Dari Gambar 25 dapat dilihat peubah yang menjadi pemilah pertama sebagai akar root tree adalah kecocokan inang pada nilai 93.5, selanjutnya untuk
kecocokan inang 93.5 disekat oleh variabel Al pada nilai 0.49, dan pada nilai kecocokan inang
≥ 93.5 disekat oleh P pada nilai 19.95. Pohon awal yang terbentuk berukuran empat puluh tiga daun.
Seperti pada model Ekto1, pada model Ekto2 juga dilakukan proses pemangkasan tree. Hasil pemangkasan tree untuk model Ekto2 dapat dilihat
pada Gambar 26.
Gambar 26 Pemangkasan tree model Ekto2. Pemangkasan tree untuk model Ekto2 menghasilkan lima simpul akhir dan
memiliki sebelas daun. Peubah terpilih diantara sebelas input adalah empat peubah yaitu kecocokan inang, Al, P, dan K. Peubah dominan adalah kecocokan
inang pada nilai 93.5, diikuti oleh Al pada nilai 0.49, P pada nilai 19.95 dan nilai 21.5, dan K pada nilai 2.3. Hasil ini kemudian dikonfirmasikan kepada pakar.
Pakar menyetujui hasil dari algoritme CART, sehingga tidak dilakukan pembersihan data.
Lebih lanjut dari Gambar 26 terlihat pada nilai kecocokan inang 93.5 disekat oleh peubah Al pada nilai 0.49. Pada nilai Al sama dengan 0.49 tree
disekat menjadi dua simpul, yaitu oleh peubah P pada nilai 21.5, dan peubah K pada nilai 2.3. Pada nilai Al 0.49 dan nilai P 21.5 menghasilkan nilai
efektivitas respon tumbuh senilai 39.09, sedangkan pada nilai P ≥ 21.5
menghasilkan nilai efektivitas respon tumbuh 72. Selanjutnya pada nilai Al ≥ 0.49
dan K 2.3 maka nilai efektivitas respon tumbuh yang dihasilkan adalah 61.4927, sedangkan pada nilai K
≥ 2.3 nilai efektivitas respon tumbuh adalah 83.875. Untuk nilai kecocokan inang
≥ 93.5 disekat oleh peubah P pada nilai 19.95. Nilai efektivitas respon tumbuh yang dihasilkan untuk nilai kecocokan inang
≥ 93.5 dan nilai P 19.95 adalah 38.5172, sedangkan untuk P
≥ 19.95 menghasilkan efektivitas respon tumbuh 58.25.
3. Pembentukan
dan Pemangkasan Tree Model Ekto3
Pembentukan tree untuk model Ekto3 dapat dilihat pada Gambar 27.
Gambar 27 Pembentukan tree model Ekto3. Dari Gambar 27 dapat dilihat peubah yang menjadi pemilah pertama sebagai
akar root tree adalah N pada nilai 0.475. Pada nilai N sama dengan 0.475 tersebut, tree disekat oleh kecocokan inang pada nilai 54, baik untuk simpul kiri
maupun kanan. Pohon awal yang terbentuk berukuran dua puluh sembilan daun. Seperti pada model Ekto1 dan Ekto2, pada model Ekto3 juga dilakukan
proses pemangkasan tree. Hasil pemangkasan tree untuk model Ekto3 dapat dilihat pada Gambar 28. Pemangkasan tree untuk model Ekto3 menghasilkan
tisimpul akhir, dan tujuh daun. Peubah terpilih diantara sebelas input adalah tiga peubah yaitu N, kecocokan inang, dan Ca.
Gambar 28 Pemangkasan tree model Ekto3. Dari Gambar 28 dapat dilihat variabel terpilih hasil dari algoritme CART
adalah N pada nilao 0.475, kecocokan inang pada nilai 54, dan Ca atau Kalsiumpada nilai 1.1 Hasil akhir ini juga dikonfirmasikan kepada pakar mikoriza
dan pakar menyetujui hasil ini. Dari Gambar 28 terlihat peubah dominan yang menjadi root adalah N pada
nilai 0.475, dan menghasilkan nilai efektivitas respon tumbuh 23.5393, selanjutnya untuk N
≥ 0.475 disekat oleh peubah kecocokan inang pada nilai 54. Untuk kecocokan inang 54 menghasilkan nilai efektivitas 3.65. Berikutnya
untuk nilai N ≥ 0.475 dan kecocokan inang ≥ 54 disekat oleh peubah Ca pada
nilai 1.1. Untuk Ca 1.1 menghasilkan nilai efektivitas respon tumbuh 17.896 dan pada nilai Ca
≥ 1.1 menghasilkan efektivitas respon tumbuh 65.6647.
4.3.3.2 Arsitektur ANFIS
Variabel input terpilih hasil pohon regresi CART pada setiap model dirangkum pada Tabel 8.
Tabel 8 Rangkuman output CART No.
Nama Model Output CART
1. Ekto1
Kecocokan inang, Suhu, dan Mg 2.
Ekto2 Kecocokan inang, P, Al, dan K
3. Ekto3
Kecocokan inang, N, dan Ca
Arsitektur ANFIS terdiri dari lima layer, pada Tabel 9 disajikan rangkuman kegunaan setiap layer.
Tabel 9 Rangkuman kegunaan setiap layer ANFIS Nama Layer
Keterangan Layer 1
Layer input Layer 2
Layer untuk representasi input fungsi keanggotaan inputmf Layer 3
Layer untuk representasi aturan fuzzy rule yang terbentuk berdasarkan tiap fungsi keanggotaan yang saling berinteraksi
untuk menghasilkan suatu output Layer 4
Layer output fuzzy, yang merupakan hasil dari tiap aturan fuzzy outputmf
Layer 5 Layer output dari pemodelan ANFIS
