## IMPLEMENTASI PENGGUNAAN ALGORITMA FUZZY TSUKAMOTO DALAM PERHITUNGAN PRODUKSI BAWANG MERAH PADA MUSIM PENGHUJAN
Ii sopiandi 1) , Eti Rohaeti 2)
1 Fakultas Teknik, Universitas Majalengka e-mail : supiandi999@gmail.com
2 Fakultas Teknik, Universitas Majalengka e-mail : etirohaeti113@gmail.com

## Abstrak
Saat  ini  hampir  semua  perusahaan  dihadapkan  pada  masalah,  yaitu  tingkat  persaingan  yang semakin  kompetitif.  Aspek  strategis  perusahaan  agar  dapat  bersaing  di  dunia  bisnis  adalah berusaha  untuk  meningkatkan  kualitas  produk  dan  layanan.  Selain  itu,  yang  perlu  diperhatikan adalah  optimalisasi  produksi  karena  dapat  memperkirakan  pengeluaran  bahan  baku,  di  samping biaya produksi dan biaya transportasi dan penyimpanan.
Sebagai  objek  penelitian,  masih  sulit  untuk  menentukan  jumlah  produksi  bawang  merah  karena permintaan  konsumen  tidak  pasti  dan  produksi  bawang  merah  mengalami  hambatan  di  musim hujan,  yang  mengakibatkan  perusahaan  terkadang  tidak  dapat  memenuhi  permintaan  konsumen. Oleh  karena  itu  harus  ada  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  komputer  dengan  bantuan  satu metode  menggunakan  algoritma  fuzzy  Tsukamoto.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menghasilkan  sistem  yang  dapat  menentukan  jumlah  produksi  berikutnya  menggunakan  empat variabel,  yaitu  permintaan,  persediaan,  pekerja  dan  produksi.  Dan  hasil  tes  menunjukkan  bahwa sistem  pendukung  keputusan  bekerja  dengan  sangat  baik.  Ini  ditunjukkan  oleh  hasil  uji  validitas SPK dengan membandingkan hasil perhitungan manual dan hasil perhitungan SPK menggunakan 14 jenis data yang menghasilkan akurasi mencapai 100%
Kata kunci: Produksi, bawang merah, fuzzy tsukamoto, validitas SPK

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  beberapa  perusahaan dihadapkan pada suatu masalah yaitu adanya tingkat persaingan yang semakin kompetitif. Aspek  starategis  perusahaan  agar  dapat bersaing dalam dunia bisnis adalah berupaya meningkatkan  mutu  produk  dan  pelayanan. Selain  itu  yang  perlu  dipertimbangkan adalah  adanya  optimasi  produksi  karena  hal ini akan berpengaruh besar pada sektor biaya atau  finansial.  Optimasi  pruduksi  barang pada  perusahaan  akan  berpengaruh  pada sektor
finansial karena dapat memperkirakaan  pembelanjaan  bahan  baku, selain  itu  juga  dalam  hal  biaya  produksi maupun biaya transportasi dan penyimpanan. Resiko  produksi  yang  dialami  oleh petani bawang merah ternyata berbeda besar antar  musim.  Dilihat  dari  segi  lahan pertanian  Suwandi  (2014)  menyatakan bahwa Produksi  bawang  merah  nasional cukup memadai  untuk menyuplai kebutuhan konsumsi  di  dalam  negeri,  namun  produksi berfluktuasi  pada  saat  kondisi  iklim  tidak normal.  Pada  setiap  bulan  Desember  hingga April, luas panen bawang merah turun lebih dari  30%  karena  bertepatan  dengan  musim
hujan, mengakibatkan produksi juga berkurang sehingga tidak mampu memenuhi kebutuhan.
PD  Bawang  Merah/Sumenep  “Dua Putri”  berbisnis  dalam  bidang  jasa  yaitu perdagangan bawang merah yang menyuplai  keberbagai  daerah. Menurut Bapak  Nano  selaku  pegawai  PD  Bawang Merah/Sumenep  “Dua  Putri”  menyatakan bahwa produksi bawang merah lebih banyak ketika  musim  penghujan  jika  dilihat  dari produksi  permusim.  Pada  musim  kemarau permintaan  mencapai  100.000  kwuintal perbulan dan ketika musih hujan permintaan menjadi 150.000 kwuintal perbulan.
Permintaan  konsumen  yang  tidak  pasti menyebabkan  perusahaan  tidak  mengetahui jumlah  permintaan  yang  akan  datang, sedangkan produksi bawang merah
mengalami hambatan pada musim penghujan mengakibatkan perusahaan terkadang belum mampu memenuhi permintaan konsumen. Untuk dapat mengatasi  permasalahan  tersebut  diperlukan suatu  analisis  pengambilan  keputusan  salah satunya menggunakan algoritma fuzzy tsukamoto .
Algoritma fuzzy  tsukamoto yang bersifat  fleksibel  atau  mampu  beradaptasi dengan perubahan-perubahan dan ketidakpastian yang menyertai permasalahan sehingga dapat membangun dan
mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para  pengambil  keputusan  secara  langsung tanpa  harus  melalui  proses  pelatihan. Algoritma  ini  akan  menampilkan output berupa  jumlah  produksi  yang  akan  datang kemudian dibandingkan dengan data
sebenarnya untuk mengetahui tingkat akurasi  yang  dihasilkan  sistem  atau  untuk mengetahui  tingkat  kepercayaan  pengguna terhadap sistem yang telah dibuat.
Berdasarkan  beberapa  peristiwa  yang terjadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  adanya hambatan dalam menentukan jumlah produksi  bawang  merah  seperti,  permintaan konsumen  yang  tidak  pasti  dan  lamanya proses  pascapanen  bawang  merah  pada musim  penghujan  serta  belum  adanya tingkat  akurasi  atau  tingkat  kepercayaan pengguna terhadap sistem pendukung keputusan dalam menentukan jumlah produksi bawang merah ( Allium Ascalonicum L ) pada musim penghujan.
Dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk untuk memanfaatkan algoritma fuzzy tsukamoto dalam menentukan jumlah produksi bawang merah ( Allium
Ascalonicum L ) pada musim penghujan, dan untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  yang dihasilkan dari perhitungan sistem.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Analisis
Analisis  sistem  adalah  kegiatan  untuk melihat  yang  sedang  belajar,  melihat bagaimana  yang  bagus  dan  tidak  bagus  dan kemudian  mendokumentasikan  kebutuhan yang akan dipenuhi dalam sistem yang baru. (Rosa & Shalahuddin, 2015).

## 2.2 Algoritma
Algoritma  adalah  susunan  yang  logis dan  diurutkan  secara  sistematis  untuk memecahkan  suatu  masalah  atau  untuk mencapai tujuan tertentu.

## 2.3 Metode Tsukamoto
Dalam Gaddafi (2016), Setiadji menyetakan bahwa, pada metode tsukamoto, implikasi  setiap  aturan  berbentuk  implikasi “sebab-akibat” atau implikasi “ input-output ” yang  mana  antra  antisenden  dan  konsekuen harus  ada  hubungannya.  Setiap  aturan direpresentasikan  menggunakan  himpunan- himpunan fuzzy, dengan fungsi  keanggotaan
yang  monoton.  Kemudian  menentukan  hasil tegas  ( crips  solution )  digunakan  rumus defuzzyfikasi yang  disebut  metode  rata-rata atau terpusat  atau metode defuzzyfikasi rata- rata terpusat ( center average defuzzyfier ).

## 2.4 Optimasi
Dalam  Siadari  2016,  Esther  dkk menyatakan  bahwa  optimasi  merupakan suatu pendekatan normatif untuk mengidentifikasikan suatu penyelesaian terbaik  dalam  pengambilan  keputusan  suatu permasalahan.

## 2.5 Produksi
Pada buku perencanaan dan pengendalian  produksi  (Sinulingga,  2013) menjelaskan bahwa :
“Produksi  yang  dalam  bahasa  inggris disebut production ialah suatu kegiatan  mengenai  pembutan  produk baik berwujud  fisik (tangible products) maupun wujud jasa (intangible products). Pengertian diatas menjelaskan  bahwa  produksi  adalah proses yang berkenaan dengan perubahaan (conversion) asupan
(input)  menjadi  barang  atau  jasa. Istilah  production  berasal  dari  bahasa latin producere yang bermakna to lead forward  yaitu  membimbing  kedepan. Pada  masa  kini,  produksi  merupakan salah  satu  fungsi  dasar  yang  paling penting di  masyarakat  industri  modern dan  telah  dipandang  sebagai  sebuah aktivitas budaya”.

## 2.6 Bawang Merah
Bawang  merah  merupakan  komoditas penting  bagi  masyarakat  Indonesia,  karena selain sudah ratusan tahun lamanya dibudidayakan dibeberapa daerah dan banyak dikonsumsi manusia sebagai campuran  bumbu  masak  setelah  cabe, sekaligus  merupakan  salah  satu  sumber pendapatan petani maupun ekonomi negara.

## 2.7 Pengertian  Extream  Programming
(XP)
Extreme
Programming (XP)
merupakan  suatu  pendekatan  yang  paling banyak  digunakan  untuk  pengembangan perangkat lunak cepat. Alasan menggunakan metode Extreme  Programming (XP)  karena sifat  dari  aplikasi  yang  di  kembangkan dengan  cepat  melalui  tahapan-tahapan  yang ada meliputi : Planning /Perencanaan,
Design /  Perancangan, Coding /Pengkodean dan Testing /Pengujian. (Proboyekti, 2011).
2.8 Pengertian Unified Modelling Language Unified  Modelling  Language adalah
sebuah  "bahasa"  yang  telah  menjadi  standar dalam  industri  untuk  visualisasi,  merancang dan  mendokumentasikan  sistem  piranti lunak. Unified Modelling Language menawarkan sebuah standar untuk
merancang  model  sebuah  system  salah satunya use  case,  class  diagram,  activity diagram  dan  sequence  diagram. (Rosa  & Shalahuddin, 2015).

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Tahapan Penelitian
Untuk  membantu  proses  penelitian, maka  dibuatlah  tahapan  penelitian  dapat dilihat pada gambar 3.1
Pengumpulan data Pengembangan sistem menggunakan extream programming Mulai Selesai Coding Design Metode lapangan Metode Perpustakaan 1. Observasi 2. Wawancara Planing Alur Sistem Testing Identifikasi Masalah 1. Hambatan dalam menentukan jumlah produksi 2. Belum adanya tingkat akurasi Rumusan Masalah 1. Bagaimana memanfaatkan algoritma dalam menentukan jumlah produksi 2. Berapa tingkat akurasi Batasan Masalah 1. Tiga jenis bawang merah 2. Satuan jumlah kwuintal 3. Sampling bulan April 2018 4. Menggunakan empat variabel 5. Menggunakan dua himpunan 6. Menggunakan bahasa java Tujuan Penelitian 1. Untuk memanfaatkan algoritma dalam menentukan jumlah produksi 2. Untuk mengetahui tingkat akurasi Manfaat Penelitian Membantu dalam perencanaan produksi Perancangan Database 1. Struktur login 2. Struktur input variabel 3. Struktur input produksi Perancangan Sistem 1. usecase diagram usulan 2. activity diagram menu login 3. activity diagram menu input variabel 4. activity diagram menu input produksi 5. activity diagram menu optimasi produksi 6. activity diagram menu petunjuk 7. activity diagram menu manajemen admin 8. class diagram 9. sequence diagram menu login 10. sequence diagram menu input variabel 11. sequence diagram menu input produksi 12. sequence diagram menu optimasi produksi 13. sequence diagram menu petunjuk 14. sequence diagram menu manajemen admin Perancangan Interface 1. Perancangan menu login 2. Perancangan menu utama 3. Perancangan menu input variabel 4. Perancangan menu input produksi 5. Perarancangan menu optimasi produksi 6. Perancangan menu petunjuk 7. Perancangan menu manajemen admin Pengujian Blackbox Pengujian Data Pendahuluan Penelitian Metode Penelitian Analisis Kebutuhan 1. Anlisis Kebutuhan hardware 2. Analisis Kebutuhan software Analisis Data 1. Analisis Kasus 2. Penyelesaian masalah Pembuatan aplikasi / Pengkodeaan 1. Tampilan menu login 2. Tampilan menu utama 3. Tampilan menu input variabel 4. Tampilan menu input produksi 5. Tampilan menu optimasi produksi 6. Tampilan menu petunjuk 7. Tampilan menu manajemen admin 1. Pengujian menu login 2. Pengujian menu utama 3. Pengujian menu input variabel 4. Pengujian menu input produksi 5. Pengujian menu optimasi produksi 6. Pengujian menu petunjuk 7. Pengujian menu manajemen admin

## Gambar 3. 1 Tahap Penelitian
3.2 Phase Planning
3.2.1 Analisis Data Berdasarkan  data  yang  didapatkan dari  hasil  wawancara  pada  bulan  April diperlihatkan pada tabel 3.1
Tabel 3. 1 Data Bulan April 2018
Tabel 3. 2 Nilai MIN dan MAX
3.2.2 Analisis Kebutuhan
a. Analisis Kebutuhan Perangkat

## Keras
Dalam  membangun  aplikasi  ini  perlu didukung  oleh  perangkat  keras (Hardware) yang  memadai.  Dibawah  ini  merupakan spesifikasi minimum perangkat keras
(Hardware) untuk membangun aplikasi ini :
1. Personal Computer (PC)
2. Prosesor Intel 2,0 Ghz; 3. RAM 1GB ; 4. Hardisk 80 GB; 5. Monitor;
No Tgl Jenis Bawang Permi- Ntaan Perse- diaan Peke-rja Prod-uksi 1 02 Maja 3340 310 14 4730 2 03 Maja 5100 985 26 6345 3 05 Sumenep 2000 230 8 3050 4 06 Bali Karet 3300 305 13 2680 5 08 Bali Karet 2400 250 9 3620 6 09 Bali Karet 3840 360 16 3000 7 10 Sumenep 1550 210 4 3000 8 11 Sumenep 1600 220 5 3020 9 13 Bali Karet 4350 800 20 5125 10 14 Bali Karet 1360 200 3 2500 11 16 Bali Karet 2630 270 10 2540 12 19 Maja 1620 225 6 3250 13 20 Maja 2340 256 8 3610 14 22 Maja 3210 315 13 4670
Jenis Bawa-ng
Permintaan
Persediaan
Pekerja Produksi Tur-un Naik Sed- ikit Ban- yak Sed- ikit Bany- ak Berk- urang Berta- mbah Maja 1620 5100 225 985 6 26 3250 6345 Sume-np 1550 2000 210 230 4 8 3000 3050 Bali Karet 1360 4350 200 800 3 20 2500 5125
6. Mouse;
7. Keyborad.
b. Analisis
Kebutuhan Perangkat
Lunak Perangkat  lunak  yang  dibutuhkan dalam  perancangan  yang  berhubungan dengan sistem yang menggunakan perangkat komputer,  perangkat  lunak  ini  digunakan sebagai  proses  pembuatan  laporan  maupun sistem aplikasi diantaranya sebagai berikut :
1. Sistem operasi Windows 8
Professional;
2. Java;
3. NetBeans 8.0;
4. Ireport 5.6
5. XAMPP (MYSQL);
6. Browser (Internet  Explorer,  Google Chrome, Mozilla Firefox).
3.3 Phase Design
a. Alur Sistem
Berikut alur sistem diperlihatkan pada Gambar 3.2 Fuzzyfikasi Metode tsukamoto Defuzzyfikasi Input masing- masing parameter Hasil Penentuan Produksi Mulai Selesai Gambar 3. 2 Alur Sistem
Berikut  penjelasan  dari  alur  sistem yang diusulkan berdasarkan gambar 3.2 : 1. Pembentukan Parameter
Pada  sistem  yang  akan  dibangun nantinya  diperlukan  beberapa  variabel masukan ( input ) yang terdiri  dari input fuzzy dan output  non  fuzzy ( crips ). Input  fuzzy dapat  dilihat pada tabel  3.2 dan 3.3 Sedangkan  untuk  variabel  keluaran yang diharapkan dari suatu sistem yaitu berpa  nominal  jumlah  bawang  merah (kuintal)  yang  harus  diproduksi  oleh PD  Bawang  Merah/Sumenep  “Dua
Putri” berdasarkan parameter-
parameter yang telah ditetapkan.
Output  fuzzy dapat  dilihat  pada  tabel
3.2.
2. Fuzzyfikasi Pada proses fuzzyfikasi yaitu mengubah
masukan-masukan yang nilai
kebenarannya  bersifat  pasti  ( crips
input ) ke dalam bentuk fuzzy input.
3. Tsukamoto
Pada metode
tsukamoto, setiap konekuen  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  ( crips )  berdasarkan  α-predikat. Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
b. Perancangan Database
Perancangan database ini  ditampilkan seperti pada tabel berikut:
1. Struktur Login
Pada  perancangan database -nya  pada tabel  ini  diberi  nama  t_login,  untuk strukturnya dapat dilihat pada tabel 3.6 :
Tabel 3. 3 Struktur Tabel Login No Field Tipe Data 1 Username Varchar 2 Password
Varchar 2. Struktur Input Variabel Pada  perancangan database -nya  pada tabel  ini  diberi  nama  t_ inputvariabel ,  untuk strukturnya dapat dilihat pada tabel 3.7 :
Tabel 3. 4 Struktur Input Variabel
No Field Tipe Data 1 Jenisbawang Varchar 2 Tglawal Date 3 Tglakhir Date 4 Pmtmaks Double 5 Pmtmin Double 6 Psdmaks Double 7 Psdmin Double 8 Pkjmaks Double 9 Pkjmin Double 10 Prodmaks Double 11 Prodmin Double
3. Struktur Input Produksi
Pada  perancangan database -nya  pada tabel  ini  diberi  nama  t_inputproduksi,  untuk strukturnya dapat dilihat pada tabel 3.8 :
Tabel 3. 5 Struktur Input Produksi
No Field Tipe Data 1 No Integer 2 Tgl Date 3 Jenibawang Varchar 4 Permintaan Double
5 Persediaan Double No Field Tipe Data 6 Pekerja Double 7 Produksi Double 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Phase Coding
a. Tampilan Menu Login
Tampilan menu login merupakan tampilan awal dari aplikasi di mana terdapat perintah untuk memasukan username,
password . Terlihat pada Gambar 4.1.
Gambar 4. 1 Tampilan Menu Login
b. Tampilan Menu Utama Tampilan menu utama merupakan tampilan  dimana  terdapat  media  untuk pengoperasian  sistem  tersebut  yaitu  tombol input variabel,  tombol input produksi, tombol  optimasi  produksi,  tombol  petunjuk, tombol  manajeman  admin,  tombol    keluar dan disebelah  kanan terdapat gambaran PD. Bawang  Merah/Sumenep  “Dua  Putri”.
Terlihat seperti Gambar 4.2.
Gambar 4. 2 Tampilan Menu Utama
c. Tampilan Menu Input Variabel
Tampilan menu input variabel
merupakan  tampilan  pengoperasian input (masukan)  data  variabel.  Terlihat  pada Gambar 4.3.
Gambar 4. 3 Tampilan Menu Input Variabel
d. Tampilan Menu Input Produksi
Tampilan menu input
produksi merupakan  tampilan  pengoperasian  data produksi. Terlihat pada Gambar 4.4.
Gambar 4. 4 Tampilan Menu Input Produksi
e. Tampilan Menu Optimasi Produksi
Tampilan menu optimasi produksi merupakan  tampilan  untuk  mencetak  data produksi. Terlihat pada Gambar 4.5.
Gambar 4. 5 Tampilan Menu Optimasi
Produksi
f. Tampilan Menu Petunjuk
Tampilan menu petunjuk  merupakan tampilan  petunjuk  pengoprasian  dalam penentuan  jumlah  produksi.  Terlihat  pada Gambar 4.6.
Gambar 4. 6 Tampilan Menu Petunjuk
g. Tampilan Menu Manajemen Admin Tampilan menu manajemen  admin merupakan tampilan untuk mengubah username atau password .  Terlihat  pada gambar 4.7. Gambar 4. 7 Tampilan Menu

## Manajemen Admin
4.2 Phase Testing
a. Pengujian Data
Dalam  memanfaatkan  algoritma fuzzy tsukamoto untuk menentukan jumlah
produksi bawang merah berdasarkan permintaan, persediaan, dan pekerja,
terdapat  tiga  langkah fuzzyfikasi,  inferensi dan defuzzyfikasi.

## Contoh Kasus
Jika  permintaan  sebesar  3340  kwuintal bawang maja, dan di PD Bawang Merah/Sumenep  “Dua  putri”  tersedia  310 kwuintal  dengan  jumlah  pekerja  adalah  14 orang, berapa kwuintal yang harus
diproduksi oleh perusahaan tersebut?
1. Langkah Fuzzyfikasi
Variabel permintaan jika turun :
μPmtTurun(3340) = 5100 − 𝑤 5100 − 1620
w = 5100 − 3340 5100 − 1620 w = 1760 3480 𝑤 = 0,5057

## Variabel permintaan jika naik :
μPmtNaik(3340) = 𝑤 − 1620 5100 − 1620
w = 3340 − 1620 5100 − 1620 w = 1720 3480 𝑤 = 0,4942 Tabel 4. 1 Hasil Fuzzyfikasi Jenis Bawang Merah Bulan April 2018
2. Langkah Mesin Inferensi Jika  Permintaan  Turun,  Persediaan  Sedikit, dan Pekerja Sedikit Maka Produksi Berkurang
α-predikat 1 = µPmtTurun ∩µPsdSedikit ∩ µPkjSedikit = min (μ PmtTurun (3340), μ PsdSedikit (310), μ PkjSedikit (14)) = min (0,5057; 0,8881, 0,6) = 0,5057
Z1= 6345 – 0,5057 (6345 - 3250) = 6345 – 1565,1415 = 4779,8585 kwuintal
Tabel 4.2 Hasil Perhitungan αPredikat Tiap – Tiap Rule Jenis Bawa-ng Permintaan
Persediaan Pekerja
Tur-un Naik Sed- ikit Ban- yak Sed- ikit Bany- ak Maja 0,5057 0,4942 0,8881 0,1118 0,6 0,4 Maja 0 1 0 1 0 1 Sumenep 0 1 0 1 0 1 Bali Karet 0,3512 0,6488 0,825 0,175 0,4118 0,5882 Bali Karet 0,6522 0,3478 0,9167 0,0833 0,6471 0,3529 Bali Karet 0,1706 0,8294 0,7333 0,2667 0,2353 0,7647 Sumenep 1 0 1 0 1 0 Sumenep 0,8889 0,1111 0,5 0,5 0,75 0,25 Bali Karet 0 1 0 1 0 1 Bali Karet 1 0 1 0 1 0 Bali Karet 0,5753 0,4247 0,8833 0,1167 0,5882 0,4118 Maja 1 0 1 0 1 0 Maja 0,7931 0,2069 0,9592 0,0408 0,9 0,1 Maja 0,5431 0,4569 0,8816 0,1184 0,65 0,35

## Tabel 4. 3 Hasil Perhitungan Z Tiap – Tiap
Rule

## 3. Defuzzifikasi
z = ( 2417,1744  + 2042,8  + 670,6858  + 670,6858  +
( 0,557  +  0,40  +  0,1118  +  0,1118  +
= 2362,0531 + 1795,2 + 402,0351 + 402,0351)
0,4942  +  0,40  +  0,1118  + 0,1118 )
z = 10762,6707 2,2471
z = 4789, 5824 kwuintal          4790  kwuintal
Tabel 4. 4 Hasil Defuzzyfikasi Jenis Bawang Merah Bulan April 2018
Selanjutnya    membandingkan  hasil perhitungan  sistem  dengan  perhitungan manual menggunakan menggunakan validitas  SPK  untuk  mengetahui  tingkat akurasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  yang telah  dibuat  menggunakan  algoritma fuzzy tsukamoto . Proses perbandingan menggunakan validitas SPK dapat diperlihatkan pada tabel 4.5 Tabel 4. 5 Perbandingan perhitungan SPK dengan perhitungan manual No SPK Perhitungan Manual Ket (T/F) 1 4790 4790 T
2 6345 6345 T
3 3050 3050 T
4 3944
3944 T
5 3620 3620 T
6 4067 4067 T 7 3000 3000 T
8 3024 3024 T 9 5125 5125 T 10 2500 2500 T 11 3726 3726 T 12 3250 3250 T
13 4132 4132 T 14 4736 4736 T Berdasarkan  pengujian  validitas  yang telah dilakukan, maka dapat dihitung sebagai berikut:
Tingkat validitas SPK  = 14 14 X 100%
=  100%
Selain  validitas  SPK,  selisih  jumlah produksi yang dihasilkan perusahaan dengan menggunkan  algoritma fuzzy  tsukamoto dapat dilihat pada tabel 4.6.
No Perbandingan PD Dua Putri Tsukamoto Pmt Psd Pkj Prod Prod 1 3340 310 14 4730 4790 2 5100 985 26 6345
6345
3 2000 230 8 3050 3050 4 3300 305 13 2680 3944 5 2400 250 9 3620 3620 6 3840 360 16 3000 4067 7 1550 210 4 3000 3000 8 1600 220 5 3020 3024 9 4350 800 20 5125 5125 10 1360 200 3 2500 2500 11 2630 270 10 2540 3726 12 1620 225 6 3250 3250 13 2340 256 8 3610 4132 14 3210 315 13 4670 4736
Sehingga  optimasi  dalam  produksi bawang  merah  pada  musim  penghujan dengan menggunakan algoritma fuzzy tsukamoto dapat  dikatakan  optimal  dengan mengacu  pada  tabel  4.6  karena  dari  hasil perhitungan  menggunakan fuzzy  tsukamoto dapat memenuhi semua permintaan.

## 5. Kesimpulan
Berdasrkan  hasil  pembahasan  yang telah  disampaikan  sesuai  dengan  tahapan penelitian pada masing-masing bab sebelumnya,  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
a. Dalam  memanfaatkan  algoritma fuzzy tsukamoto untuk  menentukan  jumlah produksi  bawang  merah,  terdapat  tiga langkah.  Langkah  pertama fuzzyfikasi yaitu mendefinisikan
variabel
(permintaan,  persediaan,  pekerja  dan produksi). Pada langkah ini, dicari nilai keanggotaan dari setiap himpunan fuzzy dari  masing-masing  variabel.  langkah kedua  inferensi  adalah  mencari  nilai keanggotaan  anteseden  (α)  dan  nilai perkiraan  bawang  merah  yang  akan diproduksi  (z)  dari  setiap  aturan, langkah  terakhir  adalah  menentukan
Jenis
Bawang
April 2018 α1 α2 α3 α4 α5 α6 α7 α8
Maja 0,50 57 0,40 0,11 18 0,11 18 0,49 42 0,40 0,11 18 0,11 18
Maja 0 0 0 0 0 0 0 1 Sumenep 0 0 0 0 0 0 0 1 Bali Karet 0,35 12 0,35 12 0,17 5 0,17 5 0,41 18 0,58 82 0,17 5 0,17 5 Bali Karet 0,64 71 0,35 29 0,08 33 0,08 33 0,34 78 0,34 78 0,08 33 0,08 33 Bali Karet 0,17 06 0,17 06 0,17 06 0,17 06 0,23 53 0,73 33 0,23 53 0,26 67
Sumenep 1 0 0 0 0 0 0 0 Sumenep 0,5 0,25 0,5 0,25 0,11 11 0,11 11 0,11 11 0,11 11
Bali Karet 0 0 0 0 0 0 0 1 Bali Karet 1 0 0 0 0 0 0 0 Bali Karet 0,57 53 0,41 18 0,11 67 0,11 67 0,42 47 0,41 18 0,11 67 0,11 67
Maja 1 0 0 0 0 0 0 0 Maja 0,79 31 0,1 0,04 08 0,04 08 0,20 69 0,1 0,04 08 0,04 08 Maja 0,54 31 0,35 0,11 84 0,11 84 0,45 69 0,35 0,11 84 0,11 84 Jenis Bawang April 2018 z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 Maja 477 9,85 85 510 7 599 8,97 90 599 8,97 90 477 9,54 90 448 8 359 6,02 10 359 6,02 10 Maja 634 5 634 5 634 5 634 5 325 0 325 0 325 0 634 5
Sumenep 305 0 305 0 305 0 305 0 300 0 300 0 300 0 305 0 Bali Karet 420 3,1 420 3,1 466 5,62 5 466 5,62 5 358 0,97 5 404 4,02 5 295 9,37 5 295 9,37 5 Bali Karet 342 6,36 25 419 8,63 75 490 6,33 75 490 6,33 75 341 2,97 5 341 2,97 5 271 8,66 25 271 8,66 25 Bali Karet 467 7,17 5 467 7,17 5 467 7,17 5 467 7,17 5 317 7,66 25 442 4,91 25 311 7,66 25 320 0,08 75 Sumenep 300 0 305 0 305 0 305 0 300 0 300 0 300 0 300 0
Sumenep
302 5 303 7,5 302 5 303 7,3 300 5,55 5 300 5,55 5 300 5,55 5 300 5,55 5 Bali Karet
512 5 512 5 512 5 512 5 250 0 250 0 250 0 512 5
Bali Karet 250 0 512 5 512 5 512 5 250 0 250 0 250 0 250 0
Bali Karet 361 4,83 75 404 4,02 5 481 8,66 25 481 8,66 25 361 4,83 75 358 0,97 5 280 6,33 75 280
6,33 75 Maja 325 0 634 5 634 5 634 5 325 0 325 0 325 0 325 0
Maja
389 0,35 55 603 5,5 621 8,72 4 621 8,72 4 389 0,35 55 355 9,5 337 6,27 6 337 6,27 6
Maja
466 4,10 55 526 1,75 597 8,55 2 597 8,55 2 466 4,10 55 433 3,25 361 6,44 8 361 6,44 8 Jenis Bawang Merah
Z
Maja 4790 Maja
6345
Sumenep
3050
Bali Karet
3944
Bali Karet
3620
Bali Karet
4067
Sumenep
3000
Sumenep
3024
Bali Karet
5125
Bali Karet
2500
Bali Karet
3726
Maja
3250
Maja 4132 Maja 4736
nilai output  crisp berupa  jumlah bawang  merah  yang  akan  diproduksi (Z).  Cara  ini  disebut  dengan  metode defuzifikasi.
b. Tingkat akurasi sistem dalam menentukan  jumlah  produksi  bawang merah pada musim penghujan
menggunakan algoritma
fuzzy
tsukamoto berdasarkan data permintaan,  persediaan  dan  jumlah pekerja sangat baik. Hal ini ditunjukkan
dengan
hasil
uji menggunakan  validitas  SPK  dengan membandingkan hasil perhitungan manual  dan  hasil  perhitungan  SPK menggunakan  14  jenis  data  yang menghasilkan tingkat akurasi mencapai 100 %.

## 6. Referensi
Gaddafi,  M.  (2016).  Analisis  Perbandingan Metode  Tsukamoto  dan  Mamdani Dalam  Optimasi  Produksi  Barang, Skripsi . Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam
Negeri  Maulana  Malik  Ibrahim,
Malang.
Proboyekti, U. (2011). Extreme Programing. Yogyakarta.
Rosa,  A.  S.,  &  Shalahuddin,  M.  (2015).
Rekayasa Perangkat Lunak Menggunakan  UML  dan  JAVA.
Bandung: Informatika Bandung.
Sinandar, D., Mardjoko, B. P., & Tanudjaja, H.  (2017).  Penerapan  Algoritma Divide
and Conquer pada
Perancangan Sistem
Identitas
Penduduk. TESLA , 45-46.
Sinulingga,  S.  (2013). Perencanaan  dan Pengendalian Produksi.
Yogyakarta: Graha Ilmu.