## PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI UD MEGA SAPUTRA MENGGUNAKAN FUZZY TSUKAMOTO
Arial 11
Ucik Airtanti 1) ; Kustanto 2) ; Hendro Wijayanto 3)
1) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara
2,3) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara tantiairuci@gmail.com 1) ; kustanto@sinus.ac.id 2) ; hendro@sinus.ac.id 3) ……. ……. 11

## ABSTRACT
The  breaking  of  bread  production  at  UD  Mega  Saputra  always  rely  on  estimation  only. Where with the many deficiencies found that resulted in losses for the company. Based on the inventory data and the number of requests, then designed a system of determining the amount of production using Tsukamoto method. In this system of production determination, there are three variables  that  are  modeled,  namely:  demand,  supply,  and  production.  Steps  to  make Determination  of  Production  Amount  UD  Mega  Saputra  Using  Fuzzy  Tsukamoto  include designing the concept, collecting data, preparation of hardware and software, making modeling diagram,  making  application,  testing,  repairing, and  completion. One  example  calculation  using Tsukamoto method with type of mocca bread produce70 bread, banana bread produce as many as 244 and donat produce an amount of 291 of bread per week.
Keywords : fuzzy tsukamoto, production amount, bread production, fuzzy

## I. PENDAHULUAN
Untuk mendapatkan hasil yang memuaskan  dibutuhkan  peramalan  yang akurat.  Tanpa  disadari,  pelaku  bisnis  akan selalu membutuhkan peramalan dan memperkirakan  permintaan  konsumen.  Oleh karena  itu,  dibutuhkan  suatu  sistem  yang dapat  membantu  menyediakan  data-data yang  tepat  untuk  melengkapi  tahapan  dalam pengambilan  keputusan  dalam  perusahaan tersebut. UD Mega Saputra adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang Roti. Dalam  hal  ini  UD  Mega  Saputra  dalam menentukan keputusan produksi rotinya selama  ini  masih  secara  manual  yaitu  hanya mengandalkan  perkiraan  setiap  hari.  Namun hal ini dinilai kurang efektif dikarenakan dapat menyebabkan produksi roti menjadi berlebihan  atau  kekurangan  setiap  harinya. Jika  terjadi  produksi  berlebihan  maka  roti tersebut akan kembali dijual esok hari dan roti tersebut mempunyai masa yang tidak bertahan  lama.  Sehingga  pelanggan  yang membeli  roti  tersebut  akan  komplain  karena setelah  membeli  roti  tersebut  keesokan harinya  roti  tidak  dapat  dikonsumsi  karena bejamur.  Apabila  terjadi  kekurangan  produksi roti  pelanggan  akan  kecewa  karena  roti  yang ingin dibeli sudah habis. Maka, dengan hal itu perusahaan  akan  kehilangan  pelanggan  dan mengalami  kerugian.  Berdasarkan  uraian  di atas,  metode  tsukamoto  dirasa  sangat  cocok dan diharapkan dapat menyelesaikan permasalahan  dalam penentuan produksi roti
setiap waktunya. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan yang dapat membantu perusahaan dalam menentukan produksi roti.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Metode  Tsukamoto  adalah  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  α-  predikat  (fire strength).  Hasil  akhirnya  diperoleh  dengan menggunakan  rata-rata  terbobot[1].  Dalam penelitian  ini,  penulis  melakukan  penelitian tentang Fuzzy  Tsukamoto yang  mengacu pada lima penelitian sebelumnya antara lain:
Penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya oleh  Ali  Mulyanto,  dan  Abdul  Haris  dalam judul  Penerapan  Metode Fuzzy  Tsukamoto Untuk  Menentukan  Jumlah  Jam  Overtime Pada  Produksi  Barang(studi  kasus:  PT  Asahi Best  Base  Indonesi)”.  Hasil  dari  penelitian tersebut  adalah  dengan  permintaan  800, persediaan  150  dan  output  690  maka  jumlah jam  overtime  yang  harus  dilakukan  oleh departement  produksi  yaitu  2.5  jam[2]  dari hasil  penelitian  di  atas  dapat  diketahui keterkaitan  antara  penulis  dengan  penelitian sebelumnya  adalah  dengan  mengunakan metode  algoritma  yang  sama  yaitu  algoritma
fuzzy Tsukamoto dan perhitungan yang sama dengan fuzzyfikasi,  fuzzy  inference,  dan defuzzyfikasi, untuk  perbedaannya  adalah dimana  hasil  dari  perhitungan  pada fuzzy Tsukamoto akan  menghasilkan  hasil  yang berbeda karena permasalahan dan data yang di gunakan berbeda.
Penelitian yang dilakukan oleh Maryaningsi,  dkk  dengan  judul  metode  logika fuzzy tsukamoto dalam pengambilan keputusan  penerimaan  beasiswa.Hasil  dari penelitian  tersebut  adalah  hasil  mengambil keputusan  penerimaan  beasiswa baru  adalah 82  orang  siswa  dari  jumlah  penerimaan  100 orang  siswa.  Berdasarkan  nomor  urut  dari  1 sampai  82  orang,  sisa  dari  itu  menunggu penerimaan  beasiswa  selanjutnya[3].  Dari hasil  penelitian  di  atas  dapat  di  ketehui keterkaitan  antara  penulis  dengan  penelitian sebelumnya  adalah  dengan  mengunakan metode  algoritma  yang  sama  yaitu  algoritma fuzzy Tsukamoto dan perhitungan yang sama dengan fuzzyfikasi,  fuzzy  inference,  dan defuzzyfikasi, untuk  perbedaannya  adalah dimana  hasil  dari  perhitungan  pada fuzzy Tsukamoto akan  menghasilkan  hasil  yang berbeda karena permasalahan dan data yang di gunakan berbeda.
Dari  penelitian  lainnya  yang  di  lakukan oleh  Mustika  dalam  judul Fuzzy  Inference System Tsukamoto untuk pemilihan hotel bagi pendukung Asean Games 2018 di
Palembang. Hasil penelitian keakuratan antara rangking pengguna dan rangking fuzzy sebesar  0,9512  [4]  dari  hasil  penelitian tersebut  dapat  diketahui  keterkaitan  dengan penulis dengan penelitian sebelumnya adalah dengan  mengunakan  metode  algoritma  yang sama  yaitu  algoritma fuzzy  Tsukamoto dan perhitungan  yang  sama  dengan fuzzyfikasi, fuzzy  inference,  dan  defuzzyfikasi, untuk perbedaannya  adalah  dimana  hasil  dari perhitungan  pada fuzzy  Tsukamoto akan menghasilkan  hasil  yang  berbeda  karena permasalahan  dan  data  yang  di  gunakan berbeda .
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  di lakukan  oleh  Adani  Dharmawati,  Hugo Aprilianto  dengan  judul  Penerapan  Metode Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Prediksi  Nilai  Tukar Rupiah.  Hasil  dari  penelitian  Tersebut  adalah nilai AFER sebesar 10,74%, yang berarti rata- rata  simpangan  yang  terjadi  antara  data  real dengan  data  hasil  prediksi  sebesar  10,74%. Dengan  simpangan  paling besar  24,52%  dan simpangan  paling  kecil  yaitu  2,48%[5].  Dari hasil  penelitian  atas  dapat  di  ketahui
keterkaitan  dengan  penulis  dengan  penelitian sebelumnya  adalah  dengan  mengunakan metode  algoritma  yang  sama  yaitu  algoritma fuzzy Tsukamoto dan perhitungan yang sama dengan fuzzyfikasi,  fuzzy  inference,  dan defuzzyfikasi, untuk  perbedaannya  adalah dimana  hasil  dari  perhitungan  pada fuzzy Tsukamoto akan  menghasilkan  hasil  yang berbeda karena permasalahan dan data yang di gunakan berbeda.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  di lakukan oleh Andrian Juliansyah dengan judul Penerapan  metode  Fuzzy  Tsukamoto  untuk memprediksi  hasil  kepala  sawit  (Studi  Kasus di  PT.  Amal  Tani  Perkembunan  Tanjung Putri –  BAHOROK).  Pada  penelitian  tersebut hasil  yang  di  dapatkan  adalah  produksi minyak  kelapa  sawit  yang  harus  diproduksi perusahaan PT.Amal Tani pada bulan oktober 2014 adalah 2093Ton[6]. Dari hasil penelitian tersebut  dapat  diketahui  keterkaitan  dengan penulis dengan penelitian sebelumnya adalah dengan  mengunakan  metode  algoritma  yang sama  yaitu  algoritma fuzzy  Tsukamoto dan perhitungan  yang  sama  dengan fuzzyfikasi, fuzzy  inference,  dan  defuzzyfikasi, untuk perbedaannya  adalah  dimana  hasil  dari perhitungan  pada fuzzy  Tsukamoto akan menghasilkan  hasil  yang  berbeda  karena permasalahan  dan  data  yang  di  gunakan berbeda.

## III.  METODE PENELITIAN
Untuk memperoleh informasi  yang dibutuhkan  dalam  rangka  mencapai  tujuan penelitian dibutuhkan kegiatan pengumpuulan data,  dibawah  ini  adalah  jenis  data  yang penulis gunakan dalam penelitian.

## 3.1. Data Primer
Data primer adalah data yang diperoleh langsung dari UD mega Saputra yang menjadi obyek  penelitian  dalam  hal  ini  adalah  UD Mega Saputra data tersebut diantaranya data produksi, permintaan dan stok dalam menentukan jumlah produksi.

## 3.1.1. Observasi
Dari  pengamatan  langsung  ini  dapat dibuat  sebuah  kesimpulan  bahwa  metode manual  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh pemilik  membutuhkan  perkiraan  yang  belum efektif dan dapat membuat rugi.

## 3.1.2. Wawancara
Hasil  wawancara  dengan  pemilik  UD Mega  Saputra  agar  dibuat  sistem  yang  lebih baik  guna  memfasilitasi  dalam  menentukan jumlah produksi yang lebih akurat.

## 3.2. Output
Hasil  yang  diperoleh  setelah  diterapkan sistem  penentuan  jumlah  produksi  di  UD Mega  Saputra  dengan  menggunkan  sistem yang baru ini adalah sebagai berikut :
1.  Database nilai yang baik dan aman yang dapat digunakan secara berkelanjutan.
2.  Input  nilai  kriteria  yang  lebih  cepat  dan lebih  akurat  dapat  dilakukan  oleh  pemilik UD Mega Saputra.
3.  Percetakan  hasil  dari  jenis-jenis  dan jumlah roti yang akan di produksi.

## 3.3. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  ini  bertujuan  untuk menguji komponen sistem yang telah dirancang sebelumnya dan untuk memastikan bahwa  setiap  sistem  telah  berfungsi  sesuai dengan yang diharapkan.
Pada  tahan  pengujia  sistem  penentuan jumlah  produksi  di  UD  Mega  Saputra menggunakan pengujian fungsional
Bertujuan  untuk  menguji  fungsi  -fungsi khusus dari aplikasi yang dikembangkan, test input dan output untuk fungsi yang ada tanpa memperhatikan prosesnya pada pengujian  ini kebenaran aplikasi yang diuji dilihat berdasarkan  keluaran  yang  dihasilkan  dari data masukan yang diberikan.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Desain Perancangan Sistem
4.1.1. Diagram Use Case
Use  Case  giagram  interaaksi  antara aktor dalam sebuah system, serta menggambarkan  pengelolaan  sistem  secara keseluruhan.
Admin/Pengelola adalah
orang yangmengelola  data-data  master  yang  ada padasistem.
Mengelola
data produksi yangterberisi inpu, edit dan hapus variabelproduksi.  Mengelola  data  persediaan yangberisi  input,  edit  dan  hapus  variabel persediaan. Mengelola data permintaan yangterberisi  input,  edit  dan  hapus  variable permintaan. Mengakses sistem yang berisimenginputkan jumlah pesanan, menginputkanpersedian dan perhitungan algoritma fuzzy.

## Gambar 1. Use Case Diagram Penentuan Jumlah Produksi

## 4.1.2. Class Diagram
Class Diagram adalah model statis yang menggambarkan struktur dan deskripssi class serta  hubungan  antar  class  atau  diagram yang  menggambarkan  kelas-kelas  dalam sebuah system dan hubungannya antara yang satu  dengan  yang  lain,  Class  diagram berfungsi  untuk  memodelkan  struktur  kelas. seperti Gambar 2.

## Gambar 2. Class Diagram penentuan jumlah produksi roti

## 4.2. Implementasi
Perusahan  roti  memiliki  mesin  yang mampu  memproduksi  jenis    roti    mocca hingga 100 buah perhari, tetapi untuk efesian mesin  dan  tenaga  yang  diharapkaan  mesin tersebut  paling  tidak  harus  dapat  membuat roti perharinya kurang lebih 50 buah. Masalah yang  dihadapi  UD  Mega  Saputra  adalah
permintaan  roti  yang  tidak  tentu    dan bervariaasi antara 100 buah hingga 350 buah perhari. adapun tempat penyimpanan roti juga harus  dibatasi  yaitu  paling  banyak  120  buah roti  per  hari  dan  sesuai  pengalaman  maka persediaan  roti  tidak  boleh  kurang  dari  70 buah roti dalam 1 hari. Pada hari tertentu UD Mega Saputra menerima pesanan roti sebanyak  150buah  dan  persedian  digudang saat  itu  masih  100  buah.  Hitunglah  dengan menggunakan  metode  tsukamoto  berapa buah roti yang harus diproduksi pada hari itu ? proses produksi UD Mega
Saputra menggunakan 4 aturan fuzzy sebagai berikut:
RULE  1  :  Jika  permintaan  turun  dan persedian banyak maka produksi kurang RULE  2  :  Jika  permintaan  turun  dan persedian sedikit maka produksi kurang RULE  3  :  Jika  permintaan  naik  dan persedian banyak maka produksi tambah RULE  4  :  Jika  permintaan  naik  dan persedian sedikit maka produksi tambah
Setelah  pengguna  memasukan  data diform  transaksi,  maka  akan  tampil  hasil jumlah yang akan diproduksi.
Gambar 3. Hasil Transaksi Produksi
Tampil Data Produksi

## Gambar 4. Tampil Data Produksi

## 4.3. Pengujian dan Penghitungan
4.3.1. Penghitungan Fuzzy Tsukamoto
Penghitungan  langkah  demi  langkah ditulis  mulai  dari  Fuzzifikasi  (pembentukan himpunan  fuzzy),  Fuzzy  Inference  (proses komposisi  aturan),  Defuzzyfikasi  (penegasan hasil).  Maka  untuk  menentukan  jumlah
produksi  akan  dilakukan  perhitungan  seperti berikut.

## Tabel 1.Implementasi Logika Fuzzy
MINIMAL  MAKSIMAL X PRODUKSI 50 100 ? STOK 70 120 100 PERMINTAAN 100 350 150 1.  Fuzzyfikasi (menentukan nilai keanggotaannya) Rumus: GrafikTurun = 𝑀𝑎𝑥 −𝑥 𝑀𝑎𝑥 −𝑚𝑖𝑛 ...................(1) GrafikNaik= 𝑥 −𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥 −𝑀𝑖𝑛 ......................(2)
a.  Permintaan
𝜇𝑇𝑢𝑟𝑢𝑛 = 𝑀𝑎𝑥 − 𝑥 𝑀𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛 = 350 − 150
350 − 100 = 200 250 = 0,8
𝜇𝑁𝑎𝑖𝑘 = 𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛
= 150 −100 350 −100 = 50 250 = 0,2
b.  Stok/persediaan
µ sedikit = 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛 µ Sedikit = 120 −100
120 −70 = 20 50 = 0,4
µ banyak = 𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛 𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 = 100 − 70 120 − 70 = 30 50 = 0,6

## 2.  Fuzzy Interface System
R.1:  Jika  permintaan  Turun  dan  persediaan Banyak  maka  produksi  Turun,  karena  turun maka menggunakan grafik turun 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑚𝑖𝑛 dan karena and maka nilai yang digunakan adalah nilai minimal (0.8 dan 0,6) = 𝛼 1 0,6.
𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑚𝑖𝑛 = 𝛼 1
100 −𝑥 100 −50 = 0,6
100 −𝑥 50 =0,6 100 – x = 30
100 = 30 – x
X = 100 – 30 X 1= 70
R.2:  Jika  permintaan  Turun              dan persediaan  Turun  maka  produksi  Turun  (0,8 dan 0,4).
𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑚𝑖𝑛 = 𝛼 2 100 −𝑥 100 −50 =0,4 100 −𝑥 50 =0,4
100 – x = 20
100 = 20 – x
X = 100 – 20 X 2 = 80
R.3: Jika permintaan Naik dan persedian Naik maka produksi Naik, maka nilai minimal yang dicari (0,2 dan 0,6).
𝑥 −𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑎𝑥 −𝑚𝑖𝑛 = 𝛼 3
𝑥 −50 100 −50 = 0,2 𝑥−50 50 = 0,2
X – 50 = 10
50 = 10 + x X = 50 + 10
X 3 = 60
R.4:  Jika  permintaan  Naik  dan  persedian Turun  maka  produksi  Naik,  Karena  produksi Naik maka yang digunakan grafik Naik, maka nialai minimalnya (0,2 dan 0,4).
𝑥 −𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑎𝑥 −𝑚𝑖𝑛 = 𝛼 4 𝑥 −50
100 −50 = 0,2 𝑥−50 50 = 0,2 X – 50 = 10 50= 10+ x
𝑋 = 50 + 10 𝑋 4 = 60

## 3.  Defuzzyfikasi
𝐷𝑇
= 𝛼1. 𝑋1 + 𝛼2. 𝑋2 + 𝛼3. 𝑋3 + 𝛼4. 𝑋4
𝛼1 + 𝛼2 + 𝛼3 + 𝛼4
DT =0,6*70+0,4*80+0,2*60+0,2*60/
0,6+0,4+0,2+0,2
DT =98/ 1,4 = 70
Jadi   jumlah roti mocca yang harus diproduksi oleh UD Mega Saputra sebanyak 70 buah roti

## 4.3.2. Pengujian Validitas
Pengujian  validitas  dilakukan  untuk menyesuaikan  apakah  perhitungan  manuaal dengan  perhitungan  sistem  didapatkan  hasil yang  sama.  Dalam  penelitian  ini  telah  diuji studi kasus yang dihitung secara manuall dan dari  sistem.  Dan  berdasarkan  dari  uji  coba studi  kasus,maka  dinyatakan  baahwa  sistem valid. Karena dari studi kasus yang diuji, hasil perhitungan  sistem  dan  perhitungan  manual mendapatkan hasil jumlah yang sama. Berikut rekapitulasi pengujian validitas dapat ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Pengujian Validitas Sistem

## V.  PENUTUP
Dengan adanya aplikasi yang dirancang UD  Mega  Saputra  dapat  dengan  mudah menentukan  produksi  roti  pada  minggu- minggu berikutnya sehingga perusahaan tidak mengalami  kerugian  yang  besar.  Dari  hasil perhitungan Fuzzy Tsukamoto maka didapatkan jumlah produksi roti pisang 70, roti mocca 244, dan roti pisang 291.
Untuk  pengembang  aplikasi  selanjutnya diharapkan  bisa  menggunakan  metode  yang lain  agar  bisa  membandingkan  dengan metode fuzzy tsukamoto guna untuk menghasilkan  presentase  yang  lebih  akurat dan variatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. A. Minarni, “Prediksi Jumlah Produksi
Roti Menggunakan Metode  Logika Fuzzy  (Studi  Kasus :  Roti  Malabar
Bakery),” TeknoIf , vol. 4, 2016.
[2] A.  H.  Ali  Mulyanto,  “Penerapan  Metode Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Menentukan Jumlah  Jam  Overtime  Pada  Produksi Barang  di  PT  Asahi  Best  Base Indonesia  (ABBI)  Bekasi,” J.  Inform. SIMANTIK , vol. 1, 2016.
[3] S.  Maryaningsih ,  “Metode  Logika  Fuzzy Tsukamoto  Dalam  Sistem  Pengambilan Keputusan  Penerimaan  Beasiswa,” J. Media Infotama , vol. 9, 2013.
[4] Mustika,  “Fuzzy  Inference  System Tsukamoto  untuk  pemilihan  hotel  bagi
pendukung  Asean  Games  2018  di Palembang,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Bisnis, dan Desain , 2016.
[5] H.  A.  Adani  Dharmawati,  “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Prediksi  Nilai  Tukar  Rupiah,” JUTISI , vol. 3, 2014.
[6] A.  Juliansyah,  “Penerapan  metode Fuzzy  Tsukamoto  untuk  memprediksi hasil  kepala  sawit  (Studi  Kasus  di  PT. Amal Tani Perkembunan Tanjung Putri –
BAHOROK),” Pelita Inform. Budi Darma , vol. IX, 2015.