Implementasi Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Harga

## Gabah Pada Petani
Josua Fernando Simanjuntak 1 , Agnes Prawita Sari 2 , Aulia Nada Syahputri 3 1,2,3 Mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 Josuafernando999@gmail.com, 2 agnesprawita17@gmail.com,
3 aulianada2000@gmail.com

## Abstract
In human life, many things require decision making, including in agriculture. One of them is  rice  farmers  who  make  the  decision  to  determine  the  selling  price  of  their  grain according  to  the  quality  of  their  grain.  By  using  Fuzzy  logic,  the  grain  price  can  be determined  by  going  through  the  following  stages:  Fuzzification,  Knowledge  Base Formation, Fuzzy Inference, and Defuzzification. One of the Fuzzy logic methods that can be  used  is  the  Tsukamoto  method,  where  this  method  has  an  output  in  the  form  of  firm values.  To  be  able  to  determine  the  price  of  grain,  the  data  is  taken  from  the  Central Statistics  Agency  website,  so  that  later  prices  and  levels  of  grain  quality  can  be determined  properly.  With  this  research,  the  farmers  can  determine  the  price  of  their grain  exactly  according  to  the  quality  of  the  grain.  So  that  the  problem  of  determining their grain prices can be overcome properly.
Keywords: Fuzzy Logic, Tsukamoto Inference, Grain Prices, Predictions

## Abstrak
Dalam  kehidupan  manusia,  banyak  hal  yang  memerlukan  pengambilan  keputusan, termasuk  dalam  pertanian.  Salah  satunya  adalah  para  petani  padi  yang  mengambil keputusan  untuk  menentukan  harga  jual  gabahnya  sesuai  kualitas  gabah  yang  mereka miliki.  Dengan  menggunakan  logika  Fuzzy,  maka  harga  gabah  tadi  dapat  ditentukan dengan  melalui  tahapan-tahapan  sebagai  berikut:  Fuzzifikasi,  Pembentukan  basis pengetahuan,  Inferensi  Fuzzy,  dan  Defuzzifikasi.  Salah  satu  metode  logika  Fuzzy  yang dapat  digunakan  adalah  metode  Tsukamoto,  dimana  metode  ini  memiliki  ouput  yang berbentuk  nilai  tegas.  Untuk  dapat  menentukan  harga  gabah  tersebut,  maka  dilakukan pengambilan  data  dari  situs  Badan  Pusat  Statistik,  agar  nantinya  harga-harga  dan tingkatan  kualitas  gabah  dapat  ditentukan  dengan  baik.  Dengan  adanya  penelitian  ini, maka  para  petani  tersebut  dapat  menentukan  harga  gabah  mereka  dengan  tepat  sesuai dengan kualitas gabah tersebut. Sehingga masalah penentuan harga gabah mereka dapat teratasi dengan baik.
Kata Kunci: Fuzzy Logic, Inferensi Tsukamoto, Harga Gabah, Prediksi

## 1.  Pendahuluan
Kehidupan  manusia  tidak  lepas dari  yang namanya pengambilan  keputusan, baik itu  pada  kalangan  atas  maupun  kalangan  bawah.  Para  petani  sendiri  juga  termasuk yang  memerlukan  pengambilan  keputusan  seperti  pengambilan  keputusan  untuk penentuan  harga  jual  hasil  pertanian  mereka.  Terutama  petani  padi,  yang  pastinya menjual  gabah  mereka  pada  kilang  padi,  namun  harga  gabahnya  sesuai  keinginan kilang  padi,  yang  mana  dapat  lebih  murah  dari  harga  yang  seharusnya.  Dengan  ini, petani  tadi  akan  mengalami  kerugian  meskipun  tidak  terlalu  besar  jumlah kerugiannya.  Karena  perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat,  komputer  dapat digunakan untuk mengambil sebuah keputusan hanya dengan memberikan argumen - argumen  dan  data-data  yang  sesuai,  sehingga  penggunaan  komputer  dapat membantu dan mempercepat pekerjaan manusia dalam hal pengambilan keputusan.
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  logika Fuzzy dengan  metode Tsukamoto untuk mengambil keputusan pada masalah yang dialami oleh para petani padi  tersebut,  agar  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  harga  gabah  mereka dapat  dilakukan  dengan  baik  dan  akurat  berdasarkan  kriteria -kriteria  tertentu  dari gabah  tersebut.  Tujuan  dari  penelitian  adalah  menerapkan  logika Fuzzy untuk menentukan  dan  mengetahui  harga  gabah  dengan  tepat  sesuai  dengan  kadar  air  dan kadar hampa/kotoran dari gabah tersebut. Manfaat dari penelitian adalah para petani dapat  menggunakan  perhitungan  dari  penelitian  ini  untuk  menentukan  harga  gabah mereka  dengan  cepat,  baik,  dan  tepat  sesuai  kualitas  gabah  mereka,  sehingga nantinya  mereka  tidak  mengalami  kerugian  ketika  menjual  gabah  mereka  ke  kilang padi.

## 2. Metodologi Penelitian
2.1. Logika Fuzzy
Logika  merupakan  ilmu  yang  mempelajari  secara  sistematis  kaidah-kaidah penalaran  yang  absah  (valid)  [1].  Ada  dua  jenis  logika  yang  ada  pada  kehidupan manusia,  yaitu  logika  crisp  (tegas)  dan  logika Fuzzy (samar-samar).  Logika  tegas hanya  memiliki  dua  buah  keadaan  pada  setiap  pernyataan,  yaitu  true  (1)  dan  false (0).  Sedangkan,  logika Fuzzy memiliki  nilai  yang  samar-samar  diantara  0  dan  1 [1][2].

## 2.2. Metode Tsukamoto
Fuzzy Inferensi  Tsukamoto  ini  didasarkan  pada  teori  himpunan Fuzzy yang berbentuk  IF-THEN  untuk mengambil  keputusan dalam bentuk  nilai tegas dari  nilai samar-samar  [3]. Fuzzy Inferensi  Tsukamoto  ini  menggunakan  fungsi  keanggotaan yang berasal dari data yang diinput untuk dapat menentukan nilai tegas [5].

## 2.3. Pengambilan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diambil  dari  situs  web  Badan  Pusat Statistik, dan kemudian mengubah data-data tersebut menjadi sebuah himpunan agar dapat  digunakan  untuk  menentukan  nilai  tegas  pada  penelitian  ini.  Data  tersebut merupakan  data  harga  gabah  menurut  kadar  air  dan  kadar  hampa/kotoran   di Indonesia  di  tingkat  petani  pada  tahun  2019  dari  bulan  Januari  sampai  Desember. [4].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini,  variabel  yang  digunakan  untuk  menentukan  harga  gabah  di tingkat  petani  ada  dua,  yaitu  kadar  air  dan  kadar  hampa/kotoran.  Pertama  adalah melakukan fuzzifikasi data pada fungsi keanggotaan dari masing-masing variabel. 3.1. Fuzzifikasi
a) Fungsi Keanggotaan Variabel Kadar Air
Gambar 1. Model Fuzzy untuk kadar air
{
{ { b) Fungsi Keanggotaan Variabel Kadar Hampa/Kotoran
Gambar 2. Model Fuzzy untuk Kadar Hampa/Kotoran
{
{ {
c) Fungsi Keanggotaan Variabel Harga
Gambar 3. Model Fuzzy untuk harga gabah
3.2. Pembentukan basis pengetahuan Fuzzy (Rule)
Setelah  fungsi  keanggotaan  dari  kadar  air  dan  kadar  hampa/kotoran  ditentukan, maka yang ditentukan selanjutnya adalah aturan-aturan ( rules ) yang akan digunakan untuk  proses  perhitungan Fuzzy -nya.  Berikut  ini  adalah  aturan-aturan  yang digunakan:
[R1] JIKA kadar air = rendah DAN kadar hampa = rendah MAKA harga = mahal [R2] JIKA kadar air = rendah DAN kadar hampa = sedang MAKA harga = mahal [R3] JIKA kadar air = rendah DAN kadar hampa = tinggi  MAKA harga = sedang [R4] JIKA kadar air = sedang DAN kadar hampa = rendah MAKA harga = mahal [R5] JIKA kadar air = sedang DAN kadar hampa = sedang MAKA harga = sedang [R6] JIKA kadar air = sedang DAN kadar hampa = tinggi  MAKA harga = murah [R7] JIKA kadar air = tinggi DAN kadar hampa = rendah  MAKA harga = sedang [R8] JIKA kadar air = tinggi DAN kadar hampa = sedang  MAKA harga = murah [R9] JIKA kadar air = tinggi DAN kadar hampa = tinggi  MAKA harga = murah

## 3.3. Inferensi Fuzzy
Masalah  yang  digunakan  disini  untuk  diaplikasikan  adalah  gabah  dengan  kadar air sebesar 19,03% dan kadar hampa/kotoran sebesar 5,08%. Lalu, data dari masalah tersebut dihitung nilai keanggotaannya sebagai berikut:
Kemudian  yang  dilakukan  selanjutnya  adalah  mengaplikasikan  aturan -aturan yang  telah  dibuat  untuk  menghitung  harga  gabah  tersebut.  Proses  pengaplikasian masalah tersebut adalah sebagai berikut:
[R1] JIKA kadar air = rendah DAN kadar hampa = rendah MAKA harga = mahal
[R2] JIKA kadar air = rendah DAN kadar hampa = sedang MAKA harga = mahal
Perhitungan  yang  dilakukan  adalah  seperti  itu  hingga  semua  aturan  telah diimplementasikasikan  pada  masalah  tersebut.  Hasil  yang  diperoleh  dari  aturan - aturan tersebut adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil perhitungan inferensi Tsukamoto Rule z Rule z R1 0 5100 R6 0 4700
Rule z Rule z R2 0 5100 R7 0 5300 R3 0 4800 R8 0,005 4696,5 R4 0 5100 R9 0 4700 R5 0,6933 4953,333

## 3.4. Defuzzifikasi
Setelah  hasil  inferensi  didapat,  lalu  tahap defuzzifikasi dilakukan.  Disini,  hasil tadi akan dihitung dengan persamaan berikut:
∑( ) (2)
berikut adalah persamaannya setelah nilai-nilai inferensi tadi dimasukkan:
Maka,  harga  yang  sesuai  dengan  gabah  dengan  kadar  air  sebesar  19,03%  dan kadar  hampa/kotoran  sebesar  5,08%  adalah  Rp  4951,494   yang  merupakan  harga yang tidak terlalu murah juga tidak mahal.

## 4.  Kesimpulan
Untuk menyelesaikan masalah yang memiliki nilai samar -samar seperti kasus ini, logika Fuzzy dapat  digunakan  dengan  baik  sehingga  hasil  dapat  diperoleh  dengan jelas. Sebagai contoh, masalah yang digunakan pada kasus penelitian ini, yang mana dengan  nilai  kadar  air  dan  kadar  hampa/kotoran  saja,  harga  dapat  dihitung. Diharapkan  penelitian  dengan  metode Fuzzy ini  dapat  digunakan  oleh  para  petani yang ingin menjual gabah sesuai dengan besaran kadar air dan kadar hampa/kotoran yang dimiliki gabahnya.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Ula,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  Dalam  Optimasi  Jumlah  Pengadaan  Barang Menggunakan  Metode  Tsukamoto  (Studi  Kasus  :  Toko  Kain  My  Text),”  Jurnal ECOTIPE, vol. 1, no. 2, pp. 36-46, 2014.
[2] M.  Arizal,  N.  Dengen  dan  Islamiyah,  “Aplikasi  Logika  Fuzzy  Dalam  Optimisasi Stok Bahan Menggunakan Metode Tsukamoto,” Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, pp. 86-90, 2017.
[3] D. Mahendra, “Implementasi Fuzzy Inference System Tsukamoto Untuk Penentuan Topik Tugas Ahir,” Jurnal SIMETRIS, vol. 7, no. 1, pp. 337-344, 2016.
[4] Badan Pusat Statistik Indonesia, “Badan Pusat Statistik,” 5 Februari 2018. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/dynamictable/2018/02/05/1284/rata-rata-harga- gabah-bulanan-menurut-kualitas-komponen-mutu-dan-hpp-di-tingkat-petani-di- indonesia-2008-2020.html. [Diakses 16 Juni 2020]..
[5]    Sugumonrong,  D.  P.,  Handinata,  A.,  &  Tehja,  A.  (2019).  Prediksi  Harga  Emas Menggunakan  Metode Fuzzy Time  Series  Model  Algoritma  Chen. Informatics
Engineering Research And Technology Volume 1 NO.1 , 48-54.