## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
106
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Sistem Penentuan Jumlah Produksi Sirup Parijotho Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto
Dika Mufti Anindya 1 , Supriyono 2 , Diana Laily Fithri 3
123 Sistem Informasi, Universitas Muria Kudus, Kudus, Indonesia Email: 1 dikamuftianindya01@gmail.com, 2 supriyono.si@umk.ac.id, 3 diana.laily.si@umk.ac.id

## Abstrak
Studi ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem rekomendasi untuk optimasi jumlah produksi sirup parijotho, sebuah buah unik yang berkembang di lereng Gunung Muria dan terkenal tidak hanya karena rasanya yang lezat tetapi juga mitos kesuburan yang menyertainya. Menggunakan metode fuzzy Tsukamoto, sistem ini mengolah input berupa  data  permintaan  dan  stok  untuk  menghasilkan  prediksi  produksi  yang  tepat, khususnya untuk produk sirup dengan kemasan 250ml. Analisis historis produksi dan evaluasi  kesalahan  menggunakan  metode  MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error) menjadi  landasan  dalam  pembuatan  prediksi  yang  akurat.  Dengan  penerapan  UML (Unified  Modeling  Language)  dalam  perancangannya,  penelitian  ini  berhasil menciptakan  sistem  yang,  dalam  uji  coba  selama  12  bulan,  menunjukkan  tingkat kesalahan  rata-rata  hanya  8,11%,  dimana  kesalahan  terendah  yang  tercatat  adalah sebesar  1,12%.  Tingkat  keberhasilan  operasional  sistem  teruji  mencapai  100%, menandakan efisiensi dan efektivitas sistem dalam memberikan rekomendasi produksi. Hasil  ini  menunjukkan  potensi  signifikan  sistem  dalam  membantu  perusahaan meningkatkan ketepatan dalam menetapkan jumlah produksi sirup parijotho, sekaligus memberikan solusi efisien untuk mengatasi tantangan produksi yang dihadapi.
Kata Kunci: Rekomendasi Produksi, Fuzzy Tsukamoto , Mape

## 1. PENDAHULUAN
CV  Seleksi  Alam  Muria  (Alammu)  telah  menjadi  perusahaan  pelopor  dalam inovasi  produk  olahan  dari  buah  Parijotho  sejak  berdirinya pada  tahun 2017 oleh  Bapak  Triyanto.  Berbasis  di  Desa  Colo,  Kecamatan  Dawe,  Kabupaten Kudus, Alammu telah sukses mengembangkan beragam produk derivatif dari buah Parijotho, termasuk sirup, teh, kripik, dan permen, di mana sirup menjadi produk  utama  yang  paling  diminati  pasar.  Meskipun  demikian,  fluktuasi penjualan  bulanan  sering  kali  menuntut  keputusan  langsung  dari  pemilik perusahaan mengenai volume produksi yang harus dijalankan setiap bulannya. Dalam mengatasi tantangan tersebut, penelitian ini mengusulkan implementasi sistem pendukung keputusan yang berbasis pada metode Fuzzy Tsukamoto [1].

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Dika Mufti Anindya, Supriyono, at all | 107
Pilihan  terhadap  metode  Fuzzy  Tsukamoto  didasarkan  pada  keefektifannya dalam mengelola data yang bersifat tidak pasti, seperti variabilitas permintaan dan  persediaan,  serta  telah  dibuktikan  melalui  studi  komparatif  yang menunjukkan  metode  ini  memiliki  tingkat  kesalahan  paling  rendah  dalam prediksi output dibandingkan metode lainnya [2]. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  yang  dapat memberikan rekomendasi jumlah produksi sirup parijotho yang optimal untuk mendukung pengambilan keputusan di CV Seleksi Alam Muria.
Fokus penelitian ini adalah pada pengembangan sistem yang melibatkan lima pengguna utama: pemilik, administrator, tim produksi, pembeli, dan reseller. Data  yang  dianalisis  mencakup histori  penjualan  dari tahun  sebelumnya  dan ketersediaan  stok  saat  ini.  Sistem  ini  dirancang  menggunakan  metodologi waterfall,  dengan  pengembangan  berbasis  bahasa  pemrograman  PHP  dan database MySQL.
Kajian  literatur yang relevan  menunjukkan  aplikasi metode Fuzzy Tsukamoto dalam berbagai skenario pengambilan keputusan, termasuk penentuan volume pemesanan  beras  yang  optimal  [3],  penghitungan  jumlah  pesanan  barang untuk  kebutuhan  stok  toko  [4],  dan  perhitungan  jumlah  produksi  roti  yang tepat  untuk  mengurangi  risiko  kelebihan  stok  [5].  Konsistensi  penerapan metode Fuzzy Tsukamoto dalam studi-studi tersebut menegaskan potensinya dalam meningkatkan efisiensi produksi dan optimasi pengelolaan persediaan.
Dengan  menerapkan  sistem  yang  diusulkan,  diharapkan  Alammu  akan mendapatkan  manfaat  berupa  peningkatan  efisiensi  dalam  proses  produksi dan  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam  merespons  kebutuhan  pasar  secara akurat. Selain itu, hasil penelitian ini juga bertujuan untuk memberikan insight yang  berharga  bagi  industri  makanan  dan  minuman  dalam  menerapkan metode  Fuzzy  Tsukamoto  sebagai  alat  pengambilan  keputusan  yang  efektif. Bab  selanjutnya  akan  membahas  lebih  detail  mengenai  metodologi  Fuzzy Tsukamoto,  rancangan  sistem,  serta  evaluasi  dari  eksperimen  yang  telah dilakukan.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  pengumpulan  data, proses prediksi, analisa dan perancangan sistem, implementasi dan pengujian.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Teknik Pengupulan data Wawancara Observasi Prose prediksi fuzzyfikasi Inferensi fuzzy Defuzzyfikasi
Analisa dan perancangan sistem Implementasi dan pengujian Study pustaka

## Gambar 1.  Tahapan penelitian

## 2.1. Metode teori dasar
Metode Fuzzy  Tsukamoto merupakan  perluasan  dari  penalaran  monoton, setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  terbentuk  IF-THEN  [6]  harus direpresentasikan  dengan suatu  himpunan  fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan yang  monoton  jumlah  produksi  berdasarkan  data  persediaan  dan  data penjualan,  terdapat  tiga  tahapan  dalam  logika  fuzzy  tsukamoto  yaitu fuzzyfikasi, inferensi fuzzy dan defuzzyfikasi.
Pada penelitian ini data variabel input yang digunakan dalam menentukan hasil rekomendasi adalah jumlah stock, dan jumlah permintaan, sedangkan variabel output adalah jumlah rekomendasi produksi sirup 250ml. Himpunan dari setiap variabel  masing-masing  2  himpunan,  Variabel  penjualan  terdiri  atas  2 himpunan,  yaitu  penjualan  turun  dan  naik,  Variabel  stock  terdiri  atas  2 himpunan, yaitu stock sedikit dan banyak, dan Variabel produksi terdiri atas 2 himpunan, yaitu produksi berkurang dan bertambah.
Tahapan fuzzyfikasi merupakan proses untuk mengubah masukkan sistem yang mempunyai  nilai  tegas  menjadi  variabel  linguistic  menggunakan  fungsi keanggotaan  yang  disimpan  dalam  basis  pengetahuan  fuzzy  [8],  dari  data penelitian  yang  ada,  maka  komposisi  untuk  mencari  data  himpunan  fuzzy seperti pada Persamaan 1.
µPenjualan 250ml turun [permintaan (x)] {
1 730- X 730-273 0 (1)
Tahap  kedua  setelah  menghitung  himpunan  fuzzy  tiap  variabel,  adalah inferensi fuzzy. Inferensi fuzzy, adalah mencari nilai keanggotaan anteseden (α) dan nilai perkiraan barang yang akan diproduksi (z) dari setiap aturan, dengan menggunakan  nilai  keanggotaan  dari  setiap  himpunan  fuzzy.[9]  Dalam penelitian ini ditetapkan 4 aturan yaitu:

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Dika Mufti Anindya, Supriyono, at all | 109
1) Rule 1 jika penjualan turun, dan stock banyak, maka produksi barang berkurang
2) Rule  2  jika  penjualan  turun  dan  stock  sedikit  maka  produksi  barang berkurang
3) Rule  3  jika  penjualan  naik  dan  stock  banyak  maka  produksi  barang bertambah
4) Rule  4  jika  penjualan  naik  dan  stock  sedikit  maka  produksi  barang bertambah
Berdasarkan rule diatas, maka komposisi untuk mencari hasil infeensi fuzzy seperti pada Persamaan 2.
∝ 1= μ permintaan turun [ x ] ∩ μ persediaan banyak [y] (2)
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Barang BERKURANG pada persamaan di atas maka diperoleh Persamaan 3.
z1-z min z max - z min = α1 (3)
Tahapan  terakhir  dalam  perhitungan  ini  adalah  defuzzifikasi.  Defuzzifikasi adalah proses perhitungan berdasarkan nilai max dan min dari setiap variabel [10].
Z= α1*z1+ α2*z2+ α3*Z3+ α4*z4 α1+ α2 + α3+ α4 (4)

## 2.2. Teknik pengumpulan data
Agar  mendapatkan  data  yang  benar-benar  akurat,  relevan,  valid  dalam penelitian  ini  maka  penulis  memiliki  dan  melakukan  pengumpulan  data premier.  data  primer  adalah  sumber  data  yang  langsung  diberikan  kepada pengumpul data [6], anatar lain:
a. Wawancara
Merupakan  suatu  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  tanya jawab  atau  dialog  secara  langsung  dengan  pihak-pihak  terkait  dengan penelitian [7] . Delam hal ini penulis melakukan tanya jawab kepada owner dari CV Seleksi Alam Muria

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
b. Observasi (pengamatan)
Yaitu metode pengumpulan data dengan cara mengadakan tinjauan secara langsung  ke  objek  yang  diteliti,  untuk  mendapatkan  data  yang  bersifat nyata  dan  meyakinkan  [7].  Dalam  hal  ini  peneliti  melakukan  kunjungan langsung ke CV Seleksi Alam Muria
c. Studi pustaka
Untuk  mendapatkan  data-data  yang  bersifat  teoritis,  maka  penulis melakukan  pengumpulan  data  dengan  cara  membaca  dan  mempelajari buku-buku yang berhubungan dengan penelitian yang dibahas [7].
Tahap  pengumpulan  data  menggunakan  data  penjualan,  produksi,  dan  sisa stock dalam kurun waktu satu tahun. Pada tabel 1 menunjukan data semesta variabel produksi, penjualan dan sisa stock sirup parijotho kemasan 250ml pada alammu
Tabel 1. Data himpunan semesta variabel Semesta pembicara (min-max) Penjualan (273-730) Stock (6-140) produksi (300-648)

## 2.3. Analisa dan perancangan sistem
Setelah  proses  penentuan  produksi  selesai,  selanjutnya  adalah  melakukan analisis  dan  perancangan  sistem.  Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan unifed  modeling  language  (UML).  Unified  Modelling  Language  adalah  salah standar bahasa yang banyak digunakan di dunia industri untuk mendefinisikan requiretment,  membuat  analisis  &  desain,  serta  menggambarkan  arsitektur dalam pemograman beriorientasi objek [11].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa kebutuhan data dan informasi
Untuk membangun sebuah sistem membutuhkan data dan informasi yang akan di proses oleh sistem, antara lain, data produksi, data penjualan dan data stok.

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Dika Mufti Anindya, Supriyono, at all | 111

## 3.2 Analisa aktor sistem
Untuk membangun sebuah sistem membutuhkan data dan informasi yang akan di proses oleh sistem, antara lain, data produksi, data penjualan dan data stok. Aktor menggambarkan semua pengguna sistem, aktor pada sistem ini terbagi menjadi 5, antara lain.
1. Owner,  merupakan  pemilik  dari  perusahaan,  bertuas  mengecek  laporan dan dapat melihat hasil perhitungan fuzzy tsukamoto
2. Admin,  melakukan  proses  verifikasi,  penambahan  suplier  sampai melakukan proses transaksi dan pengiriman.
3. Bagian produksi, melakukan order bahan baku dan proses produksi.
4. Pembeli umum, Melakukan pembelian melalui sistem
5. Reseller, melakukan pembelian melalui sistem dan melakukan dropship.

## 3.3 Analisa perancangan sistem
salah satu diagram yang ada didalam UML adalah diagram  usecase. Diagram usecase adalah model untuk mendeskripsikan perilakusistem yang ingin dibuat. Use  Case  Diagram  menggambarkan  sebuah  interaksi  antara  satu  atau  lebih aktor dan sistem yang ingin dibuat [12].
Gambar 2. Usecase Diagram fuzzy tsukamoto owner verifikasii saldo pengiriman konfirmasi pembayaran suplier kelola produk laporan admin pendaftaran prmbayaran transaksi reseller saldo pembeli umum bahan baku bagian produksi produksi <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<extend>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>>

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Tabel 2. Usecase Diagram usecase deskripsi pendaftaran  Proses pembeli umum melakukan pendaftaram transaksi Proses pembeli umum atau reseller melakukan transaksi
pembayaran  Setelah melakukan transaksi, pembeli berperan melakukan
pembayaran pada case ini, selain itu tugas dari admin di case ini adalah memvalidasi pembayaran oleh pembeli umum/ reseller saldo Pada case ini digunakan oleh pembeli umum/ reseller melakukan topup saldo, yang kemudian akan di konfirmasi oleh admin di dalam sistem pengiriman Pada case ini admin berperan untuk mengupdate resi pengiriman dari orderan yang dilakukan pembeli umum / reseller suplier Digunakan admin untuk mengelola data sulier parijotho Bahan baku Pada case ini bagian produksi melakukan order bahan baku ke suplier parijotho produksi Pada case ini bagian produksi menginputkan data produksi sesuai rekomendasi yang dikeluarkan oleh sistem Kelola produk Pada case ini admin dapat mengelola produk, mulai dari nama, deskripsi dll Verifikasi saldo Pada case ini admin bertugas melakukan validasi terhadap bukti tf untuk keperluan topup saldo Konfirmasi pembayaran Pada case konfirmasi pembayaran admin bertugas memvalidasi bukti transfer pembayaran laporan Pada case ini admin bertugas untuk melakukan tutup buku sebagai checkpoint tiap bulan, dan owner bisa melihat laporan-laporan pada sistem Fuzzy tsukamoto Pada case ini owner dapat meihat detail perhitungan fuzzy untuk emperoleh rekomendasi produksi
Setelah dilakukannya analisis dan perancangan kebutuhan sistem, maka tahap akhir  dari  penelitian  ini  adalah  implementasi  dan  pengujian  akurasi  sistem. Pengujian  yang  dilakukan  adalah  pengujian  dari  hasil  rekomendasi,  yaitu membandingkan  hasil setelah  produksi menggunakan rekomendasi terhadap data  penjualan.  Pengujian  keakuratan  dari  data  rekomendasi  menggunakan mean  absolute  precentage  eror  (MAPE).  Mean  Absolute  Percentage  Error

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Dika Mufti Anindya, Supriyono, at all | 113
(MAPE) adalah nilai rata – rata perbedaan absolut yang ada diantara nilai dari prediksi  dan  nilai  realisasi  yang  disebutkan  sebagai  hasil  persenan  dari  nilai realisasi [13].
MAPE= Σ | 𝑥𝑡 − 𝑦𝑡 | 𝑥𝑡 𝑛𝑡 =1 𝑛 × 100% (5)
Hasil dari penelitian ini terdiri dari pengujian hasil produksi sesuai rekomendasi sistem  dengan  data  penjualan.  Hasil  rekomendasi  produksi  sirup  parijotho 250ml Setelah dilakukannya proses perhitungan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto, maka hasil rekomendasi produksi sirup parijotho kemasan 250ml dapat dilihat pada tabel 4. Untuk pengujian sistem dilakukan dengan metode black box, dimana metode ini digunakan untuk melihat apakah fungsi sistem sudah  sesuai  dengan  perancangan  yag  sudah  dibuat  sebelumnya.  Adapun daftar uji untuk pengujian sistem dapat dilihat pada tabel 4 berikut. Dari tabel 3  pengujian  dilakukan  di  setiap  case  dengan  menggunakan  data  benar  dan salah.
Tabel 3. data pengujian sistem usecase deskripsi Hasil pendaftaran  Membuat akun dan login kedalam sistem Berjalan dengan baik transaksi Membuat beberapa transaksi Berjalan dengan baik pembayaran  Melakukan pembayaran, baik dengan saldo maupun transfer Berjalan dengan baik saldo Melakukan topup saldo Berjalan dengan baik pengiriman Input resi pengiriman Berjalan dengan baik suplier Tambah data suplier Berjalan dengan baik Bahan baku Order bahan baku Berjalan dengan baik produksi Tambah data produksi Berjalan dengan baik Kelola produk Tambah data produk Berjalan dengan baik Verifikasi saldo Verifikasi topup saldo Berjalan dengan baik Konfirmasi pembayaran Konfirmasi pembayaran yang dilakukan oleh pembeli Berjalan dengan baik laporan Mencetak laporan transaksi Berjalan dengan baik Fuzzy tsukamoto Melihat perhitungan hasil rekomendasi fuzzy tsuamoto Berjalan dengan baik

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Tebel  4  menunjukan  hasil  perbandingan  antara  data  setelah  produksi berdasarkan  hasil  fuzzy  tsukamoto  dengan  data  penjualan  pada  periode tertentu untuk produk sirup parijotho 250ml, pada tabel 6 di jelaskan bahwa dalam kurun waktu 12 bulan, rata-rata kesalahan akurasi sistem sebesar 8,16%, dimana kesalahan akurasi sistem selalu mengalami penurunan setiap bulannya, dan pada bulan terakhir pengujian mendapat kesalahan akurasi sistem sebesar 1,95%.  Dari  data  tersebut  disimpulkan  bahwa  hasil  perhitungan  fuzzy  untuk menentukan jumlah produksi sirup parijotho dapat digunakan dengan sangat baik  dan  dapat  diimplementasikan  untuk  membantu  perusahaan  dalam penentuan jumlah produksi.
Tabel 4. data produksi, penjualan dan sisa stock
Bulan Stock sebelum produksi Rekomendasi produksi Produksi Stock setelah produksi Penjualan Sisa stock akurasi (%) Jan 23 86 474,73 476 562 470 92 16,37 Feb 23 92 486,98 486 578 515 63 10,90 Maret 23 63 479,98 480 543 489 54 9,94 Apr 23 54 448,35 448 502 456 46 9,16 Mei 23 46 458,86 458 504 454 50 9,92 Juni 23 50 513,43 514 564 515 49 8,69 Juli 23 49 495,83 495 544 502 42 7,72 Agust 23 42 530,18 530 572 528 44 7,69 Sep 23 44 469,52 469 513 478 35 6,82 Okt 23 35 475,41 475 510 486 24 4,71 Nov 23 24 468,09 468 492 471 21 4,27 Des 23 53 481,88 481 534 528 6 1,12 Rata- rata eror 8,11
Berdasarkan  hasil  analisis  kebutuhan  dan  perancangan  sistem  yang  telah dibuat, berikut beberapa tampilan implementasi sistem. Pada zzzzzzzzzgambar 3  menunjukan  dashboard  dari  aktor  admin,  dapat  dilihat  berbagai  macam informasi yang ditampilkan didalam dashboard cukup membantu admin dalam mengetahui informasi-informasi penting di dalam sistem

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Dika Mufti Anindya, Supriyono, at all | 115
Gambar 3. Tampilan dashboard
Gambar  4  menjelaskan  tampilan  produksi,  dimana  pada  tampilan  ini  ada beberapa inputan colom untuk produksi dan juga setiap di pilih barang yang akan di produksi akan keluar angka rekomendasi produksi sesuai perhitungan fuzzy.
Gambar 4. tampilan produksi
Gambar 5 merupakan tampilan order bahan baku, dimana jumlah kebutuhan dan berapa yang harus di order sudah dijelaskan dengan baik didalam sistem, jumlah-jumlah ini di konversi dari jumlah rekomendasi produksi yang kemudian

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
rekomendasi  tersebut  di  konversi  sesuai  kebutuhan  bahan  baku  tiap produknya.
Gambar 5. tampilan tambah bahan baku
Gambar 6 merupakan tampilan perhitungan fuzzy tsukamoto, terdapat suatu tabel yang menunjukan data dan keakuratan rekomendasi, selain itu dijelaskan juga proses dan detail perhitungan metode fuzzy tsukamoto ini.
Gambar 6. tampilan halaman fuzzy tsukamoto
4. KESIMPULAN

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index
Dika Mufti Anindya, Supriyono, at all | 117
Analisis hasil pengujian sistem yang telah dilaksanakan menunjukkan performa yang  luar  biasa,  dengan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  yang mencapai rata-rata akurasi kesalahan hanya 8,11%. Lebih mengesankan  lagi, sistem ini menunjukkan peningkatan kinerja secara konsisten, dengan akurasi kesalahan  terendah  yang  berhasil  ditekan  hingga  1,12%  pada  periode pengujian  terakhir.  Indikator  ini  menegaskan  efektivitas  tinggi  sistem, mengingat MAPE berada jauh di bawah ambang batas 10%, yang secara umum dianggap  sebagai  standar  kinerja  yang  baik.  Faktor  lain  yang  memperkuat keandalan sistem adalah pencapaian fungsionalitas 100%, yang menunjukkan sistem  berfungsi  sempurna  sesuai  dengan  rancangan  awal  dan  memenuhi semua kebutuhan analitis yang ditetapkan. Pengembangan sistem ini bertujuan utama  untuk  menyajikan  rekomendasi  produksi  yang  akurat  untuk  periode waktu  tertentu,  yang  secara  signifikan  meningkatkan  efisiensi  dalam pengambilan  keputusan  produksi.  Dengan  demikian,  sistem  tidak  hanya berhasil  mencapai  tujuan  fungsionalnya,  tetapi  juga  memberikan  kontribusi substansial dalam mendukung operasi bisnis dengan menyediakan data yang akurat  dan  andal.  Hasil  keseluruhan  dari  pengujian  ini  memvalidasi  bahwa sistem ini bukan hanya memenuhi ekspektasi fungsional yang telah ditetapkan, tetapi  juga  memberikan  nilai  tambah  yang  signifikan  dalam  meningkatkan proses pengambilan keputusan produksi dengan tingkat akurasi yang impresif.

## REFERENSI
[1] D. Firmansyah and N. E. Rustiani, “ Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Dalam ,” 2019.
[2] F. A. Anjani and F. Marpaung, “Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto , Mamdani  Dan  Sugeno  Dalam  Penentuan  Jumlah  Pemasukan  Beras Optimum Pada Perum Bulog Divisi Regional,” Karismatika , vol. 8, no. 1,
pp. 37 – 51, 2022.
[3] B. Chrisdianta Kosasih and N. Setiyawati, “ Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Pemesanan  Barang  Menggunakan  Logika  Fuzzy  Tsukamoto (Studi  Kasus:  Studio  Foto  Kencana)  Decision  Support  System  For
Determining  Goods’  Order  Using  Tsukamoto  Fuzzy  Logic  (Case  Study:
Studio Foto Kencana),” 2020, doi: 10.30813/j -alu.v2i2.1935.
[4] M.  I.  Amrullah  and  I.  G.  Waluyo,  “ Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Jumlah  Pesanan  Barang  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto Berbasis Web ,” 2023.
[5] Munawaroh,  “Analisa  Prediksi  Jumlah  Pembuatan  Roti  Menggunakan

## Journal of Software Engineering Ampera
Vol. 4, No. 2, June 2023 e-ISSN: 2775-2488 Published By APTIKOM SUMSEL
https://journal-computing.org/index.php/journal-sea/index

## Penerapan  Metode  Fuzzy  Inference  System  Dengan  Algoritma
Tsukamoto,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 2, 2018.
[6] Sugiyono, Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta, 2013.
[7] S.  Agraini,  “ Penerapan  Fuzzy  Logic  Tsukamoto  Untuk  Menentukan Jumlah Produksi Batubara Pada PT. Tribakti Sarimas Berbasis Web ,” vol.
2, no. 1, pp. 1 – 13, 2019.
[8] S.  Agung,  Y.  Budi,  and  Y.  Kiki, Logika  Fuzzy dengan  matlab ,  vol.  1,  no. 13508029. 2018.
[9] A.  Pandu  Kusuma,  W.  Dwi  Puspitasari,  and  T.  Gustiyoto,  “ Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Jumlah  Produksi  Seragam Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto ,” vol. 12, no. 1, 2018.
[10] D.  Emilia,  B.  Manik,  and  K.  Ibnutama,  “Penerapan  Metode  Fuzzy Tsukamoto  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan Jumlah  Produksi  Seragam  Pada  Produksi  Barang  Di  Rumah  Jahit  SFD Padang Bulan Medan,” no. x, pp. 1– 8, 2019.
[11]  R. . Sukamto and M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek . 2018.
[12] A.  Hafizhah,  T.  Theresiawati,  and  B.  Warsuta,  “Sistem  Informasi Pariwisata Badan Usaha Milik Desa Tirta Sejahtera Pada Masa Pandemi Berbasis Website (Studi Kasus: Wisata Desa Pluneng),” Inform.  J. Ilmu Komput. , vol. 18, no. 2, p. 113, 2022, doi: 10.52958/iftk.v18i2.4638.
[13] I. Nabillah  and I. Ranggadara, “Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 250 – 255, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.