Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Jumlah Produksi Opak Gambir
Moh Bagus Sholikul Adib 1,* , Abd. Charis Fauzan 2 , Naela Nur Choiriyah 3 , Ilham Kurniawan 4
Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar, Indonesia
1 adibtheguns@gmail.com; 2 abdcharis@unublitar.ac.id; 3 choiriyah030303@gmail.com * corresponding author

## PENDAHULUAN
Salah satu keberhasilan yang ingin di capai adalah bagaimana bisa mengeluarkan modal yang  sekecil  mungkin  dan  mendapatkan  keuntungan  yang  sebesar  mungkin  [1].  Salah satunya  dalam  penentuan  jumlah  produsi  barang  haruslah  tepat  dalam  memperkirakan karena jika tidak tepat menentukan jumlah produksi yang sesuai dengan jumlah persedian yang  dan permintaan di  pasar di  khawatirkan akan menyebabkan low buget  [2].  Hal  ini tentunya sangat merugikan perusahaan. Oleh karena itu untu mengatasi persoalan di atas di sini  kami  akan  menggunakan  logika fuzzy dalam  memperkirakan  jumlah  produksi berdasarkan  jumlah  permintaan  dan  persediaan.  Diharapkan    dengan  logika fuzzy dapat membantuperusahaan untuk memperkirakan jumlah barang yang akan di produksi.
Teori  tentang fuzzy set  atau  logika  samar  pertama  kali  dikemukaan  oleh  Lotfi  Zadeh sekitar  tahun  1965  pada  sebuah  makalah  yang  berjudul  ‘ fuzzy sets’.  Setelah  itu,  sejak pertengahan 1970-an,  para peneliti jepang berhasil mengaplikasikan teori ini dalam berbagai permasalah praktis. Pada penelitian sebelumnya [2] telah di teliti  cara menentukan jumlah produksi  berdasarkan jumlah penerapan  metode fuzzy tsukamoto untuk menentukan jumlah jam overtime pada  produksi  barang,  terdapat  pula  implementasi fuzzy tsukamoto  untuk menentukan  produksi  jenang  kudus  [3].  Kemudian,  implementasi  logika fuzzy tsukamoto dalam  menentukan  produksi  tahu  [5].  Dari  penelitian  tersebut,  peneliti  mengembangkan sistem  pendukung  keputusan  dengan  penentuan  berapa  jumlah  produksi  didasarkan  dari jumlah permintaan dan jumlah persediaan untuk produksi opak gambir menggunakan fuzzy tsukamoto. Melalui, metode ini, sistem diharapkan dapat memperkirakan dan memutuskan

## I N F O A R T I K E L

## A B S T R A K
Sejarah Artikel
Diterima: 30 Oktober 2019 Direvisi: 5 Februari 2020 Diterbitkan: 30 April 2020 Penentuan  jumlah  produksi  adalah  salah  satu  proses  pengambilan keputusan perusahaan yang sangat penting. Untuk menentukan berapa jumlah  produksi  pada  bulan  selanjutnya,  bergantung  pada  berapa jumlah  permintaan  dan  berapa  jumlah  persediaan  dari  bulan sebelumnya.  Jumlah  permintaan  yang  tidak  sama  di  tiap  periodenya menyebabkan  ketidakpastian  di  dalam  menentukan  jumlah  produksi perusahaan.  Logika fuzzy adalah  sistem  keilmuan  yang  dipergunakan dalam  menganalisis  ketidakpastian.  Penelitian  ini  mengaplikasikan logika fuzzy dengan metode fuzzy tsukamoto dalam menentukan jumlah produksi berdasar pada jumlah permintaan dan jumlah persediaan opak gambir.  Terdapat  3  tahap  dalam  metode  ini  untuk  mendapatkan  hasil yaitu  mendefinisikan  variabel fuzzy ,  inferensi  dan  difuzzifikasi.
Hasilnya, fuzzy tsukomoto  dalam  menentukan  produksi  opak  gambir dinilai  efektif  untuk  memperkirakan  jumlah  produksi  sehingga kerugiaan bisa lebih ditekan. Kata Kunci Fuzzy Tsukamoto Sistem pendukung keputusan Opak gambir
jumlah produksi opak gambir, sehingga efektif untuk meningkatkan keuntungan usaha kecil menengah (UKM).

## METODE
Untuk  metode  penelitian  yang  diterapkan  oleh  peneliti  menggunakan    metode pengumpulan  data secara sintesis,  dan wawancara dengan  salah satu pemilik usaha UKM opak  gambir.  Kemudian  untuk  metode  yang  dipakai  dalam    teknik  pengolahan  data menggunakan aplikasi Ms Excel. Adapun data yang kami buat adalah pada produksi opak gambir dalam periode 12 bulan menggunakan variabel permintaan, persediaan dan produksi, ditunjukkan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah permintaan, persediaan dan produksi selama 12 bulan
Untuk menentukan berapa banyak jumlah produksi opak gambir, terdapat 3 proses yang dilakukan [4][5] yaitu : 1). Fuzzyfication : merubah nilai input kedalam fuzzy input yang ditentukan berdasarkan fungsi keanggotaan tertentu; 2) Inference: penalaran menggunakan Fuzzy input  dan Fuzzy rules  yang  telah  ditentukan  dan  menghasilkan Fuzzy output.  3). Defazzyfication :  mengubah fuzzy output  menjadi  nilai  crisp  berdasarkan  fungsi keanggotaan untuk output. Untuk menyelesaikan permasalah pada produksi opak gambir ini  maka  metode  yang  kami  gunakan  untu  menyelesaikan  permasalahan  di  atas menggunakan  logia fuzzy model  Tsukamoto.  Variabel  yang  dipakai  untuk  memprediksi jumlah  produksi  opak  gambir  menggunakan Fuzzy  Tsukamoto yaitu  persediaan, permintaan, produksi.

## Fuzzifikasi
Masukan-masukkan yang bernilai kebenaran pasti dikonversikan ke dalam bentuk fuzzy input berupa nilai linguistik dan dittentikan berdasarkan fungsi keanggotaan. Pada kasus di atas  nilai  linguistik  yang  di  gunakan  untuk  variabel  persediaan  yaitu  turun  dan  dan naik,kemudian untuk permintaan sediit dan banyak sedangan untuk produsi yaitu berkurang dan bertambah.
1. Variabel  Permintaan.  Dari  data  yang  kami  buat  di  katakan  TURUN  apabila jumlah  permintaan  <=    2000  dan  NAIK  apabila  jumlah  permintaan  >  5500. Permintaan terdiri dari 2 himpunan fuzzy yaitu  TRUN dan NAIK. Ditunjukkan sebagaimana Gambar 1, 2 dan 3.
Gambar 1. Grafik dan notasi matematika dari fungsi keanggotaan bahu pada variabel permintaan.

## Permintaan TURUN
Gambar 2. Rumus permintaan turun pada variabel permintaan

## Permintaan NAIK
Gambar 3. Rumus permintaan naik pada variabel permintaan
2. Variabel  Persediaan.  Dari  data  yang  kami  buat  di  katakan  TURUN  apabila jumlah  persediaan  <=    100  dan  NAIK  apabila  jumlah  persediaan  >  600.
Variabel  permintaan  terbagi  menjadi  2  variabel  linguistik    SEDIKIT  dan BANYAK. Variabel  linguistik SEDIKIT dan BANYAK menggunakan grafik fungsi keanggotaan berbentu bahu. Ditunjukkan sebagaimana Gambar 4, 5 dan 6.
0
(x – a ) / (b – a) x – 2000/5500 - 2000 1 x < 2000 2500 < X< 5500 x > 5500 Naik Turun F(x) a 2000 b 5500 1 (b – x )/( b – a) (5500-x)/(5500 – 2000) 0
2000  x  5500 x >  2000 x < 2000
Gambar 4. Grafik dan notasi matematika dari fungsi keanggotaan bahu pada  variabel persediaan.

## Persediaan SEDIKIT
Gambar 5. Rumus persediaan sedikit pada variabel persediaan

## Permintaan BANYAK
Gambar 6. Rumus persediaan banyak pada variabel persediaan
3. Variabel  Produksi.  Dari  data  yang  kami  buat  di  katakan  TURUN  apabila  jumlah peroduksi <=  3000 dan NAIK apabila jumlah peroduksi > 6000 , kriteria persediaan dibagi  dalam 2 himpunan fuzzy yaitu BERKURANG dan BERTAMBAH. Variabel permintaan  dibagi  dalam  2  variabel  yaitu    linguistik  yaitu    BERURANG  dan BERTAMBAH  .  Variabel    linguistik  BERKURANG    dan  BERTAMBAH menggunakan grafik fungsi keanggotaan berbentu bahu. Ditunjukkan sebagaimana Gambar 7, 8 dan 9.
1 (b – x ) / (b – a)
(600- x )/ (600 – 100 ) 0 100  x  600 x > 100 x < 100 0 ( x – a ) / ( b – a ) ( x – 100 ) / ( 5500 – 2000 ) 1
2000  x  5500
X > 600 X < 100 Sedikit Banyak F(X) a 100 b 6000
Gambar 7. Grafik dan notasi matematika dari fungsi keanggotaan  bahu pada  variabel produksi.

## Produksi BERKURANG
Gambar 8. Rumus produksi berkurang pada variabel produksi

## Produksi BERTAMBAH
Gambar 9. Rumus produksi bertambah pada variabel produksi
Dari ketiga notasi matematika di atas akan digunakan untuk menghitung Logika Fuzzy pada proses inferensi.

## Inferensi
Pada  metode  Tsukamoto  di  setiap  konsekuenyang  memiliki  aturan    Jika–Maka,  harus dipresentasikan  dengan  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  [6].  Hasilnya  output inferensi tiap aturan diberikan crips berdasarkan fire stength sebagaimana Tabel 2.
Tabel 2. Tiap aturan untuk proses inferensi Rule   Permintaan Persediaan Produksi R1 Turun Banyak Berkurang
1 (b – x )/ (b – a) 6000-x/6000 - 3000 0
3000  x  6000 X > 3000 X < 3000 0 ( x – a) / b – a) (x – 3000)/ (6000 – 3000) 1
3000  x  6000 X > 6000 X < 3000 Bertambah Berkurang F(x) a 3000 b 6000
R2 Turun Seikit Berkurang R3 Naik Banyak Bertambah R4 Naik Sedikit Bertambah
Dengan deinisi aturan fuzzy pada gambar 3.1diatas, kita mempunyai 4 x 3 = 12 aturan fuzzy yaitu:
IF Permintaan = Turun AND Persediaan = Banyak THEN Produksi Berkurang IF Permintaan Naik AND Persediaan = sedikit THEN Produksi = Bertambah

## Deffuzifikasi
Ada  banyak  metode  De fuzzy fikasiyang  dipublikasikan  dalam  berbagai  masalah diantaranya: centroid metode, heigh metode, first (or last) of maxima, mean max motode dan weighted average [7]. . Untuk rums yang aan peneliti gunaan untuk menyelesaikan maslah produsi ada opak gambir yaitu menggunakan merode weighted average. Pada metode ini  nilai rata-rata diambil berdasarkan derajat keanggotaan yang berbobot, sehingga y* didefinisikan sebagai:
Dimana y adalah nilai crisp dan µ(y) adalah derajat keanggotaan dari crisp y.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada metode Tsukamoto di setiap konsekuen yang memiliki aturan  Jika – Maka, harus dipresentasikan dengan himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Hasilnya output  inferensi  di  setiap  aturan  diberikan  crisp  berdasarkan  predikat.  Hasilnya  diperoleh dengan rata-rata terbobot.
Tabel 3. Jumlah permintaan, persediann dan produksi selama 12 bulan
Perusahaan opak gambir memproduksi opak gambir mulai januari sampai desember. Dari data  1  tahun  itu  permintaan  terbesar  mencapai  5500  bungus  opak/bulan,  dan  permintaan terkecil mencapai 2000 bungkus opak/bulan. Persediaan opak digudang terbanyak mencapai 600  bungkus opak/bulan, dan persediaan opak digudang tersedikit mencapai 100 bungkus opak/bulan. Berapa opak yang diproduksi, jika permintaan sebanyak 2600 bungkus opak dan
µ ( y) y
y*= ∑ µ ( y)
Vol. 2, No. 1, April 2020, Halaman 26-36
persediaan  digudang    440  bungus  opak?  Dari  pernyataan  diatas  kami  membuat  4  aturan untuk menyelesaikan pertanyaan tersebut, yang disimbolkan rengan RI,R2,R3, dan R4 yang ditunjukkan oleh Gambar 10.
Gambar 10. Empat aturan penyelesaian
Terdapat 3 Variabel fuzzy yang dimodelkan yaitu : Permintaan terdiri atas 2 himpunan fuzzy yaitu NAIK dan TURUN
✓ PrmTURUN  = b-x/b-a = 5500-2600/5500-3500 = 2900/3500= 0,83
✓ PrmNAIK = x-a/b-a = 2600-2000/5500-2000 =600/3500= 0,17
Gambar 11. Rumus permintaan
Keterangan: b = nilai terbesar dari permintaan a = nilai terkecil dari permintaan x = jumlah permintaan
Persediaan terdiri atas  2 himpunan fuzzy yaitu BANYAK dan SEDIKIT
✓ PsdSEDIKIT  = b-x/b-a = 600-440/600-100 =  160/500 = 0,32
✓ PsdBANYAK = x-a/b-a = 440-100/600-100 =340/500 = 0,68
Vol. 2, No. 1, April 2020, Halaman 26-36
Keterangan: b = nilai terbesar dari persediaan a = nilai terkecil dari persediaan x = jumlah persediaan
Produksi, terdiri dari  2 himpunan fuzzy yaitu BERKURANG dan BERTAMBAH
✓ PdkKURANG  = b-x/b-a = 6000-x /6000-3000 =  6000-x/3000
✓ PdkTAMBAH = x-a/b-a = x-3000/6000-3000 = x-3000/3000
Gambar 13.  Rumus produksi Keterangan: b = nilai terbesar dari produksi a = nilai terkecil dari produksi x = jumlah produksi
kemudian  kita mencari nilai x pada setiap aturan dengan cara menggunakan fungsi MIN pada aplikasi fungsi  implikasinya.
R1=Jika  PERMINTAAN  TURUN  dan  PERSEDIAAN  BANYAK  maka  jumlah PRODUKSI BERKURANG
✓ PrmTURUN  min (0,83), PsdBANYAK min(0,68). Min = (0,68)
✓ X1 = b-x/b-a = 6000-x/3000 = 0,68 = 6000-x = 0,68 x 3000
= 6000-x = 2040
6000 – 2040 = x
x = 3960
Keterangan: b = nilai terbesar dari produksi a = nilai terkecil dari produksi x = jumlah produksi
R2=Jika PERMINTAAN TURUN dan PERSEDIAAN SEDIKIT maka jumlah PRODUKSI BERKURANG
✓ PrmTURUN min(0,83), PsdSEDIKIT min(0,32). Min = (0,32)
✓ X2 = b-x/b-a = 6000-x/3000 = 0,32 = 6000-x = 0,32 x 3000
= 6000-x = 960 6000 – 960 = x x = 5040
Gambar 15. Rumus mancari R2
Keterangan: b = nilai terbesar dari produksi a = nilai terkecil dari produksi x = jumlah produksi
R3=Jika PERMINTAAN NAIK dan PERSEDIAAN BANYAK maka jumlah PRODUKSI BERTAMBAH
✓ PrmNAIK min (0,83), PsdBANYAK min (0,17). min = (0,17)
✓ X3 = x-a/b-a = x-3000 /3000 = 0,17 = x-3000 = 0,17 x 3000
= x-3000 = 514,29 x = 514,29 +3000 x = 3514,3
Vol. 2, No. 1, April 2020, Halaman 26-36
Keterangan: b = nilai terbesar dari produksi a = nilai terkecil dari produksi x = jumlah produksi
R4 = Jika PERMINTAAN NAIK dan PERSEDIAAN SEDIKIT maka jumlah PRODUKSI BERTAMBAH
✓ PrmNAIK min (0,83), PsdBANYAK min (0,17). min = (0,17)
✓ X4 = x-a/b-a = x-3000 /3000 = 0,17 = x-3000 = 0,17 x 3000
= x-3000 = 514,29 x = 514,29 +3000 x = 3514,3
Gambar 17. Rumus mencari R4
Keterangan: b = nilai terbesar dari produksi a = nilai terkecil dari produksi x = jumlah produksi
Nilai X dapat dicari dengan cara berikut:
✓ X = (ᵟp1.x1)+ (ᵟp2.x2)+ (ᵟp3.x3)+ (ᵟp4.x4) / ᵟp1+ᵟp2+ᵟp3+ᵟp4
= 269,8 + 1612,8 + 602,45 + 602,449 / 1,68 + 0,32 + 0,17 + 0,17 = 5510,5 / 1,3429 = 4104
Gambar 18.  Rumus Mencari X
Vol. 2, No. 1, April 2020, Halaman 26-36

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  diatas,  pengimplementasian  algoritma Fuzzy Tsukamoto dalam  menentukan  jumlah  produksi  opak  gambir  dapat  dilakukan.  Disimpulkan  bahwa penentuan jumlah produksi opak gambir menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto dengan 3 variabel  sebagai  input  antara lain: persediaan barang, permintaan dan output lebih efektif dibandingkan sistem saat ini yang menghitung manual. Karena dalam Metode Tsukamoto diperlukan tahapan yang spesifik untuk mendapat hasil, antara lain: 1) fuzzifikasi (penentuan variabel);  rule;  defuzzifikasi.  Dengan  mengimplementasikan  Metode Fuzzy Tsukamoto untuk  menentukan  berapa  jumlah  produksi  Opak  Gambir  berdasarkan  pada  jumlah permintaan  dan  jumlah    persediaan,  cara  ini  dinilai  efektif  untuk  memperkirakan  jumlah produksi sehingga kerugiaan bisa lebih ditekan.

## REFERENSI
[1] Wibowo, I. C., Fauzan, A. C., Yustiana, M. D. P., & Qhabib, F. A. (2019). Komparasi Algoritma Naive Bayes  dan  Decision  Tree  Untuk  Memprediksi  Lama  Studi  Mahasiswa. ILKOMNIKA:  Journal  of Computer Science and Applied Informatics , 1 (2), 65-74.
[2] Setiawan, I., & Sinaga, B. (2018). SISTEM PENDUKUNG KEPTUTUSAN PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI SIMAS MARGARINE DENGAN MENERAPKAN METODE TSUKAMOTO PADA PT. SALIM IVOMAS PRATAMA Tbk. Journal Of Informatic Pelita Nusantara , 3 (2).
[3] Azmi, T. U., Haryanto, H., & Sutojo, T. (2018). Prediksi Jumlah Produksi Jenang di PT Menara Jenang Kudus Menggunakan Metode Logika Fuzzy Tsukamoto. Sisfotenika , 8 (1), 23-34.
[4] Rahayu, A. E., Hikmah, K., Yustia, N., & Fauzan, A. C. (2019). Penerapan K-Means Clustering Untuk Penentuan Klasterisasi Beasiswa Bidikmisi Mahasiswa. ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics , 1 (2), 82-86.
[5] Nurmuslimah,  N.  S.,  &  Sriwijaya,  H.  (2018,  September).  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI TAHU MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO. In Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan (pp. 425-432).
[6] Wiguna, R. Y., & Haryanto, H. (2015). Sistem berbasis aturan menggunakan logika fuzzy tsukamoto untuk  prediksi  jumlah  produksi  roti  pada  CV.  gendis  bakery. Skripsi.  Fakultas  Ilmu  Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang .
[7] Zadeh, L. A. (1988). Fuzzy logic. Computer , 21 (4), 83-93.