SISTEM REKOMENDASI MENGGUNAKAN FUZZYMAMDANI UNTUK PERENCANAAN POLA TANAMLAHAN SAWAH TADAH HUJANKABUPATEN GROBOGAN

SISTEM REKOMENDASI MENGGUNAKAN FUZZYMAMDANI UNTUK PERENCANAAN POLA TANAMLAHAN SAWAH TADAH HUJANKABUPATEN GROBOGAN RECOMMENDATION SYSTEM USING FUZZY MAMDANI FOR CROP PLANNING AT RAINFED RICE AREAS IN GROBOGAN Virgiawan Niam Alwahid1, Hanny Haryanto2 Jl. Imam Bonjol No. 207, Semarang, 50131, Telp. (024) 3517261 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro e-mail: 111201 [email protected] ,[email protected]

Abstrak Optimalisasi tanaman pangan diperlukan perencanaan yang matang guna meningkatkan produktifitas pertanian yang meliputi perencanaan waktu dan masa tanam yang tepat, apalagi jika usaha tani berada di sawah tadah hujan, ketersediaan air menjadi masalah yang dihadapi para petani khususnya pada lahan sawah tadah hujan. Musim tanam yang mundur mengakibatkan petani sulit melakukan perawatan tanaman . Dengan adanya sistem rekomendasi pola tanam dapat mempermudah para petani untuk melakukan usaha tani berdasarkan waktu dan masa tanam yang tepat. Logika fuzzy adalah metode yang digunakan untuk pemecahan masalah yang diimplementasikan dalam sistem. Terdapat 4 tahap dalam logika fuzzy yaitu fuzzyfikasi, pembentukan basis pengetahuan dalam bentuk IF THEN, Aplikasi fungi implikasi menggunakan fungsi MIN dan komposisi antar rule menggunakan fungsi MAX, Defuzzyfikasi. Data yang digunakan yaitu data curah hujan, suhu udara, ketinggian daerah, kelandaian, dan porositas jenis tanah di Kabupaten Grobogan. Hasil penelitian didapat akurasi sebesar 75,44 %. Kata kunci : Sistem Rekomendasi,Pola tanam, Fuzzy Mamdani

Abstract Optimization of crop required a good planning to increased productivity of agricultural included planning and appropriate time of planting. Especially rainfed areas, water availability becomes a problem to farmers. The retreat season of time planting affected difficulty of plant cure to the farmer . The recommendation system on cropping patterns required by a farmer to facilitate the work base on appropriate planting time. Fuzzy logic is a method used for solving the problems that were implemented in the system. There were four stages in the fuzzy logic that are fuzzification, the establishment of a knowledge base in the form of IF-THEN, Applications of fungi implications using MIN function and composition between the rule using the MAX function, Defuzzification. The data used was data of rainfall, air temperature, altitude area, flatness and porosity of soil types in Grobogan. The result was the rank of accuracy 75,44%. Keywords :Recommendation system, cropping patterns, Fuzzy Mamdani 1. PENDAHULUAN Tanaman pangan merupakan salah satu komoditas bernilai ekonomi serta memiliki peluang untuk dikembangkan karena tanaman pangan merupakan sumber utama karbohidrat dan protein. Kubutuhan tanaman pangan palawija seperti padi, jagung, kacang hijau, dan kedelai semakin meningkat hal ini dikarenakan laju jumlah pertumbuhan penduduk

semakin meningkat[1]. Optimalisasi tanaman pangan diperlukan perencanaan yang matang guna meningkatkan produktifitas pertanian yaitu meliputi perencanaan waktu dan masa tanam yang tepat, apalagi jika usaha tani berada dalam sawah tadah hujan. Ketersediaan air memang menjadi masalah yang dihadapi para petani khususnya pada lahan tadah hujan. Air dan lahan merupakan sumberdaya yang penting dalam usaha tani. Sawah irigasi sangat diuntungkan dengan jumlah ketersediaan air sehingga kebutuhan air yang digunakan tanaman dapat terpenuhi, namun sawah tadah hujan kurang dengan adanya ketersediaan air karena hanya mengandalkan curah hujan. Hal ini menjadi masalah utama yang dihadapi para petani Kabupaten Grobogan karena sebagian besar sawah di Kabupaten Grobogan merupakan sawah tadah hujan. Secara umum tanaman yang kukurangan air memunyai ukuran lebih kecil dari pada tanaman yang normal. Kekurangan air ini juga menyebabkan penurunan hasil panen yang signifikan bahkan dapat menyebabkan kematian pada tanaman[2]. Selain masalah ketersediaan air, musim tanam yang mundur mengakibatkan petani sulit melakukan perawatan, contohnya pada tanaman kedelai, terkadang ketika memasuki musim panen tanaman kedelai sudah memasuki musim hujan, akibatnya kedalai menjadi membusuk jika sering terkena hujan. Hal ini desebabkan karena pemahaman petani tentang waktu tanam dan penen yang kurang tepat[3]. Dengan demikian diperlukan adanya sistem rekomendasi tentang menejemen pola tanam berdasarkan ketersediaan air agar memudahkan para petani untuk melakukan usaha tani pada musim tanam waktu yang tepat. Salah satu yang dipelajari dalam sistem cerdas adalah Logika Fuzzy. 2. METODE PENELITIAN A.

Sistem Rekomendasi

Sistem rekomendasi adalah sarana untuk mendukung pencarian informasi dan untuk menentukan informasi pada domain tertentu . Hal ini diperlukan karena pengetahuan user yang terbatas karena terlalu banyak item yang dibandingan[4] B.

Logika fuzzy

Logika fuzzy merupakan metode untuk pemecahan masalah dapat diimplementasikan pada sistem dari sistem yang sederhana,sistem kecil, serta sistem kontrol. Dalam logika klasik hanya terdapat dua kemungkian “Ya” atau “Tidak” ,”Benar atau Salah”,”Baik atau buruk”.maka dari itu didefinisikan dengan nilai 0 atau 1,berbeda dengan fuzzy nilai logika antara 0 sampai dengan 1 .Logika fuzzy dapat diimplementasikan dalam berbagai bidang ,contohnya : bidang kedokteran (sistem diagnosa penyakit), bidang ekonomi (sistem pemasaran), bidang Teknik (prediksi adanya gempa bumi), Bidang Pertanian (sistem pakar diagnosa penyakit pada tanaman)[5].

Gambar 3 - 1 Cara kerja logika fuzzy

A.

Fuzzyfikasi Fuzzzyfikasi merupakan proses untuk mengubah nilai input yang mempunyai nilai tegas menjadi variabel linguistik menggunakan fungsi keanggotaan

B.

Inferensi Proses mengubah nilai input menjadi nilai output fuzzy dengan cara mengikuti aturanaturan IF THEN yang telah ditetapkan pada basis pengetahuan. Aplikasi implikasi menggunkan fungsi MIN dan komposisi antar rule mengguanakan fungsi MAX. Misalkan diketehui 2 buah rule berikut: μ Α∩Β = min(μ A [x], μ B [yI)

C.

Defuzzyfikasi Mengubah output fuzzy yang diperoleh mesin inferensi menjadi nilai tegas menggunakan fungsi keanggotaan yang sesuai dengan saat dilakukan fuzzyfikasi. 𝒛 = ∑µ(𝒛)𝒛 µ(𝒛)

3. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada pengujian aplikasi ini menggunakan bahasa pemograman PHP dengan menggunakan metode fuzzy mamdani. Pada proses awal yaitu fuzzyfikasi ,memasukan nilai input untuk diubah menjadi variabel linguistik. Variabel input yaitu curah hujan ,suhu, ketinggian, kelandaian, porositas jenis tanah dan variabel output adalah ketersediaan air.

Gambar 3 – 1 Gambar Tampilan Sistem

Gambar 3 - 2 Grafik fungsi keanggotaan ketinggian dengan inputan 155 m

Gambar 3 - 3 Grafik fungsi keanggotaan curah hujan dengan inputan 345 mm

Gambar 3 - 4 Grafik fungsi keanggotaan kelandaian dengan inputan 14,85

Gambar 3 – 5 Grafik fungsi keanggotaan porositas tanah dengan inputan 52,075%

Gambar 3 - 3 Grafik fungsi keanggotaan suhu dengan inputan 27,5

Gambar 3 - 3 Grafik fungsi keanggotaan Variabel output : ketersediaan air

Berikut ini adalah aturan-aturan yang dihasilkan berdasarkan faktor-faktor yang diinputkan pada proses konsultasi. Fungsi implikasi yang digunakan adalah MIN komposisi antar rule menggunakan fungsi MAX - JIKA curah hujan SEDANG dan suhu RENDAH dan ketinggian SEDANG dan kelandaian AGAK DATAR dan porositas jenis tanah KURANG BAIK maka ketersediaan air SEDANG. - JIKA curah hujan SEDANG dan suhu RENDAH dan ketinggian SEDANG dan kelandaian AGAK DATAR dan porositas jenis tanah SEDANG maka ketersediaan air SEDANG. - JIKA curah hujan SEDANG dan suhu RENDAH dan ketinggian TINGGI dan kelandaian AGAK LANDAI dan porositas jenis tanah SEDANG maka ketersediaan air SEDANG. - JIKA curah hujan TINGGI dan suhu SEDANG dan ketinggian TINGGI dan kelandaian AGAK DATAR dan porositas jenis tanah KURANG BAIK maka ketersediaan air BANYAK. - JIKA curah hujan TINGGI dan suhu SEDANG dan ketinggian TINGGI dan kelandaian AGAK DATAR dan porositas jenis tanah SEDANG maka ketersediaan air BANYAK

Berikut adalah hasil setelah input data variabel dan proses perhitungan pada sistem dihasilkan data rekomendasi pola tanam sebagai berikut yaitu dari bulan Januari sampai Desember.

4. KESIMPULAN Berdasarkan dari hasil penelitian yang telah dilakukan penulis dalam pembuatan sistem rekomendasi untuk perencanaan pola tanam, dapat disimpulkan bahwa : Tujuan penelitian ini adalah merancang sebuah sistem rekomendasi menggunakan metode fuzzy Mamdani yang bisa memberikan informasi kepada Dinas Pertanian Tanaman Pangan dan Holtikultura Kabupaten Grobogan dan memberikan solusi terhadap petenani mengenai musim tanam yang tepat. 1. Metode fuzzy Mamdani telah berhasil diimplementasikan pada sistem rekomendasi untuk perencaan pola tanam. Sistem rekomendasi dirancang dan diimplementasikan dengan Bahasa pemrograman PHP. 2. System rekomendasi yang telah dibuat dapat digunakan untuk membantu dalam

3.

pengambilan keputusan dan membantu para petani untuk memilih tanaman yang tepat. Metode fuzzy mamdani mempunyai akurasi yang cukup baik, hal tersebut dibuktikan pada proses pengujian yang menghasilkan akurasi sebesar 75,44 persen. 5. SARAN

Karena hasil yang didapat jauh dari sempurna maka saran yang dapat diberikan untuk melakukan penelitian lebih lanjut, yaitu sebagai berikut : 1. Lebih memperhatikan dalam pembentukan fungsi keanggotaan karena fungsi keanggotaan memiliki peran penting dalam teori himpunan fuzzy. 2. Untuk memperdalam logika fuzzy metode mamdani penelitian selanjutnya diharap mencari objek lain. 3. Untuk penelitian selanjutnya diharap bisa menggabungkan dengan metode lain. DAFTAR PUSTAKA [1]

D. S. Mardawilis , Putu Sudira , Bambang Hendro Sunarminto, “Analisi Neraca Air Untuk Pengambangan Tanaman Pangan Pada Kondisi Iklim Yang Berbeda,” Agritech, vol. 31, no. 2, pp. 109–115, 2011.

[2]

N. Song and Y. Banyo, “Konsentrasi Klorofil Daun Sebagai Indikator Kekurangan Air Pada Tanaman,” J. Ilm. Sains, vol. 11, no. 2, pp. 167–172, 2011.

[3]

“Dinas Pertanian TPH Kab.Grobogan.” [Online]. Available: http://dinpertan.grobogan.go.id/komoditas-243-juara-i-kategori-siswa-slta.html. [Accessed: 02-Mar-2016].

[4]

A. W. Putra, “SISTEM REKOMENDASI SPESIFIKASI KOMPUTER MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY TSUKAMOTO.” 2015.

[5]

V. Sutojo, T; Mulyanto, Edi; Suhartono, Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi, 2011.

[6]

H. B. Pudjiono, Grobogan Dalam angka (Grobogan in Figures) 2014. Grobogan: Badan Pusat Statistik, 2015.

[7]

K. Wijaya, “Rancang Bangun Sistem Infomarsi Simpan Pinjam Pada Credit Union Koperasi Simpan Pinjam Bahtera Dengan Fitur Nilai Rekomendasi Pemberian Pinjaman Berbasis Fuzzy,” pp. 1–6, 2015.

[8]

A. Azis and M. Isa, “Perancangan Sistem Pakar Fuzzy Sebagai Pendukung Keputusan Manajemen Pola Tanam Tanaman Pangan Berdasarkan Ketersediaan Air,” vol. 2, no. 1, 2013.

[9]

M. Sumitre and R. Kurniawan, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Tenaga Pengajar Dengan Metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani,” vol. 14, no. 1, pp. 61–71, 2014.

[10] F. Masykur, “Implementasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan metode Fuzzy Logic Berbasis Web,” 2012. [11] A. Kamsyakawuni, R. Gernowo, and E. Adi, “Aplikasi Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Hipertiroid dengan Metode Inferensi Fuzzy Mamdani,” Sist. Inf. Bisnis, vol. 2, pp. 58–66, 2012. [12] A. Saleh, “Implementasi Fuzzy Mamdani Dalam Sistem Pendukung Mahasiswa ( Studi

Kasus: Universitas Potensi Utama ),” pp. 6–8, 2015. [13] “PENGERTIAN POLA TANAM DAN MACAM MACAM JENIS POLA TANAM ~ Cahaya mentari.” [Online]. Available: http://www.mentaridunia.com/2013/01/pengertian-pola-tanam-dan-macam-macam.html. [Accessed: 23Mar20 16]. [14] A. Dhani, R. Bahtiyar, A. Hoyyi, and H. Yasin, “Ordinary Kringing Dalam Estimasi Curah Hujan Di Kota Semarang,” J. Gaussian, vol. 3, no. 2, pp. 15 1–159, 2014. [15]

C. Diarafiska, “PENERAPAN METODE MAMDANI UNTUK MEMPREDIKSI PENDAPATAN PADA KOPERASI TANI KARYA MANUNGGAL.” 2016