## Implementasi Logika Fuzzy Mamdani Dalam Game Simulasi Memancing

## Implementation Of Fuzzy Logic Mamdani On Fishing Game Simulaton
Satria Fitra Widya Utama 1 , Helmie Arif Wibawa 2
2 Helmie.arif@gmail.com

## Jurusan Informatika Universitas Diponegoro
Abstrak —  Game  simulasi  memancing  merupakan  sebuah  permainan  yang  menirukan  kegiatan  memancing. Game simulasi memancing terlihat menarik apabila game tersebut benar-benar mempresentasikan kejadian  nyata secara detail. Untuk memenuhi hal tersebut,  game  memancing dapat  disisipkan  hal-hal  yang berkaitan  dengan  habitat  dan  perilaku ikan yang ada  didunia  nyata. Perilaku  ikan  berupa  waktu  makan  ikan  dan  kedalaman  air.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  suatu  model  yang  dapat digunakan  dalam  menentukan  suatu  jenis  ikan  berdasarkan  habitat  dan  perilaku  ikan.  Metode  yang  digunakan  dalam  penentuan ikan  tersebut  adalah  dengan  menggunakan  logika  fuzzy  Mamdani  dengan  agregasi  operator  OR  (max),  dengan  metode mean  of maximum sebagai  defuzzifikasi,  sedangkan  masukan  berupa  waktu  pemancingan  dan  kedalaman  umpan  pancing.  Dari  hasil pengujian  game  didapatkan  bahwa  tingkat  akurasi  sebesar  86.9%  dalam  menentukan  kelompok  ikan  yang  didapat  yaitu  diurnal atau nokturnal.
Kata kunci —  : game memancing, logika fuzzy, mamdani, unified process
Abstract —  Fishing  simulation  game  is  a  game  that  simulates  fishing  activity.  Fishing  simulation  game  would  be  interesting  if  the game is actually present a real event in detail. The fish habitat and behavior in the real world can be inserted to make a real event. Time of meal and  depth of  place was taken as fish behavior.  This  research  aims to find  a model  that can be used in  determining a species  of fish based  on fish  habitat and  behavior . To  determine  the type  of fish  that  was  obtained, mamdani fuzzy  logic was used with operator OR (max) as the aggregator,  while mean of maximum was used as defuzzification method, and  fishing time and bait depth was used as input. As the results, this game has success rate 86.9% of getting diurnal or nocturnal fish.
Keyword —  fishing game, fuzzy logic, mamdani, unified process

## P ENDAHULUAN
Teknologi game saat  ini  berkembang  pesat  sejalan dengan  perkembangan  teknologi  informasi.  Salah  satu contohnya adalah perkembangan game yang beroperasi  di  sistem  operasi  android. Game yang  ada pada smartphone android  memiliki  berbagai  macam genre .  Salah  satu genre yang  populer  saat  ini  yaitu genre simulasi.  Contoh game simulasi  adalah game memancing, dalam game ini pemain akan berpura-pura menjadi pemancing dan seolah-olah melakukan aktivitas memancing.
Game memancing  pada  sistem  operasi  android sangat bermacam-macam jenisnya. Ada yang memancing  di  laut,  di  sungai,  maupun  di  danau.Dalam memancing  terdapat  aspek-aspek  penting  yang  perlu diperhatikan  agar  mempermudah  mendapatkan  ikan yang  di  inginkan.  Aspek  tersebut  adalah  tempat  dan waktu.  Namun  masih  jarang game memancing  di Google  Play  yang  menyertakan  waktu  pemancingan (jam)  dan  kedalaman  kail  sebagai  poin  penting  untuk mendapatkan  ikan,  dan  lokasi  pemancingannya  di wilayah Indonesia.
Game memancing  akan  menarik  apabila game tersebut benar-benar merepresentasikan kejadian nyata secara  detail.  Salah  satu  cara  pembuatan game memancing  agar  terlihat  nyata  yaitu  diberikan  sebuah kecerdasan  buatan.  Salah  satu  cabang  kecerdasan buatan  adalah  logika fuzzy. Beberapa  contoh game yang  menggunakan  logika fuzzy sebagai  kecerdasan buatan  adalah  “Song  of  Ruination  2”  dan gamefighting . Dalam  “Song  of  Ruination  2”  logika fuzzy digunakan untuk  mengatur  perilaku  musuh  (Purba  et  al., 2013).Pada game fighting logika fuzzy digunakan untuk mengatur  perilaku  lawan  dalam  melakukan  serangan (Mahasati, 2011).
Apabila game memancing  menggunakan fuzzy sebagai  kecerdasan  buatan  maka  aspek-aspek  yang mempengaruhi  memancing  akan  dipertimbangkan  dan dihitung  untuk  menentukan  ikan  yang  didapat.  Salah satu  metode  inferensi fuzzy yang  dapat  digunakan adalah  metode Mamdani (  Max-Min  ).  Metode fuzzy Mamdani  memiliki  kelebihan  yaitu  lebih  intuitif  dan mudah dimengerti(Castellano et al., 2003). Berdasarkan hal  tersebut  akan  dilakukan  penelitian  bagaimana mengimplementasika  Logika Fuzzy Mamdani  dalam
Game Simulasi  Memancing  dengan  waktu  dan kedalaman  pemancingan  sebagai  poin  penting  dalam mendapatkan ikan.

## K AJIAN P USTAKA
A.  Logika Fuzzy
Fuzzy menurut  bahasa  artinya  samar  atau  kabur. Suatu  kata/istilah  dikatakan  kabur  ( fuzzy , vague ) apabila  kata/istilah  tersebut  tidak  dapat  didefinisikan secara  tegas,  dalam  arti  tidak  dapat  ditentukan  secara tegas  (benar  atau  salah)  apakah  suatu  obyek  tertentu memiliki  ciri/sifat  yang  diungkapkan  oleh  kata/istilah  itu atau  tidak.    Logika fuzzy berarti  perkiraan  penalaran  , informasi  granulasi,  komputasi  dengan  kata-kata  dan sebagainya (Sivanandam et al., 2007).

## B.  Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy adalah  sebuah  himpunan fuzzy dalam  semesta  pembicaraan  himpunan  U  ditandai dengan fungsi keanggotaan µ A (x) yang mempunyai nilai interval  [0,1](Wang,  1997).  Sebuah  himpunan fuzzy A dalam  semesta  pembicaraan  U  direpresentasikan dengan  himpunan  urutan  berpasangan  dari  elemen  x dan  nilai  keanggotannya,  di  tuliskan  sebagai  berikut (Wang, 1997):
= , ∈ }
(1)
Ketika  U  adalah  kontinyu  (U  adalah  bilangan  real), maka ditulis:
= (2)
Dimana  tanda  integral  di  atas  tidak  dinyatakan sebagai  integrasi.    Tanda  tersebut  artinya  koleksi  dari semua  elemen  x  dimana  x ∈ U  dengan  fungsi keanggotaan .    Ketika  U  adalah  Diskret,  maka ditulis :
= ∑ (3)
Dimana  tanda  sigma  di  atas  tidak  menyatakan penjumlahan.    Tanda  tersebut  artinya  koleksi  dari semua  elemen  x  dimana  x ∈ U  dengan  fungsi keanggotaan .
Fungsi  keanggotaaan  ( membership  function )  adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data  ke  dalam  nilai  keanggotaannya  (sering  juga disebut  dengan  derajat  keanggotaan)  yang  memiliki interval  antara  0  sampai  1(Kusumadewi  &  Purnomo, 2010).

## C.  Sistem Inferensi Fuzzy Mamdani
Sistem  inferensi fuzzy metode  Mamdani  merupakan sistem  inferensi  yang  sering  digunakan  (Ion,  2012). Metode ini pertama kali diusulkan pada tahun 1975 oleh Ebrahim  Mamdani(Mamdani,  1977) . Sistem  inferensi
fuzzy dengan  menggunakan  metode  Mamdani  sering disebut dengan metode max-min.
Sistem  inferensi  metode  Mamdani  ini  dapat  dibagi menjadi  4  (empat)  tahapan  yaitu  fuzzifikasi,  evaluasi aturan,  agregasi,  dan  defuzzifikasi  (Ion,  2012).  Berikut penjelasan mengenai tahapan-tahapan metode mamdani :

## 1)  Fuzzifikasi
Pada  tahap  ini  bilangan  crips  masukan  diubah menjadi bilangan fuzzy

## 2)  Evaluasi Aturan
Pada  tahap  ini  masukan-masukan  antiseden  yang ada  di  proses  dan  dievaluasi  mengguanakan  operator OR  atau  AND.  Jika menggunakan operator  OR didapat kaidah :
µ A ∪ B(x) = max{ µ A(x), µ B(x)} (4)
Sedangkan  jika  menggunakan  operator  AND  didapat kaidah :
µ A∩B(x) = min{ µ A(x), µ B(x)} (5)
Setelah  didapat  hasil  dari  evaluasi  aturan  untuk antiseden  hasil  tersebut  dilakukan  metode clip atau scaling . metode clip merupakan metode untuk mendapatkan  konsekuen  dengan  memotong  fungsi keanggotaan  antiseden  yang  ada.  Metode scaling merupakan  metode  untuk  mendapatkan  konsekuen dengan  cara  fungsi  keanggotaan  asli  dari  aturan konsekuen  disesuaikan  dengan  mengalikan  semua derajat  keanggotaannya  oleh  nilai  dari  aturan  fungsi keanggotaan antiseden.

## 3)  Agregasi
Jika  terdapat  lebih  dari  satu  kaidah fuzzy yang dievaluasi, keluaran semua IF-THEN rule dikombinasikan menjadi sebuah fuzzy set tunggal.  Saat agregasi operator  yang digunakan adalah OR( union ).

## 4)  Defuzzifikasi
Input  dari  proses  Defuzzifikasi  adalah  suatu himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari  komposisi  aturan- aturan fuzzy ,  sedangkan  output  yang  dihasilkan merupakan  suatu  bilangan  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut. Sehingga  jika diberikan suatu  himpunan fuzzy dalam  range  tertentu,  maka  harus  dapat  diambil suatu  nilai  crisp  tertentu  sebagai output .  metode defuzzifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Mean  of  maximum .  Pada  metode  ini  solusi  crisp diperoleh dari rata-rata nilai z pada µ * maximum.

## M ETODE

## A.  Arsitektur Sistem
Arsitektur game memancing  ini  terdiri  dari  aplikasi game dan  data  pemain.  Aplikasi game merupakan aplikasi  yang  berjalan  didalam smartphone android
(Gadget).  Pada  aplikasi game terdapat  data dijadikan template untuk  pembuatan data pemain.  Data pemain  akan  tersimpan  dalam  disk smartphone pemain  merupakan  data  yang  dinamis  dan  serung berubah-ubah  saat game dijalankan.  Sedangkan  data ikan,pancing,  umpan,  dan  tempat  pemancing terdapat  di  aplikasi game merupakan  data hanya  bersifat  sebagai template .  Untuk  lebih  jelas mengenai  gambaran  arsitektur game ini  bisa  dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1Arsitektur Sistem

## B.  Alur Sistem Cerdas
Alur  sistem  cerdas  dibuat  untuk  menentukan  proses ikan  yang  didapat.  Untuk  gambar  alur  sistem mendapatkan  ikan  pada  simulasi game dapat dilihat pada Gambar 2.
Mulai Input Kedalaman dan Waktu Penghitungan menggunakan Fuzzy (sistem cerdas Hasil Penghitungan Fuzzy Penentuan ikan yang didapat (mencocokan Tempat dengan Umpan yang dipakai) dan menentukan berat ikan dengan acak angka min(kekuatan_joran Output Ikan yang didapat Selesai
Gambar 2 Alur sistem Cerdas
Alur  sistem  cerdas  dalam game ini  berawal  dari masukan  ( input )  pemain  berupa  kedalaman  kail  dan waktu  pemancingan.  Setelah  itu  masukan  ( tersebut  dihitung  menggunakan  logika fuzzy Hasil dari perhitungan tersebut diolah dan dibandingkan dengan  tempat  pemancingan,  umpan,  dan  joran  untuk menentukan  ikan  yang  didapat.  Proses  pengelolaan hasil  dari  penghitungan fuzzy memiliki  urutan  sebagai berikut :
terdapat  data-data  yang untuk pembuatan data pemain.  Data smartphone .  Data pemain  merupakan  data  yang  dinamis  dan  serung dijalankan.  Sedangkan  data ng,  umpan,  dan  tempat  pemancingan  yang merupakan  data static dan
.  Untuk  lebih  jelas ini  bisa  dilihat
Alur  sistem  cerdas  dibuat  untuk  menentukan  proses ikan  yang  didapat.  Untuk  gambar  alur  sistem
game memancing
Penghitungan menggunakan Fuzzy sistem cerdas)
Penentuan ikan yang didapat mencocokan Tempat dengan Umpan dan menentukan berat
ikan dengan acak angka (100- joran,berat_max_ikan))
Output Ikan yang didapat Cerdas
ini  berawal  dari )  pemain  berupa  kedalaman  kail  dan waktu  pemancingan.  Setelah  itu  masukan  ( input ) fuzzy mamdani. Hasil dari perhitungan tersebut diolah dan dibandingkan dengan  tempat  pemancingan,  umpan,  dan  joran  untuk menentukan  ikan  yang  didapat.  Proses  pengelolaan memiliki  urutan  sebagai
1.  Mencocokkan ikan yang ada di tempat pemancingan dengan  ikan  yang  mau  memakan  umpan  yang dipakai memancing.
2.  membuat  dua  variabel array ikan  yaitu  diurnal  dan nokturnal  yang  berisi  nama-nama  ikan  yang  sesuai perilakunya  (  diurnal  /  nokturnal).  Variabel  diurnal hanya  berisi  ikan  diurnal  dan  variabel  nokturnal hanya berisi ikan nokturnal.
3.  Memberikan  domain  tiap  variabel memiliki  domain  [0-50]  (batas  maksimal  mendekati 50). Nokturnal memiliki domain [50
4.  Memberikan  domain  untuk  setiap  ikan  yang  ada  di variabel array . Range domain  didasarkan  jumlah  isi array contohnya : diurnal = {IK1, IK2,IK3,IK4} nokturnal = {IK22,IK24} berdasarkan  data  tersebut  maka  ikan  diurnal memiliki range 51/4=  12,5.  Berarti  IK2  domainya  [0 12,75],  IK2  domainnya  [12,75- [25.5-38,25], IK4 domainya [38,25 Ikan  nokturnal  memiliki range 51/2=25.  Berarti  IK22 domainya [50-75.5], IK24 domainnya [75.5 5.  Mencocokkan hasil perhitungan  logika domain  ikan  yang  ada.  Jika  sesuai  maka  akan mendapatkan  ikan  tersebut  jika  tidak  sesuai  maka tidak  akan  mendapatkan  ikan  dan  muncul  pringatan “ikan lepas”.
6.  Jika mendapatkan ikan, acak angka dari [100 kekuatan_joran, berat_max_ikan ) ] untuk menentukan  berat  ikan,  satuan  berupa  gram  dari hasil acakan.

## C.  Pembentukan Himpunan Fuzzy
Fuzzifikasi  merupakan  proses  mengubah  bilangan crips  (tegas)  menjadi  bilangan variabel-variabel  dan  semesta  pembicaraan  yang digunakan dalam simulasi game berdasarkan  dari  studi  pustaka  dan  diskusi  dengan narasumber  Ibu  Aristi  Dian  Purnama  Fitri,  beliau merupakan  dosen  dari  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu Kelautan  Universitas  Diponegoro.  Variabel yang digunakan yaitu :

## 1)  Kedalaman Kail Pancing
Variabel  kedalaman  kail  pancing  diukur  dengan satuan sentimeter.Berdasarkan informasi dari narasumber, kedalaman sungai dan danau di Indonesia yaitu antar 0 sentimeter sampai 900 sentimeter.100 sentimeter  termasuk  dangkal,  400 termasuk  sedang,  dan  700  sentimeter  lebih  termasuk dalam.dari  data  tersebut  maka  dibuatlah  variabel kedalaman  dengan  semesta  pembiraan  [0 dibagi  menjadi  3  himpunan fuzzy SEDANG,  DALAM}.  Tiap  himpunan domain  masing-masing. DANGKAL  mempunyai domain [0-500]  yang  digambarkan  sebagai  kurva  linier  turun, SEDANG mempunyai domain [200 digambarkan sebagai kurva segitiga dengan titik puncak
i tempat pemancingan dengan  ikan  yang  mau  memakan  umpan  yang
ikan  yaitu  diurnal  dan nama  ikan  yang  sesuai perilakunya  (  diurnal  /  nokturnal).  Variabel  diurnal l  dan  variabel  nokturnal
Memberikan  domain  tiap  variabel array .  Diurnal 50]  (batas  maksimal  mendekati 50). Nokturnal memiliki domain [50-100].
Memberikan  domain  untuk  setiap  ikan  yang  ada  di
domain  didasarkan  jumlah  isi
berdasarkan  data  tersebut  maka  ikan  diurnal 51/4=  12,5.  Berarti  IK2  domainya  [0- -25.5],  IK3  domainya
38,25], IK4 domainya [38,25-50].
51/2=25.  Berarti  IK22 75.5], IK24 domainnya [75.5-100].
Mencocokkan  hasil  perhitungan  logika fuzzy dengan domain  ikan  yang  ada.  Jika  sesuai  maka  akan jika  tidak  sesuai  maka tidak  akan  mendapatkan  ikan  dan  muncul  pringatan
Jika mendapatkan ikan, acak angka dari [100 – min ( kekuatan_joran, berat_max_ikan ) ] untuk menentukan  berat  ikan,  satuan  berupa  gram  dari

## uzzy
Fuzzifikasi  merupakan  proses  mengubah  bilangan crips  (tegas)  menjadi  bilangan fuzzy .  Pemilihan variabel  dan  semesta  pembicaraan  yang game memancingini berdasarkan  dari  studi  pustaka  dan  diskusi  dengan narasumber  Ibu  Aristi  Dian  Purnama  Fitri,  beliau merupakan  dosen  dari  Fakultas  Perikanan  dan  Ilmu Kelautan  Universitas  Diponegoro.  Variabel-variabel
Variabel  kedalaman  kail  pancing  diukur  dengan satuan sentimeter.Berdasarkan informasi dari narasumber, kedalaman sungai dan danau di Indonesia yaitu antar 0 sentimeter sampai 900 sentimeter.100-400 sentimeter  termasuk  dangkal,  400-700  sentimeter k  sedang,  dan  700  sentimeter  lebih  termasuk dalam.dari  data  tersebut  maka  dibuatlah  variabel kedalaman  dengan  semesta  pembiraan  [0-900],    dan fuzzy yaitu  {DANGKAL, SEDANG,  DALAM}.  Tiap  himpunan fuzzy memiliki DANGKAL  mempunyai  domain 500]  yang  digambarkan  sebagai  kurva  linier  turun,
SEDANG mempunyai domain [200-800] yang digambarkan sebagai kurva segitiga dengan titik puncak
pada  kedalaman  500,  dan  DALAM  mempunyai  domain [500-900]  yang  digambarkan  sebagai  kurva  linier  naik. Diagram  fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  kedalaman digambarkan pada gambar 3.
Gambar 3 Fungsi Keanggotaan Kedalaman Kail
Fungsi keanggotaan masing-masing himpunan fuzzy nya adalah sebagai berikut :
    ≤ ≤ ≤ − = kedalaman ,500 0 500 kedalaman ,0 500 kedalaman 500 ) (kedalaman DANGKAL u (6)          ≥ ∨ ≥ ≤ ≤ − ≤ ≤ − = 800 200 , 0 800 500 , 300 800 500 200 , 300 200 ) ( kedalaman kedalaman kedalaman kedalaman kedalaman kedalaman kedalaman u SEDANG (7)     ≥ ≤ ≤ − = kedalaman kedalaman kedalaman kedalaman u DALAM 500 , 0 900 500 , 400 500 ) ( (8)
(3.3)

## 2)  Jam Pemancingan
Jam  pemancingan  diukur  dalam  satuan  menit.  Jika dalam satu jam terdapat 60 menit maka dalam satu hari terdapat  1440  menit.  Menurut  narasumber,  ikan  diurnal aktif  antara  jam  06.00-18.00  sedangkan  ikan  nokturnal aktif  pada  jam  18.00-06.00.  Berdasarkan  data  tersebut berarti  ikan  diurnal  aktif  pada  menit  360-1080, sedangkan nokturnal aktif pada menit 1080-1440 dan 0- 360  dengan  catatan  menit  0  dimulai  pada  jam  00.00. Dari  analisa  tersebut  maka  dibuat  variabel  Jam pemancingan dengan  semesta  pembiraan [0-1440]  dan dibagi  menjadi  2  himpunan fuzzy yaitu  {SIANG, MALAM}.Himpunan fuzzy SIANG memiliki domain [120- 1320]  dan  direpresentasikan  sebagai  kurva  trapesium, dengan  waktu  interval  [120-600]  sebagai  kurva  linier naik,  interval  [600-840]  kurva  linier  lurus  dengan  nilai keanggotaan  1,  dan  interval  [840-1320]  sebagai  kurva linier  turun.  Himpunan fuzzy MALAM  memiliki  domain [0-600]  dan  [840-1440]  yang  direpresentasikan  sebagai kurva  trapezium,    dengan  waktu  interval    [0-120]  dan [1320-1440]  sebagai  kurva  linier  lurus  dengan  nilai keanggotaan  1,  interval  [120-600]  sebagai  kurva  linier turun,  dan  interval  [820-1320]  sebagai  kurva  linier  naik. Diagram  fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  Jam pemancingan digambarkan pada gambar 4.
Gambar 4 Fungsi Keanggotaan Jam Pemancingan
Fungsi keanggotaan masing-masing himpunan
fuzzy nya adalah sebagai berikut :
         ≤ ≤ ∨ ≥ ≤ ≤ − ≤ ≤ ≤ ≤ − = 1440 jam 1320 120 , 0 1320 840 , 480 1320 840 600 , 1 600 120 , 480 120 ) ( jam jam jam jam jam jam jam u SIANG (9)          ≤ ∧ ≤ ≤ ≤ − ≤ ≤ − ≤ ≤ ∨ ≥ = 840 jam 600 , 0 1320 840 , 480 840 600 120 , 480 600 1440 1320 120 , 1 ) ( jam jam jam jam jam jam jam jam u MALAM (10)

## 3)  Ikan yang didapat
Data  ikan  yang  digunakan  pada game ini  yaitu  29 ikan  yang  terdiri  dari  15  ikan  diurnal  dan  14  ikan nokturnal.  Untuk  mempermudah  dalam  penentuan  ikan yang  didapat  maka  nilai  maksimal  dari  variabel  ikan  ini dibuat  100.sehingga  variabel  ikan  yang  didapat mempunyai  semesta  pembiraan  [0-100]  dan  dibagi menjadi 2 himpunan fuzzy yaitu {DIURNAL, NOKTURNAL}.  Himpunan fuzzy DIURNAL  memiliki domain  [0-100]  yang  direpresentasikan  sebagai  kurva linier  turun.Himpunan fuzzy NOKTURNAL  memiliki domain  [0-100]  yang  direpresentasikan  sebagai  kurva linier  naik.Pembentukan  tersebut  berdasarkan  intuisi penulis.  Diagram  fungsi  keanggotaan  untuk  variabel Ikan dapat dilihat seperti gambar 5.
Gambar 5 Fungsi Keanggotaan ikan yang Didapat Fungsi keanggotaan masing-masing himpunan fuzzy nya adalah sebagai berikut :
100 0 , 100 100 ) (    ≤ ≤ − = ikan ikan ikan u DIURNAL
(11)
100 0 ,
100 ) ( ≤ ≤    = ikan ikan ikan u NOKTURNAL (12)

## D.  Aturan fuzzy
Aturan  fuzzy  dibuat  berdasarkan  hasil  diskusi  dengan narasumber.Aturan  fuzzy  yang  dibangun  terdiri  dari  6 aturan, aturan tersebut bisa dilihat pada tabel 1. Tabel 1 Aturan Fuzzy
No. Aturan 1 IF kedalaman DANGKAL AND jam SIANG
THEN Ikan DIURNAL
2 IF kedalaman DANGKAL AND jam MALAM THEN Ikan NOKTURNAL
3 IF kedalaman SEDANG AND jam SIANG THEN Ikan DIURNAL
4 IF kedalaman SEDANG AND jam MALAM THEN Ikan NOKTURNAL
5 IF kedalaman DALAM AND jam SIANG THEN Ikan DIURNAL
6 IF kedalaman DALAM AND jam MALAM THEN Ikan NOKTURNAL
H ASIL D AN P EMBAHASAN
Perhitungan  logika fuzzy mamdani  dalam  game  ini terletak  saat  game  mulai  memancing  seperti  yang ditunjukkan pada gambar 6.

## Gambar 6 Antarmuka Memancing
Tombol  memancing  yang  ada  di  kanan  bawah digunakan untuk mengatur kedalaman. Setiap mengatur kedalaman  maka  jarak  kail  akan  berkurang  dan ditunjukkan  dengan  bar  dibagian  atas,  Sedangkan  bar dibagian  samping  kiri  menunjukkan  kedalaman  kail. Pengaturan  kedalaman  tersebut  mempengaruhi  ikan yang didapat.
Pengujian  perhitungan fuzzy dilakukan  dengan membandingkan  data-data  yang  telah  dihitung  oleh game dangan  kesimpulan  manual  yang  diberikan  oleh narasumber  dan  menghasilkan  presentasi  kesuksesan sebesar 86.9%.
Penggunaan  metode  mean  of  maximum  pada  saat defuzifikasi  menyebabkan  perhitungan  agregasi  yang menghasilkan nilai paling minimal pada himpunan fuzzy diurnal  untuk  setiap  masukan  yang  ada,  maka  hasil defuzzifikasi menghasilkan batas  maksimal dari domain ikan  diurnal.  Sedangkan  untuk  setiap  perhitungan  nilai agregasi  yang  menghasilkan  nilai  paling  minimal  pada himpunan fuzzy nokturnal  untuk  setiap  masukan  yang
ada,  maka  hasil  defuzzifikasi  menghasilkan  batas minimal dari domain ikan nokturnal.
Untuk  setiap  masukan  0  sampai  900  pada  fungsi keanggotaan  Kedalaman  yang  memiliki  hasil  saling mendekati atau sama yaitu :
1.  Himpunan fuzzy DANGKAL  dan  SEDANG  dengan masukan  sekitar  330  dengan  nilai  hasil μ = 0.34 dan μ = 0.42.
2.  Himpunan fuzzy SEDANG  dan  DALAM  dengan masukan  sekitar  670  dengan  nilai  hasil μ = 0.44 dan μ ! = 0.42.
Untuk  setiap  masukan  0  sampai  1440  pada  fungsi keanggotaan  Waktu  yang  memiliki  hasil  saling mendekati  atau  sama  yaitu  dengan  masukan  360  dan 1080 menghasilkan nilai µ = 0.5 untuk setiap himpunan fuzzy .
Dari  data  diatas  maka  dapat  disimpulkan  nilai maksimal defuzifikasi untuk ikan diurnal yaitu :
0.42 =(100-ikan)/100 Ikan = 58 Titik tengah = 58/2 = 29 Sedangkan  untuk  nilai  minimal  defuzifikasi  untuk  ikan nokturnal yaitu :
0.42 = ikan /100 Ikan = 42 Titik tengah =(42 +100) / 2 = 71 Berdasarkan hasil diatas maka nilai 29-50 dan 50-71 tidak  akan  menjadi  hasil  output  dari  perhitungan defuzifikasi.  Hal  ini  menyebabkan  ikan  diurnal  yang memiliki  domain  antara  29-50  dan  ikan  nokturnal dengan domain 50-71 dalam perhitungan sistem cerdas pada game simulasi  memancing  tidak  mungkin didapatkan.

## K ESIMPULAN D AN S ARAN

## A.  Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah    logika fuzzy mamdani  dengan  memanfaatkan  agregasi  or  dan metode mean  of  maximum dalam  defuzzifikasi  dapat dijadikan  sebagai  model  penentuan  jenis  ikan  dan berhasil diimplementasikan pada game simulasi memancing. Kedalaman umpan dan waktu pemancingan  dijadikan  sebagai  masukkan  untuk perhitungan fuzzy mamdani.  Hasil  dari  perhitungan fuzzy mamdani dibandingkan dengan jenis umpan yang digunakan untuk menentukan jenis ikan yang didapat.
Penggunaan  metode  mean  of  maximum  saat defuzzifikasi  pada  logika fuzzy mamdani  menyebabkan ikan-ikan  tertentu  yang  memakan  umpan  yang  spesifik tidak  mungkin  didapatkan,  sehingga  pemain  tidak  bisa melengkapi  daftar  ikan  yang  diperloleh  (pencapaian Pemain). Hasil pembangunan game Mancing Nusantara memiliki  nilai  akurasi  86.9%  dalam  menentukan kelompok ikan yang didapat.
B.  Saran Saran yang dapat
dilaksanakan untuk pengembangan game Mancing  Nusantara  lebih  lanjut adalah  perlu  dilakukan  perbandingan  dengan  metode lain untuk mencapai hasil yang lebih optimal.

## D AFTAR P USTAKA
Castellano,  G.,  Fanelli,  A.M.  &  Mencar,  C.,  2003.  Design  of Transparent Mamdani Fuzzy. CiteSeerX . Ion, I.,  2012. A  Mamdani Type  Fuzzy Logic Controller, Fuzzy Logic  - Controls, Concepts, Theories and Applications . InTech.
Kusumadewi,  S.  &  Purnomo,  H.,  2010. Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk Pendukung Keputusan . 2nd ed. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Mahasati,  D.,  2011.  Penerapan  Sistem  Inferensi  Fuzzy  dalam Menentukan  Prioritas  Heuristik  pada  Aplikasi  Game  Fighting Sederhana.
Mamdani,  E.H.,  1977.  Application  Of  Fuzzy  Logic  To  Approximate Reasoning  Using  Linguistic  Synthesis. Computers,  IEEE Transactions , C-26(12), pp.1182 - 1191.
Purba,  ,  Hasanah,  &  Muslim,  M.,  2013.  Implementasi  Logika  Fuzzy Untuk Mengatur Perilaku Musuh dalam Game. EECCIS , 7. Sivanandam,  S.N.,  Sumathi,  S.  &  Deepa,  S.N.,  2007. Introduction Fuzzy Logic Using MATLAB . Berlin: Springer. Wang,  L.-X.,  1997. A  Course  In  Fuzzy  System  And  Control .  United States: Prentice-Hall International, Inc.