## Penerapan Logika Fuzzy Sugeno Untuk Optimasi Stok Biji Kopi Pada Kafe Rooster
Mafazi Ananda Hafiz 1 , Sriani 2
12 Ilmu Komputer, Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
1 mafazihafiz@gmail.com, 2 sriani@uinsu.ac.id

## Abstract
In  the  coffee  shop  business,  the  stock  availability  of  coffee  beans  is  crucial.  Often,  companies  experience  problems  in maintaining  a  balance  between  stock  availability  and  orders  from  customers,  which  can  have  an  impact  on  operational efficiency. This research aims to solve the problem by applying Sugeno fuzzy logic to optimise the stock of coffee beans at Rooster Koffie. This method was chosen because it is able to handle uncertainty and demand fluctuations that often occur in the  coffee  shop  business.  The  Sugeno  fuzzy  logic  model  is  developed  by  implementing  rules  based  on  input  variables  to determine the optimal stock of coffee beans. The fuzzy logic variables identified include initial stock, the amount of coffee beans sold, additional stock, and final stock. The data is then made into a fuzzy set, and fuzzy rules are formed based on the existing knowledge  in  the  domain.  The  model  was  tested  using  sales  data  in  2022  from  Rooster  Koffie  to  test  and  validate  its performance with the help of Matlab application. Based on testing using Mean Absolute Percentage Error (MAPE), it was found that the results reached 19.81% or equal to a correctness rate of 80.19%. This result shows a high level of accuracy in determining the optimal stock of coffee beans. Thus, this system can be relied upon as an efficient and effective coffee bean stock optimisation system for Rooster Koffie.
Keywords: coffee bean stock, fuzzy logic, sugeno, optimisation, MAPE

## Abstrak
Dalam bisnis kedai kopi, ketersediaan stok biji kopi merupakan hal yang krusial. Seringkali, perusahaan mengalami kendala dalam menjaga keseimbangan antara persediaan stok dengan pesanan dari pelanggan, yang dapat berdampak pada efisiensi operasional.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  dengan  menerapkan  logika  fuzzy  Sugeno  untuk mengoptimasi stok biji kopi pada Rooster Koffie. Metode ini dipilih karena mampu menangani ketidakpastian dan fluktuasi permintaan  yang  sering  terjadi  pada  bisnis  kedai  kopi.  Model  logika  fuzzy  Sugeno  dikembangkan  dengan mengimplementasikan aturan-aturan berdasarkan variabel input untuk menentukan tingkat stok biji kopi yang optimal. Variabel logika  fuzzy  yang  diidentifikasi  meliputi  stok  awal,  jumlah  biji  kopi  yang  terjual,  penambahan  stok,  dan  stok  akhir.  Data tersebut kemudian dijadikan sebagai himpunan fuzzy, dan aturan fuzzy dibentuk berdasarkan pengetahuan yang ada di dalam domain  tersebut.  Model  diuji  menggunakan  data  penjualan  pada  tahun  2022  dari  Rooster  Koffie  untuk  menguji  dan memvalidasi  kinerjanya  dengan  bantuan  aplikasi  Matlab.  Berdasarkan  pengujian  menggunakan  Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE), ditemukan bahwa hasilnya mencapai 19,81% atau sama dengan tingkat kebenaran sebesar 80,19%. Hasil ini menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam menentukan stok biji kopi yang optimal. Dengan demikian, sistem ini dapat diandalkan sebagai sistem optimasi stok biji kopi yang efisien dan efektif bagi Rooster Koffie.
Kata kunci: stok biji kopi, logika fuzzy, sugeno, optimasi, MAPE
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Di  Indonesia,  bisnis  kopi  berkembang  dengan  cepat dan menghadapi persaingan yang ketat. Menurut data statistik  pada  tahun  2000-an,  Indonesia  merupakan produsen  kopi  terbesar  keempat  di  dunia,  setelah Brasil,  Vietnam,  dan  Kolombia.  Menurut  perkiraan, 660.000  ton  kopi  diproduksi  di  Indonesia  secara keseluruhan  pada  tahun  2016.  Dari  data  tersebut membuat  Indonesia menjadi salah satu produsen kopi terbesar di dunia. Kopi populer di kalangan masyarakat Indonesia sendiri dan juga untuk ekspor. Oleh karena itu,  industri  kedai  kopi  berkembang  dengan  sangat cepat sebagai hasil dari perubahan gaya hidup dan tren masyarakat,  khususnya  kecenderungan  nongkrong  di kedai kopi [1].
Pembelian  stok  biji  kopi  setiap  bulannya  harus dipertimbangkan  dengan  cermat  karena  melibatkan
faktor seperti penjualan dan jumlah stok yang ada. Jika tingkat  penjualan  tinggi,  maka  akan  mempercepat habisnya  stok  biji  kopi  dan  memerlukan  pembelian ulang,  namun  pembelian  stok  yang  berlebihan  dapat menyebabkan  pemborosan  biaya  dan  menumpuknya stok.
Persediaan  adalah  sumber  daya  yang  dimiliki perusahaan  dan  merupakan  sesuatu  yang  dapat  dijual atau  sesuatu  yang  akan  digunakan  untuk  membuat produk  yang  dapat  dijual.  Tanpa  persediaan, perusahaan  tidak  akan  dapat  memenuhi  permintaan pelanggan. Akibatnya, investasi harus dilakukan dalam persediaan yang optimal [2].
Rooster  Koffie  dipilih  sebagai  studi  kasus  dalam penelitian  ini  karena  merupakan  salah  satu  dari beberapa kedai kopi yang saat ini berkembang pesat di industri ini. Dengan pertumbuhan yang pesat, Rooster
Koffie  menghadapi  tantangan,  seperti  fluktuasi penjualan. Dengan terlalu banyak menyimpan stok biji kopi  bisa  berakibat  pada  pengeluaran  yang  tidak produktif  secara  finansial,  sementara  memiliki  stok yang  terlalu  sedikit  dapat  menyebabkan  biaya operasional yang tidak efisien dan melewatkan peluang penjualan.  Maka  dari  itu  diperlukannya  proses optimasi, yang dilakukan untuk mencapai hasil terbaik atau memaksimalkan nilai yang efisien [3].
Sebelumnya, telah dilakukan penelitian yang menggunakan logika fuzzy Sugeno untuk menentukan persediaan  beras,  dengan  data  permintaan  dan persediaan  sebagai  variabel-variabel  yang  digunakan. Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  melalui perhitungan  logika  fuzzy  metode  Sugeno,  jumlah pasokan beras optimum dapat ditentukan dengan nilai MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  yang diperoleh  adalah  sebesar  13%  [4].  Dan  dalam penelitian  lainnya  tentang  penerapan  metode  fuzzy Mamdani dan metode fuzzy Sugeno dalam penentuan jumlah produksi jenang, didapatkan bahwa penggunaan metode fuzzy Sugeno menghasilkan nilai MAPE sebesar 7,1%, sedangkan dengan metode fuzzy Mamdani untuk  diperoleh 7,5%.  Yang berarti metode fuzzy  Sugeno  lebih  akurat  dibandingkan  dengan metode  fuzzy  Mamdani  dalam  menentukan  jumlah produksi  [5].    Metode  defuzzifikasi  Sugeno  lebih efektif  dibandingkan  metode  Mamdani  karena pendekatan  orde  nol  yang  digunakan  oleh  Sugeno sering kali cocok untuk berbagai kebutuhan pemodelan [6].  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini,  digunakan logika  fuzzy  Sugeno  sebagai  alat  untuk  melakukan optimasi.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan  studi sebelumnya adalah bahwa penelitian ini mengidentifikasi  variabel  logika  fuzzy  yang  relevan seperti  stok  awal,  jumlah  biji  kopi  yang  terjual, penambahan  stok,  dan  jumlah  stok.  Hal  ini memungkinkan model untuk memperhitungkan berbagai faktor yang mempengaruhi stok biji kopi.
Dalam  penelitian  ini,  perangkat  lunak  MATLAB digunakan  sebagai  alat  bantu  untuk  melakukan perhitungan  logika  fuzzy  Sugeno.  MATLAB  adalah bahasa pemrograman performa tinggi untuk komputasi teknis  yang  menggabungkan  komputasi,  visualisasi, dan  pemrograman  dalam  lingkungan  yang  mudah digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan solusi yang disajikan dalam notasi matematika [7].

## 2. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  akan  melalui  beberapa tahapan untuk membuat model optimasi stok biji kopi dengan fuzzy Sugeno, yang meliputi tahap perencanaan,  teknik  pengumpulan  data,  perancangan, pengujian,  dan  penerapan.  Tahapan-tahapan  ini dirancang  agar  penelitian  berjalan  dengan  terstruktur dan  menghasilkan  temuan  yang  sesuai  dengan  tujuan yang  telah  ditetapkan.  Adapun  kerangka  penelitian dapat ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
2.1. Perencanaan
Desain  keseluruhan  penelitian,  termasuk  tujuan  dan langkah-langkah yang harus diikuti untuk menggunakan logika fuzzy Sugeno dalam mengoptimalkan  stok  biji  kopi,  akan  dikembangkan pada  tahap  perencanaan  ini.  Pemilihan  subjek penelitian (Rooster Koffie), penentuan variabel logika fuzzy  yang  relevan,  dan  menetapkan  indikator keberhasilan dalam mengoptimalkan stok biji kopi.
2.2. Teknik Pengumpulan Data
Data  diperoleh  melalui  tiga  tahapan,  yakni  observasi untuk  memperoleh  wawasan  tentang  manajemen  stok biji  kopi  di  Rooster  Koffie  serta  pola  pembelian pelanggan,  kemudian  melalui  wawancara  yang dilakukan dengan Syahreza selaku pemilik dari Rooster Koffie  sebagai  narasumbernya  untuk  mengumpulkan data  penjualan  dari  Januari  2022  sampai  dengan Desember  2022.  Selain  itu,  studi  literatur  dilakukan melalui  artikel  ilmiah  dan  buku  terkait  dengan  tujuan menciptakan  dasar  referensi  untuk  penerapan  logika fuzzy dalam mengoptimalkan stok biji kopi.
Tabel 1. Data Stok Biji Kopi Tahun 2022
Bulan Stok Awal (gram) Stok Terjual (gram) Penambahan (gram) Stok Akhir (gram) Januari 6000 2822 0 3178 Februari 3178 1945 1000 2233 Maret 2233 1877 5000 5356 April 5356 2732 0 2624 Mei 3124 2532 3000 3592 Juni 3592 3042 4000 4550 Juli 4550 3418 0 1132 Agustus 1632 3618 4000 2014 September 2014 2064 3000 2950 Oktober 2950 2452 500 998 November 1498 1918 3000 2580 Desember 3080 2553 0 527
Perencanaan
Teknik Pengumpulan Data Perancangan Pengujian Penerapan
Data pada  tabel 1 di atas disusun  dalam satuan gram. Kemudian  dari  masing-masing  variabel  tersebut  akan dibentuk fungsi keanggotaan fuzzy.
2.3. Perancangan
Setelah  data  penjualan  pada  tahun  2022  terkumpul, peneliti  merancang  model  logika  fuzzy  Sugeno. Rancangan  ini  mencakup  identifikasi  variabel  yang relevan, formulasi aturan fuzzy berdasarkan pengetahuan domain, serta pengaturan dan pengaturan himpunan  fuzzy  untuk  variabel  input  dan  output. Proses  perancangan  ini  akan  membentuk  dasar  dari model optimasi stok biji kopi.
Beberapa  hal  yang  perlu  diketahui  tentang  sistem fuzzy. Yang pertama adalah variabel fuzzy yang akan dibahas  dalam  sistem  fuzzy  ini,  seperti  stok,  stok terjual,  dan  penambahan  stok.  Yang  kedua  adalah himpunan fuzzy, yang merupakan kondisi yang sudah ditentukan  dalam  suatu  variabel  fuzzy;  contohnya, himpunan untuk stok awal terdiri dari tiga himpunan: rendah, sedang, dan tinggi. Yang ketiga adalah semesta pembicara,  yang  merupakan  jarak  nilai  yang  telah ditentukan  dalam  suatu  variabel  fuzzy,  contohnya variabel stok awal memiliki semesta pembicara dari 1,4 kg – 6 kg, dan yang terakhir adalah domain, yaitu jarak nilai  yang  ditetapkan  untuk  dioperasikan  dalam himpunan fuzzy [8].
Dalam  rangkaian  penelitian  ini,  logika  fuzzy  akan diimplementasikan  melalui  tiga  langkah,  yaitu: Fuzzifikasi, Inferensi, dan Defuzzifikasi.
2.3.1. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi dilakukan untuk membuat fungsi keanggotaan  dari  data  masukkan  tegas  [9].  Fungsi keanggotaan  adalah  sebuah  kurva  dengan  interval  0 sampai 1 yang menampilkan pemetaan titik-titik input data ke dalam derajat keanggotaan [10]. Pada tahap ini, setiap variabel dibentuk fungsi keanggotaannya.
1. Variabel Input
Terdapat 3 variabel input yaitu Stok awal, stok terjual, dan  penambahan.  Variabel  input  dalam  penelitian  ini berisi  rentang  nilai  yang  akan  digunakan  untuk menghitung himpunan fuzzy.
Tabel 2. Variabel Input Variabel Input Himpunan Fuzzy Semesta Domain
Stok Awal Rendah 1,498 - 6 [1.498 – 3.749] Sedang [1.498 3.749 6] Tinggi [3.749 - 6] Stok Terjual Rendah 1,498 - 6 [1.498 – 3.749] Sedang [1.498 3.749 6] Tinggi [3.749 - 6] Penambahan Sedikit 1,877 – 3,618 [1.877 - 2.748] Sedang [1.877 2.748 3.618]
Banyak [2.748 - 3.618]

## Gambar 2. Grafik Himpunan Stok Awal
Variabel  Stok  Awal  terdapat  3  himpunan  yaitu “Rendah”,  “Sedang”,  dan  “Tinggi”.  Dari  Gambar  2 dapat  dibuat  fomula  derajat  keanggotaan  sebagai berikut :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ[𝑥 1 ] = { 1 3.749− 𝑥 3.749 − 1.498 0 ;  𝑥  ≤  1.498 ;  1.498 ≤  𝑥  ≤  3.749 ;  𝑥  ≥  3.749 (1)
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[𝑥 1 ] = { 0 ; 𝑥  ≤  1.498  𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 6
𝑥 − 1.498 3.749 − 1.498 ; 1.498 ≤  𝑥  ≤  3.749 6 − 𝑥 6 − 3.749 ; 3.749 ≤  𝑥  ≤  6 (2) 𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖[𝑥 1 ] = { 0 𝑥 − 3.749 6 − 3.749 1 ;  𝑥  ≤  3.749 ;  3.749 ≤  𝑥  ≤  6 ;   𝑥  ≥  6 (3)

## Gambar 3. Grafik Himpunan Stok Terjual
Variabel  Stok  Terjual  terdapat  3  himpunan  yaitu “Sedikit”,  “Sedang”,  dan  “Banyak”.  Dari  Gambar  3 dapat  dibuat  fomula  derajat  keanggotaan  sebagai berikut :
𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[𝑥 2 ] = { 1 2.748− 𝑥 2.748 − 1.877 0 ;  𝑥  ≤  1.877 ;  1.877 ≤  𝑥  ≤  2.748 ;  𝑥  ≥  2.748 (4) 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[𝑥 2 ] = { 0 ;  𝑥  ≤  1.877 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 3.618
𝑥 − 1.877 2.748 − 1.877 ; 1.877 ≤  𝑥  ≤   2.748 3.618 − 𝑥 3.618 − 2.748 ; 2.748 ≤  𝑥  ≤  3.618 (5) 𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘[𝑥 2 ] = { 0 𝑥 − 2.748 3.618 − 2.748 1 ;  𝑥  ≤  2.748 ;  2.748 ≤  𝑥  ≤  3.618 ;   𝑥  ≥  3.618 (6)

## Gambar 4. Grafik Himpunan Penambahan
Variabel  Penambahan  terdapat  3  himpunan  yaitu “Sedikit”,  “Sedang”,  dan  “Banyak”.  Dari  Gambar  4 dapat  dibuat  fomula  derajat  keanggotaan  sebagai berikut :
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[𝑥 3 ] = { 1 2.5− 𝑥 2.5 0 ;  𝑥  ≤  0 ;  0 ≤  𝑥  ≤  2.5
;  𝑥  ≥  2.5
(7)
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[𝑥 3 ] = { 1 ; 𝑥  ≤  0 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 5 𝑥 − 0 2.5 ; 0 ≤  𝑥  ≤  2.5 5− 𝑥 5 − 2.5 ; 2.5 ≤  𝑥  ≤  5 (8) 𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘[𝑥 3 ] = { 0 𝑥 − 2.5 5− 2.5
1 ;  𝑥  ≤  2.5 ;  2.5  ≤  𝑥  ≤  5 ;   𝑥  ≥  5 (9)

## 2. Variabel Output
Berdasarkan  data  yang  diperoleh,  variabel  output dalam penelitian ini berupa Stok Akhir. Variabel output ini memiliki 3 himpunan, yaitu "sedikit", "sedang", dan "banyak". Tabel 3 menunjukkan  domain  dari variabel Stok Akhir.
Tabel 3. Variabel Output Variabel Output Himpunan Fuzzy Domain Stok Akhir Sedikit [0.527] Sedang [2.942] Banyak [5.356]

## 2.3.2. Inferensi
Pada  langkah  ini,  aturan  fuzzy  akan  dibentuk  dengan mempertimbangkan  semua  kemungkinan,  dengan menghubungkan setiap himpunan fuzzy. Penelitian ini menggunakan fuzzy Sugeno orde-nol, yang berbentuk seperti rumus 10.
𝐼𝐹 (𝑋1 𝐼𝑆 𝐴1) ∩ (𝑋2 𝐼𝑆 𝐴2) ∩ … ∩ (10) (𝑋𝑛 𝐼𝑆 𝐴𝑛) 𝑇𝐻𝐸𝑁 𝑧 = 𝑘
An  adalah  himpunan  fuzzy  ke-n,  dan  k  adalah  nilai konstan [11].
Aturan  logika  fuzzy  Sugeno  dalam  penelitian  ini terdapat pada tabel 4 berikut.:
Tabel 4. Aturan Fuzzy No Input Output Sisa stok Stok terjual Penambahan Stok akhir 1 Rendah Sedikit Sedikit Sedikit 2 Rendah Sedikit Sedang Sedang 3 Rendah Sedikit Banyak Banyak 4 Rendah Sedang Sedikit Sedikit 5 Rendah Sedang Sedang Sedikit 6 Rendah Sedang Banyak Sedang 7 Rendah Banyak Sedikit Sedikit 8 Rendah Banyak Sedang Sedikit 9 Rendah Banyak Banyak Sedang 10 Sedang Sedikit Sedikit Sedang 11 Sedang Sedikit Sedang Sedang 12 Sedang Sedikit Banyak Banyak 13 Sedang Sedang Sedikit Sedikit 14 Sedang Sedang Sedang Sedang 15 Sedang Sedang Banyak Banyak 16 Sedang Banyak Sedikit Sedikit 17 Sedang Banyak Sedang Sedang 18 Sedang Banyak Banyak Banyak 19 Tinggi Sedikit Sedikit Sedang 20 Tinggi Sedikit Sedang Sedang 21 Tinggi Sedikit Banyak Banyak 22 Tinggi Sedang Sedikit Sedang 23 Tinggi Sedang Sedang Sedang 24 Tinggi Sedang Banyak Banyak 25 Tinggi Banyak Sedikit Sedikit 26 Tinggi Banyak Sedang Banyak 27 Tinggi Banyak Banyak Banyak
Dalam  metode  Sugeno  ini,  fungsi  implikasi  yang dipakai adalah fungsi minimum, yang berbentuk seperti rumus 11.
𝛼 − [𝑟𝑢𝑙𝑒 − 𝑛]   = 𝑚𝑖𝑛(µ𝑋 1 , µ𝑋 2 , µ𝑋 3 ) (11)
2.3.3. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi  yaitu  mengubah  output  fuzzy  menjadi nilai tegas berdasarkan fungsi keanggotaan yang telah ditentukan.  Untuk  metode  Sugeno,  defuzzifikasi dilakukan  dengan  menghitung  rata-rata  berat  atau Weight Average (WA):
𝑊𝐴 = 𝑎1𝑧1+𝑎2𝑧2+𝑎3𝑧3+⋯+𝑎𝑛𝑧𝑛 𝑎1+𝑎2+𝑎3+⋯+𝑎𝑛 (12)

## 2.4. Pengujian
Model logika fuzzy Sugeno yang telah dibuat oleh akan diuji  menggunakan  data  penjualan  biji  kopi  Rooster Koffie  tahun  2022.  Pengujian  ini  bertujuan  untuk mengkonfirmasi kinerja model dan mengukur seberapa akuratnya  dalam  mengoptimalkan  stok  biji  kopi. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  indeks MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error)  untuk menilai seberapa baik model mampu memprediksi stok biji kopi yang optimal.
MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error)  adalah metode  perhitungan  guna  menguji  akurasi  dari  hasil perkiraan.  Tabel  5  berisi  pengelompokan  tingkat akurasi berdasarkan nilai MAPE [12].
Tabel 5. Tingkat Akurasi MAPE Nilai MAPE Akurasi ≤ 10% Sangat Tinggi ≤ 20% Tinggi ≤ 50%
Cukup > 50% Rendah
Rumus  13  digunakan  untuk  perhitungan  rata-rata persentase kesalahan mutlak.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ 𝑋𝑖−𝐹𝑖/𝑋𝑖 𝑛 × 100 (13)
Dimana Xi merupakan nilai aktual, Fi merupakan nilai hasil perhitungan fuzzy, dan n banyaknya data.
Untuk  mengetahui  nilai  kebenaran  dari  suatu  model, dapat  digunakan  perhitungan  dengan  rumus  seperti berikut [13].
𝑡𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑎𝑛 = 100% − 𝑀𝐴𝑃𝐸 (14)
2.5. Penerapan
Setelah  model  logika  fuzzy  Sugeno  diuji  dan  terbukti efektif  dalam  mengoptimalkan  persediaan  biji  kopi untuk  Rooster  Koffie,  model  penelitian  dapat diterapkan.  Model  ini  akan menjadi  alat  bagi  Rooster Koffie  untuk  mengelola  persediaan  biji  kopi  secara efisien  dan  ekonomis.  Penerapan  model  ini  akan membawa  manfaat  praktis  dalam  meningkatkan efisiensi dalam menentukan stok biji kopi.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Representasi Data
Dalam  bab  ini,  peneliti  akan  melanjutkan  dengan menjelaskan  perhitungan  logika  fuzzy  Sugeno  pada tiga  bulan  pertama  (Januari  –  Maret),  dengan  tujuan untuk  lebih  mendalam  dan  komprehensif  dalam penerapannya dalam konteks yang berbeda.
Tabel 6. Representasi data Bulan Stok Awal Stok Terjual Penambahan Stok Akhir Januari 6000 2822 0 3178 Februari 3178 1945 1000 2233 Maret 2233 1877 5000 5356
1. Januari
Stok  Awal  =  6  kg,  Fungsi  keanggotaan  yang digunakan:
𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖[6] = 6  −   3.749
6  −  3.749 = 1
Stok Terjual = 2,822 kg, berada diantara µSedang dan µBanyak
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[2.822] = 3.618  −  2.822 3.618  −  2.748 = 0.796
0.87
= 0.915
𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘[2.822] = 2.822  −  2.748 3.618  −  2.748 = 0.074 0.87 = 0.085 Penambahan = 0 kg, maka fungsi keanggotaannya 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[0] = 2.5 −  0 2.5 = 1
Dari  fuzzyfikasi  di  atas  dan  berdasarkan  tabel  4, terdapat 2 aturan yang terpenuhi, yaitu aturan 22 (Stok Awal  =  Tinggi,  Stok  Terjual  =  Sedang,  dan Penambaahan  =  Sedikit)  dan  aturan  25  (Stok  Awal  = Tinggi,  Stok  Terjual  =  Banyak,  dan  Penambaahan  = Sedikit). Selanjutnya diperlakukan perhitungan fungsi implikasi minimum dengan rumus 11.
𝛼 − [𝑅22] = 𝑚𝑖𝑛(µ𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖[6], µ𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[2.822], µ𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[0])
= 𝑚𝑖𝑛(1 ; 0.915 ; 1) = 0.915
𝛼 − [𝑅25] = 𝑚𝑖𝑛(µ𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖[6], µ𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘[2.822], µ𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[0])
= 𝑚𝑖𝑛(1 ; 0.085  ; 1) = 0.085
Tabel 7. Alpha Predikat Bulan Januari Rules Alpha Predikat Zn 22 0.915 2.942 25 0.085 0.527 Maka perhitungan defuzzifikasinya seperti berikut : 𝑊𝐴 = 0.915(2.942) + 0.085(0.527) 0.915 + 0.085 = 2.737 1 = 2.737 𝑘𝑔

## 2. Februari
Stok  Awal  =  3,178  kg,  Fungsi  keanggotaan  yang digunakan :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ[3.178] = 3.749 − 3.178 3.749  −  1.498 = 0.571 2.251 = 0.25366 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[3.178] = 3.178 − 1.498 3.749  −  1.498 = 1.68 2.251 = 0.74633
Stok Terjual = 1,945 kg, berada diantara µSedikit dan µSedang
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[1.945] = 2.748  −  1.945 2.748  −  1.877 = 0.803 0.871 = 0.922 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[1.945] = 1.945  −  1.877 2.748  −  1.877 = 0.068 0.871 = 0.078
Penambahan = 1 kg, maka fungsi keanggotaannya
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[1] = 2.5 −  1 2.5 = 1.5 2.5 = 0.6
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[1] = 1
2.5 = 0.4
Dari proses fuzzyfikasi di atas, terdapat 8 aturan yang terpenuhi
𝛼 − [𝑅1] = 𝑚𝑖𝑛(µ𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ[3.178], µ𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[1.945], µ𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[1])
= 𝑚𝑖𝑛(0.25366 ; 0.922 ; 0.6) = 0.25366 𝛼 − [𝑅2] = 𝑚𝑖𝑛(µ𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ[3.178], µ𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[1.945], µ𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[1])
= 𝑚𝑖𝑛(0.25366 ; 0.922 ; 0.4) = 0.25366
𝛼 − [𝑅4] = 𝑚𝑖𝑛(µ𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ[3.178], µ𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[1.945], µ𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[1])
= 𝑚𝑖𝑛(0.25366 ; 0.078 ; 0.6) = 0.078 𝛼 − [𝑅5] = 𝑚𝑖𝑛(µ𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ[3.178], µ𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[1.945], µ𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[1])
= 𝑚𝑖𝑛(0.25366 ; 0.078 ; 0.4) = 0.078 𝛼 − [𝑅10] = 𝑚𝑖𝑛(µ𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[3.178], µ𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[1.945], µ𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[1])
= 𝑚𝑖𝑛(0.74633 ; 0.922 ; 0.6) = 0.6 𝛼 − [𝑅11] = 𝑚𝑖𝑛(µ𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[3.178], µ𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[1.945], µ𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[1])
= 𝑚𝑖𝑛(0.74633 ; 0.922 ; 0.4) = 0.4
𝛼 − [𝑅13] = 𝑚𝑖𝑛(µ𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[3.178], µ𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[1.945], µ𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[1])
= 𝑚𝑖𝑛(0.74633 ; 0.078 ; 0.6) = 0.078
𝛼 − [𝑅14] = 𝑚𝑖𝑛(µ𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[3.178], µ𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[1.945], µ𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[1])
= 𝑚𝑖𝑛(0.74633 ; 0.078 ; 0.4) = 0.078
Tabel 8. Alpha Predikat Bulan Februari Rules Alpha Predikat Zn 1 0.25366 0.527 2 0.25366 2.942 4 0.78 0.527 5 0.78 0.527 10 0.6 2.942 11 0.4 2.942 13 0.78 0.527 14 0.78 5.356
Setelah  mengetahui  nilai  alpha-predikat  dan  zn  nya kemudian  akan  dicari  menggunakan  rumus  Weight Average  (WA).  Maka  perhitunhan  defuzzyfikasinya seperti berikut :
WA = {0.253(0.527) + 0.253(2.942) + 0.78(0.527) + 0.78(0.527) + 0.6(2.942) + 0.4(2.942) + 0.78(0.527) + 0.78(5.356)}/{0.253 + 0.253 + 0.78 + 0.78 + 0.6 + 0.4 + 0.78 + 0.78}
𝑊𝐴 = 4.17474054/1.81932 = 2.29467 𝑘𝑔

## 3. Maret
Stok  awal  =  2,233  kg,  Fungsi  keanggotaan  yang digunakan :
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ[2.233] = 3.749 − 2.233 3.749  −  1.498 = 1.516 2.251 = 0.6735 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[2,233] = 2.233 − 1.498 3.749  −  1.498 = 0.735 2.251 = 0.3265
Stok  terjual  =  1,877  kg,  fungsi  keanggotaan  µSedikit terpenuhi
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[1.877] = 2.748  −  1,877
2.748  −  1.877 = 1
Penambahan = 5 kg, maka fungsi keanggotaannya
𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘[5] = 5  −  2.5 5  −  2.5 = 1
Dari proses fuzzyfikasi di atas, terdapat 2 aturan yang terpenuhi
𝛼 − [𝑅3]
= 𝑚𝑖𝑛(µ𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ[2.233], µ𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[1.877], µ𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘[5]) = 𝑚𝑖𝑛(0.6735 ; 1 ; 1) = 0.6735
𝛼 − [𝑅12]
= 𝑚𝑖𝑛(µ𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[2.233], µ𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[1.877], µ𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘[5]) = 𝑚𝑖𝑛(0.3265 ; 1 ; 1) = 0.3265
Tabel 9. Alpha Predikat Bulan Maret Rules Alpha Predikat Zn 3 0.6735 5.356 12 0.3265 5.356 Maka perhitungan defuzzyfikasi menggunakan Weight Average (WA) seperti berikut :
𝑊𝐴 = 0.6735(5.356) + 0.3265(5.356)
0.6735 + 0.3265
= 5.356 𝑘𝑔

## 3.2. Hasil Perhitungan
Untuk  bulan  berikutnya,  digunakan  perhitungan  yang serupa untuk mendapatkan hasil stok biji kopi dalam 12 bulan,  sehingga  hasilnya  disajikan  seperti  Tabel  10 berikut :
Tabel 10. Hasil Pengujian Bulan Stok Awal (gram) Stok Terjual (gram) Penamb ahan (gram) Stok Akhir Aktual Stok Akhir Fuzzy 1 6000 2822 0 3178 2737
2 3178 1945 1000 2233 2294 3 2233 1877 5000 5356 5356 4 5356 2732 0 2624 2280 5 3124 2532 3000 3592 3280 6 3592 3042 4000 4550 3930 7 4550 3418 0 1132 907 8 1632 3618 4000 2014 2210 9 2014 2064 3000 2950 3360 10 2950 2452 500 998 1440 11 1498 1918 3000 2580 3280 12 3080 2553 0 527 900

## 3.3. Perhitungan Nilai MAPE
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  disajikan  pada Tabel  10,  dilakukan  perhitungan  nilai  MAPE  dengan rumus  13,  untuk  mengevaluasi  akurasi  dari  model logika fuzzy Sugeno dalam mengoptimasi stok biji kopi pada Rooster Koffie, dengan membandingkan variabel Stok  Akhir  (data  aktual)  dengan  Stok  Akhir  (Fuzzy Sugeno). Adapun hasil perhitungan MAPE disajikan ke dalam Tabel 11.
Tabel 11. Perhitungan MAPE Bul an Aktual (Xi) Fuzzy Sugeno (Fi) Xi-Fi |Xi-Fi| |Xi-Fi/Xi| 1 3178 2737 441 441 0,13876652 2 2233 2294 -61 61 0,02731751 3 5356 5356 0 0 0 4 2624 2280 344 344 0,131097561 5 3592 3280 312 312 0,086859688 6 4550 3930 620 620 0,136263736 7 1132 907 225 225 0,198763251 8 2014 2210 -196 196 0,097318769 9 2950 3360 -410 410 0,138983051 10 998 1440 -442 442 0,442885772 11 2580 3280 -700 700 0,271317829 12 527 900 -373 373 0,707779886 Total (∑Xi-Fi/Xi) 2,377353573 𝑀𝐴𝑃𝐸  = 2,377353573 12 × 100

## = 0,19811279775  ×  100  = 19,811 %
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  nilai  MAPE  yang didapatkan  adalah  19,81%,  yang  menurut  Tabel  5 termasuk dalam kategori yang tinggi. Yang mengindikasikan sejauh mana hasil perhitungan model mendekati  nilai  sebenarnya.  Semakin  rendah  nilai MAPE,  semakin  dekat  hasil  perhitungan  dengan  data aktual.
𝑡𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑎𝑛 = 100% − 19,811 % = 80,19%

## 4.   Kesimpulan
Dari  pengujian  rata-rata  persentase  kesalahan  yang dilakukan,  diperoleh  hasil  sebesar  19,81%,  yang menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi. Dan tingkat kebenaran  dari  hasil  perhitungan  tersebut  adalah 80,19%. Dari hasil tersebut dapat membuktikan bahwa sistem  ini  dapat  dijadikan  sistem  optimasi  stok  biji kopi.

## Daftar Rujukan
[1] L. Cucu Sumartini and D. Fajriany Ardining Tias, “Analisis Kepuasan Konsumen Untuk Meningkatkan Volume Penjualan Kedai Kopi Kala Senja,” J. E-Bis, vol. 3, no. 2, pp. 111–118, 2019, doi: 10.37339/e-bis.v3i2.124.
[2] M.  A.  Swasono  and  A.  T.  Prastowo,  “Analisis  dan Perancangan  Sistem  Informasi  Pengendalian  Barang,” JATIKA (Jurnal Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak), vol. 2,  no.  1,  pp.  134–143,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika/article/view/ 734
[3] A. B. Surbakti, S. P. Rahayu, S. M. B. PA, and B. R. Ginting, “Sistem  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Penentuan  Optimasi Ragi  Tempe  Pada  Proses  Fermentasi  Tempe  Kedelai Menggunakan  Metode  Fuzzy  Mamdani  (Studi  Kasus : Pengrajin Tempe Kedelai Desa Bulu Cina),” J. Ilm. Simantek, vol. Vol. 4 No., no. 2, pp. 146–148, 2020.
[4] R. W. Pratiwi, R. F. Sari, and R. Widyasari, “Implementation of  Sugeno’S  Fuzzy  Logic  in  Analyzing  Rice  Availability During  the  Covid-19  Pandemic  At  Perum  Bulog  North Sumatra,” J. Math. …, vol. 2, no. 2, pp. 83–94, 2021, [Online]. Available:
http://pcijournal.org/index.php/jmscowa/article/view/54%0A https://pcijournal.org/index.php/jmscowa/article/download/5 4/44
[5] K.  Muflihunna  and  M.  Mashuri,  “Penerapan  Metode  Fuzzy Mamdani dan Metode Fuzzy Sugeno dalam Penentuan Jumlah Produksi,” Unnes J. Math., vol. 11, no. 1, pp. 27–37, 2022, doi: 10.15294/ujm.v11i1.50060.
[6] R. R. Manurung, M. S. Asih, and ..., “Sistem Prediksi Stock Beras  Berdasarkan  Minat  Pelanggan  Menggunakan  Metode Fuzzy  Sugeno,”  Semin.  …,  pp.  90–97,  2020,  [Online]. Available:
http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article.php?article= 2573775&val=24090&title=SISTEM  PREDIKSI  STOCK BERAS BERDASARKAN MINAT PELANGGAN
MENGGUNAKAN METODE FUZZY SUGENO
[7] I. Wahyudin, E. Tosida, and F. Andria, BUKU MONOGRAF : PENERAPAN  LOGIKA  FUZZY  UNTUK  ANALISA KUALITAS PELAYANAN (SIMULASI MENGGUNAKAN MATLAB ToolBox FUZZY), no. March. 2019.
[8] S.  Sriani,  “Pemanfaatan  Sistem  Pengendali  Water  Level Control  Untuk  Budidaya  Ikan  Gurame  Pada  Kolam  Terpal Menggunakan  Logika  Fuzzy  Berbasis  Mikrokontroler,” Elkawnie, vol. 5, no. 1, p. 47, 2019, doi:
10.22373/ekw.v5i1.3766.
[9] Y.  Rizki,  H.  Mukhtar,  and  M.  D.  Andikarama,  “Penerapan Metode  Logika  Fuzzy  dalam  mengolah  pilihan  pada  Game Visual Novel Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru Fakultas Ilmu  Komputer  Universitas  Muhammadiyah  Riau  sebagai Sarana Evaluasi Mandiri,” J. Fasilkom, vol. 10, no. 1, pp. 42– 53, 2020, doi: 10.37859/jf.v10i1.1914.
[10]  A.  Ikhwan,  “Penerapan  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop,” J. Fasilkom, vol. 9, no. 2, pp. 476–483, 2019, doi: 10.37859/jf.v9i2.1407.
[11]  M.  Daffa,  “Penerapan  Logika  Fuzzy  Sugeno  untuk  Deteksi Tingkat Depresi Kerja Karyawan,” vol. 6, no. 3, pp. 484–493, 2023, doi: 10.32493/jtsi.v6i3.32020.
[12]  D. Putri and P. Astuti, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto dan  Fuzzy  Sugeno  Dalam  Penentuan  Harga  Jual  Sepeda Motor,”  UNNES  J.  Math.,  vol.  9,  no.  2,  pp.  74–84,  2020,
[Online].Available: http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm
[13]  W.  Basriati,  S.,  Safitri,  E.,  Rahmawati.,  &  Wulandari, “‘Penerapan Metode Fuzzy Sugeno untuk Menentukan Jumlah Produksi  Roti  Optimum,’”  Semin.  Nas.  Teknol.  Informasih, Komun. dan Ind., vol. 12, no. November, pp. 1–7, 2019.