Terbit online pada laman : https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ISSN (Media Online) 2722-0524

## Perancangan Aplikasi Menentukan Jumlah Produksi Roti Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto Pada PT. ChochoInti Sejahtera

## Novi Andriani
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: noviandriani81@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel:
Diterima Redaksi   : 04 Februari 20021 Revisi Akhir           : 09 Februari 0021 Diterima                 : 25 Maret 2021 Diterbitkan Online : 26 Maret 0021 Logika fuzzy (logikasamar) itusendirimerupakanlogika yang berhadapan dengan konsep kebenaran sebagian, dimana  logika klasik menyatakan bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam istilah binary (0  atau  1),  sedangkan  logika  fuzzy  memungkinkan  nilai  keanggotaan antara 0 dan 1. Logika fuzzy terdiri dari suatu Fuzzy Inference System atau sistem penalaran fuzzy. Salah satu Fuzzy inference system adalah penalaran dengan metode Tsukamoto.
K ATA K UNCI Fuzzy Inferecne System, OptimalisasiJumlahProduksi Roti, SistemInformasi
K ORESPONDENSI
E-mail: noviandriani81@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Logika  fuzzy (logikasamar)  itu sendiri  merupakan logika  yang berhadapan dengan konsep kebenaran  sebagian, dimana  logika klasik  menyatakan bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam  istilah  binary (0 atau 1), sedangkan logika  fuzzy  memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1. Berbagai teori didalam perkembangan  logika  fuzzy menunjukkan bahwa pada dasar nya logika fuzzy dapat digunakan untuk memodelkan berbagai sistem. Logika fuzzy terdiri dari suatu Fuzzy Inference System atau Sistem Penalaran Fuzzy. Salah satu Fuzzy Inference System adalah penalaran  dengan  metode  Tsukamoto.Padametode  Tsukamoto,  data-data  tersebut  merupakan  faktor-faktor  yang mempengaruhi dan akan menjadi variabel input yang akan diolah dengan metode Tsukamoto untuk menjadi keluaran (output) berupa penentuan jumlah roti yang akan diproduksi.
PT.  ChochoInti  Sejahtera  merupakan  suatu  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  pembuatan  roti.  Banyak  sekali faktor yang  harus dipertimbangkan dalam  menentukan  berapa  jumlah produksi  yang  harus dihasilkan perbulannya yang  akan  dijadikan  target  dalam  memulai  sebuah  usaha.  Untukitu,  dalam  menentukan  target  jumlah  produksi perbulan  dibutuhkan  sebuah  sistem  keputusan  untuk  mengelola  dan  memanajemen  segala  sumber  daya  yang  ada sehingga suatu produksi dapat berjalan dengan efektif dan efisien. Dalam pembuatan sistem pendukung keputusan ini diterapkan  logika  fuzzy untuk mengelola  faktor-faktor yang  menentukan  jumlah produksi tersebut. Faktor tersebut akan dijadikan suatu masukan kemudian diproses dengan logika fuzzy sehingga diperoleh suatu keluaranya itu jumlah roti yang diproduksi setiap harinya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Logika Fuzzy
Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Logika fuzzy dikatakan sebagai logika baru yang lama, sebab ilmu tentang logika fuzzy modern dan metode baru ditemukan beberapa tahun lalu padahal sebenarnya konsep tentang logika fuzzy itu sendiri sudah ada pada diri kita sejak lama. Logika ini berbasiskan perasaan manusia. Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy antara lain:
1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. Konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti.
2. Logika fuzzy sangat fleksibel.
3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data yang tidak tepat.
4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinier yang sangat kompleks.
5. Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional.

## Bulletin of Information Technology (BIT)

## 6. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.

## 2.2. Perkembangan Logika Fuzzy
Pada pertengahan 1960, Prof. Lotfi Zadeh dari Universitas California di Barkeley menemukan bahwa logika benar atau salah pada logika Boolean tidak memperhitungkan beragam kondisi yang nyata. Untuk menghitung gradasi yang tak terbatas jumlahnya antara benar dan salah, Zadeh mengembangkan ide penggolongan set yang ia beri nama set fuzzy.  Tidak  seperti  logika  boolean,  logika  fuzzy  memiliki  banyak  nilai.  Fuzzy  membagi  data  ke  dalam  derajat keanggotaan, yaitu sesuatu yang dapat menjadi sebagian benar dan sebagian salah dalam waktu yang bersamaan.
Dalam  dekade  tujuh  puluhan  sampai  Zadeh  menerbitkan  karya-karyanya  tentang  himpunan  fuzzy,  banyak perkembangan teoritis dalam logika fuzzy. Di Amerika, banyak peneliti di bidang ini yang dikembangkan menjadi fuzzy logic control (FLC) seperti Mohammed El Hawary, Malik, dan El Sharkawi. Perkembangan di Eropa dipelopori oleh Prof. E. Mamdani dan Miranda. Mulai pertengahan 1970-an sampai dengan sekarang, para peneliti Jepang telah melakukan  pekerjaan  yang  sangat  hebat  dalam  aplikasi  teori  di  bidang  electrical  engineering,  sebagian  besar kesuksesan  produk-produk  Jepang  sangat  berkaitan  erat  dengan  aplikasi  teknologi  logika  fuzzy.  Karena  adanya interaksi logika fuzzy ke dalam sistem informasi dan rekayasa proses aplikasi, menghasilkan sistem kontrol, peralatan rumah  tangga,  dan  sistem  pendukung  keputusan  yang  lebih  fleksibel  dibandingkan  dengan  sistem  konvensional (Kusumadewi, 2014, hal 9).

## 2.3 Metode Tsukamoto
Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berebentuk IF-THEN harus direpresentasikan dengan suatu  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton  (Gambar  3.6).  Sebagai  hasilnya,  output  hasil inferensi  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan  secara  tegas  (crisp)  berdasarkan  a-predikat  (fire  strength).  Hasil  akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
Misalkan ada 2 variabel input, Var-1 (x) dan Var-2 (y), serta 1 variabel output, Var-3 (z), dimana Var-1 terbagi atas 2 himpunan yaitu A1 dan A2 terbagi atas 2 himpunan B1 dan B2, Var-3 juga terbagi atas 2 himpunan yaitu C1 dan C2 ( C1 dan C2 harus monoton). Ada 2 aturan yang digunakan, yaitu:
[R1] IF (x is A1) and (y is B2) THEN (z is C1)
[R2] IF (x is A2) and (y is B1) THEN ( z is C2)
Alur inferensi seperti untuk mendapatkan satu nilai crisp z seperti terlihat pada Gambar 1
Gambar 1 Metode Inferensi Tsukamoto, Sumber : Kusumadewi, 2008, hal 87

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 1, Maret 2021, pp 38- 44 ISSN 2722-0524 (media online)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Sistem
Analisis sitem bertujuan untuk mengindentifikasi kebutuhan sistem dan permasalahan-permasalah yang ada pada sistem sebelum aplikasi dibangun. Analisis ini diperlukan sebagai dasar bagi tahapan perancangan sistem. Analisis sistem ini meliputi spesifikasi aplikasi, spesifikasi pengguna dan lingkungan operasi.

## 3.2 Analisa Permintaan Jumlah Produksi Roti Pada PT. Chocho Inti Sejahtera
Pada bab ini akan dibahas mengenai permasalahan dalam penentuan jumlah Produksi Roti pada PT. Chocho Inti Sejahtera Medan dan tentang analisis sistem pendukung keputusan jumlah Produksi yang diajukan pada PT. Chocho Inti Sejahtera Medan secara rinci, berupa alur informasi dan langkah-langkah dalam mengatasi permasalahan yang dihadapi tersebut. Pada sistem Produksi Roti pada PT. Chocho Inti Sejahtera saat ini, proses Produksi masih dilakukan secara  manual dengan cara Produksi Roti berdasarkan permintaan  yang dilaporkan oleh bagian pemesanan apabila setiap hari ada bagian yang meminta pesanan Roti. Hal ini dirasa tidak tepat karena PT. Chocho Inti Sejahtera memiliki banyak  bagian  sehingga  mengakibatkan  bagian  produksi  harus  terus  Memproduksi  Roti  jika  ada  permintaan  dari bagian  setiap  harinya.  Sistem  yang  digunakan  saat  ini  akan  menghabiskan  cost  Produksi  yang  besar  yang menyebabkan pengeluaran perusahaan dapat naik dan dapat menyebabkan pcenurunan akan kualitas produk karena harus dibuat secara kontinue dalam skala yang tidak besar.
Bagian gudang akan menginput jumlah permintaan Roti yang didapatkan untuk bulan berjalan saat ini, selanjutnya bagian gudang akan melaporkan jumlah stok Roti yang tersedia di gudang, dan kemudian bagian Produksi mengikuti dengan melaporkan jumlah Produksi yang dikerjakan pada bulan-bulan sebelumnya. Jumlah persediaan pada gudang saat ini dan  jumlah permintaan pada bulan berjalan serta jumlah Produksi  yang dikerjakan pada bulan sebelumnya akan  diproses  menggunakan  analisis  fuzzy,  dan  menghasilkan  ramalan  jumlah  Produksi  pada  bulan  tersebut,  yang kemudian  hasil  ramalan  jumlah  Produksi  akan  dilaporkan  kepada  manajer  sebagai  suatu  masukan  untuk  membuat keputusan tentang jumlah produk yang akan di beli pada bulan berjalan.

## 3.3. Analisis kondisi sistem saat ini
Pada  saat  ini  proses  produksi  pada  PT.  Chocho  Inti  Sejahtera  masih  dilakukan  secara  manual  dengan  cara memproduksi roti berdasarkan permintaan yang dilaporkan oleh bagian permintaan apabila setiap hari ada konsumen yang  membeli  roti.  Hal  ini  dirasakan  kurang  tepat  karena  sering  mengakibatkan  kesalahan  perhitungan  antara permintaan  dan  persediaan.  Sistem  yang  digunakan  saat  ini  akan  menghabiskan  jumlah  produksi  yang  besar  yang mengakibatkan keuntungan dapat menurun. Dari hasil analisis permasalahan tersebut, perlu dirancang sebuah aplikasi yang  mampu  menentukan  jumlah  produksi  yang  optimal  yang  dapat  membantu  dalam  mengambil  keputusan. Perancangan  sebuah  aplikasi  harus  dibuat  secara  matang,  supaya  tampilannya  mudah  dipahami  dan  hasilnya bermanfaat dan memuaskan bagi para pemakai.

## 3.4. Perhitungan Menggunakan Dataset Kasu s
Kasus peramalan Metode Tsukamoto akan digunakan untuk memprediksi  jumlah produksi roti pada hari ke-31 dengan menggunakan data 30 hari sebelumnya. Dari data produksi 1 bulan dicari data maksimum dan data minimum selama 30 hari. Diketahui data permintaan pada hari ke-31 sebesar 20 dan persediaan masih 2, akan dihitung jumlah produksi pada hari ke-31 dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan.
RULE :
1.[R1] Jika Permintaan TURUN And Persediaan BANYAK Maka Pembelian Barang KURANG;
2.[R2] Jika Permintaan TURUN And Persediaan SEDIKIT Maka Pembelian Barang KURANG
3.[R3] Jika  Permintaan NAIK And Persediaan BANYAK Maka Pembelian Barang TAMBAH;
4.[R4] Jika Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKIT Maka Pembelian Barang KURANG;

## 4. IMPLEMENTASI

## 4.1 Implementasi sistem
Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain yang ada dalam dokumen desain sistem  yang  disetujui  dan  menguji,  menginstal,  memulai,  serta  menggunakan  sistem  yang  baru  atau  sistem  yang diperbaiki.
Penggunaan  suatu  komputer  untuk  pemecahan  masalah  membutuhkan  suatu  sistem  yang  baik,  sehingga memungkinkan  berhasilnya  komputer  dalam  melaksanakan  tugasnya,  yaitu  mengolah  data  menjadi  informasi.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Langkah  implementasi  yang  dilakukan  dalam  menyelesaikan  Perancangan  Aplikasi  Untuk  Menentukan  Jumlah Produksi  Roti  dengan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto,  menyediakan  perangkat  keras  (Hardware)  dan  perangkat  lunak (Software). Dalam tahap ini disediakan perangkat keras. Perangkat lunak yang dibutuhkan adalah Sistem Operasi XP dan bahasa pemograman yang digunakan untuk menulis program ke dalam komputer. Menguji sistem menjelaskan mengenai hasil pengujian sistem yang dilakukan pada Perancangan Aplikasi Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti dengan Metode Fuzzy Tsukamoto.
Metode pengujian sistem yang digunakan adalah black-box testing. Black-box testing adalah metode pengujian yang  dimana  penilaian  terhadap  sebuah  aplikasi  bukan  terletak  pada  spesikasi  logika/fungsi  aplikasi  tersebut, tapi masukan (input) dan keluaran (output). Dengan berbagai masukan (input) yang diberikan akan dievaluasi apakah suatu sistem/aplikasi dapat memberikan keluaran (output) yang sesuai dengan harapan penguji. Pengujian sistem dilakukan dengan cara sebagai berikut:
1. Hasil pengujian sistem disajikan dalam bentuk tabel.
2. Pengujian ditargetkan pada setiap proses yang dimiliki Perancangan Aplikasi Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti dengan Metode Fuzzy Tsukamoto.
3. Pada website yang dibuat terdapat beberapa halaman yang dibuat diantaranya halaman pertama yaitu login user, setelah masuk ke halaman administrator terdapat beberapa link menu yaitu utama, manage data, data rekapitulasi, tsukamoto proses, dan terakhir link menu keluar.

## 4.2 Pembahasan Hasil

## 4.2.1 Halaman Link Home
Halaman  ini  akan  tampil  pertama  sekali  sewaktu  user  masuk  ke  halaman  website  dengan  alamat http://localhost/tsukamoto  di  web  browser  seperti  mozilla,  sebelum  user  memproses  data  user  diharuskan  login terlebih dahulu dengan memasukkan username dan password, fungsinya adalah untuk mencegah user-user yang tidak berhak masuk ke halaman aplikasi Perancangan Aplikasi Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti dengan Metode Fuzzy Tsukamoto.
Gambar 1 : Halaman Login
Algoritma ini digunakan untuk menerangkan halaman login jalannya proses basis aturan, yang diterangkan sepertidi bawah ini :
Input : Username dan Password Output : Tampilan User/Halaman Login Proses : If usernameÅ”GJ-001” and Password Å”GJ- Then
Tampilan Å “Masuk Halaman Login” Endif

## 4.2.2 Halaman Utama Administrator
Halaman ini akan tampil jika user berhasil login, pada halaman ini terdapat beberapa link menu yaitu, utama, manage data, data rekapitulasi, tsukamoto proses, dan terakhir link menu keluar di Perancangan Aplikasi Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti dengan Metode Fuzzy Tsukamoto.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Volume 2, No. 1, Maret 2021, pp 38- 44 ISSN 2722-0524 (media online)
Gambar 2 : Halaman Utama Administrator
Algoritma Halaman Utama Administrator ini digunakan untuk menerangkan jalannya proses basis aturan, yang diterangkan sepertidi bawah ini :
Input : Administrator Output : Halaman Tampilan Administrator Proses : If Administrator Å”GJ-001” Then
Administrator  Å “Menampilkan Halaman Tampilan Administrator ” Endif

## 3.2.3 Halaman Form Roti
Halaman ini akan tampil jika user  memilih form Roti pada menu atas halaman administrator, pada halaman ini seorang user  dapat menambah, mengedit atau menghapus data Roti untuk Perancangan Aplikasi Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti dengan Metode Fuzzy Tsukamoto.
Gambar 3 : Halaman Roti
Algoritma ini digunakan untuk menerangkan jalannya proses basis aturan, yang diterangkan sepertidi bawah ini : Input : Data Barang
Output : Halaman Barang Proses : If  data Å”GJ-001” and  barang Å”GJ- Then
Data Barang  Å “Tampilan Barang”
Endif

## 4.2.4 Halaman Input Rekapitulasi
Halaman  ini  akan  tampil  jika  user    memilih  input  masukan  pada  menu  halaman  administrator,  pada  halaman  ini seorang user  dapat menambah, mengedit atau menghapus data  reakpitulasi Roti untuk Perancangan Aplikasi Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti dengan Metode Fuzzy Tsukamoto.
Gambar 4: Halaman Input Rekapitulasi Roti
Algoritma ini digunakan untuk menerangkan jalannya proses basis aturan, yang diterangkan sepertidi bawah ini : Input : kode
Output : barang
Proses
: If kode Å”GJ-001” and barang Å”GJ-
002” and kode Å”GJ-003” and barang Å”GJ-004” and

## Bulletin of Information Technology (BIT)
kode Å”GJ-005” and barang Å”GJ-006” and kode Å”GJ- 007” and barangÅ”GJ- 008” Then jumlah Å “persediaan barang” Endif

## 4.2.5 Pengujian Kasus 1
Halaman ini akan tampil jika user  memilih tsukamoto proses pada menu halaman administrator, pada halaman ini seorang user  melakukan uji coba untuk menentukan produksi Roti pada  Perancangan Aplikasi Untuk Menentukan Jumlah  Produksi  Roti  dengan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Uji  coba  ini  dengan  memilih  Roti  Rasa  Strawberry Acetazolamide dari tahun 2005 sampai tahun 2015 dimana jika persediaan ada = 3000 dan permintaan ada = 2000 maka    produksi  yang  diprediksi  untuk  tahun  2016  adalah  1,212,158  berikut  adalah  langkah-langkah  untuk memprediksi roti dengan menggunakkan metode tsukamoto.
Gambar 5: Halaman Tsukamoto Proses 1

## 4.2.6 Pengujian Kasus 2
Melakukan uji coba 2 untuk menentukan persediaan Roti pada  Perancangan Aplikasi Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti dengan Metode Fuzzy Tsukamoto. Uji coba ini dengan memilih Roti Rasa Coklat Acetazolamide dari tahun 2005 sampai tahun 2015 dimana jika persediaan ada = 5000 dan permintaan ada = 3500 maka  produksi yang diprediksi untuk tahun 2016 adalah 308,264, berikut adalah langkah-langkah untuk memprediksi produksi roti dengan menggunakkan metode tsukamoto.
Gambar 6: Halaman Tsukamoto Proses 2

## 5. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  pengujian  terhadap  Perancangan  Aplikasi  Untuk  Menentukan  Jumlah Produksi Roti dengan Metode Fuzzy Tsukamoto  yang dirancang ke dalam software, dan sesuai dengan  uraian  yang  telah  dibahas  pada  bab-bab  sebelumnya,  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Penggunaan  logika  fuzzy  pada  sistem  yang  nilai inputnya  tidak  pasti  mampu  menghasilkan output crisp, karena logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat.
2. Perancangan  Aplikasi  Untuk  Menentukan  Jumlah  Produksi  Roti  dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto dapat menjadi solusi alternatif dalam penentuan jumlah Produksi Roti. Hasil dari Perancangan  Aplikasi  Untuk  Menentukan  Jumlah  Produksi  Roti  dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto dengan terlebih dahulu membandingkan output yang dihasilkan dengan kebutuhan real time perusahaan, untuk itu diperlukan pengujian lebih lanjut oleh pihak perusahaan.
3. Perancangan  Aplikasi  Untuk  Menentukan  Jumlah  Produksi  Roti  dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto  ini,  masih  memiliki  beberapa  kelemahan  yaitu  belum  dapat  diimplementasikan secara nyata karena kurangnya waktu pengujian. Sistem  yang dibangun sebenarnya bersifat multiuser,  akan  tetapi  selama  pengujian,  sistem  berjalan  dalam  metode  single  user,  dan pengujian sistem dilakukan pada computer tunggal atau besifat stand alone.

## REFERENCES
1. R. A. S dan M. Shalahuddin, Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak, Bandung: Modula, 2011.
2. S. S, Panduan Belajar MySQL Database Server, Jakarta, 2010.
3. Y. Supardi, Semua bisa Menjadi Programmer VB6 Hingga VB 2008, Jakarta, 2011.
4. D. P. Utomo and S. D. Nasution, “SISTEM PAKAR MENDETEKSI KERUSAKAN TONER DENGAN MENGGUNAKAN METODE CASE BASED-REASONING,” J. Ris. Komput. (JURIKOM , vol. 3, no. 5, pp. 3–6, 2016.
5. R. P. Tanjung and M. Mesran, “SISTEM PAKAR MENDETEKSI KERUSAKAN MESIN LAS INVERTER DENGAN METODE CERTAINTYFACTOR,” Maj. Ilm. INFOTEK , vol. 2, no. 1, pp. 62–64, 2017.
6. M. Syahrizal, “SISTEM PAKAR UNTUK MENGIDENTIFIKASI KERUSAKAN PADA MOBIL TOYOTA DENGAN BEST FIRST SEARCH BERBASIS WAP,” Maj. Ilm. INTI , vol. 1, no. 1, pp. 53–57, 2013.
7. Yeni Lestari Nasution, M. Mesran, S. Suginam, and F. Fadlina, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT TUMOR OTAK MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR (CF),” J. INFOTEK , vol. 2, no. 1, Feb. 2017.
8. M. Mesran et al. , “Expert System for Disease Risk Based on Lifestyle with Fuzzy Mamdani,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 2.3, pp. 88–91, 2018.