## Penentuan Kualitas Bibit Padi Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani
Mhd. Furqan 1 , Sriani 2 , Abdul Halim Hasugian 3 , Munawir Siddik Hsb 4 1,2,3,4 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
Jl. Williem Iskandar Pasar V Medan Estate, (061)6615683
e-mail: mfurqan@uinsu.ac.id, sriani@uinsu.ac.id, abdulhalimhasugian@uinsu.ac.id munawirhasibuan5@gmail.com
Abstract
the  agriculture  sector  still  faces  fairly  basic  challenges,  namely  the  quality  problem  and  the increase  in competitiveness  through  productivity  and  efficiency.  This  research  determines  the criteria for the best quality types of rice seeds and how to apply the Fuzzy Mamdani Method, to determine the quality of rice seeds in order to assist farmers in determining the quality of the best rice seeds. Mamdani fuzzy method is one example of a method that can help the optimal decision making process to solve practical problems. The problem solved is the determination of the best quality of rice seeds, based on established criteria, namely the type of rice, the shape of the  rice,  the  color  of  the  seeds,  the  age  of  the  seeds,  and  roots.  This  is  done  to  reinforce  the output  or  output  of  each  input  variable  membership.  Then  after  the  output  input  output variable is determined, the implementation of the rules for each parameter is carried out. After that  do  defuzzyfication  with  the  centroid  method.  So  that  the  output  of  one  parameter  is  60 with  verry  good  information.  This  system  was  built  with  a  website  application  where  the application is able to help users to determine the quality of rice seeds and obtain information about the best seeds.
Keywords : Decision Support System, Rice Seeds, Fuzzy Mamdani Method, Web Application
Abstrak
bidang  pertanian  masih  menghadapi  tantangan  yang  cukup  mendasar  yaitu  masalah  mutu dan  adanya  peningkatan  daya  saing  melalui  produktivitas,  dan  efisiensi.  Penelitian  ini menetukan  kriteria-kriteria  jenis  bibit  padi  kualitas  terbaik  dan  bagaimana  menerapkan Metode  Fuzzy  mamdani,  untuk  menetukan  kualitas  bibit  padi  agar  dapat  membantu  para petani  dalam  menentukan  kualitas  bibit    padi  terbaik.  Metode  fuzzy  mamdani  adalah  salah satu contoh metode yang bisa membantu proses pengambilan keputusan yang optimal untuk menyelesaikan  masalah  secara  praktis.  Masalah  yang  diselasikan  ialah  penentuan  kualitas bibit padi terbaik, berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditetapkan yaitu jenis padi, bentuk padi, warna benih, usia benih, dan akar. Hal ini dilakukan untuk mempertegas hasil keluaran atau  output  dari  setiap  keanggotaan  variabel  input.  Kemudian  setealah  ditentukannya variabel  input  ouput  dilakannya  implementasi  rules  pada  setiap  parameter.  Setelah  itu dilakukannya  defuzzyfikasi  dengan  metode  centroid.  Sehingga  keluaran  dari  salah  satu parameter  yaitu  60  dengan  keterangan  sangat  baik.  Sistem  ini  dibangun  dengan  aplikasi website  yang  dimana  aplikasi  tersebut  mampu  membantu  pengguna  untuk  menentukan kualitas bibit padi dan memperoleh informasi mengenai bibit terbaik.
Kata kunci : Sistem Penukung Keputusan, Bibit Padi, Metode Fuzzy Mamdani, Aplikasi Web

## 1. PENDAHULUAN
Patut  dicatat  bahwa  padi  merupakan  hasil  panen  yang  signifikan  bagi bangsa  Indonesia.  Sebagian  besar  penduduk  Indonesia  menggantungkan hidupnya  pada  kawasan  hortikultura,  salah  satunya  sebagai  penanam padi[1].  seringkali,  masyarakat  secara  teratur  mengalami  kesulitan  atau masalah  dan  kegagalan  dalam  menentukan  kualitas  bibit  tanaman  padi.
Seperti yang diketahui bahwa bibit yang digunakan harus memiliki kualitas yang bagus atau semacamnya agar mendapatkan hasil yang maksimal[2].
Permasalahan  terbesar  sekarang  ialah  banyak  petani  yang  sulit  untuk menentukan  mana  kualitas  bibit  yang  baik  dengan  bibit  yang  tidak  baik khususnya pada masyarakat yang akan memulai untuk menjadi petani padi, sehingga  banyak  dialami  kerugian  yang  tidak  sedikit.  Oleh  karena  itu  bibit menjadi  peranan  penting yang harus  diperhatikan agar  didapatkan  kualitas bibit  padi  yang  bagus  dan  menghasilkan  kualitas  bibit  unggul[3]. Permasalahan  sekarang  banyak  masyarakat  yang  tidak  memilih  bibit berdasarkan  varietas,  bentuk  padi,  warna  benih,  usia  benih,  dan  akar[4]. Dengan  begitu  penulis  membuat  penelitian  sebuah  sistem  pendukung keputusan  untuk  memilih  kualitas  bibit  padi  dengan  menggunakan  metode logika fuzzy [5].
Strategi  mamdani  digunakan  secara  luas  untuk  penelitian  tentang kerangka  kerja  yang  cerdas.  Kerangka  kerja  yang  tajam  dapat  berupa kerangka  kerja  spesialis  atau  pilihan  jaringan  yang  mendukung  secara emosional  (DSS)[6].  Teknik  mamdani  adalah  memutuskan  suatu  masalah dengan  menggunakan  tingkat  partisipasi  [7]. Fuzzy mamdani  merupakan strategi  yang  benar-benar  mudah  beradaptasi  karana  memiliki  nilai-nilai dalam  setiap  variabel,  dan  memiliki  kapasitas  untuk  membuat    informasi yang ada dari setiap variabel[8]. Fuzzy mamdani dapat diterima oleh banyak pihak karena lebih alami dalam menentukan variabel keanggotaan, dan lebih mudah  diterima  peneliti  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah.  Menggunkan fuzzy mamdani  lebih  tepatnya  seperti  setara  dengan  pemanfaatan  teknik estimasi di  bidang  terukur[9].  Investigasi  dalam  penentuan  setiap  aggota yang  bergantung  pada  metodologi fuzzy lebih  efektif  dalam  menentukan sebuah  hasil  karena  menggunkan  anggka  keanggotan  dari  pada  hanya menggunkan teknik estimasi[10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Teknik Pengumpulan data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah dengan  melakukan  literatur  review  dimana  literatur  adalah  rangkaian kegiatan  yang  berkaitan  dengan  metode  pengumpulan  daftar  pustaka, membaca  dan  mencatat  serta  mengolah  bahan  penelitian  atau  mencari referensi  teoritis  yang  relevan  untuk  kasus  atau  masalah  yang  ditemukan [11].

## 2.2. Analisis Kebutuhan
Analisis kebutuhan merupakan sebuah tahapan awal dan utama untuk perancangan sistem. Dalam proses analisis kebutuhan sistem akan mencakup beberapa  hal  pokok.  Analisis  kebutuhan  adalah  sebuah  analisis  yang memiliki  tujuan  untuk  mendapatkan  informasi  terkait  dengan  kebutuhan yang  berisikan  proses-proses  yang  nantinya  akan  dilakukan  Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan metode fuzzy mamdani [12] Adapun kebutuhan fungsional diantaranya sebagai berikut :
1) Menentukan membeship  fungsion (  funggsi  keanggotan)  ialah  untuk menentukan  sebuah  elemen  suatu  himpunan  atau  karakteristik keanggotaan.
2) Kemudian  menentukan  sebuah  variabel  perhitungan  dengan  menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah variabel untuk menentukan kualitas bibit padi.
3) Setelah ditentukannya variabel kemudian menentukan sebuah rules yang akan diolah untuk melakukan tahapn fuzzy fikasi.
4) Kemudian  dilakukannya  deffuzyfikasi  untuk  menentukan  domain  pada setiap variabel.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisis Data
Dalam pembuatan sistem ini umumnya dibagi menjadi 2 bagian. Bagian pertama  adalah  proses  pembuatan  mesin fuzzy atau fuzzy core,  yaitu menerapkan  aturan-aturan fuzzy berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari penelitian.  Bagian  kedua  adalah  proses  memvisualisasikan  hasil  dari  data fuzzy [13]. Langkah pertama adalah mencari nilai keluaran dari proses fuzzy menggunakan  metode  Mamdani  dari  beberapa  variabel  masukan  dan keluaran. Pada tahap ini harus dilakukan 4 langkah yaitu:
1) Pembentukan .. Himpunan Fuzzy
Himpunan ... fuzzy terdiri  dari  5  variabel  input  dan  1  variabel output dan setiap variabel memiliki himpunan yang berbeda antara lain ialah:
a) Variabel varietas
Tabel 1 . Variabel Varietas Variabel  Nama himpunan  Nilai Domain Varietas Hibrida [0-30] Lokal [30-70] Unggul [50-100] Semesta .. pembicara untuk variabel varietas : [0 100] Domain himpinan fuzzy : Hibrida : [0 30] Lokal : [30 70] Unggul : [50 100] Fungsi keanggotaan untuk variabel varietas µhibrid = {
µlocal = {
µunggul = {
b) Variabel Bentuk padi
Tabel 2 . Variabel Bentuk padi Variabel Nama himpunan  Nilai Domain Bentuk padi Lonjong [0-20] Bulat [20-60] Lonjong gemuk [40-80] Semesta .. pembicara untuk variabel bentuk padi : [0 80] Domain himpinan fuzzy : Lonjong : [0 20] Bulat : [20 60] Lonjong gemuk : [40 80] Fungsi .. keanggotaan untuk variabel bentuk padi
µlonjong
= { µbulat
= {
µlonjong gemuk = {
c) Warna benih
Tabel 3 . Variabel Warna Benih Variabel Nama himpunan  Nilai Domain Warna benih  Coklat [0-20] Kuning muda [20-70] Kuning tua [40-100] Semesta ... pembicara untuk variabel warna benih : [0 100] Domain himpinan fuzzy :
Coklat : [0 20] Kuning muda    : [20 70] Kuning tua      : [40 100] Fungsi keanggotaan untuk variabel warna benih µcoklat = {
µkuningmuda = {
µkuning tua = {
d) Usia benih
Tabel 4 . Variabel Warna Benih Variabel Nama himpunan  Nilai Domain Usia benih  Jelek [0-6] hari Sedang [6-14] hari Bagus [14-20] hari Semesta . pembicara untuk variabel usia benih : [0 100] Domain himpinan fuzzy : Jelek : [0 10] Sedang : [6 14] Bagus : [14 20]
Fungsi keanggotaan untuk variabel warna benih
µjelek       = {
µsedang   = {
µbagus     = {
e) Akar
Tabel 5 . Variabel Warna Benih Variabel  Nama himpunan  Nilai Domain Akar Sedikit [0-60] Banyak [50-80] Semesta .. pembicara untuk variabel akar : [0 80] Domain himpinan fuzzy : Sedikit : [0 40] Banyak : [50 80] Fungsi keanggotaan untuk variabel akar
µsedikit       = {
µbanyak     = {
f) Variabel output
Tabel 5 . Variabel Warna Benih Variabel output Nama himpunan  Nilai Domain kualitas Tidak baik [0-30] Baik [30-70] Sangat baik [50-100] Semesta pembicara untuk variabel output : [0 100] Domain himpinan fuzzy :
Tidak baik : [0 30] Baik : [30 70] Sangat baik  : [50 100]
µtidak baik     = {
µbaik               = {
µsangat baik = {
2) Penentuan Rules Dari Setiap Variabel Input dan Ouput Logika fuzzy bekerja  berdasarkan  aturan  untuk  memetakan  input  dan output ,  yang  dilakukan  dalam  hal  kondisi  dan  tindakan.  Hal  ini memungkinkan  sistem fuzzy untuk  berjalan  tanpa  harus  melalui  komposisi dan  dekomposisi.  Bentuk  dari  kondisi  dan  ekondisi  bisa  juga  disebut  IF- THEN  atau  aturan  dengan  format  If  antesedent  maka  konsisten.  Latar belakang  merupakan  masukan  dari  sistem fuzzy ,  sedangkan  hasil dihubungkan dengan keluaran.
Tabel 6 . Rules No Rules R1 IF    varietas  hibrida  AND  bentuk  padi  lonjong  AND  warna  coklat  AND usia benih jelek AND akar sedikit THEN kualitas tidak baik R2 IF    varietas  hibrida  AND  bentuk  padi  lonjong  AND  warna  coklat  AND usia benih jelek AND akar banyak THEN kualitas tidak baik R3 IF    varietas  hibrida  AND  bentuk  padi  lonjong  AND  warna  coklat  AND usia benih sedang  AND akar sedikit THEN kualitas tidak baik R4 IF    varietas  hibrida  AND  bentuk  padi  lonjong  AND  warna  coklat  AND usia benih sedang AND akar banyak THEN kualitas tidak baik .... .......................................................................
No

## Rules
R162  IF varietas unggul AND bentuk padi lonjong gemuk AND warna kuning tua AND usia benih bagus AND akar banyak THEN kualitas sangat baik
3) Penentuan fungsi mesin inferensi pada metode fuzzy mamdani Fuzzy inference  adalah  proses  mengevaluasi  hasil  dari  setiap  aturan yang terkait dengan aturan IF-THEN. Metode inferensi fuzzy yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Mamdani. Pemahaman dan perhitungan yang  mudah  merupakan  keunggulan  dari  metode  Mamdani  ini.  Hasil fuzzifikasi  tersebut  kemudian  digunakan  untuk  penalaran fuzzy menggunakan  metode  Mamdani  dengan  menggunakan  fungsi  keterlibatan Min.  Kesimpulan  untuk  penelitian  ini  diperoleh  dari  pengumpulan  dan korelasi  antar  aturan.  Metode  Max  akan  digunakan  untuk  menjalankan sistem  inferensi fuzzy .  Dalam  menentukan  mesin  infernsi  ini  penilis mengambil  beberapa  parameter  bibit  padi  yang  akan  diolah  menggunkan metode fuzzy mamdani, parameter bibit padi yang akan diolah iyalah :
Tabel 7 . Parameter Padi No  Nama Bibit  varietas  Bentuk padi  Warna benih  Usia benih  Akar 1 Indah 60 30 70 12 h 40 2 Berlian 80 40 40 12h 60 3 Mutiara 30 50 30 10h 50 4 Rendi 50 70 60 14h 30 5 bayu 40 60 50 10h 50
Dari data nilai parameter di atas dapat di tentukan mesin infernsinya yaitu :
a) Rules  yang  bersangkutan  dari  parameter  indah  ialah  :  R69,  R71,  R87,
R89, R123, R125, R141, R143 nilai min (0.5)
b) Rules yang bersangkutan dari parameter berlian ialah : R136, R138 nilai min (0.5)
c) Rules yang bersangkutan dari parameter mutiara ialah : R21, R27, R39, R45, nilai min (0.5)
d) Rules  yang  bersangkutan  dari  parameter  rendi  ialah  :  R101,  R107  nilai min (0.5)
e) Rules  yang  bersangkutan  dari  parameter  bayu  ialah  :  R45,  R51,  R99. R105 nilai min (0.5
4) Menentukan De fuzzy fikasi
Dari  data  tabel  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  kualitas  bibit  Berlian yang  paling  bagus  dari  pada  bibit-bibit  yang  lainnya.  Dari  tabel  diatas  juga dapat  ditentukan  bibit  yang  mana  yang  seharusnya  untuk  digunakan  oleh para petani agar petani tidak mengalami kerugian yang besar a) Parameter indah
Nilai z =
= = 50
Nilai de fuzzy fikasi ialah = 50
b) Parameter berlian Nilai z =
= = 60
Nilai de fuzzy fikasi ialah = 60
c) Mutiara
Nilai z=
= = 40
Nilai de fuzzy fikasi ialah = 40
d) Rendi Nilai z =
= = 50
Nilai de fuzzy fikasi ialah = 50
e) Bayu Nilai z =
= = 40
Nilai de fuzzy fikasi ialah  = 40
Tabel 8 . Hasil Defuzzyfikasi No  Nama Bibit varietas  Bentuk padi Warna benih akar Usia benih defuzzyfikasi ket 1 Indah 60 30 70 40 12 h 50 B 2 Berlian 80 40 40 60 12h 60 SB 3 Mutiara 30 50 30 50 10h 40 TB 4 Rendi 50 70 60 30 14h 50 B 5 bayu 40 60 50 50 10h 40 TB

## 3.2. Implementasi . Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  kelanjutan  dari  tahap  analisis  dan perancangan  sebuah  sistem.  Sistem  ini  dirancang  dengan  menggunakan bahasa pemrograman PHP dan menggunakan database MySQL
a) Tampilan login
Dalam  tahap  ini  sebelum  melakukan  pengolahan  masyarakat  harus memasukkan akun ditampilan login

## b) Tampilan data bibit yang akan diolah
Dalam  tampilan  ini  data  akan  diolah  untuk  menentukan  kualitas  dari setiap variabel yang sudah ditentukan.
Gambar 2. Tampilan Data Bibit
c) Tampilan hasil
Dalam  tampilan  de fuzzy fikasi  untuk  menampilkan  hasil  dari  setiap variabel yang sudah diolah.
Gambar 3. Tampilan Hasil

## 3. SIMPULAN
Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  bibit  unggul  padi  yang  sudah ditentukan dari beberpa parameter. Setiap patameter memiliki kriteria yaitu varietas,  bentuk  padi,  warna  benih,,  usia  benih  dan  akar.  Kriteria  tersebut digunakan sebagai bahan untuk proses perhitungan dalam penentuan benih padi unggul.
Setelah  ditentukannya  keriteria  dari  setiap  variabel selanjutnya dilakukan  penerapan  dengan  metode fuzzy mandani  dalam  menentukan kualitas  bibit  padi  dimulai  dari  tahap  pembentukan  variabel  input  dan variabel output . Kemudian setelah itu ditentukan nilain himpunan dari setiap varibel  dan  kemudian  menentukan  semesta  pembicara  dari  setiap  variabel tersebut. Setelah itu dilakukannya aturan-aturan atau rules pada pada setiap data. Dan setelah itu dilakukannya de fuzzy fikasi untuk menentukan kualitas bibit  mana  yang  terbaik.  Dan  didapatkannya  untuk  padi  terbaik  terdapat pada parameter berlian yang bernilai 60 dengan keterangan sangat baik, dan
diperingkat  kedua  yaitu  parameter  indah  dengan  nilai  defuzzifikasinya  50 dengan keterangan baik dan diikuti oleh parameter rendi, bayu,dan mutiara. Saran untuk pengembangan aplikasi kedepannya adalah
1) Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  kualitas  bibit  padi  dapat dikembangkan  lebih  lanjut  dengan  menambahkan  beberapa  kriteria, seperti kadar air dan sebagainya.
2) Metode  mamdani fuzzy diharapkan  dapat  diimplementasikan  dalam perangkat lunak yang lebih mudah digunakan, dimana pengguna dapat menggunakannya dengan lebih mudah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Diky  Nofriansyah.  (2014).  Konsep  Data  Mining  Vs  Sistem  Pendukung Keputusan. Yogyakarta : Deepublish.
[2]  Nasri.  (2014).  Kecerdasan  buatan  (  Artificial  Intelligence  ). Artificial Intelligence , 1 (2), 1–10.
[3]  Prasetyo,  Y.  A.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit Padi  Unggul  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weight  (SAW). Simki-Techsain , 02 (06), 12.
[4]  Suendri.  (2018).  Implementasi  Diagram  UML  (Unified  Modelling Language)  Pada  Perancangan  Sistem  Informasi  Remunerasi  Dosen Dengan  Database  Oracle  (Studi  Kasus:  UIN  Sumatera  Utara  Medan). Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , 3 (1), 1–9.
[5]  Sriani,  &  Putri,  R.  A.  (2018).  Analisa  Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan Metode Topsis Untuk Sistem Penerimaan Pegawai Pada Sma  Al  Washliyah  Tanjung  Morawa. Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan Informatika , 02 (April), 40–46.
[6]  Fallis,  A.  .  (2013).  Bab  II  Landasan  Teori. Journal  of  Chemical Information and Modeling , 53 (9), 1689–1699.
[7]  Siregar,  I.  K.,  &  Taufik,  F.  (2017).  Perancangan  Aplikasi  Sms  Alert Berbasis Web. J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 2 (2), 62– 70. https://doi.org/10.37438/jimp.v2i2.6.
[8]  Andani,  S.  R.  (2013). Fuzzy Mamdani  Dalam  Menentukan  Tingkat “Keberhasilan  dosen  mengajar.” UPN  ”Veteran”  Yogyakarta , 2013 (semnasIF), 57–65.
[9]  Nasution,  Y.  R.  (2018).  Penerapan  Aplikasi  Online  Angket  Persepsi Mahasiswa  Terhadap  Kinerja  Dosen  Uin  Sumatera  Utara  Medan. JISTech , 3 (2), 20–35.
[10]  Rahmaddeni.  (2014).  Penerapan Fuzzy Logic  Dalam  Menganalisis Tingkat  Pendapatan  Akhir  Konsultan  Produk  Multi  Level  Marketing  ( Studi Kasus : Pt . Orindo Alam Ayu Cabang Pekanbaru ). Sains, Teknologi Dan Industri , 11 (2), 192–199.
[11]  Zufria  dan  Azhari.  (2017).  Web-Based  Applications  in  Calculation  of Family Heritage ( Science of Faroidh ) QUERY : Jurnal Sistem Informasi.
Jurnal Sistem Informasi , 5341 (April), 50–60. https://doi.org/10.1002/sd.210.
[12]  Wibowo, S. (2015). Penerapan Logika Fuzzy Dalam Penjadwalan Waktu Kuliah. Informatika  UPGRIS , 1 (Juni),  59–77.  Retrieved  from http://download.portalgaruda.org/article.php?article=414291&val=89 24&title=Penerapan Logika Fuzzy Dalam Penjadwalan Waktu Kuliah.
[13]  Putri, A., & Effendi. (2017). Fuzzy Logic Untuk Menentukan Lokasi Kios Terbaik  Di  Kepri  Mall  Dengan  Menggunakan  Metode  Sugeno. Teknik Informatika , 3 , 49–59.