http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisis Implementasi Fuzzy Mamdani dalam Pengambilan Keputusan Jenis Tanaman Pertanian Bagi Petani

## Analysis of Fuzzy Mamdani Implementation in Decision Making of
Agricultural Plant Types for Farmers
1 Wulandari, 2 Haerunnisya Makmur, 3 Dewi Fatmarani Surianto*
1,2,3 Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Makassar, Jl. Daeng Tata Raya, Makassar, Sulawesi Selatan, Indonesia
*e-mail: dewifatmaranis@unm.ac.id
( received : ?, revised : ?, accepted : ? diisi oleh editor)

## Abstrak
Pertanian merupakan salah satu sektor yang memainkan peran penting dalam pembangunan ekonomi nasional di Indonesia. Pertumbuhan sektor pertanian sangat dipengaruhi oleh hasil produksi pertanian itu  sendiri.  Salah  satu  faktor  utama  yang  sangat  mempengaruhi  hasil  produksi  pertanian  adalah perubahan iklim, dimana setiap tanaman membutuhkan kondisi iklim dan cuaca yang berbeda untuk tumbuh.  Pemilihan  jenis  tanaman  yang  tepat  berdasarkan  kondisi  iklim  dan  cuaca  perlu  dilakukan untuk memastikan tanaman dapat tumbuh secara maksimal, sehingga membantu petani agar terhindar dari  kerugian  seperti  gagal  panen.  Pemilihan  jenis  tanaman  pertanian  ini  dilakukan  menggunakan metode fuzzy Mamdani.  Jenis-jenis  tanaman  yang  akan  direkomendasikan  dibagi  ke  dalam  tiga kelompok menggunakan metode fuzzy C-Means . Dari salah satu perhitungan, diperoleh hasil jika suhu 20  °C,  curah  hujan  300  mm,  dan  lama  penyinaran  matahari  6  jam,  maka  hasil  rekomendasi  yaitu kelompok tanaman 1 yang terdiri dari kacang hijau, bayam, sawi, cabai, jagung, dan labu.
Kata kunci: Tanaman, iklim, fuzzy , mamdani, pertanian.

## Abstract
Agriculture is one of the sectors that plays an important role in the national economic development of Indonesia. The growth of the agricultural sector is heavily influenced by the results of the agricultural production itself, where one of the factors that significantly impacts agricultural production results is climate  change  because  each  plant  requires  different  climate  and  weather  conditions  to  grow. Choosing the right type of plant based on climate and weather conditions is  essential to ensure that the plants can grow optimally, thereby helping farmers in avoiding losses, such as crop failure. The selection of agricultural plant types was carried out using fuzzy Mamdani method. The recommended types  of  plants  are  categorized  into  three  groups  using  fuzzy  C-Means  method.  From  one  of  the calculations, the result showed that if the temperature is 20 °C, rainfall is 300 mm, and the duration of sunlight is 6 hours, then the recommended result is plant group 1 which consists of green beans, spinach, mustard greens, chili, corn, and pumpkin.
Keywords: Plant, climate, fuzzy, mamdani, agriculture.

## 1 Pendahuluan
Indonesia sebagai salah satu negara agraris dengan luas lahan pertanian yang besar, menjadikan sektor  ini  mendapatkan  perhatian  utama  dari  pemerintah.  Hal  ini  karena  pertanian  memiliki  peran penting dalam pembangunan ekonomi nasional serta pemulihan ekonomi negara [1]. Berdasarkan data yang  dipaparkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mengenai  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia pada Triwulan  I-2023,  sektor  pertanian,  kehutanan,  dan  perikanan  menyumbang  sekitar  11,77%  terhadap Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  [2].  Hal  ini  menunjukkan  adanya  kontribusi  yang  signifikan  dari sektor tersebut dalam perekonomian Indonesia.
Sektor  pertanian  memegang  beberapa  peran  penting  lainnya,  seperti  sebagai  pemasok  pangan dalam  negeri,  perolehan  devisa  untuk  negara  melalui  ekspor-impor,  penekan  inflasi,  dan  penyedia lapangan  kerja  bagi  penduduk  [3].  Berdasarkan  data  BPS  tahun  2022  terkait  Indikator  Pekerjaan Layak di Indonesia, menunjukkan bahwa lapangan usaha pertanian memiliki persentase tertinggi pada distribusi  pekerja  informal  menurut  lapangan  usaha,  yaitu  sebesar  42,87%  [4].  Persentase  ini meningkat jika dibandingkan dengan persentase pada tahun 2021 yaitu sebesar 42,14%.
Pertumbuhan  sektor  pertanian  sangat  dipengaruhi  oleh  hasil  produksi  pertanian  itu  sendiri, dimana salah satu faktor utama yang mempengaruhi hasil produksi tersebut adalah perubahan iklim. Pada  tahun  2022  dalam  rapat  Komisi  IV  DPR  RI,  Menteri  Pertanian  Syahrul  Yasin  Limpo menyatakan  bahwa  sektor pertanian  masih  akan  menemui  tantangan  berat terhadap  perubahan  iklim [5]. Perubahan iklim menjadi salah satu tantangan dan ancaman terbesar pada sektor pertanian karena dapat berpengaruh pada pola tanam, waktu tanam, dan kualitas tanaman yang dihasilkan [6].
Tidak  hanya  itu,  perubahan  iklim  juga  berdampak  pada  perubahan  kondisi  lingkungan  yang mengakibatkan  pertumbuhan  dan  perkembangan  tanaman  tidak  dapat  mencapai  hasil  yang  optimal. Fenomena ini disebabkan oleh kebutuhan setiap tanaman akan kondisi iklim dan cuaca yang berbeda untuk  pertumbuhannya  [7].  Pada  kondisi  iklim  yang  tidak  optimal,  pertumbuhan  tanaman  dapat terganggu. Hal ini terbukti dapat menurunkan kuantitas dan kualitas produksi, seperti meningkatnya serangan  hama  dan  penyakit,  tidak  optimalnya  pembentukan  buah,  penurunan  kapasitas  air  untuk keperluan irigasi, hingga kerusakan pada tanaman itu sendiri [8].
Penurunan produksi tanaman pertanian dapat berdampak pada petani seperti mengalami kerugian yang  besar  karena  tidak  dapat  memanen  hasil  tanaman  mereka  secara  optimal  atau  bahkan  tidak memiliki  hasil  panen  sama  sekali  [9].  Hal  ini  dapat  mengganggu  mata  pencaharian  petani  secara keseluruhan.  Selain  itu,  hal  ini  juga  dapat  berpotensi  mempengaruhi  ketersediaan  pangan  dan berpengaruh pada hasil sektor pertanian.
Dari  permasalahan  di  atas,  pemilihan  jenis  tanaman  yang  tepat  berdasarkan  kondisi  iklim  dan cuaca  menjadi  hal  yang  sangat  krusial.  Hal  ini  penting  dilakukan  untuk  memastikan  tanaman  dapat tumbuh  dengan  maksimal  sehingga  dapat  membantu  petani  untuk  menghindari  kerugian  yang mungkin terjadi, seperti gagal panen. Oleh karena itu, penelitian ini ditujukan untuk membantu para petani  dalam  mengambil  keputusan  terkait  jenis  tanaman  yang  dapat  ditanam  berdasarkan  variabel input yang digunakan.

## 2 Tinjauan Literatur
Pada penelitian sebelumnya Puspitasari dkk (2018) membuat sistem pendukung keputusan dalam pemilihan  tanaman  hortikultura  dari  14  jenis  tanaman  untuk  meningkatkan  ketahanan  pangan menggunakan metode fuzzy Mamdani dengan variabel berupa pH, suhu, curah hujan, dan ketinggian tanah  [10].  Arnie  dan  Septiyani (2018) juga  membuat  sistem  rekomendasi  pemilihan  tanaman  sayur hortikultura dari 10 jenis tanaman semusim pada lahan yang ada menggunakan metode fuzzy Tahani dengan  variabel  suhu,  curah  hujan,  ketinggian  tanah,  kapasitas  tukar  kation  tanah,  kejenuhan  basa, dan  pH  [11].  Kedua  penelitian  tersebut  memberikan  hasil  rekomendasi  tanaman  hortikultura  yang cocok  untuk  ditanam  berdasarkan  variabel  inputnya,  sedangkan  pada  penelitian  ini  jenis  tanaman pertanian  yang  akan  direkomendasikan  terlebih  dahulu  dikelompokkan  ke  dalam  tiga  kelompok melalui proses clustering menggunakan metode fuzzy C-Means .
Selain  itu,  penelitian  oleh  Hasugian  dan  Simanjorang  (2019)  berupa  penentuan  jenis  tanaman untuk  mendukung  ketahanan  pangan  berdasarkan  kandungan  unsur  tanah,  meliputi  oksigen,  warna, suhu, dan bau menggunakan metode fuzzy Mamdani [12]. Penelitian yang sama juga dilakukan oleh Rahman  dkk  (2022)  berupa  rekomendasi  pemilihan  jenis  tanaman  berdasarkan  keasaman,  suhu, kelembaban,  dan  warna  pada  tanah  menggunakan  metode fuzzy Mamdani  [7].  Kedua  penelitian tersebut memberikan rekomendasi tanaman berdasarkan kondisi dan kriteria tanah tertentu, sedangkan pada penelitian ini berdasar pada kondisi iklim.
Penelitian lain bertujuan untuk membuat sistem pendukung keputusan dalam menentukan waktu bercocok  tanam  padi  di  lahan  pertanian  waduk  Cengklik  menggunakan  metode fuzzy Mamdani dengan  variabel  suhu,  kelembaban,  dan  kecepatan  angin  rata-rata  [6].  Perbedaan  antara  penelitian tersebut dengan penelitian yang dilakukan terletak pada  hasil output, tetapi menggunakan data input yang sama yaitu data iklim dan juga metode yang sama yaitu metode fuzzy Mamdani.
Berdasarkan  studi  literatur  di  atas,  maka  diperlukan  rekomendasi  pemilihan  jenis  tanaman pertanian  yang  dapat  menjadi  dasar  pengambilan  keputusan  bagi  para  petani  dengan mengimplementasikan  metode fuzzy  inference  system Mamdani.  Adapun  jenis-jenis  tanaman  yang akan direkomendasikan terlebih dahulu dibagi ke dalam tiga kelompok menggunakan metode fuzzy C- Means berdasarkan  data  ketahanan  atau  kebutuhan  tanaman  berupa  suhu,  curah  hujan,  dan  lama penyinaran  matahari.  Hasil clustering ini  akan  digunakan  sebagai  dasar  pembentukan rules dari metode fuzzy Mamdani yang akan digunakan.

## 3 Metode Penelitian
Tahapan-tahapan dari penelitian dirancang untuk mendapatkan pemahaman yang terstruktur dan digunakan sebagai panduan dalam menyelesaikan penelitian. Adapun tahapan-tahapan dari penelitian ini dapat ditemukan pada Gambar 1 sebagai berikut.

## Gambar 1  Tahapan Penelitian

## 3.1 Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengidentifikasian  masalah  untuk  memperoleh  informasi  mengenai tantangan  yang  terjadi  pada  sektor  pertanian,  terutama  masalah  yang  dihadapi  oleh  para  petani. Permasalahan  yang  berhasil  diidentifikasi  adalah  perubahan  iklim  yang  dapat  mengakibatkan pertumbuhan  dan  perkembangan  tanaman  menjadi  tidak  optimal,  sehingga  berdampak  pada  hasil panen  para  petani  yang  kurang  maksimal.  Permasalahan  ini  telah  dibahas  lebih  rinci  pada  bagian pendahuluan.

## 3.2 Studi Literatur
Studi literatur dilakukan melalui proses membaca serta menelaah artikel-artikel penelitian  terkait dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Studi literatur  ini  dilakukan  untuk  memperoleh pemahaman terkait  dengan  topik  penelitian  yang  sedang  diteliti.  Adapun  yang  perlu  dipahami  pada  artikel penelitian  yang  ditelaah  adalah  penelitian  apa  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  mengidentifikasi kelemahan dari penelitian tersebut, dan menyajikan dasar pengetahuan yang kuat untuk melanjutkan penelitian lebih lanjut.

## 3.3 Identifikasi dan Pengumpulan Data
Dalam  mengidentifikasi  jenis  tanaman  yang  akan  direkomendasikan,  digunakan  data  yang berkaitan dengan faktor-faktor iklim yang  mempengaruhi pertumbuhan dan perkembangan tanaman. Dalam  penelitian  ini,  digunakan  2  jenis  variabel,  diantaranya  variabel  input  yang  berperan  sebagai masukan  dan  variabel  output  yang  menunjukkan  hasil  keluaran.  Variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  meliputi  suhu,  curah  hujan,  dan  lama  penyinaran  matahari  sebagai  variabel  input, sedangkan  variabel  output  menunjukkan  rekomendasi  jenis  tanaman.  Rentang  nilai  yang  digunakan untuk setiap variabel tersebut dapat dilihat dalam Tabel 1 berikut [13].
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 1 Range Variabel Input dan Output Variabel Nilai Linguistik Range Suhu Rendah Sedang Tinggi < 20 25 > 30 [0,20] [25,30] [25,50] Curah Hujan Rendah Sedang Tinggi < 100 200 > 300 [1,100] [100,300] [200,500] Lama Penyinaran Matahari Sebentar Lama < 6 > 8 [1,8] [6,12] Rekomendasi Tanaman Kelompok Tanaman 1 Kelompok Tanaman 2 Kelompok Tanaman 3 < 30 40-60 > 70 [1, 30] [40, 60] [70, 100]
Adapun  data  yang  dikumpulkan  adalah  data  ketahanan  tanaman  terhadap  kondisi  suhu,  curah hujan, dan lama penyinaran matahari yang akan digunakan dalam pembentukan rules . Berikut adalah data-data yang telah dikumpulkan seperti yang dipresentasikan dalam Tabel 2.
Tabel 2 Data Ketahanan Tanaman Pertanian No Nama Tanaman Suhu (°C) Curah Hujan (mm) Lama Penyinaran Matahari (jam) 1. Kedelai 23-27 100-200 12 2. Kentang 15-20 500-800 6 3. Kacang Tanah 25-30 500-1000 6-8 4. Kacang Hijau 25-30 800-1200 6-8 5. Bayam 20-25 1000-1500 4-5 6. Sawi 15-20 1000-1500 4 7. Cabai 24 900 8 8. Tomat 21 450 8 9. Bawang Merah 23 475 4-5 10. Kacang Panjang 18 475 6 11. Jagung 20-30 600-1.200 6 12. Mentimun 26 450 6-8 13. Terong 22 450 8 14. Selada 15-20 600-800 4-6 15. Wortel 17 325 6 16. Kangkung 20-35 200-250 4-6 17. Kubis 19 500-800 6 18. Daun Bawang 15-20 600-800 6 19.  Lobak 10-20 500-700 6 20.  Labu 20-30 800-1200 6

## 3.4 Pengolahan Data
Metode Fuzzy Mamdani  atau  metode Max-Min ,  merupakan  salah  satu  jenis Fuzzy  Inference System (FIS)  yang  diimplementasikan  dalam  logika fuzzy untuk  pengambilan  keputusan. Pengembangan  metode  ini  dilakukan  oleh  Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975  [14].  Untuk mendapatkan keluaran atau output, ada tiga tahapan yang diperlukan, yaitu sebagai berikut.
3.4.1 Fuzzifikasi
Fuzzifikasi merupakan  proses  yang  melibatkan  transformasi  variabel  numerik  ( non-fuzzy ) menjadi  variabel  bahasa  ( fuzzy )  [15].  Dalam  proses fuzzifikasi ,  dilakukan  penentuan  derajat keanggotaan  variabel  input  dan  output  [16].  Berdasarkan  penentuan  derajat  keanggotaan  tersebut, akan  dibentuk  fungsi  keanggotaan  untuk  masing-masing  variabel.  Adapun  rumus  yang  digunakan untuk menghitung derajat keanggotaan, tergantung pada jenis fungsi keanggotaan yang digunakan.
e-ISSN:2540-9719

## 3.4.2 Pembentukan Aturan Fuzzy
Sebelum  memulai  perhitungan  dalam  FIS,  langkah  pertama  yang  diperlukan  adalah menentukan  dasar  aturan  atau  basis  aturan  yang  akan  digunakan  [17].  Proses  pembelajaran  pada logika fuzzy melibatkan  penentuan  aturan  yang  diterapkan  saat  memproses  data  ke  dalam  sistem logika fuzzy [18].  Pembentukan  aturan fuzzy merupakan  proses  perubahan  variabel  input  menjadi output  yang  akan  menjadi  rekomendasi  dalam  pengambilan  keputusan.  Variabel  output dikelompokkan  dengan  menggunakan  metode fuzzy  C-Means (FCM)  berdasarkan  data  ketahanan tanaman terhadap suhu, curah hujan, dan lama penyinaran matahari. Dalam metode FCM, data dengan karakteristik  yang  serupa  akan  dikategorikan  dalam  satu cluster ,  sementara  data  yang  memiliki perbedaan  karakteristik  akan  dikategorikan  pada cluster yang  berbeda  [19].  Penentuan  output  dari aturan,  ditentukan  berdasarkan  karakteristik clustering yang  telah  dilakukan  pada  tanaman  terhadap kondisi  yang  digunakan  pada  aturan.  Persamaan  aturan  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Persamaan (1).
IF kondisi1 AND kondisi2 AND kondisi3 THEN kesimpulan (1)
Pada  Persamaan  (1)  di  atas,  operator AND digunakan  untuk  menghubungkan  kondisi  dari setiap variabel input, sedangkan THEN digunakan untuk menunjukkan hasil dari variabel output yang dihasilkan dari aturan yang diterapkan.
3.4.3 Defuzzifikasi
Langkah terakhir dari tahap metode fuzzy Mamdani adalah melakukan defuzzifikasi yang juga dikenal  sebagai  tahap  penegasan. Defuzzifikasi dilakukan  untuk  memperoleh  nilai  output crisp atau hasil  yang  tegas  [20].  Pada  tahap  ini,  input  yang  diberikan  berupa  himpunan fuzzy dan  output  yang dihasilkan adalah suatu nilai crisp tertentu [13]. Dalam penelitian ini, digunakan metode defuzzifikasi centroid, yang  memungkinkan  perhitungan  pusat  massa  dari  himpunan fuzzy sehingga  dapat menghasilkan keluaran yang tepat

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pengambilan  keputusan  petani  dalam  pemilihan  jenis  tanaman  pertanian  ini  dihitung menggunakan bantuan software MATLAB. Terdapat tiga variabel input yaitu suhu, curah hujan, dan lama  penyinaran  matahari,  sementara  variabel  output  yaitu  jenis  tanaman  pertanian.  Dalam menentukan nilai derajat keanggotaan pada himpunan fuzzy , digunakan fungsi keanggotaan trapesium dan segitiga. Dapat dilihat bahwa variabel suhu pada Gambar 2 dan variabel curah hujan pada Gambar 3,  masing-masing  memiliki  tiga  himpunan fuzzy ,  diantaranya  rendah,  sedang,  dan  tinggi.  Himpunan rendah  dan  tinggi  dibentuk  berdasarkan  fungsi  keanggotaan  trapesium,  sementara  himpunan fuzzy sedang  dibentuk  berdasarkan  fungsi  keanggotaan  segitiga.  Sementara  itu,  variabel  lama  penyinaran matahari  pada  Gambar  4  memiliki  dua  himpunan fuzzy yaitu  sebentar  dan  lama,  dimana  kedua himpunan  ini  menggunakan  fungsi  keanggotaan  trapesium.  Selanjutnya,  variabel  output  yaitu  jenis tanaman pada Gambar 5 memiliki tiga himpunan fuzzy yaitu kelompok tanaman 1, kelompok tanaman 2,  dan  kelompok  tanaman  3.  Ketiga  himpunan  pada variabel jenis tanaman  ini menggunakan  fungsi keanggotaan trapesium.
Gambar 2  Himpunan F uzzy Variabel
Input Suhu (°C) Gambar 3  Himpunan Fuzzy Variabel Input Curah Hujan (mm)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 4  Himpunan Fuzzy Variabel Input Lama Penyinaran Matahari (jam) Gambar 5  Himpunan Fuzzy Variabel
Output Jenis Tanaman
Rekomendasi  jenis  tanaman  pertanian  yang  merupakan  variabel  output  dikelompokkan  dengan menggunakan  metode  FCM  berdasarkan  data  ketahanan  atau  kebutuhan  tanaman  yaitu  suhu,  curah hujan,  dan  lama  penyinaran  matahari  yang  telah  dinormalisasi.  Proses  pengelompokan  ( clustering ) tanaman  dengan  FCM  juga  dilakukan  dengan  bantuan software MATLAB,  dimana  pangkat diinisialisasikan  2, maxiter diinisialisasikan  100, error terkecil  diinisialisasikan  0,01  dan  fungsi objektif  awal  diinisialisasikan  1. Hasil  dari  pengujian  menunjukkan  bahwa  iterasi  dihentikan  pada iterasi ke-24 sehingga diperoleh perubahan matriks U terakhir yang berisi derajat keanggotaan setiap tanaman  terhadap  setiap cluster .  Berdasarkan  perubahan  matriks  U  ini,  maka  diperoleh  hasil pengelompokan dari setiap tanaman pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3 Hasil Clustering Tanaman No Nama Tanaman Derajat Keanggotaan Cluster 1(*) Derajat Keanggotaan Cluster 2(**) Derajat Keanggotaan Cluster 3(***) Cluster 1. Kedelai 0.0472 0.8075 0.1453 ** 2. Kentang 0.0068 0.0180 0.9752 *** 3. Kacang Tanah 0.0325 0.0275 0.9400 *** 4. Kacang Hijau 0.9018 0.0198 0.0784 * 5. Bayam 0.8999 0.0295 0.0707 * 6. Sawi 0.8997 0.0295 0.0708 * 7. Cabai 0.5132 0.0695 0.4174 * 8. Tomat 0.0115 0.9043 0.0842 ** 9. Bawang Merah 0.0201 0.8092 0.1707 ** 10. Kacang Panjang 0.0201 0.8090 0.1709 ** 11. Jagung 0.5132 0.0695 0.4173 * 12. Mentimun 0.0115 0.9042 0.0843 ** 13. Terong 0.0115 0.9043 0.0842 ** 14. Selada 0.0011 0.0017 0.9972 *** 15. Wortel 0.0046 0.9745 0.0209 ** 16. Kangkung 0.0272 0.8769 0.0959 ** 17. Kubis 0.0068 0.0180 0.9752 *** 18. Daun Bawang 0.0011 0.0017 0.9972 *** 19.  Lobak 0.0264 0.1293 0.8443 *** 20.  Labu 0.9020 0.0198 0.0782 *
Dari  hasil  pengelompokan  tanaman,  maka  diperoleh  karakteristik  tanaman  dari  setiap cluster . Adapun karakteristik yang berhasil diidentifikasi adalah:
1. Cluster 1 (kelompok tanaman 1) terdiri dari kacang hijau, bayam, sawi, cabai, jagung, dan labu. Cluster ini memiliki karakteristik tanaman yang diperkirakan cocok atau dapat tumbuh pada suhu sedang-tinggi, curah hujan yang relatif tinggi, dan penyinaran matahari yang sebentar atau lama.
e-ISSN:2540-9719
2. Cluster 2 (kelompok tanaman 2) yang terdiri dari kedelai, tomat, bawang merah, kacang panjang, mentimun,  terong,  wortel,  dan  kangkung. Cluster ini  memiliki  karakteristik  tanaman  yang diperkirakan  cocok  atau  dapat  tumbuh  pada  suhu  rendah-sedang,  curah  hujan  yang  rendah- sedang, dan penyinaran matahari yang  lama.
3. Cluster 3  (kelompok  tanaman  3)  yang  terdiri  dari  kacang  tanah,  kentang,  selada,  kubis,  daun bawang,  dan  lobak. Cluster ini  memiliki  karakteristik  tanaman  yang  diperkirakan  cocok  atau dapat tumbuh pada suhu rendah-sedang, curah hujan yang sedang, dan penyinaran matahari yang sebentar.
Dari  karakteristik  setiap cluster tanaman  di  atas,  maka  terbentuklah  aturan fuzzy pada  Tabel  4 berikut.
Tabel 4 Aturan Fuzzy No Aturan Fuzzy 1. IF Suhu Rendah AND Curah Hujan Rendah AND Penyinaran Matahari Sebentar , THEN Jenis Kelompok Tanaman 3 2. IF Suhu Rendah AND Curah Hujan Sedang AND Penyinaran Matahari Sebentar , THEN Jenis Kelompok Tanaman 3 3. IF Suhu Rendah AND Curah  Hujan Tinggi AND Penyinaran  Matahari Sebentar , THEN Jenis Kelompok Tanaman 1
4. IF Suhu Sedang AND Curah Hujan Rendah AND Penyinaran Matahari Sebentar , THEN
Jenis Kelompok Tanaman 2
5. IF Suhu Sedang AND Curah  Hujan Sedang AND Penyinaran  Matahari Sebentar , THEN Jenis Kelompok Tanaman 3
6. IF Suhu Sedang AND Curah Hujan Sedang AND Penyinaran Matahari Lama , THEN Jenis
Kelompok Tanaman 2
7. IF Suhu Sedang AND Curah Hujan Tinggi AND Penyinaran Matahari Lama , THEN Jenis
Kelompok Tanaman 1
8. IF Suhu Sedang AND Curah  Hujan Tinggi AND Penyinaran  Matahari Sebentar , THEN Jenis Kelompok Tanaman 1
9. IF Suhu Tinggi AND Curah Hujan Rendah AND Penyinaran Matahari Lama , THEN Jenis Kelompok Tanaman 2
10. IF Suhu Tinggi AND Curah Hujan Sedang AND Penyinaran Matahari Lama , THEN Jenis Kelompok Tanaman 2 Selanjutnya, dilakukan pengujian metode fuzzy Mamdani untuk memberikan rekomendasi dalam pemilihan  jenis  tanaman  dengan  menggunakan  program  MATLAB.  Tahap  ini  merupakan  tahap defuzzifikasi yang  merupakan langkah terakhir dalam implementasi metode ini dengan mendapatkan nilai input berdasarkan variabel input yang diuji cobakan dan nilai output yang dihasilkan berupa nilai crisp yang terbentuk dari aturan-aturan fuzzy yang digunakan. Pada penelitian ini, nilai crisp diperoleh dengan menggunakan nilai inputan secara acak hingga diperoleh 3 output rekomendasi yang berbeda.
Pada pengujian pertama, nilai inputan yang diambil untuk variabel suhu adalah 20, variabel curah hujan 300, dan variabel penyinaran matahari 6 menghasilkan output jenis tanaman 17,4 dengan hasil rekomendasi yang diperoleh adalah tanaman kelompok 1, seperti yang tercantum dalam Gambar 6.

## Gambar 6  Hasil Data Uji Pertama
Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut,  didapatkan  rekomendasi  untuk  pengambilan  keputusan apabila  perkiraan  suhu  bulanan  adalah  20  °C,  rata-rata  curah  hujan  bulanan  300  mm,  dan  rata-rata lama penyinaran mataharinya selama 6 jam, maka petani direkomendasikan menanam tanaman yang ada pada tanaman kelompok 1 diantaranya kacang hijau, bayam, sawi, cabai, jagung, dan labu.
Pada  data  uji  kedua,  nilai  inputan  yang  diambil  untuk  variabel  suhu  adalah  20,  variabel  curah hujan  100,  dan  variabel  penyinaran  matahari  8  menghasilkan  output  jenis  tanaman  50  dengan  hasil rekomendasi yang diperoleh adalah tanaman kelompok 2, seperti yang tercantum pada Gambar 7.

## Gambar 7  Hasil Data Uji Kedua
Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut,  diperoleh  pengambilan  keputusan  apabila  perkiraan  suhu bulanan  adalah  30  °C,  rata-rata  curah  hujan  bulanan  100  mm,  dan  rata-rata  lama  penyinaran mataharinya selama 8 jam, maka petani direkomendasikan menanam tanaman yang ada pada tanaman kelompok  2  diantaranya  kedelai,  tomat,  bawang  merah,  kacang  panjang,  mentimun,  terong,  wortel, dan kangkung.
Pada  data  uji  ketiga,  nilai  inputan  yang  diambil  untuk  variabel  suhu  adalah  20,  variabel  curah hujan 100, dan variabel penyinaran matahari 4 menghasilkan output jenis tanaman 82,6 dengan hasil rekomendasi yang diperoleh adalah tanaman kelompok 3, sebagaimana yang terdapat pada Gambar 8.

## Gambar 8  Hasil Data Uji Ketiga
Berdasarkan  hasil  pengujian  tersebut,  diperoleh  pengambilan  keputusan  apabila  perkiraan  suhu bulanan  adalah  20  °C,  rata-rata  curah  hujan  bulanan  100  mm,  dan  rata-rata  lama  penyinaran mataharinya selama 4 jam, maka petani direkomendasikan menanam tanaman yang ada pada tanaman kelompok 3 diantaranya kacang tanah, kentang, selada, kubis, daun bawang, dan lobak.

## 5 Kesimpulan
Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  menghasilkan  rekomendasi  jenis  tanaman  pertanian bagi  para  petani  berdasarkan  nilai  suhu,  curah  hujan,  dan  lama  penyinaran  matahari  dengan menerapkan  metode fuzzy Mamdani.  Dari salah satu hasil  percobaan, jika  suhu bernilai  20  °C,  rata- rata  curah  hujan  300  mm,  dan  rata-rata  lama  penyinaran  mataharinya  selama  6  jam,  maka  petani direkomendasikan menanam tanaman yang ada pada tanaman kelompok 1 diantaranya kacang hijau, bayam, sawi, cabai, jagung, dan labu. Selain itu, teknik pembentukan rules pada penelitian ini dapat dijadikan  acuan  dalam  pembentukan  kelompok-kelompok  tanaman  yang  dapat  diberikan  sebagai rekomendasi untuk para petani.

## Referensi
[1] A. Mursalat, Buku Ajar: Pembangunan Pertanian . Bandung: Media Sains Indonesia, 2022.
[2] Badan Pusat Statistik, Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Triwulan I-2023 . Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2023.
[3] W.  Boediningsih  and  S.  B.  Cahyono,  “Alih  Fungsi  Lahan  Pertanian  Berpengaruh  pada Lingkungan Hidup dan Ketahanan Pangan di Indonesia,” J. Huk. , vol. 12, no. 3, pp. 1002–1018, 2023.
[4] Badan  Pusat  Statistik, Indikator  Pekerjaan  Layak  di  Indonesia  2022 .  Jakarta:  Badan  Pusat Statistik, 2022.
[5] F.  Sandi,  “Bukan  Covid,  Ini  Tantangan  Terberat  Pertanian  di  2022,”  CNBC  Indonesia. Accessed:
Apr. 28, 2023. [Online]. Available:
https://www.cnbcindonesia.com/news/20220124172054-4-310002/bukan-covid-ini-tantangan- terberat-pertanian-di-2022
[6] Y.  S.  Nugroho  and  A.  B.  Granada,  “Android-Based  Decision  Support  System  to  Determine Appropriate  Time  For  Rice  Cultivation  in  Agricultural  Land  of  Cengklik  Reservoir,” J.  Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 123–132, 2022, doi: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.149.
[7] M.  Rahman,  A.  U.  Ms,  and  H.  Sukri,  “Desain  Alat  Portable  untuk  Merekomendasikan Pemilihan Jenis Tanaman  Berdasarkan  Keasaman,  Suhu,  Kelembapan  dan  Warna  pada  Tanah dengan Fuzzy Inference System (FIS) Tipe Mamdani,” J. Arus Elektro Indones. , vol. 8, no. 2, pp. 38–46, Aug. 2022, doi: 10.19184/jaei.v8i2.30295.
[8] Y.  Sarvina,  “Dampak  Perubahan  Iklim  dan  Strategi  Adaptasi  Tanaman  Buah  dan  Sayuran  di Daerah Tropis,” J.  Penelit.  Dan  Pengemb.  Pertan. ,  vol.  38,  no.  2,  pp.  65–76,  Dec.  2019,  doi: 10.21082/jp3.v38n2.2019.p65-76.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[9] J.  Vintarno,  Y.  S.  Sugandi,  and  J.  Adiwisastra,  “Perkembangan  Penyuluhan  Pertanian  dalam Mendukung  Pertumbuhan  Pertanian  di  Indonesia,” Responsive ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  90–96,  Feb. 2019, doi: 10.24198/responsive.v1i3.20744.
[10]  T.  D.  Puspitasari,  M.  F.  N.  Jadid,  and  A.  Trihariprasetya,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Tanaman  Holtikultura  dengan  Metode  Fuzzy  Sebagai  Upaya  Meningkatkan Ketahanan Pangan,” Konf. Nas. Sist. Inf. , pp. 950–955, 2018.
[11]  R.  Arnie  and  W.  Septiyani,  “Sistem  Rekomendasi  Jenis  Lahan  untuk  Tanaman  Hortikultura Menggunakan Metode Fuzzy Tahani,” Progresif , vol. 14, no. 2, pp. 115–126, 2018.
[12]  P.  S.  Hasugian  and  R.  M.  Simanjorang,  “Rancang  Bangun  Perangkat  Cerdas  untuk  Deteksi Kandungan  Unsur  Tanah  dalam  Menentukan  Jenis  Tanaman  untuk  Mendukung  Ketahanan Pangan,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 2, pp. 16–21, 2019.
[13]  A.  Sukmawati,  L.  Iryana,  P.  Adriansyah,  and  L.  Indra  Kesuma,  “Identification  of  Floods  in Palembang Area Using Fuzzy Logic Method of Mamdani and Sugeno,” J. Inform. Telecommun. Eng. , vol. 6, no. 2, pp. 434–444, Jan. 2023, doi: 10.31289/jite.v6i2.8146.
[14]  D. Vinsensia and Y. Utami, “Penerapan Fuzzy Inference System (FIS) Metode Mamdani dalam Pemilihan  Jurusan  Perguruan  Tinggi,” J.  Dan  Penelit.  Tek.  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  28–36, Apr. 2018.
[15]  F.  Satria  and  A.  J.  P.  Sibarani,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  untuk  Pemilihan Karyawan Terbaik Berbasis Java Desktop,” Digit. Zone J. Teknol. Inf. Dan Komun. , vol. 11, no. 1, pp. 130–149, May 2020, doi: 10.31849/digitalzone.v11i1.3944.
[16]  Alwendi and K. Samosir, “Penggunaan Aplikasi Fuzzy Mamdani Untuk Menilai Kinerja Dosen Dalam Bidang Penelitian,” Semin. Nas. LPPM UMMAT , vol. 2, pp. 42–49, 2023.
[17]  V. A. Lestari and E. L. Amalia, “Implementasi Fuzzy Inference System untuk Menentukan Alat Kontrasepsi Program Keluarga Berencana,” SISTEMASI , vol. 10, no. 1, pp. 239–249, Jan. 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1198.
[18]  L. Costaner, G. Guntoro, and L. Lisnawita, “Analisis Minat Peserta Didik Mengikuti Kegiatan Ektrakurikuler Komputer dengan Metode Logika Fuzzy,” SISTEMASI , vol. 12, no. 1, pp. 244– 256, Jan. 2023, doi: 10.32520/stmsi.v12i1.2211.
[19]  M.  A.  Ghofar  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Aplikasi  Pengelompokan  Pelanggan  pada  UMS  Store Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Teknol. Dan Manaj. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 192–203, Jan. 2018, doi: 10.26905/jtmi.v4i1.1772.
[20]  M.  I.  Gozali,  “Sistem  Pengambil  Keputusan  Menggunakan  Fuzzy  Sugeno  untuk  Menentukan Penyakit Obesitas Anak Usia 0 sampai 16 Tahun,” J. Teknol. Dan Manaj. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 90–96, Dec. 2020, doi: 10.26905/jtmi.v6i2.4782.