## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1925 − 1932 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3217

## Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Memprediksi Kebutuhan Praproduksi Pengolahan Tempe
Fifto Nugroho * , Anissa Al Fatika Putri Yusup, Maria Fatima Awul, Rosa Angelina Babys
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Komputer, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia Email: 1,* fiftonugroho@ubk.ac.id, 2 anissaalfatika76@gmail.com, 3 mariaawul21@gmail.com, 4 rhosababys29@gmail.com Email Penulis Korespondensi: fiftonugroho@ubk.ac.id Submitted: 08/03/2023 ; Accepted: 31/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak− Sebagai makanan pokok di Indonesia, orang-orang dari berbagai latar belakang sosial ekonomi menikmati tempe. Karena popularitas tempe dan harganya yang murah, manfaatnya bagi kesehatan telah diakui secara luas. Produksi tempe masih didominasi oleh usaha rumahan. Karena permintaan yang terus meningkat, para pengusaha tempe Jakasampurna,  di wilayah Bekasi Barat, harus mengimbangi laju produksi yang efisien dengan menjaga kualitas tempe tetap terbaik. Dampak yang terjadi saat praproduksi terkait pembelian bahan dasar pembuat tempe menyebabkan kurang ketersedian bahan dasar tempe  bahkan selisih terlalu besar risiko bahan terbuang. Penelitian yang dilakukan dimaksudkan untuk membantu usaha mikro produsen tempe memperoleh efisiensi saat memproses pengolahan tempe, dengan menawarkan saran manajemen dan produksi berdasarkan data valid yang diberikan. Penelitian ini menggunakan sistem inferensi fuzzy berdasarkan teknik tsukamoto. Percakapan mendalam dan observasi langsung di pabrik tempe, memberikan  sumber data  informasi untuk  dilakukan penghitungan. Penelitian ini mengkaji peran dari tiga (3) variabel-permintaan (X), persediaan (Y), dan output (Z)-dalam proses pengolahan dan produksi tempe (Z). Dalam situasi di mana nilai  X  (permintaan)  dan  Y  (persediaan)  tidak  pasti,  dan  Z  (output)  dapat  naik  atau  turun,  ini  berarti  ketiga  variabel  tersebut memberikan  hasil  ketidakpastian tidak  cukup  besar,  maka  hasil  pada  himpunan  fuzzy  ada  yang  naik  dan  turun  pada  stok  (Y). Produksi (Z) terdiri dari kelompok fuzzy banyak dan sedikit. Jumlah output tempe yang diprediksi, jika diketahui pada data dengan permintaan sebesar 1595 dan stok yang ada sebesar 85, maka yang akan diproduksi adalah sejumlah 1770, dengan demikian laju produksi  menjadi  efisien  dengan  terus  mengikuti  jumlah  produksi  yang  direkomendasikan,  maka  kecil  resiko  penumpukan penyimpanan bahan dasar karena yang digunakan adalah sesuai permintaan dan penggunaan bahan dasar kedelai pun selalu segar.
Kata Kunci: Prediksi Praproduksi; Logika Fuzzy; Tsukamoto; Produsen Tempe; Sistem Inferensi Fuzzy
Abstract −As a staple food in Indonesia, people from various socio-economic backgrounds enjoy tempeh. Due to the popularity of tempeh and its low price, its health benefits have been widely recognized. Tempe production is still dominated by home -based businesses. Due to the ever-increasing demand, the Jakasampurna tempeh entrepreneurs, in the West Bekasi region, must balance the efficient production rate by maintaining the best quality of tempeh. The impact that occurs during pre-production related to the purchase of raw materials for making tempeh causes a lack of availability of basic ingredients for tempeh, even the difference is too large, the risk of ingredients being wasted. The research is intended to help micro business tempeh producers gain effici ency when processing tempeh, by offering management and production advice based on the valid data provided. This study uses a fuzzy inference system based on the Tsukamoto technique. In-depth conversations and direct observations at the tempe factory, provide sources of information data for calculations. This study examines the role of three (3) variables-demand (X), supply (Y), and output (Z)-in the processing and production of tempeh (Z). In a situation where the value of X (demand) and Y (supply) is uncertain, and Z (output) can go up or down, this means that the three variables give results where the uncertainty is not considerable enough. The results on the fuzzy set go up and down at stock (Y). Production (Z) consists of many and few  fuzzy groups. The predicted amount of tempeh output, if it is known from the data with a demand of 1595 and an existing stock of 85, then a total of 1770 will be produced, thus the production rate becomes efficient by continuing to follow the recommended production amount, then there is  little  risk  of  accumulation  of  basic  material  storage  because  what  is  used  is  according  to  demand  and  the use  of  soy -based ingredients is always fresh.
Keywords : Preproduction Predictions; Fuzzy Logic; Tsukamoto; Tempeh Manufacturer; Fuzzy Inference System

## 1. PENDAHULUAN
Dalam menu makanan orang Indonesia, kedelai dan produk olahannya seperti tempe, tahu, kecap, sari  kedelai, dan taoge merupakan sumber protein yang penting. Masyarakat Indonesia masih mengonsumsi lebih dari sembilan puluh lima persen kedelai dalam bentuk tempe dan tahu. Sisa dari kedelai mereka tersedia dalam bentuk olahan, termasuk sari kedelai, kecap, taoge, tempe, kecap, dan tepung, selain dalam bentuk alami. Tempe merupakan makanan pokok Indonesia yang dikonsumsi oleh hampir semua orang. Selain harganya yang murah, manfaat tempe bagi kesehatan membuatnya menjadi makanan yang populer di masyarakat. Mayoritas produksi tempe masih dilakukan dalam skala kecil di rumah-rumah penduduk. Hampir di setiap kota metropolitan di Indonesia memiliki fasilitas produksi tempe kedelai. Karena memburuknya nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing, yang menyebabkan harga kedelai naik, tempe baru-baru ini menjadi isu nasional. Hal ini berdampak negatif bagi produsen tempe, karena harga bahan baku meningkat dan mereka juga harus bersaing dengan produsen tempe lainnya [1]. Karena persaingan dan meningkatnya biaya  bahan  baku,  produsen  tempe  harus  segera  menentukan  berapa  banyak  tempe  yang  harus  mereka  produksi. Dengan demikian, mereka dapat  menyusun rencana atau strategi untuk  memasarkan barang yang mereka produksi [2].
Biji  kedelai  yang  berwarna  kuning,  ukuran  biji  yang  besar,  dan  kulit  biji  yang  tipis  banyak  diminati  oleh produsen  tempe  karena  menghasilkan  tempe  yang  berwarna-warni  dan  berukuran  besar  (mekar).  Kualitas  tempe didasarkan  pada  ukuran  biji  yang  digunakan  dalam  proses  pembuatannya,  yang  berkorelasi  positif  dengan  jumlah

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1925 − 1932 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3217
tempe yang dihasilkan. Ada beberapa keuntungan menggunakan kedelai asing oleh produsen tempe, termasuk biaya produksi yang lebih rendah, akses pasar yang lebih luas, keseragaman kualitas warna dan ukuran biji yang lebih baik, serta  lebih  sedikit  kontaminan.  Hasil  produksi  tempe  yang  terbuat  dari  kedelai  lokal  biasanya  25%  lebih  rendah dibandingkan dengan kedelai impor karena ukuran biji kedelai lokal yang lebih kecil hingga sedang. Selain itu, kedelai lokal biasanya berada dalam kondisi yang kurang bersih dan membutuhkan pengayakan kedua, yang menambah waktu dan biaya dalam proses produksi sekaligus mengurangi hasil per unit berat [3].
Sejak depresiasi rupiah terhadap mata uang asing menyebabkan harga kacang-kacangan, bahan baku tempe, meroket,  masalah  ini  menjadi  masalah  nasional.  Karena  meningkatnya  biaya  bahan  baku  dan  meningkatnya persaingan dari pengolah tempe lainnya, hal ini menjadi berita buruk bagi industri tempe secara keseluruhan. Sebagai akibat dari meningkatnya biaya tenaga kerja dan material, produsen tempe harus memiliki gambaran yang baik tentang berapa banyak produk yang akan mereka buat jauh sebelum tanggal produksi yang sebenarnya. Ada korelasi langsung antara jumlah penggemar tempe di suatu daerah dan pertumbuhan bisnis tempe di sana; biasanya, pertumbuhan ini berbentuk  UKM yang melayani  penduduk lokal. Fungsi  usaha kecil dan menengah  dalam  perekonomian sangatlah penting meningkatkan ekonomi lokal dengan menyediakan kesempatan kerja, dapat membantu pemerintah Indonesia dalam  upaya  menurunkan  tingkat  pengangguran  yang  tinggi  di  negara  ini.  Usaha  kecil  dan  menengah  Indonesia memiliki kemampuan yang penting, salah satunya sebagai penyumbang pertumbuhan ekonomi [4]. Dari pernyataan ini jelas bahwa kehadiran UKM memungkinkan terciptanya lapangan kerja baru, yang pada gilirannya mengurangi pengangguran dan memastikan banyak orang menerima gaji secara teratur. Lebih dari sembilan puluh tujuh  persen populasi tenaga kerja terjebak dalam usaha mikro, kecil, dan menengah [5].
Penelitian terkait pengendalian persediaan bahan produksi, Taufiq [6] membahas penentuan jumlah produksi menggunakan metode fuzzy tsukamoto, dalam penelitiannya dibuktikan dengan tabel perbandingan antara perhitungan manual  dengan perhitungan  sistem, dan  didapatkan hasil persentase kebenaran dari sistem ini adalah sebesar 96%. Sedangkan Nasution [7], dalam penelitiannya membuat optimasi produksi barang menggunakan logika fuzzy dengan metode  mamdani,  dimana  faktor-faktor  yang  perlu  diperhatikan  dalam  menentukan  jumlah  produk,  antara  lain permintaan dan  persediaan periode lama  saja, sedangkan Kusuma [8], dalam  pembahasan  pengendalian  persediaan bahan baku dalam menentukan jumlah produksi seragam menggunakan metode fuzzy tsukamoto, proses pengujiannya dilakukan secara obyektif dimana diuji secara langsung ke lapangan hanya dengan mengisi kuesioner, dan Prayogi [9],  membahas  penentuan  jumlah  produksi  nanas  menggunakan  metode fuzzy tsukamoto,  dengan  menampilkan keluaran ( output ) berupa jumlah yang akan diproduksi dengan perolehan nilai kesalahan peramalan yang kecil yaitu 0,0607 %, dan penelitian Hajar [10], melakukan prediksi dalam perhitungan jumlah produksi tahu dengan teknik fuzzy sugeno,  variabel  persediaannya  terdiri  dari  sedikit,  sedang,  banyak  dan  variabel  produksi  terdiri  dari  berkurang, lumayan dan bertambah, hasil data pengujiannya terdapat selisih error sebesar 0,19%.
Perencanaan penelitian ini memiliki perbedaan dari penelitian sebelumnya yang termasuk pada variabel output maksimum dan produksi minimum, maka metode Fuzzy Mamdani, Fuzzy Sugeno, dan Fuzzy Tsukamoto pada contoh referensi dapat digunakan untuk membandingkan hasil. Metode tsukamoto dipilih menjadi optimal untuk perencanaan produksi jenis harian untuk menemukan nilai error berkurang (sangat kecil) dan hasil perhitungan nilai keakuratan lebih tepat menggunakan Fuzzy tsukamoto dibandingkan dengan metode fuzzy lainnya. Logika fuzzy adalah ilmu yang mempelajari  tentang  ambiguitas  [11].  Terdapat  konsensus  umum  bahwa  logika fuzzy bersifat  akomodatif  terhadap informasi yang telah dikumpulkan sebelumnya dan dapat menangani ambiguitas. Sebuah model sistem yang mampu menghasilkan  estimasi output akan  dikembangkan  dengan  menggunakan  logika fuzzy [12].  Logika fuzzy memperhitungkan  penawaran  dan  permintaan  ketika  menentukan output .  Hasilnya,  logika fuzzy Tsukamoto  dapat digunakan  sebagai  metode  alternatif  penyelesaian  masalah  tanpa  perlu  membangun  infrastruktur  baru  untuk menentukan  tingkat  produksi  tempe  sesuai  rekomendasi  perhitungan  yang  dibutuhkan  produsen  tempe  memenuhi permintaan konsumen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dilakukannya penelitian ini di Jakasampurna, sebuah kelurahan di Kecamatan Pulo Gede, Kota Bekasi, Bekasi Barat, Jawa Barat. Metode yang digunakan adalah Fuzzy Tsukamoto. Di Pabrik Tempe Pak Kiki di Jakasampurna, Bekasi Barat, kami melakukan wawancara mendalam dan melakukan observasi langsung untuk mengumpulkan data. Lokasi penelitian  ini  berada  di  dusun  Pulo  Gede  di  kota  Bekasi  di  provinsi  Jawa  Barat.  Pabrik  Tempe  adalah  tempat wawancara ekstensif dan investigasi lapangan milik pak Kiki di Jakasampurna.
Terdapat  enam  tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan  seperti  pada  gambar  1,  yang  pertama  dengan  cara mendefinisikan tujuan untuk memprediksi jumlah produksi tempe dengan meminimalisir kelebihan jumlah persediaan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1925 − 1932 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3217
terlalu tinggi, dan lanjut pada tahap kedua yaitu desain penelitian dengan mempelajari peran-peran yang terlibat pada area penelitian untuk mengisi variabel-variabel kebutuhan analisis data, tahapan ketiga mencari perbandingan pada penelitian-penelitian terdahulu yang relevan, tahap keempat adalah tahapan pengumpulan data yang diperlukan untuk tahapan kelima yaitu proses analisis data-data yang ditemukan sebagai bahan perhitungan dengan metode model fuzzy Tsukamoto, dan kemudian pada tahap akhir yang keenam yaitu memberikan kesimpulan.

## 2.2 Logika Fuzzy
Penalaran fuzzy yang rumit  dan menjengkelkan  adalah sesuatu  yang dihindari  dalam segala  situasi. Jika seseorang belajar tentang penalaran fuzzy untuk pertama kalinya, mereka mungkin akan sangat skeptis pada awalnya. Terlepas dari kenyataan bahwa ide logika fuzzy sudah ada sejak lama, dalam beberapa tahun terakhir, ilmu logika fuzzy yang modern dan metodis telah ditemukan  [13]. Masuk akal  untuk mengubah ruang input menjadi  ruang output dengan menggunakan  logika  yang  tidak  tepat.  Logika fuzzy adalah  subbidang  AI  yang  mensimulasikan  proses  berpikir manusia dengan membangun algoritme komputer yang dapat dieksekusi [14]. Dalam berbagai aplikasi pemrosesan data non-biner, algoritme ini diimplementasikan. Pernyataan yang membingungkan dapat dibuat diberikan interpretasi logis menggunakan logika fuzzy [15].
Logika klasik bersifat biner (0 atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak); Logika Boleaan memperbaiki hal ini dengan  memperkenalkan  gagasan  tentang  kebenaran  parsial.  Istilah  "inferensi fuzzy "  mengacu  pada  penggunaan penalaran fuzzy dalam proses merumuskan pemetaan dari input ke output [16]. Fuzzy Logic Toolbox memungkinkan pengguna  untuk  membuat  sistem  inferensi fuzzy tipe  Mamdani  dan  Sugeno.  Peneliti  dalam  penelitian  ini,  metode Tsukamoto  dikombinasikan  dengan  logika fuzzy untuk  menghasilkan  kesimpulan  yang  lebih  tepat.  Metode  model Tsukamoto adalah perluasan pada penalaran yang monoton karena setiap aturan konsekuen yang berbentuk IF-THEN harus  dipresentasikan  pada  suatu  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton  ( fire  strength )  [17]. Penelitian  seperti  ini  seharusnya  juga  dapat  membantu  dalam  pembuatan  tempe.  Peneliti  ini  akan  mempermudah pabrik tempe dalam menetapkan target produksi dengan menggunakan teknik logika fuzzy model Tsukamoto. Untuk memastikan bahwa kesenjangan antara permintaan konsumen dan output industri ditutup secara permanen [18].
Gambar 2. Diagram Fuzzy Inference System (FIS)
Sistem inferensi fuzzy yakni suatu kerangka komputasi yang didasari oleh teori himpunan fuzzy , aturan fuzzy dengan bentuk If-Then , dan penalaran fuzzy [19]. Diagram blok setiap proses inferensi fuzzy terlihat pada Gambar 2. Sistem  inferensi fuzzy yang  menerima  masukan  ( input ) crisp ,  kemudian  dikirim  ke  basis  pengetahuan  yang  berisi aturan-aturan fuzzy bentuk If-Then . Fire strength atau pada nilai keanggotaan anteseden (α) akan dicari pada setiap aturan-aturannya, jika aturan melebihi dari satu, maka dilakukan agregasi untuk keseluruhan aturan. Tahapan lanjutan untuk  memperoleh  hasil  agregasi  akan  dilakukan defuzzy supaya  mendapatkan  nilai crisp sebagai  luaran  ( output) sistem. Metode Fuzzy Inference System (FIS) yang bisa digunakan untuk menemukan nilai error yang kecil dengan metode Tsukamoto [20]. Sebagai ilustrasi, anggap saja x dan y adalah input dan z adalah hasilnya. Himpunan A1 dan A2 adalah himpunan bagian  dari  variabel x . Ada dua kelompok untuk  variabel y , dinotasikan B1 dan B2, dan dua kelompok,  dinotasikan  C1  dan  C2,  untuk  variabel z ,  yang  memerlukan  monotonitas  dalam  koleksi  C1  dan  C2. Mengingat dua prinsip ini:
IF x is A1 and y is B2 Then z is C1 (1) IF x is A2 and y is B1 Then z is C2 (2)
Untuk skenario pertama (a1), nilai yang diprediksi adalah a2, dan untuk skenario kedua (a2), nilainya adalah a3. Nilai aturan pertama untuk z1 dan nilai aturan kedua untuk z2 ditentukan dengan menggunakan logika monoton.

## 2.2.1 Fuzzifikasi
Istilah  "fuzzifikasi"  mengacu  pada  proses  penggunaan  fungsi  keanggotaan  dari  basis  pengetahuan Fuzzy untuk mengubah  input  dengan  nilai  yang  keras  menjadi  variabel  bahasa  [21].  Sebagai  bagian  dari  input  yang  ambigu, fuzzifikasi memodifikasi nilai yang dimasukkan sebelumnya sehingga tidak memiliki nilai kebenaran absolut ( Crisp Input ) [22].
2.2.2 Inferensi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1925 − 1932 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3217
Menggunakan  kombinasi  data fuzzy dan  aturan fuzzy yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  untuk  sampai  pada kesimpulan yang masuk akal, disebut penalaran fuzzy [23]. Contoh tata bahasa aturan fuzzy adalah sebagai berikut:
IF antecendent THEN Consequent (3)

## 2.2.3 Defuzzifikasi
Dengan  menyesuaikan  nilai fuzzy keluaran,  defuzzifikasi  menghasilkan  nilai  crisp  yang  sesuai  dengan  fungsi keanggotaan yang telah ditetapkan. Prosedur defuzzy mengambil dengan mengasumsikan koleksi fuzzy sebagai input, dibangun  menggunakan  kombinasi  aturan fuzzy ,  dan  sebagai  output  berupa  angka  yang  berada  dalam  domain himpunan fuzzy tersebut. Untuk mendapatkan hasil yang berarti, nilai crisp harus diterapkan pada koleksi fuzzy yang memiliki rentang tertentu [24].
Z = (𝑎−𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡1∗𝑍1)+(α−predikat2∗Z2)+⋯…+(α−predikatn∗Zn) α−predikat1+α−predikat2+⋯…+α−predikatn
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setiap aspek produksi tempe, mulai dari pembuatan adonan dan pencetakan hingga pengemasan, dilakukan setiap hari di Usaha Tempe Pak Kiki. Satu lonjor dapat dijadikan sebagai 5 tempe. Proses pembuatan tempe dilakukan selama 3 hari. Setiap 3 hari, tempe yang sudah dikemas akan disalurkan ke para pedagang di  pasar Kranji.  Wawancara dan catatan dari pabrik tempe lokal menjadi sumber utama untuk statistik produksi ini. Pak Kiki mengatakan bahwa cuaca sangat  berpengaruh  dalam  produksi  tempe,  jika  cuaca  cerah  dia  bisa  membuat  tempe  sebanyak  62  lonjor  dan  jika sedang hujan, dia hanya produksi sebanyak 30 lonjor saja. Catatan produksi dari Januari 2023 sedang dianalisis. Data dibuat per minggu supaya mudah untuk mendatanya. Data produksi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Produksi Pengolah Tempe Tanggal Produksi Permintaan Persediaan 01-07 1.680 1.595 85 08-14 1.920 1.850 70 15 - 21 1.740 1.695 45 22 - 31 1.710 1.585 125
Dari  data  bulan  Januari  2023,  produksi  terbesar  mencapai  1.920  tempe  per  minggu  dan  produksi  terkecil mencapai 1.680 tempe per minggu, permintaan tertinggi mencapai 1.850 tempe per minggu dan permintaan terendah mencapai  1.585  tempe  per  minggu.  Untuk  membantu  usaha  tempe  pak  Kiki  menetapkan input dan output yang merupakan prasyarat untuk menghitung output menggunakan metode fuzzy . Kisaran dari nilai terendah hingga nilai tertinggi dari sebuah variabel ambigu merupakan semesta linguistiknya. Selain itu, variabel fuzzy akan disertai dengan himpunan fuzzy , yang masing-masing memiliki batas minimal dan maksimal (domain himpunan fuzzy ). Data produksi dapat dilihat dalam bentuk chart , seperti gambar 3 di bawah.
Gambar 3. Chart Produksi Januari 2023
Pada titik ini, fungsi keanggotaan himpunan fuzzy digunakan untuk mencari nilai keanggotaan pada himpunan penawaran dan permintaan yang ada. Pembacaan tertinggi dan terendah yang mungkin terjadi pada bulan Januari 2023 digunakan  untuk  perhitungan  ini.  Variabel  permintaan,  variabel  persediaan,  dan  variabel  manufaktur  semuanya termasuk  dalam  kelompok  variabel  ini.  Masalah  prediksi  produksi  UD  membutuhkan  pendekatan  multi-cabang, termasuk Tempe Puji yang berbasis Tsukamoto. Penting untuk memiliki representasi untuk tiga variabel yang ambigu:
1680 1920 1740 1710 1595 1850 1695 1585 85 70 45 125 0 500 1000 1500 2000 2500 minggu 1 minggu 2 minggu 3 minggu 4 Data Produksi Januari 2023 produksi permintaan persediaan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1925 − 1932 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3217
permintaan, inventaris, dan output . Penulis menggunakan tiga variabel yang disajikan pada Tabel 2 untuk menentukan variabel yang bersifat ambigu.
Tabel 2. Variabel Fuzzy Variabel Keterangan Permintaan X Persediaan Y Produksi Z
Diketahui :
Dalam  aktifitas  pada  perusahaan  dua  faktor input ,  variabel  permintaan,  dan  variabel  persediaan dipertimbangkan,  sementara  hanya  satu  variabel output -produksi  barang-yang  dipertimbangkan.  Ada  dua kemungkinan  interpretasi  untuk  variabel  permintaan:  naik  atau  turun.  Demikian  pula,  ada  dua  kemungkinan interpretasi untuk variabel persediaan: banyak atau sedikit. Demikian pula, ada dua kemungkinan interpretasi untuk variabel produksi barang: naik atau turun.
Permintaan tertinggi =1850 Persediaan Tertinggi =125 Produksi Tertinggi=1920 Permintaan Terendah=1585 Persedian Terendah=45 Produksi Terendah=1680 Berdasarkan Data : Hitunglah output bisnis  dengan  menggunakan  pendekatan  tsukamoto,  dengan  permintaan  sebesar  1.595  dan persediaan sebesar 85.
Penyelesaian : Ada  beberapa  tahap  yang  terlibat  ketika  melakukan  metode  Tsukamoto  secara  manual.  Definisi  variabel fuzzy , penalaran, dan defuzzifikasi (menentukan keluaran tegas).
a.   Mendefinisikan variabel
1.   Variabel Permintaan terdiri atas 2 himpunan fuzzy , yaitu TURUN dan NAIK. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy TURUN dan NAIK:
μPmt TURUN [X]= { 1 𝑋 𝑚𝑎𝑥 − 𝑋 𝑋 𝑚𝑎𝑥 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 0 , , , 𝑋 ≤ 𝑋 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑚𝑖𝑛 ≤𝑋≤𝑋 𝑚𝑎𝑥 𝑋≥𝑋 𝑚𝑎𝑥
(5) μPmt NAIK [X]= { 0 𝑋 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑚𝑎𝑥 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 1 , , , 𝑋 ≤ 𝑋 𝑚𝑖𝑛 𝑋 𝑚𝑖𝑛 ≤𝑋≤𝑋 𝑚𝑎𝑥 𝑋≥𝑋 𝑚𝑎𝑥 (6)
Mendapatkan angka keanggotaan set variabel Permintaan BAWAH dan ATAS dapat dilakukan dengan: X : 1595 (gambar 4).
μPmt TURUN [1595] = {
1
1850 − 1595 1850 − 1585 0 , , , 𝑋 ≤ 1585 1585≤𝑋≤1850
𝑋≥1850
μPmt TURUN [1595] = 255/265 = 0,9622
μPmt NAIK [1595] = { 0 1595 − 1585 1850 − 1585 1 , , , 𝑋 ≤ 1585 1585≤𝑋≤1850 𝑋≥1850
μPmt NAIK [1595] = 10/265 = 0,0377
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Variabel Permintaan
2.   Variabel Persediaan termasuk pasangan fuzzy SEDIKIT dan BANYAK. Algoritma keanggotaan himpunan fuzzy untuk himpunan SEDIKIT dan BANYAK:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1925 − 1932 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3217
μPsd SEDIKIT [Y]= {
1
𝑌 𝑚𝑎𝑥 − 𝑌
𝑌 𝑚𝑎𝑥 − 𝑌 𝑚𝑖𝑛
0 , , , 𝑌 ≤ 𝑌 𝑚𝑖𝑛 𝑌 𝑚𝑖𝑛 ≤𝑌≤𝑌 𝑚𝑎𝑥 𝑌≥𝑌 𝑚𝑎𝑥 (7)
μPsd BANYAK [Y]= { 0 𝑌 − 𝑌 𝑚𝑖𝑛 𝑌 𝑚𝑎𝑥 − 𝑌 𝑚𝑖𝑛 1
, , , 𝑌 ≤ 𝑌 𝑚𝑖𝑛 𝑌 𝑚𝑖𝑛 ≤𝑌≤𝑌 𝑚𝑎𝑥 𝑌≥𝑌 𝑚𝑎𝑥
(8)
Nilai keanggotaan himpunan SEDIKIT dan BANYAK dari variable Persediaan bisa dicari dengan: Y = 85 (gambar 5).
μPsd SEDIKIT [85] = { 1 125 − 85 125 − 45
0 , , , 𝑌 ≤ 45 45 ≤𝑌≤125 𝑌≥125
μPsd SEDIKIT [85] = 40/80 = 0,5
μPsd BANYAK [85] = { 0 85 − 45 125 − 45
1 , , , 𝑌 ≤ 45 45 ≤𝑌≤125 𝑌≥125
μPsd BANYAK [85] = 40/80 = 0,5
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Variabel Persediaan
3.   Variabel Produksi terdiri dari 2 himpunan fuzzy , yaitu BERKURANG dan BERTAMBAH. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy BERKURANG dan BERTAMBAH (gambar 6) :
μPr BERKURANG [Z]= {
1 𝑍 𝑚𝑎𝑥 − 𝑍 𝑍 𝑚𝑎𝑥 − 𝑍 𝑚𝑖𝑛 0 , , , 𝑍 ≤ 𝑍 𝑚𝑖𝑛 𝑍 𝑚𝑖𝑛 ≤𝑍≤𝑍 𝑚𝑎𝑥 𝑍≥𝑍 𝑚𝑎𝑥
(9)
μPr BERTAMBAH [Z]= {
0 𝑍 − 𝑍 𝑚𝑖𝑛 𝑍 𝑚𝑎𝑥 − 𝑍 𝑚𝑖𝑛 1 , , , 𝑍 ≤ 𝑍 𝑚𝑖𝑛 𝑍 𝑚𝑖𝑛 ≤𝑍≤𝑍 𝑚𝑎𝑥 𝑍≥𝑍 𝑚𝑎𝑥 (10) μPr BERKURANG = 1680
μPr BERTAMBAH = 1920
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan Variabel Produksi b.   Inferensi
Berdasarkan  apa  yang  telah  dikatakan  di  atas,  kita  dapat  menghasilkan  empat  himpunan fuzzy :  permintaan rendah, permintaan tinggi, sedikit persediaan, banyak persediaan, output rendah, dan produksi tinggi. Mencapai empat aturan ambigu berikut ini:
[R1] JIKA Permintaan TURUN, dan Persediaan BANYAK, MAKA Produksi Barang BERKURANG.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1925 − 1932 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3217
[R2] JIKA Permintaan TURUN, dan Persediaan SEDIKIT, MAKA Produksi Barang BERKURANG. [R3] JIKA Permintaan NAIK, dan Persediaan BANYAK, MAKA Produksi Barang BERTAMBAH. [R4] JIKA Permintaan NAIK, dan Persediaan SEDIKIT, MAKA Produksi Barang BERTAMBAH.
Empat  aturan fuzzy yang  tercantum  di  atas  digunakan  untuk  menghitung  angka  dan  z  untuk  setiap  aturan. Metode untuk mentransformasikan keempat prinsip tersebut ke dalam z dan nilai masing-masing.
[R1] JIKA Permintaan TURUN, dan Persediaan BANYAK, MAKA Produksi Barang BERKURANG; ∝ 1=μPmt TURUN [X] ∩ Psd BANYAK [Y] =min (μPmt TURUN [1595] ,Psd BANYAK [85]) = min ( [0,9622] , [0,5] ) = 0,5
Produksi Barang KURANG, sebagaimana ditentukan oleh peran keanggotaannya pada persamaan di atas maka diperoleh persamaan berikut.
𝑍𝑚𝑎𝑥 − 𝑍1 𝑍𝑚𝑎𝑥 − 𝑍𝑚𝑖𝑛 = α1
Z1 = Zmax – α1(Z max – Z min ) Z1 = 1920 – 0,5 (1920 – 1680) Z1 = 1920 – 120 Z1 = 1800
[R2] JIKA Permintaan TURUN, dan Persediaan SEDIKIT, MAKA Produksi Barang BERKURANG; ∝ 2=μPmt TURUN [X] ∩ Psd SEDIKIT [Y] =min (μPmt TURUN [1595] ,Psd SEDIKIT [85]) = min ( [0,9622] , [0,5] ) = 0,5
Ekspresi berikut ini diturunkan dari ekspresi di atas dengan menerapkan fungsi keanggotaan pada himpunan Produksi Barang KURANG..
𝑍𝑚𝑎𝑥 − 𝑍2 𝑍𝑚𝑎𝑥 − 𝑍𝑚𝑖𝑛 = α2
Z2 = Zmax – α2(Zmax – Zmin) Z2 = 1920 – 0,5 (1920 – 1680) Z2 = 1920 – 120 Z2 = 1800
[R3] JIKA Permintaan NAIK, dan Persediaan BANYAK, MAKA Produksi Barang BERTAMBAH; ∝ 3=μPmt NAIK [X] ∩ Psd BANYAK [Y] = min (μPmt NAIK [1595] ,Psd BANYAK [85]) = min ( [0,0377] , [0,5] ) = 0,5
Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  Produksi  Barang  BERTAMBAH  pada  persamaan  di  atas  maka diperoleh persamaan berikut.
𝑍𝑚𝑎𝑥 − 𝑍3 𝑍𝑚𝑎𝑥 − 𝑍𝑚𝑖𝑛 = α3
Z3 = α3(Zmax – Zmin)+Zmin Z3 = 0,5 (1920 – 1620)+1620 Z3 = 120 + 1620 Z3 = 1740
[R4] JIKA Permintaan NAIK, dan Persediaan SEDIKIT, MAKA Produksi Barang BERTAMBAH; ∝ 4=μPmt NAIK [X] ∩ Psd SEDIKIT [Y] = min (μPmt NAIK [1595] ,Psd SEDIKIT [85]) = min ( [0,0377], [0,5] ) = 0,5
Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  Produksi  Barang  BERTAMBAH  pada  persamaan  di  atas  maka diperoleh persamaan berikut.
𝑍𝑚𝑎𝑥 − 𝑍4 𝑍𝑚𝑎𝑥 − 𝑍𝑚𝑖𝑛 = α4 Z4 = α4(Zmax – Zmin)+Zmin Z4 = 0,5(1920 – 1620)+1620 Z4 = 120+1620 Z4 = 1740
c.   Defuzifikasi Pada metode tsukamoto, untuk menentukan output crisp , digunakan defuzifikasi rata-rata terpusat, yaitu :
Z= (α 1∗z 1)+(α 2∗z 2)+(α 3∗z3)+(α 4∗z 4) α 1+α 2+α 3+α 4 (11)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1925 − 1932 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3217
Z = (0,5∗1800)+(0,5∗1800)+(0,5∗1740)+(0,5∗1740) 0,5+0,5+0,5+0,5
Z = 3540 2 Z = 1770
Perkiraan produksi tempe adalah 1770, berdasarkan perkiraan permintaan sebesar 1595 dan persediaan yang ada sebesar 85.

## 4. KESIMPULAN
Melalui  penerapan  teknik  logika fuzzy model  Tsukamoto,  penelitian  ini  akan  membantu  proses  pembuatan  tempe terkait  perencanaan  praproduksi  pembuatan  tempe  menjadi  terencana  dan  lebih  baik  dari  operasional  sebelumnya. Untuk  memastikan  bahwa  kesenjangan  antara  permintaan  konsumen  dan output hasil  produksi  menjadi  stabil. Menurut  temuan,  teknik fuzzy Tsukamoto  adalah  yang  efektif  untuk  menyelesaikan  masalah  peramalan output praproduksi  tempe  di  masa  depan.  Dengan  menyesuaikan  tingkat  permintaan  ( X ),  penawaran  ( Y ),  dan output ( Z ). Sejauh preferensi pelanggan ( X ) dicirikan oleh himpunan fuzzy yang bersifat ambigu, himpunan fuzzy ada yang naik dan  turun  pada  stok  ( Y ).  Produksi  ( Z )  terdiri  dari  kelompok fuzzy banyak  dan  sedikit.  Jumlah output tempe  yang diprediksi, jika dengan permintaan sebesar 1595 dan stok yang ada sebesar 85, maka yang diproduksi adalah 1770. Temuan  ini  akan  membantu  produsen  tempe  mengantisipasi  terkait  penggunaan  bahan  dasar  tempe  untuk meningkatkan  kualitas  tempe  terbaik  hanya  dengan  menggunakan  bahan  dasar  yang  selalu  segar  bukan  dalam penyimpanan yang terlalu lama, yang akan berdampak pada kualitas tempe menjadi kurang baik untuk dipasarkan.

## REFERENCES
[1] R. Krisdiana dan others, “Preferensi industri tahu dan tempe terhadap ukuran dan warna biji kedelai,” 2018.
[2] S. N. S. Nurmuslimah, “Aplikasi Fuzzy Logic Mamdani Untuk Menghitung Jumlah Produksi Tempe,” in Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan, 2016, hal. 33–40.
[3] A. Alvina dan D. H. Hamdani, “Proses Pembuatan Tempe Tradisional,” J. Ilm. Pangan Halal, vol. 1, no. 1, 2019.
[4] A. Prasetyo, E. Hartoyo, dan others, “Analisis Resiko Usaha Industri Tempe Di Kota Surakarta,” J. Ilm. Agrineca, vol. 21, no. 2, hal. 84–90, 2021.
[5] L.  Hanim,  E.  Soponyono,  dan  M.  Maryanto,  “Pengembangan UMKM Digital di  Masa  Pandemi  Covid-19,”  in  Prosiding Seminar Nasional Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarakat, 2021, vol. 2, no. 1, hal. 30–39.
[6] R.  Taufiq,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jumlah  Produksi  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” J. Tek., vol. 8, no. 1, 2019.
[7] V. M. Nasution dan G. Prakarsa, “Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani,”  J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 1, hal. 129–135, 2020.
[8] A.  P.  Kusuma,  W. D.  Puspitasari,  dan  T.  Gustiyoto,  “Sistem pendukung  keputusan dalam  menentukan jumlah  produksi seragam menggunakan metode fuzzy tsukamoto,” Antivirus J. Ilm. Tek. Inform., vol. 12, no. 1, 2018.
[9] A. Prayogi, “Sistem pendukung keputusan untuk penentuan jumlah produksi nanas menggunakan metode fuzzy tsukamoto,” Skripsi). Malang Univ. Brawijaya, 2017.
[10]  S. Hajar, M. Badawi, Y. D. Setiawan, M. N. H. Siregar, dan A. P. Windarto, “Prediksi Perhitungan Jumlah Produksi Tahu Mahanda dengan Teknik Fuzzy Sugeno,” J-Sakti (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, hal. 210–219, 2020.
[11]  P. Hájek, L. Godo, dan F. Esteva, “Fuzzy logic and probability,” arXiv Prepr. arXiv1302.4953, 2013.
[12]  P. Gupta, M. K. Mehlawat, M. Inuiguchi, dan S. Chandra, Fuzzy portfolio optimization: advances in hybrid multi-criteria methodologies, vol. 316. Springer, 2014.
[13]  F. M. McNeill dan E. Thro, Fuzzy logic: a practical approach. Academic Press, 2014.
[14]  H. T. Nguyen, C. Walker, dan E. A. Walker, A first course in fuzzy logic. Chapman and Hall/CRC, 2018.
[15]  C. W. De Silva, Intelligent control: fuzzy logic applications. CRC press, 2018.
[16]  M. Rusli, Dasar Perancangan Kendali Logika Fuzzy. Universitas Brawijaya Press, 2017.
[17]  D. Pekaslan, J. M. Garibaldi, dan C. Wagner, “Exploring subsethood to determine firing strength in non-singleton fuzzy logic systems,” in 2018 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), 2018, hal. 1–8.
[18]  R.  E.  Prasetyo,  W.  D.  Sayekti, dan  E. Kasymir,  “Tingkat  Kepuasan dan  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Permintaan Tempe Oleh Konsumen Rumah Tangga Di Kota Bandar Lampung,” J. Ilmu Ilmu Agribisnis J. Agribus. Sci., vol. 6, no. 4, hal. 368–375, 2019.
[19]  T.  Tundo  dan  E.  I.  Sela,  “Application  of  the  fuzzy  inference  system  method  to  predict  the  number  of  weaving  fabric production,” IJID (International J. Informatics Dev., vol. 7, no. 1, hal. 21–29, 2018.
[20]  R.  A.  Wibowo  et  al.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Menggunakan  Fuzzy  Inference  System  (  FIS  ) Tsukamoto,” vol. 1, no. 1, hal. 34–39, 2018.
[21]  S. Thaker dan V. Nagori, “Analysis of fuzzification process in fuzzy expert system,”  Procedia Comput. Sci., vol. 132, hal. 1308–1316, 2018.
[22]  C. C. Ragin, “From fuzzy sets to crisp truth tables,” Comp. Methods Adv. Syst. cross-case Anal. Small-N Stud., 2005.
[23]  N. S. Pinem dan D. P. Utomo, “Implementasi Fuzzy Logic Dengan Infrensi Tsukamoto Untuk Prediksi Jumlah Kemasan Produksi (Studi Kasus: PT. Sinar Sosro Medan),” Pelita Inform. Inf. dan Inform., vol. 9, no. 1, hal. 56–60, 2020.
[24]  S. Chakraverty, D. M. Sahoo, N. R. Mahato, S. Chakraverty, D. M. Sahoo, dan N. R. Mahato, “Defuzzification,” Concepts Soft Comput. Fuzzy ANN with Program., hal. 117–127, 2019.