## PERBANDINGAN METODE FUZZY INFERENSI TSUKAMOTO DAN SUGENO UNTUK MEMPREDIKSI PEMESANAN ROTI JORDAN
Ferly Ardhy 1) ,  Dwi marisa Efendi 2)
1) Sistem Informasi, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi
2) Teknik Komputer, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Jl. Negara No.03 candimas Kotabumi Lampung Utara Email : ferly@dcc.ac.id 1) , dwimarisa89@gmail.com 2) ,
PD  Nur  berkah  jaya  merupakan  usaha  dagang  yang menjual berbagai macam jenis makanan terutama roti dengan nama roti jordan. PD Nur Berkah jaya sangat membutuhkan  peramalan  untuk  menentukan  jumlah permintaan dan pembelian barang untuk meningkatkan jumlah  keuntungan  dan  menghindari  terjadinya kelebihan  dan  kekurangan  persediaan  di  gudang. Peramalan  atau  prediksi  yang  digunakan  adalah dengan  membandingkan  dua  metode  yaitu  metode Tsukamoto dan Sugeno dengan menggunakan sembilan rule untuk mentukan metode yang mana yang memiliki nilai MSE terendah. Berdasarkan perbandingan metode yang  digunakan  diketahui  bahwa  metode  sugeno memiliki  nilai  MSE  terendah  dengan  nilai  mencapai 0,0176%
Kata Kunci : Metode Tsukamoto, Metode Sugeno, MSE

## 1. Pendahuluan
Perusahaan Dagang (PD) Nur Berkah Jaya Way Kanan merupakan  suatu  perusahaan  yang  bergerak  dalam bidang  Permintaan,  Perusahaan  tersebut  menjual berbagai  macam  makanan  ringan  seperti  coklat,  roti, wafer, makanan ringan dan banyak jenis lainnya. Salah satu  produk  yang  sangat  tinggi  daya  jualnya  pada  PD Nur  Berkah  Jaya  adalah  Produk  roti,  berbagai  macam produk  roti  yang  dijual  salah  satu  produk  yang  paling diminati adalah roti bermerk Jordan sehingga menuntut perusahaan untuk menyediakan stock roti lebih banyak dari produk snack roti lainnya.
Penelitian  dengan  menggunakan  logika fuzzy yang sebelumnya  pernah  dilakukan  adalah  dengan  judul “Penerapan  metode  Tsukamoto  (Logika Fuzzy )  dalam sistem pendukung keputusan untuk menentukan jumlah produksi  roti  jordan  berdasarkan  data  persediaan  dan jumlah permintaan”. Penelitian tersebut dilakukan oleh Ginanjar  Abdurahman,  dalam  penelitian  tersebut disimpulkan  bahwa  hasil  perhitungan  sistem  yang dilakukan tidak berbeda dengan hasil perhitungan secara manual, hal ini dibuktikan dengan uji validitas dua puluh
data sampel. sistem ini dapat berjalan lebih singkat tanpa mengurangi ketepatan dalam perhitungan ( Minarni and Aldyanto, F. 2016) .

## 2. Pembahasan

## 2.1 himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy dari  semesta  U  dikelompokkan  oleh fungsi keanggotaan µ A (x) yang berada pada nilai antara [0,1].  Fungsi  keanggotaan  dari  himpunan  klasik  hanya memiliki  dua  nilai  yaitu  0  dan  1,  sedangkan  fungsi keanggotaan  himpunan fuzzy merupakan  fungsi kontinyu dengan range [0,1].

## 2.2 Fuzzy Tsukamoto
Dalam inferensinya fuzzy Tsukamoto melalui beberapa tahapan  sebagai  berikut  menurut  (Ayuningtias,  L.P., dkk. 2017) :
1. Fuzzyfikasi yaitu proses untuk mengubah input sistem  yang  mempunyai  nilai  tegas  menjadi variabel linguistik menggunakan fungsi keanggotaan  yang  disimpan  dalam  basis pengetahuan fuzzy.
2. Pembentukan  basis  pengetahuan fuzzy ( rule dalam  bentuk  IF  THEN),  yaitu  secara  umum bentuk  model fuzzy Tsukamoto  adalah  IF  (  X IS A) and (Y IS B) and (Z IS C), dimana A,B, dan C adala himpunan fuzzy .
3. Mesin inferensi yaitu proses dengan menggunakan  fungsi  implikasi  MIN  untuk mendapatkan nilai α-predikat tiap tiap rule (α1, α2, α3,.... αn). Kemudian masing masing nilai α-predikat  ini  digunakan  untuk  menghitung keluaran  hasil  inferensi  secara  tegas  ( crisp ) masing masing rule (z1, z2, z3,....zn).
4. Defuzzyfikasi dengan  menggunakan  metode rata rata ( average ):
Z=   1 1.Z1 a a 2.3 Fuzzy Sugeno
Metode  Sugeno  diperkenalkan  oleh  Takagi  Sugeno Kang pada tahun 1985 (Ayuningtias, L.P., dkk. 2017). 2.3 Fuzzy Sugeno Secara umum bentuk fuzzy Sugeno adalah If (X1 is A1) O (X2 is A2) O (X3 is A3) O .... O (Xn is An) THEN z=k dengan Ai adalah himpunan fuzzy ke-i sebagai anteseden, dan k adalah suatu konstanta (tegas) sebagai  konsekuen.  Semua  tahapan  dalam  penalaran fuzzy Tsukamoto  sama  dengan fuzzy Sugeno  dan  yang membedakannya  adalah  konsekuen  yang  digunakan pada  Sugeno  adalah  konstanta  ( Minarni  and  Aldyanto, F. 2016) .
Pada  penelitian  ini  menggunakan  9  aturan fuzzy yang diterapkan  untuk  inferensi.  Berikut  merupakan  aturan aturan  yang  digunakan  dalam  perhitungan  prediksi pemesanan Roti Jordanmenggunakan metode Tsukamoto dan Sugeno.
If  permintaan  sedikit  and  persediaan  sedikit  then pemesanan sedikit
If  permintaan  sedikit  and  persediaan  sedang  then pemesanan sedikit
If  permintaan  sedikit  and  persediaan  banyak  then pemesanan sedikit
If  permintaan  sedang  and  persediaan  sedikit  then pemesanan sedang
If  permintaan  sedang  and  persediaan  sedang  then pemesanan sedang
If  permintaan  sedang  and  persediaan  banyak  then pemesanan sedang
If  permintaan  banyak  and  persediaan  sedikit  then pemesanan banyak
If  permintaan  banyak  and  persediaan  sedang  then pemesanan banyak
If  permintaan  banyak  and  persediaan  banyak  then pemesanan banyak
Tahap yang terakhir dari inferensi fuzzy Tsukamoto dan Sugeno adalah menghitung hasil akhir dari perhitungan yang  sudah  dilakukan  berdasarkan  aturan  aturan  yang digunakan, dalam menghitung hasil akhir metode fuzzy Tsukamoto  dan  Sugeno  menggunakan  rata-rata terbobot.
Rumus  dalam  menghitung  hasil  akhir  dari  inferensi fuzzy Tsukamoto dan Sugeno adalah:
Z=   1 1.Z1 a a
Dimana i = banyaknya aturan yang digunakan.
Presentase Error
|(persediaan+prediksi)−Permintaan| Permintaan x100%
Berikut proses tahapan perhitungan prediksi pemesanan Roti  Jordan  lapis  rasa  coklat  dengan  menggunakan metode fuzzy Tsukamoto dan Sugeno. Dengan informasi dari  data  pembelajaran  bulan  Januari  pada  PD.  Nur Berkah Jaya menunjukan data transaksi sebagai berikut: Dengan rule sebagai berikut:
If  permintaan  sedikit  and  persediaan  sedikit  then pemesanan sedikit
If  permintaan  sedikit  and  persediaan  sedang  then pemesanan sedikit
If  permintaan  sedikit  and  persediaan  banyak  then pemesanan sedikit
If  permintaan  sedang  and  persediaan  sedikit  then pemesanan sedang
If  permintaan  sedang  and  persediaan  sedang  then pemesanan sedang
If  permintaan  sedang  and  persediaan  banyak  then pemesanan sedang
If  permintaan  banyak  and  persediaan  sedikit  then pemesanan banyak
If  permintaan  banyak  and  persediaan  sedang  then pemesanan banyak
If  permintaan  banyak  and  persediaan  banyak  then pemesanan banyak
Permintaan  paling  sedikit  =  630  dan  Permintaan terbanyak = 900
Persediaan paling sedikit = 0 dan persediaan terbanyak = 200
Pemesanan  pembelian  paling  sedikit  =  600  dan pemesanan pembelian  terbanyak = 900
Adapun    tahapan-tahapan  perhitungannya  adalah sebagai berikut ini:
1. Fuzzy fikasi
Memodelkan fungsi variabel Permintaan (x)
Gambar 1. Grafik area fungsional variabel permintaan(x)
Persediaan (y)
Gambar 2. Grafik area fungsional variabel Persediaan (y)

## 2.4 Perhitungan Hasil Akhir
Hasil prediksi Tsukamoto
Z=   1 1.Z1 a a
Z=((0*750)+(0,852*622,2)+(0*750)+(0*675)+(0*675)
+
(0*675)+(0*750)+(0*075)+(0*750)) /(0+0,852+0+0+0+0+0+0+0) Z=(530,1144) / (0,852)
Z=622,2
Hasil prediksi Sugeno
Z=   1 1.Z1 a a Z=((0*550)+(0,852*550)+(0*550)+(0*550)+(0*550)+(
0*550)
+(0*550)+(0*550)+(0*550))
/(0+0,852+0+0+0+0+0+0+0)
Z=(468,6)/(0,852)
Z=550
Jadi  pada  prediksi  yang  dilakukan  Jadi  pada  prediksi yang  dilakukan  pada  tanggal  4  Februari  2017  dengan data  pembelajaran  bulan  Januari  2017,  menghasilkan prediksi  yang  dilakukan  dengan  metode  Tsukamoto= 622,2 dan dengan menggunakan metode Sugeno= 550, sedangkan persentasi error dari masing-masing prediksi dapat dihitung dengan cara sebagai berikut:
|(persediaan+prediksi)−Permintaan| Permintaan x100% Persentasi eror  Tsukamoto: |(100+622,2)−650| 650 x 100% =  0,107692 %
Persentase eror  Sugeno: |(100+550)−650| 650 x 100% = 0%
Berdasarkan  data  hasil  prediksi  dari  tabel  Februari sampai  dengan  Desember  2017  maka  dapat  diketahui jumlah  persen  eror  dari  setiap  bulan  prediksi  seperti yang ditampilkan pada tabel. 2  dibawah ini:
Tabel  2. Jumlah  Persen  Error  Pada  Tiap  Bulan Prediksi
Bulan Total Error Prediksi Banyaknya Prediksi Tsukamoto Sugeno
Febuari 0,321764927 0 4 Maret 0,426696732 0 4 April 2,846920613 0,419048 4 Mei 2,125174352 0 4 Juni 12,94948235 0 4 Juli - 0,158233123 0 5 Agustus 3,744986165 0,408266 4 September 0,614467726 0 5 Oktober 0,448658215 0 4 November 0,269407914 0 4 Desember 0,112230781 0 5
Berdasarkan informasi yang didapat dari tabel. 2  maka dapat  dihitung  rata  rata  absolut  eror  prediksi  pertahun 2017  dari  metode  Tsukamoto  dan  Sugeno  sebagai berikut:
1. Rata rata absolut persen eror dari hasil prediksi metode tsukamoto:
∑persen eror jumlah prediksi = 23,70155666 47 =  0,504288  x  100%  = 0,504288
2. Rata rata absolut persen eror dari hasil prediksi metode sugeno:
∑persen eror jumlah prediksi = 0,827346 47 = 0,017602 x100% = 0,0176%
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  hasil  prediksi Pemesanan  roti  jordan    menggunakan  metode fuzzy inferensi  tsukamoto  dan  sugeno  mengacu  pada  data tahun  2017  yang  dilakukan  sebanyak  47  kali  prediksi, menunjukan  bahwa  perhitungan  prediksi  tsukamoto memiliki  rata  –  rata  absolut  erornya  lebih  besar  yaitu 0,504288%    dibandingkan  pada  perhitungan  prediksi menggunakan metode sugeno dengan rata – rata absolut eror yaitu 0,0176%

## 3. Kesimpulan
Perhitungan  prediksi  menggunakan  metode  sugeno menghasilkan  rata  rata  absolut  persen  eror  yang  lebih kecil  dibandingkan  dengan  menggunakan  metode tsukamoto maka dapat diambil kesimpulan pula bahwa metode sugeno lebih baik digunakan dalam menghitung prediksi  pemesanan  roti  jordan  dibandingkan  dengan metode  tsukamoto  karena  metode  sugeno  memilki tingkat kebenaran prediksi rata rata  0,0176% sedangkan tingkat  kebenaran  prediksi  rata  rata  metode  tsukamoto adalah 0,504288% .

## Daftar pustaka
Minarni  and  Aldyanto,  F.  "Prediksi  Jumlah  Produksi Roti Menggunakan Metode Logika Fuzzy (Studi Kasus: Roti Malabar Bakery)." Jurnal TeknoIf 4.2 (2016).
Ayuningtias,  Laras  Purwati,  and  Jumadi  Jumadi.
"Analisa Perbandingan Logic Fuzzy Metode
Tsukamoto,  Sugeno,  Dan  Mamdani  (Studi  Kasus:
Prediksi  Jumlah  Pendaftar  Mahasiswa  Baru  Fakultas Sains  Dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri  Sunan Gunung  Djati  Bandung)." Jurnal  Teknik  Informatika UIN Syarif Hidayatullah 10.1. (2017).
Meimaharani,  Rizkysari,  and  Tri  Listyorini.  "Analisis Sistem  Inference  Fuzzy  Sugeno  dalam  Menentukan
Harga Penjualan Tanah untuk Pembangunan
Minimarket." Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro dan Ilmu Komputer 5.1 (2014): 89-96.
Azmi,  Tatak  Ulul,  Hanny  Haryanto,  and  T.  Sutojo. "Prediksi Jumlah Produksi Jenang di PT Menara Jenang Kudus Menggunakan Metode Logika Fuzzy Tsukamoto." Sisfotenika 8.1 (2018): 23-34.