## OPTIMASI JUMLAH PRODUKSI TEMPE DI FOREVERFRESH MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Nitis Weka Prakosa Adi, Sentot Achmadi, Agung Panji Sasmito Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818093@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk menerapkan metode Fuzzy Tsukamoto dalam prediksi permintaan tempe pada home industri Foreverfresh. Meskipun metode Fuzzy Tsukamoto telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, belum  banyak  penelitian  yang  menggunakan  metode  ini  dalam  konteks  optimasi  jumlah  produksi  tempe  pada home  industri. Home industri Foreverfresh  merupakan usaha kecil  yang  berfokus pada produksi dan penjualan tempe dengan variasi rasa dan kemasan yang menarik. Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan kontribusi penting bagi home industri ForeverFresh dalam  mengoptimalkan  manajemen produksi dan persediaan.  Metode Fuzzy  Tsukamoto sangat  berguna  dalam  situasi  di  mana  aturan-aturan  berdasarkan  logika  tradisional  sulit diimplementasikan karena kompleksitas situasi atau ketidakpastian dalam data yang digunakan. Dalam penelitian ini, prediksi produksi tempe untuk rentang bulan Februari 2022 hingga Desember 2022 telah menghasilkan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  sebesar  9,1%,  mencerminkan  tingkat  ketepatan  sebesar  90,9%.  Dengan demikian, hasil peramalan ini dapat dianggap sangat akurat.
Kata kunci: Fuzzy Tsukamoto, Fuzzy, Tempe, Optimasi Produksi Tempe, MAPE.

## 1. PENDAHULUAN
Home  industri  memiliki  peran  penting  dalam perekonomian  lokal,  terutama  dalam  sektor  pangan. Salah satu produk pangan yang populer dan memiliki potensi  pasar  yang  luas  adalah  tempe.  Tempe merupakan  makanan  yang  berasal  dari  kedelai  yang telah difermentasi, dan memiliki nilai gizi yang tinggi serta  kandungan  protein  yang  baik  bagi  kesehatan. Home industri Forever Fresh merupakan sebuah usaha kecil  yang  berfokus  pada  produksi  dan  penjualan tempe dengan berbagai variasi rasa dan kemasan yang menarik dan didistribusikan ke berbagai swalayan dan toko.
Namun,  meskipun  metode  Fuzzy  Tsukamoto telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi, belum  banyak  penelitian  yang  menggunakan  metode ini  dalam  konteks  prediksi  permintaan  tempe  pada home  industri.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menerapkan  metode Fuzzy  Tsukamoto  dalam  prediksi  permintaan  tempe pada home industri Forever Fresh untuk mengoptimalkan produksi tempe pada tiap periodenya.
Diharapkan bahwa hasil dari penelitian ini dapat memberikan  kontribusi  penting  bagi  home  industri Forever  Fresh  dalam  mengoptimalkan  manajemen produksi dan persediaan. Selain itu, penelitian ini juga diharapkan  dapat  menjadi  acuan  bagi  home  industri sejenis  dalam  mengaplikasikan  metode  Fuzzy Tsukamoto dalam prediksi permintaan produk mereka.
Dengan  adanya penelitian  ini, diharapkan  home industri  Forever  Fresh  dapat  meningkatkan  efisiensi dan  efektivitas  operasionalnya,  serta  meminimalkan risiko  persediaan  yang  tidak  terjual  atau  kekurangan persediaan saat permintaan meningkat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian Akbar Ariya Caraka berjudul "Logika Fuzzy  Menggunakan  Metode  Tsukamoto  Untuk Prediksi  Perilaku  Konsumen  di  Toko  Bangunan" bertujuan  mengembangkan  sistem  prediksi  perilaku konsumen  dengan  metode  logika  fuzzy  Tsukamoto berdasarkan data nota pembelian konsumen. Sistem ini memprediksi penggunaan  barang dalam tiga kategori utama:  tembok,  lantai,  dan  atap,  serta  mengukur akurasi prediksi menggunakan nilai MAPE. Diharapkan sistem ini akan membantu pedagang toko bangunan  mengelola  persediaan  barang  dengan  lebih efisien dan meningkatkan kepuasan konsumen dengan menyediakan  barang  sesuai  dengan  kebutuhan mereka.[1]
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Cici Astria berjudul  "  Implementasi  Inferensi  Fuzzy  Tsukamoto pada  Prediksi  Penjualan  Telur  Ayam  Eropa  pada Bisnis Raffa Telur" tujuan penelitian ini adalah untuk meramalkan jumlah pembelian telur ayam Eropa dari pihak supplier yang dilakukan oleh bisnis Raffa Telur di  Kota  Pematangsiantar.  Metode  yang  digunakan adalah logika fuzzy Tsukamoto dengan mempertimbangkan  variabel  penjualan,  persediaan, dan pembelian. Variabel penjualan memiliki himpunan  fuzzy  "bertambah"  dan  "berkurang," persediaan  memiliki  himpunan  fuzzy  "banyak"  dan "sedikit,"  sementara  pembelian  memiliki  himpunan fuzzy  "banyak"  dan  "sedikit."  Hasil  prediksi  jumlah pembelian  telur  ayam  Eropa,  dengan  nilai  penjualan sebesar  6500  dan  persediaan  sebesar  25000,  adalah sebanyak  29583  butir.  Penelitian  ini  memberikan informasi  yang  berguna  untuk  mengelola  dan mengoptimalkan stok telur ayam Eropa yang dipesan
dari  supplier,  berdasarkan  tingkat  penjualan  dan persediaan yang ada.[2]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ade  Mandala Putra dan timnya dengan judul "Implementasi Metode Fuzzy  Tsukamoto  Pada  Sistem  Prediksi  Pembelian Barang  Toko  Abila  Collection  Berbasis  Website" bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah  aplikasi prediksi  pembelian  guna  meningkatkan  persediaan barang di Toko Abilla Collection, yang mengkhususkan  diri  dalam  penjualan  berbagai  jenis pakaian seperti kemeja, dress, dan gamis. Metode yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  fuzzy Tsukamoto,  yang  menggunakan  data  persediaan, penjualan,  dan  sisa  barang  dari  Maret  2014  hingga Desember 2019. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem  prediksi  dengan  metode  fuzzy  Tsukamoto mampu  menghasilkan  perhitungan  yang  serupa dengan perhitungan manual. Selain itu, nilai rata-rata persentase  error  (MAPE)  dari  sistem  prediksi  untuk masing-masing  jenis  pakaian  adalah  14,93%  untuk kemeja, 8,74% untuk dress, dan 96,17% untuk gamis. Penelitian  ini  memberikan  informasi  yang  sangat berguna  dalam  mengelola  dan  mengoptimalkan pembelian  barang  serta  meningkatkan  pengendalian persediaan di toko pakaian tersebut. [3]
Dalam  studi  yang  berjudul  "Penerapan  Metode Inferensi  Fuzzy  Tsukamoto  untuk  Prediksi  Curah Hujan Dasarian di Sumenep," peramalan curah hujan menjadi  sangat  penting  dalam  meramalkan  awal musim dikarenakan  fenomena cuaca  yang sering  kali tidak stabil. Dalam penelitian ini, kami mengaplikasikan  metode  inferensi  fuzzy  Tsukamoto untuk  memperkirakan  curah  hujan  pada  interval dasarian di Sumenep. Hasil peramalan yang dihasilkan menggunakan  pendekatan  ini  menunjukkan  tingkat akurasi  yang  baik,  dengan  nilai  MAPE  sebesar 10,64%.  Dengan  metode  fuzzy  Tsukamoto,  kami mampu memprediksi dengan baik kapan awal musim kemarau  akan  dimulai,  yakni  pada  Dasarian  3  bulan April tahun 2020, serta meramalkan awal musim hujan pada Dasarian 2 di bulan November 2020.[4]

## 2.2. Fuzzy Tsukamoto
Fuzzy  Tsukamoto  merupakan  salah  satu  teknik dalam  logika fuzzy yang  digunakan  untuk  proses pengambilan  keputusan  dengan  mengaplikasikan model  matematis terhadap pengetahuan  yang bersifat tidak  pasti  atau  ambigu.  Metode  ini  pertama  kali dikembangkan  oleh  Prof.  Tsukamoto  dan  digunakan secara  luas  dalam  berbagai  konteks  seperti  sistem pendukung keputusan, prediksi, dan kontrol.
Fuzzy  Tsukamoto  menerapkan  aturan-aturan fuzzy  yang  diformulasikan  dalam  bentuk  kondisi  IF- THEN  untuk  melakukan  pengambilan  keputusan. Aturan-aturan  ini  menghubungkan  himpunan  fuzzy pada  variabel  input  dengan  himpunan  fuzzy  pada variabel  output.  Pendekatan  ini  menggabungkan aturan-aturan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  serta operasi-operasi fuzzy untuk menghasilkan output yang mencerminkan keputusan yang diambil.
Untuk  mendapatkan  nilai  output  yang  konkret (Z*),  metode  ini  melibatkan  pencarian  nilai  rata-rata pusatnya.
Dalam notasi: 𝛼𝑖 = nilai keluaran pada aturan ke- 𝑖 𝑍𝑖 =  derajat  keanggotaan  nilai  keluaran  pada aturan ke- 𝑖 n = banyaknya aturan yang digunakan.

## 2.3. MAPE
MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) adalah  metrik  evaluasi  yang  digunakan  untuk mengukur akurasi dari model peramalan atau prediksi dalam  statistik  dan  analisis  data.  MAPE  mengukur sejauh mana perbedaan persentase antara nilai prediksi dan nilai aktual dari data yang diamati. Dalam istilah sederhana,  MAPE  memberikan  gambaran  tentang seberapa akurat  model  atau metode peramalan dalam memprediksi nilai-nilai masa depan.[5]
Persamaan:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1/𝑛 ∑ | 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙
| (1) Keterangan:
n = jumlah data.
Tabel 1 Jangka Nilai MAPE Nilai MAPE Keterangan <10% Model Peramalan Sangat Baik 10-20% Model Peramalan Baik 20-50% Model Peramalan Layak >50% Model Peramalan Buruk

## 3. METODE PENELITIAN
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  melibatkan penggunaan  metode  analisis  data  dan  observasi langsung  di  lokasi  untuk  memahami  permintaan  dan produksi  tempe.  Penelitian  ini  memiliki  karakter eksploratif,  di  mana  penulis  berusaha  menggali informasi untuk pengembangan sistem  informasi  dan penerapan metode Fuzzy Tsukamoto dalam memprediksi  hasil  produksi  tempe  berdasarkan permintaan yang ada.

## 3.1. Tahapan Logika Fuzzy Tsukamoto
Gambar 1. Tahapan Fuzzy Tsukamoto
1. Fuzzyfikasi
Fuzzifikasi  adalah  satu  tahapan  mengubah  nilai input  dari  nilai  tegas  ( crisp )  menjadi  himpunan fuzzy guna menentukan derajat keanggotaan pada himpunan tersebut.[6]
2. Inferensi
Tahapan  mengubah  nilai  input  fuzzy  menjadi output fuzzy dengan proses fuzzifikasi tiap aturan
(rule) yang telah ditetapkan. Menggunakan fungsi implikasi  MIN  untuk  mendapatkan  nilai  alpha- predikat tiap-tiap rule. Kemudian masing-masing nilai alpha-predikat digunakan untuk menghitung output masing-masing rule (nilai z).
3. Defuzzyfikasi Mengubah output fuzzy yang diperoleh dari mesin inferensi  menjadi  nilai crisp .  Metode  rata-rata Weight  Average  digunakan  untuk  memperoleh
hasil  akhir.  Menjelaskan  kronologis  penelitian, termasuk  desain  penelitian,  prosedur  penelitian (dalam  bentuk  algoritma, pseudocode ,  atau lainnya), bagaimana menguji dan mengumpulkan data  [1],[3].  Deskripsi  alur  penelitian  harus didukung oleh referensi sehingga penjelasan yang ditulis dapat diterima secara ilmiah
3.2. Flowchart Fuzzy Tsukamoto
Flowchart sistem dapat seperti gambar 2.

## Gambar 2 Flowchart Fuzzy Tsukamoto
Flowchart  tersebut  untuk  alur  jalannya fuzzy Tsukamoto. Implementasi  dapat  menggunakan  data
penjualan selama beberapa periode dapat dilihat pada tabel 2. Tabel 2 Data Inputan Variabel Tanggal Pengiriman Produksi Permintaan 4 Januari 2022 307 307 307 7 Januari 2022 290 290 290 11 Januari 2022 325 325 325 14 Januari 2022 232 232 232 18 Januari 2022 265 265 265 25 Januari 2022 215 215 215 28 Januari 2022 226 226 226 … … … … 30 Desember 2022 508 508 508
Setelah mengumpulkan data tersebut, buat aturan untuk  mengambil  keputusan  yang  tepat,  berikut aturannya:
1. Jika pengiriman rendah dan produksi sedikit, maka permintaan kecil.
2. Jika  pengiriman  rendah  dan  produksi  banyak, maka permintaan kecil.
3. Jika pengiriman tinggi dan produksi sedikit, maka permintaan kecil.
4. Jika  pengiriman  tinggi  dan  produksi  tinggi,  maka permintaan tinggi.
Keanggotaan Naik: Tabel 3 Keanggotaan naik
0 ; x <= a (x-a)/(b-a) ; a < x < b 1 ; x >= b Keanggtoaan Turun: Tabel 4 Keanggotaan Turun 1 ; x < a (b-x)/(b-a) ; a < x < b
0 ; x >= b
Maka didapatkan himpunan ditunjukan pada tabel 5

## Tabel 5 Nilai Himpunan Keanggotaan
Variabel Turun (a) Naik (b) Turun (x) Naik (x) Pengiriman 215 325 215 226 Produksi 215 325 215 226 Permintaan 215 325 215 226
Keterangan: a = nilai minimum dari semua data yang didapat. b = Nilai maksimum dari semua data yang didapat.
x = Nilai data terakhir yang ada di historis.
Pada tabel 4 adalah hasil pengumpulan data dari keseluruhan  data  historis  didapat  beberapa  nilai. Terdapat  3  variabel  pengiriman,  produksi  dan permintaan variabel tersebut dicari derajat keanggotaanya naik dan turun.
Hasil  nilai  keanggotaan  dari  perhitungaan tersebut  didapatkan  data  nilai  keanggotaan  dari variabel tersebut dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Nilai Keanggotaan Variabel Turun Naik Pengiriman 1 0,1 Produksi 1 0,1 Permintaan 1 0,1
Tahap inferensi perbandingan  nilai  minimum dengan aturan yang sudah dibuat hasil didapatkan pada tabel 7.
Tabel 7 Nilai Minimum Dengan Aturan Pengiriman Produksi Alpha min Permintaan rendah 1 sedikit 1 1 215 rendah 1 tinggi 0,1 0,1 224,9 tinggi 0,1 sedikit 1 0,1 224,9 tinggi 0,1 tinggi 0,1 0,1 216,1 Total 1,3
Pada  Tabel  7  adalah  tabel  inferensi  jika pengirman  nilai  keanggotaanya  sedikit  daripada produki maka alpha minnya adalah nilai yang terendah lalu  lihat  fungsi  keanggotan  dari  fungsi  turun.  Maka didapatkan nilai alpha 1 = 1, alpha 2 = 0,1 alpha 3 = 0,1 dan alpha 4 = 0. zPredikat 1 = 215, zPredikat 2 = 224,9 zPredikat 3 = 224,9, zPredikat4 = 216,1. Tahapan  selanjutnya  yaitu defuzzyfikasi dengan  cara seperti persamaan 2 .
∑ 𝑎 𝑖 𝑧 𝑖 ∑ 𝑎 𝑖 (2)
Z = 𝑎𝑝𝑟𝑒𝑑1∗𝑧1+𝑎𝑝𝑟𝑒𝑑2∗𝑧2+𝑎𝑝𝑟𝑒𝑑3∗𝑧3+𝑎𝑝𝑟𝑒𝑑4∗𝑧4 𝑎𝑝𝑟𝑒𝑑1+𝑎𝑝𝑟𝑒𝑑2+𝑎𝑝𝑟𝑒𝑑3+𝑎𝑝𝑟𝑒𝑑4
Z = 1∗215+0,1∗224,9+0,1∗224,9+0,1∗226 1+0,1+0,1+0,1 Z = 216,607
Dari  hasil  yang  didapatkan  yaitu  216  nilai dibulatkan  ke  bawah.  Perhitungan  tersebut  untuk memprediksi  periode  selanjutnya  pada  tanggal  1 Februari 2022.

## 3.3. Pengujian Akurasi
Hasil  prediksi  dari  bulan  februari  2022  hingga desember  2022  dapat  dilihat  pada  Tabel  8  terdapat hasil  APE  ( Absolute  Percentage  Error ).  Nilai  APE tersebut  dihitung  rata  ratanya  atau  MAPE  ( Mean Absolute Percentage Error ) dari keseluruhan prediksi produksi tempe
Tabel 8 Pengujian Akurasi Data Tanggal Aktual Observ asi APE 1 Februari 2022 258 216 16.279069767 442 4 Februari 2022 264 236 10.606060606 061 8 Februari 2022 272 260 4.4117647058 824 11 Februari 2022 222 271 22.072072072 072 15 Februari 2022 279 240 13.978494623 656 18 Februari 2022 233 242 3.8626609442 06 21 Februari 2022 264 256 3.0303030303 03 28 Februari 2022 252 243 3.5714285714 286 30 Desember 2022 508 526 3.5433070866 142
Dari Tabel 8 untuk mengetahui seberapa tingkat keakurasian  hasil  prediksi  dilakukan  perhitungan dengan  metode Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE ). Pengujian dilakukan dengan
membandingkan  hasil  prediksi  dengan  nilai  aktual. Akurasi yang didapat setelah perhitungan MAPE yaitu
9.0113033307313, sehingga peramalan dapat dikatakan sangat baik.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Implementasi Antar Muka
a) Tampilan Login
Pembuatan aplikasi yaitu website untuk mengimplementasikan dari metode Fuzzy Tsukamoto ke dalam website agar dapat digunakan oleh pengguna yang ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Login
b) Tampilan Dashboard
Dashboard tampilan  awal  ketika  setelah melakukan  autentikasi  maka  akan  dilanjutkan  ke tampilan dashboard yang ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5 Tampilan Dashboard
c) Tampilan Halaman Produk
Tampilan data selama penjualan dari tahun 2022
bulan januari hingga bulan Februari 2023

## Gambar 6 Halaman Produk
d) Tampilan Halaman Prediksi
Pada  halaman  Prediksi  untuk  menghitung prediksi pada permintaan periode selanjutnya.
Gambar 7 Halaman Prediksi e) Tampilan Proses
Pada  tampilan  proses  menunjukan  proses  atau tahapan perhitungan fuzzy Tsukamoto

## Gambar 8 Proses
4.2. Pengujian Browser Dalam pengujian fungsionalitas browser , dilakukan  serangkaian  pengujian  untuk  memastikan bahwa  semua  kebutuhan  fungsional  yang  diharapkan telah  terpenuhi  dan  aplikasi  dapat  berjalan  dengan baik. Pengujian dilakukan pada dua jenis browser yang berbeda pada perangkat dengan spesifikasi Intel Core i3-6006U  2 GHz  dan  RAM 12 GB  hasil ditunjukkan pada tabel 7.
Tabel 9 Hasil Pengujian Browser No Fitur Browser Microsoft Edge Google Chrome 1. Menampilkan data   2. Menambahkan data   3. Mengubah data   4. Menghapus data   5. Menampilkan proses perhitungan   6. Menampilkan hasil perhitungan   Persentase 100% 100%
4.3. Pengujian Fungsionalitas Sistem Pengujian fungsionalitas sistem dilakukan untuk memahami  komponen-komponen  yang  beroperasi sesuai  dengan  standar  yang  ditetapkan  dalam  sistem. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk mengidentifikasi elemen-elemen yang berjalan secara benar  serta  untuk  mendeteksi  dan  memahami kesalahan-kesalahan  program  yang  mungkin  terjadi saat sistem dieksekusi.
4.4. Pengujian Sistem Authentication. Pengujian  Sistem Authentication merujuk  pada proses  evaluasi  dan  verifikasi  komponen  keamanan yang digunakan untuk mengidentifikasi dan memastikan identitas pengguna atau entitas yang ingin mengakses suatu sistem. Dalam konteks ini, pengujian bertujuan untuk memeriksa apakah sistem autentikasi
berfungsi dengan benar, apakah mekanisme pengenalan identitas berjalan sesuai yang diharapkan, serta  apakah  lapisan  keamanan  yang  digunakan mampu mencegah akses oleh pihak yang tidak berhak dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 10 Pengujian Sistem Authentication No Pengujian Harapan Hasil 1 Pengisian data kosong Menampilkan pesan silahkan masukkan email dan password Sesuai 2 Ketika Salah Password atau Email Menampilkan pesan kata sandi atau e-mail salah Sesuai 3 Ketika memasukkan data dengan benar Masuk ke halaman dashboard Sesuai 4 Ketika menekan tombol Logout Masuk ke halaman indeks perlu autentikasi kembali Sesuai
4.5. Pengujian Halaman Data Produk Tabel 11 Pengujian Sistem Pada Halaman Produk. No Pengujian Harapan Hasil 1 Menampilkan Data Variabel yang ada Menampilkan keseluruhan data yang ada di database Sesuai 2 Tambah Data Masuk Halaman Tambah Data Sesuai 3 Memasukkan ID Yang Sudah Ada Pada Kolom ID Periode Menampilkan pesan data sudah ada Sesuai 4 Mengosongkan kolom id Menampilkan pesan mohon isi id periode Sesuai 5 Proses Menambahkan Data Dengan Kolom Yang Sesuai Masuk ke halaman data produk Sesuai 6 Melakukan Proses Dengan Data Kosong Menampilkan Pesan mohon form diisi Sesuai 7 Melakukan Ubah Data Pada Satu Baris Data Menuju Ke Halaman Ubah Data Sesuai 8 Mengisi Form Dengan Karakter Selain Angka Atau Mengubah ID Periode Tidak Bisa memasukkan karakter lain, selain angka. Hanya dapat memasukkan karakter angka. Sesuai 9 Mengubah Data Dan Memproses Perubahan Menuju Ke Halaman Data Produk Dan Data Berhasil Diubah Sesuai 10 Menghapus Data Pada Baris Tertentu Data Berhasil Dihapus Sesuai

## 4.6. Pengujian Halaman Data Training
Tabel 12 Pengujian Sistem Pada Halaman Data Training. No Pengujian Harapan Hasil 1 Menampilkan Data Training Yang Ada Pada Database Menampilkan Keseluruhan Data T raining yang ada di Database Sesuai 2 Tambah Prediksi Masuk Halaman Prediksi Sesuai 3 Menghapus Data Pada Baris Tertentu Data Berhasil Dihapus Sesuai
4.7. Pengujian Halaman Prediksi Tabel 13 Pengujian Sistem Pada Halaman Prediksi . No Pengujian Harapan Hasil 1 Memilih Data Pada Bulan Januari, Melakukan Proses Menampilkan Pesan, Pilih tanggal pada bulan februari karena kecukupan data adalah 8 data. Sesuai 2 Memilih Pada Bulan Februari Dan Proses Hitung Menampilkan Perhitungan Prediksi Pada Tanggal Yang Dipilih Sesuai 3 Menyimpan Data Hasil Perhitungan Prediksi Jika Data Belum Ada Menampilkan Pesan Apakah Anda yakin ingin menyimpan data,Jika tekan iya maka akan menyimpan dan menuju halaman data training Sesuai 4 Menyimpan Data Hasil Perhitungan Prediksi Jika Data Sudah Ada Mematikan fungsi pada tombol save changes Sesuai

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian optimasi jumlah produksi tempe  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa,  optimasi menggunakan fuzzy Tsukamoto data yang digunakan selama  1  tahun  tedapat  kesalahan  yang  dihitung menggunakan MAPE yaitu 9.0113033307313% yang berarti peramalan sangat baik. Berdasarkan pengujian fungsional  diketahui  seluruh  fitur  berjalan  dengan
baik.  Berdasarkan  pengujian  browser,  web  dapat ditampilkan  dengan  baik  di browser google  chrome, microsoft edge.
Penilitian ini dapat dikembangkan menggunakan aplikasi  android.  Data  yang  diprediksi  dapat  dibuat perproduk sehingga lebih baik lagi.
DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. A. Caraka, H. Haryanto, D. P. Kusumaningrum,  and  S.  Astuti,  “Logika  Fuzzy
Menggunakan Metode Tsukamoto Untuk Prediksi Perilaku Konsumen Di Toko
Bangunan,” Techno.COM ,  vol.  14,  no.  4,  pp. 255–265, 2015.
[2]  C.  Astria,  H.  Okprana,  A.  Wanto,  D.  Hartama, and  H.  S.  Tambunan,  “Implementasi  Inferensi Fuzzy Tsukamoto pada Prediksi Penjualan Telur Ayam Eropa pada Bisnis  Raffa Telur,” KOMIK (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) , vol.  4,  no.  1,  pp.  58–61,  2020,  doi: 10.30865/komik.v4i1.2587.
[3]  A.  M.  Putra,  T.  Rismawan,  and  B.  Syamsul, “Implementasi Metode Tsukamoto Pada Sistem,” Coding    J.  Komput.  dan  Apl. ,  vol.  09, no. 01, pp. 1–9, 2021.
[4]  I. Muhandhis, A. S. Ritonga, and M. H. Murdani, “Implementasi Metode Inferensi Fuzzy
Tsukamoto  Untuk  Memprediksi  Curah  Hujan Dasarian Di Sumenep,” J. Ilm. Edutic  Pendidik. dan Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 01–10, 2021, doi: 10.21107/edutic.v8i1.8907.
[5]  I.  Nabillah  and  I.  Ranggadara,  “Mean  Absolute Percentage  Error  untuk  Evaluasi  Hasil  Prediksi
Komoditas Laut,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 250–255, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.
[6]  Y.  Ferdiansyah  and  N.  Hidayat,  “Implementasi Metode  Fuzzy  -  Tsukamoto  Untuk  Diagnosis Penyakit Pada Kelamin Laki Laki,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 12, pp. 7516–7520, 2018.
[7]  B. Sarwono, No Title . Depok: Penebar Swadaya, 2006.
[8]  I. M. A. B. Saputra, N. W. R. R. Saraswati, I. B. N. Pascima, and N. N. U. Januhari, “Implementasi Fuzzy Tsukamoto dalam Prediksi Produksi  Madu  Trigona,” J.  Eksplora  Inform. , vol.  11,  no.  1,  pp.  12–19,  2022,  doi: 10.30864/eksplora.v11i1.545.
[9]  R.  Hermiati,  A.  Asnawati,  and  I.  Kanedi, “Pembuatan  E-Commerce  Pada  Raja  Komputer Menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Php  Dan Database Mysql,” J. Media Infotama , vol. 17, no.
1, pp. 54–66, 2021, doi:
10.37676/jmi.v17i1.1317.
[10]  Petrus Katemba and R. Koro, “Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linear,” J. Ilm. Flash , vol. 3, no. 1, pp. 42–51, 2017.