Tangerang,  Oktober 2017

## PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI SHAMPO DENGAN FUZZY INFERENCE SYSTEM SUGENO: STUDI KASUS PT. GUARDIAN PHARMATAMA TANGERANG
Ri Sabti Septarini Universitas Muhammadiyah Tangerang / Fakultas Teknik, Program Studi Informatika
Jl. Perintis Kemerdekaan 1/33 Cikokol Kota Tangerang TLP. 55793251, 55772949, 55793802, 55736926 e-mail: risabtis@ft-umt.ac.id

## ABSTRACT
Human  are  always  faced  with  taking  a  decision.  It  also  happens  to  a  company  in  the  process  of determining  which  employees.  In  determination  the  production  plan  required  a  lot  of  considerations  in case of taking decisions. Beside that, the number of employees in a company is to determine who get the production  plan  of  the  achievement.  System  is  made  to  determine  employees  who  will  get  benefits achievement based on the some criteria have been determined by the company. These criterias will  be used  as  fuzzy  input which  also  process  a  called  fuzzy  variables.  In  this  research  will  construct  decision support  system  by  using  fuzzy  logic  with  fuzzy  variables  input  that  are  productivity,  quality  tabbing  and discipline.  In  of  fuzzy  logic  method  there  are  three  stages,  namely  stage  fuzzification,  inference  and deffuzification.  At  this  stage  of  the  fuzzy  inference  used  the  Sugeno  method.  The  results  of  this experiments  has  performed  that  the  system  is  able  to  display  the  production  planning  data  for  the calculation  of  the  value  of  production  that  have  been  determined  based  on  fuzzy  logic  with  fuzzy variables.
Keyword: Decision Support System, Fuzzy Logic,  Sugeno.

## A. PENDAHULUAN
Era  persaingan  yang  semakin  ketat  pada saat  sekarang  ini  telah  menyebabkan perusahaan-perusahaan  yang  bergerak  di bidang  industri  khususnya  dalam  bidang industri  makanan  harus  semakin  spesifik dalam  menentukan  kelangsungan  hidup perusahaannya  agar  mampu  bertahan.  Hal ini mengharuskan perusahaan untuk merencanakan  atau  menentukan  jumlah produksi,  agar  dapat  memenuhi  pemesanan pasar  dengan  tepat  waktu  dan  dengan jumlah  yang  sesuai,  sehingga  diharapkan keuntungan perusahaan akan meningkat. Penentuan jumlah produksi dalam perusahaan  merupakan  suatu  hal  yang harus diperhatikan sebelum memulai sebuah proses  produksi.  Perlu  dipertimbangkan berbagai  faktor  untuk  menentukan  jumlah produksi  barang,  untuk  menghindari  resiko perusahaan.  Untuk  menyelesaikan  masalah tersebut,  pihak  perusahaan,  dalam  hal  ini manajer,  hendaknya  dapat  membuat  suatu keputusan  yang  tepat  untuk  memilih  berapa banyak jumlah produk yang diproduksi untuk mengoptimalkan keuntungan suatu
perusahaan.  Maka, dibutuhkan  suatu sistem pendukung keputusan untuk membantu para manajer tersebut.
Dari  masalah  optimasi  produksi  barang tersebut,  banyak  metode  maupun  teknik yang  digunakan.  Metode  yang  paling  sering digunakan  adalah  logik  himpunan  tegas. Akan  tetapi  logika  himpunan  tegas  tidak dapat  dioperasikan  atau  digunakan  oleh khalayak  umum  (hanya  orang  analisis), karena selain agak rumit dalam penghitungan, kendala-kendala dalam produksi juga akan memperumit penyelesaian  masalah  optimasi  produksi barang. Selain logika himpunan tegas, logika fuzzy  juga  dapat  digunakan  dalam  masalah optimasi produsi barang.
Logika fuzzy dianggap  mampu  untuk memetakan  suatu  input  ke  dalam  suatu output tanpa mengabaikan faktor-faktor yang ada.  Logika fuzzy diyakini  dapat  sangat fleksibel  dan  memiliki  toleransi  terhadap data-data  yang  ada.  Dengan  berdasarkan logika fuzzy ,  akan  dihasilkan  suatu  model dari suatu sistem yang mampu memperkirakan  jumlah  produksi.  Faktor-
faktor yang
mempengaruhi dalam menentukan  jumlah  produksi  dengan  logika fuzzy antara  lain  jumlah  pemesanan  dan jumlah persediaan.

## B.  IDENTIFIKASI MASALAH
Berdasarkan  uraian  latar  belakang,  dapat diidentifikasi
permasalahannya adalah optimasi
perkiraan
produksi barang
berdasarkan logika fuzzy dengan memperhatikan  faktor  jumlah  permintaan dan jumlah persediaan.

## C.  RUMUSAN MASALAH
Berdasarkan pemikiran
diatas maka rumusan masalahnya adalah:
1.  Bagaimana  penerapan  metode  Sugeno untuk  menentukan  jumlah  produksi Fungasol SS Shampo berdasarkan data persediaan dan jumlah permintaan?
2.  Bagaimana  mengembangkan  sebuah sistem  pendukung  keputusan  dengan metode  Sugeno  untuk  menentukan jumlah  produksi  barang  berdasarkan data persediaan dan
jumlah permintaan?
3.  Bagaimana  tingkat  validitas  sistem pendukung  keputusan  metode  Sugeno dengan    berbagai  model  defuzzifikasi dalam  menentukan  jumlah  produksi berdasarkan data persediaan dan jumlah permintaan?

## D.  BATASAN MASALAH
1. Produk yang diteliti adalah Fungasol SS Shampo untuk tahun 2010-2012.
2. Banyaknya variabel dalam pengambilan keputusan produksi barang ada 3 macam,  yaitu  permintaan,  persediaan, dan produksi barang.
3. Metode yang digunakan adalah dengan pendekatan Fuzzy  Sugeno.
4. Perangkat  lunak  sebagai  pendukung adalah  aplikasi MATLAB  &  Simulink Release 2011a
5. Metode Max  Min digunakan  untuk komposisi antar-aturan.
6. Metode Moving  Averrage digunakan untuk defuzzy .
7. Sebagai input akan  dipergunakan  data persediaan dan data pemesanan.

## E.  TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan
Istilah Decision  Support  System (DSS)  atau Sistem  Pendukung  Keputusan  baru  mulai dipopulerkan  pada  tahun  1971  oleh Gorry dan Morton .  Mereka  mendefinisikan  Sistem Pendukung Keputusan sebagai “suatu sistem interaktif  berbasis  komputer  yang  dapat membantu  para  pengambil  keputusan  dalam menggunakan data dan model untuk memecahkan  persoalan  yang  bersifat  tidak terstruktur ”  ( McLeod,  2004 ).  Sedangkan menurut Surbakti (2002:2) , Sistem Pendukung  Keputusan  didefinisikan  dengan ”Sistem  berbasis  komputer  yang  interaktif yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan  masalah-masalah  yang  tidak terstruktur.  DSS  mendayagunakan  sumber daya  individu-individu  secara  intelek  dengan kemampuan  komputer  untuk  manajemen pengambilan  keputusan  yang  berhubungan dengan masalah-masalah yang semi terstruktur” .
Berdasarkan
pernyataaan-pernyataan tersebut,  maka  dapat  didefiniskan  bahwa terdapat  empat  karakteristik  utama  dari suatu Sistem Pendukung Keputusan yaitu :
1.  Sistem Pendukung Keputusan
menggabungkan data dan model menjadi satu bagian. 2.  Sistem Pendukung Keputusan dirancang untuk membantu para manajer  (pengambil  keputusan)  dalam proses  pengambilan  keputusan  dari masalah yang bersifat semi struktural.
3.  Sistem  Pendukung  Keputusan  lebih cenderung dipandang sebagai pendukung penilaian manajer dan sama sekali bukan untuk menggantikannya.
4.  Teknik  Sistem  Pendukung  Keputusan dikembangkan untuk meningkatkan efektifitas  dari  pengambil  keputusan ( Marimin, 2004 ).

## Fase Pengambilan Keputusan
Model  Simon  adalah  model  yang  paling singkat  dan  memenuhi  karakteristik  rasional dalam pengambilan keputusan.
1. Fase Intelligence Intelligence dalam pengambilan keputusan  meliputi  analisa  lingkungan, baik secara bertahap maupun berkesinambungan.  Termasuk  kegiatan mengidentifikasi masalah atau kesempatan (Termasuk juga memonitor hasil dari fase implementasi).
2. Fase Design
Fase  ini  meliputi  kegiatan  menemukan atau mengembangkan dan menganalisa kemungkinan alternatif solusi. Termasuk kegiatan memahami masalah dan  menguji  beberapa  kemungkinan solusi.  Sebuah  model  dari  masalah dalam pengambilan
keputusan dibangun,  diuji  dan  divalidasi.  Membuat model meliputi kegiatan mengkonseptualisasikan    masalah  dan menyederhanakannya  kedalam  bentuk kualitatif dan/atau kuantitatif.
3. Fase Choice Choice adalah tahapan  kritis  dalam pengambilan  keputusan.  Pada  fase inilah keputusan sebenarnya dibuat dan komitmen untuk mengikuti arah tertentu dari tindakan yang telah terpilih dilakukan.  Batasan  antara  fase design dan  fase choice seringkali  tidak  jelas karena  ada  beberapa  aktivitas  tertentu dapat  dilakukan  dalam  kedua  fase  ini dan karena seringkali seseorang berpindah  dari  aktivitas choice ke aktivitas design . Fase  ini  meliputi  aktivitas  mencari, mengevaluasi  dan  merekomendasikan sebuah  solusi  yang  sesuai  dengan model.  Solusi  terhadap  sebuah  model adalah sekumpulan
nilai untuk beberapa  variabel  keputusan  dalam sebuah alternatif terpilih.
4. Fase Implementation Dalam fase ini, sebuah tindakan dilakukan  sebagai  bentuk  realisasi  dari pemilihan  sebuah  solusi  dari  masalah yang ada.

## Artificial Intelligence
Komputer  pada  awalnya  lebih  didefinisikan sebagai alat untuk melakukan penghitungan. Sejalan  dengan  perkembangan  zaman  dan makin  beragamnya  aktivitas  manusia,  maka komputer  diharapkan  mampu  melakukan aktivitas yang juga dilakukan manusia. Inilah
yang kemudian menjadi cikal bakal terbentuknya  Kecerdasan  Buatan  ( Artificial Intelligence atau AI ).  Mengingat  bahwa manusia  menjadi  cerdas  karena  dibekali dengan pengetahuan, penalaran dan pengalaman,  maka  agar  kinerja  komputer dapat bertindak sebaik manusia, komputerpun  dibekali  dengan  kecerdasan dan kemampuan nalar.
Tingkat  kecerdasan  yang  dimaksud  adalah berupa:  mengurai  bentuk  permasalahan berdasarkan kriterianya, mengolah data-data dan  melakukan  tindakan  apa  yang  harus dilakukan  sesuai  dengan  pengalaman  yang telah  diperoleh  (diajarkan),  dan  mampu menerima  kepakaran  seorang  ahli  melalui perintah  yang  dituliskan  dalam  sebuah bahasa  pemrograman  tertentu.  Aplikasi  ini banyak dimanfaatkan untuk keperluan ekonomi, konstruksi, maupun industri.
Sistem Pakar (Expert System)
Sistem  pakar  adalah  salah  satu  cabang  dari AI  yang  membuat  penggunaan  secara  luas knowledge yang  khusus  untuk  penyelesaian masalah  tingkat  manusia  yang  pakar. (Arhami, 2005:3). Sistem pakar (SP) merupakan  suatu  sistem  yang  berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer agar komputer
dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  bisa dilakukan  para  ahli.  Sistem  pakar  ini  dapat berisi  lebih  dari  satu  dengan  pengetahuan (knowledge) yang dapat berupa:
a.  Fakta  kejadian  pada  lingkup  suatu permasalahan,
b.  Prosedur  yang  terkait  dengan  lingkup suatu permasalahan,
c.  Strategi untuk  menyelesaikan suatu permasalahan maupun
d. Meta-knowledge (pengetahuan mengenai suatu pengetahuan).
Pengetahuan  ini  terkumpul  dalam  suatu medium  yang  disebut  sebagai  basis  data pengetahuan atau knowledge base , di mana fungsi  dari  basis  data  pengetahuan  ini adalah  sebagai  dasar  dalam  menjawab pertanyaan  (konsultasi).  Sedangkan  untuk menganalisis  pengetahuan  dan  menarik kesimpulan berdasarkan basis data pengetahuan tersebut dilakukan oleh subsistem  yang  disebut  motor  inferensi  atau inference engine.
User Expert System Knowledge Base Inference Engine Facts Expertise Gambar 2.1 Diagram pada sistem pakar

## Logika Fuzzy
Logika fuzzy merupakan salah satu komponen pembentuk soft computing . Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof  Lofti  A.  Zadeh  pada  tahun  1965.  Dasar logika  fuzzy  adalah  teori  himpunan  fuzzy. Menurut  Kusumadewi  (2010:1)  “Pada  teori himpunan fuzzy,
peranan
derajat keanggotaan  sebagai  penentu  keberadaan elemen  dalam  suatu  himpunan  sangatlah penting ”.  Nilai  keanggotaan  atau  derajat keanggotaan  atau membership  function menjadi  ciri  utama  dari  penalaran  logika fuzzy tersebut.

## Metode Sugeno
Metode  ini  digagas  oleh  Takagi  Sugeno Kang pada tahun 1985, sehingga metode ini sering juga dinamakan dengan Metode TSK. Menurut  Kusumadewi  (2010:46)  “Penalaran dengan  metode  SUGENO  hampir  sama dengan  penalaran  MAMDANI,  hanya  saja output  (konsekuen)  sistem  tidak  berupa himpunan fuzzy, melainakan berupa konstanta atau  persamaan  linear”.  Metode Sugeno terdiri atas dua bagian, yaitu Metode Sugeno Orde 0 dan Metode Sugeno Orde 1. Apabila  komposisi  aturan  menggunakan metode SUGENO, maka deffuzifikasi dilakukan  dengan  cara  mencari  nilai  rata- ratanya.

## Matlab Toolbox : Fuzzy
Agar  dapat  menggunakan  fungsi-fungsi logika  fuzzy  yang  ada  pada  MATLAB,  maka harus  diinstal  terlebih  dahulu  TOOLBOX
FUZZY.  Fuzzy  logic  toolbox  memberikan fasilitas Graphical User Interface (GUI) untuk mempermudah  dalam  membangun  suatu system fuzzy.
Ada 5 GUI tools yang dapat digunakan untuk membangun,  mengedit,  dan  mengobservasi system penalaran fuzzy, yaitu:
a. Fuzzy Inference System (FIS) Editor
b. Membership Function Editor
c. Rule Editor
d. Rule Viewer
e. Surface Viewer

## F.  PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  penjualan  dari  masing- masing  wilayah  maka  akan  digabungkan sehingga  akan  didapatkan  data  keseluruhan dari  PT.  Guardian  Pharmatama.  Data  yang diambil  adalah  data  variabel  permintaan barang dan persediaan barang bulan Januari tahun 2010 sampai dengan bulan Desember tahun 2012.
Tabel 1. Data Permintaan dan Persediaan Fungasol SS Shampo  Januari 2010 sampai dengan Desember 2012
Data  diatas  selanjutnya  dipilih  untuk dipergunakan  sebagai  variabel  masukan untuk sistem pendukung keputusan. Pengolahan  dari  data  yang  dikumpulkan dilakukan  dengan  membentuk  fungsi  dari variabel-variabel  yang  ada,  yaitu  fungsi Input  dengan  variabelnya  Permintaan  dan Persediaan,  serta  fungsi  Output  dengan variabel Produksi.
Himpunan Semesta Pembicaraan dan
Himpunan Variabel Input Variabel  yang  terkait  dalam  proses  yang akan  ditentukan  dan  fungsi  fuzzifikasi  yang sesuai, ada 3 variabel yang akan dimodelkan, yaitu:
Tabel 2.Penentuan Variabel dan Semesta
Pembicaraan Fungasol SS Shampo
Pada  tabel  diatas,  dapat  dikelompokkan berdasarkan  besarnya  nilai  yang  ada  pada setiap variabel sehingga kita dapat mengetahui  berapa  nilai  minimum  dan maksimum dari variabel-variabel yang digunakan selama 3 tahun terakhir. Tabel 3. Himpunan Fuzzy Fungasol SS Shampo Fungsi Keanggotaan Himpunan pada Variabel Input
a.  Permintaan  (x),  terdiri  atas  3  himpunan fuzzy, yaitu TURUN, BIASA dan NAIK
Gambar 1. Himpunan Fuzzy
Permintaan
Dengan  fungsi  keanggotaan  adalah  sebagai berikut:
b.  Persediaan  (y),  terdiri  atas  3  himpunan fuzzy,  yaitu  SEDIKIT,  SEDANG  dan

## BANYAK
Gambar 2. Himpunan Fuzzy Variabel Persediaan Dengan fungsi keanggotaan
adalah
sebagai berikut:
c. Produksi  (z),  terdiri  atas  3  himpunan fuzzy,  yaitu  BERKURANG,  NORMAL dan BERTAMBAH

## Gambar 3. Himpunan Fuzzy Variabel
Produksi

## Pembentukan Rule
Rule IF-THEN dibuat dengan mengkombinasikan beberapa kejadian pada bagian anteseden. Penentu koefisien dan konstanta persamaan linierpada
bagian  konsekuen  ditentukan  sedemikian sehingga dapat menghasilkan jumlah
produksi  yang  sesuai  dengan  keadaan perusahaan.
Hasil pembentukan rule sebagai berikut:
[R1] Jika Permintaan TURUN dan Persediaan
SEDIKIT maka (Z1) Produksi = Permintaan [R2] Jika Permintaan TURUN dan Persediaan SEDANG maka (Z2) Produksi =
Permintaan [R3] Jika Permintaan TURUN dan Persediaan BANYAK maka (Z3) Produksi = Permintaan - Persediaan [R4]  Jika  Permintaan  BIASA  dan  Persediaan SEDIKIT maka (Z4) Produksi =
Permintaan
[R5]  Jika  Permintaan  BIASA  dan  Persediaan SEDANG maka (Z5) Produksi =
Permintaan
[R6]  Jika  Permintaan  BIASA  dan  Persediaan BANYAK maka (Z6) Produksi =
Permintaan
[R7]  Jika  Permintaan  NAIK  dan  Persediaan
SEDIKIT  maka  (Z7)  Produksi  =  1,25  *
Permintaan – Persediaan
[R8]  Jika  Permintaan  NAIK  dan  Persediaan
SEDANG maka (Z8) Produksi = Permintaan [R9]  Jika  Permintaan  NAIK  dan  Persediaan BANYAK maka (Z9) Produksi = Permintaan – Persediaan

## Aplikasi Fungsi Implikasi
Jika  diketahui  permintaan  sebanyak  4230 shipper, maka :
dan jika diketahui persediaan sebanyak 210 shipper, maka :
Maka α-predikat  dan  nilai  Z  untuk masing-masing aturan :
[R1]  Jika  Permintaan  TURUN  dan
Persediaan SEDIKIT maka
(Z1) Produksi = Permintaan
α-  predikat1  =  µPmtTURUN  ∩
µPsdSEDIKIT
=min(µPmtTUR UN(4230),
µPsdSEDIKIT
(300))
= min (0; 0) = 0 sehingga  didapatkan  nilai  Z1  = 4230
[R2]  Jika  Permintaan  TURUN  dan
Persediaan SEDANG maka
(Z2) Produksi = Permintaan α-  predikat2  =  µPmtTURUN  ∩
µPsdSEDANG =min(µPmtTUR UN(4230), µPsdSEDANG (300)) = min (0; 0,5) = 0
sehingga  didapatkan  nilai  Z2  =
4230 [R3]  Jika  Permintaan  TURUN  dan

## Persediaan BANYAK maka
(Z3) Produksi = Permintaan – Persediaan α-  predikat3  =  µPmtTURUN  ∩ µPsdBANYAK =min(µPmtTUR UN(4230), µPsdBANYAK (300))
= min (0 ; 0) = 0
sehingga didapatkan nilai Z3 = 4230 – 300 = 3930
[R4]  Jika  Permintaan  BIASA  dan
Persediaan SEDIKIT maka
(Z4) Produksi = Permintaan
α-  predikat4  =  µPmtBIASA  ∩ µPsdSEDIKIT =min (µPmtBIASA(42
30),
µPsdSEDIKIT
(300))
= min (0 ; 0) = 0
sehingga  didapatkan  nilai  Z4  =
4230
[R5]  Jika  Permintaan  BIASA  dan
Persediaan SEDANG maka
(Z5) Produksi = Permintaan
α-  predikat5  =  µPmtBIASA  ∩
µPsdSEDANG
=min
(µPmtBIASA(42
30),
µPsdSEDANG
(300))
= min (0 ; 0,50) = 0
sehingga  didapatkan  nilai  Z5  =
4230
[R6]  Jika  Permintaan  BIASA  dan
Persediaan BANYAK maka
(Z6) Produksi = Permintaan
α-  predikat6  =  µPmtBIASA  ∩
µPsdBANYAK
=min
(µPmtBIASA(4980)
, µPsdBANYAK
(150))
= min (0 ; 0) = 0 sehingga  didapatkan  nilai  Z6  =
4230
[R7] Jika Permintaan NAIK dan
Persediaan SEDIKIT maka
Tangerang,  Oktober 2017
(Z7)  Produksi  =  1,25  *  Permintaan – Persediaan α-  predikat7  =  µPmtNAIK  ∩ µPsdSEDIKIT = min (µPmtNAIK(4230), µPsdSEDIKIT (300))
= min (0,34 ; 0) = 0
sehingga didapatkan nilai
Z7 = 1,25 * 4230 – 300 = 4987,5
[R8] Jika Permintaan NAIK dan
Persediaan SEDANG maka
(Z8) Produksi = Permintaan
α-  predikat8  =  µPmtNAIK  ∩
µPsdSEDANG = min (µPmtNAIK(4230), µPsdSEDANG (300)) =  min  (0,34  ;  0,50)  = 0,34 sehingga  didapatkan  nilai  Z8  =
4230
[R9] Jika Permintaan NAIK dan Persediaan BANYAK maka (Z9) Produksi = Permintaan – Persediaan α-  predikat9  =  µPmtNAIK  ∩ µPsdBANYAK = min (µPmtNAIK(4230),
µPsdBANYAK (300)) = min (0,34 ; 0) = 0
sehingga didapatkan nilai
Z9 = 4230 – 300 = 3930
Komposisi Aturan
Hasil  aplikasi  fungsi  implikasi  tiap  aturan, digunakan  metode  MIN  untuk  melakukan komposisi  antara  semua  aturan.  Setelah komposisi  antar  semua  aturan  dilakukan maka  akan  didapatkan    output  memalui langkah defuzzifikasi, untuk mempermudah dapat  mengunakan    toolbox  pada  Matlab yang digambarkan sebagai berikut:

## Gambar 4. Komposisi Aturan Metode Sugeno

## Defuzzifikasi
Output atau produksi Fungasol SS Shampoo untuk bulan Januari tahun 2013
Jumlah permintaan = 4980 shipper
Jumlah persediaan  = 150 shipper
Selanjutnya untuk memperoleh nilai kesimpulan  dari  defuzzifikasi,  digunakan metode rata-rata terpusat fuzzifikasi.
maka  diperoleh  banyaknya  Fungasol SS  Shampoo  yang  harus  diproduksi pada bulan Januari 2013 adalah:
= 0,34 * 4230
0,34
Z   = 4230
Penalaran
fuzzy
menggunakan
program simulasi yang disediakan fasilitasnya  oleh  Toolbox  Fuzzy  Matlab, ditunjukkan pada Gambar dibawah ini
Gambar 5. Penalaran logika fuzzy

## Output Hasil Agregasi
Data  dari  perusahaan  terkait  dengan jumlah  produksi  barang  pada  periode
Januari - Desember tahun 2010 dibandingkan  dengan  hasil  pengolahan data dengan mengunakan metode Sugeno, sebagai berikut:

## Tabel 3. Data Produksi Fungasol SS
Shampo

## Perancangan Sistem Aplikasi dan GUI
Gambar 6.Sistem Pendukung Keputusan

## Penentuan Jumlah Produksi

## G.  KESIMPULAN DAN SARAN

## KESIMPULAN
Setelah  melakukan  penelitian  ini,  maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
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. Setelah dilakukan pengolahan dengan metode  Sugeno  maka  didapatkan output berupa produksi barang yaitu: Pada bulan Januari, pada data produksi perusahaan adalah 4.250 Data  produksi  metode  Sugeno  adalah 4.230
3. Penggunaan  Metode  Sugeno  pada bilangan  Fuzzy dapat memperkirakan jumlah produksi Shampo Fungasol SS setiap bulannya.

## SARAN
Saran-saran  yang  dapat  disampaikan  terkait dengan hasil penelitian ini adalah 1. Untuk pengembangan lebih lanjut terhadap  sistem  ini,  disarankan  untuk dilakukan penambahan beberapa variabel  seperti  variabel  biaya,  waktu, dan  lain  lain  agar  mendapatkan  hasil yang lebih optimal.
2. Pembuatan  GUI  tidak  hanya  sebagai alat  perhitungan  tetapi  juga  disertai database  sehingga  data  yang  telah diinput  dapat  tersimpan  dan  dapat ditampilkan dalam bentuk laporan.
3. Dalam  penelitian  lain  dapat  diubah penggunaan metode FIS menjadi
ANFIS

## DAFTAR REFERENSI
[1].  Away,  Gunaidi  Abdia.  2010. MATLAB Programming  Edisi  Revisi .  Bandung. INFORMATIKA
[2].  Djunaidi.  Moch,  dkk.  2005.  Penentuan
Jumlah Produksi Dengan Aplikasi
Metode Fuzzy – Mamdani. Surakarta [3].  Jogiyanto  HM.  2005. Analisa  dan Desain  Sistem  Informasi:  Pendekatan Terstruktur  Teori  dan  Praktek  Aplikasi
Bisnis . Yogyakarta. Andi Offset.
[4].  Kusumadewi,  Sri,  dan  Purnomo,  Hari (2010), Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk Pendukung  Keputusan , Yogyakarta,
Graha Ilmu.
[5].  Kusumadewi,  Sri,  dan  Hartati,  Sri (2010), Neuro-Fuzzy  Integrasi  Sistem
Fuzzy  &  Jaringan  Syaraf  Edisi  2 , Yogyakarta, Graha Ilmu
[6].  Kusumadewi, Sri, dan Hartati, Sri. 2002
Analis  dan  Desain  Sistem  Fuzzy Menggunakan
Toolbox Matlab. Yogyakarta. Graha Ilmu [7].  Marimin.  2004. Teknik  dan  aplikasi pengambilan keputusan kriteria majemuk . Jakarta, Grasindo. [8].  McLeod  Jr,  Raymond.  2004. Sistem Informasi
Manajemen . Jakarta. Prenhallindo. [9].  Naba, Agus. 2009. Belajar Cepat Fuzzy Logic Menggunakan
MATLAB .
Yogyakarta. Andi Offset.
[10]. Simon,  Alexander  Herbert  (1996), the
Science  of  Artificial ,  Massaschusetts, Massaschusetts Institute of Technology. [11]. Surbakti, Irfan, (2002). “Sistem
Pendukung
Keputusan” , Surabaya,
Jurusan  Teknik  Informatika,  Fakultas Teknologi  Informasi,  Institut  Teknologi Surabaya
[12].  Suwandi, Mohammad Isa Irawan, dan Imam  Mukhlash.  2011.  Aplikasi  Sistem Inferensi  Fuzzy  Metode  Sugeno  Dalam Memperkirakan  Produksi  Air  Mineral Dalam Kemasan. Yogyakarta.