Penerapan Sistem Fuzzy Tsukamoto Dalam Memperkirakan Hasil Produksi Padi
Lena Sapura 1 , Agiffuddinsyah Sinaga 2 , Firdaus Siahaan 3 1,2,3 Mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 lainasakura13@gmail.com, 2 agifsinaga21@gmail.com, 3 daussiahaan99@gmail.com

## Abstract
Plantations are all activities that commercialize certain plants on the soil and / or other growing  media  in  suitable  ecosystems;  process  and  market  the  goods  and  services produced  by  these  plants,  with  the  help  of  science  and  technology,  capital  and management  to  create  prosperity  for  plantation  businesses  and  the  community.  In ordinary  or  more  dominant  plantations,  rice  fields  with  sufficient  yields  and  even processing with a fairly short period of time, especially in rice. Rice is the main or basic need and source of calories for humans. Factors that affect rice production include land, seeds,  weather,  and  fertilizer,  these  factors  clearly  affect  the  quality  and  amount  of production  produced  by  farmers.  The  fuzzy  logic  method  applies  Tsukamto's  fuzzy inference  system  in  estimating  rice  production  with  the  variables  that  influence  it.  The research objective is to estimate how much rice production with the Tsukamoto method of fuzzy  inference  using  AND  operations  based  on  land  variables,  rice  seed  material, fertilizer, and the amount of production.
Keywords: Rice, Total Production, Tsukamoto Method, Operation AND

## Abstrak
Perkebunan  adalah  segala  kegiatan  yang  mengusahakan  tanaman  tertentu  pada  tanah dan atau media tumbuh lainnya dalam ekosistem yang sesuai; mengolah da memasarkan barang  dan  jasa  hasil  tanaman  tersebut,  dengan  bantuan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi,  permodalan  serta  manajemen  untuk  mewujudkan  kesejahteraan  bagi  pelaku usaha  perkebunan  dan  masyarakat.  Dalam  perkebunan  biasa  atau  lebih  dominan  yaitu sawah  dengan  hasil  panen  yang  cukup  bahkan  pengolahan  dengan  jangka  waktu  yang cukup  singkat,  terutama  pada  padi.  Padi  merupakan  kebutuhan  utama  atau  pokok  dan sumber  kalori  bagi  manusia.  Factor  –  factor  yang  mempengaruhi  produksi  padi  antara lain  lahan,  bibit,  cuaca,  dan  pupuk,  factor-faktor  ini  jelas  mempengaruhi  kualitas  dan jumlah produksiyang dihasilkan oleh petani.  Metode logika fuzzy mengaplikasikan sistem inferensi fuzzy Tsukamto  dalam memperkirakan produksi padi dengan variabel-variabel yang  mempengaruhinya.  Tujuan  penelitian  adalah  memperkirakan  berapa  banyak produksi  padi  dengan  sistem  inferensi  fuzzy  metode  Tsukamoto  dengan  menggunakan operasi AND berdasarkan variabel lahan, bahan bibit padi, pupuk, dan jumlah produksi.
Kata Kunci: Padi, Jumlah Produksi, Metode Tsukamoto, Operasi AND

## 1.  Pendahuluan
Perusahaan  perkebunan  adalah  suatu  perusahaan  berbentuk  badan  usaha/badan hukum  yang  bergerak  dalam  kegiatan  budidaya  tanaman  perekebunan  diatas  lahan yang  dikuasai,  dengan  tujuan  ekonomi/komersial  dan  mendapat  izin  usaha  adri isntansi  yang  berwewenang  dalam  pemeberian  izin  usaha  perkebunan.  Usaha budidaya  tanaman  perkebunan  diluar  bentuk  badan  usaha,  seperti  yang  diusahakan perorangan  tanpa  izin  usaha  atau  diusahakan  oleh  rumah  tangga  petani  tidak termasuk  dalam  konsep  ini  dan  biasanya  disebut  usaha  perkebuan  rayat,dan  dalam subjek pelaksaannnya disebutkan dengan petani.

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Dalam  pelaksanaannya  para  petani  lebih  dominan  menanam  kebutuhan  pokok seperti  padi.  Padi  ( Oryza  Sativa )  merupakan  bahan  baku  pangan  pokok  yang  vital bagi rakyat Indonesia. Menanam padi di sawah dengan kategori milik sendiri sudah mandarah  daging  bagi  kalangan  petani,  usaha  ini  bahkan  sudah  tersebar  di  seluruh daerah  yang ada di  Indonesia.  Penanaman padi  membutuhkan  waktu 3 bulan,  mulai dari proses penjetoran tanah seperti meratakan lahan dan penyemprotan racun hama seperti  racun  keong  mas  dan  menunggu  sekira  10  hari  lalu  dilanjutkan  dengan penjabutan  rumput  dan  mulai  menanam  benih  bibit  padi  dan  selama  3  bulan  waktu pemberian  pupuk  dilakukan  3  kali  pemupukan  dengan  selang  waktu  10  hari  sekali. Dan  masa  penjemuran  padi  yang  sudah  menguning  membutuhkan  waktu  yang tergantung dengan cuaca, jika cuaca bagus dengan mataharik terik masa penjemuran hanya  membutuhkan  waktu  3-5  hari  dan  jika  cuaca  buruk  membutuhkan  waktu kurang lebih 1 minggu selama masa penjemuran.
Pada  teori  logika fuzzy diketahui  konsep  sistem fuzzy digunakan  dalam  proses memprediksi  dan  secara  umum  mengandung  empat  tahapan:  fuzzifikasi, pembentukan  aturan fuzzy ,  penalaran  sistem  inferensi fuzzy ,  dan  defuzzifikasi. Metode  inferensi fuzzy yang  biasanya  digunakan  adalah  Mamdani,  Sugeno,  dan Tsukamoto.  Tetapi  pada  studi  metode  inferensi fuzzy ini  yang  digunakan  adalah metode  Tsukamoto.  Permasalahan  penelitian  adalah  bagaimana  menerapkan  sistem inferensi fuzzy metode  Tsukamoto  dalam  menentukan  perkiraan  hasil  dari  produksi padi  dengan  variabel  lahan,  benih  bibit  padi,  dan  pupuk.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  membuat  sistem  inferensi fuzzy metode  Tsukamoto  yang  dapat  digunakan untuk memperkirakan hasil dari produksi padi.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Logika Fuzzy
Logika  merupakan  ilmu  yang  mempelajari  secara  sistematis  kaidah -kaidah penalaran  yang  absah  (valid)  [1].  Ada  dua  jenis  logika  yang  ada  pada  kehidupan manusia,  yaitu  logika  crisp  (tegas)  dan  logika Fuzzy (samar-samar).  Logika  tegas hanya  memiliki  dua  buah  keadaan  pada  setiap  pernyataan,  yaitu  true  (1)  dan  false (0). Sedangkan, logika Fuzzy memiliki nilai yang samar-samar diantara 0 dan 1 [1]

## 2.2. Metode Tsukamoto
Fuzzy Inferensi  Tsukamoto  ini  didasarkan  pada  teori  himpunan Fuzzy yang berbentuk IF-THEN untuk mengambil keputusan dalam bentuk nilai tegas dari nilai samar-samar  [2]. Fuzzy Inferensi  Tsukamoto  ini  menggunakan  fungsi  keanggotaan yang berasal dari data yang diinput untuk dapat menentukan nilai tegas [3].
2.3. Operasi Logika (Operasi himpunan fuzzy )
Operasi  logika  adalah  operasi  yang  mengkombinasikan  dan  memodifikasi  2  atau lebih  himpunan fuzzy .  Nilai  keanggotaan  baru  hasil  operasi  dua  himpunan  disebut firing strength atau α predikat [4], ada 3 operasi dasar yang diciptakan oleh Zadeh :
a) Operator AND, berhubungan dengan operasi intersection pada himpunan, α predikat diperoleh dengan mengambil nilai minimum antar kedua himpunan. µA∩B = min(µA[X[, µB[y])
b) Operator  OR, berhubungan  dengan  operasi  union  pada  himpunan,  α predikat diperoleh dengan mengambil nilai maximum antar kedua himpunan. µAՍB = max(µA[x], µB[y])
c) Operasi  NOT, berhubungan  dengan  operasi  komplemen  pada  himpunan,  α predikat  diperoleh  dengan  mengurangkan  nilai  keanggotaan  elemen  pada himpunan dari 1 [5].

## 2.4. Pengambilan Data
Dalam  pengumpulan  data  menggunakan  metode  wawancara  langsung  pada narasumbernya  langsung,  seorang  petani  yang  memiliki  perkebunan  milik  sendiri dengan sesi tanya jawab sehingga menghasilkan data-data yang diperlukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  hasil  diskusi  ini  pembentukan  fungsi  keanggotaan,  pembentukan  aturan fuzzy , dan menguji data dan metode.

## 3.1. Pembentukan Fungsi Keanggotaan
Tahap  pertama,  menentukan  fungsi  keanggotaan.  Dari  semua  data,  dalam mendapatkan  beberapa  masukan  fungsi  keanggotaan  yaitu  fungsi  lahan,  bibit  benih padi, dan pupuk.
Tabel 1. Fungsi Anggota Nama Variabel Nama Asosiasi Fuzzy Domain Lahan (ladang) Luas 5 (ra1ntai) Sempit 1  (rantai) Benih bibit padi Sedikit 1  kg Banyak 5  kg Pupuk Sedikit 100  kg Banyak 150  kg
Dalam data ini hitungan lahan 1 rantai  = 400 meter 2 dengan hitungan Panjang x lebar = 20m x 20m. Menurut Petani berdasarkan wawancara langsung dengan lahan 5  rantai  akan  menghasilkan  padi  maximum  13  karung  padi  den gan  hitungan  1 karung  berisi  75  kg,  dan  apabila  perawatannya  berkurang  akan  menghasilkan minimum  10  karung  padi.  Dan  jika  diolah  menjadi  beras  akan  menghasilkan setengah dari jumlah padi sebelumnya.

## 3.2. Pembentukan Aturan Fuzzy
Setelah membentuk fungsi keanggotaan, tahap selanjutnya membuat aturan fuzzy , karena  ada  dua  masukan  aturan  fungsi  keanggotaan fuzzy menghasilkan  16  aturan termasuk semua variabel. Metode inferensi fuzzy yang digunakan adalah Tsukamoto dan  operasi  logika  yang  digunakan  adalah  operato  AND  himpunan,  α  predikat diperoleh dengan mengambil nilai minimum antar kedua himpunan. µA∩B = min(µA[X[, µB[y]).
[R1] Jika lahan sempit dan bibit sedikit dan pupuk sedikit dan produk berkurang. [R2] Jika lahan sempit dan bibit banyak dan pupuk sedikit dan produk berkurang. [R3] Jika lahan sempit dan bibit sedikit dan pupuk banyak dan produk berkurang. [R4] Jika lahan sempit dan bibit banyak dan pupuk banyak dan produk berkurang. [R5] Jika lahan sempit dan bibit sedikit dan pupuk sedikit dan produk bertambah. [R6] Jika lahan sempit dan bibit banyak dan pupuk sedikit dan produk bertambah. [R7]Jika lahan sempit dan dabibit sedikit dan pupuk banyak dan produk bertambah. [R8] Jika lahan sempit dan bibit sedikit dan pupuk banyak dan produk bertambah. [R9] Jika lahan luas dan bibit sedikit dan pupuk sedikit dan produk berkurang. [R10] Jika lahan luas dan bibit banyak dan pupuk sedikit dan produk berkurang. [R11] Jika lahan luas dan bibit sedikit dan pupuk banyak dan produk berkurang. [R12] Jika lahan luas dan bibit banyak dan pupuk banyak dan produk berkurang . [R13] Jika lahan luas dan bibit sedikit dan pupuk sedikit dan produk bertambah. [R14] Jika lahan luas dan bibit banyak dan pupuk sedikit dan produk bertambah. [R15] Jika lahan luas dan bibit sedikit dan pupuk banyak dan produk bertambah. [R16] Jika lahan luas dan bibit banyak dan pupuk banyak dan produk bertambah.

## 3.3. Pengujian
Pengujian  pertama  adalah  perilaku  yang  mana  data  masukannya:  1.400m 2 = lahan,  4kg  =  bibit,  dan  120kg  =  pupuk.  Derajat  keanggotaan  setiap  variabel  pada data masukan
a) Lahan = 1.400m 2
𝜇 sempit [1.400m 2 ] = = 0,37m 2
𝜇 luas [1.400m 2 ] = = 0,62m 2
b) Bahan baku bibit = 4kg
𝜇 sedikit [4kg] =
= 0,25kg 𝜇 banyak [4kg] = = 0,75kg
c) Pupuk = 120kg
𝜇 sedikit [120kg] =
= 0,6kg 𝜇 banyak [4kg] = = 0,4kg
Kemudian mencari predikat 𝛼 setiap aturan fuzzy : [R1] Jika lahan sempit dan bibit sedikit dan pupuk sedikit dan produk  berkurang. 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 1 𝛼 = min( 𝜇 sempit (105.4); 𝜇 sedikit (63.9); 𝜇 sedikit (1)) = min(0,37 ; 0,25 ; 0,6) 𝑧 1 = 0,25
𝜇 berkurang [0,25] =
= 911,25kg
[R5] Jika lahan sempit dan bibit sedikit dan pupuk sedikit dan produk bertambah. 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 5 𝛼 = min( 𝜇 sempit (105.4); 𝜇 sedikit (63.9); 𝜇 sedikit (1)) = min(0,37 ; 0,25 ; 0,6) 𝑧 1 = 0,25 𝜇 bertambah [0,25] =
= 776,25kg
Dengan cara yang sama untuk menghitung dari [R2] sampai [R16] seperti di atas. Kemudian mencari jumlah rata-rata produksi dengan menggunakan hasil predikat 𝛼 , yaitu:
z* = ∑
z ∑
z = ∑
= 789,70753kg

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  diskusi,  dapat  disimpulkan  bahwa  perhitungan fuzzy dengan  menggunakan  metode  Tsukamoto  terhadap  semua  data  dengan  studi  ini menghasilkan jumlah rata rata produksi yaitu, dan hasil perhitungan sendiri tersebut cukup  akurat.  Untuk  perkembangan  selanjutnya,  dapat  dipelajari  kembali  dengan menambahkan  empat  atau  lebih  variabel  yang  dapat  mengakibatkan  kalkulasi perhitungan  jumlah  produksi  lebih  akurat  dan  kita  dapat  membandingkan  masalah ini dengan metode lainnya.

## Daftar Pustaka
[1] Kaswidjanti  Wilis,  dkk.  2014.  Implementasi  Fuzzy  Inference  System  Metode Tsukamoto  Pada  Pengambilan  Keputusan  Pemberian  Kredit  Pemilikan Rumah.Telematika Vol. 10(2) : 1-10. http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/telematika/article/download/281/243
[2] Murti Tri, dkk. 2015. Sistem Penunjang Keputusan Kelayakan Pemberian Pinjaman Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto. Seminar Nasional Inovasi dan Tren (SNIT) : A 252-256. https://arxiv.org/abs/1506.00091
[3] Rahman  Arkham  Zahri,  dkk.  2012.  Fuzzy  Inference  System  Dengan  Metode Tsukamoto  Sebagai  Pemberi  Saran  Pemilihan  Konsentrasi.  Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi(SNATI).
https://journal.uii.ac.id/Snati/article/view/2903
[4] W  Rahmat  Wahyu,  dkk.  2009.  Aplikasi  Fuzzy  Inference  Systen(Fis)  Metode Tsukamoto  Padasimulasi  Traffic  Light  Menggunakan  Java.  Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi(SNATI) : E 104-107.
[5]    Sugumonrong,  D.  P.,  Handinata,  A.,  &  Tehja,  A.  (2019).  Prediksi  Harga  Emas Menggunakan  Metode Fuzzy Time  Series  Model  Algoritma  Chen. Informatics Engineering Research And Technology Volume 1 NO.1 , 48-54.