Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2023.4.1.477 Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 187-198 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF FUZZY TSUKAMOTO LOGIC TO DETERMINE THE NUMBER OF SEEDS KOI FISH IN THE SUKAMANAH CIANJUR FARMER`S GROUP
Deden Farhan *1 , Feri Sulianta 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Widyatama, Indonesia Email: 1 deden.farhan@widyatama.ac.id , 2 feri.sulianta@widyatama.ac.id
(Naskah masuk: 18 Juli 2022, Revisi: 24 Agustus 2022, Diterbitkan: 10 Februari 2023)

## Abstract
One of the innovation programs of the Sukamanah Village Karangtengah Cianjur farmer group is in the field of fisheries.  One  of  the  programs  carried  out  is  the nursery  for  ornamental  Koi  fish.  Nursery  of  Koi  fish  is  done because the market demand for Koi fish is high, but there are still very few Koi fish providers. However, farmer groups are currently unable to determine the number of seeds that must be provided to meet market needs to obtain maximum profit. To overcome this, a system is required that can calculate the number of seeds needed based on fish supply and market demand. Fuzzy logic can help humans make decisions; besides, fuzzy logic is an appropriate way to map an input space into an output space. This research aims to build an application using fuzzy logic to determine the number of seeds needed based on the amount of supply and market demand for Koi fish. The data used is sourced from the Sukamanah Farmer’s group, Cianjur. The results showed that using fuzzy logic succeeded in predicting the number of koi fish seeds that must be provided with an accuracy rate of 94,78% using the MAPE method.
Keywords : decision support system, fuzzy, Koi fish, prediction, Tsukamoto

## IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MENENTUKAN JUMLAH BIBIT IKAN  KOI PADA KELOMPOK TANI SUKAMANAH  CIANJUR

## Abstrak
Salah satu program inovasi kelompok tani desa Sukamanah Karangtengah Cianjur adalah bidang perikanan. Salah satu  program  yang  dilakukan  adalah  pendederan ikan  hias  Koi. Pendederan  ikan  Koi  dilakukan  karena  jumlah permintaan pasar ikan Koi tinggi namun penyedia ikan Koi masih sangat kurang. Namun kelompok tani saat ini tidak  dapat  mengetahui  jumlah  bibit  yang  harus  disediakan  untuk  memenuhi  kebutuhan  pasar  agar  diperoleh keuntungan  yang  maksimal.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  diperlukan  sebuah  sistem  yang  mampu  menghitung jumlah bibit yang diperlukan berdasarkan persediaan ikan dan permintaan pasar. Logika fuzzy dapat digunakan untuk membantu manusia dalam pengambilan keputusan, selain itu logika fuzzy merupakan suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Tujuan penelitian ini adalah membangun sebuah aplikasi dengan menggunakan logika fuzzy untuk menentukan jumlah bibit yang diperlukan berdasarkan jumlah persediaan  dan  permintaan  pasar  ikan  Koi.  Data  yang  digunakan  bersumber  dari  kelompok  Tani  Sukamanah, Cianjur. Hasil penelitian menunjukkan menggunakan logika fuzzy berhasil memprediksikan jumlah bibit ikan Koi yang harus disediakan dengan tingkat akurasi 94,78% menggunakan metode MAPE.
Kata kunci : fuzzy, ikan Koi, prediksi, sistem pendukung keputusan, Tsukamoto
1. PENDAHULUAN
Ikan Koi (Cyprinus carpio koi) merupakan salah satu  jenis  ikan  hias  memiliki  bentuk  yang  indah, warna yang indah, sehingga memiliki nilai ekonomis yang  besar  [1].  Salah  satu  kegiatan  dalam  budidaya ikan Koi adalah pendederan. Pendederan merupakan salah satu kegiatan dalam proses pengembangbiakan ikan  dengan  pemeliharaan  larva  atau  benih  pada kolam  sementara  hingga  mencapai  ukuran  tertentu
[2].  Adapun  tujuan  dari  pendederan  ini  adalah  agar larva atau  benih  dapat  beradaptasi  dengan lingkungan. Hasil dari panen pada proses pendederan dapat  digunakan  untuk  aktivitas  pembesaran  pada tahap  berikutnya.  Sayangnya,  permintaan  ikan  Koi belum  dapat  memenuhi  kebutuhan  pasar  karena produksinya  yang  masih  terbatas.  Kelompok  tani Desa  Sukamanah  Karangtengah  Cianjur  adalah sebuah  kelompok  tani  yang  memiliki  inovasi  yang
188 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 1, Februari 2023, hlm. 187-198
berfokus pada bidang perikanan. Salah satu program unggulan  yang  dilakukan  adalah  budidaya  dan pendederan  ikan  hias  Koi.  Pendederan  ikan  Koi dilakukan  karena  jumlah  permintaan  pasar  ikan  Koi tinggi  namun  persediaan  ikan  Koi  masih  sangat kurang.  Selain  itu  pendederan  ikan  Koi  menjadi sumber penggerak ekonomi terbesar di Karangtengah,  Cianjur.  Namun  kelompok  tani  saat ini  tidak  dapat  mengetahui  jumlah  bibit  yang  harus disediakan agar dapat memenuhi kebutuhan permintaan  pasar  agar  diperoleh  keuntungan  yang besar.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  diperlukan sebuah sistem yang mampu menghitung jumlah bibit yang  diperlukan  berdasarkan  persediaan  dan permintaan pasar [3].
Pada  proses  penentuan  jumlah  bibit  ikan  Koi yang  akan  dikembangbiakan  digunakan  beberapa kriteria  yang  dijadikan  sebagai  parameter  data pendukung yang meliputi persediaan dan permintaan pasar  ikan  Koi.  Penetapan  parameter  tersebut memiliki  ketidakpastian,  maka  logika  fuzzy  tepat digunakan untuk memecahkan masalah tersebut [4].
Masalah kemudian dipetakan dari inputnya dan outputnya  dan  digunakan  logika  fuzzy  untuk antisipasinya.  Logika fuzzy adalah  sistem  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  kebenaran parsial, yaitu kebenaran yang sepenuhnya benar dan kebenaran yang sepenuhnya salah [5]. Manfaat logika fuzzy  adalah  berdasarkan  bahasa  alami,  dapat dimengerti,  dan  dapat  disesuaikan  [6].  Logika fuzzy diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Prof.  L.A.  Zadeh dari  California,  USA  pada  1965  [7].  Nilai keanggotaan  dalam  himpunan  fuzzy  terletak  pada interval  antara  0  sampai  1  [8].  Metode  dalam perhitungan  logika fuzzy yaitu  metode  Tsukamoto, metode  Mamdani,  dan  metode  Sugeno  [9].  Pada logika  fuzzy  Tsukamoto  setiap  aturan menerapkan himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaanya  yang tetap  [10].  Metode  Tsukamoto  merupakan  logika yang memiliki toleransi data dangan paling fleksibel, keunggulan  dari  metode  Tsukamoto  bersifat  intuitif dan  memberikan  tanggapan  yang  bersifat  kualitatif, tidak tepat dan ambigu [11].
Menurut Purba dan Nainggolan [12], “Mengingat  kecepatannya,  pendekatan  logika  fuzzy Tsukamoto  dapat  menjadi  cara  terbaik  untuk memperkirakan  berapa  banyak  beras  yang  akan diproduksi  di  Toko  Beras  Sihotang.  Dengan pemasukan  data  permintaan  pasar  dan  penawaran yang  mudah  dipahami  dan  hasil  yang  sangat  cepat, sistem  yang  menggunakan  teknik  Tsukamoto memiliki tingkat  kecepatan  dan  akurasi  yang  sangat baik.”
Menurut  penelitian  Saputra,  [13]  “Pendekatan fuzzy Tsukamoto digunakan untuk meramalkan hasil produksi  madu  trigona.  Tingkat  akurasi  rata-rata dalam memperkirakan produksi madu trigona adalah 92,40  persen.  Selain  itu,  hasil  prediksi  minggu pertama  bulan  November  menghasilkan  nilai  3,29 botol.”
Menurut  penelitian  Resti  [14],  “Pendekatan Tsukamoto  dapat  lebih  efektif  memprediksi  jumlah obat ikan yang akan dihasilkan dengan memecahkan masalah  dalam  penelitian  ini  dengan  menerapkan inferensi  fuzzy.  sehingga  dapat  mendongkrak pendapatan toko UD. Ikan Indo Multi. Teknik fuzzy Tsukamoto  adalah  pendekatan  yang  diadopsi  dalam penelitian  ini.  Sebagai  konsekuensinya,  keluaran kesimpulan setiap aturan disediakan tergantung pada predikatnya.  Jumlah  produksi  obat  ikan  yang  akan dihasilkan merupakan output.”
Sistem pendukung keputusan merupakan model yang  didasarkan  pada  prosedur  atau  peralatan komputer  atau  sistem  pengambilan  dan  tampilan informasi  untuk memperoleh keputusan yang paling baik diantara keputusan lainnya [15]. Proses decision maker juga diartikan sebagai proses memilih tindakan alternatif untuk mencapai tujuan atau target [16]. SPK biasanya diciptakan untuk mendapatkan penyelesaian dari suatu masalah [17].
Tujuan penelitian ini adalah membangun sebuah aplikasi dengan menggunakan logika fuzzy Tsukamoto  untuk  memprediksi  jumlah  bibit  yang diperlukan  berdasarkan  jumlah  persediaan  dan permintaan  pasar  ikan  Koi.  Data  yang  digunakan bersumber dari kelompok Tani Sukamanah, Cianjur. Persediaan  ikan  Koi  dan  jumlah  permintaan  pasar terhadap  ikan  Koi  dijadikan  sebagai  variabel  yang akan digambarkan dengan fungsi himpunan anggota fuzzy. Selanjutnya metode fuzzy Tsukamoto dipakai untuk  menentukan  banyaknya  produksi  bibit diterapkan  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK),  kemudian  SPK  akan  memproses  data-data tersebut  dengan  metode  Tsukamoto  dan  akan menampilkan  keluaran (output) berupa  jumlah  bibit yang  akan  akan  dihasilkan  oleh  kelompok  tani Sukamanah.
Metode
fuzzy Tsukamoto diimplementasikan  untuk  menciptakan  sebuah  SPK yang dapat membantu dan memberikan penyelesaian permasalahan dari  kelompok tani Sukamanah dalam menentukan produksi bibit Koi setiap waktunya dan meminimalisir  adanya  ikan  Koi  yang  tidak terdistribusi di pasaran.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan  sistem yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari analisis requirement , desain sistem, implementasi, pengujian, dan maintenance [18].  Metode  pengembangan  yang digunakan dalam penelitian ini adalah Waterfall .

## 2.2. Kerangka Pemikiran
Kerangka  pemikiran  adalah  uraian  yang berkaitan  kerangka  konsep  proses  penyelesaian masalah  yang  diidentifikasi  atau  dirumuskan sebelumnya. Kerangka pemikiran dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka pemikiran
Gambar 1 Menunjukan kerangka pemikiran penelitian  ini.  Berikut  ini  merupakan  penjabaran masing-masing tahap pada kerangka pemikiran pada Gambar 1.
1. Kerangka dimulai dari penemuan masalah yang berupa sulitnya menentukan kebutuhan bibit ikan koi berdasarkan kebutuhan pasar dari ikan Koi.
2. Dari  masalah  tersebut  kemudian  didapatkan peluang bahwa dengan menggunakan kemajuan teknologi  masa  kini  dapat  menjadi  solusi  untuk membantu permasalahan yang terjadi.
3. Sedangkan  metode  atau  cara  pemecahan permasalahan  ini  dilakukan  menggunakan metode waterfall , dimana metode ini merupakan metode yang umum digunakan pada pengembanggan perangkat lunak.
4. Selanjutnya berangkat  dari  peluang dan metode serta pendekatan kualitatif yang akan digunakan kemudian langkah selanjutnya adalah mendapatkan  data  yang  nantinya  akan  diolah kedalam  sistem  untuk  mendapatkan  hasil  akhir. Metode  dalam  mengumpulkan  data  dalam penelitian  ini  adalah  metode  pengumpulan  data meliputi  wawancara,  observasi,  dan  studi pustaka.  Berikut  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini:.
a) Data  persediaan  bibit  Koi,  data  produksi bibit Koi dalam setiap 2 bulan selama 5 kali masa pembibitan dan data permintaan pasar.
b) Jurnal  dan  buku  yang  membahas  mengenai logika fuzzy Tsukamoto,  sistem  pendukung keputusan dan aplikasi berbasis Android.
c) Data  yang  diperlukan  merupakan  hasil wawancara  dengan  Bapak  Erik  sebagai ketua kelompok tani ikan Koi program desa inovasi BRIN.
5. Tahap analisis pada penelitian ini menggunakan metode logika fuzzy Tsakamoto untuk menganalisis data yang diperoleh untuk menjadi hasil akhir berupa prediksi.
6. Tahap  perancangan  system,  seperti  yang dijelaskan  sebelumnya,  pengembangan  system sendiri  menggunakan metode waterfall dimana dimulai  dengan  analisis requirement ,  desain sistem, implementasi, pengujian, dan maintenance ,
7. Hasil penelitian, hasil yang didapat berupa nilai angka  prediksi  jumlah  bibit  Koi  yang dibutuhkan  berdasarkan  permintaan  pasar. Dengan  hasil  ini,  akan  menjadi  penyelesaian masalah  yang  ada  dalam  menentukan  prediksi bibit Koi yang dibutuhkan.

## 2.3. Logika Fuzzy Tsukamoto
Fuzzy Tsukamoto merupakan salah satu metode dari fuzzy inference system .  Dimana  pada logic tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan akan berupa IF-THEN harus digambarkan dengan suatu himpunan fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  sama  [19]. Terdapat empat tahapan dalam logika fuzzy, yaitu:
a) Pembentukan himpunan fuzzy Himpunan    fuzzy    adalah  unit  yang  mewakili beberapa keadaan dalam variabel fuzzy [20].
b) Fuzzifikasi Merupakan  proses  untuk  mengubah  variabel non fuzzy (variabel  numerik)  menjadi variabel fuzzy (variabel numerik) [21].
c) Inferencing(Base Rule)
Proses  pembentukan  aturan-aturan  fuzzy  yang dinyatakan dalam bentuk “IF...THEN” [19].
Pada  metode  Tsukamoto,  fungsi  implikasi menggunakan Min [20].
d) Defuzzifikasi Proses  pengubahan  kembali  hasil  keputusan yang    masih    dalam    bentuk  fuzzy  menjadi variabel numerik non fuzzy [8].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Fuzzy Tsukamoto
Dalam  penelitian  ini  mengambil  data  hasil budidaya  pendederan  ikan  Koi  pada  kelompok  tani Sukamanah. Data yang meliputi persediaan ikan Koi, produksi  pembibitan  ikan  Koi  dan  data  permintaan pasar ikan koi dari bulan September 2021 hingga Mei 2022 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data pembibitan dan permintaan ikan Koi dalam satuan ekor (September 2021-Mei 2022)
Tanggal Permintaan Persediaan Produksi 05-09-2021 917 58 2140 12-11-2021 1050 64 2320 09-01-2022 1200 36 3150 12-03-2022 780 112 1800 16-05-2022 870 86 2200
Berdasarkan  data  pada  Tabel  1  dapat  dilihat bahwa permintaan terbesar mencapai 1200 ekor, dan permintaan  terkecil  mencapai  780  ekor.  Persediaan terbesar  ikan  Koi  di  kelompok  tani  terbanyak  112 ekor dan paling sedikit mencapai 36 ekor. Kelompok tani  ini  hanya  mampu  menghasilkan  bibit  sebanyak 3150  ekor  dan  paling  sedikit  1800  ekor.  Sebagai contoh  kasus  dalam  penelitian  ini  jika  permintaan pasar ikan Koi mencapai 900 ekor dan kelompok tani masih memiliki 50 ekor ikan Koi, berapa banyak bibit yang harus dihasilkan oleh kelompok tani tersebut.
Berdasarkan  kasus  tersebut  terdapat  4  aturan fuzzy ( rule ). Aturannya dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir logika fuzzy Tsukamoto
Berikut ini pemodelan 3 variabel fuzzy, yaitu:
a) Variabel Permintaan Variabel  permintaan  terdiri  atas  2  himpunan fuzzy  yaitu  NAIK  dan  TURUN.  Grafik  fungsi keanggotaan variabel permintaan dapat dilihat pada Gambar 3.
𝜇𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛[𝑥] = { 1; 𝑥 ≤ 780 1200−𝑥 1200−780
0; 𝑥 ≥ 1200 ; 780 < 𝑥 > 1200 (1)
𝜇𝑛𝑎𝑖𝑘[𝑥] = { 0; 𝑥 ≤ 780 𝑥−780 1200−780 1; 𝑥 ≥ 1200 ; 780 < 𝑥 > 1200 (2)
Berikut nilai keanggotaan variabel permintaan:
𝜇𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛 [900] = 1200 − 900
420 = 300 420 = 0,71
𝜇𝑛𝑎𝑖𝑘[900] = 900 − 780 420 = 120 420 = 0,29
Gambar 3. Fungsi keanggotaan variabel permintaan ikan Koi
b) Variabel Persediaan
Variabel persediaan memiliki 2 himpunan fuzzy yaitu sedikit dan banyak. Grafik fungsi keanggotaan variabel persediaan dapat dilihat pada Gambar 4.
𝜇𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[𝑦] = { 1; 𝑦 ≤ 36 112−𝑦 112−36
0; 𝑦 ≥ 112
; 36 < 𝑦 > 112 (3)
𝜇𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘[𝑦] = { 0; 𝑦 ≤ 36
𝑦−36 112−36
1; 𝑦 ≥ 112
; 36 < 𝑦 > 112 (4)
Berikut nilai keanggotaan variabel persediaan:
𝜇𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[50] = 112 − 50 76 = 62 76 = 0,82 𝜇𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 [50] = 50 − 36 76 = 14 76 = 0,18
Gambar 4. Fungsi keanggotaan variabel persediaan ikan Koi

## c) Variabel Produksi
Variabel  produksi  memiliki  2  himpunan  fuzzy yaitu  berkurang  dan  bertambah.  Grafik  fungsi keanggotaan  variabel  persediaan  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
𝜇𝑏𝑒𝑟𝑘. [𝑧] = { 1; 𝑧 ≤ 1800 3150−𝑧 3150−1800 0; 𝑧 ≥ 3150 ; 1800 < 𝑧 > 3150 (5) 𝜇𝑏𝑒𝑟𝑡. [𝑧] = { 0; 𝑧 ≤ 1800
𝑧−1800 3150−1800 1; 𝑧 ≥ 3150 ; 1800 < 𝑧 > 3150 (6)
Gambar 5. Fungsi keanggotaan variabel produksi ikan Koi
Berdasarkan  4  aturan  fuzzy  di  atas,  maka ditentukan nilai α dan z untuk masing-masing aturan. Langkah-langkah  untuk  mengkonversi  empat  aturan tersebut  sehingga  diperoleh  nilai  dari  α  dan  z  dari setiap aturan.
[ R1]  IF  permintaan  TURUN  And  Persediaan BANYAK THEN produksi bibit BERKURANG 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑1 =  𝜇𝑝𝑒𝑟𝑚. 𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁 ∩ 𝜇𝑝𝑒𝑟𝑠. 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑1 = min(𝜇𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁[900], 𝜇𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾[50]) 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑1 = min(0,71 ;  0,18) 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑1 = 0,18
Menurut fungsi keanggotaan himpunan produksi  bibit  ikan  Koi  BERKURANG  maka berdasarkan persamaan 5 diperoleh nilai Z 1
3150−𝑍 1 1350 =  0,18 maka diperoleh hasil 𝑍 1 =  2907
[R2]  IF  permintaan  TURUN  And  Persediaan  bibit SEDIKIT THEN Produksi bibit BERKURANG 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑2 =  𝜇𝑝𝑒𝑟𝑚. 𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁 ∩ 𝜇𝑝𝑒𝑟𝑠. 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇
𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑2 = min(𝜇𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁[900], 𝜇𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇[50]) 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑2 = min(0,71 ;  0,82) 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑2 = 0,71 Menurut fungsi keanggotaan himpunan produksi  bibit  ikan  Koi  BERKURANG  maka berdasarkan persamaan 5 diperoleh nilai Z 2 3150−𝑍 2 1350 = 0,71 maka diperoleh hasil 𝑍 2 =  2191,5
[R3]  IF  permintaan  NAIK  And  Persediaan  bibit BANYAK THEN Produksi bibit BERTAMBAH 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑3 =  𝜇𝑝𝑒𝑟𝑚. 𝑁𝐴𝐼𝐾 ∩ 𝜇𝑝𝑒𝑟𝑠. 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾
𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑3 = min(𝜇𝑁𝐴𝐼𝐾[900], 𝜇𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾[50])
𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑3 = min(0,29 ;  0,18) 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑3 = 0,18
Menurut fungsi keanggotaan himpunan produksi  bibit  ikan  Koi  BERTAMBAH  pada persamaan  di  atas  maka  nilai  Z 3 dapat  diperoleh dengan persamaan 6.
𝑍 3 −1800 1350 =  0,18 maka diperoleh hasil 𝑍 3 =  2043
[R4]  IF  Permintaan  NAIK  and  Persediaan  bibit SEDIKIT THEN Produksi Bibit BERTAMBAH 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑4 =  𝜇𝑝𝑒𝑟𝑚. 𝑁𝐴𝐼𝐾 ∩ 𝜇𝑝𝑒𝑟𝑠. 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇
𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑4 = min(𝜇𝑁𝐴𝐼𝐾[900], 𝜇𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇[50]) 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑4 = min(0,29 ;  0,82) 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑4 = 0,29 Menurut fungsi keanggotaan himpunan produksi  bibit  ikan  Koi  BERTAMBAH  pada persamaan  di  atas  maka  nilai  Z 4 dapat  diperoleh dengan persamaan 6.
𝑍 4 −1800 1350 =  0,29 maka diperoleh hasil 𝑍 4 =  2191,5
Setelah  diperoleh  nilai  keanggotaan  himpunan produksi  (Z)  maka  tahap  berikutnya  adalah defuzzifikasi untuk menentukan output crisp dengan defuzzifikasi  rata-rata  terpusat  dengan  persamaan sebagai berikut:
𝑍 = 𝛼1 ∗ 𝑍1 + 𝛼2 ∗ 𝑍2 + 𝛼3 ∗  𝑍3 + 𝛼4 ∗  𝑍4
𝛼1 +  𝛼2 + 𝛼3 +  𝛼4
𝑍 = 0,18 ∗ 2907 + 0,71 ∗ 2191,5 + 0,18 ∗ 2043 + 0,29 ∗ 2191,5 0,18 + 0,71 + 0,18 + 0,29 𝑍 = 523,26 + 1555,97 + 367,74 + 636,55 1,36
𝑍 = 3083,52 1,36

## 𝑍 =  2267,29  ≈ 2267
Berdasarkan uraian tersebut dengan permintaan pasar bibit Koi mencapai 900 ekor dan kelompok tani masih  memiliki  50  ekor  bibit  ikan  Koi,  maka kelompok  tani  harus  menghasilkan  2267  ekor  bibit Koi untuk memenuhi permintaan pasar tersebut.

## 3.2. Pengembangan Sistem
Berikut merupakan tahap-tahap pengembangan aplikasi  untuk  memprediksi  bibit  ikan  Koi  dengan fuzzy  Tsukamoto.  Metode  pengembangan  yang digunakan adalah Waterfall . Analisis Sistem, Analisis yang dilakukan dalam penelitian  ini  adalah  analisis  kebutuhan  fungsional dan  nonfungsional.  Berikut  ini  masing-masing kebutuhan  sistem  prediksi  bibit  Koi.  Analisis kebutuhan fungsional sistem ini, yaitu:
a) Pengguna  dapat  mengolah  data  produksi  bibit ikan Koi.
b) Pengguna dapat melihat hasil perhitungan.
c) Pengguna dapat mengolah data petugas
Analisis  kebutuhan  non  fungsional  aplikasi untuk  memprediksi  jumlah  bibit  ikan  koi  dengan fuzzy  Tsukamoto  dengan  spesifikasi  minimal perangkat Android yang dibutuhkan untuk menjalankan aplikasi ini adalah sebagai berikut:
a) OS: OS 4.1 Android (Jelly Bean)
b) Prosesor:  528  Mhz,  Qualcomm  MSM7225 chipset  4),  Memori:  512  MB  ROM,  256  MB
RAM Perancangan  Sistem .  Perancangan  aplikasi meliputi  perancangan  proses  dengan  flowchart  dan UML  ( use  case diagram, activity diagram), perancangan basis data dan perancangan antarmuka.
a) Flowchart Sistem
Flowchart sistem pendukung keputusan penentuan jumlah produksi bibit ikan Koi menggunakan  metode  fuzzy  Tsukamoto.  Tahapnya dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Alur sistem penentuan jumlah produksi bibit koi
b) Use case Diagram
Use  case diagram  menggambarkan  proses  atau fitur yang dapat dilakukan oleh seorang aktor. Dalam penelitian  ini,  aktor  adalah  petugas  pada  kelompok tani bibit ikan Koi. Aktor pada aplikasi ini ada 2 level yaitu  kepala  petugas  dan  petugas.  Gambar  7 menunjukan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan penentuan  jumlah  produksi  bibit  ikan  Koi  dibuat dengan tiga menu utama. Menu pertama merupakan olah  data  produksi  yang  dapat  diakses  oleh  kepala petugas  dan  petugas.  Menu  kedua  merupakan  lihat hasil  perhitungan  dengan  menerapkan  logika  fuzzy Tsukamoto  yang  dapat  diakses  oleh  kepala  petugas dan  petugas.  Menu  ketiga  merupakan  olah  data pengguna  yang  hanya  dapat  diakses  oleh  kepala petugas.
c) Activity Diagram
Berikut  ini  merupakan activity diagram  pada aplikasi  penentuan  jumlah  pembibitan  ikan  Koi. Gambar  8  merupakan activity diagram  login. Proses login  dilakukan  pengguna  sebelum  mengakses  fitur pada aplikasi.
Gambar 8. Activity diagram login
Gambar  8  menunjukan activity diagram  login dimana dimulai dengan pengguna membuka aplikasi dan sistem akan menampilkan form login, kemudian menginputkan  username  dan  password  disini  sistem akan  memvalidasi  username  dan  password  yang diinputkan, jika salah maka akan kembali menampilkan form login, jika benar akan menampilkan halaman beranda.
Gambar 9. Activity Diagram Olah Data Tsukamoto
Pada  Gambar  9 activity diagram  olah  data Tsukamoto  dimulai  dengan  menjalankan  aplikasi, kemudian  pengguna  login  sistem  akan  memberikan
balikan berupa validasi dari username dan password yang  digunakan,  kemudian  menampilkan  menu, selanjutnya pengguna akan memilih menu input data uji,  kemudian  sistem  akan  memberikan  balikan berupa  form  input  data,  selanjutnya  pengguna  akan menginputkan  data  pembibitan  koi  dan  sistem  akan memproses data tersebut menggunakan logika fuzzy Tsukamoto  dan  sistem  akan  memberikan  balikan berupa hasil perhitungannya.
Gambar 10. Activity Diagram Olah Data Pengguna Aplikasi
Gambar  10  menunjukan activity diagram  olah data pengguna aplikasi yang dimulai dengan memilih pengguna  kemudian  sistem  akan  memproses  dan menampilkan  data  pengguna,  kemudian  selanjutnya adalah memilih menu tambah data pengguna, sistem akan  menampilkan  balikan  berupa  form  data pengguna,  kemudian  Langkah  selanjutnya  adalah mengisi  form  data  dan  sistem  akan  memproses menyimpan data yang sudah diinputkan sebelumnya.
d) Perancangan Basis Data
Perancangan  basis  data  adalah  proses  untuk menentukan isi dan pengaturan data yang dibutuhkan untuk mendukung berbagai rancangan sistem. Tujuan perancangan database untuk  memenuhi  informasi yang  berisikan  kebutuhan-kebutuhan  pengguna secara khusus dan implementasinya.
1. Tabel Pengguna Tabel  ini  digunakan  untuk  menyimpan  data pengguna  yang  dapat  mengakses  sistem.  Terdapat dua  pembagian  akses  dimana  yang  pertama  adalah kepala petugas dan yang kedua adalah petugas. Tabel 2 menunjukan struktur dari tabel pengguna.
Tabel 2. Struktur tabel pengguna Nama kolom Tipe data Panjang data Ket. id_pengguna int 11 Primary key no_telp varchar 14 nama varchar 50 username varchar 20 password varchar 255 jabatan enum “kepala_petugas” “petugas”
2. Tabel Produksi
Tabel  produksi  digunakan  untuk  menyimpan data hasil pembibitan ikan Koi. Tabel 3 menunjukan struktur dari tabel produksi.
Tabel 3. Struktur tabel produksi Nama kolom Tipe data Panjang data Ket. id_produksi int 11 Primary key tanggal date produksi int permintaan int persediaan int

## 3. Tabel Hasil Perhitungan Produksi
Tabel  hasil  perhitungan  produksi  digunakan untuk  menyimpan  data  hasil  perhitungan  produksi menggunakan fuzzy Tsukamoto. Tabel 4 menunjukan struktur dari tabel hasil perhitungan produksi.
Tabel 4. Struktur tabel hasil perhitungan produksi Nama kolom Tipe data Panjang data Ket. id_hasil_perhitungan int 11 Primary key produksi int permintaan int persediaan int e) Perancangan Antarmuka
Perancangan antarmuka merupakan proses merancang  antarmuka  yang  akan  digunakan  untuk berinteraksi antara pengguna dengan perangkat lunak yang dikembangkan. Tujuannya adalah memberikan gambaran secara umum sistem yang dikembangakan.

## Gambar 11. Halaman data produksi
Gambar  11  menunjukan  rancangan  antarmuka halaman data produksi. Pada halaman ini
memberikan  informasi  data  catatan  produksi  per periode pendederan.
Gambar 12. Halaman detail perhitungan fuzzy Tsukamoto
Gambar  12  menunjukan  rancangan  antarmuka halaman  detail  perhitungan  produksi.  Pada  halaman ini  memberikan  informasi  berapa  yang  harus diproduksi  dalam  pendederan  ikan  Koi  berdasarkan permintaan  dan  persediaan,  dengan  informasi tambahan  perbandingan  nilai  produksi  pada  periode sebelumnya.
Implementasi  Sistem .  Tahap  implementasi yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  meliputi implementasi basis data dan implementasi antarmuka dan  implementasi  fuzzy  Tsukamoto.  Implementasi halaman  kalkulator  produksi  dapat  dilihat  pada Gambar  13.  Halaman  ini  digunakan  untuk menghitung  banyaknya  produksi  bibit  ikan  yang harus disediakan kelompok tani. Melalui halaman ini petugas  atau  kepala  petugas  menginputkan  jumlah permintaan bibit ikan Koi dan banyaknya persediaan yang dimiliki oleh kelompok tani.
Gambar 13. Hasil implementasi perhitungan fuzzy Tsukamoto
Cuplikan source  code fuzzy  Tsukamoto  yang digunakan  pada  halaman  perhitungan  produksi  bibit ikan Koi dapat dilihat pada Gambar 14 dan Gambar 15.
Gambar 14. Cuplikan source code perhitungan fuzzy Tsukamoto
Gambar 15. Cuplikan source code perhitungan fuzzy Tsukamoto
Data  catatan  produksi  ikan  Koi  kelompok  tani pada periode sebelumnya dapat dilihat dalam bentuk tabel  informasi  secara  periodik.  Pengguna  dapat memilih data produksi yang ditampilkan berdasarkan rentang waktu, seperti yang ditunjukan pada Gambar 16.
Gambar 16. Halaman catatan produksi ikan Koi kelompok tani dalam bentuk tabel informasi
Data  catatan  produksi  ikan  Koi  kelompok  tani pada  periode  sebelumnya  juga  dapat  dilihat  dalam bentuk  grafik.  Grafik  menampilkan  data  produksi, persediaan  dan  permintaan  pasar.  Implementasi halaman  produksi  dalam  bentuk  grafik  dapat  dilihat pada Gambar 17.
Gambar 17. Halaman catatan produksi ikan Koi kelompok tani dalam bentuk grafik

## 3.3. Pengujian Sistem
Sistem pendukung
keputusan untuk menentukan  produksi  bibit  ikan  Koi  yang  telah selesai  dibangun.  Untuk  melihat  keberhasilan  dari pengembangan  SPK  dalam  penelitian  ini  dilakukan pengujian validitas dan akurasi.

## Pengujian validitas SPK menggunakan metode
MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error) ,  yaitu dengan mencari selisih dari nilai produksi bibit ikan Koi yang dihasilkan dari SPK dengan nilai produksi bibit  ikan  Koi  yang  telah  dilakukan  oleh  kelompok tani  pada  proses  pendederan  periode  sebelumnya. Data  uji  hasil  perhitungan  SPK  dapat  dilihat  pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Data uji hasil perhitungan SPK Tanggal Input Output |X1-F1|/X1 Permintaan Persediaan X1 (Data Aktual) F1 (SPK) 05-09-2021 917 58 2140 2330 0,08878 12-11-2021 1050 64 2320 2581 0,1125 09-01-2022 1200 36 3150 3150 0 12-03-2022 780 112 1800 1800 0 16-05-2022 870 86 2200 2331 0,05954 Total 0,26082
Berdasarkan  data  pada  Tabel  5  dapat  dilihat bahwa terdapat 5 kali proses pendederan pada kolom ke  2  dan  3  berisi  data  input  permintaan  dan persediaan,  pada  kolom  ke  4  berisi  data  yang didapatkan dari proses pendederan periode sebelumnya  sebagai  pembanding  untuk  menentukan logika  fuzzy  Tsukamoto  dapat  digunakan  untuk menentukan  jumlah  bibit  yang  harus  produksi  pada proses  pendederan  selanjutnya.  Pada  kolom  ke  5 berisi  data  yang  didapatkan  dari  SPK  dengan perhitungan  menggunakan  logika  fuzzy Tsukamoto, dan  pada  kolom  ke  6  adalah  hasil  persentase  untuk mengetahui tingkat kesalahan logika fuzzy
Tsukamoto  dalam  menentukan  produksi  bibit  ikan Koi yang dibutuhkan. Selanjutnya untuk menentukan tingkat kesalahan  pada  logika  fuzzy  Tsukamoto,  maka dilakukan  perhitungan  uji  validitas  dengan  rumus MAPE.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 ∗  100% (7)
Maka didapat tingkat kesalahan sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 0,26082 5 ∗  100% = 5,2164% ≈ 5,22%
Dari  tingkat  kesalahan  SPK  dapat  diketahui tingkat akurasi SPK sebagai berikut:

## 𝐴𝐾𝑈𝑅𝐴𝑆𝐼 = 100% − 5,21% = 94,78%

## 4. DISKUSI
Berdasarkan hasil dan pembahasan dapat dilihat bahwa penggunaan metode fuzzy untuk memperhitungkan bibit Koi berhasil dengan baik.
Jika  dilihat  dari  4  Rule  yang  sudah  dibuat sebelumnya selanjutnya menurut fungsi keanggotaan himpunan  produksi  bibit  ikan  Koi  bertambah  pada persamaan  di  atas  maka  nilai  Z 4 dapat  diperoleh dengan persamaan 6.
𝑍 4 −1800 1350 =  0,29 maka diperoleh hasil 𝑍 4 =  2191,5
Setelah  diperoleh  nilai  keanggotaan  himpunan produksi  (Z)  maka  tahap  berikutnya  adalah defuzzifikasi untuk menentukan output crisp dengan defuzzifikasi  rata-rata  terpusat  dengan  persamaan sebagai berikut:
𝑍 = 𝛼1 ∗ 𝑍1 + 𝛼2 ∗ 𝑍2 + 𝛼3 ∗ 𝑍3 + 𝛼4 ∗  𝑍4
𝛼1 +  𝛼2 + 𝛼3 +  𝛼4
𝑍 = 0,18 ∗ 2907 + 0,71 ∗ 2191,5 + 0,18 ∗ 2043 + 0,29 ∗ 2191,5
0,18 + 0,71 + 0,18 + 0,29 𝑍 = 523,26 + 1555,97 + 367,74 + 636,55 1,36
𝑍 = 3083,52

## 1,36

## 𝑍 =  2267,29  ≈ 2267
Berdasarkan uraian tersebut dengan permintaan pasar bibit koi mencapai 900 ekor dan kelompok tani masih  memiliki  50  ekor  bibit  ikan  koi,  maka kelompok  tani  harus  menghasilkan  2267  ekor  bibit koi untuk memenuhi permintaan pasar tersebut.
Hal  ini  dapat  dikatakan  metode  fuzzy  yang digunakan  berhasil  untuk  menentukan  jumlah  bibit yang diperlukan yaitu didapatkan 2267 ekor bibit. Hal ini  serupa  dengan  penelitian  oleh  [14]  dimana  pada penelitian  tersebut  juga  digunakan  metode  Fuzzy Tsukamoto  untuk  memperkirakan  jumlah  produksi obat  ikan,  dimana  didapatkan  jumlah  sebesar  462 kemasan.  Hal  ini  dapat  menjelaskan  bahwa menggunakan  logika  fuzzy  yang  sama  dapat memperkirakan/memprediksi  jumlah  dari  kasus- kasus  tertentu  secara  akurat.  Sehingga  dapat dikatakan penelitian ini berhasil untuk menyelesaikan permasalahan yang ada.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan metode  logika  fuzzy  Tsukamoto,  dapat  diketahui banyaknya  bibit  Koi  yang  harus  dihasilkan  oleh kelompok tani tersebut, dan hasil perhitungan sendiri tersebut  cukup  akurat  dibuktikan  dengan  tingkat akurasi  dari  SPK  sebesar  94,78%.  Dari  hasil penelitian  ini  juga  dapat  dibuktikan  bahwa  sistem pendukung  keputusan  yang  telah  dibuat  dapat digunakan  oleh  kelompok  tani  Sukamanah  untuk menentukan  jumlah  bibit  ikan  Koi  pada  proses pendederan yang lebih efisien dan terkomputerisasi. Untuk  pengembangan  selanjutnya  dapat  dipelajari Kembali  dengan  menambahkan  variabel  yang  dapat mengakibatkan  kalkulasi  perhitungan  produksi  bibit ikan Koi yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Andriani, A. P. Wulandari, R. I. Pratama, and I. Zidni, “Peningkatan Kualitas Ikan Koi (Cyprinus  carpio)  di  Kelompok  PBC  Fish Farm  di  Kecamatan  Cisaat,  Sukabumi,” Agrokreatif J. Ilm. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 5, no. 1, pp. 33–38, 2019, doi: 10.29244/agrokreatif.5.1.33-38.
[2] M. E. Fachry, K. Sugama, and M. A. Rimmer, “The  role  of  small-holder  seed  supply  in commercial  mariculture  in  South-east  Asia,” Aquaculture , vol. 495, no. April, pp. 912–918, 2018, doi: 10.1016/j.aquaculture.2018.06.076.
[3] Y. Yenni, “Logika Fuzzy Menentukan Jumlah Produksi Berdasarkan Persediaan Dan Jumlah Permintaan,” Edik  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  pp. 187–196, 2017, doi: 10.22202/ei.2017.v3i2.2247.
[4] M.  Yunus,  “Optimasi  Penentuan  Nilai Parameter  Himpunan  Fuzzy  dengan  Teknik Tuning  System,” MATRIK    J.  Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 18, no. 1, pp. 21–28, 2018, doi:
10.30812/matrik.v18i1.334.
[5] I.  Permadi,  A.  K.  Nugroho,  and  M.  R. Rachmat,  “Prediction  of  the  Amount  of Pepper Harvest By Using Fuzzy,” Jutif , vol. 3, no. 1, pp. 177–182, 2022.
[6] H.  Kusumadewi,  S  &  Purnomo, Aplikasi Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan Edisi 2 . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[7] D. L. Rahakbauw, F. J. Rianekuay, and Y. A. Lesnussa, “Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Untuk Memprediksi Jumlah
Produksi Karet (Studi Kasus: Data Persediaan Dan  Permintaan  Produksi  Karet  Pada  Ptp Nusantara Xiv (Persero) Kebun Awaya, Teluk Elpaputih,  Maluku-Indonesia),” J.  Ilm.  Mat. Dan  Terap. ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  51–59,  2019, doi: 10.22487/2540766x.2019.v16.i1.12764.
[8] N.  Khairina,  “Analisis  Fungsi  Keanggotaan Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Menentukan  Status Kesehatan Tubuh Seseorang,” SinkrOn , vol. 1, no.
1, p. 19, 2017, doi: 10.33395/sinkron.v1i1.5.
[9] C. P. P. Maibang and A. M. Husein, “Prediksi Jumlah  Produksi  Palm  Oil  Menggunakan Fuzzy Inference System Mamdani,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima , vol. 2, no. 2, p. 19, 2019, doi: 10.34012/jutikomp.v2i2.528.
[10] F.  D.  Ragestu  and  A.  J.  P.  Sibarani, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Dalam Pemilihan  Siswa  Teladan  di  Sekolah,” Teknika ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  9–15,  2020,  doi:
10.34148/teknika.v9i1.251.
[11] A. Shoniya and A. Jazuli, “Penentuan Jumlah Produksi  Pakaian  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto Studi Kasus Konveksi Nisa,” JIPI (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  54,  2019,  doi:
10.29100/jipi.v4i1.1068.
[12] Y. Purba and M. D. Nainggolan, “Implementasi Logika Fuzzy Dengan Metode Tsukamoto  Untuk  Menentukan  Tingkat produksi  Beras  Berdasarkan  Data  Persediaan dan  Jumlah  Permintaan,” KESATRIA  J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer Manajemen) , vol. 1, no. 3, pp. 87–92, 2020.
[13] I. M. A. B. Saputra, N. W. R. R. Saraswati, I. B.  N.  Pascima,  and  N.  N.  U.  Januhari, “Implementasi  Fuzzy  Tsukamoto  dalam Prediksi Produksi Madu Trigona,” J. Eksplora Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 12–19, 2021, doi: 10.30864/eksplora.v11i1.545.
[14] N.  C.  Resti,  “Penerapan  Metode  Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Jumlah Produksi  Obat  Ikan  di  UD.  Indo  Multi  Fish Tulungagung,” J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol.
1, no. 2, pp. 106–113, 2019, doi: 10.24014/sitekin.v18i1.11022.
[15] D.  F.  Shiddieq  and  E.  Septyan,  “Analisis Perbandingan Metode AHP Dan SAW Dalam Penilaian  Kinerja  Karyawan (Studi  Kasus  Di
PT.
GRAFINDOMEDIA
PRATAMA Bandung),” Lpkia , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2017.
[16] M. D. Irawan, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Matakuliah Pilihan pada
Kurikulum  Berbasis  KKNI  Menggunakan Metode  Fuzzy  Sugeno,” J.  Media  Infotama , vol.  13,  no.  1,  pp.  27–35,  2017,  doi: 10.37676/jmi.v13i1.435.
[17] D.  Sri  and  H.  Tamando  Sihotang,  “Decision Support  Systems  Assessment  of  the  best village  in  Perbaungan  sub-district  with  the Simple Additive Weighting (SAW) Method,”
J. Mantik , vol. 3, no. January, pp. 31–38, 2019.
[18] M. Sukamto, R. A., & Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur Dan Berorientasi  Objek .  Bandung:  Informatika, 2018.
[19] S.  Kozarević  and  A.  Puška,  “Use  of  fuzzy logic for measuring practices and performances  of  supply  chain,” Oper.  Res. Perspect. , vol. 5, no. June, pp. 150–160, 2018, doi: 10.1016/j.orp.2018.07.001.
[20] K.  E.  Supriadi,  “Pengembangan  Aplikasi Sistem Pendukung
Keputusan Untuk Penentuan  Perkiraan  Produksi  Air  Minum
Kemasan  Dengan  Metode  Fuzzy  Inference System  Tsukamoto,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek. Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  155,  2017,  doi: 10.23887/janapati.v6i2.11388.
[21] F.  Satria  and  A.  J.  P.  Sibarani,  “Penerapan Metode  Fuzzy  Tsukamoto  untuk  Pemilihan Karyawan  Terbaik  Berbasis  Java  Desktop,”
Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 11, no. 1, pp. 130–149, 2020, doi: 10.31849/digitalzone.v11i1.3944.