## Analisis Perbandingan Rule Pakar dan Decision Tree J48 Dalam Menentukan Jumlah Produksi Kain Tenun Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto
Tundo Amri Mujahid 1* , Enny Itje Sela 2
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Magister Informatika, UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
2 Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1* asna8mujahid@gmail.com, 2 ennysela@uty.ac.id
Abstrak
Penelitian  ini  menerangkan  analisis  perbandingan rule pakar  dan decision  tree  J48 dengan  menggunakan fuzzy  Tsukamoto dalam menentukan jumlah produksi kain tenun . Dari hasil analisis penelitian, ditemukan model basis aturan dalam penelitian ini berupa pohon keputusan dengan keakuratan 83,3333% berdasarkan algoritma decision tree J48 yang di testing menggunakan tools WEKA. Hasil analisis perbandingan  secara  langsung  dengan  data  produksi  yang  sesungguhnya  bahwa rule  decision  tree J48  yang  paling  mendekati  data sesungguhnya  yaitu  dengan  tingkat error 3,89  %  sehingga  akurasi  kebenaran  mencapai  96,11%,  sedangkan  menggunakan rule pakar memiliki tingkat error 14,45 % sehingga akurasi kebenaran yang didapatkan mencapai 85,55%. Oleh karena itu, ditemukan sebuah gagasan bahwa  untuk  membuat rule tanpa  harus berkonsultasi dengan  pakar,  yakni  cukup  menggunakan decision  tree dengan  alat  bantu tools WEKA, karena tools WEKA akan menampilkan akurasi tingkat kebenaran dari rule yang terbentuk .
Kata Kunci: Logika fuzzy, Metode Tsukamoto, Rule Pakar, Decision tree J48, Kain Tenun.

## Abstract
This study explains the comparative analysis of expert rules and J48 decision tree using Tsukamoto fuzzy in determining the amount of woven fabric production. From the results of the research analysis, it was found that the rule base model in this study was a decision tree with 83.3333% accuracy based on the J48 decision tree algorithm that was tested using WEKA tools. The results of direct compa rison analysis with actual production data that J48 decision tree rule is the closest to the actual data is with an error rate of 3 .89% so that the accuracy of the truth reaches 96.11%, while using expert rules has an error rate of 14.45% so that the accuracy  truth obtained reached 85.55%. Therefore, an idea was found that to make a rule without having to consult with experts, that is enough to use a decision tree with WEKA tools, because WEKA tools will display the accuracy of the truth of the rules formed.
Keywords : Fuzzy Logic, Tsukamoto Method, Expert Rule, Decision tree J48, Woven Fabric

## 1. PENDAHULUAN
Produksi adalah suatu kegiatan yang dikerjakan untuk menambah nilai guna suatu benda sehingga lebih bermanfaat untuk memenuhi kebutuhan orang banyak [1]. Dalam perusahaan besar proses produksi adalah hal yang selalu diperhatikan karena kunci utama pengusaha untuk menentukan kualitas produk yang dihasilkan adalah dari produksi yang dihasilkan [2]. Setelah mengetahui  kualitas  produksi  dari  produk  yang  dihasilkan  tahap  selanjutnya  yaitu  dapat  memperkirakan  produksi  yang dihasilkan  berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  proses  produksi.  Penelitian ini,  membahas  produksi  kain  tenun yang dipengaruhi oleh faktor banyaknya biaya produksi, permintaan, dan stok. Manfaat dari prediksi produksi diperusahaan antara  lain  dapat  memperkirakan  jumlah  produksi  yang  terbentuk  berdasarkan  faktor  yang  dipengaruhi,  mempermudah perencanaan hasil keuntungan yang akan diperoleh, serta dalam jangka kedepan akan sangat berguna ketika proses produksi mengalami peningkatan yang signifikan karena adanya sistem yang dapat membantu menangani prediksi produksi kain tenun di di Mlaki Wanarejan Utara Pemalang, tepatnya di Pondok Pesantren An-nur Pemalang sebelum proses produksi tersebut menjadi  bahan  matang  yang  siap  untuk  dikonsumsi  [2].  Banyak  metode  yang  dapat  menangani  proses  prediksi  dalam menentukan jumlah produksi kain tenun diantaranya adalah metode fuzzy . Metode fuzzy yang digunakan dalam penelitian ini adalah fuzzy  tsukamoto dengan  menggunakan rule pakar  dan decision  tree J48  dengan  bantuan tools WEKA.  Tujuan menggunakan rule pakar dan decision tree J48 sebagai bahan pengetahuan untuk mengetahui rule mana yang tepat digunakan dalam memprediksi produksi kain tenun.
Berikut beberapa penelitian yang serupa yang peneliti ambil sebagai bahan dalam pembuatan penelitian ini. Pertama menurut  [3]  melakukan  penelitian  memprediksi  kekasaran  permukaan  dalam  operasi  pemesinan  menggunakan  teori himpunan fuzzy Tsukamoto dengan akurasi yang dihasilkan sebesar 95%. Kedua menurut [4] melakukan penelitian berkaitan tentang  penerapan  metode fuzzy  Tsukamoto dalam  memprediksi  minyak  kelapa  sawit  dengan  menggunakan  kriteria permintaan dan persediaan dengan akurasi sebesar 82%. Ketiga menurut [5] mekakukan penelitian mengenai implementasi klasikfikasi fuzzy -C4.5 sebagai pendukung dalam pemilihan spesialisasi siswa dengan akurasi yang didapat sebesar 86.51%, dan  yang  terakhir  menurut  [6]  melakukan  penelitian  tentang  prediksi  produksi  minyak  kelapa  sawit  dengan  kriteria persediaan dan jumlah permintaan diperoleh akurasi sebesar 86.67%
Berdasarkan dari penelitian sebelumnya, maka disini peneliti menggunakan base rule decision tree dengan metode logika fuzzy Tsukamoto dan Sugeno , dengan tujuan untuk mengetahui bahwa rule dalam fuzzy inference system dapat pula dibentuk dengan menggunakan decision tree.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian merupakan gambaran langkah – langkah yang dilakukan penelitian untuk menyelesaikan permasalahan jumlah  produksi  kain  tenun  dengan  menggunakan  Decision  Tree  J48  dan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Adapun  langkah  – langkah metode penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 1. Alur Penelitian

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Pembentukan Pohon Keputusan dan Fuzzy Inference System Tsukamoto
Terdapat  beberapa  tahap  dalam  membuat  pohon  keputusan  dengan  menggunakan tools WEKA  dengan  menggunakan algoritma decision tree J48. Berikut tahapan yang harus dilakukan: a. Pengumpulan Data
Pengumpulan  Data  diperoleh  dari  Bu  Nyai  Diana  selaku  pemilik  pengusaha  kain  tenun  di  Mlaki  Wanarejan  Utara Pemalang, tepatnya di Pondok Pesantren An-nur Pemalang, yang terdiri dari bulan, tahun, biaya produksi, permintaan, stok, dan jumlah produksi. Dimulai dari bulan September tahun 2016 sampai dengan bulan Februari tahun 2019. b. Data set
Data  set  adalah  data  keseluruhan  yang  digunakan  untuk  pembentukan  pohon  keputusan  dengan  menggunakan tools WEKA untuk dengan algoritma decision tree J48. Berikut data set tampak pada Tabel 1. Data set:
Tabel 1 . Data set
Bulan Tahun Biaya produksi Permintaan Stok Jumlah Produksi September 2016 Rp 1.500.000 100 15 120 Oktober 2016 Rp 1.200.000 110 12 128 November 2016 Rp 1.000.000 200 50 205 Desember 2016 Rp 1.100.000 300 75 305 Januari 2017 Rp 1.600.000 400 10 410
Mulai Pengumpulan Data Data set Transformasi Data Testing Menggunakan Tools WEKA untuk Membentuk Rule Decision Tree J48 Rule Decision Tree J48 FIS Tsukamoto Hasil Prediksi Produksi Kain Tenun Menggunakan Rule Pakar
Hasil Prediksi Produksi Kain Tenun Menggunakan Rule Decision Tree J48 Data diuji Menggunakan Data Produksi Sesungguhnya Perbandingan Akurasi Selesai Rule Pakar
Bulan Tahun Biaya produksi Permintaan Stok Jumlah Produksi Februari 2017 Rp 1.000.000 50 5 106 ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- Januari 2019 Rp 10.664.000 242 37 248 Februari 2019 Rp 12.900.000 276 44 300
c. Transformasi Data
Tranformasi Data adalah proses melakukan perubahan data dari data numerik menjadi himpunan fuzzy . Data yang dirubah adalah kriteria Jumlah Produksi dengan himpunan fuzzy Banyak dan Sedikit. Cara mengubahnya adalah dari Tabel  1.  Data  set  untuk  kriteria  jumlah  produksi  tentukan  nilai  minimal,  tengah,  dan maksimal.  Berikutnya  nilai minimal sampai nilai tengah dirubah menjadi himpunan fuzzy Sedikit, dan nilai tengah sampai nilai maksimal dirubah menjadi  himpunan fuzzy Banyak.  Berikut  hasil  tranformasi  data  dari  Tabel  1.  Data  set,  tampak  pada  Tabel  2. Transformasi Data:
Tabel 2 . Transformasi Data Bulan Tahun Biaya produksi Permintaan Stok Jumlah Produksi September 2016 Rp 1.500.000 100 15 Sedikit Oktober 2016 Rp 1.200.000 110 12 Sedikit November 2016 Rp 1.000.000 200 50 Sedikit Desember 2016 Rp 1.100.000 300 75 Banyak Januari 2017 Rp 1.600.000 400 10 Banyak Februari 2017 Rp 1.000.000 50 5 Sedikit ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- ------- Januari 2019 Rp 10.664.000 242 37 Sedikit Februari 2019 Rp 12.900.000 276 44 Banyak
d. Testing Menggunakan Tools WEKA
Testing menggunakan tools WEKA  untuk  membentuk  pohon keputusan  dengan menggunakan algoritma decision tree J48  adalah  simpan  Tabel  2.  Transformasi  Data  dengan format (*.csv),  berikutnya  panggil  data  Tabel  2. Transformasi Data ke WEKA. Halaman utama WEKA pilih button Explorer , kemudian pilih jendela Explorer, di menu preprocess klik Open file, pilih data Tabel 2. Transformasi Data, selanjutnya dibagian attributes pilih dan klik atribut selain bulan dan tahun . Pilih menu classify, pada test options pilih use training set, serta pada  tombol choose pilih file trees, kemudian pilih J48, setelah itu klik tombol start , maka akan muncul data klasifikasi seperti berikut:
Gambar 2. Classifier Output
e. Terbentuk Rule
1. Rule Decision Tree J48
Berdasarkan Gambar 2. Classifer output dapat diketahui bahwa data sebanyak 30, yang benar dalam klasifikasi sebanyak 25 dan klasifikasi yang salah sebanyak 5. Tingkat keakuratan kebenaran klasifikasi sebesar 83,3333 %, karena mendekati 100% maka pohon keputusan ini layak untuk digunakan. Berikutnya menampilkan pohon keputusan dengan cara klik kanan pada result list , kemudian pilih visualize tree , maka muncul pohon keputusan J48 seperti berikut:
Gambar 3. Pembentukan Pohon Keputusan J48
Berdasarkan  Gambar  3.  Pembentukan  Pohon  Keputusan  J48,  maka rute terbentuk  sebanyak  3 rule , tampak  pada Tabel 3. Rule Decision Tree J48 seperti berikut ini:
Tabel 3. Rule Decision Tree J48 Rule IF....THEN R1 IF Stok Sedikit THEN Jumlah Produksi Banyak R2 IF Stok Banyak AND Biaya Produksi Sedikit AND Permintaan Sedikit THEN Jumlah Produksi Sedikit R3 IF Stok Banyak AND Biaya Produksi Produksi Sedikit AND Permintaan Banyak THEN Jumlah Produksi Banyak R4 IF Stok Banyak AND Biaya Produksi Banyak THEN Jumlah Produksi Sedikit
2. Rule Pakar
Adalah rule yang terbentuk dari pakar ahlinya, berdasarkan Tabel 1. Data set. Berikut rule pakar, tampak pada Tabel 4. Rule Pakar seperti berikut ini:
Tabel 4. Rule Pakar Rule IF......THEN R1 IF Permintaan Sedikit AND Stok Sedikit AND Biaya Produksi Sedikit THEN Jumlah Produksi Sedikit R2
IF Permintaan Sedikit AND Stok Sedikit AND Biaya Produksi Banyak THEN Jumlah Produksi
Sedikit R3 IF Permintaan Sedikit AND Stok Banyak AND Biaya Produksi Sedikit THEN Jumlah Produksi Sedikit R4 IF Permintaan Sedikit AND Stok Banyak AND Biaya Produksi Banyak THEN Jumlah Produksi Sedikit R5 IF Permintaan Banyak AND Stok Sedikit AND Biaya Produksi Sedikit THEN Jumlah Produksi Banyak R6 IF Permintaan Banyak AND Stok Sedikit AND Biaya Produksi Banyak THEN Jumlah Produksi Banyak R7 IF Permintaan Banyak AND Stok Banyak AND Biaya Produksi Sedikit THEN Jumlah Produksi Banyak R8 IF Permintaan Banyak AND Stok Banyak AND Biaya Produksi Banyak THEN Jumlah Produksi Sedikit
f. Fuzzy Inference System Tsukamoto
Prediksi  produksi  kain  tenun  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Inference  System  Tsukamoto dengan rule menurut  pakar  dan decision  tree J48.  Berikut  pemodelan fuzzy  tsukamoto ,  tampak  tampak  pada  Tabel  5. Pemodelan Fuzzy Inference Tsukamoto seperti berikut ini: Tabel 5. Pemodelan Fuzzy Inference Tsukamoto
Parameter Kriteria Himpunan Fuzzy Domain Kurva Permintaan Banyak Sedikit 50 – 485 50 - 485 Linier Naik Linier Turun Input Stok Banyak Sedikit 5 - 230 5 - 230 Linier Naik Linier Turun Biaya Produksi Banyak Sedikit 900.000 – 16.600.000 900.000 – 16.600.000 Linier Naik Linier Turun Output Jumlah Produksi Banyak Sedikit 80 – 472 80 - 472 Linier Naik Linier Turun
g. Pengujian Data
Pengujian  Data  adalah  hasil  prediksi  produksi  kain  tenun  dilakukan  pengujian  data  dengan  data  produksi sesungguhnya  untuk  mengetahui  akurasi  dari  hasil  prediksi  produksi  kaintenun  menggunakan rule pakar    dan decision tree J48.
Tabel 6. Pengujian Data Biaya Produksi Permintaa n Stok Produks i Riil (A) Prediks i Rule J48 (E) Prediks i Rule Pakar (F) | A- E | | A – F | | A- E | / A | A – F | / A Rp 6.000.000 320 60 340 343 313 3 27 0,0088 0,0794 Rp 5.800.000 150 100 290 295 273 5 17 0,0172 0,0586 Rp 8.500.000 420 85 310 314 312 4 2 0,0129 0,0065 Rata-rata 0,0389 0,1445 Dalam persen 3,89% 14,45%
Akurasi pada Tabel 6. Pengujian Data menggunakan metode error Average Forecasting Error Rate (AFER) untuk mengetahui rule pakar  dan decision  tree J48  mana  yang  lebih  mendekati  dari  data  produksi  kain  tenun  sesungguhnya. Berdasrkan Tabel 6. Pengujian Data, maka hasil prediksi yang mendekati data produksi sesungguhnya adalah menggunakan rule decision tree J48 dengan tingkat error 3,89 % sehingga akurasi kebenaran mencapai 96,11%, sedangkan menggunakan rule pakar memiliki tingkat error 14,45 % sehingga akurasi kebenaran yang didapatkan mencapai 85,55%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  mengenai fuzzy  Tsukamoto dengan  menggunakan rule decision  tree J48  dan  pakar  diambil kesimpulan sebagai berikut:
a. Model  basis aturan dalam penelitian ini berupa pohon keputusan yang dapat digunakan untuk Fuzzy Inference System Tsukamoto dengan keakuratan 83,3333% dengan menggunakan algoritma decision tree J48 yang di testing menggunakan tools WEKA. b. Hasil analisis perbandingan secara langsung dengan data produksi yang sesungguhnya bahwa rule decision tree J48 yang paling mendekati data sesungguhnya yaitu dengan tingkat error 3,89 % sehingga akurasi kebenaran mencapai 96,11%, sedangkan  menggunakan rule pakar  memiliki  tingkat error 14,45  %  sehingga  akurasi  kebenaran  yang  didapatkan mencapai 85,55%..
c. Oleh karena itu, ditemukan sebuah gagasan bahwa untuk membuat rule tanpa harus berkonsultasi dengan pakar, yakni cukup  menggunakan decision  tree dengan  alat  bantu tools WEKA,  karena tools WEKA  akan  menampilkan  akurasi tingkat kebenaran dari rule yang terbentuk.

## REFERENCES
[1] Tundo, “PENERAPAN METODE FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI KAIN TENUN,” Universitas Teknologi Yogyakarta, 2017.
[2] Tundo and E. I. Sela, “APPLICATION OF THE FUZZY INFERENCE SYSTEM METHOD TO PREDICT,” Int. J. Informatics Dev. , vol. 7, no. 1, pp. 1–9, 2018.
[3] T. L. (Bill) Tseng, U. Konada, and Y. (James) Kwon, “A novel approach to predict surface roughness in machining operations using fuzzy set theory,” J. Comput. Des. Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 1–13, 2016.
[4] A. Juliansyah, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Memprediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit ( Studi Kasus :,” vol. 4, no. 1, pp. 130–137, 2015.
[5] H. / T. A. M. / H. T. Sigit, “Implementation Of Fuzzy-C4.5 Classification As a Decision Support For Students Choice Of Major Specialization,” ArXiv.org , vol. 2, no. 11, pp. 1577–1581, 2015.
[6] D.  M.  Sukandy,  A.  T.  Basuki,  and  S.  Puspasari,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi  Minyak  Sawit Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Permintaan ( Studi Kasus Pt Perkebunan Mitra Ogan Baturaja ),” Progr. Stud. Tek. Inform. , pp. 1–9, 2014.