## IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY DALAM MENGOPTIMALKAN PERSEDIAAN BARANG DENGAN METODE MAMDANI
Azizah 1 , Fauziah 2
Program Studi Informatika, Universitas Nasional Azizahif99@gmail.com 1 , fauziah@civitas.unas.ac.id 2
Submitted March 8, 2020; Revised June 25, 2020; Accepted July 5, 2020

## Abstrak
Logika  fuzzy  dianggap  mampu  untuk  memetakan  suatu  ruang  input  ke  dalam  suatu  ruang  output. Untuk  mengoptimalkan  persediaan  yang  ada  pada  warung  affan  dapat  menggunakan  logika  fuzzy dengan  metode  Mamdani.  Penggunaan  logika  fuzzy  diperlukan  untuk  mengoptimalkan  persediaan barang  di  warung  Affan  agar  persediaan  barang  tidak  berlebih.  Metode  penelitian  menggunakan metode studi literatur dan analisis data dengan tingkat keakuratan data mencapai 83%. Dari analisis ini dapat  mengetahui  dan  mengoptimalkan  persediaan  barang  pada  warung  affan  dengan  metode Mamdani pada bulan januari 2020 mendapatkan keakuratan data 83% dengan permintaan 1.500 unit , terjual 2.100 unit dan persediaan yang dibutuhkan yaitu 2.300.
Kata kunci : matlab, Mamdani, fuzzy, persediaan, optimal.

## Abstract
The  fuzzy  logic  is  thought  to  be  able  to  map  an  input  space  into  an  output  space.  To  optimize  the inventory in Affan stalls can use fuzzy logic with Mamdani method. The use of fuzzy logic is necessary to optimize the inventory in Affan stalls to avoid excess items. The study method uses literature study and data analysis with the accuracy of data reaches 83%. From this analysis can know and optimize the inventory of goods in Affan stalls with method Mamdani in January 2020 get the accuracy of the data 83% with the demand of 1,500 units, sold 2,100 units and supplies required IE 2,300.
Keywords: matlab, Mamdani, fuzzy, inventory, optimal.

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa  ini  pergerakan  teknologi  semakin berkembang  dengan  pesat  dan  banyaknya usaha yang hadir. Maka jika ingin berusaha dengan  baik  harus  menggunakan  strategi yang  matang  untuk  membuat  usaha berkembang.salah  satu  strategi  dengan perancanaan persediaan barang yang bagus dan  matang.  Warung  affan  merupakan warung  yang  mennjual  bahan  makanan pokok  dan  makanan  ringan  seperti  gula, beras,  kopi  dan  lainnya.  Warung  affan memiliki  pelanggan  lebih  dari  100  orang dalam  1  hari  nya.  Namun  pemilik  warung affan  memiliki  masalah  seperti  berapa banyaknya  barang  yang  dirpoduksi  dapat memenuhi  kebutuhan  pembeli  dan  agar tidak terbuang dengan sia-sia. Ketersediaan
produk  dapat  menentukan  presentase permintaan  dan  semakin  tinggi  persediaan barang  dagangan,  semakin  besar  stok cadangan  [1].  Keuntungan  yang  maksimal diperoleh  dari  penjualan  yang  maksimal. Penjualan  yang  maksimal  artinya  dapat memenuhi  permintaan–permintaan  yang ada. Apabila jumlah produk yang diproduksi  oleh  perusahaan  kurang  dari jumlah  permintaan  maka  perusahaan  akan ke    hilangan  peluang  untuk  mendapatkan keun   tungan yang maksimal [2].
Pada  pelaku  usaha,  untuk  mengoptimalan persediaan barang akan memberikan pengaruh  yang  besar,  karena  selain  untuk mengoptimalkan  berpengaruh  juga  pada biaya  yang  dikeluarkan.  Karena  dapat memperkirakan pembelanjaan produk,
biaya transportasi dan penyimpanan. Banyak faktor yang menjadi kendala dalam menentukan  persediaan  barang.  Salah satunya permintaan maksimum dan minimum  dalam  waktu  tertentu.  Untuk itulah  diperlukan  sebuah  metode  untuk mengatasi  masalah  tersebut.  Logika fuzzy dianggap  mampu  untuk  memetakan  suatu ruang input ke  dalam  suatu  ruang output . Logika fuzzy diyakini  sangat  fleksibel  dan memiliki nilai toleransi terhadap data yang ada[3].
Dalam  kondisi  yang  nyata,  terdapat beberapa  aspek  dalam  dunia  nyata  yang selalu  atau  biasanya  berada  di  luar  model matematis  dan  bersifar  inexact.Konsep ketidakpastian inilah  yang menjadi konsep dasar munculnya konsep
logika fuzzy.Pencetus gagasan  logika  fuzzy adalah  Prof.  L.  A.  Zadeh  (1965)  dari California  University.  Pada  prinsipnya himpunan  fuzzy  adalah    93perluasan himpunan  crisp,  yaitu  himpunan  yang membagi  sekelompok  individu  ke  dalam dua  kategori,  yaitu  anggota  dan  bukan anggota[4].
Logika  fuzzy  mamdani  merupakan  salah satu  metode  yang  sangat  fleksibel  dan memiliki  toleransi  pada  data  yang  ada. Fuzzy mamdani memiliki kelebihan yakni, lebih  intuitif,  diterima  oleh  banyak  pihak. Penggunaan  fuzzy  mamdani  ini  sama halnya dengan penggunaan metode peramalan pada bidang statistik[5].
Pada penelitian ini akan digunakan Metode Mamdani untuk menyelesaikan permasalahan  jumlah  persediaan  barang. Metode Mamdani (Min-Max) Untuk metode  ini,  pada  setiap  aturan  yang berbentuk implikasi (“sebab-akibat”)
antesenden  yang  berbentuk  konjungsi (AND)  mempunyai  nilai  keanggotaan berbentuk  minimum  (min),  sedangkan konsekuen gabungannnya berbentuk maksimum (max), karena himpunan aturan-aturannya bersifat independent (tidak saling bergantungan)[6].
Kasus persediaan suatu barang pada pelaku usaha  bergantung  dengan  variable  yang ada  seperti,  jenis  produk,  biaya  produk, dan  lain-lain.  Dalam  kasus  ini  nilai variable tidak dapat diketahui dengan pasti. Himpunan Fuzzy merupakan suatu pengembangan lebih lanjut tentang konsep himpunan dalam matematika. Suatu himpunan fuzzy Ã dalam semesta pembicaraan  U  dinyatakan  dengan  fungsi keanggotaan  ,  yang  nilainya  berada  dalam interval [0,1] [7].
Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui penerapan perhitungan optimal produksi  dengan  menggunakan  logika fuzzy dengan  Metode  Mamdani.  Hasil  dari penelitian ini diharapkan agar memberikan manfaat sebagai berikut.
1. Penerapan perhitungan dengan menggunakan  Metode  Mamdani untuk warung Affan dapat memperkirakan total maksimal persediaan  yang  harus  dikeluarkan setiap bulannya agar dapat memenuhi  kebutuhan  pembeli  dan persediaan tidak berlebih.
2. Sebagai acuan ataupun informasi di bidang  industri  dalam  menentukan jumlah produksi yang optimal.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini
dimulai dengan mengumpulkan  data  dan  mempelajari literatur yang dapat mendukung penelitian. Setelah  itu  dilanjutkan  dengan  proses analisis data dan kesimpulan.

## Gambar 1. Alur Penelitian
1. Studi Literatur Metode  pengumpulan  data  pustaka  untuk mendapatkan  teori  yang  relevan  dengan permasalahan  yang  diteliti  sebagai  bahan rujukan dalam pembahasan.
Mul ai
Analisis data Studi Literatur Kesimp ulan Sele sai
2. Analisis data
Analisis  data  merupakan  pengolahan  data yang  diperoleh  dengan  aturan  yang  sudah ada. Dalam penelitian ini data yang didapat langsung  dari  warung  affan  yang  akan dianalisis menggunakan Metode Mamdani.
3. Kesimpulan Dengan  menyimpulkan  hasil  pembahasan yang telah dibahas sebelumnya.

## Kebutuhan Sistem
Untuk  menganalisa  data  penelitian  ini menggunakan software  Mathlab untuk mendapatkan hasil yang diinginkan.
Kebutuhan Perangkat Lunak User

## Tabel 1. Kebutuhan Perangkat Lunak
No Perangkat Lunak Spesifikasi Minimal 1 Mathlab Windows 10 Kebutuhan Perangkat Keras User

## Tabel 2. Kebutuhan Perangkat Keras
No Perangkat Keras Spesifikasi 1 CPU 1400 Mhz 2 Layar 540 x 960 px 3 Memory 1.5 Gb 4 Penyimpanan Internal 8 Gb

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  diperoleh  dalam  penilitian  ini berupa  produk  mie  instan  dengan  data permintaan,  persediaan  dan  produk  terjual warung affan dalam periode Agustus 2019 – Desember 2019. Untuk selanjutnya akan ditentukan  jumlah  persediaan  mie  instan pada  Januari  2020  jika  jumlah  permintaan sebesar  1.500  unit  atau  pcs  dan  jumlah persediaan  2.300  unit.  Sementara  warung affan  hanya  menyediakan  paling  banyak 2.500  unit  dan  paling  sedikit  500  unit. Seperti terlihat dalam Tabel 3.

## Tabel 3. Data Permintaan dan Persediaan
Barang No. Periode Waktu Permintaan (unit) Terjual (unit) Persediaan 1. Agustus 2019 500 500 500 2. September 2019 800 700 900 3. Oktober 2019 1.000 800 1.200 4. November 2019 650 750 950 5. Desember 2019 1.600 1.800 1.900 6. Januari 2020 1.500 2.100 2.300

## A. Pembentukan Himpunan Fuzzy
1. Fuzzifikasi variable permintaan
Berdasarkan  data  permintaan  (x)  paling banyak yaitu 1.500 dan paling sedikit 500, maka  fungsi  keanggotaan  dirumuskan sebagai berikut.

## Tabel 4. Nilai linguistic data permintaan
Nilai Linguistik Interval Turun [500 1000] Naik [650 1600]
μ permintTurun (x)
= {
μ permintNaik (x)
=

## {
Jika diketahui  permintaan sebanyak 1.500, maka.
Vol. 5 No. 1 Agustus 2020                                                                  e-ISSN: 2549  - 2837
μ permintNaik (1.500) = = = 1,307 2. Fuzzifikasi variable produk terjual
Berdasarkan  data  persediaan  (y)  paling banyak yaitu 2.100 dan paling sedikit 500, maka  fungsi  keanggotaan  dirumuskan sebagai berikut.

## Tabel 5. Nilai Linguistik Data Produk Terjual
Nilai Linguistik Interval Sedikit [500 750] Banyak [800 2.100]
μ terjuaksedikit (y) = { μ terjualbanyak (y) =

## {
Jika  diketahui  produk  terjual  sebanyak 2.100, maka.
Μ terjualbanyak (2.100)  = = = 1,73 3. Fuzzifikasi variable persediaan
Berdasarkan  data  persediaan  (z)  paling banyak yaitu 2.500 dan paling sedikit 500, maka  fungsi  keanggotaan  dirumuskan sebagai berikut.

## Tabel 6. Nilai Linguistik Data Produk
Persediaan Nilai Linguistik Interval Berkurang [500 900] Bertambah [950 2.500]
μ persedberkurang (z) = { μ persedbertambah (z) =

## {
Jika  diketahui  persediaan  sebanyak  2.300, maka.
Μ terjualbanyak (2.300)  = = =

## 1,55

## B. Komposisi Aturan-Aturan
Komposisi  aturan  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  Max  ( maximum ) yaitu  dengan  cara mengambil nilai maksimum dari semua aturan.
Tabel 7. Aturan Fuzzy Aturan Per mintaan Produk Terjual F. Implikasi Persediaan 1 Turun Banyak ═> Berkurang 2 Turun Sedikit ═> Berkurang 3 Naik Banyak ═> Bertambah 4 Naik Sedikit ═> Bertambah

## C. Defuzzifikasi
1. Permintaan
Berdasarkan data permintaan (x) 1.500 unit terdapat  pada  himpunan  turun  dan  naik, maka
μ permintNaik (x) =
{
Jika diketahui  permintaan sebanyak 1.500,
maka.
μ permintNaik (1.500) =
= = 1,307
2. Produk Terjual
Berdasarkan  data  persediaan  (y)  januari yaitu 2.100, maka
μ terjualbanyak (y) =

## {
Jika  diketahui  produk  terjual  sebanyak 2.100, maka.
Μ terjualbanyak (2.100) =
= = 1,3
3. Persediaan produk
μ persedbertambah (z)
=
{
Jika  diketahui  persediaan  sebanyak  2.300, maka.
Μ terjualbanyak (2.300)  = = = 1,55 Dengan  demikian  didapat  nilai  sebagai berikut.
Permintaan  naik  (1,307)  ,  Produk  terjual naik  (1,3)  serta  persediaan  bertambah (1,55).

## D.  Penerapan  Metode  Mamdani  Dengan Matlab
1. Tampilan Variabel input dan output
Gambar 2. Variabel Input Permintaan
Gambar  2  merupakan  variabel  input permintaan dengan variabel naik dan turun.
Gambar 3. Variabel I nput Produk Terjual
Gambar 3 merupakan variabel input produk terjual dengan variabel sedikit dan banyak.
Gambar 4. Variabel Output Persediaan
Gambar  4  merupakan  variabel output persediaan  dengan  variabel  berkurang  dan bertambah.
2. Tampilan rules metode Mamdani
Gambar 5. Rules Metode Mamdani
Gambar  5  didapat  dari  aturan  metode Mamdani yang sudah ditetapkan
sebelumnya.  Dengan  menetapkan  aturan metode didapatkan grafik permintaan dengan  interval  [500  1600],  terjual  dengan interval  [500  2500]  dan  persediaan  dengan interval [500 2500].

## 3. Tampilan Diagram

## Gambar 6. Tampilan Diagram Hasil Perhitungan
Gambar  6  merupakan  tampilan  diagram hasil  perhitungan  dengan  nilai  interval maksimal persediaan 1600, terjual 2000 dan permintaan sebesar 1500.
4. Tampilan Hasil defuzzifikasi
a. Permintaan

## Gambar 7. Hasil dari Defuzzifikasi Permintaan
Pada  gambar  7  mendapatkan  hasil  1.2889 sedangkan pada perhitungan manual sebesar 1.307.

## b. Produk terjual

## Gambar 8. Hasil Defuzzifikasi Produk Terjual
Pada  gambar  8  mendapatkan  hasil  1.2889 sedangkan pada perhitungan manual sebesar 1.3.
c. Persediaan

## Gambar 9. Hasil defuzzifikasi Persediaan
Pada  gambar  9  mendapatkan  hasil  sebesar 1.2889  sedangkan  perhitungan  manual sebesar 1.55.
Dari  perhitungan  manual  yang  sudah dikerjakan  dengan  hasil  yang  didapatkan menggunakan  matlab  hasilnya  mendekati akurat.
Pengujian  model  ini  menggunakan  tingkat keakuratan dari model.
Jumlah data benar = 5 Jumlah data sebenarnya = 6 Tingkat keakuratan = = 83,3%
Dalam  pengujian  secara  manual  dan menggunakan  matlab  ada  perbedaan  hasil
defuzzifikasi  hanya  selisih  decimal  saja dibulan januari 2020 pada data persediaan.

## 4. SIMPULAN
Penerapan  logika  fuzzy  untuk  menentukan jumlah  produksi  adalah  defuzzifikasi  yaitu penegasan  kembali  dari  aturan  yang  sudah ditetapkan.  Perhitungan  yang  dilakukan lebih  efektif  menggunakan  matlab  karena lebih cepat tanpa harus menghitung manual kembali.
Berdasarkan  analisis  persediaan  dapat disimpulkan bahwa persediaan barang yang lebih  mendekati  optimal  yaitu yang diperoleh melalui perhitungan menggunakan  metode  Mamdani.  Hasil keakuratan  data  dilakukan  secara  manual maupun menggunakan matlab yaitu sebesar 83,3%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Harefa, Kecitaan. Penerapan Penerapan Fuzzy Inference System Untuk Menentukan  Jumlah  Pembelian  Produk Berdasarkan Data Persediaan dan Penjualan. Jurnal Informatika
Universitas Pamulang 205 Vol. 2, No. 4,
Desember 2017.
[2]  Abrori,  Muhammad,  dkk.  Aplikasi Logika  Fuzzy  Metode  Mamdani  Dalam Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Produksi. Kaunia Vol. XI No. 2, Oktober  2015/1436:  91-99  ISSN  1829- 5266 (print) ISSN 2301-8550 (online).
[3]  Harefa,  Kecitaan.  Penerapan  Fuzzy Inference  System  Untuk  Menentukan Jumlah  Pembelian  Produk  Berdasarkan Data  Persediaan  dan  Penjualan.  Jurnal Informatika  Universitas  Pamulang  205 Vol. 2, No. 4, Desember 2017.
[4]  Djunaidi,  M.,  Eko  S.,  &  Fajar  W.A. 2005. Penentuan Jumlah Produksi dengan Aplikasi Metode Fuzzy-
Mamdani. Jurnal Ilmiah Teknik Industri. Vol. 4, No. 2, , 95-104.
[5] Andani, Sundari Retno. Fuzzy Mamdani Dalam Menentukan Tingkat Keberhasilan  Dosen  Mengajar.  Seminar Nasional  Informatika  2013  (semnasIF 2013)  ISSN:  1979-2328  UPN  ”Veteran”
Yogyakarta, 18 Mei 2013.
[6]  Setiadji.  2009.  Himpunan  dan  Logika Samar  serta  Aplikasinya.  Yogyakarta  : Graha Ilmu.
[7]  Priyo,  Wahyu  Toto.  Penerapan  Logika Fuzzy Dalam Optimasi Produksi Barang Menggunakan  Metode  Mamdani. Jurnal Ilmiah : SoulMath Vol 5. No. 1, Oktober 2017