## Rancang Bangun Sistem Pakar Model Identifikasi untuk Klasifikasi Varietas Unggul Tanaman Gambir Menggunakan Genetic Programming
Development Identification Model Classify Uncaria Gambir Variety Base on Genetic Programming
Rosda Syelly 1 , Indra Laksmana 2 , Irzal 3
1 Teknik Komputer, Sekolah Tinggi Teknologi Payakumbuh, Jalan Khatib Sulaiman Sawah Padang, Payaku0mbuh, Sumatera Barat, 26227, Indonesia
2,3 Teknologi Pertanian, Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh Jalan Raya Negara Km 7, TanjungPati, Limapuluh Kota, Sumatera Barat, 26271, Indonesia
Email: 1 rosdasyelly@gmail.com

## ABSTRAK
Kurangnya  informasi  dan  minimnya  pengetahuan  masyarakat  mengenai  varietas gambir  membuat  masyarakat  kesulitan  dalam  mengidentifikasi  varieras  unggul gambir. Penelitian ini mengusulkan sistem identifikasi dengan menerapkan pencarian heuristik menggunakan operasi genetika. Varietas tanaman gambir memiliki tekstur yang  mirip  satu  samalainnya.  Tekstur  tersebut  dapat  di  indentifikasi  dengan  sangat sederhana  menggunakan  Generic  programming.  Generic  programming  dapat menentukan  karakteristik  atau  penciri  khusus  dari  masing-masing  varietas  yang terstruktur  ke  dalam  bentuk  tree.  Percobaan  pada  penelitian  ini  menggunakan  data biner  yang  dihasilkan  proses  booleanizing  dari  varietas  unggul  gambir  seperti varietas  udang,  varietas  Riau  dan  varietas  Cubadak.  Data  biner  dibagi menjadi  data latih  dan  data  uji  menggunakan k-fold  cross  validation .  Proses  training  akan mendapatkan  individu  terbaik  melalui  proses generate  rule atau menciptakan individu,  individu  tersebut  dievaluasi  yang  disebut  sebagai  evaluasi  fitness. Selanjutnya  proses  genetika  yang  diawali  dengan  turnamen  atau  proses  seleksi berdasarkan nilai fitness, proses Crossover atau rekombinasi dua individu dan proses mutasi atau perubahan satu bagian dari individu. Individu terbaik merupakan aturan (rule)  dalam  mengidentifikasi,  aturan  terbaik  diperoleh  pada  parameter  populasi 50.000, 22 node yang teridiri dari Function set AND, OR, NOR dan 61 terminal set, probabilitas crosover sebesar 0.9 dan mutasi 0.1 sebanyak 5 generasi. Tiga rule yang dihasilkan dapat dimanfaatkan masyarakat dalam mengidentifikasi varietas gambir
Kata Kunci— Varietas gambir, cubadak, riau, udang, Genetic Programming.

## ABSTRACT
Lack of information and knowledge of society about gambir variety make difficulties for  identifying  the  superior  gambir  variety.  This  research  propose  identification system  by  applying  heuristic  exploration  base  on  genetic  operation.  Gambir  plant has  texture  that  is  almost  similar.  The  texture  can  be  simply  identified  by  using genetic programming. Genetic programming able to determine
Rancang Bangun Sistem Pakar Model Identifikasi untuk Klasifikasi.........................(Rosda Syelly, dkk.)
characteristic  of  each  variety  structured  in  tree  form.  The  experiment  has  binary data  as  result  of  booleanizing  process  of  superior  variety  i.e.  Udang  variety,  Riau variety  and  Cubadak  variety.  The  data  divide  into  training  data  and  test  data  by using  k-fold  cross  validation.  Training  process  will  get  the  best  individual  through the  process  of  generating  rule  or  create  individual,  the  individual  is  evaluated  is called a fitness evaluation. Further genetic process that begins with a tournament or a  selection  process  based  on  the  value  of  fitness,  crossover  or  recombination processes  two  people  and  processes  of  mutation  or  change  in  one  part  of  the individual.  Best  individual  is  a  rule  (rule)  in  the  identification,  the  best  rule  is obtained  on  the  parameters  of  the  population  of  500,000,  22  Function  nodes  that consist  of  sets  of  AND,  OR,  NOR  and  61  terminal  set,  the  probability  of  crossover and mutation 0.1 by 0.9 by 5  generations. Three rules generated can be utilized by the public in identifying varieties of Gambir
Keywords—  Gambir variety, Cubadak, Riau, Udang, Genetic Programming.

## 1 PENDAHULUAN
Masyarakat  atau  petani  gambir  di sumatera barat umumnya tidak mengetahui  varietas  unggul  gambir (Uncaria  gambir  Roxb)  yang  mereka tanam. Sedangkan kebutuhan gambir di dunia  terus  meningkat  sebagai  bahan baku  industri  farmasi,  industri  tekstil, industri kulit, industri insektisida botani dan  industri  pewarna  alami.  Getah gambir  mengandung  ketecin,  tanin, tanin  ketecin,  fluoresin,  kuesetrin,  lilin, lemak  dan  lendir  (Iswandi.  2013). Varietas unggul gambir menurut Departemen  Pertanian  (SK  Mentan tahun  2007)  adalah  varietas  udang, varietas  Riau  dan  varietas  Cubadak, semua  berasal  dari  provisni  sumatera barat.  Tiga  varietas  tersebut  tentunya memiliki kandungan, mutu dan kualitas yang berbeda-beda. Dengan berkembangnya  ketiga  varietas  tersebut sulit  dibedakan,  karena  berdasarkan bentuk  fisik  gambir  hampir  mirip sehingga pembedaannya
sulit ditemukan.
Masyarakat telah mencoba mengkasifikasi  varietas  gambir  unggul secara manual dibantu dengan informasi teks  melalui  dokumen,  paper  dan literatur  tulisan  lainnya.  Sedangkan informasi  didalam  teks  banyak,  dan
akan  menyulitkan  masyarakat  dalam proses pengidentifikasian varietas gambir  unggul  secara  manual.  Proses ini membutuhkan waktu yang lama dan pemahaman yang khusus. Maka dibutuhkan  tenaga  ahli  dalam  proses klasifikasi  sehingga  lebih  cepat  dan tepat, akan tetapi kurangnya tenaga ahli menjadi  masalah  yang  sering  terjadi dalam proses klasifikasi. Oleh sebab itu dibutuhkan  konsep  kecerdasan  buatan dengan melakukan pendekatan heuristik sebagai alternatif dalam proses klasifikasi  sehingga  kekurangan  tenaga ahli  tidak  lagi  menjadi  masalah  dalam proses  klasifikasi.  Pada  hakikatnya klasifikasi merupakan koleksi dari suatu record,  dimana  setiap  record  berisikan penciri  dari  suatu  kelas  Wahyudi (2013).
Heoristik  telah  diterapkan  oleh Stadler  (2001)  untuk  membuat  basis data lebih terstruktur dan menjadikannya  ke  dalam  bentuk tree atau graf. Node di  dalam  sebuah tree atau graf mempersentasikan  dokumen, masing-masing node terhubung  dengan edge dengan  label  kemiripan  antar dokumen.  Laksmana et  al (2013)  telah menerapkan metode pemograman Genetic  Programming (GP)  dalam mengidentifikasi family tumbuhan  obat dan  menghasilkan  akurasi  sebesar
86.32%.    Penerapan  GP  juga  dilakukan pada  ubi  kayu  (Manihot  Utilissima Crantz)  untuk  mengidentifikasi  tingkat asam cyanida dan menghasilkan akurasi yang sangat baik yaitu 95.26% (Laksmana,  et  al  2018). Genetic Programming merupakan algoritme pencarian  heoristik  yang  didasari  atas mekanisme  evolusi  biologis,  memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan menjadikan komputer cerdas yang dapat menyelesaikan masalah  secara  otomatis
(walker. 2001). GP juga dapat menangani masalah Information
Reteival (IR)  sesuai  dengan  hasil  dari perbandingan  dengan  beberapa  metode lain  oleh  Yuan et  al (2007),  GP  secara otomatis  memberikan  fungsi  ranking yang  mendefinisikan  tingkat  relevansi terhadap  query,  agar  informasi  yang diberikan  sesuai  dengan  kebutuhan pengguna.
Penelitian ini mencoba
mengumpulkan segala informasi penting  yang  terdapat  di  tiga  varietas gambir unggul dan menerapkan Genetic Programming dalam  mengidentifikasi varietas  gambir.  Pendekatan  heoristik dengan menggunakan Genetic
Programming diharapkan mampu membentuk suatu aturan klasifikasi atau hirarki  dalam  mengidentifikasi  varietas gambir,  agar  proses  identifikasi  lebih mudah, cepat dan terstruktur.

## 2 METODE
Tiga varietas gambir yang digunakan  untuk  menentukan  struktur atau aturan yang terbaik dalam mengidentifikasi  yaitu  varietas  udang, varietas  Riau  dan  varietas  Cubadak, dengan menggunakan 61 atribut dari 24 penciri  morfologi  varietas  tumbuhan gambir unggul. Tahapan yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.
Booleanize Evaluasi fitness Aturan klasifikasi Pembagian data Generate rule Apakah stop condition terpenuhi Operasi genetika Ya Tidak Evaluasi Genetic Programming Data uji Data latih Evaluasi fitness Aturan klasifikasi Generate rule Apakah stop condition terpenuhi Operasi genetika Ya Tidak Evaluasi Genetic Programming Data uji Data latih Data Varietas B Evaluasi fitness Aturan klasifikasi Generate rule Apakah stop condition terpenuhi Operasi genetika Ya Tidak Evaluasi Genetic Programming Data uji Data latih Data Varietas C Data Varietas A Pengumpulan data Pengolahan data
Gambar 1. Tahapan penelitian
Data  yang  digunakan  beasal  dari dokumen  teks  yang  di  dapat  dari berbagai  perpustakaan,  buku  dan  hasil penelitian  mengenai  tanaman  gambir serta  dilengkapi  dengan  data  yang diambil  langsug  dari  lokasi  perkebunan di  GAPOKTAN  (Gabungan  Kelompok
Tani)  daerah  Jorong  SPI  (Sungai Panjang  Indah)  Kabupaten  Lima  Puluh Kota  sebanyak  120  data,  terdiri  atas  40 Gambir varietas udang, 40 varietas Riau dan  40  varieras  cubadak.  Data  diambil. Berdasarkan  4  aspek  fisik  seperti  daun, batang, bunga dan buah. Daun memiliki
keuikan pada suatu tumbuhan, seringkali daun dijadikan sebagai penciri  (Laksmana et  al 2020),  oleh karena  itu  pada  penelitian  ini  peneliti mencoba  lebih  memperhatikan  daun. Data yang diambil adalah sifat morfologi varietas gambir seperti bobot daun  perlembar,  bentuk  tepi  daun, bentuk tulang daun, panjang daun, lebar daun,  tebal  daun,  warna  daun,  bentuk daun,  warna  pucuk,  panjang  ruas batang,  warna  batang,  bentuk  batang, jumlah  ruas  perbatang,  diameter  bunga, warna  bunga,  warna  tabung  mahkota bunga,  bentuk  bunga,  panjang  tabung bunga,  panjang  tangkai  bunga,  berat bunga  perbuah,  bobot  buah,  panjang polong, jumlah bunga pertangkai,
jumlah daun percabang.

## 2.1 Booleanize
Proses booleanize melakukan pengkodean  untuk  merubah  atribut penciri  menjadi  X0,  X1  sampai  dengan Xn.  Informasi  setiap  tumbuhan  gambir akan  di  ubah  ke  nilai  biner  berupa angaka  0  dan  angka  1.  Angka  0 menunjukkan  tidak  adanya  ciri  tersebut pada suatu varietas, sebaliknya angka 1
menunjukkan  suatu  varietas  memiliki ciri  tersebut.  Sedangkan  pada  atribut yang  bertipe  numerik  akan  diurutkan terlebih  dahulu  dari  nilai  minimum  ke nilai maksimum, selanjutya nilai tersebut  dibagi  sama  banyak  sesuai jumlah varietas dengan
mengenyampingkan  nilai  yang  ada sehingga  di  dapat  rank  dari  nilai  angka tersebut.  Contoh  proses booleanize seperti terlihat pada Tabel 1
Tabel 1. Booleanize bobot daun perlembar . Bobot daun (gr) X0 X1 X2 BDP>= 1.57 1 0 0 1.57>BDP>=1.39 0 1 0 BPD<1.39 0 0 1
Tumbuhan  gambir  dengan  bobot daun  perlembar  sebesar  1.58  gr  pada proses Booleanize ditulis menjadi 1 0 0. Nilai 1 pada posisi X0, nilai 0 di posisi X1 dan X2, menyatakan bahwa tumbuhan  gambir  memiliki  bobot  daun >=  1.57.  Ada  61  atribut  morfologi tumbuhan  gambir  lainnya  yang  akan dilakukan Booleanize ,  atribut  tersebut terlihat pada Tabel 2
Tabel 2. Booleanize atribut Aspek fisik Sub bagian Pengkodean atribut Daun Bobot Daun Perlembar (gr) BDP>= 1.57 (X0), 1.57>BDP>=1.39 (X1), BPD<1.39 (X2) Bentuk Tepi Daun Rata (X3),Bergerigi (X4),Bergelombang (X5) Bentuk Tulang Daun Menyirip (X6),Menjari (X7),Bergelombang (X8) Panjang Daun (Cm) PD>=15.88 (X9),15.88>PD>=13.6 (X10),PD<13.6 (X11) Lebar Daun (Cm) LD>=7.9 (X12),7.9>LD>=6.51 (X13),LD<6.51 (X14) Tebal Daun (mm) TBD >=0.3 (X15),0.3> TBD >=0.27 (X16),TBD <0.27 (X17) Warna Daun Hijau muda (X18),Hijau tua (X19) Bentuk Daun Ovalis (X20), Oblongus (X21) Warna Pucuk Hijau Muda (X22), Coklat Kemerahan (X23) Jumlah Daun PerCabang x>6 (X59), x<=6 (X60) Batang Panjang Ruas Batang (Cm) PRB>=40.1 (X24), 40.1>PRB>=35.31 (X25), PRB <35.31 (X26) Warna Batang Abu-abu (X27), Abu-abu kecoklatan (X28) Bentuk Batang Bulat (X29), Slindris (X30) Jumlah Ruas PerBatang JRPB>9 (X31), JRPB<=9 (X32) Bunga Diameter Bunga (Cm) DB >=1.56 (X33),1.56> DB >=1.21 (X34), DB <1.21 (X35) Warna Bunga Hijau Kemerahan (X36), Hijau Muda (X37) Warna Tabung Mahkota Bunga Kemerahan (X38), Hijau (X39) Bentuk Bunga Bulat (X40), Bonggol (X41) Panjang Tabung Bunga (Cm) PTB1>=1.27 (X42),1.27> PTB1>=1.14 (X43),PTB1<1.14 (X44) Panjang Tangkai Bunga (Cm) PTB>=3.86 (45), 3.86>PTB>=3.44 (X46), PTB<3.44 (X47) Berat Bunga PerBuah (gr) BBPB >=1.49 (X48), 1.49>BBPB>=1.31 (X49), BBPB <1.31 (X50)
Jumlah Bunga PerTangkai x>6 (X57), x<=6 (X58) Buah Bobot Buah (gr) BH >=2.46 (X51), 2.46> BH >=2.26 (X52), BH <2.26 (X53) Panjang Polong (Cm) PP >=3.47 (X54), 3.47> PP >=3.20 (X55), PP <3.20 (X56)

## 2.2 Pembagian Data
Proses  pembagian  data  dilakukan dengan mengelompokkan data
berdasarkan kelas yang akan dicari, data yang telah berbentuk biner selanjutny di bagi membagi  data  kelas sesuai proporsinya  sesuai  dengan  metode k- fold  cross  validation dengan k= 5.  Jika jumlah data (N) tidak tepat habis dibagi oleh K ,  maka  bagian  akhir  akan memiliki  data  yang  lebih  daripada bagian K-1 lainnya.  Setiap  iterasi, K secara bergantian akan menjadi data uji dan  bagian K-1 digunakan  sebagai  data latih. (Bramer 2007).
Data  latih    dan  data  uji  dibagi secara  bergantian.  Empat  Subset  data latih  digunakan  sebagai input pelatihan dalam pengklasifikasian dan satu Subset data uji digunakan untuk menguji model hasil  pelatihan.  Skenario  pembagian data pada Tabel 3 dan 4
Tabel 3. Skenario pembagian data Fold Data Subset Fold 1 Data latih Data uji S 1 , S 2 , S 3 , S 4 S 5
Fold 2
Data latih Data uji S 1 , S 2 , S 3 , S 5 S 4
Fold 3 Data latih Data uji S 1 , S 2 , S 4 , S 5 S 3
Fold 4 Data latih Data uji S 1 , S 3 , S 4 , S 5 S 2
Fold 5 Data latih Data uji S 2 , S 3 , S 4 , S 5 S 1 Tabel 4 Pembagian data tiap Varietas
Varietas S1 S2 S3 S4 S5 Total Udang 8 8 8 8 8 40 Cubadak 8 8 8 8 8 40 Riau 8 8 8 8 8 40 Total 24 24 24 24 24 120

## 2.3 Genetic Programming
Pertama kali Genetic Programming diperkenalkan  oleh  Jhon R.  Koza,  merupakan  pengembangan dari Genetic  Algorithm dari  pemikiran Jhon Holland pada tahun 1975.
Algoritme  yang  dibuat  berdasarkan teori  evolusi  Charles  Darwin.  Tahun 1992  Koza  menerapkan  Algoritme Genetika  untuk  membuat  sistem  yang mampu  membuat  programnya  sendiri ( Automatic Programming ). Metode tersebut dinamakan Genetic
Programming (Lukas  2008), Genetic Programming menciptakan  program komputer  dalam  bahasa  komputer lisp , skema  draf  sebagai  solusinya  (Koza 1992).
Genetic  Programming merupakan algoritme  pencarian  heuristik  yang didasari  mekanisme  sistem  natural yakni genetik dan seleksi alam. Variabel solusi  di  dalam Genetic  Programming dikodekan  ke  struktur string yang merepresentasikan  barisan  gen,  yang merupakan  karakteristik  dari  solusi. Himpunan  ini  disebut  populasi.  Semua individu  dalam  populasi  merupakan representasi  dari  solusi.  Bagian  dari individu  disebut  sebagai  kromosom. Kromosom-kromosom tersebut berevolusi  dalam  suatu  proses  iterasi yang  berkelanjutan  disebut  sebagai generasi,  pada  setiap  generasi,  individu dievaluasi  berdasarkan  suatu  fungsi evaluasi,  hingga  akhirnya  generasi dalam Genetic  Programming akan konvergen pada individu terbaik, dengan  harapan  ini  merupakan  solusi optimal. Laksmana et al (2013) Genetic Programming menurut  Poli et  al .
(2008)  merupakan  suatu  evolusi  teknik komputasi secara otomatis untuk menyelesaikan  suatu  masalah  tanpa perlu  diberitahu  secara  jelas  apa  yang harus  dilakukan  dengan  menentukan bentuk  atau  struktur  solusi  di  awal masalah. Genetic  Programming lebih bersifat  dinamis  dibandingkan  dengan Genetic Algorithm .
Individu pada penelitian ini merupakan  representasi  model  atau hirarki  berdasarkan  varietas  tumbuhan
gambir.  Populasi  merupakan  sejumlah aturan  yang  dibentuk  secara  acak  dari atribut-atribut  yang  tersedia.  Setiap aturan  akan  dievaluasi  berdasarkan fitness tertentu. Bentuk primitif Genetic Programming adalah  himpunan  fungsi ( function set ) yaitu AND, OR, NOR dan himpunan  argumen  ( terminal  set )  yaitu atribut  hasil booleanize .  Proses  yang dilakukan  selanjutnya  adalah  sebagai berikut:

## 2.3.1 Generate rule
Generate  rule merupakan  proses menciptakan  sejumlah  individu  di dalam sebuah populasi yang terdiri dari function  set dan terminal  set yang dibangkitkan secara acak. Satu individu menggambarkan  suatu  calon  model atau  aturan  yang  akan  dicari.  Contoh aturan seperti Gambar 2.
OR AND AND OR AND X24 X28 X18 X52 OR AND X56 X1 X55 X9 Gambar 2. Contoh calon model atau aturan identifikasi
2.3.2 Fitness Evaluation
Proses  Evaluasi fitness adalah menghitung  hasil  prediksi  dua  kelas (kelas  benar  dan  kelas  salah).  Semakin kecil nilai fitness menunjukkan semakin sedikit jumlah kesalahan maka semakin baik individu tersebut. Dalam penelitian ini nilai fitness diperoleh dari pengujian data booleanize ke  dalam  aturan  yang terbentuk

## 2.3.3 Genetic Operation
Operasi
genetika digunakan
dalam  Genetic  Programming  yaitu elitisme, crossover dan mutasi (carvalho
et  al 2012).  Operasi  genetika  diawali dengan  metode tournament dalam penseleksian individu untuk mendapatkan individu terbaik. Pemenang tournament adalah  individu yang  sedikit  jumlah  kesalahannya  atau yang  memiliki  nilai fitness terkecil. Selanjutnya  Operasi  elitisme  akan menyalin  individu  terbaik  ke  dalam populasi  selanjutnya.  Proses  operasi crossover yaitu  penukaran  sebagian struktur  pohon  (gen)  dari  dua  buah individu ( parent ) pada titik potong yang dipilih  secara  acak.  Ilustrasi  operasi crossover seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3 . OR AND AND OR AND X24 X28 X18 X52 AND AND X56 X1 X55 X9 OR AND OR X53 X8 X17 X41 OR AND X17 X41 AND AND OR AND X24 X28 X18 X52 OR AND AND X56 X1 X55 X9 OR X53 X8 Gambar 3. Ilustrasi operasi crossover
Selanjutnya, Operasi mutasi memilih  secara  acak  satu  bagian  dari struktur  pohon  (kromosom)  dalam  satu individu  dan  mengganti  bagian  tersebut dengan function  set atau terminal  set sesuai pada bagian yang terpilih. Proses mutasi dapat di lihat pada Gambar 4.
OR AND X17 X41 OR AND AND X56 X1 X55 X9 X20 OR AND X17 X41 OR AND AND X20 X1 X55 X9
Gambar 4. Contoh Ilustrasi operasi mutasi
Rancang Bangun Sistem Pakar Model Identifikasi untuk Klasifikasi.........................(Rosda Syelly, dkk.)

## 2.3.4 Stop Condition
Stop  condition dalam  proses  GP adalah generasi maksimum. Proses terus berulang  ke  tahap  evaluasi fitness,
operasi genetika hingga generasi
maksimum terpenuhi.

## 2.4 Aturan Klasifikasi
Model atau aturan klasifikasi yang dihasilkan  dari  proses  GP  adalah individu dengan jumlah evaluasi kesalahan  terkecil  atau  individu  dengan nilai fitness terkecil  dari  generasi
terakhir ( Stop condition terpenuhi). Satu model  atau  aturan  hanya  digunakan untuk satu kelas varietas

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  sebanyak  120  tanaman gambir  dari  tiga  varietas  yang  telah dikodekan  ke  bilangan  biner  pada proses Booleanize , dibagi ke dalam dua kelompok  yaitu  data  latih  dan  data  uji menggunakan  5- fold  cross  validation. Proses training dari Genetic Programming menghasilkan model atau aturan  klasifikasi  untuk  masing-masing kelas  variabel,  dengan  menambahkan nilai  1  untuk  kelas  yang  dicari  dan  0 untuk  kelas  lainnya.  Parameter  yang digunakan  pada  proses  training  ini seperti pada Tabel 6.
Tabel 5. Nilai operasi Genetic Programming Number of 50, 30, 40
generations Populasi Size 10 000, 20 000, 500 000 Crossover 0.9 Mutation 0.1, 0.01 Depth of the tree 5, 7 Max node 20, 22, 25 Function set AND, OR, NOR
Percobaan  dilakukan  berulang- ulang  sesuai  pada  paremeter  di  atas, hingga mendapatkan aturan yang terbaik, aturan terbaik didapat dengan 5 generasi  dari  500  000  populasi  dan  22 max node .

## Gambir Varietas Riau
Hasil Genetic  Programming dari 40  tanaman  gambir  terpilih  11  atribut penciri  dengan  kombinasi  tiga  operator AND,  OR  dan  NOR.  11  atribut  penciri itu adalah bentuk daun ovalis
(dikodekan menjadi X20),
PanjangRuasBatang  besar  sama  dari 35.31 dan kurang dari 40.1 (x25), Bobot daun  Perlembar<1.39  (X2),  Panjang Ruas  batang>=40.1  (X24),  Warna batang  Abu-abu  (x28),  Warna  daun Hijau  muda  (X18),  2.46>  Bobot  buaH >=2.26  (X52),  Panjang  Polong  <3.20 (X56),  Bobot  Daun  Perlembar  besar sama dari 1.39 dan kecil dari 1.57 (X1), Panjang  Polong  besar  sama  dari  3.20 dan  kecil  dari  3.47  (X55),  Panjang Daun>=15.88  (X9).  11  atribut  penciri dengan  kombinasi  tiga  operator  dapat dilihat pada Gambar 5.
OR AND AND OR OR AND NOR NOR OR AND Bentuk daun Ovalis 40.1>PanjangRua sBatang>=35.31
Bobot daun Perlembar<1.39 Panjang Ruas batang>=40.1 Warna batang Abu-abu Warna daun Hijau muda 2.46> Bobot buaH >=2.26 Panjang Polong <3.20 1.57>Bobot Daun Perlembar>=1.39 3.47> Panjang Polong >=3.20 Panjang Daun>=15.88 Gambar 5 . Tree Varietas Riau
Aturan yang di hasilkan; IF (bentuk daun tidak ovalis (X20)
Rancang Bangun Sistem Pakar Model Identifikasi untuk Klasifikasi.........................(Rosda Syelly, dkk.)
OR NOT (40.1>Panjang ruas batang>=35.31Cm (X25) OR NOT bobot daun perlembar<1.39(X2) OR (Panjang ruas batang >= 40.1 Cm (X24) AND warna batang abu-abu (X28)) AND (warna daun hijau muda (X18) OR 2.46 > bobot buah >= 2.46 (X52) AND (panjang polong < 2.30 (X56) AND 1.57>bobot daun perlembar >=1.39 (X1) OR (3.47 > panjang polong diantara >= 3.20 (x55) OR Panjang daun >= 15.88(X9)) THEN Varietas Riau Akurasi untuk keberhasilan mengklasifikasikan dengan benar satu kelas tertentu di dapat 75%
Ciri  dari  Varietas  riau  sesuai dengan SK Mentan Nomor 116/Kpts/SR.20/2/2007, tanggal 20
Februari 2007, dengan ciri-ciri morfologi  tanaman  adalah  sebagai berikut  :  Bobot  daun  perlembar  1,38  g, panjang  daun10,7  -  17,17  cm,  lebar daun 6,2 - 8,6 cm, tebal daun 0,20 mm - 0,35 mm, warna daun hijauhingga hijau tua,  warna  pucuk  coklat  kemerahan, bentuk  daun  oblongus,  panjang  ruas batang30  -  50  cm,  warna  batang  abu- abu kecoklatan, bentuk batang bulat per silindris,  jumlah  ruas  per  batang  5-9 buah,  rasa  daun  sepat-sepat  masis, aroma  daun  khas  aroma  gambir, diameterbunga 1,0-1,2 cm, warna bunga sampai  hijau  hingg  hijau  muda,  warna tabung  mahkotabunga  hijau,  bentuk bunga  bonggol  -  bulat,  panjang  tangkai bunga 2,1-5,5 cm, bobotbunga per buah 1,10 -1,85 g, jumlah bungan per tangkai 5  -9  buah,  buah  berbentuk  polong, bobotbuah  2,0  -  2,9  g,  panjang  polong 2,89  -  3,78  cm,  jumlah  polong  per tangkai  54,48  -  64,25  buah,  jumlah
benih perpolong 334 - 430 biji, panjang tangkai  polong  0,80  -  0,90  cm, diameterpolong  2,47  mm.  Jumlah  daun per  cabang  (umur  5  tahun)  5  -11 pasang.

## Gambir Varietas Udang
Hasil Genetic  Programming dari 40  tanaman  gambir  terpilih  10  atribut penciri  dengan  kombinasi  tiga  operator AND,  OR  dan  NOR.  11  atribut  penciri itu adalah Warna Pucuk Coklat Kemerahan  (X23),  Warna  Pucuk  Hijau Muda  (X22),  Panjang  daun  <13.6 (X11),  Bobot  Buah  >=2.46  (X51), Diameter Bunga >=1.56 (X33), Panjang Polong  <3.20  (X56),  Panjang  Tangkai bunga  <3.44  (X47),  Bentuk  tepi  daun Bergelombang  (X5),  Bentuk  Tulang datun  Menyirip  (X8),  Panjang  Polong <3.20  (X56).  10  atribut  penciri  dengan kombinasi  tiga  operator  dapat  dilihat pada Gambar 6.
AND OR AND OR AND AND NOR AND OR AND Warna Pucuk Coklat Kemerahan Warna Pucuk Hijau Muda Panjang daun
<13.6 Bobot Buah >=2.46 Diameter Bunga >=1.56 Panjang Polong <3.20 Panjang Tangkai bunga <3.44 Bentuk tepi daun Bergelombang Bentuk Tulang datun Menyirip Warna Pucuk Coklat Kemerahan Panjang Polong <3.20 Gambar 6 . Tree Varietas Udang
Aturan yang di hasilkan; IF (Warna Pucuk Coklat Kemerahan (X23) OR (Warna Pucuk tidak Hijau Muda (X22) OR NOT Panjang daun <13.6 (X11) ) OR ( (Bobot Buah >=2.46 (X51) AND Diameter Bunga >=1.56 (X33)) OR (Panjang Polong <3.20 (X56) AND Panjang Tangkai bunga <3.44 (X47))
AND( Bentuk tepi daun Bergelombang (X5) AND Bentuk Tulang datun Menyirip (X8) AND Warna Pucuk Coklat Kemerahan (X23) AND Panjang Polong <3.20 (X56)) )
Rancang Bangun Sistem Pakar Model Identifikasi untuk Klasifikasi.........................(Rosda Syelly, dkk.)
THEN Varietas Udang Akurasi untuk keberhasilan mengklasifikasikan dengan benar satu kelas tertentu di dapat 87.5%
Ciri  dari  Varietas  udang  sesuai dengan SK Mentan Nomor 115/Kpts/SR.20/2/2007, tanggal 20
Februari 2007, dengan ciri-ciri morfologi  tanaman  sebagai  berikut  : Bobot  daun  per  lembar  1,62  g,  panjang daun  10,2  -  14,2  cm,  lebar  daun  6,1  - 8,0 cm, tebal daun 0,25 mm - 0,50 mm, warna daun hijau-hijau tua, bentuk daun ovalis,  warna  pucuk  coklat  kemerahan, panjang  ruas  batang  30  -40  cm,  warna batang abu-abu, bentuk batang bulat per silindris,  jumlah  ruas  per  batang  5  -9 buah,  rasa  daun  sepat-sepat  masis, aroma  daun  khas  aroma  gambir, diameter  bunga  1,0  -1,2  cm,  warna bunga  hijau  kemerahan,  warna  tabung mahkota  bunga  kemerahan,  bentuk bunga bulat, panjang tangkai bunga 3,3- 3,8  cm,  bobot  bunga  per  buah  1,28  - 1,96 g, bentuk buah polong, bobot buah 2,1  -3,0  g,  panjang  polong  3,20  -  3,56 cm,  panjang  tangkai  polong  1,10  -1,40 cm,  diameter  polong  2,50  mm,  jumlah bunga  per  tangkai  5  -9  buah,  jumlah polong  per  tangkai  53,4  55,10  buah. Jumlah daun per cabang (umur 5 tahun)
5  -9  pasang.  Mutu  dari  varietas  ini
diperlihatkan  dengan  indikator  dari rendemennya  6,5 -  7,0  %  dan kadarkatechin  60,42  -  65,  15  %  dan ketahanan  varietas  ini  dari  lingkungan adalah  baik  untuk  lahan  marginal  dan kering

## Gambir Varietas Cubadak
Hasil Genetic  Programming dari 40  tanaman  gambir  terpilih  11  atribut penciri  dengan  kombinasi  tiga  operator AND,  OR  dan  NOR.  11  atribut  penciri itu  adalah  Diameter  Bunga  >=1.56 (X33), Warna Batang
Abu-abu kecoklatan (X28), Jumlah bunga pertangkai  >6  (X57),  Bentuk  Tulang datun  Menyirip  (X8),  Bobot  buaH <2.26  (X53),  Bentuk  bunga  Bonggol (X41), Tebal Daun  <0.27 (X17), Warna tabung  mahkota  bunga  Hijau  (X39), Warna daun Hijau muda (X18), Panjang ruas  batang  <35.31  (X26),  Berat  bunga per  buah  1.49>BBPB>=1.31  (X4)9.  10 atribut  penciri  dengan  kombinasi  tiga operator dapat dilihat pada Gambar 7
OR OR AND AND OR NOR OR AND NOR AND Diameter Bunga >=1.56 Warna Batang Abu- abu kecoklatan Jumlah bunga pertangkai >6 Bentuk Tulang datun Menyirip Bobot buaH <2.26 Bentuk bunga Bonggol Tebal Daun <0.27 Warna tabung mahkota bunga Hijau Warna daun Hijau muda Panjang ruas batang <35.31 Berat bunga per buah 1.49>BBPB>=1.31 Gambar 7 . Tree Varietas Cubadak
Aturan yang di hasilkan; IF (Diameter Bunga >=1.56 (X33) OR (Warna Batang tidak Abu-abu kecoklatan (X28) NOT OR Jumlah bunga pertangkai >6 (X57)) AND ( Bentuk Tulang datun Menyirip (X8) OR Bobot buaH <2.26 (X53) OR (Bentuk bunga Bonggol (X41) AND Tebal Daun  <0.27 (X17) OR Warna tabung mahkota bunga Hijau (X39) AND Warna daun Hijau muda (X18) AND (Panjang  ruas  batang tidak <35.31  (X26) NOT  OR Berat  bunga  per  buah  1.49>BBPB>=1.31 (X49) ) THEN Varietas Cubadak Akurasi untuk keberhasilan mengklasifikasikan dengan benar satu kelas tertentu di dapat 62.5%
Ciri  dari  Varietas  udang  sesuai dengan  Dengan  SK  Mentan  Nomor 117/Kpts/SR.20/2/2007, tanggal 20
Februari 2007, dengan ciri-ciri morfologi  tanaman  sebagai  berikut  : Bobot  daun  perlembar  1,54  g,  jumlah daun  percabang  umur  5  Tahun  3  –  8 pasang,  panjang  daun  9,6  -  19,1  cm, lebar daun 6,3 - 9,2 cm, tebal daun 0,20 mm  -  0,25  mm,  warna  daun  hijau, warna  pucuk  hijau  muda,  bentuk  daun ovalis,  panjang  ruas  batang  30  -40  cm, warna  batang  abu-abu,  bentuk  batang bulat/silindris,  jumlah  ruas  perbatang  5 -9  buah,  rasa  daun  sepat-sepat  masis, aroma  daun  khas  aroma  gambir, diameter  bol  bunga  1,0  -1,6  cm,  warna bunga sampai hijau muda, warna tabung mahkota  bunga  hijau  muda  -  hijau,
bentuk bunga bulat per bentuk bonggol, panjang  tangkai  bunga  3,4  -  4,1  cm, bobot  bunga  per  buah  1,10  -1,81  gram, buah  berbentuk  polong,  bobot  buah  2,1 -  2,6  gram,  panjang  polong  3,45  -  3,74 cm, panjang tangkai polong 0,9 -1,0 cm, diameter  polong  2,40  mm,  jumlah polong  per  tangkai  50,45  -  54,51  buah, jumlah  bunga  per  tangkai  5  -  9  buah, produksi  getah  gambir  per  ha  905,13 kg,  daun  umur  5  tahun  per  pohon  5,57 kg.  Jumlah  daun  per  cabang  (umur  5 tahun) 5 -9 pasang.

## 4 KESIMPULAN
Percobaan  dilakukan  berulang- ulang  hingga  mendapatkan  aturan  atau rule yang terbaik, dimulai dari perubahan  jumlah  generasi,  jumlah maksimal node dan  kedalaman tree, serta  ukuran  populasi  karena  pemilihan node pada  proses generate  tree, crossover dan  mutasi  dilakukan  secara random dengan pola data yang beranekaragam.  Operator  atau function set yang  digunakan  dari  kombinasi logika  AND,  OR  dan  NOR,  untuk mencari rule yang  terbaik  sebagai aturan identifikasi varietas gambir.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan Genetic  Programming menggunakan metode booleanizing dapat  digunakan untuk  mendeskripsikan  ciri  tumbuhan gambir  varietas  Riau,  Cubadak  dan varietas Udang dalam pengidentifikasian  dengan  akurasi  yang berbeda-beda dari masing-masing varietas. Akurasi  yang  ditunjukkan  ialah akurasi untuk keberhasilan
mengklasifikasikan  dengan  benar  satu kelas tertentu saja. Data tiga varietas yang berjumlah
120, dengan pembagian data menggunakan K-fold  cross-validation dimana  K=5  mendapatkan  akurasi  rata- rata tiap varietas sebesar 75%.

## DAFTAR PUSTAKA
Bramer  M.  (2007). Principles  of  Data Mining . London: Springer. Carvalho M.G, Laender A.H,
Goncalves  M.A,  and  Silvia  A.S.
(2012). A  Genetic  Programming Approach
to Record Deduplication. IEEE Transactions on Knowledge and Data
Engineering, vol. 24, no. 3.
Davis J, Goadrich. (2006). The
Relationship  Between  Precision- Recall and ROC Curves.
International
Conferenceon
Machine  Learning,  Pittsburgh,
PA. USA
Han J, Kamber M. (2001). Data Mining Concepts  and  Techniques .  Simon Fraser University. Canada.
Iswandi-PBT. (2013). Keragaman Tanaman Gambir. [Internet] [diunduh 10 Maret 2015].
Indonesia  (ID)  tersedia  pada: http://ditjenbun.pertanian.go.id/ta nregar/berita-246-keragaman- tanaman-gambir.html Koza JR. (1992). Genetic
Rancang Bangun Sistem Pakar Model Identifikasi untuk Klasifikasi.........................(Rosda Syelly, dkk.)
Programming: On the Programming  of  Computers  by Means  of  Natural  Selection .  MIT Press, Cambridge, MA, USA
Laksmana,  I.,  Herdiyeni,  Y.,  &  Zuhud,
E. A. (2013). Genetic Programming  for  Medicinal  Plant Family Identification System. Journal  of  ICT  Research  and Applications, 7(3), 217-234.
http://journals.itb.ac.id/index.php/ jictra/article/view/842/1194
Laksmana,  I.,  Syelly,  R.,  Tazar,  N.,  &
Putera,  P.  (2018).  A  Genetic Programming Study on Classification  of  Cassava  Plant. Journal of Agricultural Informatics, 9(1), 47-61. http://journal.magisz.org/files/jour nals/JAI_Vol_9_No_1.pdf
Laksmana,  I.,  Hendra.,  Novita,  S.  A., Herdian,  F.,  Nurtam,  M.  R., Putera,  P.,  &  Syelly,  R.  (2020). Identification  of  Tropical  Plants Leaves  Image  Base  on  Principal Component  Analysis.  Journal  of
Applied  Agricultural  Science  and Technology, 4(1), 64-75. https://kinfopolitani.com/index.ph p/JAAST/article/view/156/58 Lukas,  Iskandar.A.  (2008)  Permainan Catur Akhir King-Rook-King (KRK) Menggunakan Pemrograman Genetika,
Konferensi  Nasional  Sistem  dan Informatika 2008; Bali, November  15,  2008.  KNS&I08-
058
Poli  R,  Langdon  WB,  McPhee  NF. (2008). A  Field  Guide  to  Genetic Programming. Intelligent Information System . San Francisco: Creative Commons.
Stadler  PF.  (2001) Fitness  Landscape . http://www.tbi.univie.ac.at/papers /Abstract/01-pfs-004.pdf.
Wahyudi E.N (2013). Teknik Klasifikasi untuk Melihat Kecenderungan  Calon  Mahasiswa Baru  dalam  Memilih  Jenjang Pendidikan  Program  Studi  di Perguruan Tinggi. Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK. I volume 18. 55-64.
Walker  M.  (2001). Introduction  to Genetic Programing .
Yuan  J.Y,  Lin  J.Y,  Ren  Ke  H,  Yang
W.P. (2007). Learning to Rank for Information Retrival
Using Genetic  Programming. Dept  of Computer Science National Chiao Tung  University.  Hsinchu  300. Taiwan.
Yuningsih, F. (2009). Metode Heuristik untuk  Pencarian  Citra  pada Sistem Temu Kembali Cita .
Skripsi.  Institud  Pertanian  Bogor.