105

## Penentuan Kuantitas Produksi Roti Trijaya dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
Farid Fitriyadi * 1 , Budi Santoso 2 , Chasmim Rohmadhan Mursyid 3 1,2,3 Informatika Fakultas Sains, Teknologi & Kesehatan, Universitas Sahid Surakarta, Indonesia e-mail: * 1 faridfitriyadi@gmail.com, 2 b sa.santoso@gmail.com, 3 mymurzid@gmail. com

## Abstrak
Pengembangan  Usaha  Mikro,  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  sudah  menjadi  program pemerintah, di Kelurahan Bugel, Kota Salatiga terdapat sentra produksi Roti dalam mendukung pogram pemerintah tersebut. Salah satu diantaranya Roti Trijaya yang semakin berkembang dan saat ini mempunyai tiga kios tersebar di Salatiga dan Kabupaten Semarang. Untuk memenuhi persediaan sehari hari dalam mencukupi kios-kios dan pesanan pelanggannya maka dibutuhkan penentuan  jumlah  pembuatan  produk  roti  secara  terencana  dan  valid.  Perencanaan  untuk mengambil  keputusan  saat  menentukan  jumlah  suatu  produksi  untuk  periode  selanjutnya. Diketahui  dengan  pasti  bahwa  permintaan  dengan  persediaan  adalah  hal  yang  tidak  pasti. Sehingga peneliti berusaha menerapkan system untuk membantu mendukung keputusan dalam memproduksi  roti  di  Trijaya  dengan  metode  fuzzy  Tsukamoto.  Metode  fuzzy  Tsukamoto  dapat menentukan  jumlah  produksi  yang  dibutuhkan  sehingga  dipergunakan  untuk  membantu menentukan produksi roti di Trijaya.
Kata kunci : UMKM, Logika Fuzzy, Fuzzy Tsukamoto, Penentuan kuantitas Produksi

## Abstract
One of the government programs is Micro small and Medium Enterprises development. In the Bugel Village, Salatiga City, there is a Bread production center to support the government program.  One  of  them  is  Roti  Trijaya  which  is  growing  and  currently  has  three  stalls  spread across Salatiga and Semarang Regency. In order to fill the daily supply to meet the needs of the stalls  and  customer  orders,  it  is  necessary  to  determine  the  amount  of  production  of  bakery products  in  a  planned  and  valid  manner.  Planning  to  make  decisions  when  determining  the amount of a production for the next period. It is known for certain that demand and supply are uncertain. So researchers are trying to implement a system to help support decisions in producing bread in Trijaya with the Tsukamoto fuzzy method. Tsukamoto's fuzzy method can determine the amount of production needed so that it is used to help determine bread production in Trijaya.
Keywords: MSMEs, Fuzzy Logic, Fuzzy Tsukamoto, Determination of Production Amount

## 1. PENDAHULUAN
Kelurahan Bugel merupakan wilayah di Kecamatan Sidorejo Kota Salatiga, merupakan wilayah  pemekaran  dari  Kabupaten  Semarang.  Sebelumnya  Bugel  merupakan  sebuah  desa  di Kecamatan Pabelan Kabupaten Semarang berbatasan dengan Kecamatan Sidorejo Kota Salatiga. Untuk mengembangkan ekonomi di wilayah tersebut maka terbentuk sentra produksi roti di RW 06 Kelurahan Bugel yang saat ini sudah lebih dari 8 sentra produk roti, yang terbesar salah satu diantaranya adalah Trijaya. Trijaya selain mempunyai kios outlet di Kelurahan Bugel juga sudah memiliki  kios  cabang  di  pusat  Kota  Salatiga  dan  Bandungan  Kabupaten  Semarang.  Trijaya memproduksi roti antara 6000 sampai dengan 8000 roti setiap hari untuk memenuhi kebutuhan penjualan  rutin  di  tiga  kios  dan  pesanan  pelanggan.  Rata-rata  kebutuhan  bahan  mentah  setiap harinya Terigu sebanyak 150-200 kg, gula 50 kg, margarine 45 kg, Telur 50 kg, susu 15 ltr, daging ayam 5 kg, coklat Batangan 1okg dan masih banyak bahan lainnya. Roti yang dijual bisa bertahan empat hari di suhu ruang dan lebih lama di suhu lebih dingin. Dengan tidak menentunya jumlah penjualan  setiap  hari  serta  perhitungan  pembuatan  roti  untuk  memenuhi  etalase  kios,  maka perhitungan  logika fuzzy khususnya  metode Tsukamoto sangat  membantu  supaya  tidak kekurangan dalam persediaan dan tidak berlebihan juga supaya roti tidak menjadi basi.
Roti adalah makanan yang terbuat dari tepung terigu, air, dan ragi yang pembuatannya melalui tahap pengulenan, fermentasi (pengembangan), dan pemanggangan dalam oven. Bahan dan proses yang dilaluinya membuat roti memiliki tekstur yang khas. Dilihat dari cara pengolahan akhirnya,  roti  dapat  dibedakan  menjadi  tiga  macam,  yaitu  roti  yang  dikukus,  dipanggang,  dan yang  digoreng.  Bakpao  dan  mantao  adalah  contoh  roti  yang  dikukus.  Donat  dan  panada merupakan roti yang digoreng. Sedangkan aneka roti tawar, roti manis, pita bread, dan baquette adalah  roti  yang  dipanggang  (Sufi,  1999).  Produksi  adalah  suatu  kegiatan  untuk menciptakan/menghasilkan  atau  menambah  nilai  guna  terhadap  suatu  barang  atau  jasa  untuk memenuhi kebutuhan oleh orang atau badan (produsen).
Fuzzy Tsukamoto merupakan salah satu metode dalam logika fuzzy yang dikembangkan oleh  Lotfi  A.  Zadeh  pada  tahun  1975.  Metode  ini  digunakan  untuk  mengatasi  ketidakpastian dalam  pengambilan  keputusan  dengan  mempertimbangkan  tingkat  keanggotaan  suatu  variabel dalam  himpunan fuzzy .  Metode Fuzzy  Tsukamoto menggunakan  aturan-aturan  linguistik  yang dinyatakan  dalam  bentuk IF-THEN untuk menghasilkan output yang  berdasarkan  pada  tingkat keanggotaan  variabel  input.  Metode  ini  sering  digunakan  dalam  sistem  pengendalian  dan pengambilan keputusan.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  tahapan  diantaranya:  Tahap  persiapan  dengan mempelajari untuk menentukan periode data yang akan dipergunakan dengan macam data yang akan  di  olah;  Tahap  pelaksanaan  dengan  menentukan  pengambilan  variabel  yang  dibutuhkan; Tahap Pengolahan dengan cara melihat dari data guna penentuan dalam melakukan perhitungan; Tahap  pembahasan  yaitu  menginterpretasikan  hasil  yang  ditentukan.  Kebutuhan  data  dalam penelitian  diambil  dari  langkah  awal  dengan  wawancara  dan  mempelajari  laporan  persediaan dengan produksi roti. Periode data harian yang diambil di sepakati data dalam dua minggu terakhir dengan  macam  data  adalah  jumlah  penjualan  termasuk  pemesanan,  persediaan,  dan  jumlah produksinya. Periode laporan yang diambil dari 17 s.d. 30 Juni 2023 dikurangi 2 hari karena hari raya Idul Adha dan kebijakan produksi di liburkan. Produksi tanggal 17 Juni 2023 adalah 7500 dengan  persediaan  sebelumnya  1100  (pembulatan  ratusan terdekat)  dan  penjualan  sebelumnya 5800 (pembulatan ratusan terdekat). Berikut Tabel 1 data lengkapnya.
Tabel 1. Data penjualan, persediaan dan produksi 12 hari No Tanggal Penjualan (bh) Persediaan Jumlah Produksi 1 17 Juni 2023 4800 1100 7500 2 18 Juni 2023 5200 1300 7500 3 19 Juni 2023 4900 1100 6500 4 20 Juni 2023 3800 1200 6000 5 21 Juni 2023 4600 1000 6500 6 22 Juni 2023 5100 1000 7000 7 23 Juni 2023 5500 1000 7500 8 24 Juni 2023 5200 800 8000 9 25 Juni 2023 6000 700 8000 10 26 Juni 2023 4800 500 8000 11 27 Juni 2023 6200 1000 8000 12 30 Juni 2023 4500 300 8000
Langkah lebih lanjutnya adalah penentuan batasan dalam penelitian diantaranya:
1. Perhitungan  dalam  penentuan  produksi  roti  Trijaya  menggunakan  logika fuzzy Tsukamoto .
2. Penggunaan  data  untuk  pedoman  penentuan  adalah  12  hari  produksi  dari  tanggal  17 sampai dengan 30 Juni 2023.
3. Terdapat  3  variabel  data  diantaranya  adalah  2  variabel  input  (variabel  penjualan  dan variabel persediaan) serta 1 variabel output yaitu variabel produksi.
4. Variabel penjualan memiliki tiga nilai himpunan fuzzy yaitu turun, sedang, naik.
5. Variabel persediaan memiliki tiga nilai himpunan fuzzy yaitu sedikit, cukup, banyak.
6. Variabel produksi memiliki tiga himpunan fuzz y yaitu berkurang, sedang, bertambah.
7. Mencari produksi roti jika penjualan 5500 dan persediaan 1000 dengan fuzzy Tsukamoto . Tabel 2. Semesta Pembicaraan Fungsi Variable Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Input Penjualan Turun 0 – 6200 3800 – 5000 Sedang 4400 – 5600 Naik 5000 – 6200 Persediaan Sedikit 0 – 1300 300 – 800 Cukup 550 – 1050 Banyak 800 – 1300 Output Produksi Berkurang 0 - 8000 6000 – 7000 Sedang 6500 – 7500 Bertambah 7000 - 8000
Dari  tabel  2  diatas  dan  adanya  himpunan fuzzy dari  variabel  telah  ditentukan  inference  untuk variabel Produksinya adalah:
1.   If   Penjualan Turun and   Persediaan Sedikit Then   Produksi Berkurang
2.   If   Penjualan Turun and   Persediaan Cukup Then   Produksi Berkurang 3.   If   Penjualan Turun and   Persediaan Banyak   Then   Produksi Berkurang 4.   If   Penjualan Sedang   and   Persediaan Sedikit Then   Produksi Bertambah 5.   If   Penjualan Sedang   and   Persediaan Cukup Then   Produksi Sedang 6.   If   Penjualan Sedang   and   Persediaan Banyak   Then   Produksi Berkurang 7.   If   Penjualan Naik and   Persediaan Sedikit Then   Produksi Bertambah 8.   If   Penjualan Naik and   Persediaan Cukup Then   Produksi Bertambah 9.   If   Penjualan Naik and   Persediaan Banyak   Then   Produksi Bertambah
108 Tabel 3. Inference variabel Produksi Penjualan / Persediaan Turun Sedang Naik Sedikit Berkurang Bertambah Bertambah Cukup Berkurang Sedang Bertambah Banyak Berkurang Bertambah Bertambah
Sesuai  dengan  tabel  2  Semesta  Pembicara  bahwa  penjualan  sejumlah  5500  berada  di  2  range keanggotaan  yaitu  Penjualan  Sedang  dan  Penjualan  Naik,  juga  untuk  persediaan  jumlah  1000 berada di 2 range keanggotaan yaitu Peersediaan Cukup dan Persediaan Banyak. Menghitung derajat keanggotaan µ Penjualan sedang (5500)
µ Penjualan sedang (x) = = = 0.17
Menghitung derajat keanggotaan µ Penjualan naik (5500) µ Penjualan naik (x) =
= = 0.83
Gambar 1. Perhitungan derajat keanggotaan Penjualan (5500)
Menghitung derajat keanggotaan µ Persediaan Cukup (1000) µ Persediaan Cukup (Y) = = = 0.2
Menghitung derajat keanggotaan µ Persediaan Banyak (1000) µ Persediaan Banyak (Y) =
= = 0.8
Gambar 2. Perhitungan derajat keanggotaan Persediaan (1000)
Inference dari derajat keanggotaan µPenjualan(5500) dan µPersediaan(1000) yang ada µPenjualan Sedang = 0,17 , µPersediaan Cukup = 0,2 µPenjualan Sedang = 0,17 , µPersediaan Banyak = 0,8
µPenjualan Naik = 0,83 , µPersediaan Cukup = 0,2 µPenjualan Naik = 0,83 , µPersediaan Banyak = 0,8
Tabel 4. Inference variabel Produksi hasil perhitungan Penjualan  Persediaan  µpenjualan  µpersediaa Hasil And Produksi Sedang Cukup 0, 17 0 , 0,1 7 Sedang Sedang Banyak 0, 17 0 , 0,1 7 Berkurang Naik Cukup 0, 83 0 , 0 , Bertambah Naik Banyak 0, 83 0 , 0 , Bertambah
Dengan ketentuan saat penentuan perpadanan dengan logika “dan” diambil bilangan terkecil dari dua pilihan sedangkan penentuan dari Himpunan Produksi jika ada hasil lebih dari satu berlaku menggunakan logika “or” yang mengambil hasil bilangan terbesar dari dua pilihan. Inference hasil untuk produksi roti Sedang = 0,17 , produksi roti Sedang = 0,17 dan produksi roti Bertambah = 0,8.
Defuzzification Produksi roti Trijaya dengan metode Tsukamoto . Keanggotaan variabel Produksi roti :
µProduksi Sedang1(z) 0.17 = = = 6500 + 85 = 6585 µProduksi Sedang2(z) 0.17 = = = 7000 − 85 = 7415 µProduksi Berkurang(z) 0.17 = = = 7000 − 5 = 6915 µProduksi Bertambah(z) 0.8 = = = 7000 + 400 = 7400
Gambar 3. Perhitungan jumlah produksi derajat keanggotaan Produksi (z)
Defuzzifikation produksi roti Trijaya dengan metode Tsukamoto
! = " . ∗
$%" . ∗ & $%" . ∗ ' $%" . ∗ ' $
. % . % . % .
! = &,' % . % . % & . % . % . % . = &' .
.) = 7233.24

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penentuan produksi roti Trijaya biasanya berdasar feeling dan melihat hari dimana kadang tidak sesuai harapan karena membuat bertambahnya persediaan. Metode fuzzy Tsukamoto dapat dipergunakan dalam menentukan jumlah produksi roti dalam sehariannya. Dimana seperti dalam penelitian untuk mencari jumlah produksi jika ternyata terdapat data penjualan sebelumnya sejumlah  5500  buah  dan  di  semua  kios  masih  terdapat  persediaan  roti  sebanyak  1000,  maka dengan  metode  ini  menghasilkan  perhitungan  produksi  roti  sejumlah  7233  atau  jika  untuk perhitungan  kebutuhan  bahan  baku  dapat  dibulatkan  menjadi  persiapan  produksi  untuk  7250
buah. Keuntungan menggunakan metode logika adalah konsep ini mudah dimengerti, fleksible, dapat  menggunakan  rule  seperlunya  dan  memiliki  teleransi  terhadap  data  yang  tidak  tepat. Perhitungan  metode fuzzy  Tsukamoto dapat  di  lakukan  menggunakan software , software yang digunakan  saat  ini  yaitu  matlab.  Matlab  merupakan  sebuah  Bahasa  pemrograman  level  tinggi yang di khususkan untuk kebutuhan komputasi teknis, visualisasi, dan perograman komputasi.

## 4. KESIMPULAN
Untuk menerapkan metode Tsukamoto pada proses produksi roti Trijaya hal yang pertama harus  dilakukan  adalah mencari nilai min max  variable, nilai  yang di  cari  yaitu nilai  min  max penjualan,  nilai  min  max  Persediaan,  dan  nilai  min  max  produksi  pada  periode  tertentu, selanjutnya harus menentukan variable input dan output , menghitung fungsi keanggotaan, aturan fuzzy ,  defuzzifikasi,  analisa  hasil  penelitian  dan  sistem  menggunakan  matlab.  Dari  proses perhitungan dengan metode fuzzy Tsukamoto maka di dapatkan nilai crisp 7233.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Kusumadewi  and  H.  Purnomo,  Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  mendukung  keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[2] A.  Prayogi,  E.  Santoso  and  Sutrisno,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Penentuan Jumlah Produksi Nanas Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto," Jurnal Pengembangan, 2018.
[3] P. Meilina, N. Rosanti and N. Astryani, "Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Produksi," 2017.