## Segmentasi Aksara Pada Tulisan Aksara Jawa Menggunakan Adaptive Threshold
Teguh Arifianto
Sistem Pendukung Keputusan Kelulusan Nilai SK-Emas STMIK Yadika Menggunakan Metode Logika Fuzzy Yusron Rijal, S.Si, MT., Abdulloh

## Optimasi Pemodelan Porositas Tanah Menggunakan
Algoritma Genetika
Beny Yulkurniawan Victorio Nasution, Mochamad Hariadi, Eko Mulyanto Yuniarno, Anang Kukuh Adisusilo

## Penentuan Jumlah Produksi Sarung Tenun Tradisional dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
Kemal Farouq Mauladi
Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi dengan Menggunakan Metode Fuzzy- Tsukamoto (Studi Kasus di PT.Boxtime Indonesia)
Yusron Rijal, Yus Amalia

## Optimasi Hasil Panen Udang Vanamei di Tambak
Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani Setyorini, Ratnawati

## PENGANTAR REDAKSI
STIKI Informatika Jurnal (SMATIKA Jurnal) merupakan jurnal yang diterbitkan  oleh  Lembaga  Penelitian  &  Pengabdian  kepada  Masyarakat (LPPM), Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang.
Pada edisi ini, SMATIKA Jurnal menyajikan 6 ( enam) naskah dalam bidang sistem informasi, jaringan, pemrograman web, perangkat bergerak dan sebagainya. Redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada Pemakalah  yang  diterima  dan  diterbitkan  dalam  edisi  ini,  karena  telah memberikan kontribusi penting pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Pada kesempatan ini, redaksi kembali mengundang dan memberi kesempatan  kepada  para  Peneliti  di  bidang  Teknologi  Informasi  untuk mempublikasikan  hasil-hasil  penelitiannya  melalui  jurnal  ini.    Bagi  para pembaca  yang  berminat,  Redaksi  memberi  kesempatan  untuk berlangganan.
Akhirnya Redaksi berharap semoga artikel-artikel dalam jurnal ini bermanfaat  bagi  para  pembaca  khususnya  dan  bagi  perkembangan  ilmu dan teknologi di bidang Teknologi Informasi pada umumnya.

## Pelindung
Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara
Penasehat Ketua STIKI
Pembina Pembantu Ketua Bidang Akademik STIKI

## Mitra Bestari
Prof. Dr. Ir. Kuswara Setiawan, MT (UPH Surabaya) Dr. Ing. Setyawan P. Sakti, M.Eng (Universitas Brawijaya)
Ketua Redaksi Subari, S,Kom, M.Kom
Section Editor Jozua F. Palandi, S.Kom, M.Kom Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Layout Editor Saiful Yahya, S.Sn, MT.
Tata Usaha/Administrasi Muh. Bima Indra Kusuma

## SEKRETARIAT
Lembaga Penelitian & Pengabdian kepada Masyarakat Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang

## SMATIKA Jurnal
Jl. Raya Tidar 100 Malang 65146 Tel. +62-341 560823 Fax. +62-341 562525 Website: jurnal.stiki.ac.id E-mail: jurnal@stiki.ac.id, lppm@stiki.ac.id

## DAFTAR ISI
Segmentasi Aksara Pada Tulisan Aksara Jawa Menggunakan Adaptive Threshold ...........................................................................................
01 - 05 Teguh Arifianto Sistem Pendukung Keputusan Kelulusan Nilai SK-Emas STMIK Yadika Menggunakan Metode Logika Fuzzy .................................................... 06 - 14 Yusron Rijal, S.Si, MT., Abdulloh
Optimasi Pemodelan Porositas Tanah Menggunakan Algoritma Genetika
........................................................................................................... 15 - 20 Beny Yulkurniawan Victorio Nasution, Mochamad Hariadi, Eko Mulyanto Yuniarno, Anang Kukuh Adisusilo
Penentuan Jumlah Produksi Sarung Tenun Tradisional dengan Metode
Fuzzy Tsukamoto ................................................................................ 21 - 25

## Kemal Farouq Mauladi
Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi dengan Menggunakan Metode Fuzzy-Tsukamoto (Studi Kasus di PT.Boxtime
Indonesia) .......................................................................................... 26 - 34
Yusron Rijal, Yus Amalia
Optimasi Hasil Panen Udang Vanamei di Tambak Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani...................................................................................     35 - 39 Setyorini, Ratnawati

## Undangan Makalah
SMATIKA Jurnal Volume 07 Nomor 02, November Tahun 2017

## Optimasi Pemodelan Porositas Tanah Menggunakan Algoritma Genetika
Beny Yulkurniawan Victorio Nasution 1) , Mochamad Hariadi 2) , Eko Mulyanto Yuniarno 3) , Anang Kukuh Adisusilo 4)
1,2,3,4) Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Kampus ITS Sukolilo, Jalan Arif Rahman Hakim, Keputih, Surabaya, Jawa Timur Telp. (031) 5994251; Fax. (031) 5931237
1 E-mail  : aku@benynasution.web.id
2 E-mail  : mochar@gmail.com
3 E-mail  : ekomulyanto@ee.its.ac.id
4 E-mail  : anang@anang65.web.id

## ABSTRAK
Porositas  tanah  dibutuhkan  untuk  diketahui  agar  tanah  dapat  dimanfaatkan  sebelum  bercocok tanam.  Porositas  dapat  ditingkatkan  dengan  melakukan  pengolahan  tanah.  Salah  satu  caranya adalah  dengan  melakukan  pembajakan  lahan  menggunakan  peralatan  bajak,  contohnya  bajak singkal.  Bajak  singkal  memiliki  kemampuan  untuk  memecah  permukaan  tanah,  membalik  dan mengubur  rumput  serta  tanaman  sisa  panen  dan  gulma.  Aktivitas  tersebut  menghasilkan bongkahan tanah dengan ukuran lebih kecil untuk menyediakan ruang bagi air dan udara dalam tanah.
Pembentukan ruang dalam tanah dalam proses pengolahan tanah dipengaruhi oleh sudut potong dan  kecepatan  maju  bajak.  Pada  sebuah  hipotesa  menyebutkan  bahwa  sudut  potong  dan kecepatan maju bajak berpengaruh terhadap porositas tanah. Pertambahan sudut potong vertikal bajak, menyebabkan porositas meningkat. Pertambahan ini menyebabkan penurunan gaya normal sehingga  kecepatan  maju  bajak  bertambah.  Pertambahan  kecepatan  maju  bajak  juga mempengaruhi peningkatan porositas.
Pada hipotesa tersebut dihasilkan sebuah pemodelan perhitungan porositas tanah dengan empat buah variabel yang belum diketahui nilainya. Keempat buah variabel tersebut akan dicari nilainya menggunakan  pendekatan  algoritma  genetika.  Agar  proses  pada  algoritma  genetika  dapat berjalan  optimal,  diperlukan  nilai  acuan  lain  yang  sudah  diketahui,  seperti  sudut  potong, kecepatan  dan  porositas.  Besaran  sudut  adalah  20°,  kecepatan  pada  gigi  terendah  adalah  0,83 m/s  dan  nilai  porositas  adalah  51,45%.  Optimasi  yang  dilakukan  oleh  algoritma  genetika menghasilkan nilai porositas sebesar 51,4498%.
Kata Kunci:  Optimasi Pemodelan, Model Porositas Tanah, Algoritma Genetika.
1. PENDAHULUAN
Hingga  saat  ini  penelitian  di  bidang pengolahan  tanah  masih  banyak  dilakukan menggunakan uji lapangan dan laboratorium. Salah  satu  penelitian  yang  dilakukan  adalah untuk  mengetahui  porositas  tanah  yang dibutuhkan  agar  tanah  dapat  dimanfaatkan untuk  bercocok  tanam.  Penelitian  dilakukan dengan  cara  melakukan  pengujian  kondisi tanah  pada  petak  yang  telah  ditentukan sebelum dan sesudah tanah diolah. Pengolahan  tanah  biasanya  menggunakan peralatan pertanian seperti bajak singkal.
Porositas  tanah  merupakan  sebuah istilah  untuk  menjelaskan  sistem  pori  pada tanah.  Sistem  pori  merupakan  sistem  yang komplek  dengan  banyak  bentuk,  dimensi, panjang, berliku dan karakteristik lainnya [1].
Porositas  adalah  proporsi  ruang  pori  total (ruang  kosong)  yang  terdapat  dalam  satuan volume  tanah  yang  dapat  ditempati  oleh  air dan  udara,  sehingga  merupakan  indikator kondisi drainase dan aerasi tanah. Tanah yang poroeus berarti tanah yang cukup mempunyai ruang  pori  untuk  pergerakan  air  dan  udara sehingga  muda  keluar  masuk  tanah  secara leluasa  [2].  Untuk  melakukan  perhitungan porositas dilakukan dengan mengambil contoh tanah dari area jenuh yang telah penuh dengan tanah. Selanjutnya dilakukan pengukuran  terhadap  banyaknya  volume  air yang mengisi sistem pori dengan jumlah total volume  tanah  pada  ruang  uji  coba.  Prosedur tersebut  mirip  dengan  metode tension-table yang dideskripsikan oleh Vomocil [3].

## Optimasi Pemodelan Porositas Tanah Menggunakan Algoritma Genetika
Perhitungan  dari  nilai  porositas  tanah dipengaruhi  juga  oleh  proses  pengolahan tanah.  Peningkatan  dari  kecepatan  maju  dari bajak  atau  kecepatan  penarikan  bajak  akan meningkatkan  jumlah  daya  tarik,  melawan reaksi  dari  gaya  tekan  tanah  yang  diolah, peningkatan  daya  tarik  digunakan  untuk menghasilkan penghancuran, pembalikan dan terlemparnya  permukaan  tanah  [4].  Pada  uji coba  pengolahan  tanah  terhadap  tanah mediteran  dengan  karakteristik  tanah  liat berdebu   ( silty clay),  didapatkan  peningkatan porositas  mencapai  11,11%  menjadi  51,45% [5].  Sehingga  proses  perhitungan  porositas tanah dapat juga dinyatakan melalui pendekatan  bahwa  perhitungan  berbanding lurus  dengan  sudut  potong  vertikal  dan kecepatan  maju  bajak.  Jika  sudut  potong vertikal  bajak  semakin  besar  maka  porositas bajak  semakin  besar.  Sudut  potong  yang besar mengakibatkan meningkatnya kecepatan maju bajak sehingga nilai porositas menjadi  lebih  besar  [6].  Hipotesa  tersebut menghasilkan sebuah model persamaan linear untuk  menghitung  nilai  porositas  tanah berdasarkan  kecepatan  maju  dan  sudut potong  bajak.  Pada  model  tersebut  terdapat beberapa nilai konstanta yang harus diselesaikan terlebih dahulu agar model dapat digunakan pada serious game . Untuk  menentukan  nilai  konstanta pada  sebuah  model  persamaan  linear  dapat dilakukan  dengan  melakukan  percobaan terhadap  kombinasi  angka  yang  sesuai sehingga  didapatkan  hasil  akhir  sesuai dengan  nilai  yang  sudah  ditentukan.  Salah satu  metode  kombinasi  untuk  menentukan kombinasi  angka  terhadap  sebuah  model persamaan  adalah  menggunakan  algoritma genetika. Algoritma genetika didasarkan pada sebuah hipotesa teori evolusi yang dicetuskan oleh  Charles  Darwin  (1859)  dimana  sebuah spesies  akan  bertahan  hidup  berdasarkan aturan  spesies  terkuat  akan  selamat.  Spesies yang  selamat  tersebut  selanjutnya  dapat dipertahankan  melalui  proses  reproduksi, penyilangan,  dan  mutasi.  Konsep  tersebut diadaptasi  kedalam  algoritma  komputasi untuk  menentukan  solusi  permasalahan  yang disebut  sebagai  fungsi  obyektif.  Solusi  yang dihasilkan pada algoritma genetika dinamakan  sebagai  kromosom.  Kromosom ini  akan  melalui  sebuah  proses  yang dinamakan  fungsi fitness untuk  mengukur kesesuaian dari solusi yang dibuat.
Selanjutkan  akan  dilakukan  penyilangan  dan dimutasi berdasarkan besaran nilai penyilangan  dan  mutasi.  Kromosom  yang
memiliki  nilai  kesesuaian  tertinggi  akan bertahan  dan  diproses  berulang  hingga didapatkan  solusi  terbaik  dari  permasalahan [7].
Untuk menyelesaikan model persamaan  linear  menggunakan  algoritma genetika,  maka  ada  beberapa  hal  yang  harus diperhatikan, yaitu permasalahan harus dilihat  sebagai  sebuah  model  optimasi. Sebuah  fungsi  obyektif  ditentukan  dengan rentang  variabel  yang  akan  digunakan. Selanjutnya  dari  sistem  persamaan  yang  ada dilakukan
pendekatan
dengan meminimalisasi  fungsi  obyektif  daripada menggunakan  solusi  aljabar  dengan  nilai tepat [8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi pada penelitian ini dimulai dari pendefinisian kromosom yang
didapatkan  dari  model  persamaan  linear  dari hipotesa [6]. Selanjutnya didefinisikan fungsi obyektif untuk menentukan evaluasi kromosom  dan  fungsi  fitness  untuk  dipilih kromosom-kromosom  unggul  pada  satu generasi. Selanjutnya kromosom akan disilangkan dan
dimutasikan untuk menghasilkan turunan baru dan diuji hasilnya menggunakan fungsi obyektif.
Proses  perhitungan  porositas  tanah dapat dinyatakan sebagai hipotesa berikut [6]:
1. Pengolahan lapisan tanah mengimplementasikan  pemindahan  dan penghancuran  tanah  untuk  mengurangi kepadatan tanah disebabkan oleh kecepatan maju pembajakan atau penarikan  bajak  terhadap  porositas tanah,  kenaikan  kecepatan  berbanding lurus dengan kenaikan porositas tanah.
2. Kecepatan dari pembajakan juga disebabkan  oleh  sudut  potong  vertikal, semakin  besar  sudut  potong  vertikal menyebabkan  gaya  normal  permukaan menjadi lebih  kecil,  sehingga kecepatan menjadi lebih tinggi.
3. Hubungan  antara  suut  potong  vertikal, kecepatan maju pembajakan dan porositas  adalah  berbanding  lurus.  Jika sudut  potong  besar,  kecepatan  maju bajak  juga  menjadi  lebih  tinggi  dan porositas meningkat.
Berdasarkan  hipotesa  di  atas  dapat dihasilkan  sebuah  model  persamaan  linear yang  menyatakan  bahwa  porositas  tanah berbanding lurus dengan sudut potong. 𝑝 = 𝑎 1 + 𝑏 1 𝑐 𝑠 (1)
Dimana:
• 𝑎 1 dan 𝑏 1 adalah konstanta • 𝑐 𝑠 adalah sudut potong (derajat).
Porositas tanah juga berbanding lurus dengan kecepatan maju bajak. 𝑝 = 𝑎 2 + 𝑏 2 𝑐 𝑘 (2)
Dimana: • 𝑎 2 dan 𝑏 2 adalah konstanta • 𝑐 𝑘 adalah kecepatan maju bajak (m/s). Porositas juga berbanding lurus dengan sudut potong  dan  kecepatan  maju,  sehingga  dari persamaan  (1)  dan  persamaan  (2)  dapat diturunkan menjadi persamaan berikut. 𝑝 = (𝑎 1 + 𝑏 1 𝑐 𝑠 )(𝑎 2 + 𝑏 2 𝑐 𝑘 ) (3) 𝑝 = 𝑎 1 𝑎 2 + 𝑎 1 𝑏 2 𝑐 𝑘 + 𝑎 2 𝑏 1 𝑐 𝑠 + 𝑏 1 𝑐 𝑠 𝑏 2 𝑐 𝑘 𝑝 = 𝑎 1 𝑎 2 + 𝑎 1 𝑏 2 𝑐 𝑘 + 𝑎 2 𝑏 1 𝑐 𝑠 + 𝑏 1 𝑏 2 𝑐 𝑠 𝑐 𝑘 Jika diasumsikan bahwa • A = 𝑎 1 𝑎 2 • B = 𝑎 1 𝑏 2 • C = 𝑎
2 𝑏 1 • D = 𝑏 1 𝑏 2 • S = 𝑐 𝑠 • K = 𝑐 𝑘 • P = 𝑝
Maka  persamaan  (3)  dapat  diturunkan menjadi:
𝑃 = 𝐴 + 𝐵𝐾 + 𝐶𝑆 + 𝐷𝑆𝐾 (4) Dimana: • P adalah porositas tanah (persen)
• K adalah kecepatan maju bajak (m/s)
• S adalah sudut potong bajak (derajat)
• A,B,C,D adalah konstanta
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa nilai  yang  mempengaruhi  hipotesa  pada persamaan (4) terhadap perhitungan porositas adalah berbanding lurus dengan sudut potong vertikal dan kecepatan maju bajak. Jika sudut potong  vertikal  bajak  semakin  besar  maka porositas  juga  akan  semakin  besar.  Sudut potong
yang besar mengakibatkan meningkatnya kecepatan maju bajak, sehingga  nilai  porositas  juga  akan  menjadi besar [6].
Dari  persamaan  (4)  terdapat  empat buah variabel  yang belum diketahui nilainya, yaitu  konstanta  A,  B,  C,  dan  D.  Empat  buah variabel  tersebut  akan  digunakan  sebagai kromosom.  Sedangkan  tiga  variabel  lainnya yaitu P, S dan K diketahui nilainya, berturut- turut 51,45%, 20° dan 0,83 m/s.
Untuk  melakukan  evaluasi  terhadap kromosom,  maka  dibutuhkan  sebuah  fungsi obyektif  yang  diturunkan  dari  persamaan  (4) dengan  memasukkan  nilai  dari  tiga  variabel yang sudah diketahui.
𝑓 𝑜𝑏𝑗 = |𝐴 + 𝐵𝐾 + 𝐶𝑆 + 𝐷𝑆𝐾 − 𝑃| (5) 𝑓 𝑜𝑏𝑗 =   |𝐴 + 0.83𝐵 + 20𝐶 + 16.6𝐷 − 51,45| Fungsi fitness digunakan untuk menghasilkan  nilai  probabilitas  dari  individu yang dihasilkan dalam sebuah populasi untuk kemudian  diseleksi.  Nilai  fitness  untuk persamaan  (4)  dengan  merujuk  pada  fungsi obyektif  pada  persamaan  (5)  adalah  sebagai berikut
𝑓 𝑚𝑖𝑛 = 1 1+𝑓 𝑜𝑏𝑗 (6)
Nilai  fitness  akan  digunakan  sebagai nilai  pembagi  untuk  menentukan  proses seleksi, sehingga persamaan (6) menjadi
𝑓 𝑚𝑖𝑛 = ∑ 1 ( 1+𝑓 𝑜𝑏𝑗𝑖 ) 𝑁 𝑖=1 (7)
Seleksi  dilakukan  dengan  menghitung area masing-masing individu yang didasarkan dari  nilai fitness yang  dihasilkan.  Sehingga untuk  menentukan  area  seleksi  individu ditentukan dari persamaan berikut
𝑝 𝑖 = 𝑓𝑖 ∑ 𝑓𝑗 𝑛 𝑗=1 (8)
dimana, 𝑝 𝑖 adalah  probabilitas  dari  individu ke-i, 𝑓 𝑖 adalah  fitness  dari  individu  ke-i, 𝑓 𝑗 akan  dijumlahkan  dari  keseluruhan  individu j=1,2,...,n,  dimana  n  merupakan  total  dari individu yang ada. Sehingga dari persamaan ) dapat  disimpulkan  bahwa,  individu  dengan nilai  fitness  terbesar  memiliki  kesempatan lebih  besar  untuk  dipilih  dibandingkan individu lainnya.

## a. Pengolahan Tanah
Selama  ratusan  tahun,  tercatat  dalam sejarah  bahwa  manusia  telah  melakukan proses pengolahan tanah untuk meningkatkan kapasitas produksi bahan pangan [9].
Pengolahan tanah merupakan teknik mendasar dalam pertanian dikarenakan berkaitan dengan karakteristik tanah, lingkungan  dan  produksi  pangan.  Untuk memastikan  bahwa  tanaman  tumbuh  secara normal  dan  baik, maka  tanah harus dipersiapkan  agar  akar  tanaman  memiliki cukup  air,  udara  dan  nutrisi.  Pengolahan tanah  memiliki  peranan  penting  untuk mengendalikan gulma dan sisa tanaman hasil panen,  akan  tetapi  tujuan  utama  dari pengolahan  adalah  untuk  merubah  struktur tanah  [10].  Pengolahan  pertama  dilakukan setelah panen terakhir dan umumnya merupakan  pengolahan  yang  cukup  sulit untuk  dilakukan  yang  dinamakan  sebagai pengolahan primer ( primary tillage ). Pengolahan  primer  dari  tanah  digunakan
untuk  memotong  dan  melonggarkan  tanah pada  kedalaman  15  hingga  90  cm  [9].  Bajak singkal,  dapat  dilihat  pada  gambar  1, merupakan peralatan umum pada pengolahan primer  di  dunia  dan  memiliki  kemampuan untuk  memecah  berbagai  jenis  tanah.  Bajak tersebut memiliki kemampuan untuk membalik  dan  mengubur  rumput,  tanaman sisa panen dan gulma [11][9][12].
Gambar 1. Bagian Bajak Singkal [13]
Untuk menangani secara efisien
permintaan dalam produksi pangan, karakteristik  fisik  tanah  harus  diatur  dengan tepat.  Aspek  utama  tanah  secara  fisik  untuk produktifitas tanaman pangan adalah menjaga proposi yang tepat antara padatan, cairan dan fase gas [14].
Kelembaban  tanah  salah  satu  faktor yang  paling  membatasi  hasil  pertanian  pada berbagai  area.  Teknik  pengolahan  yang menjaga kelembaban sangatlah penting untuk meningkatkan produksi pangan dan menghindari  konsekuensi  kekeringan  lahan.
Dari eksperimen yang dilakukan untuk mengevaluasi  empat  sistem  pengolahan  pada peralatan  mekanis  dengan  jenis  tanah lempung  liat  ( clay  loam ),  ditemukan  bahwa bajak  pahat  menghasilkan  permukaan  paling kering,  sedangkan  yang  paling  basah  adalah tanpa  pengolahan.  Untuk  bajak  cakram  dan singkal menghasilkan permukaan yang cukup basah [15].
Kekuatan penembusan merupakan pengukuran  terhadap  kekuatan  tanah  dan indikator  tentang  bagaimana  akar  dapat dengan  mudah  menembus tanah dan  menjadi sebuah ukuran terhadap pertumbuhan tanaman dan hasil pertanian [16].
Berat isi tanah hampir selalu disebabkan  oleh  proses  pengolahan.  Tanah yang  ideal  mengandung  volume  setidaknya 50% partikel padat dan 50% ruang pori [17]. Berat  isi  tanah  berbanding  terbalik  dengan total  porositas,  yang  menyediakan  metode pengukuran  terhadap  sisa  pori-pori  pada tanah  untuk  pergerakan  air  dan  udara.  Pada
tanah  mediteran,  perubahan  berat  isi  tanah setelah  pengolahan  mengalami  penurunan sebesar  10,06%  sedangkan  total  porositas meningkat sebesar 11,09% [5].
Perubahan  karakteristik  fisik  tanah tidak  hanya  disebabkan  oleh  karakteristik konstruksional  dari  penerapan  pengolahan tanah,  akan  tetapi  juga  disebabkan  oleh variabel operasional, seperti kecepatan pembajakan.  Peningkatan  kecepatan  dalam pengolahan  tanah  menghasilkan  tingkat penghancuran  permukaan  tanah  yang  lebih tinggi [18]. Kenaikan kecepatan dari pengolahan tanah menggunakan bajak singkal juga  dipengaruhi  oleh  perubahan  kenaikan sudut potong vertikal dari bajak, dikarenakan menurunnya gaya normal [6].
Jumlah  ruang  pori  sebagian  besar ditentukan  oleh  susunan  butir–butir  padat. Jika  letak  satu  sama  lain  cenderung  erat, seperti  pada  pasir  atau  sub  soil  yang  padat, maka  total  porositasnya  rendah.  Tanah permukaan  pasir  menunjukkan  kisaran  mulai 35-50%,  sedangkan  tanah  berat  bervariasi dari 40-60% atau lebih, jika kandungan bahan organik  tinggi  dan  berbutir-butir  [19]. Porositas  adalah  suatu  indeks  volume  relatif nilainya berkisar 30-60%.
Tanah  bertekstur  kasar  mempunyai persentase  ruang  pori  total  lebih  rendah  dari pada  tanah  bertekstur  halus,  meskipun  rataan ukuran  pori  bertekstur  kasar  lebih  besar  dari pada ukuran pori tanah bertekstur halus [20]. Porositas  tanah  erat  kaitannya  dengan  berat isi  tanah  ( Bulk  Density/BD ).  Tingginya  BD menunjukkan  rendahnya  nilai  porositas  dan kepadatan  tanah  [21].  BD  yang  tinggi berpengaruh  terhadap  kapasitas  air  dalam tanah,  pertumbuhan  akar  dan  pergerakan udara dan air dalam tanah.

## b. Algoritma Genetika
Algoritma  Genetika  atau Genetic Algorithm (GA)  merupakan  teknik  untuk melakukan pencarian atau menemukan solusi paling optimal dalam optimasi dan pencarian [22]. GA menggunakan prinsip biologi untuk menemukan  generasi  terbaik  melalui  proses seleksi.  Gambaran  umum  dari  proses  GA diawali dengan proses kunci yaitu pembentukan  kromosom  dari  generasi  yang akan diseleksi untuk menemukan gen terbaik. Kromosom dibentuk dari ruang permasalahan yang  didefinisikan  dari  sebuah  pemodelan persamaan.  Kromosom  yang  telah  dibentuk akan  menjadi  dasar  untuk  pembuatan  gen dalam  populasi  awal.  Gen  tersebut  akan dievaluasi  menggunakan  fungsi  obyektif.

## Optimasi Pemodelan Porositas Tanah Menggunakan Algoritma Genetika
Hasil  dari  fungsi  obyektif  dihitung  untuk menemukan  nilai fitness .  Nilai fitness ini yang akan dijadikan dasar untuk menemukan proses seleksi. Teknik seleksi yang digunakan adalah roulette wheel , dimana pada teknik ini setiap gen akan diberikan kesempatan terpilih berdasarkan  nilai fitness yang  dimiliki. Semakin tinggi nilai fitness , maka kesempatan terpilih akan semakin besar.
Dari  hasil  seleksi  akan  membentuk gen  baru  yang  terpilih.    Gen  tersebut selanjutnya  akan  digunakan  pada  teknik penyilangan  ( crossover ),  dimana  kromosom dari  gen  yang  ada  akan  dipilih  untuk disilangkan  dengan  kromosom  dari  gen  lain. Proses  akhir  dari  GA  adalah  proses  mutasi. Proses mutasi melakukan perubahan nilai dari kromosom  terpilih  untuk  diuji  dengan  nilai lainnya.  Pada  proses  akhir  ini  terbentuk populasi  baru  dengan  kumpulan  gen  yang memiliki  nilai fitness atau  kelayakan  yang paling tinggi dalam populasi. Selanjutnya gen ini akan digunakan kembali pada proses awal, yaitu  evaluasi  populasi,  hingga  n-generasi yang ditentukan telah terpenuhi. Gen terakhir yang  dihasilkan  dari  proses  GA  sebanyak  n- generasi  merupakan  hasil  pendekatan  terbaik dengan  nilai fitness tertinggi,  diharapkan mampu  untuk  menyelesaikan  pemodelan awal saat penentuan kromosom.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Optimasi yang dilakukan untuk menghasilkan  model  persamaan  porositas tanah  dilakukan  terlebih  dahulu  dengan menentukan  kromosom  populasi  awal.  Dari populasi  awal  selanjutkan  dilakukan  evaluasi dari fungsi obyektif. Hasil evaluasi selanjutnya  akan  diseleksi  dengan  terlebih dahulu  menghitung  fungsi  fitness.  Hasil seleksi  selanjutnya  akan  disilangkan  dan dimutasi  sehingga  menghasilkan  keturunan baru. Keturunan baru tersebut akan dievaluasi kembali menggunakan fungsi obyektif hingga akhir  generasi.  Kromosom  yang  memiliki nilai  fitness  tertinggi  akan  digunakan  dalam model persamaan porositas.
Hasil pengujian dari algoritma genetika menggunakan 20 populasi dilakukan sebanyak 2500 generasi tampak pada gambar 2.  Nilai  fitness  tertinggi  mencapai  0.9998 yang  dicapai  pada  generasi  ke-584  dari pengujian  sebanyak  2500  generasi.  Nilai fitness sebesar 0,9998 sangat  mendekati  nilai fitness sempurna  yaitu  1  dengan  selisih sebesar  0,0002.  Sehingga  dapat  dikatan bahwa fungsi obyektif dan fungsi fitness yang dimodelkan  pada  penelitian  ini  sangat
mendekati optimal. Pada keseluruhan pengujian  diberikan  fungsi  elitism  yang digunakan  untuk  memaksimalkan  optimasi. Perbandingan  optimasi  yang  menggunakan elitism  dan  tanpa  elitism  hanya  dilakukan pada 100 generasi saja.
Gambar 2. Pengujian Menggunakan 2500
Generasi Hasil kromosom akhir yang
didapatkan  dengan  nilai fitness sebesar 0,9998 pada generasi ke-584 dengan pengujian  sebanyak  2500  generasi  tampak pada tabel 1.
Tabel 1. Kromosom dengan Nilai Fitness Terbesar
Kromosom Nilai Biner Nilai Desimal A 10110110 7.1373 B 00100111 1.5294 C 00011001 0.9804 D 00100100 1.4118
Jika  nilai  pada  tabel  1  di  atas dimasukkan  ke  dalam  persamaan  (4)  maka Nilai  porositas 𝑃 yang  didapatkan  adalah sebesar  51.4498  dalam  satuan % .  Apabila dihitung  dari  nilai  porositas  acuan  sebesar 51.45%,  maka  terdapat  selisih  sebesar 0.0002%.  Selisih  sebesar  0.0002%  antara nilai  porositas  acuan  dengan  nilai  porositas hasil perhitungan dari model yang dibangkitkan
menggunakan algoritma genetika,  menunjukkan  bahwa  model  yang dihasilkan merupakan model dengan pendekatan paling optimal dan dapat digunakan  untuk  melakukan  perhitungan porositas tanah.

## 4. KESIMPULAN
Model persamaan linear untuk menghitung  porositas  tanah  pada  hipotesa terdiri  dari  nilai  porositas,  sudut,  kecepatan dan konstanta yang digunakan untuk menyusun struktur kromosom untuk kemudian  diproses  menggunakan  algoritma genetika  agar  menghasilkan  nilai  paling optimal.  Dari  pemodelan  kromosom  yang dilakukan dan proses iterasi generasi sebanyak  2500  generasi  menggunakan  20
0 0,5 1 1,5 1 22 9 45 7 68 5 91 3 11 41 13 69 15 97 18 25 20 53 22 81
populasi,  didapatkan  bahwa  nilai  fitness tertinggi  sebesar  0.9998  pada  individu  ke-4 generasi  ke-584.  Nilai  untuk  konstanta  A,  B, C,  D  berturut-turut  sebesar  7.1373,  1.5294, 0.9804  dan  1.4118.  Jika  nilai  konstanta tersebut dimasukkan kedalam model persamaan linear menghasilkan nilai porositas  sebesar  51.4498%,  dengan  nilai selisih  sebesar  0.0002%  dari  nilai  porositas acuan, yaitu 51.45%.

## 5. REFERENSI
[1] Adisusilo,  AK.  2013.  Soil  Porosity Modeling  for  Primary  Tillage  Serious Game. International Seminar of Resource,  Environment,  and  Marine  In the Global Challenge.
[2] Ali  AD,  Emary  IMME,  El-Kareem MMA.  2009.  Application  of  Genetic Algorithm  in  Solving  Linear  Equation System. MASAUM Journal of Basic and
Applied Science, Vol.1 No.2 .
[3] Bauder, JW. et al . 1981. Effeect of four continous tillage systems on mechanical impedance of a clay loam soil. Soil Sci.
Soc. Am. J, No.45 pp.802-806 .
[4] Bernacki,  H. et  al .  1972.  Agricultural Machines,  Theory  and  Construction  I. Warsaw.
[5] Buckman, HO. et al . 1982. Ilmu Tanah. Bhratara Karya Aksara.
[6] Glinski,  J. et  al .  1990.  Soil  Physical Conditions and Plant Roots. USA: CRC Press, Inc.
[7] Golberg,  David  E.  1998.  Genetic algorithms  in  search,  optimization,  and machine  learning. Addion  Wesley,  pp. 102.
[8] Hakansson,  I. et  al .  1998.  Long-term experiments  with  different  depths  of moulboard  ploughing  in  Sweden. Soil and Tillage, Res. 56 pp 209-223.
[9] Hanafiah,  Kemas  Ali.  2005.  Dasar- Dasar  Ilmu  Tanah.  Jakarta:  Raja Grafindo Persada.
[10] Hillel,  D.  1982.  Introduction  to  Soil Physics. Orlando: Academic Press, Inc.
[11] Latiefuddin  H,  Lutfi  M.  2013.  Uji Kinerja  Berbagai  Tipe  Bajak  Singkal dan  Kecepatan  Gerak  Maju  Traktor Tangan  Terhadap  Hasil  Olah  pada Tanah  Mediteran. Jurnal  Keteknikan Pertanian  Tropis  dan  Biosistem,  vol.  1 no. 3, pp. 274-281.
[12] Mastrolonardo, Ray M. A Field
Procedure for Estimating Total Porosity of  Saturated  Soils.  [Online].  Available:
http://info.ngwa.org/GWOL/pdf/910154 146.pdf.
[13] McKyes,  E.  1985.  Soil  Cutting  and Tillage.  UK:  Agricultural  Engineering 7, Elsevier, Oxford.
[14] Pohlheim, H. Genetic And Evolutionary Algorithm  Toolbox  For  Use  With Matlab.  Technical  Report,  Technical University Ilmenau.
[15] Raney,  WA et  al .  1957.  Priciples  of Tillage.  USDA  Washington,  DC:  The Yearbook of Agriculture.
[16] Santosa. et  al .  2007.  Studi  Parameter
Fisik Mekanik Tanah dan Bajak Singkal untuk  Pengolahan  Tanah  (Studi  Kasus di  Padang  Sumatera  Barat).  Penelitian Fundamental Perguruan Tinggi, dibiayai oleh  DIRJEN  DIKTI,  Departemen Pendidikan  Nasional,  Kontrak  Nomor: 0145.0/023-04.0/-/2007  tertanggal  31
Desember 2006.
[17] Singh, KK. et al . 1992. Tilth index:  An approach  to  quantifying  soil  tilth.
Transaction  of  the  ASAE,  No.35 pp.1777-1785 .
[18] Smith,  Harris  Pearson.  1955.  Farm machinery  and  equipment. Soil  Science 80.2 pp. 164.
[19] Smith  HP,  Wilkes  LK.  1977.  Farm Machinery  and  Equipment.  New  Delhi: MacGraw Hill. Pub. Co. Ltd.
[20] Taniguchi, T. et al . 1999. Draft and soil manipulation  by  a  moldboard  plow under  different  forward  speed  and  body attachments. Transactions  of  the  ASAE, No.42, pp.1517-1521 .
[21] USDA.  Soil  Bulk  Density/Moisture/
Aeration,  Soil  Quality  Kit  -  Guides  for Educator. United States Departement of Agriculture, Natural Resource Conservation Service [Online] https://www.nrcs.usda.gov/Internet/FSE _DOCUMENTS/ nrcs142p2_053260.pdf
[22] Vomocil, JA. 1965. Porosity in Methods of Solil Analysis: Phisical and Meneralogical Properties, Including Statictics of Measurement and Sampling. Agronomy,  Part  1  No.9, American  Agronomy  Society,  Madison, WI.