Oleh: ABDUL AZIS

1209 100 073

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA

2013

16 Agustus 2013

2 16 Agustus 2013

Sektor pertanian merupakan salah satu penopang perekonomian di Indonesia. Di Jawa Timur sendiri merupakan lokasi strategis untuk budidaya tanaman pangan seperti padi, jagung, kedelai dan lain-lain, sehingga mempunyai potensi prospektif untuk di kembangkan sebagai daerah sentra produksi. Ketersediaan air merupakan faktor paling berpengaruh dalam dunia pertanian karena air merupakan sumber kehidupan bagi tanaman. Sehingga perlu dilakukan pengkajian tentang ketersediaan air di suatu daerah untuk mengatur pola tanam agar hasil produksi menjadi optimal.

Berdasarkan permasalahan tersebut maka akan dibangun Sistem pakar fuzzy sebagai pendukung keputusan untuk mengatur pola tanam berdasarkan ketersediaan air.

3

1. Bagaimana mengimplementasikan sistem pakar fuzzy dengan metode Mamdani untuk prediksi ketersediaan air untuk tanaman pangan di suatu daerah tertentu.

2. Bagaimana membangun perangkat lunak sebagai pendukung keputusan untuk mengatur pola tanam tanaman pangan berdasarkan kebutuhan airnya.

16 Agustus 2013

4

1. Faktor yang digunakan untuk memprediksi ketersediaan air adalah curah hujan dan kondisi topografi yang meliputi ketinggian tanah, kemiringan lereng, dan porositas tanah.

3. Metode inferensi fuzzy yang akan digunakan adalah metode Mamdani dan metode defuzzifikasi yang digunakan adalah metode Centroid.

2. Faktor yang digunakan untuk mengatur pola tanam adalah berdasarkan ketersediaan air tanaman yang berhubungan dengan kebutuhan air tanaman.

4. Jenis tanaman pangan yang digunakan adalah padi, jagung, kedelai, kacang tanah dan kacang hijau.

5. Sistem yang akan dibangun berbasis aplikasi dekstop dengan menggunakan software java NetBeans dan MySQL sebagai DBMS-nya.

16 Agustus 2013

5

Membangun perangkat lunak yang dapat membantu pengambilan keputusan manajemen pola tanam tanaman pangan berdasarkan ketersediaan air.

Menerapkan manajemen pola tanam yang tepat sehingga mengoptimalkan hasil produksi pertanian tanaman pangan.

16 Agustus 2013

6 16 Agustus 2013

Bab I : Pendahuluan

Bab III : Metodologi Penelitian

Bab II : Tinjauan Pustaka

Bab IV : Perancangan dan Implementasi Sistem

Bab V : Uji Coba dan Pembahasan Sistem

Bab VI : Kesimpulan

Sistem pakar fuzzy merupakan penggabungan sistem pakar dengan sistem fuzzy. Penerapan sistem fuzzy dalam sistem pakar bertujuan untuk merepresentasikan pengetahuan pakar pada lingkungan yang tidak pasti, tidak lengkap dan sangat kompleks.

Sistem pakar merupakan salah satu bagian dari kecerdasan buatan sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke Komputer, agar dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli. Tujuan dari pengembangan sistem pakar adalah untuk menghasilkan suatu sistem yang dapat membantu pekerjaan manusia. Sistem pakar merupakan salah satu bagian dari kecerdasan buatan.

7 16 Agustus 2013

Basis Pengetahuan

Fuzzifikasi

Sistem Inferensi

Fuzzy

Defuzzifikasi Input

Output

Kebutuhan air

Ketersediaan air

Tanaman

Skema dasar sistem pakar fuzzy

8 16 Agustus 2013

Sistem Pakar Fuzzy

Tsukamoto Mamdani Sugeno Metode

Inferensi

Metode Defuzzifikasi Mean of Maximum Bisektor Centroid

9 16 Agustus 2013

Metode Mamdani sering disebut sebagai Metode Min-Max atau Max-Min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Untuk mendapatkan nilai output, diperlukan 4 tahapan.

Langkah

1. Pembentukan himpunan fuzzy

2. Fungsi implikasi (evaluasi aturan)

3. Komposisi aturan

4. Penegasan (defuzzy)

10 16 Agustus 2013

11

Pada metode Centroid, solusi tegas diperoleh dengan cara mengambil titik pusat daerah fuzzy.

Untuk domain Kontinyu Untuk domain Diskrit

Z = ∑ 𝒅𝒊.𝑼𝑨𝒊(𝒅𝒊)𝒏𝒊=𝟏∑ 𝑼𝑨𝒊(𝒅𝒊)𝒏𝒊=𝟏

𝒛𝟎= ∫ 𝒁.𝑼 𝒁 .𝒅𝒛𝒃𝒂

∫ 𝑈 𝑍 .𝑑𝑑𝑏𝑎

Z = nilai hasil defuzzifikasi 𝒅𝒊 = nilai output pada aturan ke – i 𝑼𝑨𝒊(𝒅𝒊) = derajat keanggotaan nilai output aturan ke – i n = banyak aturan yang digunakan

Z = nilai domain ke – i 𝑼(𝒁) = derajat keanggotaan titik tersebut 𝒁𝟎 = nilai hasil penegasan (defuzzifikasi)

16 Agustus 2013

Curah Hujan

Kemiringan Lereng

Porositas Tanah

Input

Ketersediaan Air

Sedikit

Sedang

Banyak

Var. Linguistik Output Var. Linguistik

12 16 Agustus 2013

Rendah

Sedang Sangat Tinggi

Tinggi Ketinggian tanah

Rendah

Sedang Sangat Tinggi

Tinggi

Datar

Landai Curam

Agak Curam

Kecil

Sedang Sangat Besar

Besar

Agak Banyak

13

Mempelajari materi dan sumber-sumber data, diantaranya, Sistem pakar fuzzy, data curah hujan, data keadaan topografi meliputi: ketinggian tanah, kemiringan lereng dan Porositas tanah, serta data kebutuhan air Tanaman.

Pengumpulan fakta-fakta yang mendukung perancangan sistem, perancangan Data Flow Diagram dan perancangan antarmuka.

Implementasi Sistem

Sistem yang telah dirancang diimplementasikan kedalam bentuk program menggunakan software Java Netbeans.

Analisis dan Perancangan

Sistem

Studi Literatur

16 Agustus 2013

14

Melakukan pengujian apakah sistem sudah berjalan dengan benar dan sesuai dengan perancangan.

Melakuan Penarikan Kesimpulan dari hasil pengujian sistem yaitu, hasil pola tanam yang didapat dari setiap kabupaten/kota yang digunakan sebagai pengujian.

Pengujian

Penarikan Kesimpulan

16 Agustus 2013

15 16 Agustus 2013

ya Mulai

Pengguna biasa

Administrator

Proses login

Login benar?

Grafik hasil konsultasi

Kesimpulan pola tanam

List hasil konsultasi

Selesai tidak

Input data faktor

Faktor lain?

Nilai ketersediaan air (Crisp output)

Kebutuhan air tanaman

Tanaman yang sesuai

fuzzifikasi

inferensi

komposisi

defuzzifikasi

Simpan hasil konsultasi

tidak

16 16 Agustus 2013

Data yang di gunakan adalah data pada kabupaten Bojonegoro dengan data curah hujan pada bulan januari 2013. Input: Curah Hujan = 330.33 mm Ketinggian tanah = 19 m Kemiringan tanah = 2.78° Porositas = 40.26% Output: Ketersediaan air = 159.17 mm

Antarmuka Proses Konsultasi

17 16 Agustus 2013

Grafik himpunan fuzzy untuk faktor curah hujan dengan input 330.33 milimeter

Grafik himpunan fuzzy untuk faktor ketinggian dengan input 19 meter

18 16 Agustus 2013

Grafik himpunan fuzzy untuk faktor kemiringan dengan input 2.78°

Grafik himpunan fuzzy untuk faktor porositas dengan input 40.26%

19 16 Agustus 2013

Ini adalah aturan-aturan yang dihasilkan dari faktor-faktor yang diinputkan pada proses konsultasi. Operator yang digunakan adalah fungsi implikasi yang digunakan adalah MIN (operator AND).

Dari aturan-aturan tersebut menghasilkan 2 konsekuen, yaitu : • Ketersediaan air : Agak

Banyak • Ketersediaan air :

Banyak

20 16 Agustus 2013

Grafik himpunan fuzzy untuk daerah konsekuen Daerah himpunan fuzzy hasil komposisi dari aturan-aturan yang digunakan

Dengan menggunakan metode Centroid of Gravity, diperoleh titik pusat dengan nilai 159.17 Nilai ketersediaan air = 159.17 milimeter

21 16 Agustus 2013

Dari proses konsultasi diperoleh ketersediaan air adalah 159.17 milimeter. Dari grafik terlihat bahwa nilai kebutuhan air yang paling mendekati adalah padi dengan nilai 160 milimeter.

Tanaman Kebutuhan Air Total

Kebutuhan Air

perbulan

Masa Tanam

Padi 639,65 160 4 bulan

Jagung 439,46 146 3 bulan

Kacang Hijau 416,27 138 3 bulan

Kedelai 393,07 131 3 bulan

Kacang Tanah

454,52 114 4 bulan

Tabel Kebutuhan Air Tanaman Pangan

22 16 Agustus 2013

Setelah semua data dimasukkan, diperoleh hasil konsultasi dari bulan Januari sampai Desember untuk kabupaten Bojonegoro sebagai berikut.

23 16 Agustus 2013

Grafik pola tanam untuk kabupaten Bojonegoro

24 16 Agustus 2013

Dengan cara yang sama seperti yang telah dipaparkan pada slide sebelumnya namun data yang di gunakan adalah kota surabaya, diperoleh hasil konsultasi sebagai berikut.

25 16 Agustus 2013

Grafik pola tanam untuk kota Surabaya

26 16 Agustus 2013

Kabupaten/ Kota

Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober Nopember Desember

Bojonegoro Padi Padi Padi K.hijau, Jagung

K.hijau, Jagung

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

K.hijau, Jagung

Jagung, K. hijau

Padi

Surabaya Padi Padi Padi Jagung, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Jagung, K. hijau

Padi

Mojokerto Padi Padi Padi Jagung, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Jagung, K. hijau

Padi

Bondowoso Padi Padi Jagung, K. Hijau

K.hijau, Jagung

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

Kedelai, K. Hijau

K.hijau, Jagung

Jagung, Padi

Hasil pola tanam pada kabupaten Bojonegoro, Mojokerto, Bondowoso dan Surabaya adalah sebagai berikut

27 16 Agustus 2013

Hasil pola tanam untuk kabupaten Bojonegoro didapat kesimpulan bahwa antara Desember sampai Maret tanaman pangan yang baik untuk ditanam adalah padi, pada bulan April sampai Mei adalah kacang hijau dan jagung, untuk bulan Juni sampai September adalah kedelai dan kacang hijau, untuk bulan Oktober dan Nopember adalah kacang hijau dan jagung.

Hasil pola tanam untuk kota Surabaya didapat kesimpulan bahwa antara Desember sampai Maret tanaman pangan yang baik untuk ditanam adalah padi, pada bulan April dan Nopember adalah jagung dan kacang hijau, untuk bulan Mei sampai Oktober adalah kedelai dan kacang hijau.

Pada musim hujan yaitu antara bulan Nopember sampai April rata-rata tanaman yang baik untuk ditanam adalah padi, sedangkan pada musim kemarau yaitu antara bulan Mei sampai Oktober

28 16 Agustus 2013

Untuk mendapatkan hasil yang lebih baik, perlu dilakukan uji coba dengan wilayah yang lebih spesifik seperti tingkat kecamatan.

Untuk pengembangan perangkat lunak dapat ditambahkan faktor-faktor lain seperti, vegetasi hutan dan luas wilayah.

29 16 Agustus 2013

1. Subakti, I. (2002). “Sistem Pendukung Keputusan”. Jurnal Akademik. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember..

2. Prasetiya, H. (2012). “Penerapan Fuzzy Expert System Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Untuk Investor Properti”. Jurnal. Surabaya: Institut Teknologi sepuluh Nopember Surabaya.

3. Kusumadewi, S. (2004). “Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan”. Yogyakarta: Graha Ilmu.

4. Irawan, M.I., dkk. (2012). “Model Managemen Pola Tanam Di Provinsi NTB Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan”. Penelitian Labolatorium Ilmu Komputer Jurusan Matematika. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

5. Setiaji. (2009). “Himpunan dan Logika Samar serta Aplikasinya”. Yogyakarta: Graha Ilmu.

30 16 Agustus 2013

6. Anonim. (2012). “Prediksi dan Tantangan Sektor Pertanian Indonesia Tahun 2013”. http://www.bin.go.id/wawasan/detil/155/3/29/10/2012/prediksi-dan-tantangan-sektor-pertanian-indonesia-tahun-2013. [diakses pada tanggal 04 Maret 2013].

7. Kuswadi, S. (2007). “Kendali Cerdas Teori dan Aplikasi Praktisnya”. Yogyakarta: Andi.

8. Arhami, M. (2005).“Konsep Dasar Sistem Pakar”. Yogyakarta: Andi. 9. Oktriani, M. (2008). “Aplikasi Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan

Logika Fuzzy”. Skripsi. Salatiga: Universitas Kristen Satya Wacana.

31

Terima Kasih

16 Agustus 2013