Vol. 02, No. 02, Desember 2019
Penerapan Metode Inferensi Fuzzy Takagi Sugeno-Kang Untuk Prediksi Hasil Panen Kelapa Sawit
Budi Yanto 1 , Erni Rouza 2 , Edi Saputra 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pasir Pengaraian Email: 1 budiyantost@gmail.com, 2 ernirouzait@gmail.com. 3 edisaputrait@gmail.com
Abstrak Kelapa  sawit  salah  satu  tanaman  utama  dan  unggulan  di  Indonesia.  Pada  perkebunan  kelapa  sawit,  hasil  panen kelapa  sawit  merupakan  hal  yang  terpenting.  Hasil  panen  kelapa  sawit  dalam  waktu  dan  jumlah  yang  tepat  merupakan sesuatu yang diinginkan oleh para petani. Oleh  karena itu, dibutuhkan prediksi panen  untuk dijadikan acuan target hasil panen kelapa sawit. Penentuan target panen dibutuhkan suatu metode yang mampu memprediksi hasil panen kelapa sawit. Pada penelitian ini, dibangun sebuah sistem inferensi fuzzy dengan metode TSK ( Takagi Sugeno Kang) yang bertujuan untuk memprediksi  hasil  panen  kelapa  sawit  petani.  Aturan  fuzzy  berbentuk  IF  anteseden  THEN  konsekuen,  menggunakan konsekuen  berupa  persamaan  linear  dari  variabel-variabel  inputnya.  Setiap  koefisien  pada  variabel  persamaan  linear konsekuen  diperoleh  berdasarkan  perkiraan  hasil  panen.  Hasil  pengujian  prediksi  produksi  panen  Kelapa  Sawit  pada  3 Musim yaitu Musim Kemarau, Penghujan, Pemupukan, dengan masukan angka dari nilai setiap variabel dengan range yang telah di inputkan membuktikan bahwa inferensi fuzzy metode TSK ini bisa memprediksi panen kelapa sawit dengan baik .
Kata Kunci  Inferensi Fuzzy Takagi Sugeno Kang, Kelapa sawit, Prediksi
Abstract − Palm  oil  is  one  of  the  main  crops  and  seeds  in  Indonesia.  In  oil  palm  plantations,  oil  palm  crops  are  the  most important things. Oil palm crops in the right time and quantity are what the farmers want. Therefore, harvest prediction using as reference of palm oil harvest target. Determination of harvest targets required a method that is able to predict the yield of oil palm. In this research, built a system of fuzzy inference with TSK method (Takagi Sugeno Kang), which aims to predict the yield of oil palm farmers. The fuzzy rules in the form of IF antecedent THEN are consequent, using consequent linear equations of the input variables. The coefficients of each variable of linear equation are consequently derived based on the expected yield of the harvest.  The  results  of  prediction  testing  of  Palm  Oil  harvest  production  in  3  seasons,  namely  Dry  Season,  Rainy  Season, Fertilization, input the number by values of variable with to the given range prove that the fuzzy inference of the TSK method can calculate palm oil crop predictions well .
Keywords – Inferensi Fuzzy Takagi Sugeno Kang , Prediction, Oil Palm .

## I. PENDAHULUAN
Kelapa  sawit  adalah  hasil  perkebunan  yang  menjadi komoditas  eksport  Propinsi  Riau,  karena  daerah  Propinsi Riau  memiliki  struktur  tanah  serta  curah  hujan  yang sangat baik untuk pertumbuhan dan perkembangan kelapa sawit.  Selain  menjadi  bahan  baku  untuk  minyak  goreng, hasil dari produksi kelapa sawit menjadi bahan baku bagi Industri  dan  bahan  bakar,  banyak  pengolahan  yang  bisa dimamfaatkan  dari  bahan  kelapa  sawit,  mulai  dari  akar, buah, batang dan daun, serta ampas sisa dari  buah kelapa sawit.  Daerah  Rokan  Hulu,  Kabupaten  Pasir  Pengaraian, yang  rata-rata  memiliki  perkebunan  sawit  yang  sangan luas.
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  (2012)  luas perkebunan  kelapa  sawit  yang  diusahakan  di  kabupaten Rokan  Hulu  pada  tahun  2005  seluas  227.029  ha meningkat  menjadi  422.743  ha  pada  tahun  2011  dengan kesempatan kerja sebanyak 32.414 orang yang mencakup semua  pekerjaan  yang  ada  di  perkebunan  sawit. (Siradjuddin, 2015)
Daerah  Pasir  Pengaraian  kehidupan  masayarakatnya dengan  mata  pencariannya  adalah  sebagai  petani  kelapa sawit.  Rata-rata  setiap  kepala  keluarga  memiliki  minimal
satu  hektar  kebun  sawit,  bahkan  ada  yang  mencapai  3 sampai  5  hektar  luas  kebun  kelapa  sawitnya.  Biasanya masyarakat tersebut melakukan panen buah sawit, tiap dua minggu  sekali  setiap  bulannya.  Hasil  pengamatan  awal wawancara yang telah dilakukan kebeberapa petani sawit, bahwa  produksi  yang  diperoleh  setiap  panennya  kadang naik  dan  kadang  turun,  ini  disebabkan  karena  beberapa hal.
Khusus  Kabupaten  Rokan  Hulu,  pendapatan  petani sawit  12  kali  lipat  lebih  dibandingkan  petani  non-sawit. Dimana  pendapatan  petani  sawit  Rp.  42.000.000,- /KK/tahun  sedangkan  petani  non  sawit  hanya  Rp. 3.480.000,-/KK/tahun.  Secara  otomatis  peningkatan pendapatan  ini  juga  akan  meningkatkan  dayabeli masyarakat. Mobilitas barang dan jasa jadi meningkat dan secara  bersamaan  akan  meningkatkan  perekonomian masyarakat secara keseluruhan. (Defidelwati, 2014)
Adapun hal tersebut antara lain pengaruh lingkungan,  bahan  tanaman,  pupuk  dan  tindakan  kultur teknis. Pengaruh lingkungan berupa iklim dan tanah. Oleh karena  itu,  prediksi  produksi  kelapa  sawit  hendaklah didasarkan  kepada  hal-hal  yang  mempengaruhi  tersebut, sehingga  hasil  prediksi  produksi  kelapa  sawit  dapat
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
digunakan sebagai tolak ukur target yang akan datang bagi masyarakat.
Pada  bidang  soft  computing  telah  dikembangkan beberapa  model  dengan  memanfaatkan  teori  himpunan fuzzy.  Metode  Tsukamoto,  Mamdani,  dan  TSK  (Takagi- Sugeno-Kang) atau sering disebut dengan Sugeno adalah beberapa  contoh  metode  inferensi  fuzzy.  Beberapa aplikasi  di  berbagai.  bidang  telah  dikembangkan  dengan menggunakan  metode-metode  tersebut.  Secara  umum aturan  I-2  fuzzynya  berbentuk:  IF  x  is  A  AND  y  is  B THEN  z  =  f(x,y).  Dengan  beberapa  parameter  sebagai masukan dan dengan proses  menggunakan perhitungan 1 dan  2  maka  dihasilkan  output  berupa  waktu  pencucian serta  pembilasan  dan  pengeringan  (Laras  Purwati Ayunintias, 2017)
Prediksi atau peramalan adalah kemampuan memperkirakan  hasil  data  yang  akan  datang.  Peramalan ini  seperti  besarnya  penjualan,  nilai  tukar  valuta  asing, prediksi  beberapa  produk  penjualan  di  bulan/tahun terakhir.  Peramalan  dinyatakan  dengan  pernyataan: Misalnya  sejumlah  data times  series (runtun  waktu  )X 1 , X 2 , …., Xn.  Perkiraan berapa harga X n +1 berdasarkan X 1 , X 2 , …., X n. (Rita Dewi Risanty, 2016)
Berdasarkan  hal  demikian  maka  dilakukan  penelitian dengan  menerapkan  metode Fuzzy  Inference  System Takagi-Sugeno-Kang pada  prediksi  panen  kelapa  sawit untuk  mendapatkan  hasil  panen  dari  petani.  Dari  hasil penerapan  metode  tersebut  akan  dapat  diketahui kemampuan  metode Fuzzy  Inference  System  Takagi- Sugeno-Kang dalam  memprediksi  hasil  panen  kelapa sawit.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Kelapa  sawit  ( Elaeis  guineensis  Jacq .)  berasal  dari daerah  Afrika  dan  Amerika  Selatan.  Awalnya  tumbuhan ini  tumbuh  liar  dan  setengah  liar  di  daerah  tepi  sungai. Tanaman  ini  pertama  kali  diintroduksikan  ke  Indonesia oleh  pemerintah  kolonial  Belanda  pada  tahun  1848  di Kebun  Raya  Bogor  (s’Lands  Plantentuin  Buitenzorg) (Yan Suhatman, 2016)
Faktor-faktor Penentu Hasil Panen Kelap Sawit Adapun  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  hasil  panen kelapa sawit yaitu, (Alfayanti, 2013):
1. Lingkungan   Faktor  lingkungan  ini  mencakup tentang  iklim,  tanah  dan  topografi  pada  lahan kelapa  sawit.  Sehingga  berpengaruh  dalam  hasil panen kelapa sawit.
2. Bahan Tanaman  Bahan tanaman ini mencakup tentang  bibit  yang  ditanam  oleh  petani  kelapa sawit. Bisa bibit unggul dan juga bisa bibit biasa.
3. Tindakan kultur teknis  Tindakan kultur teknis ini dengan memamfaatkan lingkungan merupakan  salaha  satu  cara  untuk  pengendalian populasi hama.
Panen  adalah  kegiatan  memotong  atau  mengambil buah  masak  dari  tandan,  dan  memungut  brondolan selanjutnya dilakukan sistem pengangkutannya dari pokok ke  tempat  pengumpulan  hasil  (TPH)  hingga  ke  pabrik. Kriteria  yang  perlu  diperhatikan  saat  pemanenan  adalah rotasi dan sistem panen. Dilaksanakan rotasi dalam kurun waktu 7 hari hal demikian areal panen oleh pemanen harus dimasuki  tiap  tujuh  hari  sekali  dan  tidak  boleh  lewat. (Edgar, 2013)
Metode  Sugeno  hampir  sama  dengan  penalaran mandani,  outputnya  berupa  konstanta  atau  persamaan linier,  konsekuen  sistem  tidak  berupa  himpunan  fuzzy. Metode ini diperkenalkan oleh Takagi Sugeno-Kang pada tahun  1985,  sehingga  metode  ini  sering  juga  dinamakan dengan metode TSK (Sartika, 2018). Metode TSK terdiri dari 2 jenis, yaitu:
1. Model fuzzy TSK Orde-Nol IF (X1isA1)Θ(X2isA2)Θ . . . Θ(XN isAN ) THENz = k  (1)
A1  adalahan  himpunan  fuzzy  ke-1  adalah  sebagai anteseden, dan k sebagai konstanta (mutlak) konsekuennya.  Pada  kasus  ini,  output  dari  setiap  aturan fuzzy adalah konstanta.
2. Model  fuzzy TSK Orde-Satu IF (X1isA1)Θ . . . Θ(XN isAN ) THENz = p11 + q  (2) A1 adalah himpunan fuzzy ke-I sebagai anteseden, dan p1 adalah  suatu  konstanta  (mutlak)  n  ke-I  dan  q  juga merupakan konstanta dalam konsekuen.  jika fire strength (a1) dan nilai z1 untuk setiap aturan ke-r telah diperoleh (r = 1, ..., R), seterusnya dilakukan proses komposisi dengan cara  melakukan  penjumlahan  hasil  perkalian  antara fire strength dengan  nilai  z  tersebut.  Proses  penegasan ( defuzzy) dilakukan  menggunakan  konsep  rata-rata tertimbang ( weight average).
𝐴 = ∑ 𝑅 𝑟 = 1 (𝛼 𝑟 𝑍 )   (3) ∑ 𝑅 𝑟 = 1 = 𝛼 𝑟 (4)

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pengumpulan  data  adalah  tahapan-tahapan  yang bertujuan  dalam  mendapatkan  data-data  informasi  yang berkaitan  dengan  penelitian  ini.  Pada  tahapan pengumpulan data ini juga berguna untuk mengumpulkan semua  kebutuhan  data  yang  akan  diproses  nantinya menggunakan  metode  Inferensi Fuzzy  Takagi  sugeno- kang. Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  didapat berdasarkan  wawancara  dengan  10  petani  kelapa  sawit yang  menghasilkan  beberapa  hasil  yang  digunakan sebagai parameter yaitu sebagai berikut :
1. Data  Jumlah  Pemanen   adalah  banyaknya pekerja  atau  pemanen  yang  bekerja  pada  kebun kelapa sawit.
2. Data  Jumlah  Produksi   adalah  banyaknya produksi yang dicapai oleh kelompok tani kelapa sawit.
3. Data  Luas  HA   adalah  luas  lahan  per  hektar pohon  kelapa  sawit  yang  dapat  diproduksi  oleh petani  kelapa  sawit  didesa  bangun  jaya  dalam  1 tahun yaitu 2018-2019
4. Data  jumlah  produktivitas  adalah  banyaknya jumlah  kemampuan  pemanen  dalam  produksi kelapa  sawit  dalam  1  tahun  yaitu  dari  tahun 2018-2019
5. Data  Target  Produksi   kelapa  sawit  adalah jumlah produksi kelapa sawit yang harus dicapai oleh kelompok tani kelapa sawit.
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Tahapan  inferensi fuzzy  TSK  Orde 1,  pertama ditentukan  dahulu  derajat  keanggotaan  dari  himpunan fuzzy,  untuk  mendapatkan  nilai  inputan  variabel, selanjutnya  ditetapkan  fungsi  keanggotaan  didasarkan pada parameter yang telah dibuat, kemudian  menentukan aturan  dengan  menerapkan  fungsi  min,  dimana  aturan yang  digunakan  jika  hasil  dari  fungsi  min  tersebut  lebih besar  dari  0.  proses  selanjutnya  adalah fire  strength dan defuzzifikasi

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Analisa Data Masukan (Input)
Metode  Fuzzy  Takagi  Sugeno Kang(TSK) menggunakan  data-data  yang  dia  ambil  dari  sample sehingga  hasilnya  sesuai  dengan  harapan,  data-data tersebut adalah:
1. Data  Panen,  berisi  data  hasil  panen  yang  ada pada  kelompok  tani  di  desa  bangun  jaya, memiliki  3  jenis  yaitu:   (a)  Waktu/  tanggal panen (b)  Jumlah  perolehan  hasil  panen   (c) Kriteria musim panen
2. Data  Wilayah  Kerja,  berisi  data  wilayah  kerja yang  ada  dalam  kebun  petani  kelapa  sawit, meliputi luas wilayah dari kebun tersebut.
3. Data Kategori, berisi data kategori yang dimiliki oleh  kelompok  tani  ke-  lapa  sawit.  Adapun kategori  yang  ada  di  adalah:   (a)  Ketua kelompok tani (b) Anggota kelompok tani  (c) Ketua pemanen (d) Anggota pemanen

## 3.2 Analisa Proses
Proses  yang  terjadi  pada  sistem  yaitu  proses penyimpanan  data,  dan  proses  perhitungan  hasil  panen kelapa  sawit dengan Metode Fuzzy Takagi Sugeno Kang (TSK).  Proses  penyimpanan  data  terjadi  saat  pengguna memasukkan data masukan, data hasil panen kelapa sawit, dan  data  kriteria  musim  panen  kelapa  sawit.  Proses perhitungan prediksi panen kelapa sawit terjadi saat admin selesai  memasukan  data  hasil  panen  dan  kriteria  pada Fuzzy Takagi Sugeno Kang (TSK) yang telah dibangun.
Data di ambil dari hasil panen 5 kelompok petani kelapa sawit dalam 2 bulan masa panen dengan luas lahan 1  Hektar  Didesa  Bangun  Jaya.  Yang  mana  tahap penyelesaianya adalah sebagai berikut :
Table I: Data Kelompok Tani Bulan January 2019 Tanggal Panen Kelompok Tani Jumlah Panen Kriteria 20-01-2019 1 700 Kg Kemarau 20-01-2019 2 750 Kg Kemarau 20-01-2019 3 700 Kg Kemarau 20-01-2019 4 750 Kg Kemarau 20-01-2019 5 650 Kg Kemarau 03-02-2019 1 850 Kg Pemupukan 03-02-2019 2 850 Kg Pemupukan 03-02-2019 3 800 Kg Pemupukan 03-02-2019 4 800 Kg Pemupukan 03-02-2019 5 850 Kg Pemupukan 17-02-2019 1 1000 Kg Penghujan 17-02-2019 2 1100 Kg Penghujan 17-02-2019 3 1200 Penghujan
Kg 17-02-2019 4 1010 Kg Pemghujan 17-02-2019 5 1030 Kg Penghujan Tabel II. Prediksi Panen Selanjutnya pada bulan Maret 2019 Tanggal Panen Kelompok Tani Jumlah Panen Kriteria 03-03-2019 1 X Musim 03-03-2019 2 X Musim 03-03-2019 3 X Musim 03-03-2019 4 X Musim 03-03-2019 5 X Musim
Berdasarkan  dari  tabel  I  Data  Panen  Kelompok  Tani Januari  2019  dapat  disimpulkan,  bahwa  hasil  panen  dari masing-masing  kelompok  tani  kelapa  sawit  diambil  dari bulan Januari sampai awal Maret.
Analisa Data:
Ada  3  data  variabel,  yaitu:  variabel  input  (Panen,  dan kriteria),  dan  output  hanya  1  variabel,  yaitu:  pre-  diksi panen.  Variabel  panen  memiliki  2  nilai  linguistik,  yaitu turun dan naik sedangkan variabel kriteria memiliki 3 nilai linguistik,  yaitu  musim  kemarau,  musim  pemupukan  dan musim  penghujan.  Sehingga  dihasilkan  penalaran  pada inferensi fuzzy yang berbentuk:
Jika x adalah A, dan y adalah B, maka z adalah C.
Jika  x dihubungkan dengan  variabel panen dan  A  adalah nilai-nilai  linguistiknya,  y  dikaitkan  dengan  variabel kriteria  dan  B  adalah  nilai-nilai  linguistiknya,  z dihubungkan dengan variabel prediksi panen dan C adalah nilai  linguistiknya,  berdasarkan  aturan-aturan  pada inferensi  fuzzy,  maka  aturan-aturan  yang  mungkin  dan sesuai dengan basis pengetahuan ada 3 aturan, yaitu:
[R1] JIKA Panen TURUN, dan Kriteria Musim Kemarau, MAKA Prediksi BERKURANG;
[R2]  JIKA  Panen  TURUN,  dan  Kriteria  Musim Pemupukan, MAKA Prediksi BERKURANG;
[R3] JIKA Panen NAIK, dan  Kriteria Musim Penghujan, MAKA Prediksi NAIK
Tabel III: Hasil dari aturan-aturan yang terbentuk pada inferensi fuzzy
Aturan Panen Kriteria Fungsi Implikasi Prediksi R1 Turun Musim Kemarau ⇒ Berkurang R2 Naik Musim Pemupuka n ⇒ Bertambah R3 Naik Musim Penghujan ⇒ Bertambah
Mengacu  pada  data  di  atas.    Himpunan  fuzzy  pada variabel  panen  dan  kriteria,  yaitu  dengan  asumsi  bahwa jumlah  panen  selalu  dipengaruhi  dengan  keadaan  kriteria musim.  Dari  aturan-aturan  yang  terbentuk  berdasarkan
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
basis  aturan  pada  inferensi  fuzzy,  maka  aturan-aturan yang mungkin dan sesuai dengan basis pengetahuan ada 3 aturan, yaitu:
[R1] JIKA Panen TURUN, dan Kriteria Musim Kemarau, MAKA (Z 1 ) Prediksi = Panen; [R2]  JIKA  Panen  TURUN,  dan  Kriteria  Musim Pemupukan, MAKA (Z 2 ) Prediksi = Panen; [R3]  JIKA  Panen  NAIK,  dan  Kriteria  Musim  Penghujan, MAKA (Z 3 ) Prediksi = Panen;
1. Ditentukan variabel fungsi fuzzifikasi yang sesuai. Fungsi  keangotaan  masing-masing  variabel Metode Sugeno dapat digambarkan:
a. Panen  (x),  terdiri  atas  2  himpunan  fuzzy,  yaitu NAIK dan TURUN
Gambar 1:  Himpunan fuzzy variabel Panen:  NAIK dan TURUN
a. Kriteria  (y),  terdiri  atas  3  himpunan  fuzzy, yaitu MUSIM KEMARAU, MUSIM PEMUPUKAN dan MUSIM PENGHUJAN
Gambar 2:  Himpunan fuzzy variabel Panen:  NAIK dan TURUN
(c) Panen (z),  2 himpunan fuzzy, yaitu NAIK dan TURUN
Gambar 3:  Himpunan fuzzy variabel Prediksi Panen:  NAIK dan TURUN
2. Implikasi fungsi
Jika diketahui panen sebanyak 750 Kg, maka : µPnn TURUN (750) = 950-750 /30= 6,666 µPnn NAIK (750) = 750-600 /30 = 5
dan jika diketahui panen sebanyak 650 Kg, maka : µKri KEMARAU (650) = 800-650  /25= 6 µKri PEMUPUKAN (650) = 750-400 /25= 14 µKri PENGHUJAN (650) = 750-400 /25= 14
Selanjutnya  cari  α-predikat  dan  nilai  Z  untuk  masing- masing  aturan:  [R1]  JIKA  Panen  TURUN,  dan  Kriteria Musim Kemarau/

## MAKA (Z1)
Prediksi = Panen Kriteria; α predikat1
= μPnn TURUN ∩ μKrit MUSIM KEMARAU =  Min  (μPnn  TURUN  (750),  Krit  MUSIM  KEMARAU (650)) = Min (6,666;14)=14
Sehingga didapatkan nilai Z1 = 750 - 650 = 100
[R2]JIKA Panen TURUN, dan Kriteria Musim
Pemupukan
MAKA (Z2) Prediksi = Panen; α predikat2
= μPnn TURUN ∩ μKrit MUSIM PEMUPUKAN = min (μPnn TURUN (750), Krit MUSIM HUJAN(650)) = min (6,666;14)=14 didapatkan nilai Z2 = 750 [R3] JIKA Panen NAIK, dan Kriteria Musim Penghujan.
MAKA (Z3) Prediksi = Panen; α predikat3
= μPnn NAIK ∩ μKrit MUSIM PENGHUJAN = min (μPnn NAIK(750), Krit MUSIM HUJAN(650)) = min (5;14)=5 sehingga didapatkan nilai Z3 = 750
3. Defuzzifikasi / penegasan Pada  saat  defuzzifikasi  dilakukan  akan  dihasilkan  ouput berupa prediksi panen untuk bulan depan sebagai berikut: Output atau prediksi panen sawit untuk bulan Maret tahun 2019. Jumlah  Panen  =  800  Kg,   inferensi  fuzzynya dapat ditulis:
[R1] JIKA Panen TURUN, dan Kriteria Musim Kemarau. MAKA Prediksi PANEN TURUN α predikat1
= μPnn TURUN ∩ μKrit MUSIM KEMARAU = min (μPnn TURUN (750), Krit MUSIM KEMARAU(650)) = min (6,666;14)=14
sehingga didapatkan nilai Z1 = 750 - 650 = 100
[R2]JIKA Panen TURUN, dan Kriteria Musim
Pemupukan.
MAKA Prediksi PANEN TURUN α predikat2
= μPnnTURUN ∩ μKrit MUSIMPEMUPUKAN = min (μPnn TURUN (750), Krit MUSIM HUJAN (650)) = min (6,666;14)=14 sehingga didapatkan nilai Z2 = 750
[R3] JIKA Panen NAIK, dan Kriteria Musim Penghujan.
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
MAKA Prediksi PANEN NAIK α predikat3
= μPnn NAIK ∩ μKrit MUSIM PENGHUJAN = min (μPnn NAIK (750), Krit MUSIM HUJAN (650)) = min (5;14)=5
didapatkan  nilai  Z3  =  750   untuk  mendapatkan  nilai defuzzifikasi,  digunakan  metode  rata-rata  terpusat fuzzifikasi.
𝑍 0 = ∑ 3 𝑖=1𝛼𝐼𝑍𝐼 ∑ 3 𝐼−1𝛼𝐼 (1)
maka diperoleh prediksi panen setiap kelompok tani pada bulan selanjutnya adalah:
𝑍 0 = 100 + 750 + 750 100 + 750 + 750 800 𝐾𝑔
Maka  Hasil  Prediksi  Panen  untuk  Kelompok  Tani  1 adalah : 800 Kg
Maka  Hasil  Prediksi  Panen  untuk  Kelompok  Tani  2 adalah : 850 Kg
Maka  Hasil  Prediksi  Panen  untuk  Kelompok  Tani  3 adalah : 860 Kg
Maka  Hasil  Prediksi  Panen  untuk  Kelompok  Tani  4 adalah : 830 Kg
Maka  Hasil  Prediksi  Panen  untuk  Kelompok  Tani  5 adalah : 840 Kg

## Tabel 5: Data Prediksi Panen Kelompok Tani Maret 2019
Tanggal Panen Kelompok Tani Jumlah Panen Kriteria 03-03-2019 1 800 Kemarau 03-03-2019 2 850 Kemarau 03-03-2019 3 860 Kemarau 03-03-2019 4 830 Kemarau 03-03-2019 5 840 Kemarau
.

## V. PENUTUP
Keluaran  (Output)  dari  prediksi  panen  kelapa  sawit menggunakan  metode Fuzzy  Takagi  Sugeno  Kang  (TSK) ini berupa :
1. Mengetahui hasil panen berikutnya pada petani kelapa sawit dengan perhitungan Fuzzy Takagi Sugeno Kang (TSK).
2. Memberi  informasi  hasil  panen  petani  kelapa sawit
Perkiraan  prediksi  produksi  panen  yang  akan  datang akan  diketahui,  faktor  dan  pengaruhnya  serta  bagaimana petani  akan  meningkatkan  hasil  produksinya  dengan perhitungan metode yang dilakukan .

## VI U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kepada  Menristekdikti  yang  telah memberikan  dana  hibah  untuk  biaya  pelaksanaan penelitian  ini  dan  untuk  Universitas  Pasir  Pengaraian memberi dukungan financial terhadap penelitian ini
DAFTAR PUSTAKA [1] Irsyadi Siradjuddin (2015), Dampak Perkebunan Kelapa Sawit Terhadap Perekonomian  Wilayah  Di  Kabupaten  Rokan Hulu, Jurnal  Agroteknologi, Vol. 5, No. 2. Hal 7-14
[2] Defidelwina, Yulfita  A’ini (2014), Daya Saing Kelapa sawit di Kabupaten Rokan Hulu, Jurnal Sungkai, Vol. 1, No. 2 Hal. 1-9
[3] Laras  Purwati  Ayuningtias  (2017),  Mohamad irfan,  Jumadi,  Analisa  Perbandingan  Logic Fuzzy  Metode  Tsukamoto,  Sugeno,  dan Mamdani. Jurnal Informatika Vol. 10, Hal 9-16
[4] Rita  Dewi  Risanty,  Popy  Meilina,  Nur  Aina Hasni. (2016). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan  Prediksi  Jumlah  Produksi  Dan Tenaga  Kerja  Menggunakan  Metode  Fuzzy Sugeno.  Jurnal  Fakultas  Teknik  Universitas Muhammadiyah Jakarta.
[5] Yan Suhatman, Agus Suryanto, Lilik Setyobud. (2016).  Studi  Kesesuaian  Faktor  Lingkungan Dan  Karakter  Morfologi  Tanaman  Kelapa Sawit ( Elaeis guineensis Jacq .) Jurnal Produksi Tanaman.  Fakultas  Pertanian,  Universitas Brawijaya
[6] Alfayanti  dan  Zul  Efendi.  (2013).  Analisis Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Produksi Kelapa Sawit Rakyat Di Kabupaten Mukomuko”.Jurnal Penelitian AGRISEP
[7] Edgar Audela Batubara, Opim Salim Sitompul, Dedi  Arisandi.  Learning  Vector  Quantization Untuk  Prediksi  Produksi  Kelapa  Sawit  Pada PT.Perkebunan  Nusantara  I  Pulau  Tiga.  Jurnal Fakultas  Ilmu  Komputer  Dan  Teknologi Universitas Sumatera Utara. (2015)
[8] Bayu  Hanif  Pratama.  (2013).  Rancangan Aplikasi  Fuzzy  Inferen  System  (FIS)  Takagi Sugeno  Kang  (TSK)  Untuk  Menentukan Kebutuhan  Energi  Harian  Tubuh  Manusia Dewasa.Tugas Akhir Teknik Informatika.
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License