Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 26-30
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

## Penerapan  Logika  Fuzzy  Dalam  Sistem  Pakar  Diagnosa Defisiensi Nutrisi Tanaman Hidroponik

## R Mahdalena Simanjorang
Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara Medan, Jl. Iskandar Muda No.1 Medan
Email : relimamahdalenasimanjorang@yahoo.co.id
Abstract - Perkembangan  teknologi  telah  memungkinkan  orang  bercocok  tanam  tidak  di  atas  lahan tanah. Rumah tanpa halaman atau pekarangan pun masih bisa menyalurkan hobi bertanamnya. Secara prinsip, bertanam merupakan kegiatan memberikan nutrisi bagi tanaman. Nutrisi ini terdiri dari berbagai unsure  mineral  yang  dibutuhkan  tanaman.  Namun  jumlah  nutrisi  ini  hanya  sekitar  10  persen  dari kebutuhan tanaman. Selebihnya tanaman banyak membutuhkan air. Pembahasan utama dalam penelitian ini  adalah  perancangan  dan  pembuatan  sistem  pakar  rule-based  untuk  permasalahan  defisiensi  nutrisi pada tanaman hidroponik. Pembuatan sistem pakar ini menggunakan metode inferensi forward chaining, yaitu  proses  inferensi  yang  memulai  pencarian  dari  premis  atau  data  menuju  pada  konklusi. Permasalahan pada menanam secara hidroponik ini yang dibahas tentang defisiensi nutrisi pada tanaman hidroponik. Tujuan dari software ini adalah membuat sistem pakar yang digunakan untuk mendiagnosa dari gejala-gejala defisiensi nutrisi yang akhirnya memperoleh diagnosa dan cara penanggulangannya. Pembuatan  sistem  pakar  ini  dilakukan  dengan  tahapan  sebagai  berikut:  menganalisa  permasalahan tentang defisiensi tanaman hidroponik dengan melibatkan para pakar atau ahli, mengimplementasikan desain dalam program komputer dan melakukan uji coba.
Kata Kunci: Hidroponik, Defisiensi Nutrisi Tanaman Hidroponik, Sistem Pakar, Fuzzy Logik

## 1. Pendahuluan
Tomat  kaya  akan  Fe  dan  kandungan  vitamin  A,  B  dan  C  tinggi,  230  g  konsumsi  tomat  setiap  hari  telah mencukupi kebutuhan 85% vitamin C anak-anak dan 63% untuk dewasa, di laporan yang sama konsumsi 100 ml jus tomat mencukupi 20% kebutuhan vitamin A orang dewasa, selain bermanfaat untuk kesehatan juga dapat mengurangi kemungkinan gangguan kesehatan, misalnya tomat terbukti mencegah kanker prostat hingga 63%. Kadar  kandungan  tomat  ini  sangat  bervariasi  dan  tergantung  dari  nutrisi  yang  diambil  oleh  tumbuhan  tomat. Terdapat  12  mineral  yang  dibutuhkan  dalam  penumbuhan  tomat,  walaupun  demikian  hanya  6  mineral  yang sangat  berpengaruh  dalam  penumbuhan  tomat  yaitu  Nitrogen  (N),  Phospor  (P),  Kalium  (K),  Sulfur  (S), Magnesium (Mg) dan Calsium (Ca), kombinasi keempat unsur ini dapat mencapai kebutuhan 95% [Sainju et.al, 2003], dengan melakukan kontrol nutrisi yang masuk diharapkan dapat menghasilkan tomat yang baik. Sistem control temperatur berbasis aliran udara panas dengan logika fuzzy, maupun dengan menggunakan neural network Berbasis pada pengalaman sistem kontrol ini, di tahun 2006 telah dikembangkan sistem kontrol aliran  nutrisi  untuk  NFT  dengan  menggunakan  logika  fuzzy.  Dalam  system  ini,  deskripsi  dan  pengalaman manusia direpresentasikan melalui aturan fuzzy, untuk selanjutnya menjadi aksi pengontrolan proses kecepatan aliran. Dalam skripsi ini akan dibahas pengembangan sistem kontrol kadar nutrisi dengan menggunakan logika fuzzy  dengan  menggunakan  model  control  aliran  yang  telah  dibangun  sebelumnya,  pengamatan  hasil eksperimen juga akan didiskusikan dalam skripsi  ini.
Berdasarkan penjelasan di atas maka peneliti tertarik untuk merancang dan membangun sebuah sistem yang mampu  mendiagnosa  defisensi  nutrisi  tanaman  pada  hidroponik  berbasis  web,  sehingga  bisa  memberikan informasi secara cepat dan tepat kepada user guna melakukan tindakan selanjutnya. Pembuatan sistem pakar ini juga  merupakan upaya inisiatif dan  kreatif untuk  menjalankan peran  manusia sebagai  khalifah di  muka bumi untuk menjaga kelestarian lingkungan dari kerusakan yang disebabkan oleh kelalaian manusia.
Hal inilah yang memerlukan suatu inovasi IPTEK di bidang pertanian dan perkebunan. Salah satu inovasi tersebut  dapat  kita  adopsi  dari  Negara  Jepang.  Dengan  lahan  yang  begitu  sempit  Jepang  mampu  memenuhi kebutuhan  pangan  penduduknya  dengan  teknologi  yang  mereka  miliki  yaitu  teknik  bercocok  tanam  dengan hidroponik. Dengan diterapkannya hidroponik di Indonesia diharapkan mampu mengatasi kekurangan lahan dan hasil produksi pangan. Atas dasar tersebut penulis merasa tertarik untuk mengkaji dan mengetahui lebih dalam mengenai hidroponik serta segala sesuatu yang berkaitan dengan hidroponik tersebut.
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 26-30
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

## 2. Landasan Teori

## 2.1 Budidaya Hidroponik
Bertnam  secara  Hidroponik  menjelaskan  bahwa  proses  budi  daya  secara  hidroponik  diwakili  dengan persiapan  media  tanam.  Media  tanam  kemudian  dimasukan  kedalam  polibak  kecil  sebagi  media  penyemaian benih dan polibak besar sebagai proses pembesaran. Penyemaian benih dilakuakan di tempat yang tersendiri (di dalam rumah plastik penyemaian) sampai berumur dua minggu dengan perawatan secara manual. Selanjutnya bibit yang sudah siap tanam dipindahkan di dalam media tumbuh dalam polibak dan siap di besarkan. Sementara penyemaian  di  lakukan,  intilasi  tangki,  pompa  dan  pipa  irigasi  di  persiapkan  dengan  cara  menghubungakan tangki air dengan seluruh polibak besar  menggunakan PE. Kunci keberhasilan hortikultura sistem  hidroponik adalah pada komposisi pemberian pupuk yang tepat, sesuai dengan jenis umur tanaman.
Untuk  itu,  unsur  hara  yang  di  butuhkan  tanaman  dipasokan  ke  media  tumbuh  secara  teratur  dan  berkala. Perlakukan  kusus  seperti  pemangkasan  dahan/ranting  yang  tak  beruna,  pembuatan  tali  rambatan,  pencegahan dan pemberantasan hama perlu dilakukan secara teliti. Pemangkasan bakal buah perlu agar buah yang di sisakan benar-benar  tumbuh  optimal  karna  mendapat  tanaman  yang  cukup.  Proses  panen  dilakukan  secara  manual dengan  memilih  buah  yang  benar  telah  cukup  waktu  yang  telah  di  tentukan,  artinya  proses  panen  dapat dilakukan tidak sekaligus, melainkan secara bertahap 1-2 minggu.

## 2.2 Logika Fuzzy
a. Himpunan Crisp
Himpunan Crisp didefinisikan oleh item-item yang ada pada himpunan itu. Jika a anggota dari A, maka nilai yang  berhubungan  dengan  a  adalah  1.  Namun,  jika  a  bukan  anggota  dari  A,  maka  nilai  yang  berhubungan dengan  a  adalah  0.  Notasi  A  =  {x  P(x)}  menunjukkan  bahwa  A  berisi  item  x  dengan  P(x)  benar.  Jika  XA merupakan fungsi karakteristik A dan properti P, maka dapat dikatakan bahwa P(x) benar, jika dan hanya jika XA(x) = 1.
Himpunan  fuzzy  didasarkan  pada  gagasan  untuk  memperluas  jangkauan  fungsi  karakteristik  sedemikian sehingga fungsi tersebut akan mencakup bilangan real pada interval [0,1]. Nilai keanggotaannnya menunjukkan bahwa suatu item dalam semesta pembicaraan tidak hanya berada pada 0 atau 1, namun juga nilai yang terletak diantaranya.  Dengan  kata  lain,  nilai  kebenaran  suatu  item  tidak  hanya  bernilai  benar  atau  salah.  Nilai  0 menunjukkan salah, nilai 1 menunjukkan benar dan masih ada nilai-nilai yang terletak antara benar dan salah. Beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy :
Variabel  Fuzzy.  Merupakan  variabel  yang  hendak  dibahas  dalam  suatu  sistem  fuzzy,  contoh  :  umur, temperature, permintaan dan sebagainya.
Himpunan  Fuzzy.  Merupakan  suatu  grup  yang mewakili  suatu  kondisi  atau  keadaan  tertentu  dalam  suatu variabel fuzzy, contoh : – Variabel umur dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy : muda, parobaya, tua.
– Variabel temperature ibagi menjadi 5 himpunan fuzzy : dingin, sejuk, normal, hangat dan panas.
b. Semesta Pembicaraan
Keseluruhan  nilai  yang  diperbolehkan  untuk  dioperasikan  dalam  suatu  variabel  fuzzy,  contoh  :  semesta pembicaraan  untuk  variabel  temperature  :  [0  40].  Domain.  Keseluruhan  nilai  yang  diinginkan  dalam  semesta pembicaraan  dan  boleh  dioperasikan  dalam  suatu  himpunan  fuzzy.  Nilai  Ambang  Alfa-Cut.  Merupakan  nilai ambang batas domain yang didasarkan pada nilai keanggotaan untuk tiap- tiap domain, dimana α – cut memiliki 2 kondisi :    α - cut lemah dapat dinyatakan sebagai : μ (x) ≥ α,  α – cut kuat dapat dinyatakan sebagai : μ (x) > α [2] c. Fungsi Keanggotaan
Fungsi  Keanggotaan.  Fungsi  keanggotaan  (membership  function)  adalah  suatu  kurva  yang  menunjukkan pemetaaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya (sering disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1.
Fungsi keanggotaan dapat dibuat kedalam beberapa bentuk kurva diantanya:
1. Representasi Linier
Pada representasi linier, permukaan digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas. Ada 2 kemungkinan keadaan himpunan fuzzy yang linier. Pertama, kenaikan himpunan dimulai pada nlai dominan yang memiliki derajat keanggotaan  nol  [0]  bergerak  kekanan  menuju  ke  nilai  domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  lebih tinggi
2. Representasi Kurva Segitig Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis linier
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 26-30
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

## 2.3 Metode Penalaran Monoton
Metode  penalaran  monoton  digunakan  sebagai  dasar  untuk  teknik  implikasi  fuzzy.  Meskipun  penalaran dengan  menggunakan  teknik  ini  sudah  jarang  sekali  digunakan,  namun  terkadang  masih  digunakan  untuk penskalaan fuzzy. Jika 2 daerah direlasikan dengan implikasi sederhana sebagai berikut:
IF x is A THEN y is B
Transfer fungsi: y = f ( (x , A) , B )
Maka sistem fuzzy dapat berjalan tanpa harus melalui komposisi dan dekomposisi fuzzy. Nilai output dapat diestimasi secara langsung dari derajat keanggotaan yang berhubungan dengan antesendennya.
2.4. Metodologi Desain Sistem Fuzzy
Untuk melakukan perancangan suatu sistem fuzzy perlu dilakukan beberapa tahapan berikut ini :
a. Mendefinisikan karakteristik model secara fungsional dan operasional. Pada  bagian  ini  perlu  diperhatikan  karakteristik  apa  saja  yang  dimiliki  oleh  sistem  yang  ada,  kemudian dirumuskan karakteristik operasi-operasi yang akan digunakan pada model fuzzy.
b. Melakukan dekomposisi variabel model menjadi himpunan fuzzy Dari  variabel-variabel  yang  telah  dirumuskan,  dibentuk  himpunan-himpunan  fuzzy  yang  berkaitan  tanpa mengesampingkan domainnya.
c. Membuat aturan fuzzy Aturan  pada  fuzzy  menunjukkan  bagaimana  suatu  sistem  beroperasi.  Cara  penulisan  aturan  secara  umum adalah : If (X1 is A1) . … . (X a is An) Then Y is B dengan ( . ) adalah operator (OR atau AND), X adalah scalar dan A adalah variabel linguistik.
Hal yang perlu diperhatikan dalam membuat aturan adalah :
a. Kelompokkan semua aturan yang memiliki solusi pada variabel yang sama.
b. Urutkan aturan sehingga mudah dibaca.
c. Gunakan identitas untuk memperlihatkan struktur aturan.
d. Gunakan penamaan yang umum untuk mengidentifikasi variabel-variabel pada kelas yang  berbeda.
e. Gunakan komentar untuk mendeskripsikan tujuan dari suatu atau sekelompok aturan.
f. Berikan spasi antar aturan.
g. Tulis  variabel  dengan  huruf-huruf  besar-kecil,  himpunan  fuzzy  dengan  huruf  besar  dan  elemen-elemen bahasa lainnya dengan huruf kecil.
h. Menentukan metode defuzzy untuk tiap-tiap variabel solusi
Pada tahap defuzzy akan dipilih suatu nilai dari suatu variabel solusi yang merupakan konsekuen dari daerah fuzzy.  Metode  yang  paling  sering  digunakan  adalah  metode  centroid,  metode  ini  memiliki  konsistensi  yang tinggi, memiliki tinggi dan lebar total daerah fuzzy yang sensitif.

## 3. Analisa

## 3.1. Analisa perancangan
Agar  pengetahuan  dapat  digunakan  dalam  sistem,  maka  pengetahuan  dari  seorang  pakar  harus direpresentasikan  dalam  format  tertentu  yang  kemudian  dihimpun  dalam  suatu  basis  pengetahuan.  Basis pengetahuan tersusun atas dua elemen dasar,  yaitu fakta yang merupakan informasi tentang obyek dalam area permasalahan  tertentu  dan  aturan  yang  merupakan  informasi  tentang  cara  bagaimana  memperoleh  fakta  baru dari fakta  yang telah diketahui. Prosedur perancangan sistem secara  umum  untuk pembangunan  sistem pakar untuk mendiagnosa defisiensi nutrisi tanaman pada hidroponik, terdiri dari beberapa tahap, antara lain meliputi perancangan:
1.   Data
Perancangan  data  yang  dimaksudkan  adalah  perancangan  data-data  yang  berkaitan  dengan  pembuatan aplikasi, meliputi :
a. Data input Termasuk di dalamnya data-data penunjang sebagai inputan pembuatan sistem.
b. Data output
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 26-30
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Dari  data  input  tersebut,  bagaimana  sistem  akan  menggunakan  hingga  didapatkan  data  baru  sebagai output sistem.
2.   Proses Perancangan  proses  yang  dimaksudkan  adalah  bagaimana  sistem  akan  bekerja,  proses-proses  apa  yang digunakan,  mulai  dari  masuknya  data  input  yang  kemudian  diproses  oleh  sistem  hingga  menjadi  data output.
3.   Antarmuka Perancangan antarmuka disini mengandung penjelasan tentang penggunaan tree dan keterangannya serta struktur data yang kita gunakan sistem yang kita buat.
3.2. Metode dan Penelitian
Dalam penelitian ini dikembangkan sistem dengan perangkat keras yang dibangun dalam skala laboratorium, hasil  pengamatan  dengan  sensor  akan  dikirim  ke  satu  unit  komputer  yang  dilengkapi  dengan  sistem  kontrol fuzzy. Model fuzzy disimulasikan dengan menggunakan perangkat penunjang MathLab versi 6.0.
Gambar 1. Diagram blok sistem kontrol nutrisi pada NFT
3.3. Sistem aliran nutrisi hidroponik NFT
Inti dari nutrisi tumbuhan adalah kadar molaritas dari masing-masing komponen, sesuai dengan molaritas,
Mol zat pelarut (mol) Konsentrasi Larutan (molar)= Liter larutan (liter)
Dalam plant yang dikembangkan terdiri dari 2 blok system kontrol yaitu, kontrol kecepatan aliran yang lebih dahulu dikembangkan dan dilaporkan dan kontrol nutrisi. Penggabungan dari kedua system ini menghasilkan plant seperti yang dapat dilihat dalam gambar 2.
Gambar 2. Rancang bangun sistem kontrol nutrisi NFT
dari  gambar  2  terdapat  8  tabung  yang  akan  dikontrol,  7  buah  tabung  akan  berisi  larutan  yang  memiliki konsentrasi tetap, sedangkan 1 buah tabung berisi air, sebagai pengencer larutan. Ke 8 cairan nutrisi tersebut aka dialirkan  ke  tabung  pencampur  yang  akan  diukur  volumenya  secara  periodik  sesuai  dengan  kebutuhan. Parameter volume inilah yang menjadi input bagi sistem kontrol
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 26-30
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

## 3.4. Kontrol Kecepatan Aliran Nutrisi
Ide dasar dari pengontrolan kecepatan aliran fluida telah diturunkan sebelumnya yang menunjukkan keberhasilan kontrol kecepatan dengan mengatur perubahan besarnya bukaan valve kontrol untuk mendapatkan aliran nutrisi yang konstan untuk beberapa  bukaan.  (Gambar  3.4)  menunjukkan  hasil  pengamatan  yang  diperoleh  sebelum  dan  setelah  diterapkan  kontrol fuzzy. Pengujian dilakukan melalui dua tahap. Pertama,  melakukan pengujian terhadap sistem pada saat belum dikontrol. Tujuannya adalah untuk mengetahui karakteristik sistem. Pengujian dilakukan terus menerus sebanyak 4 kali dengan bukaan 25, 50, 75, dan 100 persen (Gambar 3.4). Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada awalnya sistem tidak stabil dan baru mencapai kestabilan setelah 1000 detik untuk bukaan 25 persen.
Kedua, pengujian dengan menggunakan pengontrol fuzzy. Pengujian dilakukan selama 1740 detik dengan setting kecepatan 3,  4,  dan  5  cm3/s.  Dari  hasil  pengujian  ini  didapatkan  nilai  steady  state  kecepatan  setiap  setting  kecepatan  sebesar  2.87 cm3/s,  3.92  cm3/s,  dan  4.86  cm3/s.  Sedangkan  steady  state  error  masing-masing  adalah  sebesar  0.13,  0.08,  dan  0.14. Meskipun  hasil  pengujian  telah  menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik,  masih  terdapat  overshoot  pada  grafik.  Overshoot ditimbulkan karena kelambatan sensor membaca kecepatan aliran pada saat sistem baru dijalankan.
3.5. Kontrol molaritas nutrisi
Untuk mengatur kadar nutrisi larutan mesin inferensi yang digunakan adalah mamdani, dengan model satu input  banyak  output.  Parameter  input  yang  digunakan  untuk  kontrol  nutrisi  adalah  ketinggian  cairan  dalam wadah  pencampur,  ketinggian  cairan  akan  berkorelasi  dengan  volume  dan  bersesuaian  dengan  molaritas. Keanggotaan dari input dan output.
Gambar 3. Fungsi keanggotaan input dan output

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  analisa  dan  juga  berdasarkan  data  dan  hasil  perancangan  maka  dapat  ditarik beberapa kesimpulan sebagi berikut :
1. Pembangunan Aplikasi sistem di bangun dengan logika fuzzy dan web.
2. Sebagai referensi tentang bagaimana cara budidaya hidroponik sesuai dengan kasus yang ada. Sistem pakar ini dapat mempermudah  user dalam menemukan solusi pada masalah tanaman hidroponik
5. Referensi
[1]. Kusumadewi,  Sri  (2003).  Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya).  Edisi  Pertama.  Penerbit  Graha  Ilmu, Jakarta.
[2]. T. Sutojo, E. Mulyanto dan V. Suhartono, 2011. “Kecerdasan Buatan”, Ed. I, Penerbit ANDI, Yogyakarta.
[3]. Kusumadewi.  S  dan  H.  Purnomo.  (2004).  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Mendukung  Keputusan.  Graha  Ilmu, Yogyakarta.