## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JUMLAH PEMESANAN OBAT PADA APOTEK DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Kordia Rodiana Br Turnip 1) , Murni Marbun 2) 1,2 Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara Medan, Jalan Iskandar Muda No. 1 Medan Email : kordiarodiana@gmail.com, dimpleflorence@yahoo.co.id

## Abstract
This  study  discusses  the  problems  that  occur  at  Anugrah  Pharmacy,  namely  in  determining  the number  of  drug  orders  per  month.  Every  month,  drug  orders  are  only  done  by  using  manual calculations so that there is an excess of drugs which results in an overstock. To solve this problem in helping make ordering the amount of medicine per month easier, a method for ordering medicine is  needed,  namely  the  Tsukamoto  method,  which  is  one  of  the  fuzzy  logic  methods.  Fuzzy  logic methods that can be used in determining the optimal number of drug orders based on demand and sales data. Fuzzy logic is applied to data at Anugrah Pharmacy from December 2019 to April 2020 with test results for ordering 19 bottles of TJ Pure Honey, which shows that the implementation of a decision support system produces reports on the number of drug orders. The results of this study can be concluded that by comparing the value of manual calculations on the running system with the one proposed, it shows that the proposed system is better than the system currently running at Anugrah Pharmacy.
Keywords : Tsukamoto fuzzy, drug ordering, decision support system

## Abstrak
Penelitian  ini  membahas  tentang  permasalahan  yang  terjadi  pada  Apotek  Anugrah,  yaitu  dalam menentukan jumlah pemesanan obat perbulannya. Setiap bulannya pemesanan obat hanya dilakukan dengan  menggunakan  perhitungan  secara  manual  sehingga  terjadi  kelebihan  obat  yang mengakibatkan  overstock.  Untuk  mengatasi  permasalahan  ini  dalam  membantu  mempermudah dalam pemesanan jumlah obat perbulannya, maka diperlukan metode untuk sistem pemesanan obat yaitu metode Tsukamoto yang merupakan salah satu metode logika fuzzy. Metode logika fuzzy yang dapat  digunakan  dalam  menentukan  jumlah  pemesanan  obat  yang  optimal  berdasarkan  data permintaan  dan  penjualan.  Logika  fuzzy  di  aplikasikan  untuk  data  di  Apotek  Anugrah  dari  bulan Desember  2019 sampai  April  2020  dengan  hasil  pengujian  untuk  pemesanan  obat Madu TJ  Murni sebanyak  19  botol,  yang  menunjukan  bahwa  implementasi  sistem  pendukung  keputusan menghasilkan  laporan  jumlah  pemesanan  obat.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa dengan  membandingkan  nilai  perhitungan  manual  pada  sistem  yg  berjalan  dengan  yang  diusulkan menunjukan  bahwa  sistem  yang  diusulkan  lebih  baik  dari  sistem  yang  sedang  berjalan  di  Apotek Anugrah.
Kata Kunci : Fuzzy tsukamoto, pemesanan obat, persediaan, penjualan, SPK

## 1. PENDAHULUAN
Obat  merupakan  komponen  yang  sangat penting  dalam  upaya  pelayanan  kesehatan untuk  masyarakat.  Obat  berfungsi  sebagai komponen utama dalam penyembuhan penyakit. Ketersediaan dan kualitas obat harus selalu  terjaga  sebagai  salah  satu  jaminan
terhadap  kualitas  layanan  kesehatan  yang diberikan  kepada  pelanggan.  Oleh  karena itu, persediaan  obat  harus  maksimal  dalam memenuhi setiap kebutuhan.
Penelitian  ini  didasarkan  pada  penelitian sebelumnya  terkait  dengan  judul  yang diajukan  dan  metode  yang  digunakan.
Penelitian  pertama  yang  dilakukan  oleh Hamdani  &  Selywita  (2013)  yang  dalam penelitiannya  membahas  tentang  pemilihan supplier  obat  dengan  perhitungan  metode tsukamoto, pembuatan program sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  digunakan untuk mengambil keputusan dalam pemilihan supplier  obat  yang  menghasilkan  alternatif pilihan  supplier  obat  sesuai  dengan  nilai rekomendasi  pada  program.    Perhitungan  dan pembobotan menggunakan
metode
Tsukamoto mampu diimplementasikan dengan baik pada sistem pendukung keputusan  pemilihan  supplier  obat  dan mampu  menghasilkan  alternatif  supplier  obat terbaik sesuai perhitungan metode Tsukamoto.  Penelitian  kedua  yang  dilakukan oleh  Ula  (2014)    yang  dalam  penelitiannya membahas tentang hasil analisi dan perancangan sistem optimasi jumlah pengadaan  barang  menggunakan  algoritma fuzzy  metode  Tsukamoto  .  sistem  optimasi jumlah  pengadaan  barang  menggunakan algoritma fuzzy metode Tsukamoto
menghasilkan  kondisi  optimum  pengadaan barang mendekati perhitungan yang dihasilkan  oleh  toko  kain  My  Text    dalam memperlihatkan  kondisi  rill  yang  harus dijalankan  oleh  pihak  penjual  barang  di  toko kain  My  Text  dalam  melakukan  proses pengadaan  barang  lebih  tepat  sasaran.  Hal berbeda dilakukan oleh Mulyanto &
Sutawijaya  (2018)  yang  dalam  penelitiannya membahas  penentuan  jumlah  stok  barang dengan menggunakan metode fuzzy Tsukamoto. Sistem aplikasi untuk menentukan  jumlah  stok  barang  dengan menggunakan  metode  fuzzy  Tsukamoto bukan  hanya  dapat  menghitung  jumlah  stok barang melainkan sistem inventori lebih detail untuk pengambilan keputusan. Dengan mengimple-  mentasikan  program  persediaan barang  didalam  gudang  akan  lebih  stabil, seperti  proses  penerimaan  barang  dan pengeluaran barang didalam gudang.
Salah  satu  kegiatan  yang  ada  di  apotek adalah  transaksi  penjualan  obat-obatan  dan transaksi  pembelian  obat, dimana  pemenuhan kebutuhan  persediaan  obat  dilakukan  dengan pemesanan  ke  berbagai  supplier  (Hamdani  & Selywita, 2013).
Seringnya  pemesanan  obat  dengan  jenis obat  yang  sama  menyebabkan  persediaan menjadi  overstock,  dan  informasi  obat  yang
tersedia  tidak  secara  tersistem  menyebabkan beberapa  pembeli  tidak  dapat  dilayani.  Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pihak apotik dalam  menentukan  jumlah  pemesanan  obat sehingga efesiensi dan efektifitas pada bagian penyediaan obat tidak mempengaruhi eksistensi apotek.
Keputusan  untuk  membantu  pengambil keputusan dalam menangani berbagai permasalahan  yang  terstruktur  maupun  yang tidak  terstruktur  dengan  menggunakan  data dan  model  (Marbun  &  Sinaga,  2017).  Sistem pendukung  keputusan  memiliki  kemampuan yang  hampir  sama  dengan  seorang  ahli dimana  tingkat    akurasi  keputusan  tinggi  dan kinerja  yang  cepat  (Meilina,  Rosanti,  & Astryani, 2017).
Salah  satu  teknik  yang  dapat  diterapkan dalam sistem pendukung keputusan penentuan jumlah  pemesanan  obat  adalah  sistem inferensi  fuzzy.    Sistem  Inferensi  Fuzzy merupakan  suatu  kerangka  komputasi  yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy  berbentuk  IF-THEN,  dan  penalaran logika  fuzzy.  Logika  fuzzy  memetakan  ruang input  ke  dalam  ruang  output  menggunakan aturan  IF-THEN.  Pemetaan  dilakukan  di Sistem  inferensi  fuzzy  (Marbun  M, et  al. , 2019).  Sistem  inferensi  fuzzy  terdiri  dari metode  Tsukamoto,  metode  Mamdani  dan metode Sugeno (Ula, 2014)
Penelitian  ini  menerapkan  metode  fuzzy Tsukamoto. Metode fuzzy Tsukamoto merupakan perluasan dari penalaran monoton, dimana  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang berbentuk IF-THEN direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dan fungsi keanggotaan yang  monoton  (Sulistiani  &  Noris,  2016). Konsep  dasar  penalaran  monoton  dalam metode Tsukamoto adalah konsekuensi apapun  pada  aturan  IF-THEN  harus  diwakili oleh himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton (Setyono & Aeni, 2018).    Aplikasi  monoton  menghasilkan output  dari  tiap-tiap  aturan  diberikan  secara tegas  (crips)  berdasarkan  α-predikat  (fire strength)  (Febriadi, et  al .,  2019)  yang  akan memberikan rekomendasi penentuan pemesanan jumlah obat.
Penelitian ini bertujuan membangun sistem pendukung  keputusan  penentuan  pemesanan jumlah  obat  dengan  menerapkan  metode fuzzy Tsukamoto
sehingga tidak
Turnip, Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumla Pemesanan Obat Pada Apotek Dengan Metode Fuzzy Tsukomoto,139-146 | 141
mempengaruhi  eksistensi  apotek  dan  pembeli dapat dilayani dengan optimal.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  memperoleh  data-data,  beberapa metode  telah  dilakukan  guna  mendapatkan data yang sesuai dengan kebutuhan penelitian. Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini dilakukan dengan cara: a.  Observasi
Observasi adalah mengamati secara langsung  objek  yang  diteliti.  Observasi terhadap  proses  pencatatan  pembelian, penjualan dan pemesanan obat-obat.
Pengumpulan  informasi  tentang  data pembelian,  penjualan,  dan  pemesanan obat-obat.  Pengumpulan  daftar  nama  obat dan harga obat
b.  Wawancara
Pengumpulan  data  melakukan  wawancara dengan  pemilik  dan  pegawai  apotek. Proses wawancara dilakukan untuk memperoleh  data  yang  diinginkan  dan kriteria dalam pemesanan jumlah obat.
c.  Studi Literatur
Studi  literatur  yang  dilakukan  adalah metode  pengumpulan  data  dengan  cara membaca  dan  membandingkan  literatur yang berasal dari artikel-artikel di internet, buku, jurnal dan E-book. Literatur tersebut berhubungan  dengan  penulisan  penelitian yang  mendukung  topik  sistem  pendukung keputusan pemesanan jumlah obat menggunakan metode fuzzy tsukamoto.
Penentuan jumlah pemesanan obat
menerapkan metode fuzzy Tsukamoto dilakukan dengan tahapan sebagai berikut: 1.  Input data variabel dan himpunan variabel fuzzy.
2.  Menentukan derajat keanggotaan (Fuzzyfikasi) 3.  Penentuan  aturan  fuzzy  (Sistem  Inferensi fuzzy)
4.  Defuzzifikasi
5.  Output hasil perhitungan
Gambar 1. Flowchart fuzzy Tsukamoto Sumber: Islami, Moses, Lestari, & Wibawa (2017)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jenis  obat  yang  dipilih  sebagai  sampel adalah Madu TJ Murni 150 gr- E/16.70. Data persediaan,  penjualan  dan  pemesanan  obat Madu TJ Murni 150 gr- E/16.70 periode bulan Desember  2019  s/d  April  2020  dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Persediaan, Penjualan dan Pemesanan Obat Madu TJ Murni
Nama Obat Bulan Persedi aan Penjual an Peme sanan Madu TJ Murni 150 gr- E/16.70 Des ‘19 10 9 48 Jan‘20 49 25 5 Feb’20 29 8 2 Mar’20 23 3 10 April’20 30 15 ?
Dari  tabel  1  dicari  data  maksimum  dan data  minimum  selama  5  bulan.  Data maksimum  dan  minimum  terdapat  pada  tabel
2. mulai
Input data variabel dan himpunan variabel fuzzy fuzzifikasi System defuzzifikasi Output hasil perhitungan Selesai
Tabel 2. Data maksimum dan Data Minimum Data Jumlah  Satuan Persediaan Maksimum 49 Botol/hari Persediaan Minimum 10 Botol/hari Penjualan Maksimum 25 Botol/hari Penjualan Minimum 3 Botol/hari Pemesanan Maksimum  48 Botol/hari Pemesanan Minimum 2 Botol/hari
Ada  3  variabel  fuzzy  yang  akan  dimodelkan, yaitu:  persediaan  seperti  pada  gambar  2,
penjualan seperti pada gambar 3dan pemesanan obat seperti pada gambar 4.
Gambar 2. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy variabel persediaan
µPersediaan SEDIKIT [x]
µPersediaan
SEDANG [x]
µPersediaan
BANYAK [x]
Nilai  keanggotaan  himpunan  SEDIKIT, SEDANG  dan  BANYAK  dari  variabel Persediaan pada bulan April 2020 adalah:
μPersediaan SEDIKIT[30]    = 0 μPersediaan SEDANG[30]   = (40-30) / 15 = 0.6666 μPersediaan BANYAK[30]  = (30-25) / 15 = 0.3333
Gambar 3. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy variabel penjualan
µPenjualan TURUN [x] µPenjualan TETAP [x] µPenjualan NAIK [x] Nilai keanggotaan himpunan TURUN,
TETAP  dan  NAIK  dari  variabel  penjualan pada bulan April 2020 adalah: μpenjualanTURUN[15]  = 0
μpenjualanTETAP[15]   = (20-15) / 8
= 0.625 μpenjualan NAIK[15]     = (15-12) / 8
= 0.375
Gambar 4. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy variabel penjualan
µPemesanan SEDIKIT [x] µPemesanan SEDANG [x] = = = = = = =
=
µPemesanan BANYAK [x]
Untuk  menentukan  jumlah  pemesanan  obat periode  bulan  April,  dimana  persediaan sebanyak 30 dan penjualan sebanyak 15 maka di  bentuk  9  aturan  fuzzy  dengan  α-predikat sebagai berikut:
[R1]  IF  Penjualan TURUN  And    Persediaan
BANYAK  THEN  Pemesanan  Obat SEDIKIT; α1   = min (0; 0.3333) = 0 maka nilai z1 adalah: z1 = 48 – 0 (48 – 2) z1 = 48 – 0 z1 = 48
[R2]  IF  Penjualan  TURUN  and  Persediaan SEDANG  THEN  Pemesanan  Obat SEDIKIT; α2  = min (0; 0.6666) = 0 maka nilai z2 adalah: z2 = 48 – 0 (48 – 2) z2 = 48 – 0 z2 = 48
[R3]   IF  Penjualan  TURUN  and  Persediaan SEDIKIT  THEN  Pemesanan  Obat SEDIKIT; α3  = min (0; 0) = 0 maka nilai z3 adalah: z3 = 48 – 0 (48 – 2) z3 = 48 – 0 z3 = 48
[R4]  IF  Penjualan  TETAP  and  Persediaan BANYAK  THEN  Pemesanan  Obat SEDKIT; α4  = min (0.625; 0.333) = 0.333 maka nilai z4 adalah: z4 = 48 – 0.333(48 – 2) z4 = 48 – 15.318 z4 = 32.682
[R5]  IF  Penjualan  TETAP  and  Persediaan SEDANG  THEN  Pemesanan  Obat
SEDANG;
α5  = min (0.625; 0.666) = 0.625
Karena  Pemesanan  Obat  TETAP  maka z5 = 12
[R6]  IF  Penjualan  TETAP  and  Persediaan
SEDIKIT  THEN  Pemesanan  Obat
BANYAK; α6  = min (0.625; 0) = 0
maka nilai z6 adalah:
z6 = 0 (48 – 2) +2 z6 = 0 + 2 z6 = 2
[R7]  IF  Penjualan  NAIK  and  Persediaan BANYAK  THEN  Pemesanan  Obat BANYAK; α7  = min (0.375; 0.333) = 0.333 maka nilai z7 adalah: z7 = 0.333(48 – 2) + 2 z7 = 15.318 + 2 z7 = 17.318
[R8]  IF  Penjualan  NAIK  and  Persediaan SEDANG  THEN  Pemesanan  Obat BANYAK; α8  = min (0.375; 0.666) = 0.375 maka nilai z8 adalah: z8 = 0.375(48 – 2) z8 = 17.25 + 2 z8 = 19.25
[R9]  IF  Penjualan  NAIK  and  Persediaan
SEDIKIT  THEN  Pemesanan  Obat
BANYAK; α9  = min (0.375; 0) = 0 maka nilai z9 adalah: z9 = 0(48 – 2) + 2 z9 = 0 + 2 z9 = 2 Untuk  menghasilkan  output  dalam  bentuk crips maka dilakukan proses defuzifikasi rata- rata terpusat, yaitu:
=
Berdasarkan  perhitungan  dengan  metode fuzzy  Tsukamoto,  maka  jumlah  pemesanan obat yang harus dipesan oleh Apotek Anugrah pada  bulan  April  2020  untuk  obat  Madu  TJ Murni 150 gr- E/16.70 adalah 19 botol.

## 4. Implementasi  Sistem
Implementasi sistem adalah
tahap penerapan sistem yang akan dilakukan setelah sistem disetujui termasuk program yang
telah dibuat pada tahap perancangan sistem agar
siapuntuk dioperasikan.  Implementasi  system  terdiri dari:
a. Login
Ketika  sistem  mulai  dijalankan,  maka tahap  awal  yang  harus  dilakukan  adalah melakukan  login.  User  akan  diminta  untuk memasukkan  username  dan  password  yang selanjutnya akan diverifikasi oleh sistem. Jika data valid, maka pengguna akan diteruskan ke menu  utama,  tetapi  jika  data  tidak  valid, sistem  akan  menampilkan  pesan  kesalahan dan  meminta  user  melakukan  login  kembali. Tampilan  Login  dapat dilihat  pada  Gambar  5 berikut:
Gambar 5. Tampilan Form Login
b. Menu Utama
Menu  Utama  merupakan  tampilan aplikasi  setelah  user  berhasil  login.  Menu utama  pada  gambar  6  akan  menampilkan data login, data obat, data persediaan, data penjualan dan data pemesanan obat seperti pada  gambar  7,  gambar  8,  gambar  9, gambar  10  dan  gambar  11.  User  dapat menambah, mengedit dan menghapus data pada  form  yang  ditampilkan.  Untuk
memulai  proses  pemesanan,  user  dapat memilih  menu  proses  dan  melakukan proses pemesanan obat.
Gambar 6. Tampilan Form Menu Utama
Gambar 7. Tampilan Form data login
Gambar 8. Tampilan Form data obat
Gambar 9 . Tampilan Form data persediaan
Gambar 10 . Tampilan Form data penjualan
Gambar 11. Tampilan Form data pemesanan
c. Pemesanan Jumlah Obat Form Pemesanan Jumlah Obat merupakan  form  untuk  melakukan  proses pemesanan  obat.  Sebelum  melakukan proses  pemesanan,  harus  dipastikan  data persediaan  obat  telah  di  update.  Data persediaan  yang  telah  di  update  dapat ditampilkan dengan menekan tombol form alternatife.    Gambar  12  adalah  tampilan form pemesanan jumlah.
Gambar 12. Tampilan Form Pemesanan obat
d. Form Laporan Form laporan menampilkan laporan jumlah pemesanan obat.Laporan menggunakan crystal  report sehingga user dapat  menyimpan  atau  mencetak  laporan jumlah  pemesanan  obat.  Gambar  13  adalah F orm laporan jumlah pemesanan obat.
Gambar 13. Form laporan pemesanan obat

## 5. KESIMPULAN
Penerapan fuzzy Tsukamoto dapat menentukan  jumlah  pemesanan  obat  yang akan di beli oleh apotek Anugrah berdasarkan
variabel  data  persediaan,  data  penjualan  dan data pemesanan. Implementasi sistem pendukung  keputusan  dapat  menampilkan laporan  hasil  penerapan  fuzzy  Tsukamoto dalam  menentukan  jumlah  pemesanan  obat. Berdasarkan  sampel  obat  di  apotek,  jumlah pemesanan  obat  yang  harus  dipesan  oleh Apotek Anugrah pada bulan April 2020 untuk obat  Madu  TJ  Murni  150  gr-  E/16.70  adalah 19 botol.
Setelah  melakukan  dengan  pengujian sample 131 obat mencapai hasil 100% dengan data  uji  mencapai  131  data  obat.  Grafik perhitungan  pemesanan  dari  hasil  prediksi dapat dilihat pada gambar 14 berikut:
Gambar 14. Grafik perhitungan pemesanan dari hasil prediksi

## 6. REFERENSI
FEBRIADI,  B.,  ANISYA,  A.,  &  PUTRA,  P.
P. (2019). Efficient Comparative
Analysis  Of  Fertilizers  Palm  Oil. IJISTECH  (International  Journal  of Information  System  &  Technology) , 3 (1), 73.
HAMDANI,  &  SELYWITA,  D.  (2013). Supplier  Obat  Menggunakan  Metode Fuzzy. Jurnal  Ilmiah  SISFOTENIKA , 3 (1), 21–30.
ISLAMI, P. A. F., MOSES, K. M., LESTARI,
M.  N.,  &  WIBAWA,  A.  P.  (2017). Simulasi  Penentuan  Guru  Berprestasi Dengan  Metode  Fuzzy  Logic  Mamdani Inference Menggunakan Aplikasi Matlab. JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian Dan  Pembelajaran  Informatika) , 2 (1), 8–14.
MARBUN,
M., RAMDHAN, W.,
PRIYANTO,  D.,  ZARLIS,  M.,  &
NASUTION,  Z.  (2019).  Philosophy  of
Fuzzy Logic as Fundamental of Decision  Making  Based  on  Rule. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1230 (1), 0–9.
MARBUN,  M.,  &  SINAGA,  B.  (2017).
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Hasil Belajar Mahasiswa Dengan Metode Topsis Di Stmik Pelita Nusantara Medan. Jurnal Mantik Penusa , 1 (2), 9–15.
MEILINA, P., ROSANTI, N., &
ASTRYANI, N. (2017). Produksi Barang Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Android. (November), 1–2. MULYANTO,  A.,  &  SUTAWIJAYA,  A. (2018).  Penentuan  Jumlah  Stok  Barang Menggunakan Algoritma Fuzzy Tsukamoto  Di  Pt  Coca-Cola  Amatil Indonesia  Cibitung. Jurnal  Informatika SIMANTIK , 3 (2), 2–7.
SETYONO,  A.,  &  AENI,  S.  N.  (2018). Development of decision support system for ordering goods using fuzzy Tsukamoto. International  Journal  of Electrical  and  Computer  Engineering ,
8 (2), 1182–1193.
SULISTIANI,  E.,  &  NORIS,  S.  (2016). Penerapan  fis  metode  tsukamoto  untuk menentukan kelayakan pemberian
kredit. Jurnal  Informatika  Universitas Pamulang , 1 (1), 22–27.
ULA,  M.  (2014). Implementasi  Logika  Fuzzy
Dalam  Optimasi  Jumlah  Pengadaan Barang Menggunakan Metode Tsukamoto  (  Studi  Kasus :  Toko  Kain My Text ) . 1 (2). 0 20 40 60