## Retraction

## Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani
Vani Maharani Nasution 1*) , Graha Prakarsa 2) Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia 1) vanimaharaninasution@gmail.com, 2) gprakarsa@gmail.com DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v13i1.5893

## Abstrak
Ketersediaan suatu barang produksi masih sulit dipantau oleh perusahaan, karena sistem yang digunakan masih men- gandalkan perhitungan manual dari karyawan perusahaan. Membantu pihak perusahaan dalam memprediksi keterse- diaan barang produksi secara efektif maka digunakan perhitungan fuzzy logic. Selama ini ketersediaan barang produksi di Salman Collection dilihat dari permintaan dari customer. Hal ini membuat perusahaan tidak mendapatkan keuntun- gan yang maksimal karena tidak ada perencanaan jumlah produksi barang, apabila jumlah produk yang diproduksi oleh perusahaan kurang dari jumlah permintaan maka perusahaan akan kehilangan peluang untuk mendapatkan keun- tungan yang maksimal. Sebaliknya, apabila jumlah produk yang diproduksi jauh lebih banyak dari jumlah permintaan maka perusahaan akan mengalami kerugian. Aplikasi Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani merupakan suatu aplikasi yang diperuntukan untuk mengatasi masalah produksi barang di Salman Collection yang tidak pasti. menerapkan Logika Fuzzy pada penyelesaian masalah produksi barang dapat membantu perusahaan untuk mengoptimalkan produksi barang. dibangunnya aplikasi ini perusahaan dapat menentukan jumlah produksi yang sesuai dengan permintaan konsumen dan dengan mengaplikasikan Logika Fuzzy metode Mamdani sebagian besar permintaan di Salman Collection terpenuhi dan lebih optimal dibandingkan dengan sistem lama atau jumlah yang di produksi oleh perusahaan.
Kata kunci: fuzzy logic, mamdani, optimasi, aplikasi, produksi

## PENDAHULUAN
Keuntungan yang maksimal diperoleh dari pen- jualan yang maksimal. Penjualan yang maksimal artinya dapat memenuhi permintaan-permintaan yang ada. Apabila jumlah produk yang diproduksi oleh perusahaan kurang dari jumlah permintaan maka perusahaan akan kehilangan peluang untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal. Se- baliknya, apabila jumlah produk yang diproduksi jauh lebih banyak dari jumlah permintaan maka perusahaan akan mengalami kerugian. Oleh ka- rena itu, Perencanaan jumlah produk dalam suatu perusahaan sangatlah penting agar dapat meme- nuhi permintaan pasar dengan tepat dan dengan jumlah yang sesuai. Faktor-faktor yang perlu diper- hatikan dalam menentukan jumlah produk, antara lain permintaan dan persediaan periode lama.
Logika Fuzzy merupakan ilmu yang mempelajari mengenai ketidakpastian. Logika fuzzy dianggap mampu untuk memetakan suatu input kedalam suatu output tanpa mengabaikan faktor–faktor yang ada. Logika fuzzy diyakini dapat sangat flek- sibel dan memiliki toleransi terhadap data-data yang ada. Salah satu model aturan fuzzy adalah model yang sering digunakan untuk membangun sistem yang penalarannya menyerupai intuisi atau perasaan manusia. Proses perhitungan cukup kompleks sehingga membutuhkan waktu relatif
lama, tetapi model ini memberikan ketelitian yang tinggi. Dengan adanya masalah tersebut, maka untuk menentukan jumlah produksi dalam me- menuhi permintaan konsumen diperlukan suatu alternatif pemecahan masalah tanpa menambah fasilitas yang ada, yaitu dengan mengaplikasikan metode fuzzy. Penerapan metode fuzzy dalam pe- rencanaan jumlah produksi barang, diharapkan perusahaan dapat mengatasi permintaan konsu- men dengan optimal.
Salah satu penelitian yang membahas tentang ba- gaimana estimasi produksi (Zainudin Zukri; 2017). Logika fuzzy merupakan salah satu komponen pembentuk software computing. Logika fuzzy per- tama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Pada teori himpunan fuzzy, peran- an derajat keanggotaan sebagai penentu kebera- daan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting. Nilai keanggotaan atau derajat keanggo- taan atau membership function menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut (Rusli; 2017). Fuzzy logic banyak digunakan pada berba- gai penelitian seperti penelitian sebelumnya yaitu penerapan logika fuzzy dalam optimasi produksi barang mengunakan metode mamdani (Zainudin; 2014). Penelitian untuk perencanaan mengopti- malkan produksi roti pada nusqo bakery (Wahyu;
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa Rekayasa. 2020; 13(1): 82-87 ISSN: 0216-9495 (Cetak) ISSN: 2502-5325 (Online)
Article History: Received: August, 28 th 2019; Accepted: January, 12 th 2020 ISSN: 2502-5325 (Online) Terakreditasi Peringkat 3 oleh Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi ( ARJUNA), berdasarkan Keputusan Direktur Jenderal  Penguatan Riset dan Pengembangan No: 23/E/KPT/2019 tanggal 8  Agustus 2019
Cite this as:
Nasution, V.M. & Prakarsa, G. (2020).  Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani. Rekayasa, 13(1),
82-87. doi: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v13i1.5893
© 2020 Author(s)

## Retraction
2017). Menentukan jumlah produksi berdasarkan permintaan dan persediaan dengan logika fuzzy dan metode mamdani (Anitaria; 2017). Artikel jur- nal penelitian yang berjudul Aplikasi Logika Fuzzy Dalam Mengoptimalkan Produksi Minyak Kelapa Sawit Di Pt. Waru Kaltim Plantation Menggunakan Metode Mamdani, menegaskan dan menyampai- kan bahwa Seperti halnya himpunan tegas (crisp set), ada beberapa operasi yang didefinisikan se- cara khusus untuk mengkombinasikan dan memo- difikasi himpunan fuzzy. Nilai keanggotaan sebagai hasil dari 2 himpunan sering dikenal dengan nama fire strength atau α-predikat [6]. Proses menyele- saikan suatu masalah tertentu supaya berada pa- da kondisi yang menguntungkan dari suatu sudut pandang. Masalah yang harus diselesaikan berka- itan erat dengan data-data yang dapat dinyatakan dalam suatu atau beberapa variabel. Pengertian menguntungkan, biasanya berhubungan dengan pencarian nilai minimum atau maksimum, ber- gantung pada sudut pandang yang digunakan (Sri Kususma Dewi; 2013). Perancangan aplikasi fuzzy logic dalam menentukan volume produksi dengan mengunakan metode mamdani [8]. Prediksi jum- lah produksi mebel menggunakan fuzzy inference system (Sri; 2017). Sistem penentuan perhitungan jumlah produksi folding gate (laily; 2014). Pada pe- nelitian ini melakukan pembuatan aplikasi prediksi jumlah barang produksi berdasarkan permintaan dan persediaan barang yang ada pada perusahaan dengan menerapkan meode fuzzy logic mamdani. Menggunakan fuzzy logic diharapkan dapat mem- bantu pihak perusahaan untuk mengoptimalkan keuntungan penjualan dari barng yang diproduk- si karena dengan perhitunga mamdani mampu menghasil tingkat keakuratan yang tinggi.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan adalah metode deskriptif yaitu membuat gambaran secara siste- matis, faktual dan akurat mengenai objek yang diteliti.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 merupakan tahapan penelitian yang dilakukan selama penelitian, berikut dijelas- kan tahapan-tahapan penelitian: Perumusan masalah merupakan tindak lanjut da- ri identifikasi masalah dan batasan masalah yang diteliti. Sejumlah pertanyaan-pertanyaan diajukan dalam perumusan masalah, kemudian akan dija- wab dalam proses penelitian dan tertuang secara sistematis dalam laporan penelitian. Semua bahas- an dalam laporan penelitian, termasuk juga semua bahasan mengenai kerangka teori dan metodologi yang digunakan, semuanya mengacu pada peru- musan masalah.
Pengumpulan data merupakan tahapan peting da- lam proses penelitian, karena hanya dengan men- dapatkan data yang tepat maka proses penelitian akan berlangsung sampai penelitian mendapatkan jawaban dari perumusan masalah yang sudah di- tetapkan. Data-data yang digunakan dalam pene- litian ini meliputi data primer data sekunder. Data primer didapat dengan cara observasi lansung ke tempat penelitian untuk mengumpulkan semua data yang diperlukan untuk peenelitian sedangkan untuk data seunder dilakukan dengan studi lite- ratur dari beberapa penelitian terdahulu serta re- ferensi buku pendukung untuk pembahasan teori yang dibutuhkan dalam penelitian.
Analisa data adalah menganalisa data yang telah dikumpulkan dan diteliti sebelumnya. Data yang terkumpul dilakukan pemeriksaan terhadap ke- mungkinan kesalahan yang terjadi pada data yang diterima. Data yang sudah diperiksa dan berkaitan dengan penelitian diolah menjadi informasi yang akan dijadikan dasar untuk mengembangkan pe- rangkat lunak.
Hal yang dilakukan pada tahapan ini adalah me- ngumpulkan informasi tentang kebutuhan aplikasi yang akan dibuat. Proses ini mendefinisikan secara rinci mengenai fungsi- fungsi, batasan dan tujuan dari aplikasi dimana akan menguraikan kebutuhan antar muka (interface), kebutuhan informasi dan data-data sebagai masukan (input) kedalam apli- kasi sehingga menghasilkan (output) yang sesuai dengan kebutuhan pengguna, kebutuhan fungsi- onal dan pemodelan aplikasi yang akan dibangun (pemodelan menggunakan ERD, DFD dan Kamus Data). Selanjutnaya dilakukan proses perancangan berdasarkan kebutuhan perangkat lunak yang su- dah ditemukan. Langkah berikutnya adalah tahap- an pembuatan program dengan menggunakan kode-kode program dari desain yang telah diran- cang. Setelah pengkodean program selesai maka dilakukan lah proses mengujian terhadap aplikasi yang dibangun.
Pengujian dilakukan dengan mengunakan aplika- si pendukung yang dibuat dengan menggunakan alat bantu Black box testing dengan menguji be- berapa komponen diantaranya pengujian fungsi yang hilang atau salah, kesalahan antar muka, ke-

## Retraction
84 | Nasution, V.M. & Prakarsa, G. Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy ...
salahan pada struktur data atau akases basis data eksternal, kesalahan prilaku atau kinerja dankesa- lahan inisialisasi dan diterminasi.
Tahap akhir adalah penarikan kesimpulan akan di- lakukan jika pada proses pengujian tidak terjadi kesalahan yang ditemukan lagi. Isi dari kesimpulan adalah menjawab semua masalah yang telah diru- muskan sebelumnya.
penelitian dilakukan pada Salman Collection yang beralamat di Jalan Kopo Gg. Pa Momo RT. 02/01 No. 1 Kelurahan Cirangrang Kecamatan Babakan Ciparay Bandung. Dengan tujuan membangun Aplikasi Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy metode Mamdani, agar mengop- timalkan jumlah produksi barang sesuai dengan permintaan konsumen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi yang akan dibangun merupakan salah sa- tu cara dalam menyelesaikan permasalahan yang ada di Salman Collection yaitu menentukan jum- lah produksi barang sesuai dengan permintaan konsumen. Aplikasi ini berguna sebagai media pe- nyimpanan data-data dan juga dapat membantu pengguna dalam memprediksi produksi barang sesuai dengan kebutuhan konsumen.
Data produksi diperoleh dari data permintaan dan data persediaan dimana didalamnya terdapat ba- nyak data yang telah di input oleh operator order dan operator gudang, yang nantinya akan dipro- ses oleh Administrator dan menghasilkan prediksi produksi barang.
Tabel 1. Tabel Contoh Data Permintaan dan Perse- diaan
Bulan (tahun) Permintaan Persediaan Produksi Januari (19) 2520 250 250 Februari (19) 2100 174 174 Maret (19) 2685 233 233 April (19) 2740 154 154 Mei (18) 3070 200 200 Juni (18) 2960 198 198 Juli (18) 2710 130 130 Agustus (17) 3140 100 100 September (17) 3120 131 131 Oktober (17) 2880 150 150 November (16) 3500 115 115 Desember (16) 3045 131 131 Januari (16) 3200 140 140
Berdasarkan tabel 1, permintaan terbesar menca- pai 3500, dan permintaan terkecil mencapai 2100. Persediaan barang terbanyak 250, dan terkecil mencapai 100. Saat ini Salman Collection hanya
mampu memproduksi paling banyak 5000, dan di- harapkan dapat memproduksi sedikitnya 1000.
Dalam kasus ini ditentukan 3 variabel penentu untuk membentuk himpunan fuzzy yaitu: variabel input, variabel permintaan dan variabel persedi- aan, sedangkan output terdapat 1 variabel yaitu produksi barang. Variabel permintaan memiliki 2 variabel linguistik, yaitu naik dan turun, variabel persediaan memiliki 2 variabel linguistik yaitu ba- nyak dan sedikit, sedangkan variabel produksi ba- rang memiliki 2 variabel linguistik yaitu bertambah dan berkurang. Maka aturan-aturan yang dapat terbentuk dapat disajikan dalam tabel 2.

## Tabel 2. Pembentukan Aturan-Aturan
Atur- an Perminta- an Persedi- aan F u n g s i Implikasi Produksi R1 Turun Banyak => Berkurang R2 Turun Sedikit => Berkurang R3 Naik Banyak => Bertambah R4 Naik Sedikit => Bertambah
Dari table 2, fungsi fuzzyfikasi yang dilakukan de- ngan menggunakan 3 variabel penentu dengan perhitungan sebagi berikut:
Permintaan (x), terdiri atas 2 himpunan fuzzy, yaitu TURUN dan NAIK. Berdasarkan data permintaan terbesar dan terkecil, maka fungsi keanggotaan memakai rumus representasi linear naik.
µPmtTURUN [3200]    = (3500-x) / 3500−2100 =3500−3200 / 3500-2100 = 300 / 1400 = 0,2 µPmtNaik [3200]        = (x-2100) / 3500−2100 =3200−2100 / 3500-2100
= 1100 / 1400
= 0,7
Persediaan (y), terdiri atas 2 himpunan fuzzy, yaitu SEDIKIT dan BANYAK. Berdasarkan dari persediaan terbanyak dan terkecil, maka fungsi keanggotaan memakai representasiumus linear naik µPsdSEDIKIT [140]      = (250−𝑦) / (250-100) =250 – 140 / 250-100 = 0,7 µPsdBANYAK[140]      = (𝑦−100) / (250 – 100) = 140-100 / 250 -100 = 0,2
Aturan yang digunakan adalan aturan MIN pada fungsi implikasinya:
Rule 1: IF (PermintaanTurun) And (Persediaan Ba- nyak) then (Produksi Berkurang)
α -predikat1           = µPmtTurun ∩ µPsdBanyak = Min (µPmtTurun [3200]), (µP- sdBanya [140]) = Min (0,2 ; 0,2)
= 0,2

## Retraction
Rule 2: IF (PermintaanTurun) And (Persediaan Sedi- kit) then (Produksi Berkurang)
α -predikat2       = µPmtTurun ∩ µPsdSEDIKIT = Min (µPmtTurun [3200], µPsd- Sedikit [140])
= Min (0,2 ; 0,7)
= 0,2
Rule 3: IF (Permintaan Naik) And (Persediaan Ba- nyak) then (Produksi Bertambah) α -predikat3      = µPmtNaik ∩ µPsdBanyak = Min (µPmtNaik [3200], µPsdBa- nyak [140]) = Min (0,7 ; 0,2) = 0,2
Rule 4: IF (Permintaan Naik) And (Persediaan Sedi- kit) then (Produksi Berkurang) α -predikat4    = µPmtNaik ∩ µPsdSedikit = Min (µPmtNaik [3200], µPsdSe- dikit [140])
= Min (0,7 ; 0,7) = 0,7
Aplikasi fungsi tiap aturan, digunakan metode MAX untuk melakukan komposisi antar semua aturan. ((a1 – 1000) / 4000) = 0,267
a1 = 4000(0,267) + 1000 a1 = 2067 ((a2 – 1000) / 4000  = 0,733 a2 = 4000(0,733) + 1000 a2 = 3933
Jadi, dapat disimpulkan bahwa semesta pembicara dengan nilai batas bawah 2067 dan nilai batas atas 3933.
Perancangan merupakan hasil dan tahap lanjutan dari proses analisis sebelumnya atau dengan kata lain perancagan merupakan representasi dari ana- lisis sehingga menghasilkan suatu sistem yang se- suai dengan kebutuhan.
Rancangan arsitektur menu merupakan sebuah diagram yang menggambarkan mengenai menu dalam perangkat lunak, struktur menu yang diran- cang disesuaikan dengan hak akses dari masing- masing pengguna. Terdapat tiga pengguna dari perangkat lunak aplikasi yaitu administrator, ope- rator order dan operator gudang.
Aplikasi yang telah selesai dirancang diimpelmen- tasi sesuai dengan perhitungn fuzzy yang telah dilakukan secara manual. Implementasi sistem merupakan proses pembangunan perangkat lu- nak lanjutan dari kegiatan perancangan. Tujuan- nya adalah untuk mengkonfirmasi modul program perancangan kepada para pelaku sistem sehingga pengguna dapat memberi masukan kepada pem- bangun sistem. Perangkat yang diperlukan untuk
menjalankan Aplikasi Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy metode Mamdani adalah perangkat lunak sistem operasi yang dapat mendukung penggunaan, Microsoft Visual Studio 2010, web server, database management system (DBMS), serta browser.
Berikut adalah tampilan implementasi antarmuka pada aplikasi optimasi produksi barang.
Tampilan muka aplikasi merupakan halaman untuk semua  pengguna  melakukan  autentifikasi  peng- guna. Pada halaman ini terdapat dua buah text field yaitu username dan password, lalu terdapat satu buah combobox yaitu level yang diperlukan untuk masuk ke dalam aplikasi.
Gambar 2. Halaman Utama Halaman utama operator order, Pada halaman ini terdapat tiga menu yang terletak dibagian atas yaitu ubah password untuk merubah password operator order, data permintaan untuk menginput data permintaan, dan keluar untuk keluar dari ha- laman utama.
Gambar 3. Gambar Utama Operator Order Halaman data perminta merupakan halaman un- tuk operator order menginput data permintaan, terdapat  dua  text  field  yaitu  id  permintaan  dan permintaan, dua combo box yaitu tanggal dan je- nis barang, dan empat tombol yaitu input/tambah, hapus, ubah dan keluar.
Retraction
Gambar 4. Data Permintaan Halaman operator gudang merupakan halaman utama operator gudang. Pada halaman ini terda- pat tiga menu yang terletak dibagian atas yaitu ubah password untuk merubah password operator gudang, data persediaan untuk menginput data persediaan, dan keluar untuk keluar dari halaman utama.
Gambar 5. Operator Gudang Halaman data persediaan merupakan halaman un- tuk operator gundang menginput data persedia- an, terdapat dua text field yaitu id persediaan dan persediaan, dua combo box yaitu tanggal dan je- nis barang, dan empat tombol yaitu input/tambah, hapus, ubah dan keluar
Gambar 6. Data Persediaan
Halaman data produksi administrator akan mem- proses data yang telah diinput dengan cara me- milih tahun dan jenis barang untuk mengetahui nilai maksimum dan minimum dari data permin- taan dan persediaan, lalu memilih bulan dan tahun dari data permintaan dan persediaan. Setelah itu administrator tekan tombol pilih agar data yang dibutuhkan  muncul  di  text  field  data  produksi. Setelah data yang akan diproses muncul tekan hitung untuk memperoleh nilai prediksi produksi. Dan setelah selesai administrator bisa menyimpan data hasil prediksi produksi dengan cara menekan tombol simpan.

## Gambar 7 Data Produksi
Halaman Laporan administrator bisa melihat data- data yang terkumpul dan juga dapat mencetak data tersebut sebagai laporan. Untuk mencetak la- poran, Administrator harus memilih terlebih dahu- lu tahun yang terletak dicombobox, lalu tekan pilih agar data yang dipilih sesuai dengan yang akan di- cetak, langkah terakhir klik tombol print agar data tersebut bisa dicetak.

## Gambar 8 Data Laporan

## Retraction

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis dan perancangan pe- rangkat lunak aplikasi optimasi produksi barang menggunakan Logika Fuzzy metode mamdani, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: Dengan dibangunnya aplikasi ini dapat memban- tu perusahaan menentukan jumlah produksi yang sesuai dengan permintaan konsumen dan dengan mengaplikasikan Logika Fuzzy metode Mamdani sebagian besar permintaan di Salman Collection terpenuhi dan lebih optimal dibandingkan dengan sistem lama atau jumlah yang di produksi oleh perusahaan.
Perhitungan dengan menggunakan aplikasi ini se- makin lebih akurat dan tidak memakan waktu lama dan pihak lebih mudah dalam mengambil kepu- tusan untuk jumlah barang yang akan diproduksi. Selain itu perancangan aplikasi ini mempermudah pihak perusahaan untuk memprediksi 5 tahun pro- duksi barang secara optimal berdasarkan permin- taan dari tahun-tahun sebelumnya.
Untuk meningkatkan hasil prediksi produksi ba- rang dari aplikasi optimasi produksi barang meng- gunakan Logika Fuzzy metode Mamdani peneliti menyarankan untuk melakukan dibeberapa ba- rang karena penelitian ini hanya mengolah satu jenis barang saja. Pada penelitian ini terdapat dua input, yaitu permintaan dan persediaan, serta sa- tu variabel output, yaitu prediksi produksi barang. Masing-masing memiliki dua variabel linguistik, yaitu untuk variabel permintaan, variabel linguitik- nya turun dan naik. Untuk persediaan variabel li- nguistiknya sedikit dan banyak, dan untuk produk- si variabel linguistiknya berkurang dan bertambah. Untuk selanjutnya dapat dikembangkan dengan menggunakan variabel input lebih

## DAFTAR PUSTAKA
Alan, Dennis, Barbara, Haley W, Roberta M. 2012. System analys and design. New Jersey: John Wiley & Sons.
Ian, Sommerville. 2011. Software engineering 9th ed. United State of America: Addison- Wesley.
Ivan, Marsic. 2012. Software engineering. New Jer- sey: Rutgers University.
Richard, F Schmidt. 2013. Software engineering architecture-driven software development. Massachusetts: Elsevier.
Roger, S. Pressman. 2012. Rekayasa Perangkat Lu- nak: Pendekatan Praktisi: Buku 1. Andi.
Roger, S. Pressman, Bruce, R Maxim. 2015. Soft- ware engineering: a practitioner’s Approach 8th ed. New York: McGraw – Hill.
Sri, Kusumadewi, Hari, Purnomo. 2013. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan Edisi 2. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Zainudin, Zukhri. 2014. Algoritma Genetika: Meto- de Komputasi Evolusioner untuk Menyele- saikan Masalah Optimasi. Yogyakarta: Andi.
Rusli, M., 2017. Dasar Perancangan Kendali Logika Fuzzy. Ke1 ed. Malang: UB Press.
Zainudin, Zukhri. 2014. Metode Komputasi Evolu- sioner untuk Menyelesaikan Masalah Opti- masi. Algoritma Genetika: Yogyakarta: Andi Wahyu, 2017. Penerapan Logika Fuzzy dalam Op- timasi Produksi Barang Menggunakan Me- tode Mamdani. Soulmath, 5 (01), pp.14-21.
Novi dan Huzain, 2017. Penerapan Logika Fuzzy dalam Optimasi Produksi Barang Menggu- nakan Metode Mamdani. Soulmath, 5 (01), pp.14-21.
Anitaria dan Marlina, 2017. Menentukan Jum- lah Produksi Berdasarkan Permintaan Dan Persediaan Dengan Logika Fuzzy Metode Mamdani. Semnastikaunimed, pp.1-11.
Wardani, R. W., Nasution, Y. N. & Amijaya, F. D. T., 2017. Aplikasi Logika Fuzzy Dalam Mengop- timalkan Produksi Minyak Kelapa Sawit Di Pt. Waru Kaltim Plantation Menggunakan Metode Mamdani. Jurnal Inforamatika Mu- lawarman, 12 (02), pp. 94-103.
Sri, Kusumadewi, Hari, Purnomo. 2013. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan Edisi 2. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Sri, 2017. Perancangan Aplikasi Fuzzy Logic da- lam Menentukan Volume Produksi dengan Menggunakan Metode Mamadani. Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan, 10 (01), pp.1-10.
Try dkk, 2018. Prediksi Jumlah Produksi Mebel pa- da cv. Sinar Sukses Manado Menggunakan Fuzzy Inference System. Decartesian, 7 (1), pp.29-34.
Laily, 2014. Sistem Penentuan Perhitungan Jumlah produksi Folding gate Menggunkan Fuzzy logic. Jurnal Sistem Informasi, 1 (1), pp.12- 15