## Identifikasi  Tingkat  Keasaman  Tanah  Gambut  Menggunakan  Logika Fuzzy Inference Sistem (FIS)

## Devia Kartika
Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Jln  Raya  Lubuk  Begalung, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 20 Juli 2018 Revisi Akhir:  30 Agustus 2018 Diterbitkan Online : 15 September 2018 In  the  agricultural  sector,  land  is  a  factor  that  plays  a  very  important  role  in determining agricultural business. Soil fertility is one of the determinants of the success of agricultural business. Each region has a soil fertility level that varies and depends on the type of soil and its geographical location. One way to choose the right land to plant is  to  look  at  the  level  of  acidity.  Not  all  plants  are  suitable  for  planting,  especially  in peat  soils  which  have  different  levels  of  acidity.  This  study  presents  the  design  of  soil acidity detection system for plant species using fuzzy logic method to determine the type of plant according to data from agricultural experts. The measurement results obtained are in accordance with the calculation and criteria for land that has been carried out in a  particular  area.  Decision  making on  soil  acidity  requires  variable  input and  output. The  input  variable  consists  of  soil  weathering  and  fertilizer,  while  for  the  output variable which consists of soil acidity. Variables produce several rules that are used to determine  soil  acidity.  A  case  gets  a  very  small  difference  between  using  manual calculations and Matlab.
K ATA K UNCI
Logika Fuzzy
Soil Acidity
Agryculture Matlab

## K ORESPONDENSI
No HP:  082389229665
E-mail: Devia.Kartika11@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Pada  sektor  pertanian,  tanah  merupakan  faktor  yang berperan  sangat  penting  dalam  menentukan  usaha  pertanian. Setiap daerah memiliki tingkat kesuburan tanah yang berbeda - beda  dan  tergantung  dari  jenis  tanah  dan  letak  geografis  suatu daerah.  Kesuburan  tanah  merupakan  salah  satu  faktor  penentu keberhasilan usaha pertanian. Namun ada kalanya banyak usaha pertanian  yang  gagal  atau  hasil  tidak  maksimal  karena kurangnya pemahaman tentang tingkat kesuburan tanah meraka untuk  jenis  tanaman  tepat  dan  sesuai  dengan  sampel  tanah  dari petani  sendiri.  Kurangnya  pengetahuan  dan  pemahaman  petani akan  tingkat  kesuburan  tanah  yang  tidak  sama  satu  sama  lain untuk  ditanami  jenis  tanaman  yang  tepat  membuat  petani kesulitan  dalam  menentukan  jenis  tanaman  yang  tepat  untuk mereka  tanam.  Untuk  memperoleh  semua  pengetahuan  yang diperlukan tentunya dibutuhkan waktu yang cukup lama. Sistem pakar  dalam  bidang  pertanian  dapat  membantu  petani  untuk membuat  keputusan  melalui  pemilihan  jenis  tanaman  yang sesuai  sebelum  mulai  melakukan  apapun  terhadap  lahan pertanian  petani.  Disamping  itu  dapat  membantu  proses penyebaran  informasi  dan  pengetahuan  melalui  aplikasi  yang dapat  diakses  kapan  saja  oleh  petani,  logika  Fuzzy  digunakan dalam  penelitian  ini  untuk  dapat  mengatasi  banyak  data  yang nilainya  mengandung  ketidak  pastian  (uncertainty)  data  yang dimasukkan oleh petani dari setiap aspek tanah yang telah diuji dilabaoratorium (Ahmad & All, 2017) .
Tanah  merupakan  tempat  tumbuh  alami  dari  tanaman. Apabila  dapat  digunakan  secara  benar  dan  didukung  dengan
besarnya  Negara  Indonesia  maka  akan  menjadi  hal  sangat bermanfaat bagi kehidupan. Tanah sangat berpengaruh terhadap proses pertumbuhan tanaman. Banyak jenis dan macam-macam tanah  yang  ada  di  Indonesia,  salah  satunya  yaitu  adalah  tanah gambut. Luas lahan gambut hanya 8% dari total lahan gambut di dunia  yang  mencapai  400  juta  hektare  per  Februari  2016. Sebanyak  60%  lahan  gambut  berada  di  Asia  Tenggara.  Di Indonesia, terdapat 11,5 juta hektare lahan gambut. Sementara di Malaysia sekitar 7 juta hectare.
Saat  sekarang  ini  banyak  cara  petani  dalam  hal  menanam tanaman.  Salah  satu  caranya  dengan  memilih  lahan  dan  tanah yang tepat dengan melihat keasamannya. Tidak semua tanaman cocok  pada  tanah  yang  memiliki  asam.  Lahan  yang  memiliki tingkat  keasaman  yang  tinggi  akan  sulit  bagi  tanaman  untuk tumbuh  dengan  baik  misalnya  tanaman  padi,  sedangkan  untuk tanaman  seperti  nanas  dan  rambutan  sangat  membutuhkan  zat asam tersebut karena setiap tanaman membutuhkan nutrisi yang berbeda-beda  untuk  tumbuh  dengan  subur.  Untuk  itu  petani harus tepat dalam  mengolah tanah sehingga menghasilkan hasil yang memuaskan.
Kurangnya  pengetahuan  dan  peralatan  masyarakat, membuat  masyarakat  sulit  dalam  mengetahui  tingkat  keasaman tanah  gambut.  Untuk  mengetahui  tingkat  keasaman  tanah gambut  tidak  bisa  hanya  melihat  dari  ciri-ciri  ataupun  bentuk tanah,  haruslah  menggunakan  alat  yaitu  Soil  Tester  yang langsung  ditancapkan  ke  dalam  tanah.  Mahalnya  alat  ini, membuat masyarakat tidak mampu untuk membelinya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Rekayasa perangkat lunak (RPL) merupakan pembangunan sebuah  perangkat  lunak  dengan  tujuan  menghasilkan  perangkat lunak  yang  bernilai  ekonomis  yang  di  percaya  dan  bekerja secara  efisien  menggunakan  mesin.  RPL  lebih  fokus  pada praktek  pengembangan  perangkat  lunak  yang  bermanfaat  bagi pelanggan (User) dengan memenuhi kriteria sebagai berikut :
1. Dapat  terus  dipelihara  setelah  perangkat  lunak  selesai dibuat seiring berkembangnya teknologi dan lingkungan(Maintainability).
2. Dapat diandalkan dengan proses bisnis yang dijalankan dan perubahan yang terjadi (Dependability dan Robust).
3. Efisiensi dari segi sumber daya dan penggunaan.
4. Kemampuan  untuk  dipakai  sesuai  dengan  kebutuhan (Usability)  Jadi  perangkat  lunak  yang  baik  adalah perangkat  lunak  yang  fokus  kepada  pengguna  atau pelanggan (Hendrajati, 2012) .
Pada perkembangan teknologi perangkat lunak, diperlukan adanya  bahasa  yang  digunakan  untuk  memodelkan  perangkat lunak yang akan dibuat dan perlu adanya standarisasi agar orang di berbagai Negara dapat  mengerti pemodelan perangkat lunak. Banyak orang telah  membuat bahasa pemodelan  pembangunan perangkat  lunak  sesuai  dengan  teknologi  pemprograman  yang berkembang  pada  saat  itu,  misalnya  yang  sempat  berkembang dan  digunakan  oleh  banyak  pihak  adalah Data  Flow  Diagram (DFD)  untuk  memodelkan  perangkat  lunak  yang  meggunakan pemrograman  prosedural  atau  struktural,  kemudian  juga  ada State  Transition  Diagram  ( STD ) yang  digunakan  untuk memodelkan  sistem real  time (waktu  nyata)  (Shalahuddin, 2013).
Diagram UML yang  dipakai  dalam  perancangan  sistem pakar ini ada 7 diagram yaitu :
Use Case Diagram
Diagram use  case merupakan  pemodelan  untuk  kelakuan (behavior) sistem informasi yang akan dibuat.

## Class Diagram
Class  Diagram menggambarkan  struktur  dari  sistem  dari segi  pendefenisian  kelas-kelas  yang  akan  dibuat  untuk membangun sistem. Kelas memiliki apa yang disebut atribut dan metode  atau  operasi.  Atribut  merupakan  variabel-variabel  yang dimiliki oleh suatu kelas, dan operasi atau metode adalah fungsi yang dimiliki oleh suatu kelas.

## Sequence Diagram
Diagram sekuen menggambarkan kelakuan objek pada use case dengan  medeskripsikan  waktu  hidup  objek  dan massege yang dikirimkan dan diterima antar objek.

## Activity Diagram
Activity  Diagram menggambarkan  berbagai  aliran  kerja atau  aktifitas  dari  sebuah  sistem  atau  proses  bisnis  atau  menu yang ada pada perangkat lunak (Shalahuddin, 2013).

## State Machine Diagram
Stetachart diagram  atau  dalam  bahasa  Indonesia  disebut diagram  mesin  status  atau  sering  juga  disebut  diagram  status digunakan untuk menggambarkan perubahan status atau transisi status dari sebuah mesin atau sistem atau objek.

## Deployment Diagram
Deployment Diagram menunjukkan konfigurasi komponen dalam proses eksekusi aplikasi
Logika fuzzy diperkenalkan oleh Prof. Lotfi  Astor Zadeh pada  tahun  1962.  Logika fuzzy adalah  metodologi  sistem control pemecahan masalah, yang cocok untuk diimplementasikan  pada  sistem,  mulai  dari  sistem  yang
sederhana,  sistem  kecil, embedded  system, jaringan  PC, multi channel atau workstation berbasis  akuisisi  data,  dan  sistem control (Gema, Kartika, & Pratiwi, 2017).
Suatu  pengembangan  lebih  lanjut  tentang  konsep himpunan dalam matematika. Pada himpunan tegas ( crisp ), nilai keanggotaan  dalam  suatu  himpunan A ( µA (χ))  memiliki  dua (Gema et al., 2017) , yaitu :
1. Satu  (1)  yang  berarti  bahwa  suatu  item  menjadi  anggota dalam suatu himpunan.
2. Nol  (0)  yang  berarti  bahwa  suatu  item  tidak  menjadi anggota dalam suatu himpunan.
Ada    beberapa  hal  yang  menjadi  dasar  dalam  memahami fuzzy  logic antara lain:
1. Variabel fuzzy ,  yaitu  variabel  yang  akan  dibahas  dalam suatu sistem fuzzy .
2. Himpunan fuzzy ,  yaitu  suatu  kelompok  yang  mewakili suatu  keadaan  tertentu  dalam  suatu  variabel fuzzy . Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut yaitu :
a. Linguistik
b. Numeris
3. Semesta  pembicaraan,  yaitu  seluruh  nilai  yang  diizinkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy .
4. Domain  himpunan fuzzy ,  yaitu  seluruh  nilai  yang diizinkan  dalam  semesta  pembicaraan  dan  boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy.
Fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan  pemetaan  titik-titik input data  kedalam  nilai keanggotaannya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan)  yang  memiliki  interval  0  dan  1.  Salah  satu  cara untuk  mendapatkan  nilai  keanggotaan  adalah  dengan  melalui pendekatan fungsi.
Sebuah sistem fuzzy adalah kemampuannya dalam proses penalaran  secara  bahasa  sehingga  dalam  perancanganya  tidak memerlukan  persamaan  matematik  yang  rumit  (Gema  et  al., 2017).
Metode mamdani sering dikenal sebagai metode max-min. Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani    pada  tahun 1975.  Untuk  mendapatkan output diperlukan  4  tahapan,  antara lain (Edy Victor Haryanto, 2015):
1. Pembetukan  himpunan fuzzy .  Pada  proses  fuzzifikasi langkah  yang  pertama  adalah  menentukan  variabel fuzzy dan himpunan fuzzy nya.
2. Aplikasi    fungsi  implikasi  pada  metode  mamdani.  Fungsi implikasi yang digunakan adalah MIN dan MAX .
3. Komposisi aturan (rule ). Tidak seperti penalaran monoton, apabila sistem terdiri dari beberapa aturan, maka inferensi diperoleh dari kumpulan antar aturan (rule ).
4. Penegasan ( defuzzy fikasi ). Input dari proses defuzzy fikasi adalah  suatu  himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari komposisi  aturan-aturan fuzzy  , sedangkan output yang dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  pada  domain himpunan fuzzy tersebut.
Menurut (Saleh,  2015) menerapkan  metode fuzzy mamdani  untuk  melihat  sejauh  mana  metode  ini  mampu memprediksi  tingkat  kebisingan  lalu  lintas.  Dimana  dalam memprediksi  tingkat  kebisingan  lalu  lintas  pada  penelitian  ini agaknya  telah  digunakan  untuk  memprediksi  peluang  kejadian hujan  dengan  memanfaatkan  data  musim  hujan,  musim pancaroba dan musim kemarau.
Web  adalah  sekumpulan  halaman  informasi  yang disediakan melalui jalur internet sehingga bisa diakses diseluruh dunia  selama  terkoneksi  dengan  jaringan  internet.  Web merupakan  sebuah  komponen  yang  terdiri  dari  teks,  gambar, suara  animasi  sehingga  menjadi  media  informasi  yang  menarik untuk dikunjungi oleh orang lain (Mandala, 2015)
HTML  adalah  singkatan  dari Hypertext  Text  Markup Languange . HTML merupakan  bahasa  yang  digunakan  untuk mendefinisikan  sejumlah  bagian  seri  sebuah  dokumen web dalam  bentuk tag ,  sehingga browser dapat  mengetahui bagaimana menampilkan dokumen web tersebut yang mencakup link,  text, gambar  dan  media-media  lainnya  seperti  video  atau audio (Mandala, 2015).
Cascading  Style  Sheets  (CSS) adalah  aturan  untuk megendalikan  beberapa  komponen  dalam  sebuah  web  sehingga akan  lebih  terstruktur  dan  seragam.  CSS  bukan  merupakan bahasa pemprograman (Mandala, 2015) .
PHP  merupakan  bahasa  pemprograman script yang membuat dokumen HTML  secara on the fly yang dieksekusi di server web, dokumen HTML yang dihasilkan dari suatu aplikasi bukan  dokumen  HTML  yang  dibuat  dengan  menggunakan editor  teks  atau  editor  HTML,  dikenal  juga  sebagai  bahasa pemprograman server side.
PHP merupakan singkatan dari “ Hypertext Preprocessor”, merupakan bahasa utama script server side yang disisipkan pada HTML yang dijalankan di server, dan juga bisa digunakan untuk membuat aplikasi desktop (Sidik, 2012) .
Konsep Database
Secara  umum, database berati  koleksi  data  yang  saling terkait. Secara praktis , basis data dapat dianggap sebagai suatu penyusunan  data  yang  terstruktur  yang  disimpan  dalam  media pengingat  ( harddisk )  yang  tujuannya  adalah  agar  data  tersebut dapat diakses dengan mudah dan cepat.
Database MySQL MySQL  merupakan software yang  tergolong  sebagai DBMS  ( database  management  system )  yang  bersifat open source. Open source menyatakan bahwa software ini dilengkapi dengan source  code (kode  yang  dipakai  untuk  membuat MySQL),  selain  tentu  saja  bentuk executable -nya  atau  kode yang dapat dijalankan secara lansung dalam sistem operasi, dan bisa diperoleh dengan cara men- download secara gratis.

## SQL
SQL  adalah  kependekan  dari structured  query  language , dalam  bahasa  inggris  SQL  biasa  dibaca  sebagai  SEQUEL  atau ES-KYU-EL.  Bahasa  ini  merupakan  standar  yang  digunakan untuk mengakses database relasional.
Standar SQL mula-mula didefiniskan oleh ISO ( International Standards Organization ) dan

## Tanah Gambut
Menurut  (Purba,  2017)  lahan  gambut  umumnya  dapat ditemukan  di  dataran  rendah.  Lahan  gambut  di  dataran  rendah ini  terbentuk  pada  topografi  yang  cekung  dan  di  genangi  air yang  tidak  mudah  hilang.  Topografi  demikian  terdapat  pada wilayah datar dan biasanya berada pada dataran rendah. Kondisi ini  menyebabkan  proses  dekomposisi  bahan  organik  lebih lambat  dari  proses  penimbunannya  sehingga  terjadi  akumulasi bahan organik yang semakin lama semakin tebal.
Menurut  (Lubis,  Nasution,  &  Sarifuddin,  2014) karakteristik kimianya gambut memiliki beberapa permasalahan diantaranya  ph  rendah  (masam),  ketersediaan  sejumlah  unsur hara  makro  (K,  Ca,  Mg,  P)  dan  mikro  (Cu,  Zn,  Mn,  dan  Bo) yang  rendah,  mengandung  asam-asam  organik  yang  beracun, serta memiliki Kapasitas Tukar Kation (KTK) yang tinggi tetapi dengan Kejenuhan Basa (KB) yang rendah.

## 3. METODOLOGI
Agar  penelitian  ini  berjalan  dengan  teratur,  maka diperlukan  sebuah  kerangka  penelitian.  Berikut  ini  adalah kerangka penelitian yang dibuat :
Indentifikasi Masalah
Pengumpulan Data
Analisa Data
Perancangan Sistem

## Implementasi Sistem

## Pengujian Sistem
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## Tahapan Penelitian
Pembuatan  web  ini  dimaksudkan  untuk  memperbaiki  sistem dalam  bagian  seleksi  penetapan  tingkat  keasaman  tanah  secara manual  menjadi  sistem  komputerisasi  secara online yang menghemat waktu dan biaya.

## Metode Penelitian
Adapun metode penelitian yang dilakukan sebagai berikut :
a. Penelitian lapangan Pada penelitian lapangan ini dilakukan wawancara dengan pegawai,  untuk  menganalisis  masalah,  serta  memperoleh informasi yang dibutuhkan.
b. Riset Perpustakaan Riset  perpustakaan  ini  dilakukan  dengan  cara  membaca, membahas,  meringkas  dan  membuat  kesimpulan  dari buku-buku fuzzy    logic ,  dan programing yang  berkaitan dengan  analisis  dan  perancangan  data  mining  untuk mendapatkan  bahan-bahan  yang  secara  ilmiah  dapat dijadikan landasan dalam menyusun penelitian ini .
c. Penelitian Laboratorium Dalam  hal  ini  penelitian  dilakukan  dengan  merancang program  atau  perangkat  lunak  yang  sesuai  dengan permasalahan  yang  dihadapi  dan  juga  dalam  hal penyusunan dan penulisan secara keseluruhan.
Dalam  pembuatan  penelitian  ini  di  dukung  oleh  sistem komputerisasi dan  perancangan komponen dalam  hal-hal yang  berkaitan  dengan  komputer.  Perencanaan  ini  dapat membantu user dalam hal pengolahan data.

## Analisa Data
Setelah data berhasil didapatkan, maka langkah selanjutnya  adalah  melalukan  analisa  terhadap  data  tersebut. Analisa  data  merupakan  suatu  usaha  untuk  mengkaji  dan mengolah  data  yang  telah  didapatkan  sehingga  diperoleh  suatu kesimpulan yang bermanfaat sesuai dengan tujuan penelitiaan.

## Analisa Proses
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian fuzzy logic ini  menggunakan  metode  analisa  mamdani  yang  sering disebut  metode  MAX-MIN.  Metode  ini  menggunakan  sistem penalaran yang menyerupai instusi manusia (Gema et al., 2017) .

## Analisa Sistem
Analisa  sistem  juga  dibutuhkan  agar  penulis  dapat mendeskripsikan  alur  kerja  sistem  berdasarkan  kebutuhan penggunanya.  Dengan  adanya  analisa  sistem  diharapkan  dapat
menciptakan  suasana user  friendly terhadap  sistem  yang  akan dibangun.

## Perancangan Sistem
Setelah  melakukan  analisa  terhadap  data  dan  sistem, penulis juga melakukan perancangan terhadap sistem yang akan dibangun berdasarkan analisa sistem yang telah dilakukan.

## Perancangan Model
Tahapan perancangan bertujuan untuk membuat penelitian dirancang  sesuai  dengan  tujuannya,  sehingga  tidak  melenceng dari  tujuan  penelitian.  Akan  dilakukannya  proses  pengumpulan data-data  yang  akan  dilakukan  untuk  mendukung  perancangan sistem sebagai objek penelitian. Perancangan akan menggunakan UML sebagai model rancangan agar terorganisasi dan terstruktur dengan rancangan.
1. Use Case Diagram
2. Class diagram
3. State diagram
4. Activity Diagram
5. Sequence Diagram

## Pengujian Aplikasi
Pengujian  aplikasi  pada  sistem  ini  merupakan  pengujian yang  dilakukan  dengan  memasukan  rumus  logika fuzzy logic dengan  metode  mamdani  didalam  sebuah  sistem  aplikasi berbasis  web  agar  aplikasi  yang  akan  dirancang  menjadi  lebih efektif  dan  efisien  dan  mudah  digunakan  oleh  Dinas  Pertanian Kota Padang untuk mengetahui tingkat keasaman tanah.
Pengujian Interface
Pengujian interface yaitu  pengujian  terhadap  desain aplikasi fuzzy    logic yang  akan  diimplementasikan  kedalam sebuah  aplikasi  web.  Pengujian  tingkat  keasaman  tanah, tampilan  utama,  dan  semua  yang  akan  dirancang  kedalam sebuah aplikasi web nantinya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam melakukan pengolahan data, data akan dikelompokkan  ke  dalam  beberapa  kelompok  berdasarkan batasan  yang  telah  diberikan  dari  data  Dinas  Pertanian.  Dalam menentukan keasaman tanah ada beberapa data yang diperlukan. Seperti  pelapukan  tanah dan  penggunaan  pupuk.  Dari  beberapa data  yang  telah  dikumpulkan  akan  dilakukan  analisa  sehingga data tersebut akan dikelompokkan menjadi himpunan fuzzy yang telah  diolah  menggunakan  sistem fuzzy Tsukamoto.  Data tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Table 1. Data Jenis Tanaman Sesuai Tingkat Keasaman
No Keasaman Tanah Tanaman 1 Rendah - Padi - Jagung - Pisang 2 Sedang - Karet - Mangga 3 Tinggi - Rambutan
Tabel 1 adalah jenis tanaman yang cocok untuk masing-masing dari tingkat keasaman tanah.

## Pembentukan Himpunan Fuzzy
Variabel  yang  digunakan  terdiri  dari  variabel  input  dan variabel  output.  Varibel  input  terdiri  dari  pelapukan  tanah, pupuk. Variabel output adalah keasaman tanah. Masing-masing
variabel  tersebut  memiliki  semesta  pembicaraan,  himpunan fuzzy , dan domain sebagai berikut : a. Variabel Pelapukan Tanah
Semesta  pembicaraan  Pelapukan  Tanah  =  [0-100%]. Himpunan  fuzzy  untuk  variable  Pelapukan  Tanah adalah Sedikit, Sedang, Banyak. Berikut adalah kurva fungsi keanggotaannya :
Gambar 2. Variabel Pelapukan Tanah
1) Domain Himpunan Fuzzy Sedikit : [0-55]
Fungsi Keanggotaan (0, 10, 55) : 1; x ≤ 10 µsedikit[x] =    (55-x)/(55-10); 10 < x < 55 0; x ≥ 55 2) Domain Himpunan Fuzzy Sedang : [30-80]
Fungsi Keanggotaan (30, 55, 80) :
0;(x ≤ 30) atau (x ≥ 80) µsedang[x] =    (x-30)/(55-30);30 < x < 55
(80-x)/(80-55);55 ≤ x ≤ 80
3) Domain Himpunan Fuzzy Banyak: [55-100] Fungsi Keanggotaan (55, 100) : 0; x ≤ 55 µbanyak[x] =     (x-55)/(100-55); 55 < x < 100 1; x ≥ 100
b. Variabel Pupuk
Semesta  pembicaraan  Pupuk  =  [0-4  kali].  Himpunan fuzzy  untuk  variable  Pupuk  adalah  Sedikit,  Sedang, Banyak. Berikut adalah kurva fungsi keanggotaannya :
Gambar 3. Variabel Pupuk
Keterangan :
1) Domain Himpunan Fuzzy Sedikit : [0-2 kali]
Fungsi Keanggotaan (0, 1, 2) : 1; y ≤ 1 µsedikit [y] =       (2-y)/(2-1);1<y<2 0; y ≥ 2
2) Domain Himpunan Fuzzy Sedang : [1-3 kali]
Fungsi Keanggotaan (1, 2, 3) :
0; (y ≤ 1) atau (y ≥ 3) µsedang[y] =       (y-1)/(2-1);1 < y < 2
(3- y)/(3-2);2 ≤ y ≤ 3
3) Domain Himpunan Fuzzy Banyak : [2-4 kali]
Fungsi Keanggotaan (2, 3, 4) :
0; y ≤ 2
µbanyak[y] =      (y -2)/(4-2);2 < y < 4 1; y ≥ 4
c. Variabel Keasaman Tanah
Semesta pembicaraan Keasaman Tanah = [3.5-6.5 ph]. Himpunan  fuzzy  untuk  variable  Keasaman  Tanah adalah  Rendah,  Sedang,  Tinggi.  Berikut  adalah  kurva fungsi keanggotaannya :
Gambar 4. Variabel Keasaman Tanah
Keterangan : 1) Domain Himpunan Fuzzy Tinggi : [3.5-5] Fungsi Keanggotaan (0, 3.5, 5) :
1; z ≤ 3,5 µtinggi[z] =        (5- z)/(5-3,5); 3,5 < z < 5 0; z ≥ 5 2) Domain Himpunan Fuzzy Sedang : [4.5-5.5] Fungsi Keanggotaan (4.5, 5, 5.5) : 0; (z ≤ 4,5) atau (z ≥ 5,5) µsedang[z] =     (z -4,5)/(5-4,5 ); 4,5 < z < 5 (5,5- z)/(5,5-5); 5 ≤ z ≤ 5,5 3) Domain Himpunan Fuzzy Rendah : [5-6.5] Fungsi Keanggotaan (5, 6.5) : 0; z ≤ 5 µrendah[z] =      (z -5)/(6,5-5);5 < z < 6,5 1; z ≥ 6,5 4.2 Pembentukan Rule
Rule-rule (R) yang didapat dari kemungkinan keputusan adalah :

## Gambar 5. Rules Penentuan Matlab

## Pengolahan Data Dengan Fuzzy
Pengolahan  data  menggunakan fuzzy manual  bertujuan dapat  memberikan  penjelasan  tentang  kerja  aplikasi  yang digunakan. Adapun prosesnya sebagai berikut:
1. Contoh Pengguna : Aprizal
Input : Pelapukan tanah = 63% , Pupuk = 2 kali Adapun  langkah-langkah  dalam  pengolahan  data  untuk menentukan Keasaman  Tanah sebagai berikut : a. Menentukan Himpunan Fuzzy
Variabel  pelapukan  tanah  telah  didefinisikan  pada  tiga himpuan fuzzy, yaitu:  sedikit,sedang dan banyak.
Pelapukan  tanah  63%  termasuk  kedalam  himpunan fuzzy sedang maka tingkat keanggotaan sesuai fungsi berikut:
µsedikit[63]  = 0 µsedang[63] = (80-x) / (80-55)
= (80-63)/(80-55)
= 0,68
µbanyak[80] = (x-55) / (100-55)
= (63-55) / (100-55) = 0,17
Variabel  Pupuk  telah  didefinisikan  pada  tiga  himpuan fuzzy , yaitu: sedikit, sedang dan banyak. Pupuk  2  kali  termasuk  kedalam  himpunan fuzzy sedikit,sedang  dan  banyak  maka    tingkat  keanggotaan  sesuai fungsi berikut:
µsedikit[2] = 0 µsedang[2] = (3-y)/(3-2) = (3-2)/1 = 1
µbanyak[2] = 0
b. Mesin Inferensi
Tahap  dari  proses  perhitungan fuzzy berikutnya  adalah tahapan  penalaran.  Dalam  proses  penalaran  ada  3  hal  yang dilakukan  yaitu  mengaplikasi  operator fuzzy ,metode  implikasi dan komposisi.
[R1] IF Pelapukan tanah SEDIKIT And Pupuk SEDIKIT THEN Keasaman tanah TINGGI α-predikat1= µsedikit ∩µsedikit = min(µsedikit[63],µsedikit[2]) = min(0;0) = 0 (5 - z) ÷ (5 - 3,5) = 0
(5 - z) ÷1,5 = 0  Z1 = 5
[R5] IF Pelapukan tanah SEDIKIT And Pupuk SEDANG THEN Keasaman tanah SEDANG α-predikat2 = µsedikit ∩µsedang
= min(µsedikit[63],µsedang[2])
= min(0;1) = 0 (z - 4,5) ÷ (5 - 4,5) = 0
( z - 4,5) ÷ 0,5 = 0  Z2 = 4,5
[R9] IF Pelapukan  tanah  SEDIKIT And Pupuk  BANYAK
THEN Keasaman tanah RENDAH α-predikat3 = µsedikit ∩µbanyak
= min(µsedikit[63],µbanyak[2])
= min(0;0) = 0 (z - 5) ÷ (6,5 - 5)=0 (z - 5) ÷ 1,5=0  Z3=5
[R10] IF Pelapukan  tanah  SEDANG And Pupuk  SEDIKIT
THEN Keasaman tanah TINGGI
α-predikat4 = µsedang ∩µsedikit = min(µsedang[63],µsedikit[2])
= min(0,68;0) = 0 (5 - z) ÷ (5 - 3,5) = 0 (5 - z) ÷ 1,5 = 0  Z4 = 5
[R14] IF Pelapukan  tanah  SEDANG And Pupuk  SEDANG THEN Keasaman tanah SEDANG
α-predikat5 = µsedang ∩µsedang = min(µsedang[63],µsedang[2]) = min(0,68;1) = 0,68 (z  - 4,5) ÷ (5 - 4,5) = 0,68 (z - 4,5) ÷ 0,5 = 0,68 (z - 4,5) = 0,364 z = 0.34 + 4,5  Z5 = 4,84
[R17] IF Pelapukan  tanah  SEDANG And Pupuk  BANYAK THEN Keasaman tanah SEDANG α-predikat6 = µsedang ∩µbanyak = min(µsedang[63],µbanyak [2]) = min(0,68;0) = 0 (z - 4,5) ÷ (5-4,5)=0 (z - 4,5) ÷ 0,5=0  Z6=4,5
[R19] IF Pelapukan  tanah  BANYAK And Pupuk  SEDIKIT THEN Keasaman tanah TINGGI α-predikat7 = µbanyak ∩µsedikit = min(µbanyak[63],µsedikit[2])
= min(0,17;0)
= 0 (5 - z) ÷ (5-3,5) = 0 (5 - z) ÷ 1,5 = 0  Z7 = 5
[R22] IF Pelapukan  tanah  BANYAK And Pupuk  SEDANG THEN Keasaman tanah TINGGI α-predikat8 = µbanyak ∩µsedang
= min(µbanyak[63],µsedang[2])
= min(0,17;1)
= 0,17 (5 - z) ÷ (5 - 3,5) = 0,17 (5 - z) ÷ 1,5 = 0,17 (5-z) = 0,255 z = 5 – 0,255  Z8 = 4,745
[R26] IF Pelapukan  tanah  BANYAK And Pupuk  BANYAK THEN Keasaman tanah SEDANG α-predikat9 = µbanyak ∩µbanyak = min(µbanyak[63],µbanyak[2]) = min(0,17;0) = 0
(z - 4,5) ÷ (5 - 4,5) = 0 (z-4,5) ÷ 0,5 = 0  Z9 = 4,5
c. Defuzzyfikasi Langkah terakhir dalam proses ini adalah defuzzifikasi atau disebut juga tahap  penegasan.
z=(αpred1*z1)+(αpred2*z2)+(αpred3*z3)+(αpred4*z4)+(α pred5*z5)+(αpred6*z6)+(αpred7*z7)+(αpred8*z8)+(αp red9*z9)
αpred1+  αpred2+  αpred3+  αpred4+  αpred5+  αpred6+ αpred7+ αpred8+ αpred9
= (0*5)+(0*4,5)+(0*5)+(0*5)+(0,68*4,84)+(0*4,5)+(0*5)
+(0,17*4,745)+(0*4,5)
0 + 0 + 0 + 0 + 0,68 + 0 + 0 + 0,17+ 0 =  4,09785
0,85
= 4,821 (Sedang)
Dari  hasil  perhitungan  data  di  atas  diperoleh  nilai defuzzifikasi z =  4,821.  Jadi,  tingkat  keasaman  tanah pengguna  yaitu  sedang  yang  berada  pada  range  4,5  – 5,5.
Pengujian    sistem    yang    sudah    dibangun    sangat    diperlukan untuk menguji  sistem  yang  telah  dibuat.  Pengujian  dilakukan dengan  membandingkan    dengan    hasil    MATLAB    terhadap kasus  yang telah dihitung secara manual. Pada pengujian ini ada output keputusan, yaitu: Keasaman Tanah Pelapukan Tanah= 63 Pupuk = 66 Dengan menggunakan MATLAB, maka hasil dapat dilihat pada Gambar berikut ;
Gambar 6. Tampilan Rule Pada Matlab
Dari  gambar di  atas dapat  disimpulkan  bahwa  jika Pelapukan Tanah= 63, Pupuk = 66 Maka Keasaman tanah tipe (2,83). Dengan  membandingkan  kalkulasi  manual  denagn  MATLAB terlihat   bahwa   tidak   terdapat   perbedaan   yang   berarti pada keputusan  baik  menggunakan  MATLAB  maupun  secara manual.  Selisih    diantara    keduanya    disebabkan    oleh
pembulatan    angka  secara  manual.  Hal  ini  berarti  system menggunakan  metode  Mamdani  pada  Matlab  dapat  digunakan dengan baik.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisa  dan  pembahasan  pada  penelitian  ini, maka didapat kesimpulan bahwa :
1. Dengan  menggunakan  aplikasi  penetapan  tingkat keasaman tanah gambut dengan fuzzy logic  ini maka masyarakat  akan  lebih  mudah  menentukan  tanaman yang  cocok  untuk  ditanam  di  lahan  pertanian berdasarkan tingkat keasamannya.
2. Dengan  adanya  metode Fuzzy  Mamdani ini membantu proses pengolahan data serta  mendapatkan keputusan yang akurat dan tidak membutuhkan waktu yang lama.
3. Dengan  menerapkan  logika fuzzy diharapkan  dapat menyajikan  data  secara  efektif  dalam  menghitung tingkat keasaman tanah yang dapat diakses oleh semua masyarakat.
Dari hasil penelitian ini maka penulis dapat menyampaikan saran-saran sebagai berikut :
1. Untuk  pengembangan  aplikasi  ini  lebih  lanjut  dapat digunakan  metode    yang  lain  sebagai  pembanding terhadap hasil yang diharapkan.
2. Sebaiknya  melakukan  penelitian  secara  berkala  untuk mengetahui  tingkat  keasaman  tanah  dan  perlu dievaluasi.
3. Pengembangan  sistem  selanjutnya,  tidak  hanya  tanah gambut  saja  yang  dapat  dihitung  tingkat  keasamannya, melainkan  berbagai  macam  tanah  juga  bisa  dihitung tingkat keasamannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad,  N.,  &  All,  E.  (2017).  Sistem  Pakar  Deteksi  Tingkat Kesuburan Tanah Menggunakan Fuzzy Logic. Journal of Information Technology and Computer Science , 2 (2), 91– 95. Edy  Victor  Haryanto,  F.  N.  (2015).  Penerapan  Metode  Fuzzy Mamdani  Dalam  Memprediksi  Tingginya  Pemakaian Listrik ( Studi Kasus Kelurahan Abc ). STMIK AMIKOM Yogyakarta , 115–119.
Gema,  R.  L.,  Kartika,  D.,  &  Pratiwi,  M.  (2017).  Artificial Intelligence  Menentukan  Kualitas  Kehamilan  Pada Wanita Pekerja, 24 (2), 318–324.
HENDRAJATI,  A.  (2012).  REKAYASA  PERANGKAT LUNAK SENTRA PELAYANAN KEPOLISIAN TERPADU (SPKT) PADA POLRESTABES SEMARANG, 5–6.
Lubis,  A.,  Nasution,  Z.,  &  Sarifuddin,  S.  (2014). Pengaruh  Air Laut, Zeolit, dan Pasir Vulkan Terhadap Status Hara Pada
Tanah  Gambut  Serta  Pertumbuhan  dan  Produksi  Padi Sawah. Agroekoteknologi . Mandala, E. P. W. (2015). Web Programming Project 1 e.p.w.m Forum . Yogyakarta: Andi.
Purba,  D.  K.  T.  (2017).  Klasifikasi  Tanah  Gambut  di  Dataran Tinggi Toba, 5 (1), 103–112.
Saleh, A. (2015). Implementasi Metode Fuzzy Mamdani Dalam Memprediksi Tingkat
Kebisingan Lalu Lintas. Semnasteknomedia Online . Shalahuddin, R. A. S. dan. (2013). Rekayasa Perangkat Lunak . Bandung: Informatika.
Sidik,  B.  (2012). Pemrograman  Web  dengan  PHP .  Bandung: Informatika.

## BIODATA PENULIS

## Devia Kartika
Lulusan  Magister  Komputer  Universitas Putra  Indonesia  YPTK  Padang  tahun  2014. Saat ini menjadi Dosen Tetap di  Universitas Putra  Indonesia  YPTK  Padang  Pada  Prodi Teknik Informatika