Sistem Pakar Penentuan Kelayakan Usaha Budi Daya Pembesaran Ikan Gurami
SISTEM PAKAR PENENTUAN KELAYAKAN USAHA BUDI
DAYA PEMBESARAN IKAN GURAMI
SUCI HITMAWATI
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014
ii
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Sistem Pakar
Penentuan Kelayakan Usaha Budi Daya Pembesaran Ikan Gurami adalah benar
karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam
bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang
berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari
penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di
bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Januari 2014
Suci Hitmawati
NIM G64114023
i
ii
ABSTRAK
SUCI HITMAWATI. Sistem Pakar Penentuan Kelayakan Usaha Budi Daya
Pembesaran Ikan Gurami. Dibimbing oleh TOTO HARYANTO dan IRZAL
EFFENDI.
Pembesaran merupakan segmen akhir dalam budi daya ikan gurami yang
hasilnya berupa ikan ukuran konsumsi dengan berat badannya minimal 500
g/ekor. Penelitian ini mengembangkan suatu sistem pakar yang dirancang untuk
merekam dan menggunakan ilmu pengetahuan, pengalaman, dan keahlian dari
tenaga ahli yang memiliki disiplin ilmu pada bidang perikanan budi daya untuk
menetukan kelayakan usaha budi daya pembesaran ikan gurami sesuai dengan
aspek teknis, aspek hukum, aspek sosial budaya, dan aspek finansial. Metode
inferensi yang digunakan adalah metode Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto
dengan fungsi keanggotaan menggunakan kurva trapesium. Metode defuzzifikasi
yang digunakan adalah rata-rata berbobot. Tujuh parameter aspek teknis yaitu
suhu, amoniak (NH3), disolved oxygen (DO), alkalinitas, puissance negative de H
(pH), kedalaman air, dan ketinggian bersifat fuzzy dan diperoleh 11 aturan yang
ditentukan oleh pakar untuk menghasilkan output analisis kelayakan usaha.
Sistem pakar yang dibangun sudah mampu menganalisis kelayakan usaha budi
daya pembesaran ikan gurami dan sudah mendekati kemampuan pakar.
Kata kunci : fuzzy inference system (FIS), kelayakan usaha, pembesaran.
ABSTRACT
SUCI HITMAWATI. Expert System to Determine the Feasibility of Gouramy
Growth-out Culture. Supervised by TOTO HARYANTO and IRZAL EFFENDI.
Growth-out is the final segment in gouramy culture which results in
consumption-sized gouramy with a minimum weight of 500 g/fish. This research
develops an expert system designed to record and use the knowledge, experience,
and expertise of aquaculturist to determine the feasibility of gouramy growth-out
culture in accordance with technical, legal, social, cultural, and financial aspects.
The utilized inference method is Tsukamoto Fuzzy Inference System (FIS) with
trapezoid curve. Meanwhile, weighted average is used as the defuzzification
method. Seven parameters, namely technical temperature, ammonia (NH3),
disolved oxygen (DO), alkalinity, puissance negative de H (pH), water depth, and
height are the fuzzy parameters which are then processed with 11 rules defined by
expert to analyze the result of the qualification. This expert system is able to
analyze the feasibility of gouramy growth-out culture and already approaching the
capability of expert.
Key words : feasibility, fuzzy inference system (FIS), growth-out.
iii
SISTEM PAKAR PENENTUAN KELAYAKAN USAHA BUDI
DAYA PEMBESARAN IKAN GURAMI
SUCI HITMAWATI
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Komputer
pada
Departemen Ilmu Komputer
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014
iv
Penguji : Dr Yeni Herdiyeni, SSi MKom
v
Judul Skripsi : Sistem Pakar Penentuan Kelayakan Usaha Budi Daya Pembesaran
Ikan Gurami
Nama
: Suci Hitmawati
NIM
: G64114023
Disetujui oleh
Toto Haryanto, SKom MSi
Pembimbing I
Ir Irzal Effendi, MSi
Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Ir Agus Buono, MSi MKom
Ketua Departemen Ilmu Komputer
Tanggal Lulus:
Judul Skripsi: Sistem Pakar Penentuan Kelay akan Usaha Budi Daya Pembesaran
Ikan Gurami
: Suci Hitmawati
Nama
: G641 14023
NIM
Disetuj ui oleh
Toto Haryanto, SKom MSi
Pembimbing I
Tanggal Lulus:
0 9 JAN 2014
ｾ＠
If Ifzal Effendi, MSi
Pembimbing II
vi
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wata’ala atas
segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang
dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Juli 2013 ini ialah Sistem
Pakar Penentuan Kelayakan Usaha Budi Daya Pembesaran Ikan Gurami.
Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesarbesarnya kepada :
1
2
3
4
5
6
7
Bapak Toto Haryanto, SKom MSi dan Bapak Ir Irzal Effendi, MSi selaku
dosen pembimbing atas bantuan, nasihat, kritik, dan saran serta ketersediaan
waktunya untuk penulis selama penelitian ini berlangsung hingga selesai.
Ibu Dr Yeni Herdiyeni, Ssi MKom selaku dosen penguji yang telah
memberikan arahan dan saran.
Ayahanda tercinta Mawin dan Ibunda tercinta Hidayati, Spd, atas segala
doa, kasih sayang, dan dukungan baik spiritual maupun moral.
Kakak-kakak tercinta Mila Afrianti, Robi Satria, dan Dian Wahyuni serta
keponakan tersayang Muhammad Rhaziq dan Fakhira Aulia Ramadhani atas
segala dukungan dan semangatnya.
Sahabat-sahabat terbaik Selvya Rossalina, Nurul Arifin Subandi, Megga
Dara N, Fitria ramadhani, Nella Nevannita dan Arina Pramudita atas segala
semangat, persahabatan, dan kebersamaannya.
Teman-teman seperjuangan di Alih Jenis Ilmu Komputer Institut Pertanian
Bogor Angkatan 6 atas kebersamaannya.
Semua pihak yang telah membantu, sehingga karya ilmiah ini dapat
diselesaikan dengan baik.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Januari 2014
Suci Hitmawati
vii
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
DAFTAR GAMBAR
DAFTAR LAMPIRAN
PENDAHULUAN
Latar belakang
Tujuan Penelitian
Ruang Lingkup Penelitian
METODE
Identifikasi Masalah
Akuisisi Pengetahuan
Representasi Pengetahuan
Pengembangan Mesin Inferensi
Implementasi Pengembangan
Pengujian
HASIL DAN PEMBAHASAN
Akuisisi Pengetahuan
Representasi pengetahuan
Pengembangan Mesin Inferensi
Implementasi
Pengujian
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Saran
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
vi
vi
vi
1
1
3
3
4
4
4
5
5
5
6
6
6
6
6
17
19
21
21
21
21
23
viii
DAFTAR TABEL
1 Parameter aspek hukum
2 Parameter aspek sosial budaya
3 Parameter aspek teknis
4 Parameter aspek finansial
5 Pengujian dengan pakar
6 Variabel aspek teknis
7 Himpunan fuzzy dan domain parameter suhu
8 Himpunan fuzzy dan domain parameter NH3
9 Himpunan fuzzy dan domain parameter DO
10 Himpunan fuzzy dan domain parameter alkalinitas
11 Himpunan fuzzy dan domain parameter pH
12 Himpunan fuzzy dan domain parameter kedalaman air
13 Himpunan fuzzy dan domain parameter ketinggian
14 Aturan aspek hukum
15 Aturan aspek sosial budaya
16 Aturan keseluruhan dari setiap aspek
4
4
5
5
7
8
8
9
10
11
11
12
13
15
15
16
DAFTAR GAMBAR
1 Tahapan sistem pakar (Marimin 2005)
2 Metode pengembangan sistem pakar berbasis FIS (Marimin 2002)
3 Fungsi keanggotaan suhu
4 Fungsi keanggotaan NH3
5 Fungsi keanggotaan DO
6 Fungsi keanggotaan alkalinitas
7 Fungsi keanggotaan pH
8 Fungsi keanggotaan kedalaman air
9 Fungsi keanggotaan ketinggian
10 Fungsi keanggotaan output analisa usaha
11 Menu pada sistem
12 Form aspek hukum
13 Form aspek teknis
14 Form aspek finansial.
15 Perhitungan kelayakan aspek finansial
16 Form aspek sosial budaya
17 Tampilan hasil analisis keseluruhan aspek
18 Hasil data uji sistem
19 Fungsi keanggotaan output
4
5
8
9
10
11
12
12
13
14
17
17
17
18
18
19
19
19
20
DAFTAR LAMPIRAN
1 Aturan aspek teknis
2 Kuisioner 1 pengujian data aspek teknis ke pakar
3 Kuisioner II pengujian data keseluruhan aspek ke pakar
23
24
25
PENDAHULUAN
Latar belakang
Osphronemus gouramy termasuk salah satu komoditas perikanan yang
memiliki nilai ekonomis tinggi. Permintaannya di pasaran cukup tinggi dan belum
sepenuhnya mampu dipenuhi oleh para pembudidaya. Salah satu penyebabnya
adalah masih terbatasnya pengetahuan mengenai teknik pengolahan budi daya
gurami sehingga yang mengusahakan masih terbatas (Saparinto 2008). Terdapat
tiga tahap usaha budi daya yang bisa dilakukan oleh pengusaha gurami. Tahap
tersebut meliputi pembenihan, pendederan, dan pembesaran. Pembenihan
merupakan kegiatan pemijahan induk gurami jantan dan betina hingga bertelur.
Benih gurami mulai dapat dialihkan ke tahap pendederan saat larva berumur 1-12
hari. Pendederan dilakukan setelah benih berumur 10-12 hari hingga panjang
tubuhnya mencapai 16 cm. Pembesaran merupakan segmen akhir dalam budi daya
ikan gurami. Pembesaran dilakukan sejak panjang tubuh gurami mencapai 16 cm
hingga berat badannya minimal 500 g/ekor (Saparinto 2008).
Pembesaran merupakan segmentasi yang menjanjikan selain pembenihan.
Hasil budidayanya berupa ikan konsumsi. Mengkonsumsi ikan dinilai dapat
meningkatkan tingkat kecerdasan masyarakat. Oleh karena itu, pemerintah sangat
menganjurkan masyarakat mengkonsumsi ikan baik ikan tawar maupun ikan laut.
Pemerintah melalui Kementerian Kelautan dan Perikanan telah mencanangkan
meningkatkan konsumsi ikan nasional melalui Gerakan Makan Ikan Nasional
(Gemarikan) sebagai upaya meningkatkan kecerdasan masyarakat. Sehingga budi
daya pembesaran penting dilakukan guna menghasilkan ikan konsumsi yang
berguna bagi kecerdasan anak bangsa. Usaha pembesaran ikan gurami
menyimpan potensi yang cukup besar untuk dikembangkan, namun pengelolaan
kegiatan usaha tersebut memiliki beberapa permasalahan. Permasalahan yang
dihadapi oleh pembudidaya ikan berkaitan dengan aspek teknis dan aspek
finansial. Permasalahan yang berkaitan dengan aspek teknis budi daya yaitu masih
menerapkan teknologi perikanan yang tradisional, sehingga penggunaan input
maupun output diduga belum optimal. Permasalahan yang berkaitan dengan aspek
finansial antara lain harga jual ikan, manajemen usaha serta keuntungan yang
diperoleh pembudidaya ikan belum maksimal.
Berdasarkan data yang diperoleh dari Dinas Perternakan dan Perikanan
Kabupaten Bogor (DPPKB 2011), untuk wilayah Bogor produksi ikan konsumsi
terus naik tiap tahunnya sehingga mencapai angka terbesar pada tahun 2013
sebesar 88 597/ton. Terlihat minat masyarakat dari tahun ke tahun terhadap ikan
gurami semakin meningkat. Harga ikan gurami konsumsi jauh lebih tinggi
dibandingkan dengan ikan air tawar lainnya. Saat ini harga ikan gurami mencapai
Rp 35 125/ekor. Hal ini tentu saja menarik minat para investor atau pelaku usaha
untuk membuka usaha budi daya pembesaran ikan gurami.
Memulai sebuah usaha pembesaran ikan gurami tidak mudah, banyak
kendala yang harus dihadapi. Salah satunya adalah hambatan pengetahuan tentang
budi daya pembesaran ikan gurami yang layak dan pengetahuan tentang analisis
kelayakan usaha sebelum memulai usaha pembesaran ikan gurami. Kelayakan
usaha dilakukan guna menghindari beberapa hal merugikan yang bisa terjadi
sewaktu proses budi daya berlangsung diantaranya jumlah keuntungan yang
diperoleh sedikit, hal ini karena pembudidaya ikan belum memahami konsep
2
perhitungan kelayakan usaha dengan baik. Studi kelayakan usaha juga dilakukan
guna menghindari kerugian yang bisa ditimbulkan di masa yang akan datang.
Analisis kelayakan usaha merupakan pemeriksaan keuangan untuk mengetahui
keberhasilan yang telah dicapai selama usaha perikanan berlangsung. Studi
kelayakan digunakan untuk mengetahui layak atau tidaknya suatu bisnis untuk
dikembangkan. Sebelum bisnis baru dikembangkan, harus diadakan penelitian
apakah bisnis yang akan dikembangkan menguntungkan atau tidak. Bila
menguntungkan, apakah keuntungan tersebut memadai dan dapat diperoleh secara
terus menerus dan dalam waktu yang lama. Secara teknis mungkin saja usaha
tersebut layak dilakukan, tetapi secara ekonomis dan sosial, kemungkinan kurang
memberikan manfaat.
Selama ini proses menentukan kelayakan usaha pembesaran ikan gurami
dilakukan secara manual dan cukup sulit karena variabelnya beragam sehingga
prosesnya memerlukan waktu yang lama. Selain itu, ada beberapa pembudidaya
yang tidak mengerti tentang studi kelayakan usaha sehingga memilih terjun
langsung tanpa melakukan studi kelayakan usaha terlebih dahulu. Penelitian
sebelumnya, Efrina (2011) melakukan analisis kelayakan investasi pengusahaan
ikan gurami yang hasilnya menunjukkan bahwa usaha pembesaran ikan gurami di
perusahaan tersebut layak untuk dikembangkan, akan tetapi proses analisis data
memerlukan waktu yang cukup lama yaitu sekitar 3 bulan. Hal ini terjadi karena
sebelum memulai usaha pembesaran ikan gurami banyak aspek yang harus
diperhatikan diantaranya aspek sosial budaya, aspek hukum, aspek teknis, dan
aspek finansial. Lokasi tempat yang akan dijadikan tempat usaha harus ditinjau
apakah lokasi yang memadai untuk dibangun sebuah usaha pembesaran ikan
gurami. Selain itu, aspek teknis juga harus diperhatikan dengan cara pengukuran
kualitas air yang nantinya akan mempengaruhi tingkat kehidupan ikan gurami.
Untuk mempelajari kelayakan semua aspek tentunya memerlukan waktu yang
lama dikarenakan harus mencari informasi sebanyak mungkin dari semua sumber
yang memang sudah ahli dan berpengalaman melakukan usaha pembesaran ikan
gurami, sehingga memperoleh kelayakan usaha yang optimal. Pengetahuan dari
pakar yang berpengalaman akan membantu mempercepat proses penentuan
sebuah usaha yang akan dikembangkan layak atau tidak.
Adapun solusi yang diusulkan untuk masalah tersebut adalah penelitian
untuk merancang suatu sistem pakar yang dapat digunakan sebagai jembatan
penghubung antara pakar dan pembudidaya dalam penentuan kelayakan usaha
budi daya pembesaran ikan gurami sehingga keputusan bisa diperoleh secara
tepat. Dilihat dari karakteristik data kelayakan usaha pembesaran ikan gurami
banyak nilai pada variabel aspek teknis yang mengandung ketidakpastian. Metode
yang dapat membantu pengolahan data yang nilai datanya banyak mengandung
keambiguan pada sistem pakar dapat menggunakan Fuzzy Inference System (FIS),
yang meniru cara bagaimana manusia berfikir sehingga dianggap memungkinkan
untuk menyelesaikan masalah yang datanya banyak mengandung keambiguan.
Penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya di antaranya oleh Firmansyah dan
Firda (2013) melakukan penelitian mengenai penerapan metode fuzzy Tsukamoto
pada aplikasi perencanaan produksi. Mustarizi (2012) melakukan penelitian
mengenai sistem pakar penggunaan bandwidth jaringan komputer menggunakan
fuzzy. Solikin (2012) melakukan penelitian mengenai penerapan logika fuzzy
Mamdani dan Sugeno untuk optimasi produksi barang. Berdasarkan beberapa
3
penelitian tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa logika fuzzy mampu
menyelesaikan ketidakpastian dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para
pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan.
Dalam membangun sistem fuzzy ada tiga penalaran inferensi yang dapat
digunakan diantaranya penalaran Mamdani, penalaran Sugeno dan penalaran
Tsukamoto. Penalaran Mamdani menggunakan fungsi implikasi MIN dan
komposisi antar rule menggunakan fungsi agregasi MAX sehingga untuk
menghasilkan output tunggal diperlukan proses agregasi yang cukup sulit karena
harus menghitung luas daerah di bawah kurva. Penalaran Sugeno sebenarnya
hampir mirip dengan penalaran Mamdani, hanya saja output yang dihasilkan tidak
berupa himpunan fuzzy melainkan berupa konstanta. Penalaran Sugeno
memperbaiki kelemahan penalaran Mamdani dengan menambah perhitungan
matematika sederhana sebagai bagian dari THEN. Tetapi penalaran Sugeno tidak
dapat menyelesaikan semua jenis permasalahan dan ketidakpastiaan dari sistem
fuzzy dan belum dapat merepresentasikan permasalahan secara baik. Oleh karena
itu, muncul penalaran Tsukamoto yang merepresentasikan penalaran Sugeno yang
sederhana tetapi output yang dihasilkan berupa himpunan fuzzy, sehingga tetap
mengakomodasi penalaran Mamdani. Fuzzy Tsukamoto merupakan salah satu
metode yang sangat fleksibel dan memiliki toleransi pada data yang ada. Pada
metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan berbentuk IF-Then harus
direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang
monoton. Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata berbobot.
Maka penelitian ini memilih metode Tsukamoto dalam pengambilan keputusan
penentuan kelayakan usaha budi daya pembesaran ikan gurami.
Tujuan Penelitian
1
2
Penelitian ini bertujuan:
Merumuskan fakta dan pengetahuan dalam menentukan usaha kelayakan
budi daya pembesaran ikan gurami.
Membangun sistem pakar untuk menentukan kelayakan usaha pembesaran
ikan gurami menggunakan metode Fuzzy Inference System (FIS).
Ruang Lingkup Penelitian
1
2
3
Ruang lingkup penelitian ini meliputi:
Data yang digunakan berasal dari pakar yaitu Bapak Ir Irzal Effendi, MSi
dari Fakultas Perikanan Departemen Budidaya Perikanan Institut Pertanian
Bogor, informasi dari Bapak Ir H M Sulhi, kepala Bagian Teknis Balai
Budidaya Perikanan Air Tawar Sempur, Bogor, Bapak H.R Suryadi
pengelola Pusat Pelatihan Mandiri Kelautan dan Perikanan (P2 MKP) desa
Pabuaran Kemang Bogor.
Variabel yang digunakan diantaranya ditinjau dari aspek teknis, aspek
hukum, aspek sosial budaya, dan aspek finansial.
Metode yang digunakan untuk analisis aspek teknis kelayakan usaha
pembesaran ikan gurami adalah metode Fuzzy Inference System Tsukamoto.
4
METODE
Penelitian ini mengacu pada tahap pembangunan sistem pakar dalam
Marimin (2005). Skema tahapan ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Tahapan sistem pakar (Marimin 2005)
Identifikasi Masalah
Menurut Maguire (1988) dalam Marimin (2005) pada tahap identifikasi
masalah perlu dipertimbangkan hal seperti jenis penerapan baru untuk pemakai
umum dan sistem perorangan, pengembangan sistem pakar yang sesuai dengan
model pengetahuan pakar, desain yang erat kaitannya dengan versi data sistem
pakar yang akan dikembangkan, dan keterpaduan sistem dengan lingkungan
produksi yang dimiliki pengguna.
Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi pengetahuan digunakan sebagai alat untuk mendapatkan
pengetahuan, fakta, dan aturan yang diperlukan oleh sistem. Pengetahuan dari
pakar dapat diperoleh melalui wawancara dan telaah pustaka.
Berdasarkan proses akuisisi yang telah dilakukan didapatkan 4 aspek yang
dapat menentukan kelayakan usaha pembesaran ikan gurami di antaranya aspek
hukum pada Tabel 1, sosial budaya pada Tabel 2, teknis pada Tabel 3, dan
finansial dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 1 Parameter aspek hukum
No
Parameter Input
1 Bentuk badan usaha
2 Izin usaha
Satuan Nilai
Usaha mandiri, Badan pemerintahan
Ada surat izin, Tidak ada surat izin
Tabel 2 Parameter aspek sosial budaya
No
Parameter Input
1 Manfaat terhadap masyarakat
2 Perilaku konsumen
Satuan Nilai
Ada, Tidak ada
Tidak suka ikan,Kurang suka
ikan,Suka ikan, Sangat suka ikan
5
Tabel 3 Parameter aspek teknis
No
1
2
3
4
5
6
7
Parameter Input
Suhu
NH3
DO
Alkalinitas
pH
Kedalaman air
Ketinggian
Satuan Nilai
C
Mg/lt
Ppm
Mg/lt
Asam (< 7), normal (7), basa (> 7)
M
M dpl
Tabel 4 Parameter aspek finansial
No
1
2
3
4
5
6
7
8
Parameter Input
Biaya Investasi
Biaya Operational
Tingkat Kehidupan
Berat Ikan
Hasil produksi ikan
Pendapatan
Keuntungan
R/C Ratio
Satuan Nilai
Rupiah
Rupiah
%
Bobot (Kg)
Bobot
Rupiah
Rupiah
Representasi Pengetahuan
Pengetahuan yang diperoleh dari proses akuisisi kemudian direpresentasikan
untuk membentuk basis pengetahuan. Basis pengetahuan terdiri atas pengetahuan
yang dimaksud dan spesifikasi dari pokok persoalan yang akan diselesaikan
(Marimin 2005).
Pengembangan Mesin Inferensi
Metode inferensi yang digunakan adalah metode FIS Tsukamoto. Prosesnya
terlihat pada Gambar 2. Setiap masukan dari pengguna dihitung nilai
keanggotaannya sesuai dengan fungsi keanggotaan yang digunakan. Nilai
keanggotaan yang diperoleh kemudian digunakan untuk mengevaluasi rules yang
ada pada basis pengetahuan. Hasil evaluasi rules yang telah diagregasi kemudian
didefuzzifikasi sehingga diperoleh kesimpulan.
Domain
masalah
Fuzzifikasi
Pembuatan
aturan fuzzy
Defuzzifikasi
Evaluasi
Gambar 2 Metode pengembangan sistem pakar berbasis FIS (Marimin 2002)
Implementasi Pengembangan
Sistem ini dikembangkan dalam lingkungan XAMPP 1.7.2 dengan bahasa
pemrograman PHP. Spesifikasi perangkat keras yang digunakan di tahap
implementasi pengembangan sistem di antaranya menggunakan processor Intel
Core 2 Duo 2.10 GHz, RAM 2.00 GB, dan harddisk kapasitas 320 GB. Sistem
6
pakar ini dikembangkan berbasis web agar lebih mudah diakses dan dimanfaatkan
oleh lebih banyak orang.
Pengujian
Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui apakah sistem sudah sesuai
dengan kebutuhan pakar atau belum. Tahap pengujian dilakukan dengan uji coba
program kepada pakar. Pada tahap ini dilakukan evaluasi terhadap berbagai
kriteria yang berkaitan dengan aplikasi, seperti kelengkapan, ketepatan dan
konsistensi pengetahuan, serta kemudahan menggunakan aplikasi.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi pengetahuan dilakukan melalui wawancara langsung dengan pakar
ditambah telaah pustaka. Selain dari pakar, data diperoleh dari beberapa informasi
tambahan yang diperoleh dari buku, jurnal, dan makalah yang berhubungan
dengan pengembangan sistem pakar serta informasi mengenai kelayakan usaha
budi daya pembesaran ikan gurami. Proses validasi kemudian dilakukan untuk
melihat kebenaran dari data yang diperoleh dari proses akuisisi pengetahuan.
Tahapan proses validasi dapat dilihat pada Tabel 5.
Representasi pengetahuan
Proses penentuan sebuah usaha layak atau tidak dilakukan dimulai dari
mengumpulkan fakta yang diperoleh dari hasil survey pada beberapa tempat budi
daya pembesaran ikan gurami yang kemudian dianalisis dan digunakan untuk
penentuan kesimpulan. Dari hasil survey ada beberapa parameter input yang
bersifat fuzzy yaitu pada aspek teknis, sehingga digunakanlah FIS untuk
memproses input tersebut. Metode FIS yang digunakan adalah metode
Tsukamoto.
Pengembangan Mesin Inferensi
a)
Domain Masalah
Sebelum usaha dimulai sebaiknya para pemulai usaha melakukan analisa
apakah usaha yang akan dijalankan layak atau tidak. Selama ini proses
menentukan kelayakan usaha dilakukan secara manual sehingga membutuhkan
waktu yang lama. Terbatasnya jumlah pakar mengakibatkan terhambatnya kinerja
usaha apalagi bagi lokasi budi daya yang jauh sehingga sulit untuk menemui
pakar. Oleh karena itu, perlu dibuat suatu sistem sebagai penghubung antara pakar
dengan petani budi daya dan investor yang dapat mewakili pengetahuan pakar.
7
Tabel 5 Pengujian dengan pakar
Validasi
Hasil
Langkah selanjutnya
Tahap 1
Evaluasi
Terdapat kesalahan range nilai Mengubah range nilai
parameter setiap pada beberapa parameter aspek
Kedalaman Air dan
aspek
teknis, yaitu:
Ketinggian.
Kedalaman Air
Mengganti parameter
Ketinggian
dampak terhadap
Adanya perubahan parameter
masyarakat menjadi
aspek sosial budaya, yaitu :
manfaat untuk masyarakat.
Dampak terhadap masyarakat Penelitian kembali ke tahap
akuisisi pengetahuan.
Tahap 2
Pengajuan
kuisioner pada
pakar.
Tahap 3
Pengajuan
kuisioner pada
pakar.
b)
Dari 31 data uji aspek teknis
yang diajukan ke pakar 29
data telah terjawab dengan
benar, sehingga data yang
diujikan dapat dikatakan
sudah mendekati keilmuan
pakar.
Sistem telah tervalidasi.
Dari 31 data uji aspek hukum
yang diajukan 31 dari data
tersebut benar.
Dari 31 data uji aspek
finansial yang diajukan 31
dari data tersebut benar.
Dari 31 data uji aspek sosial
budaya 29 dari data tersebut
benar.
Dari 31 data uji keseluruhan
yang bersifat fuzzy dan nonfuzzy yang diajukan kepada
pakar 29 dari data tersebut
benar.
Sistem telah tervalidasi.
Fuzzifikasi
Fuzzifikasi dilakukan untuk membagi variabel menjadi beberapa himpunan
fuzzy yang nantinya akan digunakan dalam pembuatan aturan. Aspek teknis
dikembangkan dalam basis sistem fuzzy yang menggunakan FIS sebagai proses
untuk pengambilan keputusan dan dapat dilihat pada Tabel 6. Variabel lainnya
tidak melakukan proses fuzzifikasi karena bersifat non-fuzzy .
8
Tabel 6 Variabel aspek teknis
No
1
2
3
4
5
6
7
Parameter Input
Suhu
NH3
DO
Alkalinitas
pH
Kedalaman air
Ketinggian
Satuan Nilai
C
Mg/lt
Ppm
Mg/lt
Asam (< 7), normal (7), basa (> 7)
M
m Dpl
Fuzzy
Fuzzy
Fuzzy
Fuzzy
Fuzzy
Fuzzy
Fuzzy
Fuzzy
Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan yang akan digunakan untuk memberikan nilai pada
himpunan fuzzy adalah kurva trapesium untuk input dan kurva segitiga untuk
output. Adapun penjelasan lebih lengkap mengenai fungsi keanggotaan masing
masing parameter adalah sebagai berikut.
Fungsi Keanggotaan Suhu
Parameter suhu memiliki tiga himpunan dengan domain masing masing
himpunan yang dapat dilihat pada Tabel 7. Fungsi keanggotaan suhu
direpresentasikan menggunakan kurva trapesium seperti pada Gambar 3.
Tabel 7 Himpunan fuzzy dan domain parameter suhu
Parameter
Suhu
Himpunan Fuzzy
TidakOptimalBawah
Optimal
TidakOptimalAtas
Domain
[0 0 20 23]
[20 25 30 35]
[32 35 50 50]
Gambar 3 Fungsi keanggotaan suhu
Dari kurva dirumuskan fungsi keanggotaan suhu sebagai berikut:
0;
µ TidakOptimalBawah (X)= 1;
23−�
23−20
;
�
DAYA PEMBESARAN IKAN GURAMI
SUCI HITMAWATI
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014
ii
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Sistem Pakar
Penentuan Kelayakan Usaha Budi Daya Pembesaran Ikan Gurami adalah benar
karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam
bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang
berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari
penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di
bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut
Pertanian Bogor.
Bogor, Januari 2014
Suci Hitmawati
NIM G64114023
i
ii
ABSTRAK
SUCI HITMAWATI. Sistem Pakar Penentuan Kelayakan Usaha Budi Daya
Pembesaran Ikan Gurami. Dibimbing oleh TOTO HARYANTO dan IRZAL
EFFENDI.
Pembesaran merupakan segmen akhir dalam budi daya ikan gurami yang
hasilnya berupa ikan ukuran konsumsi dengan berat badannya minimal 500
g/ekor. Penelitian ini mengembangkan suatu sistem pakar yang dirancang untuk
merekam dan menggunakan ilmu pengetahuan, pengalaman, dan keahlian dari
tenaga ahli yang memiliki disiplin ilmu pada bidang perikanan budi daya untuk
menetukan kelayakan usaha budi daya pembesaran ikan gurami sesuai dengan
aspek teknis, aspek hukum, aspek sosial budaya, dan aspek finansial. Metode
inferensi yang digunakan adalah metode Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto
dengan fungsi keanggotaan menggunakan kurva trapesium. Metode defuzzifikasi
yang digunakan adalah rata-rata berbobot. Tujuh parameter aspek teknis yaitu
suhu, amoniak (NH3), disolved oxygen (DO), alkalinitas, puissance negative de H
(pH), kedalaman air, dan ketinggian bersifat fuzzy dan diperoleh 11 aturan yang
ditentukan oleh pakar untuk menghasilkan output analisis kelayakan usaha.
Sistem pakar yang dibangun sudah mampu menganalisis kelayakan usaha budi
daya pembesaran ikan gurami dan sudah mendekati kemampuan pakar.
Kata kunci : fuzzy inference system (FIS), kelayakan usaha, pembesaran.
ABSTRACT
SUCI HITMAWATI. Expert System to Determine the Feasibility of Gouramy
Growth-out Culture. Supervised by TOTO HARYANTO and IRZAL EFFENDI.
Growth-out is the final segment in gouramy culture which results in
consumption-sized gouramy with a minimum weight of 500 g/fish. This research
develops an expert system designed to record and use the knowledge, experience,
and expertise of aquaculturist to determine the feasibility of gouramy growth-out
culture in accordance with technical, legal, social, cultural, and financial aspects.
The utilized inference method is Tsukamoto Fuzzy Inference System (FIS) with
trapezoid curve. Meanwhile, weighted average is used as the defuzzification
method. Seven parameters, namely technical temperature, ammonia (NH3),
disolved oxygen (DO), alkalinity, puissance negative de H (pH), water depth, and
height are the fuzzy parameters which are then processed with 11 rules defined by
expert to analyze the result of the qualification. This expert system is able to
analyze the feasibility of gouramy growth-out culture and already approaching the
capability of expert.
Key words : feasibility, fuzzy inference system (FIS), growth-out.
iii
SISTEM PAKAR PENENTUAN KELAYAKAN USAHA BUDI
DAYA PEMBESARAN IKAN GURAMI
SUCI HITMAWATI
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Komputer
pada
Departemen Ilmu Komputer
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2014
iv
Penguji : Dr Yeni Herdiyeni, SSi MKom
v
Judul Skripsi : Sistem Pakar Penentuan Kelayakan Usaha Budi Daya Pembesaran
Ikan Gurami
Nama
: Suci Hitmawati
NIM
: G64114023
Disetujui oleh
Toto Haryanto, SKom MSi
Pembimbing I
Ir Irzal Effendi, MSi
Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Ir Agus Buono, MSi MKom
Ketua Departemen Ilmu Komputer
Tanggal Lulus:
Judul Skripsi: Sistem Pakar Penentuan Kelay akan Usaha Budi Daya Pembesaran
Ikan Gurami
: Suci Hitmawati
Nama
: G641 14023
NIM
Disetuj ui oleh
Toto Haryanto, SKom MSi
Pembimbing I
Tanggal Lulus:
0 9 JAN 2014
ｾ＠
If Ifzal Effendi, MSi
Pembimbing II
vi
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wata’ala atas
segala karunia-Nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Tema yang
dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Juli 2013 ini ialah Sistem
Pakar Penentuan Kelayakan Usaha Budi Daya Pembesaran Ikan Gurami.
Pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesarbesarnya kepada :
1
2
3
4
5
6
7
Bapak Toto Haryanto, SKom MSi dan Bapak Ir Irzal Effendi, MSi selaku
dosen pembimbing atas bantuan, nasihat, kritik, dan saran serta ketersediaan
waktunya untuk penulis selama penelitian ini berlangsung hingga selesai.
Ibu Dr Yeni Herdiyeni, Ssi MKom selaku dosen penguji yang telah
memberikan arahan dan saran.
Ayahanda tercinta Mawin dan Ibunda tercinta Hidayati, Spd, atas segala
doa, kasih sayang, dan dukungan baik spiritual maupun moral.
Kakak-kakak tercinta Mila Afrianti, Robi Satria, dan Dian Wahyuni serta
keponakan tersayang Muhammad Rhaziq dan Fakhira Aulia Ramadhani atas
segala dukungan dan semangatnya.
Sahabat-sahabat terbaik Selvya Rossalina, Nurul Arifin Subandi, Megga
Dara N, Fitria ramadhani, Nella Nevannita dan Arina Pramudita atas segala
semangat, persahabatan, dan kebersamaannya.
Teman-teman seperjuangan di Alih Jenis Ilmu Komputer Institut Pertanian
Bogor Angkatan 6 atas kebersamaannya.
Semua pihak yang telah membantu, sehingga karya ilmiah ini dapat
diselesaikan dengan baik.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Januari 2014
Suci Hitmawati
vii
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL
DAFTAR GAMBAR
DAFTAR LAMPIRAN
PENDAHULUAN
Latar belakang
Tujuan Penelitian
Ruang Lingkup Penelitian
METODE
Identifikasi Masalah
Akuisisi Pengetahuan
Representasi Pengetahuan
Pengembangan Mesin Inferensi
Implementasi Pengembangan
Pengujian
HASIL DAN PEMBAHASAN
Akuisisi Pengetahuan
Representasi pengetahuan
Pengembangan Mesin Inferensi
Implementasi
Pengujian
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Saran
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
vi
vi
vi
1
1
3
3
4
4
4
5
5
5
6
6
6
6
6
17
19
21
21
21
21
23
viii
DAFTAR TABEL
1 Parameter aspek hukum
2 Parameter aspek sosial budaya
3 Parameter aspek teknis
4 Parameter aspek finansial
5 Pengujian dengan pakar
6 Variabel aspek teknis
7 Himpunan fuzzy dan domain parameter suhu
8 Himpunan fuzzy dan domain parameter NH3
9 Himpunan fuzzy dan domain parameter DO
10 Himpunan fuzzy dan domain parameter alkalinitas
11 Himpunan fuzzy dan domain parameter pH
12 Himpunan fuzzy dan domain parameter kedalaman air
13 Himpunan fuzzy dan domain parameter ketinggian
14 Aturan aspek hukum
15 Aturan aspek sosial budaya
16 Aturan keseluruhan dari setiap aspek
4
4
5
5
7
8
8
9
10
11
11
12
13
15
15
16
DAFTAR GAMBAR
1 Tahapan sistem pakar (Marimin 2005)
2 Metode pengembangan sistem pakar berbasis FIS (Marimin 2002)
3 Fungsi keanggotaan suhu
4 Fungsi keanggotaan NH3
5 Fungsi keanggotaan DO
6 Fungsi keanggotaan alkalinitas
7 Fungsi keanggotaan pH
8 Fungsi keanggotaan kedalaman air
9 Fungsi keanggotaan ketinggian
10 Fungsi keanggotaan output analisa usaha
11 Menu pada sistem
12 Form aspek hukum
13 Form aspek teknis
14 Form aspek finansial.
15 Perhitungan kelayakan aspek finansial
16 Form aspek sosial budaya
17 Tampilan hasil analisis keseluruhan aspek
18 Hasil data uji sistem
19 Fungsi keanggotaan output
4
5
8
9
10
11
12
12
13
14
17
17
17
18
18
19
19
19
20
DAFTAR LAMPIRAN
1 Aturan aspek teknis
2 Kuisioner 1 pengujian data aspek teknis ke pakar
3 Kuisioner II pengujian data keseluruhan aspek ke pakar
23
24
25
PENDAHULUAN
Latar belakang
Osphronemus gouramy termasuk salah satu komoditas perikanan yang
memiliki nilai ekonomis tinggi. Permintaannya di pasaran cukup tinggi dan belum
sepenuhnya mampu dipenuhi oleh para pembudidaya. Salah satu penyebabnya
adalah masih terbatasnya pengetahuan mengenai teknik pengolahan budi daya
gurami sehingga yang mengusahakan masih terbatas (Saparinto 2008). Terdapat
tiga tahap usaha budi daya yang bisa dilakukan oleh pengusaha gurami. Tahap
tersebut meliputi pembenihan, pendederan, dan pembesaran. Pembenihan
merupakan kegiatan pemijahan induk gurami jantan dan betina hingga bertelur.
Benih gurami mulai dapat dialihkan ke tahap pendederan saat larva berumur 1-12
hari. Pendederan dilakukan setelah benih berumur 10-12 hari hingga panjang
tubuhnya mencapai 16 cm. Pembesaran merupakan segmen akhir dalam budi daya
ikan gurami. Pembesaran dilakukan sejak panjang tubuh gurami mencapai 16 cm
hingga berat badannya minimal 500 g/ekor (Saparinto 2008).
Pembesaran merupakan segmentasi yang menjanjikan selain pembenihan.
Hasil budidayanya berupa ikan konsumsi. Mengkonsumsi ikan dinilai dapat
meningkatkan tingkat kecerdasan masyarakat. Oleh karena itu, pemerintah sangat
menganjurkan masyarakat mengkonsumsi ikan baik ikan tawar maupun ikan laut.
Pemerintah melalui Kementerian Kelautan dan Perikanan telah mencanangkan
meningkatkan konsumsi ikan nasional melalui Gerakan Makan Ikan Nasional
(Gemarikan) sebagai upaya meningkatkan kecerdasan masyarakat. Sehingga budi
daya pembesaran penting dilakukan guna menghasilkan ikan konsumsi yang
berguna bagi kecerdasan anak bangsa. Usaha pembesaran ikan gurami
menyimpan potensi yang cukup besar untuk dikembangkan, namun pengelolaan
kegiatan usaha tersebut memiliki beberapa permasalahan. Permasalahan yang
dihadapi oleh pembudidaya ikan berkaitan dengan aspek teknis dan aspek
finansial. Permasalahan yang berkaitan dengan aspek teknis budi daya yaitu masih
menerapkan teknologi perikanan yang tradisional, sehingga penggunaan input
maupun output diduga belum optimal. Permasalahan yang berkaitan dengan aspek
finansial antara lain harga jual ikan, manajemen usaha serta keuntungan yang
diperoleh pembudidaya ikan belum maksimal.
Berdasarkan data yang diperoleh dari Dinas Perternakan dan Perikanan
Kabupaten Bogor (DPPKB 2011), untuk wilayah Bogor produksi ikan konsumsi
terus naik tiap tahunnya sehingga mencapai angka terbesar pada tahun 2013
sebesar 88 597/ton. Terlihat minat masyarakat dari tahun ke tahun terhadap ikan
gurami semakin meningkat. Harga ikan gurami konsumsi jauh lebih tinggi
dibandingkan dengan ikan air tawar lainnya. Saat ini harga ikan gurami mencapai
Rp 35 125/ekor. Hal ini tentu saja menarik minat para investor atau pelaku usaha
untuk membuka usaha budi daya pembesaran ikan gurami.
Memulai sebuah usaha pembesaran ikan gurami tidak mudah, banyak
kendala yang harus dihadapi. Salah satunya adalah hambatan pengetahuan tentang
budi daya pembesaran ikan gurami yang layak dan pengetahuan tentang analisis
kelayakan usaha sebelum memulai usaha pembesaran ikan gurami. Kelayakan
usaha dilakukan guna menghindari beberapa hal merugikan yang bisa terjadi
sewaktu proses budi daya berlangsung diantaranya jumlah keuntungan yang
diperoleh sedikit, hal ini karena pembudidaya ikan belum memahami konsep
2
perhitungan kelayakan usaha dengan baik. Studi kelayakan usaha juga dilakukan
guna menghindari kerugian yang bisa ditimbulkan di masa yang akan datang.
Analisis kelayakan usaha merupakan pemeriksaan keuangan untuk mengetahui
keberhasilan yang telah dicapai selama usaha perikanan berlangsung. Studi
kelayakan digunakan untuk mengetahui layak atau tidaknya suatu bisnis untuk
dikembangkan. Sebelum bisnis baru dikembangkan, harus diadakan penelitian
apakah bisnis yang akan dikembangkan menguntungkan atau tidak. Bila
menguntungkan, apakah keuntungan tersebut memadai dan dapat diperoleh secara
terus menerus dan dalam waktu yang lama. Secara teknis mungkin saja usaha
tersebut layak dilakukan, tetapi secara ekonomis dan sosial, kemungkinan kurang
memberikan manfaat.
Selama ini proses menentukan kelayakan usaha pembesaran ikan gurami
dilakukan secara manual dan cukup sulit karena variabelnya beragam sehingga
prosesnya memerlukan waktu yang lama. Selain itu, ada beberapa pembudidaya
yang tidak mengerti tentang studi kelayakan usaha sehingga memilih terjun
langsung tanpa melakukan studi kelayakan usaha terlebih dahulu. Penelitian
sebelumnya, Efrina (2011) melakukan analisis kelayakan investasi pengusahaan
ikan gurami yang hasilnya menunjukkan bahwa usaha pembesaran ikan gurami di
perusahaan tersebut layak untuk dikembangkan, akan tetapi proses analisis data
memerlukan waktu yang cukup lama yaitu sekitar 3 bulan. Hal ini terjadi karena
sebelum memulai usaha pembesaran ikan gurami banyak aspek yang harus
diperhatikan diantaranya aspek sosial budaya, aspek hukum, aspek teknis, dan
aspek finansial. Lokasi tempat yang akan dijadikan tempat usaha harus ditinjau
apakah lokasi yang memadai untuk dibangun sebuah usaha pembesaran ikan
gurami. Selain itu, aspek teknis juga harus diperhatikan dengan cara pengukuran
kualitas air yang nantinya akan mempengaruhi tingkat kehidupan ikan gurami.
Untuk mempelajari kelayakan semua aspek tentunya memerlukan waktu yang
lama dikarenakan harus mencari informasi sebanyak mungkin dari semua sumber
yang memang sudah ahli dan berpengalaman melakukan usaha pembesaran ikan
gurami, sehingga memperoleh kelayakan usaha yang optimal. Pengetahuan dari
pakar yang berpengalaman akan membantu mempercepat proses penentuan
sebuah usaha yang akan dikembangkan layak atau tidak.
Adapun solusi yang diusulkan untuk masalah tersebut adalah penelitian
untuk merancang suatu sistem pakar yang dapat digunakan sebagai jembatan
penghubung antara pakar dan pembudidaya dalam penentuan kelayakan usaha
budi daya pembesaran ikan gurami sehingga keputusan bisa diperoleh secara
tepat. Dilihat dari karakteristik data kelayakan usaha pembesaran ikan gurami
banyak nilai pada variabel aspek teknis yang mengandung ketidakpastian. Metode
yang dapat membantu pengolahan data yang nilai datanya banyak mengandung
keambiguan pada sistem pakar dapat menggunakan Fuzzy Inference System (FIS),
yang meniru cara bagaimana manusia berfikir sehingga dianggap memungkinkan
untuk menyelesaikan masalah yang datanya banyak mengandung keambiguan.
Penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya di antaranya oleh Firmansyah dan
Firda (2013) melakukan penelitian mengenai penerapan metode fuzzy Tsukamoto
pada aplikasi perencanaan produksi. Mustarizi (2012) melakukan penelitian
mengenai sistem pakar penggunaan bandwidth jaringan komputer menggunakan
fuzzy. Solikin (2012) melakukan penelitian mengenai penerapan logika fuzzy
Mamdani dan Sugeno untuk optimasi produksi barang. Berdasarkan beberapa
3
penelitian tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa logika fuzzy mampu
menyelesaikan ketidakpastian dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para
pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan.
Dalam membangun sistem fuzzy ada tiga penalaran inferensi yang dapat
digunakan diantaranya penalaran Mamdani, penalaran Sugeno dan penalaran
Tsukamoto. Penalaran Mamdani menggunakan fungsi implikasi MIN dan
komposisi antar rule menggunakan fungsi agregasi MAX sehingga untuk
menghasilkan output tunggal diperlukan proses agregasi yang cukup sulit karena
harus menghitung luas daerah di bawah kurva. Penalaran Sugeno sebenarnya
hampir mirip dengan penalaran Mamdani, hanya saja output yang dihasilkan tidak
berupa himpunan fuzzy melainkan berupa konstanta. Penalaran Sugeno
memperbaiki kelemahan penalaran Mamdani dengan menambah perhitungan
matematika sederhana sebagai bagian dari THEN. Tetapi penalaran Sugeno tidak
dapat menyelesaikan semua jenis permasalahan dan ketidakpastiaan dari sistem
fuzzy dan belum dapat merepresentasikan permasalahan secara baik. Oleh karena
itu, muncul penalaran Tsukamoto yang merepresentasikan penalaran Sugeno yang
sederhana tetapi output yang dihasilkan berupa himpunan fuzzy, sehingga tetap
mengakomodasi penalaran Mamdani. Fuzzy Tsukamoto merupakan salah satu
metode yang sangat fleksibel dan memiliki toleransi pada data yang ada. Pada
metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan berbentuk IF-Then harus
direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang
monoton. Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata berbobot.
Maka penelitian ini memilih metode Tsukamoto dalam pengambilan keputusan
penentuan kelayakan usaha budi daya pembesaran ikan gurami.
Tujuan Penelitian
1
2
Penelitian ini bertujuan:
Merumuskan fakta dan pengetahuan dalam menentukan usaha kelayakan
budi daya pembesaran ikan gurami.
Membangun sistem pakar untuk menentukan kelayakan usaha pembesaran
ikan gurami menggunakan metode Fuzzy Inference System (FIS).
Ruang Lingkup Penelitian
1
2
3
Ruang lingkup penelitian ini meliputi:
Data yang digunakan berasal dari pakar yaitu Bapak Ir Irzal Effendi, MSi
dari Fakultas Perikanan Departemen Budidaya Perikanan Institut Pertanian
Bogor, informasi dari Bapak Ir H M Sulhi, kepala Bagian Teknis Balai
Budidaya Perikanan Air Tawar Sempur, Bogor, Bapak H.R Suryadi
pengelola Pusat Pelatihan Mandiri Kelautan dan Perikanan (P2 MKP) desa
Pabuaran Kemang Bogor.
Variabel yang digunakan diantaranya ditinjau dari aspek teknis, aspek
hukum, aspek sosial budaya, dan aspek finansial.
Metode yang digunakan untuk analisis aspek teknis kelayakan usaha
pembesaran ikan gurami adalah metode Fuzzy Inference System Tsukamoto.
4
METODE
Penelitian ini mengacu pada tahap pembangunan sistem pakar dalam
Marimin (2005). Skema tahapan ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Tahapan sistem pakar (Marimin 2005)
Identifikasi Masalah
Menurut Maguire (1988) dalam Marimin (2005) pada tahap identifikasi
masalah perlu dipertimbangkan hal seperti jenis penerapan baru untuk pemakai
umum dan sistem perorangan, pengembangan sistem pakar yang sesuai dengan
model pengetahuan pakar, desain yang erat kaitannya dengan versi data sistem
pakar yang akan dikembangkan, dan keterpaduan sistem dengan lingkungan
produksi yang dimiliki pengguna.
Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi pengetahuan digunakan sebagai alat untuk mendapatkan
pengetahuan, fakta, dan aturan yang diperlukan oleh sistem. Pengetahuan dari
pakar dapat diperoleh melalui wawancara dan telaah pustaka.
Berdasarkan proses akuisisi yang telah dilakukan didapatkan 4 aspek yang
dapat menentukan kelayakan usaha pembesaran ikan gurami di antaranya aspek
hukum pada Tabel 1, sosial budaya pada Tabel 2, teknis pada Tabel 3, dan
finansial dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 1 Parameter aspek hukum
No
Parameter Input
1 Bentuk badan usaha
2 Izin usaha
Satuan Nilai
Usaha mandiri, Badan pemerintahan
Ada surat izin, Tidak ada surat izin
Tabel 2 Parameter aspek sosial budaya
No
Parameter Input
1 Manfaat terhadap masyarakat
2 Perilaku konsumen
Satuan Nilai
Ada, Tidak ada
Tidak suka ikan,Kurang suka
ikan,Suka ikan, Sangat suka ikan
5
Tabel 3 Parameter aspek teknis
No
1
2
3
4
5
6
7
Parameter Input
Suhu
NH3
DO
Alkalinitas
pH
Kedalaman air
Ketinggian
Satuan Nilai
C
Mg/lt
Ppm
Mg/lt
Asam (< 7), normal (7), basa (> 7)
M
M dpl
Tabel 4 Parameter aspek finansial
No
1
2
3
4
5
6
7
8
Parameter Input
Biaya Investasi
Biaya Operational
Tingkat Kehidupan
Berat Ikan
Hasil produksi ikan
Pendapatan
Keuntungan
R/C Ratio
Satuan Nilai
Rupiah
Rupiah
%
Bobot (Kg)
Bobot
Rupiah
Rupiah
Representasi Pengetahuan
Pengetahuan yang diperoleh dari proses akuisisi kemudian direpresentasikan
untuk membentuk basis pengetahuan. Basis pengetahuan terdiri atas pengetahuan
yang dimaksud dan spesifikasi dari pokok persoalan yang akan diselesaikan
(Marimin 2005).
Pengembangan Mesin Inferensi
Metode inferensi yang digunakan adalah metode FIS Tsukamoto. Prosesnya
terlihat pada Gambar 2. Setiap masukan dari pengguna dihitung nilai
keanggotaannya sesuai dengan fungsi keanggotaan yang digunakan. Nilai
keanggotaan yang diperoleh kemudian digunakan untuk mengevaluasi rules yang
ada pada basis pengetahuan. Hasil evaluasi rules yang telah diagregasi kemudian
didefuzzifikasi sehingga diperoleh kesimpulan.
Domain
masalah
Fuzzifikasi
Pembuatan
aturan fuzzy
Defuzzifikasi
Evaluasi
Gambar 2 Metode pengembangan sistem pakar berbasis FIS (Marimin 2002)
Implementasi Pengembangan
Sistem ini dikembangkan dalam lingkungan XAMPP 1.7.2 dengan bahasa
pemrograman PHP. Spesifikasi perangkat keras yang digunakan di tahap
implementasi pengembangan sistem di antaranya menggunakan processor Intel
Core 2 Duo 2.10 GHz, RAM 2.00 GB, dan harddisk kapasitas 320 GB. Sistem
6
pakar ini dikembangkan berbasis web agar lebih mudah diakses dan dimanfaatkan
oleh lebih banyak orang.
Pengujian
Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui apakah sistem sudah sesuai
dengan kebutuhan pakar atau belum. Tahap pengujian dilakukan dengan uji coba
program kepada pakar. Pada tahap ini dilakukan evaluasi terhadap berbagai
kriteria yang berkaitan dengan aplikasi, seperti kelengkapan, ketepatan dan
konsistensi pengetahuan, serta kemudahan menggunakan aplikasi.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi pengetahuan dilakukan melalui wawancara langsung dengan pakar
ditambah telaah pustaka. Selain dari pakar, data diperoleh dari beberapa informasi
tambahan yang diperoleh dari buku, jurnal, dan makalah yang berhubungan
dengan pengembangan sistem pakar serta informasi mengenai kelayakan usaha
budi daya pembesaran ikan gurami. Proses validasi kemudian dilakukan untuk
melihat kebenaran dari data yang diperoleh dari proses akuisisi pengetahuan.
Tahapan proses validasi dapat dilihat pada Tabel 5.
Representasi pengetahuan
Proses penentuan sebuah usaha layak atau tidak dilakukan dimulai dari
mengumpulkan fakta yang diperoleh dari hasil survey pada beberapa tempat budi
daya pembesaran ikan gurami yang kemudian dianalisis dan digunakan untuk
penentuan kesimpulan. Dari hasil survey ada beberapa parameter input yang
bersifat fuzzy yaitu pada aspek teknis, sehingga digunakanlah FIS untuk
memproses input tersebut. Metode FIS yang digunakan adalah metode
Tsukamoto.
Pengembangan Mesin Inferensi
a)
Domain Masalah
Sebelum usaha dimulai sebaiknya para pemulai usaha melakukan analisa
apakah usaha yang akan dijalankan layak atau tidak. Selama ini proses
menentukan kelayakan usaha dilakukan secara manual sehingga membutuhkan
waktu yang lama. Terbatasnya jumlah pakar mengakibatkan terhambatnya kinerja
usaha apalagi bagi lokasi budi daya yang jauh sehingga sulit untuk menemui
pakar. Oleh karena itu, perlu dibuat suatu sistem sebagai penghubung antara pakar
dengan petani budi daya dan investor yang dapat mewakili pengetahuan pakar.
7
Tabel 5 Pengujian dengan pakar
Validasi
Hasil
Langkah selanjutnya
Tahap 1
Evaluasi
Terdapat kesalahan range nilai Mengubah range nilai
parameter setiap pada beberapa parameter aspek
Kedalaman Air dan
aspek
teknis, yaitu:
Ketinggian.
Kedalaman Air
Mengganti parameter
Ketinggian
dampak terhadap
Adanya perubahan parameter
masyarakat menjadi
aspek sosial budaya, yaitu :
manfaat untuk masyarakat.
Dampak terhadap masyarakat Penelitian kembali ke tahap
akuisisi pengetahuan.
Tahap 2
Pengajuan
kuisioner pada
pakar.
Tahap 3
Pengajuan
kuisioner pada
pakar.
b)
Dari 31 data uji aspek teknis
yang diajukan ke pakar 29
data telah terjawab dengan
benar, sehingga data yang
diujikan dapat dikatakan
sudah mendekati keilmuan
pakar.
Sistem telah tervalidasi.
Dari 31 data uji aspek hukum
yang diajukan 31 dari data
tersebut benar.
Dari 31 data uji aspek
finansial yang diajukan 31
dari data tersebut benar.
Dari 31 data uji aspek sosial
budaya 29 dari data tersebut
benar.
Dari 31 data uji keseluruhan
yang bersifat fuzzy dan nonfuzzy yang diajukan kepada
pakar 29 dari data tersebut
benar.
Sistem telah tervalidasi.
Fuzzifikasi
Fuzzifikasi dilakukan untuk membagi variabel menjadi beberapa himpunan
fuzzy yang nantinya akan digunakan dalam pembuatan aturan. Aspek teknis
dikembangkan dalam basis sistem fuzzy yang menggunakan FIS sebagai proses
untuk pengambilan keputusan dan dapat dilihat pada Tabel 6. Variabel lainnya
tidak melakukan proses fuzzifikasi karena bersifat non-fuzzy .
8
Tabel 6 Variabel aspek teknis
No
1
2
3
4
5
6
7
Parameter Input
Suhu
NH3
DO
Alkalinitas
pH
Kedalaman air
Ketinggian
Satuan Nilai
C
Mg/lt
Ppm
Mg/lt
Asam (< 7), normal (7), basa (> 7)
M
m Dpl
Fuzzy
Fuzzy
Fuzzy
Fuzzy
Fuzzy
Fuzzy
Fuzzy
Fuzzy
Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan yang akan digunakan untuk memberikan nilai pada
himpunan fuzzy adalah kurva trapesium untuk input dan kurva segitiga untuk
output. Adapun penjelasan lebih lengkap mengenai fungsi keanggotaan masing
masing parameter adalah sebagai berikut.
Fungsi Keanggotaan Suhu
Parameter suhu memiliki tiga himpunan dengan domain masing masing
himpunan yang dapat dilihat pada Tabel 7. Fungsi keanggotaan suhu
direpresentasikan menggunakan kurva trapesium seperti pada Gambar 3.
Tabel 7 Himpunan fuzzy dan domain parameter suhu
Parameter
Suhu
Himpunan Fuzzy
TidakOptimalBawah
Optimal
TidakOptimalAtas
Domain
[0 0 20 23]
[20 25 30 35]
[32 35 50 50]
Gambar 3 Fungsi keanggotaan suhu
Dari kurva dirumuskan fungsi keanggotaan suhu sebagai berikut:
0;
µ TidakOptimalBawah (X)= 1;
23−�
23−20
;
�