OPEN ACCESS J OURNAL OF T ELECOMMUNICATION , E LECTRONICS , AND C ONTROL E NGINEERING (JTECE) ISSN: 2654-8275 (ONLINE) JTECE. V OL . 05, N O . 02, PP.97-108, J ULY 2023 DOI: 10.20895/ JTECE . V 5 I 2.1056
Penentuan Karakteristik Lahan Tembakau Berdasarkan Retensi Hara Menggunakan Fuzzy Mamdani pada Kecamatan Tlogomulyo Kabupaten Temanggung
Determination of Tobacco Land Characteristics Based on Nutrient Retention using Fuzzy Mamdani in Tlogomulyo Temanggung
Muhammad Farhan Mahfuzh 1 , Risky Via Yuliantari* ,2
1,2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tidar Jl. Kapten Suparman 39, Magelang, Indonesia
* ,2 Penulis Korespondesnsi: rviay@untidar.ac.id
1 muhammadfarhanmahfuzh@students.untidar.ac.id
Received on 27-04-2023, accepted on 06-07-2023, published on 21-07-2023

## Abstrak
Fuzzy mamdani digunakan untuk menentukan karakteristik lahan tembakau berdasarkan retensi hara terdiri atas KTK Tanah, Ph H2O, dan C-Organik. Retensi hara merupakan salah satu karakteristik lahan tembakau yang dapat menghasilkan  kualitas  tembakau  terbaik  di  Kecamatan  Tlogomulyo  Temanggung.  Tidak  semua  di  wilayah Kecamatan  Tlogomulyo  dapat  menghasilkan  tembakau  kualitas  terbaik  atau  srinthil.  Srinthil  merupakan  jenis bentuk  tembakau  rajangan  yang  sudah  mengering  menyerupai  rambut  gimbal,  menyatu  dengan  lainnya,  serta memiliki  ketajaman  aroma.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  menyatakan  bahwa  fuzzy  mamdani mampu menentukan wilayah yang memiliki kecocokan lahan berdasarkan retensi hara untuk menanam tembakau kualitas srinthil. Lahan tersebut berada pada Desa Losari dengan karakteristik KTK tanah tinggi, Ph H2O sebesar 5.5-6.5  dan  C-Organik  Tinggi  sehingga  dihasilkan  nilai  0.94  atau  sangat  cocok  untuk  dijadikan  lahan  tanaman tembakau.
Kata Kunci: Fuzzy, Mamdani, Tembakau, Retensi Hara, Srinthil

## Abstract
Fuzzy mamdani is used to determine the characteristics of tobacco fields based on nutrient retention consisting of soil CEC, Ph H2O, and C-Organic. Nutrient retention is one of the characteristics of tobacco fields that can produce the best quality tobacco in Tlogomulyo Temanggung District. Not all areas in the Tlogomulyo District can produce the best quality or srinthil tobacco. Srinthil is a type of chopped tobacco that has dried to resemble dreadlocks, blends with others, and has a sharp aroma. Based on the tests that have been carried out, it is stated that fuzzy mamdani  is  able  to  determine  areas  that  have  land  suitability  based  on  nutrient  retention  for  planting  srinthil quality tobacco. The land is located in Losari Village with high soil CEC characteristics, Ph H2O of 5.5-6.5 and high C-Organic resulting in a value of 0.94 or very suitable to be used as tobacco growing land.
Keywords: Fuzzy, Mamdani, Tobacco, Nutrient Retention, Temanggung, Srinthil
M UHAMMAD F ARHAN M AHFUZH , DKK : JTECE. V OL . 05, N O . 02, PP.97-108, J ULY 2023

## I. I NTRODUCTION
Kabupaten  Temanggung  termasuk  dataran  tinggi  yang  dibatasi  oleh  Gunung  Sumbing  dan  Gunung Sindoro. Keberadaan gunung berapi tersebut mengakibatkan kondisi tanah menjadi subur, sehingga bisa dijadikan lahan pertanian dan perkebunan[1] Salah satu komoditas perkebunan yang memiliki kontribusi terhadap perekonomian Indonesia adalah tembakau [2]. Tembakau merupakan bahan baku terpenting dalam pembuatan rokok kretek sebagai pemberi aroma, rasa dan tekstur yang khas, sehingga banyak diminati oleh masyarakat lokal ataupun internasional [3]. Persebaran penghasil komoditas tembakau tersebar di beberapa wilayah  Kapubaten  Temanggung  adalah  Kecamatan  Parakan,  Kecamatan  Kledung,  Bansari,  Bulu, Tlogomulyo, Tembarak, Selopampang, Kedu, Ngadirejo, Jumo, Candiroto, Tretep, dan Wonoboyo[4].
Salah satu kecamatan di Kabupaten Temanggung yang terkenal dengan kualitas tembakau terbaik adalah Kecamatan  Tlogomulyo.  Kecamatan  tersebut  menghasilkan  tembakau  yang  disebut  sebagai  Tembakau Srinthil  [5].  Tembakau  Srinthil  merupakan  jenis  bentuk  tembakau  rajangan  yang  sudah  mengering menyerupai rambut gimbal, menyatu dengan lainnya, serta memiliki ketajaman aroma. Kualitas tersebut dipengaruhi oleh salah satunya adalah tanah tempat tembakau srinthil berkembang biak. Tembakau srinthil sudah ada pada daftar kekayaan Direktorat Jendral Kekayaan Intelektual yang berada di Desa Legoksari, Kecamatan Tlogomulyo yang mana memiliki kualitas tinggi hingga disebut sebagai emas hijau [5]. Maka dari  itu,  tidak  semua  diwilayah  Kecamatan  Tlogomulyo  dapat  menghasilkan  Tembakau  Srinthil.  Oleh karena  itu,  dilakukan  penentuan  karakteristik  lahan  tambakau  meggunakan  metode  Mamdani.  Metode Mamdani merupakan salah satu logika Fuzzy yang dikenal sebagai metode Max- Min . Fuzzy mamdani lebih intuitif sehingga dapat diterima oleh banyak kalanga[6], [7].

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penentuan  kecocokan  lahan  pada  desa  yang  berada  di  kabupaten  temanggung  adalah  dengan menggunakan  logika fuzzy metode  mamdani.  Logika  adalah  pengetahuan  yang  berbasis  penalaran  dan diaplikasikan dalam kehidupan nyata dengan benar atau salah [7]. Hal tersebut juga berlaku pada logika fuzzy yaitu  mengandung  unsur  ketidakpastian . Logika Fuzzy ditemukan  oleh  Zadeh  pada  tahun  1965  di Amerika dan diterapkan oleh negara maju untuk pengendali alat pekerjaan dengan tujuan mempermudah manusia dalam mengerjakan pekerjaan. Logika fuzzy adalah ilmu yang mempelajari tentang ketidakpastian yang digunakan untuk memetakkan input dan output dengan tepat. Logika fuzzy merupakan logika yang memiliki ketidakpastian dan direpresentasikan dengan bilangan biner yaitu 0 atau 1 [7]. Hal ini dikarenakan sebuah logika fuzzy memungkinkan mempunyai nilai keanggotaan antara nol dan satu. Logika fuzzy metode mamdani merupakan metode yang dikenal sebagai metode Max-Min pada tahun 1975 yang diperkenalkan oleh E. Mamdani. Metode mamdani mempunyai 4 langkah seperti ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Langkah metode mamdani
1. Menentukan himpunan fuzzy
Metode  mamdani  merupakan  variabel input ataupun output harus  dibagi  menjadi  satu  atau  lebih himpunan fuzzy seperti Rendah, Sedang, dan Tinggi [7].
2. Aplikasi fungsi implikasi
Pada  metode  mamdani,  fungsi  implikasi  yang  biasa  digunakan  pada  metode  mamdani  adalah  fungsi implikasi Min. Fungsi Min adalah fungsi yang akan memotong output himpunan fuzzy dengan mencari nilai minimum [7].
3. Komposisi Aturan
Menentukan himpunan fuzzy Aplikasi fungsi implikasi Komposisi aturan Defuzzyfikasi
Komposisi aturan dapat digunakan dengan  menggunakan 3  metode,  aturantersebut terdiri dari metode max, additive, dan probabilistik OR (probor) [7].
A. Metode Max ( Maximum )
Metode  max  digunakan  untuk  menentukan  solusi  himpunan fuzzy dengan  mengambil  nilai maksimum pada aturan, selanjutnya digunakan untuk memodifikasi daerah fuzzy dan diaplikasikan menjadi output menggunakan operator union (OR).
B. Metode Probabilistik OR (Probor)
Probor  digunakan  untuk  mencari  solusi  himpunan fuzzy yaitu  dengan  menggunankan  cara melakukan product terhadap semua daerah output fuzzy .
C. Metode Additive (Sum)
Sum  menggunakan  batas  penjumlahan  ( bounded  sum) terhadap output daerah fuzzy guna menemukan solusi himpunan fuzzy .
4. Defuzzyfikasi
Defuzzyfikasi merupakan  proses  yang  berfungsi  untuk  mengubah output  fuzzy menjadi  nilai  tegas berdasarkan  fungsi  keanggotaan  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  [7]. Input de fuzzy fikasi  adalah himpunan yang diperoleh dari komposisi gabungan antara aturan fuzzy , sedangkan output yang dihasilkan adalah bilangan yang terdapat pada domain himpunan fuzzy . Pada proses penegasan ini terdapat beberapa metode antara lain:
A. Metode Centroid ( Composite Moment )
Metode ini  merupakan  metode yang  menggunakan cara  yaitu dengan  mengambil titik pusat pada daerah fuzzy untuk menghasilkan solusi berupa crisp.
B. Metode Bisektor
Pada  metode  ini  digunakan  cara  dengan  mengambil  nilai  yang  terdapat  pada  domain fuzzy yang mempunyai nilai keanggotaan setengah dari jumlah nilai total untuk memperoleh nilai crisp.
C. Metode Mean of Maksimum (MOM)
Metode  ini  menggunakan  nilai  rata-rata  domain  yang  mempunyai  nilai  keanggotaan  maksimum untuk memperoleh solusi crisp.
Penelitian  ini  menggunakan  logika fuzzy metode  mamdani  dengan  memakai  3  variabel input dan  1 variabel output . Penggunaan metode mamdani dipakai dikarenakan mempunyai tingkat akurasi yang tinggi dalam  meramalkan[8]  [9]  [10][11]Tahapan  alur  penelitian  yang  digunakan  untuk  penentuan  kecocokan lahan menggunakan metode mamdani ditunjukkan pada Gambar 2.
Studi Literatur
Mulai
Pengumpulan Data Penentuan
Variabel
Pembentukan Fungsi Keanggotaan Fungsi Implikasi Defuzzyfikasi Input data ke Rule Viewer Penarikan Kesimpulan Selesai
Pada  penelitian  ini  untuk  menentukan  kecocokan  lahan  desa  untuk  tumbuhan  tembakau  memerlukan sumber referensi yang digunakan sebagai acuan untuk memudahkan dalam kelangsungan penelitian. Studi literatur yang dicakup meliputi logika fuzzy dengan menggunakan metode mamdani, penggunaan toolbox pada software matlab, dan pencarian referensi mengenai retensi hara yang dibutuhkan untuk pertumbuhan tembakau. Sumber referensi didapatkan dari jurnal yang terakreditasi dan skripsi berkaitan dengan logika fuzzy metode mamdani yang telah divalidasi secara resmi.

## A. Studi Literatur
Tahapan  ini  merupakan  tahap  mencari  sumber-sumber  yang  berkaitan  dengan  penelitian  yang  akan dijalankan  yaitu  mengenai  fuzzy  mamdani,  matlab,  dan  tembakau  srinthil.  Sumber  studi  literatur  yang dipakai adalah jurnal terakreditasi dan penelitian terdahulu.

## B. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  pengumpulan  data  sekunder  kadar  zat  kimia  lahan  desa  diperoleh  dari  bukuyang didalamnya  terdapat  persyaratan  mengenai  pemilihan  lahan  yang  cocok  untuk  penanaman  tumbuhan tembakau berupa retensi hara yang terdiri dari KTK Tanah, Ph H 2 O, dan C-Organik.

## C. Penentuan Variabel
Penentuan variabel didasarkan dengan data yang tersedia pada literatur terdiri dari 3 variabel input dan 1 variabel output . Variabel output yang digunakan adalah KTK Tanah, PH H 2 O, dan C-Organik pada suatu lahan di desa yang berada pada kabupaten temanggung, sedangkan untuk variabel output yang digunakan adalah kecocokan lahan. Setiap variabel yang digunakan terdiri dari 3 himpunan yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi.

## D. Pembentukan Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan digunakan untuk menentukan derajat keanggotaan dari setiap himpunan fuzzy yang digunakan. Representasi fungsi keanggotaan menggunakan representasi kurva segitiga seperti terlihat pada Gambar 3, dimana memiliki persamaan untuk menentukan fungsi keanggotaan yang dimiliki terlihat pada persamaan 1.
Gambar  3. Representasi Kurva Segitiga
Fungsi Keanggotaan:
µ [x] = { 0; 𝑥 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑐 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 ; 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 𝑐−𝑥 𝑐−𝑏 ; 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐
(1)

## E. Aplikasi Fungsi Implikasi
Pada  tahapan  ini  setelah  pembentukan  himpunan fuzzy dan  fungsi  keanggotaan  dilaksanakan,  maka dibuat  aturan  atau rule  fuzzy. Aturan  tersebut  dipakai  untuk  menyatakan  hubungan  ataupun  relasi  yang terjadi  antara  masukan  dan  keluaran  [11].  Operator  yang  dipakai  dalam  penghubung  antar input adalah AND , dan yang memetakkan input dan output merupakan IF-THEN , IF merupakan anteseden sedangkan
0 a c b 1 Derajat Keanggotaan µ [x]
preposisi yang ada mengikuti THEN adalah konsekuen. Rule yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 27 rule dengan penambahan menggunakan bantuan toolbox fuzzy mamdani pada software matlab. Metode mamdani menggunakan fungsi implikasi Min dimana tingkat keanggotaan yang mempunyai nilai minimum digunakan nilainya.

## F. De fuzzy fikasi
Tahap ini merupakan tahap yang digunakan untuk menafsirkan nilai keanggotaan fuzzy menjadi bilangan crisp berdasarkan nilai keanggotaan yang sudah ditentukan sebelumnya. Defuzzyfikasi juga disebut sebagai tahap  penegasan  untuk  mengubah  himpunan  menjadi  bilangan  real. Input yang  digunakan  merupakan aturan  atau  rule  yang  telah  dibuat  sedangkan output merupakan  bilangan  yang  berada  pada  domain himpunan fuzzy yang  ditentukan.  Metode defuzzyfikasi yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan metode centroid menggunakan toolbox matlab R2013a.

## G. Input Data ke Rule Viewer
Setelah  proses  de fuzzy fikasi,  proses  ini  merupakan  proses  dimana  memasukkan  data  variabel  KTK Tanah, PH H 2 O, dan C-Organik yang dimiliki desa yang akan diuji yaitu sebanyak 5 desa ke dalam FIS Editor toolbox Matlab  R2013a.  Tahapan  ini  dilakukan  satu  persatu  data  desa  yang  bertujuan  untuk mendapatkan keluaran apakah desa tersebut cocok atau tidak untuk dijadikan lahan tumbuhan tembakau.

## H. Penarikan Kesimpulan
Pada tahapan ini setelah data hasil pengujian diperoleh, maka dilakukan penarikan kesimpulan. Penarikan kesimpulan  yang  menjadi  fokus  utama  adalah  kecocokan  lahan  yang  didapatkan  dari  penelitian. Output tersebut  digunakan sebagai acuan penentuan lahan yang cocok untuk penanaman tanaman tembakau.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penggunaan  logika fuzzy dalam  menentukan  karakteristik  lahan  yang  cocok  untuk  menjadi  lahan tembakau adalah menggunakan logika fuzzy mamdani dikarenakan memiliki keakuratan yang cukup tinggi dan  error  yang  tergolong  rendah[11]  [12]Karakteristik  retensi  hara  yang  digunakan  diantaranya  adalah variabel KTK Tanah, Ph H 2 O, dan C-Organik. Mengacu pada [13] terdapat matriks tabel kesesuaian lahan untuk penggunaan retensi hara yang dapat digunakan sebagai acuan penentuan lahan tembakau yang akan digunakan.  Data  tersebut  diambil  pada  buku[14]  halaman  33  sub  bab  4.5.2.2  tentang  sifat  kimia  tanah. Tabel tersebut direpresentasikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Kesesuaian Retensi Hara [14] Variabel Kategori S1 (Sangat Sesuai) S2 (Cukup Sesuai) S3 (Sesuai Marginal) KTK Tanah >16 >5-16 <5 Ph H 2 O 5.5 – 6.2 5.2 – 5.5 <5.2 C-Organik >1.2 >0.8 – 1.2 <0.8

## A. Fungsi Keanggotaan KTK Tanah
Fungsi keanggotaan  yang digunakan pada variabel KTK Tanah terdiri dari himpunan Tinggi, Sedang, dan Rendah. Fungsi keanggotaan ditunjukkan pada Tabel 2 [14]
Tabel 2. Fungsi Keanggotaan KTK Tanah [14] KTK Tanah Keterangan Tinggi >16 Sedang 5 – 16 Rendah <5
Representasi  kurva  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan toolbox matlab  R2013a    dan  menggunakan representasi kurva segitiga ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar  4. Representasi Kurva KTK Tanah
Fungsi Keanggotaan untuk KTK Tanah (Rendah)
µ Rendah [x] = { 𝑥 5 ; 0 ≤ 𝑥 ≤ 5 0; 𝑥 ≥ 5 (2)
Fungsi Keanggotaan untuk KTK Tanah (Sedang)
µ Sedang [x] = {
0; 𝑥 ≤ 5 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 16 𝑥−5 5.5 ; 5 ≤ 𝑥 ≤ 10.5
10.5−𝑥 5.5 ; 10.5 ≤ 𝑥 ≤ 16 (3)
Fungsi Keanggotaan unutk KTK Tanah (Tinggi)
µ Tinggi [x] = { 0; 𝑥 ≤ 16 𝑥−16 4 ; 16 ≤ 𝑥 ≤ 20 1 ; 𝑥 ≥ 20
(4)

## B. Fungsi Keanggotaan Ph H 2 O
Fungsi keanggotaan  yang digunakan pada variabel Ph H 2 O terdiri dari himpunan Tinggi, Sedang, dan Rendah. Fungsi keanggotaan ditunjukkan pada Tabel 3[14]
Tabel 3. Fungsi Keanggotaan Ph H 2 O [14]
Ph H 2 O Keterangan Tinggi 5.5 – 6.2 Sedang 5.2 – 5.5 Rendah <5.2
Representasi  Kurva  yang  digunakan  adalah  representasi  kurva  segitiga  (trimf).  Kurva  tersebut direpresentasikan menggunakan software matlab ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar  5. Representasi Kurva Ph H 2 O
Fungsi Keanggotaan untuk Ph H 2 O Rendah
µ Rendah [x] = { 𝑥 5.2 ; 0 ≤ 𝑥 ≤ 5.2
0; 𝑥 ≥ 5.2 (5)
Fungsi Keanggotaan untuk Ph H 2 O Sedang
µ Sedang [x] = { 0; 𝑥 ≤ 5.2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 5.5 𝑥−5.2
1.5 ; 5.2 ≤ 𝑥 ≤ 5.35 53.5−𝑥 1.5 ; 5.35 ≤ 𝑥 ≤ 5.5 (6)
Fungsi Keanggotaan untuk Ph H 2 O Tinggi
µ Tinggi [x] = { 0; 𝑥 ≤ 5.5 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 6.2 𝑥−5.5
3.5 ; 5.5 ≤ 𝑥 ≤ 5.85
5.85−𝑥 3.5 ; 5.85 ≤ 𝑥 ≤ 6.2 (7)

## C. Fungsi Keanggotaan C-Organik
Fungsi keanggotaan yang digunakan pada variabel C-Organik terdiri dari himpunan Tinggi, Sedang, dan Rendah. Fungsi keanggotaan ditunjukkan pada Tabel 4 [14].
Tabel 4. Fungsi Keanggotaan C-Organik [14] C-Organik Keterangan Tinggi >1.2 Sedang 0.8 – 1.2 Rendah <0.8
Representasi Kurva yang digunakan adalah representasi kurva segitiga ( trimf ). Kurva tersebut ditunjukkan pada Gambar 6.
M UHAMMAD F ARHAN M AHFUZH , DKK : JTECE. V OL . 05, N O . 02, PP.97-108, J ULY 2023
Gambar  6. Representasi Kurva C-Organik
Fungsi Keanggotaan untuk C-Organik (Rendah)
µ Rendah [x] = { 𝑥 0.8 ; 0 ≤ 𝑥 ≤ 0.8
0; 𝑥 ≥ 0.8 (8)
Fungsi Keanggotaan untuk C-Organik (Sedang)
µ Sedang [x] = {
0; 𝑥 ≤ 0.8 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 1.2
𝑥−0.8 0.2 ; 0.8 ≤ 𝑥 ≤ 1
1−𝑥 0.2 ; 1 ≤ 𝑥 ≤ 1.2 (9)
Fungsi Keanggotaan unutk C-Organik (Tinggi)
µ Tinggi [x] = { 0; 𝑥 ≤ 1.2 𝑥−1.2 0.8 ; 1.2 ≤ 𝑥 ≤ 2 1 ; 𝑥 ≥ 2 (10)

## D. Fungsi Keanggotaan Output Kecocokan Lahan
Pada fungsi keanggotaan output yang digunakan sebagai target  yaitu kecocokan lahan dan terdiri dari himpunan Sangat Cocok, Cocok, dan Tidak Cocok dengan parameter yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Fungsi Keanggotaan Kecocokan Lahan [20]
Kecocokan Lahan Keterangan Sangat Cocok 0.8 – 1 Cocok 0.55 – 0.88 Tidak Cocok 0 – 0.55
Pada metode mamdani digunakan representasi grafik pada output menggunakan kurva segitiga ( trimf ) dengan  parameter  yang  telah  ditentukan  pada  tabel  3.  Kurva output metode  mamdani  ditunjukkan  pada Gambar 7.
M UHAMMAD F ARHAN M AHFUZH , DKK : JTECE. V OL . 05, N O . 02, PP.97-108, J ULY 2023
Gambar  7. Representasi Kurva Output Fuzzy Mamdani
Fungsi Keanggotaan untuk Kecocokan Lahan (Tidak Cocok)
µ Tidak Cocok [x] = {
0; 𝑥 ≤ 0 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 0.55
𝑥 0.55 ; 0 ≤ 𝑥 ≤ 0.275 0.275−𝑥 0.275 ; 0.275 ≤ 𝑥 ≤ 0.55 (11)
Fungsi Keanggotaan untuk Kecocokan Lahan (Cocok)
µ Cocok [x] = { 0;  𝑥 ≤ 0.55 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 0.88 𝑥−0.55 0.165 ; 0.55 ≤ 𝑥 ≤ 0.715 0.715−𝑥
0.165 ; 0.715 ≤ 𝑥 ≤ 0.88 (12)
Fungsi Keanggotaan untuk Kecocokan Lahan (Sangat Cocok)
µ Sangat Cocok [x] = { 0;  𝑥 ≤ 0.8 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 1 𝑥−0.8 0.1 ; 0.8 ≤ 𝑥 ≤ 0.9
0.9−𝑥 0.1 ; 0.9 ≤ 𝑥 ≤ 1 (13)

## E. Penambahan Rule
Pada langkah selanjutnya setelah menentukan fungsi keanggotaan yaitu ditambahkan rules yang terdiri dari  27 rules. Penelitian  ini  menggunakan  operasi  AND  dengan  menggunakan  nilai  terkecil  pada  setiap kombinasi. Rule yang telah dibuat ditunjukkan pada Tabel 6.

## Tabel 6. Rule Fuzzy
Aturan ( Rule s) IF THEN KTK Tanah Ph H 2 O C-Organik Kecocokan Lahan [R1] Rendah Rendah Rendah Tidak_Cocok [R2] Rendah Rendah Sedang Tidak_Cocok [R3] Rendah Rendah Tinggi Tidak_Cocok [R4] Rendah Sedang Rendah Tidak_Cocok [R5] Rendah Sedang Sedang Tidak_Cocok [R6] Rendah Sedang Tinggi Cocok [R7] Rendah Tinggi Rendah Tidak_Cocok [R8] Rendah Tinggi Sedang Cocok [R9] Rendah Tinggi Tinggi Cocok [R10] Sedang Rendah Rendah Tidak_Cocok [R11] Sedang Rendah Sedang Tidak_Cocok
M UHAMMAD F ARHAN M AHFUZH , DKK : JTECE. V OL . 05, N O . 02, PP.97-108, J ULY 2023
[R12] Sedang Rendah Tinggi Tidak_Cocok [R13] Sedang Sedang Rendah Tidak_Cocok [R14] Sedang Sedang Sedang Cocok [R15] Sedang Sedang Tinggi Cocok [R16] Sedang Tinggi Rendah Tidak_Cocok [R17] Sedang Tinggi Sedang Cocok [R18] Sedang Tinggi Tinggi Cocok [R19] Tinggi Rendah Rendah Tidak_Cocok [R20] Tinggi Rendah Sedang Tidak_Cocok [R21] Tinggi Rendah Tinggi Cocok [R22] Tinggi Sedang Rendah Tidak_Cocok [R23] Tinggi Sedang Sedang Cocok [R24] Tinggi Sedang Tinggi Cocok [R25] Tinggi Tinggi Rendah Tidak_Cocok [R26] Tinggi Tinggi Sedang Cocok [R27] Tinggi Tinggi Tinggi Sangat_Cocok
Setelah pembuatan rule secara manual, selanjutnya rule dimasukkan ke software matlab ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar  8. Rule Fuzzy Mamdani Matlab

## F. Hasil Fuzzy Inference System Matlab
Hasil Pengecekan kecocokan lahan menggunakan metode mamdani yang dilakukan secara satu persatu setiap lahan desa yang terdapat pada data yamg telah ditentukan untuk menguji kecocokan lahan. Proses ini  memanfaatkan toolbox mamdani  pada  rule  viewer  untuk  dilakukan  pengecekan.  Pengecekan  untuk mendapatkan hasil akhir kecocokan lahan ditunjukkan pada Gambar 9.
M UHAMMAD F ARHAN M AHFUZH , DKK : JTECE. V OL . 05, N O . 02, PP.97-108, J ULY 2023
Gambar  9. Rule Viewer Fuzzy Mamdani
Setelah semua data KTK Tanah, Ph H 2 O, dan C-Organik dimasukkan ke rule fuzzy metode mamdani, maka dihasilkan data kecocokan lahan dengan menggunakan parameter Tidak Cocok, Cocok, dan Sangat Cocok. Hasil tersebut  merupakan penentu sebagai pertimbangan untuk  membudidayakan tembakau agar hasil yang diperoleh dapat maksimal. Hasil perbandingan dan kecocokan lahan yang dihasilkan ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Penentuan Kecocokan Lahan
No Nama Desa KTK Tanah Ph H 2 O C-Organik Kecocokan Lahan Mamdani 1. Losari Tinggi 5.5 – 6.5 Tinggi Sangat Cocok (0.94) 2. Legoksari Sedang Netral Sedang Cocok (0.715) 3. Pagersari Sedang Netral Rendah Tidak Cocok (0.275) 4. Tlilir Tinggi 4.5 – 5.5 Rendah Tidak Cocok (0.275) 5. Pagerjurang Sedang 4.5 – 5.5 Rendah Tidak Cocok (0.275)

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  menyatakan  bahwa  penggunaan  Logika  Fuzzy  Mamdani menghasilkan desa Losari sebagai desa yang Sangat Cocok untuk dijadikan lahan tanaman tembakau sesuai dengan parameter yang digunakan yaitu KTK Tanah, PH H2O, dan C-Organik. Desa Losari memiliki KTK Tanah Tinggi, Ph H 2 O sebesar 5,5-6.5 dan nilai C-Organik Tinggi sehingga dihasilkan keputusan sangat cocok untuk dijadikan lahan tanaman tembakau dengan nilai 0.94.

## V. D AFTAR P USTAKA
[1] M. Sunariya, “Keberlanjutan Perkebunan Tembakau di Kabupaten Temanggung,” Prosiding Seminar Nasional Geografi Universitas Muhammadiyah Surakarta , 2019.
[2] E. Fauziyah et al. , “ANALISIS PRODUKTIVITAS USAHATANI TEMBAKAU DI KABUPATEN PAMEKASAN.”
[3] F. Liza and W. Sulistijanti, “PERAMALAN PRODUKSI DAN LUAS AREA TANAM TEMBAKAU DI INDONESIA DENGAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK,” Prosiding Seminar Edusainstech .
[4] I.  Agustina  and  L.  Muta’ali,  “KAJIAN  TEMBAKAU  SEBAGAI  KOMODITAS  UNGGULAN  KABUPATEN TEMANGGUNG.”
[5] K. Nurma, P. Tembakau, and N. Khusna Khanifa, “RESISTENSI ATAS PENGENDALIAN TEMBAKAU TERHADAP HAK-HAK EKONOMI, SOSIAL, DAN BUDAYA DI KALANGAN PETANI SRINTHIL,” Wahana Akademika , vol. 5, no. 1, 2018.
[6] S. Retno Andani, A. A. Tunas Bangsa Pematangsiantar Jl Jend Sudirman Blok No, and P. Telp, “Fuzzy Mamdani dalam Menentukan Tingkat Keberhasilan Dosen Mengajar,” Seminar Nasional Informatika UPN Veteran Yogyakarta , 2013.
[7] M.  Yunus,  “Optimasi  Penentuan  Nilai  Parameter  Himpunan  Fuzzy  dengan  Teknik  Tuning  System,” MATRIK :  Jurnal Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa  Komputer ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  21–28,  Nov.  2018,  doi: 10.30812/matrik.v18i1.334.
[8] M.  Kastina  and  M.  Silalahi,  “LOGIKA  FUZZY  METODE  MAMDANI  DALAM  SISTEM  KEPUTUSAN  FUZZY PRODUKSI MENGGUNAKAN MATLAB,” 2016.
[9] L.  Costaner  and  W.  Syafitri,  “OPTIMASI  JUMLAH  PRODUKSI  USAHA  DAGANG  ROTI  PRIMA  SARI MENGGUNAKAN METODE LOGIKA FUZZY,” 2019.
[10] D. L. Rahakbauw, F. J. Rianekuay, Y. A. Lesnussa, and J. Matematika, “PENERAPAN METODE FUZZY MAMDANI UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI KARET (STUDI KASUS: DATA PERSEDIAAN DANPERMINTAAN PRODUKSI KARET PADA PTP NUSANTARAXIV(PERSERO) KEBUN AWAYA, TELUK ELPAPUTIH,MALUKU- INDONESIA),” Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan , vol. 16, pp. 119–127, 2019.
[11] I.  Raga  Djara,  T.  Widiastuti,  and  D.  M.  Sihotang,  “PENERAPAN  LOGIKA  FUZZY  MENGGUNAKAN  METODE MAMDANI DALAM OPTIMASI PERMINTAAN OBAT,” Jurnal Komputer dan Informatika , vol. 7, no. 2, pp. 157–161, Nov. 2019, doi: 10.35508/jicon.v7i2.1645.
[12] E. R. Y. SAHULATA, H. J. Wattimanela, and M. S. Noya Van Delsen, “PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM TIPE  MAMDANI  UNTUK  MENENTUKAN  JUMLAH  PRODUKSI  ROTI  BERDASARKAN  DATA  JUMLAH PERMINTAAN DAN PERSEDIAAN (STUDI KASUS PABRIK CINDERELA BREAD HOUSE DI KOTA AMBON),” BAREKENG:  Jurnal  Ilmu  Matematika  dan  Terapan ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  079–090,  Mar.  2020,  doi: 10.30598/barekengvol14iss1pp079-090.
[13] Subakir, Buku persyaratan indikasi geografis masyarakat perlindungan indikasi geografis jeruk keprok gayo aceh (mpig – jkga) , no. Id. 2013.
[14] Subakir,  “BUKU  PERSYARATAN  INDIKASI  GEOGRAFIS  MASYARAKAT  PERLINDUNGAN  INDIKASI GEOGRAFIS TEMBAKAU SRINTHIL TEMANGGUNG.”
[15] B.  Penelitian,  D.  Pengembangan,  and  P.  Kementerian  Pertanian, Petunjuk  Teknis  Evaluasi  Lahan  untuk  Komoditas Pertanian . [Online]. Available: www.bbsdlp.litbang.deptan.go.id
[16] K. W. SUARDIKA, G. K. GANDHIADI, and L. P. I. HARINI, “PERBANDINGAN METODE TSUKAMOTO, METODE MAMDANI DAN METODE SUGENO UNTUK MENENTUKAN PRODUKSI DUPA (Studi Kasus : CV. Dewi Bulan),” E-Jurnal Matematika , vol. 7, no. 2, p. 180, May 2018, doi: 10.24843/mtk.2018.v07.i02.p201.
[17] D.  Putri  and  P.  Astuti,  “PENERAPAN  METODE  FUZZY  TSUKAMOTO  DAN  FUZZY  SUGENO  DALAM PENENTUAN  HARGA  JUAL  SEPEDA  MOTOR,” UNNES  Journal  of  Mathematics ,  vol.  9,  no.  2,  2020,  [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm
[18] M. Irfan, L. P. Ayuningtias, and J. Jumadi, “ANALISA PERBANDINGAN LOGIC FUZZY METODE TSUKAMOTO, SUGENO,  DAN  MAMDANI  (  STUDI  KASUS :  PREDIKSI  JUMLAH  PENDAFTAR  MAHASISWA  BARU FAKULTAS  SAINS  DAN  TEKNOLOGI  UIN  SUNAN  GUNUNG  DJATI  BANDUNG),” JURNAL  TEKNIK INFORMATIKA , vol. 10, no. 1, pp. 9–16, Jan. 2018, doi: 10.15408/jti.v10i1.6810.
[19] D. Fuzzy, S. Untuk, P. Kualitas, C. Beton, and I. Supina Batubara, “Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Mamdani Dan Fuzzy Sugeno Untuk Penentuan Kualitas Cor Beton Instan,” IT Journal Research and Development , vol. 2, no. 1, 2017.
[20] F.  Ardhy  and  D.  marisa  Efendi,  “PERBANDINGAN  METODE  FUZZY  INFERENSI  TSUKAMOTO  DAN  SUGENO UNTUK MEMPREDIKSI PEMESANAN ROTI JORDAN,” 2018.
[21] F.  Liza  and  W.  Sulistijanti, Prosiding  Seminar  Edusainstech  PERAMALAN  PRODUKSI  DAN  LUAS  AREA  TANAM TEMBAKAU DI INDONESIA DENGAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK .
[22] I.  Agustina  and  L.  Muta’ali,  “KAJIAN  TEMBAKAU  SEBAGAI  KOMODITAS  UNGGULAN  KABUPATEN TEMANGGUNG.”