## PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI ROTI MENGGUNAKAN METODE LOGIKA FUZZY
(Studi Kasus : Roti Malabar Bakery)
Oleh : Minarni, Firman Aldyanto Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Industri Institut Teknologi Padang

## ABSTRACT
Determination of the quantity of production at the company, normally based on estimates without notice the factors involved in the production. Consequently production is not appropriate and the impact on the availability of stocks in the werehouse with possibility of pile up or empty.
To  solve the problems, this research used  methods of fuzzy logic,  which is designed  web-based, programming language PHP and uses MySQL database. Which compares the results of prediction methods of fuzzy logic with actual production data.
From  testing  the  prediction  using  fuzzy  logic  method,  Tsukamoto  method  as  the  most  superior method  in  predicting  the amount of production, which is known to  the predicted results  with production of the company is not much different that can be seen from the error value gained 1 % .
Keywords : Production Prediction, Fuzzy Logic, based WEB.

## ABSTRACT
Penentuan  jumlah  produksi  pada  suatu  perusahaan,  biasanya  didasari  pada  perkiraan,  tanpa memperhatikan faktor – faktor yang terlibat dalam produksi. Akibatnya produksi tidak sesuai dan berdampak pada  ketersediaan  stok  di  gudang  dengan  kemungkinan  menumpuk  atau  kosong.  Untuk  mengatasi permasalahan  di  atas  pada  penelitian  ini  digunakan  metode  logika  fuzzy,  yang  dirancang  berbasis  web menggunakan  bahasa  pemograman  PHP  dan  menggunakan  database  MYSQL.  Yang  membandingkan  hasil prediksi  metode  logika  fuzzy  dengan  data  produksi  sebenarnya.  Dari  pengujian  prediksi  menggunakan metode  logika  fuzzy  ini,  di  dapatkan  metode  tsukamoto  sebagai  metode  yang  paling  unggul  dalam memprediksi jumlah produksi, dimana diketahui hasil prediksi dengan hasil produksi perusahaan tidak jauh berbeda yang dapat dilihat dari nilai error yang didapatkan 1%.
Kata Kunci : Prediksi Produksi, Logika Fuzzy, Berbasis WEB.

## 1. PENDAHULUAN
Banyak  cara  yang  dapat  dilakukan  untuk menentukan  jumlah  produksi  optimum,  salah satunya  adalah  dengan  menggunakan  logika fuzzy .  Dengan  menggunakan  metode  tersebut diharapkan  dapat  membantu  perusahaan  dalam menentukan  jumlah  produksi.  Logika fuzzy merupakan salah satu metode untuk melakukan analisis sistem yang
mengandung ketidakpastian.  Logika fuzzy dianggap  mampu untuk  memetakan  suatu  input  ke  dalam  suatu output tanpa mengabaikan faktor – faktor yang ada.  Dengan  berdasarkan  logika fuzzy ,  akan dihasilkan  suatu  model  dari  suatu  sistem  yang mampu  memperkirakan  jumlah  produksi. faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi  dalam menentukan  jumlah  produksi  dengan  logika fuzzy antara lain jumlah permintaan dan jumlah
persediaan.  Ada  beberapa  metode  yang  dapat digunakan  dalam  penentuan  ketidakpastian dalam  logika fuzzy .  Antara  lain,  metode mamdani , metode sugeno dan metode tsukamoto . Dengan menggunakan ketiga metode  di  atas  bertujuan  untuk  mencari  salah satu  metode  yang  paling  unggul  dalam penentuan  jumlah  produksi  roti  dengan  cara membandingkan  data  hasil  prediksi  dengan data produksi sebenarnya.
Berdasarkan  uraian  tersebut  maka  penulis memberi judul penelitian ini “Prediksi Jumlah Produksi Roti Menggunakan Metode Logika Fuzzy ”.  (Studi  Kasus  :  Roti  Malabar Bakery)
Beberapa  teori  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut. Prediksi Prediksi
adalah suatu proses memperkirakan  secara  sistematis  tentang  suatu yang  paling  mungkin  terjadi  dimasa  depan berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan  sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya (selisih antara suatu  yang  terjadi  dengan  hasil  perkiraan) dapat diperkecil. Prediksi tidak harus memberikan  jawaban  sedekat  mungkin  yang akan terjadi.

## Teknik Prediksi
Berdasarkan teknik yang digunakan  untuk memprediksi  maka  prediksi  dapat  dibagi menjadi dua bagian yaitu prediksi kualitatif dan prediksi kuantitatif.
1.  Prediksi kualitatif
Prediksi  kualitatif  didasarkan  atas  data kualitatif  pada  masa  lalu.  Metoda  kualitatif digunakan  jika  data  masa  lalu  dari  variabel yang  akan  diprediksi  tidak  ada,  tidak  cukup atau  kurang  dipercaya.  Hasi  prediksi  yang dibuat  sangat  tergantung  pada  individu  yang menyusunnya.  Hal  ini  penting  karena  hasil prediksi tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran  yang  bersifat  judgement  atau  opini, pengetahuan dan pengalaman dari penyusunnya. Oleh karena itu metode kualitatif ini disebut juga judgement, sudjective, intuitive.
2.  Prediksi kuantitatif
Prediksi  kuantitatif  didasarkan  atas  data kuantitatif  pada  masa  lalu.  Hasil  prediksi  yang dibuat    sangat    tergantung    pada    metode  yang dipergunakan  dalam  prediksi  tersebut.  Dengan metode  yang  berbeda  akan  diperoleh  hasil prediksi  yang  berbeda.  Hal    yang  perlu diperhatikan  dari  penggunaan  metoda  tersebut adalah  baik  tidaknya  metoda  yang  digunakan dan    sangat    ditentukan    dari    penyimpangan antara    hasil    prediksi    dengan  kenyataan  yang terjadi. Metode  yang baik adalah metoda yang memberikan  nilai-nilai  perbedaan    atau penyimpangan    yang    mungkin.    Prediksi kuantitatif    hanya    dapat  digunakan  apabila terdapat  tiga  kondisi  sebagai  berikut:    Adanya informasi tentang keadaan yang lain,  informasi tersebut  dapat  dikuantitatifkan  dalam  bentuk data,  dapat  diasumsikan  bahwa  pola  yang  lalu akan  berkelanjutan  pada  masa  yang  akan datang.

## Logika Fuzzy
Logika fuzzy adalah metodologi sistem kontrol pemecahan masalah, yang cocok untuk diimplementasikan  pada  sistem,  mulai  dari sistem yang sederhana, sistem kecil, embedded system,  jaringan  PC,  multi  channel  atau workstation  berbasis  akuisisi  data,  dan  sistem kontrol.  Metodologi  ini  dapat  diterapkan  pada perangkat keras, perangkat lunak, atau kombinasi  keduanya.  Dalam  logika  klasik dinyatakan bahwa segala sesuatu bersifat biner, yang  artinya  adalah  hanya  mempunyai  dua kemungkinan,  “Ya  atau  Tidak",  “Benar  atau Salah”, ”Baik atau Buruk”, dan lain lain. Oleh karena  itu,  semua  ini  dapat  mempunyai  nilai keanggotaan  0  atau  1.  Akan  tetapi,  dalam logika fuzzy memungkinkan  nilai  keanggotaan berada  di  antara  0  dan  1.  Artinya,  bisa  saja suatu  keadaan  mempunyai  dua  nilai  “Ya  dan Tidak”,  “Benar  dan  Salah”,  “Baik  dan  Buruk” secara  bersamaan,  namun  besar  nilainya tergantung  pada  bobot  keanggotaan  yang dimilikinya.

## Metode Sistem Inferensi Fuzzy
Sistem  inferensi  fuzzy  akan  berfungsi sebagai  pengendali  proses  tertentu  dengan menggunakan aturan-aturan inferensi berdasarkan  logika  fuzzy.  Sistem  inferensi memiliki 4 unit yaitu
1. Unit fuzzifikasi (fuzzification unit)
2. Unit  penalaran  logika  fuzzy  (fuzzy  logic reasoning unit)
3. Unit  basis  pengetahuan  (knowledge  base unit) yang terdiri dari :
a.  Basis  data  (data  base)  yang  memuat fungsi-fungsi keanggotaan dari himpunan- himpunan  fuzzy  yang  terkait  dengan  nilai dari variabelvariabel linguistik yang dipakai
b.  Basis  aturan  (rule  base)  yang  memuat aturan-aturan berupa implikasi fuzzy
4.  Unit  defuzzifikasi  /  unit  penegasan (defuzzification unit)
Ada  3  jenis  fuzzy  yang  termasuk  Fuzzy Inference  System,  yaitu  :  Fuzzy  Mamdani, Fuzzy Sugeno, dan Fuzzy Tsukamoto.

## Metode Mamdani
Metode Mamdani sering dikenal sebagai Metode Max-Min. Untuk mendapatkan outputnya diperlukan tahapan sebagai berikut :
a.  Pembentukan himpunan fuzzy Pada  metode  Fuzzy  Mamdani,  baik  variabel input  maupun  variabel  output  dibagi  menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy. b.  Aplikasi fungsi Implikasi Pada metode Fuzzy Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min.
c.  Komposisi Aturan Tidak  seperti  penalaran  monoton,  apabila sistem  terdiri  dari  beberapa  aturan,  maka inferensi  diperoleh  dari  kumpulan  dan  korelasi antar aturan.
d. Penegasan (defuzzifikasi) Defuzifikasi  adalah  cara  untuk  memperoleh nilai tegas (crisp) dari himpunan fuzzy. Salah satu metode defuzzifikasi yang digunakan pada metode Mamdani, yaitu Metode  Centroid  (Composite  Moments).  Pada metode  ini,  penegasan  diperoleh  dengan  cara mengambil titik pusat (z*) daerah fuzzy. Secara umum dirumuskan

## Metode Sugeno
Disebut  juga  metode  sistem  inferensi fuzzy  TSK  yang  diperkenalkan  oleh  Takagi, Sugeno dan Kang. Output dari sistem inferensi fuzzy  diperlukan  4  tahap  sama  seperti  metode Mamdani,  yang  membedakan  adalah  pada tahap  defuzifikasi  Pada  proses  ini  output berupa  bilangan  crisp.  Defuzifikasi  dilakukan dengan cara mencari nilai rata-ratanya yaitu
z = /

## Metode tsukamoto
Metode Tsukamoto merupakan perluasan  dari  penalaran  monoton.  Pada metode  Tsukamoto,  setiap  konsekuen  pada aturan yang berbentuk If-Then harus direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang monoton.  Sebagai  hasilnya,  output  hasil inferensi  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan  secara tegas  (crisp)  berdasarkan  predikat.  Hasil akhirnya  diperoleh  dengan  menggunakan  rata- rata terbobot

## 2 METODOLOGI PENELITIAN Jenis Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian eksperimen  yaitu    merancang  sistem  prediksi jumlah produksi roti berdasarkan data permintaan    dan  persediaan    menggunakan logika fuzzy dengan  menggunakan  metode mamdani, sugeno dan tsukamoto yang nantinya diharapkan  dapat  membantu  menentukan jumlah produksi roti .
.
Alat dan Bahan Perangkat Keras ( Hardware )
Laptop  acer  :  Intel(R)  atom(TM)  CPU  N450 1,66 GHz  (2 CPUs), Hard Disk 320 GB, 1024 x 768 LED LCD ,2 GB Memory.
Perangkat Lunak ( Software )
Sistem Operasi Windows 8 32 bit, Adobe Dreamweaver CS3, XAMPP
Secara garis besar rancangan Context Diagram untuk sistem ini  adalah  seperti pada  gambar  1, sementara itu diagram hubungan entitas (ERD) pada sistem ini ditunjukkan oleh Gambar 2.
Gambar 1. Context Diagram Sistem
Persediaan Permintaan Produksi_keju Memiliki 1 Memiliki 1 1 Id_persediaan Persediaan_keju Persediaan_kelapa Id_permintaan Permintaan_keju Permntaan_kelapa Id_produksi Tanggal_akhir P_sugeno tanggal tanggal tanggal Tanggal_awal P_mamdani P_tsukamoto Produksi_kelapa Id_produksi P_sugeno tanggal Tanggal_awal P_mamdani P_tsukamoto Tanggal_akhir Produksi 1 Id_produksi tanggal Produksi_keju Produksi_kelapa 1 1 Login userid Username Password level
Gambar 2. Entity Relationship Diagram
Sistem  inferensi  fuzzy  yang  digunakan ditunjukkan oleh gambar 3.
INPUT Fuzifikasi ATURAN
DEFUZIFIKASI OUTPUT
Gambar 3. Sistem Inferensi fuzz

## Variabel Fuzzy
Persediaan (Keju dan Kelapa) dan Permintaan, sedangkan variabel output yaitu produksi (keju dan kelapa).
Fuzifikasi
Untuk  fuzifikasi  semua  variable  input  dan output menggunakan fungsi keanggotaan linear naik dan linear turun Aturan Dengan
mengkombinasikan himpunan-
himpunan fuzzy tersebut,  maka  diperoleh  4 aturan fuzzy untuk  metode  Mamdani  dan Tsukamoto  yang  sesuai  basis  pengetahuan sebagai berikut:
[R1] IF    Permintaan    NAIK    And Persediaan   BANYAK   THEN   Produksi  Roti BERTAMBAH. [R2]  IF   Permintaan   NAIK   And   Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Roti BERTAMBAH. [R3]  IF  Permintaan   TURUN   And   Persediaan BANYAK THEN Produksi Roti BERKURANG.
[R4]  IF    Permintaan    TURUN    And Persediaan    SEDIKIT    THEN    Produksi  Roti BERKURANG.
Sedangkan  aturan  untuk  metode  Sugeno sebagai berikut:
[R1] IF    Permintaan    NAIK    And Persediaan  BANYAK  THEN Produksi Roti = Permintaan. [R2] IF    Permintaan    NAIK    And Persediaan  SEDIKIT  THEN Produksi  Roti  =  1.5  *  (Permintaan  – Persediaan)
[R3] IF    Permintaan    TURUN    And Persediaan  BANYAK  THEN Produksi Roti = Permintaan - Persediaan.
[R4]
IF    Permintaan    TURUN    And
Persediaan  SEDIKIT  THEN
Produksi Roti = Permintaan.

## 3.PEMBAHASAN
Halaman  utama  dari  aplikasi  prediksi  produksi roti seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Utama Aplikasi
Proses  prediksi  hanya  dapat  dilakukan  oleh administrator atau operator melalui menu login. Setelah  login  berhasil,  maka  muncul  halaman administrator.
Gambar 5. Halaman Administrator
Untuk  melakukan  proses  prediksi  maka diawali  dengan    menginput  data  berupa  data roti  kelapa  dan  roti  keju  seperti  ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Input data
Jika  proses  input  data  selesai,  maka    akan muncul tampilan seperti pada gambar 7.
Gambar 7. Proses pemanggilan olah data
Hasil  perhitungan  variabel  dari  olah  data ditampilkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Perhitungan Variabel
Hasil  yang  diperoleh  dari  gambar  8  diterapkan ke  dalam  aturan  pada  masing-masing  metode baik  Mamdani,  Tsukamoto  maupun  Sugeno. Salah satu hasil penerapannya ditunjukkan oleh gambar 9.
Gambar 9. Hasil Perhitungan Variabel
Metode Mamdani dan Tsukamoto
Untuk  menampilkan  data  dari  proses  olah  data pemanggilan data sebelumnya.
Gambar 10. Hasil Perhitungan Logika Fuzzy
Pada halaman administrator juga terdapat menu grafik  untuk  menampilkan  prediksi  roti menggunakan  ketiga  metode  dan  produksi  roti real perusahaan.
Gambar 11. Grafik Perbandingan Produksi
Dari  gambar  11,  terlihat  bahwa  prediksi produksi roti menggunakan metode Tsukamoto lebih mendekati produksi real perusahaan.

## Validitas Sistem
Pengujian  Validitas  sistem  bertujuan untuk melakukan perbandingan hasil perhitungan  manual  dengan  hasil  perhitungan program.  salah  satu  contoh  kasus  untuk membandingkan  perhitungan  menggunakan metode tsukamoto, mamdani dan sugeno secara manual.
Dari  hasil  perhitungan  manual  dan  aplikasi, maka dapat dibuat tabel seperti di bawah ini:
Tabel  1. Perbandingan  hasil  prediksi  manual dan sistem aplikasi
Perhitungan Manual Perhitungan Aplikasi Mamd ani Suge no Tsukam oto Mamd ani Suge no Tsukam oto 1391 1763 1755 1381 1766 1755 72 % 16 % 0 % 71 % 17 %
0 %
Perhitungan dengan metode mamdani menggunakan hasil batas atas pada perhitungan manual  1940,  sedangkan  hasil  batas  atas  pada perhitungan sistem 1941,25
Dari  hasil  perbandingan  perhitungan  manual dan  aplikasi  seperti  pada  tabel  1,  dapat disimpulkan  bahwa  metode tsukamoto adalah metode  yang  nilai  perhitungan  manual  dan perhitungan  aplikasi  yang  memiliki  nilai  sama dan memiliki error 0%. Maka dapat disimpulkan untuk kasus prediksi produksi roti pada  perusahaan  malabar  bakery  metode  yang paling unggul yaitu metode tsukamoto .
4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan Prediksi jumlah produksi roti menggunakan  logika fuzzy dengan  metode
Tsukamoto,  mamdani  dan  sugeno    dirancang agar dapat memperkirakan jumlah produksi roti dan  mempermudah  pengelola  perusahaan melakukan penentuan jumlah produksi berdasarkan  data  sebelumnya  dengan  mengisi inputan permintaan dan persediaan. Dari ketiga metode  pengujian  metode  Tsukamoto,  Sugeno dan  Mamdani,  metode  Tsukamoto  memiliki nilai  error  yang  paling  sedikit  yang  artinya hasil  prediksi  jumlah  produksi  dengan  metode tsukamoto  tidak  berbeda  jauh  dari  jumlah produksi  yang  di  lakukan  perusahaan.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  hasil  perhitungan  nilai error  dari  jumlah  data  produksi  antara  data sebenarnya  degan  data  prediksi  tsukamoto sistem yang menggunakan data dari 01 februari sampai  29  februari  2016  yang  menghasilkan nilai error sebanyak 1 %.
.
Saran
Pada  sistem  prediksi  jumlah  produksi  roti dengan metode mamdani, sugeno dan tsukamoto, untuk menentukan jumlah produksi roti  ini  masih  sederhana.  Untuk  membuat sistem  prediksi  yang  lebih  akurat  akan  lebih baik untuk penelitian selanjutnya menambahkan  faktor  lain  yang  mempengaruhi jumlah  produksi  roti,  menambah  variabel fungsi  keanggotaan  dan  juga  menambahkan aturan  lain  selain  4  aturan  yang  dipakai  pada sistem ini agar lebih akurat.

## Daftar Pustaka
Candra  Joni  Eka.  “ Aplikasi  Logika  Fuzzy Dalam  Optimisasi  Produksi  Barang Menggunakan  Metode  Tsukamoto  dan Metode Mamdani”, Jurnal : Universitas Putra Batam: 2013, 01 maret 2016. Fathansyah,  1999,  Basis Data,  Informatika , Bandung. Ginting,  Rosnani.  2007.  Sistem  Produksi. Yogyakarta: Graha Ilmu Haryati,  N.E.  Perencanaan  Jumlah  Produk Menggunakan Fuzzy Mamdani Berdasarkan Prediksi Permintaan. Hasan,  M.  Iqbal,  “Pokok-Pokok  Materi  Teori Pengambilan       Keputusan”,     Ghalia,
Jakarta,  2004. Novanda  Megi.  “ Prediksi  Jumlah  Produksi Minuman  Menggunakan  Logika  Fuzzy Dengan  Metode  Tsukamoto  Berbasis Web”, Skripsi  :  Institut  Teknologi Padang: 2015, 01 maret 2016. Nugroho  Bunafit.  2013. Dasar  Pemograman Web PHP – MySQL Dengan
Dreamweaver. Yogyakarta:  Penerbit Gava Media. Siagian  Desmon  Gunadi.  “ Perbandingan Metode  Fuzzy  Sugeno  Dan  Metode Fuzzy Mamdani Dalam Penentuan Stok Beras  Pada  Perum  Bulog  Divisi Regional  Sumut”, Jurnal  :  Universitas Sumatera Utara: 2015, 01 maret 2016 Sri   Kusumadewi   &   Hari   Purnomo.   2004. Aplikasi   Logika   Fuzzy   Untuk   Sistem
Pendukung Keputusan Edisi Pertama.Yogyakarta: Graha Ilmu.
Sri      Kusumadewi      &    Sri      Hartati.  2006. Neuro   Fuzzy-Integrasi  Sistem   Fuzzy   dan
Jaringan  Syaraf.  Yogyakarta:  Graha Ilmu.