## SISTEM INFORMASI PREDIKSI ANGKA PRODUKSI PADA NILA CAKE BERBASIS WEB METODA FUZZY
Muhammad Afdhal 1) , Dhio Saputra 2) , Wifra Safitri 3)
1,2 Teknik Informatika, 3 Sistem Informasi
1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer
1,2,3 Universitas Putra Indonesia “YPTK” Email : muhammad_afdhal@upiyptk.ac.id 1) ,  Dhiosaputra@upiypyk.ac.id 2) , wifrasafitri@upiyptk.ac.id 3)
Abstract
Fuzzy  logic  is  an  appropriate  way  to  map  an  input  space  into  an  output  space.  For  very  complex systems, the use of fuzzy logic is one solution. Traditional systems are designed to control a single output that  comes  from  multiple  unrelated  inputs.  Because  of  this  independence,  adding  new  inputs  will complicate the control process and require recalculation of all functions. On the other hand, adding a new input to a fuzzy system, namely a system that works based on the principles of fuzzy logic, only requires the addition of new membership functions and the rules associated with it. In general, fuzzy systems are very suitable for reasoning approaches, especially for systems that handle Problems that are difficult to define using a mathematical model For example, the input  values  and parameters of a system are less accurate or unclear, making it difficult  to  define the mathematical model. Fuzzy systems have several  advantages when  compared  to  traditional  systems,  for  example  in  the  number  of  rules  used.  Initial  processing  of  a large number of values into a membership degree value in the fuzzy system reduces the number of values to a membership degree value in the fuzzy system reducing the number of values the controller must use to make  a  decision.  Another  advantage  is  that  fuzzy  systems  have  reasoning  abilities  similar  to  human reasoning abilities. This is because the fuzzy system has the ability to respond based on information that is qualitative, inaccurate, and ambiguous.
Keywords: Fuzzy Logic, PHP & MySQL
Intisari
Logika  Fuzzy  adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk  memetakan  suatu  ruang  input  ke  dalam  ruang output.  Untuk  sistem  yang  sangat  rumit,  penggunaan  logika  fuzzy  (fuzzy  logic)  adalah  salah  satu pemecahannya.  Sistem  tradisional  dirancang  untuk  mengontrol  keluaran  tunggal  yang  berasal  dari beberapa  masukan  yang  tidak  saling  berhubungan.  Karena  ketidaktergantungan  ini,  penambahan masukan yang baru akan memperumit proses kontrol dan membutuhkan proses perhitungan kembali dari semua  fungsi  .  Kebalikannya,  penambahan  masukan  baru  pada  sistem  fuzzy,  yaitu  sistem  yang  bekerja berdasarkan  prinsip-prinsip  logika  fuzzy,  hanya  membutuhkan  penambahan  fungsi  keanggotaan  yang baru  dan  aturan-aturan  yang  berhubungan  dengannya.Secara  umum,  sistem  fuzzy  sangat  cocok  untuk penalaran pendekatan terutama untuk sistem yang menangani masalah-masalah yang sulit didefinisikan dengan  menggunakan  model  matematis  Misalkan,  nilai  masukan  dan  parameter  sebuah  sistem  bersifat kurang  akurat  atau  kurang  jelas,  sehingga  sulit  mendefinisikan  model  matematikanya.Sistem  fuzzy mempunyai  beberapa  keuntungan  bila  dibandingkan  dengan  sistem  tradisional,  misalkan  pada  jumlah aturan  yang  dipergunakan.  Pemrosesan  awal  sejumlah  besar  nilai  menjadi  sebuah  nilai  derajat keanggotaan pada sistem fuzzy mengurangi jumlah nilai menjadi sebuah nilai derajat keanggotaan pada sistem  fuzzy  mengurangi  jumlah  nilai  yang  harus  dipergunakan  pengontrol  untuk  membuat  suatu keputusan.  Keuntungan  lainnya  adalah  sistem  fuzzy  mempunyai  kemampuan  penalaran  yang  mirip dengan kemampuan penalaran manusia. Hal ini disebabkan karena sistem fuzzy mempunyai kemampuan untuk memberikan respon berdasarkan informasi yang bersifat kualitatif, tidak akurat, dan ambigu.
Kata Kunci : Fuzzy Logic, PHP & MySQL

## 1. PENDAHULUAN
Fuzzy  Logic atau  Logika  Samar  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Professor  Lotfi  A.  Sodeh dari California, USA pada tahun 1965
[1] Maria Yus Trinity Irsan
,  2019,  Penggunaan Fuzzy  Logic &  Metode
Mamdani untuk Menghitung Pembelian,
Penjualan  dan  Persediaan. Fuzzy  Logic memanfaatkan  wilayah  antara  0  dan  1  yang tidak  dikenal  dalam  Binary  Logic  atau  Logika
Biner,  atau  dengan  perkataan  lain  0  dan  1 adalah  Logika  Biner,  sedangkan  0  sampai  1 adalah Logika Samar. Wilayah antara 0 dengan 1 dalam Logika Samar merupakan wilayah abu abu,  atau  wilayah  samar,  atau  wilayah  tidak tegas dengan range 0 persen sampai 100 persen (Susilo,2006).  Wilayah  ini  dapat  dimanfaatkan untuk  menyatakan  dua  atau  lebih  keadaan berada pada saat yang sama dengan kadar atau tingkat  yang  sama  atau  berbeda,  misalnya “salah” dan “benar” hadir pada saat yang sama dengan  tingkat  atau  kadar  “salah”  15  persen dan tingkat atau kadar “benar” 85 persen, atau tingkat yang lainnya.
Berkat keluwesan dari Fuzzy Logic ini, menyebabkan dapat digunakan secara luas baik dalam  bidang  eksakta,  maupun  dalam  bidang sosial.  Caranya  adalah  menetapkan  sejumlah kelompok  fungsi  linguistik  yang  saling bergantungan,  dan  setiap  fungsi  linguistik dibagi  menjadi  beberapa  variabel  linguistik dengan  nilai  keanggotaan  tertentu,  misalnya fungsi  linguistik  “TEMPERATUR”  dapat dibagi  menjadi  dua,  tiga,  empat,  atau  yang lainnya  variabel  linguistik  “DINGIN”  dan “PANAS”,  atau  “DINGIN”,  “SEJUK”,  dan “PANAS”, atau “DINGIN”, “SEJUK”, “NORMAL, dan “PANAS”, atau yang lainnya.
Selanjutnya  setiap  variabel  linguistik  ini  diberi nilai  keanggotaan,  misalnya  untuk  yang  empat variabel:  PANAS  dengan  nilai  keanggotaan  0 derajat  Celcius  sampai  20  derajat  Celcius, SEJUK  dengan  nilai  keanggotaan  10  derajat sampai  30  derajat,  NORMAL  dengan  nilai keanggotaan  20  derajat  Celcius  sampai  40 derajat  Celcius,  dan  30  derajat  ke  atas  adalah nilai  keanggotaan  dari  variabel  linguistik PANAS.  Masing  masing variabel  linguistik  ini memiliki  derajat  atau  tingkat  keanggotaan  dari 0 persen sampai 100 persen.
. Adapun nilai keanggotaan dan tingkat atau  derajat  keanggotaan  akan  dibahas  lebih lanjut pada Bab selanjutnya.
Untuk penarikan kesimpulan (inferensi)  dalam fuzzy  logic dapat  digunakan setidaknya  tiga  pilihan  metode  yakni:  Metode Tsukamoto,  Metode  Mamdani,  atau  Metode Sugeno.  Ketiga  metode  ini  memiliki kesamaan
dalam  hal  tahapan,  mulai  dari  fuzzyfikasi, operasi fuzzy logic , implikasi, agregasi, sampai pada  tahap  akhir  defuzzyfikasi.  Perbedaannya terlertak  hanya pada  tahap  akhir defuzzyfikasi. Inferensi  pada  metode  Tsukamoto  dilakukan proses  implikasi  dengan  metode  fungsi  MIN, yang daripadanya didapatkan nilai yang disebut dengan  alpha  predikat,  yang  selanjutnya diperoleh  nilai  output  yang  dicari.  Inferensi pada  metode  Mamdani  dilakukan  proses implikasi  dengan  metode  fungsi  MIN,  dan proses komposisi aturannya dengan menggunakan  fungsi  MAX,  yang  selanjutnya diperoleh  nilai  output  yang  dicari  dengan metode Centroid.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Pengumpulan Data
Penelitian  dilakukan  pada  Nila  cake& Bakery  dilakukan  dengan  2  kali  pengambilan data,  yang  pertama  pada  21  Januari  2020    dan pengambilan data selanjutnya Minggu 22 April 2020.

## 2.2 Analisa
Untuk  melakukan  penelitian,  penulis melakukan  analisa  terhadap  data-data  yang telah  dikumpulkan  serta  menganalisa  sistem yang  akan  dijalankan  sebagai  solusi  dari perumusan  masalah  yang  didapat.  Setelah melakukan  analisa,  penulis  juga  melakukan perancangan  terhadap  sistem  yang  akan dibangun.

## 2.2.1 Analisa Data
Analisa data dilakukan dengan menggunakan data produksi agar penulis dapat memahami secara keseluruhan mengenai angka produksi pada objek penelitian serta memahami secara  teori  maupun  praktik  menggunakan metode yang akan digunakan dalam menyelesaikan masalah-masalah.

## 2.2.2 Analisa Proses
Analisa  proses  dilakukan  agar  penulis dapat menentukan tahapan-tahapan pada perancangan aplikasi fuzzy dengan menggunakan  metode  Mamdani  yang  akan digunakan pada penelitian ini. Dengan adanya
analisa  proses  diharapkan  aplikasi  yang  akan dirancang sesuai dengan kebutuhan perusahaan.

## 2.2.3 Analisa Sistem
Analisa  sistem  juga  dibutuhkan  agar penulis  dapat  mendeskripsikan  alur  kerja sistem  berdasarkan  kebutuhan  penggunanya. Dengan adanya analisa sistem diharapkan dapat menciptakan  suasana user  friendly terhadap sistem yang akan dibangun .

## 2.3 Perancangan
Setelah  melakukan  analisa  terhadap data  dan  sistem,  penulis  juga  melakukan perancangan  terhadap  sistem  yang  akan dibangun berdasarkan analisa sistem yang telah dilakukan.

## 2.3.1 Perancangan Model
Adapun dalam melakukan perancangan sistem, penulis menggunakan Unified Modeling Languange (UML) sebagai tools dalam mendeskripsikan  alur  kerja  sistem.  Adapun penjelasan  alur  kerja  sistem  tersebut  di deskripsikan  dengan  diagram-diagram UML diantaranya sebagai berikut :
1. Use Case Diagram
Diagram use case merupakan pemodelan untuk kelakuan (behavior) sistem  informasi  yang akan dibuat. Use case mendeskripsikan sebuah interaksi  antara  satu  atau  lebih  aktor,  dan digunakan  untuk  mengetahui  fungsi  apa  saja yang  ada  di  dalam  sebuah  sistem  informasi serta  siapa  saja  yang  berhak  menggunakan fungsi-fungsi  itu.  Pada  perancangan  aplikasi fuzzy  logic toko  roti  Nila  Cake  &  Bakery  ini terdapat 2 (dua) aktor yang bias mengoperasikan aplikasi diantaranya yaitu user umum dan manager.
2. Class Diagram
Pada  perancangan  aplikasi fuzzy ini  memiliki beberapa  tabel  sebagai  penyimpanan  data-data yang dibutuhkan dalam pengoperasiannya.
3. Statechart Diagram
State  Chart  Diagram  ini  akan  menggambarkan perubahan status yang terjadi pada saat aplikasi aplikasi fuzzy dijalankan.
4. Activity Diagram
Activity  Diagram  menggambarkan  aliran aktivitas dalam sistem yang dirancang.
5. Sequence Diagram Sequence diagram digunakan untuk menggambarkan langkah-langkah pada usecase diagram  yang  akan  dilakukan  sebagai  respon dari  sebuah  aplikasi  yang  menghasilkan  output tertentu.

## 6. Collaboration Diagram
Collaboration diagram  menunjukkan  tampilan dari suatu sistem yang akan dibangun.

## 7. Deployment Diagram
Deployment Diagram  akan  menggambarkan detail  bagaimana  komponen  dalam  sistem  dan perangkat keras.

## 2.3.2 Perancangan Interface
Adapun  dalam  perancangan  interface ini  penulis  mendeskripsikan  konsep  desain awal  pada  perancangan  aplikasi fuzzy ini. Desain yang akan dirancang berupa suatu web. Desain  yang  dirancang  berupa  suatu  web dengan  1  aktor  yaitu  admin.  Dimana  terdapat beberapa  bagian  didalamnya  yaitu  sebagai berikut:
a. Home  sebagai  halaman  beranda  depan  pada aplikasi yang akan dirancang nantinya
b. Aplikasi  fuzzy,  sebagai  media  kalkulasi jimlah produksi yang akan diproduksi.
c. Laporan produksi, sebagai informasi penyimpanan laporan produksi
d. Tentang Pembuat

## 2.4 Implementasi
Pada  sub-bab  ini  peneliti  akan  membahas mengenai  bahasa  pemograman  yang  akan dipakai.  Peneliti  akan  menggunakan  bahasa pemograman  PHP  dengan  database  MySQL karena bahasa  pemograman  ini  dirasa  cocok untuk  pembuatan  program  berbasiskan  WEB dan mudah digunakan.
Berikut  merupakan  spesifikasi  komponen hardware maupun software yang digunakan di dalam Analisa dan Perancangan, antara lain:
1. Perangkat Lunak (Software)
a. Sistem  Operasi Windows 7.
b. XAMPP .
c. Notepad ++ .
d. Chrome .
2. Perangkat Keras ( Hardware), Laptop dengan spesifikasi :
a. Intel Core i3 Processor .
b. Memory 4 GB DDR3.
c. Hard disk 500 GB.
d. Flash disk TOSHIBA 8 GB
.
2.5 Pengujian
2.5.1 Pengujian dengan Matlab
Pada  perancangan  aplikasi fuzzy  logic metode  mamdani  ini  penulis  melakukan beberapa  tahapan  untuk  menguji  keakuratan data produksi yaitu dengan melakukan pengujian matlab.

## 2.5.2 Pengujian  Aplikasi
Pengujian  aplikasi  pada  sistem  ini merupakan  pengujian  yang  dilakukan  dengan memasukkan  rumus  logika fuzzy dengan metode  Mamdani  kedalam  sebuah  aplikasi fuzzy untuk  memprediksi  angka  produksi selanjutnya pada Nila Cake& Bakery.

## 2.5.3 Pengujian  Interface
Pengujian interface yaitu  pengujian terhadap  desain  aplikasi fuzzy  logic yang  akan diimplementasikan  kedalam  sebuah  aplikasi web.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data
Dalam  aktifitas  produksi    roti  Nila cakedipengaruhi  oleh  beberapa  variabel  input diantaranya  jumlah  permintaan  yang  didapat dari  pesanan-pesanan  dan  juga  langganan diberbagai  bidang,  selain  permintaan  juga terdapat  variabel  persediaan  yang  merupakan jumlah  persediaan  roti  yang  ada  di  gudang. Selain  variabel  input,  juga  terdapat  variabel output  yaitu  variabel  produksi.  Variabel produksi  didapat  dari  perbandingan  angka permintaan dan persediaan digudang.
Dalam  penelitian  ini  peneliti  mengambil sample data produksi yang terbagi atas variabel input dan output selama sebulan terakhir. Data- data  produksi  tersebut  berupa  angka,  yang mana angka tersebut merupakan suatu nilai dari variabel  permintaan,  persediaan,  dan  produksi pabrik  perhari-nya  selama  kurun  waktu sebulan.  Adapun  satuan  dari  nilai  variabel tersebut berupa pcs (satuan).

## 3.2 Analisa Proses
Dalam  perhitungan fuzzy  logic Metode Mamdani  dibutuhkan  beberapa  variabel  yang menjadi  input  dan  output  dari  metode perhitungan.  Adapun  variabel  yang  terdapat
dalam  kasus  produksi  pabrik  roti  didefinisikan dalam tabel berikut ini :
Tabel 1. Variabel Fuzzy Fungsi Variabel Keterangan Input Persediaan Merupakan variabel yang didapat  dari  jumlah persediaan roti pada gudang Permintaan Merupakan himpunan dari permintaan pelanggan toko Output Produksi Merupakan variabel yang menjadi  output  dan prediksi jumlah produksi selanjutnya
Adapun  himpunan fuzzy dari  variabel persediaan, permintaan dan produksi dari kasus produksi  roti  Nila  cake  dideklarasikan  dalam sebuah tabel himpunan fuzzy berikut ini

## Tabel 2. Himpunan Fuzzy
Fungsi Variabel Himpunan Keterangan Input
Persediaan Sedikit Jumlah persediaan digudang sedikit Banyak Jumlah persediaan digudang banyak Permintaan Turun Jumlah permintaan roti oleh pelanggan rendah Naik Jumlah permintaan roti oleh
pelanggan tinggi Output Produksi Menurun Jumlah produksi roti dalam cakupan menurun Meningkat Jumlah produksi roti dalam cakupan menanjak . Adapun pendefinisian nilai
semesta pembicaraan  dari  himpunan fuzzy yang  telah dibentuk  akan  dideklarasikan  dalam  bentuk tabel berikut :

## Tabel 3. Semesta Pembicaraan
Fungsi Variabel Himpunan Semesta Pembicaraan Input Persediaan Sedikit 550– 1025 Banyak 1026–1500 Permintaan Turun 820–1110 Naik 1111–1800 Output Produksi Menurun 900–1550 Meningkat 1551–2200
Variabel  input  persediaan  dan  permintaan juga  membutuhkan  nilai  yang  diinputkan sebagai acuan pembanding secara berkelanjutan.  Dalam  kasus  produksi  Nila cakediambil  contoh  nilai  persediaan  pada sejumlah 1350 pcs,  dan  permintaan  yang dihimpun dari pelanggan-pelanggan sejumlah 1590 pcs.  Sehingga  untuk menentukan  angka  produksi  dilakukan penalaran fuzzy dengan nilai input tersebut.
1. Tahap Fuzzyfikasi
Tahap fuzzyfikasi merupakan proses  mengubah input  sistem  yang  mempunyai  nilai  tegas menjadi  variabel  linguistik  menggunakan fungsi keanggotaan yang disimpan dalam basis pengetahuan fuzzy. Pada  kasus  produksi  roti Nila caketerdapat 3 variabel yang didefinisikan
yaitu  persediaan,  permintaan,  dan  produksi. Masing-masing  variabel  memiliki  2  (dua) himpunan fuzzy ,  yang  mana  masing-masing himpunan fuzzy akan  direlasikan  dalam  bentuk fungsi keanggotaan.
a. Variabel  persediaan  terbagi  atas  2  (dua) himpunan fuzzy yaitu  sedikit  dan  banyak dengan persediaan sejumlah 1350 pcs. Maka perlu  dicari  nilai  dari  masing-masing himpunan tersebut seperti kurva berikut : µSedikit   = (max persediaan – persediaan) /
(max persediaan – min persediaan) µSedikit   = (1500-1350) / (1500 – 550) =  0,158 µBanyak   = (persediaan – min persediaan) / (max persediaan – min persediaan) µBanyak   = (1350 – 550) / (1500 – 550) =  0,842
b. Variabel  permintaan  terbagi  atas  2  (dua) himpunan fuzzy yaitu  rendah  dan  tinggi dengan  permintaan  sejumlah  1590  pcs. Maka  perlu  dicari  nilai  dari  masing-masing himpunan tersebut seperti kurva berikut : µTurun   = (max permintaan – permintaan)
/ (max permintaan –  min permintaan) µTurun = (1800– 1590) / (1800 – 820) =   0,214 µNaik =  (permintaan  –  min  permintaan) / (max permintaan– min permintaan) µNaik = (1580– 820) / (1800 – 820) =   0,785 2. Pembentukan Rule
Dalam penalaran fuzzy logic juga dibutuhkan  komposisi  aturan-aturan  yang akan  dijadikan  sebagai  acuan  pembanding relasi  fungsi  keanggotaan  masing-masing himpunan fuzzy yang telah didapat. Aturan- aturan  yang  relevan  didapat  dari history aktifitas  produksi  roti  Nila  cake  dan didasari  oleh  orang  yang  ahli  dibidangnya seperti  contoh  Manager  pabrik  bagian produksi.
Adapun  aturan-aturan  yang  terbentuk  dari kasus  produksi  roti  Nila  cake&  Bakery dideklarasikan  dalam  bentuk  tabel  seperti berikut :

## Tabel 4. Pembentukan Rule
Rule ke- Himpunan Fuzzy Persediaan Himpunan Fuzzy Permintaan Himpunan Fuzzy Produksi 1 Sedikit Turun Menurun 2 Banyak Turun Menurun 3 Sedikit Naik Meningkat 4 Banyak Nail Meningkat
Berdasarkan  tabel  diatas  maka  dapat dibentuk rule sebagai berikut :
R1  :  IF  persediaan  sedikit  AND  permintaan turun THEN produksi menurun
R2  :  IF  persediaan  banyak  AND  permintaan turun THEN produksi menurun R3  :  IF  persediaan  sedikit  AND  permintaan naik THEN produksi meningkat R4  :  IF  persediaan  banyak  AND  pemintaan
naik THEN produksi meningkat
3. Mesin Inferensi
Pada  Metode  Mamdani  menggunakan  fungsi implikasi centroid atau  disebut  juga  dengan fungsi MIN-MAX . Masing-masing nilai himpunan fuzzy akan  dibandingkan  dengan menggunakan  fungsi MIN sesuai  dengan rule yang ada untuk membentuk suatu variabel yang disebut  dengan  α-predikat  (alpha).  Kemudian masing-masing α-predikat
dari hasil perbandingan  himpunan fuzzy tersebut  akan direlasikan
dengan komposisi rule
menggunakan  fungsi MAX sehingga  daerah hasil  yang  terbentuk  dari  masing-masing himpunan fuzzy dan α-predikat.
a. Mesin Inferensi – Fungsi MIN Masing-masing himpunan fuzzy pada rule akan dibandingkan  dengan  menggunakan  fungsi min .  Berikut  ini  perhitungan  fungsi min berdasarkan rule yang ada.
[ R1 ] IF persediaan sedikit AND permintaan turun THEN produksi menurun α-predikat 1 = µSedikit∩ µTurun
= min(0,158∩ 0,214)
= 0,158
[ R2 ] IF persediaan banyak AND permintaan turun THEN produksi menurun α-predikat 2 = µBanyak ∩ µTurun
= min (0,842 ∩  0,214)
= 0,214
[ R3 ] IF persediaan sedikit AND permintaan naik THEN produksi meningkat α-predikat 3 = µTinggi∩ µBanyak
= min (0,158 ∩  0,785) = 0.158 [ R4 ] IF persediaan banyak AND p ermintaan naik THEN produksi meningkat α-predikat 4 = µBanyak ∩ µNaik = min (0,842 ∩0,785)
= 0,7855
Mesin Inferensi – Fungsi MAX Setelah  melakukan  pencarian  α-predikat masing-masing rule maka  dibutuhkan fungsi max untuk  menggabungkan  daerah hasil  dari  fungsi  min  masing-masingnya.

## Gambar 4.7 Penggabungan Gambar Himpunan Fuzzy
Nilai a1 : (2200 – a1) / (2200 – 900) = 0,785
(2200 – a1) / (1300) = 0,785 (2200 – a1) = 0,785 * 1300 (2200 – a1) = 1020,5 (2200-1020,5) = a1 1179,5 = a1 Nilai a2 : (2200 – a2) / (2200-900)   = 0,214 (2200 – a2) / (1300) = 0.214 (2200 – a2) = 0.214* 1300 (2200 – a2) = 278,2 (2200 – 278,2) = a2 1921,8 = a2
4. Tahap Defuzzyfikasi
0,785 0,214 (0.785 + 0,214)/2 A1 A2
A3 a1 a2 900 2200 Produksi (pcs)
Tahap Defuzzyfikasi merupakan tahap pengubahan output  fuzzy yang  diperoleh  dari mesin  inferensi  menjadi  nilai  tegas  dan menggunakan  fungsi  keanggotaan  yang  sesuai dengan  saat  dilakukan fuzzyfikasi .  Pada mamdani  proses defuzzyfikasi yang  dilakukan menggunakanMetode Centroid dengan  rumus seperti berikut :
Z ∗ =   ∑ ∫ µ (𝑧)zdz ∫ µ (𝑧)𝑑𝑧 Z ∗ = ∫ 0,785 1.179,5 900 zdz + ∫ (2200 − 𝑧/1300) 1.921,8 1.179,5 zdz +   ∫ 0,214 2200 1921,8 zdz ∫ 0,785 1.179,5 900 dz + ∫ (2200 − 𝑧/1300) 1921,8 1179,5 dz +   ∫ 0,214 2200 1921,8 dz Dari rumus diatas dapat dijabarkan berdasarkan jumlah integral yang ada agar lebih memudahkan dalam proses perhitungan.
Adapun  penjabaran  integral  diatas  seperti berikut :
Z 1 = ∫ 0,785 1.179,5 900 zdz dijabarkan menjadi : Z 1 = ((0.785 * 1179,5) – (0.785 * 900) * ((1179,5 + 900/2)) Z 1 = (925,90 – 706,5) * (1039,75) Z 1 = (219,4) * (1039,75)  = 228.121,5
Z 2 = ∫ (2200 − 𝑧/1300) 1921,8 1179,5 zdz dijabarkan
menjadi :
Z 2 = (1,69 z– 0,00077 z2) zdz Z 2 = (1,69 z2 – 0,00077 z2) dz Z 2 = (1,69 z 2 – 0,00077 z 3 )
Z 2 = (0,845 z 2 – 0,00077 z 3 ) ∫ 1927 1173
Z 2 = ((0,845(1921,8) 2 –0,00257 (1921,8) 3 ) – (0,845 (1179,5) 2 – 0,000257  (1179,5) 3 )) Z 2 = (3.120.851,378 – 1.824.138) – (1.175.581,111 – 421.722,6812) Z 2 = 1.511.286,622 – 753.858,4298 =
757.428,1922
Z 3 = ∫ 0.214 2200 1921,8 zdz dijabarkan menjadi :
Z 3 = ((0.214 * 2200) – (0.214 * 1921,8) * (2200 + 1921,8)/2))
Z 3 = (470,8 – 411,2652) * (2.060,9) Z 3 = (59,5348 * 2060,9)  = 112.695,2693
Z 4 = ∫ 0.785 1.179,5 900 dz dijabarkan menjadi : Z 4 = (0.785 * 1179,5) – (0.785 * 900) Z 4 = (925,9075 – 706,5) = 219,4075
Z 5 = ∫ (2200 − 𝑧/1300) 1927 1173 dz dijabarkan
menjadi :
Z 5 = (1,69 – 0,00077z) dz Z 5 = (1,69z – 0,00077z2)
Z 5 = (1,69z – 0,000385z2) ∫ 1921,8
1179,5
Z 5 = ((1,69 (1921,8) – 0,000385 (1921,8) 2 ) – (1,69 (1179,5) - 0,000385   (1.179,5) 2 )) Z 5 = (3247,842 – 1421,926367) – (1993,355 – 535,6197963)
Z 5 = 1825,915 – 1457,735 = 368,18
Z 6 = ∫ 0.214 2200 1921,8 dz dijabarkan menjadi : Z 6 = (0.214 * 2200) – (0.214 * 1921,8)
Z 6 = (470,8 – 411,2652) = 59,5348 Setelah penjabaran maka dilakukan penggabungan kembali dengan rumus centroid . Z ∗ = 228.121,15 + 757.428,1922 +  122.695,2693 219,4075 +  368,18 +  59,5348 Z ∗ = 1.108.244,606 647,0923 𝐙 ∗ = 1.712,653057 dibulatkan menjadi 1.712 pcs

## 3.3 Analisa Sistem
Analisa  Sistem  merupakan  proses mengidentifikasi  dan  mendeklarasikan  sistem yang  sedang  berjalan  saat  ini  beserta  masalah- masalah  yang  ditemukan  sehingga  dapat didefiniskan  solusi  dari  permasalahan  tersebut. Analisa  sistem  juga  mendeklarasikan  proses dan  alur  kerja  sistem  yang  akan  dirancang sebagai  solusi  dari  permasalahan.Adapun pembahasan  dari  analisa  sistem  akan  dibagi dalam beberapa sub-bab berikut ini.

## 3.4 Implementasi
Implementasi merupakan suatu tahapan penerapan  system  menjadi  sebuah  solusi  atas permasalahan yang diteliti. Adapun implementasi  system fuzzy  logic metode mamdani  untuk  memprediksi  angka  produksi roti  pada  Nila  cake  akan  dibahas  pada  sub-bab berikut.

## 3.5 Implementasi Sistem
Implementasi adalah proses penerapan perancangan  program  yang  telah  dibuat  pada bab  –  bab  sebelumnya.  Hasilnya  dari  tahapan implementasi  ini  adalah  suatu system untuk memprediksi  produksi  roti  Nila  cake  dengan fuzzy mamdani.  Dengan  demikian  dapat diketahui  apakah  perangkat  lunak  ini  dapat meghasilkan system untuk memprediksi produksi  roti  pada  Nila  cake  Nila  cake  yang sesuai  dengan  tujuan  yang  diharapkan  atau belum.
Implementasi aplikasi fuzzy untuk memprediksi angka  produksi  Nila  cake  Nila  cake  berbasis web dengan menggunakan metode mamdani.
4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Setelah  merancang  Aplikasi Fuzzy Untuk Memprediksi  Angka  Produksi  roti  pada  Nila cake  Berbasis  Web  Menggunakan  Metode Mamdani , penulis dapat menyimpulkan sebagai berikut :
1. Diharapkan  dengan  adanya  aplikasi  ini mampu untuk memecahkan masalah penjualan pada Nila cake.
2. Dengan  adanya  aplikasi  ini  mampu  untuk memecahkan  masalah  jumlah  produksi pada Nila cake.
3. Dengan  adanya  aplikasi  ini  mampu  untuk memecahkan  masalah  pada  persediaan bahan baku yang ada pada Nila cake.

## 4.2 Keterbatasan Sistem
Setelah  melihat  alur  atau  cara  kerja  sistem aplikasi fuzzy logic yang dibangun  berdasarkan output yang  dihasilkan,    aplikasi  ini  memiliki keterbatasan-keterbatasan seperti berikut ini :
1. Rancangan  aplikasi  yang  dibangun  hanya untuk  memprediksi  produksi  roti  pada  Nila cake  berupa  gambaran  produksi  untuk periode selanjutnya.
2. Sistem  ini  bergantung  oleh  hidupnya komputer,  dikarenakan  komputer  memiliki peranan  penting  dalam  hal  operasional  agar system dapat berjalan sebagaimana mestinya.
3. Aplikasi yang dirancang untuk memprediksi produksi  roti  pada  Nila  cake  hanya membahas  mengenai  proses  perhitungan fuzzy dengan metode mamdani
4.3 Saran
Dari  hasil  Skripsi  yang  penulis  paparkan,  baik dalam penelitian maupun pengerjaan pembuatan,  “penerapan fuzzy  logic untuk memprediksi  angka  produksi  roti  pada  Nila cake  berbasis  web  dengan  menggunakan metode mamdani”  terdapat beberapa saran :
1. Sistem yang dibangun pada Nila cake hanya sebatas  aplikasi  perhitungan    jumlah produksi untuk periode selanjutnya berdasarkan  data  –  data  produksi  sebulan terakhir  ,  jadi  ruang  lingkup  aplikasi  tidak begitu luas.
2. Diharapkan adanya pengembangan lain pada aplikasi fuzzy logic ini  sehingga kedepannya
dapat meningkatkan efektifitas dan efesiensi kinerja Nila cake.
Diperlukan perawatan atau maintenance terhadap aplikasi fuzzy logic yang dibangun ini ,  guna  meningkatkan kinerja  dan  layanan yang lebih baik pada Nila cake.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Maria  Yus  Trinity  Irsan,  2019,
Penggunaan  Fuzzy  Logic  &  Metode Mamdani untuk Menghitung Pembelian, Penjualan dan Persediaan. JAAF (Journal  of  Applied  Accounting  and Finance)  Volume  3,  Number  1,  2019, 37-48.
[2]  Lidya  Wati  dkk,  2018, aplikasi pemilihan  media  promosi  usaha  kecil dan  Menengah  menggunakan  metoda fuzzy mamdani.Jurnal Instekinformatika sain dan Teknologi, Vol 3 Nomor 2
[3]  Edy  W,  Ali  Z,  dan  SmitDev Community, 2014, Pemrograman Web  Berbasis  HTML,  PHP  & Javascript. Jakarta : Penerbit PT Elex Media Komputindo.
[4]  Mahmudy,  Wayan  Firdaus  2013, Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan  Persediaan  Bahan  Baku Dan  Membantu  Target  Marketing Industri  Dengan  Metode  Fuzzy Inference System Tsukamoto.
[5]  Mandala,  Eka  Praja,  S.kom,  M.kom, 2015, Web  ProgrammingProject  1 “e.p.w.m  Forum”. Yogyakarta  :
Penerbit Andi Offset
[6] https://socs.binus.ac.id/2012/03/02/pe modelan-dasar-sistem-fuzzy/ link akses januari 2020