Halaman KA TA PENGANTAR... ....... ... ... ..... .. . . . . ... ... . ........ ...................
L
II.
DAFTAR lSI... ........... . " ...... . ... . . ... ......................... ' ... .. . ...... ...
ii
DAFf AR TABEL.......... ... ... ...... ... . . . . . . ... ... ...... ...... ....... ..... ......
iv
DAFfAR GAMBAR... ......... ...... ............... .................. ...... .....
v
DAFf AR LAMPIRAN.... ... ... ...... ... ... ... ... ... ... ...... ... ... ... ... ... .....
VII
PENDAHULUAN... .. .... ... . . . ... ............ ......... ... ... ... ......... .........
1
A. LATAR BELAKANG .................... ' ......... ........... ' ...... .........
1
B. TUJUAN PENELlTlAN......... ... . . . . .. ... ... ... ...... ..... ' ...... ...... ...
2
TINJAUAN PUSTAKA..... ............ .................. ......... ...............
3
A. SORTASI TELUR BERDASARKAN JENlS KELAMIN EMBRI0 TERKANDUNG.. . ... ..................... ' ... ... ... ... ...... ....... ....... ....
3
B. TEKNOLOGICAHAYA TAMPAK....................................................
4
C. JA.RlNGAN
SYARAF
BUATAN
(ARTIFICIAL
NEURAL
NETWORK)... ... . . ... ...... ... ... ... ... ... ... ........... ...... ...... .............. .
IlL
METODOLOGI PENELlTIAN... ... ... ... ... ...... ... ........ ....... ... .......
7
A. RANGKAlAN KEGIAT AN PENELlTIAN... ... .... ...... ..... ... ... .....
7
B. WAKTU DAN TEMPAT PENELlTIAN . . .... . ....... . ............ ... .....
8
C. ALAT DAN BAHAN... ... ... ... ...... ............ ... ................ ............
8
D. TAHAPAN PENELlTIAN... ............ ..... .... . .. .................. ......
II
.
1.
Perlakuan Awal................................................................................
2. Perancangan Artificial Neural Network dengan
11
Multi-Layer
Perceplron................................ ........................................................ IV.
5
HASIL DAN PEMBAHASAN..... ...... ... ... ... ... ... ... ...... ........ ... .....
A. DATA PADA TRAINING SET............ ...... .......... :....... ..........
16 24 24
,
B. PROSES
TRAINING
ARTIFICIAL
NEURAL
NE7WORK. ...................... ............... ...... ........... ...............
25
C. VALIDASI......... ......... ... ............... ............ ........ ..... . ........
27
D. PENDUGAAN OLEH ANN...... ... .................. . . ... ....... .........
29
E. PEMBAHASAN... ...... ... ... ... ... .. ..... ... ...... ... ... ... .. . ....... ........
32
.
u
