Volume 1 Nomor 2, April 2017

## Analisis Prediksi Perencanaan Produksi dengan Fuzzy Logic Tsukamoto
Rina Anugrahwaty Politeknik Negeri Medan
Jl. Almamater No. 1 Medan rinaa_key@yahoo.com Fadhillah Azmi Universitas Sumatera Utara Jl. Dr. Mansyur No.9 Medan azmi.fadhillah007@gmail.com
Abstrak — Poduksi adalah salah satu bagian penting pada setiap perusahaan. Produksi merupakan proses dari  bahan  baku  menjadi  bahan  jadi  yang  mana  memiliki  nilai  lebih  tinggi  bagi  penggunanya.  Tujuan produksi  untuk  merencanakan  dan  mengendalikan  persediaan  produksi  yang  mana  menghasilkan  output produksi sesuai dengan permintaan. Memperkirakan produksi berdasarkan kebiasaan dapat berdampak pada kurangnya  ketersediaan  produk  di  pasar  dan  adanya  penumpukkan  produk  yang  tidak  menentu.  Penulis menggunakan  metode  logika  fuzzy  dengan  model  Tsukamoto  untuk  menyelesaikan  permasalahan perencanaan produksi.
Kata Kunci — fuzzy logic, tsukamoto, produksi

## I. P ENDAHULUAN
Produksi  adalah  salah  satu  bagian  penting  pada  setip perusahaan.  Produksi  merupakan  proses  dari  bahan  baku menjadi  bahan  jadi  yang  mana  memiliki  nilai  lebih  tinggi bagi  peggunanya  (konsumen).  Tujuan  produksi  untuk merencanakan dan mengendalikan persediaan produksi yang menghasilkan  output  produksi  sesuai  dengan  permintaan. Pada  setiap  perusahaan  perlu  melkakukan  perencanaan terlebih dahulu yang mana diharapkan dapat berjalan dengan baik untuk kegiatan selanjutnya.
Penelitian  ini  dilakukan  pada  pembuatan  cilok  Po. Harmila  yang  mana  selama  ini  hanya  memperkirakan produksi  berdasarkan  kebiasaan  sehingga  berdampak  pada ketersediaan  produk  di  pasar  dan  adanya  penumpukkan produk yang tidak menentu, baik pada bahan baku baku sisa maupun produk sisa yang sudah jadi. Sehingga menyebabkan kerugiab yang lebih besar bagi Po. Harmila.
Penulis  menawarkan  penggunaan  metode  logika  Fuzzy dengan model Tsukamoto sebagai solusi dalam menyelesaikan permasalahan perencanaan produksi. Metode fuzzy logic dengan menggunakan model Tsukamoto mampu mempresentasikan  permasalaan  model  matematis  yang memiliki nilai toleransi probabilitas.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Fuzzy Logic
Pertama kali konsep teori fuzzy diperkenalkan oleh LA. Zadeh dari Universitas alifornia, Barkeley pada tahun 1965. “Fuzzy  Set”  adalah  judul  makalahnya  yang  mana mendefinisikan  ketidakpastian  sebagai  himpunan  yang mempenuyai  peranan  penting  dalam  pemikiran  manusia, misal dalam pengenalan pola ( pattern recognition ), informasi
komunikasi,  dan  lain-lain.  Ketidakpastian  fuzzy  bukan berasal  dari  pemilihan  anggota  himpunan  yang  dilakukan secara  acak,  tetapi  dari  konsep  dan  pemahaman  alami manusia mengenai persoalaan keidakpastian dan ketidaktelitian.
Fuzzy logic juga  sering  disebut  sistem  inferensi  fuzzy ( Fuzzy  Inference  System /FIS)  atau  disebut  juga Fuzzy Inference Engine . Pada metode fuzzy logic terdapat beberapa jenis model fuzzy yang ditawarkan, yaitu:
1. Metode  Tsukamoto ,  dimana  metode  ini  memiliki konsep pada setiap konsekuen aturan yang berbentuk IF- Then  harus  dipresentasikan  suatu  himpunan  fuzzy dengan keanggotaan yang monoton.
2. Metode  Mamdani ,  metode  ini  disebut  juga  dengan metode Max-Min. Pertama kali metode ini diperkenalkan  Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975. Konsep  metode  ini  diperlukan  4  tahapan  untuk memperoleh output yang diharapkan. Adapun tahapannya  adalah  pembentukkan  himpunan  fuzzy, aplikasi  fungsi  implikasi,  komposisi  aturan  dan penegasan ( defuzzy ).
3. Metode  Sugeno ,  metode  ini  disebut  juga  metode penalaran  atau  rule  evaluation  Takegi  Sugeno,  konsep dari  metode  ini  tidak  berupa  himpunan  fuzzy  untuk memperoleh  outputnya.  Tetapi  berupa  konstanta  atau persamaan linier.
Adapun tahapan dari fuzzy logic adalah sebagai berikut
:
Volume 1 Nomor 2, April 2017
Fuzzifikasi Penalaran Defuzzifikasi Basis Pengetahuan Input Output Gambar 1. Tahapan Fuzzy Logic
1. Fuzzifikasi,  yaitu  tahapan  untuk  mengubah  sinyal masukkan  (input)  yang  bersifat crisp (bukan  fuzzy)  ke dalam  bentuk  himpunan  fuzzy  dengan  menggunakan operator uzzifikasi.
2. Penalaran,  yaitu  aturan  dasar  yang  mendefinisikan himpunan  fuzzy  baik  berupa  input  maupun  output, selanjutnya  disusun  berdasarkan  perangkat  aturan kendali.
3. Basis  pengetahuan,  yaitu  model  fuzzy logic yang mempunyai kemampuan seperti manusia dalam mengambil  keputusan  yang  mana  menggunakan implikasi dan mekanisme inferensi fuzzy.
4. Defuzzifikasi,  yaitu  tahapan  tranformasi  kesimpulan  ke dalam  bentuk  yang  sebenarnya  yang  bersifat crisp dengan menggunakan operator defuzzifikasi.
Pada  himpunan  fuzzy logic disebut  himpunan  tegas (crisp),  dimana  nilai  keanggitaan  hanya  memiliki  dua  buah kemungkinan  yaitu  0  dan  1.  Dan  himpunan  fuzzy  memiliki dua  atribut,  yaitu  lingusitik  yang  mewakili  suatu  keadaan tertentu  dengan  menggunakan  bahasa  alami,  dan  numerik yang menunjuukan ukuran dari suatu variabel.
Representasi  fungsi  keanggotaan  pada  fuzzy  logic direpresentasikan ke dalam beberapa kurva sebagai berikut:
a b 0 1 domain derajat keanggotaan μ[x] Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Fuzzy Logic
Fungsi keanggotaan fuzzy logic :
[ ]
{

## B. Metode Fuzzy Logic dengan Model  Tsukamoto
Pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Tsukomoto.  Konsep metode  fuzzy  logic  dengan  model  Tsukamoto,  setiap kesimpulan pada setiap atruran IF-Then harus drepresentasikan  dengan  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi keanggotaan  monoton.  Hasil  inferensi  yang  berupa  output dari  setiap  aturan  diberikan  secara  crisp  berdasarkan  - predikat,  kemudian  menghitung  rata-rata  terbobot  ( weight average ).
Adapun  2  bentuk tahapan  pada  model  fuzzy  Tsukamoto sebagai berikut:
1. Bentuk pertama, misalkan ada 1 variabel input (x) dan 1  variabel  output  (z).  Dimana  terdiri  dari  himpunan fuzzy, yaitu:
a. Variabel x terdiri dari himpunan A
b. Variabel z terdiri dari himpunan C
Dan digunakan 2 aturan fuzzy sebagai berikut:
a. (R1) IF (x is small) THEN (z is C1)
b. (R2) IF (x is medium) THEN (z is C2)
c. (R3) IF (x is large) THEN (z is C2)
2. Bentuk kedua, misalkan ada 2 variabel input (x,y) dan 1 variabel output (z). Dimana masing-masing variabel terdiri dari 2 himpunan fuzzy yaitu:
a. Variabel x terdiri dari himpunan A1, A2
b. Variabel y terdiri dari himpunan B1, B2
c. Variabel z terdiri dari himpunan C1, C2
Dan digunakan 2 aturan fuzzy sebagai berikut:
a. (R1) IF (x is A1) and (y is B1) THEN (z is C1)
b. (R2) IF (x is A2) and (y is B2) THEN (z is C2)
Melalui  tahapan  di  atas,  dapat  dihitung  nilai  rata-rata terbobot  dari  himpunan  inferensi  tsukamoto  dengan menggunakan , yaitu:
( )   ( )       ( ) ( )   ( )       ( )
Dimana :
=   nilai -predikat
z 1 , z 2 , … , z n =  nilai variabel output masing-masing dari aturan implikasi.
Volume 1 Nomor 2, April 2017

## III. P EMBAHASAN
Penulis  melakukan  pemabahasan  kasus  ini  untuk menyatakan perencanaan produksi yang mana menggunakan dua  variabel,  yaitu  persediaan  dan  produksi.  Variabel perencanaan produksi terbagi ke dalam dua himpunan fuzzy, yaitu  :  berkurang  dan  bertambah,  sedangkan  variabel perencanaan  persediaan  terbagi  ke  dalam  dua  himpunan fuzzy ,  yaitu:  banyak  dan  sedikit.  Data  keluaran  yang diharapkan  dari  pembahasan  ini  merupakan  pernyataan bahwa permintaan dinyatakan naik dan turun.
Dalam  kasus  ini  perusahaan  merencanakan  produksi cilok    dengan  data  satu  bulan  terakhir,  permintaan  terbesar hinggap  mencapai  2500  tusuk.hari,  dan  permintaan  terkecil sampai  50  tusuk/hari.  Persediaan  bahan  baku  terbanyak sampai  300  tusuk/hari,  dan  terkecil  pernah  sampai  500 tusuk/hari. Dengan segala keterbatasannya,  sampai saat  ini, perusahaan  baru  memproduksi  cilok  maksimum  3500/hari serta  demi  efisiensi  mesin  dan  SDM  tiap  hari  diharapkan perusahaan  memproduksi  paling  tidak  1000  tusuk.  Adapun proses  produksi  perusahaan  tersebut  menggunakan rules sebagai berikut:
1. [R1] IF permintaan turun dan persediaan banyak THEN produksi barang berkurang;
2. [R2] IF permintaan turun dan persediaan sedikit THEN produksi barang berkurang;
3. [R3] IF permintaan  naik dan persediaan banyak THEN produksi barang banyak bertambah;
4. [R4]  IF  permintaan  naik  dan  persediaan  sedikit  THEN produksi barang bertambah.
Saat  ini  perusahaan  memiliki  jumlah  permintaan sebanyak 2000, dan persediaan bahan baku masih 150 tusuk. Sehingga  dengan  menggunakan  metode  fuzzy  Tsukamoto jumlah cilok yang akan diproduksi adalah sebagai berikut:
1. Nilai keanggotaan pada variabel permintaan:
[    ]
[    ] 500 2500 0 1 Permintaan (tusuk/hari) derajat keanggotaan μ[x] TURUN NAIK
2. Nilai keanggotaan pada variabel persediaan: [   ] [   ] 50 300 0 1 Persediaan (tusuk/hari) derajat keanggotaan μ[x] SEDIKIT BANYAK 3. Nilai keanggotaan variabel produksi: [ ]   { [ ]   { 1000 3500 0 1 Produksi (tusuk/hari) BERKURANG BERTAMBAH 4. Nilai  -predikat  untuk  masing-masing fungsi implikasi dengan menggunakan operator MIN.
a. [ R1]   IF permintaan  turun  dan  persediaan banyak THEN produksi berkurang ( [    ] [   ])
(         )
Maka, nilai produksi pada himpunan fuzzy:
Volume 1 Nomor 2, April 2017
b.  [ R2]   IF permintaan turun dan persediaan sedikit
THEN produksi berkurang
( [    ]
[   ])
(         )
Maka, nilai produksi pada himpunan fuzzy:
c.  [ R3]   IF permintaan naik dan persediaan banyak
THEN produksi bertambah
( [    ] [   ])
(         )
Maka, nilai produksi pada himpunan fuzzy:
d.  [ R4]   IF permintaan  naik  dan  persediaan  sedikit THEN produksi bertambah
( [    ] [   ])
(         )
Maka, nilai produksi pada himpunan fuzzy:
5. Dengan menggunakan inferensi fuzzy Tsukamoto: ( )   ( )   ( ) ( ) ( )   ( )   ( )   ( )
(         ) (         ) (        ) (        )
Maka,  dari  proses  perhitungan  yang  dilakukan  dengan menggunakan  metode  fuzzy  Tsukamoto  pada  perusahaan cilok,  untuk  jumlah  permintaan  2000  tusuk  dan  persediaan bahan  baku  150,  diperoleh  jumlah  cilok  yang  akan diproduksi adalah 2425 tusuk.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  dari  proses  perhitungan  dan  pembahasan permasalahan kasus di atas dapat diambil kesimpulan:
1. Dari  perhitungan  di  atas,  perusahaan  tidak  perlu melakukan  kebiasaan  dengan  cara  memperkirakan berapa  produksi  yang  harus  dilakukan  dengan  bahan baku atau dengan produksi sisa sebelumnya.
2. Penerapan  metode  fuzzy  Tsukamoto  dapat  membantu perancanaan  produksi  berdasarkan  bahan  baku  dan perbandingan bahan baku sisa serta produksi sebelmunya yang mana mendekati fakta yang ada.

## REFERENSI
[1] Indrasari, Anita dan Gunawan. Jemmy. November 2014.  “Menentukan Jumlah  Produksi  Menggunakan  Logika  Fuzzy  Linear  Programming Pada  Industri  Roti.”  Tekinfo-Jurnal  Ilmial  Teknik  Industri  dan Infomasi, vol. 3, no.1. Universitas Setia Budi: Surakarta.
[2] Klir,  J  George.  1995.  “Fuzzy  Sets  and  Fuzzy  Logic:  Theory  and Applications.” State University of New York: Binghamton
[3] Silva, Clarence. 1995. “Intelligent Control: Fuzzy Logic Applications.” USA: CRC Press.
[4]  Azeem,  Fazle  Mohammed.  2012.  “Fuzzy  Inference  System:  Theory and Applications”. PA College of Engineering: India.
[5]  Dadios,  P  Elmer.  2012.  “Fuzzy  Logic  Algorithms,  Techniques  and Implementations.” De La Selle University: Philippines.