## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 511 − 521 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3194

## Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Dalam Memprediksi Permintaan Barang
Dwi Melina * , Diana
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: 1,* dwimelinaa5@gmail.com, 2 diana@binadarma.ac.id Email Penulis Korespondensi: dwimelinaa5@gmail.com
Abstrak −Azthana Digital Media merupakan salah satu digital agency yang bekerja sama dengan sejumlah vendor Indonesia, antara lain Pempek Mola, Pempek Kalani, dan Eightsy Bag. Azthana mengawasi distribusi dan memelihara pergudangan untuk ketiga merek secara bersamaan. Namun, karena fluktuasi permintaan produk, terkadang ada kesenjangan pasokan barang di semua  merek.  Sehingga  diperlukan  suatu  metode  yang  dapat  diimplementasikan  dalam  manajemen  persediaan  dan pengembangan produk di masa yang akan datang. Strategi peramalan adalah alat yang berguna untuk mempertahankan dan memperluas tingkat stok. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan teknik Fuzzy Tsukamoto yang dibangun ke dalam sistem inventori berbasis web untuk mengestimasi permintaan konsumen. Data penjualan, pembelian produk dan data produksi barang adalah  tiga  masukan  utama  yang  digunakan  untuk  merumuskan  perkiraan  permintaan.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat disimpulkan bahwa sistem persediaan yang dibuat dapat membantu tim terkait untuk mengetahui jumlah pasti stok yang tersdia dan  untuk  pengimplementasian  perhitungan  fuzzy  tsukamoto  dalam  memprediksi  permintaan  barang  pada  sistem  sudah berjalan dengan baik yang dibuktikan dengan hasil perhitungan manual dan sistem  jika diinputkan nilai permintaan sebesar 355 dengan empat aturan fuzzy yang ditetapkan sama-sama menghasilkan nilai produksi permintaan barang yang harus dipesan ke supplier sebesar 522 pack.
Kata Kunci: Sistem Persediaan; Fuzzy; Tsukamoto; Prediksi; PHP
Abstract −Azthana Digital Media is a digital agency that works with a number of Indonesian vendors, including Pempek Mola, Pempek Kalani, and Eightsy Bag. Azthana oversees distribution and maintains warehousing for all three brands simultaneously. However, due to fluctuations in product demand, there are sometimes gaps in the supply of goods across all brands. So we need a method that can be implemented in inventory management and product development in the future. Forecasting strategies are useful tools for maintaining and expanding stock levels. In this study, researchers used the Fuzzy Tsukamoto technique built into a web-based inventory system to estimate consumer demand. Sales data, product purchases and goods production data are the three main inputs used to formulate demand forecasts. The results of this study can be concluded that the inventory system created  can  help  the  related  team  to  find  out  the  exact  amount  of  stock  available  and  to  implement  the  Tsukamoto  fuzzy calculations  in  predicting  the  demand  for  goods  in  the  system  that  is  running  well  as  evidenced  by  the  results  of  manual calculations and the system if the demand value is input equal to 355 with four fuzzy rules that are set together to produce a production value of requests for goods that must be ordered to suppliers of 522 packs.
Keywords : Inventory System; Fuzzy; Tsukamoto; Prediction; PHP

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  sistem  penyimpanan  stok  yang  terkomputerisasi  saat  ini  cukup  pesat.  Saat  ini,  hampir  setiap  fungsi dalam bisnis dilakukan oleh semacam sistem terkomputerisasi yang membantu anggota staf mengatur dan melacak berbagai  data  mereka  dengan  lebih  baik[1].Sistem  inventaris  adalah  sarana  bisnis  untuk  melacak  stok  fisik produknya[2]. Kami dapat dengan cepat dan mudah memantau level stok dengan teknik ini. Sangat penting bagi bisnis untuk memiliki manajemen inventaris yang dikelola dengan baik.
Sistem inventaris yang sudah ada antara lain sistem inventaris berbasis Netbeans (Dwi Pratiwi 2020) di PT Kartika Graha Indonesia sistem yang dikembangkannya untuk menyimpan data produk di PT Kartika Indonesia jauh lebih optimal dan akurat [3]. (Winata & Roestam, 2020) mengembangkan aplikasi berbasis web untuk Sistem persediaan material pendukung PT.Tatalogam Lestari, dengan hasil yang memungkinkan kontrol dan pengelolaan stok yang lebih efisien [4]. (Thalia, Oktaviyani, dan Sylviana 2021) mengembangkan sistem inventaris berbasis web untuk pengecer obyth. Toko Obyth merupakan salah satu toko yang menjual barang-barang dan perlengkapan perlengkapan kantor antara lain kertas, printer, tinta, dan lainnya. Toko obyth menggunakan sistem Re-order Point untuk melacak tingkat stoknya dan memastikan bahwa pemiliknya tidak pernah kehabisan item tertentu, terlepas dari apakah dia harus pergi ke gudang secara fisik atau tidak untuk melakukannya [5] .
Perusahaan digital yang berfokus pada ritel, Azthana Media sejauh ini telah bermitra dengan tiga brand pemasok yaitu : pempek mola, pempek kalani, dan eightsy. Iklan produk yang diunggah di Facebook Ads dan Google Ads merupakan langkah awal dalam proses penjualan di Azthana Media. Selanjutnya, pelanggan dibawa ke halaman tempat mereka dapat melakukan pemesanan melalui WhatsApp CS; setelah mereka melakukannya, format pesanan diserahkan kepada admin yang menangani pengiriman sampai selesai; terakhir, paket atau pesanan dihitung dan dilaporkan ke gudang sehingga pengepakan dapat dimulai. Namun, tim CS Azthana Media sering menerima  pesanan  klien  yang  masuk  dan  mengirimkannya  ke  tim  admin,  meskipun  pengiriman  tidak  dapat diselesaikan karena kekurangan stok. Hal ini dikarenakan sistem belum terotomatisasi secara real time.
Untuk  mengatasi  masalah  yang  selama  ini  mengganggu  bisnis,  diperlukan  suatu  sistem  yang  akan memfasilitasi komunikasi antara bagian customer service, administrasi, dan gudang mengenai tingkat stok, serta

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 511 − 521 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3194
metode  yang  memungkinkan  kita  untuk  mengoptimalkan  produksi  dengan  mengantisipasi  barang-barang  yang perlu dipesan dari pemasok kami dan memastikan bahwa kami tidak pernah kehabisan persediaan.
Salah satu cara prediksi yang andal dalam situasi ini, yaitu menggunakan pendekatan fuzzy. Karena teknik fuzzy  Tsukamoto  menggunakan  penalaran  monoton,  nilai  keluaran  dapat  diturunkan  langsung  dari  nilai keanggotaan yang dihubungkan dengan anteseden. Setiap aturan direpresentasikan sebagai himpunan fuzzy dalam fuzzy Tsukamoto. Hasilnya adalah presentasi yang jelas dari hasil inferensi berbasis -predikat untuk setiap aturan (fire strengt). Pada akhirnya, rata-rata berbobot digunakan untuk menentukan hasilnya.
Beberapa penelitian, seperti yang telah dilakukan oleh Syahidi, dkk pada tahun 2019 dimana hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan bahwa penerapan metode fuzzy Tsukamoto dapat menghitung penerimaan asrama mahasiswa  pada  studi  kasus  asrama  mahasiswa  putra  Dipa  Amuntai  Malang  berdasarkan  19  data  dengan membandingkan  hasil  penilaian  ahli,  hasil  perhitungan  fuzzy  tsukamoto  manual,  dan  hasil  perhitungan  fuzzy tsukamoto  otomatis  menggunakan  sistem  terprogram  telah  diuji  memiliki  tingkat  keberhasilan  63,15%  dengan predikat cukup [6].
Dalam  penelitian  Zurzaq,  dkk  pada  tahun  2020  teknik  tsukamoto  digunakan  untuk  memprediksi  kapan Ramadhan  akan  dimulai  dengan  diberikan  dua  variabel  input  yaitu  rasio  awal  satu  Ramadhan  dengan  awal Ramadhan berikutnya dan lama puasa Ramadhan di setiap tahun periode penelitian (2014-2020). Studi prediksi yang menggunakan pendekatan Tsukamoto menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi, menjadikannya alat yang layak untuk menentukan awal Ramadhan. Perhitungan awal Ramadhan 2020 secara manual menghasilkan rasio 355 hari dari awal Ramadhan 2019, tetapi perhitungan dengan sistem metode menghasilkan rasio 358 hari. Untuk efek  yang  sama,  dengan  menggunakan  pendekatan  ini  untuk  menghitung  awal  Ramadhan  tahun  2020,  kami memperoleh rasio 356 hari dari awal Ramadhan tahun 2019 [7].
Selanjutnya dalam penelitian Andhyka, dkk pada tahun 2020 menghasilkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dirancang untuk dapat menghitung pengeluaran cat harian berdasarkan informasi tentang pekerja yang hilang dan peralatan yang rusak. Tingkat fuzzifikasi pada SPK ini ditentukan oleh tiga parameter masukannya. Dengan  menggunakan  pendekatan  fuzzy  Tsukamoto  untuk  mengestimasi  output,  kita  mendapatkan  hasil  102 ketika  kita  menetapkan  nilai  1  untuk  variabel  karyawan  yang  tidak  masuk  dan  nilai  5  untuk  mesin  yang  tidak berfungsi [8].
Basriati, dkk pada tahun 2021 juga menerapan metode fuzzy tsukamoto. Dimana dalam penelitiannya untuk menentukan  jumlah  produksi  tahu  dengan  menggunakan  metode  fuzzy  tsukamoto  memiliki  nilai  kebenaran peramalan sebesar 98,91%, atau nilai MAPE sebesar 10%, penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan fuzzy Tsukamoto  dapat  digunakan  untuk  menghitung  kuantitas  produksi  yang  optimal  tergantung  pada  jumlah permintaan, jumlah persediaan, dan jumlah dari bahan mentah. Dengan kata lain, teknik fuzzy Tsukamoto sangat baik dalam mengoptimalkan jumlah total tahu yang dihasilkan[9].
Sehubungan  dengan  hal  tersebut  di  atas,  tujuan  utama  studi  ini  adalah  untuk  mengembangkan  sistem inventaris berbasis web yang memfasilitasi komunikasi antara cs, admin, dan divisi gudang terkait tingkat stok dan dilengkapi dengan metode fuzzy Tsukamoto untuk memperkirakan tingkat pasokan guna memastikan bahwa tidak ada kesenjangan persediaan atau kekurangan terjadi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut adalah tahapan atau langkah-langkah yang digunakan dalam melaksanakan penelitian ini :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 511 − 521 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3194

## 2.2 Tahapan Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pencarian  terkait  kebutuhan  data  yang  dilakukan  untuk  penelitian  ini.  Data  yang diperlukan  seperti  jenis  data  yang  berkaitan  dengan  informasi  data  inventory  barang  untuk  memprediksi permintaan barang ke supplier. Data diperoleh dari wawancara langsung kepada divisi warehouse, admin dan cs Azthana Media.

## 2.3 Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  dilakukan  dengan  tujuan  memenuhi  kebutuhan-kebutuhan  perangkat  untuk  merealisasikan kerja sistem secara keseluruhan. Adapun kebutuhan fungsional sistem yang dibutuhkan adalah sebagai berikut : a. Divisi Warehouse: Mengelola data supplier, Mengelola data produk atau item, Mengelola pembelian barang ke  supplier,  Mengelola  data  barang  masuk  dan  keluar,  Membuat  laporan  persediaan  barang,  Menggunakan metode fuzzy tsukamoto untuk memprediksi pembelian barang ke supplier.
b. Divisi Admin: Mengelola penjualan barang, Membuat laporan penjualan barang, Melihat info stok persediaan barang
c. Divisi CS: Melihat info stok persediaan barang

## 2.4 Metode Fuzzy Tsukamoto
Metode  Tsukamoto  merupakan  perluasan  dari  penalaran  monoton.  Metode  Tsukamoto,  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 α-predikat (fire strength). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata berbobot.
Sofyan  dkk.  menjelaskan  bahwa  metode  fuzzy  tsukamoto  merupakan  implikasi  setiap  aturan  berbentuk sebab-akibat  yang  mana  digunakan  untuk  menuntukan  hasil  tegas[10].  Berikut  ini  proses  dalam  metode  fuzzy tsukamoto:
a. Fuzzification
Fuzzification adalah suatu tahapan pertama dalam proses Inference Fuzzy. Berikut ini merupakan rumus fuzzy tsukamoto :
α = x−xmin xmax−xmin (1)
b. Inference
Inferensi merupakan penggabungan banyak aturan berdasarkan data yang digunakan. Berikut ini merupakan rumus proses inference fuzzy tsukamoto :
Z = Zmax −  α (Zmax − Zmin)
(2)
c. Defuzzification
Defuzzification  adalah  suatu  proses  mendapatkan  nilai  dari  hasil  hitung  nilai  input.  Berikut  ini  merupakan rumus defuzzification pada fuzzy tsukamoto :
𝑍𝑡 = 𝛼1∗𝑧1+𝛼2∗𝑧2+𝛼3∗𝑧3
𝛼1+𝛼2+𝛼3 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto
Untuk  memprediksi  permintaan  barang  ke  supplier  agar  tidak  terjadinya  kekurangan  ataupun  kekosongan  stok maka peneliti menerapkan metode fuzzy tsukamoto dalam sistem yang dibuat. Adapun tiga masukan utama yang digunakan untuk memprediksi permintaan barang yaitu data penjualan, pembelian dan data produksi. Berikut data pengujian untuk memprediksi permintaan barang :
Tabel 1. Data Pengujian Tanggal Penjualan Pembelian Produksi 1/3/2022 498 650 650 1/3/2022 11 2/3/2022 190 700 700 2/3/2022 9 4/3/2022 364 700 700 4/3/2022 7 5/3/2022 161 400 400 5/3/2022 2 7/3/2022 256 300 300

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 511 − 521 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3194
Tanggal Penjualan Pembelian Produksi 7/3/2022 9 8/3/2022 148 400 400 8/3/2022 1 9/3/2022 157 300 300 9/3/2022 3 11/3/2022 210 200 200 11/3/2022 2 12/3/2022 216 200 200 12/3/2022 1 14/3/2022 211 400 400 14/3/2022 8 15/3/2022 298 400 400 15/3/2022 1 16/3/2022 210 400 400 16/3/2022 2 17/3/2022 194 400 400 17/3/2022 88 18/3/2022 152 250 250 18/3/2022 4 19/3/2022 135 400 400 19/3/2022 91 21/3/2022 222 300 300 21/3/2022 7 22/3/2022 119 300 300 22/3/2022 10 24/3/2022 109 250 250 24/3/2022 2 25/3/2022 141 300 300 25/3/2022 79 26/3/2022 141 350 350 26/3/2022 5 28/3/2022 291 300 300 28/3/2022 7 29/3/2022 171 300 300 30/3/2022 208 200 200 30/3/2022 14 maks 498 700 700 min 1 200 200

## 3.2 Uji Coba Antara Perhitungan Sistem dan Manual Menggunakan Fuzzy Tsukamoto
Fuzzy  Tsukamoto  (manual)  diuji  terhadap  hasil  perhitungan  sistem  (otomatis)  untuk  melihat  perbandingan hasilnya  apakah  sama  atau  tidak.  Tujuan  dari  pemeriksaan  ini  adalah  untuk  memvalidasi  keakuratan  hasil perhitungan manual terhadap hasil yang dihasilkan oleh sistem komputerisasi [11].
Berikut  adalah  perhitungan  manual  dengan  menggunakan  metode  fuzzy  tsukamoto  dengan  nilai  input permintaan(x) = 355, nilai persediaan saat ini (y) = 580. Langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut : 1. Fuzzification
Variabel  Permintaan  ,  terdiri  dari  dua  himpunan  fuzzy  yaitu  NAIK  dan  TURUN.  Fungsi  keanggotaan himpunan fuzzy TURUN dan NAIK jika nilai input x = 355 :
𝜇𝑃𝑚𝑡 𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁 [355] = ( 498−355 498−1 ) 𝜇𝑃𝑚𝑡 𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁 [355] = ( 143 497 ) =   0,2877 𝜇𝑃𝑚𝑡 𝑁𝐴𝐼𝐾 [355] = ( 355−1 498−1 ) 𝜇𝑃𝑚𝑡 𝑁𝐴𝐼𝐾 [355] = ( 354 497 ) =   0,7123
Variabel Pembelian , terdiri dari dua himpunan fuzzy yaitu BANYAK dan SEDIKIT. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy BANYAK dan SEDIKIT dengan nilai y = 580 :
𝜇𝑃𝑚𝑏 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [580] = ( 700 − 580 700 − 200 )

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 511 − 521 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3194
𝜇𝑃𝑚𝑏 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [580] = ( 120 500 ) =   0,24 𝜇𝑃𝑚𝑏 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [580] = ( 580 − 200 700 − 200 ) 𝜇𝑃𝑚𝑏 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [580] = ( 380 500 ) =   0,76
Variabel  Produksi  ,  terdiri  dari  dua  himpunan  fuzzy  yaitu  BERTAMBAH  dan  BERKURANG.  Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy BERTAMBAH dan BERKURANG adalah sebagai berikut :
𝜇𝑃𝑟𝑑 𝐵𝐸𝑅𝐾𝑈𝑅𝐴𝑁𝐺 [𝑍] = ( 700 − 𝑍
700 − 200 )
𝜇𝑃𝑟𝑑 𝐵𝐸𝑅𝑇𝐴𝑀𝐵𝐴𝐻 [𝑍] = ( 𝑍 − 200 700 − 200 )
Z = adalah berapa jumlah permintaan produksi barang ke supplier ? 2. Inference
Dari himpunan fuzzy yang sudah ditentukan , maka diperoleh 4 aturan fuzzy sebagai berikut : [R1] = Jika Permintaan TURUN dan Pembelian BANYAK maka Produksi Barang BERKURANG [R2] = Jika Permintaan TURUN dan Pembelian SEDIKIT maka Produksi Barang BERKURANG [R3] = Jika Permintaan NAIK dan Pembelian BANYAK maka Produksi Barang BERTAMBAH [R4] = Jika Permintaan NAIK dan Pembelian SEDIKIT maka Produksi Barang BERTAMBAH
Berdasarkan 4 aturan fuzzy di atas, maka ditentukan nilai α dan z untuk masingmasing aturan. Langkah- langkah untuk mengkonversi empat aturan tersebut adalah sebagai berikut : [R1] = Jika Permintaan TURUN dan Pembelian BANYAK maka Produksi Barang BERKURANG 𝛼1 =  𝜇𝑃𝑚𝑡 𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁 [𝑥]   ∩  𝜇𝑃𝑚𝑏 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾[𝑦]
(4)
¿ 𝑚𝑖𝑛(𝜇𝑃𝑚𝑡 𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁[355], 𝜇𝑃𝑚𝑏 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾[580]) = 𝑚𝑖𝑛([0,2877], [0,76]) = 0,2877
Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  Produksi  Barang  BERKURANG  pada  persamaan  di  atas  maka diperoleh persamaan berikut. :
Z1 = 𝑍𝑚𝑎𝑥 - 𝛼1 ( 𝑍𝑚𝑎𝑥 − 𝑍𝑚𝑖𝑛) Z1 =   700 – 0,2877 (700-200) Z1 =   556, 1368 [R2] = Jika Permintaan TURUN dan Pembelian SEDIKIT maka Produksi Barang BERKURANG 𝛼2 =  𝜇𝑃𝑚𝑡 𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁 [𝑥]   ∩  𝜇𝑃𝑚𝑏 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇[𝑦]
(5)
¿ 𝑚𝑖𝑛(𝜇𝑃𝑚𝑡 𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁[355], 𝜇𝑃𝑚𝑏 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇[580]) = 𝑚𝑖𝑛([0,2877], [0,24]) = 0,24 Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  Produksi  Barang  BERKURANG  pada  persamaan  di  atas  maka diperoleh persamaan berikut. :
Z2 = 𝑍𝑚𝑎𝑥 - 𝛼2 ( 𝑍𝑚𝑎𝑥 − 𝑍𝑚𝑖𝑛) Z2 =   700 – 0,24 (700-200) Z2 =   580 [R3] = Jika Permintaan NAIK dan Pembelian BANYAK maka Produksi Barang BERTAMBAH 𝛼3 =  𝜇𝑃𝑚𝑡 𝑁𝐴𝐼𝐾 [𝑥]   ∩  𝜇𝑃𝑚𝑏 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾[𝑦]
(6)
¿ 𝑚𝑖𝑛(𝜇𝑃𝑚𝑡 𝑁𝐴𝐼𝐾[355], 𝜇𝑃𝑚𝑏 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾[580]) = 𝑚𝑖𝑛([0,7123], [0,76]) = 0,7123 Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  Produksi  Barang  BERTAMBAH  pada  persamaan  di  atas  maka diperoleh persamaan berikut. :
Z3 = 𝛼3 ( 𝑍𝑚𝑎𝑥 − 𝑍𝑚𝑖𝑛) + 𝑍𝑚𝑖𝑛 Z3 =   0,7123 (700-200) + 200 Z3 =   556,1368 [R4] = Jika Permintaan NAIK dan Pembelian SEDIKIT maka Produksi Barang BERTAMBAH 𝛼4 =  𝜇𝑃𝑚𝑡 𝑁𝐴𝐼𝐾 [𝑥]   ∩  𝜇𝑃𝑚𝑏 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇[𝑦]
(7)
¿ 𝑚𝑖𝑛(𝜇𝑃𝑚𝑡 𝑁𝐴𝐼𝐾[355], 𝜇𝑃𝑚𝑏 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇[580]) = 𝑚𝑖𝑛([0,7123], [0,24]) = 0,24 Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  Produksi  Barang  BERTAMBAH  pada  persamaan  di  atas  maka diperoleh persamaan berikut. :
Z4 = 𝛼4 ( 𝑍𝑚𝑎𝑥 − 𝑍𝑚𝑖𝑛) + 𝑍𝑚𝑖𝑛 Z4 =   0,24 (700-200) + 200 Z4 =   320

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 511 − 521 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3194
3. Defuzzification
Pada metode fuzzy tsukamoto, untuk menentukan output crisp digunakan defuzzifikasi rata – rata terpusat yaitu
𝑍 = 𝛼1 ∗ 𝑧1 +  𝛼2 ∗ 𝑧2 +  𝛼3 ∗ 𝑧3 +  𝛼4 ∗ 𝑧4
𝛼1 +  𝛼2 +  𝛼3 +  𝛼4
𝑍 = 0,2877 ∗ 556,1368 +  0,24 ∗ 580 +  0,7123 ∗ 556,1368 +  0,24 ∗ 320 0,2877 +  0,24 +  0,7123 +  0,24 𝑍 = 160,0152 +  139,2 +  396,1216 +  76,8 1,48
𝑍 = 772,1368
1,48 𝑍 = 521,7141 = 522 Jadi jumlah permintaan produksi barang ke supplier adalah 522 pack.
Untuk  pengujian  perhitungan  fuzzy  menggunakan  sistem  dilakukan  dengan  cara  ,  mengklik  menu perhitungan fuzzy tsukamoto lalu memilih tanggal data yang ingin digunakan, pilih nama supplier, pilih produk yang ingin diprediksi, lalu masukkan nilai permintaan(x) yang diinginkan. Setelah itu klik tombol prediksi fuzzy. Maka hasil prediksi permintaan dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini :
Gambar 2. Tampilan Hasil Perhitungan Fuzzy Tsukamoto pada Sistem

## 3.3 Implementasi Sistem
Metode fuzzy tsukamoto ini diimplementasikan ke dalam sebuah sistem  inventory berbasis web. Dimana untuk perancangan proses sistem yang akan dibuat, penulis menggunakan tools dari UML (Unified Modeling Language). Unified Modeling Language (UML) adalah bahasa grafis yang kompleks dan kaya dengan fitur [12]. UML atau Unified  Modeling  Language,  adalah  bahasa  grafis  dengan  banyak  fitur  canggih.  Unified  Modeling  Language (UML)  adalah  notasi  grafis  untuk  mendeskripsikan,  merancang,  mengembangkan,  dan  mendokumentasikan perangkat lunak berorientasi objek (OO) [13]. Teknik ini memecah proses analisis dan desain menjadi langkah- langkah  terpisah:  mendefinisikan  kelas  dan  objek,  menentukan  semantik  koneksi  antar  kelas,  dan  akhirnya, merancang dan mengimplementasikan antarmuka dan menyatukan semuanya [14].
a. Use Case Diagram
Use  case  diagram  menggambarkan  bagaimana  pengguna  terlibat  dengan  sistem  yang  dikembangkan. Semuanya  dimulai  dengan  use  case  ketika  datang  ke  pemodelan  sistem.  Setiap  use  case  dimodelkan  untuk memenuhi  persyaratan  sistem  kerja,  dengan  ringkasan  skenario  yang  dilakukan oleh  aktor  yang dirangkum dalam batas sistem dan use case itu sendiri dihubungkan dengan garis notasi [15].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 511 − 521 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3194
b. Class Diagram
Hubungan  antara  kelas,  paket,  dan  objek,  seperti  containment,  pewarisan,  asosiasi,  dan  lainnya,  dapat digambarkan  dalam  hierarki  dan  detail  diagram  kelas  .  Diagram  kelas  digunakan  untuk  mengilustrasikan strategi desain keseluruhan untuk sebuah sistem [16].
Gambar 4. Class Diagram Sistem Persediaan
c. Activity Diagram
Activity diagram adalah representasi grafis dari operasi sistem perangkat lunak atau perangkat keras (seperti menu)  atau  proses  (seperti  alur  kerjanya).  Aktivitas  pengguna  dan  sistem  dapat  ditampilkan  menggunakan diagram aktivitas [17] .
Gambar 5. Diagram Aktivitas Sistem Persediaan
d. Component Diagram
Diagram komponen mewakili representasi visual dari bagian-bagian sistem dan bagaimana mereka terhubung satu sama lain. Sederhananya, diagram komponen adalah representasi visual dari struktur fisik dan hubungan antara  komponen  sistem  perangkat  lunak,  serta  ketergantungan  di  antara  mereka.  Diagram  komponen digunakan untuk memastikan bahwa sistem yang dihasilkan dapat dijalankan [18].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 511 − 521 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3194
Gambar 6. Component Diagram Sistem Persediaan

## 3.4 Tampilan Aplikasi
Desain  antarmuka  pengguna  sistem  diwujudkan  dalam  bentuk  tampilan  aplikasi.  Berikut  adalah  presentasi halaman aplikasi yang dibuat oleh penulis:
a. Tampilan Halaman Login
Ada tiga jenis pengguna yang dapat mengakses halaman login: staf gudang, administrator, dan cs. Anda harus memasukkan username dan password yang terdaftar sebelum anda dapat masuk.

## Gambar 7. Tampilan Halaman Login
b. Tampilan Halaman Dashboard
Dengan asumsi Anda telah masuk sebagai anggota tim gudang, Anda sekarang akan melihat halaman utama gudang, yang menampilkan sembilan menu drop-down. Ini termasuk Dashboard, Pembelian Barang, Barang Masuk,  Persediaan,  Penjualan  Barang,  Perhitungan  Fuzzy  Tsukamoto,  Supplier,  Produk,  dan  User Management.
c. Tampilan Halaman Pembelian Produk
Daftar  pembelian  sebelumnya  dapat  dilihat,  dan  yang  baru  dimasukkan,  oleh  staf  gudang  melalui  menu pembelian barang.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 511 − 521 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3194
Gambar 9. Tampilan Halaman Pembelian Barang
e. Tampilan Halaman Barang Masuk
Staf  gudang  dapat  memperoleh  ringkasan  data  barang  yang  masuk  serta  lebih  banyak  informasi  terperinci dengan memilih tombol Action-View.
Gambar 10 . Tampilan Halaman Barang Masuk
f. Tampilan Halaman Penjualan Barang
Staf gudang dan admin dapat melihat daftar barang yang terjual dan memasukkan data penjualan dari menu penjualan produk .
Gambar 11 . Tampilan Halaman Penjualan Barang
g. Tampilan Halaman Persediaan Seluruh stok barang gudang ditampilkan pada menu persediaan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 511 − 521 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3194

## 3.5 Uji coba Prototipe
Pada pengujian prototipe digunakan metode pengujian kotak hitam untuk menguji keseluruhan sistem. Dalam hal mengevaluasi  kualitas  perangkat  lunak,  pengujian  blackbox  mengacu  pada  praktik  yang  berfokus  pada  fungsi aktual  produk  [19].  Tujuan  pengujian  black  box  adalah  untuk  mengidentifikasi  bug  berupa  fungsi  yang  rusak, antarmuka yang rusak, struktur data yang rusak, kinerja yang rusak, inisialisasi yang rusak, dan terminasi yang rusak[20].
Tabel 2 . Pengujian blackblox Item Tes Hasil yang diharapkan Hasil tes Isi email dan password yang benar lalu klik tombol "login". Sistem akan menampilkan menu halaman utama Berhasil Menu perhitungan fuzzy Tsukamoto Sistem akan menampilkan halaman perhitungan fuzzy Tsukamoto Berhasil Pilih tanggal mulai dan tanggal akhir Sistem akan menampilkan data penjualan berdasarkan tanggal yang dipilih Berhasil Pilih pemasok yang akan diprediksi Sistem akan menampilkan pilihan nama supplier Berhasil Memilih barang/produk yang akan diprediksi Sistem akan menampilkan pilihan barang atau nama produk yang ada Berhasil Masukkan jumlah permintaan yang akan diprediksi Sistem akan menampilkan data(angka) yang dimasukkan Berhasil Mengklik tombol prediksi Sistem akan menampilkan hasil prediksi berdasarkan perhitungan fuzzy Tsukamoto Berhasil

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan  dan  pengujian  pada  sistem  persediaan  barang  di  Azthana  Media,  maka  dapat diambil kesimpulan yaitu penerapan aplikasi sistem persediaan barang dapat membantu tim cs , tim admin dan tim warehouse  untuk  saling  berkomunikasi  terutama  tentang  stok  barang  yang  tersedia,  dalam  mengelola  data pembelian dan penjualan barang dapat dilakukan dengan lebih efektif dan efisien dan dengan adanya sistem yang dilengkapi dengan metode fuzzy tsukamoto user dapat memprediksi berapa banyak stok yang harus dipesan kepada supplier  agar  tidak  terjadinya  kekosongan  atau  kekurangan  stok.  Pada  penelitian  didapatkan  hasil  perhitungan fuzzy  tsukamoto  jika  nilai  input  permintaan  =  355  maka  jumlah  permintaan  barang  atau  produksi  ke  supplier berjumlah 522 pack.

## REFERENCES
[1] S. Zalukhu, “ANALISA DAN PERANCANGAN APLIKASI SISTEM INVENTORY (STUDI KASUS: PT. CAKRA MEDIKA UTAMA),” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics), vol. 2, no. 1, 2019.
[2] H. H. Muflihin, H. Dhika, and S. Handayani, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI INVENTORY PADA TOKO ROSADAH,” Bianglala Inform., vol. 8, no. 2, 2020.
[3] A. Dwi Pratiwi, “Perancangan Aplikasi Inventory Barang pada PT Kartika Graha Indonesia Berbasis Java Netbeans,” J. Ris. dan Apl. Mhs. Inform., vol. 1, no. 3, pp. 355–360, 2020.
[4]  R. Winata and R. Roestam, “APLIKASI SISTEM INVENTORY BAHAN PENDUKUNG BERBASIS WEB UNTUK PT. TATALOGAM LESTARI,” IT Soc., vol. 4, no. 1, 2020.
[5] K. M. Thalia, E. D. Oktaviyani, and F. Sylviana, “Sistem Informasi Inventory Berbasis Website (Studi Kasus : Pada Toko Obyth),” J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, 2021, doi: 10.47111/jointecoms.v1i1.2958.
[6] A. A. Syahidi, F. Biabdillah, and F. A. Bachtiar, “Perancangan dan Implementasi Fuzzy Inference System (FIS) Metode Tsukamoto  pada  Penentuan  Penghuni  Asrama,”  J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.,  vol.  6,  no.  1,  2019,  doi: 10.25126/jtiik.2019611228.
[7] Z.  Zurzaq,  Silviani,  and  M.  Mukhlis,  “Prediksi  Awal  Ramadhan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto,” ARITMATIKA J. Ris. Pendidik. Mat., vol. 1, no. 2, 2020, doi: 10.35719/aritmatika.v1i2.4.
[8] A.  Andhyka,  N.  Muashomah,  and  H.  Putra,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  MENENTUKAN JUMLAH  PRODUKSI  DALAM  SATU  HARI  MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY  TSUKAMOTO  BERBASIS ANDROID,” Tek. Eng. Sains J., vol. 4, no. 2, 2020, doi: 10.51804/tesj.v4i2.790.63-70.
[9] S.  Basriati,  M.Sc  and  E.  Safitri, M.Mat,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto dalam  Menentukan  Jumlah Produksi Tahu,” J. Sains, Teknol. dan Ind., vol. 18, no. 1, 2021, doi: 10.24014/sitekin.v18i1.11022.
[10]  D.  Sofyan  K,  M.  Sayuti,  and  Julianda,  Metode  Fuzzy  Inferences  System  Tsukamoto  Perhitungan  Optimasi  Jumlah Produksi. Yogyakarta:Teknosain.2018.
[11]  Kurniawan. T A, “Pemodelan Use Case (UML): Evaluasi Terhadap Beberapa Kesalahan Dalam Praktik,” J. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput, 5(1), 77,2018.
[12]  P. Yoko, R. Adwiya, and W. Nugraha, “Penerapan Metode Prototype dalam Perancangan Aplikasi SIPINJAM Berbasis

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 511 − 521 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3194
Website pada Credit Union Canaga Antutn,” J. Ilm. Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi), 2019.
[13]  N. Nuryasin, A. H. Saputra, T. Hardi, and I. Fadholur, “Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Inventory Barang pada PT Cipta Rasa Multindo S,” Appl. Inf. Syst. Manag., vol. 2, no. 1, 2021.
[14]  A. Mubarak, “RANCANG BANGUN APLIKASI WEB SEKOLAH MENGGUNAKAN UML (UNIFIED MODELING LANGUAGE)  DAN  BAHASA  PEMROGRAMAN  PHP  (PHP  HYPERTEXT  PREPROCESSOR)  BERORIENTASI OBJEK,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) Ternate, vol. 2, pp. 19–25, 2019.
[15]  A.  Voutama,  “Sistem  Antrian  Cucian  Mobil  Berbasis  Website  Menggunakan  Konsep  CRM  dan  Penerapan  UML,” Komputika  J. Sist. Komput., vol. 11, no. 1, 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i1.4677.
[16]  W.  Aliman,  “Perancangan  Perangkat  Lunak  untuk  Menggambar  Diagram  Berbasis  Android,”  Syntax  Lit. ;  J.  Ilm. Indones., vol. 6, no. 6, 2021, doi: 10.36418/syntax-literate.v6i6.1404.
[17]  A. Y. Pratama, I. A. Prabowo, and A. Normassari, “(ALPUKAT) APLIKASI PENGADUAN MASYARAKAT UNTUK MELAPORKAN KEJADIAN PUNGUTAN LIAR DI KABUPATEN KUDUS BERBASIS ANDROID,”  Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 2, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i2.1119.
[18]  S.  Pohan,  “PEMODELAN  UML  UNTUK  MENENTUKAN  KELULUSAN  PENERIMAAN  SISWA  BARU BERBASIS WEB,” J. Inform., vol. 3, no. 2, 2019, doi: 10.36987/informatika.v3i2.214.
[19]  Y. Dwi Wijaya and M. Wardah Astuti, “PENGUJIAN BLACKBOX SISTEM INFORMASI PENILAIAN KINERJA KARYAWAN PT INKA (PERSERO) BERBASIS EQUIVALENCE PARTITIONS,” J. Digit. Teknol. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 23–26, 2021.
[20]  L. Setiyani, “PENGUJIAN SISTEM INFORMASI INVENTORY PADA PERUSAHAAN DISTRIBUTOR FARMASI MENGGUNAKAN METODE BLACK BOX TESTING,” Techno Xplore  J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 1, 2019, doi: 10.36805/technoxplore.v4i1.539.