## Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Untuk Menentukan Stok Produk Herbal Berdasarkan Permintaan dan Penjualan
Asyahri Hadi Nasyuha*, Masyuni Hutasuhut, Mukhlis Ramadhan
Prodi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 ayi.nasyuha@gmail.com

## Abstrak
Penjualan merupakan salah satu kegiatan yang banyak dilakoni masyarakat sebagai bidang usaha yang menjanjikan. Prediksi jumlah barang yang akan dijual harus sesuai dengan stok pada toko agar permintaan dan penjualan dapat terpenuhi. Oleh karena itu,  diperlukan  suatu  sistem  untuk  mengetahui  jumlah  stok  produk  herbal  agar  tidak  mengalami  permasalahan  dalam menentukan  stok  di  setiap  bulannya.  Dengan  menggunakan  metode  Fuzzy  Mamdani  sebagai  algoritma  penyelesaian masalahnya,  dan  kriteria  yang  diubah  dalam  bentuk  bobot  penilaian  sehingga  sistem  dapat  melakukan  perhitungan  yang memberikan kecepatan informasi dalam bentuk sistem yang terkomputerisasi. Hasil penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode  logika  fuzzy  Mamdani  dalam  memprediksi  jumlah  stok  produk  herbal  berdasarkan  data  penjualan  dan  jumlah permintaan. Memberikan hasil berupa informasi yang di cetak dalam bentuk laporan yang berisi data pemesanan untuk jumlah pemesanan stok berikutnya.
Kata Kunci: Penentuan Stok Produk Herbal, Fuzzy Mamdani

## Abstract
Sales is one of the activities undertaken by many people as a promising business field. Prediction of the number of items to be sold must be in accordance with stock at the store so that demand and sales can be fulfilled. Therefore, we need a system to find out the amount of stock of herbal products so they do not experience problems in determining stock in each month. By using the Fuzzy Mamdani method as an algorithm for solving the problem, and the criteria are changed in the form of weighting so that the system can do calculations that provide the speed of information in the form of a computerized system. The results of this study aim to apply the Mamdani fuzzy logic method in predicting the amount of herbal product stock based on sales data and the number of requests. Provides results in the form of information printed in a report containing order data for th e number of subsequent stock orders.
Keywords: Determination of the Stock of Herbal Products, Fuzzy Mamdani

## 1. PENDAHULUAN
Produk herbal semakin banyak dimintai oleh masyarakat karena dapat dipercaya membantu kesehatan masyarakat dengan penggunaan bahan yang lebih sehat karena berasal dari tumbuhan. Produk herbal ini ada beberapa jenis mulai dari obat-obatan, suplemen makanan sampai dengan kosmetik, hingga sudah tidak asing lagi bagi sebagian penduduk  Indonesia  terutama  yang  beragama  Islam.  Kegiatan  pengelolaan  stok  produk  herbal  setiap  bulannya terus berlangsung, bahkan pengelolaan stok dilakukan setiap harinya sehingga dengan berkurangnya stok produk khususnya pada produk jenis Sabun Transparan Kolagen yang sangat diminati, tentunya mendatangkan kesulitan tersendiri  bagi  tenaga  kerja  dalam  melakukan  kegiatan  transaksi  dan  membuat  laporan,    karena  dalam pengerjaannya selama ini masih dikelola secara manual. Agar pengelolaan stok produk herbal  dapat terkelola dan tertata dengan baik, maka perlu dikembangkan suatu aplikasi .Sistem Informasi Manajemen Stok Produk Herbal ini  akan  menampung  semua  data  pembelian,  penjualan  serta  permintaan  dari  agen,  dan  para  konsumen. Permasalahan yangterjadi selama ini adalah untuk mengetahui jumlah pemesanan produk yang akan dipesan harus mengecek  satu  persatu  produk  yang  masih  tersisa  dan  dengan  menjumlahkan  data  permintaan,  penjualan  serta stok.  Proses  pengerjaan  laporan  ini  tentu  saja  memakan  waktu  sehingga  dibutuhkan  waktu  yang  lama  dalam melakukan pemesanan dan menyebabkan adanya kekosongan stok  pada toko  dan produk yang kurang diminati menjadi lama terjual, hal ini mengakibatkan pihak menejemen kesulitan sehingga proses penjualan terganggu dan mengakibatkan perusahaan mengalami kerugian. Berdasarkan masalah yang terjadi, dibutuhkan sistem baru yang lebih  mendukung  dalam  menyelesaikan  transaksi  untuk  mengetahui  jumlah  stok  produk  herbal  agar  tidak mengalami permasalahan dalam stok penjualan. Salah satu cara yang bisa digunakan dalam menentukan jumlah stok produk adalah penerapan logika fuzzy Mamdani , karena terdapat beberapa data yang bisa digunakan dalam melakukan perhitungan guna mendapatkan  jumlah stok produk herbal.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sabun Herbal
Produk  sabun  mandi  telah  berkembang  menjadi  kebutuhan  primer  diseluruh  lapisan  masyarakat.  Sabun  dapat digunakan untuk mengobati penyakit, seperti mengobati penyakit kulit yang disebabkan oleh bakteri dan jamur. Dengan kata lain sabun dapat digunakan sebagai obat yaitu dengan membersihkan tubuh sehingga kemungkinan terserang  penyakit  akan  berkurang.  Kelebihan  sabun  herbal  jika  dibandingkan  dengan  sabun  yang  lain,  sabun
herbal ini mudah dibawa, mudah disimpan, memilika banyak khasiat dan manfaat, dan penampilan kemasan yang eksklusif.

## 2.2 Teori Permintaan
Hendratno  (2008)  dalam  Pontoh,  Palar  &  Mauna.  (2016).  Permintaan  dan  Penawaran  Beras  di  Indonesia(Pada Tahun 2003-Tahun 2013). Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi Vol. 16 (04), 836. Menjabarkan bahwa teori permintaan konsumen  ini  didasarkan  pada  teori  periaku  konsumen  ( consumer  behavior ),  dimana  menunjukkan  perilaku konsumen dalam menentukan konsumsi barang. Sedangkan permintaan sendiri merupakan keinginan konsumen untuk membeli suatu barang pada berbagai tingkat harga selama periode waktu tertentu. Fungsi permintaan adalah persamaan  yang  menunjukkan  hubungan  antara  permintaan  barang  dan  jasa  dengan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya.  Permintaan  sendiri  adalah  jumlah  barang/jasa  yang  ingin  diminta  oleh  konsumen  pada berbagai tingkatan harga selama periode waktu tertentu.

## 2.3 Logika Fuzzy
Logika fuzzy merupakan salah satu komponen pembentuk soft computing. Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof.Lofti A.Zadeh pada tahun 1965. Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy . Pada teori himpunan fuzzy , peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting. Nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan atau membership function menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut. (Sri Kusumadewi & Purnomo,2013: 1).

## 2.3 Metode Mamdani
Sri  Kusuma  Dewi  &  Purnomo  (2013).  Metode  Mamdanidikenal  sebagai  metode Max-Min .  Metode  ini diperkenalkanoleh  Ebrahim  H.  Mamdani  pada  tahun  1975.  Untukmendapatkan output (hasil),  diperlukan  4 tahapan:
1. Pembentukan  himpunan fuzzy, Pada  metode Mamdani ,  baik  variable input maupun  variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy .
2. Aplikasi fungsi implikasi, Pada tahapan ini, disusun basis aturan, yaituaturan-aturan berupa implikasi-implikasi fuzzy yang  menyatakan  relasi  antara  variabel input dengan  variabel output .  Pada  Metode Mamdani ,  fungsi implikasi yang digunakanadalah Min .
3. Komposisi aturan, Tidak seperti penalaran monoton, apabila sistem terdiri dari beberapa aturan,maka inferensi diperoleh dari kumpulan dankorelasi antar aturan. Ada 3 metode yangdigunakan dalam melakukan inferensi systemfuzzy , yaitu:
a. Metode Max ( Maximum )Pada  metode  ini,  solusi  himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara  mengambil nilaimaksimum  aturan,  kemudian  menggunakannilai  tersebut  untuk  memodifikasi  daerahf uzzy dan mengaplikasikannya  ke output dengan  menggunakan  operator  OR(gabungan).  Jika  semua  proporsi telahdievaluasi, maka output akan berisi suatuhimpunan fuzzy yang merefleksikankontribusi dari tiap-tiap proporsi. Secaraumum dapat dituliskan:
µ sf (x i ) = max(µ sf (x i ), µ kf (x i ) (1)
dengan, µ sf (x i ) = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i µ kf (x i ) = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i b. Metode Additive (Sum)Pada  metode  ini,  solusi  himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara melakukanpenjumlahan terhadap semua output daerah fuzzy .Secaraumum dapat dituliskan:
µ sf (x i ) = min(1,µ sf (x i ).+ µ kf (xi)) (2)
dengan, µ sf (x i ) = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i µ kf (x i ) = nilai keanggotaan konsekuenf uzzy aturan ke-i c. Metode Probabilistik (probar)Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan perkalianterhadap semua output daerah fuzzy .Secaraumum dapat dituliskan:
µ sf (x i ) = (µ sf (x i ).+ µ kf (x i )) – (µ sf (x i ).*µ kf (x i )) (3)
dengan, µ sf (x i ) = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i µ kf (x i ) = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i 4. Defuzzifikasi (Penegasan) Input dari  proses  penegasan  adalah  suatuhimpunan fuzzy yang  diperoleh  dari  komposisiaturan-aturan fuzzy, sedangkan output yangdihasilkan merupakan suatu bilangan real yangtegas. Dengan demikian jika diberikan suatuhimpunan fuzzy dalam range tertentu, makaharus dapat diambil suatu nilai tegas tertentusebagai output.
Ada  beberapa  cara  metode  penegasan  yangbiasa  dipakai  pada  komposisi  aturan  Mamdani  yang  dapat digunakan, antara lain: a. Metode Centroid(Composite Moment)
Pada metode ini, solusi himpunan tegas ( crips) di peroleh dengan cara mengambil titik pusat (z*) daerah fuzzy . Secara umum dirumuskan:
Z ∗ = ∫ 𝑧𝜇(𝑧)𝑑𝑧 z ∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 z untuk variabel kontinu,atau (4)
Z ∗ = ∑ 𝑧𝑗𝜇(𝑧𝑗) 𝑛 𝑗=1 ∑ 𝜇(𝑧𝑗) 𝑛 𝑗=1 untuk variabel diskret. (5)

## b. Metode Bisektor
Pada metode ini, solusi himpunan tegas ( crips) diperoleh dengan cara mengambil nilai pada domain fuzzy yang memiliki  nilai  keanggotaan  setengah  dari  jumlah  total  nilai  keanggotaan  pada  daerah fuzzy .  Secara  umum dituliskan:
Z 𝑝Sedemikian hingga ∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 =   ∫ 𝜇(𝑧)𝑑𝑧 𝑅𝑛 𝑝 𝑝 𝑅1 (3)
c. Metode Mean of Maximum (MOM)
Pada metode ini, solusi himpunan tegas ( crips) diperoleh dengan cara mengambil nilai rata-rata domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum.
d. Metode Largest of Maximum (LOM)
Pada metode ini, solusi himpunan tegas ( crips) diperoleh dengan cara mengambil nilai terbesar dari domain yang memiliki nilai ke anggotaan maksimum.
e. Metode Smallest of Maximum (SOM)
Pada metode ini, solusi  himpunan tegas ( crips) diperoleh dengan cara mengambil nilai terkecil dari domain yang memiliki nilai ke anggotaan maksimum.

## 2.5  Pemodelan Sistem
Pemodelan Sistem adalah suatu bentuk penyederhanaan dari sebuah elemen dan komponen yang sangat komplek untuk  memudahkan  pemahaman  dari  informasi  yang  dibutuhkan. Pada  penelitian  ini  akan  dibutuhkan  sebuah pemodelan sistem yang akan menerapkan metode yang digunakan, tujuannya ialah sistem yang dibangun sudah memiliki rancangan yang sesuai dengan yang diharapkan sehingga sistem dapat digunakan sesuai dengan model yang dirancang.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada  saat  melakukan  penyelesaian  laporan  stok  produk  herbal    masih  mengalami  kesulitan  karena  banyaknya transaksi  permintaan  dan  penjualan  yang  terjadi  setiap  harinya.  Dimana  laporan  Stok  ini  sangat  penting  karna hasilnya  akan  menjadi  penentuan  stok  untuk  berikutnya,  namun  dalam  pengerjaan  laporan  ini  masih  bersifat manual  dan  belum  mempunyai  sistem  khusus  yang  dapat  menyelesaikan  laporan  dengan  cepat  dan  hasil perhitungan yang lebih akurat, hal ini menyebabkan keterlambatan dalam penyelesaian laporan dan dapat membuat pihak perusahaan mengalami kerugian.

## 3.1 Algoritma Sistem
Pada  permasalahan  yang  telah  diuraikan  dapat  ditarik  kesimpulan  beberapa  variabel  yang  digunakan  untuk menentukan jumlah stok produk herbal yaitu stok akhir, permintaan dan penjualan serta jumlah pemesanan.
1. Inisialisasi Data Variabel
Berdasarkan data penjualan yang ada, kegiatan pemesanan tidak dilakukan secara rutin setiap hari. Berikut ini merupakan data penjualan selama 3 bulan yaitu dibulan Juni, Juli, Agustus 2018. Data penjualan Produk Herbal perhari dapat dilihat secara detail pada tabel berikut ini.
Tabel 1. Data Penjualan Bulan Januari 2019
Tanggal Stok awal Jumlah Penjualan dan permintaan Stok Akhir  Pemesanan 03-Jan-19 610 211 399 - 04-Jan-19 399 244 155 500 05-Jan-19 655 201 454 - 07-Jan-19 454 358 96 850
08-Jan-19 946 218 728 - 09-Jan-19 728 258 470 400 10-Jan-19 870 488 382 500 11-Jan-19 882 249 633 - 12-Jan-19 633 131 502 300 14-Jan-19 802 388 414 - 15-Jan-19 414 207 207 650 16-Jan-19 857 410 447 - 17-Jan-19 447 245 202 700 18-Jan-19 902 369 533 - 19-Jan-19 533 267 266 600 21-Jan-19 866 188 678 - 22-Jan-19 678 256 422 - 23-Jan-19 422 266 156 700 24-Jan-19 856 402 454 - 25-Jan-19 454 307 147 850 26-Jan-19 997 310 687 - 28-Jan-19 687 625 62 900 29-Jan-19 962 297 665 - 30-Jan-19 665 331 334 650 31-Jan-19 984 220 764 - Tabel 2. Data Penjualan Bulan Februari 2019 Tanggal Stok awal Jumlah Penjualan dan permintaan Stok Akhir Pemesanan 01-Feb-19 764 228 536 - 02-Feb-19 536 101 435 - 04-Feb-19 435 339 96 800 06-Feb-19 896 822 74 1.000 07-Feb-19 1.074 454 620 - 08-Feb-19 620 198 422 - 09-Feb-19 422 103 319 500 11-Feb-19 819 336 483 - 12-Feb-19 483 415 68 750 13-Feb-19 818 193 625 - 14-Feb-19 625 165 460 - 15-Feb-19 460 220 240 500 16-Feb-19 740 211 529 - 18-Feb-19 529 265 264 500 19-Feb-19 764 415 349 - 20-Feb-19 349 308 41 1.100 21-Feb-19 1.141 299 842 - 22-Feb-19 842 180 662 - 23-Feb-19 662 218 444 - 25-Feb-19 444 310 134 600 26-Feb-19 734 154 580 - 27-Feb-19 580 206 374 - 28-Feb-19 374 297 77 600 Tabel 3. Data Penjualan Bulan Maret 2019 Tanggal Stok awal Jumlah Penjualan dan permintaan Stok Akhir Pemesanan 01-Mar-19 677 344 333 250 02-Mar-19 583 137 446 - 04-Mar-19 446 221 225 500 05-Mar-19 725 298 427 - 06-Mar-19 427 186 241 - 08-Mar-19 241 208 33 800 09-Mar-19 833 388 445 - 11-Mar-19 445 165 280 - 12-Mar-19 280 131 149 650 13-Mar-19 799 108 691 -
14-Mar-19 691 202 489 - 15-Mar-19 489 388 101 700 16-Mar-19 801 245 556 - 18-Mar-19 556 173 383 - 19-Mar-19 383 282 101 700 20-Mar-19 801 483 318 - 21-Mar-19 318 201 117 800 22-Mar-19 917 266 651 - 23-Mar-19 651 305 346 - 25-Mar-19 346 306 40 900 26-Mar-19 940 210 730 - 27-Mar-19 730 198 532 - 28-Mar-19 532 310 222 550 29-Mar-19 772 420 352 - 30-Mar-19 352 220 132 600
Dari data penjualan di atas, jika diketahui stok akhir = 132 dan penjualan terakhir adalah 220, berapa jumlah Produk yang harus di beli  untuk hari berikutnya. Dengan Demikian proses  perhitungan untuk mengetahui besaran jumlah pemesanan akan diselesaikan dengan metode fuzzymamdani.
2. Pembentukan Himpunan Fuzzy ( Fuzzyfikasi )
Tingkat variasi dari stok akhir, penjualan dan permintaan juga pemesanan setiap harinya cukup tinggi, dimana tidak ada 3 bulan berturut-turut memiliki data yang sama. Data dikelompokkan berdasarkan nilai pada setiap variabel sehingga kita dapat mengetahui berapa nilai minimum dan maksimum.
Tabel 4. Penentuan Variabel Sabun Transparan Kolagen Fungsi Variabel Semesta  Pembicaraan Keterangan Input Stok Akhir [33-842] Jumlah Stok Akhir Sabun Kecantikan per tiga bulan (Kolagen) Penjualan & Permintaan  [101-822] Jumlah Penjualan & Permintaan Sabun Kecantikan per tiga bulan (Kolagen) Output Pemesanan [250-1.100] Jumlah Pemesanan Sabun Kecantikan per tiga bulan (Kolagen)
a. Sabun Transparan Kolagen
1). Variabel stok akhir terdiri dari sedikit, sedang dan banyak.
Gambar 1. Daerah hasil variabel stok akhir
𝑆𝑡𝑜𝑘𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟𝜇 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 = 842 − 132 842 − 33 = 710 890 = 0,88 Sedikit Banyak Himpunan -Sedikit -Banyak 33 842 0 0 1 Variabel Stok Akhir 132 0,88 0,12 𝑥 <   33 𝑥 ≥ 842 𝑆𝑡𝑜𝑘 𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟 𝜇 𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 =   ൞ 0
842 − 𝑥 842 − 33 0 33   ≤ 𝑥 ≤ 842
𝑆𝑡𝑜𝑘𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟𝜇 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 = 132 − 33 842 − 33 = 99 809 = 0,12 2). Variabel penjualan terdiri dari naik dan turun.
Gambar 2. Daerah hasil variabel penjualan
𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝜇 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛 = 822 − 220 822 − 101 = 602 721 = 0,83 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝜇 𝑛𝑎𝑖𝑘 = 220 − 101 822 − 101 = 119 721 = 0,17 3). Variabel pemesanan terdiri dari berkurang dan bertambah
Gambar 3. variabel pemesanan
𝑥 <   33 𝑥 ≥ 842 𝑆𝑡𝑜𝑘 𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟 𝜇 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 =   ൞ 0 𝑥 − 33 842 − 33 0 33   ≤ 𝑥 ≤ 842 Turun Naik
Himpunan -Turun
-Naik 101 822 0 0 1 Variabel Penjualan & Permintaan 220 0,17 0,83 𝑦 < 101 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝜇 𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛 =   ൞
0 822 − 𝑦 822 − 101 0 101  ≤ 𝑦 ≤ 822 𝑦 ≥ 822 𝑦 < 101 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝜇 𝑛𝑎𝑖𝑘 =   ൞
0 𝑦 − 101 822 − 101 0 101  ≤ 𝑦 ≤ 822 𝑦 ≥ 822 Berkurang Bertambah
Himpunan -Berkurang
-Bertambah 250 1.100 0 0 1 Variabel Pemesanan 𝑧 <    250 𝑃𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑛𝑎𝑛 𝜇 𝑏𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 =   ൞
0 1.100 − 𝑧
1.100 − 250 0 250  ≤ 𝑧 ≤ 1.100
𝑧 ≥ 1.100
𝑧 <    250 𝑃𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑛𝑎𝑛 𝜇 𝑏𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ =   ൞ 0 𝑧 − 250 1.100 − 250 0 250  ≤ 𝑧 ≤ 1.100 𝑧 ≥ 1.100

## 3. Penetapan Basis Aturan
Untuk mencari nilai z disetiap aturan menggunakan fungsi MIN pada aplikasi fungsi implikasinya:
a. [R1]  JIKA  penjualan  dan  permintaan  TURUN  dan  stok  akhir  BANYAK,  MAKA  pemesanan BERKURANG.
[R1]  JIKA  penjualan  dan  permintaan  TURUN  =  0.83  dan  stok  akhir  BANYAK  =  0.12,  MAKA pemesanan BERKURANG, min= {0.83, 0.12} = 0.12
b. [R2]  JIKA  penjualan  dan  permintaan  TURUN  dan  stok  akhir  SEDIKIT,  MAKA  pemesanan BERKURANG.
[R2]  JIKA  penjualan  dan  permintaan  TURUN  =  0.83  dan  stok  akhir  SEDIKIT  =  0.88,  MAKA pemesanan BERKURANG, min= {0.83, 0.88} = 0.83
c. [R3]  JIKA  penjualan  dan  permintaan  NAIK  dan  stok  akhir  BANYAK,  MAKA  pemesanan BERTAMBAH.
[R3] JIKA penjualan dan permintaan NAIK = 0.17 dan stok akhir BANYAK = 0.12, MAKA pemesanan BERTAMBAH, min= {0.17, 0.12} = 0.12
d. [R4]  JIKA  penjualan  dan  permintaan  NAIK  dan  stok  akhir  SEDIKIT,  MAKA  pemesanan BERTAMBAH.
[R4] JIKA penjualan dan permintaan NAIK = 0.17 dan stok akhir SEDIKIT = 0.88, MAKA pemesanan BERTAMBAH, min= {0.17, 0.88} = 0.17
4. Proses Mesin Inferensi
Metode yang digunakan untuk melakukan komposisi antar semua aturan adalah metode MAX.
Gambar 4. Daerah Hasil Komposisi
[𝑅1] = 𝑚𝑎𝑥𝑝𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑛𝑎𝑛 −   𝑧 1 𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛 0,12 = 1.100 −   𝑧 1 1.100 − 250 0,12 = 1.100 −   𝑧 1 850 0,12 × 850 = 1.100 − 𝑍 1 𝑍 1 = 1.100 − 102 𝑍 1 = 998 [𝑅2] = 𝑚𝑎𝑥𝑝𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑛𝑎𝑛 −   𝑧 2 𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛 0,83 = 1.100 −   𝑧 2
1.100 − 250
0,83 = 1.100 −   𝑧 2
850
0,83 × 850 = 1.100 − 𝑍 2 𝑍 2 = 1.100 − 705.5 𝑍 2 = 394.5
[𝑅3] = 𝑧 3 − 𝑚𝑖𝑛𝑝𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑛𝑎𝑛
𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛
0,12 = 𝑧 3 −  250
1.100 − 250
0,12 = 𝑧 3 − 250 850
0 0,12 0,17 0,83 1 R1 R2 R3 R4 Pemesanan Stok
0,12 × 850 = 𝑍 3 − 250 𝑍 3 = 250 + 102
𝑍 3 = 352
[𝑅4] = 𝑧 4 − 𝑚𝑖𝑛𝑝𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑛𝑎𝑛
𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛
0,17 = 𝑧 4 −  250 1.100 − 250
0,17 = 𝑧 4 − 250
850 0,17 × 850 = 𝑍 4 − 250
𝑍 4 = 250 + 144.5 Z4 = 394.5
5. Hasil Akhir ( Defuzzyfikasi )
Penegasan atau defuzzy dikerjakan menggunakan metode centroid.
𝑍 ∗ = ∑ 𝑍 𝑗 𝜇(𝑍 𝑗 ) 𝑛 𝑗=1 ∑ 𝜇(𝑍 𝑗 ) 𝑛 𝑗=1 𝑍 = (𝑍 1 ∗ [𝑅1]) + (𝑍 2 ∗ [𝑅2]) + (𝑍 3 ∗ [𝑅3]) + (𝑍 4 ∗ [𝑅4])
[𝑅1] + [𝑅2] + [𝑅3] + [𝑅4]
𝑍 = (998 ∗ 0,12) + (394,5 ∗ 0,83) + (352 ∗ 0,12) + (394,5 ∗ 0,17) 0,12 + 0,83 + 0,12 + 0,17
𝑍 = 119,76 + 327,43 + 42,24 + 67,06
1,24
𝑍 = 556.49
1,24 𝑍 =  448,78 (449)
Berdasarkan hasil perhitungan data transaksi selama 3 (tiga) bulan dengan menggunakan metode Fuzzy Mamdani , diketahui  bahwa  jumlah  pemesanan  stok  yang  harus  diadakan  pada  pemesanan  berikutnya  agar  tidak  terjadi kekurangan adalah 449 Pcs.

## 4.   IMPLEMENTASI
Tahap implementasi sistem merupakan lanjutan dari tahap perancangan, yang sudah dilaksanakan sebelumnya dan pengujian dilakukan untuk melihat apakah setiap proses yang ada berjalan dengan baik dan output yang dihasilkan sudah sesuai dengan yang diharapkan.
1. Form Login
Sebelum masuk ke menu utama, maka user harus melakukan login terlebih dahulu, adapaun tampilan form login sebgai berikut:

## Gambar 5. Tampilan Form Login
2. Tampilan Input Data Pemasanan
Tampilan form input data pendapatan dapat dilihat pada gambar 6 dibawah ini:
Gambar 6. Tampilan form Input Data
3. Form Proes
Tampilan form Pilihan proses dapat dilihat pada gambar 6 dibawah ini:
Gambar 7. Tampilan Form Pilihan Proses
Tampilan form proses Fuzzy Mamdani dapat dilihat pada gambar 7 dibawah ini :

## 4. Form Laporan Hasil Prediksi Produk
Tampilan awal Hasil Penjualan dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 9. Tampilan form laporan
Kelebihan dan Kelemahan Sistem setelah dilakukan pengujian terhadap aplikasi ini Sistem Pendukung Keputusan untuk  Menentukan  Stok  Produk  Herbal  berdasarkan  Permintaan  dan  Penjualan  Menggunakan  Medote  Fuzzy Mamdani mungkin terdapat kelebihan maupun kekurangannya sebagai berikut:
Kelebihan Sistem Adapun kelebihan dari sistem yang dibangun adalah sebagai berikut :
1. Aplikasi pendukung keputusan ini dapat menambah jumlah pemesanan dengan kebutuhan perusahaan.
2. Hasil  proses  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan  Stok  Produk  Herbal  ini  dilengkapi dengan perhitungan menggunakan metode Fuzzy Mamdani sehingga hasil keputusan menjadi  lebih cukup tepat dan akurat.
3. Sistem yang dirancang dapat diubah sesuai dengan perkembangan tambahan jenis permasalahan lainnya. Kelemahan Sistem
Adapun kelemahan dari sistem yang dibangun adalah sebagai berikut :
1. Aplikasi pendukung keputusan pada penelitian ini dibangun hanya untuk memprediksi jumlah Produk herbal jenis Sabun Kecantikan.
2. Sistem  hanya  dapat  menganalisa  berdasarkan  data-data  yang  sudah  ditentukan  oleh  pengguna  program, selebihnya tergantung kepada kebijakan pemimpin perusahaan.
3. Tampilan aplikasi masih sederhana dan butuh masukan agar lebih bagus.
4. Aplikasi yang dibangun masih perlu pengembangan-pengembangan.

## 5.   KESIMPULAN
Dari hasil implementasi dan hasil pengujian yang diperoleh dari perancangan aplikasi sistem pendukung keputusan untuk  menentukan  stok  produk  herbal  berdasarkan  permintaan  dan  penjualan  menggunakan  metode  fuzzy mamdani, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1.  Sistem pendukung keputusan ini dapat membantu dalam mengerjakan laporan secara lebih efektif dan efesien dengan menggunakan data-data yang telah ditentukan.
2.  Sistem pendukung keputusan ini dapat diterapkan dengan metode Fuzzy Mamdani dalam menentukan jumlah Stok Produk Herbal dengan cara menentukan nilai variabel untuk masing-masing kriteria.
3.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  ini  dirancang  khusus  untuk  menentukan  stok  produk  herbal berdasarkan permintaan dan penjualan menggunakan metode fuzzy mamdani.
4.  Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  dapat  mengurangi  terjadinya  keterlambatan  dalam kegiatan pengerjaan laporan dan proses pemesanan.

## REFERENCES
[1] Abrori,  M,  Prihamayu.  2015.  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Metode  Mamdani  dalam  Pengambilan  keputusan  Penentuan  Jumlah  Produksi. Jurnal Kaunia. XI (2):95
[2] Nasyuha, A.H., 2019. Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Pemberian Pinjaman Modal dengan Metode Multi Attribute Utility Theory. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 3(2), pp.117-125.
[3] Anthony, Tanaamah & Wijaya. 2017. Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Penjualan Berdasarkan Stok Gudang Berbasis Client Server. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK). 4(2):138-139
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 4, Oktober 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 313-323 | DOI: 10.30865/mib.v3i4.1354
[4] Cendra  Wadisman.  2018.  Perancangan  Aplikasi  Pengolahan    Data  Logistik  pada  Kantor  Cabang  BRI  Solok.  Jurnal  INTECOMS. 1(2):142
[5] Ester Salangka. 2013. Penerapan Akuntansi Persediaan untuk Perencanaan dan Pengendalian LPG pada PT. Emigas Sejahtera Minahasa. Jurnal EMBA. 1(3):1121-1122
[6] Herson Anwar. 2014. Proses Pengambilan Keputusan untuk Mengembangkan Mutu Madrasah. Jurnal Pendidikan Islam. 8(1):49
[7] Jubile Enterprise. 2017. Otodidak Visual Basic. Jakarta: PT Elex Media Komputindo
[8] Kusumadewi, S, Purnomo. 2013. APLIKASI LOGIKA FUZZY Untuk Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu
[9] Murni, M, Bosker. 2018. Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Hasil Belajar Dengan Metode Topsis. Medan: CV. Rudang Mayang
[10]  Nofriansyah,  D,  Defit.  2017.  MULTI  CRITERIA  DECISION  MAKING(MCDM)  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta: Deepublish
[11]  Pontoh, Palar & Mauna. 2016. Permintaan dan Penawaran Beras di Indonesia (Pada Tahun 2003 - Tahun 2013). Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi. 16 (04):835-836
[12]  Putra, Pandawani  & Citra. 2015. Peningkatan Kualitas Produk Herbal Dan Kosmetika Natural Bali. Jurnal Bakti Saraswati. 04(02):92