Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Mamdani,

## Tsukamoto Dan Sugeno Untuk Optimasi Planning Produksi Pada Produk Dea-Tea
Asep Suryadi 1 , Andi Romansyah 2
1 Sistem Komputer (Kampus Kota Serang), 2 Sistem Informasi (Kampus Kota Serang), Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pamulang.
Jl. Raya Jakarta Km 5 No.6, Kalodran, Kec. Walantaka, Kota Serang, Banten 42183, Indonesia
1* dosen10008@unpam.ac.id , 2 dosen10026@unpam.ac.id
Intisari — Perencanaan produksi apabila dilakukan dengan baik dan terencana akan dapat memastikan suatu proses produksi akan berjalan dengan lancar  serta optimal, sehingga mampu memberikan beberapa keuntungan untuk perusahaan atau organisasi. Saat permintaan  produksi  meningkat  tinggi,  karyawan  tidak  mampu  memenuhi  target  produksi  yang  ditentukan  dikarenakan  mesin produksi yang memiliki kapasitas maksimal per harinya. Metode yang digunakan dalam kasus ini adalah dengan mencari hasil nilai terbaik dari hasil perhitungan perbandingan Metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani, Sugeno dan Tsukamoto. Metode tersebut akan digunakan untuk menentukan jumlah produksi berdasarkan data persediaan, jumlah permintaan dan jumlah produksi dengan tujuan memperhemat waktu serta memperkecil kesalahan dalam perhitungan agar dapat menentukan jumlah produksi yang optimal. Pengolahan data yang digunakan yaitu Fuzzyfikasi, rule sistem, dan DeFuzzyfikasi untuk mendapatkan hasil dari perhitungan. Setelah dilakukan  perhitungan  dilanjutkan  dengan  proses  teknik  analisis  dengan  perhitungan  Mean  Absolute  Error  (MAPE).  Dari  hasil pengolahan  data  yang  dilakukan  didapat  hasil  metode  FIS  Mamdani  nilai  persentase  error  21,249%  untuk  nilai  persentase kebenarannya  sebesar  78,751%,  metode  FIS  Sugeno  nilai  persentase  error  6,404%  untuk  nilai  persentase  kebenarannya  sebesar 93,596% dan metode FIS Tsukamoto nilai persentase error 7,438% untuk nilai persentase kebenarannya sebesar 92,562%.
Kata kunci — Fuzzy Inference System, Mamdani, Sugeno, Tsukamoto, Perencanaan Produksi.
Abstract— If production planning is done well and planned, it will ensure that a production process will run smoothly and optimally, thereby providing several benefits for the company or organization. When production demand increases high, employees are unable to meet the specified production targets because the production machines have maximum capacity per day. The method used in this case is to look for the best value results from the comparative calculation results of the Fuzzy Inference System (FIS) method of Mamdani, Sugeno and Tsukamoto. This method will be used to determine production quantities based on inventory data, demand quantities and production  quantities  with  the  aim  of  saving  time  and  minimizing  errors  in  calculations  in  order  to  determine  optimal  production quantities. The data processing used is Fuzzyfication, rule system, and DeFuzzyfication to get the results of the calculations. After the calculations are carried out, the analysis technique continues with the Mean Absolute Error (MAPE) calculation. From the results of the data processing carried out, the FIS Mamdani method obtained an error percentage value of 21.249% for a correct percentage value of 78.751%, the FIS Sugeno method had an error percentage value of 6.404% for a correct percentage value of 93.596% and the FIS Tsukamoto method had an error percentage value of 7.438% for the correct value. the percentage of truth is 92.562%.
Keywords — Fuzzy Inference System, Mamdani, Sugeno, Tsukamoto, Production Planning.

## I. P ENDAHULUAN
Perencanaan  produksi  apabila  dilakukan  dengan  baik  dan terencana akan dapat memastikan suatu proses produksi akan berjalan  dengan  lancar  serta  optimal,  sehingga  mampu memberikan  beberapa  keuntungan  untuk  perusahaan  atau organisasi. Kesulitan dalam memperkirakan jumlah produksi di masa  datang  mengakibatkan  permintaan  konsumen seringkali tidak terpenuhi dengan baik [1].
Ketidak  setabilan  pemesanan  yang  tinggi  dan  rendahnya pemesanan  di  waktu  tertentu  mengakibatkan  sulitnya memastikan  jumlah  produksi  yang  tepat.  Saat  permintaan produksi meningkat tinggi, karyawan tidak mampu memenuhi target  produksi  yang  ditentukan  dan  harus  bekerja  overtime
untuk  memenuhi  target  permintaan  produksi  dikarenakan mesin produksi yang memiliki kapasitas maksimal per harinya. Dari permintaan produksi yang meningkat tinggi ketersediaan bahan  baku  sering  mengalami  kekurangan.  Saat  permintaan produksi  menurun  stok  bahan  baku  sering  menumpuk  dan karyawan tidak melakukan aktifitas apapun. Logika Fuzzy ialah metode  yang  dimodifikasi  dari  teori  setiap  himpunan  ke anggotanya memiliki derajat keanggotaan. Logika Fuzzy sangat fleksibel  dan  memiliki  toleransi  pada  data  yang  tidak  akurat atau tepat [2].
Untuk  pengoptimalan  produksi  dari  hasil  perhitungan perbandingan  metode Fuzzy Inference System Tsukamoto, Mamdani  dan  Sugeno  mampu  menghasilkan  perencanaan
produksi yang baik, hasil yang optimal dan proses produksi bisa setabil sesuai dengan tujuan perencanaan produksi [3].
II. B ACKGROUND /L ATAR B ELAKANG /R EVIEW
L ITERATUR

## A. Perencanaan Produksi
Perencanaan  Produksi  ialah  pekerjaan  pra  produksi  yang memastikan persiapan sebelum melakukan produksi terpenuhi seperti  material,  tenaga  kerja,  mesin  dan  proses-proses manufaktur  lainnya.  Planning  Produksi  atau  perencanaan produksi  didefinisikan  sebagai  perolehan,  penentuan  dan pengaturan semua fasilitas yang dibutuhkan dalam memproduksi produk[4].
Perencanaan Produksi atau planning produksi akan memprediksi  permintaan  serta  menentukan  jadwal  produksi dari  semua  kebutuhan  produksi  untuk  memenuhi  target  yang digunakan [5].

## B. Fuzzy Inference System
Fuzzy  Inference  System  (FIS)  ialah  sistem  pakar  yang digunakan  kumpulan  fungsi  Fuzzy  beserta  aturan-aturan inferensi untuk merumuskan data dari basis pengetahuan[6].

## 1) Metode Fuzzy Mamdani
Metode  Mamdani  sering  disebut  sebagai  Metode  Min-Max. Metode  mamdani  diperkenalkan  oleh  ilmuan  yaitu  Ebrahim Mamdani di tahun 1975. Metode max ( max imum) merupakan Metode  yang  digunakan  dalam  melakukan inferensi sistem Fuzzy yaitu untuk Komposisi aturan [7].

## 2) Metode Fuzzy Tsukamoto
Metode Tsukamoto ialah pertambahan dari penalaran monoton. Aturan  yang  berbentuk IF - THEN pada  metode  tsukamoto, harus direpresentasikan menggunakan himpunan Fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton[8].

## 3) Metode Fuzzy Sugeno
Metode Sugeno merupakan metode yang mirip dengan Metode Mamdani, perbedaannya hanya pada output (konsekuen) tidak berupa himpunan Fuzzy, melainkan suatu persamaan linier atau konstanta. Defuzzifikasi yang digunakan pada Metode Sugeno yaitu dengan mencari nilai rata-rata. Metode Sugeno Terdapat dua  model  Metode  yaitu  metode  orde  nol  dan  metode  orde satu[9].

## C. Mean Absolute Percentage Erorr (MAPE)
MAPE  ialah  Pengujian  hasil  prediksi  atau  perkiraan  tingkat keakuratan  untuk  mengetahui  hasil  prediksi  produksi  yang optimal  yang  dilakukan  pengujian  data  yang  sebenarnya. Dalam penelitian ini untuk menguji tingkat erorr atau kesalahan pada penelitian ini dalam menetukan jumlah produksi Dea-Tea yang  optimal  pada  metode  FIS  ini  digunakan  metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE)[10].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Pemilihan Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder. Data sekunder yang digunakan pada penelitian ini yaitu data hasil produksi Dea-Tea di perusahaan PT. Merpati Mahardika yaitu data pada periode bulan januari 2021 sampai juni 2023.

## B. Perancangan Penelitian
Adapun perancangan pada penelitian ini yaitu sebagai berikut:

## PERANCANGAN PENELITIAN
MULAI PENGUMPULAN DATA PENGOLAHAN DATA FUZZY FIS (Fuzzyfikasi, Rule Base, Deffuzyfikasi) EVALUASI HASIL (Matlab versi R2012r) Mamdani Sugeno Tsukamoto TEKNIK ANALISIS Mean Absolute Percentage Error (MAPE) HASIL SELESAI

## Gambar 1. Perancangan Penelitian

## C. Teknik Analisis
DATA PRODUKSI JANUARI 2021 – JUNI 2023 FUZZYFIKASI RULE BASE / INFERENSI SYSTEM DEFUZZYFIKASI HASIL EVALUASI PENGUJIAN PERBANDINGAN HASIL AKURASI MEAN ABSOLUTE PERCENTAGLE ERROR (MAPE) HASIL AKHIR / OUTPUT

## Gambar 2. Teknik Analisis
Pengujian  hasil  prediksi  digunakan  untuk  mengetahui keakuratan hasil peramalan yang telah dilakukan terhadap data yang  sebenarnya.  Untuk  menguji  tingkat  kesalahan  dari penelitian  penentuan  jumlah  produksi  menggunakan  metode
Fuzzy  FIS  ini  digunakan  metode  Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE). Adapun rumus MAPE adalah sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ 𝑋1 − 𝑋2 𝑋1 𝑥 100% 𝑛 … … … (1)
Hasil  kemampuan  peramalan  sangat  baik  jika  memiliki  nilai MAPE  kurang  dari  10%,  mempunyai  kemampuan  peramalan yang baik jika nilai MAPE kurang dari 20. Berikut merupakan range  nilai  standart  MAPE  penelitian  yang  digunakan  dalam bentuk tabel persentase yaitu:
Tabel 1. Standar Penilaian MAPE Keterangan Nilai Buruk 0% - 54% Cukup 55% - 74% Baik 75% - 90% Sangat Baik 91% - 100%
Hasil  kemampuan  prediksi  sangat  baik  jika  memiliki  nilai MAPE  100%-91%,  mempunyai  kemampuan  prediksi  yang baik  jika  nilai  MAPE  75%-90%,  mempunyai  kemampuan prediksi  yang  cukup  jika  nilai  MAPE  55%-74%  dan mempunyai kemampuan prediksi yang buruk jika nilai MAPE 0%-54%

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Fuzzyfikasi Di Setiap Himpunan Metode FIS
Fuzzyfikasi bertujuan untuk mengubah data non fuzzy ke fuzzy . Pembentukan himpunan fuzzy digunakan untuk mendefiniskan nilai-nilai masukan. Setiap himpunan fuzzy mempunyai domain yang  nilainya  terdapat  dalam  semesta  pembicaraan.  Domain pada  himpunan fuzzy diperoleh  data  terendah,  kuartil  bawah (Q1), median (Q2), kuartil atas (Q3) dan data tertinggi.
Tabel 3. Nilai Himpunan Fuzzy FIS
Ada  empat  variabel fuzzy yang  akan  di  representasikan  ke dalam bentuk grafik linier yaitu:
1) Permintaan
Gambar 3. Representasi Variabel Permintaan Metode FIS
Untuk  fungsi  keanggotaan  Sedikit  menggunakan  fungsi keanggotaan linier turun yang terbagi menjadi tiga selang yaitu, [0, 2.800], [2.800, 4.500] dan [4.500, ∞ ].
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡(𝑥)
=
{ 1
4.500 − 𝑥 4.500 − 2.800 0 { 𝑥 ≤ 2.800 2.800 ≤ 𝑥 ≤ 4.500 … … . (2) 𝑥 ≥ 4.500
Untuk  fungsi  keanggotaan  Sedang  menggunakan  fungsi keanggotaan  linier  segitiga  yang  terbagi  menjadi  tiga  selang yaitu, [0, 3.600], [3.600, 4.500] dan [4.500, 5.000].
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝑥) =
{ 0
𝑥−3.600 4.500−3.600 5.000−𝑥 5.000−3.600 { 𝑥 ≤ 3.600 3.600 ≤ 𝑥 ≤ 4.500 4.500 ≤ 𝑥 ≤ 5.000 …….(3)
Untuk  fungsi  keanggotaan  Banyak  menggunakan  fungsi keanggotaan linier naik yang terbagi menjadi tiga selang yaitu, [0, 4.500], [4.500, 6.600] dan [6.600, ∞ ].
𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘(𝑥)
=
{ 0
𝑥 − 4.500 6.600 − 4.500 1 { 𝑥 ≤ 4.500
4.500 ≤ 𝑥 ≤ 6.600 … … . (4)
𝑥 ≥ 6.600
2) Persediaan 1. Gambar 4. Representasi Variabel Persediaan Nama Variabel
Himpun an Fuzzy Semesta Pembicara Domain Perminta an Sedikit [2.800 , 6.600] [2.800 , 4.500] Sedang [3.600 , 5.000] Banyak [4.500 , 6.600] Persediaa n Sedikit [25 , 767] [25 , 349,5] Sedang [186 , 587] Banyak [349,5 , 767] Maksima l Produksi Sedikit [2.860 , 5.980] [2.860 , 5.980] Banyak [2.860 , 5.980] Produksi Berkuran g [3.000 , 6.320] [3.000 , 4.435,5] Tetap [3.500 , 5.001] Bertamb ah [4.435,5 , 6.320]
5.000 3.600 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 𝜇(𝑥) 1 0 2.800 4.500 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 6.600
587 186 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 𝜇(𝑥) 1 0 25 349,5 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺 767
Untuk  fungsi  keanggotaan  Sedikit  menggunakan  fungsi keanggotaan linier turun yang terbagi menjadi tiga selang yaitu, [0, 25], [25, 186] dan [186, ∞ ].
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡(𝑥) =
{ 1 349,5 − 𝑥 349,5 − 25 0 { 𝑥 ≤ 25 25 ≤ 𝑥 ≤ 349,5 𝑥 ≥ 349,5 … … . (5)
Untuk  fungsi  keanggotaan  Sedang  menggunakan  fungsi keanggotaan  linier  segitiga  yang  terbagi  menjadi  tiga  selang yaitu, [0, 186], [186, 349,5] dan [349,5, 587].
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(𝑥) = { 0 𝑥 − 186 349,5 − 186
587 − 𝑥 587 − 349,5 { 𝑥 ≤ 186
186 ≤ 𝑥 ≤ 349,5 349,5 ≤ 𝑥 ≤ 587
… … . (6)
Untuk  fungsi  keanggotaan  Banyak  menggunakan  fungsi keanggotaan linier naik yang terbagi menjadi tiga selang yaitu, [0, 349,5], [349,5, 767] dan [767, ∞ ].
𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘(𝑥) =
{ 0 𝑥 − 349,5 767 − 349,5 1 { 𝑥 ≤ 349,5
349,5 ≤ 𝑥 ≤ 767
𝑥 ≥ 767
… … . (7)

## 3) Maksimal Produksi

## Gambar 5. Representasi Variabel Maksimal Produksi
Untuk  fungsi  keanggotaan  Sedikit  menggunakan  fungsi keanggotaan linier turun yang terbagi menjadi tiga selang yaitu, [0, 2.860], [2.860, 5.980] dan [5.980, ∞ ].
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡(𝑥)
=
{ 1 5.980 − 𝑥 5.980 − 2.860
0 {
𝑥 ≤ 2.860
2.860 ≤ 𝑥 ≤ 5.980 𝑥 ≥ 5.980 … … . (8)
Untuk  fungsi  keanggotaan  Banyak  menggunakan  fungsi keanggotaan linier naik yang terbagi menjadi tiga selang yaitu, [0, 2.860], [2.860, 5.980] dan [5.980, ∞ ].
𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘(𝑥)
=
{ 0 𝑥 − 2.860 5.980 − 2.860
1 { 𝑥 ≤ 2.860 2.860 ≤ 𝑥 ≤ 5.980
𝑥 ≥ 5.980 … … . (9)

## 4) Produksi
Gambar 6. Representasi Variabel Produksi Metode FIS
Untuk  fungsi  keanggotaan  Berkurang  menggunakan  fungsi keanggotaan linier turun yang terbagi menjadi tiga selang yaitu, [0, 3.000], [3.000, 4.435,5] dan [4.435,5 , ∞ ].
𝜇𝐵𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔(𝑧)
=
{ 1
4.435,5 − 𝑧 4.435,5 − 3.000
0 { 𝑧 ≤ 3.000 3.000 ≤ 𝑧 ≤ 4.435,5 𝑧 ≥ 4.435,5 … … . (10)
Untuk  fungsi  keanggotaan  Tetap  menggunakan  fungsi keanggotaan  linier  segitiga  yang  terbagi  menjadi  tiga  selang yaitu, [0, 3.500], [3.500, 4.435,5] dan [4.435,5, 5.001].
𝜇𝑇𝑒𝑡𝑎𝑝(𝑧) = { 0 𝑧 − 3.500 4.435,5 − 3.500
5.001 − 𝑧 5.001 − 4.435,5 { 𝑧 ≤ 3.500 3.500 ≤ 𝑧 ≤ 4.435,5 4.435,5 ≤ 𝑧 ≤ 5.001 … … . (11)
Untuk  fungsi  keanggotaan  Bertambah  menggunakan  fungsi keanggotaan linier naik yang terbagi menjadi tiga selang yaitu, [0, 4.435,5], [4.435,5, 6.320] dan [6.320, ∞ ].
𝜇(𝑥) 1 0 2.860 5.980 𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 5.001 3.500 𝐵𝐸𝑅𝑇𝐴𝑀𝐵𝐴𝐻 𝜇(𝑧) 1 0 3.000 4.435,5 𝐵𝐸𝑅𝐾𝑈𝑅𝐴𝑁𝐺 𝑇𝐸𝑇𝐴𝑃
6.320
𝜇𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ(𝑥)
=
{
0 𝑧 − 4.435,5 6.320 − 4.435,5 1 {
𝑧 ≤ 4.435,5 4.435,5 ≤ 𝑧 ≤ 6.320
𝑧 ≥ 6.320 … … . (12)

## B. Evaluasi Hasil FIS
1)
Metode Mamdani .
Data  produksi  pada  periode  bulan  Januari  2021  -  Juni  2023 permintaan terkecil 2.800 karton dan permintaan terbesar 6.600 karton,  persediaan  terkecil  25  karton  dan  persediaan  terbesar 767  karton,  maksimal  produksi  terkecil  2.860  karton  dan maksimal produksi terbesar 5.980 karton, sedangkan produksi terkecil 3.000 dan produksi terbesar 6.320 karton
Gambar 7. Workspace Tools MATLAB FIS Mamdani
Hasil dengan input [3800; 25 ;5720] menggunakan tools MATLAB yaitu sebesar 2.260 karton.

## Gambar 8. Hasil FIS Mamdani
2) Metode Sugeno
Defuzzifikasi pada Metode Sugeno dilakukan dengan mencari nilai rata-ratanya.
Gambar 9. Workspace Tools MATLAB FIS Sugeno
Hasil dengan input [3800; 25 ;5720] yaitu sebesar 3.890 karton.

## Gambar 10. Hasil FIS Sugeno

## 3) Metode Tsukamoto
Metode  Tsukamoto  merupakan  perluasan  dari  penalaran monoton.  Metode  Tsukamoto,  setiap  konsekuen  pada  aturan yang berbentuk IF - THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton[8].
Gambar 11. Variabel Permintaan FIS Tsukamoto
Hasil dengan input [3800; 25; 5720] yaitu sebesar 3.828 karton.

## Gambar 12. Hasil FIS Tsukamoto

## C. Analisis Hasil Pengolahan Data
Berikut ini adalah keseluruhan data hasil perhitungan metode FIS Mamdani, Sugeno dan Tsukamoto yaitu:
Tabel 3. Data Hasil Perhitungan Metode FIS Periode Mamdani (MATLAB) Sugeno (MATLAB) Tsukamoto Januari 2021 2.272 3.890 3.828 Februari 2021 1.956 3.290 3.491 Maret 2021 1.961 2.878 3.538 April 2021 2.033 3.380 3.907 Mei 2021 2.042 3.120 3.712 Juni 2021 4.308 3.904 4.607 Juli 2021 5.485 5.542 4.849 Agustus 2021 2.587 4.062 3.935 September 2021 2.042 2.870 3.833 Oktober 2021 2.014 3.507 3.835 November 2021 4.300 4.601 4.676 Desember 2021 5.485 5.549 4.808 Januari 2022 4.677 5.042 4.759 Februari 2022 1.988 3.204 3.740 Maret 2022 2.587 3.488 3.946 April 2022 4.296 3.997 4.730 Mei 2022 2.014 3.559 3.852 Juni 2022 5.668 5.923 5.913
Periode Mamdani (MATLAB) Sugeno (MATLAB) Tsukamoto Juli 2022 5.605 6.699 5.362 Agustus 2022 4.309 4.526 4.647 September 2022 2.037 3.185 3.879 Oktober 2022 2.587 3.353 3.954 November 2022 4.306 4.578 4.648 Desember 2022 5.615 5.338 5.404 Januari 2023 5.667 5.915 5.701 Februari 2023 5.485 5.549 4.884 Maret 2023 5.485 5.552 4.884 April 2023 5.485 4.858 4.811 Mei 2023 4.449 4.282 4.755 Juni 2023 5.640 5.268 5.483
Hasil  Kemampuan  peramalan  sangat  baik  jika  memiliki  nilai MAPE  kurang  dari  10%,  mempunyai  kemampuan  peramalan yang baik jika nilai MAPE kurang dari 20.

## 1) Analisis Hasil Metode FIS Mamdani
Mencari nilai MAPE data produksi periode bulan Januari 2021:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ 𝑋1 − 𝑋2 𝑋1 𝑥 100
𝑛 … … … (13) 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 − 𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑀𝑎𝑚𝑑𝑎𝑛𝑖 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 𝑥 100 = 3.831 − 2.260 3.831 𝑥 100 = 1.571
3.831 𝑥 100 = 41,008% Untuk mendapatkan nilai persentase error yaitu:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ 𝑀𝐴𝑃𝐸 𝑛 = 637,484% 30 = 21,249% Untuk mendapatkan nilai persentase keberhasilan yaitu:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100% − 21,249%
= 78,751%

## 2) Analisis Hasil Metode FIS Sugeno
Untuk mendapatkan nilai persentase error yaitu:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ 𝑀𝐴𝑃𝐸 𝑛 = 192,131% 30 = 6,404%
Untuk mendapatkan nilai persentase keberhasilan yaitu: 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100% − 6,404% = 93,596%

## 3) Analisis Hasil Metode FIS Tsukamoto
Untuk mendapatkan nilai persentase error yaitu:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ 𝑀𝐴𝑃𝐸 𝑛 = 223,138% 30
= 7,438%

## Untuk mendapatkan nilai persentase keberhasilan yaitu:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100% − 7,438%

## = 92,562%
Berikut ini merupakan data hasil analisis metode FIS Mamdani, Sugeno dan Tsukamoto yaitu:

## Tabel 4. Hasil Perhitungan Metode FIS dengan MAPE
Metode FIS Persentase Tingkat Error Persentase Tingkat Kebenaran Penilaian Mamdani 21,249% 78,751% Baik Sugeno 6,404% 93,596% Sangat Baik Tsukamoto 7,438% 92,562% Sangat Baik
Gambar 13. Persentase Hasil Perhitungan Metode FIS
Berdasarkan  grafik  persentase  hasil  perhitungan  metode  FIS untuk  perhitungan  jumlah  produksi  Dea-Tea  yang  paling optimal  yaitu  dengan  menggunakan  metode  FIS  Sugeno dengan hasil persentase tingkat keberhasilan yang paling tinggi yaitu 93,596%.

## V. K ESIMPULAN
Dalam penelitian ini telah dilakukan untuk perhitungan jumlah produksi Dea-Tea yang optimal dengan menggunakan metode FIS  Mamdani,  Sugeno  dan  Tsukamoto.  Berdasarkan perhitungan  ketiga  metode  tersebut  didapat  hasil  metode  FIS Mamdani  nilai  akurasi  persentase  keberhasilan  sebesar 78,751%,  metode  FIS  Sugeno  nilai  akurasi  persentase keberhasilan sebesar 93,596% dan metode FIS Tsukamoto nilai akurasi persentase keberhasilan sebesar 92,562%.
Dari  ketiga  metode  yang  diteliti  maka  hasil  yang  diperoleh menunjukan  bahwa  metode  Sugeno  merupakan  metode  yang menghasilkan perhitungan jumlah produksi yang optimal

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Dalam kesempatan ini penulis sampaikan rasa terimakasih yang sebesar besarnya kepada:
1) Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  (LPPM) Universitas Pamulang yang telah mewadahi penelitian ini.
2) Manager  PT. Merpati  Mahardika  bpk.  Rudi  Iswanto  yang telah  memberikan  ijin  untuk  melakukan  penelitian  di perusahaan yang bpk pimpin.
3) Istri yang telah memberikan dukungan baik moral maupun material.
4) Bapak Dr. Ir. Sarwani, M.M. selaku Dekan Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pamulang.
5) Rekan-rekan dosen serta mahasiswa Program Studi Sistem Komputer  (Kampus  Kota  Serang)  Universitas  Pamulang yang telah banyak mendukung penulis dalam menyelesaikan penelitian ini.
6) Serta semua pihak yang terlibat dan tidak penulis sebutkan satu persatu.
REFERENSI
[1] A. Hasibuan et al. , Manajemen Produksi & Operasi . Kab. Serang: PT. Sada Kurnia Pustaka, 2023.
[2]  R.  Taufiq  and  H.  P.  Sari,  “Rancang  Bangun  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jumlah  Produksi Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto,” J.  Tek.  Univ. Muhammadiyah Tangerang , vol. 8, no. 1, pp. 6–10, 2019.
[3]  E. Wijaya, G. Hoendarto, and Lina, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Perakitan Komputer Menggunakan Metode  Fuzzy  Inference  System  Berbasis  Web,” J. Masitika , vol. 3, pp. 1–12, 2019.
[4]  D. R. Setiawan, Kustanto, and Y. R. W. Utami, “Penentuan Jumlah  Produksi  Baju  Batik  Di  Batik  Merak  Manis Dengan  Metode  Fuzzy  Mamdani,” J.  TIKomSiN,  Vol.  7, No. 1 , vol. 7, no. April, pp. 42–48, 2019.
[5]  A. Eunike, N. W. Setyanto, R. Yuniarti, I. Hamdala, R. P. Lukodono, and A. A. Fanani, Perencanaan Produksi dan Pengendalian  Persediaan ,  Revisi.  Malang:  UB  Press,
2021.
[6]  A.  Kosasih,  A.  Kurnia,  T.  Mulyana,  and  U.  P.  Utomo, “Analisa Algoritma Fuzzy Mamdani Dalam Pengklasifikasian  Penyakit  Pada  Tanaman,” JORAPI    J. Res. Publ. Innov. , vol. 1, no. 3, pp. 653–660, 2023.
[7]  Cakra, M. S. Said, and Henny, “Sistem Kontroler Lampu Menggunakan  Sensor  Suara,” J.  Sist.  Inf.  DAN  Tek.
78.751% 93.596% 92.562% 70% 75% 80% 85% 90% 95% Mamdani Sugeno Tsukamoto Persentase Hasil Perhitungan Metode FIS
Komput. , vol. 8, no. 1, pp. 77–82, 2023.
[8]  D.  K.  Sofyan,  Sayuti,  and  Juliananda, Metode  Fuzzy Inference  System  Tsukamoto  Perhitungan  Optimasi
Jumlah Produksi , 1st ed. Yogyakarta: Teknosan, 2019.
[9]  U.  M.  Rifanti,  H.  Pujiharsono,  and  Z.  H.  Pradana, “Implementasi  Logika  Fuzzy  pada  Penilaian  Kegiatan Merdeka  Belajar  Kampus  Merdeka,”  vol.  12,  no.  1,  pp.
250–260, 2023.
[10] M. F. Tomatala, “Aplikasi Penentuan Jumlah Produksi di Farhan  Konfeksi  Kotamobagu  dengan  Menggunakan Fuzzy Tsukamoto,” SMARTICS Journal, Vol.5 No. 1 , vol. 5, no. 1, pp. 1–13, 2019.