Walisongo Journal of Information Technology , Vol. 4 No. 1 (2022) 1-10 DOI : http://dx.doi.org/10.21580/wjit.2022.4.1.8687 Copyright © 2022 WJIT : Walisongo Journal of Information Technology

## PERMODELAN POROSITAS TANAH UNTUK PENDUKUNG SERIOUS GAME PENGOLAHAN TANAH MENGGUNAKAN BAJAK SINGKAL
Agung Hendra Gunawan Universitas Wijaya Kusuma Surabaya agunghenda9f02@gmail.com

## Abstract
In  making  a  serious  game  with  the  theme  of  the  singkal  plow,  there  are  many supporting factors to fulfill the purpose as a training tool. so that it can display a picture of the real state as possible when running it. One of them is soil porosity, in this journal describes the calculation of soil porosity using fuzzy logic. Fuzzy logic itself This method was chosen because it is flexible, and has tolerance for existing data. The advantages of this  method  are  that  it  is  faster  in  computing,  more  intuitive,  and  accepted  by  many parties. Therefore, the model can be used to design real serious games based on theory and data. the final result of fuzzy logic produces porosity change 6.348016085, Speed 10.169, Depth 3.5, Vertical Cutting Angle 65 with Changes in Porosity 6.

## Key words : Serious Game, Soil Porosity, Fuzzy Logic

## Abstrak
Pada  pembuatan  serious  game  bertemakan  bajak  singkal  banyak  faktor  pendukung untuk  memenuhi  tujuan  sebagai  sarana  pelatihan.  sehingga  dapat  menampilkan gambaran  keadaan    senyata  mungkin  pada  saat  menjalankannya.  Salah  satunya porositas tanah, dalam jurnal ini mejelaskan perhitungan porositas tanah menggunakan fuzzy  logic.  Fuzzy  logic  sendiri    Metode  ini  dipilih  karena  sifatnya  yang  fleksibel,  dan memiliki  toleransi  pada  data  yang  ada.  Kelebihan  dari  metode  ini  yaitu  lebih  cepat dalam melakukan komputasi, lebih intuitif, diterima oleh banyak pihak. Oleh karena itu, model tersebut dapat digunakan untuk merancang game serius yang nyata berdasarkan teori  dan  data.  hasil  akhir  fuzzy  logic  menghasilkan    porosity  change  6,348016085, Speed 10.169, Depth 3.5, Vertical Cuting Angle 65 dengan Changes in Porosity 6.
Kata kunci: Serious Game, porositas tanah, Fuzzy Logic

## 1. Pendahuluan
Pengolahan  tanah  dilakukan pada  lahan  pertanian  bertujuan  untuk menciptakan  kondisi  fisik,  dan  biologis tanah  yang  lebih  baik  dengan  suatu kedalaman  tertentu  agar  sesuai  bagi pertumbuhan  tanaman.  Pengolahan tanah  ( soil  tillage )  adalah  sebuah kegiatan  olah  tanah  yang  dilakukan dengan  cara  tradisional  dan  modern. Pengolahan  tanah  secara  tradisional masih  dilakukan  dengan  menggunakan hewan ternak untuk membantu menarik bajak,  sedangkan  secara  modern  sudah menggunakan  traktor  sebagai  tenaga penariknya. Adapun fungsi dari pengolahan  tanah  ini  yaitu  untuk menggemburkan  tanah,  menghilangkan gulma
pada tanah. Untuk mempermudah pengolahan tanah, petani  sudah  dibantu  dengan  traktor untuk menarik bajak.(Bagus et al., 2019)
Pentingnya bagaimana mengetahui  sifat  tanah  untuk  serious game yang bertemakan bajak singkal ini,
karena tanah termasuk faktor pendukung  penting  bagi  pengguna merasakan lebih dalam dan terasa lebih nyata. Serious game
sendiri dikembangkan berdasarkan dua prinsip utama: merangsang belajar dan menciptakan  suasana  belajar  yang menarik.  Suatu  aktivitas  dikatakan sebagai  games  apabila  memiliki  nuansa menyenangkan  dan  menghibur.  Dalam konteks pendidikan, karakteristik semacam  ini  dapat  dimanfaatkan sebagai bentuk intervensi pembelajaran yang  tepat  dalam  sejumlah  situasi  dan kondisi  tertentu.  Sementara  kata serious  ditujukan  pada  suatu  suasana atau  lingkungan  yang  memimikkan kondisi  riil  di  dunia  nyata(Adisusilo  et al., 2018).
Pada  game  bajak  singkal  kondisi tanah cukup penting, agar terlihat lebih nyata dan riil, pada jurnal ini difokuskan pada  pemprosesan  pada  sifat  tanah. Penelitian dirancang untuk menentukan model  matematis  porositas  tanah  yang dipengaruhi oleh sudut potong vertikal, kedalaman  dan  kecepatan  pembajakan. Sehingga  akan  di  kategorikan  dan menemukan  value  atau  Nilai  porositas nya.  Porositas  adalah  ruang  pori  tanah, yang merupakan bagian dari tanah yang ditempati oleh air dan udara; sedangkan ruang  pori  total  terdiri  dari  ruang antara  partikel  pasir,  debu,  dan lempung  serta  ruang  antara  agregat tanah.  Besar  kecilnya  fraksi  rongga dalam  bahan  tanah  dapat  disebut porositas.  Rongga  tersebut  dapat dihubungkan  dengan  bagian  lain  dan bagian  terluar  dari  material  tanah disebut “terbuka”, sedangkan “tertutup” jika  tidak  dapat  dijangkau  atau dihubungkan  dengan  bagian  lain termasuk bagian luar material tanah (Adisusilo et al., 2018).
Fuzzy  logic  sendiri    Metode  ini  dipilih karena  sifatnya  yang  fleksibel,  dan memiliki  toleransi  pada  data  yang  ada. Kelebihan  dari  metode  ini  yaitu  lebih cepat  dalam  melakukan  komputasi, lebih  intuitif,  diterima  oleh  banyak pihak(Caraka  et  al.,  2015).  Oleh  karena itu,  model  tersebut  dapat  digunakan untuk  merancang  game  serius  yang nyata berdasarkan teori dan data.

## 2. Metode
Pada  penelitian  ini  diperlukan nya  sejumlah  data,  data  tersebut diambil  dari  sebuah  jurnal  ilmiah tentang Soil  porosity  modelling  for immersive serious game based on vertical angle,  depth,  and  speed  of  tillag. .  Kasus
yang  diteliti  adalah  pengolahan  tanah menggunakan  bajak  moldboard dengan pengambilan data nyata melalui percobaan  menggunakan  alat  yang disebut soil bin, Hal ini bertujuan untuk mengetahui
pengaruh
sudut, kedalaman,  dan  kecepatan  terhadap
porositas tanah (Adisusilo et al., 2018) , Dimana data tersebut berupa kecepatan, kedalaman  dan  sudut  potong  secara vertical  seperti  yang  terdapat  pada Table  1,  dan  juga  data  output  yang sudah  menggunakan  metode  yang berbeda .
Table 1 : Data Awal
Speed Depth Vertical Cuting Angle Changes in Porosity 1 6.808 3.5 60 1 2 6.808 3.5 65 3 3 6.808 3.5 70 4 4 6.808 7 60 2 5 6.808 7 65 3 6 6.808 7 70 4 7 10.169 3.5 60 4 8 10.169 3.5 65 6 9 10.169 3.5 70 7 10 10.169 7 60 5 11 10.169 7 65 7 12 10.169 7 70 8 13 19.917 3.5 60 8 14 19.917 3.5 65 8 15 19.917 3.5 70 10 16 19.917 7 60 10 17 19.917 7 65 11
Setelah menentukan data yang akan di proses lalu data tersebut akan di normalisasi dengan Persamaan (1).
(1)
Logika  Fuzzy  adalah  metodologi  sistem kontrol pemecahan masalah yang cocok diterapkan  pada  sistem,  mulai  dari sistem  yang  sederhana  sampai  sistem yang rumit atau kompleks. Logika Fuzzy dapat  diterapkan  dalam  berbagai bidang,  diantaranya  yaitu  pada  sistem diagnosis  penyakit  (dalam  bidang
kedokteran); pemodelan sistem pemasaran, riset operasi (dalam bidang ekonomi);  kendali  kualitas  air,  prediksi adanya  gempa  bumi  dan  lain-  lain. Logika  Fuzzy  adalah  suatu  cara  yang tepat  untuk  memetakan  suatu  ruang
input ke dalam suatu ruang output(Caraka et al., 2015).
setelah  data  tersebut  dinormalisasi, selanjutnya  memodelkan  data  fuzzy berdasarkan setiap elemen yang ada
Gambar 1: Model Fuzzy kecepatan
Model  fuzzy  kecepatan  seperti  Gambar  1  ,  dibagi  menjadi  2  variable  fuzzy  berupa variable lambat dan variable cepat.
Gambar 2: Model Fuzzy kedalaman
Model fuzzy kedalaman seperti pada Gambar 2, dibagi menjadi 2 variable yaitu variable dalam dan variable dangkal.
Gambar 3 : Model Fuzzy sudut potong vertical
Model  fuzzy  sudut  potong  vertical  seperti  pada  Gambar  3,  akan  dibagai  menjadi  2 variable kecil dengan variable besar.
Gambar 4 : Model Fuzzy perubahan porositas
Pada  output  nya  mempunyai  model fuzzy  pada  Gambar  4,  dibagi  menjadi  2 variable  juga  yaitu  variable  sedikit  dan variable banyak.
Setelah melakukan permodelan selanjutnya  menentukan  miu  dan  rule nya pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5: miu masing masing input dan output
Gambar 6: aturan dari fuzzy yang telah di tentukan
Proses selanjutnya melakukan defuzifikasi defuzzifikasi akan dilakukan
menggunakan  metode  weight  average (rata-rata). Persamaan nya pada (2)
∑ ( ) ( ) (2)
Setelah  data  tersebut  di  defuzfikasi selanjutnya data tersebut di denormalisasi  karena  pada  awal  proses
ini data sudah di normalisasi, denormalisasi  nya  dengan  Persamaan (3).
(3)

## 3. Hasil dan pembahasan
Dari data pada Table 1 akan di normalisasikan dan menghasilkan data pada Table 2.
Table 2: Data setelah di normalisasi

## NORMALISASI
Speed Depth Vertical Cuting Angle Changes in Porosity 1 0.084173913  0.036232 0.855072464 0 2 0.084173913  0.036232 0.927536232 0.028985507 3 0.084173913  0.036232 1 0.043478261 4 0.084173913  0.086957 0.855072464 0.014492754 5 0.084173913  0.086957 0.927536232 0.028985507 6 0.084173913  0.086957 1 0.043478261 7 0.132884058  0.036232 0.855072464 0.043478261 8 0.132884058  0.036232 0.927536232 0.072463768 9 0.132884058  0.036232 1 0.086956522 10 0.132884058  0.086957 0.855072464 0.057971014 11 0.132884058  0.086957 0.927536232 0.086956522 12 0.132884058  0.086957 1 0.101449275 13 0.27415942  0.036232 0.855072464 0.101449275 14 0.27415942  0.036232 0.927536232 0.101449275 15 0.27415942  0.036232 1 0.130434783 16 0.27415942  0.086957 0.855072464 0.130434783 17 0.27415942  0.086957 0.927536232 0.144927536
Setelah  di  normalisasi,  lalu  menghitung  proses  berdasarkan  aturan  yang  telah ditetapkan dan data yang akan dicari yang ditunjukkan pada Gambar 7 dan Gambar 8. Data yang di cari tersebut merupakan data pada nomor 6  di Table 1.
Gambar 7: data yang dicari
Gambar 8, hasil perhitungan berdasarkan rule
Selanjutnya  melakukan  deffuzifikasi  dengan  mencari  nilai  Z  total,  hasil  perhitungan sebagai berikut :
setelah  itu  karena  di  awal  proses dilakukan  normalisasi  maka  hasil tersebut harus di denormalisasikan agar mendapat  Nilai  riil  yang  merupakan hasil  akhir  nya  dibandingkan  dengan hasil  dari  data,  perbedaan  nya  tidak terlalu  jauh  yaitu  dibawah  1.  Dari perhitungan  hasil  denormalisasi  dan
hasil  akhir  fuzzy  logic  menghasilkan porosity change 6,348016085, sehingga jika  dihubungkan  dengan  data  awal pada  tabel  1,  maka  akan  berada  di urutan  ke  delapan  dengan    Speed 10.169, Depth 3.5, Vertical Cuting Angle 65  dengan  Changes  in  Porosity  6,  yang diperlihatkan pada tabel 3.
Tabel 3 : Hasil dari data awal yang digunakan sebagai data dicari
Speed Depth Vertical Cuting Angle Changes in Porosity 8 10.169 3.5 65 6

## 4. Kesimpulan
Setelah  penelitian  maka  penulis  dapat mengambil kesimpulan. Hasil pengujian yang telah dilakukan, berhasil mendapatkan hasil perhitungan porositas  tanah  yang  di  inginkan.  Dari hasil  tersebut  dapat  dilihat  dari  hasil dari  penelitian  ini  tidak  jauh  berbeda dari  hasil  perhitungan  dari  data  yang telah  di  ambil  dari  jurnal  sebelumnya yang  berjudul  “ Soil  porosity  modelling for  immersive  serious  game  based  on vertical  angle,  depth,  and  speed  of tillage ”.  hasil  akhir  fuzzy  logic menghasilkan
porosity change 6,348016085,  Speed  10.169,  Depth  3.5,
Vertical  Cuting  Angle  65  dengan Changes in Porosity 6.
Dari penelitian ini penulis menyarankan :
a. Perlunya  pengembangan  lebih lanjut  dan  mendetail  untuk menerapkan fuzzy logic sehingga dapat lebih maksimal hasil nya
b. Pembaca dapat mencoba menerapkan dan mungkin penulis terdapat kesalahan mohon dilanjutkan pada penelitian selanjutnya

## References
Adisusilo, A. K., Hariadi, M., Mulyanto, E., Purwantana, B., & Radi. (2018). Soil porosity modelling for immersive serious game based on vertical angle, depth, and speed of tillage. International Journal of Advances in Intelligent Informatics , 4 (2), 107–119. https://doi.org/10.26555/ijain.v4i2.215
Bagus, G., Budi, A., Tika, I. W., Sucipta, N., Studi, P., Pertanian, T., Pertanian, F. T., & Udayana, U. (2019). Pengolahan Tanah Menggunakan Bajak Singkal Lebih Sedikit Memerlukan Air Irigasi daripada Bajak Rotary The Preparation of Land Using Chisel Plow Requires Less Water Requirement than Rotary Plow Abstrak. Jurnal Beta , 7 (1), 120–126.
Hariyanto, R. D., & Industri. (2019). Penerapan Metode Fuzzy Logic Untuk Pembentukan Perilaku Non Player Charakter Pada Game Petualang Finding Chiko . 3 (1), 251–256.
Caraka, A. A., Haryanto, H., Kusumaningrum, D. P., & Astuti, S. (2015). Logika Fuzzy Menggunakan Metode Tsukamoto. Techno.COM , 14 (4), 255–265.
Indrajit, R. E. (2016). Kajian Penerapan Konsep Serious Games dalam Bingkai Pedagogis: Mencari Konteks Pemenuhan Kebutuhan Pembelajaran Moderen. Universitas Negeri Jakarta , 1–6.
Adisusilo, A. K., Hariadi, M., Mulyanto, E., Purwantana, B., & Radi. (2018). Soil porosity modelling for immersive serious game based on vertical angle, depth, and speed of tillage. International Journal of Advances in Intelligent Informatics , 4 (2), 107–119. https://doi.org/10.26555/ijain.v4i2.215