## IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MENENTUKAN JUMLAH PRODUKSI ROTI
Kurnia Martha Herdiastuti (kurnia19martha@gmail.com) Bebas Widada(bbswdd@gmail.com) Yustina Retno Wahyu Utami (yustina.retno@gmail.com)

## ABSTRAK
Usaha  Roti  Andika  belum  mampu  memenuhi  permintaan  pasar  karena  tidak  tentunya  jumlah permintaan  dan  produksi  roti  yang  dihasilkan.  Maka  penelitian  ini  bertujuan  merancang  dan mengimplementasikan  sistem  untuk  penentuan  jumlah  produksi  roti  Andika  dengan menggunakan  algoritma  fuzzy  tsukamoto.  Dalam  pembuatan  sistem  implementasi  algoritma fuzzy  tsukamoto  untuk  menentukan  jumlah  produksi  roti,  variabel  yang  digunakan  ada  3  yaitu: variabel  permintaan,  pekerja  dan  produksi.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  aplikasi penentuan  jumlah  produksi  roti  yang  menggunakan  algoritma  fuzzy  tsukamoto.  Terciptanya sistem  penentuan  jumlah  produksi  roti  tersebut  menampilkan  informasi  data  user,  data  agen, data produk, data pesanan, data penentuan jumlah roti dan data keanggotaan fuzzy.
Kata kunci : Jumlah Produksi Roti , Fuzzy Tsukamoto, Permintaan, Pekerja.

## I.  PENDAHULUAN
Usaha  Roti  Andika  adalah  sebuah  usaha dagang  yang  bergerak  dibidang  pengolahan bahan  baku  yang  menghasilkan  suatu  produk pangan  yaitu  roti.  Namun  UD  Roti  Andika masih belum mampu untuk menghasilkan hasil produksinya sesuai dengan permintaan karena tidak pastinya jumlah permintaan dan produksi roti  yang  dihasilkan  setiap  harinya,  dalam mengatasi  masalah  yang  ada  pada  UD  Roti Andika  diperlukan  suatu  prediksi  produksi  roti yang tepat. Oleh karena itu dalam penelitian ini diusulkan  untuk  membuat  sistem  aplikasi menentukan  jumlah  produksi  roti  di  UD  Roti Andika.
Sistem  Prediksi  Produksi  Roti  ini  dimulai dari input data prediksi kemudian data testing, setelah  itu  perhitungan Algoritma Fuzzy Tsukamoto langkah  berikutnya  diperoleh  hasil prediksi  dari  data  testing.  Untuk  pembatasan masalah  ditekankan  pada  variabel  input  yaitu permintaan  dan  pekerja.  Variabel  output produksi.

## II.  METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dalam  pembuatan aplikasi ini menggunakan
metode pengumpulan data meliputi wawancara, observasi,  dan  studi  pustaka.  Sedangkan metode yang digunakan untuk teknik pengolahan  data  menggunakan  perancangan sistem  terstruktur.  Adapun  komponennya sebagai berikut:
1.  Context Diagram
2.  Hierarchy  Input  Process  Output (HIPO)
3.  Data Flow Diagram
4.  Entity Relationship Diagram
5. Desain Program
6. Pengujian

## III. TINJAUAN PUSTAKA

## 3.1  SPK (Sistem Penunjang Keputusan)
SPK  (Sistem  Penunjang  Keputusan) adalah  sistem  interaktif  berbasis  komputer yang  membantu  untuk  mengambil  keputusan memanfaatkan data dan model untuk
memecahkan masalah yang
tidak terstruktur[1].

## 3.2  Produksi
Kegiatan  produksi  merupakan  salah  satu aktivitas  ekonomi  yang  sangat  menunjang selain  kegiatan  konsumsi.  Tanpa  adanya kegiatan  produksi,  konsumen  tidak  dapat mengonsumsi barang dan jasa yang dibutuhkannya [2]. 3.3  Prediksi Prediksi adalah
suatu proses memperkirakan  secara  sistematis  tentang sesuatu  yang  paling  mungkin  terjadi  di  masa depan  berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan sekarang  yang  dimiliki,  agar  kesalahannya dapat diperkecil. Prediksi tidak harus memberikan  jawaban  secara  pasti  kejadian
yang  akan  terjadi,  melainkan  berusaha  untuk mencari  jawaban  sedekat  mungkin  yang  akan terjadi[3] .

## 3.4  Algoritma Fuzzy
Logika  fuzzy  adalah  metodologi  sistem kontrol  pemecahan  masalah,  yang  cocok untuk  diimplementasikan  pada  sistem,  mulai dari  sistem  yang  sederhana,  sistem  kecil, embedded  system,  jaringan  PC,  multichannel atau  workstation  berbasis  akuisisi  data,  dan sistem kontrol [4].

## 3.5 Fuzzy Tsukamoto
Fuzzy  Tsukamoto merupakan  salah  satu metode  dari Fuzzy  Inference  System . Dimana pada  metode tsukamoto ,  setiap  konsekuen pada aturan berbentuk if-then harus direprensetasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang monoton[5].
1. Fuzzifikasi adalah proses yang dilakukan untuk  mengubah  variabel  nyata  menjadi variabel fuzzy.
2. Fuzzy  Inferensi  System adalah  proses penggabungan banyak aturan berdasarkan  data  yang  tersedia.  Sistem inferensi fuzzy merupakan suatu kerangka  komputasi  yang  berdasarkan pada teori himpunan fuzzy , aturan fuzzy yang berbentuk IF-THEN, dan penalaran fuzzy.
3. Defuzzyfikasi adalah
proses yang digunakan  untuk  mengubah  kembali variabel fuzzy menjadi variabel nyata.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini dibahas mengenai analisa data  berkaitan  dengan  proyek  yang  dibuat guna memperjelas  pembahasan  maka  penulis menggunakan  alat  berupa Diagram  Konteks, Data  Flow  Diagram,  Entity  Relationship Diagram, Flowchart, Tabel Basis Data, Desain Interface, Implementasi, serta pengujian validitas sistem.

## 4.1  Persiapan Data
Pada  tahap  pengujian  ini  menggunakan data permintaan dan pekerja
untuk mendapatkan hasil penentuan jumlah produksi roti.

## 4.2  Context Diagram
Context  Diagram  atau  Diagram  Konteks adalah hubungan masukan dan keluaran yang menjadi  satu  kesatuan  dalam  suatu  sistem
pada  diagram  konteks,  aliran  data  dijabarkan secara  umum    menggambarkan  aliran  data yang  akan  di  olah  dalam  sistem  informasi. Berikut  context  diagram  dalam  Prediksi Produksi  Roti  Andika  dengan  menggunakan metode Algoritma Fuzzy Tsukamoto.

## Gambar 1. Diagram Konteks

## 4.3  Hierarchy Input Process Output (HIPO)
Bagan  berjenjang  ini  digunakan  untuk menyiapkan penggambaran diagram arus data untuk menuju level lebih awal lagi.
Gambar 2. HIPO

## 4.4  Data Flow Diagram
Diagram alir data adalah teknik penggambaran arah arus data dengan menggunakan  simbol –  simbol  tertentu  yang telah ditentukan.

## Gambar 3. Data Flow Diagram

## 4.5  ERD
Entity Relationship Diagram (ERD) adalah alat  bantu  yang  dapat  digunakan  untuk mendeskripsikan hubungan antara entity beserta atributnya.

## Gambar 4. ERD
Sistem  prediksi  produksi  roti  memiliki beberapa entitas yaitu: produk, agen, pesanan, prediksi, dan k_fuzzy.

## 4.6  Desain Tabel Hak Akses
Desain  tabel  hak  akses  menerangkan tentang  halaman  yang  dapat  diakses  setiap user.
Tabel 1. Desain Tabel Hak Akses Level User Hak Akses Administrator Mengelola Halaman Jenis Produk,  Halaman  Data  Agen, Halaman Pesanan, Halaman Keanggotan  Fuzzy, Halaman Laporan  Prediksi,  dan  Halaman Data User. Pemilik Halaman  Laporan  Data  Agen, Halaman  Laporan  Pesanan,  dan Halaman Laporan Pembagian. Pegawai Halaman  Laporan  Pesanan  dan Halaman Laporan Pembagian Pemasaran Halaman Laporan Pemasaran

## 4.7  Contoh Kasus
UD Roti Andika memperoleh  pesanan roti pia  kacang  hijau  sebanyak  8000  buah  roti, sedangkan  pekerja  yang  hadir  pada  hari  itu hanya 10 orang.
Hitung  dengan  menggunakan  algoritma Tsukamoto  berapa  banyak  roti  yang  harus diproduksi pada hari itu?
 Fuzzifikasi
1.  Permintaan 𝜇𝑃𝑚_𝑡𝑢[8000] = 0 𝜇𝑃𝑚_𝑛𝑎[8000] = 1 𝜇𝑃𝑚_𝑡𝑒[8000] = 0
2.  Pekerja
𝑃𝑘_𝑠𝑖[10]   = 11−𝑥 4
𝑃𝑘_𝑠𝑖[10]   = 11−10 4
𝑃𝑘_𝑠𝑖[10]   = 1 4
𝑃𝑘_𝑠𝑖[10]   = 0,25
𝑃𝑘_𝑏𝑎[10]   =
𝑃𝑘_𝑠𝑒[10]   = 𝑥−9 2 𝑃𝑘_𝑠𝑖[10]   = 10−9 2
𝑃𝑘_𝑠𝑖[10]   = 1 2 𝑃𝑘_𝑠𝑖[10]   = 0,5 Hasil Fuzzifikasi : Tabel 2. Fuzzyfikasi Turun Naik Tetap Sedikit Banyak Sedang 0 1 0 0,25 0 0,5
 Fuzzy Inference System
Prediksi Produksi ini memiliki 9 rule.
[R1]  IF  Permintaan  Turun  AND  Pekerja Sedikit THEN Produksi Berkurang.
[R2]  IF  Permintaan  Turun  AND  Pekerja Banyak THEN Produksi Berkurang.
[R3]  IF  Permintaan  Turun  AND  Pekerja Sedang THEN Produksi Berkurang.
[R4]  IF  Permintaan  Naik  AND  Pekerja Sedikit THEN Produksi Berkurang.
[R5]  IF  Permintaan  Naik  AND  Perkerja Banyak THEN Produksi Bertambah.
[R6]  IF  Permintaan  Naik  AND  Pekerja Sedang THEN Produksi Bertambah.
[R7]  IF  Permintaan  Tetap  AND  Pekerja Sedikit THEN Produksi Berkurang.
[R8]  IF  Permintaan  Tetap  AND  Pekerja Banyak THEN Produksi Bertambah.
[R9]  IF  Permintaan  Tetap  AND  Pekerja Sedang THEN Produksi Bertambah.
 [R1] IF  Permintaan  Turun  AND Pekerja Sedikit THEN Produksi Berkurang. 𝛼1 = min (turun, sedikit) = min ( 0 , 0,25 ) = 0
Z1  = 10000 −𝑥 2500
0 = 10000 −𝑥 2500
0 = 10000 - x
x = 10000
Tabel 3. FIS
Rule Nilai α Nilai x R1 0 10000 R2 0 10000 R3 0 10000 R4 0,25 9375 R5 0 5000 R6 0,5 6250 R7 0 10000 R8 0 5000 R9 0 5000

##  Defuzzifikasi Tsukamoto
Z   = 𝛼1∗𝑧1 + 𝛼2∗𝑧2 + 𝛼3∗𝑧3 + 𝛼4∗𝑧4 + 𝛼5∗𝑧5 + 𝛼6∗𝑧6 + 𝛼7∗𝑧7 + 𝛼8∗𝑧8 + 𝛼9∗𝑧9 𝛼1+ 𝛼2+𝛼3+𝛼4+𝛼5+𝛼6+𝛼7+𝛼8+𝛼9
Z   = 0∗10000  + 0∗10000  + 0∗10000  + 0,25∗9375
+ 0∗5000 + 0,5∗6250  + 0∗10000  +
0∗5000 + 0∗5000 0+0+0+0,25+0+0,5+0+0+0
Z    = 0+0+0+2343 ,75+0+3125+0+0+0 0,25+0,5
Z    = 2343 ,75+3125
0,75
Z    = 5468 ,75 0,75 Z    = 7291,6667 Z    = 7292

## 4.8  IMPLEMENTASI
1.  Halaman Input Data Pesanan Halaman  ini  digunakan  untuk  input
pesanan dari agen.

## Gambar 5. Input Pesanan
2.  Halaman Fuzzy Tsukamoto Halaman  ini  merupakan  tampilan  dari hasil  perhitungan  penentuan  jumlah produksi roti.

## Gambar 6. Halaman Hasil Perhitungan Penentuan Jumlah Produksi Roti
3.  Halaman  lanjutan  dari  hasil  perhitungan yaitu halaman detail perhitungan fuzzifikasi
Gambar 7. Halaman Fuzzifikasi
4.  Halaman  berikutnya  adalah  halaman perhitungan fuzzy inference system
Gambar 8. Halaman Inference System
5.  Pada halaman detail perhitungan terdapat  halaman  defuzzifikasi  yaitu halaman  perhitungan  akhir  dari  sistem penentuan jumlan produksi roti.
Gambar 9. Halaman Defuzzifikasi
6.  Kemudian yang terakhir adalah halaman pembagian tiap agen. Dari hasil
defuzzifikasi  akan  di  bagi  berdasarakan jumlah pesanana per agen.

## Gambar 10. Halaman Pembagian Pesanan

## 4.9 PENGUJIAN
Perhitungan Manual: Tabel 4. Daftar Produk, Permintaan, dan Pekerja
No Nama Produk Permintaan Pekerja 1 Roti Coklat 6500 10 2 Roti Coklat 7000 13 3 Roti Strawberry 7000 12 4 Roti Mocca 6000 13 5 Roti Pisang Coklat 6500 10
Dari data diatas carilah jumlah roti yang harus diproduksi ?
1.  Fungsi  Keanggotaan  ( Fuzzifikasi )  dengan Max/Min,  diperoleh  hasil  seperti  dibawah ini:
Tabel 5. Hasil Fuzzifikasi
Nama Produk Permintaan Pekerja Tu Te Na Se Sa Ba Roti Coklat 0 0 0.4 0.25 0.5 0 Roti Coklat 0 0 0.6 0 0 0.5 Roti Strawberry 0 0 0.6 0.75 0.25 0.25 Roti Mocca 0 0.5 0.2 1 0 0.25 Roti Pisang Coklat 0 0 0.4 0.25 0.5 0

## Tabel 6. Hasil Implementasi Rule
Nilai Alfa
Rule R1  R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9
Roti Coklat 0 0 0 0 0 0 0.25 0.4 0 Roti Coklat 0 0 0 0 0 0 0 0 0.5 Roti Strawberry 0 0 0 0 0 0 0.6 0.25  0.25 Roti Mocca 0 0 0 0.5 0 0.25 0.2 0 0.2 Roti Pisang Coklat 0 0 0 0 0 0 0.25 0.4 0

## 2.  Fuzzy Inference System
Tabel 7. Hasil Fuzzy Inferensi System
Nilai X Rule R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9
Roti Coklat  10000  10000  10000  10000  5000  5000  9375  6000  10000 Roti Coklat  10000  10000  10000  10000  5000  5000  10000  5000  8750
Roti Strawberry 10000  10000  10000  10000  5000  5000  8500  5625  9375 Roti Mocca 10000  10000  10000  8750  5000  5625  9500  5000  9500 Roti Pisang Coklat 10000  10000  10000  10000  5000  5000  9375  6000  10000

## 3.  Defuzzifikasi
Tabel 8. Defuzzifikasi Defuzzifikasi Prioritas Roti Coklat 7298 Roti Coklat 8750 Roti Strawberry 8045 Roti Mocca 8332 Roti Pisang Coklat 7298
Perhitungan Sistem:

## 1.  Halaman Input Perhitungan Prediksi
Gambar 11. Halaman Perhitungan Prediksi

## 2.  Halaman Laporan Prediksi
Gambar 12. Halaman Laporan Prediksi

## 3.  Halaman Fuzzifikasi

## Gambar 13. Halaman Fuzzifikasi

## 4.  Halaman Fuzzy Inference System
Gambar 14. Halaman Fuzzy Inference System
5.  Halaman Deffuzifikasi
Gambar 15. Halaman Defuzzifikasi

## 6.  Halaman Pembagian Setiap Agen
Gambar 16. Halaman Pembagian Setiap Agen
Analisa Pengujian:
Dari  hasil  perbandingan diatas  diperoleh hasil yang sama antara perhitungan dengan metode  tsukamoto  manual  dengan  hasil sistem  dan  rumus –  rumus  perhitungan tsukamoto yang dibuat. Maka bisa dikatakan  bahwa  sistem  tersebut  sudah sesuai dengan keadaan sebenarnya dengan  kata  lain  sistem  tersebut  valis dalam  memperoleh  hasil  prediksi  produksi roti.
Pengujian Algoritma Tabel 9. Pengujian ALgoritma
NO PERMINTAAN PEKE RJA PERHITUN GAN MANUAL PERHITUNG
AN SISTEM KETERANGA
N 1 3000 7 8000 8000 Sesuai 2 3000 8 9000 9000 Sesuai 3 3000 9 10000 10000 Sesuai 4 3000 13 14000 7563 TidakSesuai 5 3000 14 15000 7625 TidakSesuai 6 3000 15 16000 7688 TidakSesuai 7 5500 7 8000 8000 Sesuai 8 5500 8 9000 9000 Sesuai 9 5500 9 10000 10000 Sesuai 10 5500 13 14000 5250 TidakSesuai 11 5500 14 15000 6375 TidakSesuai 12 5500 15 16000 7500 TidakSesuai 13 8000 7 8000 8000 Sesuai 14 8000 8 9000 9000 Sesuai 15 8000 9 10000 10000 Sesuai 16 8000 13 14000 5250 TidakSesuai 17 8000 14 15000 6375 TidakSesuai 18 8000 15 16000 7500 TidakSesuai
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, maka diperoleh :
Tingkat valid SPK= (jumlah data sesuai / total data) * 100% =(9/18)*100% = 50 %
Hasil  pengujian  menunjukan  bahwa  SPK Penentu  jumlah  produksi  roti  dalam  proses menentukan hasil jumlah produksi roti memperoleh kesesuaian sebesar 50 % dari 18 data.  Namun  untuk  penerapan  algoritma  itu sendiri  pada  kasus  menentukan  jumlah produksi  roti  dirasa  masih  kurang  baik  untuk mengimplementasikan  aplikasi  ini,  disebabkan ada  beberapa  hasil  inferensi  yang  dianggap masih ada kekurangan.

## V. PENUTUP

## 5.1  Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan mengenai pengimplementasian Algoritma Fuzzy Tsukamoto
dalam menentukan jumlah produksi suatu barang maka dapat disimpulkan :
a.  Terciptanya  sebuah  sistem  aplikasi  untuk memprediksi  produksi  roti  menggunakan algoritma Fuzzy Tsukamoto .
b.  Metode  Inferensi  System  pada  Fuzzy Tsukamoto dapat diterapkan untuk menentukan  prediksi  jumlah  produksi  roti.
Dalam  hal  ini  ada  3  variabel  yaitu  : permintaan, pekerja, dan produksi.
c.  Dari  hasil  database  yang  dibuat  maka akan menghasilkan  keluaran yang berupa :  informasi  data  user,  data  agen,  data pesanan, data prediksi, data keanggotaan fuzzy, dan data produk.
d.  Hasil  perhitungan  kesesuaian  hitungan manual  dan  algoritma  program  diperoleh 50 % kesesuaian .
5.2  Saran
Permasalahan yang diambil pada pengimplementasiaan
algoritma
Fuzzy
Tsukamoto untuk menentukan jumlah produksi ini  masih  sederhana  dengan  menggunakan  3 variabel  yaitu  :  variabel  permintaan,  variabel pekerja,  dan  variabel  produksi.  Sehingga dalam  penelitian  selanjutnya  bisa  diperbaiki dengan  menggunakan  variabel  yang  berbeda atau  menambah  variabel  lain  yang  masih berhubungan  seperti  variabel  persediaan, variabel  kadaluwarsa  produk,  variabel  jam
kerja,  variabel  persediaan,  variabel  kinerja alat, dan lainnya.
Dalam  penelitian  ini  sistem  aplikasi prediksi  produksi  roti  belum  menggunakan action  cetak  atau  print  pada  akhir  laporan, untuk  penelitian  selanjutnya  bisa  ditambahkan action cetak laporan. Selanjutnya bisa diperbaiki dengan menggunakan variabel yang berbeda  atau  menambah  variabel  lain  yang masih berhubungan seperti variabel persediaan,  variabel  kadaluwarsa  produk,  dan lainnya.
Dalam  penelitian  ini  sistem  aplikasi prediksi  produksi  roti  belum  menggunakan action  cetak  atau  print  pada  akhir  laporan, untuk  penelitian  selanjutnya  bisa  ditambahkan action cetak laporan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ardiles  Sinaga, Sistem  Pendukung Keputusan Pengelolaan Kinerja Karyawan Dengan Menggunakan
Metode  Fuzzy  Logic  Berbasis  Web . Bandung:  PT.Premier  Equity  Futures Bandung, 2012.
[2] M.  Nur  Rianto  Al  Arif  and  Euis  Amalia,
Teori Mikroekonomi : Suatu Perbandingan Ekonomi Islam dan Ekonomi Konvensional . Jakarta: Penerbit. Kencana Prenada Media Group Jakarta, 2010.
[3] M  Ismail, Chapter  Bagian  II  Pengertian
Prediksi  [Internet] .  Sumatera  Utara: Available from : repository.usu.ac.id/bitstream, 2014. [4] Sutoyo,dkk, Chapter Bagian II Pengertian Logika [Internet] . Yogyakarta:  Universitas  Yogyakarta., 2011.
[5] Sri  Kusumadewi  and  Hari  Purnomo, plikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Mendukung Keputusan .  Yogyakarta:  Graha  Ilmu:
Yogyakarta, 2004.