PENERAPAN FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MENENTUKAN JUMLAH PRODUKSI PUPUK DOLOMITE PADA PT. NURMAN SEJAHTERA

## BERBASIS WEB
Wanda Ilham Universitas Catur Insan Cendekia Jl. Kesambi 202, Kota Cirebon, Jawa Barat Tlp : (0231) 220250 e-mail : wandailham@cic.ac.id

## ABSTRAK
Suatu hal yang sangat penting pada perusahaan adalah penentuan jumlah produksi sebelum memulai proses produksi.  Sehingga  diperlukannya  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  manajer  dalam  mengambill keputusan.  Pemutusan  produksi  pupuk dolomite pada  PT.  Nurman  Sejahtera  pada  saat  ini  masih mengandalkan perkiraan dari manager saja, dimana dengan cara tersebut masih banyak ditemui kekurangan mengakibatkan  kerugian  bagi  pihak  perusahaan.  Logika fuzzy merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan untuk menganalisis sesuatu yang mengandung ketidakpastian. Metode tsukamoto adalah salah satu metode fuzzy yang dapat digunakan dalam menentukan jumlah produksi yang optimal berdasarkan data permintaan  dan  persediaan.  Digunakan  tiga  variabel  yang  dimodelkan,  yaitu:  permintaan,  produksi  dan jumlah  persediaan.  Variabel permintaan  terdiri  dari  dua  himpunan fuzzy ,  yaitu:  turun  dan  naik,  variabel produksi terdiri dari dua himpunan fuzzy , yaitu: berkurang dan bertambah, dan variabel jumlah persediaan terdiri dari dua himpunana fuzzy , yaitu: sedikit dan banyak.
Kata kunci: Metode Fuzzy Tsukamoto, PHP MySQL, Permintaan, Persediaan, Produksi

## ABSTRACT
Determining  the  amount  of  production  in  a  company  is  very  important  before  starting  the  production process. Therefore we need a system that can assist managers in making decisions. So far, the cut off of dolomite fertilizer production at PT. Nurman Sejahtera always relies on estimates from the manager only, where  there  are  many  deficiencies  that  result  in  losses  for  the  company.  Fuzzy  logic  is  a  method  for conducting analysis that contains uncertainty. The Tsukamoto method is a fuzzy method that can be used to determine the optimal amount of production based on demand and supply data. In this method, there are three variables being modeled, namely: demand, production and amount of inventory. The demand variable consists of two fuzzy sets, namely: decreasing and increasing, the production variable consists of two fuzzy sets, namely: decreasing and increasing, and the amount of supply variable consisting of two fuzzy sets, namely: a little and a lot.
Keywords: Fuzzy Tsukamoto Method, PHP MySQL, Demand, Inventory, Production

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar belakang Masalah
Logika fuzzy pertama kali dikenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh, seorang professor dari University of California. Logika fuzzy di definisikan sebagai suatu jenis logic yang punya nilai ganda dan berhubungan dengan  ketidakpastian  (Suyanto,  2014).  Untuk  masalah  yang  mengandung  ketidakpastian,  fuzzy  logic menunjukan  perfomansi  yang  bagus  untuk  berbagai  pemecahan  masalah,  salah  satunya  dengan menggunakan  metode  tsukamoto  yang  merupakan  perluasan  dari  penalaran  monoton.  Teori  ini  sering diterapkan  dalam  aplikasi-aplikasi  kecerdasan  buatan  karena  strukturnya  yang  sederhana  seperti  untuk perencanaan jumlahproduksi, optimasi pengadaan stok barang, pendukung keputusan pemberian kredit dan pemilihan program study., PT. Nurman Sejahtera merupakan salah satu industri yang memproduksi pupuk dolomite  dan  memiliki  kemampuan  produksi  pupuk  dolomite  dengan  total  kemampuanproduksi yangberagam  yaitu  mencapai  7600  ton  dalam  satu  bulan.  Pupuk  dolomite  adalah  pupuk  magnesium berkadar tinggi, bahan baku pupuk dolomite berasal dari batuan dolomit, pupuk ini  bisa digunakan pada tanah pertanian, tanah perkebunan, kebutuhan industri dan juga untuk perikanan.
Seiring  dengan  banyaknya  permintaan  PT.  Nurman  Sejahtera  harus  bisa  memproduksi  tepat  pada waktunya, sehingga munculnya permasalahan kebutuhan konsumen yang selalu berubah-ubah. perubahan banyaknya  jumlah  produksi  dipengaruhi  oleh  jumlah  permintaan  dan  persediaan.  Dibutuhkan  ketelitian yang  tinggi  untuk  menentukan  jumlah  produksi  karena  produksi  barang  yang  terlalu  banyak  berakibat kerugian,  seperti  biaya  yang  mungkin  terjadi  penurunan  kualitas  barang  yang  berakibat  pelanggan berpindah  produk  atau  berkurang.  Sebaliknya,  produksi  yang  terlalu  sedikit  juga  memungkinkan berkurangnya peluang untuk mendapatkan keuntungan yang lebih besar.

## 1.2 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan penelitian ini  berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan diatas yaitu :
1.  Melihat  pengaruh  penerapan  aplikasi  FuzzyLogic  metode  tsukamoto  terhadap  kestabilan  angka produksi pupuk dolomite pada PT. Nurman Sejahtera.
2.  Menentukan  berapa  jumlah  produksi  agar  dapat  mengurangi  resiko  kerugian  karena  kelebihan  dan kekurangan jumlah produksi berdasarkan logika fuzzy metode tsukamoto.

## 1.3 Perumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  yang  ada  maka  dapat  dirumuskan  beberapa  rumusan  masalah, diantaranya :
1.  Bagaimana menentukan jumlah produksi pupuk dolomite pada PT. Nurman Sejahtera menggunakan fuzzy tsukamoto ?
2.  Bagaimana  cara  penerapan  aplikasi  fuzzytsukamoto  untuk  dalam  menentukan  jumlah  produksi berdasarkan faktor banyaknya permintaan dan persediaan ?
3.  Bagaimana  cara  mengimplementasikan  fuzzytsukamoto  agar  mudah  digunakan  oleh  pihak perusahaan?

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pembentukan rule
Rule merupakan serangkaian aturan sebagai dasar perhitungan yang akan dilakukan, aturan-aturan yang relevan didapat dari history aktivitas produksi pada Rendang Asese.
Adapun  aturan-aturan  yang  terbentuk  dari  kasus  produksi  pada  Rendang  Asese  dideklarasikan  dalam bentuk tabel seperti berikut.

## Tabel 1. Pembentukan Rule
Rule ke- Himpunan Fuzzy Permintaan Himpunan Fuzzy Persediaan Himpunan Fuzzy Produksi 1 Turun Sedikit Berkurang 2 Turun Banyak Berkurang 3 Naik Sedikit Bertambah 4 Naik Banyak Bertambah

## 2.2 Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dengan  observasi digunakan apabila penelitian berkenaan dengan perilaku manusia, proses kerja, gejala-gejala alam dan bila responden yang diamati tidak terlalu besar (Sugiyono: 2010: 203).
Data dapat diperoleh dan dikumpulkan secara langsng dari objek penelitian dan berdasarka referensi- referensi yang ada. Cara yang digunakan untuk mendapatkan data adalah sebagai berikut 1. Studi Lapangan
Teknik  ini  merupakan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  cara  melakukan  pengamatan  langsung  pada objek  yang  diteliti.  Pengumpulan  data  dari  lapangan  ini  dilakukan  untuk  memperoleh  data  primer. Adapun teknik pengumpulan data yang dilakukan oleh penulis adalah sebagai berikut:
a) Observasi Partisipatif Pada observasi ini, peneliti terlibat dengan kegiatan sehari-hari orang yang sedang  diamati  atau  yang  digunakan  sebagai  sumber  data  penelitian.  Sambil  melakukan pengamatan, peneliti ikut melakukan apa yang dikerjakan oleh sumber data, dan ikut merasakan suka  dukanya.  Dengan  observasi  partisipan  ini,  maka  data  yang  diperoleh  akan  lebih  lengkap, tajam, dan sampai mengetahui pada tingkat makna dari setiap perilaku yang tampak (Sugiyono, 2017:227).
b) Susan  Stainback  (1988)  dalam  buku  Sugiyono  menyatakan: “In  participant  observation,  the researcher observes what people do, listen to what they say, and participates in their activities” . Dalam observasi partisipatif, peneliti mengamati apa yang dikerjakan orang, mendengarkan apa yang mereka ucapkan, dan berpartisipasi dalam aktivitas mereka” (Sugiyono, 2017:227).
Seperti apa yang dikemukakan bahwa observasi ini dapat digolongkan menjadi empat, yaitu partisipasi pasif,  partisipasi  moderat,  observasi  yang  terus-terang  dan  tersamar,  dan  observasi  lengkap.  Dalam penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  observasi  moderat.  Partisipasi  Moderat  (moderate  participation): “means the researcher maintains a balance between being insider and beiong outsider”. Dalam observasi ini  terdapat  keseimbangan  antara  peneliti  menjadi  orang  dalam  dengan  orang  luar.  Peneliti  dalam mengumpulkan data ikut observasi partisipatif dalam beberapa kegiatan, tetapi tidak semuanya (Sugiyono, 2017:227). 2. Studi Literatur
a) Fuzzy Logic
Suatu cabang ilmu Artificial Intellegence , yaitu suatu pengetahuan yang     membuat  komputer dapat meniru kecerdasan manusia sehingga diharapkan komputer dapat melakukan hal-hal yang apabila  dikerjakan  manusia  memerlukan  kecerdasan.  Dengan  kata  lain fuzzy  logic mempunyai fungsi  untuk  “meniru”  kecerdasan  yang  dimiliki  manusia  untuk  melakukan  sesuatu  dan mengimplementasikannya ke suatu perangkat, misalnya robot, kendaraan, peralatan rumah tangga, dan lain-lain.
b) Inferensi
Melakukan  penalaran  menggunakan fuzzy  input dan fuzzy rules yang  telah  ditentukan  sehingga menghasilkan fuzzy output. Terdapat tiga metode fuzzy yang digunakan secara luas dalam berbagai aplikasi,  yaitu:  metode  mamdani,  metode  sugeno  dan  metode  tsukamoto.  Secara  garis  besar metode Mamdani dalam penggunaannya lebih humanis lebih cocok masukkan yang diterima oleh manusia daripada mesin, mudah diterima penalaranya tetapi tidak terdapat kontrol pada metode Mamdani.Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF THEN harus
direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  monoton.  Sebagai hasilnya, keluaran hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan α-predikat (fire strength).
Hasil akhir menggunakan rata-rata terbobot. Bentuk model fuzzy Tsukamoto adalah : 𝐼𝐹 (𝑋 𝑖𝑠 𝐴) 𝑎𝑛𝑑 (𝑌 𝑖𝑠 𝐵) 𝑇𝐻𝐸𝑁 (𝑍 𝑖𝑠 𝐶)
Beberapa aturan dapat dibentuk untuk mendapatkan nilai z akhir. Misalkan ada dua aturan yang digunakan yaitu :
IF (X is A1) AND (Y is B1) THEN (Z is C1) IF (X is A2) AND (Y is B2) THEN (Z is C2)
Dalam inferensinya, metode tsukamoto menggunakan tahapan berikut
Gambar 1. Proses Inferensi Metode Tsukamoto

## 2.3 Tahapan Analisis
1.    Melakukan Penelitian Pendahuluan
Penelitian pendahuluan ini yang harus dilakukan  adalah dengan menentukan objek yang akan diteliti serta memahami objek secara keseluruhan, dan mengidentifikasi masalah-masalah yang ada dalam objek penelitian  tersebut.  Kemudian  peneliti  membuatnya  dalam  suatu  rumusan  masalah  yang  nantinya  akan dicari  sutu  solusi  yang  tepat  untuk  mengatasi  permasalahan-perrmasalahan  yang  ada  pada  objek  yang diteliti.
2.   Melakukan Pengumpulan Data
Dalam  melakukan  pengumpulan  data  pada  objek  yang  akan  dilakukan  penelitian  oleh  penulis membutuhkan data dan referensi dari berbagai sumber. Sumber tersebut berupa buku,jurnal,e-book yang berhubungan dengan penelitian ini.

## 2.4 Melakukan Analisa
a.   Analisa Data
Analisa data merupakan tahap yang paling penting dalam pengembangan     sebuah sistem, pengolahan data dan pengkajian serta identifikasi masalah yang nantinya akan ditemukan solusi dalam menyelesaikan permasalahan-ermasalahan yang ada b.  Analisa Sistem
Analisa  sistem  dilakukan  untuk  mengetahui  dan  mengembangkan  sistem  yang  sedang  berjalan  baik yang berupa hambatan-hambatan yang terjadi, kekurangan-kekurangan nya dan lain-lain sebagaiman tujuan yang ingin dicapai yaitu untuk mengoptimalkan dalam pengimplementasiannya.
c.   Melakukan Perancangan
Dalam  melakukan  perancangan  sistem,  penulis  menggunakan  UML  sebagai  alat  bantu    untuk menggambarkan  alur  kerja  dari  sistem  yang  akan  dirancang  nantinya,  dengan  ,enggunakan  diagram- diagram dari UML, diantaranya sebagai berikut :
1. Usecase Diagram
2. Class Diagram
3. Statechart Diagram
4. Activity diagram
5. Sequence Diagram
6. Colaboration Diagram
7. Deployment Diagram

## 2.5 Melakukan Pengujian Sistem
Setelah  aplikasi    ini  selesai  dirancang  maka  akan  dilakukan  proses  pengujian  terhadap  aplikasi  yang dihasilkan untuk mengetahui apakah aplikasi yang telah dirancang sudah berjalan dengan benar dan sesuai dengan perancangan yang dilakukan.
a. LAN (Local Area Network)
Adalah    jaringan  komputer  yang    jangkauannya  kecil,  hanya  dalam  area  tertentu.  Web  yang  telah dibangun akan disimpan dalam sebuah komputer yang memiliki web server seperti XAMPP, MOWES dan lain-lain yang terhubung dengan jaringan local (LAN).
Kemudian  komputer  client  yang  terhubung  di  jaringan  bisa  mengakses  sistem  tersebut  melalui  web browser localhost menggunakan Apache.
b. Hosting
Hosting adalah suatu space atau tempat di internet yang kita gunakan untuk menyimpan data-data situs kita. Dalam arti lain Hosting adalah : penyewaan tempat untuk menampung data-data yang diperlukan oleh sebuah  website dan  sehingga dapat diakses  lewat  Internet. Data  disini  dapat  berupa  file, gambar,  email, aplikasi/program/script dan database.

## 2.6 Pengujian
Tahap  ini  akan  fokus  pada  testing  atau  pengujian  dari  sebuah  perangkat  lunak  baik  dari  segi  logik maupun fungsionalnya dimana akan dipastikam bahwa semua semua bagian dari sebuah program sudah memenuhi kebutuhan user dan sesuai dengan hasil yang diharapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Sistem
Analisis sistem yang sedang berjalan akan menghasilkan kesimpulan hal ini untuk mengidentifikasi masalah  dalam  menentukan  jumlah  produksi  serta  menjelaskan  tentang  proses  prosedur  kegiatan perencanaan pada sistem yang sedang berjalan pada PT Nurman 3.2 Analisis Data
Analisis data dan pengkajian yang dilakukan  akan menemukan solusi dari permasalahan-permasalahan yang ada. Tahap analisis data merupakan tahap yang paling penting dalam pengembangan sebuah sistem, pengolahan  data  dan  pengkajian  yang  bertujuan  untuk  menemukan  solusi  dalam  menyelesaikan permasalahan yang ada.

## 3.3 Database
Untuk membuat database dalam SPK ini, digunakan PHPMyAdmin 2.6.4 yang terinstal bersama paket server  Appserv  2.5.5.  Dalam  database  sistem  pendukung  keputusan  ini  dibuat  5  tabel,  yaitu  tabel permintaan, tabel persediaan, tabel produksi, tabel tanggal, dan tabel password.
1. Tabel permintaan
Tabel ini berfungsi menyimpan data permintaan selama periode tertentu. Tabel ini terdiri dari dua field, yaitu field id sebagai kunci primer (auto increment) dan field permintaan. Struktur tabel permintaan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Permintaan No.  Field Type  Ukuran  Keterangan 1 Id Int 20 Id tabel permintaan 2 permintaan  Int 20 Permintaan 1 periode
2. Tabel persediaan
Tabel ini berfungsi untuk menyimpan data persediaan selama periode tertentu. Tabel ini terdiri dari dua field, yaitu field id sebagai kunci primer (auto increment) dan field persediaan. Struktur tabel persediaan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Persedian No.  Field Type  Ukuran  Keterangan 1 Id Int 20 Id tabel permintaan 2 persediaan  Int 20 Permintaan 1 periode
3. Tabel produksi
Tabel ini berfungsi menyimpan data produksi selama periode tertentu. Tabel ini terdiri dari dua field, yaitu field id sebagai kunci primer (auto increment) dan field produksi. Struktur tabel produksi terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Produksi No.  Field Type  Ukuran  Keterangan 1 Id Int 20 Id tabel permintaan 2 produksi  Int 20 Persediaan 1 periode
4. Tabel Tanggal
Tabel ini berfungsi menyimpan data tanggal selama periode tertentu. Tabel tanggal terdiri dari 2 field, yaitu field id sebagai kunci primer (auto increment) dan field tanggal. Struktur tabel tanggal dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Tanggal No.  Field Type  Ukuran  Keterangan 1 Id Int 20 Id tabel permintaan 2 tanggal  Date 20 Tanggal 1 periode
5. Tabel Password
Tabel password terdiri dari 4 field, yaitu: field id sebagai kunci primer (auto increment), field user, field password, dan field status. Tabel Struktur tabel password dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel Password No.  Field Type Ukuran  Keterangan 1 Id Int 20 Id tabel password 2 tanggal Date 100 Mengidentifikasi user pada saat login (admin atau operator)
3 Password  Varchar  100 Mengidentifikasi password pada saat login (admin atau operator) 4 Status Varchar  100 Mengidentifikasi status pada saat login (admin atau operator)
Relasi antar tabel tanggal, tabel permintaan, tabel persediaan, dan tabel produksi ditunjukkan oleh Gambar 2.
Gambar 2. Relasi antar tabel
Berdasarkan relasi tersebut, jika pengambil keputusan ingin  mencari data permintaan, data persediaan, dan data produksi pada tanggal tertentu, maka dilakukan dengan cara memilih id yang sama. Berikut ini adalah  contoh  query  untuk  memilih  data-data  permintaan,  persediaan  dan  data  produksi  pada  tanggal tertentu.
a. Query untuk memilih tanggal dan data permintaan selama 1 periode Select tanggal. tanggal, permintaan. permintaan from tanggal,permintaan where tanggal.id=permintaan.id
b.  Query  untuk  memilih  tanggal  dan  data  persediaan  selama  1  periode  Select  tanggal.tanggal, permintaan.permintaan from tanggal,persediaan where tanggal.id=persediaan.id
c.  Query  untuk  memilih  tanggal  dan  data  produksi  selama  1  periode  Selecttanggal.  tanggal,  produksi. produksi from tanggal,produksi where tanggal.id=produksi.id
Tabel password adalah tabel yang berdiri sendiri, tidak berelasi dengan tabel-tabel yang lain. Tabel ini digunakan pada saat administrator dan operator login ke program aplikasi.

## 3.4 Pembentukan Basis Aturan Fuzzy (Rule)
Bagian terpenting dalam membentuk rule pada fuzzy dengan menggunakan aturan IF-THEN yang berisi  antecedent  dan  consequent  untuk  mengubah  pernyataan  fuzzy.  Pertama  menentukan  fungsi keanggotaan  variabel  maka  selanjutnya  dilakukan  oembentukan  rule  atau  aturan  lofika  fuzzy.  Dari  data yang ada,dapt dibentuk rules sebagai berikut : 1.  [R1] IF (Permintaan is TURUN) and (Persediaan is SEDIKIT) THEN(Produksiis BERKURANG) 2.  [R2] IF (Permintaan is TURUN) and (Persediaan is BANYAK) THEN (Produksi is BERKURANG) 3.  [R3] IF (Permintaan is NAIK) and (Persediaan is SEDIKIT) THEN (Produksi is BERTAMBAH) 4.  [R4] IF(Permintaan is NAIK) and (Persediaan is BANYAK) THEN(Produksi is BERTAMBAH)

## 3.5 Penerapan Fuzzy Tsukamoto
Pada  metode  Tsukamoto,  digunakan  fungsi  implikasi  yaitu  Min  (minimum)  Untuk  menentukan jumlahproduksi optimum maka dilakukan perhitungan sebagai berikut. Jumlah permintaan pupuk dolomite pada PT. Nurman Sejahtera selanjutnya adalah 7830 (ton) permintaan dan  5840 (ton) persediaan. 1.  Fuzzy fikasi a.  Permintaan terdiri dari Turun dan Naik
µTurun [x] =  (max permintaan – permintaan) / (max   permintaan – min permintaan)
µTurun[7830] =   (8000 7830) / 8000 4050)
=  170 / 3950 =  0.043
µNaik [x] = (permintaan – min permintaan) / (max permintaan–  minpermintaan) µNaik[7830] =  (7830 4050) / 8000 4050) =  3780 / 3950 = 0.956
b. PersediaanterdiridariSedikit dan Banyak
µSedikit [y]
= (max persediaan – persediaan) / (max persediaan – min persediaan) µSedikit [5840] =  (7600 - 5840) / (7600 - 4000) = 1760 / 3600
= 0.488 µBanyak [y]= (persediaan – min persediaan) / (max persediaan – min persediaan) µBanyak[5840]         =  (5840 - 4000) / (7600 - 4000) = 1840 / 3600 = 0.511 2.  MesinInferensi (Fungsi Min) [R1] = IF (PermintaanTURUN)and (Persediaan SEDIKIT) THEN (Produksi BERKURANG)
α-predikat1  = µTurun ∩ Sedikit
= min (µTurun, µSedikit) = min (0.043 ; 0.488) =0.043 Lihat himpunan produksi BERKURANG 7910-z1=166.55 z1 = 7743,44
[R2] =  IF  (Permintaan  is  TURUN)  and  (Persediaan  is  BANYAK)  THEN  (Produksi  is BERKURANG) α-predikat2  = µTurun ∩ Banyak = min (µTurun, µBanyak) = min (0.043; 0.511) =0.043 Lihat himpunan produksi BERKURANG 7910-z2 =166.55 z2 = 7743,44
[R3] =  IF  (Permintaan  is  NAIK)  and    (Persediaan  is  SEDIKIT)    THEN      (Produksi  is BERTAMBAH) α-predikat3  = µNaik ∩ Sedikit = min (µNaik, µSedikit) = min (0.956 ; 0.488) =0.488 Lihat himpunan produksi BERTAMBAH z3 – 4040 = 1892 z3 = 5932
[R4] =  IF    (Permintaan  is  NAIK)  and  (Persediaan  is  BANYAK)  THEN    (Produksi  is BERTAMBAH) α-predikat4  = µNaik ∩ Banyak = min (µNaik , µBanyak) = min (0.956 ; 0.511) =0.511 Lihathimpunanproduksi BERTAMBAH Z4 – 4040 = 1977,99 Z4 = 6018

## 3. Defuzzyfikasi
Tahap perubahan atau tahap Defuzzyfikasi merupakan tahap perubahan dari keluaran atau output fuzzy yang didapat dari mesin inferensi menjadi sebuah nilai tegas dan digunakan fungsi keanggotaan yang sesuai dengan pada saat dilakukannya fuzzyfikasi. Pada metode tsukamoto proses defuzzyfikasi yang dilakukan menggunakan defuzzifikasi rata-rata terpusat .
Z = 𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑1 ∗ 𝑧1  +  𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑2 ∗ 𝑧2 +  𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑3 ∗ 𝑧3 +  𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑4 ∗ 𝑧4 𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑1 +  𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑2 +  𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑3 +  𝛼𝑝𝑟𝑒𝑑4 Z = 0,043 ∗ 7743.44  +  0,043 ∗ 7743.44 +  0.488 ∗ 5932 +  0.511 ∗ 6018 0,043 +  0,043 +  0.488 +  0.511 Z  = 333.26 + 333.26 +  2900.08 + 3075.86 1.086 Z  = 6642.47 1.086 Z  = 6116,03148
Dibulatkan menjadi = 6116(ton)jumlah pupuk dolomite yang akan diproduksi.

## 3.5 Implementasi Sistem
Pada  implementasi  dalam  SPK  ini,  metode  Tsukamoto  untuk  menentukan  jumlah  produksi  barang berdasarkan data persediaan dan jumlah permintaan diterapkan dalam bahasa pemrograman PHP. Berikut ini adalah hasil implementasi metode Tsukamoto dalam SPK untuk menentukan jumlah produksi.
Pada  SPK  ini,  saat  administrator  atau  operator  program  memanggil  program  dengan  menginputkan ‘localhost/produksi’ pada  browser maka  akan tampil halaman index.php yang berisi menu login seperti terlihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Menu login pada index.php
Pada menu login ini terdapat dua pengguna administrator atau operator program berupa menu pulldown, yang masing-masing memiliki hak akses sesuai dengan kebutuhan. Username untuk administrator adalah ‘admin’  (case  sensitive)  dan  password  untuk  administrator  adalah  ‘admin’  (case  sensitive).  Sedangkan username untuk operator adalah ‘operator’ (case sensitive) dan password untuk operator adalah ‘operator’ (case sensitive). Pada halaman index.php ini juga disediakan menu ‘Manual Sistem Pendukung Keputusan Tsukamoto’ berupa link. Jika link ini diklik maka akan memanggil ‘help.php’ yang berisi tentang petunjuk penggunaan  sistem  pendukung  keputusan.  Menu  yang  dimiliki  oleh  administrator  dan  operator  masing- masing  berupa  link  yang  jika  diklik  akan  membuka  halaman  baru  sesuai  link  yang  dipilih.  a.  Menu Administrator  Jika  administrator  melakukan  login,  dengan  cara  memasukkan  username  dan  password administrator yang benar, maka program akan membuka menu administrator pada admin.php seperti pada Gambar 4. Jika administrator salah dalam memasukkan username dan password, maka administrator tetap pada index.php dan akan muncul pesan kesalahan.

## Gambar 4. Tampilan Menu Administrator pada admin.php
Seperti  terlihat  pada  Gambar  4.  administrator  memiliki  hak  akses  sebagai  berikut:  Home,  Olah  data (berupa  link  untuk  menghitung  jumlah  produksi  dengan  metode  Tsukamoto),  mengupdate  data  dengan adanya menu edit data, mengubah password, dan logout.
1)  Menu  ‘Home’  adalah  menu  link  yang  digunakan  untuk  membuka  halaman  utama  administrator (admin.php) dan untuk kembali ke admin.php, ketika administrator berada pada halaman lain.
2)  Menu  ‘olah  data’  adalah  menu  yang  digunakan  untuk  menghitung  jumlah  produksi  dengan  metode Tsukamoto  dengan  menggunakan  data  persediaan  dan  data  permintaan.  Administrator  memerlukan menu  ini  untuk  mengecek program  berjalan  sesuai  dengan  metode  Tsukamoto  atau  tidak.  Jika menu ‘Olah data’ dipilih administrator, maka program akan memanggil form ‘olahdata_admin.php’ seperti terlihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan olahdata_admin.php
Form ‘olahdata_admin.php’ ini digunakan untuk menghitung jumlah barang yang akan diproduksi dengan metode Tsukamoto. Administrator diminta untuk menginputkan hari pertama produksi pada ‘Data mulai hari ke’, masa produksi pada ‘Masa produksi’, data permintaan saat ini pada ‘Permintaan’, dan data persediaan saat ini pada ‘Persediaan’. Setelah tombol ‘Olah Data’ diklik, maka program akan menampilkan hasil  perhitungan  berupa  nilai  variabel-variabel  pada  perhitungan  metode  Tsukamoto,  jumlah  produksi, serta  waktu  yang  dibutuhkan  oleh  program  dalam  menghitung  jumlah  produksi.  Hasil  perhitungan kemudian ditampilkan oleh iftsukamoto_admin.php seperti terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan iftsukamoto_admin.php
Menu ‘lihat data’ yaitu menu yang digunakan oleh administrator untuk melihat semua data yang ada, data yang ada pada sistem pendukung keputusan ini adalah data selama 30 hari. Apabila administrator memilih menu ‘lihat data’, program akan memanggil lihatdata_admin.php seperti terlihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan lihatdata_admin.php
Menu ‘edit data’ merupakan menu yang digunakan untuk mengubah data oleh administrator. Jika link ‘edit data’ diklik, maka program akan memanggil ‘edit_admin.php’ seperti terlihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Tampilan edit_admin.php
Data-data  pada  ‘edit_admin.php’  berupa  link  ke  ‘update_admin.php’.  Jika  salah  satu  data  pada ‘edit_admin.php’ diklik maka akan membuka ‘update_admin.php’ sesuai dengan data yang dipilih pada ‘edit_admin.php’. Pada ‘update_admin.php’ data dapat diubah sesuai dengan keinginan administrator. Jika tombol ‘submit’ bernama ‘UPDATE DATA’ diklik, maka ‘fm_update.php’ akan mengupdate data tersebut. ‘fm_update.php’  tidak  dapat  ditampilkan  karena  berupa  form  action  untuk  menjalankan  program. Selanjutnya, ‘update_admin.php’ ditampilkan pada Gambar 9.

## Gambar 9. Tampilan update.php
Menu  ‘ubah  password’  adalah  menu  berupa  link  yang  digunakan  oleh  administrator  untuk mengubah password. Jika menu ini diklik, maka akan memanggil ‘ubahpsw_admin.php’ seperti terlihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Tampilan ubahpsw_admin.php
Jika tombol submit ‘UBAH PASSWORD’ diklik, setelah administrator menginputkan Password lama, Password baru, dan Ulangi Password baru, maka program akan memanggil ubahpsw_admin_form untuk menjalankan program. Tampilan ubahpsw_admin_form tidak dapat ditampilkan karena hanya berupa form action untuk menjalankan program.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan mengenai logika fuzzy dengan metode tsukamoto dapat diambil kesimpulan:
1.  Pemanfaatan  aplikasi  logika  fuzzy  metode  Tsukamoto  mampu  mempengaruhi  secara  signifikan kestabilan angka produksi pupuk dolomite pada PT. Nurman Sejahtera.
2.  Denganadanyaaplikasilogika  fuzzy  perusahaan  dapat  menentukan  jumlah  produksi  yang  optimal berdasarkan persediaan dan permintaan.
3.  Sistem  yang  akan  diimplementasikan  mudah  dimengerti  dalam  penggunaannya,  sehingga  dapat membantu dalam penentuan jumlah produksi pada PT. Nurman Sejahtera.
4.  Variabel Permintaan dan Persediaan mempunyai keterikatan yang kuat dengan jumlah produksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.S, Rosa dan M. Shalahuddin. 2013. Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek). Bandung: Informatika.
[2] Budiharto,  Widodo  dan  Derwin  Suhartono.  2014.  ArtificialIntelligence  (Konsep  dan Penerapannya). Yogyakarta: Andi.
[3] Hayadi,    B.  Herawan.  2015.  Sistem  Persediaan  Kayu  Jati  Dengan  Fuzzy  Tsukamoto.Jurnal KomTekInfo  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Volume  2,  No.  2:  hal.  39-46.    Pasir  Pengaraian:  Dosen Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pasir Pengaraian.
[4] Juliansyah,  Andrian.  2015.  Penerapan  Metode  FuzzyTsukamoto  Untuk  Memprediksi  Hasil Produksi Kelapa  Sawit (Studi Kasus : PT. Amal Tani Perkebunan Tanjung Putri – Bahorok).Pelita Informatika Budi Darma, Volume 9, Nomor: 3: hal. 1-8.  Medan: Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan.
[5] Ula, Mutammimul. 2014. Implementasi Logika Fuzzy Dalam Optimasi Jumlah Pengadaan Barang Menggunakan Metode Tsukamoto (Studi Kasus : Toko Kain My Text). Jurnal ECOTIPE, Volume 1, No.2: hal. 36-46. Aceh: Teknik Informatika, Universitas Malikussaleh.
[6] Mandala,  Eka  Praja  Wiyata.  2015.  Web  Programing  (  Project  1  e.p.w.m  Forum).  Yogyakarta: Andi.
[7] Oktaviani,  Laily.  2014.  Sistem  Perhitungan  Jumlah  Produksi  FoldingGate  Menggunakan FuzzyLogic Pada PT.Jihan Jaya. Jurnal Sistem Informasi, volume 1, No. 1: hal. 12-15. Banten: Sistem Informasi, Universitas Serang Raya.
[8] Ilham, W., & Fajri, N. (2020). Penentuan Jumlah Produksi Tahu Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Pada Ukm Abadi Berbasis Web. Jurnal Digit, 10(1), 71-82.
[9] Rohayani, Hetty . 2015. Ilham, W., & Fajri, N. (2020). Penentuan Jumlah Produksi Tahu dengan Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto pada UKM Abadi Berbasis Web. Jurnal Digit, 10(1), 71- 82.Suyanto. 2014.  ArtificialIntelligence  (  Searching,  Reasoning,  Planing ,    Learning).Bandung: Informatika.
[10] Siahaan, Daniel. 2012. Analisa Kebutuhan Dalam Rekayasa Perangkat Lunak.Yogyakarta: Andi.