## Segmentasi Aksara Pada Tulisan Aksara Jawa Menggunakan Adaptive Threshold
Teguh Arifianto
Sistem Pendukung Keputusan Kelulusan Nilai SK-Emas STMIK Yadika Menggunakan Metode Logika Fuzzy Yusron Rijal, S.Si, MT., Abdulloh

## Optimasi Pemodelan Porositas Tanah Menggunakan
Algoritma Genetika
Beny Yulkurniawan Victorio Nasution, Mochamad Hariadi, Eko Mulyanto Yuniarno, Anang Kukuh Adisusilo

## Penentuan Jumlah Produksi Sarung Tenun Tradisional dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
Kemal Farouq Mauladi
Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi dengan Menggunakan Metode Fuzzy- Tsukamoto (Studi Kasus di PT.Boxtime Indonesia)
Yusron Rijal, Yus Amalia

## Optimasi Hasil Panen Udang Vanamei di Tambak
Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani Setyorini, Ratnawati

## PENGANTAR REDAKSI
STIKI Informatika Jurnal (SMATIKA Jurnal) merupakan jurnal yang diterbitkan  oleh  Lembaga  Penelitian  &  Pengabdian  kepada  Masyarakat (LPPM), Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang.
Pada edisi ini, SMATIKA Jurnal menyajikan 6 ( enam) naskah dalam bidang sistem informasi, jaringan, pemrograman web, perangkat bergerak dan sebagainya. Redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada Pemakalah  yang  diterima  dan  diterbitkan  dalam  edisi  ini,  karena  telah memberikan kontribusi penting pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Pada kesempatan ini, redaksi kembali mengundang dan memberi kesempatan  kepada  para  Peneliti  di  bidang  Teknologi  Informasi  untuk mempublikasikan  hasil-hasil  penelitiannya  melalui  jurnal  ini.    Bagi  para pembaca  yang  berminat,  Redaksi  memberi  kesempatan  untuk berlangganan.
Akhirnya Redaksi berharap semoga artikel-artikel dalam jurnal ini bermanfaat  bagi  para  pembaca  khususnya  dan  bagi  perkembangan  ilmu dan teknologi di bidang Teknologi Informasi pada umumnya.

## Pelindung
Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara
Penasehat Ketua STIKI
Pembina Pembantu Ketua Bidang Akademik STIKI

## Mitra Bestari
Prof. Dr. Ir. Kuswara Setiawan, MT (UPH Surabaya) Dr. Ing. Setyawan P. Sakti, M.Eng (Universitas Brawijaya)
Ketua Redaksi Subari, S,Kom, M.Kom
Section Editor Jozua F. Palandi, S.Kom, M.Kom Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Layout Editor Saiful Yahya, S.Sn, MT.
Tata Usaha/Administrasi Muh. Bima Indra Kusuma

## SEKRETARIAT
Lembaga Penelitian & Pengabdian kepada Masyarakat Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang

## SMATIKA Jurnal
Jl. Raya Tidar 100 Malang 65146 Tel. +62-341 560823 Fax. +62-341 562525 Website: jurnal.stiki.ac.id E-mail: jurnal@stiki.ac.id, lppm@stiki.ac.id

## DAFTAR ISI
Segmentasi Aksara Pada Tulisan Aksara Jawa Menggunakan Adaptive Threshold ...........................................................................................
01 - 05 Teguh Arifianto Sistem Pendukung Keputusan Kelulusan Nilai SK-Emas STMIK Yadika Menggunakan Metode Logika Fuzzy .................................................... 06 - 14 Yusron Rijal, S.Si, MT., Abdulloh
Optimasi Pemodelan Porositas Tanah Menggunakan Algoritma Genetika
........................................................................................................... 15 - 20 Beny Yulkurniawan Victorio Nasution, Mochamad Hariadi, Eko Mulyanto Yuniarno, Anang Kukuh Adisusilo
Penentuan Jumlah Produksi Sarung Tenun Tradisional dengan Metode
Fuzzy Tsukamoto ................................................................................ 21 - 25

## Kemal Farouq Mauladi
Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi dengan Menggunakan Metode Fuzzy-Tsukamoto (Studi Kasus di PT.Boxtime
Indonesia) .......................................................................................... 26 - 34
Yusron Rijal, Yus Amalia
Optimasi Hasil Panen Udang Vanamei di Tambak Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani...................................................................................     35 - 39 Setyorini, Ratnawati

## Undangan Makalah
SMATIKA Jurnal Volume 07 Nomor 02, November Tahun 2017

## Optimasi Hasil Panen Udang Vanamei di Tambak Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani
Setyorini 1) , Ratnawati 2)
1,2) Program Studi Teknik Informatika, STMIK ASIA Malang Jl. Soekarno Hatta-Rembuksari 1A, Malang Telp.(0341)478877 Fax.(0341)4345225
1 E-mail  : setyorini@asia.ac.id
2 E-mail : ratnawati257@gmail.com

## ABSTRAK
Udang Vanamei (litopenaeus vannamei) merupakan salah satu jenis udang introduksi yang akhir- akhir  ini  banyak  diminati,  karena  memiliki  keunggulan  tahan  terhadap  penyakit  dan pertumbuhannya cepat (80-100) hari. Saat ini banyak daerah-daerah pertanian yang di manfaatkan menjadi tambak seperti di Tuban dan Lamongan.
Fuzzy  mamdani  merupakan salah satu  metode  yang  mampu  menghitung dan  memprediksi sesuai dengan data kriteria-kriteria yang digunakan untuk mendapatkan nilai optimal dalam sebuah proses khususnya  pada  permasalah  budidaya  udang  vanamei.  Disini  peneliti  membuat  sistem  dengan metode  fuzzy  mamdani  agar  dapat  memudahkan  petani  dalam  menentukan  optimal,  normal  dan tidak optimalnya hasil panen. Dalam proses perhitungan fuzzy mamdani ini selanjutnya akan dibuat dalam  suatu  program  dimana  data-data  akan  tersimpan  di  database  MySql  dan  bahasa pemprograman akan menggunakan PHP.
Dari data-data yang diperoleh maka bisa dihitung dari inputan luas tambak, bibit, pakan, dan pupuk akan didapatkan hasil optimasinya. Dari adanya program ini diharapkan bisa mempermudah proses budidaya dengan perhitungan yang lebih cepat dan akurat.
Kata Kunci : Optimasi Hasil Panen, Metode Fuzzy Mamdani, Udang Vanamei.
1. PENDAHULUAN
Udang Vanamei ( litopenaeus vannamei ) merupakan salah satu jenis udang introduksi  yang  akhir-akhir  ini  banyak diminati, karena memiliki keunggulan seperti tahan  terhadap  penyakit,  pertumbuhannya cepat (80100) hari. Banyak masyarakat yang saat  ini  melakukan  budidaya  udang  karena sangat  berpotensi  dalam  meningkatkan ekonomi  daerah.  Hal  ini  karena  udang vanamei memiliki nilai jual tinggi dibandingkan  dengan  budidaya  ikan  yang lain seperti bandeng, mujaer, maupun lele.
Perawatan udang vanamei bisa dibilang  gampang-gampang  susah,  karena bila  petani  sudah  tahu  cara-cara  budidaya akan  sangat  mudah, tapi bagi petani pemula budidaya udang vanamei sangat sulit karena bila  dalam  pemakaian  pupuk,  pakan,  bibit tidak  sesuai  takaran  maka  udang  vanamei akan  mati.  Hal  inilah  yang  selanjutnya membuat masyarakat yang ingin berbudidaya udang  vanamei  mengurungkan  niatnya karena resiko kerugian yang besar. Kerugian ini  karena  pada  proses  budidaya  udang vanamei  membutuhkan  modal  yang  banyak baik meliputi tambak, bibit, pupuk dan pakan.
Melihat  dari  permasalahan  budidaya udang  vanamei  tersebut  maka  sangat diperlukan  perhitungan  yang  tepat  yaitu dengan bantuan metode fuzzy mamdani agar hasil memudahkan petani dalam menentukan optimal,  normal  dan  tidak  optimalnya  hasil panen.

## 2. METODE PENELITIAN
a. Logika Fuzzy
Kusumadewi  dan  Purnomo  (2004) menyatakan  bahwa  pernyataanpernyataan sangat fleksibel,
lumayan pendek, penyelesaian  yang  bagus  adalah  pernyataan yang ambigu. Pernyataan ambigu merupakan karakteristik  manusia  berkomunikasi  secara linguistik dan  itu  adalah  bagian  yang terintegrasi  dengan  proses  berfikir.  Hal tersebut  sangat  berbeda  dari  pemrograman komputer dengan logika boolean yang hanya menyatakan  benar  dan  salah.  Logika  fuzzy dapat  menjembatani  perbedaan boolean dengan  hal  yang  ambigu.  Logika  fuzzy menyediakan  suatu  cara  untuk  merubah pernyataan linguistik menjadi suatu numerik. Kusumadewi  (2004)  menyatakan  jika X adalah  kumpulan  objek  yang  dinotasikan x
maka  himpunan  fuzzy A dalam X adalah himpunan pasangan berurutan:
𝐴 =   {(𝑥, 𝜇 𝐴 (𝑥)|𝑥 ∈ 𝑋} (1)
Keterangan: μA ( x )  adalah  derajat  keanggotaan  dari x . Himpunan fuzzy A dalam semesta pembicaraan K ialah kelas kejadian ( class of events )  dengan  fungsi  keanggotaan kontinu yang  dihubungkan  dengan  setiap titik  dalam K oleh  bilangan real dalam inteval [0,1]  dengan  nilai pada x menyatakan derajat keanggotaan x dalam A. Semesta  pembicaraan  adalah  keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy.

## b. Metode Fuzzy Mamdani
Metode
Mamdani
pertama dikenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani  (1975) dan sering dikenal sebagai metode Max-Min . Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Untuk mendapatkan output ,  diperlukan  3  tahapan, [1]  Pembentukan  himpunan  fuzz,  pada Metode  Mamdani,  baik  variabel input maupun variabel output dibagi menjadi satu atau  lebih  himpunan  fuzzy. [2] Aplikasi fungsi implikasi ,  pada  Metode  Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min . [3] Defuzzyfikasi  pada  komposisi  aturan mamdani  dengan  menggunakan  metode centroid.  Dimana  pada  metode  ini,  solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat daerah fuzzy.

## c. Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  digunakan  untuk mengidentifikasi terhadap kebutuhan sistem baru.  Kebutuhan  sistem  meliputi  analisis kebutuhan user ,  kebutuhan  admin,  sistem akan  menampilkan  informasi  kepada user yang  melakukan input kriteria  yang  di inginkan  dan  sistem  akan  memberikan output yaitu  optimasi  hasil  panen  udang vanamei.
d. Kebutuhan User
Kebutuhan user meliputi  apa  saja yang dibutuhkan oleh user pada sistem yang dapat  menentukan  berapa  luas  lahan  untuk budi daya dan berapa jumlah pakan, bibit dan pupuk yang harus disediakan.

## e. Kebutuhan Admin
Kebutuhan  admin  pada  sistem  ini meliputi  apa  yang  dibutuhkan  oleh  admin pada  sistem  ini,  berupa:  [1]  melakukan proses  login  terhadap  sistem.  [2]  mengolah data admin. [3] mengelola data luas tambak. [4] mengelola data nilai kriteria.
f. Arsitektur Sistem
Sistem ini
dibangun untuk memberikan  informasi  tentang  berapa banyak jumlah panen udang vanamei dalam sekali  panen  secara  tepat  50  melalui  media internet. Data yang ada pada sistem ini akan di  kelola  oleh  admin.  Berikut  ini  adalah arsitektur sistem pada gambar 1:
Gambar 1. Arsitektur Sistem
Dari gambar 1 dapat di jelaskan bahwa user menginputkan parameter yang di minta oleh sistem  yaitu  luas  tambak,  banyak  bibit, banyak  pakan,  dan  banyak  pupuk,  lalu sistem  akan  menghitung  menggunakan fuzzy mamdani kemudian hasil hitung akan di tampilkan kepada user dalam bentuk hasil optimasi.

## g. Flowchart Sistem
Gambaran umum sistem dapat dilihat dalam flowchart secara  keseluruhan  seperti pada gambar 2 berikut ini:

## Optimasi Hasil Panen Udang Vanamei di Tambak Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani
Gambar 2. Flowchart System

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan Berikut merupakan contoh perhitungan dari proses fuzzy secara keseluruhan,  perhitungan  fuzzy  mamdani menggunakan data seperti pada berikut: Data Inputan Luas Tambak = 85×85 = 7225 Meter persegi Jumlah = Garam 300 Kg, S Plus 73 Kg,  Urea  65  Kg  Jumlah  Pakan  =  20  Kg Jumlah  Bibit  =  35000  Ekor.  Berikut  ini adalah  kurva  penentuan  optimalisasi  udang pada gambar 3:
Gambar 3. Kurva penentuan optimalisasi udang
Dari  gambar  diatas  dapat  dijelaskan bahwa  untuk  menentukan  tidak  optimal, normal,  atau  optimal  jika  hasil  fuzzy  di bawah nilai 10%-60% maka sistem menyatakan hasil tersebut tidak optimal, jika nilai  hasil  sistem  berkisar  di  antara  61%-
80% maka sistem menyatakan hasil optimalisasi  berada  pada  titik  normal, sedangkan  jika  hasil  sistem  diatas  81%- 100% maka sistem menyatakan bahwa hasil optimalisasi berada pada titik optimal.
a. Menghitung Centroid / Titik
Pusat

## Z Pusat
= {8×(100×0)} + (82,65×0,43) + 96,45×0,08 (8×0) + 0,43 + 0,08 = 43,2555
0,51
= 84,814
Hasil  dari  hitung  fuzzy  tersebut  dianggap optimal karena berada di diatas 80 yaitu 84,8.

## b. Kurva Output
Berikut  ini  adalah  kurva  output  penentuan hasil hitunng Fuzzy optimalisasi udang pada gambar 4:
Gambar 4. Kurva output penentuan optimalisasi udang
Berikut  ini  adalah  kurva  output  penentuan hasil hitunng Fuzzy dalam bentuk ekor pada gambar 5.
Gambar 5. kurva output penentuan hasil hitunng Fuzzy dalam bentuk (ekor)
Jika nilai lebih kecil dari 21 000 maka dianggap  tidak  optimal  dan  jika  nilai  hasil diantara  21000  dan  28000  maka  hasil dianggap  normal  dan  jika  diatas  28000 dianggap  optimal.  Kesimpulan  dari  kurva 3.24  diatas  yaitu  menunjukan  hasil  29680 ekor  sedangkan  dari  data  realnya  diperoleh hasil 29470 ekor. Dengan demikian perbandingan antara data real pada tabel 3.7 (data  panen)  dan  setelah  proses  optimasi memiliki perbedaan 210 ekor.
Halaman  Input  Fuzzy  Mamdani Berikut merupakan tampilan gambar 6 input perhitungan fuzzy mamdani:
Gambar 6. Input Fuzzy Mamdani
Halaman perhitungan fuzzy mamdani merupakan  halaman  yang  berfungsi  untuk menampilkan form inputan  yang  akan  diisi oleh user sebelum mengeksekusi perhitungan  fuzzy  mamdani.  Inputan  yang harus  diisi  oleh user adalah  luas  lahan, jumlah  pupuk,  jumlah  pakan,  dan  jumlah bibit.  Jika user telah  selesai  menginput  dan kemudian  mengeksekusi  fuzzy  maka  akan tampil  hasil  hitung  fuzzy  yang  diproses menggunakan metode fuzzy mamdani.
Halaman Hasil Hitung Fuzzy Mamdani Berikut merupakan gambar 7 hasil hitung dengan menggunakan fuzzy mamdani:
Gambar 8 Hasil Hitung
Gambar  8  merupakan  tampilan  dari  hasil hitung  fuzzy  mamdani  dimana  berisikan tentang  nilai  inputan,  daftar  rule,  nilai  rule dan hasil akhir.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
a. Kesimpulan
Dengan  dibangunnya  sistem  untuk menghitung  optimasi  hasil  panen  udang vanamei  menggunakan  fuzzy  mamdani  ini dapat disimpulkan antara lain: 1. Berdasarkan hasil
penelitian dapat disimpulkan  bahwa  fuzzy  mamdani  bisa digunakan  untuk  menentukan  nilai  optimal, normal  atau  tidak  optimal  budidaya  udang vanamei. 2. Dari contoh perhitungan di bab 3  didapatkan  kesimpulan  yaitu  menunjukan hasil 29680 ekor sedangkan dari data realnya diperoleh  hasil  29470  ekor.  Dengan demikian perbandingan antara data real pada tabel  3.7  (data  panen)  dan  setelah  proses optimasi  memiliki  perbedaan  210  ekor.  3. Dari Pengujian menyeluruh pada bab 3 dapat dilihat  bahwa  antara  data  real  dan  hasil sistem optimasi memiliki perbedaan terkecil sebesar  27  ekor  dan  tertinggi  sebesar  722 Ekor.
b. Saran Setelah diuraikan mengenai kesimpulan  diatas  berikut  saran  yang nantinya  bisa  membantu  dan  membangun sistem  yang  lebih  baik  yaitu:  1.  Sistem  ini diharapkan dapat di kembangkan pada dan di
implementasikan  di  aplikasi  android  atau device  mobile  lainnya.  2.  Sistem  ini diharapkan  bisa  dikembangkan  dengan menggabungkan atau membandingkan dengan  metode  lainnya  bahkan  yang  lebih kompleks dengan jumlah kriteria yang lebih banyak  seperti  metode  Jaringan  Syaraf Tiruan  atau  Kecerdasan  Buatan  lainnya.  3. Sistem  ini  dapat  di  jalankan  di  platform android atau platform mobile lainnya.

## 5. REFERENSI
[1] Balai  Pengkajian  Teknologi  Pertanian (BPTP)  Sulawesi  Selatan.  Budidaya
Udang Vanamei. http://sulsel.litbang.pertanian.go.id.
(diakses 11 November 2014).
[2] Briggs,  dkk.  2006.  Introduction  and Movement  of  Penaeus  Vanammei  and Penaeus  Stylirostris  in  Asia  and  The Pacific. Bangkok: FAO.
[3] Connolly,  Thomas  and  Begg,  Carolyn. 2010.  Database  System  a  Practical Approach  to  Design  Implementation and  Management  5  Edition.  Boston: Pearson Education.
[4] Haliman  dan  Adijaya.  2005.  Udang Vanamei. Jakarta: Penebar Swadaya.
[5] Jogiyanto, Hartono. 2005. Analisis dan Desain  Sistem  Informasi  Edisi  3. Yogjakarta: Andi.
[6] Kusumadewi,  Sri.  2002.  Analisis  dan Desain  Sistem  Fuzzy  Menggunakan Toolbox  Matlab.  Yogjakarta:  Graha Ilmu.
[7] Kusumadewi,  Sri  dkk.  2004.  Fuzzy Multi-Atribute.Decition
making
(FUZZY  MADM).  Yogjakarta:  Graha Ilmu.
[8] Kusumadewi,  Sri  dan  Purnomo,  H. 2004.  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk Pendukung  Keputusan.  Yogjakarta: Graha Ilmu.
[9] Pal, S.K and D.K.D Majmunder. 1986. Fuzzy  Pendekatan  Matematik  untuk Pengenalan Pola. Jakarta: UI Press.
[10] Raharjo, Budi. 2011. Membuat
Database Menggunakan
MySql.
Bandung: Informatika.
[11] Susilo,  F.  2003.  Pengantar  Himpunan dan  Logika  Kabur  Serta  Aplikasinya.
Yogjakarta: Graha Ilmu.