## APLIKASI SISTEM INFERENSI FUZZY METODE TSUKAMOTO DALAM PENILAIAN MUTU BENIH PADI
Diasta Risi Esa Annisa, Mutia Nur Estri
diastarisi@ymail.com
Universitas Jenderal Soedirman
ABSTRACT .  In  this  paper,  we  use  the  Fuzzy  inference  system  of  Tsukamoto  method  to determine the rice seeds quality. The input variables are production average, the age of plant,  and  fallen  seeds,  and  the  output  variable  is  rice  seed  quality.  The  output  is determined  through  4  steps  i.e.  fuzzification,  determine  fuzzy  rules,  and  defuzzification. The results show that the best  quality of  rice seed is IR 64 and the worst is Lusi.
Key word: Rice seeds, Fuzzy Inference System, Tsukamoto method
ABSTRAK .  Pada  makalah  in,  kita  menggunakan  system  inferensi  fuzzy  metode Tsukamoto  untuk  menentukan  mutu  benih  padi.  Variabel  input  yang  digunakan  adalah rata-rata  hasil,  umur  tanaman,  dan  kerontokan,  dan  variabel  output  yang  digunakan adalah  mutu  benih  padi.    Output  ditentukan  melalui  4  tahapan,  yaitu  fuzzifikasi, penerapan  aturan-aturan  fuzzy,  dan  defuzzifikasi.  Hasil  memperlihatkan  bahwa  padi jenis  IR  64  merupakan  padi  dengan  nilai  mutu  terbaik,  sedangkan  padi  jenis  Lusi merupakan padi dengan nilai mutu terendah.
Kata kunci : Benih padi, sistem inferensi fuzzy, metode Tsukamoto

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1  Latar Belakang
Benih  padi  adalah  gabah  yang  dihasilkan  dengan  cara  dan  tujuan  khusus untuk disemaikan menjadi pertanaman (Aak,1990). Dalam proses budidaya padi, petani selalu menghendaki tanaman yang bermutu baik dengan produktivitas yang tinggi.  Sistem  yang  menangani  masalah  perbenihan  khususnya  mutu  benih  di Indonesia adalah Balai Pengawasan dan Sertifikasi Benih (BPSB).
Di  Indonesia  terdapat  berbagai  macam  varietas  benih  padi  dan  beragam pula  mutunya.  Petani  di  Indonesia  sebagian  menggunakan  varietas  benih  padi dengan  mutu  sedang  seperti  benih  padi  cisadane,  IR  64,  cilamaya  muncul, ciherang,  sintanur  cigeulis,  logawa,  lusi,  dan  situbagendit.  Berdasarkan
JMP : Volume 7 Nomor 1, Juni 2015, hal. 19 - 29
keberagaman varietas benih padi, maka diperlukan alat bantu untuk mendapatkan mutu  benih  padi  yang  diharapkan  sesuai  dengan  kriteria-kriteria  yang  diberikan. Salah  satu  alternatif  untuk  membantu  penilaian  mutu    benih  padi  adalah  dengan menggunakan  sistem  inferensi  fuzzy  karena  penentuan  mutu  benih  padi  dapat dikategorikan  ke  dalam  suatu  permasalahan  yang  samar  atau  tidak  pasti. Ketidakpastian  ini  dikarenakan  penentuan  mutu  benih  padi  dapat  berbeda-beda berdasarkan pada kriteria-kriteria yang diberikan. Terdapat beberapa metode pada sistem inferensi fuzzy antara lain metode Mamdani, metode Sugeno, dan metode Tsukamoto.  Di  dalam  sistem  inferensi  fuzzy,  metode  Tsukamoto  terdapat hubungan sebab akibat yang menggunakan aplikasi nilai monoton dan output hasil inferensi  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan  secara  tegas  ( crisp )  berdasarkan α - predikat  ( fire  strength ).  Selain  itu,  syarat  keanggotaan  yang  digunakan  harus simetri  sehingga  tepat  untuk  menggambarkan  fenomena  alam,  seperti  penilaian mutu benih padi. Oleh karena itu, pada makalah ini sistem inferensi fuzzy metode Tsukamoto digunakan untuk menilai mutu benih padi yang tepat.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1  Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  benih  padi  yang diambil dari Khikmah, 2013 pada Tabel 2.1.
Tabel 2.1 Data Kriteria Benih Padi Nama Benih Padi Rata-rata Hasil (ton/ha) Umur Tanaman (hari) Kerontokan (per 100 bulir) Cisadane 5 135 35 IR 64 5 130 35 Cimalaya Muncul 6 130 25 Ciherang 6 120 35 Sintanur 6 120 35 Cigeulis 5 120 35 Logawa 6,8 115 50 Lusi 4,5 135 50 Situ Bagendit 5,5 115 35

## 2.3  Prosedur Penelitian
Perhitungan yang digunakan meliputi perhitungan manual dan perhitungan menggunakan  program.  Perhitungan  secara  manual  dilakukan  dengan  membuat dan menganalisis himpunan fuzzy untuk input dan output berdasarkan data benih padi  yang  ada,  menentukan  aturan-aturan  fuzzy  yang  akan  digunakan,  membuat FIS  dengan  metode  Tsukamoto,  melakukan  tahap  defuzzifikasi  dengan  metode rata-rata  terpusat,  dan  menganalisis  nilai  yang  dihasilkan  FIS.  Sementara  itu, perhitungan  menggunakan  program  dilakukan  dengan  merancang  ekspresi program berdasarkan FIS yang telah dibuat, memasukkan nilai tiap input ke dalam program  untuk  dilakukan  perhitungan  program,  menganalisis  hasil output FIS metode  Tsukamoto  yang  diperoleh  dari  perhitungan  program,  dan  menganalisis hasil output antara perhitungan manual dan perhitungan program.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Variabel Input dan Output
Penentuan penilaian mutu benih padi membutuhkan sejumlah kriteria yang digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Menurut (Khikmah, 2013: 35-40 berdasarkan pada data dinas pertanian kabupaten Banyumas), kriteria penilaian mutu benih padi dapat dilihat pada Tabel 3.1 sampai dengan Tabel 3.3.
a. Kriteria rata-rata hasil
Tabel 3.1 Kriteria rata-rata hasil Rata-rata Hasil (ton/ha) Penilaian Mutu kurang dari 4,0 Kurang 4,0 s/d 7,0 Sedang Lebih dari 7,0 Baik

## b. Kriteria umur tanaman
Tabel 3.2 Kriteria umur tanaman Umur Tanaman (hari) Penilaian Mutu kurang dari 100 Baik 100 s/d 140 Sedang lebih dari 140 Kurang

## c. Kriteria Kerontokan
Tabel 3.3 Kriteria Kerontokan Kerontokan ( per 100 bulir) Penilaian Mutu kurang dari 20 Baik 20 s/d 50 Sedang lebih dari 50 Kurang
Oleh  karena  itu,  ditentukan  semesta  pembicaraan  seperti  pada  Tabel  3.4.
Berdasarkan  Tabel  3.4  ditentukan  bahwa  kriteria  rata-rata  hasil,  umur  tanaman, dan  kerontokan  merupakan  variabel input .  Sementara  itu,  penilaian  mutu merupakan variabel outpu t.
Tabel 3.4 Semesta Pembicaraan Variabel Nama Variabel Notasi Semesta Pembicaraan Input Rata-rata hasil Rh [0, )  Umur tanaman Ut [0, )  Kerontokan Rk [0, )  Output Mutu benih Mb [0, ) 

## 3.2 Fuzzifikasi
Lingkup  dalam  sistem  inferensi  fuzzy  merupakan  keseluruhan  nilai variabel yang boleh digunakan. Berdasarkan Tabel 3.4 dapat dicari lingkup untuk
Tabel 3.5 Himpunan input dan output fuzzy VARIABEL HIMPUNAN FUZZY NOTASI LINGKUP dalam (ton/ha) INPUT Rata-rata hasil 1. Sedikit Rh_sdk [0, 5,5] 2. Sedang Rh_sdg [4, 7] 3. Banyak Rh_byk [5,5, 17] Umur tanaman dalam (hari) 1. Pendek Ut_pdk [0, 120] 2. Sedang Ut_sdg [100, 140] 3. Panjang Ut_pjg [120, 180] Kerontokan dalam (/100 bulir) 1. tahan rontok Rk_thn [0, 35] 2. agak tahan Rk_agk [20, 50] 3. mudah rontok Rk_mdh [35, 100] OUTPUT Mutu benih dalam (%) 1. kurang Mb_krg [0, 70] 2. sedang Mb_sdg [60, 70] 3. baik Mb_bk [70, 100]
masing-masing  himpunan  fuzzy  yang  dibentuk.Himpunan  fuzzy  yang  dibentuk untuk setiap variabel input dan output dapat dilihat pada Tabel 3.5.
Fungsi  keanggotaan  untuk  setiap  himpunan  fuzzy  mempunyai  interval  antara  0 sampai  1.  Nilai  0  menunjukkan  tidak  adanya  keanggotaan  (0%)  di  dalam himpunan  fuzzy, sedangkan nilai  1 menunjukkan keanggotaan mutlak  (100%) di dalam  himpunan  fuzzy.  Fungsi  keanggotaan  untuk  masing-masing  himpunan fuzzy adalah sebagai berikut:
a. Rata-rata hasil
1, jika 1 0 4 x     _ 1 h sdk R x   1 5,5 , 1,5 x  jika 1 4 5,5 x   0, jika 1 5,5 x 
1,
jika 1 5,5 x    1 _ h sdg R x   1 4 , 1,5 x  jika 1 4 5,5 x   1 7 , 1,5 x  jika 1 5,5 7 x   0, jika 1 0 4 x   atau 1 7 x  1, jika 1 7 x    1 _byk h R x   1 5,5 , 1,5 x  jika 1 5,5 7 x   0, jika 1 0 5,5 x
 
b. Umur tanaman
1, jika 2 0 100 x  
  2 _ t pdk U x   2 120 , 20 x  jika 2 100 120 x   0, jika 2 120 x 
Aplikasi Sistem Inferensi Fuzzy                                                                                                    23
1, jika 2 120 x 
  2 _sdg t U x   2 100 , 20 x  jika 2 100 120 x   2 140 , 20 x  jika 2 120 140 x   0,
jika 2 0 100 x   atau 2 140 x  1, jika 2 140 x    2 _pjg t U x   2 120 , 20 x  jika 2 120 140 x   0,
jika 2 0 140 x  
c. Kerontokan
1, jika 3 0 20 x     3 _ k thn R x   3 35 , 15 x  jika 3 20 35 x
 
0, jika 3 35 x  1, jika 3 35 x    3 _agk k R x   3 20 , 15 x  jika 3 20 35 x   3 50 , 15 x  jika 3 35 50 x   0, jika 3 0 20 x   atau 3 50 x  1, jika 3 50 x    3 _mdh k R x   3 35 , 15 x  jika 3 35 50 x   0, jika 3 0 35 x   d. Mutu benih
1, jika 0 60   z   b_krg   M z 70 , 10 z  jika 60 70 z   0,
jika 70 z 
24                                                                                                           Diasta Risi Esa Annisa, dkk
1, jika 70 z 
  b_sdg   M z
60 ,
10 z  jika 60 70 z   80 , 10 z  jika 70 80 z  
0, jika 0 60   z atau 80 z  1, jika 80 z 
  b_bk   M z 70 , 10 z 
jika 70 80 z   0, jika 0 70 z  
Setelah input dan output difuzzifikasi,  selanjutnya  dibentuk  aturan-aturan fuzzy yang akan digunakan dalam sistem inferensi fuzzy.

## 3.3 Aturan Dasar Fuzzy
Berdasarkan  himpunan-himpunan  fuzzy  yang  telah  dibuat  maka  terdapat 27  aturan  implikasi  fuzzy  untuk  pemilihan  benih  padi.  Aturan-aturan  tersebut antara lain :
5 R  IF  rata-rata  banyak  AND  umur  tanaman  sedang  AND  agak  tahan  rontok THEN mutu benih sedang
14 R  IF  rata-rata  sedang  AND  umur  tanaman  sedang  AND  agak  tahan  rontok THEN mutu benih sedang

## 3.4  Penilaian Mutu Benih Padi dengan Perhitungan Manual
Perhitungan manual dilakukan dengan menggunakan input rata-rata hasil, umur  tanaman,  dan  kerontokan  benih  padi,  sedangkan output yang  dihasilkan merupakan persentase mutu  benih  padi.  Pada perhitungan ini hanya diambil satu contoh, yaitu benih padi Ciherang dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1) Menghitung nilai kenggotaan pada setiap varibel input dan output
a. Rata-rata hasil
  _ 6 0, h sdk R     _ 6   h sdg R 7 6 0, 6667, 1, 5     _by 6   h k R 6 5,5 0,3333. 1,5  
Aplikasi Sistem Inferensi Fuzzy                                                                                                    25
b. Umur tanaman
  _ 120 0, t pdk U     _sdg 120 1, t U     _ 120 0.
t pjg U  
c. Kerontokan   _ 35 0, k thn R     _agk 35 1, k R     _mdh 35 0. k R  
2) Menghitung  -predikat  dan  nilai output pada  setiap  aturan  yang  memenuhi nilai keanggotaannnya tidak sama dengan nol
 Untuk 5 , R                       _byk t_ _ _byk t_ _ 3 14 1 2 min , , min 6 , 120 , 35
min 0,3333 , 1 ,(1) h sdg k agk h sdg k agk R U R R U R x x x           0,3333  dan 14 14 14 14 14 60 60 0, 3333
60 3, 333 63, 333.
10 10 z z z z             Untuk 14 , R dengancara  yang  sama,  diperoleh 0, 6667  14  dan
14 73,3333. z 
3) Melakukan defuzzifikasi
Defuzzifikasi dilakukan dengan metode rata-rata terbobot. Nilai dari rata-rata terbobot 0 z adalah
      5 5 14 14 0 5 14 0,3333 63,333 0, 6667 73,3333 70.
0,3333 0, 6667 z z z           
Dengan demikian, mutu benih padi Ciherang adalah 70%. Ini berarti bahwa benih padi Ciherang bermutu sedang.

## 3.5 Penilaian mutu benih padi dengan Perhitungan Program
Perhitungan  menggunakan  program  dilakukan  dengan  langkah-langkah sebagai berikut:
1. Memanggil function yang  digunakan  di  dalam Command  Windows ,  yaitu hasilok.m.
26                                                                                                           Diasta Risi Esa Annisa, dkk
2. Tampilan antarmuka function hasilok.m, seperti disajikan pada Gambar 3.1.
3. Memasukkan nilai dari tiap-tiap input . Untuk benih padi Ciherang pada rata- rata hasil dimasukkan nilai 6, pada umur tanaman dimasukkan nilai 120, dan pada  kerontokan  dimasukkan  nilai  35.  Kemudian  menekan  tombol “HITUNG”untuk melakukan perhitungan program.
Gambar 3.1 Tampilan antarmuka function hasilok.m
Gambar 3.2 Tampilan antarmuka setelah menekan tombol “HITUNG”
Tabel 3.6 Hasil penilaian mutu benih padi
Nama Benih Padi Rata-rata Hasil (ton/ha) Umur Tanaman (hari) Kerontokan (per100 bulir) Mutu Benih (%) Mutu benih Cisadane 5 135 35 68,2407 Sedang IR 64 5 130 35 71 Sedang Cimalaya Muncul 6 130 25 68,7073 Sedang Ciherang 6 120 35 70 Sedang Sintanur 6 120 35 70 Sedang Cigeulis 5 120 35 70 Sedang Logawa 6,8 115 50 70,1491 Sedang Lusi 4,5 135 50 64,6296 Kurang Situ Bagendit 5,5 115 35 70 Sedang
Dari Tabel 3.6, Nampak tidak terdapat perbedaan antara hasil perhitungan menggunakan  program  dan  perhitungan  secara  manual.  Selain  itu  dapat disimpulkan  benih  padi  IR  64  merupakan  benih  padi  dengan  mutu  tertinggi  dan benih padi  Lusi merupakan benih padi dengan mutu terendah. Dengan demikian, rata-rata dari data benih padi yang ada bermutu sedang.

## 4. KESIMPULAN & SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Sistem  inferensi  fuzzy  metode  Tsukamoto  dapat  diaplikasikan  untuk membantu  menentukan  penilaian  mutu  benih  padi  dengan  3  variabel input (rata- rata  hasil,  umur  tanaman,  dan  kerontokan)  dan  1  variabel output (mutu  benih).
Perhitungan  untuk  penilaian  mutu  benih  padi  tersebut  dapat  dilakukan  secara manual  maupun  secara  komputasi  dengan  menggunakan  program.  Berdasarkan data  yang  digunakan,  hasil  penilaian  menunjukkan  bahwa  benih  padi  IR  64 merupakan benih padi dengan mutu terbaik dan benih padi Lusi merupakan benih padi dengan mutu terendah.

## 4.2 Saran
Saran yang dapat diberikan oleh penulis adalah sebagai berikut:
1. Mutu benih padi dapat ditentukan menggunakan sistem inferensi fuzzy metode Tsukamoto  dapat  dikembangkan  dengan  penambahan  kriteria  dari  data  benih padi yang ada. Hal ini dikarenakan kriteria dalam menentukan mutu benih padi dapat bertambah seiring dengan kemajuan teknologi.
2. Penelitian  ini  belum  masuk  dalam  tahap  penggunaan  di  masyarakat.  Oleh karena  itu,  perlu  dikembangkan  program  yang  dapat  diaplikasikan  secara umum dan dapat digunakan oleh masyarakat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  diucapkan  kepada  Dr.  Idha  Sihwaningrum,  M.Sc.St.  yang banyak memberikan masukan dan saran pada proses penyusunan makalah  ini.
28                                                                                                           Diasta Risi Esa Annisa, dkk

## DAFTAR PUSTAKA
Aak. 1990. Budidaya Benih Tanaman Padi .
Badan Standarisasi  Nasional. 2003. Benih  Padi .  Balai Besar Penelitian Tanaman Padi. Jakarta.
Cox,  E.  1994. The  Fuzzy  Systems  Handbook:  a  Practictitioner’s  guide  to Building, Using, and Maintaining Fuzzy System. London: Academic Press Limited.
Khikmah,  A  N.  2013. Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  dalam Pemilihan Kualitas Benih Padi Sawah .
Sivanandam,  S.N.,  Sumathi,  S.  dan  Deepa,  S.N.,  2007. Introduction  to  Fuzzy
Logic using Matlab . Jerman: Springer.
Aplikasi Sistem Inferensi Fuzzy                                                                                                    29