Implementasi Logika Fuzzy Dengan Metode Tsukamoto Untuk

## Menentukan  Tingkat produksi Beras Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan
Yehezkiel Purba 1 , Markus Deboby Nainggolan 2
1,2 Mahasiswa Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Indonesia Jl. Sudirman Proklmasi, Siantar Barat, Kota Pematangsiantar, Sumatera Utara 21143 Kielpurba96@gmail.com 1 , markus.boby31@gmail.com 2

## Abstract
Total  Rice  Production  in  Sihotang  Stores  must  be  in  accordance  with  the  existing demand and supply, if the amount of production that is not appropriate will result in shop losses because there is no analysis of buyer requirements for product demand and supply. Sihotang Rice Store is a domestic industry that produces rice only estimates the needs of buyers . In producing rice, only estimating the buyer's needs is not certain that the buyer's needs are not met or exceeded. In the analysis, the amount of production in the Store uses the  Tsukamoto  Fuzzy  logic  method.  Data  were  analyzed  based  on  demand,  supply  and amount  of  production  that  was  never  carried  out  by  the  Sihotang  Rice  Shop.  In Tsukamoto's  Fuzzy  Conclusion  Drawing  method,  each  consequence  of  a  rule  must  be represented  by  a  set  of  Fuzzy  with  monotonous  membership  functions,  as  a  result,  the output  of  the  inference  of  each  rule  is  given  explicitly  with  a  predicate,  the  final  result obtained using a weighted average.
Keywords: Production, Rice, Fuzzy, Tsukamoto Method, production.

## Abstrak
Total  Produksi  Beras  di  Toko  Sihotang  harus  sesuai  dengan  permintaan  dan penawaran  yang  ada,jika  jumlah  produksi  yang  tidak  sesuai  akan  mengakibatkan kerugian  toko  karena  tidak  ada  analisis  kebutuhan  pembeli  untuk  permintaan  dan penawaran  produk.Toko  Beras  Sihotang  adalah  Domestik  industri  yang  memproduksi Beras  hanya  memperkirakan  kebutuhan  pembeli.  Dalam  memproduksi  beras  hanya memperkirakan kebutuhan pembeli tidak pasti bahwa kebutuhan pembeli tidak terpenuhi atau terlampaui.Dalam analisis Jumlah produksi di Toko sihotang menggunakan Metode Tsukamoto  Fuzzy  logika  Sehingga  jumlah  beras  yang  akan  diproduksi  sesuai  dengan kebutuhan  pembeli  berdasarkan  permitaan  dan  penawaran  yang  ada  secara  otomatis. Data  dianalisis  berdasarkan  permintaan,penawaran  dan  jumlah  produksi  tidak  pernah dilakukan  oleh  Toko  Beras  Sihotang.  Dalam  metode  Menggambar  Kesimpulan  Fuzzy tsukamoto,masing-masing  konsekuensi  pada  aturan  harus  diwakili  oleh  seperangkat Fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  monoton,sebagai  akibatnya,hasil  keluaran  dari inferensi  setiap  aturan  diberikan  secara  eksplisit  dengan  predikat,hasil  akhir  diperoleh dengan menggunakan rata-rata tertimbang.
Kata Kunci: Produksi, Beras, Fuzzy, Metode Tsukamoto , produksi.

## 1. Pendahuluan
Merupakan  industri  rumah  tangga  yang  memproduksi  Beras  setiap  hari  menyediakan kebutuhan  pasar.  Dalam  memproduksi  Toko  Beras  Sihotang  hanya  memperkirakan kebutuhan pasar secara tidak pasti sehingga kebutuhan pasar tidakterpenuhi atau berlebih. Beras  mempunyai  waktu  yang  Lama  untuk  Disimpan  karena  jika  berlebih  maka  Beras akan  Berkutu  dan  tidak  dapat  di  jual  lagi  karena  tidak  dapat  dimakan  oleh  konsumen. Dalam  analisa  jumlah  produksi  pada  Beras  menggunakan  metode  Logika Fuzzy (penarikan  kesimpulan  samar)  Tsukamoto  sehingga  jumlah  Beras  yang  akan  diproduksi
sesuai  dengan  kebutuhan  pasar  berdasarkan  permintaan  dan  persediaan  yang  ada  secara otomatis.  Data  dianalisa  berdasarkan  permintaan,  persediaan  dan  jumlah  produksi  yang pernah  dilakukan  oleh  Toko  Beras  Sihotang  Pada  metode  penarikan  kesimpulan  samar Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan harus direpresentasikan dengan suatu himpunan samar dengan fungsi keanggotaan yang monoton, sebagai hasilnya, output hasil penarikan kesimpulan ( inference ) dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas ( crips ) berdasarkan α- predikat  ( fire  strength ),  hasil  akhir  diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata  berbobot ( weight average ).

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada peternak bibit ikan nila di Hutabagasan Kec. Panei, Kab.  Simalungun.  Data  diambil  dengan  melakukan  Observasi  dan  wawancara dilapangan. Variabel yang digunakan dalam penelitian yaitu permintaan, persediaan, dan produksi.
2.1. Logika Fuzzy Logika Fuzzy merupakan generalisasi dari logika klasik yang hanya memiliki dua nilai keanggotaan, yaitu 0 dan 1[2].

## 2.2. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi merupakan bentuk input Fuzzy yang telah di ubah dari masukkan nilai yang memiliki kebenaran bersifat pasti (Crisp Input) [3].

## 2.3. Inferensi
Merupakan  sebuah  kerangka  kerja  perhitungan  yang  berdasar  pada  konsep  teori himpunan Fuzzy , aturan Fuzzy if –then, dan pemikiran Fuzzy [4].

## 2.4. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi  merupakan  sebuah  crips  value  sesuai  dengan  fungsi   keanggotaan yang sudah ditentukan dengan mengubah nilai Fuzzy output [5].
Z = (1)
MendefenisikanVariabel Fuzzy Pada  tahap  ini,  nilai  keanggotaan  himpunan persediaan  dan  permintaan  saat  ini  dicari  menggunakan  fungsi  keanggotaan himpunan fuzzy dengan  memperhatikan  nilai  maksimum  dan  nilai  minimum  data Juni  2020.  Variabel  tersebut  antara  lain:  variabel  permintaan,  variabel  persediaan, dan  variabel  produksi.  Dalam  menyelesaikan  permasalahan  prediksi  produksi  pada TokoSihotang  dengan  menggunakan  metode  Tsukamoto  secara  manual,  ada beberapa langkah yang harus ditempuh. Ada 3 variabel fuzzy yang dimodelkan, yaitu Permintaan, Persediaan, dan Jumlah Produksi.
Gambar 1. Flowchat metode Tsukamoto

## 3. Hasil Dan Pembahasan
X = Permintaan Y = Persediaan Z = Produksi
X = [Turun ; Naik] Y = [Sedikit ; Banyak] Z = [Berkurang ;Bertambah]
X = [10 ; 20] Y = [15 ;30] Z = [35 ;50]
[R1] if permintaanturun and persediaanbanyak then produksibarangberkurang [R2] if permintaanturun and persediaansedikit then produksibarangberkurang [R3] if permintaan naik and persediaanbanyak then produksibarangbertambah [R4] if permintaan naik and persediaansedikit then produksibarangbertambah
Berapa Z =…? Jika  X = 15 ; Y = 10
X= Permintaan
Gambar 2 . Permintaan
µ turun [15]  =
= = = 0,5 µ naik [15]  =
=
= = 0,5
Y= Persediaan
Gambar 3. Persediaan
µ sedikit [10]  =
= = = 1,33
µ banyak [10]  =
=
= = - 0,33
Z= Produksi Predikat 1 = min ( µturun [15] ; µ banyak [10]) = min (0,5 ; -0,33) = -0,33 Z1 =
-0,33  =
-0,33  = x-35  =  -0,33 15 x-35  =  -4,95 x  =  35-4,95 = 30,05
Predikat 2 = min ( µturun [15] ; µ sedikit [10]) = min (0,5 ; 1,33) = -0,5
Z2 =
-0,5   =
-0,5   =
50-x  =  -0,5 15 50-x  =  7,5 -x  =  -42,5 x = 42,5
Predikat 3 = min ( µturun [15] ; µ banyak [10]) = min (0,5 ; -0,33) = -0,33 Z3 =
-0,33  =
-0,33  = x-35  =  -0,33 15 x-35  =  -4,95 x  =  35-4,95 = 30,05
Predikat 4 = min ( µturun [15] ; µ sedikit [10]) = min (0,5 ; 1,33)
= -0,5
Z4 =
-0,5   =
-0,5   =
50-x  =  -0,5 15 50-x  =  7,5 -x  =  -42,5 x = 42,5

## Mencari nilai z
(             )   (              )   (              )   (              )
(               )   (          )   (             )   (          )
X = 15 Y = 10 Z = 66,66 =66
Jadi  Jumlah  Beras  yang  Harus  Diproduksi  jika  Permintaan  15  Karung  dan  Persedian  10 Karung adalah 66 Karung.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan sebagai berikut:
a) Logika  Fuzzy  metode  Tsukamoto  dapat  dijadikan  sebagi  solusi  yang  baik  untuk memprediksi jumlah produksi pada Toko Beras Sihotang karena dapat Beroperasi dengan cepat.
b) Tingkat  kecepatan  dan  Ketepatan  pada  sistem  yang  Menggunakan  metode Tsukamoto  sudah  baik  dengan  adanya  penginputan  data  permintaan  dan persediaan  yang  mudah  dimengerti  serta    hasil  yang  cukup  cepat  dapat  langsung diketahui.

## Daftar Pustaka
[1]     Iumentut,  H.B.,  Hartati,  S.,  (2015), Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Memilih Ikan  Budidaya  Air  Tawar  Menggunakan  AF  –  TOPSIS,  IJCS, Vol.9,  No.2,  July 2015, pp.197~206, ISSN: 1978-1250.
[2] Ashari,  M.,  Arini.,  Mintarsih,  F.  (2017), Aplikasi  Pemilihan  Bibit Budidaya  Ikan Air Tawar dengan Metode MOORA – Entropy, Jurnal Sistem Informasi Vol.01, No : 02, Oktober 2017 ISSN 2579-5341.
[3] Soebroto, A.A., Hartati, S., (2018), Penentuan Jenis Ikan Air Tawar Untuk Usaha Pembesaran  Menggunakan    Multicriteria  Decision  Making  (MCDM), Konferensi Nasional  Sistem  Informasi  2018,  STMIK  Atma  Luhur  Pangkalpinang,  8-9  Maret 2018.
[4] Saparinto,  C.,  (2017), Pembesaran  6  Ikan  Komsumsi  di  Pekarangan,  Penebar
Swadaya.
[5] Syam, V.A., Permana, R., dan Lusiana, S.A., (2018), Perancangan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ikan Budidaya Air Tawar Menggunakan Metode Simple  Additive  Weight  (SAW)  Berbasis  WEB  (Studi  Kasus  :  Balai  Perikanan Budidaya  Ikan  Air  Tawar  (BPBAT)  Sungai  Gelam  Jambi) UPI  YPTK  Jurnal KomTekinfo  Vol.5,  No.1,  Juni  2018,  Hal.  130-142  ISSN:  2356-0010  |  eISSN: 2502-8758.
[6]     Wiguna,  R.Y.,  Haryanto,  H., Sistem  Berbasis  Aturan  Menggunakan  Logika  Fuzzy Tsukamoto  untuk  Prediksi  Jumlah  Produksi  Roti  pada  CV.Gendis  Bakery, Universitas Dian Nuswantoro.