Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno untuk Menentukan Jumlah Produksi Keripik Kentang Usaha Rumahan Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan
Esty Octa Marlina Sirait 1 , Osi Magdalena Sitohang 2 , Nurleily Diyanti 3 1,2,3 Mahasiswa Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Indonesia Jl. Sudirman Proklmasi, Siantar Barat, Kota Pematangsiantar, Sumatera Utara 21143 estyocta727@gmail.com 1 , osi01sitohang@gmail.com 2 , nurleilydiyanti@gmail.com 3

## Abstract
The  maximum  profit  is  obtained  from  maximum  sales.  If  the  number  of  products produced by this home-based chip business is less than the amount of demand, this home- based  business  will  lose  the  opportunity  to  get  the  maximum  profit  and  vice  versa. Therefore, planning the number of products in this home chip business is very important. In order to meet market demand precisely and with the appropriate amount. Factors that need to be considered in determining the number of products, among others: the amount of inventory and the amount of demand. The writing and discussion in this study is about the Application of Fuzzy Logic Sugeno Method to Determine the Amount of Purchase of home chips. To create a program design that can be expected to be applied and used, so that it helps the process of determining the amount of production based on inventory data and the amount of demand on a home-based chip business. Fuzzy Logic Sugeno method in determining  the  amount  of  chips production  based  on  inventory  data and  the  number  of requests  that  have  been  built  can  be used  to assist  business  voters  in  making  a decision with a truth value reaching 94.887%.
Keywords: Fuzzy logic, demand, supply, production.

## Abstrak
Keuntungan yang maksimal diperoleh dari penjualan yang maksimal. Apabila jumlah produk  yang diproduksi  oleh usaha  keripik  rumahan  ini  kurang dari  jumlah  permintaan maka usaha rumahan ini akan kehilangan peluang untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal  dan  sebaliknya.  Oleh  karena  itu,  perencanaan  jumlah  produk  dalam  usaha keripik  rumahan  ini  sangatlah  penting.  Agar  dapat  memenuhi permintaan pasar  dengan tepat  dan  dengan  jumlah  yang  sesuai.  Faktor-faktor  yang  perlu  diperhatikan  dalam menentukan  jumlah  produk,  antara  lain:  jumlah  persediaan  dan  jumlah  permintaan. Penulisan  dan  pembahasan  pada penelitian  ini  adalah  tentang  Penerapan  Logika  Fuzzy Metode  Sugeno  untuk  Menentukan  Jumlah  Pembelian  keripik  rumahan.  Untuk  membuat rancangan  program  yang  bisa  diharapkan  dapat  diaplikasikan  dan  dipakai,  sehingga membantu  proses  penentuan  jumlah  produksi  berdasarkan  data  persediaan  dan  jumlah permintaaan  pada  usaha  keripik  rumahan.  Logika  Fuzzy  Metode  Sugeno  dalam menentukan  jumlah  produksi  keripik  berdasarkan  data  persediaan  dan  jumlah permintaan yang telah dibangun dapat digunakan untuk membantu pemilih usaha dalam mengambil sebuah keputusan dengan nilai kebenaran mencapai 94,878%.
Kata Kunci: Logika Fuzzy, permintaan, persediaan, produksi.

## 1. Pendahuluan
Pada  era  globalisasi  saat  ini  persaingan  pasar  dalam  dunia  industri  sangat  kompetitif sehingga  dibutuhkan  kemampuan  pengelola  perusahaan  yang  profesional  agar  dapat memenangkan persaingan dalam pasar. Pada bidang produksi kemampuan itu antara lain adalah kemampuan merencanakan atau menentukan jumlah produksi barang. Hal ini agar dapat  memenuhi  permintaan  pasar  dengan  jumlah  yang  sesuai  dengan  memperhatikan
persediaan  barang  sehingga  bisa  mendapatkan  keuntungan  yang  maksimal.  Keuntungan yang  maksimal  diperoleh  dari  penjualan  yang  maksimal.  Dimana  penjualan  yang maksimal  artinya  dapat  memenuhi  semua  permintaan  yang  ada,  apa  bila  jumlah  produk yang di produksi oleh usaha keripik rumahan kurang dari permintaan maka usaha keripik rumahan  akan  kehilangan  peluang  untuk  mendapatkan  keuntungan  yang  maksimal. Sebaliknya apabila usaha keripik rumahan memproduksi produk lebih banyak dari jumlah permintaan  maka  usaha  keripik  rumahan  akan  mengalami  kerugian.  Oleh  karena  itu, perencanaan jumlah produksi dalam suatu usaha  keripik rumahan sangatlah penting  agar dapat  memenuhi  permintaan  pasar  yang  tepat  dan  dengan  jumlah  yang  sesuai.  Faktor- faktor  yang  perlu  diperhatikan  dalam  menentukan  jumlah  produksi,  antara  lain:  jumlah persediaan  dan  jumlah  permintaan.  Logika Fuzzy merupakan  ilmu  yang  mempelajari mengenai ketidakpastian. Logika Fuzzy juga mampu untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output dengan tepat. Dalam teori sistem Fuzzy dikenal suatu konsep sistem Fuzzy yang  digunakan  dalam  proses  prediksi  pada  umumnya  terdiri  atas  empat tahap,  yaitu  fuzzifikasi  (proses  pengubahan  bilangan  tegas  kedalam  bentuk  bilangan Fuzzy ),  pembentukan  rule  basis  (basis  aturan Fuzzy ),  sistem  inferensi  atau  penalaran Fuzzy , defuzzifikasi (proses pengubahan bilangan Fuzzy hasil dari sistem inferensi Fuzzy ke  dalam  bilangan  tegas).  Salah  satu  metode  dalam  sistem Fuzzy yang  dapat  dipakai dalam  memprediksi  adalah  metode  Sugeno,  metode  ini  hampir  sama  dengan  metode Mamdani hanya saja output (konsekuen) bukan merupakan himpunan Fuzzy tetapi berupa konstanta  atau  persamaan  linier.  Dengan  adanya  masalah  tersebut  maka  untuk menentukan  jumlah  produksi  dalam  memenuhi  permintaan  konsumen  yang  fluktuatif diperlukan suatu alternatif pemecahan masalah tanpa menambah fasilitas yang ada, yaitu dengan mengaplikasikan Metode Fuzzy Sugeno mengunakan tool box Matlab. Penerapan Metode Fuzzy Sugeno menggunakan toolbox Matlab dalam perencanaan jumlah produksi, diharapkan  usaha  kripik  rumahan  ini  dapat  mengatasi  fluktuasi  permintaan  konsumen dengan  biaya  produksi  yang  minimal.  Maka,  pada  penelitian  ini  akan  diterapkan  Logika Fuzzy Metode  Sugeno  untuk  menentukan  jumlah  produksi  barang  berdasarkan  data persediaan dan jumlah permintaan pada usaha keripik rumahan.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada peternak bibit ikan  nila di Hutabagasan Kec. Panei, Kab.  Simalungun.  Data  diambil  dengan  melakukan  Observasi  dan  wawancara dilapangan. Variabel yang digunakan dalam penelitian yaitu permintaan, persediaan, dan produksi.
2.1. Logika Fuzzy Logika Fuzzy merupakan generalisasi dari logika klasik yang hanya memiliki dua nilai keanggotaan, yaitu 0 dan 1[2].

## 2.2. Penalaran Fuzzy Metode Sugeno
Penalaran  dengan  metode  Sugeno  hampir  sama  dengan  penalaran  Mamdani, hanya  saja  output  (konsekuen)  sistem  tidak  berupa  himpunan Fuzzy ,  melainkan berupa  konstanta  atau  persamaan  linear.  Michio  Sugeno  mengusulkan  penggunaan singleton  sebagai  fungsi  keanggotaan  dari  konsekuen.  Singleton  adalah  sebuah himpunan Fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  pada  titik  tertentu  mempuny ai sebuah nilai dan 0 di luar titik tersebut [3].

## 2.3. Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  adalah  grafik  yang  mewakili  besar  dari  derajat  keanggotaan masing-masing  variabel  input  yang  berada  dalam  interval  antara  0  dan  1.  Derajat keanggotaan  sebuah  variabel  x  dilambangkan  dengan  simbol  μ(x).  Aturan-aturan ( Rules )  menggunakan  nilai  keanggotaan  sebagai  faktor  bobot  untuk  menentukan pengaruhnya  pada  saat  melakukan  inferensi  dalam  menarik  kesimpulan.  Ada
beberapa  fungsi  yang  bisa  digunakan  namun  dalam  penelitian  ini  peneliti  memakai fungsi keangotaan kurva bahu dan kurva segitiga [4].

## 2.4. Galat Presentasi
Dalam banyak  situasi peramalan,  ketepatan dipandang  sebagai  kriteria penolakan untuk memilih suatu peramalan. Galat persentase merupakan suatu ukuran  ketepatan peramalan,  dalam  penelitian  ini  peneliti  memakai  nilai  tengah  galat  persen  atau MPE ( Mean Percentage Error ) bentuk persamaannya seperti berikut.
MPE = ∑ (1)

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## 3.1. Data
Bahan  penelitian  yang  dipakai  berupa  data  sekunder  yang  hanya  terdiri  dari  data persediaan  minimal  (30  bks)  maksimal  (60  bks),  jumlah  permintaan  minimal  (15  bks) maksimal (50 bks), dan jumlah produksi minimal (50 bks) maksimal (70) dalam satu hari. Dengan  data-data  tersebut,  kemudian  peneliti  menggunakan  Perhitungan  Manual    untuk Mengerjakan data persediaan, permintaan, dan produksi perhari dalam jangka waktu lima bulan,  untuk  bulan  Januari  sampai  dengan  bulan  mei  yang  dapat  kita  lihat  pada  tabel berikut ini.
Tabel 1. Data Permintaan, Persediaan, Produksi No  Bulan Permintaan  Persediaan  Produksi 1 Januari 40 50 65 2 Februari  20 40 50 3 Maret 30 50 50 4 April 50 60 70 5 Mei 15 30 50 3.2. Proses Perhitungan Logika Fuzzy Metode Sugeno
a) Pembentukan Himpunan Fuzzy ( fuzzifikasi ) Pada  metode Fuzzy sugeno,  baik  variabel  input  maupun  output  dibagi  menjadi  satu atau  lebih  himpunan Fuzzy .  Dalam  penentuan  jumlah  produksi  barang  berdasarkan  data persediaan  dan  jumlah  permintaan,  variabel  input  dibagi  menjadi  dua  yaitu  variabel persediaan  dan  permintaan  sedangkan  yang  menjadi  variabel  output  adalah  jumlah produksi produksi.
Tabel 2. Nilai Manimal dan maksimal dari Variabel inputoutput pada data
Fungsi  Nama Variabel  Domain Input Permintaan [15-50] Persediaan [30-60] Output Produksi [50-70] Tabel 3. Pembagian  Himpunan Variabel Fuzzy No Variabel Input Output Permintaan  Persediaan Produksi 1 Turun Sedikit Berkurang 2 Naik Sedikit Bertambah 3 Turun Banyak Bertambah 4 Naik Banyak Berkurang
b) Pembentukan Fuzzy Rule
Pada tahap ini, nilai keanggotaan himpunan  permintaan dan persediaan saat ini dicari menggunakan  fungsi  keanggotaan  himpunan Fuzzy berdasarkan  data.  Pembentukan Aturan Fuzzy, Dari  dua  variabel  input  dan  sebuah  variabel  output  yang  telah didefinisikan,  dengan  melakukan  analisa  data  terhadap  batas  tiap-tiap  himpunan Fuzzy pada tiap-tiap variabelnya maka terdapat 4 aturan Fuzzy yang akan dipakai dalam system ini, dengan susunan aturan IF permintaan IS … AND persediaan IS … THEN produksi IS …, hasilnya dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Dari Aturan-aturan yang Terbentuk Pada Inferensi Fuzzy
Nomor Rule Rule R1 IF Permintaan Turun AND Persediaan sedikit THEN produksi Berkurang R2 IF Permintaan Naik AND Persediaan sedikit THEN produksi Bertambah R3 IF Permintaan Turun AND Persediaan banyak THEN produksi Bertambah R4 IF Permintaan Naik AND Persediaan banyak THEN produksi Berkurang
Data  yang  di  ujikan  bulan  januari  2020,  dimana  permintaan  40  persediaan  50.  Proses Perhitungannya adalah;
a. Hitung Fuzzy Permintaan µPermTurun[40] = = = = 0,28
µPermNaik[40] = = = = 0,71
b. Hitung Fuzzy Persediaan µPersSedikit[50] =
= = = 0,33
µPersBanyak[50] = = = = 0,66
Menghitung Nilai Predikat R1  IF permintaan turun AND persediaan sedikit THEN produksi Berkurang ;
 = MIN (µTurun[40]; µSedikit[50])
=MIN ( 0,28; 0,33)
= 0,28
Z1= 64,4 R2  IF permintaan Naik AND persediaan sedikit THEN produksi Bertambah ;

= MIN (µNaik [40];µSedikit [50]) = MIN (0,71 ; 0,33)
= 0,33
Z2= 56,6
R3 IF permintaan turun AND persediaan banyak THEN produksi Bertambah ;  = MIN (µTurun [40];µBanyak [50])
= MIN (0,28 ; 0,66)
= 0,28
Z3=  55,6
R4 IF permintaan naik AND persediaan banyak THEN produksi Berkurang ;  = MIN (µNaik[40]; µBanyak [55])
= MIN (0,71 ; 0,66) = 0,66 Z4= 89,34

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Untuk memperoleh nilai kesimpulan dari defuzzifikasi ,yaitu: WA =
Maka  diperoleh  banyaknya  keripik  yang  di  produksi  menggunkan  metode fuzzy sugeno pada  bulan  januari    2020  adalah  72.  Untuk  bulan  selanjutnya  gunakan  cara  yang  sama untuk memperoleh jumlah produksi, sehingga dapat diperoleh:
Tabel 5. Jumlah produk yang harus di produksi berdasarkan input permintaan dan
persediaan menggunakan fuzzy Sugeno Bulan Permintaan  Persediaan  Produksi Fuzzy Januari 40 50 65 72 Februari 20 40 50 57 Maret 30 50 50 83 April 50 60 70 0 Mei 15 30 50 0

## 3.3. Nilai Kebenaran Jumlah Produksi Metode Fuzzy Sugeno
Berdasarkan  hasil  penerapan  metode fuzzy Sugeno  maka  didapat  hasil  perbandingan penilaian  logika  metode fuzzy Sugeno  dengan  produksi  PT.  Roti  Jordan  Bakery, menggunakan persentase rata-rata  atau Mean Percentage Error (MPE). Sebelum mencari nilai  MPE  maka  diketahui  bahwa  Yt  adalah  jumlah  produksi  dari  perusahaan  dan  Ῠt adalah  jumlah  produksi  yang  diperoleh  menggunakan  metode fuzzy Sugeno,  sedangkan nilai  n  adalah  jumlah  banyaknya  data  yang  digunakan.Selanjutnya  Perhitungan  MPE metode fuzzy Sugeno:
MPE = 25,61% = 5,122% 5 Selanjutnya  untuk  memperoleh  tingkat  kebenaran  metode Fuzzy Sugeno  yang  dipakai yaitu:
100% - 5,122= 94,878
Sehingga  didapat  hasil  perhitungan  rata-rata  persentase  kesalahan  dari  Logika Fuzzy Metode  Sugeno  yang  digunakan  adalah  5,122  sedangkan  tingkat  kebenaran  dari  hasil perhitungan tersebut adalah 94,878 maka dapat disimpulkan bahwa hasil dari perhitungan Logika Fuzzy Metode  Sugeno  yang  digunakan  padas  sistem  ini  dapat  digunakan  untuk prediksi jumlah produksi keripik kentang rumahan ini.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  rumusan  masalah,  hasil  penelitian  dan  pembahasan  mengenai  penentuan jumlah  produksi  keripik  kentang  usaha  rumahan  berdasarkan  jumlah  persediaan  dan permintaan dapat diambil beberapa kesimpulan, yaitu:
a) Untuk  menentukan  jumlah  produksi  dapat  memasukan  nilai  pada  kolom  input. dengan  data  yang  ada  atau  dengan  data  yang  lain  yang  masih  berada  pada  nilai domain fungsi.
b) Dari  hasil  perbandingan,  Logika Fuzzy Sugeno  dapat  dipakai  sebagai  alat peramalan  dalam  menentukan  jumlah  produksi  berdasarkan  jumlah  permintaan dan persediaan keripik kentang usaha rumahan dengan nilai kebenaran mencapai 94,878%.

## Daftar Pustaka
[1] Zimmermann, Fuzzy Set  Theory  and  Its  Application,  Massachusetts:  Kluwer Academic Publisher, 1991.
[2] L. Fauset, Fundamentals of Neural Networks, New Jersey: Prentice Hall, 1994.
[3] S.  Kusumadewi,  Membangun  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan  Matlab  dan Excel Link, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[4] S.  Kusumadewi,  Analisis  dan  Desain  Sistem Fuzzy Menggunakan  Tool  Box Matlab, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2002.
[5] S.  Kusumadewi  and  H.  Purnomo,  Aplikasi  Logika Fuzzy untuk  Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[6] M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar Jilid 1, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2005.
[7] Sukandy, M. Dwi, T. Basuki and S. Puspasari, Penerapan Metode Fuzzy Mamdani untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi  Minyak  Sawit  Berdasarkan  Data  Persediaan dan  Jumlah  Permintaan  (Studi  Kasus  PT  Perkebunan  Mitra  Ogan  Baturaja), Baturaja, 2014.
[8] M.  Yunus  and  W.  Atim,  “Penerapan  Logika Fuzzy (Mamdani)  untuk  Menentukan Jumlah  Produksi  kentang  Berdasarkan  Data  Persediaan  dan  Jumlah  Produksi Minyak  Sawit Berdasarkan Data Persediaan  dan Jumlah  Permintaan  (Studi Kasus: PT. Bosinda Cahaya Anugrah),” Jurnal Teknoinfo, vol. 10, no. 1, pp. 1-8, 2014