## PERENCANAAN JUMLAH PRODUKSI BUBUK CABAI DENGAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PERKIRAAAN PERMINTAAN PADA PT GANESHA ABADITAMA

## Intan Puspita Sari
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat intan_puspita.sari15@yahoo.com

## Abstrak
PT Ganesha Abaditama merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam proses pengolahan rempah-rempah dan bumbu dengan salah satu produk yang dihasilkan ialah bubuk cabai.  PT  Ganesha  Abaditama  mengalami  suatu  permasalahan  dalam  menentukan  jumlah produksi, dikarenakan suatu ketidakpastian jumlah permintaan disetiap periode waktunya. Oleh karena  itu,  perencanaan  jumlah  produksi  pada  perusahaan  tersebut  sangat  diperlukan.  Pada penelitian  ini  perencanaan  jumlah  produksi  bubuk  cabai  dilakukan  berdasarkan  perkiraan permintaan  dan  jumlah  persediaan  pada  PT  Ganesha  Abaditama.  Metode  yang  digunakan untuk  menentukan  jumlah  produksi  bubuk  cabai  ialah  dengan  menerapkan  metode  fuzzy mamdani.  Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  untuk  dapat  mengetahui  berapa  jumlah  produk bubuk cabai yang harus diproduksi perusahaan, terlebih dahulu melakukan suatu perhitungan peramalan  permintaan  dari  data  historis  dalam  kurun  waktu  12  bulan  terakhir  dengan menggunakan  beberapa  metode  kuantitatif  dengan  time  series.  Penentuan  jumlah  produksi untuk  periode  berikutnya  menggunakan  data  peramalan  permintaan  serta  data  persediaan. Jumlah permintaan produk bubuk cabai bulan Juli 2017 sebesar 7.228,137 kg, dengan jumlah persediaan  produk  cabai  pada  bulan  atau  periode  sebelumnya  Juni  2017  sebesar  10.656  kg sehingga  jumlah  produksi  produk  bubuk  cabai  dengan  menggunakan  metode  fuzzy  mamdani ialah sebesar 6.190 kg.
Kata Kunci : Bubuk cabai, jumlah produksi, metode fuzzy mamdani

## Abstract
PT Ganesha Abaditama is one of the companies engaged in the processing of spices and seasonings  with  one  of  the  products  produced  is  chili  powder.  PT  Ganesha  Abaditama experienced a problem in determining the amount of production, due to an uncertain amount of demand in  each time  period.  Therefore,  planning  the amount of production at  the  company is very necessary. In this study planning the amount of chilli powder production is based on the estimated demand and the amount of inventory at PT Ganesha Abaditama. The method used to determine  the  amount  of  chili  powder  production  is  by  applying  the  fuzzy  mamdani  method. Based  on  the  results  of  the  study,  in  order  to  find  out  how  many  chilli  powder  products  the company  must  produce,  first  make  a  demand  forecast  calculation  from  historical  data  in  the past  12  months  using  several  quantitative  methods  with  time  series.  Determination  of  the amount  of  production  for  the  next  period  using  demand  forecasting  data  and  inventory  data. The  total  demand  for  chilli  powder  products  in  July  2017  was  7,228,137  kg,  with  the  total inventory of chili products in the previous month or period June 2017 amounting to 10,656 kg so that the total production of chili powder products using the fuzzy mamdani method was 6,190 kg.
Keywords : chili powder, fuzzy mamdani method, total product

## PENDAHULUAN
Kegiatan  produksi  bagi  perusahaan merupakan tantangan tersendiri terutama dalam hal  jumlah  barang  yang  diproduksi.  Harapan besar  perusahaan  adalah  dapat  memproduksi suatu  produk  dalam  waktu  dan  jumlah  yang sesuai dengan permintaan konsumen. Namun, pada kenyataannya untuk menentukan jumlah produksi dalam waktu dan jumlah yang sesuai diwaktu  yang  akan  datang  tidaklah  mudah. Hal  tersebut  dikarenakan  adanya  faktor  yang terlibat  dalam  perhitungan  yang  menjadi kendala  dalam  pengambilan  keputusan  untuk dapat menentukan berapa jumlah produk yang akan diproduksi. Faktor yang menjadi kendala diantaranya  ialah  jumlah  permintaan  untuk periode berikutnya dan jumlah persediaan.
PT  Ganesha  Abaditama  merupakan salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  dalam proses pengolahan rempah-rempah dan bumbu dengan  salah  satu  produk  yang  dihasilkan ialah  bubuk  cabai.  PT  Ganesha  Abaditama mengalami suatu permasalahan dalam pengambilan  keputusan  untuk  menentukan banyaknya  produk  bubuk  cabai  yang  harus diproduksi. Kesulitan perusahaan dalam mem- prediksi jumlah produksi tersebut dikarenakan suatu ketidakpastian jumlah permintaan disetiap periode waktunya.
Permasalahan  yang  muncul  apabila jumlah  produksi  yang  dihasilkan  perusahaan kurang  dari  jumlah  permintaan  adalah  tidak terpenuhinya  jumlah  permintaan  konsumen. Apabila  jumlah  produksi  yang  dihasilkan
perusahaan  lebih  banyak  daripada  jumlah permintaan  maka  akan  mengakibatkan penumpukan jumlah produk dan kemungkinan akan terjadi penurunan kualitas produk. Penentuan jumlah produksi menjadi permasalahan penting dan  mengandung  ketidakpastian  karena terkait  masa  yang  akan  datang.  Pengambilan keputusan  terkait  waktu  yang  akan  datang memerlukan  peramalan  yang  didefinisikan sebagai pemikiran terhadap besaran, misalnya permintaan  terhadap  satu  atau  beberapa produk pada periode yang akan datang [1].
Pentingnya  penentuan  jumlah  produksi di  masa  yang  akan  datang  memotivasi berkembangnya metode-metode untuk meramalkan  jumlah  produksi.  Penelitian terdahulu mengenai peramalan jumlah produksi salah  satunya  adalah  perencanaan  penentuan jumlah  produksi  mie  instan  dengan  metode fuzzy  mamdani  telah  sukses  diterapkan  [2]. Penelitian  lain  juga  dilakukan  untuk merencanakan terpenuhinya permintaan dengan mengoptimalkan  biaya  rencana  produksi menggunakan  beberapa  metode  peramalan  [3]. Metode goal  programming juga  digunakan dalam  optimasi  perencanaan  produksi.  Hasil penelitian  menunjukkan  kombinasi  produk hasil  optimasi goal  proramming ternyata lebih menguntungkan dibanding dengan yang telah  dilakukan  perusahaan  sebelumnya  [4]. Perencanaan pengambilan keputusan perusahaan dalam  menentukan  jumlah  produk  pada  satu periode  selanjutnya  dipengaruhi  oleh  sisa persediaan  dari  satu  periode  sebelumnya  dan juga  perkiraan  jumlah  permintaan  pada  satu
periode  selanjutnya.  Kedua  faktor  tersebut mengandung  suatu  ketidakpastian  sehingga digunakan  logika  Fuzzy  untuk  menganalisis hal tersebut [5].
Salah  satu  cara  yang  bisa  digunakan untuk  membantu  dalam  menentukan  jumlah produksi bubuk cabai ialah dengan menerapkan logika  fuzzy.  Logika  fuzzy  merupakan  salah satu  aplikasi  yang  dapat  membantu  manusia dalam  pengambilan  suatu  keputusan.  Selain itu, alasan penerapan logika fuzzy lainnya ialah logika  fuzzy  mudah  dimengerti,  hal  tersebut dikarenakan  logika  fuzzy  menggunakan konsep  matematis  sederhana  dengan  bahasa alami,  fleksibel,  memiliki  suatu  toleransi terhadap data-data yang tidak tepat atau tidak pasti, serta dapat memodelkan suatu fungsi
non-linier yang sangat komplek.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada, maka  tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat perencanaan  jumlah  produksi  bubuk  cabai berdasarkan  berdasarkan  perkiraan  permintaan dan  jumlah  persediaan  pada  PT  Ganesha Abaditama.  Hal  ini  dilakukan  agar  dapat membantu perusahaan khususnya PT Ganesha Abaditama dalam menentukan jumlah produk bubuk  cabai  yang  harus  diproduksi.  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah fuzzy mamdani.

## METODE PENELITIAN
Langkah-langkah yang dilakukan pada penelitian ini dijelaskan pada Gambar 1.
Berdasarkan Gambar 1, langkah awal dilakukan ialah identifikasi masalah yang terjadi didalam  perusahaan.  Masalah  yang  terjadi  di perusahaan  adalah  belum  dapat  memprediksi berapa  jumlah  produksi  cabai  untuk  periode atau  bulan  berikutnya  berdasarkan  data  jumlah persediaan dan data jumlah permintaan produk. Langkah selanjutnya ialah studi pustaka untuk memperoleh  informasi  tentang  pembahasan yang berkaitan dengan masalah atau penelitian yang dilakukan. Untuk mendukung penyelesaian  masalah  maka  langkah  penting yang  harus  dilakukan  adalah  studi  lapangan untuk  memperoleh  informasi  kondisi  nyata pada perusahaan.
Data  yang  dikumpulkan  berupa  data primer  dan  data  sekunder. Pengumpulan  data primer  dilakukan  dengan  wawancara  untuk dapat  mengetahui  alur  perencanaan  jumlah produksi  perusahaan.  Data  sekunder  dilakukan dengan cara pengamatan secara langsung untuk memperoleh  data  historis  jumlah  permintaan dan  jumlah  produksi.  Data  historis  tersebut dimulai  dari  bulan  Juli  2016  hingga  Juni 2017.
Proses pengolahan data yang dilakukan untuk  menentukan  jumlah  produksi  produk cabai  terdiri  dari  dua  proses.  Proses  petama ialah  peramalan  permintaan  yang  dilakukan untuk  dapat  mengetahui  berapa  jumlah permintaan  produk  bubuk cabai  pada  periode atau  bulan  berikutnya.  Proses  perhitungan peramalan  permintaan  ini  menggunakan bantuan  software  POM-QM.  Langkah  awal yang  dilakukan  dalam  proses  peramalan
permintaan  ialah  mengetahui  pola  data permintaan.  Proses  penentuan  pola  data permintaan  tersebut  dilakukan  dengan  cara mem-plot  data  permintaan  dalam  satu  tahun terakhir  ke  dalam  software  Microsoft  Excel dan  kemudian  menyimpulkan  apakah  data dalam  kurun  waktu  satu  tahun  terakhir tersebut  berpola  data  historis,  trend,  siklis, atau  musiman.  Proses  peramalan  peramalan permintaan  dilakukan  menggunakan  metode kuantitatif  dengan time  series .  Metode kuantitatif  tersebut  terdiri  dari  metode  rata- rata  bergerak  dengan  bobot  (WMA),  metode pemulusan  eksponensial  (EX),  dan  metode regresi.  Perhitungan  akurasi  hasil  peramalan terdiri dari MAD ( Mean Ansolute Deviation ), MSE ( Mean Square Eror ), dan MAPE ( Mean Absolute  Persentage  Eror ).  Hasil  akurasi peramalan  selanjutnya  digunakan  untuk menentukan  metode  peramalan  kuantitatif yang sesuai.
Proses  kedua  yang  dilakukan  dalam pengolahan data ialah perhitungan perencanaan jumlah  produksi.  Perhitungan  perencanaan jumlah  produksi  ini  menggunakan  metode fuzzy  mamdani,  dimana  dalam  proses pengolahannya dibantu oleh software MATLAB.  Langkah  awal  yang  dilakukan dalam  perencanaan  jumlah  produksi  dengan menggunakan  metode  fuzzy  mamdani  adalah menentukan variabel dan semesta pembicaraan. Terdapat tiga variabel yaitu variabel permintaan dan  persediaan  sebagai  input  variabel,  serta variabel  jumlah  produksi  sebagai  output variabel.  Pembentukan  himpunan  fuzzy  pada
metode mamdani baik variabel input maupun variabel output dibagi  ke  dalam  3  himpunan fuzzy  yaitu  rendah,  sedang,  dan  tinggi. Langkah  selanjutnya  adalah  apikasi  fungsi implikasi  yang  digunakan  adalah  MIN,  yang artinya  mengambil  derajat  keanggotan  yang paling  rendah  dari  setiap  aturan  yang  ada.
Pembentukan  aturan  logika  fuzzy  ini  berasal dari  kumpulan  atau  korelasi  antar  variabel input dan  variabel output yang  dilanjutkan dengan penegasan atau defuzzifikasi.
Hasil  pengolahan  data  berupa  hasil peramalan  permintaan  hingga  hasil  rencana jumlah  produksi  untuk  periode  berikutnya selanjutnya  dianalisis.  Selain  itu  dilakukan
juga proses analisis perbandingan antara hasil jumlah  produksi  berdasarkan  metode  fuzzy mamdani  dengan  jumlah  produksi  perusahaan. Langkah  terakhir  yang  dilakukan  dalam penelitian  adalah  penarikan  kesimpulan  dan saran.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pengumpulan  data  dilakukan pada PT Ganesha Abaditama. Hasil wawancara  dengan  pihak  perusahaan  berupa alir  perencanaan  penentuan  jumlah  produksi bubuk  cabai  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar
2.

## Adanya Pesanan Produk
Bubuk Cabai dari
Konsumen
Marketing Produksi Produk Jadi
Gambar 2. Diagram Alir Perencanaan Penentuan Jumlah Produksi Produk Bubuk Cabai PT Ganesha Abaditama
Pada Gambar 2, bubuk cabai diproduksi  sesuai  dengan  pesanan  dari konsumen  melalui  phak  marketing.  Studi lapangan  juga  menghasilkan  data  historis
terkait  jumlah  permintaan,  persediaan,  dan jumlah produksi mulai bulan Juli 2016 hingga Juni  2017  yang  ditunjukkan  pada  Tabel 1.
Tabel 1. Data Permintaan, Persediaan, dan Jumlah Produksi (Kg) Bulan Permintaan (Kg) Persediaan (Kg) Jumlah Produksi (Kg) Juli (2016) 1.889 1.590 3.479 Agustus (2016) 2.878 1.712 3.000 September (2016) 2.400 1.812 2.500 Oktober (2016) 1.770 1.542 1.500 November (2016) 1.200 1.467 1.125 Desember (2016) 2.300 3.472 4.305 Januari (2017) 4.100 3.849 4.477 Februari (2017) 3.400 4.597 4.148 Maret (2017) 6.300 6.180 7.883 April (2017) 4.700 8.604 7.124 Mei (2017) 9.400 10.449 11.245 Juni (2017) 5.800 10.656 6.007
Sebelum  menentukan  metode  peramalan harus  diketahui  pola  data  yang  digunakan terlebih  dahulu.  Pola  data  diketahui  dengan
cara mem-plot data ke dalam Microsoft Excel . Pada  Gambar  3  ditunjukkan  pola  data permintaan produk bubuk cabai .
Gambar 3. Pola Data Permintaan Produk Bubuk Cabai
Pola  data  permintaan  produk  bubuk cabai  pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa permintaan  produk  bubuk  cabai  PT  Ganesha
Abaditama  cenderung  naik.  Kenaikan  dan penurunan  tersebut  dapat  dipengaruhi  oleh minat konsumen, musim, ataupun waktu. Hal
tersebut  dikarenakan  produk  bubuk  cabai banyak  diminati  konsumen  yang  menjual makanan,  serta  pada  waktu  tertentu  seperti hari raya.  Proses peramalan permintaan yang ada menggunakan model regresi.
Parameter-parameter pada model regresi  ditaksir  menggunakan  metode least square error . Pada model regresi terdapat dua faktor peramalan yang dihitung dari masa lalu
dan  akan  digunakan  untuk  melakukan peramalan  dengan  variabel  waktu  yaitu intercept dan slop .    Pada  Tabel  2  diberikan hasil  peramalan  berdasarkan  model  regresi. Hasil  peramalan  permintaan  untuk  periode ke-13 atau bulan Juli 2017 sebesar 7.228,137 kg  untuk  produk  bubuk  cabai.  Hasil  tesebut diperoleh dari besarnya nilai intercept sebesar 461,364. Nilai slop sebesar 520,521. Tabel 2. Hasil Peramalan Metode Regresi Bulan Indeks Waktu (t) Permintaan Aktual (A) Peramalan (F) Juli (2016) 1 1.889 981,885 Agustus (2016) 2 2.878 1.502,406 September (2016) 3 2.400 2.022,927 Oktober (2016) 4 1.770 2.543,448 November (2016) 5 1.200 3.063,969 Desember (2016) 6 2.300 3.584,49 Januari (2017) 7 4.100 4.105,011 Februari (2017) 8 3.400 4.625,531 Maret (2017) 9 6.300 5.146,053 April (2017) 10 4.700 5.666,573 Mei (2017) 11 9.400 6.187,095 Juni (2017) 12 5.800 6.707,615 Juli (2017) 13 7.228,137 MAD 1.171,106
Penentuan  jumlah  produksi  bubuk cabai yang  ada  menggunakan input berupa jumlah  permintaan  dan  jumlah  persediaan akan diolah dengan bantuan software MATLAB  yang  menggunakan toolbox  fuzzy logic .  Langkah  awal  yang  harus  dilakukan dalam  mengelola  data  ialah  menentukan variabel  dan  semesta  pembicaraan.  Tabel  3 memperlihatkan bahwa variabel yang digunakan  atau  variabel  yang  akan  dibaahas
ialah variabel permintaan dan persediaan serta jumlah produksi. Semesta pembicaraan merupakan  suatu  keseluruhan  nilai  yang diperbolehkan  untuk  dioperasikan  dalam suatu  variabel fuzzy .  Nilai  yang  ada  pada semesta  pembicaaraan  merupakan  bilangan real dari  keseluruhan  nilai  yang  di- perbolehkan . Semua  nilai  yang  ada  pada semesta pembicaraan tersebut ialah nilai-nilai berdasarkan data satu tahun terakhir.
Tabel 3. Variabel Fuzzy dan Semesta Pembicaraan Fungsi Variabel Semesta Pembicaraan Keterangan Input Permintaan [1.200, 9.400] Jumlah permintaan per bulan  (Kg) Persediaan [1.467, 10.656] Jumlah persediaan per bulan  (Kg) Output Jumlah Produksi [1.125, 11.245] Jumlah Produksi Perusahaan (Kg) Langkah  selanjutnya  ialah  pembentukan himpunan fuzzy .  Himpunan fuzzy merupakan suatu grup yang dapat mewakili suatu kondisi atau  keadaan  tertentu  dalam  suatu  variabel fuzzy .  Dimana,  himpunan fuzzy memiliki kegunaan  untuk  dapat  mengantisipasi  nilai- nilai  yang  bersifat  tidak  pasti.  Pada  metode mamdani setiap variabel fuzzy diwakili oleh 3
himpunan fuzzy yang  terdiri  dari  rendah, sedang,  dan  tinggi.  Selanjutnya  setelah pembentukan himpunan fuzzy maka dilakukan penentuan domain dari masing-masing himpunan fuzzy .  Nilai  dari  masing-masing domain yang ada pada himpunan fuzzy masih didalam  interval  semesta  pembicaraan.  Berikut adalah Tabel 4 himpunan fuzzy dan domain.
Tabel 4. Himpunan Fuzzy dan Domain Fungsi Variabel Himpuna n Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Input Permintaan Rendah [1.200, 9.400] [1.200, 5.300] Sedang [1.200, 9.400] Tinggi [5.300, 9.400] Persediaan Rendah [1.467, 10.656] [1.467, 6.062 Sedang [1.467, 10.656] Tinggi [6.062, 10.656] Output Jumlah produksi Rendah [1.125, 11.245] [1.125, 6.185] Sedang [1.125, 11.245] Tinggi [6.185, 11.245]
Tahap selanjutnya ialah aplikasi fungsi implikasi. Aplikasi fungsi impikasi yang digunakan pada  metode  mamdani  ini  ialah  MIN  yang artinya dengan  mengambil  derajat keanggotaan yang  paling  rendah  dari  setiap  aturannya.
Kemudian  membuat fungsi  keanggotaan. Fugsi keanggotaan  tersebut  merupakan  suatu  kurva yang  menunjukan  pemetaan  titik-titik input data  ke  nilai  keanggotaannya  dimana  memiliki interval antara 0 sampai 1.
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Variabel Permintaan Himpunan Rendah
Fungsi  keanggotaan  dari  variabel permintaan himpunan fuzzy rendah membentuk repersentasi  kurva  S  penyusutan.  Kurva tersebut bergerak menurun dari sisi paling kiri
(nilai keanggotaan  = 1), ke sisi paling kanan (nilai  keangotaan  =  0).  Himpunan fuzzy rendah  memiliki  derajat  keanggotaan  yang paling tinggi dengan nilai 1 sebesar 1.200 kg.
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Variabel Permintaan Himpunan Sedang
Fungsi  keanggotaan  dari  variabel  per- mintaan  himpunan fuzzy sedang  membentuk repersentasi  kurva  bentuk  lonceng  dengan jenis kurvanya adalah kurva PI. Kurva PI ber- bentuk  lonceng  dengan  derajat  keanggotaaan 1 terletak pada pusat. Himpunan fuzzy sedang
memiliki  derajat  keanggotaan  yang  paling tinggi  dengan  nilai  1  sebesar  5.300  kg  yang memiliki  rentang  antara  1.200  kg  sampai dengan 9.400 kg. Nilai keanggotaan yang ada terletak  pada  rentang  dari  0  sampai  1  dalam pengambilan keputusan.
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan Variabel Permintaan Himpunan Tinggi
Fungsi keanggotaan membentuk repersentasi  kurva  S  pertumbuhan.  Dimana, kurva  S  pertumbuhan  tersebut  bergerak  dari sisi paling kiri (nilai keanggotaan = 0) ke sisi paling kanan (nilai keanggotaan =1). Himpunan fuzzy tinggi memiliki derajat keanggotaan yang paling tinggi dengan nilai 1 sebesar 9.400 kg. Fungsi  keanggotaan  dari  variabel  persediaan himpunan fuzzy rendah membentuk repersentasi kurva  S  penyusutan.  Dimana,  kurva  tersebut bergerak  menurun  dari  sisi  paling  kiri  (nilai keanggotaan  = 1), ke sisi paling kanan (nilai keangotaan  =  0).  Himpunan fuzzy rendah memiliki  derajat  keanggotaan  yang  paling tinggi dengan nilai 1 sebesar 1.467 kg.
Fungsi  keanggotaan  dari  variabel persediaan  himpunan fuzzy sedang  membentuk repersentasi  kurva  bentuk  lonceng  dengan jenis  kurvanya  adalah  kurva  PI.  Kurva  PI berbentuk lonceng dengan derajat keanggotaaan 1 terletak pada pusat. Himpunan fuzzy sedang memiliki  derajat  keanggotaan  yang  paling tinggi  dengan  nilai  1  sebesar  6.062  kg  yang
memiliki  rentang  antara  1.467  kg  sampai dengaan  10.656  kg.  Nilai  keanggotaan  yang ada  terletak  pada  rentang  dari  0  sampai  1 dalam pengambilan keputusan.
Fungsi  keanggotaan  dalam  variabel persediaaan  tersebut  membentuk  repersentasi kurva  S  pertumbuhan.  Dimana,  kurva  S pertumbuhan  tersebut  bergerak  dari  sisi  paling kiri  (nilai  keanggotaan  =  0)  ke  sisi  paling kanan  (nilai  keanggotaan  =1).  Himpunan fuzzy tinggi  memiliki  derajat  keanggotaan  yang paling tinggi dengan nilai 1 sebesar 10.656 kg.
Fungsi  keanggotaan  dari  variabel jumlah  produksi  himpunan fuzzy rendah membentuk  repersentasi  kurva  S  penyusutan. Kurva  tersebut  bergerak  menurun  dari  sisi paling  kiri  (nilai  keanggotaan  =  1),  ke  sisi paling  kanan  (nilai  keangotaan  =  0). Himpunan fuzzy rendah  memiliki  derajat keanggotaan yang paling tinggi dengan nilai 1 sebesar 1.125 kg.
Fungsi  keanggotaan  dari  variabel jumlah  produksi  himpunan fuzzy sedang
membentuk  repersentasi  kurva  bentuk  lonceng dengan jenis kurvanya adalah kurva PI. Kurva PI berbentuk lonceng dengan derajat keanggotaaan 1 terletak pada pusat. Himpunan fuzzy sedang  memiliki  derajat  keanggotaan yang  paling  tinggi  dengan  nilai  1  sebesar 6.185 kg  yang  memiliki rentang antara 1.125 kg sampai dengaan 11.245 kg. Nilai keanggotaan  yang  ada  terletak  pada  rentang dari 0 sampai 1 dalam pengambilan keputusan.
Fungsi  keanggotaan  dalam  variabel jumlah produksi tersebut membentuk repersentasi  kurva  S  pertumbuhan.  Dimana, kurva  S  pertumbuhan  tersebut  bergerak  dari sisi paling kiri (nilai keanggotaan = 0) ke sisi
paling kanan (nilai keanggotaan =1).
Himpunan fuzzy tinggi  memiliki  derajat keanggotaan yang paling tinggi dengan nilai 1 sebesar 11.245 kg.
Tahap  Selanjutnya  ialah  membentuk komposisi  aturan  logika fuzzy .  Pembentukan aturan  logika fuzzy ini  berasal  dari  korelasi atau  hubungan  antara  dua  variabel input dan satu variabel output. Terdapat 22 aturan fuzzy yang  digunakan.  Aturan  yang  digunakan adalah If permintaan And persediaan Then jumlah produksi. berikut adalah aturan logika fuzzy yang  dibentuk.  Berikut  adalah  aturan logika fuzzy yang  dapat  dilihat  pada  Gambar 7.

## Gambar 7. Komposisi Aturan Logika Fuzzy
Langkah terakhir yang dilakukan dalam penentuan  jumlah  produksi  produk  bubuk cabai  adalah  melakukan  penegasan  atau defuzzifikasi dengan  menggunakan  metode centroid .  Berdasarkan  hasil  perhitungan penegasan  atau  defuzzifikasi  terlihat  bahwa input yang berupa prediksi permintaan produk berdasarkan  peramalan  permintaan  pada bulan  Juli  2017  sebesar  7.228,137  kg  dan
jumlah persediaan produk berdasarkan jumlah persediaan pada bulan sebelumnya atau bulan Juni  2017  10.656  kg  menghasilkan output jumlah  produksi  produk  bubuk  cabai pada bulan  Juni  2017  sebesar  6.190  kg.  Selain output jumlah  produksi  yang  dapat  diketahui dalam  nilai  atau  angka  yang  ada  pada perhitugan  terdapat  pula output berupa grafik.
Gambar 8. Grafik Surface
Pada  Gambar  8  ditunjukkan  garafik surface dari  hasil output dari  22  aturan fuzzy yang dibuat. Grafik surface tersebut memiliki empat  warna.    Warna  biru  tua  menyatakan nilai  yang  berada  pada range rendah,  warna biru muda menyatakan nilai yang berada pada range sedang,  warna  hijau  dan  warna  kuning menyatakan  nilai  yang  berada  pada range tinggi.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Jumlah permintaan produk bubuk cabai berdasarkan  peramalan  permintaan  untuk periode  berikutnya  yaitu  bulan  Juli  2017 didapat  sebesar  7.228,137  kg.  Jumlah persediaan  produk  bubuk  cabai  pada  periode sebelumnya  yaitu  bulan  Juni  2017  sebesar 10.656 kg. Berdasarkan perkiraan permintaan dan  jumlah  persediaan  pada  PT  Ganesha Abaditama  maka  jumlah  produksi  bubuk cabai  periode  berikutnya  dengan  metode
fuzzy mamdani ialah sebesar 6.190 kg. Saran yang diberikan untuk PT Ganesha Abaditama ialah perusahaan melakukan peramalan untuk menentukan  berapa  jumlah  permintaan  untuk periode  berikutnya  dengan  suatu  metode peramalan. Hal ini dilakukan untuk mengetahui berapa  jumlah  produk  yang  harus  diproduksi untuk periode berikutnya tanpa hasil produksi yang  berlebihan.  Saran  yang  diberikan  untuk penelitian selanjutnya ialah sebaiknya peneliti dapat  menerapkan  metode  yang  berbeda dalam  menentukan  berapa  jumlah  produk yang harus diproduksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Assauri, Manajemen  produksi  dan operasi . Jakarta: LPFEUI, 2008.
[2] N.  E.  Zendrato,  O.  Darnius,  dan  P. Sembiring, “ Perencanaan jumlah produksi  mie  instan  dengan  penegasan (defuzzifikasi)  centroid  fuzzy  mamdani
(studi  kasus:  jumlah  produksi  indomie  di
PT.  Indofood  CBP  Sukses  Makmur,  Tbk
Tanjung Morawa),” Saintia Matematika ,
vol. 2, no. 2, hal. 115 – 126, 2014.
[3] A.  L.  Sawargo,  dan  S.  Mundari, “Perencanaan  produksi  untuk  memenuhi
permintaan  dengan  biaya  yang  optimal,”
Jurnal  Teknik  Industri  HEURISTIC,
vol.11, no. 2, hal. 11 – 24, 2014.
[4] M.  Anis,  S.  Nandiroh,  dan  A.  D.  Utami, “Optimasi  perencanaan  produksi  dengan metode  goal  programming,” Jurnal
Ilmiah  Teknik  Industri ,  vol.  5,  no.  3,  hal.
133 – 143, 2007.
[5] M.  Abrori  dan  A.  H.  Prihamayu,
“Aplikasi  logika  fuzzy  metode  mamdani dalam  pengambilan  keputusan  penentuan jumlah produksi,” Kaunia , vol. 11,  no. 2, hal. 91 – 99, 2015.