DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v7i1.417

## PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI BAJU BATIK DI BATIK MERAK MANIS DENGAN METODE FUZZY MAMDANI
Arial 11
Dwi Rudi Setiawan 1) ; Kustanto 2) ; Yustina Retno Wahyu Utami 3) 1,2,3) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) setiawan836@gmail.com; 2) kustanto@sinus.ac.id; 3) yustina.retno@sinus.ac.id ……. 11

## ABSTRACT
Determination of production is one of the important  activities within a company because it affects the production process that requires careful calculation. At this stage, the problem will arise because of the uncertainty in the determination of production. Fuzzy logic is one method to analyze a system that contains uncertainty. In this research used the Mamdani method or known as Min- Max  method.  The  purpose  of  this  research  is  to  build  the  application  of  the  determination  of  the number of batik clothes production using Fuzzy Mamdani method. The variables used there are 3 namely:  demand,  inventory,  and  production.  Data  collection  method  used  observation  method, interview  and  literature  study.  The  method  to  design  the  application  system  is  DFD  (Data  Flow Diagram),  ERD  (Entity  Relationship  Diagram).  The  proposed  system  is  developed  using  MySQL and PHP. The result of this research is an application to calculate the production amount of batik clothes,  especially  in  Batik  Merak  Manis.  Based  on  the  results  of  20  sample  data  obtained  level performance of 99.51%.
Keywords: Fuzzy mamdani, Batik clothing products, Determination.

## I. PENDAHULUAN
Penentuan  produksi  merupakan  salah satu kegiatan penting di dalam suatu perusahaan  karena  mempengaruhi  proses produksi  sehingga  memerlukan  perhitungan yang  matang.  Pada  tahap  ini  permasalahan akan  timbul  karena  ada  ketidakpastian  dalam penentuan  produksi  karena  dipengaruhi  oleh banyak indikator sedangkan jika hanya mengandalkan  manusia  dalam  penentuanya maka akan terjadi perbedaan dalam mengambil  keputusan  karena  pengetahuan dan  pengalaman  seseorang  dapat  berbeda beda.  Maka  diperlukan  sebuah  sistem  yang dapat  membantu  pekerjaan  tersebut  sehingga dapat  mempermudah  dalam  pengambilan keputusan.
Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu metode  yang  digunakan  dalam  sistem  yang mengandung  ketidakpastian.  Pada  penelitian ini  digunakan  metode  mamdani  atau  dikenal dengan  metode  Min –Max.  Masalah  yang diangkat oleh penulis adalah tentang penentuan  jumlah  produksi  baju  batik  dengan studi  kasus  yang  penulis  pilih  adalah  Batik Merak  Manis.  Di  Batik  Merak  Manis  indikator sebagai  variabel  yang  digunakan  untuk menentukan jumlah produksi adalah permintaan  dan  persediaan  sebagai  variabel input dan produksi sebagai variabel output.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian tentangPenentuan
Jumlah Produksi Roti di UD Mega Saputra
Menggunakan Fuzzy Tsukamoto. Dari penelitian  tersebut  diperoleh  hasil  bahwa penentuan jumlah produksi roti dari 20 data uji diperoleh  tingkat  kesesuaian  sebesar  50%. perbedaan  dengan  penelitian  yang  penulis angkat adalah pada metode yang digunakan[1]. Jika pada penelitian ini menggunakan metode fuzzy tsukamoto sedangkan  metode  yang  digunakan  penulis adalah fuzzy  mamdani. Persamaan  dalam penelitian yang penulis angkat adalah masalah penelitianya  yaitu  masalah  penentuan  jumlah produksi.
Penelitian selanjutnya tentang Fuzzy Inference  System Metode Mamdani Dalam Penentuan  Nilai  Akhir  Ujian  Hafalan  Al-Quran. Dari  penelitian  tersebut  diperoleh  hasil  bahwa fuzzy inference system metode mamdani dapat diterapkan  dalam  penentuan  nilai  akhir  ujian hafalan  Al-Quran  berdasarkan  kelancaran hafalan  dan  tajwid  dengan  diperolehnya  nilai akhir  sebesar  67,5  keanggotaan  dari  domain himpunan bilangan fuzzy [2] . Perbedaan dengan  penelitian  yang  penulis  angkat  adalah pada studi  kasus yang dihadapi. Dan persamaan  dengan  penelitian  yang  penulis angkat  adalah  pada  metode  yang  digunakan yaitu metode fuzzy mamdani.
Penelitian selanjutnya tentang Fuzzy Mamdani Dalam Menentukan Tingkat
Keberhasilan  Dosen  Mengajar.  Dari  penelitian tersebut  diperoleh  hasil  bahwa  logika fuzzy membantu dalam memberikan hasil yang tidak crisp dengna menggunakan kesamaran suatu nilai  dan  menunjukan  bahwa  adanya  korelasi antara  variabel  dosen  dengan  variabel  niali dalam menentukan keberhasilan dosen megajar[3]. Persamaan dengan penelitian yang penulis  angkat  adalah  pada  metode  yang digunakan  yaitu  metode mamdani. Dan perbedaan  dengan  penelitian  yang  penulis angkat  adalah  pada  masalah  penelitian  yang diselesaikan.
Penelitian  selanjutnya  tentang  Penerapan Metode Fuzzy  Mamdani Dalam  Memprediksi Tingginya  Pemakaian  Listrik  (Studi  Kasus Kelurahan  Abc).  Dari  penelitian  tersebut diperoleh  kesimpulan  bahwa  pengujian  yang dilakukan dengan  matlab berhasil menentukan besaran  pemakaian  listrik  berdarkan  hasil pengujian  data  uji  dengan  variabel  luas rumah seluas  55Meter  persegi  ,  perlengkapan  2  unit dan tegangan 900 watt diperoleh hasil dengan nilai  59,8  yang  nilai  tersebut  masuk  dalam rentang  nilai  Rendah[4] . Perbedaan  dengan peneltiaan  penelitian  yang  penulis  angkat adalah  pada  masalah  penelitianya.  Dan persamaan  dengan  penelitian  yang  penulis angkat  adalah    pada  metode mamdani yang sama dengan penulis gunakan.
Penelitian selanjutnya tentang
Implementasi  Metode Fuzzy  Mamdani untuk Menentukan  Jenis  Ikan  Konsumsi  Air  Tawar Berdasarkan  Karakteristik  Lahan  Budidaya Perikanan.  Dari  penelitian  tersebut  diperoleh hasil  bahwa  kondisi  pH  dan  kandungan  O2 tidak  begitu  berpengaruh  kepada  rekomendasi jenis  ikan.  Dan  metode fuzzy  mamdani bisa diterapkan  untuk  penyelesaian  permasalahan perikanan.  Hal  ini  berdasarkan  hasil  uji  yang dilakukan dengan nilai parameter yaitu ketinggian  90cm,  kedalaman  275cm,,  suhu  23 derajat,  pH  5  derajat  keasaman,  kandungan oksigen  11ppm  dan  kadar  gula  250ppm diperoleh bahwa untuk lahan tersebut berdasarkan  perhitungan fuzzy  mamdani ikan direkomendasikan adalah ikan Nila[5]. Perbedaan  dengan  penelitian  yang  penulis angkat  adalah  pada  masalah  penelitian  dan persamaan  dengan  penelitian  yang  penulis angkat  adalah  pada  metode  yang  digunakan yaitu metode fuzzy mamdani[5].

## III.  METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  dalam melakukan  penelitiaan  untuk  mendapatkan data  yang  lengkap  dan  akurat  dilakukan pengumpulan  data  dengan  cara:  wawancara, observasi  dan  studi  pustaka  sedangkan metode yang digunakan untuk teknik pengembangan  sistem  adalah  Daur  Hidup Pengembangan  Sistem  ( System  Development Life Cycle) dengan tahapan sebagai berikut:

## 1.  Analisa Sistem
Untuk mengembangkan sistem ini dibutuhkan  perangkat  lunak  ( software )  dan perangkat  keras  ( hardware ).Perangkat  lunak yang digunakan terdiri dari teks editor, scripting language dan database. Sedangkan perangkat keras  berupa  komputer  untuk  menjalankan sistem.

## 2.  Desain Sistem
Desain sistem meliputi perancangan struktur  data  dengan  menggunakan  UML ( Unified  Modeling  Language ).  Perancangan interface  sistem  menggunakan  Bahasa  Web Programming  PHP  yang  dibuat  dengan  upaya pemakai mudah mengerti ( user friendly ).

## 3.  Pembuatan Sistem
Sistem  dibangun  dengan  menggunakan bahasa
pemrograman PHP serta
menggunakan Sublime  Text  3 sebagai  kode editor, Apache sebagai Web  Server,  Mysql sebagai Database.

## 4.  Pengujian Sistem
Pengujian Sistem dilakukan dengan menggunakan uji validasi dimana membanding hasil  perhitungan  yang  dilakukan  di  lapangan dengan  hasil  perhitungan  yang  menerapkan metode fuzzy mamdani.

## 5.  Implementasi Hasil
Pada  Tahap  ini  program  ditampilkan  di komputer  pada  browser Google  Chrome dengan  kriteria  program  dapat  digunakan dengan  mudah  dan  dipahami  oleh  user.  Pada tahap ini perlu ditegaskan mengenai pemakaian program pada calon user.

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pembuatan  sistem  penerapan metode fuzzy mamdani  untuk  penentuan jumlah produksi baju batik di batik merak manis dilakukan  persiapan  data  serta  perancangan sistem  guna  memperjelas  pembahasan  yaitu
Diagram Konteks , Entity Relationship Diagram, implementasi, dan pengujian validitas sistem.

## 4.1 Persiapan Data
Pada tahap ini menyiapkan data permintaan  dan  data  persediaan  serta  data penentuan produksi berupa nilai maksimal dan minimal  dari  masing-masing  variabel  sebagai batas nilai domain dan kesemuanya diperlukan untuk  mendapatkan  hasil  penentuan  jumlah produksi baju batik.

## 4.2 Penentuan Jumlah Produksi
Batik  Merak  Manis  memiliki  sumber  daya yang  mampu  memproduksi  baju  batik  hingga 240  buah  baju  batik  dalam  satu  kali  produksi setiap  minggunya.  Tetapi  untuk  efisiensi sumber  daya  yang  diharapkan  Batik  Merak Manis  paling  tidak  memproduksi  minimal  140 buah  baju  batim  dalam  satu  kali  produksi  per minggunya.  Masalah  yang  dihadapi  Batik Merak Manis adalah tidak tentunya permintaan baju  batik  yang  bervariasi  antara  14  sampai 105  setiap  minggu  nya.  Adapun  tempat penyimpanan  juga  harus  dibatasi  yaitu  paling tidak  maksimal  140  buah  baju  batik  dan persediaan  minimal  diharapkan  tidak  kurang dari  70  buah  baju  batik.  Pada  hari  tertentu Batik  Merak  Manis  memperoleh  permintaan sebanyak 40 buah baju batik dan persediaan di gudang saat itu 100 buah baju batik. Hitunglah dengan menggunakan metode Fuzzy Mamdani berapa  buah  baju  batik  yang  harus  diproduksi pada minggu itu.
 Fuzzifikasi Perhitungan fuzzifikasi atau pembentukan himpunan fuzzy untuk himpunan fuzzy Naik pada variabel permintaan  dan  himpunan fuzzy Banyak pada  variabel  persediaan  merujuk  pada rumus. Untuk  himpunan fuzzy Turun pada variabel  permintaan  dan  himpunan fuzzy sebagai berikut : .
1.  Permintaan Fuzzifikasi atau pembentukan himpunan fuzzy Naik  dan  Turun  pada
variabel permintaan  seperti pada Gambar 1.
Gambar  1 Fungsi Keanggotaan Variabel
Permintaan 𝜇𝑁𝑎𝑖𝑘 = 𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 = 40 − 14 105 − 14 = 0.286 𝜇𝑇𝑢𝑟𝑢𝑛 = 𝑀𝑎𝑥 − 𝑥 𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 = 105 − 40 105 − 14 = 0.714 2.  Persediaan Fuzzifikasi atau pembentukan himpunan fuzzy Sedikit  dan  Banyak pada variabel permintaan seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2 Fungsi Keanggotaan Variabel Persediaan
𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 = 𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 = 100 − 70
140 − 70 = 0.429
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 = 𝑀𝑎𝑥 − 𝑥 𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 = 140 − 100 140 − 70 = 0.571
 Aplikasi Fungsi Implikasi
Aplikasi  fungsi  implikasi  terdiri  dari fungsi aplikasi yaitu yang digunakan adalah Min kemudian  aturan fuzzy yang  merujuk pada  aturan  bentuk  umum  fungsi  implikasi dan Operasi fungsi implikasi.
Penentuan produksi memiliki 4 aturan: [R1] IF Permintaan Turun AND Persediaan
Banyak THEN Produksi Berkurang.
[R2] IF Permintaan Turun AND Persediaan Sedikit THEN Produksi Berkurang.
[R3] IF Permintaan Naik AND Persediaan Banyak THEN Produksi Bertambah.
[R4] IF Permintaan Naik AND Persediaan Sedikit THEN Produksi Bertambah.
 [R1] IF Permintaan TURUN And Persediaan  BANYAK  THEN  Produksi BERKURANG; α-predikat 1 = µ Pmt_tu ∩ µ Psd_ba =Min(0.714;0.429) = 0.429  [R2] IF Permintaan TURUN And Persediaan  SEDIKIT  THEN  Produksi BERKURANG;
α-predikat 2 = µ Pmt_tu ∩ µ Psd_sd = Min(0.714;0.571) = 0.571
 [R3] IF Permintaan NAIK And Persediaan BANYAK THEN Produksi BERTAMBAH;
α-predikat 3
=µ Pmt_na ∩µ Psd_ba
=Min(0.286;0.429) =0.286
 [R4] IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi BERTAMBAH;
α-predikat 4 = µ Pmt_na ∩ µ Psd_sd
= Min(0.286;0.571) = 0.286
 Komposisi Aturan
Berdasarkan  hasil fungsi  implikasi  dari  tiap aturan, digunakan metode MAX untuk melakukan  komposisi  antar  semua  aturan. Proses  penggabungan  fungsi  keanggotaan dengan  menggunakan  Metode  Max  dilakukan dengan menggunakan perumusan:
µ sf (x i ) = max { µ sf ( x i ), x kf (x i ) } ……..(1)
dengan µ sf (x i ) m  enyatakan      nilai keanggotaan  solusi  fuzzy  sampai  aturan  ke- i, µ sf (  x i ) menyatakan    nilai    keanggotaan konsekuensi      fuzzy  aturan    ke-  i.  Tahap selanjutnya    yaitu  menentukan    komposisi aturannya.
µ sf (x) = max {µ sedikit (x), µ naik (x)} µ sf (x) = max {0.571, 0.286}
Kemudian  daerah  hasil  dibagi  menjadi  3 bagian,  yaitu  A1,  A2  dan  A3.  Kemudian mencari nilai a1 dan a2 dimana a1 merupakan batas    antara  daerah  hasil  A1  dan  A2  dan  a2 merupakan batas daerah hasil A2 dan A3.
Pada  saat  µ naik (z 1 )  =0.286,  nilai  z 1 dapat ditentukan sebagai berikut:
α 1 𝛼 1 − 140 240 − 140 = 0.286 α 1 = ( 140 + ( 0.286 ( 240 – 140 ))) α 1 = 168.6
Pada  saat  µ sedikit (z 2 )  = 0.571 ,  nilai  z 2 dapat ditentukan sebagai berikut:
α 2 𝛼 2 − 140
240 − 140 = 0.571
α 2
= ( 140 + ( 0.571 ( 240 – 140 ))) α 2 = 197.1
µ[z]= { 0.286;                      𝑧 ≤ 168.6
𝑧−140 240−140 ;     168.6 ≤ 𝑧 ≤ 197.1 0.571;                         𝑧 ≥ 197.1

##  Defuzzifikasi
Metode  penegasan  yang  akan  digunakan adalah  metode centroid yang  merujuk  pada rumus  (6) . Untuk  itu,  pertama-tama  kita  hitung momen  untuk  setiap  daerah  yang  telah  dibagi pada  tahap  komposisi  aturan.  Proses    dalam menentukan    titik    pusat    daerah    fuzzy dilakukan  dengan  menggunakan  perumusan:
ʃ z µ(z) z dz Z* = _________   …………….. (2) ʃ z µ(z) z dz
dengan  Z*  menyatakan    nilai    hasil defuzzifikasi  /titik  pusat  daerah  fuzzy,  µ(z) menyatakan    nilai    keanggotaan,  dan ʃ z µ(z)  z dz menyatakan  momen  untuk semua  daerah hasil    komposisi    aturan.  Proses  penentuan momen    untuk    setiap  daerah.  Untuk    Momen 1,2 dan 3 adalah sebagai berikut:
M1 = ∫ (0.286)𝑧 𝑑𝑧 = 0.143𝑧 2 ∫ = 4064.912 168.6 0 168.6 0 M2 = ∫ (𝑧 − 140) (240 − 140) 𝑧 𝑑𝑧 197.1 168.6
= ∫ (𝑧 2 − 14𝑧) 𝑑𝑧 = 0.333𝑧 3 − 7𝑧 2 ∫ = 2252.30085 197.1 168.6 197.1 168.6 M3 = ∫ (0.571)𝑧 𝑑𝑧 = 0.285𝑧 2 ∫ = 5353.57 240 197.1 240 197.1
Kemudian dihitung luas setiap daerah (A) yaitu A1, A2 & A3 sebagai berikut:
A1 = 168.6 * 0.286 = 48.2196 A2 = (0.286 + 0.571) * (197.1 – 168.6)/2 = 12.21225 A3 = (240 – 197.1) * 0.571 = 24.4959
Berdasarkan    perhitungan    tersebut    diperoleh titik  pusat dari daerah  fuzzy yaitu :
𝑧 = 4064.912 + 2252.30085 + 5353.57 48.2196 + 12.21225 + 24.4959 = 137.4202
Hasil  nilai  “z”  kemudian  dapat  dibulatkan, sehingga  didapat  hasil  penentuan  jumlah produksi baju batik sebanyak 137 .

## 4.3 Diagram Konteks
Diagram  Konteks  adalah  diagram  yang terdiri  dari  suatu  proses  dan  menggambarkan ruang  lingkup  sistem.  Diagram  Konteks merupakan  level  tertinggi  dari Data  Flow Diagram yang  menggambarkan  seluruh  input ke  dalam  sistem  atau  output  dari  sistem  yang memberi gambaran tentang keseluruhan sistem.

## Gambar 3. Diagram Konteks

## 4.4 Entity Relationship Diagram
ERD  ( Entity  Relationship  Diagram )  adalah suatu  model  untuk  menjelaskan  hubungan antar  data  dalam  basis  data  berdasarkan objek-objek  dasar  data  yang  mempunyai hubungan antar relasi.ERD juga juga menggambarkan hubungan antara satu entitas dengan  entitas  yang  memiliki  jumlah  atribut dengan  entitas  yang  lain  dalam  suatu  sistem yang  terintregasi.  Untuk  menggambarkanya digunakan beberapa notasi dan simbol.

## Gambar 4. ERD

## 4.5 Implementasi
1.  Halaman Input Penentuan Produksi Halaman  ini  digunakan  untuk input data penentuan  produksi  baju  batik.  Dimana user dapat  menginputkan  data  maksimal  dan minimal dari data penentuan produksi dan data testing yang terdiri dari jumlah persediaan saat ini dan jumlah permintaan yang diinginkan.

## Gambar 5. Tampilan Input
2.  Halaman Daftar Penentuan Produksi Halaman  ini  digunakan  untuk  melihat keseluruhan data yang telah diproses sebelumnya.

## Gambar 6. Tampilan Daftar Penentuan
3.  Halaman Laporan Penentuan Produksi Halaman  ini  merupakan  kelanjutan  dari halaman daftar penentuan ketika pengguna klik tombol “laporan”.

## Gambar 7. Tampilan Laporan Penentuan
4.  Halaman Detail Perhitungan
Halaman  ini  merupakan  kelanjutan  dari halaman daftar penentuan ketika pengguna klik tombol “detail perhitungan”.
Gambar 8. Tampilan Detail Perhitungan

## 4.6 Pengujian Validitas
Uji  validitas  menggunakan  metode Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE ). Pengujian validitas menggunakan 20 data uji menggunakan data penentuan produksi sebagai  batas  nilai  domain.  Tabel  data penentuan produksi disajikan pada Tabel 1 dan adapun  tabel  perhitungan  MAPE  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1. Data Penentuan Produksi
No Data Jumlah 1 Permintaan Terbesar 105 2 Permintaan Terkecil 14 3 Persediaan Terbesar 140 4 Persediaan Terkecil 70 5 Produksi Terbesar 240 6 Produksi Terkecil 140
Tabel 2. Tabel Perhitungan MAPE No (t) Per mint aan Pers edia an Perhit ungan di Lapan gan (ft) Perhitu ngan dengan Metode Fuzzy Mamda ni (xt) |ft - xt|
|ft-xt| / ft
1 40 100 140 137 3 0,0214 2 37 86 150 150 0 0,0000 3 80 70 205 205 0 0,0000 4 100 90 185 185 0 0,0000 5 80 125 150 152 2 0,0133 6 70 90 140 139 1 0,0071 7 70 130 160 160 0 0,0000 8 35 100 145 144 1 0,0069 9 25 85 170 170 0 0,0000 10 35 70 205 205 0 0,0000 11 65 100 130 126 4 0,0308 12 70 78 170 167 3 0,0176 13 80 70 205 205 0 0,0000 14 37 78 170 170 0 0,0000 15 51 92 135 135 0 0,0000 16 39 70 205 205 0 0,0000 17 38 86 150 150 0 0,0000 18 39 78 170 170 0 0,0000 19 58 90 135 135 0 0,0000 20 67 104 125 125 0 0,0000 Jumlah 0,0972
Dari Tabel  2  diatas,  dapat  dihitung  persentase tingkat error sistem menggunakan MAPE.
MAPE = (∑ |𝑓𝑡−𝑥𝑡| 𝑓𝑡 𝑛 𝑡=1 )×100%
𝑛 .
= 0,0972 × 100% 20
= 0,49%
Berdasarkan hasil pengujian validitas yang dilakukan sebanyak 20 kali penguijian, didapat tingkat  persentase error sebesar  0,49%  atau
tingkat akurasinya sebesar
99,51%.
Persentase  yang  didapat  berdasarkan  20  data uji  ini  tidak  dapat  menjadikan  tolok  ukur  jika data  penentuan  produksi  pada  Tabel  1 berubah.

## V.  PENUTUP

## 5.1.  Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan mengenai penerapanmetode Fuzzy Mamdani untuk menentukan jumlah produksi baju batik di Batik Merak  Manis  dapat  ditarik kesimpulan  sebagai berikut:
1.  Dari  kasus  yang  ada  di Batik  Merak  Manis bisa  diketahui  bagaimana  menerapkan metode fuzzy  mamdani untuk  menentukan jumlah  produksi  baju  batik  yaitu  dengan melalui  4  langkah.  Pertama  menentukan himpunan fuzzy, kedua  aplikasi  fungsi implikasi,  ketiga  komposisi  aturan,  dan keempat defuzzifikasi .
2.  Pembangunan  program  penerpan  metode fuzzy  mamdani untuk  penentuan  jumlah produksi  baju  batik  di  Batik  Merak  Manis dimulai  dengan  melakukan  perancangan sistem  dengan  menggunakan Data  Flow Diagram ,  kemudian  dilanjutkan  dengan desain interface, kemudian desain database , selanjutnya pada kontruksi sistem menggunakan
bahasa
pemrograman  PHP  dengan Sublime  Text sebagai editor kemudian  program  di  tes menggunakan browser Google Chrome. 3.  Hasil  perhitungan  dengan  menerapkan metode  fuzzy  mamdani  untuk  penentuan jumlah  produksi  baju  batik  di  Batik  Merak Manis  didapat  persentase  tingkat  akurasi sebesar 99,51%.

## 5.2.  Saran
Berdasarkan  simpulan  hasil  penelitian, saran  yang  perlu  disampaikan  adalah  sebagai berikut.
1.  Pada  penelitian  ini  digunakan  3  variabel dalam  menetukan  jumlah  produksi  yaitu permintaan dan persediaan sebagai variabel input dan  produksi  sebagai
variabel
output . Untuk penelitian selanjutnya variabel lain dapat ditambahkan sehingga banyak kemungkinan yang bisa
menjadi pertimbangan  untuk  menentukan  hasil output .
2.  Pada  penelitian  ini  Batik  Merak  Manis menggunakan  analisis  ekonomis  dalam menentukan  nilai  maksimal  dan  minimal
dari  data  produksi  akan  tetapi  dalam penelitian ini tidak dibahas terkait bagaimana analisis ekonomis dalam menentukan  nilai  maksimal  dan  minimal dari data produksi. Untuk penelitian selanjutnya  diharapkan  dibahas  mengenai analisis  dalam  menentukan  nilai  maksimal dan minimal dari data produksi.
3.  Pada  penelitian  ini  tidak  ada  variabel input yang  dominan  dalam  menentukan output penentuan jumlah produksi sehingga semua variabel mempunyai pengaruh yang sama  terhadap output penentuan  jumlah produksi. Untuk peneltian selanjutnya terdapat input bersifat  dominan  yang berpengaruh terhadap output.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  M.  Herdiastuti,  B.  Widada  and  Y.  R.  W. Utami,  "Implementasi  Algoritma  Fuzzy Tsukamoto  untuk  Menentukan  Jumlah Produksi Roti," Jurnal TIKomSiN, 2016.
[2]  K.  Hati,  "Fuzzy  Inference  System  Metode Mamdani  Dalam  Penentuan  Nilai  Akhir Ujian Hafalan Al-Qur'an," BINA INSANI ICT JOURNAL, 2016.
[3]  S.  R.  Andani,  "Fuzzy  Mamdani  Dalam Menentukan  Tingkat  Keberhasilan  Dosen Mengajar," Seminar  Nasional  Informatika, 2013.
[4]  E.  V.  Haryanto  and  F.  Nasari,  "Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Dalam
Memprediksi  Tingginya  Pemakaian  Listrik (Studi  Kasus  Kelurahan  ABC)," Seminar Nasional Teknologi Informasi dan
Multimedia, 2015.
[5]  A. Wirawan  and  A.  , "Implementasi  Metode Fuzzy  Mamdani  untuk  Menentukan  Jenis Ikan  Konsumsi  Air  Tawar  Berdasarkan Karakteristik  Lahan  Budidaya  Perikanan," Jurnal Berkala MIPA, 24(1), 2014.