## IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY DALAM MENGOPTIMALKAN JUMLAH PRODUKSI GARAM BERYODIUM

## (STUDI KASUS: KELOMPOK USAHA GARAM BERYODIUM NATAGA SABU
RAIJUA)
Yolanda Prapatmi Biha 1* , Rapmaida M. Pangaribuan 1 , Keristina Br. Ginting 1
1. Program Studi Matematika, Fakultas Sains danTeknik, Universitas Nusa Cendana, Kupang-NTT, Indonesia
*Penulis korespondensi: : yolanbiha28@gmail.com

## ABSTRAK
Kelompok  Usaha  Nataga  Sabu  Raijua  merupakan  salah  satu  tempat  produksi  garam beryodium di Kabupaten Sabu Raijua yang menggunakan teknik Geomembran. Salah satu  permasalahan  yang  dialami  oleh  tempat  produksi  garam  beryodium  ini  adalah tingkat  jumlah  produksi  garam  beryodium  yang  tidak  pasti.  Metode  Tsukamoto merupakan  salah  satu  metode  dalam  logika  fuzzy  yang  mampu  menganalisis  sistem yang  tidak  pasti  ini  dengan  menghasilkan  jumlah  produksi  yang  optimal.  Dalam mengoptimalkan  jumlah  produksi  menggunakan  metode  Tsukamoto  diperlukan variabel  input  dan  variabel  output.  Variabel  input  yang  digunakan  adalah  jumlah bahan  baku,  jumlah  persediaan  garam  beryodium  non  kemasan,  jumlah  persediaan garam beryodium dalam kemasan dan jumlah permintaan sedangkan variabel output yang  digunakan  adalah  jumlah  produksi  garam  beryodium.  Berdasarkan  analisa dengan menggunakan Metode Tsukamoto diperoleh jumlah rata-rata produksi  garam beryodium Nataga Sabu Raijua Sebesar    2935,5 Kg dengan nilai error sebesar 16,84% sehingga  Metode  ini  dapat  digunakan  dalam  menentukan  jumlah  produksi  garam beryodium.
Kata Kunci: Logika Fuzzy, Metode Tsukamoto, Defuzzifikasi, Rata-Rata Terpusat

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  wilayah  kepulauan  yang  memiliki  laut  yang  luas.  Luas lautan Indonesia lebih besar dibandingkan dengan luas daratannya, yaitu satu pertiga luas Indonesia adalah daratan dan dua pertiga luas Indonesia adalah lautan. Luasnya lautan  Indonesia  membawa  keuntungan  dan  manfaat  yang  baik  bagi  bangsa Indonesia,  karena  salah  satu  fungsi  dari  laut  adalah  sebagai  sumber  kekayaan  alam. Sumber  kekayaan  laut  sangat  berlimpah,  agar  dapat  dimanfaatkan  untuk
mensejahterakan  bangsa  Indonesia.  Badan  Pengkajian  dan  Penerapan  Teknologi (BPPT)  menunjukan  Sabu  Raijua merupakan  salah  satu kawasan lahan  penggaraman modern dengan jumlah lahan yang berproduksi seluas  100 hektare  dan menghasilkan paling kurang 2.970 ton per bulan dengan waktu efektif produksi berlangsung sekitar delapan  bulan  dalam  satu  tahun.  Hasil  produksi  dipasarkan  keberbagai  wilayah  di tanah  air.  Kelompok  Usaha  garam  Nataga  Sabu  Raijua  mempelopori  untuk memproduksi  garam  beryodium  menggunakan  peralatan  yang  lebih  modern. Kabupaten  Sabu  Raijua  dengan  proses  produksi  garam  beryodium  menggunakan sistem teknologi geomembran sehingga garamnya bersih dan layak dikonsumsi. Oleh karena  itu  pengoptimalan  produksi  garam  beryodium  pada  Kelompok  Usaha  garam Nataga  Sabu  Raijua  ini  sangatlah  penting.  Dalam  pengoptimalan  produksi,  banyak cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  menentukan  jumlah  produksi  optimum,  salah satunya ialah dengan menggunakan logika fuzzy [1], [2].  Dalam pengaplikasian logika fuzzy  pada  produksi,  metode  yang  di  gunakan  adalah  metode  Tsukamoto  [3]–[5]. Metode  ini  dipilih  karena  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  IF-THEN harus  direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan yang monoton.  Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara  tegas  (crisp)  berdasarkan 𝛼 -predikat  (fire  strength)  [3],  [5].  Hasil  akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  penerapan  logika  fuzzy menggunakan  metode  Tsukamoto  dalam  pengoptimalan  jumlah  produksi  garam berdasarkan  jumlah  bahan  baku,  jumlah  persediaan garam  beryodium  non  kemasan, jumlah persediaan garam beryodium dalam kemasan dan jumlah permintaan.  Tujuan penelitiannya  menerapkan  logika  fuzzy  menggunakan  metode  Tsukamoto  dalam pengoptimalan  jumlah  produksi  garam  beryodium  berdasarkan  jumlah  bahan  baku, jumlah  persediaan  garam  beryodium  non  kemasan,  jumlah  persediaan  garam beryodium dalam kemasan dan jumlah permintaan.

## 2. METODE

## 2.1. Sumber Data
Pada  penelitian  ini,  data  yang  diperoleh  berasal  dari  pengambilan  data sekunder.  Data sekunder yang dimaksudkan adalah data mengenai Jumlah Produksi Garam  Beryodium  Nataga  Sabu  Raijua  tiap  minggunya,  dari  minggu  pertama  Bulan agustus hingga minggu terakhir Bulan oktober Tahun 2019.

## 2.2. Variabel Penelitian
Variabel  dalam  pengambilan  keputusan  yaitu  variabel  input  berupa  jumlah bahan  baku,  jumlah  persediaan  garam  beryodium  non  kemasan,  jumlah  persediaan
garam  beryodium  dalam  kemasan  dan  jumlah  permintaan,  serta  variabel  output adalah jumlah produksi.

## 2.3. MetodeAnalisis Data
Terdapat  empat  tahap  dalam  menganalisis  produksi  barang  menggunakan metode Tsukamoto [1], [3], [5], yaitu:
1. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi adalah proses mengubah nilai masukan tegas menjadi nilai masukan fuzzy.  Nilai masukan tegas pada tahap ini dimasukkan ke dalam fungsi  pengaburan  yang  telah  dibentuk  sehingga  menghasilkan  nilai masukan fuzzy.
2. Pembentukan Aturan Fuzzy
Aturan fuzzy dibentuk untuk memperoleh hasil keluaran tegas.  Aturan fuzzy  yang  digunakan  adalah  aturan  “jika-maka”  dengan  operator  antar variabel masukan adalah operator “dan”.  Pernyataan yang mengikuti “jika” disebut  sebagai antiseden  dan  pernyataan  yang  mengikuti  “maka”  disebut sebagai konsekuen.
Jika adalah ( adalah ) maka (b adalah k) dengan, :variabel masukan : variabel keluaran ( adalah ) ( adalah ) : antiseden (b adalah k) : konsekuen.
3. Analisis Logika Fuzzy
Setiap  aturan  yang  dibentuk  merupakan  suatu  pernyataan  implikasi. Analisis  logika  fuzzy  yang  digunakan  pada  tahap  ini  adalah  fungsi implikasi  min,  karena  operator  yang  digunakan  pada  aturan  “jika-maka” adalah  operator  “dan”.    Fungsi  implikasi  min  yaitu  mengambil  nilai keanggotaan  terkecil  antar  elemen  pada  himpunan  fuzzy  yang bersangkutan.  Hasil fungsi implikasi dari masing-masing aturan disebut α- predikat atau biasa ditulis α.
dengan,
: nilai minimal dari derajat keanggotaan pada aturan ke-i
: derajat keanggotaan himpunan fuzzy A pada aturan ke-i
: derajat keanggotaan himpunan fuzzy B pada aturan ke-i
4. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi  adalah  proses  mengubah  nilai  keluaran  fuzzy  menjadi nilai  keluaran  tegas.    Rumus  yang  digunakan  pada  tahap  ini  adalah  rata- rata terbobot.
dengan,
z : nilai rata-rata terbobot
: nilai konsekuen pada aturan ke-i : nilai α-predikat pada aturan ke-i.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 3.1.  Data Jumlah Produksi Garam Beryodium Kelompok Usaha Garam Nataga Sabu Raijua perminggu Agustus – Oktober 2019
Tabel 3.2.  Pembentukan Himpunan Fuzzy
Tanggal Bahan Baku (Kg) Garam beryodium non kemasan (Persediaan 1) (Kg) Garam beryodium dalam kemasan (Persediaan 2) (Kg) Permintaan (Kg) Jumlah produksi (Kg) 02/08-08/08 09/08-15/08 16/08-22/08 23/08-29/08 30/08-05/09 06/09-12/09 13/09-19/09 20/09-26/09 27/09-03/10 04/10-10/10 11/10-17/10 18/10-24/10 25/10-31/10 3750 1600 2400 5900 2050 6550 1100 7500 700 1500 3950 7000 1000 600 135 195 65 120 360 - 200 190 55 175 - 160 50 170 140 125 75 35 350 180 - 145 - 140 125 2140 1140 2160 3940 1400 6000 700 6080 500 1180 4380 5120 940 2110 1155 2160 3940 1410 6000 720 6080 540 1070 4380 5120 1120 No Variabel Fuzzy Semesta Pembicaraan Keterangan 1 Bahan Baku [700  7500] Jumlah garam mentah yang akan digunakan untuk proses iodisasi perminggu (kg) 2 Persediaan 1 [0  600] Jumlah persediaan garam beryodium yang belum dikemas perminggu (kg) 3 Persediaan 2 [0  350] Jumlah persediaan garam beryodium dalam dikemas perminggu (kg)

## Tabel 3.3.  Penentuan Himpunan Fuzzy
Variabel fuzzy Himpunan fuzzy linguistic Semesta pembicaraan Domain himpunan fuzzy Bahan Baku Rendah [700  7500] [700  3420] Normal [1652  6548] Tinggi [4780  7500] Persediaan 1 Rendah [0  600] [0  240] Normal [84  516] Tinggi [360  600] Persediaan 2 Rendah [0  350] [0  140] Normal [49  301] Tinggi [210  350] Permintaan Rendah [500  6080] [500  2732] Normal [1281  5299] Tinggi [3848  6080] Produksi Rendah [720  6080] [720  2864] Normal [1470  5330] Tinggi [3936  6080]
Fungsi  implikasi  MIN  pada  aplikasi  fungsi  implikasi,  dapat  mencari  nilai  z  pada setiap aturannya:
1. (R1) If (BAHAN BAKU is TINGGI) and (PERSEDIAAN 1 is RENDAH) and (PERSEDIAAN  2  is  RENDAH)  and  (PERMINTAAN  is  NORMAL)  then (PRODUKSI is NORMAL)
Secara matematis dapat ditulis hasil irisan tersebut sebagai berikut:
4 Permintaan [500  6080] Jumlah permintaan garam beryodium dalam kemasan perminggu (kg) 5 Produksi [720  6080] Jumlah produksi garam beryodium dalam kemasan perminggu (kg)
Bahan Baku Persediaan 1 Persediaan 2 Permintaan Jumlah Produksi TINGGI RENDAH RENDAH
NORMAL
NORMAL
Gambar 3.1.  Aplikasi Fungsi Implikasi untuk R1 Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Barang NORMAL dalam aturan  fuzzy  [R1] maka nilai  z1 adalah:
2. (R2) If (BAHAN BAKU is TINGGI) and (PERSEDIAAN 1 is RENDAH) and (PERSEDIAAN  2  is  RENDAH)  and  (PERMINTAAN  is  NORMAL)  then (PRODUKSI is TINGGI)
Secara matematis dapat ditulis hasil irisan tersebut sebagai berikut:
TINGGI RENDAH RENDAH NORMAL TINGGI
Gambar 3.2.  Aplikasi Fungsi Implikasi untuk R2
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Barang TINGGI dalam
aturan fuzzy [R2] maka nilai  z2 adalah:
3. (R.3) If  (BAHAN  BAKU  is  TINGGI)  and  (PERSEDIAAN  1  is RENDAH)  and  (PERSEDIAAN  2  is  RENDAH)  and  (PERMINTAAN  is TINGGI) then (PRODUKSI is NORMAL)
Secara matematis dapat ditulis hasil irisan tersebut sebagai berikut:
TINGGI RENDAH RENDAH TINGGI NORMAL
Gambar 3.3.   Aplikasi Fungsi Implikasi untuk R3
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Barang NORMAL dalam aturan fuzzy [R3] maka nilai  z3 adalah:
4. (R.4)   If (BAHAN BAKU is TINGGI) and (PERSEDIAAN 1 is RENDAH) and (PERSEDIAAN  2  is  RENDAH)  and  (PERMINTAAN  is  TINGGI)  then (PRODUKSI is TINGGI)
Secara matematis dapat ditulis hasil irisan tersebut sebagai berikut:
TINGGI RENDAH RENDAH TINGGI TINGGI
Gambar 3.4.   Aplikasi Fungsi Implikasi untuk R4
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Barang TINGGI dalam aturan fuzzy [R4] maka nilai  z4 adalah:
5. (R.5) If (BAHAN BAKU is TINGGI) and (PERSEDIAAN 1 is NORMAL) and (PERSEDIAAN  2  is  RENDAH)  and  (PERMINTAAN  is  NORMAL)  then (PRODUKSI is NORMAL)
Secara matematis dapat ditulis hasil irisan tersebut sebagai berikut:
Bahan Baku Persediaan 1 Persediaan 2 Permintaan Jumlah Produksi TINGGI NORMAL
RENDAH
NORMAL
NORMAL
Gambar  3.5. Aplikasi Fungsi Implikasi untuk R5
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Barang NORMAL dalam aturan fuzzy [R5] maka nilai  z5 adalah:
6. (R.6) If (BAHAN BAKU is TINGGI) and (PERSEDIAAN 1 is NORMAL) and (PERSEDIAAN  2  is  RENDAH)  and  (PERMINTAAN  is  NORMAL)  then (PRODUKSI is TINGGI)
Secara matematis dapat ditulis hasil irisan tersebut sebagai berikut:
Bahan Baku Persediaan 1 Persediaan 2 Permintaan
Jumlah Produksi TINGGI NORMAL RENDAH
NORMAL
TINGGI
Gambar 3.6.  Aplikasi Fungsi Implikasi untuk R6
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Barang TINGGI dalam aturan fuzzy [R6] maka nilai  z6 adalah:
7. (R.7)  If (BAHAN BAKU is TINGGI) and (PERSEDIAAN 1 is NORMAL) and (PERSEDIAAN  2  is  RENDAH)  and  (PERMINTAAN  is  TINGGI)  then (PRODUKSI is NORMAL)
Secara matematis dapat ditulis hasil irisan tersebut sebagai berikut:
TINGGI RENDAH RENDAH TINGGI NORMAL
Gambar 3.7.   Aplikasi Fungsi Implikasi untuk R7
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Barang NORMAL dalam  aturan fuzzy [R5] maka nilai  z5 adalah:
8. (R.8)  If (BAHAN BAKU is TINGGI) and (PERSEDIAAN 1 is NORMAL) and (PERSEDIAAN  2  is  RENDAH)  and  (PERMINTAAN  is  TINGGI)  then (PRODUKSI is TINGGI)
Secara matematis dapat ditulis hasil irisan tersebut sebagai berikut:
TINGGI RENDAH RENDAH
TINGGI
TINGGI
Gambar 3.8.  Aplikasi Fungsi Implikasi untuk R8
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Barang TINGGI dalam  aturan fuzzy [R8] maka nilai  z8 adalah:

## Menentukan Output Crisp (Deffuzzyfikasi)
Pada metode Tsukamoto, untuk menentukan output crisp digunakan defuzifikasi rata-rata terpusat, yaitu:

## Tabel 3. 4. Perbandingan Data Jumlah Produksi Garam Beryodium Dari Pabrik Dengan Metode  Tsukamoto
Untuk  mengetahui  keberhasilan  pemodelan  yang  telah  dibuat  dengan  logika  fuzzy, maka  digunakan  perhitungan  nilai  RMSE  (Root  Mean  Square  Error)  dari  variabel prediksi berikut:
a. Prediksi rata-rata
b. RMSE
No Tanggal Produksi garam beryodium Perhitungan dengan Tsukamoto Selisih 1 2 3 4 5 6 7 8 9 02/08-08/08 09/08-15/08 16/08-22/08 23/08-29/08 30/08-05/09 06/09-12/09 20/09-26/09 04/10-10/10 25/10-31/10 2110 1155 2160 3940 1410 6000 6080 1070 1120 2121,3 1779,3 2191,3 3914,5 1807,6 5105,1 6096,2 1437,3 1965 11,3 624,3 31,3 25,5 397,6 894,9 16,2 367,3 845 Rata-rata 2782,8 2935,3 357,04
Keterangan:
P = prediksi rata-rata X = nilai eror prediksi
Dengan  mencari  nilai  prediksi  rata-rata  dan  nilai  RMSE  (Root  Mean  Square  Error) didapat nilai eror sebesar 16,84

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  data  jumlah  permintaan,  jumlah  bahan  baku,  jumlah  persediaan  (garam beryodium  non  kemasan  dan  garam  beryodium  dalam  kemasan)  menghasilkan  nilai rata-rata    jumlah  produksi  garam  beryodium  Nataga  Sabu  Raijua  menggunakan metode Tsukamoto adalah sebesar 2935,3 Kg dengan nilai  error sebesar 16,84 sehingga metode  ini  dapat  digunakan  dalam  menentukan  jumlah  produksi  garam  beryodium Nataga Sabu Raijua.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  Bakir  and  H.  Hozairi,  “Implementasi  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Evaluasi  Lahan Garam Rakyat Berbasis Webgis Di Pamekasan,” Nusantara Journal of Computers and its Application, vol. 4, no. 1, pp. 52–57, 2019.
[2]  E. Darnila, M. Mauliza, M. Ula, and A. Rikki, Aplikasi Teknologi Sistem Pakar Berbasis Fuzzy Clustering. Yayasan Kita Menulis, 2019. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=MiTGDwAAQBAJ
[3]  M.  Rusli,  U.  B.  Press,  and  U.  Media,  Dasar  Perancangan  Kendali  Logika  Fuzzy.
Universitas Brawijaya Press, 2017. [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=mwRODwAAQBAJ
[4]  B.  Sutara  and  H.  Kuswato,  “Analisa  Perbandingan  Fuzzy  Logic  Metode Tsukamoto, Sugeno, Mamdani Dalam Penentuan Keluarga Miskin,” vol. 10, no. 2, pp. 75–85, 2019.
[5]  A.  Zarkasi,  N.  Widyastuti,  and  E.  N.  Kulamasari,  “Penerapan  Sistem  Pendukung Keputusan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  dalam  Pengoptimalan  Produksi  Barang Berdasarkan  Data  Persediaan  dan  Jumlah  Permintaan  di  Loverandliars  Cloth,” Jurnal Script, vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2015.