Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.1.174 Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 177-182 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## PREDICTION OF THE AMOUNT OF PEPPER HARVEST BY USING FUZZY ASSOCIATIVE MEMORY
Ipung Permadi *1 , Arief Kelik Nugroho 2 , Maghfira Rosnadila Rachmat 3
1,2,3 Program Studi Informatika, FakultasTeknik Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia Email: 1 ipung.permadi@unsoed.ac.id , 2 arief.nugroho@unsoed.ac.id , 3 maghfirarr@gmail.com
(Naskah masuk: 18 Februari 2022, Revisi: 21 Februari 2022, diterbitkan: 25 Februari 2022)

## Abstract
Prediction  of  pepper  data  is  done  by  looking  at  several  variables  to  get  optimal  results.  From  the  production data of the pepper harvest, the information is not yet available to farmers. By using the fuzzy method, the author tries  to  create  a  system  to  estimate  the  results  of  predictions  by  considering  the  parameters  of  the  number  of seeds, fertilizers, pesticides and labor. The combination of these variables can produce an intelligent system that is able to learn and adapt to environments with incomplete and precise data variations and fuzzy  logic that has the  ability  to  translate  expert  knowledge  by  using  linguistically  constructed  rules.  From  the  results  of  the experiments conducted, the results obtained were 900 kg of production data.
Keywords : fuzzy, pepper, prediction, variable.

## PREDIKSI JUMLAH HASIL PANEN MERICA MENGGUNAKAN FUZZY ASSOCIATIVE MEMORY

## Abstrak
Kambing  merupakan  hewan  ternak  yang  memberikan  banyak  manfaat  bagi  manusia  seperti  daging,  susu,  dan kulit. Daging kambing saat ini juga menjadi salah satu bahan pangan penting dalam memenuhi gizi masyarakat dan sangat banyak dipasarkan. Maka dari itu, kesehatan ternak menjadi faktor terpenting dalam pembudidayaan ternak  kambing,  dengan  adanya  penyakit  pada  ternak kambing dapat  mengakibatkan kerugian  ekonomi  karena dapat  menurunkan  produktivitas  ternak  bahkan  dapat  menimbulkan  kematian  pada  ternak  kambing.  Namun sebagian  besar  para  peternak  kambing  masih  minim  pengetahuan  terhadap  pengendalian  penyakit  pada  ternak kambing  ditambah  perbandingan  jumlah  para  ahli  tidak  seimbang  dengan  jumlah  peternak  yang  menyebabkan terbatasnya sarana pelayanan untuk konsultasi sehingga para peternak semakin kesulitan untuk mengidentifikasi sejak dini jenis penyakit beserta solusi yang akan dilakukan selanjutnya. Untuk mengatasi permasalah tersebut, maka dibangun sistem pakar yang dapat membantu peternak dalam mendiagnosis penyakit, pencegahan beserta solusi  yang  dilakukan  pada  ternak  kambing.  Penelitian  ini  menggunakan  metode certaity  factor dalam memecahkan masalah yang ada pada hewan ternak kambing. Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 8  data  penyakit  dan  30  data  gejala  yang  disebabkan  oleh  bakteri,  virus  dan  parasit.  Masing-masing  gejala memiliki nilai CF yang diberikan oleh ahli pakar yaitu dokter hewan. Sehingga diperoleh presentase 90% tingkat kesesuaian  untuk  tingkat  akurasi  sistem  berdasarkan  hasil  validasi  antara  perhitungan  manual  pakar  dan perhitungan sistem.
Kata kunci : fuzzy, merica, prediksi, variable.

## 1. PENDAHULUAN
Merica  atau  biasa  disebut  lada  ataupun  sahang merupakan  salah  satu  jenis  rempah-rempah  yang berbentuk  biji  bijian  kecil.  Tanaman  dengan  nama latin Piper  ningrum  Linn ini  berbentuk  bulat  kecil, buah  merica  ini  memiliki  rasa  yang  pedas,  hangat, dan  sedikit  pahit.  Tanaman  merica  kaya  akan kandungan  kimia  seperti  minyak  lada,  minyak lemak,  dan  juga  pati.  Tanaman  ini  nantinya  akan
menghasilkan  2  macam  buah  yaitu  lada  putih  dan lada  hitam[1].  Buah  merica  digunakan  sebagai bumbu  dapur  untuk  memasak,  lada  putih  biasanya digunakan  dalam  bentuk  bubuk  halus  sedangkan lada  hitam  biasanya  dalam  bentuk  bubuk  kasar. Merica  disebut  juga  raja  rempah-rempah  ( The  King of  Spice )    karena  peranannya  sebagai  salah  satu komoditas  perdagangan  dunia,  hampir  80%  hasil
178 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 177-182
panen
merica dari Indonesia
dikirim keluarnegri[1,2].
Hal tersebut membuat banyak petani berbondong  bondong  memulai  untuk  menanam tanaman merica. Untuk mengetahui jumlah keuntungan  atau  laba  yang  akan  didapat  nantinya, para  petani  akan  memprediksikan  hasil  panen  yang akan  didapatkan.  Prediksi  yang  dilakukan  petani biasanya  menggunakan  cara-cara  manual  yang membuat  hasil  prediksi  ini  tidak  akurat.  Oleh karenanya  dibutuhkan  perhitungan  prediksi  yang dapat  dilakukan  secara  otomatis  namun  mudah dalam penggunaannya.
Terdapat satu metode dalam sistem pendukung keputusan  yang  dapat  menggabungkan  logika fuzzy dengan  jaringan  syaraf  tiruan.  Dimana  logika fuzzy adalah  suatu  sistem  yang  digunakan  untuk menangani  konsep  kebenaran  parsial  yaitu  suatu kebenaran  diantara  kebenaran  yang  sepenuhnya benar dan kebenaran yang sepenuhnya salah. Logika fuzzy memiliki  kemampuan  untuk  menterjemahkan pengetahuan para pakar dengan menggunakan aturan aturan yang dibangun secara linguistik[7]. Sedangkan  Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  suatu sistem  selular  fisik  yang  dapat  memperoleh, menyimpan, dan menggabungkan pengetahuan yang didapatkan  dari  pengalaman.  Jaringan  syaraf  tiruan yang  berkarakteristik  menyerupai  jaringan  syaraf biologi memiliki kemampuan belajar dari pengalaman.  Metode  sistem  pedukung  keputusan yang  menggabungkan  logika fuzzy dan  jaringan syaraf  tiruan  yang  dimaksud  adalah  metode fuzzy associative memory (FAM)[8].
Dengan  penggabungan  tersebut  maka  FAM dapat  menghasilkan  suatu  sistem  cerdas  yang mampu  belajar  dan  beradaptasi  pada  lingkungan dengan  variasi  data  yang  kurang  lengkap  dan  tepat. Oleh  karena  itu  suatu  sistem  yang  menggunakan metode FAM diyakini dapat menyelesaikan permasalahan  petani  untuk  melakukan  perhitungan prediksi hasil panen merica tersebut[9].

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Data
Pengumpulan data dilakukan dengan mewawancara  narasumber  yang  merupakan  para petani  merica  baik  yang  memiliki  maupun  yang tidak  memiliki  kepemilikan  lahan  sendiri  yang berada  di  Desa  Mendo  Kabupaten  Bangka Kepulauan  Bangka  Belitung.  Dimana  petani  merica yang  akan  diwawancari  berjumlah  30  petani.  Data terdiri  atas  4  atribut  yaitu  Jumlah  Bibit,  pupuk, Jumlah Pestisida (Herbisida), tenaga Kerja.

## 2.1. Proses Prediksi
Penelitian yang dilakukan pada prediksi merica sebagai berikut [7]
a. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  jumlah hasilpanen  merica  adalah  luas  lahan,  jumlah bibit,  pupuk,  pestisida,  tenaga  kerja,  setelah faktor pengaruh ditentukan, kemudian membuat  aturan  pembelajaran.  Aturan  yang digunakan adalah Fuzzy Hebb dengan pengkodean  korelasi  produk  (correlation- product) dengan persamaan 1.
fuzzy (A,B) = (( 𝑎 1 , 𝑎 2 ,…, 𝑎 𝑛 ), ( 𝑏 1 , 𝑏 2 ,..., 𝑏 𝑛 )) (1)
b. Relasi  komposisi  yang  akan  digunakan  adalah relasi  komposisi  maks  produk  (max-product) dengan menggunakan persamaan 2.
m ij = min(a i ,b j ) (2)
c. Proses  defuzzifikasi  yang  digunakan  adalah metode winner take all.
Pembentukan fuzzy  associative  memory akan dilakukan  dengan  menentukan fuzzy keanggotan, aturan  pembelajaran Hebb ,  menetukan  relasi komposisi,  dan superimposing fuzzy  associative memory rules yang  akan  digunakan.  Setelah  aturan pembentukan fuzzy  associative  memory terbentuk, dilakukannya  pelatihan  terhadap  data  penelitian yang  didapatkan  dari  proses  pengumpulan  data. Kemudian akan dilakukan proses pengujian, dimana data  penelitian  yang  telah  dibentuk  kedalam  aturan fuzzy  associative  memory diuji  untuk  menentukan seberapa  akurat  metode fuzzy  associative  memory dalam menentukan prediksi hasil panen merica[9,10].
Selisih  eror  pada  proses  pengujin  digunakan formula
(Jum_produksi-prediksi)*100%
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Implemantasi Sistem
Use case diagram yang merupakan penggambaran  interaksi  antara  manusia  dan  sistem ini melibatkan dua aktor [5].yaitu admin dan petani, selanjutnya  akan  dijelaskan  secara  umum  seperti pada Gambar 1.
Gambar  2  menjelaskan  ada  3  aktor  yang berperandalam  sistem  yaitu  aktor  admin  memiliki tiga  case  yaitu  data  faktor,  hitung  prediksi,  dan history  hitung  FAM  yang  sebelumya  admin diperlukan  melakukan  login  terlebih  dahulu. Sedangkan  pada  actor  petani  hanya  memiliki  satu case yaitu hitung prediksi.
Gambar 2. Use Case Diagram Sistem prediksi
Gambar 3. Menu halaman awal sistem prediksi
Gambar 4. Input data faktor
Gambar  5    merupakan  halaman  untuk  admin yang  telah  meng-klik  menu  data  faktor  dan  akan memperlihatkan  desain  berisi  tabel data  faktor  yang digunakan.
Gambar 5. Hasil Hitung Prediksi

## 3.2. Perhitungan FAM
Fungsi  Keanggotaan  untuk  variabel  X1,  X2, X3,  dan  X4  merupakan  fungsi  keanggotaan  bahu. Tiap-tiap  variabel  fungsi  keanggotaan  dibagi menjadi  tiga  himpunan  fuzzy  yaitu  SEDIKIT, SEDANG,  BANYAK.  Himpunan  fuzzy  SEDIKIT direpresentasikan  dengan  fungsi  linear  turun, himpunan fuzzy SEDANG direpresentasikan dengan fungsi  segitiga,  serta  himpunan  fuzzy  BANYAK direpresentasikan  dengan  fungsi  linear  naik.  Nilai himpunan  fuzzy  ditentukan  berdasarkan  pada  nilai nol,  nilai  average  (rata-rata),  dan  nilai  maksimum tiap variabel. Fungsi keanggotaan jumlah bibit dapat dilihat dalam gambar 6.

## Gambar 6. Fungsi Keanggotaan Jumlah Bibit (X1)
Fungsi keanggotaan pupuk dapat dilihat dalam gambar  6.  Dimana  nilai  average  pupuk  yang diperoleh  dari  data  penelitian  adalah  841,9  Kg,  dan nilai  maksimum  yang  diperoleh  adalah  3000  Kg. Yang mana himpunan fuzzy SEDIKIT terdapat pada lingkup  [0,  841,9],  himpunan fuzzy SEDANG terdapat  pada  lingkup  [0,  3000],  himpunan fuzzy BANYAK terdapat pada lingkup [841,9, 3000].
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan Pupuk (841,9 ; 3000)
Fungsi  keanggotaan  pestisida  dapat  dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Fungsi Keanggotaan Pestisida (Herbisida) (9,25 ; 30)
Dimana  nilai  average  pestisida  yang  diperoleh dari  data  penelitian  adalah  9,25  L,  dan  nilai maksimum yang diperoleh adalah 30 L. Yang mana himpunan fuzzy SEDIKIT terdapat pada  lingkup [0, 9,25],  himpunan  fuzzy  SEDANG  terdapat  pada lingkup [0, 30], himpunan fuzzy BANYAK terdapat pada lingkup [9,25, 30].
Gambar 8. Fungsi Keanggotaan Tenaga Kerja (46,3 ; 65)
Fungsi  keanggotaan  tenaga  kerja  dapat  dilihat pada gambar 8. Dimana nilai average pestisida yang diperoleh  dari  data  penelitian  adalah  46,3  Hari,  dan nilai  maksimum  yang  diperoleh  adalah  65  Hari. Yang mana himpunan fuzzy SEDIKIT terdapat pada lingkup  [0,  46,3],  himpunan  fuzzy  SEDANG terdapat  pada  lingkup  [0,  65],  himpunan  fuzzy BANYAK terdapat pada lingkup [46,3, 65].
Berdasarkan  data  penelitian  maka  nantinya FAM  akan  memiliki  30  jumlah  aturan  yang  mana sesuai  dengan  jumlah  data  yang  diperoleh,  oleh
karenanya  FAM  akan  terdiri  dari  aturan  ( A k , B k ) dengan k =  1,2,...,30.  Dengan  empat  variabel  faktor yang  masing  masing  memiliki  tiga  himpunan fuzzy , sehingga vektor A berisi 12 elemen yaitu :
A =  ( 𝜇 sedikit (𝑥 1 ) , 𝜇 sedang (𝑥 1 ) , 𝜇 banyak (𝑥 1 ) ,
𝜇 sedikit (𝑥 2 ) , 𝜇 sedang (𝑥 2 ) , 𝜇 banyak (𝑥 2 ) ,
𝜇 sedikit (𝑥 3 ) , 𝜇 sedang (𝑥 3 ) , 𝜇 banyak (𝑥 3 ) , 𝜇 sedikit (𝑥 4 ) , 𝜇 sedang (𝑥 4 ) , 𝜇 banyak (𝑥 4 ) )
Relasi  komposisi  dan defuzzy dibutuhkanya data  uji  yang  dapat  diperoleh  dari  data faktor yang telah  tersedia  pada  data  penelitian  maupun  data faktor  baru.  Sebagai  contoh  data  uji  yang  akan dipakai  adalah  data  penelitian  ke-3  dan  ke-22. Vektor A yang diperoleh adalah
A 3 = (0, 0, 1, 0, 0,614, 0,386, 0, 0,578, 0,422, 0, 0, 1)
A 22 = (0,242, 0,758, 0, 0,169, 0,831, 0, 0,351, 0,649, 0, 0,028, 0,972, 0)
Untuk  relasi  komposisi  dengan  menggunakan maks  produk  diperoleh  menggunakan  perasamaan sebagai berikut :
B = A M dengan b j = max 1≤𝑖≤𝑛 ( a i * m ij ) (1)
Sehingga  didapatkan  nilai  B untuk  B  ke-3 dan B ke-22 yaitu :
B 3 =  (0,58,  0,28,  1,  0,373,  0,423,  0,623,  0,731, 0,186,  0,438,  0,219,  0,559,  0,731,  0,373,  0,461, 0,373, 0,623, 0,373, 0,186, 0,401, 0,559, 0,837, 0,51, 0,461,  0,219,  0,586,  0,478,  0,186,  0,559,  0,373, 0,304)
B 22 =  (0,835,  0,877,  0,465,  0,856,  0,939,  0,711, 0,535, 0,835, 0,96, 0,626, 0,783, 0,576, 0,835, 0,618, 0,835,  0,618,  0,835,  0,626,  0,877,  0,939,  0,261, 0,939,  0,618,  0,731,  0,794,  0,647,  0,689,  0,939, 0,856, 0,793)
Untuk mendapatkan nilai jumlah hasil produksi merica  dari  data  uji  tersebut  digunakan  proses defuzzy winner  take  all yang  mana  mencari  nilai maksimal  atau  terbesar  dari  nilai  B  yang  telah didapatkan,  jadi  nilai  terbesar  dari  B  ke-3  adalah  1 yang  berada  pada  baris  data  ke-3  yaitu  dengan jumlah  hasil  produksi  merica  sebesar  657  Kg.  Dan nilai terbesar untuk B ke-22 adalah 0,96 yang berada pada  baris  data  ke-9  yaitu  dengan  jumlah  hasil produksi merica sebesar 150 Kg. Dengan melakukan perhitungan  data  uji  untuk  data  penelitian  yang dikumpulkan sebelumnya seperti yang telah diuraikan,  oleh  karenanya  didapatkan  hasil  hitung yang  dinamakan  prediksi  hasil  panen  yang  akan disebutkan pada tabel 1.
Halaman  ini  dipanggil  menggunakan  source code  pada controller yang  ditunjukan  pada  Gambar
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 0 10 20 30 40 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 0 20 40 60
80
9. Source code ini menampilkan content berupa data hasil hitung berdasarkan data yang telah dimasukkan user sebelumnya.
Tabel 1. Prediksi Hasil Panen
No Jumlah
Bibit (Pohon) Pupuk (Kg) Pestisida (L) Tenaga Kerja (Hari) Jumlah Produksi (Kg) Prediksi B ke- 1 700 796 12 49 200 200 1, 25 2 300 370 4,5 42 135 150 9 3 2500 1675 18 65 657 657 3
4 300 446 6 41 150 150 9
5 500 580 6 45 167 150 9 6 1000 1155 15 58 338 200 25 7 1200 1900 15 60 550 200 11, 20, 25, 28 8 300 210 3 40 80 150 9 9 500 600 6 46 150 150 9 10 200 300 3 30 100 150 9 11 500 700 9 50 200 200 11, 20, 25, 28 12  1100 1600 18 60 500 200 1,25 13 300 430 6 40 150 150 9 14  1000 1400 15 55 450 200 1,25 15 300 420 6 40 120 150 9 16  1000 1450 15 58 440 200 1,25 17 300 430 6 40 130 150 9 18 150 220 3 30 60 150 9 19 400 550 6 42 170 150 9 20 500 695 9 45 200 150 9 21  2200 3000 30 60 900 900
21
22 500 700 6 45 200 150 22 23  1000 1400 15 55 450 200 1, 25 24 200 300 3 35 80
150 9 25 700 940 9 50 200 200 1,25 26  1000 1320 15 55 420 200 1,25
27 150 230 3 33
70 150 9
28 500 740 9 45
250 150 9 29 300 420 6 41 150 150 9 30 200 280 3 38 70
150 9
Dari hasil prediksi yang dilakukan pada tabel 1, maka diperoleh hasil yang ditunjukkan gambar 10.

## Gambar 10. Hasil prediksi
Dengan  menggunakan  formula  2  diperoleh selisih  eror  30%  untuk  prediksi  selama  1  periode panen.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  didapatkan kesimpulan  bahwa  dalam  melakukan  perhitungan otomatis  prediksi  jumlah  hasil  panen  merica menggunakan  metode  fuzzy  associative  memory berbasis  web  dapat  dilakukan  untuk  mempredikisi hasil  panen  merica  dengan  empat  variabel  yaitu pupuk,  jumlah  lahan,  jumlah  tenaga  kerja  dan jumlah  bibit  diperoleh  hasil  900  kg  dengan  selisi error prediksi sebesar 30%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rismunandar, Lada Budidaya dan
Tataniaganya, Jakarta:  Penebar  Swadaya, 2007.
[2] K. H. Ginting, "Analisis Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi Produksi Lada di Kabupaten Bangka Provinsi Kepulauan Bangka
Belitung,"  Skripsi,  tidak  diterbitkan.  Bogor:
Fakultas  Ekonomi  dan  Manajemen  Institut Pertanian Bogor. 2010
[3] A.  K.  Nugroho,  I.  Permadi,  "Implementasi Jalur  Pendek  Menggunakan  Ant  Colony Optimization," Jurnal  Ilmiah  Dinamika Rekayasa,  v ol.  16,  no.  1,  pp.  61-68,  2020 doi: http://dx.doi.org/10.20884/1.dr.2020.16.1.29 4 [4] I.  Permadi  ,  A.  K.  Nugroho,  "Klasifikasi Citra  Menggunakan  Kombinasi  Jaringan Syaraf  Tiruan  Model  Perceptron  dan Algoritma  One  vs  Rest," Jurnal  INOVTEK , vol.  4,  no.  2,  pp.  193  –  200,  2019.  doi: https://doi.org/10.35314/isi.v4i2 [5] S.  Rizaldi  and  A.  K.  Nugroho,  "SISTEM MASTER PLAN SMART CITY KABUPATEN BANYUMAS," Jurnal Teknik Informatika , vol. 1, no. 1, pp. 45-51, Jul. 2020, doi: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2020.1.1.7
182 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 1, Februari 2022, hlm. 177-182
[6] A.  Prasetio, Buku  Pintar  Pemrograman Web . Jakarta : Media Kita, 2012.
[7] D.  Rosmala,  M.  Ichwan,  M.,  and  M.  I. Gandalisha,  "Komparasi  Framework  MVC
(CodeIgniter  dan  CakePHP)  pada  Aplikasi Berbasis Web (Studikasus : Sistem
Informasi  Perwalian  di  Jurusan  Informatika
Institut Teknologi Nasional)," Jurnal Informatika  Institut  Teknologi  Nasional
Bandung . vol. 2, no. 2, 2012.
[8] S.  Kusumadewi,  H.  Purnomo, Aplikasi Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan Edisi 2 . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[9] C.  W.  Holsapple,  dan  A.  B. Whinston, Decision  Support  Systems:  Theory  and Application . USA: Author, 1985
[10] [IPC  dan  FAO]  International  Pepper Community  dan  Food  and  Agriculture
Organization  of  The  United  Nation. Pepper (Piper  Nigrum  L.)  Production  Guide  for Asia  and  The  Pacific. Jakarta:  International Pepper Community. 1985.
[11] A.  K.  Nugroho,  I.  Permadi, A.  Hanifa,  and D.  T.  Wiyanti,  "Artificial  Neural  Networks For Pattern Recognize Handwritten," Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.
982, no. 1, pp. 1–8, 2020, doi:10.1088/1757-
899X/982/1/012008
[12] A.  K.  Nugroho,  I.  Permadi,  "Composite Image  with  a  Geographic  Information
System  Approach", Journal  of  Physics:
Conference Series: Earth and
Environmental  Science, vol.  406,  pp.1-10, 2019, doi:10.1088/1755-1315/406/1/012020
[13] A.  K.  Nugroho,  I.  Permadi,  and  A.  Hanifa,
"Probabilistic  Ant  Colony  Optimization  for Contour Detection of Psoriasis," Proceeding in  International  Conference  on  Science  and Engineering , vol. 3, pp. 179-182, 2020
[14] A.  K.  Nugroho,  I.  Permadi,  and  A.
Hanifa,"Sistem Pendukung Keputusan
Perekomendasian  Oli  Menggunakan  Fuzzy
MADM," Janapati  Undiksa .  vol.  9,  no.  1, 2020
[15] P.  R.  Pressman, Pendekatan  Praktisi Rekayasa  Perangkat  Lunak .  Yogyakarta: Andi, 2010.