JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 04, Nomor 01, Juni 2019 : 54 – 65

## PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI PAKAIAN DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO STUDI KASUS KONVEKSI NISA
Ariya Shoniya 1) Ahmad Jazuli 2)
1) Teknik Informatika, Universitas Muria Kudus Gondanmanis, PO Box 53, Bae, Kudus 59352
2) Teknik Informatika, Universitas Muria Kudus
Gondanmanis, PO Box 53, Bae, Kudus 59352
e-mail: 2011551162@std.umk.ac.id 1) , ahmad.jazuli@umk.ac.id 2)

## ABSTRAK
Dalam setiap perusahaan terutama perusaan yang berjalan di bidang perdagangan yang melakukan kegiatan memproduksi barangnya sendiri (produsen), maka mereka akan sangat  memperhatikan tentang banyaknya barang yang diproduksi. Setiap perusahaan tentunya tidak ingin mengalami kerugian yang disebabkan oleh banyaknya persedian barang yang diproduksi. Untuk itu dibangunlah sebuah Penentuan Jumlah Produksi Pakaian dengan Metode Fuzzy Tsukamoto Studi Kasus Konveksi Nisa. Penggunaan metode fuzzy pada sistem ini dikarenakan logika fuzzy sangat fleksibel, yaitu memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat. Selain itu, logika fuzzy sangat cocok untuk digunakan dalam peramalan/memprediksi sesuatu
Kata Kunci : perusaahan, produksi, fuzzy tsukamoto

## ABSTRACT
In every company, especially companies that run in the field of trade that carry out activities to produce their own goods (producers), then they will be very concerned about the number of goods produced. Every company certainly does not want to experience losses due to the amount of supplies produced. For this reason an systen is build, that system is Determination of the Clothes Production Number by Fuzzy Tsukamoto Method Case Study at Nisa Convection. The use of fuzzy methods on this system is because fuzzy logic is very flexible, which is tolerant of incorrect data. In addition, fuzzy logic is very suitable for use in forecasting / predicting things.
Keywords : companies, production, fuzzy tsukamoto

## I. P ENDAHULUAN
ADA era globalisasi saat ini, banyak industri-industri yang mulai bermunculan termasuk di Indonesia. Untuk itu, setiap perusahaan  industri  harus  dapat  berdaya  saing,  agar  dapat  mempertahankan  kelangsungan  hidup  perusahaan  yang dikelolanya. Perusahaan industri juga harus dapat mengatur sistemnya dengan baik, agar perusahaanya dapat berlang- sung secara efektif dan efisien. Untuk dapat menghasilkan sebuah kinerja yang optimal, maka perusahaan industri ter- sebut harus dapat menghilangkan kendala-kendala yang sering dihadapi oleh perusahaannya. Kendala-kendala yang dihadapi oleh  setiap  perusahaan,  tentunya  berbeda-beda.  Namun  juga  ada  beberapa  kendala  atau  masalah  yang  sama,  salah  satunya adalah produksi.
Salah satu keputusan yang harus dilakukan oleh perusahaan dalam mengatasi masalah pada produksi adalah dengan cara  menentukan  tingkat  atau  jumlah  produksi  dari  barang  untuk  masa  yang  akan  datang.  Penentuan  pada  tingkat  jumlah produksi berkaitan dengan tingkat permintaan yang dipengaruhi oleh jumlah pasar. Karena apabila tingkat permintaan lebih rendah ataupun lebih tinggi daripada tingkat penawaran, maka perusahaan tersebut akan dapat mengalami kerugian. Kerugian tersebut  adalah  pemborosan  biaya  pada  proses  produksi  atau  tidak  mendapatkan  keuntungan  dari  produksi  barang  yang dihasilkan.
Dalam rangka mengoptimalkan tingkat produksi, maka yang harus dilakukan oleh perusahaan tersebut adalah dengan cara memprediksi jumlah produksi barang yang akan dihasilkan. Dengan memprediksi jumlah barang yang diproduksi maka perusahaan tersebut dapat meminimalisasikan kerugian yang akan dialami oleh perusahaanya.
Dari  masalah  di  atas,  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  ada  beberapa  cara  yang  dilakukan.  Salah  satu  cara  tersebut adalah dengan menggunakan metode logika fuzzy. Hal tersebut dikarenakan logika fuzzy merupakan logika yang menggam- barkan ketidakpatian dan dapat mentoleransi data yang tidak tepat. Pada logika fuzzy terdapat beberapa metode, diantaranya adalah metode fuzzy Mamdani, Tsukamoto dan Sugeno. Perbedaan mendasar dari ketiga metode tersebut adalah pada tahapan- tahapan  etode  tersebut.  Perbedaan  metode  fuzzy  Mamdani  dan  Tsukamoto  adalah  pada  tahapan  agregasi  dan  defuzzifikai. Sedangkan metode fuzzy Sugeno hampir sama dengan metode fuzzy Mamdani, yang membedakannya adalah outputnya yaitu suatu konstanta.
Pada masalah ini, metode yang digunakan adalah metode fuzzy Tsukamoto. Penelitian ini menggunaan metode fuzzy Tsukamoto karena sudah banyak penelitian yang telah menggunakan metode tersebut seperti pada penelitian [5],[7]-[11],[13]-
P

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 01, Juni 2019 : 54 - 53
[14]. Berdasarkan pada penelitian-peneliian sebelumnya, maka dapat membatu dalam memahami metode tersebut. Selain itu berdasarkan penelitian [7],[9],[13], ditunjukkan bahwa hasil dari fuzzy Tsukamoto lebih cook daripada fuzzy yang lain.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Aplikasi
Definisi  aplikasi  adalah  penggunaan  atau  penerapan  suatu  konsep  yang  menjadi  suatu  pokok  pembahasan. Aplikasi  dapat  diartikan  juga  sebagai  program  komnputer  yang  dibuat  untuk  menolong  manusia  dalam melaksanakan tugas tertentu [6].

## B. Prediksi
Prediksi  adalah suatu  proses  memperkirakan  secara  sistematis  tentang  sesuatu  yang  paling  mungkin  terjadi  di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya (selisih antara sesuatu yang  terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat  diperkecil.  Prediksi  tidak  harus  memberikan  jawaban  secara  pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi [2].

## C. Produksi
Bagian  produksi  dalam  suatu  organisasi  bisnis  memegang  peran  penting  dalam  usaha  mempengaruhi  suatu organisasi.  Bagian  produksi  sering  dilihat  sebagai  salah  satu  fungsi  manajemen  yang  menentukan  penciptaan produk serta turut mempengaruhi peningkatan dan penurunan penjualan. Artinya produk yang diproduksi harus selalu  mengikuti  standart  pasar  yang  diinginkan,  bukan  diproduksi  atas  dasar  mengejar  target  semata.  Karena dengan kontinuitas yang stabil diharapkan mampu mewujudkan perolehan keuntungan yang stabil [3].

## D. Fuzzy Logic
Konsep tentang logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Astor Zadeh pada tahun 1962. Logika fuzzy merupakan  metodologi  sistem  kontrol  untuk  memecahkan  suatu  masalah,  yang  sesuai  untuk diimplementasikan pada sebuah sistem, seperti sistem yang sederhana atau sistem kecil, embedded system , jaringan PC, multi-chanel atau workstation berbasis akuisisi data, dan sistem kontrol. Metodologi ini dapat diterapkan pada perangkat  keras  atau  perangkat  lunak  maupun  dengan  mengkombinasikan  keduanya.  Dalam  logika  klasik dinyatakan bahwa segala sesuatu bersifat biner, yaitu hanya mempunyai dua kemungkinan dan tidak lebih, seperti “Benar atau Salah”, “Ya atau Tidak”, “Baik atau Buruk”.
Metode Tsukamoto adalah perluasan dari penalaran monoton. Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-Then, harus dipresentasikan dengan himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton.  Sehingga  hasilnya,  output  hasil  inferensi  dari  tiap  aturan  akan  diberikan  secara  tegas  ( crisp )  yang berdasarkan α-predikat ( fire strength ). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot [4].
E. Metode Fuzzy Tsukamoto
1. Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy adalah suatu grup yang mewakili suatu keadaan atau kondisi tertentu dalam suatu variabel fuzzy.  Pada  himpunan  tegas  ( crisp ),  nilai  keanggotaan  dari  suatu  item x dalam  suatu  himpunan  A, ditulis dengan µ A [ x ], yang mempunyai dua kemungkinan, yaitu: satu (1) dan nol (0). Satu (1) artinya suatu item akan menjadi angota dalam suatu himpunan, sedangkan nol (0) artinya suatu item tidak akan menjadi anggota dalam suatu himpunan [1] . 2. Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  merupakan  suatu  kurva  yang  menunjukkan  pemetaan  dari  titik-titik  input  data  ke dalam suatu nilai keanggotaan yang mempunyai nilai interval antara 0 dan 1. Salah satu cara yang digunakan dalam mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melakukan pendekatan fungsi.
Representasi fungsi keanggotaan fuzzy yang akan digunakan yaitu representasi linier. Dalam representasi linier,  pemetaan  input  ke  dalam  derajat  keanggotaan,  digambarkan  sebagai  suatu  garis  lurus.  Bentuk  ini merupakan bentuk yang paling sederhana dan merupakan pilihan yang baik dalam mendekati suatu konsep yang  kurang  jelas.  Terdapat  dua  keadaan  himpunan  fuzzy  bentuk  linier.  Yang  pertama  adalah  kenaikan himpunan yang dimulai pada nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol [0], yang bergerak ke kanan dan menuju ke nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan yang lebih tinggi.
Volume 04, Nomor 01, Juni 2019 : 54 – 65
Gambar. 1. Linier naik [2] μ[X]= { 1; 𝑗𝑖𝑘𝑎  𝑥 ≤ 𝑎 𝑥 − 𝑎
𝑏 − 𝑎 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎  𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 0;

## 𝑗𝑖𝑘𝑎  𝑥 ≥ 𝑏
Kedua adalah kebalikan dari yang pertama. Garis lurus dimulai dari nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan  tertinggi  pada  sisi  kiri,  kemudian  bergerak  menurun  ke  nilai  domain  yang  memiliki  derajat keanggotaan lebih rendah [4]
Gambar. 2. Linier turun [2] μ[X]= { 1; 𝑗𝑖𝑘𝑎  𝑥 ≤ 60 𝑏 − 𝑥
𝑏 − 𝑎 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎  𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 300 0; 𝑗𝑖𝑘𝑎  𝑥 ≥ 300
3. FIS Tsukamoto
FIS atau sistem inferensi fuzzy adalah proses pengolahan data dalam bentuk crisp input dengan melalui beberapa  tahapan  didalam  sistem  fuzzy  untuk  menghasilkan  data  yang  berbentuk crips  output [9] .  Dalam sistem inferensi fuzzy terdapat tiga metode, yaitu : Mamdani, Tsukamoto dan Sugeno.
4. Implikasi
Implikasi  setiap  aturan  pada  metode  tsukamoto  berbentuk  “Sebab-Akibat”  atau  “ Input-Output ”  dimana antara anteseden dan konsekuen harus saling berkaitan atau harus ada hubungannya [1].
(1) (2)

## E-ISSN : 2540 - 8984
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 04, Nomor 01, Juni 2019 : 54 - 53

## 5. Defuzzyfikasi
Setiap  aturan  yang  direpresentasikan,  menggunakan  himpunan-himpunan  fuzzy  dengan  fungsi keanggotaan yang monoton. Kemudian untuk menentukan hasil tegas ( crisp solution ), maka digunakan rumus penegasan (defuzifikasi) yang disebut center average deffuzzyfie (CAD) [1],[12].
𝑍 = 𝑎 1 𝑧 1 +𝑎 2 𝑧 2 𝑎 1 + 𝑎 2

## III. M ETODOLOGI

## A. ERD
Untuk perancangan basis data penentu jumlah produksi barang ini menggunakan perancangan Entity Relational Diagram  (ERD).  ERD  merupakan  model  yang  sering  digunakan  untuk  penjabaran  basis  data  dari  suatu  sistem sehingga hubungan antara tabel dapat diketahui dengan jelas. Penggunaan ERD ini menunjukkan bahwa  atribut pada database saling berelasi dan ternormalisasi, sehingga tidak menimbulkan data yang ambigu. Relasi tabel basis data sistem dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar. 3. ERD

## B. FLowchart
Gambar. 4. Flowchart

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 01, Juni 2019 : 54 – 65

## Gambar. 5. DFD level 0
Pada DFD level 0 di atas, terdapat sebuah user yang berupa admin serta sebuah sistem/aplikasi yang berupa sis- tem penentu jumlah produksi barang. Di dalam  sistem ini admin dapat melakukan login serta kelola data infor- masi seperti data barang permintaan, persediaan, penjualan, prediksi.
Gambar. 6. DFD level 1
Pada DFD  level 1 di atas, dijelaskan secara lebih detail mengenai  setiap proses yang dilakukan oleh admin. Proses terse- but meliputi login dan olah data. Dan dari data yang diolah, maka admin dapat melakukan pencarian data serta melihat data yang telah dimasukkan atau diolah.
Gambar. 7. DFD level 2.1
Pada DFD level 2.1, menjelaskan tentang bagian khusus dari admin dalam melakukan proses login.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 01, Juni 2019 : 54 - 53
Gambar. 8. DFD level 2.2
Pada DFD level 2.2 di atas, menjelaskan tentang bagian khusus dari admin dalam melakukan proses olah data. Proses olah data terbagi dalam lima proses yaitu olah data barang, permintaan, persediaan, penjualan, dan prediksi.

## IV. I MPLEMENTASI D AN P EMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem
1. Halaman Utama
Halaman utama adalah merukan tampilan awal pada saat user atau admin berhasil melakukan login. Pada halaman ini terdapat beberapa menu, yaitu menu data, menu prediksi dan menu pengaturan.
Gambar. 9. Halaman Utama

## 2. Halaman Permintaan
Pada halaman permintaan, terdapat sebuah inputan untuk memasukkan data barang atau pakaian yang telah permintaan. Selain itu user atau admin dapat melihat data yang telah disimpan. User atau admin juga dapat melakukan penhapusan serta edit data barang yang permintaan.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 04, Nomor 01, Juni 2019 : 54 – 65

## 3. Halaman Penjualan
Pada halaman penjualan, terdapat sebuah inputan untuk memasukkan data barang atau pakaian yang telah terjual. Selain itu user atau admin dapat melihat data yang telah disimpan. User atau admin juga dapat melakukan penhapusan serta edit data barang yang terjual.
Gambar. 11. Halaman Penjualan

## 4. Halaman Persedian
Pada halaman persediaan, terdapat sebuah inputan untuk memasukkan data barang atau pakaian yang te- lah persediaan. Selain itu user atau admin dapat melihat data yang telah disimpan. User atau admin juga dapat melakukan penhapusan serta edit data barang yang persediaan
Gambar. 12. Halaman Persediaan

## 5. Halaman Prediksi
Pada menu prediksi ini, user atau admin dapat melakukan sebuah perhitungan untuk mengetahui jumlah barang atau pakain yang akan diproduksi untuk kedepannya. Perhitungan diambil berdasarkan dari jumlah permintaan, penjualan serta persediaan yang telah terjadi.
Gambar. 13. Halaman Prediksi

## B. Pembahasan
Sebelum  melakukan  perhitungan,  maka  diperlukan  sebuah  data  yang  nantinya  akan  dijadikan  sebagai  acuan untuk melakukan perhitungan. Data tersebut dapat dilihat pada tabel 1.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 04, Nomor 01, Juni 2019 : 54 - 53
T ABEL I
PENENTU PREDIKSI BARANG
Fungsi Variabel Himpunan Rentang Input Permintaan Rendah 75-350 Tinggi Penjualan Rendah 60-300 Tinggi Persediaan Rendah 20-130 Tinggi Output Prediksi Sedikit 100-400
Banyak
Dari data tabel diatas, maka dapat dibentuk sebuah kurva pada setiap data input
1. Kurva Permintan Gambar. 14. Kurva Permintaan μRendah= { 1; 𝑥 ≤ 75 350 − 𝑥
275 ; 75 ≤ 𝑥 ≤ 350
0; 𝑥 ≥ 350 μTinngi= { 0; 𝑥 ≤ 75 𝑥 − 75 275 ; 75 ≤ 𝑥 ≤ 350 1; 𝑥 ≥ 350
2. Kurva Penjualan Gambar. 15. Kurva Penjualan
μRendah= { 1; 𝑥 ≤ 60 300 − 𝑥
240 ; 60 ≤ 𝑥 ≤ 300 0; 𝑥 ≥ 300
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 04, Nomor 01, Juni 2019 : 54 – 65
μTinngi= { 0; 𝑥 ≤ 60 𝑥 − 60
240 ; 60 ≤ 𝑥 ≤ 300
1; 𝑥 ≥ 300
3. Kurva Persediaan Gambar. 16. Kurva Persediaan μRendah= { 1; 𝑥 ≤ 20 130 − 𝑥
110 ; 20 ≤ 𝑥 ≤ 130
0; 𝑥 ≥ 130 μTinngi= { 0; 𝑥 ≤ 60 𝑥 − 20
110 ; 20 ≤ 𝑥 ≤ 130 1; 𝑥 ≥ 130
Berdasarkan identifikasi data, maka dapat dilakukan perhitungan dengan data sebagai berikut:
Pada bulan April 2018, terdapat data kemeja dengan jumlah permintaan  sebesar 72, jumlah penjualan sebesar 50 dan jumlah persediaan sbesar 22.
Berdasarkan  data  tersebut  maka  akan  dilakukan  perhitungan  dengan  memprediksi  jumlah  kemeja  yang  akan diproduksi. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah melakukan fuzzyfikasi.
Permintaan μRendah   = 1 μTinngi =  0
Penjualan μRendah   =  1
μTinngi
=  0
Persediaan μRendah   = (130 – 22) / (130 - 20)
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 04, Nomor 01, Juni 2019 : 54 - 53
= 108 / 110
= 0.982
μTinngi
=  (22 – 20) / (130 - 20)
=  2 / 110 = 0.018
Setelah melakukan fuzzyfikasi, maka langkah selanjutnya adalah menentukan fungsi implikasi. Fungsi im- plikasi ini menggunakan aturan MIN dengan aturan ( rule ) seperti pada tabel 2
T ABEL 2 A TURAN
No Rule R-1 if (permintaan is rendah) and (penjualan is rendah) and (persediaan is rendah) then produksi sedikit R-2 if (permintaan is rendah) and (penjualan is rendah) and (persediaan is tinggi) then produksi sedikit R-3 if (permintaan is rendah) and (penjualan is tinggi) and (persediaan is rendah) then produksi banyak R-4 if (permintaan is rendah) and (penjualan is tinggi) and (persediaan is tinggi) then produksi sedikit R-5 if (permintaan is tinggi) and (penjualan is rendah) and (persediaan is rendahi) then produksi banyak R-6 if (permintaan is tinggi) and (penjualan is rendah) and (persediaan is tinggi) then produksi sedikit R-7 if (permintaan is tinggi) and (penjualan is tinggi) and (persediaan is rendah) then produksi banyak R-8 if (permintaan is tinggi) and (penjualan is tinggi) and (persediaan is tinggi) then produksi banyak
Berdasarkan aturan ( rule ) diatas, maka dapat ditentukan nilai 𝛼 − predikat serta himpunan pada output yang berdasarkan pada setiap rule.
[R-1] 𝛼1 =  min(μRendah (72) ; μRendah (50) ;μRendah (22) ) =  min(1;1;0.982) =  0.982 z1   = 400 – ( 𝛼 1 * (400 - 100)) = 400 – (0.982 * (400 – 100) = 400 – (0.982 * (300)) = 400 – (294.6) = 105.4 [R-2] 𝛼2 =  min(μRendah (72) ; μRendah (50) ;μTinggi (22) ) =  min(1;1; 0.018) =  0.018 z2  = 400 – ( 𝛼 2 * (400 - 100)) = 400 – (0.018* (400 – 100) = 400 – (0. 018* (300)) = 400 – (5.4) = 394.6 [R-3] 𝛼3 =  min(μRendah (72) ; μTinggi (50) ;μRendah (22) ) =  min(1;0; 0.982) =  0 z3  = 100 + ( 𝛼 3 * (400 - 100)) = 100 + (0 * (400 – 100) = 100 + (0 * (300)) = 100 + (0) = 100 [R-4] 𝛼4 =  min(μRendah (72) ; μTinggi (50) ;μTinggi (22) ) =  min(1;0; 0.018) =  0 z4  = 400 – ( 𝛼 -predikat4 * (400 - 100))
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 04, Nomor 01, Juni 2019 : 54 – 65
= 400 – (0 * (400 – 100) = 400 – (0 * (300)) = 400 – (0) = 400 [R-5] 𝛼5 =  min(μTinggi (72) ; μRendah (50) ;μRendah (22) ) =  min(1;0; 0.982) =  0 z5  = 100 + ( 𝛼 5 * (400 - 100)) = 100 + (0* (400 – 100) = 100 + (0* (300)) = 100 + (0) = 100 [R-6] 𝛼6 =  min(μTinggi (72) ; μRendah (50) ;μTinggi (22) ) =  min(0;1; 0.018) =  0. 0091 z6  = 400 – ( 𝛼 6 * (400 - 100)) = 400 – (0* (400 – 100) = 400 – (0* (300)) = 400 – (0) = 400 [R-7] 𝛼7 =  min(μTinggi (72) ; μTinggi (50) ;μRendah (22) ) =  min(0;0; 0.0982) =  0 z7  = 100 + ( 𝛼 7 * (400 - 100)) = 100 + (0 * (400 – 100) = 100 + (0 * (300)) = 100 + (0) = 100 [R-8] 𝛼8 =  min(μTinggi (72) ; μTinggi (50) ;μTinggi (22) ) =  min(0;0; 0.018) =  0 z8  = 100 + ( 𝛼 8 * (400 - 100)) = 100 + (0 * (400 – 100) = 100 + (0 * (300)) = 100 + (0) = 100 Langkah selanjutnya adalah melakukan defuzzyfikasi dengan weighted average , sehingga akan diperoleh jumlah produksi kemeja.
Z = (𝛼1 ∗ z1 + 𝛼2 ∗ z2 + 𝛼3 ∗ z3 + 𝛼4 ∗ z4 + 𝛼5 ∗ z5 + 𝛼6 ∗ z6 +  𝛼7 ∗ z7 + 𝛼8 ∗ z8)/
(𝛼1 + 𝛼2 + 𝛼3 + 𝛼4 + 𝛼5 + 𝛼6 + 𝛼7 + 𝛼8)
= (0.982*105.4 + 0.0 18 *394.6 + 0*100 + 0*400 + 0*100 + 0*400 + 0*100+ 0*100) /(0.982 + 0.0 18 + 0 + 0 + 0+ 0+ 0 + 0)
= (103.503+7.103+0+0+0+0+0+0)/ 1 = 110.606/1 = 110.606 = 111
Sehingga, jumlah kemeja yang harus diproduksi adalah 111 buah.
Volume 04, Nomor 01, Juni 2019 : 54 - 53

## Gambar. 15. Perhitungan aplikasi

## V. KESIMPULAN
Dari hasil analisis, perancangan, serta pembahasan pada bab-bab sebelumnya dalam penilitian ini dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Aplikasi Penentuan Jumlah Produksi Barang Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto  Studi Kasus Konveksi Nisa mampu membantu mempermudah proses dalam memprediksi barang yang akan diprosuksi..
2. Aplikasi  Penentuan  Jumlah  Produksi  Barang  Dengan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Studi  Kasus  Konveksi  Nisa  mampu menampung data sehigga mempermudah dalam mengetahui jumlah permintaan, penjualan serta persediaan barang

## D AFTAR P USTAKA
[1] Azmiana, Z. Bu’ulolo, F. dan Siagian, P, “Penggunaan Sistem Inferensi Fuzzy untuk Penentuan Jurusan di SMA Negeri 1 Bireuen“,”,  vol 01, no 03, 2013, pp. 233-247.
[2] Herdianto, “Prediksi Kerusakan Motor Induksi Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation”, Medan: Universitas Sumatera Utara, 2013.
[3] Fahmi, I, “Manajemen Produksi Dan Operasi. Alfabeta: Bandung”, 2014.
[4] Kusumadewi, S, dan Purnomo, H, “Aplikasi Logika Fuzzy Sistem Pendukung Keputusan”, Graha Ilmu. Yogyakarta, 2010.
[5] Mulyono, M,  Implementasi Logika Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Harga Mobil Toyota Avanza 1.3 G M/T Bekas. Semarang: Universitas Dian Nuswantoro, 2014.
[6] Noviansyah, E, “Aplikasi Website Museum Nasional Menggunakan Macromedia Dreamweaver MX”, 2008.
[7] Omara,  S,  Honggowibowo,  A.  S, dan  Wintolo,  H,  “  Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto  Dan Mamdani  Untuk Merekomendasi  Nilai  Simpanan Tabungan Berdasarkan Saldo Rata-Rata Harian Pada Koperasi Jasa Keuangan Syariah (Studi Kasus Di Bmt Bina Ihsanul Fikri)”, vol 01, no 01, 2012
[8] Rijal, Y, dan Amalia, Y, “Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Tunjangan Prestasi dengan Menggunkan Metode Fuzzy-Tsukamoto”,  vol 01, no 02, 2016.
[9] Saepullah, A. and  Wahono, R.S. ( (2015) ‘Comparative Analysis of Mamdani , Sugeno And Tsukamoto Method of Fuzzy Inference System for Air Conditioner Energy Saving’, 1(2), pp. 143–147.
[10] Sihotang, M, dan Sagala, M, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Produksi Alat Tulis Kantor Menggunkan Metode Fuzzy Tsukamoto”,  vol 02, no 01, 2017, pp. 2548-1916.
[11] Sari, N. R, dan Mahmudy, W. R, “Fuzzy Inference System Tsukamoto untuk Menentukan Kelayakan Calon Pegawai”,  2015.
[12] Sivanandam, S.N., Deepa, S.N., dan Sumathi, S, “ Introduction to Fuzzy Logic using MATLAB ”, Springer, Verlag Berlin Heidelberg New York, 2007.
[13] Wantoro, A. Dan Priandika, A. T, “Komparasi Perhitungan Pemilihan Mahasiswa Terbaik Menggunakan Metode Statistik Klasik Dengan Logika Fuzzy (Tsukamoto Dan Mamdani) Studi Kasus : Stmik Teknokrat. Bandar Lampung: Sistem Informasi STMIK Teknokrat, 2017
[14] Wibowo, R. G.A, Sistem Pakar Untuk Diagnosa Tingkat Resiko Penyakit Rabies Pada Anjing Menggunakan Metode Fuzzy  Inference System (Fis) Tsukamoto. Semarang: Universitas Dian Nuswantoro, 2014.