## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Penentuan Grade Kopra Dengan Penerapan Metode Logika Fuzzy
Idham Halid Lahay Program Studi Teknik Industri
Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia idham-lahay@ung.ac.id Jamal Darusalam  Giu Program Studi Teknik Industri Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia jamaldarusalam@ung.ac.id Hasanuddin Program Studi Teknik Industri Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia hasanuddin@ung.ac.id Malfrin Bawole Program Studi Teknik Industri Universitas Negeri Gorontalo Gorontalo, Indonesia malfrinruitan@gmail.com Diterima : November 2022 Disetujui : Januari 2023 Dipublikasi
: Januari 2023
Abstrak— Penentuan kualitas kopra merupakan proses penting dalam  industri  perkebunan  kelapa  yang  bertujuan  untuk menentukan kualitas kopra yang dihasilkan. Namun, proses ini seringkali  sulit  dilakukan  secara  manual  karena  dipengaruhi oleh  subyektivitas  dari  petugas  yang  melakukan  pengamatan. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode yang objektif untuk membantu  proses  tersebut,  salah  satunya adalah  logika  fuzzy. Logika fuzzy dapat digunakan untuk mengelola informasi tidak jelas  dengan  menggunakan  aturan-aturan  matematis  dimulai dengan  definisi  himpunan  fuzzy,  definisi  aturan  fuzzy,  proses fuzzyfikasi dan terakhir defuzzyfikasi. Studi ini bertujuan guna membangun sistem yang bisa menolong dalam penentuan mutu kopra  di  PT  Multi  Nabati  Sulawesi  dengan  memanfaatkan logika fuzzy. Hasil dari riset ini menampilkan kalau sistem yang dibentuk  bisa  menentukan  kualitas  kopra  dengan  akurasi sebesar  95%  dan  memberikan  rekomendasi  kualitas  yang sesuai dengan kondisi sampel yang diuji.
Kata kunci: Fuzzy Logic ; Kualitas Kopra; Industri.
Abstract—Determining  the  quality  of  copra  is  an  important process in the coconut farming industry that aims to determine the quality of copra produced. However, this process is often difficult to  perform  manually  due  to  the  subjectivity  of  the  officers performing  the  observation.  Therefore,  an  objective  method  is required to assist in this process, one of which is fuzzy logic. Fuzzy logic  can  be  used  to  manage  unclear  information  using mathematical  rules,  starting  with  the  definition  of  fuzzy  sets, definition  of  fuzzy  rules,  fuzzyfication  process,  and  lastly defuzzification  process.  This  research  aims  to  develop  a  system that  can  assist  in  determining  the  quality  of  copra  in  PT  Multi Nabati  Sulawesi  using  fuzzy  logic.  The  results  of  this  research show that the system developed can determine the quality of copra with  an  accuracy  of  95%  and  provide  appropriate  quality recommendations based on the conditions of the samples tested.
Keywords: Fuzzy Logic; Quality of Copra; Industry.

## I. P ENDAHULUAN
PT.  Multi  Nabati  Sulawesi  Unit  maleo  merupakan perusahan  yang  bergerak  dibidang  pengolahan  hasil pertanian  khususnya  pengolahan  kelapa  menjadi  minyak kelapa,  Kelapa (Cocos  nucifera) merupakan  tanaman  yang seluruh  bagiannya  dapat  dimanfaatkan,  sehingga  dikenal
sebagai  tanaman  multi  guna.  Pohon  kelapa  memiliki  tinggi rata-rata 12,3 m, sejak ditanam sampai berbuah hingga siap dipetik  pohon kelapa  disaat  pohon kelapa  memiliki usia  12 bulan [1].
Kopra merupakan hasil olahan dari daging kelapa yang diolah  secara  konvensional  dengan  cara  dijemur  atau diasapkan,  untuk  menurunkan  kadar  air  dan  meningkatkan kadar  minyak,  Pengeringan  untuk  menurunkan  kadar  air daging  kelapa  sekitar  50  % menjadi  6  %,  mencegah  proses pembusukan oleh mikroba, serta meningkatkan kadar minyak [2]. Dengan demikian kualitas kopra menjadi lebih baik.
Kualitas  kopra  dibagi  menjadi  3  tingkatan  mutu, berdasarkan  standar  [3]  ,  bahwa  mutu  kopra  dibagi  dalam grade  A,  B,  dan  C.  Disebutkan  bahwa  standar  kadar  air (%/berat,  maksimum)  untuk  ketiga  grade  masing-masing  5 %,  8  %  dan  12%;    dengan  kadar  minyak  (%/berat  basis kering, minimum) masing-masing 60 %, 55 %, dan 50 %.
Kualitas  kopra  memiliki  parameter-parameter  yang bervariasi  sehingga  dalam  menentukan    kualitas  kopra diperlukan pengalaman dan pengetahuan dalam pengambilan keputusan,  terkadang  terdapat  kesalahan  yang  disebabkan oleh tenaga ahli yang kurang kompeten dalam mengklasifikasikan  kualitas  dari  kopra  tersebut,  dan  tentu dapat berdampak pada kualitas produksi minyak di PT Multi Nabati Sulawesi Unit Maleo.
Logika  samar  atau  logika fuzzy adalah  bentuk soft computing yaitu  sistem  yang  didasari  pada  kemampuan dalam melakukan pemetaan vektor, optimasi, identifikasi dan kemampuan  lainnya.  Dalam  pengaplikasianya  logika  fuzzy mengunakan  pemikiran  seorang  ahli  yang  oleh  perancang pengendali diekstrak dan diinput kedalam aturan-aturan atau rules  jika-maka  (if-then).  Sehingga,  proses  yang  digunakan oleh logika fuzzy menggunakan pendekatan secara linguistik. Pendekatan  secara  bahasa  atau  linguistik,  variabel  yang bersifat  linguistik  adalah  tanda  atau  kata  yang  digunakan dalam  menegaskan  kepada  hal  yang  belum  tertentu  dalam semesta  wacana  bila  semesta  wacana  tersebut  adalah rangkaian kata-kata atau istilah dalam bahasa sehari-hari [4].
Masalah  dalam  pengambilan  keputusan  penentuan kualitas  kopra  membutuhkan  pengalaman  dan  pengetahuan
seorang ahli, dapat diatasi dengan menginputkan parameter- parameter kualitas kopra kedalam sistem logika fuzzy yang dinyatakan  dalam  bentuk  rules,  rules  merupakan  bentuk aturan-aturan  dalam  logika  fuzzy  yang  didalamnya  dapat diaplikasikan  langkah  pemikiran  ahli  dalam  menentukan kualitas dari kopra yang akan dijadikan bahan baku produksi minyak di PT. Multi Nabati Sulawesi Unit Maleo, sehingga dapat berdampak pada optimalisasi dan efisiensi pengukuran kualitas kopra yang akan diperiksa.
Penelitian  [5]  dengan  judul  “Sistem  Pakar  Fuzzy Penentuan  Kualitas  Kakao”. Tujuan  dilakukanya  penelitian ini  untuk  membanggun  sistem  pakar  fuzzy  yang  dapat digunakan  sehingga  dapat  menentukan  mutu  kakao.  Hasil dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kualitas  kakao kabupaten  sigi-biromaru  dengan  menggunakan  logika fuzzy Mamdani dan metode pada proses defuzzifikasi adalah LOM (large of maximum) . Pada  penelitian  [6]  dengan  judul  “ Computerized Adaptive  Test  based  on  Sugeno  Fuzzy  Inference  System Computerized  Adaptive  Test  based  on  Sugeno  Fuzzy Inference  System”. Penelitian ini bertujuan untuk memperkirakan  kemampuan  peserta  ujian  pada  sistem Computerized  Adaptive  Test  (CAT) .  Sistem  ini  terdiri  dari empat input ,  satu output ,  dan  dua  belas  aturan  fuzzy, penelitian ini merupakan lanjutan dari penelitian sebelumnya dengan dua puluh empat aturan aturan fuzzy namun estimasi yang dilakukan sistem tidak jauh berbeda dengan penelitian sebelumnya, sehingga dapat dikatakan sistem pada penelitian ini lebih efisien.
Penelitian  [7]  dengan  judul  “Penerapan  Logika Fuzzy pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kelayakan Kualitas Telur Bebek”. Tujuan dari riset ini adalah  membuat sistem pendukung dalam sortir telur bebek, untuk membantu masyarakat  dalam  menetukan  telur  bebek  yang  berkualitas untuk digunakan. Data dalam risert ini memanfaatkan studi literatur,  observasi  dan  wawancara.  Setelah  diuji  dari  10 sampel  telur  yang  ada  untuk  mendapatkan  hasil  antara pedagang telur bebek dan sistem didapatkan bahwa 2 dari 10 telur dinyatakan tidak memiliki kualitas yang baik 80%.
Berdasarkan penelitian oleh [8] dengan judul “Aplikasi Metode Fuzzy Mamdani Untuk Pemilihan Tebu Berkualitas Pada Produksi Gula”. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk untuk mendapatkan tebu yang berkualitas agar PG Krembung dapat mendorong efisiensi produksi.  Setelah diuji hasil dari aiatem memiliki nilai akurasi 60%.
Penelitian yang dilakukan [9] dengan judul “Penerapan Metode  Fuzzy  Ahp  Dalam  Menentukan  Pembelian  Mobil Keluarga”.  Riset    ini  bertujuan  dalam  menerapkan  metode fuzzy  analytical  hierarchy  process  (F-AHP) untuk membangun  sistem  pendukung  dalam  keputusan  membeli mobil  keluarga.  Hasil  dari  riset  ini  menunjukan  bahwa kriteria harga, suku cadang , jumlah tempat duduk, irit bahan bakar,  luas  bagasi,  body (eksterior), dan  model (interior) didapatkan  bahwa  masyarakat  di  Gorontalo  cenderung memilih mobil yang irit dengan bobot 29,144 %.
Penelitian yang dilakukan oleh [10] dengan judul “ Egg Quality  Detection  System  Using  Fuzzy  Logic  Method ”. Pengujian ini bertujuan dalam menguji seberapa baik sistem yang telah dibuat yaitu dengan memastikan bahwa input akan menunjukan  nilai  yang  sesuai  dan  bertujuan  untuk mengetahui kinerja sistem. Dalam pengujian sensor peneliti
mengamati  kinerja  fungsionalitas  sensor.  Sensor  yang terdapat  pada  sistem  pendeteksi  kualitas  telur  terdiri  dari sensor cahaya (LDR), sensor berat ( loadcell ) dan sensor infra merah. Pengamatan pengujian ini menghasilkan performansi yang dimiliki oleh sensor-sensor.
Merujuk  pada  penelitian  yang  telah  dibuat  oleh peneliti-peneliti  pada  literatur  sebelumnya, fuzzy  logic merupakan metode yang dapat digunakan dalam bidang teori keputusan  seperti  pada  perusahaan  PT.MNS  tepatnya penentuan  kualitas kopra yang  dilakukan  oleh  divisi  QC, sehingga  dalam  penelitian  ini  logika  fuzzy dipilih  menjadi metode dalam penentuan kualitas kopra, logika fuzzy dipilih karena  metode  ini  dapat  memberikan  hasil  yang  mewakili cara  berpikir  manusia  dalam  mempresentasikan  hasil  yang sebenarnya [11], sehingga mudah dalam proses implementasinya.

## II. M ETODE
Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan pendekatan kualitatif. Metode yang dipilih dalam penelitian ini  adalah  logika  fuzzy,  logika  fuzzy  digunakan  untuk menentukan grade yang akan masuk ke dalam gudang bahan baku  (warehouse)  pada  PT.  Multi  Nabati  Sulawesi  berikut adalah  langkah-langkah  penentuan  Kualitas  kopra  dengan penerapan Logika fuzzy [12] :
A. Studi kepustakaan dan studi lapangan Studi  pustaka  dilakukan  dengan  cara  mempelajari literatur  yang  berhubungan  dengan  topik  penelitian,  antara lain: buku, jurnal, laporan dari lembaga-lembaga yang terkait [13].
Studi  lapangan  merupakan  langkah  peneliti  dalam mengumpulkan data-data yang dibutuhkan pada perusahaan yang akan menjadi lokasi penelitian.
B. Identifikasi Parameter
Identifikasi  parameter  adalah  langkah  untuk  melihat parameter  yang  digunakan  dalam  melakukan  penentuan kualitas  kopra  secara  manual  untuk  mematikannya  dalam sistem  penentuan  kualitas  kopra  dan  penentuan  derajat keanggotaan parameter tersebut.

## C. Input Parameter
Input  parameter  adalah  tahapan  dimana  hasil identifikasi  pada  tahapan  sebelumnya  dilakukan    pemetaan masalah pada sistem logika fuzzy pada aplikasi Matlab yang akan  dibuat  dan  derajat  keanggotan  apa  yang  harus  dipilih berdasarkan permasalahan yang ada.
D. Fuzzyfikasi
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  pelaksanaan  uji  coba sistem  yang  telah  dibuat  dengan  melakukan  pemeriksaan terhadap  data  aktual  yang  didapatkan  dari  hasil  yang ditunjukan oleh parameter penentu kualitas kopra.
E. Defuzzyfikasi
Defuzzyfikasi adalah  proses penetuan dari hasil setiap aturan  yang  ada  didalam  sistem,  guna  mendapatkan  nilai yang  dapat  digunakan  untuk  menjadi  tolak  ukur perbandingan.
F. Hasil Uji
Hasil uji merupakan tahap akhir dari penentuan kualitas kopra dengan metode logika fuzzy, pada tahapan hasil akan dilakukan pemeriksaan terhadap tingkat keandalan dari hasil
output  sistem  dan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  secara manual.
III.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil
D ata-data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini    yaitu data standar kriteria kopra quality control dan data hasil uji kopra PT. Multi Nabati Sulawesi Unit Maleo.
Standar  kriteria  kopra  merupakan  data  yang  sudah ditentukan  perusahaan yang  akan  digunakan menjadi  acuan dalam  menentukan grade untuk  setiap  kopra  yang  masuk sebelumnya nantinya akan dimasukan kedalam gudang bahan baku perusahaan.
Hasil  uji  merupakan  data  yang  didapatkan  dari  setiap pengujian sampel kopra yang masuk kedalam perusahaan dan tiap  sampel  akan  dilakukan  pemeriksaan  oleh  divisi  QC  di dalam  perusahaan,  dalam  menentukan grade dari  sampel kopra yang akan diuji.
Gambar 1. Flowchart Tahapan penelitian dalam menentukan kualitas kopra
Gambar  1,  merupakan flowchart penelitian  yang  akan dilakukan  peneliti  dalam  membangun  sistem  penentu kualitas kopra dengan implementasi metode logika fuzzy. Penentuan kualitas kopra di perusahaan tidak lepas dari 3 parameter yang yaitu : kadar air, kadar minyak dan jamur.
B. Pembahasan
1. Semesta Pembicaraan Himpunan Fuzzy
Pada  pembuatan  sistem  ini  digunakan software simulasi  Matlab  dengan  memanfaatkan toolbox  fuzzy logic yang  disediakan  oleh  Matlab  yang  kemudian  akan dibandingkan dengan modul simpful python fuzzy logic. Fuzzy logic terdiri terdiri dari input dan output pada proses  penerapannya  sehingga  dalam  menetukan  input  dan output, dilakukan proses wawancara dan studi literatur untuk mendapatakn informasi dalam menentukan hasil output yang dibutuhkan.  Dalam  menentukan  kualitas  kopra  dengan penerapan fuzzy logic diperlukan beberapa inputan parameter penentu kualitas, berikut adalah variabel-variabel inputan dan output dalam menentukan kualitas kopra, yaitu: a. Variable input
Variabel input merupakan parameter dalam menentukan  kualitas  kopra  yang  akan  diuji  berikut  adalah daftar variabel penentu kualitas kopra :
● Kadar air ● Kadar minyak
● Jamur
b. Variabel output
Variabel  output  merupakan  variabel  yang  diperoleh dari  hasil  pengolahan  data  berdasarkan  data  inputan  dari variabel  input  variabel  output  dalam  penelitian  ini  adalah kualitas kopra.
Tabel 1. Himpunan Fuzzy Fungs i Nama Variabel Semesta Pembicaraa n Nama Himpuna n Domain Input Kadar Air 5-12 Rendah [5, 8] Sedang [7, 10] Tinggi [9, 12] Ditolak [>12] Kadar Minyak 50-65 Ditolak [<50] Rendah [50, 56] Sedang [54, 62] Tinggi [60, 65] Jamur 1-3 Rendah [1, 1.8] Sedang [1.5, 2.3] Tinggi [2.2 , 3] Ditolak [>3] Output Kualitas Kopra 1-5 Grade A [1, 2.5] Grade B [2, 4] Grade C [3.5, 5]
Terlihat pada tabel 1 terdapat 2 fungsi, yaitu input dan output , pada fungsi input terdapat 3 variabel yaitu kadar air, kadar  minyak,  dan  jamur,  pada  fungsi output terdapat variabel  kualitas  kopra  yang  merupakan  variabel  penentu kualitas  dari  kopra  yang  akan  diuji,  terdapat  juga  semesta pembicaraan yang merupakan rentang nilai dari setiap fungsi input maupun output, selanjutnya  terdapat  nama  himpunan yang merupakan kriteria yang ditentukan perusahaan dalam menentukan kualitas kopra yang akan diuji dengan tingkatan rendah sampai tinggi yang ditentukan dengan rentang, dapat dilihat pada tabel 1.
2. Fungsi Keanggotaan a.Kadar air
Kadar air adalah merupakan uji laboratorium kimia yang penting  dalam  industri  yang  begelut  didunia  pangan  untuk menilai  kualitas  dan  ketahanan  pangan  terhadap  kerusakan yang  mungkin  terjadi.  Semakin  besar  kandungan  kadar  air suatu  produk  pangan,  akan  besar  juga  kemungkinan kerusakannya baik sebagai akibat aktivitas biologis internal (metabolisme) maupun masuknya mikroba perusak [14].
Pada  kopra  kadar  air  merupakan  indikator  yang  paling berpengaruh terhadap kualitas dari kopra, karena jika kopra yang  memiliki  kadar  air  yang  tinggi  dapat  berdampak terhadap kualitas minyak yang akan dihasilkan. Kopra akan dikatakan baik  jika  memiliki  kadar  air kurang dari  6%  dari jumlah sampel.
Kadar  juga  merupakan  faktor  utama  baik  tidaknya kualitas  kopra  kopra  dengan  kadar  air  yang  tinggi  akan mudah membusuk dan berjamur dan kopra dengan kadar air yang  rendah  akan  semakin  tinggi  kadar  minyak  yang dikandung di dalam kopra, berikut adalah fungsi keanggotaan variabel kadar air, ditunjukan pada gambar 2.

## Gambar 2. Fungsi keanggotaan variabel kadar Air
Gambar  2  merupakan  representasi  variabel  kadar  air, terlihat  bahwa  variabel  kadar  air  menggunakan  2  jenis member fungsi yaitu trapesium dan segitiga, member fungsi ini  digunakan  karena  fungsi  keanggotaan  dari  kadar  air memiliki batasan yang jelas.
Berikut  merupakan  nilai  yang  mempresentasikan member fungsi dari kadar air rendah hingga kadar air tinggi serta formulasi dalam menentukan nilai fuzzy pada variabel ini.
Fungsi Keanggotaan :
µ (x) = { 0 𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 𝑐−𝑥 𝑐−𝑏
𝑥 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑐 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 𝑏 ≤ 𝑥  ≤ 𝑐
(1)
Kadar  Air  rendah  antara  5-8%  dengan  member  fungsi trapesium diformulasikan sebagai berikut :
µ rendah(x) = { 1; 8−𝑥 8−5 0; ;
𝑥 ≤ 5 5 ≤ 𝑥 ≤ 8 𝑥  ≥ 8 (2)
Kadar  Air  Sedang  antara  7-10%  dengan  member  fungsi segitiga diformulasikan sebagai berikut :
µ sedang (x) = { 0; 𝑥−7 8.5−7
10−𝑥 10−8.5 ; ; 𝑥 ≤ 7 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 10 7 ≤ 𝑥 ≤ 8.5 8.5 ≤ 𝑥  ≤ 10 (3)
Kadar  Air  Tinggi  antara  9-12%  dengan  member  fungsi trapesium diformulasikan sebagai berikut :
µ tinggi(x) = { 0; 𝑥−9 12−9 1; ; 𝑥 ≤ 9 9 ≤ 𝑥 ≤
11 𝑥  ≥ 12 b. Kadar Minyak
Kadar  minyak  juga  merupakan  faktor  yang  dapat mempengaruhi  kualitas  minyak  yang  akan  dihasilkan  oleh kopra,  kopra  dengan  kadar  minyak  yang  rendah  tentu  akan
menghasilkan  kuantitas  dan  kualitas  minyak  yang  rendah, menurut [2]. Kopra sering diolah secara konvensional dengan cara dijemur atau diasapkan, untuk menurunkan kadar air dan meningkatkan  kadar  minyak.  Pengeringan  atau  penjemuran untuk  menurunkan  kadar  air  daging  kelapa  sekitar  50  % menjadi  6  %,  mencegah  pembusukan  oleh  mikroba,  dan menaikkan  kadar  minyak.  Dengan  demikian  kualitas  kopra menjadi lebih baik.
Perusahaan  seringkali  akan  menyebut  kopra  yang dikeringkan dengan sinar matahari dengan sebutan Sunrise, kopra  jenis  ini  juga  merupakan  kopra  dengan  kualitas  yang baik karena mengandung kadar minyak yang tinggi, berikut adalah fungsi keanggotaan variabel kadar minyak, ditunjukan pada gambar 3.

## Gambar 3. Fungsi kenaggotaan variabel kadar minyak
Gambar  3  merupakan  representasi  variabel  kadar minyak, terlihat bahwa variabel kadar minyak menggunakan 2 jenis member fungsi yaitu trapesium dan segitiga, member fungsi  ini  digunakan  karena  fungsi  keanggotaan  dari  kadar minyak memiliki batasan yang jelas.
Berikut  merupakan  nilai  yang  mempresentasikan member  fungsi  dari  kadar  minyak  rendah  hingga  kadar minyak tinggi serta formulasi dalam menentukan nilai fuzzy pada variabel ini.
Fungsi Keanggotaan : µ Kadar minyak (y) = { 0 𝑦−𝑎 𝑏−𝑎 𝑐−𝑦 𝑐−𝑏 𝑦 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑦 ≥ 𝑐 𝑎 ≤ 𝑦 ≤ 𝑏 𝑏 ≤ 𝑦  ≤ 𝑐 (4)
Kadar Minyak rendah antara 50%-56% dengan member fungsi trapesium diformulasikan sebagai berikut :
µ rendah(y) = { 1; 55−𝑦 55−52 0; ; 𝑦 ≤ 52 52 ≤ 𝑦 ≤ 55 𝑦  ≥ 56
(5)
Kadar Minyak Sedang antara 54-62% dengan member fungsi segitiga diformulasikan sebagai berikut :
µ sedang (y) = { 0; 𝑦−54 58−54 ; 62−𝑦 62−58 ; 𝑦 ≤ 54 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑦 ≥ 62 54 ≤ 𝑦 ≤ 58 58 ≤ 𝑦  ≤ 62 (6)
Kadar  Minyak  Tinggi  antara  60-65%  dengan  member fungsi trapesium diformulasikan sebagai berikut :
µ rendah(y) = { 0; 62−𝑦 62−60 1; ; 𝑦 ≤ 60 60 ≤ 𝑦 ≤
62 𝑦  ≥ 65 (7) c. Jamur
Jamur  juga  merupakan  indikator  yang  turut  berperan dalam  menentukan  kualitas  kopra  dan  minyak  yang  akan dihasilkan,  kopra  yang  memiliki  jamur  juga  memberikan indikasi bahwa kopra tersebut memiliki kadar air yang tinggi
dan  kadar  minyak  yang  rendah,  tentu  akan  sangat berpengaruh terhadap kualitas dari kopra itu sendiri.
Kopra  yang  memiliki  tingkat  jamur  yang  tinggi seringkali merupakan kopra yang treatment yang salah pada saat proses penjemuran atau pengeringan, karena menggunakan proses pengeringan secara konvensional yang sangat  bergantung  pada  cuaca,  namun  jika  terjadi  hal  yang tidak diinginkan akan berdampak pada kualitas kopra, berikut adalah  fungsi  keanggotaan  variabel  jamur,  ditunjukan  pada gambar 4.
Derajat Keanggotaan (z) 1 1.5 1.8 2 2.3 2.5 2.6 3 2.8 1 0 0.5 Rendah Sedang Tinggi

## Gambar 4. Fungsi keanggotaan variabel kadar jamur
Gambar  4  merupakan  representasi  variabel  jamur, terlihat bahwa variabel jamur menggunakan 2 jenis member fungsi  yaitu  trapesium  dan  segitiga,  member  fungsi  ini digunakan  karena  fungsi  keanggotaan  dari  jamur  memiliki batasan yang jelas.
Berikut  merupakan  nilai  yang  mempresentasikan member fungsi dari jamur rendah hingga jamur tinggi serta formulasi dalam menentukan nilai fuzzy pada variabel ini.
Fungsi Keanggotaan :
µ Kadar air (z) = { 0 𝑧−𝑎 𝑏−𝑎 𝑐−𝑧 𝑐−𝑏 𝑧 ≤  𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑧 ≥ 𝑐 𝑎 ≤ 𝑧 ≤ 𝑏 𝑏 ≤ 𝑧 ≤ 𝑐 (8)
Kadar  Jamur  rendah  antara  1-1.8%  dengan  member fungsi trapesium diformulasikan sebagai berikut :
µ rendah(z) = { 1; 1.8−𝑧 1.8−1.5 0; ; 𝑧 ≤ 1.5 1.5 ≤ 𝑧 ≤ 1.8 𝑧  ≥ 1.8 (9)
Kadar  Jamur  sedang  antara  1.5-2.5%  dengan  member fungsi segitiga diformulasikan sebagai berikut :
µsedang (z) = { 0; 𝑧−1.5 2−1.5 ; 2−𝑧 2.5−2 ; 𝑧 ≤ 1.5 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑧 ≥ 2.5 1.5 ≤ 𝑧 ≤ 2 2 ≤ 𝑧  ≤ 2.5
(10)
Kadar  Jamur  tinggi  antara  2.2-3%  dengan  member fungsi trapesium diformulasikan sebagai berikut :
µTinggi(z)= {0; 2.6−𝑧 2.6−2.2 1; ; 𝑧 ≤ 2,2 2,2 ≤ 𝑧 ≤

## 2.6 𝑧  ≥ 3
d. Kualitas kopra
Kopra  di  PT  MNS,  selalu  dilakukan  pengecekan kualitas  sebelum  dimasukan  kedalam  gudang  bahan  baku ( warehouse ), ketiga parameter dimulai dari kadar air, kadar minyak, dan jamur adalah indikator dalam menentukan grade dari kopra yang diterima dari supplier.
Menentukan  kualitas  kopra  membutuhkan  waktu  sehingga seringkali  dapat  berdampak  terhadap  antrian  dari supplier , tentu  hal  ini  juga  dapat  berdampak  pada  efisiensi  dan produktifitas perusahaan, berikut adalah fungsi keanggotaan variabel grade kopra, ditunjukan pada gambar 5.
Gambar 5. Fungsi keanggotaan variabel kualitas grade kopra
Gambar  5  merupakan  fungsi  keanggotaan  dari  fungsi output yang  merupakan  penentu  dari  kualitas  kopra  yang akan diuji, kualitas kopra dibagi menjadi 3 yaitu grade A, B, dan C.
Berikut  adalah  nilai  rentang  yang  merupakan  penentu kopra  yang  akan  diuji  berada  pada grade yang  telah dijelaskan sebelumnya.
Fungsi Keanggotaan :
µ Grade (r) = { 0 𝑟−𝑎 𝑏−𝑎 𝑐−𝑟 𝑐−𝑏
𝑟 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑟 ≥ 𝑐 𝑎 ≤ 𝑟 ≤ 𝑏 𝑏 ≤ 𝑟 ≤ 𝑐 (11)
Kopra grade  A dengan  member  fungsi trapesium diformulasikan sebagai berikut :
µ Grade A(r) = { 1; 2,5−𝑟 2,5−1,5 0; ; 𝑟 ≤ 1,5 1,5 ≤ 𝑟 ≤ 2,5 𝑟  ≥ 2,5 (12)
Kopra grade  B dengan  member  fungsi segitiga diformulasikan sebagai berikut :
µ Grade B (r) = { 0; 𝑟−2 3−2 ; 4−𝑟 4−3 ; 𝑟 ≤ 2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑟 ≥ 4 2 ≤ 𝑟 ≤ 3 3 ≤ 𝑟 ≤ 4 (13)
Kopra grade  C dengan  member  fungsi trapesium diformulasikan sebagai berikut :
µ Grade C(r) = { 0; 4,5−𝑟 4,5−3,5 1; ; 𝑟 ≤ 3,5 3,5 ≤ 𝑟 ≤ 4,5 𝑟  ≥ 4,5
3. Rules
Terdapat  18 Rules dalam  pembentukan  himpunan fuzzy ini, rules ini dibuat melalui proses wawancara terhadap staf QC yang  bertanggung  jawab  dalam  bidang  penetuan grade kopra, berikut adalah hasil rules yang diperoleh : R1  =  "IF  (Air  IS  rendah)  AND  (Minyak  IS  tinggi)  AND (Jamur IS rendah) THEN (Grade IS grade_a)"
R2  =  "IF  (Air  IS  rendah)  AND  (Minyak  IS  tinggi)  AND (Jamur IS sedang) THEN (Grade IS grade_a)"
R3  =  "IF  (Air  IS  rendah)  AND  (Minyak  IS  sedang)  AND (Jamur IS rendah) THEN (Grade IS grade_a)" R4  =  "IF  (Air  IS  rendah)  AND  (Minyak  IS  sedang)  AND (Jamur IS sedang) THEN (Grade IS grade_b)"
R5  =  "IF  (Air  IS  rendah)  AND  (Minyak  IS  rendah)  AND (Jamur IS sedang) THEN (Grade IS grade_b)" R6  =  "IF  (Air  IS  rendah)  AND  (Minyak  IS  rendah)  AND (Jamur IS tinggi) THEN (Grade IS grade_c)"
R7  =  "IF  (Air  IS  sedang)  AND  (Minyak  IS  tinggi)  AND (Jamur IS rendah) THEN (Grade IS grade_a)"
R8  =  "IF  (Air  IS  sedang)  AND  (Minyak  IS  tinggi)  AND (Jamur IS sedang) THEN (Grade IS grade_a)"
R9  =  "IF  (Air  IS  sedang)  AND  (Minyak  IS  tinggi)  AND (Jamur IS tinggi) THEN (Grade IS grade_b)"
R10  =  "IF  (Air  IS  sedang)  AND  (Minyak  IS  sedang)  AND (Jamur IS rendah) THEN (Grade IS grade_b)"
R11  =  "IF  (Air  IS  sedang)  AND  (Minyak  IS  sedang)  AND (Jamur IS sedang) THEN (Grade IS grade_b)"
R12  =  "IF  (Air  IS  sedang)  AND  (Minyak  IS  sedang)  AND (Jamur IS tinggi) THEN (Grade IS grade_c)" R13  =  "IF  (Air  IS  sedang)  AND  (Minyak  IS  rendah)  AND (Jamur IS rendah) THEN (Grade IS grade_c)" R14  =  "IF  (Air  IS  sedang)  AND  (Minyak  IS  rendah)  AND (Jamur IS sedang) THEN (Grade IS grade_c)" R15  =  "IF  (Air  IS  sedang)  AND  (Minyak  IS  rendah)  AND (Jamur IS tinggi) THEN (Grade IS grade_c)" R16  =  "IF  (Air  IS  tinggi)  AND  (Minyak  IS  sedang)  AND (Jamur IS sedang) THEN (Grade IS grade_c)" R17  =  "IF  (Air  IS  tinggi)  AND  (Minyak  IS  sedang)  AND (Jamur IS tinggi) THEN (Grade IS grade_c)" R18  =  "IF  (Air  IS  tinggi)  AND  (Minyak  IS  rendah)  AND (Jamur IS sedang) THEN (Grade IS grade_c)"
4. Implementasi Pada Software Matlab Dalam  melakukan  implementasi  pada software Matlab  pertama  akan  ditentukan  jumlah  variabel input dan variabel output, secara default  FIS akan  menampilkan  dua jumlah variabel output dan satu variabel input, namun pada pada  penelitian  ini  dibutuhkan  3  variabel  i nput sehingga peneliti  menggunakan  fitur  edit  untuk  menambah  jumlah variabel input, dapat di lihat pada gambar 6 di bawah ini.
Gambar 6. Fis Editor
Setelah  variabel  yang  dibutuhkan  dirasa  cukup selanjutnya setiap variabel akan ditentukan member function atau derajat keanggotaan dari tiap variabel baik variabel input dan variabel output . Setiap variabel dalam penelitian ini memiliki 3 member function, yang  bertujuan  dalam  menetukan  batasan pengukuran untuk menetukan apakah nilai inputan memiliki kadar atau kandungan yang rendah sampai yang tinggi pada penelitian  ini  digunakan  2  jenis member  function yaitu trapesium  dan  segitiga  berikut  adalah  pemetaannya ditunjukan pada gambar 7 hingga gambar 10.
Gambar 8. Membership Function variabel kadar minyak
Gambar 9. Membership Function variabel kadar jamur
Setelah  ditentukan  variabel  masukan  berikut  adalah variabel  keluaran  yang  adalah  kualitas  kopra,  dapat  dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Membership Function variabel kualitas kopra
Pada  tampilan output akan  ditampilkan  hasil  defuzzifikasi setelah  melalui  perhitungan  setiap rules dan member  function ditampilkan pada gambar 11 .
Gambar 11. Hasil Uji
4. Hasil Uji
Terdapat  40  sampel  yang  akan  diuji,  40  sampel  ini mewakili  setiap supplier yang  ada  didalam  perusahaan,  40 sampel  dipilih  karena  keterbatasan  perusahaan  dalam memberikan informasi.
T ABEL 2. H ASIL P ERBANDINGAN P EMERIKSAAN KUALITAS K OPRA
Sampel Kualitas Kopra Fuzzy PT.MNS 1 C C 2 C C 3 C C 4 C C 5 C
C 6 C C 7 C B 8 C C 9 C C 10 C C 11 B
B 12 A A 13 B B 14 B B 15 B B 16 C C
17 A A 18 B B 19 B B 20 B B 21 C B 22 A A 23 C
C 24 C C 25
A A
26 A A
A A
Sampel Kualitas Kopra Fuzzy PT.MNS 28 C C 29 C C 30 A A 31 C C 32 A A 33 C C 34 C C 35 A A 36 A A 37 A A 38 C C 39 C C 40 B B
Setelah  dilakukan  pengujian  terdapat  38  data  yang sama  dengan  hasil  pengujian  sistem,  jika  dilakukan perhitungan seperti yang terlihat pada tabel 2.
38
40 × 100 % =  95 %
Dapat  disimpulkan  bahwa  sistem fuzzy  logic ini memiliki tingkat akurasi keberhasilan mencapai  95 %.
Pada  penelitian  [15]  tentang  implementasi fuzzy inference  system  (fis) metode  tsukamoto  pada  sistem pendukung  keputusan  penentuan  kualitas  air  sungai  dan penelitian  [16]  tentang  sistem fuzzy menggunakan  metode sugeno  dalam  akurasi  penentuan  suhu  kandang  ayam pedaging memiliki tingkat akurasi 90 %. Sistem fuzzy logic dalam  penelitian  ini  memiliki  tingkat  akurasi  lebih  tinggi dibandingkan dengan 2 penelitian yang sejenis dengannya.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  ini  bertujuan  untuk  memberikan  kemudahan  bagi divisi QC  (Quality  Control) guna  mendorong  produktivitas untuk  kemajuan  perusahaan.  Dengan  sistem  ini  perusahaan dapat  menghemat  waktu  dalam  menentukan  kualitas  kopra yang  akan  diperiksa  dan  juga  tidak  perlu  membutuhkan pengalaman yang besar dalam menentukan grade kopra dan meminimalisir kesalahan ukur yang diakibatkan oleh human error.  Penentuan  grade  kopra  memerlukan  parameter, parameter  tersebut  merupakan  inputan  dalam  menentukan grade kopra yang akan diperiksa, parameter tersebut adalah : kadar  air,  kadar  minyak,  dan  jamur.  Parameter  inilah  yang akan  di  terjemahkan  kedalam  sistem  logika  fuzzy  dalam menentukan  kualitas  kopra.    Sistem  pengujian  pada penelitian ini memanfaatkan software matlab dengan lisensi student, setelah  dilakukan  pengujian  terdapat  perbedaan pengukuran  dari  2  sampel  yang  dihasilkan oleh  matlab  dan perusahaan,  sehingga  dapat  dikatakan  sistem  ini  memiliki tingkat akurasi 95%.

## R EFFERENSI
[1] A.  Abdullah,  U.  Usman,  and  M.  Efendi,  “Sistem
Klasifikasi  Kualitas  Kopra  Berdasarkan  Warna  dan Tekstur  Menggunakan  Metode  Nearest  Mean Classifier (NMC),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 297–303, 2017, doi: 10.25126/jtiik.201744479.
[2] S. Amperawati, P. Darmadji, and U. Santoso, “Daya Hambat  Asap  Cair  Tempurung  Kelapa  Terhadap Pertumbuhan Jamur Pada Kopra Selama Penjemuran Dan  Kualitas  Minyak  Yang  Dihasilkan,” Agritech , vol. 32, no. 2, pp. 191–198, 2012.
[3] Badan  standarisasi  Nasional,  “KOPRA,” DSN , Jakarta, p. SNI NO.01-3946-1995, 1995.
[4] J.  Y.  Sartika,  “Aplikasi  Teori  Kabur  Dalam Penetapan  Besarnya  Premi  Asuransi,”  Universitas Sanata Dharma Yogyakarta, 2018.
[5] M. Yazdi and G. Handono Feri, “Sistem Pakar Fuzzy Penentuan  Kualitas  Kakao,” JANAPATI ,  vol.  1,  no. 2, pp. 173–192, 2013.
[6] W.  Ridwan,  I.  Wiranto,  and    r  d  r  Dako, “Computerized  Adaptive  Test  based  on  Sugeno Fuzzy  Inference  System  Computerized  Adaptive Test based on Sugeno Fuzzy Inference System,”  in IOP  Conference  Series ,  2021,  pp.  1–6,  doi: 10.1088/1757-899X/1098/3/032077.
[7] A.  Wantoro,  K.  Muludi,  and  Sukisno,  “Penerapan Logika  Fuzzy  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Kelayakan Kualitas Telur Bebek,” Jutis , vol. 7, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[8] S. Nurmuslimah, “Aplikasi Metode Fuzzy Mamdani Untuk  Pemilihan  Tebu  Berkualitas  Pada  Produksi Gula,” Netw.  Eng.  Res.  Oper. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  5, 2020, doi: 10.21107/nero.v5i1.156.
[9] H.  A.  Koloid,  W.  Ridwan,  and  I.  Wiranto,
“Penerapan Metode Fuzzy Ahp Dalam Menentukan Pembelian  Mobil  Keluarga,” Jambura  J.  Electr. Electron. Eng. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[10] I.  Mahesa,  A.  G.  Putrada,  and  M.  Abdurohman, “Sistem deteksi kualitas telur menggunakan metode logika fuzzy,” vol. 4, 2019.
[11] W. Ridwan, I. Wiranto, L. Azzahra, and F. Lakoro, “Penentuan  Uang  Kuliah  Tunggal  Mahasiswa Universitas  Negeri  Gorontalo  Berbasis  Logika Fuzzy,” Jambura J. Electr. Electron. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 62–65, 2021.
[12] S.  Wibowo,  “Penerapan  Logika  Fuzzy  Dalam Penjadwalan  Waktu  Kuliah,” J.  Inform.  UPGRIS , vol. 1, no. 2, pp. 59–77, 2015.
[13] A. Lihawa, H. Uloli, and A. Rasyid, “Analisis Rantai Nilai ( Value Chain ) Pada Komoditas Jagung,” vol. 1, no. 2, pp. 94–103, 2021, doi: 10.37905/jirev.1.2.94-103.
[14] N.  A.  D.  Suriati,  “Kajian  Penerapan  Faktor  yang Mempengaruhi  Akurasi  Penentuan,” Lutjanus ,  vol. 24, no. 2, pp. 11–16, 2019.
[15] G.  Mazenda,  A.  A.  Soebroto,  and  C.  Dewi, “Implementasi  Fuzzy  Inference  System  (FIS) Metode  Tsukamoto  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Kualitas  Air  Sungai,” J. Environ. Eng. Sustain. Technol. , vol. 01, no. 02, pp. 92–103, 2014.
[16] D.  Y.  Darmawi,  G.  W.  Nurcahyo,  and  Sumijan, “Sistem Fuzzy Menggunakan Metode Sugeno dalam Akurasi Penentuan Suhu Kandang Ayam Pedaging,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 72–77, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i2.95.