## Identifikasi Kondisi Pohon Peneduh Terhadap Keselamatan Manusia Menggunakan Logika Fuzzy Mamdani

## Indra Malik Akbar Fadhilah
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Industri Kreatif dan Telematika, Universitas Trilogi email: indramaf@trilogi.ac.id
Abstrak-Kondisi pohon peneduh merupakan suatu hal yang sangat penting untuk keselamatan para pengguna jalan. Kerap terjadi  tumbangnya  pohon  peneduh  dikarenakan  faktor-faktor  suhu,  iklim,  polusi  udara,  dan  kurangnya  oksigen  pada pepohonan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kondisi kesehatan pada pohon peneduh terhadap keselamatan manusia.  Maka  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  penelitian  ini  akan  dibuatnya  program  tebang  pilih  pada  pohon peneduh  dengan  menerapkan  metode  logika  fuzzy  untuk  memecahkan  permasalahan  dari  faktor-faktor  yang  ada  dengan membuat variable-variable yang akan digunakan dalam pemporsesan pada logika fuzzy. Hasil dari penelitian ini ialah untuk mengidentifikasi kondisi  kesehatan pada pepohonan mana saja yang sudah layak untuk dilakukan penebangan sesuai hasil dari logika fuzzy.
Kata Kunci  Identifikasi, Pohon Peneduh, Keselamatan Manusia, Fuzzy Mamdani.
Abstract − The condition of shade trees is very important for the safety of road users. It often happens in shade trees because of the factors of temperature, climate, air damage, and lack of oxygen in the tree. The purpose of this study is to study the health conditions in shady trees against human safety. So to overcome the problem in this study, a selective felling program in shady trees will be made using the fuzzy logic method to solve the problem of existing factors by creating variables that will be used in processing on fuzzy logic. The results of this study are to identify which health conditions of trees that are feasible to be cut according to the results of fuzzy logic.
Keywords – Identification, Shade Tree, Salvation Human, Fuzzy Mamdani

## I. PENDAHULUAN
Pada  umumnya  kecelakaan  terjadi  karna  dua  faktor yaitu  alam  dan  manusia.  Faktor  alam  bisa  terjadi  seperti tumbangnya  pohon  yang  menyebabkan  terancamnya keselamatan  seseorang  yang  beraktifitas  pada  sekitaran pepohonan. Sedangkan faktor manusia bisa terjadi  seperti sengaja  melanggar  suatu  aturan  yang  sudah  ditetapkan sehingga  bisa  terjadinya  kecelakaan.  Dilihat  dari  data BPBD Jakarta 248 pohon tumbang yang terjadinya ditahun 2018 tidak ada korban jiwa akan tetapi ada beberapa sarana yang rusak.
Memperhatikan  hal  tersebut  keselamatan  merupakan kondisi  dimana  suatu  keadaan  atau  tempat  yang  benar- benar  aman  dari  segala  ancaman  yang  kerap  kali mengancam  keselamatan.  Keselamatan  merupakan  suatu kondisi  yang  paling  diutamakan  dalam  berbagai  aktifitas baik  itu  dalam  pekerjaan,  berkendara,  dan  berlibur sekalipun.  Dengan  itu  keselamatan  seseorang  ketika beraktifitas melewati pepohonan peneduh sangat diutamakan,  karena  dari  kecelakaan  tumbangnya  pohon tersebut tidak ada  yang  bisa dipertanggung  jawabkan  jika seseorang terkena runtuhan pohon tersebut.
Penyebab  tumbangnya  pepohonan  disebakan  oleh  dua faktor,  yaitu  manusia  dan  lingkungan.  Faktor  manusia biasanya  manusia  sering  melakukan vandalism, seperti memaku  poster  dipepohonan,  sengaja  membuat  sempal pada  pepohonan  yang  mengakibatkan  pepohonan  rusak karena  ulah  manusia  yang  seperti  itu.  Sedangkan  faktor lingkungan  bisa  terjadi  karena  suhu,  iklim,  kelembaban,
polusi  udara  dan  kurangnya  oksigen  pada  pepohonan peneduh yang menyebabkan rusaknya pepohonan tersebut.
Logika fuzzy merupakan  logika  yang  samar  dimana suatu  logika  yang  cocok  untuk  diimplementasikan  untuk system control pemecahan  masalah.  Maka  dari  penelitian ini menggunakan metode logika fuzzy untuk mengidentifikasi  kondisi  pada  pepohonan  dengan  faktor- faktor  tersebut  yang  nantinya  akan  dilakukan  pembuatan variable-variable untuk  memudahkan  dalam  pemrosesan pada logika fuzzy .
Permasalahan  diatas  dapat  diatasi  dengan  pembuatan program kerja tebang pilih pada pohon peneduh merupakan jawaban  atau  solusi  dari  penulis  terhadap  tumbangnya pepohonan peneduh yang ada disekitar lingkungan atau di jalan-jalan raya. Maka hasil dari identifikasi menggunakan fuzzy mamdani  sangat  berguna  untuk  menentukan pepohonan  mana  yang  sudah  layak  untuk  ditebang sehingga  dapat  meminimalisir  tumbangnya  pepohonan terkhusus  pohon  peneduh.  Pada  penelitian  ini  diharapkan dapat membantu masyarakat untuk menjaga kondisi pohon peneduh yang berada di jalan-jalan raya ataupun disekitar lingkungannya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Dari  penelitian  sebelumnya  yang  sudah  pernah dilakukan oleh peneliti terdahulu antara lain, dengan judul Diversity  of  Shade  Trees  and  Their  Influence  on  the Microclimate  of  Agro-Ecosysem  and  Fruit  Production  of Gulapasir  Salak( Salacca Zalacca var . amboinesis ) Fruit , membahas  tentang  keberagaman  pohon  peneduh  yang
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
berpengaruh pada agro ekosistem dan produksi buah salak. Penelitian ini memiliki tujuan yakni untuk mengidentifikasi keragaman pohon peneduh dan pengaruh hal tersebut pada iklim  mikro  dan  gula  pasir  buah  salak  produksi  agro- ekosistem di Karangasem (area ditanam asli) dan Tabanan (pengembangan  daerah  baru).  Metode  yang  digunakan ialah  metode purposive  random yang  membantu  dalam menentukan  suatu  letak  pepohonan  yang  ada  pada penelitian ini. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kepadatan  pohon  peneduh  dan  populasi  pohon  salak  di Karangasem  dan  Tabanan  berbeda,  perbedaannya  pada intensitas cahaya dan suhu didaerah tersebut. [1]
Penelitian kedua, mempunyai judul Cooling Effects Of Two  Type  Of  Tree  Canopy  Shape  In Penang,  Malaysia, penelitian  ini  membandingkan  dua  bentuk  pohon  kanopi yang dijadikan sebagai pohon peneduh di Unviersity Sains Malaysia .  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  untuk mengevaluasi  hubungan  antara  karakteristik  fisik  (tinggi pohon, tinggi mahkota, daerah mahkota, diameter mahkota dan  LAI)  dari  pohon,  dan  mengamati  perbedaan  kondisi iklim  mikro  dibawah  pohon  kanopi  dan  ruang  terbuka. Metode anova yang digunakan pada penelitian ini berguna untuk  membandingkan  sesuatu  objek  dan  dipenelitian  ini membandingkan bentuk pohon. Penelitian ini menghasilkan  bahwa  karakteristik  fisik  suka  penutup dedaunan, bercabang kebiasaan dan jenis ukuran , susunan daun  memainkan  peran  penting  dalam  meningkatkan efesiensi  dalam  refleksi  radiasi  dan  penyerapan  pada  dua pohon tersebut. [2]
Selanjutnya, penelitian ketiga dengan judul identifikasi kondisi  kesehatan  pohon  peneduh  dikawasan ecopark , Cibinong science center - botanic gardens ,  pada  penelitian ini  membahas  mengenai  kondisi  pohon  peneduh  yang berada  dikawasan ecopark Cibinong.  Metode purposive sampling digunakan untuk mengukur frekuensi pohon yang sering dijadikan tempat berteduh oleh pengunjung. Dengan itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi kesehatan  pohon  peneduh  dikawasan ecopark .  Mengenai hasil  dari  penelitian  ini  ialah  teridentifikasi  pohon  yang sehat sebanyak 68%, kerusakan ringan sebanyak 29% dan kerusakan  sedang  sebanyak  3%  dan  hasil  ini  diharapkan kepada masyarakat akan edukasi tentang kesehatan pohon peneduh tersebut.[3]
Terakhir,  penelitian  dengan  judul  penerapan  logika fuzzy dalam penjadwalan waktu kuliah membahas tentang penjadwalan  dalam  suatu  perguruan  tinggi  yang  sudah sebaiknya  penjadwalan  tidak  tumpang  tindih  antar  mata kuliah  satu  dengan  yang  lain.  Metode fuzzy merupakan metode yang dipilih dan digunakan sebagai menyelesaikan permasalahan ini, pencarian teori melalui studi pustaka dari penelitian yang terlebih dahulu tentang penjadwalan waktu kuliah, teori tentang logika fuzzy dan sistem inferensi fuzzy. Selain  itu  tujuan  pada  penelitian  ini  untuk  menganalisa penggunaan sistem inferensi logika fuzzy dalam mengatasi kesulitan dalam mengatur penjadwalan waktu kuliah. Maka hasil dari penelitian ini adalah hasil penghitungan penilaian akurasi  dari  suatu  jadwal  yang  terdapat  pada  perkuliahan mahasiswa.[4]

## III. METODOLOGI PENELITIAN
A. Defiinisi Logika Fuzzy
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode logika fuzzy . Definisi logika fuzzy adalah berperan sebagai derajat  keanggotaan  dan  penentu  dalam  penentuan  suatu himpunan.  Pada  logika fuzzy terdapat  nilai  keanggotaan yang  sangat  penting  dalam  logika fuzzy karena  untuk dijadikan penalaran dalam sebuah kasus permasalahan[4]. Penulis mempunyai alasan kenapa memilih metode logika fuzzy ,  karena  langkah-langkah  penyelesaiannya  cocok untuk  memecahkan  atau  menentukan  suatu  permasalahan yang terdapat pada obyek penelitian ini. Selain itu , logika fuzzy merupakan sebuah logika samar dan mempunyai dua nilai penting diantaranya true dan false, logika fuzzy juga memiliki operator dan tahapan-tahapan untuk menyelesaikan masalah diantaranya fuzzyfication, Inference, dan defuzzyfication.
B. Flowchart Metode Flowchart metode merupakan suatu alur dari penelitian yang  penulis  bahas  yaitu  Identifikasi  Kondisi  Pohon Peneduh  Terhadap  Keselamatan  Manusia  Menggunakan Logika Fuzzy dengan menggunakan metode dari Mamdani, dimana  tahapan  awal  pengumpulan  data  untuk variable- variable yang nantinya perhitungan fuzzy akan dimasukkan kedalam  MATLAB  untuk  dilakukannya  proses  pengujian dari variable-variable input  dan  rules  yang  telah  kita masukkan  ke  MATLAB  maka  akan  menghasilkan  suatu perhitungan  yang  menggambarkan  hasil  tersebut  sesuai dengan permasalahan pada penelitian ini atau tidak.

## Gambar. 1 Flowchart

## C. Pengumpulan Data
Pengumpulan data ini bermaksud untuk mempersiapkan  kebutuhan  dari  logika fuzzy yang  akan digunakan diantarnya variable-variable input atau output. Dengan  adanya  pengumpulan  data  ini  besar/satuan  yang besaran/satuan yang digunakan lebih jelas dan meminimalisir terjadinya kesalahan disaat perhitungan.
Tabel I. Tabel Data Variabel Nilai Min Nilai Max Kerusakan 0% 100% Usia 0thn 50thn
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Jarak Antar Pohon 0m 5m Kondisi Kesehatan 0% 100%
Dari  tabel  diatas  menunujukkan  nilai  terendah  dan tertinggi dari kerusakan pada pohon, usia pohon, jarak antar pohon  yang  ada  pada  saat  ini  dan  data  pada  table diatas akan digunakan menjadi variable input dan output . Selain itu agar terlihat lebih jelas maka akan dijelaskan pada tabel selanjutnya.
Tabel II. Tabel Variabel dan Semesta Jenis Nama Pembicaraan Semesta Input Kerusakan [0 – 60 – 100] Usia [0 – 30 – 50] Jarak Antar Pohon [0 – 3 – 5] Output Kondisi Kesehatan [0 – 60 – 100] Tabel diatas merupakan satu langkah untuk menentukan  setiap  nama variable  input dan output dan termasuk  menentukan  keseluruhan range pada variable input atapun output dalam himpunan semesta. Selanjutnya daftar  tabel  seluruh  himpunan  lengkap  dengan  nama himpunan perdomain dan per variable juga.
Tabel III. Tabel Variabel dan Himpunan Jenis Variabel Himpunan Pembicaraan Semesta Domain Input Kerusakan (Kerusakan Ringan,
Kerusakan
Ringan, Kerusakan Berat) [0 – 100] [0-60, 50-80, 70-100] Usia (Muda, Cukup, Tua) [0 –50] [0-30, 25-40, 35-50] Jarak  Antar Pohon (Dekat, Sedang, Jauh) [0 – 5] [0-3 , 2- 4, 3-5] Output Kondisi Kesehatan (Gejala, Sakit, Sehat) [0 – 100] [0-50, 40-80, 60-100]

## D. Pengelolaan Data pada MATLAB
Pada tahap  ini  menjelaskan tentang  pengelolahan  data yang  telah  dipaparkan  dari  tabel  yang  berada  diatas  dan akan  dipaparkan  lebih  rinci  dalam  Bab  IV  Hasil  dan Pembahasan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Fuzzifikasi
Pada  tahapan  fuzzifikasi  ini  merupakan  tahapan penginputan  nilai-nilai  yang  sudah  dibuat  ke  dalam MATLAB  dengan  ketentuan  logika fuzzy dimana range nya dari 0 sampai 1.
1. Pertama  membuka  MATLAB  akan  muncul tampilan seperti ini
Pada tampilan awal untuk fungsi fuzzy di MATLAB akan tampil seperti tampilan yang ada di gambar di atas, dimana pada  sewaktu  masuk  awalan  terdapat  kotak  bewarna kuning  satu  itu  untuk  variabel input ,  yang  bewarna  putih untuk rules pada fuzzy di MATLAB sedangkan kotak yang bewarna biru untuk variabel output. Pada awalan masuk di fungsi fuzzy pada MATLAB hanya terdapat satu inputan , satu  output.  Jadi  sesuaikan  dulu  dengan  data  yang  mau dihitung.
1. Tahap  pertama,  membuat  fungsi  keanggotaan diantaranya :
Variabel Input
a. Kerusakan
Kerusakan  dari  pepohonan  dijadikan  salah  satu  variabel inputan  yang dimana  mempunyai  skala kerusakan dengan per%  sebagai  tolak  ukur  kerusakan  pada  pepohonan tersebut.  Pada  fungsi  MATLAB  kurva  yang  digunakan pada  variabel input kerusakan  ialah  kurva  segitiga  dan kurva  trapesium.  Nilai  atau range dari  kerusakan pepohonan ini sangat berpengaruh ke variabel input lainnya jadi harus benar-benar detail agar meminimalisir kesalahan dalam melakukan pemprosesan bahkan hasilnya tersebut.
Gambar.3 Keanggotaan Kerusakan
b. Usia
Pada  variabel input fungsi  keanggotaan  dari  usia  sama seperti  fungsi  keanggotaan  yang  sebelumnya,  sangat berpengaruh untuk pemprosesan ataupun hasil nanti. Kurva yang digunakan pada variabel input usia ini menggunakan trapesium dan segitiga.
Gambar.4 Keanggotaan Pada Variabel Input Usia c. Jarak Antar Pohon
Jarak antar pohon sangat berpengaruh dalam  menentukan output dari  kondisi  kesehatan  pada  pohon  tersebut,  dan seperti yang sebelumnya penggunaan kurva tidak jauh.
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Gambar.5 Keanggotaan Pada Variabel Input Jarak Antar Pohon
Variabel Output d. Kondisi Kesehatan
Kondisi  kesehatan  ini  merupakan  variabel output yang mencakup  dari  hasil  pengolahan  variabel-variabel input lainnya  yang  akan  dikelola  pada  fungsi  inferensi  yang selanjutnya akan dibuat.
Gambar.6 Keanggotaan Pada Variabel Output Jarak Antar Pohon
Pada  pembuatan  fungsi  keanggotaan  diatas  semua kurva  itu  ialah  kurva  linear  yang  berguna  untuk  nilai himpunan  paling  rendah,  dan  paling  tinggi  sedangkan untuk  nilai  himpunan  yang  standar  atau  menengah menggunakan kurva linear segitiga. Tujuan dari pembuatan kurva  tersebut  untuk  meminimalisir  kesalahan  dari  nilai- nilai himpunan jika nilai himpunan sudah mulai memasuki nilai tertinggi.

## Inferensi
2. Pembuatan aturan-aturan yang merupakan kebutuhan  dari  logika fuzzy untuk  melakukan pengolahan  pada  setiap  varibel input menjadi output .
Inferensi  adalah  tahapan  menentukan  aturan  atau rules dari logika fuzzy dari variabel input dan output yang nantinya akan menampung nilai-nilai sebagai acuan untuk penalaran dalam rules logika fuzzy .
Pembuatan rules pada  tahapan  inferensi  ini  sangat mempengaruhi  hasil output nya  nanti  dan  dimasukkan dengan  operator-operator  logika  matematika  seperti OR , NOT , atau AND sehingga membuat hasil nilai benar-benar kecil, adapun contoh rules :
 If Kerusakan Ringan AND Usia Muda AND Jarak
Antar  Pohon  Dekat Then Kondisi  Kesehatan
Gambar.6 Rules pada MATLAB
Defuzzifikasi
3. Tahapan  ini  penulis  menampilkan  hasil  nilai  dari software MATLAB dalam melakukan pengujian
Gambar.7  Bagian Rules View pada MATLAB Gambar.8  Bagian Rules View pada MATLAB
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Gambar.8  Bagian Rules View pada MATLAB
Gambar  diatas  menjelaskan  bahwa  pada software MATLAB  dapat  melakukan  percobaan  dengan  merubah- rubah nilai input sesuai dari variable input akan tetapi ini bebas  dalam  melakukan  percobaan  sehingga  dapat menghasilkan hasil yang berbeda-beda dan nilai masukkan yang  berasal  dari  nilai real akan  dikeluarkan  dan ditampilkan lagi/defuzzifikasi.

## V. PENUTUP
Kesimpulan pada identifikasi pohon peneduh terhadap keselamatan manusia dengan menggunakan metode logika fuzzy mamdani  guna  membuktikan  bahwa  metode  logika fuzzy adalah  metode  yang  cocok  untuk  dilakukan pengembangan lebih lanjut dalam permasalahan pembuatan  aplikasi  dan  penerapannya.  Dengan  adanya penelitian ini penulis mengharapkan masyarakat sadar akan kesehatan  kondisi  pohon-pohon  yang  dijadikan  sebagai pohon peneduh. Penulis berharap dengan adanya penelitian ini dapat dipakai atau diterapkan untuk melakukan program kerja tebah pilih pohon peneduh.

## DAFTAR PUSTAKA
Journal Article
[1] S.  Ashari,  T.  Wardiyati,  dan  A.  Suryanto, “Keanekaragaman  Pohon  Naungan  dan  Pengaruh mereka  pada  Iklim  Mikro  Agro-Ekosistem  dan Produksi Buah Gulapasir Salak ( Salacca salak var
. Amboinensis ) Buah,” hal. 214–221, 2012.
[2] J. M. Tukiran, “Cooling Effects of Two Types of Tree  Canopy  Shape  in  Penang,  Malaysia,” Int.  J. Geomate , no. October 2017, 2016.
[3] I.  NOVIADY,  “Identifikasi  kondisi  kesehatan pohon  peneduh  di  kawasan  Ecopark,  Cibinong Science Center,” PROS SEM NAS MASY BIODIV INDON ,  vol.  1,  no.  September,  hal.  1385–1391, 2015.
[4] S.  Wibowo,  “Penerapan  Logika  Fuzzy  Dalam Penjadwalan  Waktu  Kuliah,” Inform.  UPGRIS , vol. 1, no. Juni, hal. 59–77, 2015.
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License