Optimasi Fuzzy Inference System Tsukamoto Menggunakan Algoritme Genetika Untuk Mengetahui Lama Waktu Siram Pada Tanaman Strawberry
Kata Kunci:
Tanaman, fuzzy inference system, Tsukamoto, algoritme genetika, optimasiAbstrak
Tanah merupakan komponen yang penting untuk pertumbuhan dan perkembangan tanaman. Laboratorium Benih Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Jawa Timur adalah salah satu unit kerja yang memiliki tugas dalam melakukan pengkajian tanah untuk pembibitan tanaman. Namun dalam melakukan pengujian terhadap tanah, seringkali kelembaban tanah belum sesuai dengan hasil penelitian ketika diterapkan di lapangan karena alat yang digunakan dalam menyiram tanah untuk pembibitan tanaman masih sederhana dan belum dapat bekerja secara. parameter digunakan untuk melakukan pengujian terhadap tanah, salah satunya adalah kelembaban tanah. Sementara tanaman strawberry merupakan tanaman yang sangat rentan terhadap perubahan tingkat air pada medianya, terutama pada 2 minggu pertama.Atas dasar permasalahan tersebut penulis melakukan penelitian untuk membuat komputasi cerdas yang nantinya bisa diterapkan pada sebuah alat yang dapat bekerja secara otomatis untuk menjaga kelembaban tanah. Pada penelitian ini metode Fuzzy Inference System Tsukamoto digunakan untuk menghitung lama waktu siram tanaman dengan dua variabel masukan yaitu kelembaban awal dan volume air. Untuk mendapatkan fungsi keanggotaan yang optimal digunakan metode algoritme genetika dengan mengoptimasi batasan setiap fungsi keanggotaan. Hasil penelitian dapat menampilkan lama waktu siram terbaik. Dari hasil pengujian diperoleh nilai eror dari metode Tsukamoto sebesar 4,9570 perhitungan setelah dioptimasi memiliki nilai error yang lebih kecil daripada perhitungan sebelum dioptimasi yaitu sebesar 0,3790. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Fuzzy Inference System Tsukamoto yang telah dioptimasi dengan algoritme genetika dapat diterapkan dalam menentukan lama waktu siram pada tanaman dan bisa mendapatkan hasil yang baik.