Implementasi metode Fuzzy Mamdani berbasis GroIMP XL-System pada pertumbuhan ideal kacang kedelai terhadap intensitas penyiraman dan pemupukan

Abstract

Program simulasi dengan Metode Fuzzy Mamdani Pada Pertumbuhan Ideal Kacang Kedelai Terhadap Intensitas Penyiraman Dan Pemupukan, dibangun dalam sebuah software bernaman GroIMP Xl-System. Data morfologi tinggi batang dan jumlah daun tanaman kacang kedelai varietas Kaba digunakan sebagai data inputan dalam program simulasi yang mana diperhitungkan dengan menggunakan Fuzzy Mamdani sehingga menghasilkan nilai rata-rata terbobot untuk kedua data baik data tinggi batang tanaman dan jumlah daun yang mana menghasilkan sebuah simulasi pertumbuhan kacang kedelai yang menampilkan sebuah struktur simulasi tanaman kacang kedelai yang terdiri dari bagian batang dan daun yang sederhana. Dalam perhitungan Fuzzy Mamdani terdapat beberapa langkah seperti Pembentukan Himpunan Fuzzy (Fuzzyfikasi), Aplikasi fungsi implikasi, Komposisi antar aturan dan Defuzzifikasi atau menghitung nilai rata- rata terbobot. Setelah diketahui data simulasi dalam program, sebuah Metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE), digunakan untuk menghitung persentase error antar data aktual di lapangan dengan data hasil simulasi, yang mana hasil program simulasi tanaman kacang kedelai manghasilkan persentase eror dari tinggi tanaman yaitu 13,6 % sehingga nilai keakurasian dari percobaan ini 86,4 % dan untuk persentase eror dari daun tanaman yaitu 32, 7 % sehingga nilai keakurasian dari percobaan ini untuk hasil dari jumlah daun tanaman sebesar 67, 3 %. The simulation program of ideal growth soybean on watering and fertilizing intensity with Fuzzy Mamdani method are constructed of software called GroIMP XL-System. Morphological data of stem height and number of leaves of Kaba soybean are the input data of the simulation program resulting a soybean simulation structure consisting of simple stem and leaf parts. There are several steps of Fuzzy Mamdani calculation, such as the establishment of fuzzy sets (Fuzzification), the application of implication function, composition between rules or calculate a weighted average value. Once simulation data within the program is identified, a method of Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is used to calculate the error percentage between the actual data in the field with the data of simulation results producing the error percentage of height plants is 13.6%, therefore the value of the accuracy of the experiment is 86.4%. While the error percentage of the leaves numbers is 32, 7% hence the value of the accuracy of the results of this experiment is 67, 3%