INDEXIA : Informatic and Computational Intelligent Journal –Vol. 04, No. 2, November 2022 103-119

## PENENTUAN KESESUAIAN LAHAN BUDIDAYA BUAH APEL DI KOTA BATU MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM TSUKAMOTO
Farhanna Mar’i 1*) , Irvi Oktanisa 2) , Ullum Pratiwi 3) , Wayan Firdaus Mahmudy 4)
1) Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik
2,3,4 Magister Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
1) Jl. Sumatra 101, Gresik Kota Baru (GKB), Kab. Gresik Email: 1) farhannamar@umg.ac.id
(Naskah masuk: 7 Oktober 2022, diterima untuk diterbitkan: 30 November 2022)

## Abstrak
Penurunan  produksi  tanaman  buah  apel  disebabkan  oleh  semakin  berkurangnya  lahan  untuk  melakukan budidaya buah apel di kota Batu. Untuk memaksimalkan produksi, maka petani perlu memilih lahan yang tepat. Untuk memilih lahan yang tepat bukanlah hal yang mudah  sehingga penggunaan Fuzzy Inference System (FIS) menggunakan  metode Tsukamoto dapat  mempermudah  petani  menentukan  lahan  yang  layak  untuk membudidayakan  buah  apel.  Pada  penelitian  ini  digunakan  empat  kriteria  utama  yang  dibutuhkan  untuk menentukan  kesesuaian  lahan  yaitu  curah  hujan,  kedalaman  efektif  perakaran,  kelerengan,  dan  erosi.  Output yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini  merupakan  hasil  penentuan  lahan  tanam  dengan  kategori  sangat  sesuai, sesuai  marginal,  cukup  sesuai,  dan  tidak  sesuai  dengan  kondisi  masukan.  Berdasarkan  perhitungan  akurasi sistem yang diukur menggunakan aturan yang didapatkan dari literatur pada penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi sebesar 100%.
Kata kunci : Penentuan Lahan,  Budidaya Buah Apel,  FIS Tsukamoto.

## DETERMINATION LAND CULTIVATION  OF  APPLE FRUIT  IN BATU CITY USING FUZZY INFERENCE SYSTEM TSUKAMOTO

## Abstract
The  decrease  of  apple  crop  production  is  caused  by  the decreasing  of  land  for apple  cultivation  in  Batu city. To maximize production, farmers need to choose the right land. To choose the right land is not easy so the use of Fuzzy Inference System (FIS) using Tsukamoto method can make it easier for farmers  to determine the proper land to cultivate apples. In this study used four main criteria needed to determine the suitability of land that is rainfall, the effective depth of roots, slopes, and erosion. The output generated in this study is the result of  determining  the  planting  land  with  the  category  are  very  suitable,  marginally  appropriate,  moderately suitable, and not suitable according to input conditions. Based on the calculation of system accuracy measured using the rules obtained from the literature in this study resulted in an accuracy of 100%.
Keywords : Determination of Land, Apple Cultivation, FIS Tsukamoto.

## INDEXIA : Informatic and Computational Intelligent Journal

## I. PENDAHULUAN
Buah apel merupakan icon dari kota Batu Provinsi Jawa Timur yang menjadi salah satu komoditi pertanian  holtikultura  yang  paling  banyak  diproduksi.  Namun,  menurut  penelitian  yang  telah dilakukan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  wilayah  Kota  Batu  menunjukkan  adanya  penurunan  produksi tanaman  buah  apel.  Hal  tersebut  dibuktikan  dengan  produksi  tanaman  buah  apel  pada  tahun  2015 yang turun sebesar 5,2% dibandingkan dengan produksi pada tahun sebelumnya.
Penurunan  produksi  tanaman  buah  apel  diakibatkan  oleh  semakin  berkurangnya  lahan  untuk budidaya  buah  apel  di  kota  Batu.  Hal  tersebut  merupakan  dampak  dari  semakin  pesatnya pertumbuhan  penduduk  dan  perkembangan  kota  batu  sebagai  kota  pariwisata  yang  membuat  alih fungsi  lahan  tanam  buah  apel  menjadi  lahan  pemukiman,  dan  lahan  pariwisata[1].  Evaluasi  lahan merupakan  sebuah  proses  penilaian  dari  potensi  lahan  untuk  penggunaan  tertentu.  Untuk  dapat mengevaluasi suatu lahan diperlukan perbandingan antara beberapa sifat dari sumber daya dan syarat- syarat yang dibutuhkan pada lahan tersebut [2].
Ada  empat  kriteria  yang  menjadi  penilaian  kesesuaian  lahan  tanaman  apel  diantaranya  yaitu erosi, curah hujan, kelerengan, dan kedalaman efektif perakaran[1]. Dalam menentukan nilai keempat parameter tersebut, diperlukan suatu metode yang dapat merepresentasikan ketidakpastian atau samar ( fuzzy ).  Sistem  inferensi fuzzy yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Fuzzy Inference System  (FIS)  Tsukamoto.  FIS  Tsukamoto  dipilih  karena  dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang cukup baik untuk menyelesaikan masalah klasifikasi [3].
Pada  penelitian  sebelumnya,  FIS  Tsukamoto  adalah  algoritme  populer  untuk  memberikan rekomendasi  terhadap  suatu  keputusan.  FIS  Tsukamoto  telah  berhasil  digunakan  untuk  menentukan kepribadian  seseorang  berdasarkan big  five  personality untuk  pemilihan  jenis  pekerjaan  [4], Penentuan  lokasi  untuk  usaha  lapangan  futsal  yang  diselesaikan  dengan  metode  FIS  Tsukamoto, dengan  4  parameter  input  di  antaranya  pesaing,  jumlah  penduduk,  fasilitas,  dan  ukuran  lapangan. Output yang dihasilkan berupa stratifikasi peluang usaha, yaitu kelurahan yang cocok untuk membuka lapangan  futsal  [5].  Pendeteksian  varietas  unggul  pada  tanaman  jagung  [6],  Secara  khusus  dalam penentuan  kesesuaian  lahan,  metode  FIS  Tsukamoto  berhasil  diterapkan  dalam  penentuan  lahan tanam optimum untuk tanaman tembakau dengan tingkat akurasi sebesar 70% menggunakan 7 kriteria input  yang  menghasilkan  output  berupa  kelayakan  lahan  tanam,  tingkat  akurasi  didapatkan  dengan membandingkan  hasil  sistem  dengan  hasil  pakar  [3],  Kesesuaian  lahan  untuk  tanaman  karet  dan kelapa  sawit  menggunakan  8  kriteria  input  yaitu  Kedalaman  tanah,  Kejenuhan  basa,  C-organik,  N total, KTK tanah, P205, pH, K20 dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 100%[7].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  metode  FIS Tsukamoto  bisa  diterapkan  untuk  penentuan  kesesuaian  lahan.  Oleh  karena itu,  dalam  penelitian ini diusulkan metode  FIS  Tsukamoto tersebut untuk  penentuan  kesesuaian lahan  budidaya  buah apel  di kota Batu. Parameter yang digunakan sebagai input dari sistem yaitu, curah hujan, kedalaman efektif perakaran, kelerengan, dan erosi yang dihasilkan dari peta evaluasi kesesuaian lahan tanaman apel di kota  Batu.  Output  dari  penentuan  lahan  tanam  buah  apel  ini  adalah  sangat  layak,  cukup  layak,  dan tidak layak.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Deskripsi Permasalahan
Penentuan  Kesesuaian  Lahan  menggunakan  FIS  Tsukamoto,  terlebih  dahulu  harus  ditentukan kriteria  nilai  sebagai  dasar  dalam  nilai  parameter  input.  Adapun Range nilai  yang  didapatkan  dari penelitian  tentang  kesesuaian  lahan  untuk  budidaya  apeluntuk  kriteria  kesesuaian  lahan  disajikan  di Tabel 1. berikut ini :
Tabel 1. Rentang Data Kriteria Nilai Kesesuaian lahan
No. Kriteria Range Nilai 1. Curah hujan 2500 ≤ x < 1600 2. Kedalaman efektif perakaran 100 < x < 50 3. Kelerengan x ≥ 8 ; x > 30 4. Erosi 0-100
Tabel 1 merupakan data dari Range nilai untuk kriteria kesesuaian lahan. Range nilai curah hujan didapat dari data curah hujan yang  bervariasi di kota Batu yaitu berkisar sekitar 1600 – 2500 mm per- tahun. Range nilai kedalaman efektif perakaran didapat dari data kedalaman efektif perkaran di kota Batu yang berkisar 75 – 100 cm dan lebih dari 100 cm. Range nilai kelerengan di wilayah kota Batu didapat dari data yaitu sebasar 0% - 30%, yang sebagian besar masuk kedalam kategori 0 – 80% dan sebagian  kecilnya  masuk  dalam  30%. Range nilai  erosi  di  kota  Batu  didapat  dengan  menggunakan kategori  yaitu  kategori  sedang  dan  kategori  berat  yaitu  dengan  interval  0  –  100  yang  merupakan pembatas utama dalam menggunakan lahan secara berkelanjutan.

## 2.2 Himpunan Fuzzy
Dalam  penelitian  ini,  himpunan fuzzy yang  digunakan  berupa  4  nilai  linguistik.  Pembentukan himpunan fuzzy ini  disesuaikan  dengan  input  parameter  kesesuaian  lahan.  Adapun  data  himpunan fuzzy beserta nilai linguistik dari masing-masing varibel input digambarkan pada Tabel 2. berikut ini.
Tabel 2. Himpunan Fuzzy No. Variabel input Nilai Linguistik 1. Curah hujan Tinggi Cukup Tinggi Sedang Rendah 2. Kedalaman efektif perakaran Tinggi Cukup Tinggi Sedang Rendah 3. Kelerengan Tinggi Cukup Tinggi Sedang Rendah 4. Erosi Tidak ada erosi Ringan Sedang Berat

## 2.3 Fuzzyfikasi
Fuzzy fikasi adalah sebuah proses perubahan nilai tegas (crisp) menjadi nilai linguistik yang telah ditentukan  sebelumnya  berdasarkan  fungsi  keanggotaan  tertentu.  Pada  Gambar  1  hingga  Gambar  4 berikut ini digambarkan fungsi keanggotaan himpunan fuzzy dengan 4 parameter input.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200 2300 2400 2500 2600 µ[x] Gambar 1. Himpunan Fuzzy Curah Hujan
Derajat keanggotaan rendah :
𝜇 rendah ( x ) = { 1  ;         x ≤ 1500 1700-x 1700-1500 1500<x<1700 0   ;          x≥1700
Derajat keanggotaan sedang :
𝜇 sedang ( x ) =
{ 0 ; x < 1500 atau x ≥2000 1750-x 1750-1500 ; 1500<x<1750 2000-x 2000 -1750  ; 1750<x ≤2000 1 ; x=1750
Derajat keanggotaan cukup tinggi :
μ cukup tinggi ( x ) =
{
0 ; x ≤1700 atau x ≥2300 x - 1750 2000-1750 ; 1750<x<2000 2300 - x 2300-2000  ; 2000 ≤x ≤2300 1 ; x=2000
Derajat keanggotaan tinggi :
μ tinggi ( x ) = { 1 ; x ≥2300 x-2000 2300-2000 ; 2000<x<2300 0 ; x ≤2000
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 µ[x] Gambar 2. Himpunan Fuzzy Kedalaman Efektif Perakaran
Derajat keanggotaan rendah :
𝜇 rendah ( x ) = { 1; x ≤ 30 55-x 55 - 30 ; 30<x<55 0 ; x≥55
Derajat keanggotaan sedang :
𝜇 sedang ( x ) =
{
0 ; x ≤30 atau x ≥80 x - 30 55 - 30 ; 30<x<55 80 - x 80 - 55  ; 55 < x < 80 1 ; x=55
Derajat keanggotaan cukup tinggi :
μ cukup tinggi ( x ) =
{
0 ; x ≤55 atau x ≥105 x - 55 80 - 55 ; 55<x<80 105 -x 105 - 80  ; 85 <x <105 1 ; x=85
Derajat keanggotaan tinggi :
μ tinggi ( x ) = { 1 ; x ≥105 x-80 105-80 ; 80<x<105 0 ; x ≤80
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 µ[x] Gambar 3. Himpunan Fuzzy Kelerengan
Derajat keanggotaan tinggi :
𝜇 tinggi ( x ) = { 1 ; x ≤ 8
12 - x 12-8 8<x<12 0 ; x≥12
Derajat keanggotaan cukup tinggi :
μ cukup tinggi ( x ) =
{ 0 ; x ≤8 atau x ≥16
12 - x
12 − 8 ; 8<x<12 x - 12 16-12  ; 12 ≤x ≤16 1 ; x=12
Derajat keanggotaan sedang :
μsedang ( x ) = {
0; x ≤8 atau x ≥30 16 - x 16 − 12 ; 12 ≤ x<16
x - 26
30 -26  ; 26 <x <30
1 ; 16 ≤x ≤26
Derajat keanggotaan rendah :
μ rendah ( x ) = { 1 ; 30 ≤ x<32 x-24 28-24 ; 24<x<28 0 ;  x ≤24
Gambar 4. Himpunan Fuzzy Erosi
Derajat keanggotaan rendah :
𝜇 rendah ( x ) = { 1  ; 0<x≤10 35-x 35-10 ; 10<x<35 0   ; x≥35
Derajat keanggotaan sedang :
μsedang ( x ) =
{ 0 ; x ≤10 atau x ≥60 x - 10 35 − 10 ; 10<x<35 60 − 𝑥 60 -35  ; 35 <x <60 1 ; x = 35
Derajat keanggotaan cukup tinggi :
μ cukup tinggi ( x ) = { 0 ; x ≤35 atau x ≥85 60 - x 60 − 35 ; 35<x<60 x - 60 85-60  ; 60 ≤x ≤85 1 ; x = 60
Derajat keanggotaan tinggi :
𝜇 tinggi ( x ) = { 0 ; x < 60 85 - x 85 - 60 ; 60<x<85 1 ; x ≥ 85

## 1.4 Sistem Inferensi Fuzzy
Fuzzy  Inference  System (FIS)  merupakan  sebuah  proses  perhitungan  berdasarkan  konsep  logika fuzzy , teori himpunan fuzzy , dan aturan fuzzy [8]. Sistem Inferensi Fuzzy Tsukamoto merupakan salah satu dari metode sistem inferensi yang membentuk sebuah aturan / rule based dengan bentuk if-then . Setelah mendapatkan aturan, berikutnya ialah menghitung derajat keanggotaan sesuai dengan aturan yang telah ditentukan.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 µ[x]
Untuk menghitung penentuan jumlah aturan didapatkan dengan rumus kombinasi yang merupakan jumlah variabel linguistik dipangkatkan dengan jumlah variabel input. Dalam penelitian ini terdapat 4 variabel  linguistik  untuk  setiap  variabel  input  yaitu  rendah,  sedang,  cukup  tinggi,  dan  tinggi,  begitu juga  dengan   jumlah  variabel  input  yaitu  curah  hujan,  kedalaman  efektif perakaran,  kelerengan,  dan erosi. Sehingga akan ditentukan sejumlah 4^4 aturan yaitu 256 aturan, tetapi dalam penelitian ini akan digunakan  25  aturan  ekstrim  yang  didapatkan  dari  pakar  yang  mengerti  dan  berpengalaman  tentang syarat tumbuh tanaman apel [9].
Tabel 3. Aturan Fuzzy No. Id_aturan Ch Kep Klr Er Output 1. R-01 rendah rendah rendah rendah tidak sesuai 2. R-02 rendah rendah rendah sedang tidak sesuai 3. R-03 rendah rendah rendah cukup tinggi tidak sesuai 4. R-04 rendah rendah rendah tinggi tidak sesuai 5. R-05 rendah rendah sedang rendah tidak sesuai 6. R-06 rendah rendah sedang sedang tidak sesuai 7. R-07 rendah rendah sedang cukup tinggi tidak sesuai 8. R-08 rendah rendah sedang tinggi tidak sesuai 9. R-09 rendah rendah cukup tinggi rendah tidak sesuai 10. R-10 rendah rendah cukup tinggi sedang tidak sesuai 11. R-011 rendah rendah cukup tinggi cukup tinggi tidak sesuai 12. R-012 rendah rendah cukup tinggi tinggi tidak sesuai 13. R-013 rendah rendah tinggi rendah tidak sesuai 14. R-014 rendah rendah tinggi sedang tidak sesuai 15. .......... ........... ......... ......... ....... 256. R-256 tinggi tinggi tinggi tinggi sangat sesuai
Keterangan :
Ch  = Curah Hujan Kep = Kedalaman Efektif Perakaran Klr  = Kelerengan Er  = Erosi
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 350 500 650 800 950 1100 1250 1400 1550 µ[x]

## 1.5 Defuzzifikasi
Dalam  tahap  defuzzifikasi  output fuzzy yag  didapatkan  dari  tahap  sistem  inferensi  akan  diubah kedalam  nilai  crisp (tegas).  Akan  dicari  nilai  z sebagai  output  yang  didapatkan  dari  himpunan fuzzy output seperti yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Linguistik
No.  Output Nilai Linguistik 1. <500 Tidak Sesuai 2. 500-1000 Sesuai Marginal 3. 1000 - 1500 Cukup Sesuai 4. >1500 Sangat Sesuai Sumber : [10]
Pada Gambar 5 disajikan himpunan fuzzy output yang terdiri dari nilai linguistik yang dijabarkan pada Tabel 3.
Gambar 5. Himpunan Fuzzy Output

## III. IMPLEMENTASI
Implementasi  pada  contoh  permasalahan,  didapatkan  data  dengan  parameter  kesesuaian  lahan  yang tertera pada Tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Contoh Permasalahan No.  Kriteria Nilai 1. Curah hujan 2000 2. Kedalaman efektif perakaran 65 3. Kelerengan 24 4. Erosi 60
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200 2300 2400 2500 2600 µ[x] 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120
µ[x]
Pada Tabel 2 merupakan contoh permasalahan dengan data yang didapat yaitu nilai dari kriteria curah  hujan  sebesar  200,  kedalaman  efektif  perakaran  sebesar  65,  kelerengan  sebesar  24  dan  erosi sebesar 60. Nilai ini digunakan sebagai parameter kesesuaian lahan.

## 3.1 Fuzzifikasi
Proses  awal  dalam  perhitungan fuzzy  inference  system  (FIS)  Tsukamoto adalah  Fuzzifikasi,  nilai crisp yang merupakan input dari parameter lahan akan dikelompokkan kedalam bentuk fuzzy dengan variabel linguistik sebagai berikut.

## a. Variabel Linguistik Curah Hujan
Berdasarkan nilai crisp input pada contoh permasalahan, nilai curah hujan adalah 2000. Input tersebut berada pada variabel linguistik sedang, dan cukup tinggi.
µrendah (2000) = 0; µsedang (2000) =  0; µcukup tinggi (2000) = 1; µtinggi (2000) = 0;
Nilai input crisp untuk curah hujan 2000, berada pada derajat  1 pada variabel linguistik cukup tinggi, dan 0 pada variabel linguistik rendah, sedang, dan tinggi.
b. Variabel Linguistik Kedalaman Efektif Perakaran
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32
µ[x]
Nilai crisp input pada contoh permasalahan untuk variabel kedalaman efetif perakaran adalah 65, Input tersebut berada pada variabel linguistik sedang, dan cukup tinggi.
µrendah (65) = 0;
µsedang (65) =  65 - 55
= 0,333; 85 - 55
µcukup tinggi (65) = 85 – 65     = 0,667; 85 - 55 µtinggi (65) = 0;
Nilai  input  crisp  untuk  kedalaman  efektif  perakaran  65,  berada  pada  derajat    0,667  pada  variabel linguistik cukup tinggi, dan 0,333 pada variabel linguistik sedang.

## c. Variabel Linguistik Kelerengan
Nilai  crisp  input  pada  contoh  permasalahan  untuk  variabel  kelerengan  adalah  24,  Input  tersebut berada pada variabel linguistik cukup tinggi.
µrendah (24) = 0; µsedang (24) =  0; µcukup tinggi (24) = 1; µtinggi (24)           = 0;
Nilai input crisp untuk kedalaman efektif perakaran 24, berada pada derajat  1 pada variabel linguistik cukup tinggi, dan 0 pada variabel linguistik rendah, sedang, tinggi.
d. Variabel Linguistik Erosi
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 µ[x]
Nilai crisp input pada contoh permasalahan untuk variabel erosi adalah 60, Input tersebut berada pada variabel linguistik cukup tinggi.
µrendah (60) = 0; µsedang (60)
=  0;
µcukup tinggi (60) = 1;
µtinggi (60) = 0;
Nilai  input  crisp  untuk  erosi  60,  berada  pada  derajat  1  pada  variabel  linguistik  cukup  tinggi,  dan  0 pada variabel linguistik rendah, sedang, tinggi.

## 3.2 Sistem Inferensi
Berdasarkan perhitungan fuzzifikasi dapat disimpulkan bahwa pada contoh permasalahan tersebut memiliki variabel linguistik untuk setiap variabel input seperti yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Variabel Lingusitik Curah Hujan Kedalaman Efektif Perakaran Kelerengan Erosi Output cukup tinggi sedang cukup tinggi cukup tinggi Cukup sesuai cukup tinggi cukup tinggi cukup tinggi cukup tinggi Cukup sesuai
Pada Tabel 5. juga disajikan output yang berasal dari tabel aturan yaitu pada Tabel 3.

## 3.2.1 Aplikasi fungsi Implikasi
Setelah didapatkan aturan yang cocok dengan contoh permasalahan, selanjutnya akan dilakukan perhitungan derajat keanggotaan minimum dari setiap nilai linguistik yang disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Minimum Curah Hujan Kedalaman Efektif Perakaran Kelerengan  Erosi Min Output 1 0,333 1 1 0,333 Cukup sesuai 1 0,667 1 1 0,667 Cukup sesuai
Selanjutnya  akan  dicari  nilai  z  yang  akan  digunakan  pada  proses  berikutnya  yaitu  defuzzifikasi yang akan dihitung menggunakan rumus pada persamaan 1.

## 𝑧 = 𝑧𝑚𝑎𝑥 − ∝ 𝑛(𝑧𝑚𝑎𝑥  − 𝑧𝑚𝑖𝑛)        (1)
Nilai  zmax  dan  zmin  didapatkan  dari  derajat  keanggotaan  output  yang  telah  ditentukan. ∝ 𝑛 merupakan nilai Min yang terdapat pada Tabel 6. Pada Tabel 7 akan disajikan nilai z dari aturan yang sesuai.
Tabel 7. Nilai crisp z α -predikat zmin zmax z Output 0,333 900 1550 1333,5 Cukup Sesuai 0,667 900 1550 1116,4 Cukup Sesuai

## 3.3 Defuzzifikasi
Pada  tahap  defuzzifikasi  akan  dicari  nilai  z  menggunakan  metode  rata-rata  terpusat  yang  akan dihitung menggunakan persamaan (2)
𝑧  = ( 𝛼 1 × 𝑧 1 + 𝛼 𝑛 × 𝑧 𝑛 ) ∑ 𝛼 1..𝑛 )  (2)
Menggunakan  persamaan  2  maka  akan  diperoleh  nilai  z  rata-rata  yaitu  1189,05.  Maka,  dapat disimpulkan  Penentuan  lahan  untuk  contoh  permasalahan  adalah  cukup  sesuai  untuk  budidaya  buah apel dengan nilai z adalah 1189,05.

## 3.4 Pengujian Akurasi Sistem
Pengujian  akurasi  sistem  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  output  dalam  sistem  dengan hasil  output  pada  manualisasi.  Adapun  hasil  akurasi  dihitung  menggunakan  rumus  pada  persamaan (3).
Akurasi = 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 𝑥 100%
Pada pengujian akan degenerate data uji secara random dengan jumlah 10 Data Uji dan ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Pengujian Sistem Data Uji Output Manualisasi Output Sistem Hasil 1. Tidak sesuai Tidak sesuai 1 2. Sesuai Marginal Sesuai Marginal 1 3. Cukup Sesuai Cukup Sesuai 1 4. Tidak Sesuai Tidak Sesuai 1 5. Tidak Sesuai Tidak Sesuai 1 6. Cukup Sesuai Cukup Sesuai 1 7. Sesuai Marginal Sesuai Marginal 1 8. Sangat Sesuai Sangat Sesuai 1 9. Cukup Sesuai Cukup Sesuai 1 10. Sesuai Marginal Sesuai Marginal 1 Total 10
Maka,  hasil akurasi adalah  = 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 = 10 10 𝑥 100% = 𝟏𝟎𝟎%

## IV. Kesimpulan
Dalam peelitian ini dapat ditarik kesimpulan bahwa metode logika fuzzy dengan Fuzzy Inference System (FIS)  Tsukamoto  dapat  menyelesaikan  permasalahan  penentuan  kesesuaian  lahan  budidaya buah  Apel  berdasarkan  4  parameter  input,  yaitu  Curah  hujan,  Kedalaman  efektif  perakaran, Kelerengan,  dan  Erosi.  Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  100%. Pada  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  algoritma  evolusi  untuk  melakukan  optimasi  pada fungsi keanggotaan Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Aditiyas,  W.,  Haji,  A.  T.,  &  Rahadi,  J.  B.  (2014).  Analisis  Spasial  Untuk  Evaluasi  Kesesuaian Lahan Tanaman Apel Di Kota Batu - Jawa Timur. Jurnal Sumberdaya Alam dan Lingkungan , 1- 7.
[2]  Nurwansyah, M. A. (2012). Karakteristik Tanah Dan Lahan Untuk Kesesuaian Lahan Ubikayu (Manihot spp.) Di Provinsi Lampung. INSTITUT PERTANIAN BOGOR, Bogor.
[3]  Auliya,  Y.  A., &  Mahmudy,  W.  F.  (2016).  Pemilihan  Lahan  Tanam  Optimum Untuk  Tanaman Tembakau Menggunakan Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2016 (SENTIKA 2016) (hal. 402-409). Yogyakarta: ISSN: 2089-9815.
[3]  Badan Pusat Statistik Kota Batu. (2016). Statistik Daerah Kota Batu. Badan Pusat Statistik Kota Batu, Batu.
[4]  Mar'i,  Farhanna,  Mahmudy,  Wayan  Firdaus,  Yusainy,  Cleoputri.  Sistem  Rekomendasi  Profesi Berdasarkan  Dimensi  Big  Five  Personality  Menggunakan Fuzzy Inference  System  Tsukamoto. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, [JTIIK], v. 6, n. 5, p. 457-466, okt. 2019. ISSN 2528-6579.
[5]  Shobah,  M.  A.,  Santoso,  E.,  &  Sutrisno.  (2017).  Aplikasi  Penentuan  Lokasi  untuk  Usaha Lapangan  Futsal  di  Kecamatan  Bangil  Menggunakan  Metode Fuzzy Tsukamoto. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 2465-2470.
[6]  Wahyuni,  S.,  Santoso.  Implementasi  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  untuk  pendeteksian  varitas unggul pada tanaman jagung. Information Technology Journal. Vol 1. No.3 Mei 2019. hlm. 23- 28.
[7]  Yusida, M.,  Kartini,  D.,  Farmadi,  A.,  Nugroho,  R.A.,  Muliadi.  Implementasi Fuzzy Tsukamoto dalam      penentuan  kesesuaian  lahan  untuk  tanaman  karet  dan  kelapa  sawit.  Kumpulan  Jurnal Ilmu Komputer (KLIK), Vol. 04, No. 02 sept 2017.ISSN : 2406-7857
[8]      Kusumadewi,  Sari.,  Purnomo,  Hari.  Aplikasi  logika  fuzzy  untuk  pendukung  keputusan.  Graha Ilmu : Yogyakarta. 2013. ISBN 978-979-7566-32-6 .
[9]  Lestantyo,  P.,  Ramdhani,  F.,  &  Mahmudy,  W.  F.  (2017). Analisis  Geospasial  Dan  Evaluasi Situasi  Terkini  Untuk  Kesesuaian  Lahan  Perkebunan  Apel  Menggunakan  Fuzzy  Inference System . Malang: Brawijaya University.
[10] Djaenudin,  d.  Kriteria  Kesesuaian  Lahan  untuk  Komoditas  Pertanian. Penelitian  Tanah  dan Agroklimat, Bogor .
[11] Hastanto,  O.  D., &  Taryono,  H.  (2013).  Kesesuaian Lahan  untuk  Tanaman  Apel  di  Kecamatan Ngargoyoso
Kabupatern Karanganyar.
Available
Online at
http://eprints.ums.ac.id/24047/32/NASKAH_PUBLIKASI.pdf .
[12] Yusida,  M.,  Farmadi,  A.,  &  Kartini,  D.  (2017).  Implementasi Fuzzy Tsukamoto  Dalam Penentuan  Kesesuaian  Lahan  Untuk  Tanaman  Karet  Dan  Kelapa  Sawit. Jurnal  Elektronik Nasional Teknologi dan Ilmu Komputer (JENTIK) , 165-178.