## PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MENENTUKAN JUMLAH PRODUKSI OBAT IKAN DI UD. INDO MULTI FISH TULUNGAGUNG
Nalsa Cintya Resti Tadris Matematika, IAIN Kediri nalsacintya@iainkediri.ac.id
Abstrak: Kabupaten  Tulungagung  mempunyai  potensi  sumber  daya perikanan  yang  sangat  tinggi.      Pada  dasarnya  memelihara  ikan membutuhkan perhatian sangat besar, karena jika ikan  terserang penyakit maka  petani  ikan  berpeluang  untuk  rugi  besar.  Karena  petani  ikan menginginkan  keuntungan  yang  besar,  maka  ketika  ikan  terindikasi  suatu penyakit  maka  ikan  harus  segera  diobati.  Toko  UD.  Indo  Multi  Fish  (IMF) menjual  dan  memproduksi  berbagai  jenis  obat  ikan  yaitu  Shanfish, MB (Methlene  Blue),  PK.  Dalam  menentukan  jumlah  produk  ikan  yang  akan diproduksi,  manager  toko  hanya  melakukan  perkiraan  saja  sehingga terkadang  keuntungan  yang  didapatkan  tidak  maksimal.    Penelitian  ini membahas  tentang  bagaimana  memperkirakan  jumlah  obat  yang  harus diproduksi  oleh  toko  IMF  agar  sesuai  antara  persediaan  dan  permintaan. Metode  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan metode fuzzy Tsukamoto. Sebagai hasil output diinferensikan dari tiap-tiap aturan  diberikan  dengan  berdasarkan  predikat.  Output  yang  dihasilkan adalah jumlah produksi obat ikan yang akan diproduksi.
Kata Kunci: inferensi, fuzzy tsukamoto, produksi, obat ikan
Abstract: Tulungagung  has  very  high  fisheries  resource  potential.  Many people live as fish farmers. Basically, raising fish requires a lot of attention, because if the fish is stricken with an illness, the fish farmers have the chance to lose big. Because of fish farmers want large profits, then when the fish is indicated an illness, the fish must be treated immediately. UD. Indo Multi Fish (IMF) sells and produces various types of fish drugs, namely Shanfish, MB (Methlene  Blue),  PK.  In  determining  the  number  of  fish  products  to  be produced, the store manager only makes estimates so that sometimes the profits obtained are not optimal. This study discusses how to estimate the amount of drug that must be produced by the IMF store to fit between supply and demand. The method used in this study is to use the Tsukamoto fuzzy method.  As  a  result  the  output  is  referenced  from  each  rule  given  by predicate. The output produced is the amount of fish medicine production that will be produced.
Keyword: inference, tsukamoto fuzzy, production, fish medicine
Volume 01, Nomor 02, Juni, 2019, 106 – 113

## A. PENDAHULUAN
Kabupaten
Tulungagung mempunyai  potensi  sumber  daya perikanan  berupa  perairan  laut, payau, perairan umum dan budidaya ikan  air  tawar.  Kegiatan  usaha perikanan  dalam  memanfaatkan potensi  tersebut  meliputi  cabang- cabang  usaha  tangkap  laut  dan perairan  umum,  budidaya  udang  di tambak dan budidaya ikan konsumsi maupun ikan hias air tawar di kolam pasangan, kolam tanah yang berupa pekarangan,  tegalan,  dan  sawah (Dinas  Perikanan  Kab.  Tulungagung, 2019).
Banyak  masyarakatnya  yang bermata  pencaharian  sebagai  petani ikan. Pada dasarnya memelihara ikan membutuhkan  perhatian  sangat besar,  karena  jika  ikan  terserang penyakit maka petani ikan berpeluang  untuk  rugi  besar.  Salah satu penyakit yang sering menyerang ikan  adalah  jamur,  cacar,  serangan bakteri  dan  sebagainya.  Selain  itu perubahan cuaca yang sangat ekstrim juga berpengaruh terhadap
ketahanan  tubuh  ikan.  Menurut Peraturan  Menteri  Kelautan  dan Perikanan Republik Indonesia, Bahan baku obat ikan adalah semua bahan atau  zat  kimia  yang  berupa  bahan aktif,  bahan  tambahan  dan/atau bahan  penolong  baik  dalam  bentuk komponen tunggal, ruahan/setengah jadi yang digunakan untuk membuat obat  ikan.  Adapun  Obat  ikan  adalah sediaan yang dapat digunakan untuk mengobati ikan, membebaskan gejala,  atau  memodifikasi  proses kimia dalam tubuh ikan.
Karena petani ikan menginginkan
keuntungan yang besar, maka ketika ikan  terindikasi  suatu  penyakit  maka ikan harus segera diobati.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut, selain menjual pakan ikan,  Toko UD. Indo  Multi  Fish  (IMF)  juga  menjual dan memproduksi berbagai jenis obat ikan.  Adapun  jenis  obat  yang diproduksi  oleh  toko  IMF  adalah Shanfish, MB (Methlene Blue), PK.
Dalam menentukan jumlah produk  ikan  yang  akan  diproduksi,
manager  toko  hanya  melakukan
perkiraan saja. Sehingga tidak jarang ketika permintaan meningkat, produk obat  sudah  habis.  Sedangkan  ketika persediaan  obat  sangat  banyak  dan pembelian  tidak  terlalu  tinggi,  toko harus  menyediakan  tempat  untuk penyimpanan.
Berdasarkan hal tersebut, toko susah untuk
mendapatkan  keuntungan  secara maksimal.  Penelitian  ini  membahas tentang  bagaimana  memperkirakan jumlah  obat  yang  harus  diproduksi oleh  toko  IMF  agar  sesuai  antara persediaan  dan  permintaan,  serta mendapatkan  keuntungan  secara maksimal.
Variabel  yang  dipakai  dalam penelitian ini adalah data permintaan, data  persediaan  dan  data  produksi sebelumnya.  Akan  dicari  jumlah produksi obat ikan dengan mengetahui  jumlah  permintaan  dan jumlah persediaan. Metode  yang  dipakai  dalam
sistem  menentukan  jumlah  produksi
obat ikan adalah dengan menggunakan metode fuzzy
tsukamoto. Metode ini dipilih karena
mempunyai  aturan  berbentuk  IF- THEN  yang  akan  dipresentasikan dalam himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasil  output  diinferensikan  dari  tiap- tiap  aturan  diberikan  dengan berdasarkan  predikat.  Output  yang dimaksud  adalah  jumlah  produksi obat ikan, dalam hal ini obat dengan merk
Shanfish agar toko mendapatkan  keuntungan  secara maksimum.
Ali  Mulyanto  telah  melakukan penelitian  sebelumnya  dengan  judul “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk  Menentukan  Jumlah  Jam Overtime pada Produksi Barang di PT. Asahi  Best  Base  Indonesia  (ABBI) Bekasi” (Mulyanto & Haris, 2016). Dari penelitian  tersebut,  perhitungan penentuan  jumlah  jam  overtime menggunakan fuzzy Tsukamoto lebih efektif dibanding perhitungan secara manual.
Maryaningsih  telah  melakukan penelitian  dengan  judul  “Metode Logika  Fuzzy  Tsukamoto  dalam Sistem Pengambilan Keputusan
Volume 01, Nomor 02, Juni, 2019, 106 – 113
Penerimaan Beasiswa”. Dalam
penelitian  tersebut,  output  yang dihasilkan adalah hasil nilai dan siapa
saja yang diterima dalam penerimaan beasiswa baru. (Maryaningsih,
Siswanto, & Mesterjon, 2013).

## B. TINJAUAN PUSTAKA
a. Himpunan Fuzzy
Pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan  suatu  item  x  dalam suatu himpunan A, yang sering ditulis dengan 𝜇 𝐴 [𝑥] , memiliki 2 kemungkinan, yaitu:
- Satu  (1),  yang  artinya  bahwa suatu  item  menjadi  anggota dalam suatu himpunan, atau
- Nol (0), yang artinya bahwa suatu item  tidak  menjadi  anggota
dalam suatu
himpunan
(Kusumadewi & Purnomo).
Terdapat  beberapa  istilah  dalam memahami sistem fuzzy:
1. Variabel fuzzy
2. Himpunan fuzzy
3. Semesta Pembicaraan
4. Domain
Secara  umum,  fuzzy  memiliki  empat tahapan dalam menyelesaikan
permasalahan, yaitu:
1. Fuzzifikasi
2. Inferensi
3. Komposisi
4. Defuzzifikasi
b. Fungsi Keanggotaan Fungsi keanggotaan
(membership  function)  adalah  suatu kurva  yang  menunjukkan  pemetaan titik-titik  input  data  ke  dalam  nilai keanggotaan  yang  memiliki  interval antara  0  sampai  1.  Salah  satu  cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan  nilai  keanggotaan adalah  dengan  melalui  pendekatan fungsi.
c. Metode Tsukamoto Pada  Metode  Tsukamoto,  setiap konsekuen pada aturan yang memiliki bentuk Jika-Maka harus direpresentasikan  dengan  suatu himpunan  fuzzy  dengan  fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya,  output  hasil  inferensi  dari
tiap-tiap  aturan  diberikan  secara tegas ( crisp) berdasarkan ∝ − predikat ( fire  strength).  Hasil  akhirnya diperoleh  dengan  menggunakan rata-rata terbobot. (Sofyan, Sayuti, &
Julianda)

## C. PEMBAHASAN
Permintaan terbesar 400 botol/hari Permintaan terkecil 100 botol/hari
Persediaan terbesar 60 botol/hari
Persediaan terkecil 20 botol/hari
UD. Indo MF mampu memproduksi terbanyak 600 botol/hari dan paling sedikit 250 botol/hari
Berapa yang harus diproduksi jika permintaan 350 botol/hari dan persediaan 45 botol/hari?
ATURAN
[R1]  if permintaan turun and persediaan banyak then produksi barang berkurang
[R2]  if permintaan turun and
persediaan sedikit then produksi barang berkurang
[R3]  if permintaan naik and persediaan banyak then produksi barang bertambah
[R4]  if permintaan naik and persediaan sedikit then produksi barang bertambah
SOLUSI
3  variabel  fuzzy  yang  akan dimodelkan       turun   naik
a. Permintaan
turun                     naik
0,83 0,16 100                 350   400 𝜇 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛 { 1       𝑥 ≤ 100 400 − 350 400 − 100 100 ≤ 𝑥 ≤ 400 0       𝑥 ≥ 400 𝜇 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑛𝑎𝑖𝑘 { 0       𝑥 ≤ 100 350 − 100 400 − 100 100 ≤ 𝑥 ≤ 400 1       𝑥 ≥ 400
b. Persediaan
Turun                 naik
0,625
0,375 20                45     60
𝜇 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛 { 1       𝑥 ≤ 20 60 − 45 60 − 20 20 ≤ 𝑥 ≤ 60 0       𝑥 ≥ 60 𝜇 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛 𝑛𝑎𝑖𝑘 { 0       𝑥 ≤ 20 45 − 20 60 − 20 20 ≤ 𝑥 ≤ 60 1       𝑥 ≥ 60
c. Produksi
Turun             naik
250                 600
𝜇 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛 { 1            𝑧 ≤ 250 600 − 𝑧 600 − 250 250 ≤ 𝑧 ≤ 600 0       𝑧 ≥ 600 𝜇 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑛𝑎𝑖𝑘 { 0            𝑧 ≤ 250 𝑧 − 250 600 − 250 250 ≤ 𝑧 ≤ 600 1       𝑧 ≥ 600
Langkah  selanjutnya  mencari  nilai 𝑧 menggunakan fungsi min pada fungsi implikasi
[R1]  if  permintaan  turun  and persediaan banyak then produksi barang berkurang
[R1] 𝛼 − predikat 1
= permintaan turun ∩ persediaan banyak
= min ( 𝜇 permintaan turun ; 𝜇 persediaan banyak )
= min (0,16 ;  0,625)
= 0,16

## Produksi berkurang
600 − 𝑧
350 = 0,16
𝑧 = 544
[R2]  if  permintaan  turun  and persediaan  sedikit  then  produksi barang berkurang
[R2] 𝛼 − predikat 2
= permintaan turun ∩ persediaan sedikit
= min ( 𝜇 permintaan turun; 𝜇 persediaan sedikit) = min (0,16 ;  0,375)
= 0,16
Produksi berkurang
600 − 𝑧 350 = 0,16
𝑧 = 544
[R3]  if  permintaan  naik  and persediaan  banyak  then  produksi barang bertambah
[R3] 𝛼 − predikat 3
= permintaan naik ∩ persediaan banyak = min ( 𝜇 permintaan naik; 𝜇 persediaan banyak)
= min (0,83 ;  0625)
= 0,625
Produksi bertambah 𝑧 − 250 350 = 0,625
𝑧 = 468,75
[R4]  if  permintaan  naik  and persediaan  sedikit  then  produksi barang bertambah
[R4] 𝛼 − predikat 4
= permintaan naik ∩ persediaan sedikit
= min ( 𝜇 permintaan naik; 𝜇 persediaan sedikit)
= min (0,83 ;  0375)
= 0,375
Produksi bertambah 𝑧 − 250
350 = 0,375
𝑧 = 381,25
Mencari nilai 𝑧
Nilai 𝑧 = 𝛼 1 ∗𝑍 1 +𝛼 2 ∗𝑍 2 +𝛼 3 ∗𝑍 3 +𝛼 4 ∗𝑍 4 𝛼 1 +𝛼 2 +𝛼 3 +𝛼 4
= 0,16(544)+0,16(544)+0,625(468,75)+0,375(381,25) 0,16+0,16+0,625+0,375 = 87,04+87,04+293+143
1,32
= 610,08 1,32 = 462,18 ≈ 462 kemasan
Jadi jumlah obat Shanfish yang harus diproduksi adalah 462 kemasan

## D. KESIMPULAN
Dengan menggunakan
Inferensi  Fuzzy  metode  Tsukamoto dapat  menyelesaikan  permasalahan pada  penelitian  ini,  yaitu  dapat memperkirakan  jumlah  obat  ikan yang  akan  diproduksi  lebih  efisien. Sehingga dapat meningkatkan
keuntungan dari toko UD. Indo Multi Fish.

## Daftar Pustaka
Dinas  Perikanan  Kab.  Tulungagung.  (2019,  Juli  4).  Retrieved  from http://dkp.tulungagung.go.id/index.php/potensi
Kusumadewi, S., & Purnomo, H. (n.d.). Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Graha Ilmu.
Maryaningsih, Siswanto, & Mesterjon. (2013). Metode Logika Fuzzy Tsukamoto dalam Sistem Pengambilan Keputusan Penerimaan Beasiswa. Jurnal Media Infotama Vol. 9 No. 1, 140-165.
Mulyanto,  A.,  &  Haris,  A.  (2016).  Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  untuk Menentukan Jumlah Jam Overtime pada Produksi Barang di PT Asahi Best Base (ABBI) Bekasi. Jurnal Informatika SIMANTIK Vol. 1, No. 1, 1.
(2019). Peraturan  Menteri  Kelautan  dan  Perikanan  Republik  Indonesia  Nomor 1/Permen-KP/2019.  Jakarta:  Menteri  Kelautan  dan  Perikanan  Republik Indonesia .
Sofyan,  D.  K.,  Sayuti,  &  Julianda.  (n.d.). Metode  Fuzzy  Inference  System Tsukamoto;  Perhitungan  Optimasi  Jumlah  Produksi.  Yogyakarta: Teknosain.