## Estimasi Jumlah Produksi CPO Kelapa Sawit Menggunakan Fuzzy Tsukamoto

## (Studi Kasus Pt Tapian Nadenggan)
F.I.Ikromina #1 , E.I.Ujianto #2
# Program Magister Teknologi Informasi, Universitas Teknologi Yogyakarta Jl. Siliwangi (Ringroad Utara), Jombor, Sleman D.I. Yogyakarta 55285
1 fitria.ilhami.ikromina@student.uty.ac.id
2 erik.imam@uty.ac.id
Abstrak —  PT  Tapian  Nadenggan  memerlukan  sistem  estimasi jumlah  produksi  Crude  Palm  Oil  (CPO)  untuk  menentukan standart  minimum  jumlah  produksi  dalam  setiap  bulannya untuk  menjaga  supaya  target  produksi  terpenuhi  dan meminimalisir  kendala  yang  diakibatkan  oleh  kesalahan personal  maupun  machine.  Dengan  menggunakan  estimasi jumlah  produksi  Crude  Palm  Oil  (CPO)  ini  pihak  perusahaan dapat  diberikan  kemudahan  dalam  mengestimasi  jumlah produksi  Crude  Palm  Oil  (CPO)  berdasarkan  variabel banyaknya  buah  kelapa  sawit,  permintaan  dan  persediaan. Estimasi  ini  menerapkan  logika  fuzzy  yaitu  Fuzzy  Tsukamoto, karena  terdapat  beberapa  data  yang  bisa  digunakan  dalam melakukan  perhitungan  guna  mendapatkan  estimasi  jumlah produksi  minyak  kelapa  sawit.  Kelebihan  dari  logika  fuzzy memiliki  konsep  matematis  serta    memiliki  toleransi  terhadap data-data  yang  tidak  tepat,  mampu  memodelkan  fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks dan dapat bekerja sama dengan teknik-teknik  kendali  secara  konvensional,  sementara  Fuzzy Tsukamoto memiliki kelebihan yaitu lebih intuitif, diterima oleh banyak  pihak,  lebih  cocok  untuk  masukan  yang  diterima  dari manusia  bukan  mesin.  Berdasarkan  basis  aturan  dengan menggunakan  seleksi  ciri  hasil  estimasi  jumlah  produksi  Crude Palm  Oil  (CPO)  dengan  metode  fuzzy  tsukamoto  bulan  April 2019  dengan  banyak  buah  kelapa  sawit  36.415.100  kg, permintaan  7.139.620  liter,  dan  persediaan  2.886.790  liter didapatkan jumlah produksi sebanyak 15.130.992 liter. Sehingga Metode  Tsukamoto  efektif  diterapkan  dalam  sistem  estimasi jumlah  produksi  untuk  membantu  pihak  perusahaan  dalam mengestimasi  jumlah  produksi  minyak  sawit  karena  hasilnya mendekati dengan dataset yang ada.
Kata kunci — Buah Kelapa Sawit, Permintaan, Persediaan, Logika Fuzzy, Seleksi Ciri, Estimasi

## I. P ENDAHULUAN
Salah  satu  kegiatan  yang  dilakukan  dalam  sebuah perusahaan adalah produksi khususnya PT Tapian Nadenggan
yang bergerak dalam bidang pengolahan minyak kelapa sawit. Kelapa  sawit  merupakan  salah  satu  komoditas  perkebunan yang  mempunyai  peranan  penting  dalam  perekonomian  di Indonesia.  Produksi  minyak  kelapa  sawit  Indonesia  terus mengalami  peningkatan.  Berdasarkan  data  statistik  estimasi produksi  minyak  kelapa  sawit  Indonesia  pada  tahun  2017 mencapai 35.359.384 ton [1].
PT  Tapian  Nadenggan  merupakan  salah  satu  perusahaan yang  berorientasi    pada  industri  minyak  kelapa  sawit.  Untuk menghasilkan  produksi  yang  optimal  diperlukan  estimasi produksi yang optimal. Untuk mengestimasi produksi minyak kelapa  sawit  membutuhkan  informasi  mengenai  faktor  yang terlibat  dalam  menentukan  jumlah  minyak  kelapa  sawit  yang akan diproduksi [2]. Sistem estimasi jumlah produksi minyak kelapa  sawit  diperlukan  oleh  PT  Tapian  Nadenggan  untuk menentukan  standart  minimum  jumlah  produksi  dalam  setiap bulannya  untuk  tetap  menjaga  supaya  target  produksi terpenuhi  dan  meminimalkan  kendala  yang  diakibatkan  oleh kesalahan  personal  maupun  mesin.  Estimasi  jumlah  produksi minyak  kelapa  sawit  dalam  waktu  yang  tepat  dan  dalam jumlah  yang  tepat  merupakan  sesuatu  yang  diinginkan perusahaan  perkebunan  kelapa  sawit,  begitu  juga  bagi perusahaan PT Tapian Nadenggan. Namun dalam menentukan jumlah  produksi  minyak  kelapa  sawit  di  waktu  yang  akan datang  tidak  mudah.  Banyaknya  faktor  yang  terlibat  dalam perhitungan  menjadi  kendala  dalam  mengambil  kebijakan untuk  dapat  menentukan  jumlah  minyak  kelapa  sawit  yang akan  diproduksi.  Masalah  produksi  banyak  faktor  yang mempengaruhi  penentuan  untuk  jumlah  produksi.  Faktor- faktor  tersebut  adalah  permintaan  maksimum,  permintaan minimum,  persediaan  maksimum,  persediaan  minimum, produksi maksimum, produksi minimum, permintaan saat ini, dan  persediaan  saat  ini  [3].  Hal  ini  memerlukan  sebuah metode  untuk  mengatasai  masalah  tersebut  yaitu  optimasi produksi [4].
Untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut,  pihak  perusahaan hendaknya  dapat  membuat  suatu  keputusan  yang  tepat  untuk menentukan  berapa  banyak  jumlah  produksi  minyak  kelapa sawit  yang  akan  diproduksi  dalam  suatu  perusahaan  dengan memperhatikan faktor - faktor yang ada. Salah satu cara yang bisa  digunakan  dalam  memestimasi  jumlah  produksi  minyak kelapa  sawit  adalah  penerapan  logika fuzzy [5],  karena terdapat  beberapa  nilai  variabel  yang  tidak  dapat  diketahui pasti  dalam  melakukan  perhitungan  guna  mendapatkan estimasi  jumlah  produksi  minyak  kelapa  sawit  [6].  Logika fuzzy digunakan  karena  memiliki  konsep  yang  mudah dipahami  serta  dapat  mengembangkan  dan  mengaplikasikan pengalaman  pakar  secara  langsung  tanpa  harus  melalui pelatihan dan didasarkan pada bahsa alami [7]. Kelebihan lain dari  logika fuzzy memiliki  konsep  matematis  serta    memiliki toleransi  terhadap  data-data  yang  tidak  tepat,  mampu memodelkan  fungsi-fungsi  nonlinear  yang  sangat  kompleks dan  dapat  bekerja  sama  dengan  teknik-teknik  kendali  secara konvensional  [8].  Ada  3  metode  dalam  logika fuzzy yaitu metode  tsukamoto,  metode  mamdani  dan  metode  sugeno. Pada penelitian ini yang digunakan diguanakan adalah metode tsukamoto  karena  setiap  aturan  direpresentasikan  dengan himpunan fuzzy .  Sehingga  output  dari  setiap  aturan  diberikan secara  tegas  berdasarkan  a,  dan  diperoleh  hasil  akhir  dengan rata  -  rata  terpusat.  Metode  ini  akan  menampilkan  keluaan berupa  nilai  hasil  dari  perhitungan Defuzzyfikasi [9]. Fuzzy Tsukamoto memiliki  kelebihan  yaitu  lebih  intuitif,  diterima oleh banyak pihak, lebih cocok untuk masukan yang diterima dari  manusia  bukan  mesin  [10],  selain  itu  Kelebihan  Model Tsukamoto terutama  di  banyak  situasi  ketidakpastian  dan ketidakjelasan,  metode  ini  sangat  fleksibel  dan  memiliki toleransi terhadap data yang ada [11].
Beberapa  hasil  penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh peneliti  sebelumnya  yang  memiliki  bidang  dan  tema  yang sama  dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Menurut  [12], melakukan penelitian yang berjudul “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk  Memprediksi  Produksi  Minyak  Kelapa Sawit”.  Penelitian  ini  menerapkan  metode fuzzy  tsukamoto dalam memprediksi produksi minyak kelapa sawit berdasarkan  data  kriteria  pemesanan  dan  persediaan,  yang dapat  memberikan  kemudahan  pada  perusahaan  untuk mengolah  data  dalam  memprediksi  produksi  minyak  kelapa sawit. Penelitian ini menggunakan 9 aturan (rule) dengan hasil prediksi  produksi  minyak  kelapa  sawit  pada  tanggal  23 November  2017  sebesar  102.743,5  kg.  Menurut  [13], melakukan  penelitian  yang  berjudul  “  Estimasi  Jumlah Produksi  Jenang  di  PT  Menara  Jenang  Kudus  menggunakan Metode  Logika Fuzzy  Tsukamoto “.  Pada  penelitian  tersebut dibangun  suatu  sistem  yang  membantu  mempermudah  dalam memestimasi  jumlah  produksi  jenang  perbulannya  dengan menggunakan  metode Tsukamoto dengan  beberapa  kriteria diantaranya  retur,  penjualan,  sisa  dan  produksi.  Hasil  dari aplikasi memberikan perkiraan estimasi hasil produksi jenang dengan  tujuan  untuk  memudahkan  perusahaan  dalam memperkirakan  hasil  produksi  jenang.  Logika fuzzy yang
daplikasikan  untuk  data  di  PT  Menara  Jenang  Kudus  dari bulan  februari  sampai  september  dengan  hasil  dari  pengujian menggunakan  MSE  untuk  jenang  wijen  ebesra  7.121,  jenang spesial sebesar 15.940 dan jenang duren sebesar 21.168 yang menunjukkan  bahwa  meskipun  terjadi  error  namun  hasil prediksi  masih  dapat  diterima.  Menurut  [14],  melakukan penelitian  yang  berjudul  “  Aplikasi  Logika Fuzzy Dalam mengoptimalkan  produksi  minyak  kelapa  sawit  di  PT.  Waru Kaltim Plantation Menggunakan Metode Mamdani”. Penelitian ini menerapkan logika
fuzzy yang mengimplementasikan fuzzy mamdani  digunakan  untuk memprediksi jumlah produksi minyak kelapa sawit berdasarkan data persediaan dan data permintaan. Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dengan variabel  input  permintaan  2.799.918  ton  dan  persediaan 1.593.21  ton  pada  bulan  Januari  2016  mendapatkan  total minyak  kelapa  sawit  yang  harus  diproduksi  adalah  3.085.753 ton.  Untuk  itu  metode  mamdani  dapat  diterapkan  untuk memprediksi  jumlah  produksi  minyak  kelapa  sawit  di  PT. Waru  Kaltim  Plantation  (WKP),  dengan  keakurasian  MAPE 17,225%  sehingga  metode fuzzy mamdani  baik  digunakan untuk  memprediksi  minyak  kelapa  sawit  di  PT WKP  periode 2013 sampai 2015. Menurut [15], Melakukan penelitian yang berjudul  “Penerapan  Logika Fuzzy Mamdani  Untuk  Estimasi Hasil  Produksi  Ikan  Air  Tawar”.  Pada  penelitian  tersebut dibangun  suatu  sistem  yang  dapat  menghasilkan  hasil produksi  ikan  air  tawar  dengan  menggunakan  metode  fuzzy Mamdani dengan menggunakan beberapa kriteria diantrannya siklus  budidaya,  debit  air,  jumlah  bibit,  jumlah  pakan,  dan luas  kolam.  Hasil  dari  aplikasi  memberikan  perkiraan  hasil produksi  ikan  air  tawar  dengan  tujuan  untuk  memudahkan para pembudidaya ikan air tawar menghasilkan hasil produksi maksimal.  Hasil  uji  coba  prediksi  dengan  menggunakan aplikasi  diperoleh  nilai  produksi  yang  memenuhi  permintaan sebesar 86,67% dari 30 data yang dipilih secara acak. Menurut [16], melakukan penelitian yang berjudul “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Memprediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit (Studi Kasus : PT Amal Tani Perkebunan Tanjung Putri -  Bahorok).  Penelitian  ini  menggunakan  2  kriteria  yaitu permintaan  dan  persediaan  dengan  menggunakan  9  aturan fuzzy,  sehingga  dapat  menentukan  berapa  jumlah  hasil produksi  yang  harus  diproduksi  oleh  perusahaan,  apakah produksinya  berkurang,  tetap  atau  bertambah.  Menurut  [17], melakukan  penelitian  yang  berjudul  “ Application  of  the  fuzzy Inference System Method To Predict The Number Of Weaving Fabric  Production ”.  Penelitian  ini  membahas  penerapan logika  fuzzy  dalam  menyelesaikan  masalah  produksi menggunakan  Metode  Tsukamoto  dan  metode  Sugeno. Masalah  yang  dipecahkan  adalah  bagaimana  menentukan produksi  kain  tenun  bila  menggunakan  tiga  variabel  sebagai input  data,  yaitu:  stok,  permintaan  dan  inventaris  produksi biaya.  Menurut  metode  Tsukamoto  pada  bulan  Maret  2017 menggunakan  aturan  Weka  diperoleh  343  kain  tenun  dalam meter, sementara menggunakan metode sugeno diperoleh 371 kain  tenun  dalam  meter.  Sedangkan  menurut  metode

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 7, No. 3, Juli 2019
Tsukamoto  di  Maret  2017  menggunakan  aturan  monoton diperoleh 313 kain tenun dalam meter, kemudian menggunakan  metode  Sugeno  memperoleh  321  kain  tenun dalam  meter,  sedangkan  menurut  data  produksi  perusahaan pada  Maret  2017  menghasilkan  340  kain  tenun  dalam  meter, kemudian  dari  analisis  perbandingan  langsung  dengan  data asli  di  perusahaan  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  yang paling  dekat  dengan  nilai  kebenaran  adalah  produksi  yang diperoleh  oleh  memproses  data  menggunakan  metode Tsukamoto menggunakan aturan Weka.
Dari  semua  uraian  di  atas  bertujuan  dengan  adanya  sistem estimasi  jumlah  produksi  ini  pihak  perusahaan  dapat melakukan  estimasi  lebih  cepat.  Sehingga  diharapkan  dapat memberikan  kemudahan  bagi  pihak  perusahaan  untuk memestimasi jumlah produksi minyak kelapa sawit berdasarkan  variabel  input  berupa  data  buah  kelapa  sawit, permintaan  dan  persediaan  sedangkan  variabel  output  berupa jumlah produksi.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Cara Studi Literatur
Metode  ini  digunakan  penulis  untuk  mendapatkan  bekal teori  acuan untuk  melakukan  penelitian. Teori pustaka terkait yang  menjadi  referensi  penulis  adalah  logika  fuzzy.  Studi literatur ini akan menjadi bahan acuan dan dasar teori sebagai penunjang penelitian dan penulisan skripsi.
B. Pengamatan Di Lapangan
Metode  ini  digunakan  untuk  mengetahui  pengamatan susunan pekerjaan dilapangan.
C. Metode Pengembangan Sistem
Langkah pengembangan sistem sebanyak 8 tahapan, dimana penjelasannya sebagai berikut:
1) Pengumpulan  Data: Pengumpulan  data  dilakukan  di PT  Tapian  Nadenggan.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan cara  wawancara  secara  tidak  langsung  kepada  pihak  Staff Produksi  di  PT Tapian  Nadenggan.  Data  yang  diperoleh  data buah  kelapa  sawit (kg), permintaan (liter), persediaan (Liter), Produksi  (Liter)  dari  bulan  Januari  2013  sampai  bulan  Maret 2018 dengan 63 data yang diperoleh.
2) Analisis  data  set: Analisis  data  set  berdasarkan  data di  PT  Tapian  Nadenggan  yang  akan  digunakan  untuk  proses fuzzy  inference  system  menggunakan  variabel  input  berupa data  buah  kelapa  sawit,  permintaan,  persediaan  dan  variabel output berupa jumlah produksi sebagai dataset untuk diproses dengan data uji yang akan diestimasi. Data buah kelapa sawit, permintaan,  persediaan  dan  jumlah  produksi  akan  dijadikan nilai  batasan  dengan  mencari  nilai  himpunan  dari  masing- masing  variabel.  Nilai  himpunan  untuk  masing-masing variabel  diantarannya  buah  kelapa  sawit  banyak  (43.500.000 Kg), buah  kelapa  sawit sedang (30.036.150 Kg), buah kelapa sawit  sedikit  (16.572.300  Kg),  permintaan  naik  (18.920.000 Liter),  permintaan  sedang  (11.036.666,5  Liter),  permintaan turun  (3.153.333  Liter),  persediaan  banyak  (5.000.000  Liter), persediaan  sedang  (2.916.666,5  Liter),  persediaaan  sedikit (833.000  Liter),  produksi  bertambah  (19.800.000  Liter),
produksi  sedang  (12.900.000  Liter)  dan  produksi  berkurang (6.000.000 Liter).
3) Seleksi  Ciri: Langkah  awal  untuk  membuat  aturan pada  weka  yaitu  mengisikan  semua  data  sampel  di  Microsoft Exel.  Berdasarkan  kasus  data  yang  dimasukkan  yaitu  data buah  kelapa  sawit,  permintaan,  persediaan  dan  produksi  dari bulan  Januari  2013  sampai  bulan  Maret  2018  sebanyak  63 data  sampel.  Setelah  itu  simpan  file  dengan  format  .csv. Tampilan  kalsifikasi  seperti  pada  gambar  1.Tahapan penelitian  yang  dilakukan  seperti  ditunjukkan  pada  gambar  1 berikut ini:

## Gambar  1. Classifier output
Dari  Gambar  1  diketahui  bahwa  dari  63  sampel  data  yang benar dalam klasifikasi sebanyak 61 data dan klasifikasi yang salah  sebanyak  2  data.  Tingkat  keakurasinnya  yaitu 96.8254 %.
4) Aturan  Seleksi  Ciri: Proses  membuat  aturan  seleksi ciri  dengan  melihat  pohon  keputusan  didapat  dengan  klik kanan pada result list tree kemudian pilih visualize tree, maka akan muncul tampilan seperti pada gambar 2.

## Gambar  2. Pohon keputusan
Dari  gambar  2  dapat  disimpulkan  bahwa  aturan  seleksi  ciri yang terbentuk sebagai berikut :
[R1] IF  Buah  kelapa  sawit  SEDIKIT  and  Permintaan TURUN and Persediaan BANYAK then Produksi BERKURANG [R2] IF  Buah  kelapa  sawit  SEDIKIT  and  Permintaan TURUN and Persediaan SEDANG then Produksi BERKURANG
[R3] IF  Buah  kelapa  sawit  SEDIKIT  and  Permintaan TURUN and Persediaan SEDIKIT then Produksi SEDANG
[R4]
IF  Buah  kelapa  sawit  SEDANG  and  Permintaan TURUN then Produksi BERKURANG [R5] IF  Buah  kelapa  sawit  BANYAK  and  Permintaan TURUN then PRODUKSI then Produksi BERKURANG
[R6]
IF  Buah  Permintaan  NAIK  and  Persediaan
BANYAK then Produksi SEDANG [R7] IF Buah Permintaan NAIK and Persediaan SEDANG then Produksi SEDANG [R8]
IF Buah Permintaan NAIK and Persediaan SEDIKIT then Produksi SEDANG [R9] IF Permintaan SEDANG then Produksi SEDANG
5) Desain Fungsi Keanggotaan: Desain fungsi keanggotaan  berdasarkan  variable  variabel  yang  sudah ditentukan  beserta  semesta  pembicaraan,  variabel  itu  adalah buah kelapa sawit, permintaan, persediaan setelah itu mencari derajat  keanggotaan  suatu  himpunan  fuzzy,  berdasarkan  nilai linguistik  yang  akan  digunakan.  Linguistik  yang  digunakan dapat dilihat pada tabel 1.
T ABEL I L INGUITIK YANG DIGUNAKAN
Variabel Nama Linguistik Buah kelapa sawit Sedikit, sedang, banyak Permintaan Turun, sedang, naik Persediaan Sedikit, sedang, banyak produksi Berkurang, sedang, bertambah
Adapun  fungsi  keanggotaan  untuk  memestimasi  jumlah produksi  minyak  kelapa  sawit  dapat  dilihat  fungsi keanggotaan buah kelapa sawit pada Gambar 3.
Gambar 3. Fungsi keanggotaan buah kelapa sawit
Fungsi keanggotaan variabel buah kelapa sawit
Adapun  fungsi  keanggotaan  untuk  memestimasi  jumlah produksi  minyak  kelapa  sawit  dapat  dilihat  fungsi keanggotaan permintaan pada Gambar 4.
Gambar 4. Fungsi keanggotaan permintaan
Fungsi keanggotaan variabel Permintaan
Adapun  fungsi  keanggotaan  untuk  memestimasi  jumlah produksi  minyak  kelapa  sawit  dapat  dilihat  fungsi keanggotaan persediaan pada Gambar 5.
Gambar 5 . Fungsi keanggotaan persediaan

## Fungsi keanggotaan variabel Persediaan
Adapun  fungsi  keanggotaan  untuk  memestimasi  jumlah produksi  minyak  kelapa  sawit  dapat  dilihat  fungsi keanggotaan jumlah produksi pada Gambar 6.
Gambar 6. Fungsi keanggotaan jumlah produksi

## Fungsi keanggotaan variabel Produksi

## 6)
Inferensi: Pada  inferensi  menggunakan  metode Tsukamoto  untuk  melakukan  proses  perhitungan  sampai dengan  diperoleh  hasil  estimasi  jumlah  produksi  minyak kelapa  sawit.  Adapun  langkah-langkah  Fuzzy  Inference System menentukan himpunan fuzzy, mencari nilai keanggotaan  dan  di  gambarkan  dengan  kurva,  menentukan himpunan operasi AND, dan terakhir yaitu penalaran monoton.
7) Hasil  Estimasi  Jumlah  Produksi  Minyak    Kelapa Sawit  Dengan  Rule  Seleksi  Ciri: Pada  tahap  ini  adalah  tahap terakhir  yaitu  diperolehnya  hasil  estimasi  jumlah  produksi minyak  kelapa  sawit  dengan  rule  seleksi  ciri  menggunakan metode Tsukamoto.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Semua  Untuk  kasus  diatas  terdapat  4  variabel,  yaitu  3 variabel input dan 1 variabel output. Variabel input terdiri dari buah  kelapa  sawit  dengan  3  nilai  linguistik  banyak,  sedang, sedikit,  sedangkan  permintaan  dengan  3  nilai  linguistik  naik, sedang, turun, dan persediaan dengan 3 nilai linguistik banyak, sedang,  sedikit.  Penyelesain  dengan  aturan  monoton  dan Aturan seleksi ciri.
A. Step 1
Menentukan variabel yang berhubungan dengan kasus. Pada kasus ini terdpaat 4 variabel yang akan dimodelkan, yaitu :
1) Buah  kelapa  sawit: Mencari  Nilai  Keanggotaan variabel buah kelapa sawit
0,5262165 0,4737835
2) Permintaan: Mencari Nilai Keanggotaan variabel permintaan
3) Persediaan: Mencari  Nilai  Keanggotaan  variabel persediaan
B. Step 2 Proses inferensi (pembentukan rule). Dengan fungsi min untuk mencari nilai z pada setiap aturannya.
[R1] IF  buah  kelapa  sawit  SEDIKIT  and  Permintaan TURUN  and  Persediaan  BANYAK    then  Produksi BERKURANG
[R2] IF buah kelapa sawit SEDIKIT and Permintaan TURUN and Persediaan SEDANG then Produksi BERKURANG
[R3] IF buah kelapa sawit SEDIKIT and Permintaan
TURUN and Persediaan SEDIKIT then Produksi SEDANG
Atau
[R4] IF buah kelapa sawit SEDANG and Permintaan TURUN then Produksi BERKURANG
[R5] IF buah kelapa sawit BANYAK  and Permintaan
TURUN then Produksi BERKURANG
[R6] IF Permintaan NAIK and Persediaan BANYAK then Produksi SEDANG
Atau
[R7] IF Permintaan NAIK and Persediaan SEDANG then Produksi SEDANG Atau [R8] IF Permintaan NAIK and Persediaan SEDIKIT  then Produksi SEDANG

## [R9] IF Permintaan SEDANG  then Produksi SEDANG
Atau

## C. Step 3
Hasil  akhir  diperoleh  dengan  mengguanakan  rata-rata terbobot (deffuziikasi)
Z : (a1 * z1 + a2 * z2 + a3 * z3 + a3 * z4 + a4 * z5 * a5 * z6
+ a6 * z7 + a6 * z8 + a7 * z9 +  a7 * z10 + a8 * z11 + a9 * z12 + a9 * z13)
(a1+a2+a3+a4+a5+a6+a7+a8+a9) Z : (0 * 12900000 + 0 * 12900000 + 0 * 6000000 + 0 * 19800000 + 0,49433993  * 9489054,483 + 0,4737835 *
9630893,85 + 0 * 6000000 + 0 * 19800000 + 0 * 6000000 + 0 * 19800000 + 0 * 12900000 + 0,50566007 * 9489054,483 +
0,50566007 * 16310945,517) (0+0+0+0,49433993+0,4737835+0+0+0+0,50566007)
Z : (0 + 0 + 0 + 0 + 4690818,529 + 4562958,596 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 4798235,954 + 8247793,852)
Z :
Z : 15.130.992

## D. Perhitungan menggunakan aplikasi
Memasukkan  data  buah  kelapa  sawit,  permintaan  dan persediaan yang akan dilakukan estimasi jumlah produksinya. Berikut tampilan memasukkan data terlihat pada gambar 7.
Gambar 7. Memasukkan data
Perhitungan dengan Rule Seleksi Ciri terlihat pada gambar 8.
Gambar 8. Perhitungan rule seleksi ciri
Hasil  Estimasi  jumlah  produksi  dengan  rule  seleksi  ciri terlihat pada gambar 9.
Gambar 9. Hasil estimasi jumlah produksi CPO kelapa sawit
Dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  estimasi  jumlah  produksi Crude Palm Oil (CPO) menggunakan fuzzy tsukamoto dengan aturan yaitu seleksi ciri dengan buah kelapa sawit 36.415.100 kg,  permintaan  7.139.620  liter  dan  persediaan  2.886.790  liter menghasilkan estimasi jumlah produksi Crude Palm Oil (CPO) sebanyak 15.052.830 liter.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  mengenai  penerapan  metode Fuzzy  Tsukamoto  dalam  memestimasi  jumlah  produksi minyak  kelapa  sawit  berdasarkan  variabel  input  berupa  data buah  kelapa  sawit,  permintaan  dan  persediaan,  maka  dapat disimpulkan:
a. Metode  Tsukamoto  efektif  diterapkan  dalam  sistem estimasi  jumlah  produksi  untuk  membantu  pihak perusahaan  dalam  memestimasi  jumlah  produksi  minyak sawit  berdasarkan  variabel  input  buah  kelapa  sawit, permintaan  dan  persediaan  serta  variabel  output  jumlah produksi.
b. Aturan yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan aturan seleksi ciri.
c.  Berdasarkan basis aturan dengan menggunakan seleksi ciri hasil  estimasi  jumlah  produksi  minyak  kelapa  sawit dengan metode Fuzzy Tsukamoto sebagai Bulan Juni 2018 sebanyak 15.130.992 Liter
d.  Hasil estimasi jumlah produksi  minyak kelapa sawit  yang dihasilkan dapat disimpulkan bahwa dengan aturan seleksi ciri  hasilnya  mendekati  dengan  dataset  yang  ada.  Dengan klasifikasi  sampel  data  benar  yang  didapatkan  di  aplikasi Weka  96,  8254%,  sehingga  aturan  seleksi  ciri  yang didapatkan  dari  Weka  dapat  digunakan  dalam  penelitian ini..

## R EFERENSI
[1] Direktorat Jenderal Perkebunan, Statistik Perkebunan Indonesia 2015 - 2017 Kelapa Sawit., (2016).
[2] Fitra, T.Y., (2014), Aplikasi Sistem Fuzzy Untuk Prediksi Harga Crude Palm Oil (CPO), Skripsi Universitas Negeri Yogyakarta.
[3] Salikin,  F.,  (2011),  Aplikasi  Logika  Fuzzy  dalam    Optimasi  Produksi Barang Menggunakan Metode Sugeno, Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta.
[4] Abdurrahman,  G.,  (2011),  Penerapan  Metode  Tsukamoto  (Logika Fuzzy) dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah permintaan, Skripsi, Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta.
[5] Rhmann, W and Saxena, V., (2017), Fuzzy Expert System Based Test Cases  Prioritization  from  UML  State  Machine  Diagram  using  Risk Information,  International  Journal  of  Mathematical  Sciences  and Computing(IJMSC), Vol.3, No.1, pp.17-27.
[6] Solikin  (2011),  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Dalam  Optimalisasi  Produksi Barang Menggunakan Metode Mamdani  Dan Metode  Sugeno, Skripsi Matematika Universitas Negeri Yogyakarta.
[7] Sutojo,T, Mulyanto,  E  and Suhartono, V.,  (2011),  Kecerdasan buatan, Ygyakarta:Andi.
[8] Kusumadewi,  S.,  (2010),  Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  pendukung Keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu.
[9] Shidiq,  M.Z.,  (2014),  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penetuan  Jumlah Produksi  Barang  Dengan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto,  Skripsi  Tenik Informatika, Universitas Dian Nurwantoro, Semarang.
[10]  Thamrin,F., (2012), Studi Inferensi Fuzzyy Tsukamoto Untuk Penetuan Faktor  Pembebanan  Trafo  PLN,  Tesis  Sistem  Informasi,  Universitas Diponegoro, Semarang.
[11]  Singh,  G., Kunai, P,  and  D.  Goyal.,  (2014),  A  review  fuzzy  logic  and its  application,  International  Journal  of  Engineering  and  Technical Research, pp. 61-66.
[12]  Aminah, Saputra, K and Niska, D.Y., (2018), Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto  Untuk  Memprediksi  Produksi  Minyak  Kelapa  Sawit,
Prosiding SNITIK.
[13]  Azmi,  T.  U.,  Haryanto,  H.,  dan  Sutojo,  T.,  (2018),  Estimasi  Jumlah Produksi  Jenang  di  PT  Menara  Jenang  Kudus  Menggunakan  Metode Logika  Fuzzy  Tsukamoto,  Jurnal,  Teknik  Informatika,  Universitas Dian Nurwantoro, Semarang.
[14]  Wardani, A.R., (2017), Aplikasi Logika Fuzzy Dalam Mengoptimalkan Produksi  Minyak  Kelapa  Sawit  Di  PT.  Waru  Kaltim  Plantation Menggunakan  Metode  Mamdani,  Jurnal  Informastika  Mulawarman, Vo 12 No 2.
[15]  Rahmadziba,  F.,  (2016),  Penerapan  Logika  Fuzzy  Mamdani  Untuk Estimasi  Hasil  Produksi  Ikan  Air  Tawar,  Universitas  Islam  Negeri
Sunan Kalijaga.
[16] Juliansyah,  A.,  (2015),  Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk Memprediksi  Hasi  Produksi  Kelapa  Sawit  (Studi  Kasus  :  PT  Amal Tani Perkebunan Tanjung Putri-Bahorok), Vol.9 No 3.
[17] Tundo, Sela, E I., (2018), Application Of The Fuzzy Inference System Method  To  Predict  The  Number  Of  Weaving  Fabric  Production, Internaional Journal On Informatics For Development , Vol 7, No 1.