ANALISIS PENDEKATAN STATISTIK DAN FUZZY MAMDANI DALAM PREDIKSI PRODUKTIVITAS PADI
(Analysis of Approaches Statistics and Fuzzy Mamdani in Rice Productivity Prediction)
Dhandy Ahmad Ferryan, Elok Indana Zulfa, Dian Candra Rini Novitasari* )
Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel Surabaya Jl. Ahmad Yani 117, Surabaya, Indonesia e-mail: dhandyahmad8@gmail.com, elok1508@gmail.com, * ) diancrini@uinsby.ac.id * ) penulis korespodensi
Abstract. Indonesia has fertile soil, so it is suitable for agricultural land. However, Indonesia  still  needs  to  import  rice  from  abroad  because  rice  productivity  in Indonesia is often inconsistent. Therefore, rice productivity in Indonesia needs to be estimated  for  the  future.  This  study  aimed  to  determine  the  amount  of  rice productivity from production factors and harvested area that occurred in Indonesia from  September  2021  to  June  2022.  The  data  used  were  rice  production  and  rice harvested  from  January  2019  to  August  2021  sourced  from  the  Central  Statistics Agency,  Indonesia.  Data  processing in this  study  uses  the  Polynomial  Regression method to determine predictions of future rice production and harvest area and the Mamdani  Fuzzy  Logic  method.  Data  processing  in  this  study  uses  a  prediction method, namely the Polynomial Regression method, to determine future production and harvested area predictions and the Mamdani method of Fuzzy Logic for decision making. The results obtained from the Mamdani polynomial and fuzzy regression methods,  predictions  of  rice  productivity  in  September  2021  to  June  2022  have increased in the range of 23.33 to 27.91.
Keywords: Fuzzy Mamdani, polynomial regression, prediction, rice productivity MSC2020: 62A86
Received: 24-02-2022, accepted: 25-03-2022

## 1. Pendahuluan
Indonesia merupakan negara agraris karena perekonomian Indonesia berbasis pada sektor pertanian.  Indonesia  tergolong  sebagai  negara  penghasil  padi  terbesar  ketiga  di  dunia setelah China dan India [1]. Indonesia juga memiliki tanah yang subur. Hal tersebut  dapat dilihat dari banyaknya lahan yang cocok untuk dijadikan lahan perkebunan dan pertanian dikarenakan di Indonesia  memiliki iklim tropis dan curah hujan yang tinggi. Curah hujan yang tinggi dan udara yang hangat cocok untuk melakukan aktivitas bercocok tanam pada lahan pertanian. Aktivitas pada lahan pertanian di Indonesia terdapat dua macam, yaitu pertanian  lahan  kering  dan  pertanian  lahan  basah.  Jenis  tanaman  yang  ditanam  dan tumbuh  di  sawah  sangat  beragam,  tetapi  pada  umumnya  tanaman  yang  ditanam  oleh petani adalah padi [2].
Produksi  padi  dan  luas  panen  padi  di  Indonesia  terkadang  mengalami  kenaikan  dan penurunan.  Hal  tersebut  dapat  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  yaitu  curah  hujan, kecepatan angin, dan suhu. Kenaikan dan penurunan pada produksi padi serta luas panen padi  juga  mengakibatkan  produktivitas  padi  sering  tidak  konsisten.  Produktivitas  itu sendiri terkadang mengalami kenaikan dan penurunan yang dipengaruhi oleh beberapa faktor  antara  lain  tekanan  udara,  suhu  rata-rata  pada  daerah  tertentu,  curah  hujan, penyinaran  matahari,  menurunnya  produksi  padi  dan  seberapa  besar  luas  lahan produksinya [3]. Oleh karena itu, agar dapat meningkatkan kesejahteraan petani dalam konteks pertanian, para petani harus dapat meningkatkan produktivitas padi pada lahan pertanian.
Produktivitas padi pada dasarnya merupakan bagaimana cara untuk meningkatkan hasil dengan kualitas dan kuantitas yang maksimal [4]. Produktivitas merupakan nilai output dari  suatu  input  sumber  daya  alam  yang  digunakan,  atau  dapat  diartikan  sebagai pembanding  antara  hasil  yang  didapatkan  (keluaran)  dengan  keseluruhan  sumber  daya (masukan)  [5].  Produktivitas  padi  dapat  diartikan  juga  sebagai  hasil  panen  petani  padi selama satu musim per satuan luas [6]. Dalam lingkup pertanian, terdapat dua cara yang dapat  dilakukan  dalam  meningkatkan  produksi  padi  tiap  tahunnya,  yaitu  dengan menambah  luas  areal  tanam  dan  meningkatkan  produktivitas.  Meningkatkan produktivitas dapat dilakukan dengan beberapa cara yaitu: menggunakan varietas unggul, penerapan sistem tanam, penggunaan pupuk dan sebagainya  [7]. Produktivitas padi ini ada  keterkaitannya  dengan  pemenuhan  kebutuhan  pangan  di  Indonesia.  Pemenuhan kebutuhan  pangan  yang  cukup  adalah  penentu  untuk  tercapainya  ketahanan  pangan nasional. Pemenuhan kebutuhan pangan di Indonesia adalah kebutuhan akan padi yang diolah menjadi beras.
Semakin bertambah jumlah penduduk pada suatu daerah akan meningkatkan kebutuhan beras  pada  daerah  tersebut,  sedangkan  berkurangnya  lahan  pertanian  yang  dibangun untuk  lahan  industri  mengakibatkan  turunnya  produktivitas  padi  [8].  Oleh  karena  itu, hingga  saat  ini  Indonesia  belum  mampu  memenuhi  kebutuhan  beras  dalam  negeri sehingga Indonesia masih bergantung dengan impor beras. Alasan pemerintah melakukan impor beras dikarenakan Indonesia masih minim kemampuan dalam mengelola barang mentah  menjadi  barang  jadi  untuk  memenuhi  kebutuhan  dalam  negeri.  Sehingga Indonesia  melakukan  kebijakan  impor  pada  barang  setengah  jadi  menjadi  barang  jadi untuk memenuhi kebutuhan dalam negeri dengan jumlah yang sangat besar. Alasan lain pemerintah mengapa melakukan impor beras adalah agar harga beras di Indonesia tetap stabil [6].
Salah satu cara agar Indonesia tidak bergantung terus menerus dengan impor beras adalah meningkatkan  produktivitas  padi.  Namun  ternyata,  produktivitas  padi  tersebut  juga seringkali  mengalami  kenaikan  dan  penurunan.  Hal  tersebut  menimbulkan  kecemasan apabila suatu saat produktivitas padi mengalami penurunan terus menerus. Oleh karena itu,  produktivitas  padi  perlu  diprediksi  agar  dapat  mengetahui  seberapa  besar
produktivitas  padi  di  masa  yang  akan  datang  agar  dapat  mengurangi  impor  beras  di Indonesia.
Penelitian ini menggunakan Logika Fuzzy metode Mamdani sebagai sistem pendukung keputusan  yang  terkait  dengan  prediksi  produktivitas  padi  kedepannya.  Logika  berarti penalaran dan fuzzy berarti samar, dapat disimpulkan bahwa logika fuzzy adalah penalaran yang samar [9]. Metode Mamdani dikenal sebagai metode Min-Max. Metode ini berjalan berdasarkan aturan-aturan linguistik. Metode Mamdani pertama kali diperkenalkan oleh Ebrahim H. Mamdani pada tahun 1775 [10]. Metode Mamdani sering digunakan untuk penelitian sistem pengambilan keputusan. Metode Mamdani ini memiliki keunikan yaitu penilaian didapatkan dari derajat keanggotaan. Derajat keanggotaan meliputi nilai suatu variabel berdasarkan tingkat linguistiknya [11]. Adapun faktor-faktor yang diperhatikan dalam menentukan produktivitas padi di Indonesia yaitu prediksi produksi dan luas panen padi. Produksi padi dan luas panen padi diprediksi pada periode berikutnya, dan hasil dari prediksi tersebut digunakan sebagai variabel input untuk proses fuzzy Mamdani hingga didapatkan hasil prediksi produktivitas padi sebagai variabel output nya.
Langkah  pertama  yaitu  memprediksi  produksi  padi  dan  luas  panen  padi  dengan menggunakan metode regresi polinomial orde-2. Regresi polinomial merupakan metode regresi dengan variabel bebas X dengan pangkat terurut. Regresi polinomial orde-2 cocok digunakan  dalam  memprediksi  dengan  jangka  waktu  yang  cukup  Panjang.  Penelitian yang dilakukan oleh Andika et al . yang membahas tentang perbandingan metode regresi linier  dan  regresi  polinomial  dalam  memprediksi  produksi  daging  nasional  didapatkan hasil regresi polinomial lebih baik dari regresi linier karena regresi polinomial memiliki hasil Mean Absolute Percentage Error (MAPE) lebih  kecil dari  regresi  linier  [12–13]. Hasil prediksi tersebut digunakan sebagai variabel input untuk fuzzy Mamdani. Setelah diperoleh  hasil prediksinya langkah selanjutnya yaitu menghitung  nilai Mean Absolute Percentage  Error (MAPE).  MAPE  merupakan  akurasi  suatu  hasil  prediksi  yang digunakan untuk mengukur jarak antara data asli dengan data hasil prediksi [14]. MAPE dapat dihitung dengan melihat kesalahan absolut pada setiap periode dibagi dengan nilai data asli, kemudian dirata-rata kesalahan presentase absolutnya [15]. Setelah diperoleh nilai  prediksi  produksi  padi  dan  luas  panen  padi,  kemudian  akan  dilanjutkan  dengan membuat  himpunan fuzzy hingga  didapatkan  hasil  prediksi  produktivitas  padi  serta pengambilan  keputusannya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui penggunaan  Logika Fuzzy metode  Mamdani  dalam  pengambilan  keputusan  berkaitan dengan  produktivitas  padi  yang  diharapkan  dapat  bermanfaat  pada  pemerintah  untuk meminimalisir impor beras di Indonesia.

## 2. Metodologi
Prosedur  penelitian  menggunakan  pendekatan  statistik  yaitu  metode  regresi  linier
sederhana  dan  regresi  polinomial  orde  dua  serta fuzzy jenis  Mamdani  sebagai  sistem pendukung keputusannya adalah sebagai berikut.
1. Data input berupa data produksi padi dan luas panen padi dari bulan Januari 2019 sampai Agustus 2021.
2. Memprediksi  produksi  padi  dan  luas  panen  padi  menggunakan  metode  regresi polinomial orde-2. Model dari regresi polinomial dibentuk dalam persamaan [7]
𝑌 = 𝑎 0 + 𝑎 1 𝑋 + 𝑎 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝑎 𝑛 𝑋 𝑛 (1)
dengan 𝑌: variabel prediksi; 𝑎 0 : nilai intersep; 𝑎 1 , … , 𝑎 𝑛 : nilai slope; 𝑋: variabel bebas; 𝑛 : derajat polinomial; dan 𝜀: nilai galat.
3. Pada prediksi produksi padi menggunakan data luas panen padi sebagai variabel X dan data produksi padi sebagai variabel Y . Sedangkan pada prediksi luas panen padi menggunakan nilai  0 sampai 31 sebagai variabel X dan data produksi luas panen padi sebagai variabel Y .
4. Didapatkan  hasil  prediksi  produksi  padi  dan  luas  panen  padi.  Hasil  tersebut digunakan sebagai variabel input untuk proses fuzzy Mamdani.
5. Menghitung nilai MAPE dengan menggunakan rumus  [16]:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑(𝑌1−𝑌𝑡) 𝑌1 𝑛 × 100% (2)
dengan 𝑌1: data asli; 𝑌𝑡 : data hasil prediksi; dan 𝑛: banyaknya data.
6. Membuat  himpunan fuzzy untuk  mengubah  data  input  yang  berupa  data  pasti ( crisp input ) menjadi bentuk fuzzy ( fuzzy input ).
7. Fuzzifikasi: melalui himpunan fuzzy, didapatkan 𝛼 -predikat dari masing-masing linguistik yang merupakan fuzzy input yang selanjutnya akan diproses pada tahap inferensi.
8. Inferensi:  pada  tahap  ini  akan  dilakukan  evaluasi  pada  tiap  aturan  untuk mendapatkan  output fuzzy .  Pada  metode  Mamdani, output nya  merupakan himpunan fuzzy yang diperoleh dari fungsi implikasi MIN dan MAX.
9. Defuzzifikasi: output fuzzy akan diubah menjadi output yang bernilai tegas/pasti ( crisp output ). Pada metode Mamdani proses defuzzifikasi menggunakan metode Centroid dengan rumus [17]:
𝑧 ∗ = ∫ 𝑧𝜇(𝑧)𝑑𝑧 ∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 (3)
dengan 𝑧 ∗ : nilai  hasil  penegasan; 𝑧: nilai  domain  ke- i ;  dan 𝜇(𝑧): derajat keanggotaan titik.
10. Didapatkan hasil prediksi produktivitas padi dari proses defuzzifikasi.
11. Analisis prediksi: langkah yang terakhir adalah menganalisis prediksi dari bulan September  2021  sampai  Juni  2022  dan  menentukan  keputusan  apakah produktivitas padi dapat mengurangi impor beras di Indonesia atau tidak.
Adapun alur penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Hasil prediksi produktivitas padi

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  metode  regresi  polinomial  orde-2  dan Fuzzy Mamdani sebagai sistem pendukung keputusannya.

## 3.1 Prediksi Produksi Padi dan Luas Panen (September 2021 – Juni 2022)
Langkah  pertama  yaitu  melakukan  prediksi  produksi  padi  dan  luas  panen  padi menggunakan  metode  regresi  polinomial  orde-2.  Pada  metode  regresi  polinomial  ini, langkah awal untuk menentukan prediksi nya adalah menentukan nilai X sebagai variabel bebas  dan  nilai Y sebagai  variabel  yang  dipengaruhi.  Pada  prediksi  produksi  padi menggunakan  data  luas  panen  padi  sebagai  variabel X dan  data  produksi  padi  sebagai variabel Y .  Sedangkan  pada  prediksi  luas  panen  padi  menggunakan  nilai  0  sampai  31 sebagai  variabel X dan  data  produksi  luas  panen  padi  sebagai  variabel Y .  Setelah dilakukan  perhitungan  dengan  melibatkan  persamaan  (1),  didapat  persamaan 𝑌 1 = 5391 + (−5.73)𝑋 1 + 0.00469 𝑋 1 2 untuk variabel produksi padi dan 𝑌 2 = 971.7124 + 0.066721 𝑋 2 + (−0.55193) 𝑋 2 2 untuk variabel luas panen padi, dengan 𝑌 1 merupakan hasil  prediksi  produksi  padi  dan 𝑌 2 merupakan  hasil  prediksi  luas  panen  padi.  Dari persamaan tersebut didapat prediksi nilai input untuk bulan September 2021 sampai Juni 2022 yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1.Prediksi produksi dan luas panen padi Periode Produksi (ribu ton) Luas Panen (ribu hektar) September 2021 3832 409 Oktober 2021 3906 373 November 2021 3995 336 Desember 2021 4100 298 Januari 2022 4221 259 Februari 2022 4361 218 Maret 2022 4524 177 April 2022 4703 135 Mei 2022 4908 91 Juni 2022 5132 47
Hasil  prediksi  produksi  padi  dan  prediksi  luas  panen  padi  ditunjukkan  dalam  bentuk grafik yang dapat dilihat pada Gambar 2 dan 3.
Gambar 2. Data produksi dan prediksi produksi padi
Gambar 3. Data luas panen dan prediksi luas panen padi

## 3.2 Membuat Himpunan Fuzzy
Selanjutnya, akan dibentuk himpunan fuzzy serta menentukan derajat keanggotaan pada setiap  linguistik.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh,  maka  dapat  dibentuk  himpunan keanggotaan seperti terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Himpunan keanggotaan produksi padi
Pada  Gambar  4,  himpunan  keanggotaan  produksi  padi  menggunakan  trapesium membership . Saat x lebih dari atau samadengan  9768 maka membership function pada himpunan banyak bernilai 1 dan pada himpunan sedikit bernilai 0. Saat x kurang dari atau sama dengan 1620 maka membership function pada himpunan banyak bernilai 0 dan pada himpunan sedikit bernilai 1. Pada himpunan banyak, semakin kecil nilai x maka semakin kecil  juga membership function nya,  sedangkan  pada  himpunan  sedikit,  semakin  kecil nilai x maka semakin besar nilai membership function nya.
Berdasarkan data produksi, maka fungsi keanggotaan dirumuskan sebagai berikut:
Banyak = { 1 ,           𝑥 ≥ 9768 𝑥−1620 9768−1620 ,        1620 < 𝑥 < 9768 0 ,            𝑥 ≤ 1620 , (4) Sedikit = { 0 ,           𝑥 ≥ 9768 9768−𝑥 9768−1620 ,        1620 < 𝑥 < 9768 1 ,            𝑥 ≤ 1620 . (5)
Himpunan keanggotaan variabel luas panen padi diberikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Himpunan keanggotaan luas panen padi
Pada  Gambar  5,  himpunan  keanggotaan  luas  panen  padi  menggunakan  trapesium membership . Saat x lebih dari atau sama dengan 1856 maka membership function pada himpunan besar bernilai 1 dan pada himpunan kecil bernilai 0. Saat x kurang dari atau sama dengan 107 maka membership function pada himpunan besar bernilai 0 dan pada himpunan  kecil  bernilai  1.  Pada  himpunan  besar,  semakin  kecil  nilai x maka  semakin kecil juga membership function nya. Sedangkan pada himpunan kecil, semakin kecil nilai x maka semakin besar nilai membership function nya.
Berdasarkan data luas panen, maka fungsi keanggotaan dirumuskan sebagai berikut:
Besar = { 1 ,           𝑥 ≥ 1856 𝑥−107 1856−107 ,        107 < 𝑥 < 1856, 0 ,            𝑥 ≤ 107 (6) Kecil =    { 0 ,           𝑥 ≥ 1856 1856−𝑥 1856−107 ,        107 < 𝑥 < 1856. 1 ,            𝑥 ≤ 107 (7)
Berdasarkan himpunan yang telah dibuat, diperoleh nilai alfa predikat dari perhitungan fuzzifikasi  menggunakan  data  prediksi  produksi  padi  dan  luas  panen  padi  pada  bulan September  2021  yaitu  pada  himpunan  banyak 𝛼 1 = 0.27148 ,  himpunan  sedikit 𝛼 2 = 0.72852 , himpunan besar 𝛼 3 = 0.17267 , dan himpunan kecil 𝛼 4 = 0.82733 .

## 3.3 Inferensi
Selanjutnya  adalah  tahap  inferensi,  berdasarkan  penelitian  dari  [18]  yang  membahas tentang hubungan antara luas panen, produksi dan produktivitas padi dapat disimpulkan bahwa aturan yang digunakan pada metode Mamdani dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Aturan pada metode Mamdani
Aturan [R1] Jika Produksi Sedikit dan Luas Panen Kecil maka Produktivitas Rendah [R2] Jika Produksi Banyak dan Luas Panen Kecil maka Produktivitas Tinggi [R3] Jika Produksi Sedikit dan Luas Panen Besar maka Produktivitas Rendah [R4] Jika Produksi Banyak dan Luas Panen Besar maka Produktivitas Tinggi
Himpunan output akan dilibatkan dalam proses pemilihan nilai 𝑎 -predikat dengan aturan implikasi  MIN,  himpunan output atau  himpunan  prediksi  produktivitas  padi  adalah sebagai berikut:
Gambar 6. Himpunan keanggotaan produktivitas padi
Pada  Gambar  6,  himpunan  keanggotaan  produktivitas  padi  menggunakan  trapesium membership .  Saat x lebih  dari  atau  samadengan  54  maka  membership  function  pada himpunan tinggi bernilai 1 dan pada himpunan rendah bernilai 0. Saat x kurang dari atau samadengan 4.7 maka membership function pada himpunan tinggi bernilai  0 dan pada himpunan rendah bernilai 1. Pada himpunan tinggi, semakin kecil nilai x maka semakin
kecil  juga  membership  functionnya.  Sedangkan  pada  himpunan  rendah,  semakin  kecil nilai x maka semakin besar nilai membership function nya.
Tinggi = { 1 ,           𝑥 ≥ 54 𝑥−54 54−4.7 ,        4.7 < 𝑥 < 54 0 ,            𝑥 ≤ 4.7 , (8) Rendah = { 0 ,           𝑥 ≥ 54 54−𝑥 54−4.7 ,        4.7 < 𝑥 < 54. 1 ,            𝑥 ≤ 4.7 (9)
Dengan  menggunakan  nilai  alfa  predikat  yang  telah  didapatkan,  maka  dapat  diperoleh nilai MIN dari setiap aturan yang dijabarkan sebagai berikut:
[𝑅1] = min(𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡, 𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙) = (0.72852 ; 0.82733) = 0.72852, [𝑅2] = min(𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘, 𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙) = (0.27148 ; 0.82733) = 0.27148, [𝑅3] = min(𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡, 𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟) = (0.72852 ; 0.17267) = 0.17267, [𝑅4] = min(𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘, 𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟) = (0.27148 ; 0.17267) = 0.17267.
Pada Gambar 7 diberikan gambar grafik dari nilai MIN setiap aturan.
Gambar 7. Grafik dengan nilai MIN dari tiap aturan
Selanjutnya  akan  dikomposisikan  setiap  aturan  sehingga  membentuk  grafik  himpunan baru dengan menggunakan metode MAX. Lalu menentukan nilai 𝑎 1 (batas bawah) dan 𝑎 2 (batas atas) dengan bantuan himpunan variabel  output. Sehingga didapat  himpunan baru yaitu:
Gambar 8. Grafik himpunan baru
Himpunan baru = { 0.72852 ,           0 < 𝑥 < 18.1, 54−𝑥 54−4.7 ,        18.1 < 𝑥 < 45.5, 0.17267 ,         45,5 < 𝑥 < 54. (10)

## 3.4 Defuzzifikasi
Selanjutnya  masuk  pada  tahap  defuzzifikasi  menggunakan  metode  Centroid  dengan melibatkan  persamaan  (3)  dan  didapatkan  hasil  sebesar  23.33  untuk  prediksi produktivitas padi di bulan September 2021. Perhitungan diulang dengan cara yang sama tapi  menggunakan  nilai input yang  berbeda  berdasarkan  Tabel  1  sehingga  didapatkan hasil prediksi produktivitas padi yang dapat dilihat pada Tabel 3 dan Gambar 9.
Tabel 3. Hasil prediksi produktivitas padi Periode Prediksi Produktivitas September 2021 23.33 Oktober 2021 23.58 November 2021 23.87 Desember 2021 24.23 Januari 2022 24.64 Februari 2022 25.13 Maret 2022 25.7 April 2022 26.34 Mei 2022 27.09 Juni 2022 27.91
Gambar 9. Hasil prediksi produktivitas padi
Pada perhitungan yang telah dilakukan, didapat bahwa  prediksi produktivitas padi dari bulan September 2021 hingga Juni 2022 mengalami kenaikan. Hal tersebut terjadi karena pada  variabel input prediksi  produksi  mengalami  kenaikan  sedangkan  variabel input prediksi luas panen mengalami penurunan. Dikarenakan menurut penelitian dari Syahril meskipun    luas  panen  mengalami  penurunan,  produktivitas  tetap  naik  dikarenakan
produktivitas  tidak  terpengaruh  oleh  luas  panen  [18].  Menurut  penelitian  dari  [6]  luas panen setiap tahun semakin kecil, tetapi hal tersebut tidak menyebabkan produksinya juga menurun. Jadi didapat hasil bahwa produktivitas tidak terpengaruhi oleh luas panen. Pada penelitian ini, produktivitasnya mengalami kenaikan tetapi pada Gambar 8 dapat dilihat bahwa grafik mengalami penurunan dan jika nilai dari prediksi produktivitas di input kan pada persamaan (8) dan (9), maka hasil persamaan (9) atau rendah akan memiliki nilai lebih besar dari persamaan (8) atau tinggi. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa nilai prediksi  produktivitas  padi  masih  berada  pada  nilai  rendah  sehingga  belum  dapat mengurangi impor beras di Indonesia.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai  aplikasi  logika fuzzy menggunakan metode Mamdani dalam pengambilan keputusan produktivitas padi, maka dapat diambil kesimpulan bahwa prediksi produktivitas padi dari bulan September 2021 sampai bulan Juni 2022 mengalami kenaikan yaitu pada kisaran 23.33 sampai 27.91 dan masih berada pada nilai rendah. Dari hasil yang didapat, produktivitas padi belum dapat mengurangi impor beras di Indonesia.

## Daftar Pustaka
[1] Aryawati,  N.P.R.,  Budhi,  M.K.S.,  (2018),  Pengaruh  produksi,  luas  lahan,  dan pendidikan  terhadap  pendapatan  petani  dan  alih  fungsi  lahan  Provinsi  Bali, E- Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana 7(9) , 1918-1952.
[2] Sari, I.I., Kurniawati, E.F., (2020), Peramalan produksi padi menggunakan Metode Least  Square  di  Desa  Leranwetan  Kecamatan  Palang  Kabupaten  Tuban, Jurnal Unirow (Math Vision) 2(1) , 23-28.
[3] Bachtiar,  F.A.,  Ramadhona,  G.,  Setiawan,  B.D.,  (2018),  Prediksi  produktivitas padi menggunakan jaringan syaraf tiruan backpropagation, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 2(12) , 6048-6057.
[4] Maesaroh,  S.,  Kusrini,  (2017),  Sistem  prediksi  produktifitas  pertanian  padi menggunakan data mining, Jurnal ENERGY 7(2) , 25-39.
[5] Aprilyanti, S., (2017), Pengaruh usia dan masa kerja terhadap produktivitas kerja (Studi Kasus: PT. OASIS Water International Cabang Palembang), Jurnal Sistem dan Manajemen Industri 1(2) , 68-72. https://doi.org/10.30656/jsmi.v1i2.413
[6] Maswadi,  (2017),  Analisis  hubungan  antara  luas  panen  produksi  tenaga  kerja pertanian terhadap Pdrb di  Kota Pontianak, Jurnal  Social Economic Agriculture 6(2) , 9-15.
[7] Wahyudi,  Fajar,  M.,  Noviar,  (2020),  Generalized  additive  models  di  Provinsi Banten, Jurnal  Ilmu  Pendidikan  Matematika,  Matematika,  dan  Statistika 1(2) , 105-112.
[8] Rahayu,  S.E.,  Febriaty,  H.,  (2019),  Analisis  perkembangan  produksi  beras, Proseding Seminar Nasional Kewirausahaan 1(1) , 219-226.
[9] Djara,  I.K.E.R.,  Widiastuti,  T.,  Sihotang,  D.M.,  (2019),  Penerapan  logika fuzzy menggunakan  metode  Mamdani  dalam  optimasi  permintaan  obat, Jurnal Komputer dan Informatika 7(2) , 157-161.
[10]  Wardani,  A.R.,  Nasution,  Y.,  Amijaya,  F.,  (2017),  Aplikasi  logika fuzzy dalam mengoptimalkan  produksi  minyak  kelapa  sawit  di  PT.  Waru  Kaltim  Plantation menggunakan  Metode  Mamdani, Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer  12(2) ,  94. http://dx.doi.org/10.30872/jim.v12i2.651
[11]  Sitohang, S., Napitupulu, R.D., (2017), Fuzzy logic untuk menentukan penjualan rumah dengan metode Mamdani (Studi Kasus: Pt Gracia Herald), Jurnal ISD 2(2) , 91-101.
[12]  Putra,  A.E.,  Juarna,  A.,  (2021),  Prediksi  produksi  daging  sapi  Nasional  dengan metode  regresi  linier  dan  regresi  polinomial  pendahuluan  regresi  linier  regresi polinomial, Jurnal Ilmiah KOMPUTASI 20(2) , 209-215.
[13]  Putri, E.R.S., Novianti, F., Yasmin, Y.R.A., Novitasari D.R.C., (2021),  Prediksi kasus  aktif  kumulatif  covid-19  di  Indonesia  menggunakan  model  regresi  linier berganda, Transformasi:  Jurnal  Pendidikan  Matematika  Dan  Matematika 5(2) , 567-577.
[14]  Setialaksana, W., Sulaiman, D.R.A., Dewi, S.S., Lamasitudju, C.A., Ashadi, N.R., Asriadi, M., (2020), Model jaringan syaraf tiruan dalam peramalan kasus positif covid-19  di  Indonesia, Jurnal  Media  Pendidikan  Teknik  Informatika  dan Komputer 3(2) , 53.
[15]  Krisma,  A.,  Azhari,  M.,  Widagdo,  P.P.,  (2019),  Perbandingan  metode double exponential smoothing dan triple exponential smoothing dalam parameter tingkat error Mean Absolute Percentage Error ( MAPE ) dan Means Absolute Deviation (MAD), Prosiding  Seminar  Nasional  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi 4(2) , 81-87.
[16]  Muhadzdzab, H.,  Asfi, M., Putri, T.E., (2020), Sistem prediksi untuk menentukan jumlah  pendaftaran  mahasiswa  baru  pada  universitas  catur  insan  cendekia menggunakan  metode least square , Jurnal  Informatika  Universitas  Pamulang 5(3) , 350.
[17]  Sembiring,  Z.,  (2017),  Penerapan  Metode Fuzzy Mamdani  pada  rem  otomatis mobil cerdas, Seminar Nasional Teknologi Informatika , 124-129.
[18]  Syahril,  M.,  (2019),  Analisis Vector Autoregression (VAR)  terhadap  hubungan antara  luas  panen,  produksi  dan  produktivitas  panen  padi  (Studi  Kasus  Kota Yogyakarta  Tahun  1993  -2015), Jurnal  Ilmu  Pertanian 7(1) ,  9-15. http://dx.doi.org/10.35138/paspalum.v9i2.311