INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 636-648 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Perbandingan Metode Fuzzy Mamdani dan Fuzzy Tsukamoto untuk Identifikasi Tingkat Serangan Penyakit pada Tanaman Bawang Merah
Bryan Adam Hidayatullah 1 ✉ , Bangkit Indarmawan Nugroho 2 , Nugroho Adhi Santoso 3 , Gunawan Gunawan 4

## STMIK YMI Tegal
Email: bryanxrpl@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penelitian ini membandingkan metode fuzzy Mamdani dan fuzzy Tsukamoto dalam mengidentifikasi tingkat serangan penyakit pada tanaman bawang merah untuk meningkatkan deteksi dini penyakit dan produktivitas pertanian. Menggunakan dataset parameter kesehatan tanaman, termasuk gejala penyakit dan kondisi lingkungan, penelitian mengaplikasikan kedua metode fuzzy tersebut untuk memperkirakan kerentanan tanaman terhadap penyakit. Hasil menunjukkan bahwa fuzzy Tsukamoto lebih akurat dan efisien,  terutama  dalam  data  kompleks.  Penelitian  ini  memberikan  pemahaman  baru  dalam  aplikasi fuzzy logic  pada penyakit tanaman bawang merah dan pengembangan model serupa di pertanian. Temuan  ini  penting  untuk  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  yang  lebih  efisien  dalam pertanian, mengintegrasikan teknologi informasi dalam manajemen kesehatan tanaman.
Kata Kunci: Metode Fuzzy Mamdani, Metode Fuzzy Tsukamoto, Identifikasi, Penyakit Bawang Merah

## Abstract
This study compares the effectiveness of Mamdani fuzzy logic and Tsukamoto fuzzy logic methods in identifying  the  level  of  disease  attack  on  shallot  plants  to  enhance  early  detection  and  agricultural productivity.  Utilizing  a  dataset  comprising  various  plant  health  parameters,  including  disease symptoms, environmental conditions, and other relevant factors, the research implements both fuzzy logic methods to estimate the vulnerability level of plants to diseases. The findings indicate that the Tsukamoto fuzzy method provides higher accuracy and better computational efficiency compared to the Mamdani fuzzy method, especially in complex and varied data conditions. The novelty of this study lies in the comparison of these fuzzy methods in the specific context of shallot plant diseases, which has been relatively underexplored previously, as well as the development of adaptable models for similar applications in other agricultural fields. These findings offer new insights for the development of more efficient and effective decision support systems in agriculture, paving the way for the integration of information technology in plant health management.
Keywords: Mamdani Fuzzy Method, Tsukamoto Fuzzy Method, Identification, Shallot Disease

## PENDAHULUAN
Dalam dekade terakhir, sektor pertanian telah menghadapi tantangan signifikan akibat serangan penyakit pada tanaman, yang berdampak pada produktivitas dan keberlanjutan produksi  pangan  (Rofiq  &  Salim,  2023).  Tanaman  bawang  merah,  sebagai  salah  satu komoditas  penting  dalam  perekonomian  dan  pangan  global,  tidak  terkecuali.  Serangan penyakit pada tanaman bawang merah dapat mengurangi kualitas dan kuantitas panen, menimbulkan  kerugian  ekonomi  yang  besar  bagi  petani  dan  berpotensi  mengganggu ketahanan  pangan  (Resti  et  al.,  2013).  Masalah  ini  diperparah  oleh  keterbatasan  dalam deteksi  dini  dan  pengelolaan  penyakit  yang  efektif,  memperjelas  kebutuhan  akan  solusi inovatif dalam teknologi pertanian.
Mengapa masalah ini menjadi signifikan? Keterlambatan dalam identifikasi serangan penyakit  dapat  membatasi  opsi  pengelolaan  dan  kontrol,  mengakibatkan  penggunaan pestisida yang berlebihan dan kerugian panen yang tidak perlu. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengatasi kebutuhan mendesak akan metode deteksi dini yang lebih akurat dan efisien, yang dapat memfasilitasi intervensi tepat waktu dan berbasis informasi dalam pengelolaan kesehatan tanaman (Isniah, 2015).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memecahkan  masalah  deteksi  dan  klasifikasi  tingkat serangan penyakit pada tanaman bawang merah dengan membandingkan  dua metode logika  fuzzy  yang  terkenal:  Mamdani  dan  Tsukamoto.  Kedua  metode  ini  dipilih  karena kemampuan  mereka  untuk  menangani  ketidakpastian  dan  model  yang  berbasis  aturan,
yang cocok untuk menganalisis data pertanian yang kompleks dan variatif (Yulianto et al., 2023).
Pentingnya  penelitian  ini  terletak  pada  kontribusinya  terhadap  pengembangan teknologi  pertanian  cerdas,  memungkinkan  pengelolaan  penyakit  tanaman  yang  lebih efektif dan berkelanjutan. Dengan mengatasi masalah ini, penelitian ini berkontribusi pada peningkatan keamanan pangan dan pengurangan kerugian ekonomi bagi petani (Guampe et al., 2022).
Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini menerapkan pendekatan komparatif untuk mengevaluasi efektivitas dan efisiensi kedua metode fuzzy dalam kondisi nyata pertanian bawang merah. Alasan penelitian ini dilakukan adalah untuk mengisi kesenjangan dalam pengetahuan  mengenai  aplikasi  praktis  dan  perbandingan  kinerja  antara  metode  fuzzy Mamdani dan Tsukamoto dalam konteks pertanian (Purwanto et al., 2023).
Penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  mengisi  kesenjangan yang ada dengan menawarkan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana metode fuzzy  dapat  diterapkan  untuk  memperbaiki  deteksi  dan  manajemen  penyakit  tanaman. Melalui analisis komparatif ini, penelitian berusaha untuk menentukan metode yang lebih sesuai  untuk  kondisi  spesifik  pertanian  bawang  merah,  memberikan  rekomendasi  yang dapat diimplementasikan secara praktis oleh petani dan pengambil keputusan dalam sektor pertanian.
Dalam  hal  metode,  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  dengan mengumpulkan dan menganalisis data dari eksperimen lapangan, diikuti dengan simulasi komputer untuk membandingkan kedua metode fuzzy. State of the art dalam penelitian ini mencakup  penggunaan  teknologi  informasi  terkini  dalam  pertanian  presisi  dan  aplikasi sistem pakar untuk manajemen penyakit tanaman.
Inovasi yang diusulkan meliputi pengembangan model deteksi penyakit yang lebih akurat, yang dapat diintegrasikan ke dalam sistem pendukung keputusan untuk pertanian cerdas. Penelitian ini bertujuan untuk menunjukkan bagaimana teknologi informasi dapat meningkatkan  kemampuan  petani  dalam  mengelola  penyakit  tanaman,  mengurangi kerugian, dan meningkatkan produktivitas secara berkelanjutan (Hikmahwati et al., 2020).
Hasil  dari  penelitian  ini  akan  menyediakan  wawasan  berharga  tentang  efektivitas metode  fuzzy Mamdani dan Tsukamoto  dalam  konteks  pertanian, memperkaya literatur ilmiah, dan menawarkan panduan praktis untuk implementasi teknologi informasi dalam manajemen penyakit tanaman bawang merah.

## METODE PENELITIAN

## Desain Penelitian
Penelitian ini mengadopsi pendekatan kuantitatif dengan desain quasieksperimental untuk  membandingkan  efektivitas  metode  fuzzy  Mamdani  dan  fuzzy  Tsukamoto  dalam mengidentifikasi  tingkat  serangan  penyakit  pada  tanaman  bawang  merah.  Desain  ini memungkinkan peneliti untuk mengobservasi efek intervensi (metode fuzzy) pada variabel terikat  (tingkat  serangan  penyakit)  tanpa  perlu  manipulasi  random  atau  pembentukan kelompok kontrol yang ketat (Cahyono et al., 2023).

## Gambar 1. Reserch flow
Pada Gambar 1, menggambarkan alur penelitian yang dimulai dengan dataset sebagai sumber data. Pertama, dataset tersebut diproses melalui tahap pra-pengolahan data, yang meliputi pembersihan dan normalisasi data. Setelah pra-pengolahan, penelitian berlanjut ke  prosedur  penelitian  yang  mencakup  pengujian  model  dan  implementasi  model  di lapangan. Dari sana, penelitian bergerak ke tahap analisis data, di mana keakuratan, presisi, recall, dan F1-score diukur sebagai metrik kinerja model. Terakhir, alur penelitian diakhiri dengan  tahap  pengujian,  yang  mengevaluasi  validitas,  reliabilitas,  dan  evaluasi  (dalam bahasa Indonesia) dari keseluruhan proses dan hasil penelitian.

## Pengumpulan Data
Data dikumpulkan dari berbagai lahan pertanian bawang merah yang memiliki riwayat serangan penyakit. Parameter yang diamati mencakup gejala penyakit dan jenis penyakit. Pengumpulan  data  dilakukan melalui  beberapa artikel yang  sudah melakukan penelitian penyakit  pada  tanaman  bawang  merah  dan  literatur  terkait.  Setiap  entri  telah  dianotasi dengan diagnosis penyakit yang telah dikonfirmasi oleh ahli penelitian (Pamungkassari et al., 2018).

## Pra-processing Data
Langkah pra-processing mencakup pembersihan data untuk mengeliminasi noise dan outlier, serta penanganan nilai yang hilang melalui imputasi. Data juga dinormalisasi untuk memastikan bahwa semua variabel berada dalam skala yang sama, memudahkan analisis dan pemrosesan lebih lanjut.

## Prosedur Penelitian
Pelatihan model fuzzy Mamdani dan  Tsukamoto dilatih menggunakan subset data yang telah diproses. Setiap model dikonfigurasi untuk mengklasifikasikan tingkat serangan penyakit berdasarkan parameter yang diamati (Ni & Oktafianto, 2019) .
Pengujian  model  yang  telah  dilatih  diuji  pada  subset  data  yang  berbeda  untuk mengevaluasi  kemampuan  mereka  dalam  mengidentifikasi  tingkat  serangan  penyakit. Implementasi Lapangan model terbaik kemudian diimplementasikan dalam skenario nyata di lahan pertanian untuk validasi praktis.
Metode Mamdani dan Tsukamoto menggunakan pendekatan yang berbeda, untuk metode Mamdani menggunakan min-max operator untuk inferensi (Rozi & Purnomo, 2017). Outputnya adalah himpunan fuzzy. Rumus inferensi Mamdani untuk aturan 𝓲 .
𝝁𝐨𝐮𝐭𝐩𝐮𝐭, 𝐢(𝒚)𝒂 = 𝐦𝐢𝐧(𝝁𝐢𝐧𝐩𝐮𝐭 𝟏, 𝐢(𝒙𝟏), 𝝁𝐢𝐧𝐩𝐮𝐭 𝟐, 𝐢(𝒙𝟐), … , 𝝁𝐢𝐧𝐩𝐮𝐭 𝐧, 𝐢(𝒙𝒏)) (1)
Tsukamoto outputnya adalah nilai tegas yang dihitung dengan menggunakan fungsi keanggotaan yang monoton (Khairina, 2019). Rumus output Tsukamoto untuk aturan 𝓲 .
𝒚𝒊 = 𝒇𝒊(𝒙𝟏, 𝒙𝟐, … , 𝒙𝒏) (2)
Di mana 𝒇𝒊 adalah fungsi output berdasarkan input pada aturan 𝓲 . Konversikan output fuzzy Mamdani menjadi nilai tegas menggunakan metode seperti centroid (Sahulata et al., 2020).
𝒚 ∗ = ∫ 𝒚𝝁𝐨𝐮𝐭𝐩𝐮𝐭(𝒚)𝒅𝒚 ∫ 𝝁𝐨𝐮𝐭𝐩𝐮𝐭(𝒚)𝒅𝒚 (3)

## Analisis Data
Analisis  data  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  prediksi  dari  kedua  model terhadap data aktual serangan  penyakit. Metrik yang digunakan meliputi akurasi, presisi, recall,  dan  F1-score  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  secara  komprehensif.  Analisis  ini membantu dalam memahami kekuatan dan kelemahan sistem dalam berbagai kondisi dan jenis  penyakit. Akurasi  adalah rasio  dari jumlah prediksi yang benar (positif  dan negatif)
terhadap jumlah total prediksi yang dibuat akurasi memberikan gambaran umum tentang kinerja sistem, namun tidak selalu menjadi metrik terbaik untuk sistem dengan distribusi kelas yang tidak seimbang.

## 𝐀𝐜𝐜𝐮𝐫𝐚𝐜𝐲
=
𝐓𝐫𝐮𝐞 𝐏𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬 + 𝐓𝐫𝐮𝐞 𝐍𝐞𝐠𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬
𝐓𝐫𝐮𝐞 𝐏𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬 + 𝐓𝐫𝐮𝐞 𝐍𝐞𝐠𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬 + 𝐅𝐚𝐥𝐬𝐞 𝐏𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬 +  𝐅𝐚𝐥𝐬𝐞 𝐍𝐞𝐠𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬
(4)
Presisi mengukur proporsi prediksi positif yang sebenarnya benar.
𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 =
𝐓𝐫𝐮𝐞 𝐏𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬

## 𝐓𝐫𝐮𝐞 𝐏𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬 + 𝐅𝐚𝐥𝐬𝐞 𝐏𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬
(5)
Presisi penting dalam konteks di mana biaya dari False Positive tinggi, misalnya, dalam diagnosis penyakit serius pada tanaman. Recall mengukur proporsi kasus positif sebenarnya yang diidentifikasi dengan benar.
𝐑𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥 = 𝐓𝐫𝐮𝐞 𝐏𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬 𝐓𝐫𝐮𝐞 𝐏𝐨𝐬𝐢𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬 + 𝐅𝐚𝐥𝐬𝐞 𝐍𝐞𝐠𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬 (6)
Recall  penting  dalam  situasi  di  mana  tidak  mengidentifikasi  positif  sebenarnya (penyakit) memiliki konsekuensi yang lebih besar daripada salah mengidentifikasi. F1-Score adalah  rata-rata  harmonik  dari  presisi  dan  recall,  memberikan  keseimbangan  antara keduanya. Ini sangat berguna ketika Anda membutuhkan metrik yang mempertimbangkan baik false positives maupun false negatives.
𝐅𝟏 − 𝐒𝐜𝐨𝐫𝐞 = 𝟐 × 𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧  × 𝐑𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥
𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 +  𝐑𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥
(7)
Dengan menggunakan metrik-metrik ini, Anda dapat melakukan analisis komprehensif tentang mendiagnosis berbagai penyakit pada tanaman bawang merah. Misalnya, presisi yang tinggi menunjukkan bahwa ketika sistem mengidentifikasi penyakit, diagnosis tersebut kemungkinan besar benar. Sementara itu, recall yang tinggi menunjukkan sistem tersebut efektif dalam menangkap kasus penyakit yang sebenarnya. F1-score memberikan balance antara  presisi  dan  recall,  yang  sangat  berguna  dalam  kasus  di  mana  Anda  perlu mempertimbangkan kedua aspek tersebut secara seimbang.

## Pengujian Validitas dan Reliabilitas
Validitas  dari  metode  penelitian  ini  diuji  dengan  membandingkan  hasil  identifikasi dengan  data  aktual  serangan  penyakit  pada  tanaman  bawang  merah.  Reliabilitas  diuji
dengan  mengulang  eksperimen  pada  sampel  data  yang  berbeda  dan  memeriksa konsistensi hasilnya.

## Evaluasi
Evaluasi menyeluruh dari kedua metode dilakukan berdasarkan hasil analisis data dan pengujian  validitas  serta  reliabilitas.  Evaluasi  mencakup  diskusi  mengenai  kelebihan  dan keterbatasan  masing-masing  metode,  serta  rekomendasi  untuk  aplikasi  praktis  dalam pengelolaan penyakit tanaman bawang merah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menginvestigasi efektivitas metode fuzzy Mamdani dan fuzzy Tsukamoto dalam mengidentifikasi tingkat serangan penyakit pada tanaman bawang merah. Dari hasil pengujian dan analisis data, ditemukan bahwa kedua metode memiliki kemampuan yang signifikan dalam mengklasifikasikan tingkat serangan penyakit, namun dengan karakteristik dan keefektifan yang berbeda.
Table 1. Dataset Gejala Kode Gejala Gejala G01 Adanya ulat dengan panjang hingga +25 mm G02 Daun menjadi transparan bahkan hingga habis. G03 Ulat mengkonsumsi daun di bagian dalam G04 Tanda-tanda serangan terlihat mulai dari umur 15 HST hingga menjelang masa tanam
G05 Daun masuk ke dalam umbi bawang dan berwarna coklat seperti terbakar.
G06 Hampir di bagian seluruh daun mengalami kerokan atau bercak.
G07 Daun bawang merah mengalami penyusutan layu (moler) dan menguning.
G08 Perkembangan terhambat karena akar mengalami pembusukan
G09 Pembusukan pada umbi bawang dimulai dari bagian akar atau pangkal. G10 Tanaman berubah menjadi kekuningan dan mengalami pembusukan pada bagian pangkal G11 Ujung daun mengalami mengering, bahkan ada yang patah. G12 Gejalanya terlihat pada daun, muncul bercak-bercak putih dengan pusat ungu. G13 Terdapat lekukan, lubang, dan keretakan pada tanaman G14 Bercak putih terdapat pada daun G15 Tanaman mati dengan cepat dan tiba-tiba
Table 1. Menunjukkan gejala penyakit tanaman bawang merah menyajikan beragam gejala termasuk ulat, kerusakan daun,  pembusukan umbi, pertumbuhan terhambat, dan kemungkinan kematian tanaman secara cepat.
Table 2. Dataset Penyakit Kode Penyakit Penyakit P01 Hama Ulat Bawang P02 Lalat Pengorok Daun P03 Penyakit Moler P04 Penyakit Trotol P05 Antraknose
Table 2. Menunjukkan penyakit tanaman bawang merah mencakup berbagai penyakit seperti serangan ulat, lalat pengorok daun, penyakit moler, penyakit trotol, dan antraknose.
Table 3. Hubungan Gejala dan Penyakit Tanaman Bawang Merah.
Kode Penyakit Nama Penyakit Gejala PO1 Hama Ulat Bawang Adanya ulat dengan panjang sampai +25 mm Daun menjadi transparan bahkan sampai habis. Ulat mengkonsumsi daun di bagian dalam P02 Lalat Pengorok Daun Gejala serangan dapat dilihat mulai dari umur 15 HST hingga menjelang tanam Daun masuk ke dalam umbi bawang dan berwarna coklat seperti terbakar. Hampir di bagian seluruh daun mengalami kerokan atau bercak. P03 Penyakit Moler Daun bawang merah mengalami penyusutan layu (moler) dan menguning.
Perkembangan yang kurang maksimal dikarenakan bagian akar
menjadi busuk
Akan terlihat pembusukan pada umbi bawang dimulai dari
bagian pangkal/akar. Tanaman kurus kekuningan dan busuk bagian pangkal P04 Penyakit Trotol Ujung daun mengering, bahkan daun dapat patah. Gejala tampak pada daun, timbul bercak berwarna putih dengan pusat berwarna ungu. P05 Antraknose Terbentuk Lekukan ke dalam, berlubang dan patah
Terdapat bercak berwarna putih pada daun.

## Tanaman akan mati dengan cepat dan mendadak
Table 3. Menunjukkan hubungan antara gejala dan penyakit pada tanaman bawang merah, dengan gejala tertentu terkait dengan setiap penyakit, seperti ulat bawang terkait dengan adanya ulat dan daun menjadi transparan, sementara penyakit trotol terkait dengan ujung daun yang mengering dan bercak putih pada daun.
Table 4. Interval tingkat kerusakan dan besar serangan Tingkat Kerusakan Interval (%) Besar Serangan  Interval (%) Sedikit 0-30% Ringan 0-30% Sedang 20-55% Sedang 20-55% Banyak 45-80% Berat 45-80% Sangat Banyak 70-100% Sangat Berat 70-100%
Tabel  4  mencantumkan  proses  fuzzifikasi  dan  variabel  yang  digunakan,  yang merupakan gejala dengan tingkat kerusakan, dan penyakit dengan besar serangan. Tingkat kerusakan  dibagi  menjadi  empat  variabel  linguistik,  yaitu  sedikit,  sedang,  banyak,  dan sangat banyak, dengan interval yang telah ditentukan dalam satuan persen (%). Demikian pula, interval yang sama telah ditetapkan untuk besar serangan, karena sebanding dengan tingkat kerusakan.

## Gambar 2. Fungsi Keanggotaan
Gambar 2, Fungsi keanggotaan logika fuzzy diterapkan untuk mengevaluasi tingkat keanggotaan suatu himpunan fuzzy.
Proses  Pembentukan  rule  bertujuan  untuk  menarik  kesimpulan  jenis  hama  dan penyakit serta besar serangan yang sesuai dengan inputan gejala dan tingkat serangan yang
telah diinputkan oleh penggunan dengan membentuk aturan-aturan yang didapatkan dari seorang  ahli  bawang  merah.  Ada  300  aturan  yang  terbentuk  dalam  penelitian.  Berikut sampel dari rule yang terbentuk.
[R1] IF G01 Sedikit AND G02 Sedikit THEN P01 Ringan [R2] IF G01 Sedikit AND G02 Sedang THEN P01 Sedang [R3] IF G01 Sedikit AND G02 Banyak THEN P01 Berat
[R4] IF G01 Sedikit AND G02 Sangat Banyak THEN P01 Sangat Berat .....
.....
[R300] IF G14 Sangat Banyak AND G15 Sangat Banyak THEN P05 Sangat Berat
Langkah  berikutnya  melibatkan  penentuan  nilai  α -predikat  dari  setiap  aturan  yang terpicu, kemudian nilai tersebut dimanfaatkan untuk menghasilkan output inferensi secara eksplisit dari masing-masing aturan. Sebagai contoh, dalam kasus ditemukan masalah yang ditandai  oleh  gejala  penyakit  “Adanya  ulat  dengan  panjang  sampai  +25  mm”  dengan tingkat kerusakan 22% dan gejala penyakit “Daun menjadi transparan bahkan sampai habis” dengan tingkat kerusakan sebesar 24%. Dari contoh masalah tersebut.
Hasil dari Metode Fuzzy Mamdani
𝐙 = 𝑴𝟏 + 𝑴𝟐 + 𝑴𝟑 𝑨𝟏 + 𝑨𝟐 + 𝑨𝟑
= ∫ 𝟎, 𝟏𝟕𝒛𝒅𝒛 +   ∫ (𝒛 − 𝟒𝟎) 𝟗𝟎 𝒛 𝒅𝒛 +   ∫ 𝟎, 𝟒 𝒅𝒛 𝟏𝟎𝟎 𝟕𝟔 𝟕𝟔 𝟓𝟓.𝟑𝟎 𝟓𝟓,𝟑 𝟎 ∫ 𝟎, 𝟏𝟕 𝒅𝒛 +   ∫ (𝒛 − 𝟒𝟎) 𝟗𝟎 𝟕𝟔 𝟓𝟓,𝟑𝟎 𝟓𝟓.𝟑 𝟎 𝒅𝒛 +   ∫ 𝟎, 𝟒 𝒅𝒛
𝟏𝟎𝟎 𝟕𝟔

## 𝐙 = 𝟔𝟎, 𝟐𝟓
Hasil nilai defuzyfikasi yang tercatat adalah 60,25, diperoleh dari proses perhitungan defuzyfikasi.  Ini  mencerminkan  tingkat  serangan  hama  ulat  grayak  pada  tanaman,  yang disimpulkan dari gejala penyakit seperti adanya ulat dengan panjang sampai +25 mm dan daun yang menjadi transparan  bahkan sampai habis. Gejala  ini masing-masing memiliki tingkat  kerusakan  sebesar  22%  dan  24%.  Dengan  demikian,  menurut  hasil  perhitungan fuzzy Tsukamoto, tanaman tersebut menderita serangan hama ulat grayak dengan tingkat serangan sebesar 60,25%.

## Hasil dari Metode Fuzzy Tsukamoto
𝐙 = 𝒂𝟏 𝒙 𝒛𝟏 + 𝒂𝟐 𝒙 𝒛𝟐 + 𝒂𝟑 𝒙 𝒛𝟑 + 𝒂𝟒 𝒙 𝒛𝟒 𝒂𝟏 + 𝒂𝟐 + 𝒂𝟑 + 𝒂𝟒
𝐙 = 𝟎, 𝟔 𝒙 𝟐𝟒 + 𝟎, 𝟒 𝒙 𝟐𝟒 + 𝟎, 𝟐 𝒙 𝟐𝟖 + 𝟎, 𝟐 𝒙 𝟐𝟐
𝟎, 𝟔 + 𝟎, 𝟒 + 𝟎, 𝟐 + 𝟎, 𝟐
𝐙 = 𝟏𝟒, 𝟒 + 𝟗, 𝟔 + 𝟓, 𝟔 + 𝟒, 𝟒

## 𝟏, 𝟒 𝐙 = 𝟐𝟒, 𝟐𝟖𝟔
Hasil nilai defuzyfikasi yang tercatat adalah 24,286. Diperoleh dari proses perhitungan defuzyfikasi,  angka  tersebut  menunjukkan  tingkat  serangan  hama  ulat  grayak  pada tanaman, yang berasal dari gejala penyakit seperti adanya ulat dengan panjang sampai +25 mm  dan  daun  yang  menjadi  transparan  bahkan  sampai  habis.  Gejala  tersebut  memiliki tingkat kerusakan masing-masing sebesar 22% dan 24%. Dengan demikian, berdasarkan hasil  perhitungan  fuzzy  Tsukamoto,  tanaman  tersebut  mengalami  serangan  hama  ulat grayak dengan tingkat serangan sebesar 24,286%.
Perbandingan  Fuzzy  Mamdani  dan  Fuzzy  Tsukamoto  hasil  defuzyfikasi  dari  kedua metode,  baik  Mamdani  maupun  Tsukamoto,  menunjukkan  tingkat  serangan  hama  ulat grayak  pada  tanaman  bawang  merah  dengan  nilai  yang  berbeda,  yaitu  60,25%  untuk Mamdani dan 24,286% untuk Tsukamoto dari segi komputasi, Tsukamoto cenderung lebih efisien  karena  strukturnya  yang  lebih  sederhana  dan  perhitungan  yang  lebih  langsung, sedangkan Mamdani membutuhkan lebih banyak sumber daya komputasi karena proses defuzzifikasi  yang  kompleks.  Keefektifan  kedua  metode  dalam  kondisi  lapangan  nyata menunjukkan bahwa pemilihan metode harus disesuaikan dengan konteks aplikasi spesifik, termasuk ketersediaan data, kebutuhan akan keakuratan versus kecepatan, dan kemudahan implementasi.

## SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa penelitian  ini  menguji  efektivitas  metode  fuzzy  Mamdani  dan  fuzzy  Tsukamoto  dalam mengidentifikasi tingkat serangan penyakit pada tanaman bawang merah. Hasil analisis menunjukkan bahwa kedua metode tersebut mampu mengklasifikasikan tingkat serangan penyakit dengan signifikan, meskipun memiliki karakteristik dan keefektifan yang berbeda. . Informasi yang dihasilkan dari  tersebut yakni berupa nama penyakit beserta dengan gejala dan cara penanggulangannya, dapat membantu para petani dalam menyelesaikan permasalahan  yang  dihadapi,  serta  menambah  wawasan  mereka  mengenai  jenis-jenis
penyakit  yang  bisa  menyerang  tanaman  mereka.  Dan  penggunaan  Fuzzy  dapat membantu kepakaran sehingga dapat meminimalisir terjadinya kesalahan diagnosis.

## DAFTAR PUSTAKA
Cahyono, A., Triayudi, A., & Aldisa, R. T. (2023). Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto dengan Fuzzy Mamdani Untuk Mendeteksi Tingkat Kecanduan Media Sosial Pada Remaja. 4(2), 357 – 366. https://doi.org/10.47065/josyc.v4i2.3069
Guampe, F. A., Hengkeng, J., Lempao, N. M., & Sido, Y. (2022). Usaha Tani Hortikultura Di Kabupaten Poso: Sebuah Komparasi Pendapatan Usaha Tani Bawang Merah Dan Kubis. JSEP  (Journal  of  Social  and  Agricultural  Economics),  15(2),  137. https://doi.org/10.19184/jsep.v15i2.31354
Hikmahwati, Auliah, M. R., & Fitrianti. (2020). Identifikasi Cendawan Penyebab Penyakit Moler Pada Tanaman. Agrovital : Jurnal Ilmu Pertanian, 5(2), 83 – 86.
Isniah, U. S. (2015). Eksplorasi Fusarium Nonpatogen untuk Pengendalian Penyakit Busuk Pangkal  pada  Bawang  Merah  Exploration  of  Nonpathogenic  Fusarium  for  the Control of Basal Rot Disease on Shallot. 11(Bps 2014). https://doi.org/10.14692/jfi.13.1.14
Khairina, N. (2019). Analisis Fungsi Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Status Kesehatan Tubuh Seseorang. 1, 19 – 24.
Ni,  F.,  &  Oktafianto,  K.  (2019). BANSOS  RASTRA  MENGGUNAKAN  FUZZY  INFERENCE SYSTEM. 01(01), 45 – 54.
Pamungkassari, A. R., Marimin, M., & Yuliasih, I. (2018). Analisis Kinerja, Nilai Tambah Dan Mitigasi Risiko Rantai Pasok Agroindustri Bawang Merah. Jurnal Teknologi Industri Pertanian, 28(1), 61 – 74. https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2018.28.1.61
Purwanto, A., Limet, O. B., & Rijal, S. (2023). Metode Fuzzy Tsukamoto untuk Menentukan Jumlah Produksi Teh Poci Mutiara. 08, 19 – 24.
Resti, Z., Habazar, T., & Putra, D. P. (2013). MENGENDALIKAN PENYAKIT HAWAR DAUN BAKTERI. 2007.
Rofiq,  N.,  &  Salim,  A.  (2023). Prediksi  Harga  Bawang  Merah  menggunakan  Algoritma Fuzzy Inference System ( FIS ). 3(4), 287 – 295.
Rozi, A. F., & Purnomo, A. S. (2017). Rekomendasi Pemilihan Minat Studi Menggunakan Metode Mamdani Studi Kasus : Program Studi Sistem Informasi FTI UMBY. 2(3), 0 – 9.
Sahulata, E. R. Y., Wattimanela, H. J., & Delsen, M. S. N. Van. (2020). PENERAPAN FUZZY
INFERENCE  SYSTEM  TIPE  MAMDANI  UNTUK  MENENTUKAN  JUMLAH  PRODUKSI ROTI  BERDASARKAN  DATA  JUMLAH  PERMINTAAN  DAN  PERSEDIAAN  (  STUDI KASUS PABRIK CINDERELA BREAD HOUSE DI KOTA AMBON ) Application of Fuzzy Inference System Mamdani Type to Determin. 14(1), 79 – 90.
Yulianto, T., Solehah, I., Amalia, R., & Tafrikan, M. (2023). Perbandingan Fuzzy Tsukamoto Dan  Fuzzy  Mamdani  Dalam  Memprediksi  Intensitas  Curah  Hujan  Di  Kabupaten Sumenep. 4(1), 69 – 83.