Penerapan Fuzzy Sugeno untuk Menentukan Jumlah Pembelian Keripik Singkong
Jesica Nababan 1 , Alvianti Nurjanna 2 , Melani Tri Rahayu 3 1,2,3 Mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 Jesicanababan27@gmail.com, 2 Alviantinurjannah556@gmail.com,
3 Melanitrirahayu12@gmail.com

## Abstract
The existence of small industries shows their existence in improving the economy. Small industries  have  the  ability  to  utilize  raw  materials  and  produce  goods  and  services. Evidence of the existence of a small industry that is by opening a new employment so that it  can  reduce  unemployment.  Likewise  with  the  small  industry  of  cassava  chips.  Along with the increasingly globalized era of modernization in which small industries began to develop,  both  through  increased  technology  and  increased  productivity  so  that  the competition  is  increasingly  tightened  among  small  business  owners.  Likewise  with  the small industry of cassava chips experiencing intense competition so it is necessary to have business strategies in business development. One of the reasons why small industries fail to compete is the lack of marketing strategies. The purpose of this study was to determine the  number  of  purchases  of  Harahap  cassava  chips  with  the  Sugeno  method  of  fuzzy inference based on inventory data and sales data. This study uses three variables, namely inventory, sales and purchases by having two inputs, namely inventory and sales and one output, namely purchasing. The results of the application of the Sugeno fuzzy method can help the company to determine the number of purchases of cassava chips with a success rate of 88.88%.
Keywords: Fuzzy Sugeno, cassava chips, inventory, sales, purchases

## Abstrak
Keberadaan  industri  kecil  menunjukkan  eksistensi  dalam  meningkatkan  perekonomian. Industri  kecil  mempunyai  kemampuan  memanfaatkan  bahan  baku  dan  menghasilkan barang  dan  jasa.  Bukti  keberadaan  industri  kecil  itu  yaitu  dengan  dibukanya  suatu lapangan  kerja  baru  sehingga  dapat  mengurangi  pengangguran.  Begitu  juga  dengan industri  kecil  keripik  singkong.  Seiring  dengan  semakin  globalnya  era  modernisasi dimana  industri  kecil  mulai  berkembang,  baik  melalui  peningkatan  teknologi  maupun peningkatan  produktivitas  sehingga  semakin  memperketat  persaingan  diantara  pemilik usaha  kecil.  Begitu  juga  dengan  industri  kecil  keripik  singkong    mengalami  ketatnya persaingan  sehingga  sangat  diperlukan  adanya  strategi-strategi  usaha  dalam pengemabangan  usaha.  Salah  satu  penyebab  industri  kecil  kalah  bersaing  yaitu kurangnya  strategi  pemasaran.  Tujuan  penelitian  adalah  untuk  mengetahui  jumlah pembelian  keripik  singkong  harahap  dengan  sistem  inferensi  fuzzy  metode  sugeno berdasarkan  data  persediaan  dan  data  penjualan.  Penelitian  ini  menggunakan  tiga variabel  yaitu  persediaan,  penjualan  dan  pembelian  dengan  memiliki  dua  input  yaitu persediaan  dan  penjualan  dan  satu  output  yaitu  pembelian.  Hasil  dari  penerapan  fuzzy metode  sugeno  ini  dapat  membantu  pihak  perusahaan  untuk  menentukan  jumlah pembelian keripik singkong dengan tingkat keberhasilan 88,88%.
Kata Kunci: Fuzzy Sugeno, keripik singkong, persediaan, penjualan, pembelian.

## 1.  Pendahuluan
Pada  era  globalisasi  saat  ini  persaingan  pasar  dalam  dunia  industri  sangat kompetitif sehingga dibutuhkan kemampuan pengelola perusahaan yang profesional
agar  dapat  memenangkan  persaingan  dalam  pasar  global.  Pada  bidang  produksi kemampuan  itu  antara  lain  adalah  kemampuan  merencanakan  atau  menentukan jumlah  produksi  barang.  Hal  ini  agar  dapat  memenuhi  permintaan  pasar  dengan jumlah  yang  sesuai  dengan  memperhatikan  persediaan  barang  sehingga  bisa mendapatkan  keuntungan  yang  maksimal.  Keuntungan  yang  maksimal  diperoleh dari  penjualan  yang  maksimal.  Dimana  penjualan  yang  maksimal  artinya   dapat memenuhi  semua  permintaan  yang  ada,  apa  bila  jumlah  produk  yang  di  produksi oleh  perusahan  kurang  dari  permintaan  maka  perusahan  akan  kehilangan  peluang untuk  mendapatkan  keuntungan  yang  maksimal.  Sebaliknya  apabila  perusahan memproduksi  produk  lebih  banyak  dari  jumlah  permintaan  maka  perusahan  akan mengalami  kerugian.  Oleh  karena  itu,  perencanaan  jumlah  produksi  dalam  suatu perusahaan sangatlah penting agar dapat memenuhi permintaan pasar yang tepat dan dengan  jumlah  yang  sesuai.  Faktor  -  faktor  yang  perlu  diperhatikan  dalam menentukan jumlah produksi, antara lain: jumlah persediaan dan jumlah permintaan. Logika Fuzzy merupakan  ilmu  yang  mempelajari  mengenai  ketidakpastian.  Logika Fuzzy juga mampu untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang o utput dengan  tepat.  Dalam  teori  sistem Fuzzy dikenal  suatu  konsep  sistem Fuzzy yang digunakan  dalam  proses  prediksi  pada  umumnya  terdiri  atas  empat  tahap,  yaitu fuzzifikasi  (proses  pengubahan  bilangan  tegas  kedalam  bentuk  bilangan Fuzzy ), pembentukan rule  basis (basis aturan Fuzzy ), sistem inferensi atau penalaran Fuzzy , defuzzifikasi (proses pengubahan bilangan Fuzzy hasil dari sistem inferensi Fuzzy ke dalam  bilangan  tegas).  Salah  satu  metode  dalam  sistem Fuzzy yang  dapat  dipakai dalam memprediksi adalah  metode Sugeno, metode ini hampir sama dengan metode Mamdani  hanya  saja  output  (konsekuen)  bukan  merupakan  himpunan Fuzzy tetapi berupa  konstanta  atau  persamaan  linier.    Dengan  adanya  masalah  tersebut  maka untuk  menentukan  jumlah  produksi  dalam  memenuhi  per mintaan  konsumen  yang fluktuatif  diperlukan  suatu  alternatif  pemecahan  masalah  tanpa  menambah  fasilitas yang  ada,  yaitu  dengan  mengaplikasikan  Metode Fuzzy Sugeno  mengunakan tool box Matlab. Penerapan Metode Fuzzy Sugeno  menggunakan tool  box Matlab  dalam perencanaan  jumlah  produksi,  diharapkan  perusahaan  dapat  mengatasi  fluktuasi permintaan  konsumen  dengan  biaya  produksi  yang  minimal.  Maka,  pada  penelitian ini  akan  diterapkan  Logika Fuzzy Metode  Sugeno  untuk  menentukan  jumlah produksi barang berdasarkan data persediaan dan jumlah permintaan.

## 2. Metodologi Penelitian
Logika  merupakan  ilmu  yang  mempelajari  secara  sistematis  kaidah -kaidah penalaran  yang  absah  (valid).  Ada  dua  jenis  logika  yang  ada  pada  kehidupan manusia,  yaitu  logika crisp (tegas)  dan  logika fuzzy (samar-samar).  Logika  tegas hanya  memiliki  dua  buah  keadaan  pada  setiap  pernyataan,  yaitu true (1)  dan false (0). Sedangkan, logika fuzzy memiliki nilai yang samar-samar diantara 0 dan 1 [1]. Model  Fuzzy  Sugeno  (model  fuzzy  TSK)  diajukan  oleh  Takagi,  Sugeno,  dan Kang  (Takagi  dan  Sugeno,  1985)  dalam  upaya  untuk  membangun  pendekatan sistematis  untuk  membangkitkan  aturan  –  aturan  fuzzy  dari  himpunan  data  input  – output  yang  diberikan  [2][4].  Suatu  aturan  fuzzy  khas  dalam  model  fuzzy  Sugeno dibentuk:  if  x  is  A  and  y  is  B  then  z  =  f(x,y),  dimana  A  dan  B  himpunan  fuzzy dalam anteseden dan z= f(x,y) fungsi tegas dalam konsekuen. Jika f(x, y) polimonial orde  satu,  FIS  yang  dihasilkan  disebut  model  fuzzy  Sugeno  orde  satu.  Jika  f konstan,  dihasilkan  model  fuzzy  Sugeno  orde  nol.  Sistem  inferensi  fuzzy menggunakan  metode  Sugeno  memiliki  karakteristik,  yaitu  konsekuen  tidak merupakan  himpunan  fuzzy,  namun  merupakan  suatu  persamaan  linear  dengan variabel - variabel sesuai dengan variabel - variabel inputnya [5][6].

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Tabel 1. Sampel Data Keripik Singkong 2019/2020
Tahun Persediaan Penjualan Pembelian Januari 246 284 75 February 37 243 250 Maret 44 150 200 April 94 48 120 Mei 166 92 0 Juni 74 141 90 Juli 49 190 175 Agustus 34 75 100 September 59 58 120 Oktober 121 146 80 November 55 131 100 Desember 25 140 140 Januari 94 48

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tahap awal yang akan dilakukan pada penelitian ini adalah tahap fuzzifikasi data agar data yang akan diolah dapat dihitung berdasarkan nilai keanggotaannya.
Tabel 2. Aturan Fuzzy dalam Pembelian Produk untuk Persediaan Aturan Persediaan Penjualan R1 Sedikit Sedikit R2 Sedikit Sedang R3 Sedikit Banyak R4 Sedang Sedikit R5 Sedang Sedang R6 Sedang Banyak R7 Banyak Sedikit R8 Banyak Sedang R9 Banyak Banyak
Setelah  penentuan  fungsi  keanggotaan  variabel,  maka  dilakukan  pembentukan  aturan logika fuzzy. Berdasarkan data  – data  yang ada, dapat dibentuk aturan  – aturan sebagai berikut:
1. if (Persediaan is Sedikit) and (Penjualan is Sedikit) then (Pembelian Sedikit)
2. if (Persediaan is Sedikit) and (Penjualan is Sedang) then (Pembelian Sedang)
3. if (Persediaan is Sedang) and (Penjualan is Banyak) then (Pembelian Banyak)
4. if (Persediaan is Sedang) and (Penjualan is Sedikit) then (Pembelian Sedikit)
5. if (Persediaan is Sedang) and (Penjualan is Sedang) then (Pembelian Sedang)
6. if (Persediaan is Sedang) and (Penjualan is Banyak) then (Pembelian Banyak)
7. if (Persediaan is Banyak) and (Penjualan is Sedikit) then (Pembelian Sedikit)
8. if (Persediaan is Banyak) and (Penjualan is Sedang) then (Pembelian Sedang
9. if (Persediaan is Banyak and (Penjualan is Banyak) then (Pembelian Banyak)
Proses  defuzzification  untuk  data  pertama  keripik  singkong.  Untuk  menentukan jumlah  pembelian  pada  bulan  januari  2020,  maka  dibutuhkan  data  persediaan  awal januari  2020  dan  data  penjualan  pada  januari  2020.  Dari  data  yang  saya  peroleh, jumlah  persediaan  singkong  pada  awal  januari  adalah  94  dan  jumlah  penjualan singkong pada akhir januari adalah 48.
Untuk himpunan fuzzy persediaan sedikit adalah : ( 𝑥 1) = 125 − 94 125 = 0.25 Untuk himpunan fuzzy penjualan sedikit adalah 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 ( 𝑦 ) = 94 − 62,5 125 = 0.7
Dari  9  rule  yang  telah  ada  dan  dengan  memasukkan  nilai  keanggotaan  ( 𝑥 1)  dan ( 𝑥 2) dan 𝜇 ( 𝑦 1), maka fungsi implikasi akan menghasilkan 𝛼 – predikat dari masing – masing aturan yaitu:
R1  =  If  persediaan  sedikit  is  penjualan  sedikit  then  pembelian  =  persediaan  – penjualan. 𝛼 –  predikat1  =min( 𝜇 ( 𝑥 1) ∩ 𝜇 ( 𝑦 1))  =  min  [0,25  ;  1]  =  0,25  Nilai: 𝑧 : 𝑧 = 94 – 48 = 46
R2  =  If  persediaan  sedikit  is  penjualan  sedang  then  pembelian  =  persediaan  – (1,18* penjualan) 𝛼 – predikat2 =min( 𝜇 ( 𝑥 1) ∩ 𝜇 ( 𝑦 2)) = min [0,25 ; 0] = 0 Nilai: 𝑧 : 𝑧 = 94 – (1,18 *48) = 37,36
R3  =  If  persediaan  sedikit  is  penjualan  banyak  then  pembelian  =  persediaan  – penjualan 𝛼 – predikat3 =min( 𝜇 ( 𝑥 1) ∩ 𝜇 ( 𝑦 3)) = min [0,25 ; 0] = 0 Nilai: 𝑧 : 𝑧 = 94 – 48 = 46
R4  =  If  persediaan  sedang  is  penjualan  sedikit  then  pembelian  =(1,25* persediaan)  –  penjualan 𝛼 – predikat4 = min( 𝜇 ( 𝑥 2) ∩ 𝜇 ( 𝑦 1)) = min [0,7 ; 1] = 0,7 Nilai: 𝑧 : 𝑧 = (1,25*94) – 48 = 69,5
R5  =  If  persediaan  sedang  is  penjualan  sedang  then  pembelian  =  persediaan      – predikat5 =min( 𝜇 ( 𝑥 2) ∩ 𝜇 ( 𝑦 2)) = min [0,7 ; 0] = 0 Nilai:  : 𝑧 = 94
R6  =  If  persediaan  sedang  is  penjualan  banyak  then  pembelian  =  penjual an      – predikat6 =min( 𝜇 ( 𝑥 2) ∩ 𝜇 ( 𝑦 3)) = min [0,7 ; 0] = 0 Nilai: 𝑧 : 𝑧 = 48
R7  =  If  persediaan  banyak  is  penjualan  sedikit  then  pembelian  =(1,125  * persediaan) – penjualan 𝛼 – predikat7 =min( 𝜇 ( 𝑥 3) ∩ 𝜇 ( 𝑦 1))  = min [0 ; 1] = 0 Nilai: 𝑧 : 𝑧 = (1,125*94) – 48 = 57,75
R8 = If persediaan banyak is penjualan sedang then pembelian =  penjualan 𝛼 – predikat8 =min( 𝜇 ( 𝑥 3) ∩ 𝜇 ( 𝑦 2)) = min [0 ; 0] = 0 Nilai: 𝑧 : 𝑧 = 48
R9 = If persediaan banyak is penjualan banyak then pembelian =   persediaan 𝛼 – predikat9 =min( 𝜇 ( 𝑥 3) ∩ 𝜇 ( 𝑦 3)) = min [0 ; 0]  = 0 Nilai: 𝑧 : 𝑧 = 94
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  jumlah  MAPE  yang digunakan  adalah  sebesar  11,12  %  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  tingkat keberhasilan  yang  diperoleh  sebesar  88,88  %.  Sehingga  fuzzy  sugeno  dapat digunakan  untuk  menentukan  jumlah  pembelian  keripik  singkong  berdasarkan  data persediaan dan penjualan.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  mengenai  Metode  Fuzzy  Sugeno  dalam  menentukan jumlah pembelian  keripik singkong berdasarkan data  persediaan  dan data penjualan maka  dapat  disimpulkan:  1.  Berdasarkan  pengujian  dan  perhitungan  yang  sudah dilakukan  maka  logika  fuzzy    dengan  metode  sugeno  dapat  membantu  pihak perusahaan dalam  menentukan jumlah pembelian keripik singkong berdasarkan data persediaan dan data penjualan. 2. Dari hasil uji coba yang dilakukan dengan metode fuzzy  sugeno,  maka  tingkat  keberhasilan  dalam  menentukan  pembelian  keripik singkong.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Ula,  “Implementasi  Logika Fuzzy Dalam  Optimasi  Jumlah  Pengadaan  Barang Menggunakan  Metode  Tsukamoto  (Studi  Kasus  :  Toko  Kain  My  Text),”  Jurnal ECOTIPE, vol. 1, no. 2, pp. 36-46, 2014.
[2] Suwandi,  dkk.  (2011).  Aplikasi  Sistem  Inferensi  Fuzzy  Metode  Sugeno  Dalam Memperkirakan Produksi Air Mineral Dalam Kemasan.
[3] Brahara,  B.  (2009).  Implementasi  Metode  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Menentukan Jumlah Produksi Berdasarkan Jumlah Permintaan dan Data Persediaan.
[4] I. S. Damanik, A. P. Windarto, A. Wanto, Poningsih, S. R. Andani, and W. Saputra, “Decision  Tree  Optimization  in  C4.5  Algorithm  Using  Genetic  Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1255, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[5] H.  Siahaan,  H.  Mawengkang,  S.  Efendi,  A.  Wanto,  and  A.  Perdana  Windarto, “Application of Classification Method C4.5 on Selection of Exemplary Teachers,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1235, no. 1, 2019.
[6] D. Hartama, A. Perdana Windarto, and A. Wanto, “The Application of Data Mining in Determining Patterns of Interest of High School Graduates,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1339, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[7] M.  Widyastuti,  A.  G.  Fepdiani  Simanjuntak,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto,  “Classification  Model  C.45  on  Determining  the  Quality  of  Custumer Service  in  Bank  BTN  Pematangsiantar  Branch,” Journal  of  Physics:  Conference Series , vol. 1255, no. 012002, pp. 1–6, 2019.