## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1719

## Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani
Vani Maharani Nasution, Graha Prakarsa *
Fakultas Teknologi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia, Bandung, Indonesia Email: 1 vanimaharaninasution@gmail.com, 2,* gprakarsa@gmail.com
*) Email Penulis Korespondensi: gprakarsa@gmail.com
Abstrak− Keuntungan  yang  maksimal  diperoleh  dari  penjualan  yang  maksimal.  Penjualan  yang  maksimal  artinya  dapat memenuhi  permintaan-permintaan  yang  ada.  Apabila  jumlah  produk  yang  diproduksi  oleh  perusahaan  kurang  dari  jumlah permintaan  maka  perusahaan  akan  kehilangan  peluang  untuk  mendapatkan  keuntungan  yang  maksimal.  Oleh  karena  itu, Perencanaan jumlah produk dalam suatu perusahaan sangatlah penting agar dapat memenuhi permintaan pasar dengan tepat dan  dengan  jumlah  yang  sesuai.  Faktor-faktor  yang  perlu  diperhatikan  dalam  menentukan  jumlah  produk,  antara  lain permintaan dan persediaan periode lama. Ketersediaan suatu barang produksi masih sulit dipantau oleh perusahaan, karena sistem  yang  digunakan  masih  mengandalkan  perhitungan  manual  dari  karyawan  perusahaan,  untuk  membantu  pihak perusahaan dalam memprediksi ketersediaan barang produksi secara efektif maka digunakan perhitungan fuzzy logic. Selama ini ketersediaan barang produksi di Salman Collection dilihat dari permintaan customer. Hal ini membuat perusahaan tidak mendapatkan keuntungan yang maksimal karena tidak ada perencanaan jumlah produksi barang. Penelitian ini menggunakan metode dengan pendekatan deskriptif menggunakan teknik fuzzy logic mamdani. Hasil penelitian ini adalah sebuah aplikasi pehitungan  produksi  barang  berdasarkan  perhitungan  manual  secara  fuzzy  logic  mamdani,  Aplikasi  yang  dibangun  dapat membantu perusahaan menentukan jumlah produksi yang sesuai dengan permintaan konsumen sehingga permintaan di Salman Collection terpenuhi dan lebih optimal jumlah yang akan diproduksi oleh perusahaan..
Kata Kunci: Fuzzy Logic, Mamdani, Optimasi, Aplikasi, Produksi
Abstract −Maximum profit gained from maximum sales. Maximum sales means that they can meet the demands. If the products produced by the company is less than requests then the company will lose the opportunity to get maximum profit. Therefore, planning the Amount products in a company is very important in order to meet the market demand precisely and with the appropriate amount. Factors that need to be considered in determining the amount products, such as the demand and supply of old periods. The availability of production goods is still difficult to monitor by the company, because the system is still relying on manual calculations of the company employees, to assist the company in predicting the availability of production goods Effective then used the fuzzy logic calculations. During this time the availability of production goods in Salman Collection is seen from customer request. This makes the company not get the maximum profit because there is no planning the amount of production of goods. This study uses methods with a descriptive approach using the fuzzy logic Mamdani technique. The results of  this  research  is  an  application  of  calculation  of  goods  production  based  on  the  fuzzy  manual  calculations of  the  "logic Mamdani," Built applications can help the company determine the amount of production in accordance with consumer demand so that The demand at Salman Collection is fulfilled and the more optimal the amount that the company will produce.
Keywords : Fuzzy Logic, Mamdani, Optimization, Application, Production

## 1. PENDAHULUAN
Keuntungan  yang  maksimal  diperoleh  dari  penjualan  yang  maksimal.  Penjualan  yang  maksimal  artinya  dapat memenuhi permintaan-permintaan yang ada. Apabila jumlah produk yang diproduksi oleh perusahaan kurang dari jumlah permintaan maka perusahaan akan kehilangan peluang untuk  mendapatkan keuntungan yang maksimal. Sebaliknya, apabila jumlah produk yang diproduksi jauh lebih banyak dari jumlah permintaan maka perusahaan akan mengalami kerugian. Oleh karena itu, Perencanaan jumlah produk dalam suatu perusahaan sangatlah penting agar  dapat  memenuhi  permintaan  pasar  dengan  tepat  dan dengan  jumlah  yang  sesuai.  Faktor-faktor  yang  perlu diperhatikan dalam menentukan jumlah produksi adalah permintaan dan persediaan periode lama.
Logika Fuzzy merupakan ilmu yang mempelajari mengenai ketidakpastian. Logika fuzzy dianggap mampu untuk  memetakan  suatu  input  kedalam  suatu output  tanpa  mengabaikan  faktor–faktor  yang  ada.  Logika  fuzzy diyakini dapat sangat fleksibel dan memiliki toleransi terhadap data-data yang ada. Salah satu model aturan fuzzy adalah  model  yang  sering  digunakan  untuk  membangun  sistem  yang  penalarannya  menyerupai  intuisi  atau perasaan manusia. Proses perhitungan cukup kompleks sehingga membutuhkan waktu relatif lama, tetapi model ini memberikan ketelitian yang tinggi.
Dengan  adanya  masalah  tersebut,  maka  untuk  menentukan  jumlah  produksi  dalam  memenuhi  permintaan konsumen  diperlukan  suatu  alternatif  pemecahan  masalah  tanpa  menambah  fasilitas  yang  ada,  yaitu  dengan mengaplikasikan metode fuzzy . Penerapan metode fuzzy dalam perencanaan jumlah produksi barang, diharapkan perusahaan dapat mengatasi permintaan konsumen dengan optimal.
Salah  satu  penelitian  yang  membahas  tentang  bagaiman  estimasi  produksi  [1].  Logika fuzzy merupakan salah satu komponen pembentuk software computing. Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Pada teori himpunan fuzzy , peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting. Nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan atau membership function menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut [2]. Fuzzy  logic  banyak  digunakan  pada  berbagai  penelitian  seperti  penelitian  sebelumnya  yaitu  penerapan  logika

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1719
fuzzy  dalam  optimasi  produksi  barang  mengunakan  metode  mamdani  [3].  Penelitian  untuk  perencanaan mengoptimalkan produksi roti pada nusqo bakery [4]. Menentukan jumlah produksi berdasarkan permintaan dan persediaan dengan logika fuzzy dan metode mamdani [5]. Artikel jurnal penelitian yang berjudul Aplikasi Logika Fuzzy  Dalam  Mengoptimalkan  Produksi  Minyak  Kelapa  Sawit  Di  Pt.  Waru  Kaltim  Plantation  Menggunakan Metode Mamdani, menegaskan dan menyampaikan bahwa Seperti halnya himpunan tegas (crisp set), ada beberapa operasi  yang  didefinisikan  secara  khusus  untuk  mengkombinasikan  dan  memodifikasi  himpunan  fuzzy.  Nilai keanggotaan sebagai hasil dari 2 himpunan sering dikenal dengan nama fire strength atau α-predikat [6]. Proses menyelesaikan suatu masalah tertentu supaya berada pada kondisi yang menguntungkan dari suatu sudut pandang. Masalah yang harus diselesaikan berkaitan erat dengan data-data yang dapat dinyatakan dalam suatu atau beberapa variabel. Pengertian menguntungkan, biasanya berhubungan dengan pencarian nilai  minimum  atau maksimum, bergantung pada sudut pandang yang digunakan [7]. Perancangan aplikasi fuzzy logic dalam menentukan volume produksi  dengan  mengunakan  metode  mamdani  [8].  Prediksi  jumlah  produksi  mebel  menggunakan  fuzzy inference  system  [9].  Sistem  penentuan  perhitungan  jumlah  produksi  folding  gate  [10].  Pada  penelitian  ini melakukan pembuatan aplikasi prediksi jumlah barang produksi berdasarkan permintaan dan persediaan barang yang ada pada perusahaan dengan menerapkan meode fuzzy logic mamdani. Menggunakan fuzzy logic diharapkan dapat  membantu  pihak  perusahaan  untuk  mengoptimalkan  keuntungan  penjualan  dari  barng  yang  diproduksi karena dengan perhitunga mamdani mampu menghasil tingkat keakuratan yang tinggi.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian yang lakukan termasuk ke dalam jenis penelitian deskriptif. Pada penelitian ini, peneliti menguraikan aspek-aspek  fenomena  atau  karakteristik  variabel  atau  objek  yang  menarik  untuk  diteliti.  Dalam  penelitian  ini, peneliti menggunakan sampel data untuk perhitungan manual secara fuzzy logic mamdani sebagai bahan rujukan untuk membangun aplikasinya.
Pada  tahap  awal,  peneliti  menguraikan  aspek-aspek  fenomena  mengenai  variabel  yang  mempengaruhi produksi  suatu  barang  di  Salman  Collection.  Peneliti  memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produksi barang  adalah  berdasarkan  permintaan  dan  persediaanbarang,  untuk  memahami  faktok-faktor  tersebut,  peneliti melakukan  pengumpulan  data  dengan  cara  studi  pustaka  dan  wawancara.  Pada  tahap  studi  pustaka,  peneliti mencari jurnal-jurnal yang terkait mengenai optimasi produksi barang melalui internet sebagai data tambahan dari hasil  wawancara.  Setelah  mendapatkan  pengetahuan  mengenai  produksi  barang  maka  dilakukan  formalisasi pengetahuan tersebut ke dalam bentuk formal. Kemudian, dari tahap formalisasi setelah itu memecahkannya ke dalam modul-modul dan melakukan pemrograman. Dan pada tahap akhir,  dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dibangun guna menemukan kesalahan dan penyempurnaan terhadap aplikasi tersebut. Tahapan penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1719
Pada  gambar  1  merupakan  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  selama  penelitian,  berikut  dijelaskan  tahapan- tahapan penelitian:
Mengidentifikasi masalah adalah tahap awal yang dilakukan pada penelitian ini, dimana peneliti melihat masalah- masalah  apa  saja  yang  dialami  oleh  perusahaan  untuk  memproduksi  suatu  barang.  Pada  tahapan  ini  peneliti menemukan  2  varibel  pokok  yang  sangat  mempengaruhi  produksi  suatu  barang  yaitu  variabel  permintaan  dan variabel persediaan.
Perumusan masalah merupakan tindak lanjut dari identifikasi masalah dan batasan masalah yang diteliti. Sejumlah  pertanyaan-pertanyaan  diajukan  dalam  perumusan  masalah,  kemudian  akan  dijawab  dalam  proses penelitian  dan  tertuang  secara  sistematis  dalam  laporan  penelitian.  Semua  bahasan  dalam  laporan  penelitian, termasuk juga semua bahasan mengenai kerangka teori dan metodologi yang digunakan, semuanya mengacu pada perumusan masalah.
Pengumpulan data merupakan tahapan peting dalam proses penelitian, karena hanya dengan mendapatkan data yang tepat maka proses penelitian akan berlangsung sampai penelitian mendapatkan jawaban dari perumusan masalah yang sudah ditetapkan. Data-data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data primer data sekunder. Data primer didapat dengan cara observasi lansung ke tempat penelitian untuk mengumpulkan semua data yang diperlukan  untuk  peenelitian  sedangkan  untuk  data  seunder  dilakukan  dengan  studi  literatur  dari  beberapa penelitian terdahulu serta referensi buku pendukung untuk pembahasan teori yang dibutuhkan dalam penelitian. Pengembangan  sistem  adalah  tahap  pembuatan  aplikasi  berdasarkan  perhitungan  data  yang  telah  dikumpulkan pada  tahap  pengumpulan  data.  Data  yang  terkumpul  dilakukan  pemeriksaan  terhadap  kemungkinan  kesalahan yang terjadi pada data yang diterima. Data yang sudah diperiksa dan berkaitan dengan penelitian diolah menjadi informasi yang akan dijadikan dasar untuk mengembangkan perangkat lunak.
Hal  yang  dilakukan  pada  tahapan  ini  adalah  mengumpulkan  informasi  tentang  kebutuhan  aplikasi  yang akan  dibuat.  Proses  ini  mendefinisikan  secara  rinci  mengenai  fungsi-  fungsi,  batasan  dan  tujuan  dari  aplikasi dimana akan menguraikan kebutuhan antar muka (interface), kebutuhan informasi dan data-data sebagai masukan (input)  kedalam  aplikasi  sehingga  menghasilkan  (output)  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna,  kebutuhan fungsional dan pemodelan aplikasi yang akan dibangun (pemodelan menggunakan ERD, DFD dan Kamus Data). Selanjutnaya  dilakukan  proses  perancangan  berdasarkan  kebutuhan  perangkat  lunak  yang  sudah  ditemukan. Langkah  berikutnya  adalah  tahapan  pembuatan  program  dengan  menggunakan  kode-kode  program  dari  desain yang telah dirancang. Setelah pengkodean program selesai maka dilakukan lah proses mengujian terhadap aplikasi yang dibangun.
Pengujian dilakukan dengan mengunakan aplikasi pendukung yang dibuat dengan menggunakan alat bantu Black  box  testing  dengan  menguji  beberapa  komponen  diantaranya  pengujian  fungsi  yang  hilang  atau  salah, kesalahan antar muka, kesalahan pada struktur data atau akases basis data eksternal, kesalahan prilaku atau kinerja dankesalahan inisialisasi dan diterminasi.
Tahap akhir adalah penarikan kesimpulan akan dilakukan jika pada proses pengujian tidak terjadi kesalahan yang ditemukan lagi. Isi dari kesimpulan adalah menjawab semua masalah yang telah dirumuskan sebelumnya.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Hasil  penelitian  ini  berupa  sebuah  aplikasi  yang  mampu  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  di  Salman Collection yaitu menentukan jumlah produksi barang sesuai dengan permintaan konsumen. Aplikasi ini berguna sebagai media penyimpanan data-data dan juga dapat membantu pengguna dalam memprediksi produksi barang sesuai  dengan kebutuhan konsumen. Data produksi  diperoleh dari data permintaan dan data persediaan dimana didalamnya terdapat banyak data yang telah diinput oleh operator order dan operator gudang, yang nantinya akan diproses oleh Administrator dan menghasilkan prediksi produksi barang.
Permasalahan  yang  dialami  perusahaan  diselesaikan  menggunakan  perhitungan  Logika  Fuzzy  mamdani dimulai  dengan  pembentukan  himpunan  fuzzy,  aplikasi  fungsi  implikasi,  komposisi  aturan,  dan  defuzzifikasi. Berdasarkan tahapan fuzzy logic mamdani ini maka diperlukan sampel data untuk melakukan perhitungan prediksi jumlah  barang  yang  akan  diproduksi.  Perhitungan  fuzzy  logic  mamdani  menggunakan  2  variabel  input  yaitu permintaan dan persediaan barang.
Variabel  beserta  himpunan  yang  dibutuhkan  untuk  perhitungan  optimasi  produksi  barang  menggunakan sampel data 4 tahun terakhir yang dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 1. Permintaan dan Persediaan Tahun 2016-2019 Bulan (Tahun) Permintaan (Kodi) Persediaan (kodi) Produksi (kodi) Januari (2019) 2520 250 2550 Februari (2019) 2100 174 2200 Maret (2019) 2685 233 2750 April (2019) 2740 154 2800 Mei (2018) 3070 200 3050

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1719
Juni (2018) 2960 198 3000 Juli (2018) 2710 130 2750 Agustus (2017) 3140 100 3100 September (2017) 3120 131 3100 Oktober (2017) 2880 150 2900 November (2016) 3500 115 3550 Desember (2016) 3045 131 3250 Januari (2016) 3200 140 3400
Berdasarkan  tabel  1,  permintaan  terbesar  mencapai  3500,  dan  permintaan  terkecil  mencapai  2100.  Persediaan barang terbanyak 250, dan terkecil mencapai 100. Saat ini Salman Collection hanya mampu memproduksi paling banyak 5000, dan diharapkan dapat memproduksi sedikitnya 1000.
Dalam kasus ini ditentukan 3 variabel penentu untuk membentuk himpunan fuzzy yaitu: variabel input, variabel permintaan  dan  variabel  persediaan,  sedangkan  output  terdapat  1  variabel  yaitu  produksi  barang.  Variabel permintaan memiliki 2 variabel linguistik, yaitu naik dan turun, variabel persediaan memiliki 2 variabel linguistik yaitu banyak dan sedikit, sedangkan variabel produksi barang memiliki 2 variabel linguistik yaitu bertambah dan berkurang. Maka aturan-aturan yang dapat terbentuk dapat disajikan dalam tabel 2.
Tabel 2. Pembentukan Aturan-Aturan Aturan  Permintaan  Persediaan Fungsi Implikasi Produksi R1 Turun Banyak ⇒ Berkurang R2 Turun Sedikit ⇒ Berkurang R3 Naik Banyak ⇒ Bertambah R4 Naik Sedikit ⇒ Bertambah
Dari  table  2,  fungsi  fuzzyfikasi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  3  variabel  penentu  dengan  perhitungan sebagi berikut:
Permintaan (x), terdiri atas 2 himpunan fuzzy, yaitu TURUN dan NAIK. Berdasarkan data permintaan terbesar dan terkecil, maka fungsi keanggotaan memakai rumus representasi linear naik.
µPmtTURUN [3200] = (3500-x) / 3500−2100 = 3500−3200 / 3500-2100 = 300 / 1400 = 0,2 µPmtNaik [3200] = (x-2100) / 3500−2100 = 3200−2100 / 3500-2100
= 1100 / 1400
= 0,7
Persediaan  (y),  terdiri  atas  2  himpunan  fuzzy,  yaitu  SEDIKIT  dan  BANYAK.  Berdasarkan  dari  persediaan terbanyak dan terkecil, maka fungsi keanggotaan memakai representasiumus linear naik µPsdSEDIKIT [140] = (250− 𝑦 ) / (250-100) = 250 – 140 / 250-100 = 0,7
µPsdBANYAK[140]
= ( 𝑦 −100) / (250 – 100) = 140-100 / 250 -100 = 0,2
Aturan yang digunakan adalan aturan MIN pada fungsi implikasinya:
Rule 1: IF (PermintaanTurun) And (Persediaan Banyak) then (Produksi Berkurang) α -predikat1 = µPmtTurun ∩ µPsdBanyak = Min (µPmtTurun [3200]), (µPsdBanya [140]) = Min (0,2 ; 0,2) = 0,2 Rule 2: IF (PermintaanTurun) And (Persediaan Sedikit) then (Produksi Berkurang) α -predikat2 = µPmtTurun ∩ µPsdSEDIKIT
= Min (µPmtTurun [3200], µPsdSedikit [140])
= Min (0,2 ; 0,7) = 0,2 Rule 3: IF (Permintaan Naik) And (Persediaan Banyak) then (Produksi Bertambah) α -predikat3 = µPmtNaik ∩ µPsdBanyak = Min (µPmtNaik [3200], µPsdBanyak [140]) = Min (0,7 ; 0,2) = 0,2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1719
Rule 4: IF (Permintaan Naik) And (Persediaan Sedikit) then (Produksi Berkurang)
α -predikat4
= µPmtNaik ∩ µPsdSedikit
= Min (µPmtNaik [3200], µPsdSedikit [140]) = Min (0,7 ; 0,7) = 0,7
Aplikasi fungsi tiap aturan, digunakan metode MAX untuk melakukan komposisi antar semua aturan.
((a1 – 1000) / 4000) = 0,267 a1 = 4000(0,267) + 1000 a1 = 2067 ((a2 – 1000) / 4000 = 0,733 a2 = 4000(0,733) + 1000 a2 = 3933
Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  semesta  pembicara  dengan  nilai  batas  bawah  2067  dan  nilai  batas  atas  3933. Perancangan merupakan hasil dan tahap lanjutan dari proses analisis sebelumnya atau dengan kata lain perancagan merupakan  representasi  dari  analisis  sehingga  menghasilkan  suatu  sistem  yang  sesuai  dengan  kebutuhan. Rancangan arsitektur menu merupakan sebuah diagram yang menggambarkan mengenai menu dalam perangkat lunak, struktur menu yang dirancang disesuaikan dengan hak akses dari masing-masing pengguna. Terdapat tiga pengguna dari perangkat lunak aplikasi yaitu administrator, operator order dan operator gudang.
Aplikasi yang telah selesai dirancang diimpelmentasi sesuai dengan perhitungn fuzzy yang telah dilakukan secara  manual.  Implementasi  sistem  merupakan  proses  pembangunan  perangkat  lunak  lanjutan  dari  kegiatan perancangan. Tujuannya adalah untuk mengkonfirmasi  modul program perancangan kepada para pelaku sistem sehingga  pengguna  dapat  memberi  masukan  kepada  pembangun  sistem.  Perangkat  yang  diperlukan  untuk menjalankan Aplikasi Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy metode Mamdani adalah perangkat lunak  sistem  operasi  yang  dapat  mendukung  penggunaan,  Microsoft  Visual  Studio  2010,  web  server,  database management system (DBMS), serta browser.

## 3.2 Implementasi
Berikut adalah tampilan implementasi antarmuka pada aplikasi optimasi produksi barang. Tampilan muka aplikasi merupakan  halaman  untuk  semua  pengguna  melakukan  autentifikasi  pengguna.  Pada  halaman  ini  terdapat  dua buah text field yaitu username dan password, lalu terdapat satu buah combobox yaitu level yang diperlukan untuk masuk ke dalam aplikasi.

## Gambar 2. Halaman Utama
Halaman  utama  operator  order,  Pada  halaman  ini  terdapat  tiga  menu  yang  terletak  dibagian  atas  yaitu  ubah password untuk merubah password operator order, data permintaan untuk menginput data permintaan, dan keluar untuk keluar dari halaman utama.
Gambar 3. Gambar Utama Operator Order
Halaman data perminta merupakan halaman untuk operator order menginput data permintaan, terdapat dua text field yaitu id permintaan dan permintaan, dua combo box yaitu tanggal dan jenis barang, dan empat tombol yaitu input/tambah, hapus, ubah dan keluar.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1719
Gambar 4. Data Permintaan
Halaman operator gudang merupakan halaman utama operator gudang. Pada halaman ini terdapat tiga menu yang terletak  dibagian  atas  yaitu  ubah  password  untuk  merubah  password  operator  gudang,  data  persediaan  untuk menginput data persediaan, dan keluar untuk keluar dari halaman utama.

## Gambar 5. Operator Gudang
Halaman data persediaan merupakan halaman untuk operator gundang menginput data persediaan, terdapat dua text field yaitu id persediaan dan persediaan, dua combo box yaitu tanggal dan jenis barang, dan empat tombol yaitu input/tambah, hapus, ubah dan keluar

## Gambar 6. Data Persediaan
Halaman  data  produksi  administrator  akan  memproses  data  yang  telah  diinput  dengan  cara  memilih  tahun  dan jenis barang untuk mengetahui nilai maksimum dan minimum dari data permintaan dan persediaan, lalu memilih bulan dan tahun dari data permintaan dan persediaan. Setelah itu administrator tekan tombol pilih agar data yang dibutuhkan  muncul  di  text  field  data  produksi.  Setelah  data  yang  akan  diproses  muncul  tekan  hitung  untuk memperoleh nilai prediksi produksi. Dan setelah selesai administrator bisa menyimpan data hasil prediksi produksi dengan cara menekan tombol simpan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1719
Halaman  Laporan  administrator  bisa  melihat  data-data  yang  terkumpul  dan  juga  dapat  mencetak  data  tersebut sebagai  laporan.  Untuk  mencetak  laporan,  Administrator  harus  memilih  terlebih  dahulu  tahun  yang  terletak dicombobox, lalu tekan pilih agar data yang dipilih sesuai dengan yang akan dicetak, langkah terakhir klik tombol print agar data tersebut bisa dicetak.
Gambar 8. Data Laporan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  perancangan  perangkat  lunak  aplikasi  optimasi  produksi  barang  menggunakan Logika Fuzzy metode mamdani, maka dapat diambil kesimpulan bahwa dengan dibangunnya aplikasi  ini dapat membantu  perusahaan  menentukan  jumlah  produksi  yang  sesuai  dengan  permintaan  konsumen  dan  dengan mengaplikasikan Logika Fuzzy metode Mamdani sebagian besar permintaan di Salman Collection terpenuhi dan lebih  optimal  dibandingkan  dengan  sistem  lama  atau  jumlah  yang  di  produksi  oleh  perusahaan.  Perhitungan dengan  menggunkan  aplikasi  ini  semakin  lebih  akurat  dan tidak  memakan  waktu  lama  dan  pihak lebih  mudah dalam  mengambil  keputusan  untuk  jumlah  barang  yang  akan  diproduksi.  Selain  itu  perancangan  aplikasi  ini mempermudah  pihak  perusahaan  untuk  memprediksi  5  tahun  produksi  barang  secara  optimal  berdasarkan permintaan dari tahun-tahun sebelumnya.

## REFERENCES
[1] Rusli, M., 2017. Dasar Perancangan Kendali Logika Fuzzy. Ke1 ed. Malang: UB Press.
[2] Zainudin, Zukhri. 2014. Metode Komputasi Evolusioner untuk Menyelesaikan Masalah Optimasi. Algoritma Genetika: Yogyakarta: Andi
[3] Wahyu, 2017. Penerapan Logika Fuzzy dalam Optimasi Produksi Barang Menggunakan Metode Mamdani. Soulmath, 5 (01), pp.14-21.
[4] Novi dan Huzain, 2017. Penerapan Logika Fuzzy dalam Optimasi Produksi Barang Menggunakan Metode Mamdani. Soulmath, 5 (01), pp.14-21.
[5] Anitaria  dan  Marlina,  2017.  Menentukan  Jumlah  Produksi  Berdasarkan  Permintaan  Dan  Persediaan  Dengan  Logika Fuzzy Metode Mamdani. Semnastikaunimed, pp.1-11
[6] Wardani, R. W., Nasution, Y. N. & Amijaya, F. D. T., 2017. Aplikasi Logika Fuzzy Dalam Mengoptimalkan Produksi Minyak Kelapa Sawit Di Pt. Waru Kaltim Plantation Menggunakan Metode Mamdani. Jurnal Inforamatika Mulawarman, 12 (02), pp. 94-103.
[7] Sri, Kusumadewi, Hari, Purnomo. 2013. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan Edisi 2. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[8] Sri,  2017.  Perancangan  Aplikasi  Fuzzy  Logic  dalam  Menentukan  Volume  Produksi  dengan  Menggunakan  Metode Mamadani. Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan, 10 (01), pp.1-10.
[9] Try dkk, 2018. Prediksi Jumlah Produksi Mebel pada cv. Sinar Sukses Manado Menggunakan Fuzzy Inference System. Decartesian, 7 (1), pp.29-34.
[10] Laily,  2014.  Sistem  Penentuan  Perhitungan  Jumlah  produksi  Folding  gate  Menggunkan  Fuzzy  logic.  Jurnal  Sistem Informasi, 1 (1), pp.12-15