DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v8i1.490
Optimasi Stok Ayam Potong Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Di Rumah Makan Boyolali
Helfa Renita Berlian 1) ; Muhammad Hasbi 2) ; Kustanto 3)
1) 2) 3) Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) rberliaan@gmail.com ; 2) hasbi@sinus.ac.id; 3) kustanto@sinus.ac.id ……. ……. 11

## ABSTRACT
A developing business must have a goal so that activities in a business can be directed. Later,  the  business  can  finally  achieve  these  goals,  it  is  necessary  to  have  a  careful  plan  to determine the production of products that are made to meet market needs. Therefore, this study aims to determine the optimization of the supply application system of broiler chicken at Boyolali Restaurant  using  the  Fuzzy  Tsukamoto  method  based  on  sales  data  and  restaurant  needs. Boyolali Restaurant also has a disadvantage, namely controlling the supply of chicken that is still not  suitable  and  not  optimal  for  each  day  due  to  the  number  of  requests  that  continue  to  vary each  day  The  number  of  produced  products  is  something  that  influences  competition  in  the business world.  The type of  data consists of Primary  Data.  There are 2 kinds of  primary  datain this research, namely: Observation Method, Interview Method and Secondary Data in the form of Library  Studies.  Data  Analysis  with  system  analysis  used  the  Flowchart  system,  input  output design,  and  system  testing.The  result  of  this  study  is  making  web  applications  using  the  PHP programming language with a MySQL database. The validity test by comparing the data of real chicken  orders  and  the  chicken  order  data  from  the  results  of  fuzzy  calculations  from  the application  is  valid.  Comparison  with  the  difference  between  real  data  and  fuzzy  calculation results with the highest difference order 347 pieces of chicken supply and the lowest difference of 3  pieces  of  chicken  supply  with  an  average  difference  in  supply  orders  is  70  stocks  of  chicken pieces.  Comparison  of  real  order  data  with  fuzzy  results  has  accuracy  above  70%  with  an accuracy average of 93%.
Keywords: Optimization System, Chicken Stock, Fuzzy, PHP.

## I. PENDAHULUAN
Permintaan pelanggan dalam waktu seminggu  ±  950  stok  ayam  potong  yang terjual,  sedangkan  stok  ayam  potong  yang disediakan  ±  900  stok  ayam  potong  untuk dijual,  dilihat  dari  persediaan  dan  penjualan yang sudah berjalan ± 6 bulan, per minggu nya memiliki potensi kerugian dan potensi keuntungan  jika  dilihat  dari  jumlah  stok  ayam potong.  Potensi  kerugian  dilihat  dari  per minggu nya ada persediaan stok ayam potong yang lebih banyak dari permintaan pelanggan, dan potensi keuntungan ada ketika permintaan lebih  banyak  dari  persediaan  stok  ayam potong.  Sehingga  diperlukan  suatu  metode pengoptimalan  yang  tepat  guna  memudahkan dalam  hal  pendataan  sehingga  penggunaan stok  ayam  potong  tidak  terjadi  kerugian  dan dilakukan  dengan  optimal  serta  sesuai. Banyak  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk menentukan  jumlah  stok  ayam  potong  yang optimal,  salah  satunya  adalah  menggunakan
Fuzzy .  Dengan  metode  tersebut  diharapkan dapat  membantu  usaha  penjualan  dalam menentukan jumlah stok atau jumlah produksi. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan optimasi  sistem  aplikasi  stok  ayam  potong pada  Rumah  Makan  Boyolali  menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto  berdasarkan  data penjualan dan kebutuhan rumah makan.
Data yang dimiliki Rumah Makan Boyolali berupa data numerik, sehingga algoritma yang cocok  dan  memiliki  akurasi  pengoptimalan yang tinggi adalah algoritma fuzzy . Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka penulis  memutuskan  untuk  mengajukan  judul penelitian yaitu “Optimasi  Stok  Ayam
Potong Menggunakan Metode Fuzzy Tsuka moto di Rumah Makan Boyolali” .

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Rumah makan menurut Peraturan Menteri Pariwisata  Dan  Ekonomi  Kreatif  Tentang Standar  Usaha  Rumah  Makan  Nomor  12
Tahun  2014  tentang  Standar  Usaha  Rumah Makan,  dalam  peraturan  ini  yang  dimaksud dengan : “Usaha Rumah Makan adalah usaha penyediaan makanan dan minuman dilengkapi dengan  peralatan  dan  perlengkapan  untuk, penyimpanan  dan  penyajian  di  suatu  tempat tetap  yang  tidak  berpindah  pindah  dengan tujuan memperoleh keuntungan atau laba ” [1]. Logika fuzzy adalah  peningkatan  dari logika  Boolean  oleh  Lot  ﬁ  Zadeh  pada  tahun 1965, berdasarkan pada teori matematika dari himpunan fuzzy , yang merupakan generalisasi teori himpunan klasik. Logika fuzzy menyediakan fleksibilitas yang sangat berguna untuk  penalaran,  yang  memungkinkan  untuk memperhitungkan ketidakakuratan dan ketidakpastian.  Salah  satu  keuntungan  logika fuzzy adalah  untuk  mengartikan  penalaran manusia  dengan  aturan-aturan  (rule)  yang diatur dalam bahasa pernyataan implikasi [2]. Metode  Tsukamoto  adalah  salah  satu  metode dari Fuzzy  Inference  System .  Dalam  metode ini,  ia  menggunakan  aturan  sebab-akibat  atau "jika-maka".  Metode  penghitungan  metode fuzzy Tsukamoto adalah aturan yang dibentuk mewakili  fuzzy  set,  kemudian  dihitung  derajat keanggotaan sesuai dengan aturan yang telah dibuat. Setelah memperoleh tingkat keanggotaan,  nilai  alfa  yang  telah  ditentukan (α)  akan  diperoleh  dengan  mencari  nilai minimum  dari  fungsi  keanggotaan.  Kemudian, akan  mencari  nilai  output  yang  merupakan nilai  pasti  yang  disebut  proses defuzzifikasi , yang dinyatakan dalam persamaan berikut. [3] Secara  umum  bentuk  model  fuzzy  Tsukamoto adalah : If (X IS A) and (Y IS B) Then (Z IS C). Dimana  A,  B,  dan  C  adalah  himpunan  fuzzy. Dalam inferensinya, metode Tsukamoto menggunakan tahapan berikut :
1. Fuzzyfikasi
2. Pembentukan  basis  pengetahuan fuzzy ( Rule dalam bentuk IF ... THEN ) 3. Mesin  Inferensi  menggunakan  fungsi implikasi MIN, untuk mendapatkan nilai α- predikat  tiap-tiap rule (α1,  α2,  α3,.....αn). Kemudian  masing- masing  nilai  α-predikat ini  digunakan  untuk  menghitung  keluaran hasil inferensi secara tegas (crisp) masing-masing rule (z1, z2, z3,.....zn)
4. Defuzzyfikasi menggunakan metode Rata- Rata (Average) [4].
. . . . . . . . . . .   (1) Dimana:
α  = alpha z  = nilai pasti
Z = defuzzification Pada tahun 2013, Windu
Gata menuturkan Unified Modeling Language (UML) adalah  bahasa  spesifikasi  standar  yang dipergunakan untuk mendokumentasikan, menspesifikasikan dan membangun perangkat lunak.  UML  merupakan  metodologi  dalam mengembangkan  sistem  berorientasi  objek dan  juga  merupakan  alat  untuk  mendukung pengembangan sistem [5].
PHP  adalah  bahasa  pemrograman  yang digunakan  secara  luas  untuk  penanganan pembuatan  dan  pengembangan  sebuah  web dan  bias  digunakan  pada  HTML.  PHP merupakan  singkatan  dari  “PHP  : Hypertext Preprocessor ”,  dan  merupakan  bahasa  yang disertakan  dalam  dokumen  HTML,  sekaligus bekerja  di  sisi server ( server-side HTML- embedded  scripting ).  Artinya  sintaks  dan perintah  yang  diberikan  akan  sepenuhnya dijalankan  di server tetapi  disertakan  pada halaman  HTML  biasa,  sehingga  script-nya  tak tampak disisi client [6].
MySQL,  sistem  manajemen  basis  data Open  Source SQL  yang  paling  populer, dikembangkan,  didistribusikan,  dan  didukung oleh Oracle  Corporation .  Database  adalah kumpulan  data  terstruktur.  Untuk  menambah, mengakses,  dan  memproses  data  yang disimpan dalam database komputer, diperlukan  sistem  manajemen  basis  data seperti Server MySQL.  Karena  komputer sangat baik dalam menangani sejumlah besar data, sistem manajemen basis data memainkan  peran  sentral  dalam  komputasi, sebagai  utilitas  yang  berdiri  sendiri,  atau sebagai  bagian  dari  aplikasi  lain.  Bagian  SQL dari "MySQL" adalah singkatan dari " Structured Query Language " [7].
MySQL merupakan database yang awalnya hanya berjalan pada sistem Unix dan Linux . Seiring berjalannya waktu dan banyaknya peminat yang menggunakan database  ini,  MySQL  merilis  versi  yang  dapat diinstal pada hampir semua platform , termasuk Windows . Lisensi dari MySQL adalah freeware [8].
XAMPP  adalah  perangkat  lunak  bebas, yang  mendukung  banyak  sistem  operasi, merupakan  kompilasi  dari  beberapa  program. Fungsinya  adalah  sebagai server yang  berdiri sendiri  ( localhost ),  yang  terdiri  atas  program Apache HTTP Server ,  MySQL database ,  dan penerjemah  bahasa  yang  ditulis  dengan bahasa  pemrograman  PHP  dan Perl .  Nama XAMPP  merupakan  singkatan  dari  X  (empat sistem operasi apapun), Apache , MySQL, PHP
dan Perl .  Program  ini  tersedia  dalam  GNU ( General Public License ) dan bebas, merupakan web server yang mudah digunakan yang  dapat  melayani  tampilan  halaman  web yang dinamis [9].
Validitas  menunjukan  derajat  ketepatan antara  data  yang  sesungguhnya  terjadi  pada objek  dengan  data  yang  dikumpulkan  oleh. Untuk  mencari  validitas  sebuah  item,  kita mengkorelasikan  skor  item  dengan  total  item- item  tersebut.  Jika  koefisien  antara  item dengan  total  item  sama  atau  diatas  0,3  maka item  tersebut  dinyatakan valid ,  tetapi  jika  nilai korelasinya  dibawah  0,3  maka  item  tersebut dinyatakan tidak valid [10].
Ketidaktepatan  jumlah  produksi  sangat berpengaruh  terhadap  tingkat  kerugian  yang diakibatkan  kurangnya  pekerja,  karena  jumlah produksi  barang  yang  terlalu  rendah  ataupun berlebihan.  Masalah  ini  bisa  diselesaikan dengan  mengembangkan  sebuah  aplikasi dalam sistem pendukung keputusan dan teknik yang dapat diterapkan
dalam mengembangkan
sistem pendukung keputusan ini adalah Fuzzy Tsukamoto. Dalam penelitian ini dibuktikan dengan tabel perbandingan  antara  perhitungan  manual dengan  perhitungan  sistem,  dan  didapatkan hasil  persentase  kebenaran  dari  sistem  ini adalah sebesar 96% [11].
Terdapat  ketidaksesuaian  antara  rencana produksi perusahaan dengan jumlah permintaan  konsumen  yang  menyebabkan terjadinya  kelebihan  stok  ( overstock ),  hal  ini menyebabkan  stok  kopi  bubuk  dan  sangrai menjadi  bertambah.  Maka  diperlukan  proses rencana  produksi  menggunakan  kecerdasan buatan,  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  adalah Fuzzy  Logic (logika fuzzy ). Hasil prediksi jumlah produksi kopi bubuk dan sangrai menggunakan metode fuzzy Tsukamoto  berdasarkan  data  permintaan  dan stok  di  PDP  Kahyangan  Jember  satu  tahun terakhir  menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar 16%.  Nilai  MAPE  yang  diperoleh  dikatakan “baik” karena berada diantara 10-20% [12].
Pengendalian  stok  gudang  merupakan satu  kegiatan  yang  dilakukan  dalam  sebuah perusahaan  dan  khususnya  pada  CV.  Rejeki Mulya  Jaya  yang  bergerak  di  bidang  jasa kontraktor. Oleh karna itu, dalam
pengembangan  sistem  ini  bertujuan  untuk menerapkan  aplikasi  yang  menggunakan metode fuzzy
Tsukamoto untuk mengoptimisasikan jumlah pengambilan bahan perusahaan  berdasarkan  data  gudang  dan kebutuhan perusahaan. Berdasarkan dari hasil
pengujian  aplikasi  maka  dapat  diketahui bahwa  pengoptimisasian  jumlah  pengambilan bahan dari penggunaan metode fuzzy tsukamoto  sebagian  besar  dapat  memenuhi kebutuhan yang ada. Dengan menggunakan  aplikasi  ini  pihak  perusahaan dapat  mengambil  keputusan  lebih  cepat  dari perhitungan manual [13].
Permasalahan  yang  sering  ditemukan disetiap  akhir  bulan  pada  tempat  usaha  roti canai  ialah  penentuan  kelayakan  karyawan yang  akan  mendapat reward ,  dikerenakan belum  adanya  sebuah  sistem  sebagai  alat bantu  dalam  pengambilan  keputusan  secara tepat.  Maka  digunakanlah  Sistem  Pendukung Keputusan yaitu metode fuzzy logic Tsukamoto. Hasil penelitian ini dalam penentuan reward akan ditentukan setiap akhir bulan,  dengan  bertujuan  untuk  meningkat kualitas  kinerja  karyawan,  maksud reward disini  ialah  berupa  uang  yang  akan  diberikan pada  tiap-tiap  karyawan  setelah  melakukan penilaian  berdasar  kualitas  yang  dimiliki. Penilaian  yang  digunakan  yaitu  ”TIDAK DAPAT” , “DIPERTIMBANGKAN” dan “DAPAT”,  pemberian reward ini  akan  disesuai dengan  keadaan  serta  kualitas  yang  dimiliki sehingga reward dapat  diberikan  kepada karyawan secara objektif [14].
Jepang merupakan negara yang permintaan  sepatu  kulitnya  cukup  tinggi,  agar nilai  ekspor  sepatu  kulit  Indonesia  ke  Jepang dapat  maksimal,  diperlukan  suatu  metode yang  dapat  memprediksi  nilai  ekspor  sepatu kulit  Indonesia  ke  Jepang.  Salah  satu  metode yang  dapat  digunakan  adalah  metode  logika fuzzy ,  metode  yang  dapat  digunakan  dalam pengaplikasian  logika fuzzy adalah  metode Mamdani,  Sugeno,  dan  Tsukamoto.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Mamdani merupakan metode terbaik dibandingkan  dengan  metode  Sugeno  dan Tsukamoto.  Metode  Mamdani  memiliki  hasil yang  paling  dekat  dengan  hasil  sebenarnya dengan  tingkat  error  7%,  sehingga  metode Mamdani bisa dijadikan metode yang direkomendasikan  dalam  memprediksi  jumlah optimal  ekspor  HS  6403  Indonesia  ke  Jepang dibandingkan metode Sugeno yang persentase error nya 32%, dan metode Tsukamoto dengan persentase error nya 19,5% [15].

## III.  METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan skripsi  ini  adalah  Metode  Pengumpulan  Data,
Desain Sistem, Pengujian Sistem dan Kontruksi atau Implementasi Sistem. 3.1  Analisa Sistem
Pada tahap ini pengumpulan data dilakukan dengan wawancara kepada karyawan,  membuat  kuisoner,  observasi  dan studi  pustaka.  Sedangkan  sumber  data  yang diperoleh  merupakan  data  primer  dan  data sekunder.  Beberapa  analisa  yang  digunakan penulis sebagai berikut : 1.  Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data penulis menggunakan 3 cara yaitu, interview , observasi, dan studi pustaka : a.  Interview Peneliti mengumpulkan data dengan mengajukan pertanyaan yang berkaitan dengan  penelitian  penentuan  jumlah  stok ayam  kepada  pemilik  Rumah  Makan  Boyolali serta para karyawan/i.
b.  Observasi Terjun  langsung  ke  Rumah  Makan  Boyolali. Dengan cara observasi ini akan diperoleh data yang  lengkap  dan  valid.  Selain  itu,  metode observasi  mempunyai  kelebihan,  yaitu  peneliti mengetahui  sendiri  dengan  jelas  tentang proses  memprediksi  produksi  berdasarkan kriteria-kriteria yang ada. c.  Studi Pustaka
Informasi  itu  dapat  diperoleh  dari  buku-buku ilmiah,  dan  peraturan-peraturan,  karangan ilmiah, laporan penelitian, ketetapan- ketetapan, dan literatur lainnya. Untuk memperkuat  analisa  penulis  juga  mencari informasi  dengan  membaca  buku  dan  literatur yang terdapat pada perpustakaan. 2.  Sumber Data Sumber  data  terkumpul  melalui  pengumpulan data  dan  akan  dianalisis  dengan  berfokus pada  fungsi  sistem  informasi  dan  manajemen sumber data berasal dari data primer dan data sekunder.
a.  Data Primer
Data  primer  yang  penulis  ambil  berupa  data penjualan, order per minggu, standar penggunaan stok ayam potong. b.  Data Sekunder Data  sekunder  yang  penulis  ambil  berupa jurnal  penelitian,  buku,  artikel,  laporan  dan sumber yang lainnya.
3.2  Pengujian Sistem Uji Validitas Uji yang digunakan untuk seberapa akurat sistem dapat melakukan pekerjaan dibandingkan  secara  manual  dan  riil,  akan diperoleh  berapa  persen  keakuratan  dari  uji sistem yang dijalankan.
3.3  Konstruksi atau Implementasi Sistem Untuk  membuat  sebuah  sistem  optimasi dari  tahap  awal  pembuatan  sampai  tahap pengujian sistem. Pada tahap ini menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP sehingga nantinya aplikasi optimasi ini berupa aplikasi  web  dan Database MySQL.  Aplikasi desktop yang digunakan ialah XAMPP sebagai Virtual Server.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Aturan Perhitungan
Terdapat 3 (tiga) langkah untuk memperkirakan  jumlah  order  ayam  potong yaitu  mendefinisikan  variabel  yang  ada  dan sesuai,  inferensi  sistem,  dan  melakukan defuzzifikasi atau  menentukan  output,  berikut tabel  yang  melengkapi  aturan  perhitungan berdasarkan  data  dari  Boyolali,  yaitu  Tabel  1 berisi Data Penjualan,  Tabel 2 berisi Semesta Pembicaraan,  Tabel  3  berisi  Himpunan  Input dan Tabel 4 berisi Himpunan Output .
Tabel 1. Data Penjualan Data Jumlah Ayam Potong Terjual Minimum 500 Min. Terjual Terjual Maksimum 1200 Maks. Terjual Sisa Minimum 5 Min. Tersisa Sisa Maksimum 200 Maks. Tersisa Order Minimum 500 Min. Order Order Maksimum 1300 Maks. Order Tabel 2. Semesta Pembicaraan Fungsi Variabel Notasi Semesta Pembicaraan Input Terjual Te 500 – 1200 Sisa Si 5 – 200 Output Order Or 500 – 1300 Tabel 3. Himputan Input Variabel Himpunan Input Fuzzy Domain Nama Notasi Nama Notasi Terjual Te Sedikit Se 500 – 700 Banyak Ba 700 – 1200 Sisa Si Sedikit Se 5 – 195 Banyak Ba 195 – 200 Tabel 4. Himpunan Output Variabel Himpunan Output Fuzzy Domain Nama Notasi Nama Notasi Order Or Sedikit Se 500 – 800 Banyak Ba 800 – 1300
Dalam  melakukan  penghitungan  stok dengan  metode  Fuzzy  Tsukamoto  yang dibutuhkan  himpunan  keanggotaan  fuzzy
untuk setiap variabel. Terdapat 3 variabel yang menjadi kriteria dalam pengoptimasian ini yaitu Terjual,  Sisa  dan  Order.  Adapun  himpunan fuzzy  pada  setiap  variabel  dijelaskan  sebagai berikut:
1.  Variabel Terjual
Fungsi keanggotaan variabel terjual direpresentasikan pada gambar berikut, lihat di Gambar  1.  Fungsi  Keanggotaan  Variabel Terjual.
1, ; x ≤  500
Te_se[x] = ,   ; 500 ≤ x ≤ 1200 0, ; x ≥  1200 . . . . . . (2) 0, ; x ≤  500 Te_ba[x] = ,   ; 500 ≤ x ≤ 1200
1, ; x ≥  1200 . . . . . . (3) Keterangan : Te_se = Terjual Sedikit , Te_ba = Terjual  Banyak  ,  a  =  Data  Terjual  Sedikit,  b  = Data Terjual Banyak.
2.  Variabel Sisa Fungsi keanggotaan variabel sisa direpresentasikan pada gambar berikut, lihat di Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Variabel Sisa.
1, ; x ≤  5 Si_se[x] = ,    ; 5 ≤ x ≤ 200 0, ; x ≥  200 . . . . . . . (4) 0, ; x ≤  5
Si_ba[x] = ,      ; 5 ≤ x ≤ 200
1, ; x ≥  200 . . . . . . . (5)
Keterangan  :  Si_se  =  Sisa  Sedikit  ,  Si_ba  = Sisa  Banyak,  a  =  Data  Sisa  Sedikit,  b  =  Data Sisa Banyak.
3.  Variabel Order
Fungsi keanggotaan variabel order direpresentasikan pada gambar berikut, lihat di Gambar  3.  Fungsi  Keanggotaan  Variabel Order.
1, ; x ≤  500
Or_se[x] = ,    ; 500 ≤ x ≤ 1300 0, ; x ≥  1300 . . . . . . (6) 0, ; x ≤  500 Or_ba[x] = ,   ; 500 ≤ x ≤ 1300 1,
; x ≥  1300 . . . . . . (7) Keterangan : Or_se = Order Sedikit , Or_ba = Order  Banyak,  a  =  Data  Order  Sedikit,  b  = Data Order Banyak.

## 4.2. Studi Kasus
1.  Dari  data  Boyolali  pada  minggu  ke-2, memiliki  data  penjualan  sebanyak  1000  ayam potong  yang  terjual,  dan  memiliki  sisa  stok sebanyak  90  ayam  potong.  Hitung  dengan menggunakan  metode  Tsukamoto,  berapa banyak  jumlah  ayam  potong  yang  harus diorder untuk 1 minggu ?
Penyelesaian : Tahap Ke-1 : Fuzzifikasi
1.  Terjual;  terdiri  atas  2  himpunan  fuzzy, yaitu SEDIKIT dan BANYAK (Gambar 1). Derajat  keanggotaan  untuk  terjual  943 ayam potong adalah :
µTe_se [1000] = (1200-1000)/700 = 0,28
µTe_ba [1000] = (1000-500)/700
= 0,71
2. Sisa; terdiri atas 2 himpunan fuzzy, yaitu SEDIKIT dan BANYAK (Gambar 2)
Gambar 1. Fungsi Keanggotaan Variabel Terjual
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Variabel Sisa.
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Variabel Order
Derajat  keanggotaan  untuk  sisa  90  ayam potong adalah :
µSi_se [90] = (200-90)/195
= 0,56 µSi_ba [90 = (90-5)/195
= 0,43
3.  Order;  terdiri  atas  2  himpunan  fuzzy, yaitu SEDIKIT dan BANYAK (Gambar 3)
Tahap Ke-2 : Pembentukan Rule [R1] IF terjual BANYAK And sisa SEDIKIT
THEN order BANYAK.
[R2] IF terjual SEDIKIT And sisa BANYAK THEN order SEDIKIT.
[R3] IF terjual SEDIKIT And sisa SEDIKIT THEN order BANYAK.
[R4] IF terjual BANYAK And sisa BANYAK THEN order SEDIKIT.
Tahap Ke-3 : Fuzzy Inference System [R1] IF terjual BANYAK And sisa SEDIKIT THEN order BANYAK α1 = µTe_ba   µSi_se
= min ( µTe_ba [0,71] , µSi_se [0,56] )
= 0,56 Himpunan BANYAK pada grafik
keanggotaan variabel order (Gambar 3),
(z-500)/800 = 0,561
z1 = 951,28
[R2] IF terjual SEDIKIT And sisa BANYAK THEN order SEDIKIT
α2 = µTe_se   µSi_ba
= min ( µTe_se [0,28] , µSi_ba [0,43] ) = 0,28 Himpunan SEDIKIT pada grafik keanggotaan variabel order (Gambar 3), (1300-z)/800 = 0,28
z2 = 1071,42
[R3] IF terjual SEDIKIT And sisa SEDIKIT THEN order BANYAK α3 = µTe_se   µSi_se = min ( µTe_se [0,28] , µSi_se [0,56] )
= 0,28 Himpunan
BANYAK pada grafik keanggotaan variabel order (Gambar 3), (z-500)/800 = 0,28
z3 = 728,57
[R4] IF terjual BANYAK And sisa BANYAK THEN order SEDIKIT
α4 = µTe_ba   µSi_ba
= min ( µTe_ba [0,71] , µSi_ba [0,43] )
= 0,43 Himpunan SEDIKIT pada
grafik keanggotaan variabel order (Gambar 3) , (1300-z)/800 = 0,43
z4 = 951,28
Tahap Ke-4 : Defuzzifikasi
Z = Z =
Z =
Z = 933 Jadi,  jumlah  ayam  potong  yang  harus  diorder untuk 1 minggu sebanyak 933 ayam potong.

## 4.3 Perancangan Sistem
4.3.1  Sistem Yang Akan Dijalankan Sistem  yang  akan  dijalankan  dengan metode Fuzzy yaitu  pencatatan  data  stok kemudian  perencanaan  order  dan  diproses dengan menggunakan metode fuzzy dan hasil analisa  akan  menentukan  tindak  lanjut  yang dijalankan  order  atau  tidak  order.  Lihat diagram  alir  dibawah  ini,  Diagram  Alir ( Flowchart ) lihat pada Gambar  4. Diagram Alir Dengan Metode Fuzzy .
4.3.2 Use case diagram
Use  case diagram  adalah  Sebuah  model logis  yang  menggambarkan  sistem  secara formal  mewakili  bagaimana  bisnis  berinteraksi dengan  lingkungannya.  Dalam use  case diagram  ini  terdapat  beberapa actor antara lain:
1)  Koki Koki yang bertugas mengelola proses perhitungan, dan mengelola laporan stok ayam potong 2)  Kasir Sebagai admin proses mengelola data Produk, data kriteria, Stok, Login dan laporan. 3)  Owner RM
Owner  RM  bertugas  untuk  mengelola  data user  dan  laporan  rekap  hasil.  Seperti  tampak pada  Gambar  5, Usecase diagram Fuzzy Optimasi  Stok  Ayam  Potong,  alur  sistem dimulai  dari  user  dengan  mengakses  login kemudian  akan  masuk  sistem  optimasi  stok metode fuzzy tsukamoto,  setiap  user  akan mengakses  data  Produk,  stok,  proses fuzzy dan melihat hasil.
Gambar 4. Diagram Alir Dengan Metode Fuzzy
Gambar 5. Use case Diagram Fuzzy Optimasi Stok Ayam Potong
a. Use  Case  Realization Mengelola  Proses fuzzy Seperti  tampak  dalam  Gambar  6. use case  realization mengelola proses  fuzzy menggambarkan hubungan antara Kasir sebagai  aktor  pendata  proses fuzzy dengan sistem dalam menginputkan sebuah password yang dapat digunakan untuk login ke sistem.
Gambar 6. Use Case Realization Mengelola Proses Fuzzy
1. Class diagram Class adalah    sebuah    spesifikasi    yang jika  diinstansiasi  akan menghasilkan  sebuah objek    dan    merupakan    inti    dari pengembangan dan desain berorientasi objek. Seperti pada Gambar 7. Class Diagram Fuzzy
Optimasi Stok , Class
menggambarkan keadaan (atribut/properti) suatu sistem, sekaligus menawarkan layanan untuk memanipulasi keadaan tersebut
(metoda/fungsi).  Menggambarkan struktur  dan deskripsi class , package dan  objek  beserta hubungan satu sama lain seperti containment , pewarisan,  asosiasi  dan  lain-lain.  Hubungan yang  digunakan  dari  User  ke  Login  yaitu  1 user  1  login,  User  ke  Laporan  yaitu  1  user banyak  laporan,  Stok  ke  Proses  yaitu  1  stok untuk  1  proses,  Produk  ke  Proses  yaitu banyak Produk untuk 1 Proses.
Gambar 7. Class Diagram Fuzzy Optimasi Stok

## 2.  Activity Diagram
Activity diagram Transaksi Proses fuzzy Proses  dilakukan  Setelah  menampilkan  menu transaksi  proses fuzzy kemudian  user  akan memasukan  no_proses,  tgl_proses,  Stok, Stok,  penjualan,  sisa,  kriteria.  Jika  user  telah
Proses dengan Metode Fuzzy Data Stok Rencana Order Hasil Analisa Optimasi Stok Sisa Stok Tidak Order Mulai selesai
selesai  mengisi  data  maka  sistem  akan menampilkan tabel data Produk masuk sesuai data yang diinput.
Gambar 8. Activity Diagram Transaksi Proses Fuzzy
3. Interaction Sequence Diagram Interaction  sequence diagram  Transaksi Proses fuzzy .  Dalam sequence ini  terdapat satu class  actor yang  dapat  melakukan  login yaitu  bagian  proses fuzzy .  Dan  terdapat  dua class  boundary yaitu  halaman  menu  utama dan  halaman  menu  kelola  transaksi  proses fuzzy . Terdapat satu class control yaitu proses kelola  transaksi  proses fuzzy serta  terdapat satu class entity yaitu tabel proses fuzzy . Prosedur proses fuzzy adalah sebagai berikut: Bagian  proses fuzzy mengakses  sistem dengan  memilih  menu  Transaksi  pada  menu utama, kemudian pilih Transaksi Proses fuzzy , setelah  itu  sistem  akan  menampilkan  menu melakukan  transaksi  proses fuzzy .  Tahap selanjutnya  adalah  mengisi  data  Produk  yang sudah  masuk  (set  no_proses,  tgl_proses,  No, Stok,  penjualan).  Jika  sudah  selesai  sistem akan  memasukkan  semua  data  yang  di  input ke  dalam  tabel  proses fuzzy ,  seperti  pada Gambar  9.  Sequence  diagram  Transaksi Proses fuzzy .
4.3.3  Menjalankan Program
Cara  menjalankan  program  aplikasi  ini dapat dilakukan dengan banyak cara: Menggunakan File Mozilla ketik ( Localhost/fuzzy ).
3.  Master Proses Perhitungan.
Untuk menjalankan Proses Perhitungan klik menu Proses. Muncul isian proses perhitungan, Proses berjalan otomatis, setelah
selesai klik SIMPAN, seperti pada Gambar 10. Tampilan Proses Perhitungan.

## Gambar 9. Sequence diagram Transaksi Proses fuzzy

## Gambar 10. Tampilan Proses Perhitungan

## 4.3.4  Pengujian Sistem
Pengujian  validitas  program  digunakan untuk  mengetahui  Sistem  optimasi  stok dengan  Metode  Tsukamoto  valid  atau  tidak. Aplikasi  diperoleh  dari  Implementasi  Program yang  telah  dibuat.  Sehingga  dapat  diketahui tingkat akurasi optimasi stok dengan metode.

## Tabel 5. Hasil Perhitungan Dengan Aplikasi
Minggu Ke - Z Ke – 1 952,7903 953 Ke – 2 932,6340 933 Ke – 3 972,7723 973 Ke – 4 1075,7940 1076 Ke – 5 995,0443 995 Ke – 6 966,9908 967 Ke – 7 1008,2825 1008 Ke – 8 1018,6582 1019
Minggu Ke - Z Ke – 9 1036,4103 1036 Ke – 10 1125,4025 1125 Ke – 11 977,4975 977 Ke – 12 972,1424 972 Ke – 13 963,4188 963 Ke – 14 980,8314 981 Ke – 15 945,0161 945 Ke – 16 849,0359 849 Ke – 17 949,9189 950 Ke – 18 827,1048 827 Ke – 19 827,1048 827 Ke – 20 972,4647 972 Ke – 21 1016,2265 1016 Ke – 22 921,8887 922 Ke – 23 965,8120 966 Ke – 24 971,7949 972 Ke – 25 954,9282 955 Ke – 26 916,0256 916 Ke – 27 868,5110 869 Ke – 28 838,0535 838 Ke – 29 956,1305 956 Ke – 30 943,2248 943 Ke – 31 811,7173 812 Ke – 32 823,3154 823 Ke – 33 825,5868 826 Ke – 34 825,5868 826 Ke – 35 836,3385 836 Ke – 36 981,8713 982 Ke – 37 958,7413 959 Ke – 38 869,0771 869 Ke – 39 980,2413 980 Ke – 40 948,2984 948 Ke – 41 948,2984 948 Ke – 42 938,4805 938 Ke – 43 914,0274 914 Ke – 44 835,7083 836 Ke – 45 913,1624 913 Ke – 46 960,6148 961 Ke – 47 838,7703 839 Ke – 48 866,4626 866 Ke – 49 846,9283 847 Ke – 50 835,4035 835

## Gambar 11. Hasil Secara Aplikasi
Hasil  uji  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa perangkat  lunak  yang  dibangun  bebas  dari kesalahan  sintaks  dan  secara  fungsional mengeluarkan  hasil  yang  sesuai  dengan  yang
diharapkan. Semua fungsi pada aplikasi dapat berjalan dengan baik.

## Tabel 6. Perbandingan
No. Pehitung an Riil Order (Ayam Potong) Perhitungan Metode Fuzzy Order (Ayam Potong) Selisih (Ayam Potong) Akur asi Ke – 1 1300 952,7903 347,2097 73% Ke – 2 1000 932,6340 67,3660 93% Ke – 3 850 972,7723 122,7723 87% Ke – 4 1060 1075,7940 15,7940 99% Ke – 5 1000 995,0443 4,9557 99% Ke – 6 950 966,9908 16,9908 98% Ke – 7 950 1008,2825 58,2825 94% Ke – 8 1000 1018,6582 18,6582 98% Ke – 9 1060 1036,4103 23,5897 98% Ke – 10 1100 1125,4025 25,4025 98% Ke – 11 1100 977,4975 122,5025 89% Ke – 12 925 972,1424 47,1424 95% Ke – 13 960 963,4188 3,4188 99% Ke – 14 930 980,8314 50,8314 95% Ke – 15 950 945,0161 4,9839 99% Ke – 16 900 849,0359 50,9641 94% Ke – 17 800 949,9189 149,9189 84% Ke – 18 980 827,1048 152,8952 84% Ke – 19 800 827,1048 27,1048 97% Ke – 20 800 972,4647 172,4647 82% Ke – 21 1000 1016,2265 16,2265 98% Ke – 22 1100 921,8887 178,1113 84% Ke – 23 930 965,8120 35,8120 96% Ke – 24 1000 971,7949 28,2051 97% Ke – 25 900 954,9282 54,9282 94% Ke – 26 900 916,0256 16,0256 98% Ke – 27 1000 868,5110 131,4890 87% Ke – 28 950 838,0535 111,9465 88% Ke – 29 950 956,1305 6,1305 99% Ke – 30 900 943,2248 43,2248 95% Ke – 31 1020 811,7173 208,2827 80% Ke – 32 800 823,3154 23,3154 97% Ke – 33 800 825,5868 25,5868 97% Ke – 34 800 825,5868 25,5868 97% Ke – 35 780 836,3385 56,3385 93% Ke – 36 910 981,8713 71,8713 93% Ke – 37 1010 958,7413 51,2587 95% Ke – 38 1050 869,0771 180,9229 83% Ke – 39 1000 980,2413 19,7587 98% Ke – 40 1010 948,2984 61,7016 94% Ke – 41 1000 948,2984 51,7016 95% Ke – 42 900 938,4805 38,4805 96% Ke – 43 1000 914,0274 85,9726 91% Ke – 44 900 835,7083 64,2917 93% Ke – 45 900 913,1624 13,1624 99% Ke – 46 900 960,6148 39,3852 96% Ke – 47 1000 838,7703 161,2297 84% Ke – 48 1000 866,4626 93,5374 90% Ke – 49 900 846,9283 53,0717 94% Ke – 50 800 835,4035 64,5965 93% Rata- rata 953,7 929,2108 69,9080 93% Hasil perbandingan diatas dapat disimpulkan  bahwa  riil  dengan  metode Fuzzy
dapat  berjalan  dengan  baik  dengan  selisih normal,  lihat  di  Gambar  13.  Grafik  Hasil Perbandingan Order.
Gambar 12. Form Data Grafik
Gambar 13. Grafik Hasil Perbandingan Order
Keterangan :
(Biru) = Riil (Hitam) = Order Dari form data grafik kita pilih bulan ke-12 untuk menampilkan grafik perbandingan, grafik diatas  menunjukan  perbandingan  dari  bulan ke-1 sampai bulan ke-12,5 , dimana 12,5 bulan dengan  data  50  minggu  yang  ditampilkan perbandingan  dengan  selisih  antara  data  riil dan  data  hasil  perhitungan fuzzy dengan selisih  order  tertinggi  347  stok  ayam  potong dan  selisih  terendah  3  stok  ayam  potong  dan rata  -  rata  selisih  stok  order  adalah  70  stok ayam potong.

## V.  PENUTUP 5.1  Kesimpulan
Berdasarkan  tujuan  pembahasan  untuk membuat suatu sistem Optimasi stok menggunakan  metode fuzzy pada Fuzzy Tsukamoto  guna  memajukan  rumah  makan dan  menjadikan  lebih  baik  dalam  pengelolaan stok menyimpulkan bahwa:
1.  Optimasi sistem aplikasi stok ayam potong pada Rumah Makan Boyolali menggunakan  metode Fuzzy Tsukamoto telah  dirancang  dengan  analisa  sistem menggunakan flowchart sistem,  desain input output dan aplikasi PHP.
2. Pengujian  sistem  telah  terbukti  tingkat validitasnya disimpulkan bahwa perangkat
lunak yang dibangun bebas dari kesalahan sintaks untuk hasil yang sesuai dengan  yang  diharapkan.  Dan  nilai optimasi  dari output program  telah valid dengan  nilai  sistem  secara  manual, sehingga  semua  fungsi  pada  aplikasi Fuzzy dengan  metode  Tsukamoto  dapat berjalan  dengan valid .  Perbandingan  data order  riil  dengan  hasil fuzzy memiliki akurasi  diatas  70%  dengan  rata-rata akurasi 93%.

## 5.2  Saran
Penulis  menyadari  bahwa  penelitian  yang dilakukan  masih  memiliki  banyak  kekurangan. Oleh karena ini, penulis mengajukan beberapa saran yang dapat membantu proses pengembangan sistem nantinya, antara lain : 1.  Pengembangan  lebih  lanjut  terhadap aplikasi  ini,  dapat  dilakukan  beberapa penambahan berupa perhitungan beberapa  variabel  seperti  variabel  biaya, waktu  dan  lain  lain  agar  mendapat  hasil yang lebih optimal. 2.  Menambahkan aturan fuzzy pada inferensinya, sehingga hasil yang diperoleh  lebih  akurat,  menggunakan metode  lain  seperti  algoritma  genetika atau metode lainnya.
3. Menerapkan  dalam  bahasa  pemrograman lain,  misalnya java ,  C++, visual  basic , android dan lain-lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Indonesia,  Keputusan  Presiden  No.
969  Tahun  2014  Tentang  Peraturan Menteri  Pariwisata  Dan  Ekonomi  Kreatif RI  Tahun  2014,  No.  12,  Jakarta  : Sekretariat Negara, 2014.
[2]  F.  Dernoncourt, Introduction  to  Fuzzy Logic ,  USA  : Massachusetts  Institute  of Technology , 2013.
[3]  M.  I.  Perangin-Angin,  A.  H.  Lubis,  I.  S. Dumayanti,  R.  B.  Ginting,  and  A.  P.  U. Siahaan, “Implementation of Fuzzy
Tsukamoto Algorithm in Determining Work Feasibility,” Journal of Computer Engineering (IOSR-JCE),  vol.  19,  no.  4, pp. 52-55, 2017.
[4]  T. Sutojo, E. Mulyanto, and V. Suhartono, Kecerdasan  Buatan,  Yogyakarta:  Andi Offset, 2011.
[5] K. Yusmiarti,  “Perancangan Sistem Distribusi  Produk  Teh  Hitam  Berbasis Web  Pada  PTPN  VII  Gunung  Dempo Pagar  Alam,”  Jurnal  Informatika  AMIK
Lembah  Dempo  Pagaralam,  vol.  4,  no.  2, pp. 1-9, 2016.
[6]  A.  Solichin,  Pemrograman  web  dengan PHP  dan  MySQL,  Jakarta  :  Penerbit  Budi Luhur, 2016.
[7]  T. MySQL, MySQL 5.7 Reference Manual , USA : Oracle Corporation, 2018.
[8] R.  Sovia,  J.  Febio,  “Membangun  Aplikasi E-Library  Menggunakan  Html,  Php  Script,
Dan Mysql Database,” Jurnal
Processor, vol. 6, no. 2, pp. 38-54, 2017.
[9]  R. V. Palit, Y. D. Y. Rindengan, and A. S. M . Lumenta, “Rancangan Sistem
Informasi Keuangan Gereja Berbasis Web
Di Jemaat GMIM Bukit Moria Malalayang,”
Jurnal  Teknik  Elektro  dan  Komputer
UNSRAT, vol. 4, no. 7, pp. 1-7, 2015.
[10] Sugiyono,  Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif,  dan  R&D,  Bandung  :  Alfabeta, 2017.
[11] R.  Taufiq,  H.  P.  Sari,  “Rancang  Bangun Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan
Jumlah  Produksi  Menggunakan  Metode Fuzzy Tsukamoto,” Jurnal Teknik
Universitas  Muhammadiyah  Tangerang,
vol. 8, no. 1, pp. 6-10, 2019.
[12] Y.  Wibowo,  B.  H.  Purnomo,  and  Y.  R. Maulida,  “Rencana  Produksi  Olahan  Kopi Di Perusahaan Daerah Perkebunan (Pdp) Kahyangan Jember Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,”  Jurnal  Agrointek,  vol.
13, no. 1, pp. 61-71, 2019.
[13] M.  Arizal,  N.  Dengen,  and  Islamiyah, “Aplikasi  Logika Fuzzy Dalam  Optimisasi
Stok
Bahan
Menggunakan Metode
Tsukamoto,”  Prosiding  Seminar  Ilmu
Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 2, no. 1, pp. 86-90, 2017.
[14] Syahnandar,  R.  Hidayatullah,  N.  Rubiati, R.  Kurniawan,  “Implementasi Fuzzy  Logic Penentuan Kelayakan Karyawan Mendapat Reward Ditoko Roti
Mengunakan  Metode  Tsukamoto,”  Jurnal
Informatika  Manajemen  dan  Komputer, vol. 10, no. 2, pp. 56-65, 2017.
[15] L. Rohimah, “Prediksi Nilai Ekspor Sepatu Kulit Hs 6403 Ke Jepang Dengan Metode Mamdani,  Sugeno,  Dan Tsukamoto,”
Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan  Teknologi Komputer,  vol.  4,  no.  2,  pp.  239-243, 2019.