Bagaimana nutrisi unggas dapat dioptimalkan untuk mencapai profitabilitas dan keberlanjutan?

ALTERNATIF UNTUK FORMULASI PAKAN DENGAN BIAYA PALING MURAH

Alih-alih hanya melihat biaya terendah, pendekatan yang lebih tepat adalah menerapkan formulasi pakan untuk memaksimalkan laba. Formulasi pakan untuk memaksimalkan margin atau laba dapat menggunakan pemrograman nonlinier, model komputer yang dihubungkan ke pengoptimal, atau kombinasi kedua sistem.

• Pemrograman nonlinier memungkinkan penyertaan persamaan laba alih-alih kepadatan nutrisi yang diinginkan.
• Ini berarti kadar nutrisi yang diinginkan ditentukan pada saat formulasi pakan alih-alih menggunakan “kebutuhan nutrisi” yang telah ditetapkan sebelumnya.

Persamaan laba dapat diperoleh dengan mencocokkan kurva kuadrat antara biaya pakan per unit pertambahan atau pendapatan atas biaya pakan versus tingkat energi, nutrisi, dan bahan.

Kurva ini disesuaikan untuk memperoleh fungsi yang akan menghasilkan optimum ekonomi saat tingkat energi atau nutrisi bervariasi. Persamaan kuadrat dapat digunakan, tetapi fungsi matematika lainnya mungkin lebih tepat atau akurat untuk menyesuaikan data eksperimen dan ekonometrik ini.

• Metodologi ini memerlukan perolehan data tentang respons hewan terhadap setiap tingkat energi, nutrisi utama, dan bahkan bahan pakan utama.
• Namun, respons ini bervariasi tergantung pada kondisi lingkungan dan, seiring waktu, dengan evolusi yang disebabkan oleh seleksi genetik yang konstan.
• Dengan demikian, perolehan informasi dari eksperimen dosis-respons klasik tidak dapat dipertahankan.

Dadalt dkk. (2015) membandingkan formulasi linier dan nonlinier untuk memberi makan ayam pedaging yang ditebar pada dua kepadatan. Kepadatan penebaran tinggi (HDH) dengan 14 ekor ayam/m2 dan kepadatan rendah (LDH) dengan 10 ekor ayam/m2 dievaluasi. Kedua sistem formulasi tersebut meningkatkan kinerja ayam pedaging yang serupa. Akan tetapi, pakan kepadatan tinggi menggunakan formulasi linier mengurangi berat badan pada ayam jantan berusia 42 hari, tetapi tidak ketika formulasi nonlinier digunakan.

• Formulasi pakan nonlinier pada LDH menghasilkan nilai rasio konversi pakan tertinggi dan biaya terendah/kg ayam pedaging untuk kedua jenis kelamin.
• Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem formulasi pakan yang menghasilkan kinerja terbaik atau rasio konversi pakan terendah terkadang hanya paling menguntungkan.

Almeida dkk. (2019) juga mengevaluasi nilai pemrograman non-linier untuk ayam petelur dalam tiga skenario pasar. Mereka membandingkannya dengan diet yang diformulasikan dengan pemrograman linier mengikuti rekomendasi kebutuhan nutrisi dari Tabel Brasil, pedoman galur genetik, atau model matematika untuk memaksimalkan kinerja.

• Sistem formulasi pakan ini tidak memengaruhi unit Haugh, tinggi putih telur, atau parameter kualitas telur eksternal.
• Namun, formulasi pakan memengaruhi berat kuning telur, berat putih telur, warna kuning telur, persentase kuning telur, persentase putih telur, dan parameter kinerja.

Hasil dari efek ini tidak akan dibahas di sini karena keterbatasan ruang, tetapi secara umum, pakan yang diformulasikan menggunakan pemrograman linier berdasarkan kebutuhan nutrisi yang diperoleh dari model matematika dan manual strain genetik menghasilkan hasil performa yang lebih baik karena pakan ini lebih padat nutrisi.

Namun, perlakuan atau formulasi pakan yang memaksimalkan kinerja hidup tidak menghasilkan keuntungan yang lebih tinggi.

Keuntungan maksimum diperoleh dengan ransum yang diformulasikan untuk skenario pasar yang menguntungkan menggunakan pemrograman nonlinier, yang umumnya mempertahankan keuntungan maksimum dalam setiap kondisi.

Kesimpulannya, pemrograman non-linier adalah alat untuk memaksimalkan keuntungan.

• Namun, data diperlukan untuk menghitung respons ayam terhadap tingkat energi dan nutrisi dalam berbagai kondisi, sehingga sulit diperoleh sebagian besar waktu melalui pengamatan atau eksperimen empiris. Estimasi ini dapat diperoleh dengan model matematika.

PEMODELAN NUTRISI DALAM NUTRISI UNGGAS UNTUK MEMAKSIMALKAN KEUNTUNGAN

Beberapa kelompok penelitian akademis dan beberapa perusahaan swasta, seperti NOVUS International, Cargill, Aviagen, dan Trouw Nutrition, telah mengusulkan beberapa model. Banyak dari model ini tidak lagi tersedia karena rendahnya adopsi industri atau karena tidak diperbarui.

Tabel 1 menunjukkan daftar lengkap tetapi tidak lengkap dari model matematika yang dipublikasikan yang dapat diakses publik dan memiliki implikasi untuk pengoptimalan nutrisi unggas.

• Beberapa model menggunakan serangkaian persamaan berdasarkan penelitian empiris yang diperoleh dengan kumpulan data besar.
• Sebaliknya, model lain bersifat mekanistik berdasarkan teori dan penelitian yang dirancang untuk memperkirakan pemanfaatan nutrisi dan parameter deposisi, bukan hanya mengamati kinerja hewan.
• Beberapa model ini menyertakan komponen atau modul ekonometrik yang berupaya mengoptimalkan profitabilitas dan meminimalkan dampak lingkungan, bukan hanya memaksimalkan kinerja hewan.

Salah satu isu utama yang membatasi implementasi, validasi, evaluasi, dan pengembangan lebih lanjut adalah perlunya lebih banyak pendidikan tentang pengembangan dan pemanfaatan model bagi nutrisionis.

Pemahaman terbatas tentang prinsip-prinsip model ini dan dasar ilmiah yang kuat berasal dari visualisasi sempit dari banyaknya publikasi ilmiah yang terurai selama beberapa dekade tanpa referensi untuk menghubungkannya dengan pengembangan model tertentu.

• Model yang didasarkan pada penelitian empiris atau kumpulan pengamatan tanpa mencari faktor penjelas telah menjadi ketinggalan zaman dan kurang dimanfaatkan.
• Model mekanistik yang menggambarkan faktor-faktor utama yang menyebabkan respons terus dikembangkan dan dapat digunakan dengan genotipe baru sambil meningkatkan akurasi prediksi.

Sebagian besar model mekanistik saat ini bersifat tetap atau menggunakan satu nilai rata-rata, yang mewakili rata-rata ayam dalam suatu kelompok. Stokastisitas atau variabilitas potensial diimplementasikan dengan mensimulasikan beberapa kali distribusi potensial populasi atau dengan mengubah faktor paling signifikan yang menyebabkan variabilitas.

• Model Perangkat Lunak EFG dan AVINESP adalah dua model yang paling berkembang dengan baik.
• Model-model ini memiliki aspek teoritis atau konseptual yang serupa tetapi berbeda dalam beberapa metodologi estimasi dan terminologi.

Tabel 1. Model nutrisi unggas yang dikembangkan.

Gerry Emmans, Colin Fisher, dan Rob Gous dari Afrika Selatan mengembangkan model EFG untuk broiler, broiler breeder, kalkun, dan babi. Saat ini, hanya model pertumbuhan broiler dan babi EFG yang tersedia. Dr. Nilva K. Sakomura mengarahkan pengembangan model AVINESP di Universitas Negeri São Paulo di Jaboticabal, Brasil.

Model AVINESP telah dikembangkan untuk beberapa spesies: broiler, broiler breeder, pullet, layer, dan puyuh. AVINESP memiliki model broiler dan layer yang tersedia untuk umum.

Kedua model mekanistik ini didasarkan pada teori yang dikembangkan oleh Gerry Emmans dan kolaborator di Skotlandia.

• Teori ini menunjukkan bahwa deskripsi matematis yang akurat tentang genotipe hewan dan potensi pertumbuhan genetik sangat penting untuk menentukan kebutuhan energi dan nutrisi pada spesies hewan apa pun.
• Deskripsi matematis yang akurat tentang produksi telur juga penting untuk menentukan nutrisi menurut tahap produksi telur dan massa telur.

Model mekanistik EFG dan AVINESP dikembangkan dengan serangkaian modul logis untuk memprediksi kebutuhan energi metabolisme (ME), energi bersih (NE), asam amino (AA), kalsium, dan fosfor untuk memenuhi target pertumbuhan dan produksi telur.

• Persamaan yang menggambarkan pemanfaatan energi dan nutrisi telah dipublikasikan dan dijelaskan. Contoh kemampuannya untuk memprediksi kadar asam amino optimal guna memaksimalkan keuntungan tergantung pada tujuan pasar telah dipublikasikan.
• Pada Gambar 1 dan 2, pembaca dapat mengamati perbedaan perhitungan untuk memperkirakan tingkat protein seimbang yang dibutuhkan untuk memaksimalkan keuntungan.

Gambar 1. Hubungan kuadrat antara tingkat protein seimbang dan keuntungan untuk ayam pedaging hidup. Harga dalam real Brasil. Protein seimbang berdasarkan rekomendasi Aviagen untuk broiler Ross. Sumber: Sakomura dkk., 2024.

Gambar 2. Hubungan kuadrat antara tingkat protein seimbang dan keuntungan untuk olahan ayam pedaging. Harga dalam real Brasil. Protein seimbang berdasarkan rekomendasi Aviagen untuk broiler Ross. Sumber: Sakomura dkk., 2024.

• Kita masih memerlukan pemahaman yang lebih baik tentang proses metabolisme dan efisiensi pemanfaatan nutrisi atau dampak faktor lingkungan, nutrisi, dan antinutrisi lainnya serta aditif pakan.
• Saat menggunakan model, penting untuk diingat bahwa hanya ayam rata-rata yang disimulasikan. Distribusi populasi flok harus disertakan agar hasilnya dapat diterapkan pada kondisi komersial.
• Teknologi sensor elektronik, analisis data yang ekstensif, dan machine learning dapat meningkatkan akurasi model mekanistik.

Ada konsensus bahwa pemodelan lebih berkelanjutan untuk melakukan penelitian nutrisi unggas. Ini telah menjadi alat yang ampuh untuk mengoptimalkan ekskresi nutrisi dan memaksimalkan keuntungan untuk produksi unggas yang lebih berkelanjutan.

Laporan NASEM 2024 tentang “Kebutuhan Nutrisi” Unggas (edisi revisi ke-10) merekomendasikan agar akademisi mengembangkan model matematika. Namun, laporan komite NASEM tidak membahas aspek ekonometrik penting yang perlu disertakan dalam nutrisi unggas.

• Namun demikian, model unggas yang dapat dievaluasi oleh industri sudah tersedia, seperti yang dapat diamati pembaca dalam informasi yang disajikan di sini.
• Umpan balik yang diperoleh dalam validasi model ini dapat membantu meningkatkan presisi dan akurasinya.
• Namun, mengadopsi metodologi baru ini untuk formulasi pakan dalam industri unggas sama pentingnya dengan mengembangkan model.
• Oleh karena itu, seperti yang ditunjukkan sebelumnya, diperlukan lebih banyak informasi dan edukasi tentang topik ini, dan kami berharap artikel ini berkontribusi pada pengetahuan ini.