## Manutech :
Jurnal Teknologi Manufaktur
Vol. 12, No. 01, (2020) p-ISSN : 2089-5550 e-ISSN : 2621-3397
Analisis dan Evaluasi Pengaruh Temperatur, Pencahayaan dan Kebisingan Terhadao Jumlah Produksi pada Fabrikasi Ekstrusi Alumunium dengan Menggunakan Metode Sugeno dalam Logika Fuzzy
(Sepriandi Parningotan)

## ANALISIS DAN EVALUASI PENGARUH TEMPERATUR, PENCAHAYAAN DAN KEBISINGAN TERHADAP JUMLAH PRODUKSI PADA FABRIKASI EKSTRUSI ALUMUNIUM DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUGENO DALAM LOGIKA FUZZY
Sepriandi Parningotan 1 , Tri Mulyanto 2 1,2 Departemen Teknik Mesin, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma, Email : Bethuel_SPH@yahoo.co.id

## Abstract
The concept of ergonomics in the work environment is an important to be applied in an industry. The application of ergonomics is expected to create a safe, healthy and comfortable work environment so that work becomes more productive and efficient and there is a guarantee of work quality. Based on the problems that occur, a method is needed to overcome fluctuations in the amount of production, one of the ways is by using fuzzy logic. The conclusion of this paper is the analysis and processing of data carried out using the Sugeno method, both software and manual by entering the temperature input variable of 31 o C, lighting of 500 lux and noise 85 db, the results obtained for the amount of production in the next period of 531  in  the  manual  calculation  ,  while  the  software  count  is  487.  Based  on  these  results  the  number  of manual calculations and Matlab software with fuzzy logic using the Sugeno method has a difference that is not far from the data received by 281. This means that the percentage of matching fuzzy logic processing with received data is 97.76% .
Keywords: amount of production; fuzzy logic; sugeno method.

## Abstrak
Konsep  ergonomi  pada  lingkungan  kerja  merupakan  konsep  penting  untuk  diterapkan  dalam suatu industri. Penerapan ergonomi ini diharapkan akan menciptakan lingkungan kerja yang aman, sehat dan  nyaman  sehingga  kerja  menjadi  lebih  produktif  dan  efisien  serta  adanya  jaminan  kualitas  kerja. Berdasarkan permasalahan yang terjadi diperlukan metode untuk mengatasi fluktuasi jumlah produksi, salah  satu  cara  dengan  menggunakan  logika  fuzzy.  Kesimpulan  dari  penulisan  ini  adalah  analisis  dan pengolahan data dilakukan dengan menggunakan  metode sugeno, baik software maupun manual dengan memasukkan variabel input temperatur sebesar 31 o C, pencahayaan sebesar 500 lux dan kebisingan 85 db maka hasil yang didapat untuk jumlah produksi pada periode selanjutnya sebesar 531 dalam perhitungan manualnya,  sedangkan  hitungan  softwarenya  sebesar  487.  Berdasarkan  hasil  tersebut  jumlah  pada perhitungan  manual  dan  software  Matlab  dengan  fuzzy  logic  menggunakan  metode  sugeno  memiliki selisih yang tidak jauh dengan data yang diterima oleh yaitu sebesar 281. Artinya presentase kecocokan pengolahan logika fuzzy dengan data yang diterima sebesar 97.76%.
Kata kunci: jumlah produksi; logika fuzzy ; metode sugeno.

## 1.   PENDAHULUAN
Sumber  daya  manusia  dalam  dunia  industri  merupakan  salah  satu  aspek  terpenting  dalam jalannya  sistem.  Namun  seringkali  banyak  ditemui  halangan  keberhasilan  dikarenakan  produktivitas operator  yang  menurun,  dan  menyebabkan  kerugian.  Menurunnya  produktivitas  pekerja  dapat disebabkan  kondisi  lingkungan  kerja  yang  buruk,  dari  hal  pencahayaan,  kebisingan,  temperatur, kelembaban  dan  sebagainya  yang  dapat  berpotensi  menjadi  penyebab  karyawan  mudah  jatuh  sakit, mudah stres, sulit berkonsentrasi dan menurunnya produktivitas kerja. Oleh karena salah satu hal penting
untuk  mencapai  keberhasilan  adalah  dengan  memperhatikan  faktor-faktor  yang  dapat  menyebabkan kurang nyamannya operator di lingkungan fisik kerja.
Lingkungan  kerja  merupakan  segala  sesuatu  yang  berada  di  sekitar  tenaga  kerja  yang  dapat mempengaruhi dirinya dalam melaksanakan tugas dan pekerjaan yang dibebankan [1]. Lingkungan kerja yang tidak ergonomis, efeknya dapat terlihat dalam waktu yang lama sehingga pencapaian kerja tenaga kerja yang optimal, efektif dan efisien sulit untuk dicapai. Kondisi lingkungan kerja yang ergonomis yaitu memberikan kenyamanan dan keamanan bagi pekerja. Salah satu faktor lingkungan fisik kerja yang dapat mempengaruhi kenyamanan dan keamanan yaitu tingkat kebisingan, temperatur dan pencahayaan [2].
Salah satu perusahan yang menjadi produsen fabrikasi dan ekstrusi profil aluminum menjalankan aktivitas  produksi  dengan  menggunakan  mesin-mesin  dalam  skala  besar.  Kondisi  mesin-mesin  besar tersebut  turut  membentuk  lingkungan  kerja  yang  kurang  baik  dan  dapat  menimbulkan  kebisingan. Beberapa  faktor  yang  juga  mempengaruhi  lingkungan  akan  menimbulkan  gangguan  terhadap  suasana kerja dan berpengaruh terhadap keselamatan dan kesehatan kerja, seperti intesitas cahaya, temperatur dan kelembaban. Antisipasi terjadinya kecelakaan kerja dan penyakit akibat kerja maka lingkungan kerja harus  ditangani  sedemikian  rupa  sehingga  menjadi  kondusif  terhadap  pekerja  untuk  melaksanakan kegiatan dalam suasana yang nyaman serta aman dan perlu dilakukan perbaikan serta tindakan yang tepat guna untuk menghindari risiko terjadinya kecelakaan kerja.
Berdasarkan uraian diatas, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian mengenai jumlah produksi yang dihasilkan untuk kondisi temperatur, kebisingan dan pencahayaan dengan menggunakan metode sugeno pada Fuzzy Logic yang terdapat pada Matlab.

## 2.   METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dilakukan  sebagai  pedoman  dalam  pelaksanaan  penelitian  agar  hasil  yang dicapai sesuai dengan tujuan. Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan  metode  eksperimen  sedangkan  teknik  yang  digunakan  adalah  studi  literatur.  Studi  pendahuluan meliputi  tinjauan  pustaka  dan  studi  lapangan  atau  pengamatan  langsung  dari  perusahaan  dalam penerapan  untuk  tujuan  penelitian.  Setelah  tahap  studi  pendahuluan  akan  didapat  keterangan  berupa identifikasi  masalah  yang  muncul  pada  evaluasi  kondisi  fisik  di  tempat  kerja  meliputi  temperatur, pencahayaan  dan  kebisingan  terhadap  jumlah  produk  dengan  pendekatan fuzzy  logic menggunakan metode sugeno, dapat mengetahui permasalahan apa saja dan mengetahui solusi yang dilakukan untuk mengatasi permasalahan pada penerapannya dan selanjutnya menentukan tujuan dari penelitian. Logika fuzzy adalah metodologi sistem kontrol pemecahan masalah yang cocok diterapkan pada sistem, mulai dari  sistem  yang  sederhana  sampai  sistem  yang  rumit  atau  kompleks.  Metodologi  ini  dapat  diterapkan pada perangkat keras, perangkat lunak, atau kombinasi keduanya [3].
Identifikasi  masalah dilakukan dengan cara mencari  masalah yang terdapat dalam perusahaan berdasarkan  materi  dan  teori  yang  telah  ada.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  dapat mengidentifikasi kondisi lingkungan fisik yang mempengaruhi jumlah produksi, menginterpretasi  fungsi implikasi pada setiap aturan fuzzy yang telah ditentukan dan menentukan jumlah produksi berdasarkan kondisi  lingkungan  fisik  dengan  memperhatikan  variabel  temperatur,  kebisingan,  pencahayaan menggunakan logika fuzzy metode sugeno. Setelah mengidentifikasi masalah dengan penentuan tujuan penelitian maka dilakukan pengumpulan data. Metode Sugeno diperkenalkan oleh Takagi Sugeno Kang pada  tahun  1985.  Metode  Sugeno  adalah  metode  inferensi fuzzy untuk  aturan  yang  direpresentasikan dalam bentuk IF -THEN dimana output sistem tidak dalam bentuk himpunan fuzzy tetapi dalam bentuk konstanta  atau  persamaan  linier  [4].  Tahapan  dalam  penalaran fuzzy Sugeno  adalah  konsekuen  yang digunakan merupakan konstanta [5].
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  untuk  melengkapi  data  yang  diperlukan  untuk  keperluan pengolahan  data.  Pengumpulan  data  sendiri  terdapat  dua  bagian,  pengumpulan  data  primer  dan  data sekunder. Data primer ialah data yang diperoleh atau dikumpulkan langsung di lapangan oleh orang yang melakukan penelitian atau yang bersangkutan yang memerlukannya [6]. Sumber sekunder adalah sumber data  yang  diperoleh  dengan  cara  membaca,  mempelajari  dan  memahami  melalui  media  lain  yang bersumber dari literatur, buku-buku, serta dokumen [7] serta data yang dikumpulkan dari tangan kedua atau dari sumber-sumber lain yang telah tersedia sebelum penelitian dilakukan [8].
Selanjutnya pengolahan data yang bertujuan untuk mengambil informasi asli dan menghasilkan informasi  lain  dalam  bentuk  yang  berguna.  Metode  pengolahan  data  dalam  pembuatan  penulisan  ini adalah dengan fuzzy logic metode sugeno menggunakan software Matlab. Matlab adalah sebuah bahasa
dengan (high-performance) kinerja tinggi untuk komputasi masalah teknik [9]. Matlab mengintegrasikan komputasi,  visualisasi,  dan  pemrograman  dalam  suatu  model  yang  sangat  mudah  untuk  pakai  dimana masalah-masalah dan penyelesaiannya diekspresikan dalam notasi matematika yang familiar.
Kemudian  melakukan  proses  analisis  dan  pembahasan.  Proses  ini  yaitu  analisis  merupakan proses  yang  dilakukan  setelah  mendapatkan  hasil  perhitungan  atau  pengolahan  dari  suatu  data  yang diperoleh.  Penjelasan  tersebut  adalah  maksud  dari  hasil-hasil  yang  diperoleh  dalam  menggunakan metode  yang  terdapat  pada  teori-teori  yang  digunakan  dalam  penulisan  ini.  Analisis  yang  dilakukan menggunakan  metode  sugeno.  Tahap  terakhir  yaitu  kesimpulan  dan  saran.  Kesimpulan  merupakan jawaban dari tujuan penulisan ini.

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  pada  penelitian  dilaksanakan  dengan  memperhatikan  tujuan  dari  ergonomi. Ergonomi merupakan ilmu yang penerapannya berusaha untuk menyerasikan pekerjaan dan lingkungan terhadap orang atau sebaliknya, dengan tujuan tercapainya produktivitas kerja dan efisiensi yang setinggi- tingginya  melalui  pemanfaatan  faktor  manusia  seoptimal-optimalnya  [10].  Ergonomi  lingkungan berkaitan  dengan  pencahayaan,  temperatur,  kebisingan,  dan  getaran  [11]. Maka  pengumpulan  data dilakukan  dengan  pengukuran  temperatur  pada  bagian  produksi  dengan  menggunakan  alat  ukur thermometer digital, mengukur kebisingan pada bagian produksi dengan menggunakan alat ukur sound level meter dan mengukur pencahayaan pada bagian produksi dengan menggunakan alat ukur lux meter serta jumlah Produksi. Pengumpulan Data terdiri dari tiga variabel bebas dan satu variabel terikat, yakni temperatur,  pencahayaan,  kebisingan  serta  jumlah  produksi.  Sampel  yang  diambil  data  dalam pengambilan data ini adalah temperatur, pencahayaan dan kebisingan serta jumlah produksi. Berikut hasil pengumpulan data yang disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Pengumpulan Data
DATE TEMPERATUR ( o C) KEBISINGAN 50-100 (db) PENCAHAYAAN RANGE A (lux) JUMLAH PRODUKSI (MT) 1 30.2 94 303 4.4 2 32,8 89 170 6.7 3 31.2 94 292 6.8 4 31 83.4 336 5.8 5 32.2 86.4 175 3.8 6 OFF 7 8 30.7 90.5 193 6,3 9 34.9 106.2 159 5.4 10 32.8 88.1 122 8.1 11 37 87.2 295 6.7 12 33.7 86.9 180 6.8 13 OFF 14 15 35.2 84.7 381 5.8 16 30.3 83,2 178 8 17 OFF 18 32.2 92.3 268 8.2 19 35 92.9 289
8
20 OFF 21 22 35.2 91.6 287 5.2 23 35.1 66.9 259 6 24 33.2 87.7 259 7 25 34 89.2 222 5.9 26 34.2 92.5 295 5.5 27 33.7 90.7 280 8.7 28 OFF 29 33.2 86.6 266 8.4 30 31.5 88.7 254 6 31 33.4 89.9 237 7 TOTAL 150.5
Berdasarkan pada Tabel 1 diketahui total dari jumlah produksi sebesar 150.5 MT. Berdasarkan data tersebut  jumlah  produksi  perusahaan  tertinggi  terdapat  sebesar  8.7  MT,  jumlah  produksi  perusahaan terendah  sebesar  3.8  MT.  Pada  data  tersebut  didapatkan  suhu  terendah  sebesar  30.2°C  dan  tertinggi sebesar 37°C, kebisingan berkisar antara 83,2 – 106,2 dB dengan kebisingan tertinggi di atas 100 dB, hasil pengukuran pencahayaan terendah yaitu sebesar 122 lux dan tertinggi sebesar 381 lux.

## 3.1.   Pengolahan Dan Perhitungan Data
Pengolahan  data  yaitu  menentukan  jumlah  produksi  dengan  penerapan  sistem  inferensi fuzzy metode sugeno berdasarkan faktor temperatur, pencahayaan dan kebisingan. Maka dari itu pengolahan data akan menggunakan 3 variabel input dan 1 variabel output , berikut ini penjelesannya. Tiga variabel yang dijadikan sebagai input adalah temperatur, pencahayaan dan kebisingan. Nilai batas bawah dan atas ketiga variabel terserbut ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Variabel Input Fungsi Variabel Nilai Lingnistik Range Domain Unit INPUT Temperatur Rendah 30,2 ≤ x ≤ 37 30.2 – 33.6 Normal 30.2 – 37 Tinggi 33.6 – 37 Pencahayaan Gelap 122 ≤ x ≤ 381 122 – 251.5 Redup 122 – 381 Terang 251.5 – 381 Kebisingan Tenang 83.2 ≤ x ≤ 106.2 83.2 – 94.7 Agak Bising 83.2 – 106.2 Bising 94.7 – 106.2
Variabel yang dijadikan sebagai output adalah jumlah produksi. Informasi yang dapat diberikan dari variabel output adalah nilai linguistik dan nilai numeris.
Tabel 3. Variabel Output Fungsi Variabel Nilai Lingnistik Range Domain Unit OUTPUT Jumlah Produksi Berkurang 3,8 ≤ x ≤ 8.7 3.8 – 6.25 Tetap 3.8 – 8.7 Bertambah 6.25 – 8.7
Dari tiga variabel yang dijadikan sebagai input satu variabel yang dijadikan sebagai output , maka akan didapatkan bahwa :
Tabel 4. Min-Max Variabel Variabel Min Max Temperatur ( o C) 30.2 37 Pencahayaan 50 – 100 (db) 122 381 Kebisingan Range A (Lux) 83.2 106.2 Jumlah Produksi (MT) 3.8 8.7
Pengolahan  data  dengan  metode  sugeno  memiliki  beberapa  tahapan  penyelesaian  diantaranya pembentukan  himpunan fuzzy ,  aplikasi  fungsi  implikasi,  komposisi  aturan,  dan  defuzzifikasi  [12]. Pengolahan  data  menggunakan  dua  cara  yaitu  dengan  perhitungan  manual  dan  pengolahan software . Berikut adalah perhitungan manual dengan metode sugeno.
Perhitungan  manual  memerlukan  tahapan  diantaranya  pembentukan  himpunan fuzzy ,  aplikasi fungsi  implikasi,  komposisi  aturan  dan  defuzzifikasi.  Berikut  adalah  perhitungn  manual  dengan menggunakan metode sugeno.
1) Pembentukan Himpunan Fuzzy (Fuzzifikasi)
a. Temperatur  (p)  terdiri  atas  2  himpunan fuzzy ,  yaitu  Rendah  dan  Tinggi.  Berdasarkan  dari  data temperatur  terbesar  dan  terkecil  pada  Industri  fabrikasi  alumunium.  Selanjutnya  mencari  nilai keanggotaan, jika diketahui temperatur 31 o C 2353 . 0 4 . 3 2 . 30 31
2 . 30 6 . 33 2 . 30 ) 31 ( = − = − − = p RENDAH TEMPERATUR µ
2353 . 0 4 . 3 2 . 30 31 2 . 30 6 . 33 2 . 30 ) 31 ( = − = − − = p NORMAL TEMPERATUR µ 0 ) 31 ( = TINGGI TEMPERATUR µ b. Pencahayaan  (q)  terdiri  atas  2  himpunan fuzzy ,  yaitu  Gelap  dan  Terang.  Berdasarkan  dari  data pencahayaan  terbesar  dan  terkecil  pada  Industri  fabrikasi  alumunium.  Selanjutnya  mencari  nilai keanggotaan, jika diketahui pencahayaan 500 lux;
0 ) 500 ( = NGELAP PENCAHAYAA µ 0 ) 500 ( = NREDUP PENCAHAYAA µ 1 ) 500 ( = NTTERANG PENCAHAYAA µ c. Kebisingan  (r)  terdiri  atas  2  himpunan fuzzy ,  yaitu  Tenang  dan  Bising.  Berdasarkan  dari  data pencahayaan  terbesar  dan  terkecil  pada  Industri  fabrikasi  aluminium.  Selanjutnya  mencari  nilai keanggotaan, jika diketahui kebisingan 85 db ;
1565 . 0 5 . 11 2 . 83 85 2 . 83 7 . 94 2 . 83 ) 85 ( = − = − − = r TENANG KEBISINGAN µ 1565 . 0 5 . 11 2 . 83 85 2 . 83 7 . 94 2 . 83 ) 85 ( = − = − − = r G NAGAKBISIN TKEBISINGA µ 0 ) 85 ( = NBISING TKEBISINGA µ

## 2) Aplikasi Fungsi Implikasi
Terdapat  beberapa  aturan  yang  akan  digunakan.  Aturan  yang  digunakan  adalah  aturan  MIN  pada fungsi implikasinya [13]. Informasi yang dapat diberikan dari aturan fungsi implikasi adalah hubungan sebab akibat dari temperatur, pencahayaan, kebisingan dan jumlah produksi. Berikut adalah contoh penjelasannya dari 2 aturan yang digunakan.

## Tabel 5. Aturan Fungsi Implikasi
No VARIABEL INPUT OUTPUT TEMPERATUR PENCAHAYAAN KEBISINGAN JUMLAH PRODUKSI 1 Rendah Gelap Tenang Berkurang 2 Rendah Gelap Agak Bising Tetap 3 Rendah Gelap Bising Bertambah 4 Rendah Redup Tenang Berkurang 5 Rendah Redup Agak Bising Tetap 6 Rendah Redup Bising Bertambah 7 Rendah Terang Tenang Berkurang 8 Rendah Terang Agak Bising Tetap 9 Rendah Terang Bising Bertambah 10 Normal Gelap Tenang Berkurang 11 Normal Gelap Agak Bising Tetap 12 Normal Gelap Bising Bertambah 13 Normal Redup Tenang Berkurang 14 Normal Redup Agak Bising Tetap 15 Normal Redup Bising Bertambah 16 Normal Terang Tenang Berkurang 17 Normal Terang Agak Bising Tetap 18 Normal Terang Bising Bertambah 19 Tinggi Gelap Tenang Berkurang 20 Tinggi Gelap Agak Bising Tetap 21 Tinggi Gelap Bising Bertambah 22 Tinggi Redup Tenang Berkurang 23 Tinggi Redup Agak Bising Tetap
24 Tinggi Redup Bising Bertambah 25 Tinggi Terang Tenang Berkurang 26 Tinggi Terang Agak Bising Tetap 27 Tinggi Terang Bising Bertambah
[R1] Jika Temperatur Rendah dan Pencahayaan Gelap dan Kebisingan Tenang Maka Jumlah Produksi Berkurang α 1 = µ Temperatur Rendah ∩ µ Pencahayaan Gelap ∩ µ Kebisingan Tenang = min (µ Temperatur Rendah [31], µ Pencahayaan Gelap [500], µ Kebisingan Tenang [85])
= min (0.2353;0;0.1565) = 0
Sehingga didapatkan nilai Z 1 = p (1) + q (1) + r (-1) + 0 = 31 + 500 – 85 = 446 [R2]  Jika  Temperatur  Rendah  dan  Pencahayaan  Gelap  dan  Kebisingan  Agak  Bising  Maka  Jumlah Produksi Tetap α 2 = µ Temperatur Rendah ∩ µ Pencahayaan Gelap ∩ µ Kebisingan Agak Bising = min (µ Temperatur Rendah [31], µ Pencahayaan
Gelap [500], µ Kebisingan Agak Bising [85])
= min (0.2353;0;0.1565) = 0
Sehingga didapatkan nilai Z 2 = p (1) + q (1) + r (1) + 0 = 31 + 500 + 85 = 616
3) Komposisi Aturan
Hasil aplikasi fungsi implikasi tiap aturan, digunakan metode MIN untuk melakukan komposisi antara semua  aturan.  Setelah  komposisi  antar  semua  aturan  dilakukan  maka  akan  didapatkan output memalui langkah defuzzifikasi, untuk mempermudah dapat mengunakan tools box pada Matlab [14].
4) Defuzzifikasi (Penegasan)
Selanjutnya  untuk  memperoleh  nilai  kesimpulan  dari  defuzzifikasi,  digunakan  metode  rata-rata terpusat  fuzzifikasi.  Setelah  defuzzifikasi  dilakukan  maka  akan  dihasilkan  keluaran  berupa  jumlah produksi  untuk  setiap  hari  sesuai  data  aturan-aturan  inferensi fuzzy ,  maka  diperoleh  banyaknya jumlah produk yang harus diproduksi pada selanjutnya adalah
531 626 . 0 406 . 332 2 1 2 1 0 = = = = = ∑ ∑ i i i i i z Z α α

## 3.2.   Pengolahan Data Menggunakan Software Matlab
Software yang  digunakan  dalam  pengoloahan  data  Matlab  R2013a.  Dengan  menggunakan fuzzy logic  metode  sugeno  pada toolbox matlab.  pengolahan software diawali  dengan  memilih  type  system inferensi  yang  akan  digunakan,  selanjutnya  memasukan  3  variabel  input  dan  1  variabel  output  pada toolbox matlab [15].
Informasi  yang  dapat  diberikan  dari  system  inferensi  adalah  metode  fuzzifikasi  yang  digunakan adalah  sugeno.  Fungsi  implikasi  yang  digunakan  adalah  MIN,  fungsi  implikasi  adalah  fungsi  yang  akan memotong fuzzy .  Sedangkan  komposisi  aturan  yang  digunakan  adalah  MAX,  komposisi  aturan  MAX digunakan  untuk  mencari  solusi  himpunan fuzzy dengan  cara  mengambil  nilai  maksimum  aturan,  yang ditunjukan  pada  Gambar  2.  Langkah  selanjutnya  adalah  membuka  pengolahan software yaitu  dengan memilih metode fuzzy sugeno. Kemudian memasukan 3 variabel input dan 1 variabel output pada toolbox matlab.

## Gambar 2. Toolbox Fuzzy
Selanjutnya adalah membuat fungsi keanggotaan. Fungsi keanggotaan input terdiri dari 3 variabel, yaitu temperatur, pencahayaan dan kebisingan. Variabel temperatur, pencahayaan dan kebisingan adalah variabel suhu, cahaya dan bising yang diperoleh dari hasil pengukuran pada industri fabrikasi alumunium. Informasi yang dapat diberikan fungsi keanggotaan temperatur adalah nilai linguistik dan nilai numeris. Nilai  linguistik  adalah  nilai  yang  berbentuk bahasa  alami,  variabel  temperatur  memiliki  3  nilai  linguistik yaitu rendah, normal dan tinggi dengan rentang nilai 0 hingga 50. Sedangkan nilai numeris adalah nilai yang berbentuk kedalam angka, misalnya batas bawah, tengah dan atas, yang ditunjukan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Temperatur
Selanjutnya adalah membuat fungsi keanggotaan. Fungsi keanggotaan input terdiri dari 3 variabel, yaitu temperatur, pencahayaan dan kebisingan. Variabel temperatur, pencahayaan dan kebisingan adalah variabel suhu, cahaya dan bising yang diperoleh dari hasil pengukuran pada industri fabrikasi alumunium. Informasi yang dapat diberikan fungsi keanggotaan pencahayaan adalah nilai linguistik dan nilai numeris. Nilai linguistik adalah nilai yang berbentuk bahasa alami, variabel pencahayaan memiliki 3 nilai linguistik
yaitu gelap, redup dan terang dengan rentang nilai 0 hingga 500. Sedangkan nilai numeris adalah nilai yang berbentuk kedalam angka, misalnya batas bawah, tengah dan atas, yang ditunjukan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Pencahayaan
Selanjutnya  adalah  membuat  fungsi  keanggotaan.  Fungsi  keanggotaan  input  terdiri  dari  3 variabel,  yaitu  temperatur,  pencahayaan  dan  kebisingan.  Variabel  temperatur,  pencahayaan  dan kebisingan  adalah  variabel  suhu,  cahaya  dan  bising  yang  diperoleh  dari  hasil  pengukuran  pada  industri fabrikasi alumunium. Informasi yang dapat diberikan fungsi keanggotaan kebisingan adalah nilai linguistik dan nilai numeris. Nilai linguistik adalah nilai yang berbentuk bahasa alami, variabel pencahayaan memiliki 3 nilai linguistik yaitu tenang, agak bising dan bising dengan rentang nilai 0 hingga 200. Sedangkan nilai numeris  adalah  nilai  yang  berbentuk  kedalam  angka,  misalnya  batas  bawah,  tengah  dan  atas,  yang ditunjukan pada Gambar 5.
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Kebisingan
Selanjutnya  adalah  membuat  fungsi  keanggotaan.  Fungsi  keanggotaan  output  terdiri  dari  1 variabel, yaitu jumlah produksi. Variabel jumlah produksi adalah banyaknya hasil produk yang di produksi. Informasi  yang  dapat  diberikan  fungsi  keanggotaan  jumlah  produksi  adalah  nilai  linguistik  dan  nilai numeris.  Nilai  linguistik  adalah  nilai  yang  berbentuk  bahasa  alami,  variabel jumlah  produksi  memiliki  3 nilai  linguistik  yaitu  berkurang,  tetap  dan  bertambah  dengan  rentang  nilai  0  hingga  1,  parameter berkurang adalah 1 1 -1 0, 1 1 1 0 dan parameter bertambah adalah 1.25 1 -1 0. Sedangkan nilai numeris adalah nilai yang berbentuk kedalam angka, misalnya batas bawah, tengah dan atas, yang ditunjukan pada Gambar 6.
Gambar 6. Output Fuzzy
Selanjutnya  memasukkan  aturan  rule,  yang  penulisan  ini  memiliki  3  aturan  dan  menggunakan and sebagai connection. Berdasarkan data dengan memasukkan temperatur (31), pencahayaan (500) dan kebisingan (85) maka didapatkan jumlah produksi sebesar 487. Informasi yang dapat diberikan dari aturan fungsi  implikasi  adalah  hubungan  sebab  akibat  dari  temperatur,  pencahayaan,  kebisingan  dan  jumlah produksi, yang ditunjukan pada Gambar 7.
Gambar 7. Aturan Fungsi Implikasi
Tahapan  selanjutnya  adalah output aturan  fungsi  implikasi,  untuk  mendapatkan output berdasarkan aturan atau rule yang telah di input , maka pilih menu View Rule, dengan memasukan input temperatur  (31),  pencahayaan  (500)  dan  kebisingan  (85)  berdasarkan  Peraturan  Menteri  Kesehatan Republik Indonesia No. 70 Tahun 2016 Tentang Standard dan Persyaratan Kesehatan Lingkungan Kerja Industri. Informasi yang dapat diberikan dari output aturan fungsi implikasi adalah jumlah produksi, yang ditunjukan pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Output
Gambar output aturan fungsi implikasi, penggunaan warna dan bangun ruang. Jika bangun ruang berada dibagian kiri menandakan nilai yang di input rendah, Jika bangun ruang berada dibagian tengah menandakan nilai yang di input normal, dan Jika bangun ruang berada dibagian kanan menandakan nilai yang  di input tinggi.  Untuk  penggunaan  warna,  jika  warna  kuning  pada  bangun  ruang  menandakan variabel input dari  variabel  temperatur,  pencahayan  dan  kebisingan.  Sedangkan  jika  bangun  ruang berwarna biru, menandakan variabel output dari jumlah jumlah produksi yang dihasilkan dari temperatur, pencahayan dan kebisingan.

## 3.3.   Analisis Perbandingan
Perhitungan  yang  dilakukan  menggunakan  2  cara  yaitu  perhitungan  manual  dan  menggunakan software Matlab,  maka  didapatkan output yaitu  berupa  jumlah  produksi  pada  proses  produksi selanjutnya. Perbedaan nilai yang didapatkan berdasarkan perhitungan manual yaitu sebesar 531 produk dan software sebesar 487 produk, dikarenakan pembulatan angka yang dilakukan untuk mencari aturan- aturan inferensi fuzzy dan nilai variabel input perhitungan manual selalu membulatkan. Sementara pada perhitungan software tidak dilakukan pembulatan, hal ini menyebabkan perbedaan terhadap hasil yang diperoleh. Menunjukkan bahwa hasil pada Output perhitungan manual dan Matlab hampir sama namun tetap ada sedikit perbedaan hasil. Nilai yang didapat berdasarkan pengolahan dengan logika fuzzy tidak jauh berbeda dengan nilai yang berasal dari perusahaan sebesar 281. Perbandingan yang dilihat antara perhitungan software dan  perusahaan.  Diketahui  selisih  perhitungan software dan  yang  terjadi diperusahaan  sebesar  18  artinya  perbedaan  tersebut  tidak  terlalu  jauh  dan  dapat  dikatakan  bahwa perhitungan  dengan  menggunakan  metode  logika fuzzy dengan  sistem  inferensi fuzzy metode  sugeno layak  dipertimbangkan pada perusahaan  untuk  menentukan jumlah  produksi  pada  periode  berikutnya. Tabel 5 menunjukkan nilai perbandingan antara logika fuzzy dan perusahaan.
Tabel 6 . Nilai Perbandingan
Data di atas ini merupakan nilai perbandingan antara perhitungan logika fuzzy metode sugeno menggunakan perhitungan manual dan software dengan data yang terdapat pada perusahaan sehingga persentase  selisih  yang  didapat  antara  perhitungan software logika fuzzy metode  sugeno  dengan  hasil dari  perusahaan  sebesar  73.3%,  yang  berarti  hasil  yang  didapatkan  dengan  mengunakan  logika fuzzy metode sugeno 73.3% lebih besar dibandikan dengan yang dihasilkan oleh perusahaan.
Manual Software Produksi Selanjutnya 531 487 281 73.3% Logika Fuzzy Perusahaan Persentase

## 4.   SIMPULAN
Berdasarkan  Hasil  Pembahasan  maka  dapat  diambil  kesimpulan  yaitu  :  Pertama,  Kondisi lingkungan  fisik  yang  mempengaruhi  jumlah  produksi  yaitu  temperatur,  pencahayaan  dan  kebisingan. Variabel temperatur, pencahayaan dan kebisingan adalah variabel suhu, cahaya dan bising yang diperoleh dari hasil pengukuran pada perusahaan. Kedua, Evaluasi yang dilakukan adalah dengan memperhatikan NAB  terhadap  temperatur,  pencahayaan  dan  kebisingan,  jika  nilai  prediksi  yang  dimasukan  pada temperatur sebesar 31 o C, pencahayaan 500 lux dan kebisingan sebesar 85 db mendapatkan hasil dengan metode sugeno sebesar 487.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Elyastuti,  F.  “Hubungan  Antara  Iklim  Kerja  Dengan  Tingkat  Kelelahan  Pada  Tenaga  Kerja  Bagian Fabrikasi  Pabrik  Gula  Trangkil  Pati”.  Skripsi  Jurusan  Ilmu  Kesehatan  Masyarakat  Fakultas  Ilmu Keolahragaan. Universitas Negeri Semarang, 2011
[2]. Setyanto , R. Hari. ”Pengaruh Faktor Lingkungan Fisik Kerja Terhadap Waktu Penyelesaian Pekerjaan: Studi Laboratorium”. Universitas Sebelas Maret : Surakarta, 2011.
[3]. Cakara AC., Hanny H., Desi P.K. dan Setia A. ”Logika Fuzzy Menggunakan Metode Tsukamoto Untuk Prediksi Perilaku Konsumen di Toko Bangunan”. Techno.COM, Vol. 14, No. 4, Hal. 255-2265, 2015.
[4]. Wachdani,dkk. ”Aplikasi Fuzzy Inference System (FIS) Metode Sugeno Dalam Menentukan Kebutuhan Energi dan Protein Pada Balita”.Universitas Islam Negri Maulana Malik Ibrahim Malang. 2011.
[5]. Minarni and Aldyanto, F. "Prediksi Jumlah Produksi Roti Menggunakan Metode Logika Fuzzy (Studi Kasus: Roti Malabar Bakery)." Jurnal TeknoIf 4.2, 2016.
[6]. Hasan,  M.  Iqbal.  “Pokok-pokok  Materi  Metodologi  Penelitian  dan  Aplikasinya”.  Ghalia  Indonesia, Bogor, 2002.
[7]. Sugiyono. “Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D”. Bandung: Alfabeta. 2012.
[8]. Silalahi, Ulber. “Metode Penelitian Sosial”. Bandung: Refika Aditama. 2012.
[9]. Kusumadewi,  Sri.  Purnomo,  Hari.  (2004). Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: GRAHA ILMU.
[10]. Mardiyono, “Ergonomi dan Hak-Hak Normatif Pekerja Sebagai Upaya Peningkatan Kesejahteraan Pekerja, Jurnal Cakrawala Hukum, Vol.18, No.1, hlm. 86-94., 2013.
[11]. Indah Pratiwi, “Pengaruh Pencahayaan, Kebisingan dan Temperatur Terhadap Performansi Kerja”, National Conference on Applied Ergonomics, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, 2013, ee. 23- 28.
[12]. Muchammad  Abrori,  Amrul  Hinung  Prihamayu,  “Aplikasi  Logika Fuzzy Metode  Mamdani  dalam Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Produksi”, Jurnal Kaunia, Vol. XI, No. 2, pp. 91-99, 2015.
[13]. Raheliya  Br  Ginting,  “Analisis  Fungsi  Implikasi  Max-Min  dan  Max-Prod  Dalam  Pengambilan Keputusan”, Citec Journal, Vol. 1, No. 2, pp. 128-138, 2014.
[14]. S.  Nurmuslimah,  “Aplikasi  Fuzzy  Logic  Mamdani  Untuk  Perkembangan  Pertumbuhan  Anak Berdasarkan BGM-KMS”, Integer Journal, Vol 1, No 1, pp. 59-66, 2016.
[15]. Muhammad Iqbal. “Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab”. Jakarta. 2009.