## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BIBIT TEMBAKAU MENGGUNAKAN FUZZY SUGENO
Dian Agustiara Duyan
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1518002@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Permasalahan  pokok  dalam  tanaman  tembakau  ini  yaitu  masih  rendahnya  teknik  pemilihan  bibit  yang dikuasai  oleh  petani  karena  keterbatasan  modal,  serta  buruknya  kualitas  bahan  tanam  (bibit)  yang  digunakan. Bibit  merupakan  sarana  utama  untuk  mencapai  produksi  yang  maksimal.  Dengan  menggunakan  bibit  yang bermutu  baik  maka  harapan  untuk  mencapai  produksi  yang  maksimal  akan  diperoleh.  Masalah  utama  yang dihadapi oleh pengusaha atau petani tembakau adalah pengadaan bibit, terutama bibit unggul yang berkualitas.
Metode  yang  digunakan  yaitu  metode  Fuzzy  Sugeno.  Dengan  menggunakan  metode  Sugeno pengembangan  sistem  yang  dilakukan  dapat  lebih  terstruktur  dengan  adanya  langkah-langkah  yang  dilakukan. Dengan  tujuan  untuk  mengetahui  nilai  dari  suatu  pengelompokan  nilai  parameter.  Beberapa  tahap  yang  akan membantu  dalam  penyelesaian  masalah  ini  diantaranya  adalah  tahap  Inferensi  sistem  dan  tahap  Defuzzifikasi yang menghasilkan status beserta nilai keanggotaannya.
Hasil  dari  pembahasan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa,  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  bibit tembakau  menggunakan  metode  Fuzzy  Sugeno  dapat  membantu  masyarakat  umum  dan  pengusaha  untuk menentukan varietas tembakau unggul.  Pada sistem pendukung keputusan dapat diuji menggunakan 2 browser yaitu Mozilla Firefox, dan Google Chrome dengan hasil presentase 100%.
Kata kunci : Tembakau ,Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy Sugeno.
1. Pendahuluan
Tembakau (Nicotianae  tabacum  L) merupakan salah satu komoditi yang strategis dari jenis tanaman semusim perkebunan. Peran tembakau bagi masyarakat  cukup  besar,  hal  ini  karena  aktivitas produksi  dan  pemasarannya  melibatkan  sejumlah penduduk untuk mendapatkan pekerjaan dan penghasilan (Kementerian Pertanian, 2010). Tembakau  juga  merupakan  salah  satu  komoditas perdagangan  penting  di  dunia  termasuk  Indonesia. Produk tembakau utama yang diperdagangkan adalah daun  tembakau  dan  rokok.  Temmbakau  dan  rokok merupakan  produk  bernilai  tinggi,  sehingga  bagi beberapa  Negara  termasuk  Indonesia  tembakau berperan dalam perekonomian nasional  yaitu  sebagai sumber  devisa,  sumber  penerimaan  pemerintah  dan pajak  (cukai),  sumber  pendapatan  petani  dan lapangan kerja masyarakat (usaha tani dan pengolahan rokok). (Rachmat dan Nuryati, 2009).
Melihat pentingnya tanaman tembakau masa ini dan  masa  yang  akan  datang,  seiring  dengan meningkatnya  kebutuhan  penduduk  dunia,  maka perlu  dipikirkan  usaha  peningkatan  kualitas  dan kuantitas produksi tembakau secara tepat agar sasaran yang  diinginkan  dapat  tercapai.  Permasalahan  pokok dalam  tanaman  tembakau  ini  yaitu  masih  rendahnya teknik  pemilihan  bibit  yang  dikuasai  oleh  petani karena  keterbatasan  modal,  serta  buruknya  kualitas bahan  tanam  (bibit)  yang  digunakan.  Varietas  yang memiliki  keunggulan  tertentu  yang  dinamakan varietas  unggul,  keunggulan  varietas  yang  dimaksud
adalah  keunggulan  karakteristik  mulai  dari  umur tanaman, umur panen, kadar nikotin (%). Berdasarkan  permasalahan  tersebut  perlu  dibuat sebuah  sistem  yag  dapat  mendukung  proses pengambilan  keputusan  dengan  memperhitungkan segala  kriteria  yang  ada  sehingga  dapat  membantu masyarakat  untuk  mengetahui  varietas  mana  yang lebih unggul dan tidak unggul.
Banyak  berbagai  metode  yang  digunakan  untuk melakukan  perhitungan  yang  dapat    mempermudah dan  membantu  peneliti  serta  masyarakat  umum mengetahui  varietas  tanaman  tembakau  yang  lebih unggul.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah menggunakan Fuzzy  Sugeno .  Dengan  dibuatnya sistem  pendukung  keputusan  ini  diharapkan  dapat mempercepat  dan  mempermudah  asisten  dilapangan dalam  memilih  bibit  tembakau  yang  sesuai  dengan kriteria  tanam,  sehingga  petani  tidak  lagi  memilih bibit  secara  manual  dan  dapat  mengetahui  kriteria  – kriteria bibit yang akan ditanam.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK),  secara umum  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang mampu  memberikan  kemampuan  baik  kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pemgkomunikasian  untuk  masalah  semi  terstruktur. Secara  khusus,  SPK  didefinisikan  sebagai  sebuah sistem  yang  mendukung  kerja  seorang  manajer maupun  sekelompok  manajer  dalam  memecahkan
masalah  semi-terstruktur  dengan  cara  memberikan informasi  ataupun  usulan  menuju  pada  keputusan tertentu.  SPK  didefinisikan  sebagai  sistem  yang digunakan  untuk  mendukung  dan  membantu  pihak manajemen  melakukan  pengambilan  keputusan  pada kondisi  semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur.  Pada dasarnya konsep SPK hanyalah sebatas pada kegiatan membantu  para  manajer  melakukan  penilaian  serta menggantikan posisi dan peran manajer.[1]

## 2.4 Fuzzy Sugeno
Penalaran dengan metode Sugeno hamper sama dengan  penalaran  Mamdani,  hanya  saja output (konsekuen) system tidak himpunan fuzzy , melainkan  berupa  konstanta  atau  persamaan  linear. Metode ini diperkenalkan oleh Takagi Sugeno Kang tahun 1985.[2]
a). Model Fuzzy Sugeno Orde-Nol Secara    umum  bentuk  model  inferensi fuzzy metode TSK Orde-0 adalah :
∘ ∘ ∘ … ∘
THEN  z  = k dengan  A i adalah himpunan  Fuzzy  ke- i sebagai  antesenden,  dan k adalah satuan konstanta sebagai konsekuen.
b). Model Fuzzy Sugeno Orde-Satu Secara umum bentuk model Fuzzy Sugeno Orde-
Satu adalah ∘ ∘ ∘ … ∘ THEN  z  =
dengan A i adalah himpunan  fuzzy  ke- i sebagai  antesenden  dan  P i adalah  suatu  konstanta  ke- i dan q juga merupakan konstanta dalam konsekuen.
Berdasarkan  model  Fuzzy  tersebut,  ada  tahapan  – tahapan  yang  harus  dilakukan  dalam  implementasi metode Sugeno yaitu sebagai berikut :
1. Pembentukan himpunan Fuzzy Pada  tahapan  ini  variabel  input  dari  system Fuzzy  ditransfer  ke  dalam  himpunan  Fuzzy untuk  dapat  digunakan  dalam  perhitungan  nilai kebenaran  dari  premis  pada  setiap  aturan  dalam basis  pengetahuan.  Dengan  demikian  tahap  ini mengambil  nilai-nilai  tegas  dan  menentukan derajat  di  mana  nilai-nilai  tersebut  menjadi anggota dari setiap himpunan Fuzzy yang sesuai.
2. Aplikasi fungsi implikasi
Tiap-tiap aturan (proposisi) pada basis pengetahuan  Fuzzy  akan  berhubungan  dengan suatu  relasi  Fuzzy.  Bentuk  umum  dari  aturan yang  digunakan  dalam  fungsi  implikasi  adalah sebagai berikut: IF x is A THEN y is B dengan x dan y adalah  skalar,  dan A dan B adalah himpunan  Fuzzy.  Proposisi  yang  mengikuti  IF disebut  sebagai  antesenden  sedangkan  proposisi yang  mengikuti  THEN  disebut  konsekuen. Proposisi ini dapat diperluas dengan menggunakan operator Fuzzy seperti,
∘ ∘
∘ … ∘ THEN y is B dengan ∘ adalah operator  (missal:  OR  atau  AND).  Secara  umum
fungsi  implikasi  yang  dapat  digunakan  yaitu sebagai berikut :
- Min ( minimum ) fungsi ini akan  memotong output himpunan Fuzzy.
- Dot  ( product )  fungsi  ini  akan  menskala  output himpunan fuzzy.
Pada  metode  Sugeno  ini,  fungsi  implikasi  yang digunakan adalah fungsi min.
c) Defuzzifikasi Input  dari  proses  defuzzifikasi  adalah  himpunan Fuzzy  yang  dihasilkan  dari  proses  komposisi  dan output adalah sebuah nilai. Untuk aturan IFTHEN Fuzzy dalam persamaan RU (k) = IF berturut–turut  adalah  himpunan fuzzy dalam U i R (U dan V adalah domain fisik), I =  1,2,…  ,  n  dan x =  ( x 1 ,x 2 ,..  ,  x n ) U dan y  V berturut-turut  adalah  variabel  input  dan  output (linguistik)  dari  sistem  Fuzzy.  Defuzzifier  pada persamaan  di  atas  didefinisikan  sebagai  suatu pemetaan  dari  himpunan  Fuzzy B ke  dalam V  R
(yang  merupakan  output  dari  inferensi  fuzzy)  ke titik  tegas y  *  V .  Pada  metode  sugeno defuzzification dilakukan  dengan  perhitungan Weight Average (WA).
(2.1)

## 2.5 Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  adalah  suatu  kurva  yang menunjukkan  pemetaan  titik input data  ke  dala  nilai keanggotaannya  (sering  disebut  dengan  derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1.  Salah  satunya  yang  dapat  digunakan  untuk mendapatkan  nilai  keanggotaan  adalah  dengan melalui  pendekatan  fungi.  Ada  beberapa  fungsi  yang bisa digunakan.[3]
a. Representasi Linear Naik
adalah  kenaikan  himpunan  dimulai  pada  nilai domain yang  memiliki  derajat  keanggotaan  nol  [0] bergerak  ke  kanan  menuju  ke  nilai domain  yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi.
Gambar 2.1 Linear Naik
Fungsi keanggotaan :
(2.2)
Keterangan :
a = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol
b = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu
x = nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy
b. Representasi Fungsi Linear Turun adalah
garis lurus dimulai dari nilai domain dengan  derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  lebih rendah.
Gambar 2.2 Linear Turun
Fungsi keanggotaan : (2.3)
Keterangan : a = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu b= nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol x=nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy a. Representasi Kurva Segitiga Representasi kurva segitiga merupakan gabungan antara 2 garis (linear). Nilai-nilai disekitar b memiliki derajat keanggotaan turun cukup tajam (menjauhi 1).
Gambar 2.3 Kurva Segitiga
Fungsi Keanggotaan:
(2.4)
Keterangan:
a = nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan nol.
b = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan.
c = nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan nol.
x = nilai input yang akan di ubah kedalam bilangan fuzzy
3. Analisis Dan Perancangan
3.5 Analisis
Sistem  ini  merupakan  sebuah  sistem  berbasis website yang  di  kembangkan  dengan  menggunakan XAMPP  dan  Sublime  text.  Sistem  ini  juga menyediakan  halaman admin sebagai pengolah data dan  juga  yang  menginputkan  data  –  data  pada sistem.
.
3.2 Struktur Menu
Pada  perancangan  struktur  menu  program, admin  akan  menampilkan  tiga  tampilan  menu  awal yang  terdiri  dari  menu  Beranda,  menu  Data Tembakau, menu Perhitungan. Menu  Beranda adalah halaman utama pada website yang berisi tentang info bibit  tanaman  tembakau.  Menu  Data  Tembakau adalah  halaman  dimana  admin  akan  menginputkan data  bibit  tembakau.  Menu  Perhitungan  adalah halaman  admin  dapat  menginputkan  kriteria  yang sudah ditentukan untuk pemilihan bibit tembakau dan kemudian dimasukkan ke perhitungannya.
Gambar 3.1 Struktur Menu
3.3 Fuzzy Rule [R1]  IF  umur  tanaman  TINGGI  and  kadar  nikotin TINGGI and umur panen TINGGI THEN Baik.
[R2]  IF  umur  tanaman  TINGGI  and  kadar  nikotin TINGGI and umur panen RENDAH THEN Buruk. [R3]  IF  umur  tanaman  TINGGI  and  kadar  nikotin RENDAH and umur panen TINGGI THEN Buruk.
[R4]  IF  umur  tanaman  TINGGI  and  kadar  nikotin RENDAH  and  umur  panen  RENDAH  THEN Buruk.
3.4 Fuzzy Set
a. Grafik Keanggotaan Umur Tanaman
Gambar 3.2 Grafik Keanggotaan Umur Tanaman
µ Rendah x < 57
57 ≤ x ≤ 86 x > 86
µ Tinggi
- Nilai Keanggotaan Untuk Nilai Umur Tanaman= 58 Hari
µ Rendah [58] =
µ Tinggi [58] =
b. Grafik Umur Panen
Gambar 3.4  Grafik Keanggotaan Umur Panen
µ Rendah
µ Tinggi
- Nilai Keanggotaan Untuk Nilai Umur Tanaman= 84 Hari
µ Rendah [84]  =
µ Tinggi [84]  =
c. Grafik Keanggotaan Kadar Nikotin
Gambar 3.5  Grafik Keanggotaan Umur Panen
µ Rendah µ Sedang
- Nilai Keanggotaan Untuk Nilai Pinjaman = 1 µ Rendah [1]  =
µSedang [1] =
µTinggi [1] = Nilai Umur Tanaman µ Rendah = 0,965 µ Tinggi = 0,447 Nilai Umur Panen µ Rendah = 0,947 µ Tinggi  = 0,052 Nilai Kadar Nikotin µ Rendah = 0,666 µ Sedang = 0,666
µ Tinggi  = 0,333 Rule 1
Predikat-1 = min ( 0,034 ; 0,333 ; 0,052 )
Min = 0,034 = (86 – α / 29) = 0,034 ; Z 1 = 85,014
Rule 2 Predikat – 2 = min ( 0,034 ; 0,333 ; 0,947)
Min = 0,034 = (α – 57 ) / 29 = 0,034 ; Z 2 = 56,014 Rule 3
Predikat-3 = min ( 0,034 ; 0,666 ; 0,052 )
Min = 0,034 = (86 – α)/29 = 0,034 ;  Z 3 = 85,014
Rule 4 Predikat – 4 = min (0,965 ; 0,666 ; 0,947)
Min = 0,666 = (α – 57 ) / 29 = 0,055; Z 4 = 0,338 Z = Z =
x > 86 57 ≤ x ≤ 86 x > 86 y < 82 82 ≤ x ≤ 120 y > 120 y > 82 82 ≤ y ≤ 120
y > 120
z < 0 0 ≤ z ≤ 3 z > 3 z < 0 dan z > 3 0 ≤ z ≤ 1,5 1,5 < z ≤ 3
z = 1,5
3.6 Flowchart Admin
Gambar 3.2 Flowchart Admin
Setelah  program  dimulai admin langsung diarahkan  pada  halaman  utama , lalu admin akan langsung mendapatkan hak akses ke halaman kriteria yang  berfungsi  untuk  menginput  data  kriteria, halaman  alternatif  yang  berfungsi  untuk  menginput data  penduduk,  halaman  bobot  untuk  memberi  nilai pada masing-masing kriteria, dan halaman hasil untuk melihat proses dan hasil perhitungan metode.
4. Implementasi dan Pengujian 4.1 Halaman Beranda
Gambar 4.1 Halaman Beranda
Tampilan  halaman  beranda  adalah  halaman utama saat sedang mengakses aplikasi ini maka akan ada  tampilan  judul  dari  aplikasi  tersebut  dan  ada terdapat  submenu  pada  halaman  beranda  seperti  data tembakau,  tabel  rule,  dan  perhitungan  seperti  pada Gambar 4.1 4.2 Halaman Data Tembakau
Gambar 4.2 Halaman Data Tembakau
Tampilan pada halaman data  tembakau terdapat form  untuk  menginputkan  data  tembakau  yang  nanti nya  akan  masuk  pada  halaman  list  tembakau  seperti pada Gambar 4.2
4.3 Halaman Tabel Data Rule 4.4
Gambar 4.3 Halaman Data Rule
Pada  halaman  tabel  rule  adalah  halaman  yang menampilkan  rule  yang  digunakan  kemudian  rule yang  sudah  dibuat  akan  masuk  ke  perhitungan  untuk dihitung  berdasarkan  rule  yang  sudah  dibuat.  Pada halaman  rule  dapat  mengubah  dan  menambah  data rulenya seperti pada Gambar 4.3

## 4.5 Halaman Perhitungan
Gambar 4.4 Tabel Perhitungan
Tampilan  halaman  perhitungan  terdapat  form input data tembakau yang berisi no id, umur tanaman, kadar  nikotin,  dan  umur  panen  kemudian  setelah menginput  data  tembakau  pada  input  perhitungan maka  data  tersebut  akan  masuk  ke  halaman  list perhitungan seperti pada Gambar 4.4

## 4.6 Halaman List Perhitungan
Gambar 4.5 Halaman Perhitungan
Pada  hamalan  List  Perhitungan  menampilkan hasil  dari  input  data  tembakau  yang  sudah  dilakukan pada  menu  input  tembakau,  kemudian  data  yang diinput  dilakukan  perhitungan  metode  seperti  pada Gambar 4.5

## 4.7 Pengujian Fuzzy Sugeno

## Tabel 4.1 Tabel Pengujian Fuzzy

## 4.8 Pengujian Fungsional
Tabel 4.2 Tabel Fungsional (Website) No fingsionalitas Nama Browser Mozilla Firefox Chrome 1 Login   2 Menu Beranda   3 Menu Data Tembakau   4 Menu Input Tembakau   5 Menu Tabel Rule   6 Menu Perhitungan   Keterangan :
√ = Berhasil X = Gagal
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  table  diatas, dapat  di  jelaskan  bahwa  pengujian  software  berhasil 100%  berjalan  dengan  baik  pada  browser  Mozilla firefox, Google Chrome.

## 5. PENUTUP
5.3 Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1. Hasil  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan bibit  tembakau  menggunakan  metode fuzzy sugeno berdasarkan  hasil  pengujian    80% menyatakan aplikas mudah digunakan.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  pengguna  60% menyatakan  bahawa  aplikasi  dapat  membantu perusahaan  dalam  menentukan  kualitas  bibit tembakau. 3. Berdasarkan hasil pengujian pengguna menyatakan  50%    informasi  pada  sistem pendukung keputusan ini akurat. 5.4 Saran Untuk
meningkatkan kinerja dan menyempurnakan  sistem  pendukung  keputusan  yang telah  dibuat,  dengan  ini  memberikan  saran  sebagai berikut:
1. Berdasarkan  hasil  yang  sudah  dibangun diharapkan dikembangkan lebih lanjut dengan menggunakan  metode  lain  seperti  metode fuzzy Tsukamoto .
2. Dikembangkan diperangkat mobile atau android agar mudah digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abdullah,  A  dan  Soedarmanto.  1982. Budidaya Tembakau . C.V. Yasaguna :
Jakarta. 4-25 hlm.
[2] Cahyono,  B.  1998.  Tembakau  Budidaya  dan Analisis Usaha Tani. Kanisius. Yogyakarta.
[3] CHABIBI AULIA RAHMAN AL HASMY, F. A., SETIAWARDHANA 2011. Penentuan Peran Dalam Robot Sepak Bola Dengan Metode Fuzzy Sugeno. Jurnal Eepis Final Project, 1-7.
[4] Nandadiri, Annisa, 2014, Sistem Informasi Geografis Pemilihan Lahan Tembakau Di Kabupaten Jember Berbasis Web Menggunakan Metode Topsis-Ahp, Universitas Jember :
Jember
[5] Sadjad, S. 1980. Panduan Mutu Benih Tanaman Kehutanan di Indonesia . Bogor: IPB
[6] Sadjad,  S.  1993. Dari  Benih  Kepada  Benih . Jakarta: PT. Gramedia
[7] Laymond, Rajim. 2010. Tujuan Sistem Pendukung Keputusan.  Diakses dari http://sindarku.wordpress.com , 13 November 2014.