Fuzzy Inference System Pada Produksi Bibit Ikan Nila

## Menggunakan Algoritma Tsukamoto
Juan Panjaitan 1 , Johannes Fernando 2
1,2 Mahasiswa Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Indonesia Jl. Sudirman Proklmasi, Siantar Barat, Kota Pematangsiantar, Sumatera Utara 21143 juanpanjaitan187@gmail.com 1 , johannesfernandoo@gmail.com 2

## Abstract
This  study  aims  to  apply  the  Tsukamoto  fuzzy  algorithm  to  predict  the  production  of tilapia  seedlings  in  breeders  must  increase  effective  production  in  accordance  with customer  demand.  The  variables  used  to  predict  tilapia  seedlings  are  demand,  supply, production.  The  data  source  of  this  research  was  obtained  by  interview  and  direct observation  to  the  production  site  of  tilapia  fish  that  is  located  in  Pulo Siborna district. Panei,  kab.  Simalungun.  It  is  hoped  that  this  research  can  help  tilapia  seed  breeders  in producing tilapia seedlings, especially for tilapia seed breeders.
Keywords: Production, Tilapia, Fuzzy, Tsukamoto Method.

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  menerapkan  algoritma  fuzzy  tsukamoto  untuk  memprediksi produksi  bibit  ikan  nila  pada  peternak  harus  meningkatkan produksi  yang  efektif  sesuai dengan  permintaan  pelanggan.  Variabel  yang  digunakan  untuk  memprediksi  bibit  ikan nila  adalah  permintaan,  persediaan,  produksi.  Sumber  data  penelitian  ini  di  peroleh dengan  wawancara  dan  observasi  langsung  ke  tempat  produksi  bibit  ikan  nila  yang berada  di  pulo  siborna  kec.  Panei,  kab.  Simalungun.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat membantu  para  peternak  bibit  ikan  nila  dalam  memproduksi  bibit  ikan  nila  khususnya bagi peternak bibit ikan nila.
Kata Kunci: Produksi, Ikan Nila, Fuzzy, Metode Tsukamoto .

## 1. Pendahuluan
Ikan  nila  (Oreochromis  niloticus  L.)  adalah  ikan  yang  hidup  di  air  tawar  dan  berasal dari Sungai Nil dan danau-danau sekitarnya. Ikan nila mulai didatangkan  ke Bogor pada tahun  1969.  Ikan  nila  merupakan  ikan  konsumsi  air  tawar  yang  diminati  oleh  konsumen selain ikan mas dan gurami, karena ikan nila memiliki rasa daging yang enak, gurih, dan tidak  memiliki  banyak  duri.  Tingginya  konsumsi  ikan  nila  menyebabkan  budidaya  ikan nila  mulai  dikembangkan.  Keunggulan  dari  ikan  nila  dibandingkan  ikan  konsumsi  lain adalah ikan nila mampu tumbuh cepat hanya dengan pakan yang rendah protein, memijah sepanjang  tahun,  bersifat  omnivora,  berdaging  tebal,  dan  rasa  dagingnya  mirip  dengan kakap merah [1]. Usaha ini didirikan dengan tujuan untuk menperoleh keuntungan dengan memperoleh  laba  yang  maksimal  agar  keberlangsungan  hidup  usaha  di  pertahankan. Namum  pada  kenyataan  masih  sering  mengalami  penurunan  laba  dan  juga  kerugian. Berdasarkan  permasalahan  diatas  dibutuhkan  sebuah  system  yang  mampu  memprediksi jumlah produksi bibit ikan nila. Bayang cabang ilmu komputer yang dapat menyelesaikan kasus  prediksi.  Salah  satunya  adalah fuzzy ,  data  mining  dan jaringan  saraf  tiruan dan lain-lain. Metode tsukamoto merupakan perluasan dari penalaran  monoton dimana setiap konsekuen  aturan  yang  membentuk  IF-THEN  dan  harus  dipresentasikan  dengan himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton  sebagai  hasil output hasil inferensi berupa nilai tegas ( crisp ) bedasarkan predikat α-predikat ( fire strenght ).

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada peternak bibit ikan nila di Hutabagasan Kec. Panei, Kab.  Simalungun.  Data  diambil  dengan  melakukan  Observasi  dan  wawancara dilapangan. Variabel yang digunakan dalam penelitian yaitu permintaan, persediaan, dan produksi.
2.1. Logika Fuzzy Logika fuzzy merupakan  generalisasi  dari  logika  klasik  yang  hanya  memiliki  dua nilai keanggotaan, yaitu 0 dan 1[2].

## 2.2. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi merupakan bentuk  input fuzzy yang  telah di  ubah dari masukkan  nilai yang memiliki kebenaran bersifat pasti (Crisp Input) [3].

## 2.3. Inferensi
Merupakan  sebuah  kerangka  kerja  perhitungan  yang  berdasar  pada  konsep  teori himpunan fuzzy , aturan fuzzy if –then, dan pemikiran fuzzy [4].

## 2.4. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi  merupakan  sebuah  crips  value  sesuai  dengan  fungsi   keanggotaan yang sudah ditentukan dengan mengubah nilai fuzzy output [5].
Z = (1)

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Sebagai  contoh  pemasalahan  adalah  bibit  ikan  nila,  hutabagasan  kec.  Panei,  kab. Simalungun. Berapa bibit ikan nila yang harus dibuat jika permintaan = 800 bibit ikan nila dan persediaan = 1800 bibit ikan nila. Hal pertama yang harus dilakukan adalah :

## 3.1. Menentukan Variabel Fuzzy
Pada  penentuan  variable fuzzy ,  penulis  menggunakan  3  variabel  yang  ditunjukkan  pada Tabel 1:
Tabel 1. Variabel Fuzzy Variabel Keterangan Permintaan X Persediaan Y Produksi Z

## 3.2. Menentukan Himpunan Fuzzy
Pada  penentuan  himpunan fuzzy ,  penulis  menggunakan  2  himpunan fuzzy yang ditunjukkan Tabel 2:
Tabel 2. Himpunan fuzzy Variabel Himpunan fuzzy Domain Permintaan   Naik: Turun 500;1000 Persediaan Sedikit; Banyak 1000; 2000 Produksi Berkurang; bertambah 1500;2000

## 3.3. Fuzzifikasi
Terdapat  3  variabel  yang  dimodelkan  dengan  menggunakan  fungsi  keanggotaan representasi linier, yaitu:
a) Permintaan
Fungsi keanggotaan himpunan turun dan naik dari variabel permintaan: X = 800
µx [Naik] = x-a = 800 – 500    = 300 = 0,6 b-a    1000  - 500      500 µx[Turun] = b-x = 1000 – 800 = 200 = 0,4 b-a     1000 – 500    500 b) Persediaan
Fungsi keanggotaan himpunan sedikit dan banyak dari variabel persediaan: Y = 1800 µx[Banyak]  = x-a = 1800 – 1000 = 800  = 0,8 b-a    2000 – 1000    1000 µx[Sedikit] = b-x = 2000 – 1800 = 200  = 0,2 b-a    2000 – 1000    1000
3.4. Pembentukkan Aturan Fuzzy ( fuzzy Rule ) Pada  penentuan  aturan fuzzy, penulis  menggunakan  4  aturan fuzzy yag  ditujukkan  pada Tabel 3:
Tabel 3. Aturan fuzzy Rule Permintaan Persediaan Produksi 1 Rendah Banyak Berkurang 2 Rendah Sedikit Berkurang 3 Tinggi Banyak Bertambah 4 Tinggi Sedikit Bertambah
Berikut proses inferensi dengan menggunakan metode tsukamoto.
Perhitungan untuk mencari  α-predikat a) Rule 1 = MIN (0.4 ; 0,8) α1 = 0,4 produksi berkurang
z1
0,2 2000 – x = 0,4 * 500 2000 – x = 200 X = 2000 – 200 X = 1800 b) Rule 2
= MIN (0,4 ; 0,2)
α2 = 0,2 permintaan berkurang z2 0,4 2000 – x = 0,2 * 500 2000 – x = 100 X = 2000 – 100 X = 1900 c) Rule 3
= MIN (0,6 ; 0,8)
α3 = 0,6
permintaan bertambah
z3
0,2 =
X – 1500 =0,6 * 500
X – 1500 =300 X
= 1500 + 300 X = 1800 d) Rule 4
= MIN (0,6 ; 0,2)
α4 = 0,2 permintaan  bertambah
z4 =
0,8 = X – 1500 = 0,2 * 500 X – 1500 = 100
X
= 1500 + 100 = 1600

## 3.5. Defuzzifikasi
Z = Predikat 1 x z1 + Predikat 2 x z2 + Predikat 3 x z3 + Predikat 4 x z4 Predikat 1 + Predikat 2 + Predikat 3 + Predikat 4 Z = (0,4*1800) + (0,2*1900) + (0,6*1800) + (0,2*1600) 0,4 + 0,2 + 0,6 + 0,2 Z = 720 + 380 + 1080 +320 1,4 Z = 2,500/1,4 = 1785.714 = 1786

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  diskusi,  dapat  disimpulkan  bahwa  perhitungan Fuzzy dengan metode  Tsukamoto  terhadap  semua  data  dengan  studi  ini  menghasilkan  jumlah  rata  rata produksi yaitu, dan hasil perhitungan sendiri tersebut cukup akurat. Untuk perkembangan selanjutnya,  dapat  dipelajari  kembali  dengan  menambahkan  empat  atau  lebih  variabel yang  dapat  mengakibatkan  kalkulasi  perhitungan  jumlah  produksi  lebih  akurat  dan  kita dapat membandingkan masalah ini dengan metaode lainnya.

## Daftar Pustaka
[1]    Ashari, M., Arini., Mintarsih, F. (2017), Aplikasi Pemilihan Bibit Budidaya Ikan Air Tawar dengan Metode MOORA – Entropy, Jurnal Sistem Informasi Vol.01, No : 02, Oktober 2017 ISSN 2579-5341.
[2]    Iumentut, H.B., Hartati, S., (2015), Sistem Pendukung Keputusan untuk Memilih Ikan Budidaya  Air  Tawar  Menggunakan  AF  –  TOPSIS,  IJCS, Vol.9,  No.2,  July  2015, pp.197~206, ISSN: 1978-1250.
[3]        Saparinto,  C.,  (2017), Pembesaran  6  Ikan  Komsumsi  di  Pekarangan,  Penebar Swadaya.
[4]    Soebroto,  A.A.,  Hartati,  S.,  (2018), Penentuan  Jenis  Ikan  Air  Tawar  Untuk  Usaha Pembesaran  Menggunakan    Multicriteria  Decision  Making  (MCDM), Konferensi Nasional  Sistem  Informasi  2018,  STMIK  Atma  Luhur  Pangkalpinang,  8-9  Maret 2018.
[5]    Syam,  V.A.,  Permana,  R.,  dan  Lusiana,  S.A.,  (2018), Perancangan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Ikan  Budidaya  Air  Tawar  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weight  (SAW)  Berbasis  WEB  (Studi  Kasus  :  Balai  Perikanan Budidaya  Ikan  Air  Tawar  (BPBAT)  Sungai  Gelam  Jambi) UPI  YPTK  Jurnal KomTekinfo Vol.5, No.1, Juni 2018, Hal. 130-142 ISSN: 2356-0010 | eISSN: 2502- 8758.
[6]    Wiguna,  R.Y.,  Haryanto,  H., Sistem  Berbasis  Aturan  Menggunakan  Logika  Fuzzy Tsukamoto  untuk  Prediksi  Jumlah  Produksi  Roti  pada  CV.Gendis  Bakery, Universitas Dian Nuswantoro.