## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 116-122

## Prediksi Produksi Kerajinan Rotan Menerapkan Metode Tsukamoto
Anisa Agustina Melani, Muhammad Fajrin Anshari *
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1 anisaagustinamelani2308@gmail.com, 2,* mfajrin123456@gmail.com
Abstrak −Kerajinan  rotan  adalah  salah  satu  hasil  karya  tangan  yang  begitu  banyak  tersebar  di  seluruh  pelosok  negeri,  seiring berjalannya  waktu  kerajinan  rotan  semakin  berkembang  dalam  hal  jenis  dan  bentuk-nya.  Salah  satu  industri  yang  memproduksi kerajinan rotan adalah Mebel Rotan-Sampit yang berada di Kotawaringin Timur, Kalimantan Tengah. Tujuan adanya penelitian dan penerapan metode ini agar dapat memprediksi jumlah produksi rotan  berdasarkan ketersediaan bahan dan didasarkan atas pesanan pelanggan, karena biasanya saat ada pesanan pihak industri hanya mengira-ngira saja banyaknya rotan untuk dijadikan kerajinan dan berakibat lebih bahkan kurangnya pesanan pelanggan. Hasil akhir dari  penelitian ini ditemukannya jumlah produksi kerajinan yang harus diproduksi berdasarkan permintaan dan persediaan bahan.
Kata Kunci: Predictions; Produksi; Kerajinan Rotan; Metode Tsukamoto
Abstract −Rattan handicrafts are one of the most famous handicrafts in all corners of the country. Over time, rattan handicrafts have grown in terms of types and forms. One of the industries that produces rattan handicrafts is Rattan Furniture-Sampit, located in East Kotawaringin,  Central  Kalimantan.  The  purpose  of  this  research  and  application  of  this  method is  to  predict the  amount  of  rattan production based on material information and based on customer orders, because usually when there is an order the industry only estimates the amount of rattan to be used as crafts and results in more than customer orders. The final result of this research is to find the amount of handicraft production that must be produced based on demand and supply of materials.
Keywords : Predictions; Production; Rattan Handicrafts; Tsukamoto Method

## 1. PENDAHULUAN
Dunia  perbisnisan  di  era  sekarang  telah  melahirkan  jenis  usaha  baru  yang  biasa  dikenal  sebagai  Usaha  Mikro,  Kecil, Menengah atau disingkat UMKM. Terbukti pada tahun 2017 UMKM berjumlah 62.922.617 unit dan pada saat ini telah menjadi basis perekonomian di Indonesia maupun di Asia Tenggara. Pelaksanaan UMKM tidak serumit perusahaan kelas atas. Oleh karena itu, banyak orang-orang yang bergerak dalam bisnis UMKM ini.
UMKM Meubel Rotan-Sampit merupakan salah satu usaha mikro menengah yang bergerak di bidang pembuatan hingga  penjualan  produk  kerajinan  rotan  seperti  meja,  kursi,  parcel,  keranjang,  dan  masih  banyak  lagi.  Maka  dapat disimpulkan bahwa Meubel Rotan-Sampit merupakan sebuah industri yang memproduksi produk-produk berbahan dasar rotan  dan  hasil  karya  tangan  sendiri.  UMKM  Meubel  Rotan-Sampit  belum  dapat  memperoleh  analisa  data    produksi kerajinan setiap ada pemesanan dari pelanggan. Sejauh ini produksi yang terdapat di UMKM Meubel Rotan-Sampit masih belum efektif sehingga membuat produk tertumpuk di tempat penjualan.
Dengan melakukan  berbagai  bentuk  perencanaan  dan  pengendalian  produksi  untuk  mencapai  fungsi  sasaran UMKM yaitu biaya produksi terkecil, kuantitas produksi sesuai permintaan pasar, dan efisiensi yang lebih tinggi. Salah satu kegiatan pada perencanaan produksi di UMKM Meubel Rotan-Sampit adalah penentuan jumlah barang yang akan diproduksi  sesuai  permintaan  dan  ketersediaan  bahan.  Namun  informasi  yang  diperoleh    dan  pengambilan  keputusan dalam memproduksi  produk dapat menimbulkan ketidak jelasan dan kerancuan yang diakibatkan data kurang relevan. Adapun  masalah  yang  dihadapi  UMKM  Meubel  Rotan-Sampit  adalah  tingkat  produksi  yang  tidak  sesuai  dengan permintaan sehingga sektor industri kecil tersebut kesulitan dalam memprediksi jumlah produksi. Oleh karena itu, untuk mengetahui  jumlah  produksi  guna  memenuhi  permintaan  pelanggan,  diperlukan  suatu  preferensi  pemecahan  masalah tanpa menambah fasilitas yang ada dan dengan minimum biaya, yaitu dengan  prediksi  jumlah produksi  menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Data  didapatkan  melalui  observasi  langsung  di  UMKM-Mebel  Rotan  Sampit.  Data  yang  didapat  peneliti  ini  nantinya akan digunakan dalam proses fuzzifikasi  metode tsukamoto untuk menentukan  prediksi produksi pesanan berdasarkan ketersediaan rotannya.

## 2.2 Metode Yang Digunakan
Metode fuzzy tsukamoto digunakan dalam penelitian ini. Yang dimana Metode ini menggunakan data persediaan rotan, jumlah pesanan, dan produksi sebagai variabel.

## 2.3 Tujuan Penelitian
Adanya  penelitian  ini  untuk  menerapkan  metode  tsukamoto  dalam  prediksi  produksi  kerajinan  rotan  berdasarkan ketersediaan rotan yang ada di mebel. Dari hasil pengujian dilakukan dengan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 116-122
Dengan  ini  pemilik  mebel  beserta  karyawannya  dapat  menggunakan  sistem  ini  untuk  membantu  menentukan  jumlah produksi kerajinan rotan.

## 2.4 Kerajinan Rotan Sampit
Kerajinan rotan merupakan salah satu dari sekian kerajinan yang sangat populer pada saat ini, kerajinan rotan merupakan sebuah hasil karya tangan para pengrajin yang menyulap rotan menjadi barang yang memiliki nilai fungsi. Dizaman saat ini  orang-orang  dituntut  untuk  bisa  mengembangkan  kreativitas  mereka  agar  menghasilkan  ekonomi  yang  berlanjut. Begitu  juga  dengan  para  pengrajin  rotan,  mereka harus  terus  menerus  mengembangkan  bakat  menganyam  agar  dapat menghasilkan sebuah kerajinan yang memiliki nilai jual.
Kalimantan Tengah merupakan salah satu  tempat penghasil kerajinan terbesar di  indonesia. Salah satu  industri kerajinan ini berada di Kabupaten Kotawaringin Timur-Sampit,yakni UMKM Mebel Rotan-Sampit yang berada di jalan usman harun, kecamatan baamang. Mebel  rotan ini  sudah berdiri sejak tahun 2004 dengan nama pemilik bapak Dani. Untuk setiap harinya mebel ini akan memproduksi lebih dari satu kerajinan dan biasanya sampai membutuhkan 500kg rotan untuk  membuat  kerajinan, budget  yang didapat  sehari  bisa mencapai  jutaan rupiah berdasarkan pesanan/orderan pelanggan. Menurut informasi yang dihimpun, UMKM Mebel Rotan-Sampit ini akan terus membuat kerajinan-kerajinan yang unik dan menarik bagi para pelanggan sehingga dapat menambah pendapatan industri kerajinan tersebut.

## 2.5 Fuzzy Tsukamoto
Metode Tsukamoto adalah salah satu dari sekian metode pengambilan keputusan yang dimana metode ini aturan setiap fuzzy-nya diwakilkan dengan fungsi keanggotaan yang sama. Dimana setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk lF- THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy. Output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas  berdasarkan  predikat  (fire  strength).  Proses  agregasi  (Pengumpulan)  antar  aturan  dilakukan,  dan  hasil  akhirnya diperoleh  dengan  menggunakan  defuzzyfikasi  dengan  konsep  rata-rata  terbobot  [1],  [2].  Langkah-langkah  dalam penyelesaian fuzzy tsukamoto antara lain :
a. Mendefinisikan variable (fuzzification)
Proses yang mengubah variable nyata, menjadi variable tugas yang disimpan dalam logika fuzzy [3].
b. Menentukan derajat keanggotaan
Sebuah  variabel  x  dilambangkan  dengan  simbol  µ(x).  Dengan  representasi  linear  pemetaan  input  ke  derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Representasi linear naik Representasi linear turun [4]. c. Inferensi
Proses penggabungan rules dari input fuzzy menjadi aturan IF-THEN. Rules fuzzy dituliskan sebagai berikut:  If (x is A) and (y  is B) then (z  is C). Dimana A, B, dan C adalah himpunan fuzzy[5].
d. Defuzifikasi Proses untuk mengubah variabel nyata dari variabel fuzzy menjadi nilai tegas (crisp), dengan rumus[6]:
Z = 𝛼1 .  𝑧1+ 𝛼2 .  𝑧2 𝛼1+ 𝛼2

## 2.6 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang  dimaksudkan  untuk  mendukung  para pengambil keputusan manajerial dalam situasi keputusan tidak terstruktur”[7]–[9].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penerapan metode Tsukamoto dalam kasus ini, ada tiga variabel fuzzy yang akan dimodelkan[10], yaitu : a. Variable Permintaan.
b. Variable Persediaan.
c. Variable Produksi.

## 3.1 Menentukan Derajat Keanggotaan
Input : Permintaan 14, Persediaan 150,
Variabel  permintaan  kerajinan  Rotan  terdiri  dari  dua  himpunan  Fuzzy  yaitu:  NAIK  dan  TURUN.  Fungsi  anggota permintaan di representasikan pada tabel 1 dan grafik 1.
Tabel 1. Himpunan Permintaan No. Himpunan Domain 1 TURUN 1-10 2 TETAP 10-20 3 NAIK >20

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 116-122
1 0 1 0 0 1
Gambar 1. Grafik variabel permintaan
Gambar  1  merupakan  grafik  representasi  variable  permintaan,  terlihat  pada  bulan januari  penjualan  meningkat sampai 40 buah kerajinan rotan per-bulan, pada bulan mei berkisar 20 buah, sedangkan pada bulan oktober berkisar hanya 9-10 buah kerajinan saja yang terjual jadi dapat dikatakan bahwa penjualan menurun.  Implementasi kurva dari tabel dan grafik diatas adalah sebagai berikut: µ[x]
Gambar 2. Derajat keanggotaan Permintaan
µPermintaan turun [14] =
{ 20 −𝑥 20 −10 = 𝑥  ≤ 10 10  ≤ 𝑥  ≤ 20
𝑥  ≥ 20
20 – 14/10= 0,6
µPermintaan tetap [14] =
{ 𝑥−10
20−10 40−𝑥 40−20 = 𝑥  ≤ 10 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 40 10  ≤ 𝑥  ≤ 20 20   ≤ 𝑥  ≤ 40
40 – 14/20= 1,3
µPermintaan naik [14] =
{ 𝑥−20 40−20 = 𝑥  ≤ 20 20 ≤ 𝑥 ≤ 40 𝑥 ≥ 40
14-20/20=0
Variabel persediaan bahan kerajinan (rotan) menjadi dua himpunan Fuzzy yaitu: BANYAK dan SEDIKIT. Fungsi anggota persediaan di representasikan pada tabel 2 dan gambar 3.
Tabel 2. Himpunan persediaan No Himpunan Domain 1 BANYAK >500kg 2 SEDANG 200-500kg 3 SEDIKIT
50-250kg
0 50 January,2020 Mei,2020 Oktober,2020 PERMINTAAN 0 1000 January,2020 April,2020 Oktober,2020 PERSEDIAAN

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 116-122
0 1
0
1 0 1
Gambar  3  merupakan  representasi  variable  persediaan,  terlihat  pada  bulan  januari  persediaan  bahan  (rotan) memiliki banyak stok yakni sampai 500kg selama satu bulan, pada bulan april persediaan berkisar 200-500kg, sedangkan pada bulan oktober berkisar hanya 50kg rotan yang disediakan karena rendahnya permintaan pasar, jadi dapat dikatakan bahwa persediaan diturunkan. Implementasi kurva dari tabel dan grafik diatas adalah sebagai berikut :
Gambar 4. Derajat keanggotaan persediaan
µPersediaan sedikit [50] =
{ 250−𝑦 250−50 = 𝑦  ≤ 50 50  ≤ 𝑦  ≤ 250 𝑦  ≥ 250
250-150/200= 0,5 µPersediaan sedang [250] =
{ 𝑦−50 250−50
500−𝑦 500−250 = 𝑦  ≤ 50 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑦  ≥ 500 50  ≤ 𝑦  ≤ 250 250  ≤ 𝑦  ≤ 500
500-150/250= 1,4 µPersediaan banyak [500] =
{ 𝑦−250 500−250 = 𝑦  ≤ 250 250  ≤ 𝑦  ≤ 500 𝑦  ≥ 500
150-250/250 = 0.
Variabel  produksi  kerajinan  rotan  memiliki  dua  himpunan  Fuzzy  yaitu:  BERTAMBAH  dan  BERKURANG. Fungsi anggota produksi di representasikan pada tabel 3 dan gambar 5.
Tabel 3. Himpunan Produksi No  Himpunan Domain 1 BERTAMBAH >35 2 BERKURANG <25 3 TETAP
20-35
Gambar 5. Grafik variabel produksi
Gambar 5 Grafik Representasi variable produksi, terlihat pada bulan februari produksi kerajinan rotan dalam satu bulan terlihat meningkat mencapai 50 buah kerajinan, pada bulan april berkisar 20-35 sedangkan pada bulan oktober berkisar 20-22 buah kerajinan yang diroduksi karena rendahnya permintaan pasar, jadi dapat dikatakan bahwa jumlah produksi diturunkan. Implementasi kurva dari tabel dan grafik grafik diatas adalah sebagai berikut:
0 20 40 60 Februari,2020 April,2020 Oktober,2020 PRODUKSI

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 116-122
1 0 0 1 0 1
Gambar 6. Derajat keanggotaan produksi
µProduksi berkurang [z] =
{ 25−𝑧 25−22 = 𝑧  ≤ 22 22  ≤  𝑧  ≤ 25 𝑧  ≥ 25
µProduksi tetap [z] =
{ 𝑧−22 25−22 50−𝑧 50−25 = 𝑧  ≤ 22 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑧  ≥ 50
22  ≤ 𝑧  ≤ 50 𝑧  ≥ 50
µProduksi bertambah [z]=
{ 𝑧−25 50−25 = 𝑧  ≤ 25 25  ≤ 𝑧  ≤ 50 𝑧 ≥ 50

## 3.2 Pembentukan Rule
Berdasarkan himpunan  fuzzy diatas, maka diperoleh rule sebagai berikut: [R1] IF Permintaan Turun AND Persediaan Banyak then Produksi Berkurang. 𝑎1 = min (µ𝑃𝑚𝑡𝑇𝑢𝑟𝑢𝑛  ∩  𝜇𝑃𝑠𝑑𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘) = min ( 0,6 ∶ 0 ) = 0 Z1 = 25−𝑧 3 25-Z1 = 0*3 -Z1 = 0-25 -Z1 = -25 Z1 = 25
[R2] IF Permintaan Turun AND Persediaan Sedang then Produksi Berkurang. 𝑎1 = min(𝜇𝑃𝑚𝑡𝑇𝑢𝑟𝑢𝑛  ∩ 𝜇𝑃𝑠𝑑𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔) = min (0,6 : 1,4) = 0,6
Z2 = 25−𝑧 3 = 0,6 25-Z2 = 0,6*3 25-Z2 = 1,8 -Z2 = 1,8-25 -Z2 = -23,2 Z2 = 23,2
[R3] IF Permintaan Turun AND Persediaan Sedikit then Produksi Berkurang. 𝑎3 = min ( 𝜇𝑃𝑚𝑡𝑇𝑢𝑟𝑢𝑛  ∩  𝜇𝑃𝑠𝑑𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡) = min (0,6 : 0,5) = 0,5
Z3 = 25−𝑧 3 = 0,5

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 116-122
25-Z = 0,5*3
25-Z = 1,5 -Z3 = 1,5-25 -Z3 = -23,5 Z3 = 23,5
[R4] IF Permintaan Naik AND Persedian Banyak then Produksi Bertambah. 𝑎4 = min(𝜇𝑃𝑚𝑡𝑁𝑎𝑖𝑘  ∩  𝜇𝑃𝑠𝑑𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘) = min (0 : 0) = 0 Z4 = 50−𝑧 28 = 0 50-Z4 = 0*28 50-Z4 = 0 -Z4 = 0-50 -Z4 = -50 Z4 = 50
[R5] IF Permintaan Naik AND Persediaan Sedang then Produksi Bertambah 𝑎5 = min (𝜇𝑃𝑚𝑡𝑁𝑎𝑖𝑘  ∩  𝜇𝑃𝑠𝑑𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔) = min ( 0 : 1,4) = 0 Z5 = 50−𝑧 28 = 0 50-Z = 0*28 50-Z = 0 -Z5 = 0-50 -Z5 = -50 Z5 = 50
[R6] IF Permintaan Naik AND Persediaan Sedikit then Produksi Bertambah 𝑎6 = min (𝜇𝑃𝑚𝑡𝑁𝑎𝑖𝑘  ∩  𝜇𝑃𝑠𝑑𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡)
= min (0 : 0,5)
= 0
Z6 = 50−𝑧 28 = 0 50-z = 0*28 50-z = 0 -Z6 = 0-50 -Z6 = -50 Z6 = 50.

## 3.2 Defuzzyfikasi)
Untuk menentukan nilai output pada fuzzy tsukamoto digunakan rata-rata terbobot, yaitu:
Z= 𝑎1∗𝑧1+𝑎2∗𝑧2+𝑎3∗𝑧3+𝑎4∗𝑧4+𝑎5∗𝑧5+𝑎6∗𝑧6 𝑎1+𝑎2+𝑎3+𝑎4+𝑎5+𝑎6+𝑎7+𝑎8+𝑎9
= 0 ∗ 25 +   0,6 ∗ 23,2 + 0,5 ∗ 23,5 +
0 ∗ 50 + 0 ∗ 50 + 0 ∗ 50
0 + 0,6 + 0,5 + 0 + 0 + 0 = 25,67 1,1 Z = 23,335
Jadi, berdasarkan perhitungan dengan metode Tsukamoto, jika demand (permintaan) 14 dan supply (persediaan) 150kg rotan, maka jumlah kerajinan rotan yang harus diproduksi sebanyak 23 buah kerajinan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  observasi  dan  hasil  pembahasan  menggunakan  fuzzy  Tsukamoto,  dapat  disimpulkan  bahwa  logika fuzzy  Tsukamoto  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  produksi.  Menurut  perhitungan  Tsukamoto, penerapan  metode Tsukamoto sangat efektif dan akurat sehingga mempercepat  proses prediksi. Proses peramalan jika permintaan 14 dan persediaan 150 yaitu 23 jumlah kerajinan yang harus diproduksi.
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 116-122

## REFERENCES
[1] S.  Omara,  A.  S.  Honggowibowo,  and  H.  Wintolo,  “Perbandingan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dan  Mamdani  Untuk Merekomendasi Nilai Simpanan Tabungan Berdasarkan Saldo Rata-Rata Harian Pada Koperasi Jasa Keuangan Syariah (Studi Kasus Di Bmt Bina Ihsanul Fikri),” Compiler , vol. 1, no. 1, pp. 117–131, 2012.
[2] M. Iswan, W. Fitriani, N. Mayasari, and A. P. U. Siahaan, “Tuition Reduction Determination Using Fuzzy Tsukamoto,” Int. J. Eng. Sci. Invent. , vol. 5, no. 9, pp. 68–72, 2016.
[3] K. M. Herdiastuti, “Implementasi Algoritma Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti,” TIKomSiN , pp. 23– 29, 2016.
[4] J. Informatika, S. Y. Irianto, and T. Informatika, “Penerapan Metode Fuzzy Inference System Tsukamoto Pada Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penerimaan Beasiswa,” J. Inform. , vol. 16, no. 1, pp. 10–23, 2016.
[5] H. R. AH, “Fuzzy Inference System Dengan Metode Tsukamoto Sebagai Penunjang Keputusan Produksi (Studi Kasus : PT. Talkindo Selaksa Anugrah),” J. Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 753–764, 2015.
[6] S.  H.  Sianipar,  F.  T.  Waruwu,  and  L.  T.  Sianturi,  “MEMPREDIKSI  JUMLAH  PRODUKSI  ULOS  BATAK  DENGAN MENGGUNAKAN  LOGIKA  FUZZY  DENGAN  METODE  TSUKAMOTO  (Studi  Kasus  Cv.  Ala  Dos  Roha),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 73–77, 2018.
[7] F. P. RANI, D. M. KHAIRINA, and H. R. HATTA, “Berprestasi Menggunakan Metode Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis Decision Support System To Select Pandega Scout Achievement Using Multi Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. MESRAN., R, no. 2, pp. 155–162, 2019.
[8] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM) . 2006.
[10]  M.  Afif,  H.  Haryanto,  Y.  Rahayu,  and  E.  Mulyanto,  “Prediksi  Jumlah  Produksi  Tas  Pada  Home  Industri  Body  Star  Kudus Menggunakan Fuzzy Tsukamoto,” Sisfotenika , vol. 7, no. 2, p. 119, 2017.