## 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.v4i3.2238

## Peramalan Produksi Serundeng Kentang dengan Fuzzy Tsukamoto
Eka Praja Wiyata Mandala * , Dewi Eka Putri
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia YPTK, Padang, Indonesia Email: 1,* ekaprajawm@upiyptk.ac.id, 1 dewieka@upiyptk.ac.id Email Penulis Korespondensi: ekaprajawm@upiyptk.ac.id
Abstrak− Produksi merupakan proses yang sangat penting bagi sebuah usaha yang menghasilkan produk. Dalam usaha kuliner misalnya, produksi merupakan faktor penentu agar produk kuliner yang dihasilkan dapat disalurkan ke toko-toko untuk dijual. Usaha  kuliner  sebagian  besar  dilakukan  oleh  pelaku  usaha  kecil  dan  menengah.  Salah  satunya  adalah  UKM  Yandi  yang menghasilkan  serundeng  kentang  sebagai  produk  kulinernya.  UKM  Yandi  mendistribusikan  serundeng  kentang  ke  10 minimarket yang ada di Kota Padang setiap minggu. Masalah yang terjadi adalah seringkali jumlah produksi lebih besar dari permintaan  pihak  minimarket  sementara  sisa  stok  pada  minimarket  tersebut  masih  banyak,  sehingga  sering  terjadi penumpukkan  produk  pada  minimarket  karena  tidak  terjual.  Penelitian  ini  memberikan  solusi  kepada  UKM  Yandi  untuk melakukan peramalan produksi serundeng kentang dengan menggunakan pendekatan Fuzzy Tsukamoto , dengan menggunakan variabel input yaitu sisa stok di minimarket pada minggu sebelumnya dan permintaan yang diajukan pihak minimarket untuk minggu  berikutnya,  sedangkan  variabel  output  adalah  jumlah  produksi  yang  dilakukan  oleh  UKM  Yandi.  Penelitian  ini membuat  aplikasi yang  berbasis  web  yang  bisa  digunakan  oleh  pemilik  UKM  Yandi  untuk  melakukan peramalan  produksi serundeng kentang , sehingga bisa diakses dari manapun. Hasil penelitian ini mampu membantu dan memudahkan UKM Yandi dalam melakukan peramalan produksi serundeng kentang karena menghasilkan jumlah dengan angka yang pasti berapa jumlah kemasan yang akan diproduksi.
Kata Kunci: Peramalan, Produksi, Serundeng Kentang, Fuzzy, Tsukamoto
Abstract− Production is a very important process for a business that produces products. In a culinary business, for example, production is  a  determining  factor  so that  the  culinary  products produced can  be  distributed  to stores  for  sale.  The culinary business is mostly done by small and medium businesses. One of them is UKM Yandi which a produces potato flakes as its culinary products. UKM Yandi distributes a potato flakes to 10 minimarkets in Padang every week. The problem that occurs is often the amount of production is greater than the demand of the minimarket while the remaining stock in the minimarket is still large, so there is often a buildup of products on the minimarket because it is not sold. This research provides a solution for UKM  Yandi  to  forecast  the  production  of  potato  flakes  using  the  Fuzzy  Tsukamoto  approach,  using  input  variables,  the remaining stock at the minimarket in the previous week and the request submitted by the minimarket for the following week, while the output variable is the amount of production carried out by UKM Yandi. This research makes a web-based application that can be used by UKM Yandi owners to forecast the production of potato flakes, so they can be accessed from anywhere. The results of this research are able to help and facilitate UKM Yandi in forecasting the production of potato flakes because it produces a number with a certain number of packets to be produced.
Keywords : Forecasting, Production, Potato Flakes, Fuzzy, Tsukamoto

## 1. PENDAHULUAN
Data yang diambil dari  Otoritas Jasa Keuangan (OJK), jumlah Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) di Indonesia  mendekati  60  juta  dan  terus  meningkat  setiap  tahunnya.  Dilihat  dari  jumlah  yang  terus  menerus meningkat, perlu adanya sinergi dari seluruh pelaku industri supaya UMKM di segala sektor baik kuliner, fashion, dan  kerajinan  semakin  kuat  dan  dapat  tumbuh  diatas  pertumbuhan  ekonomi.  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) melaporkan bahwa pertumbuhan produksi dari usaha mikro dan kecil pada triwulan I tahun 2017 naik sebesar 6,63 persen jika dibandingkan dengan triwulan I tahun 2016. Pertumbuhan produksi dari usaha  mikro dan kecil pada triwulan I tahun 2017 juga mengalami kenaikan sebesar 2,44 persen apabila dibandingkan dengan data triwulan IV tahun 2016. Hal ini menunjukkan adanya peningkatan pertumbuhan produksi yang signifikan setiap triwulan setiap tahunnya sampai sekarang. Dari tahun 2012 sampai tahun 2017, jumlah UMKM mengalami peningkatan sebesar 13,98 % [1]. Peran UMKM bagi perekonomian Indonesia sangat penting karena mampu menyerap tenaga kerja  sekitar  97  %  dari  total  tenaga  kerja  nasional  dan  kontribusinya  terhadap  Produk  Domestik  Bruto  (PDB) sekitar 57% [2].
UMKM merupakan usaha yang memiliki peranan sangat penting dalam perekonomian di Indonesia, baik dari sisi lapangan pekerjaan yang ada maupun pada sisi jumlah usaha yang terlibat di dalamnya. UMKM mencakup usaha mikro, usaha kecil dan usaha menengah. Usaha mikro dapat didefenisikan sebagai usaha ekonomi produktif dari  perorangan  maupun  badan  usaha  yang  sesuai  dengan  kriteria  usaha  mikro.  Usaha  kecil  merupakan  usaha ekonomi produktif yang dapat berdiri sendiri baik yang dimiliki perorangan atau kelompok serta bukan merupakan badan  usaha  cabang  dari  perusahaan  utama.  Usaha  menengah  adalah  usaha  ekonomi  produktif  dan  bukan merupakan cabang dari pusat yang menjadi bagian langsung maupun tak langsung terhadap usaha kecil atau usaha besar [3].
Pada sepuluh tahun terakhir ini mulai banyak muncul bisnis UMKM mulai dari skala rumahan sampai skala besar  di  Kota  Padang.  Ada 3  jenis  usaha  yang  bisa  dikategorikan  ke  dalam  UMKM yaitu  usaha  kuliner,  usaha fashion dan usaha kerajinan. UMKM kuliner menjadi UMKM yang tumbuh paling subur di Kota Padang sehingga tingkat produksi kuliner juga mengalami kenaikan. UMKM fashion juga mengalami peningkatan jumlah produksi

## 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.v4i3.2238
karena  makin  maraknya  penjualan  melalui marketplace secara  online.  UMKM  kerajinan  juga  sudah  mulai berkembang  dengan  banyaknya  hasil  kerajinan  para  pengrajin  lokal  dengan  bentuk  kerajinan  yang  beragam, bahkan sudah banyak yang diekspor ke luar negeri. Ketiga jenis UMKM diatas menggambarkan tingginya tingkat pertumbuhan produksi di Kota Padang.
Tingginya tingkat pertumbuhan produksi, akan membuat masing-masing UMKM agak kewalahan dalam menentukan jumlah produksi. Jenis produksi UMKM  pada penelitian ini adalah jenis jenis make to order yaitu jenis produksi yang dilakukan dengan adanya permintaan yang masuk. Masalah ini juga dihadapi oleh UKM Yandi yang  ada  di  Kota  Padang.  UKM  Yandi  bergerak  di  bidang  kuliner  yaitu  serundeng  kentang.  UKM  Yandi memasukkan produk serundeng kentang tersebut ke 10 minimarket yang ada di Kota Padang.
Penelitian  ini  dilakukan agar  dapat  meramalkan jumlah  produksi  serundeng  kentang  pada  UKM  Yandi. Peramalan di dalam sebuah industri merupakan bagian integral dari sebuah perencanaan produksi. Dengan adanya proses  peramalan  produksi,  akan  membantu  industri  dalam  proses  efisiensi  bahan  baku  dan  akan  sangat berpengaruh  pada  sektor  keuangan  [4].  Bahan  baku  olahan  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  adalah  kentang. Kentang merupakan salah satu produk pertanian yang penting karena mengandung nutrisi yang tinggi sehingga kentang dapat dijadikan sebagai produk olahan yang mempunyai nilai ekonomi yang tinggi, salah satunya adalah serundeng  kentang  [5].  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah  metode  Fuzzy Tsukamoto, dimana metode  ini  dapat  memprediksi  jumlah  produksi  selanjutnya  [6].  Setiap  konsekuen  pada  aturan  If-Then  harus diterjemahkan dengan himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan [7]. Penelitian ini menghasilkan aplikasi fuzzy yang dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman server yaitu PHP yang berbasis web dan open source , dan ditunjang dengan media penyimpanan data yaitu MySQL [8].
Pada  penelitian  [9],  proses  pediksi  produksi  dilakukan  pada  sebuah  Usaha  Dagang  Roti  Prima  dengan menggunakan  metode  fuzzy  Mamdani.  Penelitian  tersebut  menggunakan  dua  variabel  fuzzy  sebagai  variabel masukan dan satu variabel fuzzy sebagai variabel luaran.  Variabel masukan yang digunakan adalah permintaan dan  persediaan,  sedangkan  variabel  luaran  adalah  produksi.  Masih  pada  usaha  kuliner,  penerapan  fuzzy  juga dilakukan untuk prediksi produksi rendang pada Toko Rendang Asese Padang menggunakan fuzzy Tsukamoto [10]. Variabel yang digunakan juga tiga variabel yaitu permintaan, persediaan dan produksi.
Berbeda  dengan  penelitian  diatas,  penelitian  [11]  yang  dilakukan  di  Perusahaan  Daerah  Perkebunan Kahyangan  Jember,  penelitian  ini  juga  memprediksi  jumlah  produksi,  tetapi  dengan  variabel  masukkan  yang berbeda yaitu permintaan dan stok. Penelitian ini juga menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto untuk mendapatkan jumlah produksi kopi bubuk dan sangrai.
Penelitian tentang prediksi produksi juga dilakukan pada penelitian  [12], dimana penelitian ini dilakukan di  Salman  Collection.  Penelitian  ini  juga  melakukan  prediksi  produksi  dengan  menggunakan  metode  Fuzzy Mamdani dengan variabel permintaan dan persediaan sebagai variabel input dan jumlah produksi sebagai target.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di sebuah UKM yang  bergerak di bidang kuliner di Kota Padang. UKM ini terletak di daerah Pampangan Kec. Lubuk Begalung Kota Padang. UKM ini bernama Yandi yang menghasilkan produk yaitu serundeng  kentang.  Penelitian  dilakukan  sesuai  dengan  tahapan  penelitian  yang  sudah  ditetapkan  sebelumnya. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Identifikasi Masalah
Mempelajari masalah yang terjadi di UKM Yandi

## Pengumpulan Data
Melakukan wawancara dengan pemilik UKM Yandi

## Analisa Data
Pengolahan data produksi yang diberikan UKM Yandi dengan Fuzzy Tsukamoto

## Perancangan Aplikasi
Merancang diagram dan merancang antarmuka aplikasi

## Implementasi
Membuat aplikasi yang siap digunakan

## 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.v4i3.2238
Gambar 1 merupakan tahapan penelitian yang dilakukan untuk melakukan peramalan produksi serundeng kentang pada UKM Yandi. Berdasarkan Gambar 1, terdapat 6 tahapan penelitian yang dilakukan, yang dimulai dari  proses  mengidentifikasi  masalah  yang  terdapat  pada  UKM  Yandi  tersebut  sampai  penarikan  kesimpulan secara keseluruhan dari penelitian yang sudah dilakukan.
Proses identifikasi masalah awalnya dilakukan dengan mengunjungi beberapa minimarket yang menjual produk serundeng kentang UKM Yandi. Masing-masing minimarket terdapat permasalahan yang berbeda terkait dengan produk serundeng kentang UKM Yandi tersebut. Ada minimarket  yang masih banyak sisa stok produk tersebut  dan  ada  minimarket  yang  tinggal  sedikit  sisa  stok  produk  tersebut.  Hal  ini  membuat  peneliti  harus mendatangi UKM Yandi dan melakukan wawancara langsung. Setelah melakukan wawancara, terungkap masalah yang  dihadapi  UKM  Yandi  tentang  produksi  serundeng  kentang.  Penempatan  produk  serundeng  kentang  di minimarket dilakukan satu kali dalam seminggu, sehingga produksi yang dilakukan juga per minggu. Selama ini produk  yang  ditempatkan  di  minimarket  pasti  selalu  sama  untuk  setiap  minggu  dan  setiap  mininmarket  tanpa melihat jumlah terjual produk tersebut. Sehingga, jika produksi dilakukan terus menerus dengan jumlah yang sama setiap minggunya, maka akan terjadi penumpukkan produk tersebut di mininmarket.
Untuk  mengatasi  masalah  diatas,  maka  akan  dilakukan  proses  peramalan  produksi.  Pada  tahap  ini, dibutuhkan setidaknya data yang berhubungan dengan proses produksi yang sudah terjadi selama 3 bulan terakhir (12  kali  proses  produksi,  karena  produksi  dilakukan  setiap  minggu).  Untuk  mendapatkan  peramalan  jumlah produksi,  maka  dibutuhkan  data  rekapitulasi  sisa  stok  per  minggu  dari  10  minimarket  yang  menjual  produk tersebut dan permintaan yang diajukan oleh 10 minimarket untuk menggu berikutnya.
Tahap  berikutnya  adalah  analisa  data  yang  sudah  diperoleh  langsung  dari  UKM  Yandi.  Data  dianalisa dengan menggunakan Fuzzy Tsukamoto. Diawali dengan proses fuzzyfikasi, kemudian dilakukan pembentukan aturan yang akan digunakan dalam proses fuzzy, selanjutnya digunakan fuzzy Tsukamoto untuk mendapatkan α- predikat, dan terakhir dilakukan proses defuzzyfikasi untuk memperoleh nilai tegas kembali yaitu jumlah produksi.
Penelitian ini menghasilkan aplikasi dalam bentuk perangkat lunak dengan perancangan antarmuka aplikasi sebagai bentuk prototip dari aplikasi yang akan dihasilkan. Aplikasi ini dibuat dengan bahasa pemrograman server yaitu PHP dan dibantu dengan basis data  server yaitu  MySQL, sehingga aplikasi ini berbasis web. Aplikasi ini bisa diakses secara lokal, jadi tidak harus memiliki koneksi internet.
Tahap terakhir dari penelitian ini adalah menarik kesimpulan secara keseluruhan dari penelitian ini, apakah penelitian  ini  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  peramalan  jumlah  produksi  yang  dilakukan  di  UKM Yandi atau malah akan mempersulit UKM Yandi dalam menentukan jumlah produksi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Tujuan  dilakukan  penelitian  ini  adalah  menghasilkan  sebuah  aplikasi  untuk  membantu  UKM  Yandi  dalam menentukan jumlah produksi yang dilakukan. Aplikasi ini akan mengolah data, dengan data masukan berupa stok dari beberapa minimarket yang menjual produk ini dan jumlah permintaan yang diajukan oleh minimarket tersebut. Aplikasi  ini  akan  menghitung  jumlah  produksi  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto .  Proses  fuzzy dimulai  dari  fuzzyfikasi  yaitu  mengubah  nilai  tegas  menjadi  nilai  linguistik  dengan  menghasilkan  derajat keanggotaan,  kemudian  dilakukan  pembentukan  aturan  yang  merupakan  kemungkinan  dari  masing0masing himpunan fuzzy dari variabel fauzzy yang digunakan, dilanjutkan dengan penggunakan fungsi implikasi metode Tsukamoto untuk  mendapatkan  nilai  α-predikat dan  diakhiri  dengan  proses defuzzyfikasi  yaitu mengubah  nilai linguistik menjadi nilai tegas kembali.
Proses produksi pada UKM Yandi dilakukan setiap minggu, setelah produksi selesai, serundeng kentang akan dikemas ke dalam kemasan 250 gram dan didistribusikan ke 10 minimarket yang berada di sekitar wilayah kota Padang. Data yang akan digunakan yaitu sebanyak 12 minggu atau 12 periode produksi yang dimulai dari minggu ke-1 yaitu periode  09 Feb 20 – 15 Feb 20 sampai minggu ke-12 yaitu periode  26 Apr 20 – 02 Mei 20. Sementara data yang akan .diolah meliputi data sisa stok dari 10 minimarket pada minggu sebelumnya dan data permintaan  dari  10  minimarket untuk minggu berikutnya. Berikut  data  produksi  serundeng  kentang  dari  UKM Yandi selama 12 periode produksi yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Produksi Serundeng Kentang dari UKM Yandi Minggu Periode Sisa Stok di 10 Minimarket Minggu sebelumnya (Kemasan 250 gr) Permintaan dari 10 Minimarket untuk Minggu selanjutnya (Kemasan 250 gr) Jumlah Produksi (Kemasan 250 gr) 1 09 Feb 20 – 15 Feb 20 28 157 120 2 16 Feb 20 – 22 Feb 20 37 143 111 3 23 Feb 20 – 29 Feb 20 55 113 75 4 01 Mar 20 – 07 Mar 20 23 170 145 5 08 Mar 20 – 14 Mar 20 35 147 104

## 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.v4i3.2238
Minggu Periode Sisa Stok di 10 Minimarket Minggu sebelumnya (Kemasan 250 gr) Permintaan dari 10 Minimarket untuk Minggu selanjutnya (Kemasan 250 gr) Jumlah Produksi (Kemasan 250 gr) 6 15 Mar 20 – 21 Mar 20 44 129 83 7 22 Mar 20 – 28 Mar 20 57 112 62 8 29 Mar 20 – 04 Apr 20 43 125 89 9 05 Apr 20 – 11 Apr 20 24 166 132 10 12 Apr 20 – 18 Apr 20 48 119 72 11 19 Apr 20 – 25 Apr 20 33 142 105 12 26 Apr 20 – 02 Mei 20 52 121 68
Berdasarakan Tabel 1, dapat dilihat bahwa data dari 10 minimarket yang menjual serundeng kentang dari UKM Yandi, sisa stok paling banyak terdapat pada periode 22 Maret 2020 – 28 Maret 2020 yaitu sebanyak 57 kemasan sedangkan sisa stok paling sedikit terdapat pada periode 01 Maret 2020 – 07 Maret 2020 yaitu sebanyak 23 kemasan. Sementara permintaan yang diajukan oleh 10 minimarket ke UKM Yandi mengalami kenaikan pada periode 01 Maret 2020  – 07 Maret 2020 yaitu 170 kemasan sedangkan permintaan mengalami penurunan pada periode 22 Maret 2020 – 28 Maret 2020 yaitu 112 kemasan. Untuk produksi yang dilakukan oleh UKM Yandi, penambahan produksi terjadi pada periode 01 Maret 2020 – 07 Maret 2020 yaitu 145 kemasan dan pengurangan produksi terjadi pada periode 22 Maret 2020 – 28 Maret 2020 yaitu 62 kemasan.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  membantu  UKM  Yandi  dalam  menentukan  jumlah  produksi serundeng kentang, sehingga diperlukan variabel pengukur sebagai variabel fuzzy yang terdiri dari variabel input dan variabel output . Variabel input yang digunakan adalah sisa stok di 10 minimarket minggu sebelumnya (sisa stok)  dengan  semesta  pembicaraan  23  s/d  57  kemasan  dan  permintaan  dari  10  minimarket  untuk  minggu selanjutnya  (permintaan)  dengan  semesta  pembicaraan  112 s/d  170  kemasan.  Sedangkan  untuk  variabel output adalah jumlah produksi serundeng kentang dari UKM Yandi (produksi) dengan semesta pembicaraan 62 s/d 145 kemasan.
Setelah  variabel fuzzy ditentukan,  langkah  selanjutnya  adalah menentukan  himpunan fuzzy dari  masing- masing  variabel fuzzy. Untuk  variabel  sisa  stok,  ditentukan  dua  himpunan fuzzy yaitu  banyak  dan  sedikit. Sementara  untuk  variabel  permintaan,  ditentukan  dua  himpunan fuzzy yaitu  naik  dan  turun.  Sedangkan  untuk variabel produksi, ditentukan juga dua himpunan fuzzy yaitu bertambah dan berkurang.
Untuk menentukan jumlah produksi, harus diperoleh terlebih dahulu berapa sisa stok di 10 minimarket pada minggu sebelumnya dan berapa jumlah permintaan yang diajukan oleh 10 minimarket untuk minggu selanjutnya. Jika untuk periode 03 Mei 2020 s/d 09 Mei 2020 diketahui sisa stok 35 kemasan dan permintaan yang diajukan 140 kemasan, berapa jumlah produk yang harus dilakukan oleh UKM Yandi ?
Tahap pertama dimulai dari tahap fuzzyfikasi yaitu proses untuk memperoleh nilai derajat keanggotaan (μ) dari masing-masing himpunan fuzzy. a. Sisa Stok (x), memiliki himpunan fuzzy BANYAK dan SEDIKIT. Berdasarkan data, fungsi keanggotaan sisa stok banyak memakai rumus representasi linear naik dan fungsi keanggotaan sisa stok sedikit memakai rumus representasi linear turun.
μSisaStokBANYAK[35]  =  (x - 23) / (57 - 23)
=  (35 - 23) / (57 - 23) = 12 / 34 =  0,353
μSisaStokSEDIKIT[35]  =  (57 - x) / (57 - 23) =  (57 - 35) / (57 - 23) = 22 / 34 =  0,647
Dari hasil perhitungan derajat keanggotaan diatas, dapat digambarkan dalam bentuk kurva linier naik dan linier turun seperti pada Gambar 2.
BANYAK SEDIKIT  [x] Sisa Stok (Kemasan) 23 57 0 1 32 0,647 0,353

## 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.v4i3.2238
b. Permintaan  (y),  memiliki  himpunan fuzzy NAIK  dan  TURUN.  Berdasarkan  data,  fungsi  keanggotaan permintaan naik memakai rumus representasi linear naik dan fungsi keanggotaan permintaan turun memakai rumus representasi linear turun.
μPermintaanNAIK[140]  =  (y - 112) / (170 - 112)
=  (140 - 112) / (170 - 112) =  28 / 58 =  0,483
μPermintaanTURUN[140] =  (170 - y) / (170 - 112) =  (170 - 140) / (170 - 112) =  30 / 58 =  0,517
Dari hasil perhitungan derajat keanggotaan diatas, dapat digambarkan dalam bentuk kurva linier naik dan linier turun seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Kurva Linier Permintaan
c. Produksi  (z),  memiliki  himpunan fuzzy BERTAMBAH  dan  BERKURANG.  Berdasarkan  data,  fungsi keanggotaan produksi bertambah  memakai  rumus representasi  linear  naik  dan  fungsi  keanggotaan  produksi berkurang memakai rumus representasi linear turun.
=  0 jika  z ≤ 62 μProduksiBERTAMBAH[z] =  (z - 62) / (145 - 62) jika  62 < z < 145 =  1 jika  z ≥ 145 =  1 jika  z ≤ 62 μProduksiBERKURANG[z] =  (145 - z) / (145 - 62) jika  62 < z < 145 =  0 jika  z ≥ 145
Tahap kedua merupakan proses pembentukan aturan-aturan yang akan digunakan untuk proses fuzzyfikasi. Dengan melihat variabel fuzzy dan himpunan fuzzy, maka dapat diperoleh empat kemungkinan aturan yang akan digunakan. Dimana aturan-aturan tersebut adalah sebagai berikut :
[R1] IF Sisa Stok BANYAK AND Permintaan NAIK THEN Produksi BERTAMBAH [R2] IF Sisa Stok SEDIKIT AND Permintaan NAIK THEN Produksi BERTAMBAH [R3] IF Sisa Stok BANYAK AND Permintaan TURUN THEN Produksi BERKURANG [R4] IF Sisa Stok SEDIKIT AND Permintaan TURUN THEN Produksi BERKURANG
Tahap  ketiga  adalah  proses  inti  dalam fuzzy ,  yaitu  penggunaan  mesin  inferensi Tsukamoto dengan menggunakan fungsi implikasi MIN untuk memperoleh nilai α-predikat, dimana nilai α-predikat digunakan untuk menghitung keluaran hasil inferensi secara tegas.
[R1] IF Sisa Stok BANYAK AND Permintaan NAIK THEN Produksi BERTAMBAH α-predikat1
= μSisaStokBANYAK ∩ μPermintaanNAIK = min (μSisaStokBANYAK[35], μPermintaanNAIK[140])
= min (0,353 ; 0,483)
α-predikat1 = 0,353
Lihat himpunan BERTAMBAH pada grafik keanggotan Produksi (z1 - 62) / (145 - 62)
= 0,353 (z1 - 62) = 0,353 * 83 z1 = 29,299 + 62 z1 = 91,299
NAIK TURUN  [x] Permintaan (Kemasan) 112 170 0 1 140 0,517 0,483

## 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.v4i3.2238
[R2] IF Sisa Stok SEDIKIT AND Permintaan NAIK THEN Produksi BERTAMBAH α-predikat2
= μSisaStokSEDIKIT ∩ μPermintaanNAIK = min (μSisaStokSEDIKIT[35], μPermintaanNAIK[140])
= min (0,647 ; 0,483)
α-predikat2 = 0,483
Lihat himpunan BERTAMBAH pada grafik keanggotan Produksi (z2 - 62) / (145 - 62)
= 0,483 (z2 - 62) = 0,483 * 83 z2 = 40,089 + 62 z2 = 102,089 [R3] IF Sisa Stok BANYAK AND Permintaan TURUN THEN Produksi BERKURANG
α-predikat3
= μSisaStokBANYAK ∩ μPermintaanTURUN = min (μSisaStokBANYAK[35], μPermintaanTURUN[140])
= min (0,353 ; 0,517)
α-predikat3 = 0,353
Lihat himpunan BERKURANG pada grafik keanggotan Produksi (145 – z3) / (145 - 62)
= 0,353 (145 - z3) = 0,353 * 83 - z3 = 29,299 - 145 - z3 = -115,701 z3 = 115,701 [R4] IF Sisa Stok SEDIKIT AND Permintaan TURUN THEN Produksi BERKURANG
α-predikat4 = μSisaStokSEDIKIT ∩ μPermintaanTURUN = min (μSisaStokSEDIKIT[35], μPermintaanTURUN[140])
= min (0,647 ; 0,517)
α-predikat4 = 0,517
Lihat himpunan BERKURANG pada grafik keanggotan Produksi (145 – z4) / (145 - 62) = 0,517
(145 - z4) = 0,517 * 83 - z4 = 42,911 - 145 - z4 = -102,089 z4 = 102,089
Tahap terakhir dalam proses fuzzy adalah defuzzyfikasi, yaitu proses merubah nilai lingustik menjadi nilai tegas kembali. Proses defuzzyfikasi dilakukan dengan menggunakan metode rata-rata ( average ).
z  = (𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡1 ∗ 𝑧1)   +  (𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡2 ∗ 𝑧2)   +   (𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡3 ∗ 𝑧3)   +   (𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡4 ∗ 𝑧4) 𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡1  +  𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡2  +  𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡3  +  𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡4
z  = (0,353 ∗ 91,299)  +   (0,483 ∗ 102,089)   +  (0,353 ∗ 115,701)   +  ( 0,517 ∗ 102,089)
0,353  +  0,483  +  0,353  +  0,517
z  = (32,229)  +   (49,309)   +  (40,842)  +   ( 52,780) 0,353  +  0,483  +  0,353  +  0,517
z  = 175,16
1,706 = 102,673 = 103
Jadi,  untuk  periode  03  Mei  2020  s/d  09  Mei  2020  dengan  sisa  stok  35  kemasan  dan  permintaan  yang diajukan 140 kemasan, maka jumlah produksi yang harus dilakukan oleh UKM Yandi adalah 103 kemasan.

## 3.2 Implementasi Hasil Penelitian
Aplikasi peramalan produksi serundeng kentang pada UKM Yandi ini hanya dijalankan oleh satu aktor saja, yaitu pemilik  dari  UKM  Yandi ini.  Hal ini  sesuai  dengan tujuan bahwa fuzzy dilakukan  untuk membantu  peramalan produksi  sehingga  akan  membantu  pemilik  UKM  dalam  pengambilan  keputusan  terkait  jumlah  produksi serundeng kentang pada periode selanjutnya.
Aplikasi  peramalan  ini  dikembangkan  dengan  berbasis  web  menggunakan  bahasa  pemrograman  server yaitu PHP dan juga dibantu dengan media penyimpanan data berbasis server yaitu MySQL. Karena aplikasi ini berbasis web, maka pemilik dapat melakukan peramalan produksi dari mana saja dan dengan platform apa saja,

## 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.v4i3.2238
bisa  melalui  komputer  maupun smartphone. Aplikasi  ini  dimulai  dengan  halaman login untuk  pemilik  UKM seperti Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Login Pemilik Usaha
Gambar 4 diatas menunjukkan bahwa sebelum melakukan peramalan produksi serundeng kentang, pemilik UKM Yandi harus melakukan login terlebih dahulu dengan memasukkan username dan password agar aplikasi ini tidak diakses secara sembarangan oleh orang lain. Setelah berhasil login, pemilik UKM akan masuk ke halaman beranda yang terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Beranda Pemilik Usaha
Gambar 5 merupakan halaman beranda setelah pemilik berhasil login . Halaman ini menampilkan grafik dari data sisa stok, permintaan dan produksi dari UKM Yandi selama 12 minggu atau 12 periode produksi. Pemilik UKM dapat melihat data dari 12 periode produksi sebelumnya seperti pada Gambar 6.

## 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.v4i3.2238
Gambar 6 menampilkan data selama 12 periode produksi yang sudah dilakukan sebelumnya. Data ini akan digunakan  untuk  melakukan  peramalan  produksi  serundeng  kentang pada  UKM  Yandi  untuk  periode  produksi yang ke-13 seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Proses Peramalan Produksi dengan Fuzzy Tsukamoto
Gambar 7 merupakan halaman untuk melakukan proses peramalan produksi serundeng kentang. Diawali dengan  pemilihan  periode  produksi  yang  akan  dilakukan  peramalan,  kemudian  masukkan  sisa  stok  minggu sebelumnya  yang  diperoleh  dari  10  minimarket  dan  masukkan  permintaan  yang  diajukan  oleh  10  minimarket tersebut untuk minggu selanjutnya. Kemudian dilakukan proses fuzzy, maka akan ditampilkan hasil perhitungan jumlah produksi yang harus dilakukan pada periode yang telah dipilih tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  analisis  data  yang  diperoleh  dari  UKM  Yandi  dan  dari  aplikasi  peramalan  produksi serundeng  kentang  yang  sudah  diimplementasikan  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  penggunaan Fuzzy Tsukamoto untuk  melakukan  peramalan  dapat  membantu  dan  memudahkan  UKM  Yandi  dalam  melakukan peramalan  produksi  serundeng  kentang  karena  menghasilkan  jumlah  dengan  angka  yang  pasti  berapa  jumlah kemasan yang akan diproduksi. Hal ini dapat membantu UKM Yandi dalam mengurangi penumpukkan stok pada 10 minimarket tempat serundeng kentang ini dijual. Variabel fuzzy yang digunakan mengacu pada sisa stok minggu sebelumnya yang terdapat pada 10 minimarket dan permintaan untuk minggu berikutnya yang diminta oleh 10 minimarket  tersebut  kepada  UKM  Yandi.  Variabel  tersebut  akan  menentukan  jumlah  produksi  yang  akan dilakukan  oleh  UKM  Yandi  untuk  minggu  berikutnya.  Aplikasi  yang  diimplementasikan  juga  memudahkan pemilik UKM untuk mendapatkan angka yang pasti berapa jumlah kemasan yang harus diproduksi untuk periode selanjutnya. Aplikasi ini juga bisa diakses dari mana saja dan dengan platform apa saja karena berbasis web, selama ada koneksi internet .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kami ucapkan yang sebesar-besarnya kepada Ketua Yayasan Perguruan Tinggi Komputer (YPTK) Padang, Bapak H. Herman Nawas dan Ibu Dr. Hj.Zerni Melmusi, SE, MM, Ak, CA yang telah memberikan kami kesempatan  dan mendanai  Penelitian Terapan  Universitas  ini.  Terima  kasih  juga  kami  ucapkan  kepada  Rektor Universitas  Putra  Indonesia  YPTK  Padang,  Bapak  Prof.  Dr.  H.  Sarjon  Defit,  S.Kom,  M.Sc  yang  sudah memberikan kesempatan dan pembelajaran serta pengarahan kepada peneliti.

## REFERENCES
[1] S.  Maulida  and  A.  Yunani,  “Peluang  dan  Tantangan  Pengembangan  Usaha  Mikro  Kecil  Menengah  (UMKM)  Dari Berbagai Aspek Ekonomi,” J. Ilm. Manaj. dan Bisnis , vol. 2, no. 1, pp. 181–197, 2018.
[2] Y. Del Rosa and Idwar, “Pengaruh Inflasi Dan Suku Bunga Terhadap Tingkat Pengangguran Di Kota Manado,” J. Berk. Ilm. Efisiensi , vol. 19, no. 01, pp. 133–145, 2019.
[3] A. Hendrawan, F. Kuswantoro, and H. Sucahyawati, “Dimensi Kreativitas dan Pengembangan Usaha Mikro Kecil dan Menengah ( UMKM ),” J. Hummansi , vol. 2, no. 1, pp. 25–36, 2019.
[4] W. T. Priyo, “Penerapan Logika Fuzzy Dalam Optimasi Produksi Barang Menggunakan Metode Mamdani,” Soulmath , vol. 5, no. 1, p. 14, 2017.
[5] S. Sari, W. B. Priatna, and Burhanuddin, “Terhadap Pertumbuhan Usaha Olahan Kentang,” vol. 3, no. 1, pp. 39–54, 2015.
[6] R.  S.  Armanda and W.  F. Mahmudy, “Penerapan  Algoritma  Genetika  Untuk  Penentuan  Batasan  Fungsi Kenggotaan

## 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.v4i3.2238
Fuzzy Tsukamoto Pada Kasus Peramalan Permintaan Barang,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, p. 169, 2016.
[7] Minarni and F. Aldyanto, “PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI ROTI MENGGUNAKAN METODE LOGIKA FUZZY (Studi Kasus : Roti Malabar Bakery),” J. TEKNOIF , vol. 4, no. 2, pp. 59–65, 2016.
[8] E. P. W. Mandala, “Web Programing, Project 1 epwm forum,” Yogyakarta Andi , 2015.
[9] L. Costaner, W. Syafitri, and Guntoro, “Optimasi Jumlah Produksi Usaha Dagang Roti Prima Sari Menggunakan Metode Logika Fuzzy,” Sist.  J. Sist. Inf. , vol. 8, no. September, pp. 424–435, 2019.
[10]  W.  Ilham,  “PENERAPAN  METODE  FUZZY  TSUKAMOTO  UNTUK  TOKO  RENDANG  ASESE  PADANG BERBASIS PHP MySQL,” J. Digit , vol. 9, no. 1, pp. 84–96, 2019.
[11]  Y. Wibowo,  B.  H.  Purnomo,  and  Y.  R. Maulida, “Rencana  Produksi  Olahan Kopi  Di  Perusahaan  Daerah  Perkebunan (Pdp) Kahyangan Jember Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” Agrointek , vol. 13, no. 1, p. 61, 2019.
[12]  V. M. Nasution and G. Prakarsa, “Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 129, 2020.