## ANALISIS PEMBERIAN NUTRISI MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC STUDI KASUS TANAMAN CABAI
Devin Viondra Sihar Matondang 1) , Delmanto Saogo 2) , Rizki Samuel Putra F. Sianturi 3) , Sopian Dapit 4) , Ertina Sabarita Barus 5) 1,2,3,4,5 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia Email: Devin.matondang3@gmail.com , saogodelmanto40@gmail.com , Riskysamuel123@gmail.com , Sopiandapiy@gmail.com , ertinasabaritabarus@unpri.ac.id

## Abstract
This research addresses the challenges faced by chili farmers in predicting harvest outcomes and providing nutrition according to plant needs. The Fuzzy Logic Mamdani method is proposed as a decision support system to determine the optimal nutrient application volume based on soil conditions, temperature, and acidity level (pH). By synthesizing fuzzy logic, this study aims to assist chili farmers in optimizing harvest results  through  appropriate  nutrient  application.  The  research  methodology  involves  literature  review, observation, and data collection to form a dataset with variables such as irrigation volume, soil moisture, temperature,  and  soil  pH.  The  research  results  include  the  formation  of  fuzzy  sets,  application  of implication  functions,  rule composition,  defuzzification,  and  irrigation volume  calculations.  Simulations using the  Fuzzy  Logic  Toolbox  show  that  the  Fuzzy Logic Mamdani  method can  provide  predictions  of nutrient application volumes that align with chili plant conditions. In testing, when the input variable of water content is 35.6 at a temperature of 30.8 with a soil pH of 3.7, the system recommends an irrigation volume of 204, categorized as high. The findings of this research can serve as a predictive tool to help chili farmers determine the optimal nutrient application volume based on environmental conditions.
Keywords : Fuzzy Logic, Mamdani, Nutrition, Chili Plants

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  informasi  saat  ini sedang  berlangsung  dengan  cepat  di  berbagai sektor  mulai  dari  sektor  industri,  akademisi, pertanian,  kedokteran,  bidang  pertahanan  dan bidang-bidang lainnya [1]–[9]. Teknologi informasi  memiliki  peran  penting  dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi pekerjaan manusia [10], [11], [12]–[15]. Menurut informasi yang  ditemukan  dalam  databoks,  sekitar  60% teknologi digital dalam sektor pertanian difokuskan  pada  penggunaan  informasi  digital, seperti data pasar dan harga. Sementara itu, 40% sisanya menitikberatkan pada upaya memperluas akses pasar, dan hampir sepertiga dari teknologi tersebut digunakan untuk mengoptimalkan rantai pasokan  dan  manajemen  data.  Sisanya,  sekitar sepertiga lagi, digunakan untuk layanan keuangan  dan  praktik  pertanian  presisi,  seperti
pemanfaatan  satelit,  sensor,  dan  teknologi mekanis dalam pertanian.
Tanaman  cabai  adalah  jenis  tanaman tahunan dengan sistem perakaran yang memiliki akar  tunggang  [16],  [17].  Sistem  perakaran tanaman  cabai  memiliki  ciri  penyebaran  yang agak  luas,  dengan  panjang  berkisar  antara  25 hingga  35  cm.  Sistem  perakaran  ini  memiliki beberapa peran, diantaranya adalah menyerap air dan  nutrisi  dari  dalam  tanah,  serta  memberikan dukungan  untuk  mempertahankan  kestabilan posisi  batang  tanaman  [18],  [19],  [20]. Berdasarkan  data  yang  dikeluarkan  oleh  Badan Pusat  Statistik  (BPS),  produksi  cabai  di  seluruh Indonesia  pada  tahun  2020  mencapai  2,77  juta ton. Ini menunjukkan peningkatan sebesar 183,96 ribu ton atau sekitar 7,11% dibandingkan dengan tahun  sebelumnya,  yaitu  2019.  Selama  tahun 2020, ekspor cabai juga mengalami pertumbuhan
signifikan,  mencapai  total  nilai  US$24,18  juta. Angka  ini  mencerminkan  peningkatan  sekitar 69,86%  dibandingkan  dengan  data  ekspor  pada tahun  2019.  Pertumbuhan  tanaman  cabai  atau hasil  yang  diharapkan  terhadap  tanaman  cabai ketika  musim  panen  tiba  bergantung  pada pemberian  nutrisi  yang  dilakukan  selama  masa pertumbuhan tanaman cabai.
Belakangan  ini  hasil  panen  tanaman cabai  sulit  diketahui  hasil  buahnya,  pemberian nutrisi  yang  tidak  sesuai  dengan  porsinya mengakibatkan pertumbuhan tanaman cabai tidak sesuai  dengan  yang  diharapkan,  selain  itu keadaan alam yang berubah-ubah serta serangan hama  tanaman  yang  datang  pada  keadaan  yang tidak  diduga-duga  mengakibatkan  beberapa petani cabai menjadi gagal panen.
Pada  penelitian  sebelumnya,  beberapa metode  telah  diterapkan,  salah  satunya  adalah logika fuzzy .  Logika fuzzy adalah  pendekatan yang digunakan untuk mengonversi masukan ke dalam  keluaran  dengan  nilai  kontinu.  Dalam logika fuzzy ,  nilai-nilai  diklasifikasikan  atau diungkapkan  dalam  bentuk  derajat  keanggotaan dan derajat kebenaran, sehingga memungkinkan sebuah  pernyataan  menjadi  sebagian  benar  dan sebagian salah secara bersamaan [21]. Pemberian nutrisi  yang  tepat  pada  tanaman  cabai  dapat membuat hasil buah dari tanaman cabai tersebut sesuai  dengan  keinginan,  penentuan  pemberian nutrisi  pada  tanaman  cabai  dapat  diterapkan sistem  pendukung  keputusan  menggunakan metode logika fuzzy.

## 2. METODE PENELITIAN Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian yang bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  terhadap hasil buah tanaman cabai berdasarkan pemberian nutrisi yang diberikan. Penelitian ini menggunakan  metode fuzzy  logic  mamdani . Fuzzy  logic  mamdani biasa  digunakan  pada sistem  pengambilan  keputusan  atau  juga  sistem pakar [22], [23]. Fuzzy Inference System terbagi menjadi 3 metode yaitu Tsukamoto, Sugeno dan Mamdani [24].
Keunggulan dari metode fuzzy mamdani adalah  tingkat  spesifikasinya  yang  lebih  tinggi. Dalam  prosesnya,  metode fuzzy mamdani memberikan perhatian yang lebih besar terhadap kondisi yang akan terjadi pada setiap bagian dari wilayah fuzzy- nya,  sehingga  menghasilkan keputusan yang lebih akurat. Di sisi lain, terdapat kelemahan  dalam  metode fuzzy mamdani, termasuk  bahwa  metode  ini  hanya  dapat diterapkan pada data yang bersifat kuantitatif dan tidak  bisa  digunakan  pada  data  yang  bersifat kualitatif [25].

## Prosedur Kerja
Agar  pelaksanaan  penelitian  ini  dapat berjalan  dengan  baik  dan  hasil  penelitian  sesuai dengan  yang  diharapkan  maka,  maka  dibuat diagram  alir  atau flowchart penelitian.  Adapun flowchart penelitian  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:

## Gambar 1. Flowchat Penelitian
1. Studi Literatur dan Observasi
Studi literatur dilakukan dengan mengumpulkan referensi atau teori – teori terkait penelitian  berupa  jurnal,  artikel,  buku  dan  lain sebagainya yang menunjang penelitian. Observasi merupakan pengamatan yang dilakukan  terhadap  objek  penelitian  yaitu tanaman cabai untuk dapat mengidentifikasi data yang akan digunakan.

## 2. Dataset
Dataset  merupakan raw data  atau  data asli yang digunakan pada penelitian [26], data ini merupakan  data  yang  dijadikan  acuan  untuk melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan metode fuzzy mamdani . Pada  penelitian  ini menggunakan  dataset  dengan  beberapa  variable yaitu variable volume penyiraman (ml)  terhadap PH tanah, kelembaban tanah dan suhu udara ( o C). Masing-masing  data  variable  volume  air  didata berdasarkan perubahan variabel lainnya.

## 3. Pembentukan Himpunan Fuzzy
Langkah  awal  dalam  prosedur  Metode Fuzzy Mamdani  adalah  menciptakan  himpunan fuzzy , yang juga disebut dengan proses fuzzifikasi [27].  Tindakan  ini  dilakukan  karena  input  yang awalnya  berupa  angka  konkret  dari  himpunan konkretnya. Himpunan fuzzy ini dibuat
berdasarkan tingkat linguistiknya yang
dikelompokkan dalam variabel fuzzy [28] .

## 4. Aplikasi Fungsi Implikasi
Langkah  kedua  dalam  proses  Metode Fuzzy Mamdani  adalah  menerapkan  fungsi implikasi.  Fungsi  implikasi  digunakan  untuk memahami  kaitan  antara  premis-premis  dengan hasil kesimpulannya [29].

## 5. Komposisi Aturan
Selanjutnya  aturan  komposit  dibuat sebagai rangkuman keseluruhan dengan memanfaatkan  tingkat  keanggotaan  maksimum dari  setiap  hasil  yang  diberikan  oleh  fungsi implikasi. Hal ini dilakukan dengan menggabungkan hasil dari semua peraturan yang ada, sehingga menghasilkan wilayah solusi fuzzy seperti yang dinyatakan sebagai berikut: 𝜇𝑆𝑓 ( )= 𝑚𝑎𝑘𝑠 { 𝜇𝑃𝑚𝑡𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 , 𝜇𝑃𝑠𝑑𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 }

## 6. Defuzzifikasi
Tahapan  akhir  dalam  prosedur  Metode Fuzzy Mamdani  adalah  langkah  defuzzifikasi. Defuzzifikasi  digunakan  untuk  mengkonversi nilai  keanggotaan fuzzy menjadi  keputusan spesifik atau nilai bilangan riil. Salah satu metode
yang  digunakan  adalah  metode  centroid,  yang melibatkan  penggabungan  semua  wilayah fuzzy hasil  komposisi  aturan  untuk  mencapai  hasil optimal dan menentukan titik pusat wilayah fuzzy [30]:

## 7. Hasil Perhitungan
Hasil  akhir  dari  perhitungan  yang dilakukan  menggunakan  metode fuzzy  logic mamdani untuk  mengetahui  prediksi  hasil  buah tanaman  cabai  berdasarkan  pemberian  nutrisi yang dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  data-data  yang  diambil  dan diamati langsung ditempat penelitian. Pada Tabel
1  adalah  tabel  data  Kelembapan  tanah, Temperatur, Volume Penyiraman, dan PH Tanah.
Tabel 1. Data Training Soil Moisture , Soil Temperature, Volume Penyiraman, PH Tanah

## Hasil Dan Pembahasan
Berikut adalah hasil dari simulasi analisis pemberian  nutrisi  dengan  menggunakan  logika fuzzy dan  metode  Mamdani  (centroid).  Simulasi ini  dikembangkan  dengan  memanfaatkan Fuzzy Logic Toolbox yang dilengkapi dengan antarmuka  pengguna  grafis  (Graphical  User Interface/GUI), sehingga memungkinkan tampilan  inferensi  yang  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Dari  4  (empat)  variabel  yang  digunakan  ,  maka linguistiknya adalah sebagai berikut: (a).  Variabel  Kadar  Air,  dibagi  menjadi  3 himpunan fuzzy yaitu  :  rendah,  normal,  tinggi.
No Keterangan Range Pemberian Nutrisi Rendah Normal Tinggi 1 Soil Moisture (%) 0 – 40 50 – 60 70 – 100 2 Soil Temperatur (Celcius) 25 – 27 28 – 29 30 – 33 3 Volume Penyiraman (ml) 180 – 190 195 201 – 210 4 PH Tanah 2 – 4 5 – 7 8 – 9
(b).  Variabel  Temperatur,  dibagi  menjadi  3 himpunan fuzzy yaitu : rendah, normal, tinggi.
(c).  Variabel  Ph  Tanah,  dibagi  menjadi  3 himpunan fuzzy yaitu  :  rendah,  normal,  tinggi.
(d).  Variabel  Volume  Penyiraman,  dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy yaitu : rendah, normal, tinggi.
Gambar 2. Tampilan Variabel dalam

## FIS
Berdasarkan  data  yang  di  peroleh  maka dilakukan pemetaan sebagai berikut : 1.  Variabel  Kadar  Air,  dibagi  menjadi  3 himpunan fuzzy yaitu  rendah,  normal,tinggi.
Range nilai untuk variabel Kadar Air antara 0 – 100 dijelaskan sebagai berikut : (a) Rendah : 0 – 40, (b) Normal : 50 – 60, (c) Tinggi : 70 – 100.
Gambar 3. Variabel Kadar Air
Pada  gambar  diatas  menunjukkan  sebuah  grafik variabel Kadar air yang mempunyai range nilai 0 – 100, setiap nilai linguistik dari variabel Kadar air seperti rendah, normal, dan tinggi mempunyai
nilai fuzzy- fikasi  yang  berbeda-beda.  Dengan fungsi keanggotaan sebagai berikut :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥)
=   { 0 ; x ≥ 70 70 - x 70 - 40 ; 40 ≤ x ≤ 70 1 ; x ≤ 40 (1)
𝜇𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 (𝑥) =
{ 0 ; 𝑥  ≤ 40 𝑜𝑟 𝑥  ≥ 70 𝑥 − 40 60 − 40 ; 40  ≤ 𝑥  ≤ 60 70 − 𝑥 70 − 60 ; 60  ≤ 𝑥  ≤ 70 (2)
𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥)
=   { 0 ; 𝑥  ≤ 60 𝑥 − 60 70 − 60 ;  60  ≤ 𝑥 ≤ 70 1 ; 𝑥  ≥ 70 (3) 2.  Variabel  Temperatur,  dibagi  menjadi  3 himpunan fuzzy yaitu  rendah,  normal,  tinggi. Range nilai untuk variabel Temperatur antara 25 – 33 dijelaskan sebagai berikut : (a) Rendah : 25 – 27, (b) Normal : 28 – 29, (c) Tinggi : 30 – 33
Gambar 4. Variabel Temperatur
Pada  gambar  diatas  menunjukkan  sebuah  grafik variabel Temperatur yang mempunyai range nilai 25  –  33,  setiap  nilai  linguistik  dari  variabel Temperatur  seperti  rendah,  normal,  dan  tinggi mempunyai nilai fuzzy- fikasi yang berbeda-beda. Dengan fungsi keanggotaan sebagai berikut : 𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥)
=   { 0 ; x ≥ 30 30 - x 30 - 27 ; 27 ≤ x ≤ 30
1 ; x ≤ 27 (4)
𝜇𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 (𝑥)
=
{ 0 ; 𝑥  ≤ 27 𝑜𝑟 𝑥  ≥ 30 𝑥 − 27 29 − 27 ; 27  ≤ 𝑥  ≤ 29 30 − 𝑥 30 − 29 ; 29  ≤ 𝑥  ≤ 30 (5) 𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥)
=   { 0 ; 𝑥  ≤ 29 𝑥 − 29 30 − 29 ;  29  ≤ 𝑥 ≤ 30 1 ; 𝑥  ≥ 30 (6)
3. Variabel PH tanah, dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy yaitu  rendah,  normal,  tinggi. Range nilai untuk variabel PH tanah antara 2  – 9 dijelaskan sebagai berikut : (a) Rendah : 2 – 4, (b) Normal : 5 – 7, (c) Tinggi : 8 – 9
Gambar 5. Variabel Ph tanah
Pada  gambar  diatas  menunjukkan  sebuah  grafik variabel PH tanah yang mempunyai range nilai 2 – 9, setiap nilai linguistik dari variabel PH tanah seperti  rendah,  normal,  dan  tinggi  mempunyai nilai fuzzy fikasi  yang  berbeda-beda.  Dengan fungsi keanggotaan sebagai berikut :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥)
=   { 0; 𝑥 ≥ 8 8 − 𝑥 8 − 2 ; 2 ≤ 𝑥 ≤ 8
1; 𝑥 ≤ 2 (7)
𝜇𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 (𝑥) =
{ 0;  𝑥 ≤ 2 𝑜𝑟 𝑥  ≥ 8 𝑥 − 2; 5 − 2 2 ≤ 𝑥 ≤ 5 8 − 𝑥 8 − 5 5 ≤ 𝑥 ≤ 8 (8)
𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥)
=   { 0; 𝑥 ≤ 2 𝑥 − 2 8 − 2 ; 2 ≤ 𝑥 ≤ 8 1; 𝑥 ≥ 8 9) 4. Variabel Volume penyiraman, dibagi menjadi
3  himpunan fuzzy yaitu  rendah,  normal,  tinggi. Range nilai  untuk  variabel  Volume  penyiraman antara 180 – 210 dijelaskan sebagai berikut : (a) Rendah : 180 – 190, (b) Normal : 195, (c) Tinggi : 201 – 210
Gambar 6. Variabel Volume Penyiraman
Pada  gambar  diatas  menunjukkan  sebuah  grafik variabel  volume  penyiraman  yang  mempunyai range nilai 180 – 210, setiap nilai linguistik dari variabel  volume  penyiraman  seperti  rendah, normal,  dan  tinggi  mempunyai  nilai fuzzy fikasi yang  berbeda-beda.  Dengan  fungsi  keanggotaan sebagai berikut :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥)
=   { 0; 𝑥 ≥ 201 201 − 𝑥 201 − 180 ; 180 ≤ 𝑥 ≤ 201 1; 𝑥 ≤ 180 10)
𝜇𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 (𝑥) =
{ 0 ; 𝑥  ≤ 180 𝑜𝑟 𝑥  ≥ 201 𝑥 − 180 195 − 180 ; 180  ≤ 𝑥  ≤ 195 201 − 𝑥 201 − 195 ; 195  ≤ 𝑥  ≤ 201 (11)
𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥)
=   { 0; 𝑥 ≤ 180
𝑥 − 180 201 − 180 ; 180  ≤ 𝑥 ≤ 201 1; 𝑥 ≥ 201 (12)

## 5. Menentukan Rule yang Digunakan
Berdasarkan  data    variabel  tersebut didapat rule yang akan digunakan yaitu : (R1). If (Kdr_air is Rendah) and (Temperatur is Tinggi)  and  (Ph_tanah  is  Rendah)  then (Vlm_penyiraman is Tinggi) (R2). If (Kdr_air is Rendah) and (Temperatur is Normal)  and  (Ph_tanah  is  Normal)  then (Vlm_penyiraman is Tinggi)
(R3). If (Kdr_air is Rendah) and (Temperatur is Tinggi) and (Ph_tanah is  Tinggi) then (Vlm_penyiraman is Tinggi)
(R4). If (Kdr_air is Normal) and (Temperatur is Rendah)  and  (Ph_tanah  is  Rendah)  then (Vlm_penyiraman is Normal)
(R5). If (Kdr_air is Normal) and (Temperatur is Normal)  and  (Ph_tanah  is  Normal)  then (Vlm_penyiraman is Normal)
(R6). If (Kdr_air is Normal) and (Temperatur is Tinggi) and (Ph_tanah is  Tinggi) then (Vlm_penyiraman is Tinggi)
(R7).  If  (Kdr_air  is  Tinggi)  and  (Temperatur  is Rendah)  and  (Ph_tanah  is  Rendah)  then (Vlm_penyiraman is Rendah)
(R8).  If  (Kdr_air  is  Tinggi)  and  (Temperatur  is Normal)  and  (Ph_tanah  is  Normal)  then (Vlm_penyiraman is Normal)
(R9).  If  (Kdr_air  is  Tinggi)  and  (Temperatur  is Tinggi) and (Ph_tanah is  Tinggi) then (Vlm_penyiraman is rendah)
Gambar 7. Proses Inferensi Fuzzy Mamdani untuk Mengukur Volume Pemberian Nutrisi
Gambar  7  merupakan  tampilan  simulasi  proses inferensi fuzzy mamdani  untuk  mengukur pemberian volume nutrisi. Pada gambar tersebut saat dilakukan proses testing dengan memberikan nilai  variabel  input  kadar  air  sebesar  35.6  pada temperatur  30.8  dengan  PH  tanah  3.7  maka volume  penyiraman  seberar  204,  nilai  volume penyiraman  sebesar  204  ini  adalah  termasuk kondisi penyiraman volume tinggi. Proses testing ini dilakukan dengan beberapa kondisi perubahan pada  masing-masing  nilai  variabel  input sehingga didapatkan tabel hasil analisis pemberian nutrisi seperti pada tabel 2 dibawah ini
Tabel 2. Hasil Analisis Pemberian Nutrisi
N o. Input Output Keteran gan Kad ar Air Temper atur PH Tan ah Volume Penyira man 1 35,6 30,8 3,7 204 Tinggi 2 36,6 29 7,76 203 Tinggi 3 30,4 33,6 8,91 204 Tinggi 4 55,2 27 2,86 195 Normal 5 58,2 28 6,93 197 Normal 6 59,3 33 9 204 Tinggi 7 88,1 26,8 2,24 186 Rendah 8 79,9 28,8 6,93 195 Normal 9 84 32,9 8,8 186 Rendah

## 4. KESIMPULAN
Analisis  volume  pemberian  nutrisi dengan  menggunakan  metode Fuzzy Logic Mamdani memberikan output volume
penyiraman  pada 3 kondisi yaitu tinggi, rendah
dan normal. Pada proses data testing kecenderungan volume penyiraman pada kondisi tinggi  dengan  volume  penyiraman  sebesar  200. Pada  variable  input  keadaan  perubahan  nilai kelembapan  tanah  memberikan  perubahan  yang signifikan terhadap volume penyiraman, dibandingkan dengan  temperatur dan PH tanah.

## 5. REFERENSI
[1] Edric and S. P. Tamba, “Prediksi Penyakit Gagal  Jantung  Dengan  Menggunakan Random  Forest,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu Komput.  Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol. 5,  no.  2,  pp.  176–181,  2022,  doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmuk omputer.v5i2.2445.
[2] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect  of  mining  data  k-means  clustering toward  students  profile  model  drop  out potential,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, no. 1, p. 12049, 2018, [Online]. Available: http://stacks.iop.org/1742-
6596/1007/i=1/a=012049
[3] S. P. Tamba, A. W. Tan, Y. Gunawan, and
...,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Pembuatan  Paket  Promosi  Penjualan Menggunakan  Kombinasi  Fp-Tree  Dan Tid-List,” …  (Teknik  Inf. dan  … ,  vol.  4, 2021.
[4] S.  S.  Sitanggang,  S.  Defit,  and  M. Ramadhan,  “Analisis  Optimasi  Fungsi Pelatihan  Machine  Learning  Neural Network dalam Peramalan Kemiskinan,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no.
3, p. 359, Dec.
2021, doi:
10.26418/jp.v7i3.50092. [5] S.  S.  Sitanggang,  Y.  Yuhandri,  and  Adil Setiawan,  “Image  Transformation  With Lung Image Thresholding and Segmentation Method,” J. RESTI
(Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 278–285, Mar. 2023, doi: 10.29207/resti.v7i2.4321.
[6] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  S.  Sirait, “PREDIKSI  PRESTASI  MAHASISWA
DENGAN MENGGUNAKAN
ALGORITMA BACKPROPAGATION,”
J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 1, p. 67, Jun. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.512. [7] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best Administrative Staff Using Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE) Method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1933, no.  1,  p.  012068,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012068.
[8] V.  Sihombing,  V.  M.  M.  Siregar,  W.  S. Tampubolon,  M.  Jannah,  Risdalina,  and A.  Hakim,  “Implementation  of  simple additive  weighting  algorithm  in  decision support  system,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012014, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757- 899X/1088/1/012014.
[9] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio
Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch Locations,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933, no.  1,  p.  012070,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[10] Y. Wahyudin and D. N. Rahayu, “Analisis metode  pengembangan  sistem  informasi berbasis  website :  a  literatur  review,” J.
Interkom  J.  Publ.  Ilm.  Bid.  Teknol.  Inf. dan  Komun. ,  vol.  15,  no.  3,  pp.  26–40, 2020.
[11] S. D. A. Fadillah, T. S. A. Zulaikha, and T.  Y.  Ilhami,  “Peran  dan  Manfaat Implementasi  Information  Technology (IT)  dalam  Audit  Internal,” E-Prosiding Natl.  Semin.  Accounting,  Financ.  Econ. , vol. 1, no. 1, 2021.
[12] V.  Marudut,  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  E. Sirait,  A.  S.  Manalu,  and  M.  Yunus, “Classification  of  Customer  Satisfaction Through Machine Learning : An Artificial Neural  Network  Approach,” IOTA ,  vol. 03,  no.  3,  pp.  273–282,  2023,  doi: 10.31763/iota.v3i3.643.
[13] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[14] V. M. M. Siregar and E. D. Siringo-Ringo,
“Decision  Support  System  to  Determine Scholarship  Recipients  using  Analytical Hierarchy  Process  Method,” COSTA  J.
(Computer  Sci.  Technol.  Appl.  Journal) , vol.  1,  no.  1,  pp.  39–49,  2023,  doi: 10.35335/idss.v4i2.67.
[15] H. Sugara, V. M. M. Siregar, K. Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[16] Yan  Piter  Basman  Ziraluo  &  Markus Duha, “DIVERSITY STUDY OF FRUIT PRODUCER PLANT IN NIAS
ISLANDS,” Med.  J.  Tabriz  Univ.  Med. Sci. Heal. Serv. , vol. 42, no. 1, 2020.
[17] R.  Oktavianti,  Maizar,  and  Rosmaina, “APLIKASI  PCR  (Polimerase  Chain
Reaction)  MENGGUNAKAN  PRIMER SPESIFIK

## UNTUK MENDETEKSI
CABAI YANG TOLERAN TERHADAP
KEKERINGAN,” JUATIKA  J.  Agron. Tanam. Trop. , vol. 1, no. 2, 2019.
[18] F. Tarbiyah and D. Keguruan, “PERTUMBUHAN VEGETATIF TANAMAN CABAI MERAH (Capsicum annum L.) SECARA HIDROPONIK DENGAN NUTRISI PUPUK ORGANIK CAIR DARI KOTORAN KAMBING SKRIPSI Diajukan  untuk  Melengkapi  Tugas-tugas dan Memenuhi Syarat-syarat guna Memperoleh  Gelar  Sarjana  Pendidikan (S.Pd.)  dalam  Ilmu  Pendidikan  Biologi Oleh  DWI  SETIA  WATI  NPM : 1311060072 Jurusan : Pendidikan Biologi.” [19] E.  Suwandana,  R.  Rugayah,  A.  Ardian, and N. Sa’diyah, “KERAGAMAN DAN HERITABILITAS KARAKTER VEGETATIF CABAI MERAH (Capsicum annum L.) VARIETAS LARIS GENERASI M2 HASIL IRADIASI SINAR GAMMA,” J. Agrotek
Trop. ,  vol.  8,  no.  3,  2020,  doi:
10.23960/jat.v8i3.4453.
[20] F.  Nurul  Laili,  T.  Kurniastuti,  and  P. Puspitorini, “RESPON PERTUMBUHAN DAN HASIL TANAMAN CABAI MERAH
KERITING  (Capsicum  annum  Var. Longun  L.)  TERHADAP  PEMBERIAN DOSIS PUPUK NPK DAN BOKASHI,” VIABEL  J.  Ilm.  Ilmu-Ilmu  Pertan. ,  vol. 14, no. 1, 2020, doi: 10.35457/viabel.v14i1.999. [21] A.  Ulfah  and  T.  Syahar,  “Penerapan Metode Fuzzy Sugeno  Untuk  Optimasi
Penggunaan Bandwidth.”
[22] A. Sianipar and K. Handoko, “IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC UNTUK  SORTASI  BUAH  TOMAT SECARA  OTOMATIS,” J.  COMASIE , vol. 3, no. 2, 2020.
[23] Siswaya,  Sunardi,  and  A.  Yudhana, “Sistem Pakar Sebagai Pengendali Lampu Lalu-Lintas  Pada  Persimpangan  Jalan Menggunakan Fuzzy Logic  Berbasis Android,” Pros. SNST , vol. 9, 2018.
[24] E. R. Y. SAHULATA, H. J. Wattimanela, and M. S. Noya Van Delsen, “PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM  TIPE  MAMDANI  UNTUK MENENTUKAN JUMLAH PRODUKSI
ROTI BERDASARKAN DATA JUMLAH PERMINTAAN DAN PERSEDIAAN (STUDI KASUS PABRIK CINDERELA BREAD HOUSE
DI  KOTA  AMBON),” BAREKENG  J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 14, no. 1, 2020, doi:  10.30598/barekengvol14iss1pp079- 090.
[25] M. N. Halim, A. Zarkasih, A. D. Nastiti, I. Komputer,  U.  Sriwijaya,  and  A.  P.
Parkinson,  “Implementasi  Logika Fuzzy Pada Sendok Makan Penderita
Parkinson,” J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. Univ. Sriwij. , vol. 12, no. 1, 2020.
[26] K. Saputra, M. U. H. Al Rasyid, and M. Z. S.  Hadi,  “Deteksi  Kebocoran  Pipa  Air Menggunakan Machine Learning dengan

## Jaringan  Nirkabel  IEEE  802.15.4,”
INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 7, no. 1, 2022, doi: 10.35314/isi.v7i1.2360.
[27] F.  Hafizh,  Y.  Maulita,  and  H.  Khair, “Penerapan  Logika Fuzzy Logic  Pada Enemy  Ai  Game  Horor  3D  the  Gate  of Nightmare Menggunakan Aplikasi Unity3D,” Jikstra , vol. 02, no. 02, 2020.
[28] G.  F.  Fitriana,  “Optimasi  Performansi Pengendalian Robot Swarm menggunakan  Logika Fuzzy Tipe  2- Particle Swarm Optimazation,” J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,
vol. 5, no. 3, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3194.
[29] M.  M.  F.  Fatori,  “Aplikasi  IoT  Pada Sistem Kontrol dan Monitoring Tanaman Hidroponik,” J.  Pendidik.  Sains  dan Komput. ,  vol.  2,  no.  02,  2022,  doi: 10.47709/jpsk.v2i02.1746.
[30] D. R. Setiawan, K. Kustanto, and Y. R. W. Utami, “PENENTUAN JUMLAH
PRODUKSI  BAJU  BATIK  DI  BATIK
MERAK  MANIS  DENGAN  METODE
FUZZY MAMDANI,” J. Teknol. Inf. dan Komun. ,  vol.  7,  no.  1,  2019,  doi: 10.30646/tikomsin.v7i1.417.