Implementasi Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Prediksi Produksi Ikan Gurame Usaha Budidaya Penangkaran
Bima Kurniawan 1 , Dede Andira 2 , Ogi Wahyudi 3
1,2,3 Mahasiswa Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Indonesia Jl. Sudirman Proklmasi, Siantar Barat, Kota Pematangsiantar, Sumatera Utara 21143 bimakurniawan2223@gmail.com 1 , dedeandira02@gmail.com 2 , whydiogi@gmail.com 3

## Abstract
Carp is one type of fish introduced recently  which is in great demand, because it has the  advantage  of  resistance  to  disease  and  fast  growth  (80-100)  days.  At  present  many agricultural areas are utilized as ponds as in sleman. Fuzzy Tsukamoto is one method that is  able  to  calculate  and  predict  according  to  the  data  criteria  used  to  get  the  optimal value in a process, especially in the problems of carp farming. Tsukamoto's Fuzzy Method is first performed to determine its membership function, then to determine the rules, and later  the  categories  will  be  clustered  to  each  group  according  to  the  rules  applied.  The Tsukamoto  method  used  is  the  Center  Average  Defuzzifier  method.  The  conclusion obtained  from  this  study  is  the  use  of  Fuzzy  Logic  with  the  Tsukamoto  method  can determine the prediction results of demand for gouramy stock as much as 64.9 kg.
Keywords: Fuzzy, Tsukamoto, Carp, Prediction.

## Abstrak
Ikan gurame merupakan salah satu jenis ikan introduksi yang akhir-akhir ini banyak diminati,  karena  memiliki  keunggulan  tahan  terhadap  penyakit  dan  pertumbuhannya cepat  (80-100)  hari.  Saat  ini  banyak  daerah-daerah  pertanian  yang  di  manfaatkan menjadi tambak seperti di sleman. Fuzzy Tsukamoto merupakan salah satu metode yang mampu  menghitung  dan  memprediksi  sesuai  dengan  data  kriteria-kriteria  yang digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  optimal  dalam  sebuah  proses  khususnya  pada permasalah  budidaya  ikan  gurame.  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  dilakukan  yang  pertama kali untuk menentukan fungsi keanggotaannya, kemudian menentukan rule, dan nantinya kategori  akan  diklasterisasi  ke  masingmasing  kelompok  sesuai  dengan  rule  yang diterapkan.  Metode  Tsukamoto  yang  digunakan  adalah  metode  defuzzikfikasi  rata-rata terpusat  (Center  Average  Defuzzifier).  Kesimpulan  yang  didapat  dari  penelitian  ini adalah  penggunaan  Logika  Fuzzy  dengan  metode  Tsukamoto  dapat  menentukan  hasil prediksi permintaan stok ikan gurame sebanyak 64,9 kg.
Kata Kunci: Fuzzy, Tsukamoto, Ikan Gurame, Prediksi.

## 1. Pendahuluan
Ikan  Gurame  merupakan  salah  satu  jenis  Ikan  introduksi  yang  akhir-akhir  ini  banyak diminati,  karena  memiliki  keunggulan  seperti  tahan  terhadap  penyakit,  pertumbuhannya cepat  (80-100)  hari.  Banyak  masyarakat  yang  saat  ini  melakukan  budidaya  Ikan  karena sangat  berpotensi  dalam  meningkatkan  ekonomi  daerah.  Hal  ini  karena  Ikan  Gurame memiliki nilai jual tinggi dibandingkan dengan budidaya ikan  yang lain seperti bandeng, mujaer,  maupun  lele.  Perawatan  ikan  guramai  bisa  dibilang  gampang-gampang  susah, karena  bila  petani  sudah  tahu  cara-cara  budidaya  akan  sangat  mudah,  tapi  bagi  petani pemula  budidaya  ikan  guramai  sangat  sulit  karena  bila  dalam  pemakaian  pupuk,  pakan, bibit  tidak  sesuai  takaran  maka  ikan  guramai  akan  mati.  Hal  inilah  yang  selanjutnya membuat masyarakat yang ingin berbudidaya ikan guramai mengurungkan niatnya karena resiko  kerugian  yang  besar.  Kerugian  ini  karena  pada  proses  budidaya  ikan  guramai membutuhkan modal yang banyak baik meliputi tambak, bibit, pupuk dan pakan.
Melihat  dari  permasalahan  budidaya  ikan  guramai  tersebut  maka  sangat  diperlukan perhitungan yang tepat yaitu dengan bantuan metode Fuzzy Tsukamoto agar prediksi hasil produksi  ikan  gurame  memudahkan  petani  dalam  menentukan  optimal,  dan  tidak optimalnya hasil panen.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Logika Fuzzy
Logika Fuzzy merupakan generalisasi dari logika klasik yang hanya memiliki dua nilai keanggotaan, yaitu 0 dan 1[1].

## 2.2. Penalaran Fuzzy Metode Tsukamoto
Pada  dasarnya,  metode Tsukamoto mengaplikasikan  penalaran  monoton  pada setiap  aturannya  [2].  Kalau  pada  penalaran  monoton,  sistem  hanya  memiliki  satu aturan [3]. Dalam inferensinya, metode Tsukamoto menggunakan tahapan berikut.
1. Fuzzyfikasi
2. Pembentukan basis pengetahuan Fuzzy (Rule dalam bentuk IF...THEN)
3. Mesin inferensi
Menggunakan fungsi  implikasi MIN  untuk  mendapatkan  nilai αpredikat tiap - tiap  rule  (α1,  α2,  α3,.....  αn).  Kemudian  masing-masing  nilai  α-predikat  ini digunakan  untuk  menghitung  keluaran  hasil  inferensi  secara  tegas  ( crisp ) masing-masing rule (z1, z2, z3,..... zn).
4. Defuzzyfikasi

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  mengambil  data  produksi  ikan  gurame  Z,  karena  pada  usaha  Q produksi  ikan  gurame  yang  paling  banyak  diminati  konsumen.  Data  yang  di  kumpulan meliputi  data  penjualan,  data  sisa  stok,  dan  data  pembelian  dari  bulan  september  hingga desember 2019.
Tabel 1. Data transaksi produksi ikan gurame Minggu Ke Tanggal Permintaan (Kg) Persediaan (Kg) Produksi (Kg) Keterangan 1 01/09/2019 150 50 100 2 08/09/2019 175 30 150 3 15/09/2019 175 85 100 4 22/09/2019 155 100 150 5 29/09/2019 145 100 100 6 06/10/2019 150 90 250 7 13/10/2019 90 120 300 Data 8 20/10/2019 200 200 150 Training 9 27/10/2019 130 150 150 10 03/11/2019 100 100 60 11 10/11/2019 110 130 55 12 17/11/2019 150 120 120 13 24/11/2019 135 75 100 14 31/11/2019 80 50 75 15 07/12/2019 80 60 80
Sumber: Penerapan metode tsukamoto untuk prediksi permintaan produksi ikan gurame budidaya
penangkaran.
Berdasarkan  data  tersebut,  maka  data  di  bagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data  training dan data uji data training dari minggu pertama sampai minggu ke-10 sebagai pembentuk himpunan fuzzy dan  data  uji  dari  minggu  ke-11  sampai  minggu  ke-15  sebagai  data perbandingan prediksi.
a) Sebuah  usaha  produksi  ikan  gurame  menerima  permintaan  di  minggu  ke-6 rata-rata  130Kg  permintaan  di  minggu  ke-7  sampai  minggu  ke-15  rata-rata 160Kg.
b) Produksi ikan gurame yang masih tersedia di penangkaran di minggu ke-6 rata- rata  100Kg  sedangkan  kapasitas  penagkaran  mampu  manampung  200Kg  ikan gurame.
IF permintaan naik AND persediaan banyak THEN produksi ikan gurame = 80 kg IF  permintaan  turun  AND    persediaan  banyak  THEN  produksi  ikan  gurame  =  1,20  x Permintaan – Persediaan IF permintaan naik AND persediaan banyak THEN produksi ikan gurame = Permintaan – Persediaan
Tentukan  berapa  kg  ikan  gurame  yang  harus  di  produksi  di  bulan  depan,  jika permintaan terbanyak 140 kg dan persediaan yang masih ada dipenangkaran 130 kg.
a) Permintaan
Gambar 1. Kurva Permintaan
[   ] [   ] b) Persediaan Gambar 2. Kurva Persediaan
[   ] [   ]
c) Aturan Ke-1
R 1 ) IF Permintaan Naik AND Persediaan Banyak THEN Produksi Ikan Gurame 80 kg Operator yang digunakan adalah And, Sehingga :
( [   ]
[   ])
(        )
Produksi Ikan Gurame = 80Kg
d) Aturan Ke-2
R 2 ) IF Permintaan Turun AND Persediaan Banyak THEN Produksi Ikan Gurame = 1,20 * Permintaan – Persediaan
( [   ] [   ])
(        )
Produksi Ikan Gurame = 1,20 * 140 – 100 = 68
e) Aturan Ke-3
R 3 )  IF  Permintaan  Naik  AND  Persediaan  Banyak  THEN  Produksi  Ikan  Gurame  = Permintaan – Persediaan
( [   ] [   ])
(        )
Produksi Barang = 140 – 100 = 40
f) Penegasan ( Defuzzy )
Jadi jumlah ikan gurame yang harus diproduksi bulan depan adalah sebanyak 64,9 kg

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  dan  pengamatan  dari  sistem  yang  telah  dibuat,  maka  dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
a) Metode Fuzzy Tsukamoto dapat memprediksi pembelian ikan gurame,
b) Hasil  prediksi  permintaan  stok  ikan  gurame  dengan  metode Fuzzy Tsukamoto sebanyak 64,9 kg.

## Daftar Pustaka
[1] Jurnal Teknik Informatika Analisa perbandingan Logica Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno,  Dan  Mamdani  2017  https://media.neliti.com/media/publications/133582- ID-analisa-perbandingan-logic-fuzzy-metode.pdf
[2] M.  Sholihin,  N.  Fuad,  and  N.  Khamiliyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Warga  Penerima  Jamkesmas  Dengan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto,”  J. Tek., vol. 5, no. 2, pp. 501–506, 2013.
[3] A.  Mulyanto  and  A.  Haris,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk Menentukan  Jumlah  Jam  Overtime  Pada  Produksi  Barang  di  PT  Asahi  Best  Base
Indonesia ( ABBI ) Bekasi Abstrak,” J. Inform. SIMANTIK, vol. 1, no. 1, pp. 1–11, 2016.
[4] T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015, pp. 252–256, 2015.
[5] W.  Kaswidjanti,  A.  S.  Aribowo,  C.  B.  Wicaksono,  F.  Inference,  and  F.  Inference, “Implementasi  Fuzzy  Inference  System  Metode  Tsukamoto  Pada  Pengambilan Keputusan Pemberian,” TELEMATIKA, vol. 10, no. 2, pp. 137–146, 2014.