## IMPLEMENTASI METODE FUZZY SUGENO PADA PEMODELAN PERTUMBUHAN TANAMAN  KEDELAI DENGAN VARIASI DOSIS PUPUK
Rizal Furqan Ramadhan 1 , Kunti Eliyen 2
1 Universitas Islam Negeri Sayyid Ali Rahmatullah Tulungagung
2 PSDKU Polinema Kota Kediri rizalfurqann@gmail.com

## ABSTRAK
Pertanian  merupakan  salah  satu  bidang  profesi  masyarakat khususnya  di  Indonesia.  Pertanian  merupakan kegiatan yang mampu menghasilkan kebutuhan pokok manusia yakni kebutuhan pangan. Salah satu tanaman yang cukup dikenal oleh kalangan petani di Indonesia adalah kedelai. Tanaman yang bagus tentunya didukung dengan pemberian  pupuk  yang  bagus  baik  pupuk  alami  maupun  pupuk  buatan.  Era  saat  ini  dengan  dukungan perkembangan teknologi informasi yang cukup pesat kegiatan pertanian bisa dimodelkan menggunakan sebuah aplikasi sehingga para petani mampu mengetahui terlebih dahulu hasil dari tanaman sebelum dilakukan proses penanaman maupun pemberian pupuk. Pada penelitian ini objek tanamannya adalah kedelai jenis kaba sedangkan jenis pupuk sebagai variabel adalah NPK dan pupuk kandang. Metode Fuzzy Sugeno menghasilkan 9 aturan atau rule yang digunakan untuk meramalkan perkembangan tanaman kedelai berdasarkan pemberian dosis pupuk yang berbeda. Aturan yang dihasilkan metode Fuzzy Sugeno merupakan bentuk inovasi dari kecerdasan buatan yang dapat diimplementasikan pada sistem pemodelan atau peramalan. Untuk mengukur perbandingan hasil pemodelan atau peramalan tanaman kedelai digunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang menghasilkan jumlah rata-rata error adalah 14,9 % sehingga bisa dikatakan metode fuzzy Sugeno dapat menerapkan pemodelan tanaman kedelai sesuai dengan kondisi di lapangan.
Keyword : Fuzzy Sugeno, kedelai, pertanian, pupuk kandang, pupuk NPK

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  Informasi  membawa  pengaruh besar  terhadap  perubahan  zaman.  Seluruh  bidang kehidupan  manusia  menerima  dampak  perubahan karena berkembangnya teknologi informasi. Teknologi  informasi  juga  mampu  memberikan manfaat pada segala bidang meskipun lintas disiplin ilmu. Salah satu bidang lain yang menerima manfaat dari  teknologi  informasi  adalah  bidang  pertanian. Pertanian merupakan kegiatan pengolahan tanaman supaya  mampu  dimanfaatkan  untuk  kelangsungan hidup manusia.
Tanaman  kedelai  merupakan  jenis  tanaman yang  mampu  menghasilkan  sumber  protein  nabati. Protein  nabati  yang  terkandung  didalamnya membuat  tanaman  kedelai  bisa  dikatakan  sebagai tanaman  yang  mengandung  gizi  yang  baik  serta menempati  urutan  tertinggi  sebagai  tanaman kacang-kacangan  dengan  penyedia  sumber  protein tertinggi.  Terdapat  beberapa  tahap  pemeliharaan tanaman  kedelai  yakni  pengairan atau  penyiraman, pemupukan,  penyiangan  dan  penyulaman.  Pada tahap pemupukan memiliki aturan pemberian dosis serta waktu pemupukannya, dimana waktu pemupukan tersebut biasanya dilakukan sebanyak 2 kali.  Pada  teknik  konvensional,  untuk  mengetahui pengaruh suatu perlakuan pada tanaman, maka harus dilakukan  uji  coba  penanaman  secara  langsung. Untuk mengetahui hasil tanam dari beberapa variasi perlakuan,  maka  harus  dilakukan  penanaman sebanyak  kombinasi  variabel  perlakuan  tersebut. Hal  itu  sangat  memakan  biaya  dan  waktu. Berdasarkan papaparan tersebut, perlu
dikembangkan  penelitian  pemodelan  tanaman kedelai  berbasis  logika fuzzy untuk  meningkatkan tingkat produktivitas petani kedelai. Perlakuan yang diberikan  terdiri  dari  2  antara  lain  variasi  dosis pupuk NPK dan pupuk Kandang.
Teknik fuzzy yang digunakan pada penelitian adalah metode Fuzzy Sugeno. Metode Fuzzy Sugeno memiliki  ciri  khas  menghasilkan  keluaran  berupa aturan atau rule yang dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan  petani  sebelum  melakukan  kegiatan perawatan tanaman kedelai.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Suhartono  mengenai  pemodelan  tanaman  zinnia menggunakan  lindenmayer  memperoleh  hasil bahwa metode Lindenmayer dapat mengidentifikasi pertumbuhan  tanaman  zinnia  selama  25  hari sebanyak  6  tahapan.  Dan  setiap  tahapannya  dapat divisualisasikan berbasis teknologi informasi [1].
Pemodelan  tanaman  kedelai  menggunakan metode Fuzzy Sugeno diharapkan dapat memberikan  manfaat  baru  pada  dunia  pertanian khususnya  kepada  para  petani  sebelum  melakukan kegiatan perawatan tanaman.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Artificial Intellegence Artificial  Intelligence atau kecerdasan  buatan merupakan  penerapan  ide  manusia  baik  secara matematis  maupun  teoritis  dalam  bentuk teknologi informasi.  Salah  satu  teknik  kecerdasan  buatan adalah  metode Fuzzy [2],  [3].  Logika fuzzy merupakan logika baru yang lama dikarenakan ilmu tentang  logika  fuzzy  modern  dan  metode  baru
Copyright (c) 2023 Jurnal Mnemonic
ditemukan  beberapa  tahun  yang  lalu,  padahal sebenarnya  konsep  tentang  logika  fuzzy  sendiri sudah ada pada diri kita sejak lama [4]. Logika fuzzy merupakan suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang  input ke  dalam  suatu ruang  output  [5] [6].

## 2.2. Metode Fuzzy Sugeno
Penalaran  pada  metode  Fuzzy  Sugeno hampir  sama  dengan  penalaran  Mamdani,  hanya saja  output  (konsekuen)  sistem  tidak  berupa himpunan  fuzzy,  melainkan  berupa  konstanta  atau persamaan linear [7] [8]. Metode ini diperkenalkan oleh Takagi - Sugeno Kang pada tahun 1985 [9].
a.  Model Fuzzy Sugeno Orde-Nol Secara  umum  bentuk  model  fuzzy  SUGENO Orde-Nol adalah: IF (x1 is A1) • (x2 is A2) • (x3 is A3) • ...... • (xN is AN) THEN z=k (1)
dengan  Ai adalah himpunan  fuzzy  ke-i  sebagai anteseden, dan k adalah suatu konstanta (tegas) sebagai konsekuen.
b.  Model Fuzzy Sugeno Orde-Satu Secara  umum  bentuk  model  fuzzy  SUGENO Orde-Satu adalah: IF (x1 is A1) • ...... • (xN is AN) THEN z = p1*x1 + … + pN*xN + q (2)
dengan  Ai adalah himpunan  fuzzy  ke-i  sebagai anteseden, dan pi adalah suatu konstanta (tegas) ke-i  dan  q  juga  merupakan  konstanta  dalam konsekuen[10] [11].
Apabila komposisi aturan menggunakan metode Sugeno,  maka  defuzzifikasi  dilakukan  dengan cara mencari nilai rata-ratanya [12] [13].

## 2.3. Tanaman Kedelai
Tanaman kedelai
secara taksonomis
mengatakan kedelai diberi nama S oja max, Glycine max ,  dan Glycine  soja [14].  Banyaknya  nama  lain dari tanaman kedelai cukup dikenal dan tersebar luas di  penjuru  dunia.  Pada  zaman  dahulu  tanaman kedelai juga tidak hanya dijadikan sebagai makanan.
Beberapa  abad  sebelum  masehi,  bangsa  Cina memanfaatkan kedelai untuk dijadikan susu dengan cara merebusnya, lalu digiling, diperas, dan diambil airnya. Kacang – kacangan dan biji – bijian seperti kacang  kedelai,  kacang  tanah,  biji  kecipir,  koro, kelapa,  dan  lain  –  lain  merupakan  bahan  pangan sumber  protein  dan  lemak  nabati  yang  sangat penting peranannya dalam kehidupan.
Tanaman  kedelai  merupakan  sumber  protein nabati  yang  efisien  maksudnya  bahwa  untuk memperoleh jumlah protein yang cukup diperlukan kedelai  dalam  jumlah  yang  kecil.  Kedelai  dibagi menjadi  dua  golongan,  pertama  berdasarkan jenisnya, yaitu kedelai putih/kuning, kedelai coklat, kedelai  hijau,  dan  kedelai  hitam.  Kedua  menurut umurnya  terbagi  atas  umur  pendek  (60-80  hari), sedang  (90-100  hari),  dan  panjang  (110-120  hari). Varietas kedelai yang digunakan pada penelitian ini adalah varietas Kaba.
Tanaman  kedelai  mengandung  protein  35%, bahkan pada varietas unggul kadar proteinnya dapat mencapai  40  -  43  %.  Dibandingkan  dengan  beras, jagung, tepung singkong, kacang hijau, daging, ikan segar,  dan  telur  ayam,  kedelai  mempunyai kandungan  protein  yang  lebih  tinggi,  hamper menyamai kadar protein susu skim kering [15].

## 2.4. Pupuk
Pupuk merupakan material yang ditambahkan pada  media  tanam  atau  tanaman  untuk  mencukupi kebutuhan hara  yang  diperlukan tanaman  sehingga mampu  berproduksi  dengan  baik.  Material  pupuk dapat  berupa  bahan  organik  ataupun  non-organik (mineral).  Pupuk  terdiri  dari  2  jenis  antara  lain Pupuk  Alam  dan  Pupuk  Buatan.  Pada  penelitian jenis  pupuk  alam  yang  digunakan  adalah  pupuk kandang  sementara  untuk  pupuk  buatan  yang digunakan adalah pupuk NPK.

## 3. METODE PENELITIAN
Alur  penelitian  yang  berisi  tahapan-tahapan penelitian digambarkan sesuai dengan Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
a. Observasi Pada penelitian ini dilakukan  observasi terlebih dahulu pada tanaman kedelai. Jenis kedelai yang dipilih pada penelitian ini adalah kedelai Kaba.
Pada  lokasi  penelitian  dilakukan  observasi
berupa  pengamatan  pada  morfologi  tanaman kedelai.
b. Persiapan Peralatan serta Lahan Tahapan selanjutnya adalah persiapan peralatan serta lahan. Pada tahapan ini dilakukan persiapan
OBSERVASI PERSIAPAN PERALATAN
SERTA LAHAN
PENELITIAN ANALISA DATA PERANCANGAN PROGRAM PEMBUATAN PROGRAM
peralatan  yang  terkait  guna  penelitian  mampu dilaksanakan  secara  lancar.  Peralatan  yang dimaksud  meliputi  alat,  tempat  tanaman,  bibit tanaman  yang  akan  ditanam.  Bibit  yang digunakan  berasal  dari  salah  satu  Balitkabi  di Provinsi Jawa Timur.
c. Penelitian Penelitian  dilakukan  di  pekarangan  peneliti yakni  RT  10  RW  04  Desa  Pucanganak, Kecamatan Tugu Kabupaten Trenggalek. Lahan yang digunakan merupakan milik pribadi supaya kegiatan penelitian dapat berjalan lancar.
d. Analisa Data Data yang diolah pada penelitian antara lain data pertumbuhan tanaman kedelai, pemberian dosis pupuk  NPK  serta  pemberian  dosis  pupuk Kandang. Tanaman kedelai akan dibagi menjadi 2  kelompok  sesuai  dengan  pemberian  jenis pupuknya. Dari perbedaan pemberian dosis dari 2  jenis  pupuk  tersebut  akan  menghasilkan sebuah  data  yang  diolah  kedalam  basis  data kemudian diolah kembali menggunakan metode Fuzzy Sugeno.
e. Perancangan Program Perancangan  program  meliputi  desain  virtual tanaman  kedelai  yang  akan  dimasukkan  ke aplikasi  editor GroImp .  Dari  aplikasi  tersebut hasil  tanam  kedelai  akan  dimodelkan  sesuai dengan tinggi dan ukuran yang lain.
f. Pembuatan Program Tahapan  terakhir  merupakan  teknis  dari penelitian  yakni  pengkodean  menggunakan bahasa pemrograman XL-System . Bahasa pemrograman ini cukup rumit dan masih langka digunakan oleh para programmer sehingga perlu dilakukan penelitian untuk mengkaji keefektifan bahasa pemrograman ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Penelitian di lapangan
Penelitian  diawali  dengan  proses  tanam kedelai  dengan  masa  percobaan  selama  6  minggu. Pada masing-masing tanaman diberikan dosis pupuk NPK  dan  pupuk  kandang  yang  berbeda.  Kedua pupuk  tersebut  dicampur  dengan  dosis  berbeda sehingga  pengaruh  yang  didapatkan  pada  tanaman juga  berbeda.  Takaran  dosis  pupuk  sesuai  pada Tabel 1.
Tabel 1. Takaran Dosis Pupuk Level Pupuk Takaran Pupuk NPK Takaran Pupuk Kandang N1K1 2 gram 90 gram N1K2 2 gram 135 gram N1K3 2 gram 180 gram N2K1 4 gram 90 gram N2K2 4 gram 135 gram N2K3 4 gram 180 gram N3K1 7 gram 90 gram N3K2 7 gram 135 gram N3K3 7 gram 180 gram
Pada  dasarnya,  dua  pupuk  tersebut  yakni pupuk  NPK  dan  pupuk  Kandang masing  – masing terdiri  dari  3  level.    Level  takaran  paling  sedikit, kemudian  level  takaran  sedang  dan  yang  terakhir yakni  level  takaran  banyak.  Dari  masing  – masing ketiga  level  dan  takaran  kedua  pupuk  tersebut, kemudian dikombinasikan sehingga menghasilkan 9 macam  level  pupuk  yang  digunakan  sebagai perlakuan pada penelitian ini. Dosis yang diberikan antara  pupuk  kandang  dan  NPK  berbeda  karena dilihat dari jenis pupuknya yakni alami dan buatan. Perbedaan  pemberian  dosis  pupukdi  lapangan berdasarkan pertimbangan dengan pakar biologi.
Penelitian  di  lapangan  terhadap  tanaman kedelai  Dari  penelitian  di  lapangan  variabel  yang diamati  antara  lain  adalah  tinggi  tanaman  dan jumlah  daun.  Berdasarkan  perlakuan  pemberian dosis  pupuk  NPK  dan  Kandang  di  lapangan memberikan  beberapa  pengaruh  sesuai  dengan grafik.

## Gambar 2. Grafik Tinggi Tanaman
Sesuai  gambar  2  bahwa  tinggi  tanaman mengalami  peningkatan  yang  signifikan.  Pada Gambar 2, tinggi tanaman paling signifikan adalah pada kombinasi pupuk yang memiliki takaran paling banyak.
Gambar 3. Grafik Jumlah Daun
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  3,  jumlah daun  pada  tanaman  kedelai  kaba  mengalami pertumbuhan yang signifikan saat diberikan takaran banyak pada kombinasi pupuk.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 N1K1 N1K2 N1K3 N2K1 N2K2 N2K3 N3K1 N3K2 N3K3 Minggu 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Minggu 5 Minggu 6 0 10 20 30 40 50 60 70 N1K1 N1K2 N1K3 N2K1 N2K2 N2K3 N3K1 N3K2 N3K3 Minggu 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Minggu 5 Minggu 6

## 4.2 Pembentukan Himpunan Fuzzy
Dosis pupuk NPK terdiri dari 3 himpunan fuzzy antara  lain  sedikit  dengan  takaran  2  gram,  sedang dengan takaran 4 gram dan banyak dengan takaran 7 gram. Untuk himpunan fuzzy keseluruhan sesuai dengan Tabel 2 dan Grafik pada gambar 4.
Tabel 2. Himpunan variabel dosis pupuk NPK No Himpunan Domain 1 Sedikit [2, 4] 2 Sedang [2, 4, 7] 3 Banyak [4, 7]

## Gambar 4. Grafik Fungsi Keanggotaan
Variabel Pupuk NPK
Pada  gambar  4  dijelaskan  bahwa  himpunan pupuk  NPK  SEDIKIT  direpresentasikan  dengan kurva  linear  turun,  dengan  garis  lurus  dimulai  dari nilai  domain  dengan  derajat  keanggotaan  tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  lebih rendah.  Pada  himpunan  pupuk  NPK  SEDANG direpresentasikan dengan kurva segitiga, merupakan gabungan  antara  2  garis  (linear).  Sedangkan himpunan pupuk NPK BANYAK direpresentasikan dengan  kurva  linear  naik,  kenaikan  himpunan dimulai  pada  nilai  domain  yang  memiliki  derajat keanggotaan nol  [0]  bergerak  ke  kanan menuju  ke nilai  domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan lebih tinggi.
Dosis  pupuk  kandang  dibagi  menjadi  3 himpunan  fuzzy  antara  lain  sedikit,  sedang  dan banyak.  Himpunan  fuzzy  pupuk  Kandang  sedikit yakni  dengan  takaran  90  gram,  pada  tingkatan sedang yakni dengan takaran 135 gram, sedangkan pada  tingkatan  banyak  yakni  dengan  takaran  180 gram sesuai pada Tabel 3.
Tabel 3. Himpunan variabel dosis pupuk
Kandang No Himpunan Domain 1 Sedikit [90, 135] 2 Sedang [90, 135, 180] 3 Banyak [135, 180]
Pada  gambar  5  dijelaskan  bahwa  himpunan pupuk Kandang SEDIKIT direpresentasikan dengan kurva  linear  turun,  dengan  garis  lurus  dimulai  dari nilai  domain  dengan  derajat  keanggotaan  tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain  yang  memiliki  derajat  keanggotaan  lebih rendah.  Pada  himpunan  pupuk  NPK  SEDANG
direpresentasikan dengan kurva segitiga, merupakan gabungan  antara  2  garis  (linear).  Sedangkan himpunan pupuk NPK BANYAK direpresentasikan dengan kurva linear naik.
Gambar 5. Grafik Fungsi Keanggotaan Variabel Pupuk Kandang
Hasil  pada  tinggi  tanaman  kedelai  yakni  pada bagian yang pendek direpresentasikan dengan kurva linear  turun  sedangkan  tanaman  yang  tinggi direpresentasikan  dengan  kurva  linear  naik  sesuai dengan gambar 6.
Gambar 6. Grafik Fungsi Keanggotaan Tinggi Tanaman
Jumlah daun tanaman kedelai jumlah daun yang sedikit direpresentasikan dengan kurva linear turun sedangkan jumlah daun yang banyak direpresentasikan  dengan  kurva  linear  naik  sesuai Gambar 7.

## Gambar 7. Grafik Fungsi Keanggotaan Jumlah Daun

## 4.3 Pembentukan Komposisi Aturan
Data  yang  diambil  untuk  digunakan  pada komposisi  aturan  ini  adalah  data  pada  minggu terakhir, yakni minggu ke – 6 sesuai pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Rata – rata Tinggi Tanaman dan
Jumlah Daun Minggu ke- 6 No Dosis Pupuk Rata – rata tinggi tanaman Rata – rata jumlah daun NPK Kandang 1 2 gram 90 gram 72 cm 52 2 2 gram 135 gram 74 cm 55 3 2 gram 180 gram 77 cm 57 4 4 gram 90 gram 74 cm 56 5 4 gram 135 gram 75 cm 57
2 4 7 0 SEDIKIT SEDANG BANYAK Derajat keanggotaan µ[n] 90 135 180 0 SEDIKIT SEDANG BANYAK Derajat keanggotaan µ[k] 72 84 1 0 0 0 0 0 PENDEK TINGGI Derajat keanggotaan µ[t] 52 64 0 SEDIKIT BANYAK Derajat keanggotaan µ[d]
No Dosis Pupuk Rata – rata tinggi tanaman Rata – rata jumlah daun NPK Kandang 6 4 gram 180 gram 82 cm 59 7 7 gram 90 gram 75 cm 58 8 7 gram 135 gram 80 cm 61 9 7 gram 180 gram 84 cm 64
Dari  data  Tabel  4  yang  diambil  pada  minggu terakhir  didapat  total  9  aturan  fuzzy  berdasarkan level masing – masing pupuk supaya mudah dalam mengelompokkan  sesuai  dengan  Tabel  5  dan  6. Tinggi tanaman  akan  semakin  banyak  ketika  dosis pupuk yang diberikan banyak begitupun sebaliknya, sehingga kondisi pemodelan atau peramalan hampir mendekati dengan kondisi di lapangan.
Tabel 5. Komposisi aturan Tinggi Tanaman
Pupuk Bentuk aturan N1K1 [Rule 1] IF NPK SEDIKIT And Kandang SEDIKIT Then Tinggi Tanaman 72 N1K2 [Rule 2] IF NPK SEDIKIT And Kandang SEDANG Then Tinggi Tanaman 74 N1K3 [Rule 3] IF NPK SEDIKIT And Kandang
BANYAK Then Tinggi Tanaman 77
N2K1 [Rule 4] IF NPK SEDANG And Kandang SEDIKIT Then Tinggi Tanaman 74 N2K2 [Rule 5] IF NPK SEDANG And Kandang SEDANG Then Tinggi Tanaman 75 N2K3 [Rule 6] IF NPK SEDANG And Kandang BANYAK Then Tinggi Tanaman 82 N3K1 [Rule 7] IF NPK BANYAK And Kandang SEDIKIT Then Tinggi Tanaman 75 N3K2 [Rule 8] IF NPK BANYAK And Kandang SEDANG Then Tinggi Tanaman 80 N3K3 [Rule 9] IF NPK BANYAK And Kandang
BANYAK Then Tinggi Tanaman 84
Tabel 6. Komposisi aturan Jumlah Daun Pupuk Bentuk aturan N1K1 [Rule 1] IF NPK SEDIKIT And Kandang SEDIKIT Then Jumlah Daun 52 N1K2 [Rule 2] IF NPK SEDIKIT And Kandang SEDANG Then Jumlah Daun 55 N1K3 [Rule 3] IF NPK SEDIKIT And Kandang BANYAK Then Jumlah Daun 57 N2K1 [Rule 4] IF NPK SEDANG And Kandang SEDIKIT Then Jumlah Daun 56 N2K2 [Rule 5] IF NPK SEDANG And Kandang SEDANG Then Jumlah Daun 57 N2K3 [Rule 6] IF NPK SEDANG And Kandang BANYAK Then Jumlah Daun 59 N3K1 [Rule 7] IF NPK BANYAK And Kandang SEDIKIT Then Jumlah Daun 58 N3K2 [Rule 8] IF NPK BANYAK And Kandang
SEDANG Then Jumlah Daun 61
N3K3 [Rule 9] IF NPK BANYAK And Kandang BANYAK Then Jumlah Daun 64
Pada tabel 5 dan 6 komposisi diatas didapatkan masing  –  masing  9  aturan.  Namun  untuk  output (konsekuen) system bukan berupa himpunan fuzzy, melainkan  berupa  konstanta  atau  persamaan linier,
karena  pada  penelitian  ini  menggunakan  Metode Sugeno .

## 4.4 Evaluasi Aplikasi
Pada  tahapan  pengujian  dicoba  dengan memasukkan takaran pupuk NPK sebanyak 6 gram dan pupuk Kandang sebanyak 120 gram. Keduanya sama – sama masuk pada tingkatan takaran sedikit. Nilai  fungsi  keanggotaan  pada  pupuk  NPK  sesuai pada persamaan 1, 2 dan 3.
𝜇 𝑛 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [6] =  0 (1)
𝜇 𝑛 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 [6] = 7−𝑛 7−4 = 7−6 3 =
1 3 = 0,3 (2)
𝜇 𝑛 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [6] = 𝑛−4 7−4 = 6−4 3 = 2 3 = 0,6 (3)
Pada  nilai  fungsi  keanggotaan  pada  pupuk Kandang sesuai persamaan 4,5 dan 6.
𝜇 𝑘 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [120] = 135−𝑘 135−90 = 135−120 45 =
15
45 = 0,3 (4)
𝜇 𝑘 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 [120] = 𝑘−90 135−90 = 120−90 45 =
30
45 = 0,6 (5)
𝜇 𝑘 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [120] =  0 (6)
Proses  selanjutnya  yakni  aplikasi  fungsi implikasi Metode fuzzy sugeno dengan menggunakan  nilai  fungsi  keanggotaan  untuk menghitung nilai α-predikat.  Pada  proses perhitungan  nilai  α-predikat  ini  juga  berdasarkan aturan – aturan yang telah ada sesuai penelitian yang dilakukan  dan  menghasilkan  9  macam  bentuk aturan.  Untuk  perhitungan  nilai  α-predikat dijelaskan sesuai persamaan
[R1]  NPK  SEDIKIT  And  Kandang  SEDIKIT  Then Tinggi Tanaman 72
[R1]  NPK  SEDIKIT  And  Kandang  SEDIKIT  Then Jumlah Daun 52
α-predikat 1
= µ nsedikit ∩ µ ksedikit = min (µ nsedikit [6] , µ ksedikit [120]) = min (0 : 0,3) = 0
Setelah  proses  mencari  nilai  α-predikat keseluruhan maka akan dicari nilai z ( crisp ).
[R1]  NPK  SEDIKIT  And  Kandang  SEDIKIT  Then Tinggi Tanaman 72
[R1]  NPK  SEDIKIT  And  Kandang  SEDIKIT  Then Jumlah Daun 52 α-predikat 1
= µ nsedikit ∩ µ ksedikit = min (µ nsedikit [6] , µ ksedikit [120]) = min (0 : 0,3) = 0
Pada proses implikasi sebelumnya, α – predikat yang  tidak  nol  terdapat  pada  aturan  :  [R4],  [R5], [R7]  dan  [R8],  dengan  menggunakan  metode penegasan  ( defuzzy ),  maka  tinggi  tanaman  wortel adalah: Nilai titik pusat (z) untuk tinggi tanaman :
Ztinggi = 𝛼4∗𝑧𝑡4+𝛼5∗𝑧𝑡5+𝛼7∗𝑧𝑡7+𝛼8∗𝑧𝑡8
𝛼4+𝛼5+𝛼7+𝛼8 Ztinggi = 0,3∗80+0,3∗80+0,3∗80+0,6∗76
0,3+0,3+0,3+0,6 = 78,9
Sesuai  dengan  perhitungan  diatas,  untuk perhitungan nilai penegasan pada jumlah daun sama proses perhitungannya Nilai titik pusat (z) untuk jumlah daun tanaman :
Zdaun = 𝛼4∗𝑧𝑑4+𝛼5∗𝑧𝑑5+𝛼7∗𝑧𝑑7+𝛼8∗𝑧𝑑8
𝛼4+𝛼5+𝛼7+𝛼8 Zdaun = 0,3∗60+0,3∗60+0,3∗56+0,6∗60
0,3+0,3+0,3+0,6 = 59,5
Tahapan akhir  penelitian  yaitu  evaluasi.  Pada tahapan ini dilakukan perbandingan antara pemodelan/penelitian  di  lapangan  serta  data pemodelan  berbasis  komputer.  Perbandingan  ini bertujuan  untuk  mengetahui  perbedaan  secara signifikan  antara  data  penelitian  di  lapangan  serta data yang dihasilkan pada pemodelan. Perbandingan data  yang  sedikit  memberikan  asumsi  bahwa pemodelan yang dilakukan berhasil atau mendekati keadaan sebenarnya.
Untuk menghitung perbandingannya atau lebih dikenal  dengan  error  rate,  pada  penelitian  ini digunakan  Metode Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE).  Metode  MAPE  merupakan persentase  kesalahan  rata-rata  secara  absolut  atau mutlak. Metode MAPE dikenal sebagai pengukuran statistik  tentang  akurasi  dari  sebuah  prediksi  pada metode peramalan. Metode MAPE dapat memberikan  keluaran  seberapa  besar  kesalahan hasil  peramalan dibandingkan dengan  nilai sebenarnya. Semakin kecil nilai presentas kesalahan ( percentage  error )  pada  MAPE  maka  hasil peramalannya semakin akurat.

## (3)
Data  yang  digunakan  sebagai  evaluasi merupakan  data  tinggi  dan  jumlah  daun  tanaman kedelai  mulai  minggu  ke-1  sampai  minggu  ke-6. Rata-rata nilai error sesuai pada Tabel 7.

## Tabel 7. Rata-rata Nilai Error
Pengambilan Data Nilai Error data lapangan dan simulasi Minggu -1 6,2 % Minggu -2 3% Minggu -3 14,3 % Minggu -4 25,9 % Minggu -5 21,2 % Minggu -6 18,9 % Total Rata-rata 14,9 %

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan dan  dipaparkan,  menghasilkan  kesimpulan  yakni hasil pemodelan atau peramalan mendekati kondisi real di  lapangan.  Hal  tersebut  dapat  dibuktikan dengan hasil perhitungan MAPE menghasilkan nilai error yang  sedikit  sebanyak  14,9  %.  Selain  itu, implementasi  metode Fuzzy Sugeno  menghasilkan rule atau aturan kombinasi pupuk sebanyak 9. Dari 9 aturan atau rule tersebut sudah dapat membuktikan persamaan kondisi kedelai di sistem dan di lapangan saat peneliti melakukan kegiatan tanam kedelai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Suhartono,  “Pemodelan  Pertumbuhan Tanaman  Zinnia  Menggunakan  Lindenmayer System  dengan  Mathematica,” CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi , vol. 3, no. 1, pp. 33–37, 2013.
[2]  R. Ramadhan and K. Eliyen, “IMPLEMENTASI METODE TOPSIS PADA  DECISION  SUPPORT  SYSTEM UNTUK PENILAIAN
MAHASISWA

## BERBASIS  PRESTASI  AKADEMIK  DAN
NON AKADEMIK,” Rabit : Jurnal Teknologi dan  Sistem  Informasi  Univrab ,  vol.  7,  no.  2, Jul. 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i2.2470.
[3]  A. Suryowinoto, “Pemodelan Tanaman Virtual Menggunakan Lindenmayer System,” Inform: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 2, no. 2, 2017.
[4]  R. F. Ramadhan, H. Tolle, and M. A. Muslim, “Perancangan  Decision  Support  System Penilaian Kinerja Dosen Berdasarkan
Penilaian  Prestasi  Kerja  Pegawai  dan  Beban
Kinerja Dosen,” MATICS , vol. 8, no. 2, 2016, doi: 10.18860/mat.v8i2.3555.
[5]  R. F. Ramadhan and K. Eliyen, “Implementasi Metode  Analytical  Hierarchy  Process  pada Penilaian  Mahasiswa  Berprestasi  Berbasis Decision Support System,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 4, no. 2, pp. 98–105, 2022.
[6]  D.  R.  Ramdania,  M.  Irfan,  S.  N.  Habsah,  C. Slamet,  W.  Uriawan, and  K.  Manaf,  “Fisher- Yates and fuzzy Sugeno in game for children with special needs,”
TELKOMNIKA
(Telecommunication  Computing  Electronics and  Control) ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  879–889, 2020.
[7]  D.  I.  Saputra,  A.  Najmurrokhman,  and  Z. Fakhri, “Skema Implementasi Fuzzy Inference System  tipe  Sugeno  Sebagai  Algoritma Pengendali Pada Sistem Pengamatan Berbasis IoT,” Prosiding Semnastek , 2019.
[8]  R.  Rizky,  T.  Hidayat,  A.  Hardianto,  and  Z. Hakim,  “Penerapa  Metode  Fuzzy  Sugeno Untuk  pengukuran  Keakuratan  Jarak  Pada Pintu  Otomatis  di  CV  Bejo  Perkasa,” Jurnal
Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas , pp. 33–42, 2020.
[9]  Z.  Civelek,  “Optimization  of  fuzzy  logic (Takagi-Sugeno)  blade  pitch  angle  controller in  wind  turbines  by  genetic  algorithm,” Engineering  Science  and  Technology,  an International Journal , vol. 23, no. 1, pp. 1–9, 2020.
[10]  A.-T.  Nguyen,  T.  Taniguchi,  L.  Eciolaza,  V. Campos, R. Palhares, and M. Sugeno, “Fuzzy control  systems:  Past,  present  and  future,” IEEE  Comput  Intell  Mag ,  vol.  14,  no.  1,  pp. 56–68, 2019.
[11]  I. Afriliana, A. H. Sulasmoro, and A. Sofyan, “Implementasi  Fuzzy  Sugeno  Untuk  Kinerja Pengajaran  Dosen,” Smart  Comp:  Jurnalnya Orang Pintar Komputer , vol. 8, no. 2, pp. 74– 77, 2019.
[12]  W.  Priatna  and  R.  Purnomo,  “Implementasi Fuzzy Inference System Metode Sugeno Pada Aplikasi  Penilaian  Kinerja  Dosen,” Techno. Com , vol. 19, no. 3, pp. 245–261, 2020.
[13]  G.  E.  Martínez,  C.  I.  Gonzalez,  O.  Mendoza, and  P.  Melin,  “General  type-2  fuzzy  sugeno integral for edge detection,” J Imaging , vol. 5, no. 8, p. 71, 2019.
[14]  Z.  Fadli,  P.  Parwito,  and  E.  R.  Togatorop, “RESPON PERTUMBUHAN DAN
PRODUKSI TANAMAN KEDELAI (Glycine max  (L.)  Merill)  DENGAN  PEMBERIAN BERBAGAI  JENIS  PUPUK  ORGANIK CAIR  DAN  LIMBAH  KULIT  KOPI,” PUCUK: Jurnal Ilmu Tanaman , vol. 1, no. 1, pp. 1–14, 2021.
[15]  A.  Manasikana  and  K.  Kusrinah,  “Pengaruh Dosis  Rhizobium  Serta  Macam  Pupuk  NPK Terhadap  Pertumbuhan  Tanaman  Kedelai (Glycine  max)  Varietas  Anjasmoro,” Al- Hayat:  Journal  of  Biology  and  Applied Biology , vol. 2, no. 1, pp. 28–38, 2019.