## ANALISIS PERBANDINGAN METODE FUZZY INFERENSI SISTEM TSUKAMOTO DAN MAMDANI DALAM PENENTUAN ESTIMASI JUMLAH PRODUKSI  GULA
Widiya Anggraeni Hadiyanti, Anton Setiawan Honggowibowo, Maya Suhayati Jurusan Teknik Informatika
Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta informatika@stta .ac.id

## Abstract
PT Madu Baru Yogyakarta s a  company that produces sugar. Many factors  must be considered in determining  the  mount  o f production  generated  annually.  For  that,  in  determining  the  mount  o f production  per year  required  and  analysis  o f decision  support  systems  analysis  will  be  done  applying Method o f Fuzzy Inference System  Tsukamoto end Method Inference  System Mamdani  using the min as function  o f its  implications,  the from  each  rule  give  nextplicitly  (scrip)  by  the  smallest  degree  o f membership  (Defuzzifikasi),  the final result by applying a weighted average for Fuzzy Inference System defuzzyfikasi begins  the composition  rules  between Max and the Method apllied taking the center point (z*) fuzzy area.  With the comparison method o f Fuzzy Inference System and Method o f Fuzzy Inference System Mamdani,  obtained the most appropriate methods and approaches  in determining the estimated amount  o f sugar production,  in  order  to  obtain  an  output  that  is  the  amount  o f sugar per year.With statistical  tests,  it  can  be  concluded  that  the  method  is  relatively  close  to  the  calculation  method o f the factory  is  Tsukamoto,  because  the  method  o f Tsukamoto  had  a  lower  mean  than  the  mean  on  the  - 7,960.42 Mamdani methods is 21710.14.
Keywords  : Analysis,  Fuzzy  Logic  Inference  System  T s u k a m o t o   a n d   M a m d a n i ,   the determination of the estimate

## 1. Pendahuluan
Suatu  perkembangan  teknologi  tidak  terlepas  dari  adanya  langkah  penerapan  metode yang tepat untuk mendukung kemajuan teknologi  tersebut.  Seperti halnya  dalam penentuan estimasi jumlah  produksi  dalam  perusahaan  merupakan  suatu  hal  yang  harus  diperhatikan sebelum  memulai  sebuah  proses  produksi.  Perlu  dipertimbangkan  berbagai  faktor  untuk menentukan jumlah produksi barang, untuk menghindari resiko perusahaan.  Oleh karena itu, diperlukan  suatu  pertimbangan  matang  dalam  mengelola  produksi  barang.  Untuk  itulah diperlukan  sebuah  aplikasi  untuk  memberikan  alternatif  keputusan  dalam  menentukan estimasi  jumlah  produksi  gula.  Pertimbangan  itu  antara  lain  jumlah  permintaan,  biaya produksi,  efisiensi  mesin,  persediaan  yang  ada,  jumlah  bahan  baku.  Sehingga,  diperlukan suatu DSS untuk membantu para manajer dalam menentukan jumlah produksi tersebut.
Logika fuzzy merupakan  suatu  metode  yang  berbasiskan  perasaan  yang  mampu memberikan  solusi  lebih  seimbang.  Logika  ini  merupakan  suatu  cara  yang  tepat  untuk memetakan  suatu ruang input ke  dalam  suatu ruang output ,  sifatnya yang  fleksibel  sehingga dapat  membangun  dan  mengaplikasikan  pengalaman-pengalaman  para  pengambil
keputusan  secara  langsung  tanpa  harus  melalui  proses  pelatihan.  Pada  logika fuzzy ini himpunannya  memiliki  derajat  keanggotaan  antara  0  sampai  1,  sehingga  lebih  seimbang dalam mengambil suatu keputusan.
PT.  Madu  Baru  Yogyakarta  merupakan  suatu  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang industri  yaitu  salah  satunya  memproduksi  gula  pasir.  Banyak  sekali  faktor  yang  harus dipertimbangkan  dalam  menentukan  berapa  jumlah  produksi  yang  harus  dihasilkan pertahunnya  yang  akan  dijadikan  target  dalam  memulai  sebuah  usaha.  Untuk  itu,  dalam menentukan target jumlah produksi  pertahun  dibutuhkan  sebuah  DSS  untuk mengelola  dan memanajemen  segala  sumber  daya  yang ada  sehingga  suatu produksi dapat berjalan dengan efektif  dan  efisien.  Dalam  pembuatan  DSS  ini  akan  dilakukan  dengan  menerapkan  logika fuzzy dalam  mengelola  faktor-faktor  yang  menentukan jumlah  produksi  tersebut  yaitu  Luas lahan  (Ha),  jumlah  tebu  digiling  (Ku),  rendemen  (%),  biaya  produksi  (Rp).  Faktor-faktor tersebut  akan  dijadikan  suatu  masukan  kemudian  diproses  dengan  logika fuzzy dengan membandingkan metode Fuzzy Inferensi System Tsukamoto  dan metode Fuzzy Inferensi System Mamdani  pada  kasus  Estimasi  Jumlah  Produksi  Gula  pada  pabrik  PT.  Madu  Baru. Diharapkan  dengan  adanya  perbandingan  dua  metode  ini,  didapatkan  metode  yang  tepat dan paling mendekati dalam menentukan estimasi jumlah produksi gula,  sehingga  diperoleh suatu keluaran yaitu jumlah produksi gula per tahunnya.

## 2. Gambaran Umum Perusahaan
PT.Madubaru  yang  berkedudukan  di  Daerah  istimewa  Yogyakarta  bergerak  dibidang Agro  Industri,  yang  merupakan  satu-satunya  Pabrik  Gula  dan  Pabrik  Spiritus  di  DIY  yang mengemban  tugas  untuk  mensukseskan  program  pengadaan  pangan  Nasional  khususnya gula  pasir  dan  sebagai perusahaan  padat karya  PT.Madubaru juga  menampung tenaga  kerja dari Propinsi DIY.
Lokasi berada di atas lokasi Bangunan Pabrik Gula Padokan (satu di antara dari 17 Pabrik Gula  di  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  yang  dibangun  Pemerintah  Belanda,  tetapi dibumihanguskan pada masa  Pemerintah Jepang),  yang terletak di Desa  Padokan,  Kelurahan Tirtonirmolo,  Kecamatan  Kasihan,  Kabupaten  Bantul,  Propinsi  Daerah  Istimewa Yogyakarta. Kontraktor  utama  adalah  Machine  Fabriek  Sangerhausen,  Jerman  Timur.  Status  perusahaan adalah  Perseroan  Terbatas  (PT)  yang  berdiri  pada  tanggal  14  Juni  1955  dan  diberi  nama  " Pabrik-Pabrik Gula  Madu  Baru  PT  "  (P2G.  Madu  Baru  PT)  yang memiliki  dua  Pabrik  antara lain Pabrik Gula (PG)  Madukismo dan Pabrik Alkohol/Spiritus (PS)  Madukismo.

## Mekanisme Perhitungan Hasil Produksi Pabrik
Dalam  perhitungan  hasil  produksi  pabrik,  diperlukan  menghitung  jumlah  randemen. Rendemen  adalah perbandingan berat gula  kristal  (sukrosa)  terhadap berat tebu  yang giling. Rumus perhitungannya :
Rendemen =  (Hablur (Ku)/ Jumlah Tebu (Ku))  x 100%..................................... (2.1)
Setelah  didapatkan  besarnya  rendemen,  kemudian  dapat  di  hitung  jumlah  produksi pabrik per tahunnya dengan rumus 2.1  :
Jumlah Produksi = Jumlah tebu (Ku)  x rendemen (%)  x 1,003

## (2.2)

## Metode Mamdani
Metode ini sering juga  dikenal dengan metode Max-Min.  Metode ini  diperkenalkan  oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975.  Untuk mendapatkan output diperlukan 4 tahapan, yaitu:
a. Pembentukan himpunan fuzzy
Pada Metode Mamdani, baik variable input maupun variable output dibagi menjadi  satu atau lebih himpunan fuzzy .
b. Aplikasi fungsi implikasi (aturan). Pada Metode Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min
c. Penegasan ( defuzzy )
Input dari  proses  defuzzifikasi  adalah  suatu  himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari komposisi  aturan-aturan fuzzy, sedangkan output yang  dihasilkan  merupakan  suatu bilangan  pada  domain  himpunan  fuzzy  tersebut.  Sehingga  jika  diberikan  suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crisp tertentu sebagai output
d.  Komposisi aturan.
Tidak  seperti  penalaran  monoton,  apabila  sistem  terdiri  darinbeberapa  aturan,  maka inferensi  diperoleh  dari  kumpulan  dan  korelasi  antar  aturan.  Ada  3  metode  yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem fuzzy adalah Max (Maximum).
Pada  metode  maximum,  solusi  himpunan  diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai maximum  aturan  kemudiaan  menggunakannya  untuk  memodifikasi  daerah fuzzy dan mengaplikasikannya  ke  output  dengan  menggunakan  operator  OR  (Union).  Jika  semua proposisi  telah  dievaluasi,  maka  akan  berisi  suatu  himpunan  fuzzy  yang  merefleksikan kontribusi dari tiap-tiap proposisi. Secara umum dapat dituliskan pada rumus persamaan
Keterangan : ^sf[xi]  = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i; ^kf[xi]  = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i;

## Metode Tsukamoto
Pada  metode  ini  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  a-predikat (fire  strength). Hasil  akhirnya  diperoleh  dengan  menggunakan  rata- rata terbobot (weight average). (Jang, dkk., 1997)  (Kusumadewi, 2003).
2.3:
p,sf[xi] = max(psf[xi], ^kf[xi]) ( 2.3)

## 3. Perancangan Sistem
Data Data Pengamatan
Tabel 1  Data Pengamatan
Tahun Luas Lahan (Ha) Jml Tebu (Ku) Hablur (KU) Biaya Produksi (Rp) 2001 4.313 3.163.667 197.144,90 28.584.436 2002 4.870 3.657.298 239.503,50 27.842.372 2003 4.800 3.686.441 246.810 29.765.134 2004 4.295 3.585.520 236.825,20 29.307.872 2005 5.472 4.684.056 304.235,00 42.353.045 2006 5.268 4.756.231 319.768,00 40.148.144 2007 5.250 5.341.260 381.088,90 54.619.911 2008 5.535 5.640.000 337.968,00 55.735.245 2009 6.680 4.780.076 325.042,80 52.272.949 2010 6.597 5.234.137 296.398,10 73.437.944
Data-data  yang  digunakan  dalam  pembutaan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Estimasi Jumlah  Produksi  Gula  Dengan  Logika  Fuzzy  ini  diambil  dari  pengumpulan  data  di  PT. Madu  Baru  Yogyakarta,  data-data  tersebut  terdiri  dari  data  tentang  Luas  Lahan  yang digunakan  untuk  menanam  tebu,  Jumlah  Tebu  yang  digiling,  jumlah  Hablur,  dan  Biaya Produksi  tebu  yang  dikumpulkan  berdasarkan  hasil  per  tahun  antara  tahun  2001  sampai target tahun 2010. Data-data tersebut pada Tabel 1.

## Nilai Jumlah Produksi Pabrik
Tabel 2 Jumlah Produksi Pabrik Tahun Jml Produksi 2001 197.736,33 2002 240.222,01 2003 247.550,43 2004 237.535,68 2005 305.147,71 2006 320.727,30 2007 382.232,17 2008 338.981,90 2009 326.017,93 2010 297.287,29
Untuk  mendapatkan  hasil  produksi  gula  per  tahunya,  maka  perlu  menghitung mencari rendemen terlebih dahulu, dengan melihat contoh tabel 3.1 pada tahun 2010 yaitu
Rendemen =  (Hablur (Ku)/ Jumlah Tebu (Ku)) x 100%
=  ( 296.398,10 Kuintal  /   5.234.137 Kuintal )  x 100%
=  5,66  %
Setelah  didapatkan  besarnya  rendemen,  kemudian  dapat  di  hitung  jumlah  produksi pabrik per tahunya
Jumlah Produksi  = Jumlah tebu (Ku) x rendemen (%) x 1,003 =  5.234.137 Kuintal x (5,66/100) x 1,003 =  297.287,29 Kuintal
Setelah  dihitung  menggunakan  rumus  pabrik,  maka  didapatkan  jumlah  produksi pertahunnya, pada tabel 2.

## Diagram Konteks
Penggunaan  diagram  konteks  bertujuan  memudahkan  dalam  melihat  arus  data  dalam sistem.

## Gambar 1 Diagram Konteks
Pada  gambar  1,  diagram  konteks  hanya  mempunyai  satu  entitas  yaitu  admin.  Pada sistem  ini,  admin  menginputkan  data  admin  dan  data  anggran  kedalam  sistem  estimasi jumlah  produksi  gula,  kemudian  sistem  menyimpan  hasil fuzzifikasi ke  dalam  database madubaru.  Dari  database  madubaru  sistem  memberikan  informasi  berupa jumlah  produksi hasil fuzzyfikasi.

## DAD Level 1
Diagram Alir  Data level  1  Aplikasi  Analis  Perbandingan  Metode  Fuzzy  Inferensi System Tsukamoto  dan  Mamdani  Dalam  Penentuan  Estimasi  Jumlah  Produksi  Gula.  Proses  yang terjadi  adalah  isi  data  yaitu  admin  mengisi  data  admin  yang  disimpan  ke  dalam  data  store 'admin',  data  anggaran  yang  disimpan  dalam  data  store  'anggaran',  data  store  'anggaran' adalah proses pengolahan data untuk menghitung fuzzifikasi dari tiap-tiap metode, kemudian hasi fuzzifikasi di  simpan  dalam  data  store  'tamp'  yang  kemudian  diproses  lihat  data  SPK senhingga  dapat memberikan informasi kepada admin berupa estimasi jumlah produksi gula hasil fuzzifikasi.

## Gambar 2 Diagram Alir Data (DAD) Level 1

## F lowChart System
Volume 2,  Nomor  1,  Mei  2013
Suatu  permasalahan  dapat  diselesaikan  dengan flowchart, karena flowchart merupakan bagan  alir  dari  proses  penyelesaian  masalah  yang  disusun  secara  sistematis.  Untuk menggambarkan  keseluruhan  langkah  kerja  dan  sistem  yang  akan  dibuat,  maka  digunakan bagan  alir  atau flowchart. Dalam  Analisis  Estimasi  Jumlah  Produksi  Gula,  entitas  yang berkaitan  adalah  admin.  Pada  Admin  didahului  dengan  menginputkan  user  dan  password. Apabila Login admin  sukses  maka  langsung  menuju  ke  halaman  menu,  dimana  terdapat proses  penginputan  data  admin  dan  data  anggaran,  kemudian  perhitungan  estimasi jumlah produksi  gula  di  proses  melalui  peroses fuzzifikasi ,  implikasi  dan defuzzifikasi untuk menghasilkan estimasi jumlah produksi gula. Simulasi estimasi jumlah produksi gula diakhiri dengan melakukan proses keluar atau log out oleh admin.

## 4. Im p le m e n ta s i  D a n  A n a lis a   S is te m
Tahap  implementasi  sistem  merupakan  tahap  pendiskripsian  suatu  sistem  aplikasi  agar sistem  aplikasi  tersebut  siap  untuk  dioperasikan.  Tahap  ini  dilakukan  setelah  tahap  analisis data,  tahap  perancangan  basis  data  dan  tahap  perancangan  aliran  data  dan  menu  sistem selesai.  Tahap  implementasi  tersebut  akan  membahas  mengenai  desain input data,  desain proses  data,  desain output sistem  serta  analisis  hasil  yang  berupa  pengujian  sistem  tersebut secara manualnya.  Berdasarkan tahapan implementasi tersebut diketahui apakah sistem yang dibuat benar-benar mencapai tujuan yang diinginkan.  Sebelum sistem ini diimplementasikan maka  sistem  harus  bebas  dari  kesalahan.  Kesalahan  yang  mungkin  terjadi  antara  lain kesalahan  dalam  penulisan  bahasa  pemrograman,  kesalahan  logika  baik  program  maupun pengolahan data, maupun kesalahan pada waktu melakukan proses.
Berdasarkan  analisis  dari  desain  sistem  yang  telah  dilakukan,  maka  telah diimplementasikan sebuah Analisis  Perbandingan Inferensi Sistem T sukamoto  dan Mamdani Dalam  Penentuan  Estimasi Jumlah  Produksi  Gula.  Dalam penyusunan  sistem ini  digunakan bahasa  pemrograman  Delphi  7.0  dan database  PostgreSQL yang merupakan  pasangan bahasa pemrograman  dan  basis  data  yang  digunakan  untuk  merancang  suatu  aplikasi  .  Sistem  ini dilengkapi  dengan  tombol-tombol  perintah  peng- input- a n data  sehingga  dapat  membantu admin dalam mengoperasikan  sistem dan akan  didapatkan hasil output perbandingan jumlah produksi gula tiap tahunnya,  selain itu tombol-tombol tersebut akan membantu sistem dalam melakukan tugasnya dengan mudah dan cepat.

## A n a lis a   P e rb a n d in g a n   H a s il  P e n e ra p a n   M e to d e   T s u k a m o to   d a n   M a m d a n i  U n t u k   E s t im a s i J u m la h   P r o d u k s i  G u la
Analisa  perbandingan  estimasi  jumlah  produksi  gula  per  tahun  menggunakan  contoh kasus dengan masukan tahun 2008, 2009 dan 2010 maka didapatkan hasil perhitungan berikut ini.
1.  Perhitungan manual pabrik
Tahun 2008 = 338.981,90 Kuintal Tahun 2009 = 326.017,93 Kuintal Tahun 2010 =  297.287,29 Kuintal
2.  Penerapan menggunakan fuzzy Tsukamoto Tahun 2008 =  297.348 Kuintal
Tahun 2009 =  308.864,92 Kuintal
Tahun 2010 =   3 2 0 693,62  Kuintal
3.  Penerapan menggunakan fuzzy Mamdani Tahun 2008 = 278.857,085 Kuintal
Tahun 2009 = 303.600,244 Kuintal
Tahun 2010 = 313,299.377 Kuintal
Selain  itu,  sistem  SPK  Perbandingan  Estimasi  Jumlah  Produksi  Gula  dengan  Logika Fuzzy Tsukamoto  dan  Mamdani  tersebut  dibandingkan  dengan  perhitungan  pabrik  yang diperoleh  dari  PT.  Madu  Baru  Yogyakarta  pada  tahun  2000-2008.  Tabel  3  berikut  ini menjelaskan  hasil  dari  sistem  jika  dibandingkan  dengan  data-data  pengamatan  produksi pada tahun 2000.
Tabel 3 Data Perbandingan Estimasi  Jumlah Produksi Gula Th Luas Lahan (Ha) Jml Tebu (Ku) Rende men (%) Biaya Produksi (Rp) Jml Produksi Tsukamoto Mamdani 2001 4.313 3.163.667 6,23 28.084.436 197.736,33 284.559,53 278.302,67 2002 4.870 3.657.298 6,55 27.842.372 240.222,01 283.157,11 289.452,21 2003 4.800 3.686.441 6,70 29.765.134 247.550,43 279.376,12 253.833,41 2004 4.295 3.585.520 6,61 29.307.872 237.535,68 275.233,26 264.241,22 2005 5.472 4.684.056 6,50 42.353.045 305.147,71 295.506,78 221.785,76 2006 5.268 4.756.231 6,72 40.148.144 320.727,30 295.075,67 220.012,79 2007 5.250 5.341.260 7,13 54.619.911 382.232,17 301.020,39 250.763,29 2008 5.535 5.640.000 5,99 55.735.245 338.981,90 297.348,11 279.770,21 2009 6.680 4.780.076 6,79 52.272.949 326.017,93 300.796,02 304.828,23 2010 6.597 5.234.137 5,66 73.437.944 297.287,29 320.693,63 313.178,53
Analisa Perbandingan Menggunakan U ji Statistik
1.  Perbandingan perhitungan Pabrik dengan Metode Tsukamoto
Hasil  perhitungan  pabrik  dan  Metode  Tsukamoto,  kemudian  di  uji  menggunakan sofware SPSS, sehingga menghasilkan output :
Tabel 4 Paired Sample Statistic Pabrik dan Tsukamoto
Mean N Std.  Deviation Std.  Error Mean Pair Pabrik 2 89343.9 10 5 6 7 3 5 .8 5 4 4 6 1 7941.45 1 T s u k a m o to 2 93076.7 10 1 3452.1 1764 4 253.933 Tabel 5 Paired Sample Corelation Pabrik dan Tsukamoto
Hasil  uji  menunjukkan bahwa  korelasi  antara  dua  variabel  adalah  sebesar  0.655  dengan sig sebesar 0.040.  Hal ini menunjukkan bahwa korelasi antara perhitungan pabrik dan Metode Tsukamoto dalam penentuan estimasi jumlah produksi gula adalah kuat dan signifikan.
Sehingga didapatkan hipotesis untuk  perhitungan pabrik dan Metode Tsukamoto pada estimasi jumlah produksi gula yaitu :
Ho :  Perhitungan Pabrik dan Metode Tsukamoto dalam penentuan estimasi jumlah produksi gula adalah identik sama Hi  :  Perhitungan Pabrik dan Metode Tsukamoto dalam penentuan estimasi jumlah produksi gula adalah tidak identik.
Hasil Uji Hipotesis terdapat pada tabel 6
Tabel 6 Paired Sample Test Pabrik dan Tsukamoto
Paired  Differences
t df Sig.  (2-taiied) Mean Std.  Deviation Std. Error
Mean 95%  Confidence
Interval  of the Difference
Low er U pper P a irl P ab rik-T suka m o to ■3732.81 489S6.06632 1 5490.75 ■38775.3 31309.71 -.241 9 .815
Hasil  korelasi  antara  variabel  pabrik  dan tsukamoto  menghasilkan nilai  t hitung  adalah sebesar  -0,241  degan  sig  0.04  (tabel  5)  dengan  nilai  probabilitas  dibawah  0,05.  Hal  ini menyatakan  bahwa  korelasi  antara  perhitunagn  pabrik  dan  metode  Tsukamoto  dalam penentuan estimasi jumlah produksi gula adalah identik sama.
Dari tabel t dengan df = 9, didapat angka 2,2622

## Gambar 4 Hasil Uji PairedSample Test Perhitungan Pabrik dan Tsukamoto
Karena  t  hitung  terletak  pada  daerah  Ho  diterima,  maka  dapat  simpulkan  bahwa perhitungan pabrik dan Metode Tsukamoto  dalam penentuan estimasi jumlah produksi gula adalah identik sama (tidak jauh berbeda).
2. Perbandingan perhitungan Pabrik dengan Metode Mamdani
Hasil  perhitungan  pabrik  dan  Metode  Tsukamoto,  kemudian  di  uji  menggunakan sofware SPSS, sehingga menghasilkan output :
Tabel 7 Paired Sample Statistic Pabrik dan Mamdani
Mean N Std.  Deviatio n Std.  Error Mean P air P a b rik 2 8 9 3 4 3 .9 10 5 6 7 3 5 . 8 5 4 4 6 1  79 4 1 .4 5 1 M a m d a n i 2 6 7 6 1 6 .8 10 3 1 71 2.74 41  3 1  00 2 8 .4 5
Tabel 8 Paired Sample Corelation Pabrik dan Mamdani
Hasil uji menunjukkan bahwa  korelasi  antara  dua  variabel  adalah  sebesar  -0.170 dengan sig sebesar 0.638.  Hal ini menunjukkan bahwa korelasi antara perhitungan pabrik dan Metode Mamdani dalam penentuan estimasi jumlah produksi gula adalah kuat dan signifikan.
Sehingga didapatkan hipotesis untuk  perhitungan pabrik dan Metode Tsukamoto pada estimasi jumlah produksi gula yaitu :
Ho :  Perhitungan Pabrik dan Metode Mamdani dalam penentuan estimasi jumlah produksi gula adalah identik sama
Hi  :  Perhitungan Pabrik dan Metode Mamdani dalam penentuan estimasi jumlah produksi gula adalah tidak identik.
Hasil Uji Hipotesis terdapat pada tabel 9
Tabel 9 Paired Sample Test Pabrik dan Tsukamoto
Paired  D ifferences
t df Sig.  (2-tailed) Mean Std.  Deviation Std.  Error Mean
95%   C onfidence
Interval  of the Difference Low er U pper P a iri F a b rik -M am dani 21/2 7.0 4 69546.80137 21 992.63 ■28023.7 71477.83 .988 9 .349
Hasil  korelasi  antara  variabel  pabrik  dan  Mamdani  menghasilkan  nilai  t  hitung  adalah sebesar  0,988  degan  sig  0.638  (table  5)  dengan  nilai  probabilitas  diatas  0,05.  Hal  ini menyatakan  bahwa  korelasi  antara  perhitunagn  pabrik  dan  metode  Tsukamoto  dalam penentuan estimasi jumlah produksi gula adalah identik tidak sama.
Dari table t dengan df = 9, didapat angka 2,2622
Gambar 5 Hasil Uji Paired Sample Test Perhitungan  Pabrik dan Mamdani
Karena  t  hitung  terletak  pada  daerah  Ho  diterima,  maka  dapat  simpulkan  bahwa perhitungan  pabrik  dan  Metode  Mamdani  dalam  penentuan  estimasi jumlah  produksi  gula adalah identik sama (tidak jauh berbeda).
Nilai  t  hitung  adalah  sebesar  0,988  degan  sig  0.349.  Karena  sig  >  0.05  maka  dapat disimpulkan  bahwa  Ho  diterima,  perhitungan  pabrik  dan  Metode  Mamdani  dalam penentuan estimasi jumlah produksi gula adalah identik sama (tidak jauh berbeda).
Berdasarkan  hasil  kedua  uji  statistik,  perbandingan  antara  perhitungan  pabrik  dan Metode  Tsukamoto  dengan  perhitungan  pabrik  dan  Metode  Mamdani.  Sehingga  dapat disimpulkan  metode  yang  relatif  mendekati  dengan  perhitungan  pabrik  dalam  estimasi jumlah  produksi  gula  adalah  Metode  Tsukamoto,  karena  Metode  Tsukamoto  mempunyai mean sebesar -3732,81  yang lebih rendah dibandingkan mean pada Metode Mamdani sebesar 21727,04.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan uji coba dan analisis maka dapat diambil kesimpulan :
1. Sistem  Pendukung  Keputusan  Estimasi  Jumlah  Produksi  Gula  merupakan  solusi  bagi para pengambil keputusan dalam menentukan estimasi produksi gula per tahunnya.
2. SPK  Estimasi  Jumlah  Produksi  Gula  diproses  dengan  Logika Fuzzy yang  memetakan suatu  ruang input ke  dalam ruang output dimana  yang menjadi  input-nya  adalah faktor­ faktor  yang  mempengaruhi  jumlah  produksi  gula  yang  meliputi  Luas  Lahan,  Jumlah Tebu,  Rendemen,  dan  Biaya  Produksi  kemudian  yang  dijadikan  output-nya  adalah Jumlah  Produksi  Gula  per  tahunnya.  Kemudian  dirancang  menggunakan  Metode Inferensi T sukamoto dan Metode Inferensi Mamdani.
3. Dengan  uji  statistik,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  yang  relatif mendekati perhitungan  pabrik  adalah  Metode  Tsukamoto,  karena  Metode  Tsukamoto  mempunyai mean yang lebih rendah yaitu -7960,42  dibandingkan mean pada Metode Mamdani yaitu 21710,14.

## Saran
Sistem  ini  dapat  dikembangkan  lagi  dengan  metode-metode  inferensi  lainnya  misalnya Metode Sugeno.  Selain itu metode-metode inferensi ini  dapat digunakan untuk memecahkan permasalahan lain selain estimasi jumlah produksi gula.

## 6.  Daftar Pustaka
Bin Ladjamudin.,Al-Bahra, 2005, Analisis dan Desain Sistem Informasi, Yogyakarta, Graha Ilmu.
HM., Jogiyanto,  2005, Analisis  dan Desain  Sistem Informasi: Pendekatan  Teori  dan  Praktek Aplikasi Bisnis, Yogyakarta, Andi Offset
Kusumadewi  S.  dan  Purnomo  H.,  2010, "Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan”, Yogyakarta, Graha Ilmu
Kristanto,  Andri,  2004, Rekayasa  Perangkat  Lunak  (Konsep  Dasar), Yogyakarta,  Penerbit  Gava Media