## Prediksi Jumlah Produksi Jenang di PT Menara Jenang Kudus Menggunakan Metode Logika Fuzzy Tsukamoto

## Jenang Production Prediction at Menara Jenang Kudus Using Fuzzy Tsukamoto
Tatak Ulul Azmi 1 , Hanny Haryanto 2 , T.Sutojo 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika – S1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Nakula 1 No. 5-11, Semarang 111201206926@mhs.dinus.ac.id 1 , hanny.haryanto@dsn.dinus.ac.id 2 , tsutojo@gmail.com 3

## Abstrak
Penelitian  ini  akan  membahas  tentang  permasalahan  yang  terjadi  pada  PT.  Menara Jenang Kudus, yaitu kesulitan dalam memprediksi jumlah produksi jenang perbulannya. Setiap bulannya penjualan jenang meningkat dan pihak perusahaan hanya mengandalkan perhitungan secara  manual  untuk  menentukan  jumlah  produksi  jenang  pada  bulan  berikutnya.  Dengan menggunakan  perhitungan  secara  manual  kadang  terjadi  kelebihan  produksi  yang mengakibatkan  jenang  menjadi  basi  karena  jumlah  produksi  tidak  sesuai  dengan  permintaan. Untuk  dapat  mengatasi  permasalahan  ini  dan  membantu  mempermudah  dalam  memprediksi jumlah  produksi  Jenang  perbulannya,  maka  diperlukan  sistem  untuk  memprediksi  secara otomatis  menggunakan  kecerdasan  buatan.  Logika  fuzzy  adalah  sebuah  metode  dalam kecerdasan buatan yang menggunakan variabel kata-kata sebagai pengganti berhitung dengan bilangan.  Dengan  logika  fuzzy,  sistem  kepakaran  manusia  bisa  diimplementasikan  ke  dalam bahasa mesin secara mudah dan efisien. Logika fuzzy diaplikasikan untuk data di PT. Menara Jenang  Kudus  dari  bulan  Februari  sampai  September  dengan  hasil  dari  pengujian menggunakan  MSE  untuk  Jenang  Wijen  sebesar  7.121,  jenang  spesial  sebesar  15.940  dan Jenang  Duren  sebesar  21.168,  yang  menunjukkan  bahwa  meskipun  terjadi  error  namun  hasil prediksi masih dapat diterima.
Kata Kunci — Fuzzy Tsukamoto, jenang, kecerdasan buatan, produksi, prediksi

## Abstract
This  research  will  discuss  about  the  problems  that  happened  at  PT.  Jenang  Kudus Tower,  namely  the  difficulty  in  predicting  the  number  of  monthly  production  of jenang.  Every month  the  jenang  sales  increase  and  the  company  only  rely  on  the  calculations  manually  to determine  the  amount  of  jenang  production  in  the  next  month.  By  using  manual  calculations, there  is  sometimes  an  overproduction  that  causes  the  jenang  to  become  stale  because  the amount  of  production  does  not  match  the  demand.  To  be  able  to  overcome  this  problem  and help  make  it  easier  to  predict  the  amount  of  monthly  Jenang  production,  then  the  system  is required  to  predict  automatically  using  artificial  intelligence.  Fuzzy  logic  is  a  method  in artificial  intelligence  that  uses  word  variables  instead  of  counting  with  numbers.  With  fuzzy logic,  human  expertise  systems  can  be  implemented  into  machine  languages  easily  and efficiently.  Fuzzy  logic  is  applied  to  data  in  PT.  Tower  Jenang  Kudus  from  February  to September with the results of the test using MSE for Jenang Wijen of 7,121, Jenang Spesial of 15,940 and Jenang Duren of 21,168, indicating that despite error but predicted results are still acceptable.
Keywords — Fuzzy Tsukamoto, jenang, artificial intelligence, production, prediction

## 1. PENDAHULUAN
Kota Kudus merupakan salah satu kota yang terletak di bagian utara Jawa Tengah yang mempunyai  perkembangan  cukup  pesat  terutama  dalam  bidang  industri  dan  manufaktur. Perkembangan  yang  cukup  pesat  ini  didukung  antara  lain  karena  letaknya  yang  strategis. Kondisi  ini  mendorong  sektor  industri  dan  perdagangan  mampu  berkembang  dengan  baik[1]. Kudus memiliki makanan khas, yaitu salah satunya jenang kudus. Jenang merupakan makanan sejenis  dodol  garut.  Jenang  menjadi  makanan  tradisional  Jawa  yang  telah  turun  temurun diwariskan  oleh  nenek  moyang  dari  dulu  dan  sekarang  masih  menjadi  suatu  makanan  khas tradisional, khususnya di Jawa [1]. Industri PT Menara Jenang Kudus dari tahun ke tahun sering mengalami  peningkatan  jumlah  produksi  yang  banyak  terutama  pada  bulan-bulan  yang mempunyai  banyak  hari  raya  [1].  Dalam  suatu  perusahaan  produksi  harus  dapat  menghitung prediksi  dengan  tepat  dari  segi  hal  jumlah  produksi  yang  akan  diproduksi,  agar  produk  yang dibuat  tidak  mengalami  basi  [2].  Berdasarkan  data  di  bagian  penjualan  jenang  di  PT.  Menara Jenang  Kudus,  produksi  mengalami  peningkatan  5%  setiap  bulannya,  sedangkan    pada  saat Lebaran tiba penjualan bisa sampai 10% hingga 15% dan di PT. Menara Jenang Kudus hanya mengandalkan prediksi penghitungan secara manual menggunakan kalkulator dan catatan buku dalam memproduksi jenang pada tiap bulannya [2]. Dalam hal ini tentunya akan membuat pihak perusahaan  kesulitan  untuk  mengetahui  jumlah  produk  yang  harus  diproduksi.  Untuk  dapat mengatasi permasalahan ini dan dapat meningkatkan kinerja dari perusahaan, maka diperlukan proses prediksi secara otomatis menggunakan kecerdasan buatan dengan metode logika fuzzy.
Beberapa  penelitian  yang  mengunakan  metode  fuzzy  pada  studi  kasus  produksi  suatu barang.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3]  membahas  tentang  bagaimana  cara  memproses prediksi  secara  otomatis  menggunakan  kecerdasan  buatan,  karena  dalam  setiap  bulannya penjualan roti meningkat dan pihak perusahaan hanya mengandalkan prediksi tradisional dalam memproduksi  roti  pada  tiap  bulannya.  Bentuk  produksi  yang  dilakukan  dalam  jumlah  yang sama  dari  hari  ke  hari  tanpa  adanya  perhitungan  terlebih  dahulu.  Di  tahun  yang  sama  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  membahas  tentang  penggunaan  Fuzzy  Tsukamoto  untuk menentukan jumlah produksi barang”.
Penelitian  ini  membahas  tentang  Metode  fuzzy  tsukamoto  merupakan  metode  yang dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  jumlah  produksi  barang. Metode  fuzzy  Tsukamoto  ini  dipilih  karena  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF- THEN direpresentasikan dengan menggunakan himpunan fuzzy pada fungsi keanggotaan yang monoton.  Sebagai  hasilnya,  output  dari  setiap  aturan  kemudian  diperoleh  hasil  akhir  dengan menggunakan rata-rata terpusat. Pada perusahaan yang bergerak dalam bidang produksi barang. Metode  fuzzy  masih  jarang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  produksi  perusahaan. Perhitungan  manual  membutuhkan  data-data  permintaan  maksimum  pada  periode  tertentu, permintaan  minimum  pada  periode  tertentu,  persediaan  maksimum  pada  periode  tertentu, persediaan minimum pada periode tertentu, produksi maksimum pada periode tertentu, produksi minimum pada periode tertentu, permintaan barang saat ini, dan persediaan barang saat ini. Jika menggunakan  perhitungan  secara  manual  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama,  untuk  itu perlu sistem pendukung keputusan dalam menentukan jumlah barang, sehingga dapat membantu mempermudah manager dalam pengambilan keputusan produksi. Di tahun yang sama penelitian juga  dilakukan  oleh  Mutammimul  Ula  [5]  yang  berjudul  ”Implementasi  Logika  Fuzzy  Dalam Optimasi  Jumlah  Pengadaan  Barang  Menggunakan  Metode  Tsukamoto”.    Pengadaan  suatu barang  yang  masih  menggunakan  perhitungan  manual  sudah  tidak  mampu  untuk  melayani kebutuhan konsumen dalam proses penjualan yang cukup banyak. Dalam perhitungan yang saat ini menggunakan  manual sudah tidak efektif dalam kinerjanya, tidak jarang pengadaan barang perhitungannya kurang tepat sasaran dalam hal prioritas barang dan terkadang terjadi pengadaan barang  dengan  jumlah  yang  berlebihan,  hal  ini  dapat  mengakibatkan  pemborosan  dana.  Dari permasalahan  ini  peran  komputer  akan  sangat  membantu  dan  mempermudah  dalam  transaksi
dan  mengatur  persediaan  barang  tidak  hanya  mengandalkan  buku  catatan.  Dengan  adanya sistem implementasi ini maka diharapkan dalam proses pelaksanaan penjualan produk menjadi lebih  optimal  dan  meningkat.  Dengan  sistem  Implementasi  ini  untuk  melakukan  fungsi pengolahan  data,  menerima  masukan  (input)  dan  menghasilkan  keluaran  (output)  berupa informasi  sebagai  dasar  bagi  pengambilan  keputusan  sehingga  dapat  mencapai  suatu  tujuan yang  di  inginkan.  Di  tahun  yang  sama  Penelitian  dilakukan  oleh  Iklila  Muzayyanah,  Wayan Firdaus  Mahmudy,  Imam  Cholissodin  [6]  yang  berjudul  “Penentuan  Persediaan  Bahan  Baku Dan  Membantu  Target  Marketing  Industri  Dengan  Metode  Fuzzy  Inference  System Tsukamoto”. Bagaimana  menghasilkan  sebuah  sistem  cerdas  yang  membantu  memprediksi jumlah  produksi  yang  menjadi  acuan  dalam  menentukan  kebutuhan  bahan  baku  industri  dan dapat  menghitung  prediksi  laba  yang  akan  diperoleh  berdasarkan  dari  perkiraan  produksi  dan kebutuhan  bahan  baku.  Dalam  pembahasan  ini  ketersediaan  bahan  baku  yang  tepat  sangat terkait  dengan  jumlah  produk  yang  akan  diproduksi,  dengan  ini  prediksi  produksi  harus disesuaikan agar pemesanan stok bahan baku dapat diperhitungkan dengan tepat.
Ketidak pastian jumlah permintaan dan stok produk dalam gudang yang ada pada suatu industri menjadi suatu hal yang harus diperhitungkan dalam memprediksi suatu produk. Dalam produksi  untuk  menentukan  jumlah  produk  masih  menggunakan  prediksi  tiap  permintaan  dan jumlah stok gudang secara manual. Hal ini sangat berpengaruh pada bahan baku yang harus di beli dari supplier dengan menggunakan prediksi secara manual. Dalam pembuatan sistem cerdas ini  menggunakan  metode  fuzzy  tsukamoto  karena  merupakan  suatu  metode  yang  dapat memprediksi dan memberikan toleransi data-data yang tidak tepat misalkan data permintaan dan stok  gudang  yang  sangat  mudah  di  prediksi  dan  sulit  untuk  di  prediksi  menggunakan perhitungan manual. Pada tahun 2015 Ahmad Zarkasi, Naniek Widyastuti, Erna Kumalasari [7] melakukan  penelitian  yang  serupa  dengan  judul  “Penerapan  sistem  pendukung  keputusan metode fuzzy tsukamoto dalam pengoptimalan produksi barang berdasarkan data persediaan dan jumlah  permintaan  di  loverandliars  cloth”. Penelitian  ini  membahas  tentang  produksi  baju menggunakan metode fuzzy tsukamoto dengan menerapkan sistem penunjang keputusan (SPK) untuk  menentukan  banyak  produksi  barang  berdasarkan  data  persediaan  dan  data  jumlah permintaan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data  jumlah  produksi  jenang  wijen, jenang  spesial,  dan  data  jenang  duren  di  PT.  Menara  Jenang  Kudus  bulan  Januari-September tahun  2016.  Data  yang  diperoleh  dari  PT.  Menara  Jenang  Kudus  terdiri  dari  4  variabel  yaitu retur, sisa, penjualan, produksi. Berikut adalah keterangan dan penjelasan data yang didapatkan.
Tabel 1 Data Retur Jenang bulan Januari-September 2016
Tabel 2 Data Penjualan Jenang bulan Januari-September 2016
Tabel 3 Data Sisa Jenang bulan Januari-September 2016
Tabel 4 Data Produksi Jenang bulan Januari-September 2016
Dalam  merancang  Fuzzy  Tsukamoto  yang  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah produksi Jenang di PT. Menara Jenang Kudus meliputi kriteria, fuzzifikasi, pembentukan rule, defuzzifikasi, dan pengujian.
1. Kriteria
Kriteria yang digunakan dalam prediksi jumlah produksi Jenang menggunakan Fuzzy Tsukamoto pada PT. Menara Jenang Kudus yaitu a. Retur
b. Penjualan
c. Sisa
d. Produksi
2. Fuzzifikasi
Berdasarkan  kriteria  yang  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  produksi  Jenang menggunakan Fuzzy Tsukamoto pada PT. Menara Jenang  Kudus ada 3 variabel yang dapat dimodelkan yaitu retur, penjualan dan sisa.
a. Kriteria Retur
Dari hasil wawancara oleh pihak pemilik PT. Menara Jenang Kudus dibilang turun jika <=0,5 sedang antara 0,5 sampai 5 dan naik jika >=5. Kriteria retur terbagi menjadi 3 himpunan fuzzy,  yaitu  TURUN  [0  2],  SEDANG  [0,5  5],  NAIK  [2  ∞].  Himpunan  TURUN  dan  NAIK menggunakan  pendekatan  fungsi  keanggotaan  yang  berbentuk  bahu,  sedangkan  himpunan SEDANG menggunakan pendekatan berbentuk segitiga
Gambar 1 Fungsi Keanggotaan pada Kriteria Retur Fungsi keanggotaan pada kriteria retur dirumuskan sebagai berikut :
(1)
Rumus  (1)  di  atas  akan  digunakan  untuk  fuzzifikasi  pada  retur  Jenang  Wijen,  Jenang Spesial dan Jenang Duren.
b. Kriteria Penjualan
Dari  hasil  wawancara  oleh  pihak  pemilik  PT.  Menara  Jenang  Kudus  dibilang  sedikit jika  <=25kg,  sedang  antara  25kg  sampai  385kg  dan  banyak  jika  >=385kg.  Kriteria  produksi terbagi  menjadi  3  himpunan  fuzzy,  yaitu  SEDIKIT  [0    205kg],  SEDANG  [25kg    385kg], BANYAK  [205kg    ∞].  Himpunan  SEDIKIT  dan  BANYAK  menggunakan  pendekatan  fungsi keanggotaan  yang  berbentuk  bahu,  sedangkan  himpunan  SEDANG  menggunakan  pendekatan berbentuk segitiga pada gambar 2
Gambar 2 Fungsi Keanggotaan pada Kriteria Penjualan
Fungsi keanggotaan pada kriteria penjualan dirumuskan sebagai berikut :
(2)
Rumus  (2)  di  atas  akan  digunakan  untuk  fuzzifikasi  pada  penjualan  Jenang  Wijen, Jenang Spesial dan Jenang Duren.
c. Kriteria Sisa
Dari  hasil  wawancara  oleh  pihak  pemilik  PT.  Menara  Jenang  Kudus  dibilang  sedikit jika  <=2ons,  sedang  antara  2ons  sampai  20ons  dan  banyak  jika  >=20  ons.  Kriteria  produksi terbagi menjadi 3 himpunan fuzzy, yaitu SEDIKIT [0  10], SEDANG [2 20], BANYAK [20 ∞]. Himpunan  SEDIKIT  dan  BANYAK  menggunakan  pendekatan  fungsi  keanggotaan  yang berbentuk  bahu,  sedangkan  himpunan  SEDANG  menggunakan  pendekatan  berbentuk  segitiga seperti gambar 3
.
Gambar 3 Fungsi Keanggotaan pada Kriteria Sisa
Fungsi keanggotaan pada kriteria sisa dirumuskan sebagai berikut :
(3)
Rumus  (3)  di  atas  akan  digunakan  untuk  fuzzifikasi  pada  sisa  Jenang  Wijen,  Jenang Spesial, dan Jenang Duren
d. Kriteria Produksi
Dari hasil wawancara oleh pihak pemilik PT. Menara Jenang Kudus dibilang berkurang jika  <=115kg,  sedang  antara  115kg  sampai  395kg  dan  bertambah  jika  >=395kg.  Kriteria produksi terbagi menjadi 3 himpunan fuzzy, yaitu BERKURANG [0 255kg], SEDANG [115kg 395kg],  BERTAMBAH  [255kg  ∞].  Himpunan  BERKURANG  dan  BERTAMBAH menggunakan  pendekatan  fungsi  keanggotaan  yang  berbentuk  bahu,  sedangkan  himpunan SEDANG menggunakan pendekatan berbentuk segitiga seperti gambar 4.
.
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan pada Kriteria Produksi
Fungsi keanggotaan pada kriteria produksi dirumuskan sebagai berikut:
(4)
Rumus  (4)  di  atas    akan  digunakan  untuk  fuzzifikasi  pada  produksi  Jenang  Wijen, Jenang Spesial dan Jenang Duren
3. Pembentukan rule
Hasil Rule dalam memprediksi jumlah produksi Jenang menggunakan Fuzzy Tsukamoto pada PT. Menara Jenang Kudus seperti pada tabel
Tabel 5. Rule
4. Defuzifikasi
Defuzzifikasi  dalam  memprediksi  jumlah  produksi  Jenang  menggunakan Fuzzy Tsukamoto di  PT.  Menara  Jenang  Kudus  dicari  dengan  menggunakan  rata-rata  terbobot dengan rumus sebagai berikut .
(5)
Dimana y adalah nilai crisp dan µ(y) adalah derajat keanggotaan dari y .
5. Pengujian
Pengujian akan dilakukan terhadap data jumlah produksi dari PT. Menara Jenang Kudus dari bulan Januari sampai September 2016 menggunakan Mean Square Error (MSE) dengan rumus sebagai berikut :
(6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  diperlukan  Pengujian  terhadap  data  jumlah  produksi Jenang  di  PT.  Menara  Jenang  Kudus  dari  bulan  Januari  sampai  September  2016 menggunakan Mean Square Error (MSE) yaitu :
  ) ( ) ( y y y y  
Tabel 6 Hasil Pengujian Sistem Jenang Wijen
Hasil  dari  pengujian  sistem  Jenang  Wijen  di  PT.  Menara  Jenang  Kudus  dari  bulan februari-september dengan jumlah rata-rata MSE sebesar 7.121
Tabel 7 Hasil Pengujian Sistem Jenang Spesial
Hasil  dari  pengujian  sistem  Jenang  Spesial  di  PT.  Menara  Jenang  Kudus  dari  bulan februari-september dengan jumlah rata-rata MSE sebesar 15.940
Tabel 8 Hasil Pengujian Sistem Jenang Duren
Hasil  dari  pengujian  sistem  Jenang  Duren  di  PT.  Menara  Jenang  Kudus  dari  bulan februari-september dengan jumlah rata-rata MSE sebesar 21.168

## Gambar 5 Grafik Produksi dan hasil prediksi
Dari  grafik  produksi  dan  hasil  prediksi  diatas  berisi  tentang  bulan  Februari-September 2016  selanjutnya  warna  biru  menunjukan  data  Jenang  wijen,  warna  hijau  menunjukan  data Jenang  duren,  dan  warna  merah  tua  menunjukan  data  Jenang  Spesial  sedangkan  warna  biru muda menunjukan hasil prediksi Jenang Spesial, warna ungu menunjukan hasil prediksi Jenang wijen dan warna orange menunjukan hasil prediksi Jenang duren.
Hasil  MSE  menunjukkan  error  yang  cukup  besar  pada  hasil  prediksi,  namun dibandingkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3]  yang  menghasilkan  nilai  MSE  sekitar  20 sampai 30, maka hasil penelitian ini menunjukkan peningkatan. Hal ini disebabkan karena lebih banyaknya  data  dan  nilai  variabel  yang  digunakan.  Meskipun  terdapat  nilai  error  yang  cukup besar, hasil prediksi dapat diterima dan digunakan untuk menentukan produksi jenang.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  prediksi  jumlah  produksi  jenang  menggunakan  metode fuzzy  tsukamoto pada  PT. Menara  Jenang  Kudus  memperlihatkan  nilai  MSE  pada  jenang  wijen  sebanyak  7.121,  Jenang spesial  sebanyak  15.940,  Jenang  duren  sebanyak  21.168.  Pada  PT.  Menara  Jenang  Kudus menampilkan hasil rekomendasi produksi jenang. Hasil rekomendasi produksi jenang ini hanya untuk mendukung keputusan pada prediksi jumlah produksi jenang, bukan untuk sistem penentu sebuah  keputusan.  Oleh  sebab  itu  untuk  memproduksi jenang  tetap  tergantung  pada  pengguna tidak harus menggunakan hasil rekomendasi yang ditampilkan.

## 5. SARAN
Berikut  ini  saran  penulis  terhadap  pengembangan  dan  penerapan Logika    fuzzy menggunakan metode fuzzy tsukamoto pada PT. Menara Jenang Kudus :
a. Diharapkan  sistem  prediksi  untuk  menentukan  jumlah  produksi  jenang  ini  dapat dikembangkan,  seperti  menggabungkan  metode  fuzzy  tsukamoto  dengan  metode  fuzzy mamdani agar hasil produksinya bisa lebih sesuai.
b. Dalam  menghitung  produksi  menggunakan  metode fuzzy  tsukamoto, dapat  menambahkan kriteria  yang  diinginkan  sistem  yang  sifatnya  dinamik  terdiri  dari  variabel  input  kriteria fuzzy.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Nihlah, 2011. Industri Jenang Mubarokfood Cipta Delicia dan Pengaruhnya Terhadap Sosial  Ekonomi  Masyarakat  Glantengan  tahun  1975-1998, Skripsi ,  Universitas  Negeri Semarang.
[2] H.  Nasution,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  pada  Sistem  Kecerdasan  Buatan,” ELKHA , vol. 4, no. 2, pp. 4–8, 2012.
[3] Wiguna, Riyadi Y., 2015, Sistem berbasis aturan menggunakan logika fuzzy tsukamoto untuk  prediksi  jumlah  produksi  roti  pada  CV.  gendis  bakery, Skripsi ,  Fakultas  Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang.
[4] Ikhsan,  Fathurrahman  K.,  Penerapan  Fuzzy  Tsukamoto  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Jumlah Produksi Barang. Prosiding Sembistek , 2014.
[5] M.  Ula,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  Dalam  Optimasi  Jumlah  Pengadaan  Barang Menggunakan Metode Tsukamoto ( Studi Kasus : Toko Kain My Text ),” ECTIPE , vol. 1, no. 2, 2014.
[6] I. Muzayyanah, W. F. Mahmudy, I. Cholissodin, Penentuan Persediaan Bahan Baku dan Membantu  Target  Marketing  Industri  dengan  Metode  Fuzzy  Inference  System Tsukamoto. DORO , vol. 4, no. 7, 2014.
[7] A.  Zarkasi,  N.  Widyastuti,  and  E.  K.  N,  Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan Metode  Fuzzy  Tsukamoto  dalam  Pengoptimalan  Produksi  Barang  Berdasarkan  Data Persediaan dan Jumlah Permintaan di Loverandliars Cloth. Jurnal Script , Vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2015.