## Penerapan Logika Fuzzy Dalam Memperkirakan Jumlah Produksi Telur Terhadap Permintaan Pasar
Anindita Nurizza Masquitasari Yusuf, Edy Widayat, Ahmad Hatip Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan (FKIP), Universitas Dr. Soetomo Surabaya ahmad.hatip@unitomo.ac.id

## Abstract
The longer the population in Indonesia is growing, and making the number of  egg  demand  also  increases.  Increasing  demand  to  make  a  farm  and  egg distributor  that  is  UD.  Junjong  Drajat  in  Bendiljet  Orchard,  Karangtalun Village,   Kalidawir   Subdistrict,   Tulungagung   District,   there  is   often   a problem in the  supply of  eggs  due to  poor inventory system  and inaccurate determination  of  inventory.  To  solve  the  problem  we  require  a  system  that can  estimate  the  amount  of  egg  production  to  be  marketed  on  demand  is using  Fuzzy  Logic  Sugeno  Method,  because  Sugeno  method  is  able  to classify  data  and  customize  with  other  data.  The  demand  data  patterns  are trendy  and  seasonal  so  we  use  the  Triple  Exponensial  Smoothing  Additive Seasonal  Method to  predict  the  number  of  requests.  The  calculation  results obtained forecasting the number of requests for April 30 to May 6, 2018 is 124.784 kg, with parameters α = 0,3, β = 0,1 and γ = 0,3 has a MAPE (Mean Absolute  Percentage  Error)  value  of  26,57%  Which  is  sufficient.  For  an estimated  production  amount  using  the  Sugeno  method  of  87.800  kg (Toolbox Matlab), with a total inventory inventory of 79,200 kg.
Keywords : Exponential Smoothing, Fuzzy Logic, Demand of goods, Production of goods

## 1  Pendahuluan
Telur  merupakan  produk  peternakan  dan  sumber  protein  hewani  yang  yang paling  umum  dikonsumsi  oleh  masyarakat.  Namun,  semakin  lama  penduduk  di Indonesia  semakin  bertambah,  dan  membuat  jumlah  permintaan  telur  juga  ikut bertambah.
J. Math. and Its Appl. E-ISSN: 2579-8936 P-ISSN: 1829-605X Vol. 14, No. 2, Desember 2017, 169-193
Menurut  hasil  pengamatan  peneliti  pada  UD.  Junjong  Drajat  di  Dusun Bendiljet,  Desa  Karangtalun,  Kecamatan  Kalidawir,  Kabupaten  Tulungagung, sering  terjadi  masalah  dalam  penyediaan  telur  karena  jumlah  telur  yang  akan dipasarkan  tidak  sesuai  dengan  jumlah  permintaan,  sehingga  hal  ini  sering menyebabkan kerugian.
Jadi, diperlukan suatu sistem yang dapat memperkirakan jumlah produksi telur yang akan dipasarkan sesuai permintaan dengan suatu metode tertentu. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam memperkirakan jumlah produksi telur adalah dengan menggunakan logika fuzzy .
Peneliti  menggunakan  logika fuzzy metode  Sugeno  untuk  memperkirakan jumlah  produksi  telur,  karena  mampu  mengelompokkan  data  dan  menyesuaikan dengan data yang lainnya. Selain itu konsep matematis yang  mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana serta mudah dimengerti sehingga tidak terlalu rumit untuk diterapkan  pada  permasalahan  optimasi  barang  dengan  data  yang  menunjukkan adanya trend dan bersifat musiman.
Peneliti  juga  menggunakan  Pemulusan  Eksponensial Tripel  Holt-Winter s Metode  Penjumlahan,  untuk  memprediksi  pemintaan  pasar  kedepan,  karena  data bersifat trend dan musiman sehingga metode ini lebih cocok untuk mengatasi data yang mengandung pola trend sekaligus musiman.
prediksi  permintaan  pasar  dengan  menggunakan  metode  Pemulusan Eksponensial  Tripel  Holt-Winters,  bagaimanakah  penerapan  Logika fuzzy metode  Sugeno  dalam  memperkirakan  produksi  telur  terhadap  prediksi permintaan  pasar  dan  bagaimanakah  prediksi  permintaan  pasar  dan perkiraan  produksi  telur  terhadap  prediksi  permintaan  pasar  untuk  satu tahun mendatang.
menggunakan  metode  Pemulusan  Eksponensial  Tripel  Holt-Winters  yang akan  dipasarkan,  menerapkan  Logika Fuzzy metode  Sugeno  dalam

## Permasalahan
Permasalahan  yang  dibahas  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimanakah
1.1

## Tujuan
Tujuan dari penelitian ini adalah memprediksi jumlah permintaan telur
1.2
memperkirakan  jumlah  telur  dengan  menggunakan  logika fuzzy metode Sugeno  terhadap  prediksi  permintaan  pasar  dan  memprediksi  permintaan pasar dan perkiraan produksi telur terhadap prediksi permintaan pasar untuk satu  tahun  mendatang.  Peramalan  khusus  dilakukan  di  bulan  April  2018 karena  di  Bulan  April  2018  adalah  masa  hari  raya  Idul  Fitri,  yang  mana permintaan  akan  telur  sangatlah  besar  untuk  kebutuhan  konsumsi masyarakat.
jumlah permintaan telur yang akan dipasarkan untuk satu minggu kedepan, menggunakan  metode  Pemulusan  Eksponensial  Tripel  Holt-Winters, mengetahui  perkiraan  jumlah  produksi  telur  untuk  satu  minggu  kedepan, menggunakan  Logika Fuzzy khususnya  metode  Sugeno  dan  mengetahui prediksi  jumlah  permintaan  pasar  menggunakan  metode  Pemulusan Eksponensial  Tripel  Holt-Winters,  dan  mengetahui  perkiraan  jumlah produksi  telur  terhadap  prediksi  permintaan  pasar  menggunakan  Logika fuzzy metode Sugeno, untuk satu tahun mendatang.
Peramalan ( Forecasting)
Forecasting adalah peramalan (perkiraan) mengenai sesuatu yang akan terjadi  pada  waktu  yang  akan  datang  [5].  Menurut  sifatnya,  teknik peramalan  terbagi  menjadi  dua  jenis  yaitu  teknik  kualitatif  dan  teknik kuantitatif.  Metode  peramalan  kuantitatif  dapat  dibagi  menjadi  dua  tipe, causal dan time series. Peramalan time series merupakan metode kuantitatif untuk menganalisis data masa lampau yang telah dikumpulkan secara teratur menggunakan  teknik  yang  tepat.  Hasilnya  dapat  dijadikan  acuan  untuk peramalan nilai di masa yang akan datang (Makridakis, 1999:8 dalam [4]).

## 1.3 Manfaat
Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah mengetahui prediksi
Tinjauan Pustaka 1.4

## Pola Data
Menurut  Lili  Monika  (2016  :  9–11),  Hal  penting  yang  harus diperhatikan dalam metode deret berkala adalah menentukan jenis pola dan historisnya,  sehingga  pola  data  yang  tepat  dengan  pola  data  tersebut  dapat diuji, pola data umumnya dapat dibedakan sebagai berikut :
A. Pola Horizontal
B. Pola Musiman
C. Pola Siklis
D. Pola Trend

## Metode Pemulusan Eksponensial Tripel
Metode  Pemulusan  Eksponensial  Tripel  (Metode  Holt-Winters)  sering disebut  metode  pemulusan  eksponensial  yang  melakukan  pendekatan  [6]. Metode ini terbagi menjadi dua bagian yakni :

## Pemulusan Keseluruhan
(1.1)

## Pemulusan Trend
(1.2)

## Pemulusan Musiman
(1.3)
Ramalan
(1.4)
Menentukan nilai awal pemulusan
(1.5)
(1.6)
(1.7)

## A. Metode  Pemulusan  Eksponensial  Holt-Winters  dengan  Metode  Perkalian
Musiman ( Mulplicative Seasonal Method )
B. Metode Pemulusan Eksponensial Holt-Winters dengan Metode Penambahan Musiman ( Additive Seasonal Method )
Pemulusan Keseluruhan
(1.8)
Pemulusan Trend
(1.9)
Pemulusan Musiman
(1.10)
Ramalan
(1.11)
Menentukan nilai awal pemulusan
(1.12)
(1.13)
(1.14)
Makna simbol :
= nilai aktual pada periode ke – t = konstanta penghalusan untuk data
= konstanta penghalusan untuk trend
= konstanta penghalusan untuk musiman
= nilai pemulusan awal
= konstanta pemulusan
I = faktor penyesuaian musiman L = panjang musiman
= ramalan untuk m periode ke depan dari t

## B. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Semakin  kecil  nilai  MAPE  yang  didapat  maka  hasil  ramalan  tersebut semakin  baik.  Kriteria  /  kategori  nilai  MAPE  (Chang,  Wang  &  Liu,  2007 dalam [1] ) :
 < 10 %   = Kemampuan peramalan sangat baik
 10 % - 20%  = Kemampuan peramalan baik
 20 % - 50 % = Kemampuan peramalan cukup
 > 50 %   = Kemampuan peramalan buruk
Namun,  model  yang  tepat  adalah  model  yang  memiliki  nilai  MAPE sekitar 0 % - 30 %. (Makridakis dalam [2])
Jadi, dapat disimpulkan nilai MAPE minimal cukup dan maksimal 30% untuk dijadikan sebagai input dari metode Fuzzy .
Dirumuskan sebagai berikut :
(1.17)
(1.18)

## Logika Fuzzy

## A. Himpunan Fuzzy
Konsep  tentang  logika fuzzy diperkenalkan  pada  1965  oleh  Prof.  Lotfi Astor  Zadeh, seorang  guru besar University  of  California USA.  Himpunan fuzzy merupakan suatu kumpulan yang mewakili suatu kondisi atau keadaan
A. Mean Squared Error (MSE)
(1.16) (1. 1 5 )
terkecil yang akan dianggap sebagai model yang cocok, yaitu :

## Ukuran Akurasi Peramalan
Menurut [8]  model yang memiliki nilai kesalahan hasil peramalan
Dengan adalah   hasil   sebenarnya   di   bulan/tahun
sebelumnya dan adalah  nilai peramalan jumlah permintaan
tertentu  dalam  suatu  variabel fuzzy .  (Kusumadewi,  2002;21).  Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu linguistik dan numeris .

## B. Fungsi Keanggotaan Fuzzy
Fungsi  keanggotaan  ( membership  function )  adalah  suatu  kurva  yang menunjukkan  pemetaan  titik-titik input data  kedalam  nilai  keanggotaan yang  memiliki  interval  antara  0  sampai  1.  Ada  beberapa  fungsi  yang  bisa digunakan diantaranya ([3]) :
1) Representasi Linear
2) Representasi Kurva Segitiga
3) Representasi Kurva Trapesium
4) Representasi Kurva Bahu
C. Sistem Inferensi Fuzzy
Sistem  ini  berfungsi  untuk  mengambil  keputusan  melalui  proses  tertentu dengan  mempergunakan  aturan  inferensi  berdasarkan  logika fuzzy .  Dalam penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  Sugeno.  Metode  ini  diperkenalkan  oleh Takagi-Sugeno  Kang    pada  tahun  1985.  Untuk  mendapatkan output (hasil), diperlukan 4 tahapan [7] :
1) Pembentukan himpunan fuzzy
Baik  variabel input maupun  variabel output dibagi  menjadi  satu  atau lebih himpunan fuzzy . Dipergunakan untuk mengubah data masukkan tegas kedalam bentuk derajat keanggotaan.
2) Aplikasi fungsi implikasi
Fungsi implikasi yang digunakan untuk tiap – tiap aturan adalah fungsi min .
(1.19)
Dengan :
= nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke – i
= nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke – i
Aturan-aturan  yang  mungkin  dan  sesuai  dengan  fungsi  implikasi  ada  4 aturan (Solikin. F, 2011:63), yaitu :
[R.1] JIKA permintaan TURUN dan persediaan BANYAK, MAKA
(Z 1 ) Produksi Barang = Permintaan – Persediaan (1.20)
[R.2] JIKA permintaan TURUN dan persediaan SEDIKIT, MAKA
(Z 2 ) Produksi Barang = Permintaan (1.21)
[R.3] JIKA permintaan NAIK dan persediaan BANYAK, MAKA
(Z 3 ) Produksi Barang = Permintaan (1.22)
[R.4] JIKA permintaan NAIK dan persediaan SEDIKIT, MAKA
(Z 4 ) Produksi Barang = (1,25 x Permintaan) – Persediaan (1.23)
3) Komposisi aturan
Dalam melakukan inferensi sistem fuzzy metode Sugeno, menggunakan Probabilistic OR (probor). Rumus:  [8]
(1.24)
Keterangan :
= nilai keluaran pada aturan ke- i
= derajat keanggotaan nilai keluaran pada aturan ke- i
4) Penegasan ( Defuzzyfikasi )
Untuk  metode  Sugeno  dan  metode  Tsukamoto,  secara  umum  untuk domain diskret dirumuskan (Solikin, F., 2011:42) :
(1.25)
Keterangan :
= nilai hasil defuzzifikasi = fungsi keanggotaan dari himpunan fuzzy
z = domain ke-i.

## 2. 1  Pendekatan dan Jenis Penelitian

## 2 METODE PENELITIAN
Pendekatan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan kualitatif dan jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif kualitatif.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer (observasi dan  wawancara)  dan  data  sekunder  (dokumen  data  produksi,  data permintaan  dan  data  persediaan).  Sumber  data  penelitian  ini  adalah pimpinan UD. Junjong Drajat.
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah wawancara,  observasi  (kondisi  peternakan,  pelaksanaan  kerja,  dll)  dan dokumentasi  (jumlah  persediaan,  produksi  dan  permintaan  telur)  dari tanggal 4 Januari 2016 – 30 April 2017.

## Pra Lapangan
A. Menyusun rancangan penelitian berupa proposal
B. Lapangan  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  UD.  Junjong Drajat di Dsn. Bendiljet, Ds. Karangtalun, Kec. Kalidawir, Kab. Tulungagung.

## Tahap Pengumpulan Data
A. Menetapkan jenis dan jumlah data yang akan digunakan yaitu 3 data sekunder (data  jumlah  permintaan  per  minggu,  jumlah  persediaan  per  minggu  dan jumlah produksi telur per minggu).
B. Pengumpulan  3  data  mingguan  tersebut  untuk  satu  tahun  terakhir  dalam hitungan berat (kg / kilogram)

## Tahap Pengolahan Dan Perhitungan
A. Peramalan jumlah permintaan telur (1 – 7 Mei 2017)
1) Mengetahui  pola  data  (menentukan  pola  data  permintaan  dengan  pola  data sementara)

## 2. 2  Data dan Sumber Data

## 2. 3  Teknik Pengumpulan Data

## 2. 4  Tahap-tahap Penelitian
2) Menentukan metode pemulusan eksponensial berdasarkan pola data
3) Perhitungan  peramalan  jumlah  permintaan  (menggunakan  Pemulusan Eksponensial  Tripel  Holt-Winters  Metode  Penjumlahan)  menggunakan  MSE hingga mendapatkan nilai kesalahan yang paling kecil.
4) Menghitung error pada  nilai  peramalan  dengan  MAPE  (minimal  cukup  untuk dijadikan sebagai input dari metode Fuzzy )
B. Penentuan  jumlah  produk  (dengan input berupa  perkiraan  jumlah  permintaan dan  jumlah  persediaan)  dalam  menentukan  jumlah  produk  (1  –  7  Mei  2017) menggunakan Fuzzy metode Sugeno . (Solikin. F, 2011 : 56)
1) Pembentukan himpunan fuzzy
2) Aplikasi fungsi implikasi
3) Komposisi aturan
4) Penegasan ( Defuzzyfikasi )
C. Peramalan permintaan telur dan perkiraan produksi telur untuk tanggal 30 April – 6 Mei 2018. Untuk meramalkan permintaan telur untuk tanggal 30 April – 6
Mei  2018  diperlukan  data  pada  bulan  yang  sama  di  tahun  sebelumnya  yaitu diambil data tanggal 1-7 Mei 2017.
(kg) Prod (kg) Pers (kg) Perm Tanggal 1–7 Feb ‘16
84.450 86.989 13.825 25–31 Jan ‘16 59.471 67.537 5.759 18–24 Jan ‘16 79.857 75.382 10.234 11–17 Jan ‘16 71.200 67.695 14.271 4–10 Jan ‘16 63.252 75.873 1.650
UD. Junjong Drajat yaitu, data jumlah permintaan per minggu, jumlah persediaan per  minggu  dan  jumlah  produksi  telur  per  minggu  dalam  satuan  kg  (kilogram) selama 1 tahun terakhir (Januari 2016 – April 2017), yang dimulai pada hari Senin.
Data  sekunder  yang  didapat  dari  wawancara  dan  dokumen  yang  terkait  dari

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1. Data jumlah permintaan per minggu, jumlah persediaan per minggu dan jumlah produksi telur per minggu
5–11 Sept ‘16
87.818 86.832 126.349 29 Ag–4 Se ‘16 118.476 86.872 157.953 22–28 Ags ‘16 103.077 78.635 182.395
15–21 Agst ‘16 109.541 78.768 213.168 8–14 Agst ‘16 88.734 77.285 231.783 1–7 Agst ‘16 96.806 81.835 255.073
25–31 Jul ‘16
124.190 87.369 291.894
18–24 Jul ‘16
62.170 68.228 287.957
11–17 Jul ‘16
106.883 87.429 308.036 4–10 Jul ‘16 46.400 67.123 288.131
27Jun–3 Jul ‘16 50.346 69.378 269.099 20–26 Jun ‘16 67.108 69.643 267.690 13–19 Jun ‘16 77.030 70.983 274.525 6–12 Jun ‘16 50.090 80.223 244.992 30 Me–5 Jn ‘16 61.200 75.212 231.640 23–29 Mei ‘16 76.279 86.325 222.849 16–22 Mei ‘16 60.014 81.432 203.355 9–15 Mei ‘16 99.990 85.831 218.428 2–8 Mei ‘16 78.917 86.397 210.948 25 Ap–1 Me‘16 93.668 87.431 219.012 18–24 Apr ‘16 48.101 73.736 194.581 11–17 Apr ‘16 49.750 69.618 175.499 4–10 Apr ‘16 70.056 73.671 173.239 28 Ma–3 Ap‘16 59.035 85.573 149.257 21–27 Mar ‘16 52.657 74.623 128.686 14–20 Mar ‘16 63.268 78.618 114.508 7–13 Mar ‘16 49.518 63.831 101.289 29 Fe–6 Ma’16 46.050 81.832 67.695 22–28 Feb ‘16 59.184 77.825 50.624 15–21 Feb ‘16 51.698 68.328 34.536 Tanggal Perm (kg) Prod (kg) Pers (kg) 8–14 Feb ‘16 49.564 67.736 16.364
6 – 12 Feb ‘17 106.440 83.738 135.673 13 – 19 Feb ‘17 78.015 84.639 112.971 20 – 26 Feb ‘17 79.320 83.736 119.595 27 Fe–5 Ma ‘17 71.310 84.861 124.011 6 – 12 Mar ‘17 71.700 84.695 137.562 13 – 19 Mar ‘17 70.200 83.367 150.557 20 – 26 Mar ‘17 113.275 83.328 162.674 27 Ma–2 Ap‘17 120.040 84.827 132.727 3 – 9 Apr ‘17 133.130 85.832 96.914 10 – 16 Apr ‘17 74.445 82.825 49.616 30 Ja – 5 Fe ‘17 48.410 78.973 105.110 23 – 29 Jan ‘17 74.128 83.623 95.615 Tanggal Perm (kg) Prod (kg) Pers (kg) 16 – 22 Jan ‘17 98.328 83.832 111.220 9 – 15 Jan ‘17 70.097 79.818 102.322 2–8 Jan ‘17 83.950 84.855 101.417 26 D‘16–1 J’17 92.400 86.998 106.819 19–25 Des ‘16 96.050 78.365 124.504 12–18 Des ‘16 65.055 85.573 111.236 5–11 Des ‘16 48.830 84.872 75.914 28 Nv–4 De ‘16 72.518 79.783 69.399 21–27 Nov ‘16 59.295 87.434 42.918 14–20 Nov ‘16 48.885 81.832 11.121 7–13 Nov ‘16 69.909 80.328 2.077 31 Ok–6 Nv‘16 145.886 84.137 4.426 24–30 Okt ‘16 114.270 84.979 4.017 17–23 Okt ‘16 124.270 87.375 6.262 10–16 Okt ‘16 110.400 72.992 4.070 3–9 Okt ‘16 121.000 69.383 50.737 26 Se–2 Ok ‘16 114.550 87.328 79.609 19–25 Sept ‘16 116.503 81.861 114.251 12–18 Sept ‘16 94.005 82.893 125.363
sementara
Gambar 1 .   Time Series Plot Jumlah Permintaan
Jumlah permintaan pada periode ke-27 hingga periode ke-45 cenderung naik, ke-47 hingga periode ke-65 cenderung naik lagi. Pada gambar juga terlihat jumlah permintaan  yang  naik-turun  pada  periode-periode  tertentu  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  pola  data  sementara  yang  diperoleh  sesuai  dengan  data  trend dan musiman.

## A. Menentukan Metode Pemulusan Eksponensial Berdasarkan Pola Data
Berdasarkan  pola  data  yang  diperoleh  maka  metode  peramalan  yang  cocok untuk pola data trend dan musiman adalah metode Pemulusan Eksponensial Tripel Holt-Winters dengan  Metode  Penambahan  Musiman  karena  lebih  efektif  dalam data trend dan musiman dengan variasi musiman yang bersifat konstan.

## B. Perhitungan Peramalan Jumlah Permintaan
Menentukan  parameter  dengan  nilai  MSE  ( Mean  Squared  Error ) terkecil,  dengan  cara  mengambil  ,   dan   sembarang  dalam  rentang  0 sampai 1. Langkah-langkah perhitungan sebagai berikut :
17 – 23 Apr ‘17 97.905 85.291 57.996 24 – 30 Apr ‘17 73.428 86.387 45.382 1 – 7 Mei ‘17 ? ? 58.341

## 3. 1  Peramalan Jumlah Permintaan Mengetahui Pola Data
Untuk lebih mudah menetukan pola data, dapat dilakukan penentuan pola data
1) Menentukan nilai awal dengan 12 data aktual awal (4 Januari – 27 Maret 2016)
2) Menghitung Peramalan Jumlah Permintaan
m = 1   karena  data  permintaan  yang  akan  diramal  adalah  1  periode mendatang
Dengan  parameter  α  =  0,1  ,  β  =  0,1  dan  γ =  0,1,  menghasilkan  peramalan untuk tanggal 1 – 7 Mei 2017 sebagai berikut :
Tanggal   1 – 7 Mei 2017 74.805 kg
3) Perhitungan MSE ( Mean Squared Error ) Karena hasil MSE dengan , dan tersebut belum
tentu  hasil  dengan  kesalahan  yang  paling  kecil,  maka  diperlukan perhitungan MSE kembali, dengan α , β dan γ yang lain dalam rentang 0 – 1.
Perhitungan MSE dengan cara Trial and  Error serta bantuan Ms.  Excel didapatkan  MSE  yang  paling  kecil  adalah  pada  nilai  peramalan  dengan parameter , dan adalah  84.088,39  dengan  MSE sebesar 703.562.699,89. 68 85.662,17 -91,10 1.288,83 84.382 69 85.881,19 -60,09 -14.965,17 70.327 67 84.536,15 -226,33 -2.134,54 84.268 37 98.771,09  2.089,69 531,11 100.545 Jumlah Ramalan Permintaan 70 95.358,39  2.182,15 2.368,13 92.859 35 36 97.269,98  2.155,09 -7.260,44 90.524 Mgu 12 60.847,42 652,51 -8.190,42 13 61.012,97 603,81 1.966,33 63.905 14 61.425,45 584,68 10.180,38 71.969 15 58.883,16 271,98 16.195,31 81.020
Tabel 2. Data peramalan jumlah permintaan dengan
Mgu
Mgu MSE 703.562.699,89
4) Menghitung Error pada nilai peramalan dengan MAPE Perhitungan  MAPE  pada  peramalan  dengan  parameter , dan 13 59.035 63.905 -8,25 8,25 14 70.056 70.898 -1,20 1,20 15 49.750 79.784 -60,37 60,37 36 87.818 113.073 -28,76 28,76 37 94.005 112.946 -20,15 20,15 35 118.476 106.391 10,20 10,20 67 74.445 111.446 -49,70 49,70 36 87.818 113.073 -25.255 637.797.322,69 37 94.005 112.946 -18.941 358.746.887,99 68 97.905 94.525 3.380 11.425.316,15 69 73.428 75.564 -2.136 4.563.776,12 Ramalan 70 84.088 kg SSE 40.103.073.893,52 1-7Mei’17 13 59.035 63.905 -4.870 23.712.097,88 14 70.056 70.898 -842 709.093,00 15 49.750 79.784 -30.034 902.017.913,21 Error 2
67 74.445 111.446 -37.001 1.369.040.113,07 35 118.476 106.391 12.085
146.044.908,70
Tabel 3. Data  peramalan  jumlah  permintaan  dengan  parameter , dan
Tabel 4. Hasil perhitungan MAPE pada ramalan jumlah permintaan telur
Mgu
Berdasarkan perhitungan nilai MAPE dari periode ke-13 sampai dengan periode  ke-69  sebesar  26,57%  sehingga  nilai  ramalan  untuk  periode  ke-70 (1  –  7  Mei  2017)  tergolong  cukup  dan  memenuhi  syarat,  karena  <  30%. Oleh  karena  itu,  nilai  peramalan  permintaan  tersebut  dapat  digunakan sebagai input pada metode Sugeno.

## C. Penentuan Jumlah Produk
Dari  data  pada  Tabel  1,  dapat  disimpulkan,  jika  data  permintaan terbanyak  adalah  145.886  kg  perminggu,  dan  permintaan  terkecil  adalah 46.050  kg  perminggu.  Persediaan  telur  terbanyak  adalah  308.036  kg perminggu, dan persediaan minimal adalah 1.500 kg perminggu. Sedangkan produksi  telur  saat  ini  maksimal  87.500  kg  perminggu,  dan  produksi minimal  61.250  kg  perminggu.  Sedangkan  persediaan  untuk  tanggal  1  –  7 Mei  2017  adalah  58.341  kg,  serta  peramalan  permintaan  telur  sebesar 84.088 kg.

## 1) Pembentukan Himpunan Fuzzy
Banyaknya  variabel  dalam  pengambilan  keputusan  produksi  telur  ada  3 macam, masing–masing variabel mempunyai 2 nilai linguistik, yaitu :
a) Untuk PERMINTAAN, nilai linguistiknya TURUN dan NAIK.
b) Untuk PERSEDIAAN, nilai linguistiknya SEDIKIT dan BANYAK.
c) Untuk PRODUKSI telur, nilai linguistiknya BERKURANG dan
BERTAMBAH. Fuzzifikasi variabel permintaan 84.088 kg 1-7Mei’17 68 97.905 94.525 3,45 3,45 69 73.428 75.564 -2,91 2,91 70 Ramalan Total 1.514,36
Permintaan terbanyak mencapai 145.886 kg perminggu, dan permintaan terkecil  adalah  46.050  kg  perminggu  dan  diketahui  peramalan  permintaan telur sebesar 84.088 kg, maka:
Gambar 3.2 Grafik Permintaan Turun dan Permintaan Naik
Fuzzifikasi variabel persediaan
Persediaan  telur  terbanyak  adalah  308.036  kg  perminggu,  dan persediaan  minimal  adalah  1.500  kg  perminggu  dan  diketahui  persediaan untuk tanggal 1 – 7 Mei 2017 adalah 58.341 kg, maka :
Gambar 3. Grafik Persediaan Sedikit dan Persediaan Banyak
Fuzzifikasi variabel produksi
Peternakan  memproduksi  telur  tersebut  maksimum  87.500  kg perminggu, dan produksi paling sedikit 61.250 kg perminggu.
Gambar 4. Grafik Produksi Berkurang dan
Produksi Bertambah
2) Aplikasi Fungsi Implikasi
Berdasarkan  dari  pembentukan  himpunan fuzzy maka  aturan-aturan yang mungkin dan sesuai ada 4 aturan, yaitu :
= min
{ ,
}
= min {0,62 ; 0,81} = 0,62 = Permintaan = 84.088
Aplikasi fungsi implikasi untuk R.2
Derajat keanggotaan
= min { , } = min {0,62 ; 0,19} Bertambah Fungsi Aturan Perm Pers Prod
Implikasi
Aplikasi fungsi implikasi untuk R.1
Derajat keanggotaan R.1 Turun Sedikit  Berkurang R.2 Turun Banyak  Berkurang R.3 Naik Sedikit  Bertambah R.4 Naik Banyak 
Tabel 5. Kesimpulan dari aturan-aturan dari contoh aplikasi metode Sugeno
= 0,19
= Permintaan – Persediaan = 84.088 – 58.341 = 25.747 Aplikasi fungsi implikasi untuk R.3
Derajat Keanggotaan
= min { , }
= min {0,38 ; 0,81} = 0,38 = (1,25.Permintaan) – Persediaan = (1,25(84.088)) – 58.341 = 105.110 – 58.341 = 46.769
Aplikasi fungsi implikasi untuk R.4
Derajat Keanggotaan
= min
{ , }
= min {0,38 ; 0,19} = 0,19 = Permintaan = 84.088
3) Komposisi Aturan
Hasil perkalian tiap aturan adalah
4) Penegasan ( Defuzzyfikasi )
Perhitungan :
= 65.779
Jadi, jumlah telur yang harus diproduksi sebanyak 65.779 kg telur.
Setelah  dilakukan  pengolahan  data  dengan  menggunakan  metode Sugeno  dengan  perhitungan  manual  dan  metode  Sugeno  menggunakan Toolbox Matlab , maka didapatkan output berupa produksi barang.
Input Output (Produksi)
Hasil perhitungan relatif sama, karena perbedaan tidak besar. Perbedaan tersebut  dikarena  pada  Toolbox  Matlab  terjadi  beberapa  pembulatan, sehingga output yang dihasilkan sedikit berbeda.
Ramalan Permintaan Persediaan Manual Matlab Tgl 1 – 7 Mei 2017 84.088 kg 58.341 kg 65.779kg 65.800kg
Anindita Nurizza Masquitasari Yusuf, Edy Widayat, Ahmad Hatip 189
Tabel 6. Data produksi telur pada tanggal 1 – 7 Mei 2017 melalui perhitungan manual dan Toolbox Matlab
Selanjutnya,  peneliti  melakukan  peramalan  permintaan  untuk  tanggal 30  April  –  6  Mei  2018  dengan  parameter  yang  sama  yaitu ,
dan (rumus  dan  cara  yang  sama),  dengan  permisalan  persediaan
79.200 kg, serta peramalan produksi menggunakan Toolbox Matlab.
– 6 Mei 2018 melalui perhitungan manual dan Toolbox Matlab

## D. Pembahasan Hasil Penelitian
Data  hasil  peramalan  jumlah  permintaan,  serta output Toolbox  Matlab pada  data  UD.  Junjong  Drajat  dari  tanggal  10  April  –  7  Mei  2017,  serta tanggal 30 April – 6 Mei 2018 adalah sebagai berikut :
Tanggal Ramal
Perm
(kg) Perm (kg) 10–16 Ap’17 74.445 111.446 49.616 82.825 61.854 61.800 Prod (kg) Prod Manual Matlab (kg)
Psd (kg) Input Output (Produksi)
Tgl 30 Ap–
6 Mei 2018
Ramalan Perm 124.784 kg 79.200 kg 87.717 kg 87.800 kg Psd Manual Matlab Input
Output (Produksi)
Gambar 5. Penegasan (Defuzzyfikasi) dengan MATLAB
Tabel 7. Data peramalan permintaan dan perkiraan produksi telur pada tanggal 30 April
Tabel 8. Data hasil peramalan  melalui perhitungan manual dan Toolbox Matlab
1) Prediksi  permintaan  pasar  dengan  menggunakan  metode  pemulusan eksponensial tripel Holt-Winters untuk tanggal 1 – 7 Mei 2017 adalah 84.088 kg, dengan parameter α = 0,3 , β = 0,1 dan γ = 0,3 mempunyai nilai MAPE ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  26,57  %  yang  tergolong  cukup  dan memenuhi syarat karena < 30 %.
2) Penerapan  dari  metode Fuzzy Sugeno  menggunakan  metode Centroid pada tanggal  1  –  7  Mei  2017  dengan  ramalan  permintaan  telur  84.088  kg  dan persediaan  telur  sebesar  58.341  kg,  menghasilkan  perhitungan  perkiraan produksi telur, secara manual sebesar 65.824 kg, dan dengan Toolbox Matlab sebesar 65.800 kg, sedangkan produksi aktualnya adalah 74.442 kg.
3) Prediksi  permintaan  untuk  tanggal  30  April  –  6  Mei  2018  dengan  parameter yang  sama  α  =  0,3  ,  β  =  0,1  dan  γ  =  0,3,  menghasilkan  ramalan  sebesar 124.784  kg,  dengan  permisalan  jumlah  persediaan  79.200  kg,  menghasilkan ramalan produksi sebesar 87.800 kg (Toolbox Matlab).
lainnya,  karena  persediaan  berpengaruh  besar  dalam  optimasi  jumlah produksi.
2) Peramalan  jumlah  permintaan  serta  perhitungan  produksi  dapat  menggunakan metode lain dengan data masa lalu yang lebih banyak.
17–23 Ap’17 97.905 94.525 57.996 85.291 77.413 77.400 24–30 Ap’17 73.428 75.564 45.382 86.387 62.764 62.600 8–14 Mei’17 95.527 84.747 54.073 83.909 74.775 74.900 30 Ap–6 Mei’18 124.784 kg 79.200 kg 87.717 kg 87.800 1–7 Mei‘17 78.710 84.088 58.341 74.442 65.779 65.800 Anindita Nurizza Masquitasari Yusuf, Edy Widayat, Ahmad Hatip 191

## 4     Kesimpulan dan Saran

## 4.1  Kesimpulan
1) Variabel  persediaan  perlu  diperhitungkan  distributor  maupun  pengusaha
4.2  Saran
3) Dapat menjadikan metode Sugeno serta memanfaatkan Toolbox Matlab sebagai salah  satu  alternatif  panduan  dalam  penyusunan  produksi,  dengan  harapan metode ini lebih efektif daripada menggunakan metode manual perusahaan.
4) Dapat  mempelajari  dan  lebih  mendalami  lagi  teori  tentang  logika fuzzy dan penerapannya dalam permasalahan sehari-hari.
Permintaan Produk Dengan Metode Time Series Exponential Smothing Holts  Winter Di  PT.  Telekomunikasi  Indonesia  Tbk”. Jurnal  Teknik POMITS Vol.  1,  No.  1,  hal  :  1  –  6 .  Surabaya  :  Institut  Teknologi Sepuluh November
[2]  Heriyani,  dkk.  2015.  “Peramalan  Jumlah  Penduduk  Dengan  Metode Trend  Non Linier”. Jurnal  EKSPONENSIAL  Vol.  6,  No.  1,  hal  :  95  – 100 . http: www.google.com . 27 Juli 2017.
[3] Kusumadewi, Sri., Sri H., Agus H., & Retyanto W. 2006 . Fuzzy Multi- Attribute Decision Making ( FUZZY MADM). Yogyakarta : Graha Ilmu.
[4]  Monika,  Lili.  2016.  “Metode  Pemulusan  Eksponensial  Ganda  Dengan Verifikasi  Pemantauan  Tracking  Signal  Pada  Data  Tingkat  Inflasi  Di Indonesia  Tahun  2011–2015”.  Skripsi.  Universitas  Islam  Negeri Maulana Malik Ibrahim. Malang
[5]  Subagyo,  Pangestu.  1986. Forecasting  Konsep  dan  Aplikasi .  BPFE Yogyakarta. Yogyakarta
[6]  Padang  .E,  Gim  T.  dan  Ujian  S.  2013.  “Peramalan  Jumlah  Penumpang Kereta  Api  Medan-Rantau  Prapat  Dengan  Metode  Pemulusan

## 5 Daftar Pustaka
[1]  Halimi.  R,  dkk.  2013.  “Pembuatan  Aplikasi  Peramalan  Jumlah
Eksponensial  Holt-Winters”. Saintia  Matematika,  Vol.  1,  No.  2,  hal  : 161 – 174 . Medan : University of Sumatera Utara
[7]  Solikin,  Fajar.  2011.  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Dalam  Optimasi  Produksi Barang Menggunakan Metode Mamdani  Dan Metode Sugeno. Skripsi. Universitas Negeri Yogyakarta
[8] Suwandi, Adi, dkk. 2014. Peramalan Data Time Series dengan Metode Penghalusan Eksponensial Holt-Winter . http: www.google.com . 30 Mei 2017.
Anindita Nurizza Masquitasari Yusuf, Edy Widayat, Ahmad Hatip 193