Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit
Sistem  Pakar  Untuk  Mengetahui  Tingkat  Kesuburan  Tanah  Pada  Jenis Tanaman  Kopi  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Logic  (Studi  Kasus  Kota Takengon)
Ira Zulfa 1 , Richa Septima 2 , Irwin Syah 3
1 , 2,3 Universitas Gajah Putih, Aceh Tengah, Takenggon, Indonesia
e-mail: 1 irazulfea@yahoo.com, 2 richaseptima@gmail.com

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 15 April 2020 Direvisi 07 Mei 2020 Disetujui 29 Juni 2020 Dipublikasi 29 Juni 2020 Dengan majunya teknologi saat ini, sehingga mendorong penggunaan sebuah sistem dalam berbagai bidang ilmu, termasuk pada bidang pertanian khususnya di wilayah Aceh Tengah ini karena hampir seluruh  lahannya digunakan untuk pertanian. Sistem pakar pada kesuburan tanah ini memakai unsur tanah sebagai dasar di dalam penentuan kecermatan ragam jenis tanaman kopi menggunakan metode fuzzy  logic  yang  merupakan  suatu  alogaritma  perhitungan  dari  variabel  kata,  untuk  pengganti perhitungan  melalui  bilangan.  Sistem  fuzzy  bisa  bekerja  tanpa  melalui  komposisi  dan  dekomposisi fuzzy dengan integrasi antara alat moist detector analyzer berdasarkan rule-rule yang terdapat pada metode  fuzzy  logic.  sistem  pakar  dibangun  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  php  dan database  mysql.  Hasil pengujian  dengan pengambilan  sampel  tanah pada  jarak  100  meter dari titik nol  lahan  pertanian  menggunakan  perbedaan  jarak  tempuh,  tanaman,  bentuk  tanaman,  kelembaban dan  keasaman  dengan  tekstur  tanah,  varietas  dan  suhu  yang  sama  maka  menghasilkan  status  yang berbeda-beda  yang  digolongkan  dalam  tiga  kondisi  yaitu  sangat  baik,  baik  dan  cukup  baik.  Maka didapatkan  hasil  seperti pada  titik  0,  jika  tanaman  kopi  ateng ilang  pucuk  di  tanam,  maka  hasilnya akan sangat baik, dan begitu seterusnya..
Katakunci:
sistem pakar fuzzy logic moist detector analyzer

## ABSTRACT
Keyword: expert system fuzzy logic moist detector analyzer
With the advancement of technology today, so as to encourage the use of a system in various fields of science, including in agriculture, especially in the Central Aceh region  because almost all of its land is used for agriculture. This expert system on soil fertility uses the soil element as a basis for determining the accuracy of various types of coffee plants using the fuzzy logic method which is an algorithm  for  the  calculation  of  word  variables,  to  substitute  calculations  through  numbers.  Fuzzy system can work without going through fuzzy composition and decomposition with the integration between the moist detector analyzer based on the rules contained in the fuzzy logic method. Expert system is built using PHP programming language and MySQL database. The test results by taking soil samples at a distance of 100 meters from the zero point of agricultural land using differences in mileage,  plants,  shape  of  plants,  humidity  and  acidity  with  the  same  soil  texture,  variety  and temperature  produce  different  statuses  classified  under  three  conditions,  namely  very  good,  good and good enough. Then the results obtained as in point 0, if the top of the plant coffee ateng buds are planted, the results will be very good, and so on
DOI Artikel: 10.35891/explorit.v12i1.1941
@2020 diterbitkan oleh Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan

## 1. Pendahuluan
Unsur  tanah  pada  area  pertanian  adalah  salah    satu    penyebab  paling  kursial  karena  pada  tiap  wilayah  pasti mempunyai  frekuensi  kesuburan tanah  yang saling berlainan antara satu dan lainnya  yang berpengaruh juga pada tata letak  geografis  dengan  diikuti  oleh  bermacam-macam  model  tanah.  Satu  dari  beberapa  penunjang    kesuksesan  hasil pertanian  adalah   masalah  kesuburan tanah dan  minimnya  ilmu  yang dimiliki para petani tentang jenis tanah dan hal lain yang terkait degan tanah yang berakibat pada penurunanhasil pertanian juga mengakibatkan para petani kesusahan dalam menemukan katagori tanaman yang cocok untuk  ditanam pada wilayah mereka [1].
Kampung Sadong Juru Mudi merupakan salah satu kampung yang terdapat di daerah kabupaten Aceh Tengah, daerah yang berada di atas 1000 mdpl ini merupakan daerah yang mayoritas penduduknya adalah petani, hal ini dapat terlihat ketika  memasuki  wilayah  yang bersuhu dingin ini. Melirik  potensi alam  yang  melimpah  tersebut  maka banyak petani yang  giat  melakukan  usaha  bercocok  tanam  pada  lahannya  masing-masing.  Namun,  dibalik  itu  semua  masih  terdapat petani  yang  terlihat  awam  akan  kesuburan  tanah  pada  lahannya,  tanaman  yang  di  tanam  terlihat  tidak  tumbuh  sesuai
dengan yang diharapkan [2]. Alat bantu moist detector analyzer digunakan utuk membantu pengambilan sampel tanah yang  akan  diuji.  Alat  ini  merupakan  salah  satu  alat  yang  berfungsi  untuk  mendeteksi  tingkat  keasaman  atau  sering disebut  pH,  alat  ini  juga  dapat  mengecek  berapa  persen  kelembaban  suatu  tanah.  Dengan  menggunakan  sensor  yang terbuat  dari  tembaga  pada  ujung  jarumnya  maka  alat  ini  dapat  digunakan  untuk  berbagai  kebutuhan  terkait  bidang pertanian.
Dengan  majunya  teknologi  saat  ini,  sehingga  mendorong  penggunaan  sebuah  sistem  dalam  berbagai  bidang  ilmu, termasuk  pada  bidang  pertanian  khususnya  di  wilayah  Aceh  Tengah  ini  karena  hampir  seluruh    lahannya  digunakan untuk  pertanian,  maka  seiring  perkembangan  jaman  yang  terus  berkembang  pesat  bahkan  dalam  hitungan  detik mengharuskan  para  petani  di  Aceh  Tengah  ini  dapat  menerapkan  penggunaan  sistem  sebagai  penunjang  dalam kesuksesan  hasil pertaniannya [3]. Penerapan sistem pakar yang  mewakili  keahlian seorang pakar untuk  menganalisa, menguji  dan  memberikan  sebuah  hasil  berdasarkan  data-data  yang  telah  dikumpulkan  dipilih  sebagai  implementasi sistem yang diharapkan dapat dengan tepat dalam menunjang para petani untuk mengetahui tentang tingkat kesuburan tanah pada  wilayah  mereka agar  meminimalisir terjadinya  kesalahan pemilihan tanaman  yang akan ditanami  nantinya [4]. Resdi Hadi Prayoga membuat system pakar menggunakan forward chaining untuk mendeteksi penyakit pada ayam. Sistem pakar ini diharapkan dapat membantu para petani dalam memilih katagori tanaman yang sesuai sebelum  mulai melakukan    apapun  terhadap  lahan  pertanian.,  dikhususkan  untuk  penelitian  ini  adalah  tanaman  jenis  kopi  karena dianggap  tanaman  yang  pailing  produktif  dengan  berbagai  macam  jenisnya  dan  sangat  dominan  pada  Wilayah  Aceh Tengah  ini.  Pada  penelitian  sistem  pakar  yang  diaplikasikan  menggunakan  metode  logika    fuzzy  yang  merupakan metodologi yang handal karena dari banyak penelitian yang terdahulu dapat dilihat bahwasannya pemilihan metode ini menghasilkan  hasil  yang  mempunyai  nilai  keakuratan  yang  sangat  tinggi  pada  data  pengolahan  yang  datanya mengandung  nilai  data  dengan  ketidakpastian  atau  ambigu.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  bersumber  dari kantor  dinas pertanian Aceh Tengah karena harapan nantinya semau data real yang akan diolah pada sistem pakar dan mendekati seratus persen keakuratan hasilnya [5].

## 2. Kajian Teori
Tanah  adalah  unsur  paling  utama  dan  sangat  penting  untuk  dalam  membantu  sebuah  kelayakan  lahan  pertanian  pada pegimplementasiannya  bagi  petani.Tanah  merupakan  lapisan  permukaan  bumi    yang  secara  wujudnya  bermanfaat sebagai  letak  tumbuh  dan  berkembangnya  akar-akar  yang  mendasari  penahan  kokohnya  pertumbuhan  suatu  tanaman dengan  persediaan  keperluan  terhadap  air  dan  udara  [6].  Kesuburan  tanah  merupakan  satu  aspek  kondisi  saaat  tanah dapat  membantu  pertumbuhan  tanaman  oleh  beberapa  unsur  di  dalamnya  seperti  kimia,  biologi,  dan  fisika.  Pada umumnya tidak sedikit yang mengira bahwasannya kesuburan tanah sama halnya dengan kesehatan tanah, padahal hal ini  berbeda.  Kesehatan  tanah  banyak  diasumsikan  sebagai  kondisi  tanah  yang  membantu  dan  penjamin  tanaman  bisa tumbuh serta berkembang secara maksimal tanpa ada hambatan dari banyak aspek.
Pengambilan sampel tanah dalam menditeksi kondisi hara atau kesuburan tanah menggunakan sistem sampel campuran ( composite  sample ),  yaitu  merupakan  sample  yang  dipakai  dari  area  tertentu.  Pemakaian  sampel  tanah  dilakukan  saat mengintari lahan pertanian seraya mengambil sampel tanah sebanyak kumpulan tipis lapisan tanah dengan kedalaman sekitar  20  cm  pada  sebuah  lahan  pertanian  dengan  tingkat  kesuburan  dan  cara  penanaman  yang  relatif  sama,  sampel tanah yang diambil masing-masing sebanyak 100 gram kemudian tanah tersebut akan digabungkan dan diaduk dengan homogen, selanjutnya diambil lagi sampel tanah sebanyak 200 gram untuk kebutuhan analisis [7].

## 2.1 Tanaman Kopi
Menurut (Surip, Retno, Aris, Soekadar, Yusianto, 2008) sebaiknya sebelum melakukan perluasan lahan kopi, khususnya kopi  dengan  jenis  Arabika  perlu  terlebih  dulu  dilakukan survei agar  memahami  tingkat  kelayakan  secara  teknik  dan kelayakan usaha yang berdampak pada pereekonomian. Beberapa faktor yang perlu diperhatikan tersebut seperti, iklim, ketinggian tempat, sifat fisik dan kimia tanah, kemiringan lahan serta faktor penghambat pertumbuhan yang lain. Secara umum pertumbuhan kopi dapat dilihat sebagai berikut :
a. Iklim
- Garis lintang 20° LS sampai 20° LU
- Ketinggian tempat 1.000 s/d 2000 mdpl
- Curah hujan 1.500 s/d 2500 mm/th
- Musim kemarau dengan (curah hujan < 60 mm/bulan) 1-3 bulan
- Suhu udara setiap hari dengan rata-rata 15-25° C
b. Tanah
- Kemiringan tanah kurang dari 45 %
- Kedalaman tanah dengan efektif yang lebih dari 100 cm
- Tekstur tanah geluhan pada struktur tanah lapisan atas remah
- Sifat kimiawi tanah (terutama pada lapisan 0-30cm)
- Kadar bahan organik > 3,5% atau kadar C > 2%
- Nisbah C/N 10-12
- Daya tampung pertukaran kation (KPK) > 15 me/100 g tanah
- Kejenuhan basa > 35 %
- pH tanah 5,5-6,5
- Kandungan unsur hara minimum sebesar N 0,28% P (Bray I) 32 ppm, K tertukar 0,50 me/100g, Ca tertukar 5,3 me/100g, Mg tertukar 1 me/100g
c. Klasifikasi kesesuaian lahan
Klasifikasi  kesesuaian  lahan  didasarkan  pada  faktor-faktor  teknis  yang  merupakan  pembatas pertumbuhan, pada tabel 1 dibawah disajikan kriteria teknis tentang klas kesesuaian lahan kopi Arabika.
d. Kesesuaian lahan kopi Arabika di gayo
Pada  saat  ini  luas  lahan  di  daratan  tinggi  gayo  sekitar  572.078  ha  yang  tersebar  di  beberapa  wilayah kabupaten.berdasarkan hasil penelitian pada tahun 1995, luas lahan di dataran tinggi gayo yang tingginya antara 1000 s/d 2000 mdpl dan sesuai untuk kopi  Arabika sekitar 322.160 ha. Lahan tersebut  mempunyai kelerengan yang beraneka ragam mulai 0-65%.
Ada empat kategori klas kesesuaian lahan di dataran tinggi gayo, yaitu:
1. SI (sangat sesuai) seluas 325.03 ha
2. SII (cukup sesuai) seluas 56.478 ha
3. SIII(kurang sesuai) seluas 153.304 ha
4. N (tidak sesuai) seluas 361.971 ha

## 2.2 Metode Fuzzy Logic
Menurut  (Agus  Naba,  2009)  pada  umumnya fuzzy  logic merupakan  suatu  alogaritma  perhitungan  dari  variabel  kata, Untuk  pengganti  perhitungan  melalui  bilangan.  Rangkaian  kata  yang  dipergunakan  pada fuzzy  logic tidak  seakurat dibandingkan  bilangan,  akan  tetapi  penggunaan  kata  jauh  lebih  mendekati  naluri  manusia  yang  mana  manusia  dapat secara langsung menjumpai nilai dari variabel-variabel kata yang telah digunakan setiap hari [8]. Sistem inferensi fuzzy adalah  alogaritma  penalaran  konstan,  alogaritma  penalaran  konstan  dipakai  sebagai  dasar  dalam  cara  asosiasi fuzzy , meskipun penalaran dengan memakai cara ini sudah sangat jarang pengunaannya, akan tetapi beberapa penelitia terkait lain  masih  menerapkan  penskalaan fuzzy ,  dengan  contoh  kondisi  Jika  dua  daerah  direlasikan  menggunakn  implikasi penyederhanaan berikut :
IF y is a THEN z is b
Transfer fungsi:
Z = 2.2.f ((y, a), b)
Jadi sistem fuzzy bisa bekerja tanpa melalui komposisi dan dekomposisi fuzzy . Hasil nilai output diprediksi secara langsung dengan standar keanggotaan yang mempunyai hubungan dengan antesendennya [9].
Dalam mellaksanakan rancangan satu sistem fuzzy perlu dilaksanakan tahapan-tahapan senagai berikut i:
1. Mendeskripsikan  karakter  model  secara  fungsional  dan  operasional  Bagian  ini  penting  untuk  dilihat  macam karakteristik apa yang dipunyai sistem pakar, selanjutnya diformulasikan karakteristik tersebut kedalam operasi pengolahan yang akan dipergunakan pada motode fuzzy . 2. Melaksakan  dekomposisi  agar  menjadi  suatu  himpunan fuzzy dari  variabel  yang  telah  diformulasikan, dibentuksuatu himpunan fuzzy yang saling berhubungan tanpa menyisihkan domainnya. 3. Merancang aturan fuzzy yang memperlihatkan bagaimana sebuah sistem berjalan dengan teknik penulisan aturan secara  umum  :  If  (YI  is  aI)...  (Ya  is  an)  then  Z  is  b  dengan  (.)  merupakan  operator  (OR  dan  AND),  Y  adalah scalar dan a adalah variabel linguistik.
Pada metode tsukamoto tiap konsekuen pada aturan dengan berbentuk IF-Then harus direpresentasikan pada sebuah himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaaan  yang  tetap.  Sebagai  keluaran  hasil  inferensi  dari  setiap  aturan  diberikan dengan  tegas  ( crisp )  yang  didasari  oleh  α-  predikat  ( fire  strength ),  sehingga  hasil  akhir  didapatkan  dengan  memakai rata-rata terbobot.

## 2.3 Analisis Data Aspek Tanah
Sistem pakar pada kesuburan tanah ini memakai unsur tanah sebagai dasar di dalam penentuan kecermatan ragam jenis tanaman kopi menggunakan metode fuzzy logic . Berikut ini merupakan lima faktor pada kesuburan tanah [10].
1. Variabel tingkat keasaman pada tanah
Tingkat  keasaman  pada  tanah  merupakan  sutu  dari  sekian  banyak  faktor,  penilaian  pH  tanah  netral sebesar 7, maka jika pH tanah < 7 dapat dinyatakan asam sedangkan > 7 adalah basa. Berikut merupakan daftar variable  keasaman  pada  jenis  kopi  yang  bersumber  dari  Rachman  Sutanto  (2005)  dapat  dilihat  pada  tabel berikut.
Tabel 1. Tabel Variabel Keasaman Tanah Himpunan Domain Kopi robusta 4.5,5,5 Padi, Kopi arabika 5,5.6,5
Dari Tabel 1 yang berisikan daftar variable keasaman jenis kopi akan dihitung nilai y dari keasaman setiap tanah yang dapat dilihat apa Gambar 1 berikut :
Gambar 1 . Kurva Nilai y Keasaman Tanah
Kurva  pada  Gambar  1  merupakan  dasar  perhitungan  nilai  y  dari  keasaman  setiap  tanah,  dengan  rumusan  persamaan dibawah ini.
[𝑦] { 1,                     𝑦 = 0
4,5−𝑦 4,5−0 ,                     0 < 𝑦 < 4,5 0,                    𝑦 ≥ 4,5 , ...........................(4)
[𝑥] { 0, 𝑦 ≤ 4,5 𝑦−4,5
6,0−4,5 4,5 < 𝑦 < 6,0 1, 𝑦 = 6,0 7,5−𝑦 7,5−6,0 6,0 < 𝑦 < 7,5 0, 𝑦 ≥ 7,5 ...................................(5) [𝑦] { 0,                     𝑦 ≤ 6,0
𝑦−6,0 7,5−6,0 ,                     6,0 < 𝑥 < 7,5 1,                    𝑦 ≥ 7,5 , ...........................(6)

## 2. Variabel kelembaban tanah
Air  didalam  tanah  merupakan  hal  yang  sangat  penting,  karena  berfungsi  sebagai  larutan  didalam pemungutan dan pengangkatan unsur hara dari tanah ke tubuh tanaman. Variable dari kelembapan pada tanah bersumber dari (Rachman Sutanto 2005) dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2. Tabel Variabel Kelembaban Tanah
Himpunan Domain Padi 61,70 Kopi arabika, Kopi robusta 71,80
Dari tabel 2 dapat dihitung nilai dari kelembapan tanah yang telah ditentukan nilainya seperti pada gambar berikut :
Gambar 2 . Kurva Kelembapan Tanah
Gambar 2 diatas berfungsi untuk menghitung nilai y dari kelembaban tanah dengan rumus persamaan sebagai berikut :
[𝑦] { 1,                     𝑦 = 0 30−𝑦 30−0 ,                     0 < 𝑦 < 30 0,                    𝑦 ≥ 30 , ...........................(7) [𝑦]
{ 0, 𝑦 ≤ 30
𝑦−30 50−30 30 < 𝑦 < 50 1, 𝑦 = 50 80−𝑦 80−50 50 < 𝑦 < 80
0, 𝑦 ≥ 80 ...................................(8) [𝑦] { 0,                     𝑦 ≤ 50
𝑦−50 80−50 ,                     50 < 𝑦 < 80 1,                    𝑦 ≥ 80 , ..................................(9)

## 3. Variabel suhu tanah
Suhu tanah adalah gabungan dari emisi panjang gelombang dan aliran panas didalam tanah. Suhu tanah yang rendah bisa berpengaruh terhadap serapan air pada pertumbuhan tanaman  [3], [11]. Apabila suhu  tanah sangat rendah maka akan mengakibatkan terjadinya dehidrasi atau kekurangan air pada tumbuhan [12], [13], . Daftar variabel suhu tanah bersumber dari Rachman Sutanto (2005) yang dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 3. Variabel Suhu Tanah Himpunan Domain Kopi arabika, kopi robusta 15-25 Padi 23-27
Dari Tabel 3 dapat kita hitung nilai dari variable suhu tanah yang ada pada gambar dibawah ini.

## Gambar 3 . Kurva Suhu Tanah
Gambar  3  merupakan  kurva  untuk  menghitung  nilai  y  dari  suhu  tanah,  dengan  menggunakan  persamaan dibawah ini.
[𝑦] { 1,                     𝑦 = 0
10−𝑦 10−0 ,                     0 < 𝑥 < 10 0,                    𝑦 ≥ 10 , .................................(10)
[𝑦] { 0, 𝑦 ≤ 10
𝑦−10 20−10 10 < 𝑦 < 20 1, 𝑦 = 50 40−𝑦 40−20 20 < 𝑦 < 40
0, 𝑦 ≥ 40 ...................................(11) [𝑦] { 0,                     𝑦 ≤ 20 𝑦−20 40−20 ,                     20 < 𝑥 < 40 1,                    𝑦 ≥ 40 , ……….......................(12)

## 4. Variabel tekstur tanah
Tekstur pada tanah dipergunakan untuk penyesuaian terhadap keadaan tanaman. (Rachman Sutanto 2005)

## 3. Metode Penelitian
Secara  umum  diperlukan  beberapa  langkah  kegiatan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  maksimal.  Dibawah  ini merupakan flowchar t langkah  proses sistem yang telah dibangun.
Gambar 4. Flowchart Sistem Pakar yang telah dibangun
Penjelasan dari setiap simbol pada Gambar 4 dapat dijabarkan bebeerapa bagian sebagai berikut :
1. Start : awal mulanya penelitian dilakukan.
2. Identifikasi masalah : mengidentifikasi masalah yang terjadi.
3. Studi  pustaka  :  melakukan  pencarian  sumber  sumber  referensi  dan  kajian  pustaka  untuk  proses penelitian.
4. Pengumpulan data :  melakukan pencarian data-data terkait kesuburan tanah dari berbagai literatur dan sumber terkait.
5. Penerapan model kedalam aplikasi : penerapan metode fuzzy logic kedalam sistem pakar.
6. Pengujian:  melakukan  pengujian  perhitungan  berdasarkan  data-data  yang  telah  tersedia  sebelumnya untuk di analisa oleh sistem.
7. Valid  : jika perhitungan akurat maka langkah akan berlanjut ketahap selanjutnya
8. Tidak valid : jika perhitungan tidak sesuai maka akan kembali melakukan pengujian.
9. Hasil dan pembahasan : berisi tentang hasil akhir dari penelitian serta pembahasan sistem pakar tingkat kesuburan tanah pada tanaman kopi.
10. End : berakhirnya penelitian
Adapun penjelesan untuk flowchart sistem pakar adalah sebagai berikut:
1. Mulai : memulai untuk memasukkan jenis tanaman yaitu kopi dan padi.
2. Masukkan  aspek  nilai  tanah  :  data  didapatkan  dari  sampel  tanah  berupa  kadar  oksigen tanah,kelembaban tanah, keasaman tanah, tekstur tanah dan suhu tanah.
3. Analisa  jenis  tanaman  :  sistem  akan  menganalisa  jenis  tanaman  yang  telah  di  masukkan  sebelumnya sesuai dengan sampel tanah.
4. Menentukan  drajat  kriteria  tanah  :  dari  hasil  analisa  jenis  tanaman  sistem  akan  memperoleh  drajat keanggotaan dari kadar oksigen, kelembaban tanah, keasaman tanah, tekstur tanah dan suhu tanah yang nanti akan di defuzzifikasikan.
5. Defuzzifikasi : sistem akan mendefuzzifikasikan semua nilai aspek aspek tanah.
6. Hasil proses : setelah melewati semua proses, akan didapatkan rekomendasi jenis tanaman pada kondisi tanah tertentu sesuai dengan tanah yang telah dianalisa.
7. Selesai : berakhirnya pengujian oleh sistem pakar.
Rule  fuzzy yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  pealatan  bantu  untuk  menguji  tanaman  yang  cocok terhadap  keadaan  tanah  yang  hendak  dianalisa.  Peraturan  atau rule pada  bentuk  (IF-THEN).  Berikut  urutan  dari rule yang akan dibentuk dari data kopi, bersumber dari Rachman Sutanto (2005).
Tabel 4. Tabel Data Kopi
Rule Tekstur (mm) Kelembaban (%) Suhu (C) Keasaman (pH) Jenis tanaman 1. Tanah Lembung 75-90 15-25 5,5-7 Kopi Arabika LongBerry 2. Tanah Lembung 65-75 15-25 5,5-7,5 Kopi Arabika Ateng Super 3. Tanah Lembung 60-70 15-25 5,5-7 Kopi Arabika Ateng Ilang pucuk 4. Tanah Lembung 71-75 15-22 5,5-7,5 Kopi Arabika Ateng Janda 5. Tanah Lembung 71-80 15-25 5,5-7,5 Kopi Arabika Tim Tim 6. Tanah Lembung 55-65 15-25 4,5-6,5 Kopi Robusta 7. Tanah Lembung 61-70 23-27 5,6-6,5 Padi
Dari Tabel 4 yang berisikan urutan rule selanjutnya rule-rule akan dirubah menjadi beberapa kondisi seperti yang terlihat apada tabel dibawah ini yang bersumber dari (Rachman Sutanto 2005).
Tabel 5. Tabel Rule Rule Kelembaban Suhu Keasaman Hasil IF Kelembaban rendah Suhu rendah Keasaman rendah Cukup baik IF Kelembaban rendah Suhu rendah Keasaman sedang Cukup baik IF Kelembaban rendah Suhu rendah Keasaman tinggi Cukup baik IF Kelembaban rendah Suhu sedang Keasaman rendah Cukup baik IF Kelembaban rendah Suhu sedang Keasaman tinggi Cukup baik IF Kelembaban rendah Suhu sedang Keasaman sedang baik IF Kelembaban sedang Suhu rendah Keasaman rendah Cukup baik IF Kelembaban sedang Suhu sedang Keasaman sedang Sangat baik IF Kelembaban sedang Suhu rendah Keasaman sedang Sangat baik IF Kelembaban sedang Suhu rendah Keasaman tinggi Cukup baik IF Kelembaban sedang Suhu rendah Keasaman rendah Cukup baik IF Kelembaban tinggi Suhu sedang Keasaman rendah baik IF Kelembaban tinggi Suhu sedang Keasaman sedang Sangat baik IF Kelembaban tinggi Suhu tinggi Keasaman rendah Cukup baik IF Kelembaban tinggi Suhu rendah Keasaman rendah Cukup baik
Pada Tabel 5 terlihat perubahan rule menjadi urutan kondisi sesuai dengan kelembaban, suhu, dan keasaman untuk memperoleh hasil penilaian secara variable kata dengan tiga kelompok katagori yaitu sangat baik, baik dan cukup baik.

## 3.1 Analisa Data Tanah pada Kawasan Penelitian
Berikut  ini  merupakan  data  variabel  tanah  yang  didapat  ketika  peneliti  melakukan  uji  pengambilan  contoh  pH tanah (tingkat keasaman) suatu lahan perkebunan milik peneliti pada kampung Sadong Juru Mudi. Sebagai alat bantu untuk  mengukur  tingkat  keasaman  tanah  tersebut,  peneliti  menggunakan  alat moist  detector  analyzer pada  gambar dibawah ini.
Gambar 5. Pengujian Pertama Alat Moist Detector Analyzer
Gambar 6. Peneliti Menguji Alat Detector Analizer
Pada Gambar 5 dan 6 peneliti melakukan uji pengambilan data pada lahan seluas 900 m2, sehingga data yang dihasilkan berbeda-beda dengan memperoleh sampel tanah sebagai data awal dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

## Tabel 6. Data Penelitian Lapangan
Jarak (m2) Kelembaban (%) Keasaman (pH) Suhu (C) Tekstur (mm) 0-100 71 8 20 Lembung 101- 200 71 6 20 Lembung 201- 300 73 5 20 Lembung 301- 400 68 7 20 Lembung 401- 500 77 8 20 Lembung 501- 70 7 20 Lembung
600 601- 700 71 6 20 Lembung 701- 800 60 7 20 Lembung 801- 900 90 5 20 Lembung
Berdasarkan  Tabel  6    terlihat  pada  area  suatu  perkebunan  dengan  luas  mencapai  900  m2  memiliki  tingkat keasaman  relatif  sama  yaitu  pH  7  –  pH  8,  hal  ini  terbukti  dengan  menggunakan  alat  bantu  yaitu detector  analizer . Tingkat keasaman yang mencapai pH 7 merupakan tingkat keasaman yang netral, hal ini dikarenakan terdapat efek dari curah hujan dan  menyebabkan tingkat keasaman tanah  menjadi netral [14]. Kemudian dilakukan lagi pengujian untuk kelembapan tanah dengan jarak yang lebih jauh, dapat dilihat pada gambar dibawah.
Gambar 7. Pengujian Kelembaban Pada Jarak 401 Meter
Gambar 8. Foto Ph Tanah Pada Jarak 501 Meter
Dari hasil pengujian pada Gambar 7 dan 8 terlihat jelas perbedaan kontras ketika peneliti melakukan uji tingkat keasaman  tanah  pada  kampung  yang  sama  akan  tetapi  berbeda  lahan  perkebunan.  Selanjutnya  pengujian  kedua  coba dilakukan lagi dengan alat bantu seperti terlihat apada gambar dibawah.

## Gambar 9 . Pengujian Kedua Alat Moist Detector Analyzer
Berdasarkan  Gambar  9  terlihat  bahwa  pH  (tingkat  keasaman)  tanah  lahan  tersebut  tepat  berada  di  angka  pH 6,5.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  tanaman  kopi  dapat  tumbuh  di  lahan  tersebut.  Dengan  membandingkan  perbedaan hasil pengujian tingkat keasaman tanah serta kelembaban tanah pada kampung yang sama dan berbeda lahan pertanian, maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  tanaman  kopi  dapat  tumbuh  diantara  pH  netral  yaitu  pH  7,  namun  memiliki syarat  yakni  melakukan  tindakan  untuk  menjadikan  lahan  tidak  terlalu  mengarah  ke  basa  pH  >  7  agar  tanaman  kopi dapat terus tumbuh. Hasil wawancara bersama penyuluh pertanian yakni pH untuk tanaman kopi adalah berkisar antara 4,5-7,5  pada  wilayah  Aceh  Tengah.  dengan  tingkat  keasaman  seperti  itu  maka  dapat  dikatakan  bahwa  Aceh  Tengah merupakan  tanah  yang  subur.  Namun  dengan  tingkat  pH  yang  mencapai  7  (netral  )  untuk  mensiasati  lahan  pertanian menjadi sedikit asam ialah dengan menggunakan ampas dari kulit buah kopi tersebut, dengan menaburkan secara rutin ampas kulit buah kopi tersebut maka lahan pertanian yang memiliki tingkat keasaman pH 7 (netral) dapat menjadi pH 5,5-6,6.

## 3.2 Alogaritma Fuzzy Logic
Peneliti  menguji disebuah lahan  yang berukuran 900 m2, dan pada jarak tertentu  yaitu pada jarak ke 501 m dari titik  0  peneliti  mengambil  sampel  data  menggunakan  alat detector  analyzer ,  pada  alat  tersebut  menampilkan  tingkat keasaman tanah dan juga kelembaban tanah sehingga hasil yang didapat adalah sebagai berikut
𝒙 −  𝜶 𝒃 −  𝜶
Keterangan x = Nilai inputan ɑ = batas bawah nilai kriteria aspek tanah b = batas atas nilai kriteria aspek tanah Dalam pengujian ini dimisalkan nilai unsur aspek tanah sebagai berikut:
- Keasaman Tanah : 7
- Kelembaban Tanah : 70
- Tekstur Tanah : (tanah liat/lembung)
- Suhu : 20
Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai unsur tanah menggunakan rumus kriteria tanah
Keasaman tanah
= 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 = 7−4,5 7,5−4,5 = 0,833
Kelembaban tanah = 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 = 70−30 80−30 = 0,8
Suhu tanah = 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 = 20−15 40−15 = 0,2
Hasil = ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑝𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟 𝑢𝑛𝑠𝑢𝑟 𝑎𝑠𝑝𝑒𝑘 𝑡𝑎𝑛𝑎ℎ 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑢𝑛𝑠𝑢𝑟 𝑡𝑎𝑛𝑎ℎ 0,833+0,8+0,2 3
= 0,61
Berdasarkan data  yang telah  dihitung  maka  hasilnya adalah 0,61, tanaman  yang peneliti akan tanam adalah  kopi Ateng Super dengan varietas Arabika dan biji berbentuk bulat besar.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Diagram konteks merupakan diagram yang terbentuk dari sebuah proses dengan gambaran lingkup area  suatu sistem. Seluruh input dan output sistem sesuai dengan pengguna sebagai admin dan user yang lebih lanjut dapat dilihat apada gambar berikut ;
Gambar 10. Diagram Konteks Sistem
Pada  Gambar  10  menampilkan input dan output yang  didapatkan  oleh  dua  pemakai  yaitu  ada  admin  sebagai pemegang kendali sistem dan ada user sebagai pengguna sistem yang telah dibuat, masing-masing mempunyai hak akses  yang  berbeda  pula.  Implementasi  rancangan  tampilan  dan  fungsi  menu  pada  sistem  yang  sudah  dibangun dapat dilihat pada tampilan gambar-gamabar berikut :
 Implementasi halaman beranda admin
Gambar  berikut  ini  merupakan  halaman  beranda  utama  yang  diakses  dengan  mesin  pencari,  pada  menu navigasi terdapat menu untuk masuk kedalam sistem.
Gambar 11. Halaman Beranda Admin Sistem Pakar
Pada  Gambar  11  ketika  username  dan  password  telah  berhasil  di  masukkan,  maka  selanjutnya  akan ditampilkan  halaman  beranda  admin,  pada  menu  navigasi  pengguna  dapat  menguji  tanaman, memasukkan data rule, penjelasan tentang navigasi.
 Implementasi halaman uji tanaman
Berikut ini merupakan halaman untuk melakukan pengujian tanaman dengan tingkat kesuburan tanah yang  didapat  menggunakan  alat detector  analizer. Pada  kolom  jarak  adalah  kolom  untuk  mengisi  jarak tanaman yang akan ditanam tanaman kopi dan sebelumnya alat detector analizer di masukkan pada posisi jarak tersebut. Pada kolom bentuk tanaman merupakan bentuk daripada tanaman yang akan di tanam dan varietas merupakan jenis dari tanaman tersebut.
Gambar 12. Halaman Uji Data Tanaman
pada kolom kelembaban merupakan kolom yang diisi kelembaban tanah yang didapatkan menggunakan alat detector  analyzer ,  semua  hasil  yang  didapatkan  menggunakan  alat  detector  analyzer  akan  dimasukkan kedalam sistem pakar yang menggunakan logika fuzzy sehingga nantinya tanaman yang akan ditanam akan sesuai  atau  tidak  pada  tahap  perhitungan  logika  fuzzy  selesai.  Sama  halnya  dengan  kolom  suhu  tanah  dan tingkat  keasaman  tanah,  pada  suhu  tanah  lebih  cenderung  mengikuti  suhu  udara  yang  ada  pada  wilayah penelitian  dan  berkisar  diantara  15  sampai  dengan  25  drajat  celcius.  Sedangkan  pada  tingkat  keasaman didapatkan dengan menggunakan alat detector analyzer.
Gambar 13. Halaman uji data tanaman bagian dua
 Implementasi halaman data tanaman
Pada gambar berikut ini merupakan halaman ketika proses fuzzyfikasi selesai, semua tanaman yang di uji  dengan  tingkat  kesuburan  tanah  pada  area  penelitian  akan  tampil  pada  halaman  ini.  Pengguna  dapat mencoba fuzzyfikasi dengan kembali mengubah salah satu data. Nantinya proses fuzzyfikasi akan muncul mulai dari himpunan hingga defuzzyfikasi.

## Gambar 14. Halaman Data Tanaman Tersimpan
Berikut ini merupakan halaman untuk mengubah data tanaman yang telah tersimpan, ketika data baru telah disiapkan pada form  yang tersedia  maka selanjutnya  mengklik tombol submit untuk  memverfikasi data tersebut dan nantinya akan kembali kepada halaman data tanaman tersimpan.
Gambar 15 . Halaman Ubah Data Tanaman
 Implementasi halaman rule
Berikut  ini  merupakan  halaman  untuk  menambah  data rule baru,  pada  kolom  masing-masing  variabel terdapat  beberapa  tingkatan  yaitu  rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Hal  ini  dikarenakan  agar  memudahkan tahap pengcodingan sistem pakar dengan mengelompokkan beberapa data dalam satu tingkatan. Contoh, pada kelembaban apabila tinggi berarti kelembaban tanah tersebut terlalu berair dan apabila rendah maka kelembaban tanah tersebut dikatakan kering.
Pada  gambar  berikut  ini  merupakan  daftar rule yang  telah  penulis  rangkum  dan  di  kelompokkan menjadi, rendah, sedang, dan tinggi. Jika pengguna ingin mengubah data rule maka klik tombol edit maka dapat terlihat tampilan seperti pada gambar dibwah ini.
Gambar 17. Halaman Daftar Rule
Hasil sistem pakar dari sample data uji lapangan yang terdiri oleh beberapa aspek penting terlihat apada gambar dibwah ini.
Tabel 7. Tabel Daftar Pengujian No. Jara k Tanama n Tekstu r Tanah Bentuk Tanama n Variet as Kele mbab an Suhu Keasam an Status 1 0 Meter - 100 M Kopi Ateng Ilang Pucuk Lembu ng Bulat Kecil Arabik a 71 20 8 Sangat baik 2 101 Meter - 200 Meter Kopi Ateng Ilang Pucuk Lembu ng Bulat Besar Arabik a 71 20 6 Baik 3 201 Meter - 300 Meter Kopi Longberr y Lembu ng Bulat Besar Arabik a 73 20 5 Cukup baik 4 301 Meter - 400 Meter Kopi Longberr y Lembu ng Bulat Besar Arabik a 68 20 7 Baik 5 401 Meter - 500 Meter Kopi Ateng Ilang Pucuk Lembu ng Bulat Kecil Arabik a 77 20 8 Sangat baik
6 501 Meter - 600 Meter Kopi Ateng Super Lembu ng Bulat Besar Arabik a 70 20 7 Sangat baik 7 601 Meter - 700 Meter Kopi Longberr y Lembu ng Lonjong Arabik a 71 20 6 Baik 8 701 Meter - 800 Meter Kopi Ateng Super Lembu ng Bulat Besar Arabik a 60 20 7 Cukup baik 9 801 Meter - 900 Meter Kopi Ateng Super Lembu ng Lonjong Arabik a 90 20 5 Cukup baik
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  dilihat  hasil  percobaan  menggunakan  perbedaan  jarak  tempuh,  tanaman,  bentuk tanaman, kelembaban dan keasaman dengan tekstur tanah, varietas dan suhu yang sama maka menghasilkan status yang berbeda-beda yang digolongkan dalam tiga kondisi yaitu sangat baik, baik dan cukup baik.

## 5. Kesimpulan
Simpulan  dari  hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan  menggunakan  alat  detector  analyzer  dan  sistem  pakar dengan menggunakan metode fuzzy logic menghasilkan setiap jarak penanaman tanaman kopi tidak lah sama. Artinya, tingkat  kesuburan  satu  titik  dan  titik  lainnya  hampir  berbeda.  hal  ini  dibuktikan  dengan  penggunaan  alat  detector analyzer  yang  berfungsi  untuk  mendeteksi  tingkat  kelembaban  dan  keasaman  tanah.  Pada  pengujian  tersebut  peneliti mengambil  sampel  pada  setiap  100  meter  dari  titik  nol  lahan  pertanian.  Seperti  pada  titik  0,  jika  tanaman  kopi  ateng ilang pucuk di tanam, maka hasilnya akan sangat baik, dan begitu seterusnya. Penggunaan alat bantu detector analyzer berfungsi untuk mengetahui tingkat keasaman dan kelembaban tanah sangatlah bermanfaat dalam penelitian ini, dengan alat  tersebut  memudahkan  untuk  mendapatkan  data  suatu  tanah  secara  cepat.  Akan  tetapi  alat  ini  tidak  memiliki jangkauan area dalam mendeteksi tingkat kelembaban dan keasaman tanah, alat ini hanya dapat menguji suatu titik dari area  yang  akan  ditanami  tanaman.  Usulan  untuk  pengembangan  sistem  selanjutnya  adalah  diperlukannya  penggunaan alat lain, seperti alat untuk mengetahui jumlah kadar air dalam tanah untuk membantu kelancaran proses penyeleksian rule yang  diterapkan  pada  sistem  yang  telah  dikembangkan  dan  objek  penelitian  baru  seperti  tanaman  selain  kopi, seperti tanaman palawija, alpukat, nanas dan lainnya.

## 6. Daftar Pustaka
[1] D. Kartika, “Identifikasi  Tingkat Keasaman  Tanah Gambut  Menggunakan Logika Fuzzy Inference Sistem  (FIS),” Jurnal Ilmu Informatika , vol. 6, no. 02, Art. no. 02, Sep 2018.
[2] اضرملاغ .ا , “No Title ناریا یتنس ناهایگ نیرتلوادتم ,” hlm. 300, 1384.
[3] N. Novianti, D. Pribadi, dan R. A. Saputra, “Sistem Pakar Diagnosa Pulmonary TB Menggunakan Metode Fuzzy Logic,” Repository  Universitas  Bina  Sarana  Informatika  (RUBSI) ,  hlm.  228–236,  2018.   doi: https://doi.org/10.31311/ji.v5i2.3927.
[4] S.  R.  A.  K.  Yustina  Retno  Wahyu  Utami,  “Implementasi  Fuzzy  Logic  Dalam  Sistem  Pakar  Untuk  Mendeteksi Penyakit Kanker Serviks,” Jurnal Ilmiah SINUS , vol. 15, no. 1, hlm. 27–38, 2017, doi: 10.30646/sinus.v15i1.259.
[5] N.  Firmansyah  dan  A.  T.  Johar,  “Sistem  Pakar  Identifikasi  Pengecekan  Kualitas  Kopi  Berbasis  Web  dengan Menggunakan Metode Certainty Factor,” Jurnal Rekursif , vol. 5, no. 3, hlm. 298–306, 2017.
[6] Nidomudin,  A.  P.  Nugroho,  dan  M.  N.  Cholis,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Tingkat  Kesuburan  Tanah  Menggunakan Fuzzy  Logic,” JOINTECS  (Journal  of  Information  Technology  and  Computer  Science) ,  vol.  2,  no.  2,  hlm.  79–84, 2017, doi: https://doi.org/10.31328/jointecs.v2i2.474.
[7] H.  Karamina,  W.  Fikrinda,  dan  A.  T.  Murti,  “Kompleksitas  pengaruh  temperatur  dan  kelembaban  tanah terhadap  nilai  pH  tanah  di  perkebunan  jambu  biji  varietas  kristal  (Psidium  guajava  l.)  Bumiaji,  Kota  Batu,” Kultivasi , vol. 16, no. 3, hlm. 430–434, 2018, doi: https://doi.org/10.24198/kltv.v16i3.13225.
[8] C. S. Mukminin, Amiril, Heru Agus Santoso, “Analisis Dan Perancangan Model Fuzzy,” Jurnal Cyberku , vol. 13, hlm. 20–29, 2017.
[9] Nidomudin,  A.  P.  Nugroho,  dan  M.  N.  Cholis,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Tingkat  Kesuburan  Tanah  Menggunakan Fuzzy  Logic,” JOINTECS  (Journal  of  Information  Technology  and  Computer  Science) ,  vol.  2,  no.  2,  hlm.  91–95, 2017, doi: https://doi.org/10.31328/jointecs.v2i2.474.
[10] M.  Yusida,  D.  Kartini,  R.  A.  Nugroho,  dan  M.  Muliadi,  “Implementasi  Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Penentuan Kesesuaian Lahan Untuk Tanaman Karet Dan Kelapa Sawit,” Klik - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , vol. 4, no. 2, hlm. 233, 2017, doi: https://doi.org/10.20527/klik.v4i2.115.
[11] N.  Jannah,  “ Analisis  Sebaran  Potensi  dan  Manifestasi  Panas  Bumi  Pegunungan  Ijen  Berdasarkan  Suhu Permukaan  dan  Geomorfologi ,”  Apr  2019,  Diakses:  Nov  02,  2020.  [Daring].  Tersedia  pada: http://repository.unej.ac.id/handle/123456789/90035.
[12] S.  A.  Nio  dan  P.  Torey,  “Karakter  morfologi  akar  sebagai  indikator  kekurangan  air  pada  tanaman  (Root morphological characters as water-deficit indicators in plants),” JURNAL BIOS LOGOS , vol. 3, no. 1, Art. no. 1, Feb 2013, doi: https://doi.org/10.35799/jbl.3.1.2013.3466.
[13] A. Harist, W. Wawan, dan W. Wardati, “Sifat Fisik Tanah Dan Pertumbuhan Tanaman Karet (Hevea Brasiliensis Muell. Arg) Pada Beberapa Kondisi Penutupan Lahan Dengan Mucuna Bracteata,” JOM FAPERTA UNRI , vol. 4, no. 2, hlm. 1–14, Okt 2017.
[14] I.  Raharjo,  I.  Zulkarnain,  dan  S.  Suprapto,  “Pengaruh  Curah  Hujan  terhadap  Kualitas  Air  Sungai  Way  Kuripan sebagai Sumber Air Baku Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) Way Rilau,” TEKNIK PERTANIAN , vol. 5, no. 2, Art. no. 2, 2013.
[15] A. Jupri, A. Muid, dan - Muliadi, “Rancang Bangun Alat Ukur Suhu, Kelembaban, dan pH pada Tanah Berbasis Mikrokontroler ATMega328P,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 3, no. 2, Art. no. 2, Sep 2017, doi: https://doi.org/10.26418/jp.v3i2.21210.