## PENENTUAN PERSEDIAAN OPTIMAL PACKING MATERIAL MENGGUNAKAN METODE FIS MAMDANI PADA PERUSAHAAN TEKSTIL DI JAWA TENGAH
Risa Dista Yudianingrum, Lilik Linawati, Leopoldus Ricky Sasongko
Program Studi Matematika Universitas Kristen Satya Wacana e-mail: 662016020@student.uksw.edu, lilik.linawati@uksw.edu, leopoldus.sasongko@uksw.edu

## ABSTRAK
Pengelolaan  persediaan  merupakan  bagian  penting  dalam  perusahaan  yang  mendukung berlangsungnya  proses  produksi.  Namun  dalam  pengelolaan  persediaan  barang,  masih ditemukan beberapa persediaan barang yang jumlahnya berlebihan dan ada yang kekurangan. Perlu adanya analisis jumlah pengadaan barang yang dapat menyebabkan jumlah persediaan barang  menjadi  optimal.  Apabila  dapat  ditentukan  jumlah  pengadaan  barang  optimal,  maka jumlah persediaan barang juga akan optimal karena jumlah persediaan barang adalah jumlah stok awal barang ditambah jumlah pengadaan barang. Penelitian ini menerapkan Metode FIS (Fuzzy Inference System) Mamdani untuk menentukan jumlah pengadaan barang yang optimal berdasarkan  jumlah  stok  awal  barang  dan  jumlah  permintaan  barang.  Disusun  model  FIS Mamdani dengan menentukan Himpunan Fuzzy sebagai variabel linguistik pembentuk aturan dalam  model  persediaan  agar  dapat  menghasilkan  jumlah  persediaan  barang  optimal  dan memenuhi  batas  yang  diberikan  oleh  perusahaan.  Hasil  penelitian  pada 4  jenis  barang yang dipilih  menunjukkan  bahwa  jumlah  pengadaan  barang  berdasarkan  model  persediaan  FIS Mamdani lebih baik dibandingkan dengan pengadaan real di perusahaan tekstil Jawa Tengah.
Kata kunci: FIS Mamdani, General Store, Himpunan Fuzzy, Pengadaan, Persediaan.

## ABSTRACT
Inventory  management  is  an  important  part  of  a  company  that  supports  the  production process.  But  in  the  inventory  management,  there  are  still  number  of  inventory  which  are excessive and some are lacking. It is necessary to analyze the amount of procurement that can cause  the  inventory  of  goods  to  be  optimal.  If  the  optimal  amount  of  procurement  can  be determined, then the inventory of goods will also be optimal, because the amount of inventory is the number of initial stock of goods plus the amount of procurement. This research applies the  method  of  Mamdani  FIS  (Fuzzy  Inference  System)  to  determine  the  optimal  number  of procurement  based  on  the  number  of  initial  stock  of  goods  and  the  number  of  demand  for goods.  The  Mamdani  Fuzzy  Inference  model  is  composed  by  defining  the  Fuzzy  Set  as linguistic  variabels  forming  the  rules  in  the  inventory  model  that  can  produce  the  optimal number of inventory and meet the limits given by company. The research  results on 4 types of selected  goods  indicate  that  the  amount  of  procurement  based  models  Mamdani  Fuzzy Inference  inventory  is  more  optimal  than  the  real  procurement  in  the  textile  company  in Central Java.
Keywords : Mamdani Fuzzy Inference System, General Store, Fuzzy Set, Procurement, Inventory.

## PENDAHULUAN
Pengelolaan  persediaan  barang  atau inventory merupakan  salah  satu  bagian  penting dalam  proses  produksi  yang  dilakukan  oleh  suatu  perusahaan  yang  berupa  bahan  baku, barang  setengah  jadi,  barang  jadi,  barang-barang  untuk  keperluan  operasi  pada  produksi, atau  barang-barang  untuk  keperluan  suatu  proyek  [1].  Manajemen  persediaan  barang sesuai  [2]  adalah  salah  satu  bagian  penting  dalam  suatu  perusahaan  yang  bergerak  di bidang  produksi  yang  berfungsi  untuk  mengelola  persediaan  barang  sedemikian  rupa sehingga  diperoleh  suatu  kondisi  seimbang  antara  biaya  untuk  pengadaan  dan penyimpanan barang.
Salah satu perusahaan tekstil di Jawa Tengah sebagai penghasil benang dan kain juga memerlukan  kebutuhan  bahan  baku  ataupun  bahan  pendukungnya.  Bahan  pendukung tersebut  yang  nantinya  dibutuhkan  unit  pengguna  untuk  kelangsungan  produksi. Ketersediaan  bahan  dan  harga  jual  yang  ekonomis  sangat  diperlukan  perusahaan  untuk mendorong  efektivitas  penggunaan  bahan  oleh  pihak  perusahaan  [3].  Berbagai  kriteria

## Penentuan Persediaan Optimal Packing Material Menggunakan Metode FIS Mamdani pada Perusahaan Tekstil di Jawa Tengah
Risa Dista Yudianingrum, Lilik Linawati, Leopoldus Ricky Sasongko
akan  dipertimbangkan  untuk  mendapatkan  bahan  pendukung  terbaik  dengan  harga  yang ekonomis [4]. Pada umumnya masih dijumpai jumlah persediaan barang yang belum jelas pengelolaannya  seperti  terdapat  persediaan  barang  yang  terlalu  berlimpah,  atau  terlalu sedikit,  bahkan  tidak  ada  persedian.  Persediaan  barang  yang  optimal  dapat  dipengaruhi oleh beberapa faktor, seperti jumlah stok awal, pengadaan barang dan pengeluaran barang. Apabila  jumlah  stok  awal  barang  sedikit,  sedangkan  jumlah  pengeluaran  barang  banyak, dan  jumlah  pengadaan  sedikit  maka  akan  mengakibatkan  kekurangan  persediaan  barang ( stockout ).  Selain  itu  apabila  jumlah  stok  awal  barang  berlimpah,  sedangkan  jumlah pengeluaran barang sedikit, dan jumlah pengadaan barang banyak, maka persediaan  yang ada akan terlalu berlebihan. Perlu adanya stok pengamanan ( Safety Stock ) yang ditetapkan oleh  gudang,  yang  berfungsi  untuk  meminimalisir  terjadinya  kekurangan/kelebihan persediaan  barang.  Tujuan  pengadaan  barang  yaitu  untuk  memperoleh  barang  yang  tepat kualitas, kuantitas, sumber, waktu, dan tempat dengan biaya yang optimal [5].
Dari penjelasan yang sudah diutarakan, maka perlu adanya pengendalian persediaan yang didefinisikan sebagai serangkaian kebijakan pengendalian untuk menentukan tingkat persediaan  yang  harus  dijaga,  kapan  pengadaan  barang  dilakukan  untuk  menambah persediaan. Menurut [6] sistem ini menentukan dan menjamin tersedianya persediaan yang tepat dalam kuantitas dan waktu yang tepat. Fuzzy Inference System merupakan salah satu metode penalaran yang sering digunakan pada bidang eksakta dan sosial untuk menangani masalah-masalah  yang  sulit  didefinisikan  dengan  menggunakan  model  matematis.  Dalam menangani  masalah  tersebut,  dapat  dilakukan  dengan  cara  menetapkan  variabel  Fuzzy yang  dibagi  menjadi  beberapa  variabel  linguistik.  Dalam  penelitian  ini  akan  ditentukan Himpunan  Fuzzy  dari  variabel  linguistik  pembentuk  model  persediaan  barang packing material di  perusahaan  tekstil  Jawa  Tengah  berdasarkan  metode  FIS  Mamdani,  untuk mendapatkan  jumlah  pengadaan  barang  yang  optimal  berdasarkan  jumlah  stok  awal  dan jumlah  pengeluaran  barang  dengan  memperhatikan  ketentuan  persediaan  aman  yang diberikan oleh perusahaan.
Penelitian  tentang  penentuan  persediaan  dengan  Metode  FIS  Mamdani  telah dilakukan oleh [7]  untuk membuat  tingkat  persediaan beras dengan baik,  sehingga secara global mendapatkan persediaan beras secara  merata sesuai  dengan pengeluaran  yang  ada. Selain itu juga telah dilakukan oleh [8] untuk memberikan suatu nilai input Persediaan dan Penjualan  untuk  mendapatkan  suatu  nilai output Pembelian.  Pada  penilitian  ini  akan digunakan metode FIS Mamdani untuk mencari nilai output atau jumlah pengadaan barang packing  material yang  akan  mengakibatkan  jumlah  persediaan  berada  pada  batas  yang ditentukan oleh perusahaan yaitu maksimal 50% dari barang yang dikeluarkan dan jumlah stok  akhir  barang  minimal  harus  50%  dari  barang  yang  dikeluarkan,  sehingga  dalam penentuan range pada variabel input dan output harus sesuai.

## METODE PENELITIAN Himpunan Fuzzy
Teori  Himpunan  Fuzzy  merupakan  perluasan  dari  teori  himpunan  klasik  ( crisp ). Pada  teori  himpunan  klasik,  keberadaan  suatu  elemen  pada  suatu  himpunan  A,  hanya memiliki  2  kemungkinan  yaitu  menjadi  anggota  himpunan  A  atau  bukan  anggota himpunan  A.  Dapat  ditulis  secara  matematis  yaitu   1 x A   jika  elemen x menjadi anggota  himpunan  A  atau   0 x A   jika  elemen x tidak  menjadi  anggota  himpunan  A.   x A  disebut  fungsi  karakteristik.  Misalkan  untuk  menentukan  umur  dengan  variabel x yaitu menunjukkan umur seseorang, berikut ini variabel x akan dibagi menjadi 3 kategori yaitu Muda : x < 35 tahun; Parobaya: 35 tahun ≤ x ≤ 55 tahun; Tua : x > 55 tahun dapat digambarkan seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Himpunan Klasik Muda, Parobaya, dan Tua
Apabila seseorang berumur 35 tahun, maka termasuk dalam kategori “Tidak Muda” dengan   0 35 Muda   . Apabila seseorang berumur 35 tahun, maka termasuk dalam kategori “Parobaya”  dengan   1 35
Parobaya   .  Apabila  seseorang  berumur  35  tahun  kurang  1  hari,
maka termasuk dalam kategori “Tidak Parobaya” dengan   0 hari 1 th 35 Parobaya    .
Himpunan Fuzzy ( Fuzzy Set ) didasarkan pada gagasan untuk memperluas jangkauan fungsi karakteristik, sedemikian hingga fungsi tersebut akan mencakup bilangan real pada interval  [0,1].  Nilai  keanggotaannya  menunjukkan  bahwa  suatu  item  tidak  hanya  bernilai benar atau salah. Menurut [9] nilai 0 menunjukkan salah, nilai 1 menunjukkan benar, dan masih ada nilai-nilai yang terletak antara benar dan salah. Dalam Himpunan Fuzzy sebuah nilai crisp dapat terpetakan pada 2 Himpunan Fuzzy  yang berbeda.  Salah satu cara untuk mendapatkan nilai keanggotaan sesuai [10] adalah melalui pendekatan fungsi pada Gambar 2.
Gambar 2. Himpunan Fuzzy Muda, Parobaya dan Tua
Himpunan  Fuzzy  dapat  dilihat  pada  Gambar  2  dimana  sesorang  yang  berumur  40 tahun  dan  50  tahun  memiliki  nilai  derajat  keanggotaan  yang  sama  pada  himpunan Parobaya sebesar 0.5 atau dapat ditulis
  5 , 0 40 Parobaya   dan   5 , 0 50 Parobaya   .

## Fuzzy Inference System (FIS)
Fuzzy Inference System (FIS)  atau sering disebut dengan  IF-THEN rule merupakan cara  penarikan  kesimpulan  dari  sekumpulan  kaidah  Fuzzy  yang  minimal  berisi input FIS ( crisp values ) dan output FIS ( crisp values ). Proses FIS disajikan seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Skema Fuzzy Inference System
Data  masukan  berupa  nilai crisp yang  diubah  menjadi  Himpunan  Fuzzy menggunakan  fungsi  keanggotaan,  disebut  proses  Fuzzyfikasi.  Selanjutnya  pada  unit penalaran  diterapkan  aturan-aturan,  dimana  dapat  menggunakan  salah  satu  metode inferensi  seperti:  Mamdani,  Tsukamoto.  Keluaran  dari  unit  penalaran  adalah  data Himpunan  Fuzzy,  sehingga  harus  diubah  ke  bentuk  nilai  himpunan  tegas  antara  lain dengan  menggunakan  metode  Centroid  atau  Bisektor  sebagai  proses  Defuzzyfikasi  [11]. Terdapat 3 tahap dalam menyelesaikan kasus FIS Mamdani.
35 55 45 50 40 25 65 Muda Parobaya Tua 0 0.25 0.5 1 Fuzzyfikasi Unit Penalaran Aturan If-Then DeFuzzyfikasi
OUTPUT
(crisp/tegas) INPUT
(crisp/tegas)
Risa Dista Yudianingrum, Lilik Linawati, Leopoldus Ricky Sasongko

## a. Membentuk Himpunan Fuzzy
Dalam  menentukan  Himpunan  Fuzzy,  perlu  adanya  variabel input dan  variabel output yang akan dibagi menjadi satu atau lebih Himpunan Fuzzy disebut Fuzzyfikasi.

## b. Membentuk Fungsi Implikasi (Aturan)
Bentuk  umum dari  aturan  yang digunakan dalam fungsi  implikasi  adalah IF x is  A THEN y is B, dengan x dan y adalah skalar, serta A dan B adalah Himpunan Fuzzy. Fungsi implikasi  yang  digunakan  pada  Metode  Fuzzy  Mamdani  adalah  Min,  sehingga  operator Fuzzy yang digunakan adalah AND, seperti:
IF ( x 1 is A 1 ) AND ( x 2 is A 2 ) AND … AND ( x n is A n ) THEN y is B
Hasil predikat  yang mengambil nilai keanggotaan terkecil antara elemen  yang berada pada Himpunan Fuzzy, dituliskan pada persamaan (1).
      x , x min B A B A      (1)
Metode yang digunakan pada komposisi aturan adalah metode Max, yaitu mengambil nilai maksimum  aturan,  kemudian  menggunakan  nilai  tersebut  untuk  memodifikasi  daerah Fuzzy  dan  mangaplikasikannya  ke output dengan  menggunakan  operator  OR.  Secara umum dituliskan pada persamaan (2).
]) x [ ], x [ max( ] x [ i kf i sf i sf     (2)

## c. Penegasan ( Deffuzyfikasi )
Input dari defuzzyfikasi adalah  Himpunan  Fuzzy  yang  diperoleh  dari  komposisi aturan-aturan  Fuzzy,  sedangkan output yang  dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  pada domain Himpunan Fuzzy sesuai dengan [12]:
    z dz z z z z z *      untuk variabel kontinu (3)
           n 1 j j n 1 j j j * z z z z variabel diskrit (4)

## Data Penelitian
Data  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang meliputi  jumlah  stok  awal,  jumlah  permintaan  barang,  jumlah  pengeluaran  barang,  dan jumlah  pengadaan  barang  ( packing  material )  yang  ada  di  perusahaan  serta  data  yang digunakan yaitu data persediaan 1 tahun yaitu pada Juni 2018 s.d Juni 2019. Data tersebut meliputi 4 barang packing material yang persentasenya sering dikeluarkan/digunakan oleh unit pengguna (Barang A, B, C, dan D).
Perhitungan  batas  aman  pada  perusahaan  tersebut  memiliki  standar  dengan presentase batas optimal perusahaan untuk semua barang packing material , meliputi:
a. Saldo  aman  yang  harus  ada  digudang  berdasarkan  barang  yang  dikeluarkan, ditunjukkan pada persamaan (5).
BK x 2 1 SD  (5)
c. Persentase batas optimal persediaan barang berdasarkan barang yang dikeluarkan, yaitu:
    BK BK PG SA P O    , dengan batas % 100 OP % 50   (6)
d. Persentase  batas  optimal  saldo  barang  berdasarkan  barang  yang  dikeluarkan, ditunjukkan pada persamaan (7):
    BK BK PG SA BK S O     , dengan batas % 50 S O % 0   (7)
Keterangan:
SA merupakan jumlah stok awal barang (unit) PG merupakan jumlah pengadaan barang (unit) OP merupakan jumlah optimal persediaan (unit) BK merupakan jumlah pengeluaran barang (unit) OS merupakan jumlah optimal saldo barang/Stok Akhir (unit) SD merupakan batas aman saldo barang/Stok Akhir (unit)
Setelah  diketahui  batas-batas  optimal  di  atas,  langkah  selanjutnya  akan  dihitung pengadaan barang  yang optimal sehingga menyebabkan jumlah persediaan dan stok akhir yang  optimal  pula.  Penentuan  domain  untuk  setiap  himpunan  dilakukan  berdasarkan Metode  FIS  Mamdani,  atau  seperti  pada  Gambar  2.  Domain  harus  sesuai  sehingga  nanti akan diperoleh persentase optimal perusahaan.
Berikut  adalah  alur  perhitungan  pengadaan  barang  optimal  dengan  menggunakan Metode  FIS  Mamdani  pada  Gambar  4,  digunakan  untuk  satu  jenis  barang.  Proses pemodelan  dan  perhitungan  FIS  Mamdani  dilakukan  untuk  masing-masing  ke-4  jenis barang  yang  diteliti. Berikut  adalah  pemodelan  dengan  Metode  FIS  Mamdani.  Alur perhitungan pada Gambar 3 harus sesuai dengan  3 tahap dalam menyelesaikan kasus FIS Mamdani yang telah dijelaskan sebelumnya.
Gambar 4. Skema Perhitungan Jumlah Pengadaan Barang untuk Mendapatkan Persediaan Optimal untuk Satu Jenis Barang

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  penerapan  FIS  Mamdani,  digunakan  langkah-langkah  seperti  pada Gambar  4  untuk  mendapatkan  jumlah  pengadaan  barang  yang  optimal.  Hasilnya  akan diperoleh  rentang/batasan  domain  untuk  masing-masing  Himpunan  Fuzzy  yang  dibentuk pada  setiap  variabel  yang  digunakan.  Tabel  1  merupakan  Himpunan  Fuzzy  pada  setiap variabel pada 4 Jenis Barang Packing Material yang dipilih.

## Penentuan Persediaan Optimal Packing Material Menggunakan Metode FIS Mamdani pada Perusahaan Tekstil di Jawa Tengah
Risa Dista Yudianingrum, Lilik Linawati, Leopoldus Ricky Sasongko
Tabel 1. Himpunan Fuzzy untuk 4 Jenis Barang Packing Material Variabel Nama Himpunan Domain Barang (dalam ribuan) A B C D Stok Awal Rendah 0 – 350 0 – 400 0 – 180 0 – 100 Sedang 300 – 600 200 – 650  100 – 400 50 – 500 Banyak 600 – 1.050  550 – 730  350 – 600 400 – 610 Pengeluaran Rendah 0 – 400 0 – 250 0 – 150 0 – 400 Sedang 350 – 800 200 – 520  130 – 380 300 – 750 Banyak 650 – 1.200  400 – 730  250 – 570  700 – 1.150 Pengadaan Rendah 0 – 150 0 – 250 0 – 150 0 – 600 Sedang 30 – 540 200 – 600  100 – 370  300 – 1.150 Banyak 420 – 900 450 – 700  350 – 500  950 – 1.750
Hasil rentang/batasan domain pada Tabel 1 digunakan sebagai acuan dalam mencari jumlah pengadaan barang packing material . Masing-masing jenis barang memiliki rentang/ domain yang berbeda, dikarenakan karakteristik masing-masing barang berbeda.
Setelah  menentukan  himpunan  fuzzy,  maka  selanjutnya  membentuk  aturan/fungsi implikasi  yang  akan  digunakan  (berdasarkan  data real perusahaan).  Dalam  pengolahan data  ini  digunakan Fuzzy Toolbox pada  program  MATLAB.  Fungsi  implikasi  yang digunakan yaitu sebagai berikut:
[R1] Jika (Stok Awal adalah Rendah) dan (Pengeluaran adalah Rendah) maka (Pengadaan adalah Rendah).
[R2] Jika (Stok Awal adalah Rendah) dan (Pengeluaran adalah Sedang) maka (Pengadaan adalah Banyak).
[R3] Jika (Stok Awal adalah Rendah) dan (Pengeluaran adalah Banyak) maka (Pengadaan adalah Banyak).
[R4] Jika (Stok Awal adalah Sedang) dan (Pengeluaran adalah Rendah) maka (Pengadaan adalah Rendah).
(Sampai aturan ke-17)
[R17] Jika (Stok Awal adalah Banyak) dan (Pengeluaran adalah Sedang) maka (Pengadaan adalah Rendah).
Aturan  tersebut  digunakan  untuk  mendapatkan output jumlah  pengadaan barangberdasarkan input jumlah  stok  awal  dan  jumlah  permintaan  barang.  Rentang/batas domain  4  jenis  barang  yang  telah  diketahui  pada  Tabel  1,  akan  menghasilkan  jumlah pengadaan yang optimal sesuai dengan batas aman yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Perhitungan  jumlah  pengadaan  barang  dilakukan  untuk  periode  data  satu  tahun  masing- masing barang. Tabel 2 menunjukkan jumlah pengadaan barang real dan pengadaan hasil FIS Mamdani berdasarkan faktor stok awal dan pengeluaran.
Tabel 2. Perbandingan Jumlah Persediaan Real dan FIS Mamdani 4 jenis barang Packing Material
Brg Bln/Thn  Stok Awal  Pengeluaran Real FIS Mamdani Pengadaan Persediaan  Stok Akhir  Pengadaan Persediaa n Stok Akhir A 06/18 - 420.000 600.000 600.000 180.000 688.000 688.000 268.000 07/18 180.000 606.000 717.000 897.000 291.000 730.000 910.000 304.000 08/18 291.000 642.000 1.194.000 1.485.000 843.000 689.000 980.000 338.000 ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ 06/19 883.000 249.000 - 883.000 634.000 - 883.000 634.000 B 06/18 240.512 403.200 729.920 970.432 567.232 481.000 721.512 318.312 07/18 567.232 613.872 780.064 1.347.296 733.424 497.000 1.064.232 450.360 08/18 733.424 579.600 426.384 1.159.808 580.208 374.000 1.107.424 527.824 ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ 06/19 574.968 504.000 77.616 652.584 148.584 425.000 999.968 495.968
Lanjutan Tabel 2. Perbandingan Jumlah Persediaan Real dan FIS Mamdani 4 jenis barang

## Packing Material
Brg Bln/Thn  Stok Awal  Pengeluaran Real FIS Mamdani Pengadaan Persediaan  Stok Akhir  Pengadaan Persediaan  Stok Akhir C 06/18 201.600 384.000 781.440 983.040 599.040 432.000 633.600 249.600 07/18 599.040 480.000 326.080 925.120 445.120 240.000 839.040 359.040 08/18 445.120 576.000 153.600 598.720 22.720 500.000 945.120 369.120 ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ 06/19 186.240 135.720 215.100 401.340 265.620 65.800 252.040 116.320 D 06/18 93.104 560.648 695.236 788.340 227.692 932.000 1.025.104 464.456 07/18 227.692 811.624 795.576 1.023.268 211.644 1.380.000 1.607.692 796.068 08/18 211.644 886.908 748.128 959.772 72.864 1.400.000 1.611.644 724.736 ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ ⫶ 06/19 608.580 490.800 166.600 775.180 284.380 213.000 821.580 330.780 Rata-rata Persentase 19% 19% 83% 83%
Misalkan input data Barang D pada bulan Juni 2019 jika dilihat pada himpunan fuzzy yang  telah  dibuat,  Stok  Awal  sebanyak  608.580  termasuk  kategori  “Banyak”  dan Permintaan sebanyak 490.800 termasuk kategori “Sedang”. Aturan tersebut termasuk pada aturan ke-17 [R17], sehingga pengadaan yang dihasilkan yaitu harus berada pada kategori “Redah” dan hasil yang diperoleh yaitu 166.600.
Dari  hasil  perhitungan  masing-masing  barang packing  material dapat  dilihat  hasil rata-rata  persentase  kesesuaian  dengan  batas  aman  perusahaan  yaitu,  persediaan  barang real sebesar 19% dan persediaan barang hasil perhitungan FIS Mamdani sebesar 83%. Dari hasil  perhitungan  tersebut  maka  perhitungan  dengan  Metode  FIS  Mamdani  lebih  baik (hampir sesuai dengan batas yang ditetapkan perusahaan).
Hasil perbedaan jumlah persediaan real dan FIS Mamdani, dapat dilihat pada grafik perbandingan  jumlah  persediaan  barang  berdasarkan  data  Tabel  2.  Grafik  tersebut digunakan untuk melihat seberapa optimal data sesuai dengan batas aman yang ditetapkan oleh perusahaan. Berikut ini adalah salah satu grafik perbandingan jumlah persediaan pada Barang D.
Gambar 5. Grafik Persediaan Real Barang D - 200000,0 400000,0 600000,0 800000,0 1000000,0 1200000,0 1400000,0 1600000,0 1800000,0 G R A F I K   P E R S E D I A A N R E A L Pengeluaran
Standard Stok Persediaan Real Saldo Real

## Penentuan Persediaan Optimal Packing Material Menggunakan Metode FIS Mamdani pada Perusahaan Tekstil di Jawa Tengah
Risa Dista Yudianingrum, Lilik Linawati, Leopoldus Ricky Sasongko
Menurut Gambar 5, dapat dilihat bahwa jumlah persediaan dan jumlah pengeluaran real Barang  D  akan  mempengaruhi  jumlah  saldo real .  Berdasarkan  batas  optimal perusahaan,  standar  stok  diperoleh  dari  ½  jumlah  pengeluaran  Barang  D.  Diharapkan jumlah saldo real berada di atas standar stok agar tidak terjadi kekurangan persediaan dan tidak  melebihi  jumlah  pengeluaran  barang  agar  persediaan  tidak  terlalu  banyak. Berdasarkan  Gambar  5  bahwa  jumlah  saldo  Barang  D  rata-rata  berada  di  luar  batas optimal/standar  stok  yang  ditentukan  oleh  perusahaan.  Hanya  terdapat  2  data  yang menunjukkan  jumlah  saldo  Barang  D  yang  berada  pada  standar  stok  perusahaan  yaitu, pada bulan Februari 2019 dan bulan Mei 2019. Selain bulan tersebut saldo real Barang D di luar standar stok perusahaan, yang berarti jumlah barang terlalu sedikit.

## Gambar 6. Grafik Persediaan Perhitungan FIS Mamdani Barang D
Gambar  6  merupakan  hasil  perhitungan  persediaan  menggunakan  Metode  FIS Mamdani  sesuai  dengan  langkah-langkah  pada  Gambar  4.  Apabila  penentuan  domain sesuai untuk setiap himpunannya maka akan diperoleh hasil saldo Barang d berada di atas standar  stok  barang.  hal  tersebut  juga  akan  berpengaruh  pada  jumlah  persediaan  barang tidak  terlampau  banyak  atau  sedikit.  Dapat  dilihat  bahwa  seluruh  data  pada  persediaan  1 tahun berada pada batas optimal perusahaan.
Dari grafik perbandingan pada Gambar 5 dan Gambar 6, dapat dilihat bahwa jumlah persediaan real dan  jumlah  persediaan  FIS  Mamdani  menunjukkan  hasil  yang  sangat berbeda.  Dimana  jumlah  persediaan real masih  terlihat  bahwa  jumlah  persediaan  masih berada  di  luar  batas  aman  perusahaan,  sedangkan  hasil  FIS  Mamdani  rata-rata  berada  di batas aman yang telah ditentukan oleh perusahaan.

## KESIMPULAN
Penentuan  jumlah  pengadaan  barang  pada  4  jenis  barang packing  material berdasarkan  jumlah  stok  awal  dan  jumlah  pengeluaran  barang  menggunakan  Metode  FIS Mamdani, dapat menghasilkan model persediaan yang sesuai dengan batas yang ditentukan
- 200000,0 400000,0 600000,0 800000,0 1000000,0 1200000,0 1400000,0 1600000,0 1800000,0

## G R A FI K   PE R S E D I A A N   FI S   M A M D A N I
Pengeluaran Standard Stok Persediaan FIS Saldo FIS
oleh  perusahaan.  Hasil  perhitungan  jumlah  persediaan  berdasarkan  FIS  Mamdani menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  jumlah  persediaan real yang dilakukan  oleh  perusahaan.  Model  persediaan  FIS  Mamdani  dapat  digunakan  untuk menentukan jumlah pengadaan barang yang optimal bagi perusahaan. Dalam penelitian ini masih  menganalis  perbedaan  jumlah  pengadaan  barang  berdasarkan  jumlah  stok  barang, jumlah  pengeluaran real dan  hasil  FIS  Mamdani.  Disarankan  menggunakan  metode peramalan untuk meramalkan jumlah permintaan barang pada bulan berikutnya dan dapat dihitung jumlah pengadaan barang pada bulan berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. E. Indarjit dan R. Djokopranoto. Manajemen Persediaan Barang Umum dan Suku Cadang  untuk  Keperluan  Pemeliharaan,  Perbaikan,  dan  Operasi .  Jakarta:  PT. Gramedia Widiasarana, 2003.
[2]  B.  F.  Rambitan,  J.  S.  B.  Sumarauw,  dan  A.  H.  Jan.  2018.  Analisis  Penerapan Manajemen Persediaan Pada CV. Indospice Manado. EMBA , vol. 6, no.3, hal. 1448– 1457.
[3]  C.  O.  Doaly,  P.  Moengin,  dan  G.  Chandiawan,  2019.  PEMILIHAN  MULTI- KRITERIA  PEMASOK  DEPARTMENT  STORE  MENGGUNAKAN  METODE FUZZY AHP DAN TOPSIS. J. Ilm. Tek. Ind. , vol.7, no.1, hal. 70–78.
[4]  W.  Kosasih,  V.  Y.  Triyani,  dan  C.  O.  D.  Ahmad.  2020.  MULTI  CRITERIA SUPPLIER  SELECTION  USING  A  HYBRID  FUZZY  AHP-  TAGUCHI TECHNIQUE: THE CASE OF TEXTILE INDUSTRY. J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 8, no.2, hal. 79–89.
[5]  W.  Siahaya,  2014. Manajemen  Pengadaan  Procurement  Management .  Bogor:  In Media.
[6]  A.  M.  Husein,  2018.Model  Manajemen  Persediaan  berdasarkan  Permintaan Menggunakan Teknik Fuzzy Mamdani. Tek. Inform. PRIMA , vol.7, no.2
[7]  Masyitha.2018. Menentukan Persediaan Beras Berdasarkan Jumlah Permintaan (Studi kasus: Perusahaan BULOG Regional SUMUT). Skripsi Sarj.
[8]  M. Y. T. K. Irsan, M. I. Simbolon, dan I. Pratiwi. Penggunaan Fuzzy Logic & Metode Mamdani  untuk  Menghitung  Pembelian,  Penjualan  dan  Persediaan.  vol.3,  no.1,  hal. 37–48.
[9]  Sudrajat, 2008. Dasar-Dasar Fuzzy Logic
[10]  S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, dan R. Wardoyo. 2006. Fuzzy Multi-Atribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[11]  H.  A.  Parhusip  dan  L.  Linawati.  2018 Optimasi  Tepat  Guna  Bagi  Data  Lokal . Salatiga: Griya Media.
[12]  S.  Kusumadewi  dan  Hari  Purnomo.  2004. Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Graha Ilmu.