## PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO DALAM PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI ROTI (STUDI KASUS: DWI JAYA BAKERY KUPANG)
Yunni A. Adoe 1 , Kornelis Letelay 1 , Emerensye S.Y. Pandie 1*
1. Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana,
Kupang, Indonesia
*penulis korespondensi: carolinepandie@gmail.com

## ABSTRAK
Dwi Jaya Bakery merupakan sebuah usaha swasta yang bergerak dalam bidang produksi dan penjualan  makanan  khususnya  roti.  Ada  4  jenis  roti  yang  di  produksi  yaitu:  Roti  Kecil Cokelat, Roti Kecil Mocca, Roti Besar Goreng Cokelat dan Roti Besar Abon. Pada penelitian ini  penulis  menerapkan  metode  fuzzy  tsukamoto  untuk  menentukan  jumlah  produksi  roti dengan  3  tahapan  perhitungan  yakni  mendefinisikan  variabel,  inferensi  dan  penegasan (defuzzifikasi).  Variabel  input  yang  digunakan  adalah  permintaan  dan  persediaan  serta variabel output jumlah produksi. Data produksi yang diperoleh dari industri Dwi Jaya Bakery adalah  data  pada  bulan  September  2018  -  Februari  2019.  Untuk  pengujian  data  yang digunakan adalah sebanyak 28 data untuk setiap jenis rotinya yakni pada tanggal 1 sampai 28  februari  2019,  yang  sudah  ditambah  dengan  persamaan  transformasi  dan  diuji menggunakan  pengujian  MAPE(Mean  Absolut  Percentage  Error)  dimana  akan  dicari  nilai kesalahan  untuk  data  setiap  jenis  rotinya.  Nilai  kesalahan  yang  diperoleh  dengan menerapkan metode pengujian MAPE yang sudah ditambah persamaan transformasi untuk jenis roti kecil cokelat adalah 1,936786%, roti kecil mocca 6,209643%, roti besar goreng cokelat 3,886071% dan roti besar abon 6,646429%.
Kata kunci: fuzzy tsukamoto, roti, MAPE, transformasi.

## 1. PENDAHULUAN
Roti  merupakan  sumber  karbohidrat  yang  berbahan  dasar  utama  tepung  terigu  dan air, yang difermentasikan dengan ragi, tetapi ada juga yang tidak menggunakan ragi. Roti dibuat  bukan  hanya  untuk  memenuhi  kebutuhan  konsumsi  keluarga  tetapi  roti  sudah diproduksi  untuk  dipasarkan.  Produksi  ini  dilakukan  oleh  industri  perdagangan  yang bergerak  di  bidang  makanan,  mulai  dari  industri  yang  berskala  rumahan  hingga  industri yang  berskala  besar.  Dwi  Jaya  Bakery  merupakan  salah  satu  pabrik  industri  perdagangan yang bergerak di bidang produksi roti yang terletak di Jl. W.J Lalamentik, dan sudah ada sejak tahun 2001. Ada empat jenis roti yang di produksi di pabrik ini yaitu roti kecil cokelat, roti kecil mocca, roti besar goreng cokelat dan roti besar abon.Roti dengan ukuran kecil di jual dengan  harga  Rp1000  dan  roti  dengan  ukuran  besar  yang  di  jual  dengan  harga  Rp  2000. Pabrik ini mempunyai 18 pekerja yang bekerja setiap harinya. Dwi Jaya Bakery memproduksi
roti tanpa melihat jumlah permintaan dan jumlah persediaan yang ada, jika terjadi produksi berlebihan  maka  roti  tersebut  akan  disimpan  sebagai  persediaan.  Roti  mempunyai  masa konsumsi yang tidak bertahan lama sekitar 5-6 hari sehingga tidak dapat dikonsumsi setelah hari itu karena roti akan berjamur. Di sisi lain apabila terjadi kekurangan produksi roti maka pelanggan  akan  kecewa  dan  pabrik  dirugikan.  Dwi  Jaya  Bakery  masih  belum  mampu menghasilkan jumlah produksi yang sesuai dengan jumlah permintaan dan persediaan yang ada sehingga bisa terjadi kelebihan dan kekurangan jumlah produksi roti.
Dwi  Jaya  Bakery  membutuhkan  sebuah  sistem  yang  digunakan  untuk  menentukan jumlah produksi roti yang tepat sesuai dengan jumlah permintaan dan persediaan yang ada dengan  menerapkan  suatu  metode.  Ada  banyak  metode  yang  dapat  digunakan  untuk mengatasi masalah penambahan atau pengurangan jumlah produksi roti, salah satu metode yang dapat digunakan yaitu logika fuzzy yakni metode Fuzzy Tsukamoto.
Menurut  Kusumadewi  [1]  metode  Tsukamoto  merupakan  perluasan  dari  penalaran monoton. Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-Then harus  dipresentasikan  dengan  suatu  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang monoton.  Kelebihan  dari  metode  ini  yaitu  lebih  cepat  dalam  melakukan  komputasi,  lebih intuitif, diterima oleh banyak pihak, lebih cocok untuk masukan yang diterima dari manusia dan bukan mesin.

## 2. METODE

## 2.1 Logika Fuzzy
Llogika  fuzzy  adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk  memetakan  suatu  ruang  input  ke dalam ruang output [1]–[3]. Untuk sistem yang sangat rumit, penggunaan logika fuzzy adalah salah satu pemecahannya. Sistem tradisional dirancang untuk mengontrol keluaran tunggal yang berasal dari beberapa masukan yang tidak saling berhubungan. Penambahan masukan yang baru akan memperumit proses kontrol dan membutuhkan proses perhitungan kembali dari semua fungsi. Kebalikannya, penambahan masukan baru pada sistem fuzzy, yaitu sistem yang  bekerja  berdasarkan  prinsip-prinsip  logika  fuzzy,  hanya  membutuhkan  penambahan fungsi keanggotaan yang baru dan aturan-aturan yang berhubungan dengannya.
Beberapa fungsi yang  biasa  digunakan untuk mencari fungsi keanggotaan menurut Kusumadewi dan Purnomo [4]:
a.  Representasi Linear
Pada representasi  linear, pemetaan  input ke derajat keanggotaannya digambarkan sebagai  sebuah  garis  lurus.  Representasi  kurva  linear  ini  terbagi  menjadi  2,  yaitu representasi kurva linear naik dan representasi kurva linear turun dan masing-masing kurva memiliki fungsi keanggotaan yang berbeda.
Representasi linear naik merupakan kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol (0) bergerak ke kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi. Dapat dilihat pada gambar 2.1.
Gambar 2.1 Representasi Linear Naik
Fungsi keanggotaan :
Dengan :
a = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol (0) b = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu (1)
x = nilai input yang akan diubah ke dalam bilangan fuzzy
Representasi  linear  turun  merupakan kebalikan  dari representasi  naik.  Garis lurus dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah. Dapat dilihat pada gambar 2.2.
Gambar 2.2 Representasi Linear Turun
Fungsi keanggotaan :
Dengan : a= nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu (1) b = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol (0) x = nilai input yang akan diubah ke dalam bilangan fuzzy
a. Representasi Kurva Segitiga
Kurva  segitiga  pada  dasarnya  merupakan  gabungan  antara  2  garis  (linear). Nilai-nilai disekitar b memiliki derajat keanggotaan turun cukup tajam (menjauhi 1). Dapat dilihat pada gambar 2.3.

## Gambar 2.3 Kurva Segitiga
Fungsi keanggotaan :
Dengan : a = nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan (0) b = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu (1) c = nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan(0) x = nilai input yang akan diubah ke dalam bilangan fuzzy
b. Representasi Kurva Trapesium
Kurva  trapesium  pada  dasarnya  seperti  bentuk  segitiga,  hanya  saja  ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1. Dapat dilihat pada gambar 2.4.
Gambar 2.4 Kurva Trapesium
Fungsi keanggotaan :
Dengan : a = nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan nol (0) b = nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan satu (1) c = nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan satu (1) d = nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan nol (0) x = nilai input yang akan diubah ke dalam bilangan fuzzy
c. Representasi Kurva Bahu
Daerah yang terletak di tengah-tengah suatu variabel yang direpresentasikan dalam bentuk segitiga, pada sisi kanan dan kirinya akan naik turun. Tetapi terkadang salah satu  sisi  dari  variabel  tersebut  tidak  mengalami  perubahan.  Himpunan  fuzzy “bahu”, bukan segitiga, digunakan untuk mengakhiri variabel suatu daerah fuzzy. Bahu  kiri  bergerak  dari  benar  ke  salah,  demikian  juga  bahu  kanan  bergerak  dari salah ke benar. Dapat dilihat pada gambar 2.5.
Gambar 2.5 Kurva Bahu

## 2.2 Fuzzy Tsukamoto
Menurut  Kusumadewi [4] ,  Metode  Tsukamoto  merupakan  perluasan  dari  penalaran monoton. Pada metode Tsukamoto, Setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus  dipresentasikan  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). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
Misalkan ada 2 variabel input, Var-1 (x) dan Var-2 (y), serta 1 variabel output, Var-3(z), dimana Var-1 terbagi atas 2 himpunan yaitu A 1 dan A 2 terbagi atas 2 himpunan B 1 dan B 2 , Var- 3 juga terbagi atas 2 himpunan yaitu C 1 dan C 2 (C 1 dan C 2 HARUS MONOTON). Ada 2 aturan yang digunakan, yaitu :
[R1] IF ( x is A 1 ) and (y is B 2 ) THEN (z is C 1 )
[R2] IF ( x is A 2 ) and (y is B 1 ) THEN (z is C 2 )
Alur inferensi untuk mendapatkan satu nilai crisp z seperti terlihat pada Gambar 2.6.

## Gambar 2.6 Inferensi dengan menggunakan Metode Tsukamoto
Dalam prosesnya, metode fuzzy tsukamoto memiliki beberapa tahapan, yaitu:
1. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi  adalah  proses  untuk  mengubah  masukan  sistem  yang  mempunyai  nilai tegas atau crisp menjadi himpunan fuzzy dan menentukan derajat keanggotaannya di dalam himpunan fuzzy.
2. Inferensi
Proses untuk membentuk rule yang akan  digunakan dalam bentuk  IF –THEN yang tersimpan  dalam  basis  keanggotaan  fuzzy  dan  mengubah  masukan  fuzzy  menjadi keluaran fuzzy dengan cara fuzzifikasi tiap rule (IF-THEN Rules) yang telah ditetapkan.
Tabel 2.1 Aturan Fuzzy If Then No Permintaan Persediaan Jumlah Rule Produksi 1 Rendah Rendah Rendah R1 2 Rendah Sedang Rendah R2 3 Rendah Tinggi Rendah R3 4 Sedang Rendah Sedang R4 5 Sedang Sedang Sedang R5 6 Sedang Tinggi Sedang R6 7 Tinggi Rendah Tinggi R7 8 Tinggi Sedang Tinggi R8 9 Tinggi Tinggi Tinggi R9
3. Defuzzifikasi  Mengubah  keluaran  fuzzy yang  diperoleh dari  mesin inferensi menjadi nilai tegas atau crisp. Hasil akhir diperoleh dengan menggunakan persamaan rata-rata pembobotan menggunakan metode rata-rata weight average.

## 2.3 Perencanaan Produksi
Perencanaan  produksi  adalah  aktivitas  untuk  menetapkan  produk  yang  diproduksi, jumlah  yang  dibutuhkan,  kapan  produk  tersebut  harus  selesai  dan  sumber-sumber  yang dibutuhkan. Pengendalian produksi adalah aktivitas yang menetapkan kemampuan sumber- sumber  yang  digunakan  dalam  memenuhi  rencana,  kemampuan  produksi  berjalan  sesuai rencana,  melakukan  perbaikan  rencana.  Tujuan  utamanya  adalah  memaksimumkan pelayanan  bagi  konsumen,  meminimumkan  investasi  pada  persediaan,  perencanaan kapasitas,  pengesahan  produksi  dan  pengesahan  pengendalian  produksi,  persediaan  dan kapasitas,  penyimpanan  dan  pergerakan  material,  peralatan,  routing dan  proses  planning, dan sebagainya [5], [6].
Penentuan jumlah produksi yang tepat, merupakan suatu hal yang harus dimiliki oleh sebuah perusahaan. Penentuan produksi yang kurang tepat akan menyebabkan perusahaan mengalami kerugian karena bisa jadi perusahaan terlalu berlebihan dalam memproduksi atau terlalu sedikit dalam memproduksi sehingga tidak sesuai dengan permintaan pelanggan  [7].

## 2.4  Transformasi
Transformasi adalah salah satu cara untuk memanipulasi yang paling umum. Fungsi transformasi terdri dari mengalikan, membagi, menambah, atau mengurangi konstanta pada input  atau  output.  Menambahkan  konstan  untuk  fungsi  ini  dipanggil  dengan  translasi  dan mengalikan dengan fungsi konstanta dengan dilatasi.
Berikut jenis-jenis transformasi yang dapat dilakukan antara lain: a.  Translasi (Pergeseran)
Gambar 2.7 Grafik Translasi
b.  Dilatasi (Peregangan)
Gambar 2.8 Grafik Dilatasi
Pada penelitian ini persamaan dilatasi digunakan untuk merapatkan dan meregangkan jumlah  roti  yang  harus  diproduksi  sedangkan  persamaan  translasi  digunakan  untuk menghitung pergeseran sejauh konstantanya,sehingga persamaanyang digunakan adalah:
1. Peregangan Vertikal
𝑦  =  𝑐𝑓(𝑥) ………………………………………..(2.5) dengan:
𝑦 = jumlah produksi tertinggi baru 𝑓(𝑥) = jumlah roti yang harus diproduksi yakni permintaan dikurangi persediaan
𝑐 = hasil bagi jumlah produksi tertinggi dan sedang
2. Perapatan Vertikal
𝑦 =   (1/𝑐)𝑓(𝑥) ……………………………………….. (2.6) dengan: 𝑦 = jumlah produksi terendah baru 𝑓(𝑥) = jumlah roti yang harus diproduksi yakni permintaan dikurangi persediaan
𝑐 = hasil bagi jumlah produksi sedang dan jumlah produksi rendah
3. Pergeseran Vertikal
𝑦 = 𝑓(𝑥) +  𝑘 ……………………………………….. (2.7) dengan:
𝑓(𝑥) = jumlah produksi tertinggi baru, sedang dan terendah k = konstanta yang menjadi besar pergeseran

## 2.5 Bagan Alir (FlowchartI)
Menurut Jogiyanto (2005), bagan alir (flowchart) merupakan bagan yang menunjukkan arus  pekerjaan  secara  keseluruhan  dari  sistem.  Bagan  ini  menjelaskan  urutan-urutan  dari prosedur-prosedur  yang  ada  didalam  sistem.  Gambaran  flowchart  dari  sistem  yang  akan dibuat dapat dilihat pada Gambar 2.9
Gambar 2.9 Flowchart Sistem Yang Diusulkan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Perancangan Sistem
Hasil  penerapan  metode  fuzzy  tsukamoto  untuk  menentukan  jumlah  produksi  roti merupakan antarmuka yang memudahkan pengguna saat ingin menggunakan sistem yang ada.Implementasi  antarmuka  berupa  tampilan  sistem  yang  memuat  informasi  kepada penguna dengan hak akses sistem kepada pengguna yakni admin yang merupakan manajer atau pemilik dari Dwi Jaya Bakery.

## 3.1.1 Tampilan Halaman Utama
Tampilan  Halaman  Utama  menampilkan  halaman  depan  dari  sistem  yang dibangun dan pada menu ini juga terdapat tombol login yang dapat digunakan untuk mengakses menu login , seperti yang dapat digambarkan pada gambar 3.1.

## Gambar 3.1 Tampilan Halaman Utama

## 3.1.2  Tampilan Menu Dashboard
Tampilan menu dashboard menyajikan data maksimum, tengah dan minimum untuk setiap jenis roti yang ada dan juga rangkuman 10 hari terakhir dari permintaan, persediaan dan produksi setiap jenis roti. Dapat di lihat pada gambar 3.3.
Gambar 3.3 Tampilan Menu Dashboard

## 3.1.3 Tampilan Menu Jenis Roti
Menu  jenis  roti  adalah  menu  yang  menampilkan  daftar  jenis  roti  beserta  harganya, dapat dilihat pada gambar 3.4.
Gambar 3.4 Tampilan Menu Jenis Roti

## 3.1.4 Tampilan Menu Transaksi
Tampilan menu transaksi adalah menu yang menyajikan data produksi berupa tanggal, jenis  roti,  permintaan,  persedian  serta  jumlah  produksi  setiap  hari.  Data  yang  ditampilkan adalah  data  produksi  selama 6  bulan  yaitu  dari  bulan  September  2018-Februari 2019 yang disajikan dalam bentuk tabel, seperti yang dapat dilihat dalam gambar 3.5.

## Gambar 3.5 Tampilan Menu Transaksi

## 3.1.5  Tampilan Menu Prediksi
Menu prediksi merupakan menu untuk melakukan perhitungan jumlah produksi roti menggunakan  metode  fuzzy  tsukamoto  dengan  memilih  jenis  roti  yang  ingin  dihitung, tanggal,  permintaan,dan  produksi  selanjutnya  akses  tombol  submit  maka  sistem  secara otomatis akan menentukan jumlah produksi. Dapat dilihat pada gambar 3.6.
Pada menu ini sistem akan secara otomatis menghitung jumlah produksi menggunakan metode fuzzy tsukamoto yang terdiri dari 3 langkah yakni mendefinisikan variable(fuzzifikasi), inferensi dan penegasan (defuzzifikasi). Gambar 3.7 merupakan Source code langkah pertama fuzzy tsukamoto yaitu mendefinisikan variabel.

## Gambar 3.7 Source code Mendefinisikan Variabel
Berdasarkan  gambar  3.7  dapat  dijelaskan  baris  1-4  merupakan  persamaan  yang digunakan untuk mengambil nilai dari permintaan, persediaan dan produksi yang telah di input. Selanjutnya pada baris 5-7 akan dibuat fungsi keanggotaan/himpunan fuzzy dari nilai permintaan, persediaan dan produksi yang telah diperoleh . Kemudian akan dilakukan iterasi pada  tiap  rule  seperti  pada  baris  8-Langkah  berikutnya  setelah  mendefinisikan  variable adalah inferensi. Berikut merupakan Source code ainfernsi yang dapat dilihat pada gambar 3.8.

## Gambar 3.8 Source code Inferensi
Gambar 3.8 merupakan source code langkah kedua yakni inferensi dimana akan ditentukan himpunan fuzzy rendah, sedang atau tinggi pada baris 1-3. Kemudian pada baris ke-4 akan di cari nilai minimum dari himpunan fuzzy yang telah di peroleh, lalu pada baris 5 sampai selesai akan di cari nilai z yang kemudian akan digunaakan pada proses defuzzifikasi. Langkah terakhir penegasan(defuzzifikasi). Berikut adalah  Source code dari langkah terakhir yang dapat dilihat dalam gambar 3.9.
Berdasarkan gambar 3.9 akan ditentukan nilai defuzzifikasi dengan cara menghitung rata- rata dari nilai z dengan nilain min yang telah diperoleh pada langkah 2 seperti pada baris 3- 5.

## 3.2 Hasil Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  pengujian  MAPE  (Mean Absolute  Percentage  Error).  Berdasarkan  hasil  pengujianMAPE  yang  diperoleh  setelah ditambahkan  persamaan  transformasi  mendapatkan  hasil  yang  lebih  optimal  dibanding dengan  sebelum  ditambahkan  persamaan  transformasi.  Hal  ini  dibuktikan  pada  hasil pengujian dengan menggunakan data yang sama yakni data tanggal 1-28 februari 2019, hasil pengujian yang diperoleh dengan menggunakan metode MAPE untuk hasil uji sistem tanpa persamaan transformasi untuk roti kecil cokelat adalah 4,923571, roti kecil mocca 11,51214%, roti  besar  goring  cokelat  7,185714%  dan  roti  besar  abon  8,636071%  lebih  besar  nilai kesalahannya daripada dengan tambahan persamaan transformasi dimana roti kecil cokelat mendapat  nilai  kesalahan  1,936786%,roti  kecil  mocca  6,209643%,  roti  besar  goreng  cokelat 3,886071% dan roti besar abon 6,646429%.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  penerapan  metode  fuzzy  tsukamoto  untuk  penentuan jumlah produksi roti pada industri Dwi Jaya Bakery maka dapat disimpulkan bahwa aplikasi Penerapan  metode  fuzzy  Tsukamoto  dalam  penentuan  jumlah  produksi  roti  telah  dibuat sesuai  perancangan  dan  dapat  digunakan  dalam  merekomendasikan  penentuan  jumlah produksi roti. Aplikasi ini juga memiliki kinerja sistem yang mampu berjalan sesuai dengan kebutuhan  fungsional.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil  pengujian  Black  Box  yang  100% sukses. Berdasarkan hasil pengujian MAPE (Mean Absolute Percentage Error) dengan tambahan persamaan transformasi terhadap 28 data uji pada bulan Februari 2019 untuk 4 jenis roti yakni roti kecil cokelat, roti kecil mocca, roti besar goreng cokelat dan roti besar abon. 4 jenis roti tersebut mendapatkan nilai presentase error yang rendah yakni di bawah 10%. Untuk jenis roti  kecil  cokelat  mendapatkan  presentase  error  sebesar  1,936786%,  roti  kecil  mocca mendapatkan  presentase  error  sebesar  6,209643%,  roti  besar  goreng  cokelat  mendapatkan presentase error sebesar 3,886071% dan roti besar abon mendapatkan presentase eror sebesar 6,646429%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Kusumadesi, Aplikasi Logika Fuzzy Fungsi Keanggotaan. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[2]  C.  Kahraman,  S.  C.  Onar,  and  B.  Oztaysi,  “Fuzzy  Multicriteria  Decision-Making:  A Literature Review,” International Journal of Computational Intelligence Systems, vol. 8, no. 4, pp. 637–666, Jul. 2015, doi: 10.1080/18756891.2015.1046325.
[3]  G. Prabakaran, D. Vaithiyanathan, and M. Ganesan, “Fuzzy decision support system for improving the crop productivity and efficient use of fertilizers,” Computers and Electronics in Agriculture, vol. 150, pp. 88–97, Jul. 2018, doi: 10.1016/j.compag.2018.03.030.
[4]  S.  Kusumadesi  and  H.  Pernomo,  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[5]  H.  Kusuma,  Manajemen  produksi :  perencanaan  dan  pengendalian  produksi.  Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2002.
[6]  A. Eunike, N. W. Setyanto, R. Yuniarti, I. Hamdala, R. P. Lukodono, and A. A. Fanani, Perencanaan Produksi dan Pengendalian Persediaan: Edisi Revisi. Universitas Brawijaya Press, 2021. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=8AJWEAAAQBAJ
[7]  A. H. Nasution and Y. Prasetyawan,  Perencanaan dan pengendalian produksi. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2008.