## M EMPREDIKSI J UMLAH P RODUKSI I KAN T ERI

## M ENGGUNAKAN F UZZY L OGIC M ETODE T SUKAMOTO P ADA CV. MAHERA
Abstrak: Produksi Merupakan salah satu kegiatan yang dilakukan dalam sebuah perusahaan khususnya CV. MAHERA yang bergerak dalam pengolahan ikan teri nasi kering berkualitas ekspor. Ikan teri nasi merupakan salah satu komoditas perikanan yang bernilai ekonomis tinggi dan menjadi komoditas industri pengolahan produk perikanan di CV. MAHERA. Untuk  menentukan hasil produksi ikan teri layak  ekspor masih dilakukan  secara  manual  dan  membutuhkan  waktu  lama  dalam  membuat  keputusan,  sehingga  dalam  setiap  kali  ekspor  terkadang  tidak  bisa memenuhi  permintaan  konsumen.  Oleh  karena  itu  diperlukan  suatu  metode  untuk  membantu  CV.  MAHERA  dalam  mempercepat  membuat keputusan  yaitu  dengan  menerapkan  metode  Tsukamoto,  Pengembangan  system  ini  bertujuan  untuk  membantu  CV.  MAHERA  dalam menentukan jumlah produksi ikan teri ekspor. Proses yang dilakukan pada Metode Tsukamoto yaitu menginputkan jumlah tangkapan dan jumlah kering pada sistem maka akan menampilkan hasil produksi sebagai outputnya. Nilai perhitungan dari hasil penilaian aplikasi adalah 99,25 dengan data  training  101  dengan  error  rate  =  0,75%.  Berdasarkan  pengujian  aplikasi  ini  maka  dapat  diketahui  bahwa  hasil  produksi  dari  penerapan metode tsukamoto memenuhi jumlah produksi yang ada, dengan menggunakan aplikasi ini perusahaan dapat memprediksi hasil produksi lebih cepat dari proses manual.
Kata Kunci— Prediksi, Produksi Ikan Teri, Fuzzy Tsukamoto

## I. P ENDAHULUAN
V. MAHERA merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pengolahan ikan teri nasi kering (TNK) berkualitas  ekspor,  beralamat  di  Desa  Padelegan,  Kecamatan  Pademawu,  Kabupaten  Pamekasan. Adapun hasil produksi ikan teri nasi kering di ekspor ke Negara Jepang sebagai importir utama. Ikan teri nasi merupakan salah satu komoditas perikanan yang bernilai ekonomis tinggi dan menjadi komoditas industri pengolahan produk perikanan di CV. MAHERA.
CV. MAHERA yang ada di desa Padelegan Pademawu Pamekasan memiliki lokasi dekat dengan laut dan  sumber  ikan  yang  melimpah  dengan  berbagai  pengolahan  dan  pemasaran  baik  lokal  maupun  ekspor karena tidak di pungkiri ikan teri memang memiliki nilai jual yang tinggi. Dalam hal ini jumlah produksi ikan teri di CV. MAHERA masih jauh dari kata mencukupi. Pada suatu waktu tertentu, jumlah produksi ikan teri sangat banyak, tapi suatu saat jumlah produksi menjadi sangat sedikit. Menurut Manager CV. MAHERA Faktor yang dapat mempengaruhi jumlah produksi ikan teri ekspor diantaranya adalah jumlah tangkapan dan jumlah kering yang dihasilkan ketika ikan teri telah diproses. Ikan teri yang diekspor adalah ikan teri nasi kering.
Untuk menentukan hasil produksi ikan teri layak ekspor masih dilakukan dengan proses manual dan membutuhkan waktu  lama dalam membuat  keputusan, sehingga dalam  setiap kali ekspor terkadang tidak bias  memenuhi  permintaan  konsumen.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  metode  untuk  membantu  CV. MAHERA  dalam  mempercepat  membuat  keputusan    yaitu  dengan  menerapkan  metode  tsukamoto, Pada metode Fuzzy Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan dengan  suatu  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton.  Sebagai  hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan dengan tegas (crisp) berdasarkan α-predikat (fire strength) [1] . Hasil akhirnya  diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata  terbobot.  Pengembangan  sistem  ini  bertujuan  untuk membatu  CV.  MAHERA  memberikan  informasi  yang  akurat  pada  CV.  MAHERA  dalam  menentukan jumlah produksi ikan teri ekspor[2].
Alisa Nalurita 1
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Madura Jl. Raya Panglegur Km. 3,5 Pamekasan
Email: 1 nalurita.alisa@gmail.com
C

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Logika Fuzzy
Menurut Sri Kusumadewi [1]. Dalam bukunya  yang  berjudul “Artificial Intelligene”. Fuzzy secara bahasa  diartikan  sebagai  samar-samar.  Seuatu nilai dapat bernilai benar atau salah secara bersamaan. Dalam  fuzzy  dikenal derajat  keanggotaan  yang memiliki rentang  nilai 0 (nol)  hingga (satu).  Berbeda dengan himpunana tegas yang memiliki nilai 1 atau 0 (ya atau tidak).

## B.  Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy merupakan suatu group yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu  dalam suatu variabel fuzzy . Pada himpunan tegas ( crisp ), nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A, yang sering ditulis dengan f lA [x], memiliki dua kemungkinan, yaitu : Satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi angota dalam suatu himpunan atau Nol (0), yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan. Pada himpunan fuzzy nilai keanggotaan terletak pada rentang 0 sampai 1. Apabila x memiliki  nilai  keanggotaan fuzzy f lA [  x]  =  0  berarti  x  tidak  menjadi  anggota  himpunan  A,  demikian  pula apabila x memiliki nilai keanggotaan fuzzy f lA [ x] = 1 berarti x menjadi anggota penuh pada himpunan A [3]

## C.  Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaan  yang  memiliki  nilai  interval  antara  0  dan  I.  Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk mendapatkan  nilai  keanggotaan  adalah  dengan  melalui  pendekatan  fungsi.  Salah  satu  representasi  fungsi keanggotaan  dalam fuzzy yang  akan  dipakai  adalah  representasi  linier.  Pada  representasi linear,  pemetaan input  ke  derajat  keanggotaannya  digambarkan  sebagai  suatu  garis  lurus.  Bentuk  ini  paling  sederhana  dan menjadi  pilihan  yang  baik  untuk  mendekati  suatu  konsep  yang  kurang  jelas.  Ada  dua  keadaan  himpunan fuzzy yang linear. Pertama, kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol [0] bergerak ke kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi. Seperti gambar di bawah ini:
Gambar 2.1 .Representasi Linear Naik
Fungsi Keanggotaan:
Kedua, merupakan kebalikan yang pertama. Garis  lurus dimulai dari nilai domain  dengan derajat keanggotaan  tertinggi  pada  sisi  kiri,  kemudian  bergerak  menurun  ke  nilai  domain  yang  memiliki  derajat keanggotaan lebih rendah. Gambar grafik fungsi keanggotaannya adalah:
Gambar 2. Representasi Linear Turun a b domain µ(x) 0 1 µ(x) = { (x-a)/(b-a); 0; Jika x ≤ a Jika a ≤ x ≤ b Jika x ≥ b 1; a b domain µ(x) 0 1
Fungsi Keanggotaaan :

## c. Metode Tsukamoto
Pada  metode Tsukamoto ,  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk If-Then harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya, output  hasil Inferensi dari  tiap-tiap  aturan  diberikan  secara  tegas  ( crips )  berdasarkan  α-predikat  ( fire strength ). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot. Dengan model sebagai berikut [3]:
Untuk mencari nilai Z (nilai rata-rata terbobot) setiap aturan dengan menggunakan fungsi MIN pada fungsi  implikasinya/rulenya  ( α-priode) .  Nilai  z  merupakan  merupakan  nilai  keluaran  untuk  tiap rulenya.[4][5][6]
Z =
Keterangan : Z               = nilai rata-rata terbobot α-priode1,2,3,4  = derajat keanggotaan himpunan 1,2 z1,2,3,4         = nilai variabel 1,2,3,4

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Metode ini merupakan metode yang dipraktekkan secara langsung untuk mengumpulkan data.
1. Pengamatan secara langsung (observasi)
Observasi adalah metode pengumpulan data melalui pengamatan langsung atau peninjauan secara cermat dan langsung di lapangan atau lokasi penelitia. Meneliti langsung proses produksi ikan teri ekspor mulai dari tahap penimbangan , penjemuran dan pengemasan .
2.    Wawancara (interview )
Teknik ini dilakukan dengan cara mengumpulkan data dan berkomunikasi secara langsung dengan objek penelitian  agar  mendapatkan  informasi  yang  lebih  akurat  tentang  permasalahan-permasalahan  yang sebelumnya kurang jelas.
3.    Studi Literatur
Studi  literatur,  yaitu  dengan  mempelajari  dan  membaca  buku-buku  yang  ada  kaitannya  dengan permasalahan  yang  dihadapi.  dimulai  dari  buku-buku  metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Selain  itu  dalam pengumpulan  data  ini  juga  mendapatkan  dari  literatur  yang  berhubungan  dengan  pengolahan  aplikasi, literatur yang membahas database dan aplikasi komputer lainnya.[7][8][9][10]
Tabel 3.1 Analisis Sistem No User Proses Input Output 1 Admin Login Username, password Konfirmasi login Kelola data Profil Data profil Ubah dan hapus data profil Kelola data variabel Nama variabel Tambah, ubah dan hapus data variabel
α-priode1*z 1 + α-priode 2 *z 2 + α-priode 3 *z 3 + α-priode 4 *z 4 α-priode 1 + α-priode 2 + α-priode 3 + α-priode 4 µ(x) = { (x-a) / (b-a);
Jika a ≤ x ≤ b
Jika x ≥ b 1;
No User Proses Input Output Kelola data Rule Rule Tambah, ubah dan hapus data Kelola data himpunan Nama himpunan Tambah, ubah dan hapus data himpunan Kelola data jumlah produksi Nilai variabel Nilai jumlah produksi dan hapus jumlah produksi 2 Pimpinan  Login Username, password Konfirmasi login Cetak laporan Periode laporan Laporan 4. Data Flow Diagram (DFD)
Adapun data flow diagram sistemnya seperti dibawah ini :
Data  Flow  Diagram Level  0 mencakup  satu  simbol  proses  yang  mewakili  seluruh  aplikasi  ini.  Context diagram aplikasi ini adalah sebagai berikut :
Prediksi Jumlah Produksi Ikan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto
Admin
Login, input profil Input data variabel Himpunan, rule Konfirmasi Login, input profil Input data variabel Himpunan, rule Pimpinan Konfirmasi Login, cetak data produksi Login, view data produksi

## Gambar 3.1 Data Flow Diagram
Dari  gambar  DFD  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  alur  sistem  informasi  ini  terdapat  2  user  yaitu Admin dan Pimpinan. Admin adalah pihak yang akan mengelola sistem. Sebelum masuk ke dalam sistem, admin harus melakukan login terlebih dahulu. Admin memasukkan data profil, kelola data variabel, kelola data himpunan, kelola data rule dan melakukan penilaian, kelola informasi sistem dan cetak data. Sebagai respon dari sistem, admin akan menerima konfirmasi dari tiap proses yang dilakukan oleh admin.
B. Proses Perhitungan Metode Fuzzy
Untuk Menentukan jumlah produksi ikan teri menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto sebagai berikut :
Tabel 3.2 Variabel Penentuan Jumlah Produksi Ikan Teri Fungsi Variabel Semesta pembicaraan Himpunan Input Jumlah Tangkapan 0 -119 Rendah 119 – 2865 Sedang 1492 – 4238 Tinggi Jumlah Kering 0 – 24 Rendah 24 – 448 Sedang 256– 720 Tinggi Output Jumlah Ikan Teri ekspor 0 – 5 Rendah 5 – 191,7 Sedang 98,3 – 285 Tinggi
Kategori  Rendah,Sedang  dan  tinggi  adalah  gambaran  dari  hasil  timbangan  ikan  teri  menunjukkan  bahwa hasil  rendah  adalah  nilai  paling  kecil  pendapatan  perusahaan,sedangkan  hasil    sedang  adalah  nilai  tengah (biasa) dari pendapatan perusahaan,dan hasil tinggi adalah nilai terbanyak yang di dapatkan oleh perusahaan.
Fungsi keanggotaan variabel input Jumlah Tangkapan Ikan
𝜇 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥) = {
1,      𝑥 ≤ 119 −𝑥 + 149 1492 − 119 , 119 ≤ 𝑥 ≤ 1492
0,     𝑥 ≥ 1492
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑥) = {
0,     𝑥 ≤ 119 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 2865 𝑥 − 119 1492 − 119 , 119 ≤ 𝑥 ≤ 1492
−𝑥 + 2865 2865 − 1492 ,   1492 ≤ 𝑥 ≤ 2865
𝜇 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥) =   { 0,    𝑥  ≤   1492 𝑥 − 1492 2865 − 1492 ,   1492 ≤ 𝑥 ≤ 2865 1,        𝑥 ≥ 2865

## Gambar 3. 2 Grafik Keanggotaan Variabel Jumlah Tangkapan
Grafik ini menunjukkan  pemetaan titik-titik input batas bawah dan batas atas dari pendapatan jumlah tangkapan ikan teri.

## Fungsi keanggotaan variabel input Jumlah Kering
𝜇 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥) = { 1                      , 𝑥 ≤ 24 −𝑥 + 256
256 − 24 , 24 < 𝑥 < 256
0,                              ≥ 256
𝜇 𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑥) =
{ 0        ,     𝑥 ≤ 24 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 488 𝑥 − 24
256 − 24 , 24 ≤ 𝑥 ≤ 256
−𝑥 + 488 488 − 256 ,   256 ≤ 𝑥 ≤ 498
𝜇 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥) =   { 0,    𝑥  ≤   256
𝑥−256 488−256 ,   256 ≤ 𝑥 ≤ 488 1,        𝑥 ≥ 488

## Gambar 3. 3 Grafik Keanggotaan Variabel Jumlah Kering
Grafik ini menunjukkan  pemetaan titik-titik input batas bawah dan batas atas dari jumlah kering ikan teri.
0 119 1492 286 5 423 8 Rendah Sedang Tinggi 0 24 256 488 720 0 Rendah Sedang Tinggi

## Fungsi keanggotaan variabel output
𝜇 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥) = {
1                      , 𝑥 ≤ 5 −𝑥 + 98,3 98,3 − 5 , 5 < 𝑥 < 98,3
0,                              ≥ 98,3
𝜇 𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑥) =
{ 0,     𝑥 ≤ 5 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 191,7 𝑥 − 5
98,3 − 5 , 5 ≤ 𝑥 ≤ 98,3 −𝑥 + 191,7 191,7 − 98,3 ,   98,3 ≤ 𝑥 ≤ 191,7 𝜇 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥) =   {
0,    𝑥  ≤   98,3 𝑥−98,3 191,7−98,3 ,   98,3 ≤ 𝑥 ≤ 191,7 1,        𝑥 ≥ 191,7

## Gambar 3. 1 Grafik Keanggotaan Variabel Jumlah Ekspor
Grafik ini menunjukkan  pemetaan titik-titik output batas bawah dan batas atas dari jumlah ikan teri ekspor. 1. Memasukkan Nilai Variabel a. Jumlah Tangkapan  = 1897 b.Jumlah Kering = 390
2.  Nilai keanggotaan
a.Jumlah Tangkapan = 1897 x = 1897 µ rendah = 0 µ sedang = 0,71 µ tinggi = 0,15 b. Jumlah kering = 390 x = 390 µ rendah = 0 µ sedang = 0,42 µ tinggi = 0,29 3.  Membuat Rule
1. if Jumlah Penangkapan is rendah (0) and jumlah kering is rendah (0) then jumlah ekspor is rendah alfa predikat 1 = min (0;0) alfa predikat 1 = 0 z 1 = 98,3 - 0 x (98,3-5) = 98,3
2. if Jumlah Penangkapan is rendah (0) and jumlah kering is sedang (0,42) then jumlah ekspor is rendah alfa predikat 2 = min (0;0,42) alfa predikat 2 = 0 z 2 = 98,3 - 0 x (98,3-5) = 98,3
3. if Jumlah Penangkapan is rendah (0) and jumlah kering is tinggi (0,29) then jumlah ekspor is sedang alfa predikat 3 = min (0;0,29) alfa predikat 3 = 0
0 5 98,3 191 ,7 285 Rendah Sedang Tinggi
z 3 = 5 + 0 x (98,3-5) = 5
4. if Jumlah Penangkapan is sedang (0,71) and jumlah kering is rendah (0) then jumlah ekspor is rendah alfa predikat 4 = min (0,71;0) alfa predikat 4 = 0 z 4 = 98,3 – 0 x (98,3-5) = 98,3
5. if Jumlah Penangkapan is sedang (0,71) and jumlah kering is sedang (0,42) then jumlah ekspor is sedang alfa predikat 5 = min (0,71;0,42) alfa predikat 5 = 0,42 z 5 = 5 + 0,42 x (98,3-5) = 44,41
6. if Jumlah Penangkapan is sedang (0,71) and jumlah kering is tinggi (0,29) then jumlah ekspor is tinggi alfa predikat 6 = min (0,71;0,29) alfa predikat 6 = 0,29 z 5 = 98,3 + 0,29 x (191,7-98,3) = 152,22
7. if Jumlah Penangkapan is tinggi (0,15) and jumlah kering is rendah (0) then jumlah ekspor is sedang alfa predikat 7 = min (0,15;0) alfa predikat 7 = 0 z 7 = 5 + 0 x (98,3-5) = 5
8. if Jumlah Penangkapan is tinggi (0,15) and jumlah kering is sedang (0,42) then jumlah ekspor is tinggi alfa predikat 8 = min (0,15;0,42) alfa predikat 8 = 0,15 z 8 = 98,3 + 0,15 x (191,7-98,3) = 125,84
9. if Jumlah Penangkapan is tinggi (0,15) and jumlah kering is tinggi (0,29) then jumlah ekspor is tinggi alfa predikat 9 = min (0,15;0,29) alfa predikat 9 = 0,15 z 9 = 98,3 + 0,15 x (191,7-98,3) = 125 , 84

## 4.  Menentukan Nilai Fuzzy
𝑍 = ∑ 𝑧×𝑎𝑙𝑓𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡
∑ 𝑎𝑙𝑓𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡
𝑍 = 99,84 1,006 Z = 99,25
Jadi jumlah hasil prediksi ikan teri  ekspor adalah 99,25 kg

## IV. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Bab  ini  merupakan  hasil  dari  penelitian  dan  pembahasan  sistem  penerapan  metode  tsukamoto  untuk memprediksi jumlah produksi ikan teri pada CV. Mahera.
Tabel 4.1 Data Asli hasil produksi ikan teri pada CV. Mahera
Tanggal Hasil Produksi Jumlah Tangkapan (kg) Jumlah Kering (kg) TNK Eksport (kg) 01/012017 1,897 390 85 02/01/2017 1,640 300 110 03/01/2017 1,468 288 80 04/01/2017 2,348 480 105
Tanggal Hasil Produksi Jumlah Tangkapan (kg) Jumlah Kering (kg) TNK Eksport (kg) 05/01/2017 2,247 492 115 06/01/2017 3,715 720 102 07/01/2017 2,122 408 120 08/01/2017 2,367 474 115 09/01/2017 1,368 270 70 10/01/2017 1,057 204 60 11/01/2017 1,145 240 45 12/01/2017 1,228 252 55

## 1.Antarmuka Pengguna
Antar muka pengguna digunakan untuk memudahkan user dalam melakukan operasi perhitungan. Pada antar muka ini akan dijabarkan di beberapa bagian yang akan digunakan oleh user dan admin.
a. Halaman Login
Untuk masuk ke dalam sistem sesuai dengan hak aksesnya masing-masing, user harus melakukan login terlebih dahulu.

## Gambar 4.1 Form Login
b.    Menu penilain
Form  penilaian  dilakukan  dengan  cara  memasukkan  nilai  jumlah  tangkapan  dan  jumlah  kering  yang dihasilkan untuk hari tersebut. Tombol Proses digunakan untuk memproses penilaian dengan menggunakan metode Fuzzy.

## Gambar 4.2 Form Penilain
c. Menu Data Training
Form  ini  digunakan  untuk  menampilkan  semua  data  hasil  ikan  yang  telh  tersimpan  dalam  proses penilaian.  Admin  dapat  menambah  data  dengan  cara  menekan  tombol  tambah  data.  Data  yang  tela dimasukkan dapat diedit dan dihapus dengan cara menekan tombol Edit dan Hapus.

## Gambar 4.3 form Data Training

## Menu Hasil Uji Coba
Form ini digunakan untuk melakukan uji coba penilian berdasarkan data yang sudah ada atau data training yang  mana  nantinya  akan  menampilkan  hasil  penilain  tersebut.berdasarkan  hasil  uji  coba  tersebut menunjukkan bahwa hasil perhitungannnya 99,25 dengan data training 101 dan nilai error rate =0,75%.

## Gambar 4.4  Form Uji Coba

## Tabel 2.4 Hasil Pengujian
No Jumlah Tangkapan Jumlah Kering Jumlah Ekspor Selisih Asli Hitung 1 1897 390 101 99,25 1,75 2 1640 300 90 86,9 3,1 3 1468 288 80 86,17 6,17 4 2348 480 152 153,43 1,43 5 1427 492 170 178,74 8,74 6 1715 320 88 86 2 7 2122 408 120 114,77 5,23 8 2368 315 115 102,05 12,5 9 1368 270 78 87,98 9,98 10 1057 204 67 71,78 4,78 11 148 288 82 86,17 4,17 12 1145 240 75 76,87 1,87 0 20 40 60 80 100 120 140 160 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Asli Hitung

## V. K ESIMPULAN

## a. Kesimpulan

## Dari hasil pembahasan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
Berdasarkan pengujian aplikasi ini maka dapat diketahui bahwa hasil produksi dari penerapan metode tsukamoto  memenuhi  jumlah  produksi  yang  ada,  dengan  menggunakan  aplikasi  ini  perusahaan  dapat memprediksi hasil produksi lebih cepat dari proses manual. Hasil uji coba pada aplikasi ini menunjukkan bahwa nilai yang didapat dari perhitungan aplikasi adalah 99,25 dengan data training 101 maka  nilai error rate nya adalah 0,75 %.

## b. Saran
Dari  banyaknya  kekurangan  yang  terdapat  pada  aplikasi  ini,  maka  bagi  para  pembaca  yang  ingin mengembangkan aplikasi ini disarankan untuk :
Untuk pengembangan aplikasi ini diharapkan ruang lingkup lebih luas yang meliputi variabel penilaian dan  himpunan  yang  lebih  komplek.  Aplikasi  dapat  ditingkatkan  dengan  menggunakan  metode  yang  lain sebagai pembanding.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Sri Kusumadewi (2005, h 153). Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Sistem Pendukung   Keputusan Edisi Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[2] Listiani (2013). Penerapan standar ekspor gurita dan ikan teri perusahaan  perikanan  di  kendari. Pusat Penelitian Ekonomi (P2E)LIPI, 7(1).91-110.
[3]Sholehoddin,  2015.  Penerapan  metode  Tsukamotto  (Logika  Fuzzy)  Dalam  Mendukung  Sistem Keputusan Untuk Menentukan Jumlah Produksi Barang. Universitas Negeri Yogyakarta.
[4] Hamdani, dan Ratih Kumala. 2012. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Balita Sehat Menggunakan Penalaran Fuzzy Tsukamoto. Jurnal   Informatika.
[5] Murti, Tri, dkk. 2015. Sistem Penunjang Keputusan Kelayakan Pemberian   Pinjaman  Dengan  Metode Fuzzy Tsukamoto.
[6] W. A. Hadiyanti, A. S. Hanggowibowo, M. Suhayati, “Analisis perbandingan  metode fuzzy inferensi sistem Tsukamoto dan Mamdani dalam penentuan   estiasi jumlah produksi gula,”
[7] Yuniardi, Romi. 2013. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Menentukan Kelayakan Pemberian Pembiayaan Nasabah Baitul   MaalwatTanwil (BMT) Mujahidin Pontianak Dengan
Menggunakan   Fuzzy Inference System Metode Tsukamoto.
[8] Wahyono, Teguh, 2009. Partice Guide:Php Pn Windows. Jakarta : Media  Komputindo
[9]Budi Raharjo, 2011. Belajar Otodidak Membuat Database Menggunakan MySQL, Informatika:   Bandung. [10]Paranginangin, Kasiman. 2006. Aplikasi WEB dengan PHP dan MySQL,
Yogyakarta:Andi.
.