Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Model Penentuan Jumlah Produksi  Menggunakan Logika Fuzzy | Aulia | Faisal | Maura | Raushan | Salma

## MODEL PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI  MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY PADA UMKM STRUDEL KOTA BOGOR
Aulia Nabil Bayyinah 1*) , Faisal Dwiyantara Mulya 2) , Maura Dila Puspita 3)
M. Raushan Fiqr 4) , Salma Luqyana Gunawan 5)
1,2,3,4,5) Program Studi Manajemen Industri, Sekolah Vokasi, IPB University Email: aulianabilb06aulia@apps.ipb.ac.id
Abstrak , Dalam menghadapi persaingan pasar yang semakin ketat, UMKM Strudel Kota Bogor yang bergerak dibidang  kuliner  perlu  melakukan  strategi  yang  tepat  untuk  dapat  memenangkan  persaingan  pasar.  Faktor keberhasilan  yang  mendukung  salah  satunya  pemenuhan  jumlah  produksi  optimal.  Namun,  ketidakstabilan permintaan yang tinggi pada saat akhir pekan dan rendah pada saat hari kerja mengakibatkan sulitnya menentukan jumlah  produksi  yang  tepat.  Hal  ini  menjadi  salah  satu  penyebab  sering  terjadinya stockout .  Dibutuhkan  suatu sistem pendukung keputusan untuk membantu dalam membuat keputusan. Metode logika fuzzy digunakan sebagai solusi  untuk  mengatasi  bias  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  mempertimbangkan  tingkat  variabel  dalam rentang  tertentu.  Penelitian  ini  menggunakan  data  variabel input dan output selama  satu  bulan  terakhir  yang diperoleh  dari  hasil  wawancara  dan  observasi.  Variabel  yang  digunakan  diantaranya  bahan  baku,permintaan, persediaan, dan jumlah produksi. Berdasarkan hasil perhitungan, diperoleh jumlah produksi optimal untuk strudel varian apel sebanyak 60 pcs untuk periode produksi berikutnya.
Kata Kunci : Fuzzy , Keputusan, Produksi, Stockout

## PENDAHULUAN
Dalam  menghadapi  persaingan  pasar yang  semakin  ketat,  UMKM  Strudel  Kota Bogor  yang  bergerak  dibidang  kuliner  perlu melakukan  strategi  yang  tepat  untuk  dapat memenangkan persaingan pasar (Azmi, Haryanto,  and  Sutojo  2018).  Mengoptimalkan jumlah produksi strudel varian apel merupakan salah  satu  hal  utama  yang  diinginkan  oleh UMKM Strudel Kota Bogor. Namun, ketidakstabilan  permintaan  yang  tinggi  pada saat akhir pekan dan rendah pada saat hari kerja mengakibatkan  sulitnya  menentukan  jumlah produksi  yang  tepat.  Kerugian  juga  tak  bisa dihindari  apabila  permintaan  pasar  menurun sehingga memerlukan biaya penyimpanan serta biaya  produk  yang  rusak  atau  kadaluarsa (Sahulata,  Wattimanela,  and  Delsen  2020). Penentuan  jumlah  produksi  yang  hanya memanfaatkan  pengetahuan  dan  pengalaman seseorang  akan  memperoleh  hasil  yang berbeda-beda  (Setiawan,  Kustanto,  and  Utami 2019).  Penentuan  jumlah  produksi  optimal dalam perusahaan menjadi satu hal yang perlu diperhatikan sebelum memulai proses produksi. Manajer perusahaan perlu mempertimbangkan  berbagai  faktor  untuk menentukan jumlah produksi guna menghindari  risiko stockout pada  perusahaan.
Faktor-faktor  yang  perlu  dipertimbangkan ketika  menentukan  jumlah  produksi  meliputi
permintaan  dan  penawaran  jangka  panjang (Nasution  and  Prakarsa  2020)  serta  faktor jumlah persediaan (Septarini 2017).
Dibutuhkan  suatu  sistem  pendukung keputusan  untuk  membantu  dalam  membuat keputusan.  Metode  yang  dapat  digunakan adalah metode logika fuzzy (Shoniya and Jazuli 2019). Metode ini merupakan salah satu teknik pengambilan  keputusan  yang  memungkinkan penambahan nilai pada suatu variabel, sehingga lebih fleksibel  dalam  mengatasi  masalah  yang kompleks  (Setia  2019).  Metode  logika fuzzy digunakan untuk mengolah data-data sehingga dihasilkan  jumlah  produksi  yang  optimal. Penggunaan  metode  ini  memiliki  tingkat toleransi  terhadap  data  yang  kurang  tepat  dan penalaran fuzzy cukup  mudah  untuk  bisa dipahami  (Tomatala  2019).  Beberapa  metode yang  dapat  diterapkan  dalam  penghitungan logika fuzzy di  antaranya  metode  Mamdani, Sugeno, dan Tsukamoto. Di setiap penghitungan dari ketiga metode ini menghasilkan nilai yang berbeda-beda. Metode fuzzy Mamdani  merupakan  salah  satu  metode yang  cukup  sering  digunakan.  Metode fuzzy Mamdani  dilakukan  melalui  beberapa tahapan yaitu  penentuan  variabel input dan output , penentuan  derajat  keanggotaan,  perancangan inferensi fuzzy ,  dan defuzzyfikasi .  Penggunaan metode  logika fuzzy dalam  pengambilan keputusan  bisnis  telah  banyak  digunakan  dan
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Model Penentuan Jumlah Produksi  Menggunakan Logika Fuzzy | Aulia | Faisal | Maura | Raushan | Salma
terbukti  efektif.  Cara  ini  dapat  mengatasi masalah yang tidak memiliki batasan yang jelas atau  terdapat  banyak  variabel  yang  saling mempengaruhi,  seperti  pada  kasus  UMKM Strudel Kota Bogor dalam menentukan jumlah produksi strudel varian apel.
Sayangnya, gambaran terkait memaksimalkan  jumlah  produksi  dengan metode  logika fuzzy belum  banyak  diterapkan oleh  UMKM.  Kondisi  ini  disebabkan  karena minimnya  informasi  dan  pengetahuan  terkait. Hal  ini  menjadi  salah  satu  penyebab  sering terjadinya stockout .  Padahal,  jumlah  produksi optimal dapat mempengaruhi tingkat keberhasilan suatu perusahaan di era persaingan pasar yang semakin ketat ini.
Beberapa  penelitian  terkait  logika fuzzy dalam  menentukan  jumlah  produksi  telah dilakukan. Namun, analisa variabel input yang diterapkan  masih  terbatas  pada  dua  variabel. Sejalan  dengan  informasi  tersebut,  penelitian yang  meneliti  penentuan  jumlah  produksi optimal menggunakan tiga variabel input tidak pernah dilakukan. Penelitian ini perlu dilakukan karena dapat memberikan informasi variabel-variabel  yang  mempengaruhi  jumlah produksi  optimal.  Selain  itu,  temuan  yang diperoleh  dapat  menjadi  dasar  penelitian pengembangan yang dilakukan pada pengembangan yang dilakukan dalam menentukan  jumlah  produksi  optimal.  Oleh karena  itu,  tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan jumlah produksi optimal berdasarkan  variabel input bahan  baku, permintaan, dan persediaan.

## METODE
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan menurut jurnal (Costaner, Syafitri, and Guntoro 2019) yaitu :
1. Mengidentifikasi Masalah
2. Mendefinisikan Masalah Tidak optimalnya penentuan jumlah produksi  strudel  varian  apel  sehingga mengakibatkan kekosongan
produk
( stockout ).
3. Menganalisis Masalah
4. Mengumpulkan Data Pengumpulan data dilakukan melalui
wawancara  dengan  menggunakan  panduan wawancara yang telah dirancang sebelumnya.  Masalah  utama  diperoleh  dari pengajuan pertanyaan 5W + 1H (Fauziyyah and  Purwanggono  2018). Data selama  satu
bulan  terakhir  pada  periode  Februari  2023 yang  digunakan  meliputi  bahan  baku, permintaan, persediaan, dan jumlah produksi.
5. Implementasi Fuzzy
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  memperoleh jumlah  produksi  strudel  varian  apel  yang optimal. Model  yang  diterapkan  yaitu logika fuzzy . Logika fuzzy merupakan sebuah istilah yang apabila sesuatu hal tidak dapat di definisikan dengan jelas atau pasti. L.A.  Zadeh  pada  tahun  1965  merupakan orang  yang  pertama  kali  memperkenalkan logika fuzzy (Sari et al. 2021).
Variabel fuzzy merupakan  sesuatu yang  dibahas  dalam  suatu  sistem fuzzy . Variabel fuzzy adalah menunjukkan sesuatu yang tidak pasti dalam sistem fuzzy (Zadeh 1965). Variabel  yang  mempengaruhi jumlah  produksi  optimal  di  antaranya bahan baku, permintaan, dan persediaan .
Himpunan fuzzy adalah pengelompokan sesuatu berdasarkan variabel (Hignasari 2022). Himpunan fuzzy mewakili suatu kondisi atau situasi tertentu dalam  suatu  variabel fuzzy .  Semesta fuzzy adalah  jumlah  nilai  yang  diizinkan  untuk beroperasi  dalam  variabel fuzzy .  Nilai  dari semesta fuzzy meliputi  bilangan-bilangan real yang cenderung meningkat dari kiri ke kanan  (Mohammad,  Asari,  and  Romadona 2020).  Domain  himpunan fuzzy adalah penjumlahan dari nilai-nilai yang diperbolehkan  dalam  semesta  pembahasan dan dapat digunakan dalam himpunan fuzzy (Iqbal, Pulukadang, and Altien J Rindengan 2018).
Perhitungan fuzzy dilakukan  melalui beberapa tahapan di antaranya  sebagai berikut :
a) Menentukan  derajat  keanggotaan  pada setiap variabel untuk menentukan operator fuzzy yang akan digunakan.
b) Rancangan Inferensi Fuzzy
Inferensi fuzzy adalah  sebuah  penalaran fuzzy yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy yang bentuknya berupa aturan fuzzy IF  THEN  (Djara  et  al.  2019).  Proses  ini menghasilkan sebuah fuzzy rule based atau aturan fuzzy dalam  bentuk  sebab  akibat. Proses berikutnya yaitu dengan menghitung  derajat  keanggotaan  dari aturan  yang  telah  dibuat.  Kegunaan  dari sistem  aturan fuzzy ini  di  antaranya mengubah nilai masukan variabel menjadi
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Model Penentuan Jumlah Produksi  Menggunakan Logika Fuzzy | Aulia | Faisal | Maura | Raushan | Salma
suatu  nilai  derajat  keanggotaan  yang kemudian  bisa  dilanjutkan  untuk  proses defuzzyfikasi (Santosa et al. 2020).
c) Defuzzyfikasi Defuzzyfikasi juga dikenal sebagai langkah konfirmasi, melibatkan pengubahan himpunan fuzzy menjadi himpunan bilangan real .  Masukan  pada  validasi  ini adalah himpunan fuzzy yang diperoleh dari susunan aturan fuzzy , sedangkan keluarannya adalah bilangan dalam domain  himpunan fuzzy . Defuzzyfikasi digunakan  untuk  menentukan  kuantitas produksi  dalam  hal  ini  metode center  of area (CoA) (Rahakbauw, Rianekuay, and Lesnussa  2019).  Rumus  yang  digunakan dalam proses defuzzyfikasi menurut jurnal (Herwinsyah 2019) yaitu :
𝑍 = ∫ 𝑧𝜇(𝑧)𝑑
𝜇(𝑧) 𝑑𝑧
𝑍

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  adalah  data  rata- rata produk strudel pada akhir pekan (Sabtu dan Minggu)  bulan  Februari  2023.  Semesta pembicaraan semua variabel dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1.   Semesta  Pembicaraan  pada  Variabel Input dan Output Fungsi Variabel Semesta Pembicaraaan Input Bahan baku (Adonan) 4-16 Permintaan 30-72 Persediaan 0-6 Output Jumlah produksi 30-72 Pembentukan Himpunan Keanggotaan Fuzzy Terdapat
dua fungsi himpunan keanggotaan fuzzy di antaranya yaitu himpunan
Triangular
Membership Function dan Trapesium Membership Function (Santosa and Hidayat  2019) . Apabila  dari  himpunan keanggotaan terdapat satu nilai tertinggi maka dapat  digunakan Triangular  Membership Function, sedangkan  penggunaan Trapesium Membership  Function digunakan  saat  nilai derajat  keanggotaan  maksimum  terdapat  lebih
dari satu nilai (Santosa, Hidayat, and Siskandar 2022).  Penulisan  ini  menggunakan  4  variabel, yaitu 3 variabel input yang terdiri dari variabel bahan baku, variabel permintaan, dan variabel persedian serta 1 variabel output berupa jumlah produksi.  Berikut  penjelasan  pada  setiap variabel.
1) Bahan baku ( Input )
UMKM  Strudel  Kota  Bogor  mampu memproduksi strudel varian apel paling sedikit 4  kg  adonan  dan  paling  banyak  16  kg  dalam satu  kali  produksi.  Variabel  bahan  baku memiliki  3  parameter,  yaitu  Sedikit  [4,5,7,8], Sedang [7,10,13], dan Banyak [12,14,16]. Tipe grafik  yang  digunakan  Pada  variabel  bahan baku adalah mix , yaitu Trapesium membership Function dan Tringular  membership  function yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1.  Grafik  Himpunan  Keanggotaan Bahan baku
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan pemilik UMKM Strudel Kota Bogor diperkirakan    bahan  baku  (adonan)  yang  akan digunakan pada periode berikutnya bernilai 15 kg dan termasuk dalam parameter banyak. Nilai ini dapat digunakan untuk menentukan derajat keanggotaan.  Berikut  perhitungan  derajat keanggotaan bahan baku:
µ x_ banyak (15) = (16–15) / (16–14) = 0,50 Berdasarkan perhitungan tersebut grafik himpunan keanggotaan bahan baku dengan nilai 15 dan derajat keanggotan 0,50 dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 2.  Grafik  Himpunan  Keanggotaan
Bahan Baku 15
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Model Penentuan Jumlah Produksi  Menggunakan Logika Fuzzy | Aulia | Faisal | Maura | Raushan | Salma
2) Permintaan ( Input ) Permintaan strudel pada weekend lebih tinggi dibanding hari kerjas, dengan permintaan tertinggi bisa mencapai 72 pcs dan terendah 30 pcs. Variabel permintaan memiliki 3  parameter,  yaitu  Rendah  [30,36,42],  Sedang [38,42,48],  dan  Tinggi  [48,60,72].  Grafik himpunan  keanggotaan  permintaan  yang memiliki  tipe  grafik Tringular  membership function dapat  dilihat  pada  Gambar  3
Gambar 3.  Grafik Himpunan Keanggotaan
Berdasarkan hasil wawancara dengan pemilik UMKM Strudel Kota Bogor diperkirakan    permintaan  yang  akan  terjadi pada  periode  berikutnya  bernilai  65  pcs  dan termasuk  dalam  parameter  tinggi.  Nilai  ini dapat  digunakan  untuk  menentukan  derajat keanggotaan.  Berikut  perhitungan  derajat keanggotaan bahan baku: µ x_ tinggi (65) = (72–65) / (72–60) = 0,58 Berdasarkan perhitungan tersebut grafik himpunan  keanggotaan  permintaan  dengan nilai  65  dan  derajat  keanggotaan  0,58  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4.  Grafik  Himpunan  Keanggotaan Permintaan 65
3) Persediaan ( Input)
Produk  UMKM  Strudel  Kota  Bogor merupakan produk pastry atau kue dengan isian basah,  sehingga  UMKM  Strudel  Kota  Bogor tidak  banyak  membuat  persediaan  dan mengakibatkan  sering  terjadinya stockout. Persediaan  tertinggi  sebanyak  6  pcs  dan terendah  3  pcs.  Pada  variabel  persediaan terdapat  3  parameter,  yaitu  sedikit  [0,2,3], sedang  [3,4,5],  dan  banyak  [4,5,6].  Pada Gambar  5  dapat  dilihat  grafik  himpunan keanggotaan  persedian  berdasarkan  nilai
parameter  yang  sudah  ditentukan  dengan  tipe grafik Tringular membership function .
Gambar 5.  Grafik  Himpunan  Keanggotaan
Persediaan Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan pemilik UMKM Strudel Kota Bogor diperkirakan persediaan pada periode berikutnya  bernilai  2  pcs  dan  termasuk  pada parameter  sedikit.  Nilai  ini  dapat  digunakan untuk menentukan derajat keanggotaan. Berikut perhitungan derajat keanggotaan bahan baku:   µ x_ sedikit (2) = 1
Berdasarkan perhitungan tersebut grafik himpunan keanggotaan persediaan dengan nilai 2  dan  derajat  keanggotan  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 6.  Grafik  Himpunan  Keanggotaan Persediaan 2
4) Jumlah Produksi ( Output ) Jumlah  produksi  strudel  pada  saat weekend paling  tinggi  mencapai  72  pcs sedangkan  paling  rendah  sebanyak  30  pcs. Variabel  jumlah  produksi  memiliki  tiga parameter,  yaitu  rendah  [30,36,42],  sedang [36,42,48],  dan  tinggi  [48,60,72].  Grafik himpunan  keanggotaan jumlah  produksi  dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7.  Grafik  Himpunan  Keanggotaan Jumlah Produksi
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Model Penentuan Jumlah Produksi  Menggunakan Logika Fuzzy | Aulia | Faisal | Maura | Raushan | Salma
Fungsi implikasi yang digunakan yaitu fungsi  MIN  dengan  mengambil  derajat keanggotaan minimum pada ketiga variabel input .  Penentuan  jumlah  produksi  optimal didasarkan  pada  tiga  variabel input yang meliputi bahan baku, permintaan, dan persediaan.  Berdasarkan  tiga  parameter  ini dapat  digunakan  untuk  menentukan fuzzy rule based terhadap semua kemungkinan yang akan terjadi.
Berdasarkan aturan-aturan yang sesuai dengan  fungsi  implikasi  diperoleh  tiga fuzzy rule  based dari  hasil  aplikasi  Mathlab.  Nilai aturan fuzzy yang  penulis  simpulkan  dan gunakan untuk menentukan nilai operator fuzzy yaitu:
[R2] IF Bahan Baku Banyak AND Permintaan Tinggi AND Persediaan Sedikit THEN Jumlah Produksi Tinggi.
[R2]  = µ(w)banyak ∩ µ(x)tinggi ∩ µ(x)sedikit
=  Min  (µ(w)banyak  (15) ∩ µ(x)tinggi (65) ∩ µ(y)sedikit (2)) = Min (0,50; 0,58; 1) = 0,50 Pada  perhitungan  aturan fuzzy diatas didapat  hasil  0,50  sebagai  operator fuzzy dan akan  digunakan  dalam  perhitungan  penentuan fungsi implikasi.

## Penentuan Fungsi Implikasi
Penentuan fungsi implikasi ini dilakukan dengan  menghitung  sisi  kanan  dan  kiri  pada salah satu parameter variabel output yang sudah ditentukan berdasarkan fuzzy rule based. Sisi kiri produksi tinggi
[R2] = 𝑥₁−𝑎 𝑥₁−𝑏 0,50 = 𝑥₁−48 60−48 6
= x 1 ─ 48 x 1 = 54 Sisi kanan produksi tinggi [R2] = 𝑐−𝑥₂ 𝑐−𝑏 0,50 = 72−𝑥₂ 72−60 6
= 72 − 𝑥₂ 𝑥₂ = 66
Setelah dilakukan perhitungan, didapatkan nilai 𝑥₁ atau sisi kiri sebesar 54 dan 𝑥₂ atau sisi kanan sebesar 66.
Gambar 8.  Grafik  Himpunan  Keanggotaan Jumlah  Produksi  pada  Penentuan Fungsi Implikasi
Komposisi Fungsi Output dibuat setelah melakukan perhitungan untuk mencari titik 𝑥₁ , 𝑥₂ ,  dan  derajat  keanggotaan  pada  variabel output . Berikut adalah komposisi fungsi output tersebut :
𝑓(𝑥, 𝑎, 𝑏, 𝑐) = { 0            ;                 𝑥 ≤ 48 𝑥 − 48 12 ;     48 ≤ 𝑥 ≤ 54 0,50       ;    54 ≤ 𝑥 ≤ 66 72 − 𝑥 12 ;    66 ≤ 𝑥 ≤ 72 0             ;                𝑥 ≥ 72

## Defuzzyfikasi
Tahap akhir dalam metode Logika Fuzzy adalah Defuzzyfikasi yang  diambil  dari pembagian  total  Momen  dengan  total  Luas Daerah.
Z = ∑ 𝑀𝑜𝑚𝑒𝑛 ∑ 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝐷𝑎𝑒𝑟𝑎ℎ
=
(∫ 54 48 (0,0833x – 4)x dx)+(∫ 66 54 (0,50)x dx)+(∫ 72 66 (6− 0,0833x)x dx)
( 6 × 0,50 2 )+(12 × 0,50)+( 6 × 0,50 2 ) = 77,4792+ 360−102,9528
1,5+6+1,5 = 540,432
9
= 60,048  ≈ 60 pcs
Berdasarkan  perhitungan defuzzyfikasi menggunakan  metode Center  of  Area (CoA) persediaan yang harus di sediakan oleh UMKM Strudel Kota Bogor agar tidak terjadi stockout adalah  60  pcs.  Pengoptimalan  perhitungan defuzzifyfikasi dilakukan menggunakan sofware Mathlab dan di dapat hasil yang sama dengan  perhitungan  yaitu  60  pcs.  Perhitungan
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Model Penentuan Jumlah Produksi  Menggunakan Logika Fuzzy | Aulia | Faisal | Maura | Raushan | Salma
menggunakan software Mathlab  dapat  dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Rule View Hasil Defuzzyfikasi

## KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  dilakukan  kunjungan  dan analisis,  dapat  ditarik  kesimpulan  yaitu berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  pemilik UMKM  Strudel  Kota  Bogor  yang  telah dilakukan,  didapatkan  nilai  bahan  baku (adonan)  sebesar  15  kg,  nilai  permintaan produk A sebanyak 65 pcs, dan nilai persediaan produk A sebanyak 2 pcs yang menggunakan 3 derajat  keanggotaan.  Dari  hasil  implementasi fuzzy ,  didapatkan  jumlah  total  produksi  yang harus  dilakukan  sebanyak  60  pcs  yang  akan kemudian menjadi standar produksi selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Azmi,  Tatak  Ulul,  Hanny  Haryanto,  and  T. Sutojo. 2018. “Prediksi Jumlah Produksi Jenang  Di  PT  Menara  Jenang  Kudus Menggunakan  Metode  Logika Fuzzy Tsukamoto Jenang Production Prediction at  Menara  Jenang  Kudus  Using Fuzzy Tsukamoto.” 8(1):23–34.
Costaner, Loneli, Wenny Syafitri, and Guntoro Guntoro.  2019.  “Optimasi  Jumlah
Produksi Roti Ud Prima Sari Menggunakan  Metode  Logika Fuzzy .” Sistemasi 8(3):424. doi:
10.32520/stmsi.v8i3.537.
Djara,  Inggrid  K.  E.  Raga,  Tiwuk  Widiastuti,
Dony  M.  Sihotang,  Jurusan  Ilmu Komputer,  Universitas  Nusa  Cendana, and Metode Mamdani. 2019. “Penerapan Logika Fuzzy Menggunakan  Metode Mamdani.” (J-Icon)  Jurnal  Komputer Dan Informatika 7(2):157–61. doi: 10.35508/jicon.v7i2.1645.
Fauziyyah,  Arina  Shafa,  and  Bambang Purwanggono.  2018.  “Analisis  Kasus Overstock  Dan  Outstanding  Material Menggunakan  Root  Cause  Analysis (Studi  Kasus :  PT  Showa  Indonesia
Manufacturing).” Herwinsyah. 2019. “Penerapan Fuzzy Inference
System ( FIS ) Dengan Metode Mamdani Pada  Sistem  Prediksi  Penjualan  Laptop Implementation  of Fuzzy Inference System ( FIS ) with the Mamdani Method in  Laptop  Sales  Prediction  System.” Jurnal Multimedia Dan Artificial Intellegence 3:52–59. Hignasari,  L.  Virginayoga.  2022.  “Kajian Teoritis  Aplikasi  Logika Fuzzy Dalam
Optimasi  Jumlah  Produksi  Pada  Sebuah Industri.” Vastuwidya 4.
Iqbal,  Mohamad,  Yohanes  A.  R.  Langi Pulukadang,  and  Altien  J  Rindengan. 2018.  “Optimasi  Perencanaan  Produksi Pada CV . Meubel Karya Nyata Gorontalo Menggunakan  Model  Program  Linear Fuzzy .” Decartesian 7:78–83.
Mohammad, Ayu Asari, and Sofia Romadona. 2020.  “Optimalisasi  Pengadaan  Jumlah Produksi Barang Mengggunakan Metode Fuzzy Mamdani.” Jurnal Sains Komputer Dan Informatika 4:128–41.
Nasution, Vani Maharani, and Graha Prakarsa. 2020.  “Optimasi  Produksi  Barang
Menggunakan  Logika Fuzzy Metode Mamdani.” 4:129–35. doi: 10.30865/mib.v4i1.1719.
Rahakbauw, D. L., F. J. Rianekuay, and Y. A. Lesnussa.  2019.  “Penerapan  Metode Fuzzy Mamdani  Untuk  Memprediksi Jumlah  Produksi  Karet  (Studi  Kasus : Data Persediaan Dan Permintaan Produksi Karet Pada PTP Nusantara XIV (Persero) Kebun Awaya, Teluk Elpaputih, Maluku-Indonesia).” 16(April
2016):119–27.
Sahulata, E. R. Y., H. J. Wattimanela, and M. S. Noya  Van  Delsen.  2020.  “Penerapan Fuzzy Inference  System  Tipe  Mamdani Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti Berdasarkan  Data  Jumlah  Permintaan Dan  Persediaan  (Studi  Kasus  Pabrik Cinderela Bread House Di Kota Ambon).”
14(1):79–90.
Santosa,  Sesar  Husen,  and  Agung  Prayudha Hidayat. 2019. “Model Penentuan Jumlah Pesanan  Pada  Aktifitas  Supply  Chain Telur Ayam Menggunakan Fuzzy Logic.”
Jurnal Ilmiah Teknik Industri 18(2):224– 35. doi: 10.23917/jiti.v18i2.8486.
Santosa,  Sesar  Husen,  Agung  Prayudha Hidayat,  and  Ridwan  Siskandar.  2022.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Model Penentuan Jumlah Produksi  Menggunakan Logika Fuzzy | Aulia | Faisal | Maura | Raushan | Salma

## “Raw  Material  Planning  for  Tapioca
Flour  Production Based on Fuzzy Logic Approach: A Case Study.” Jurnal Sistem Dan Manajemen Industri 6(1):67–76.
Santosa,  Sesar  Husen,  Suhendar  Sulaeman,
Agung  Prayudha  Hidayat,  and  Ilham Ardani. 2020. “ Fuzzy Logic Approach to Determine the Optimum Nugget Production  Capacity.” Jurnal  Ilmiah Teknik Industri 19(1):70–83. doi:
10.23917/jiti.v19i1.10295.
Sari, Yulia Retno, Maha Rani, Jurusan Sistem Informasi,  and  Fakultas  Ilmu  Komputer. 2021.  “Penerapan  Logika Fuzzy Metode Mamdani Dalam Menyelesaikan Masalah Produksi  Garam  Nasional  1,2.” Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi 8(1):341–56.
Septarini,  Ri  Sabti.  2017.  “Penentuan  Jumlah Produksi Shampo Dengan Fuzzy
Inference System Sugeno: Studi Kasus Pt. Guardian Pharmatama Tangerang.” JIKA
(Jurnal  Informatika) 1(2):88–98.  doi: 10.31000/jika.v1i2.545.
Setia,  Bayu.  2019.  “Penerapan  Logika Fuzzy
Pada  Sistem  Cerdas.” Jurnal  Sistem Cerdas 2(1):61–66. doi: 10.37396/jsc.v2i1.18.
Setiawan,  Dwi  Rudi,  Kustanto  Kustanto,  and Yustina  Retno  Wahyu  Utami.  2019. “Penentuan  Jumlah  Produksi  Baju  Batik Di  Batik  Merak  Manis  Dengan  Metode Fuzzy Mamdani.” Jurnal  Teknologi
Informasi  Dan  Komunikasi  (TIKomSiN) 7(1):42–48.
doi: 10.30646/tikomsin.v7i1.417.
Shoniya,  Ariya,  and  Ahmad  Jazuli.  2019. “Penentuan  Jumlah  Produksi  Pakaian Dengan  Metode Fuzzy Tsukamoto  Studi Kasus Konveksi Nisa.” 04:54–65. Tomatala,  Michel  Farrel.  2019.  “Aplikasi
Penentuan  Jumlah  Produksi  Di  Farhan Konfeksi Kotamobagu Dengan Menggunakan Fuzzy Tsukamoto.” SMARTICS  Journal 5(1):1–13.  doi:
10.21067/smartics.v5i1.3208.
Zadeh,  Lotfi  A.  1965.  “1965  J(Zadeh) Fuzzy Sets.Pdf.” Information  and  Control
8:338–53.