Vol. 01, No. 01 (2019), pp. 45-54 p-ISSN  2656 - 6303 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Ilmu Komputasi Tanggal Masuk: 19-02-2019; Revisi: 12-03-2019 Diterima: 22-03-2019

## ANALISIS PERBANDINGAN PENENTUAN WAKTU SIMPAN BERAS BANSOS RASTRA MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM

## (FIS) METODE FUZZY TSUKAMOTO DAN FUZZY MAMDANI
Fatihatun Ni’mah 1 , Kresna Oktafianto 2,* Program Studi Matematika FMIPA Universitas PGRI Ronggolawe 1,2 Jln. Manunggal No. 61 Tuban fatihanan158@gmail.com 1 , kresnaoktafianto@unirow.ac.id 2,*
Abstrak –Salah satu bentuk upaya penjagaan  kualitas  dan  kuantitas  beras  Bantuan Sosial  Keluarga  Sejahtera  (Bansos  Rastra  )  pada gudang  BULOG  adalah  dengan  merealisasikan sistem First In First Out (FIFO)  dalam menentukan  waktu  simpan,  yakni  beras  yang pertama  masuk  adalah  beras  yang  akan didistribusikan  terlebih  dahulu.  Tetapi  dalam kenyataan  di  lapangan  terjadi  perbedaan  kualitas pada masing-masing beras seperti kadar air, butir menir,  kuantitas  beras  serta  butir  patah  sehingga diperlukan  adanya  metode  pendukung  keputusan dalam  penentuan  waktu  simpan  beras  tersebut, Metode  yang  sering  digunakan  dalam  pendukung keputusan  adalah  metode  fuzzy.  Penelitian  ini bertujuan  memberikan  solusi  bagi  pengambil keputusan dalam menentukan waktu simpan yang tepat dengan cara membandingkan hasil perhitungan  metode  fuzzy  tsukamoto  dan mamdani.  Hasil  dari  penelitian  ini  disimpulkan bahwa  pengambilan  keputusan  penentuan  waktu simpan beras Bansos Rastra menggunakan metode fuzzy mamdani lebih baik dibandingkan menggunakan fuzzy tsukamoto pada kriteria error MSE  dengan  nilai  error  13.  Sedangkan  pada kriteria error MAPE nilai errornya adalah 41,5%.
Kata  Kunci  –  Bansos  Rastra, Fuzzy Tsukamoto , Fuzzy Mamdani, Perbandingan, Waktu Simpan Beras,

## I. PENDAHULUAN
Upaya  penjagaan  kualitas  dan  kuantitas beras pada Gudang BULOG
Subdivre Bojonegoro  selama  ini  direalisasikan  dengan sistem First In First Out (FIFO) dalam penentuan waktu  simpan  yakni  stok  yang  lebih  dahulu masuk  akan  terlebih  dahulu  didistribusikan. Tetapi kenyataannya terjadi ketidakpastian dalam
segi  kualitas,  Jadi  dalam  penentuan  waktu simpan  beras  Bansos  Rastra  yang  akan didistribusikan  tidak  terpaku  pada  tanggal  awal penyimpanan saja, melainkan juga memperhatikan kriteria-kriteria yang lain. Seperti kadar air, butir patah, dan butir menir pada beras serta jumlah kuantitas beras Bansos Rastra. Oleh karena  itu  dalam  penentuan  waktu  simpan  beras Bansos  Rastra  yang  akan  didistribusikan diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  yang teliti  agar  mempermudah  pengambil  keputusan dalam  pengambilan  keputusan  secara  tepat, karena  penentuan  waktu  simpan  beras  yang kurang  tepat  dapat  berpengaruh  terhadap  faktor penurunan kualitas dan kuantitas beras.
Metode  yang  sering  digunakan  dalam pengambilan keputusan adalah logika fuzzy . Ada beberapa  metode fuzzy yang  dapat  digunakan diantaranya: metode Tsukamoto , metode Mamdani dan  metode Sugeno [1].  Berdasarkan penelitian  oleh  Surbakti  [2],  tentang  penerapan fuzzy Tsukamoto dalam  menentukan  jumlah produksi berdasarkan data persediaan dan jumlah permintaan,  dalam  jurnal  tersebut  disarankan Untuk  melakukan  perbandingan  pada  hasil beberapa  metode fuzzy agar  mendapatkan  hasil yang  lebih  baik  dalam  penentuan  jumlah produksi.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Salikin  [3],  tentang  aplikasi  logika fuzzy dalam optimasi  produksi  barang  menggunakan  metode Mamdani dan Sugeno ,  dalam  penelitian  tersebut didapatkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode fuzzy Mamdani hasilnya lebih mendekati dengan hasil  produksi  pada  perusahaan  dibandingkan dengan hasil menggunakan metode fuzzy Sugeno, oleh karena itu dalam penelitian ini peneliti ingin membandingkan  metode fuzzy Tsukamoto dan
metode fuzzy Mamdani dan  mengaplikasikannya pada  objek  lain  yakni  pendukung  keputusan penentuan  waktu  simpan  beras  Bansos  Rastra pada  gudang  BULOG  Subdivre  Bojonegoro Gudang Beras Bulog (GBB) Wire.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan Data
Data yang didapatkan dari penelitian yang dilakukan pada kantor Bulog Subdivre
Bojonegoro  GBB  Wire  adalah  61  (Enam  Puluh Satu)  data  kualitas  beras  Bansos  Rastra  yang bersumber  dari  2  (Dua)  Gudang.  Dari  61(Enam Puluh Satu) data tersebut diambil 4 (Empat) data yang  dianggap  mewakili  keseluruhan  data  dan akan  dilakukan  4  uji  coba  untuk  mendukung keputusan  penentuan  waktu  simpan  beras. atributnya terdiri dari kadar air, butir patah, butir menir, kuantitas dan waktu simpan.

## Analisis Data
Adapun  langkah-langkah  analisis  pada  data kualitas  beras  di  Perum  Bulog  Subdivre Bojonegoro GBB Wire adalah sebagai berikut:
1. Penentuan  Waktu  Simpan  Beras  Bansos Rastra Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto a. Penentuan Himpunan, Variabel dan Fungsi Keanggotaan Fuzzy
Himpunan fuzzy penentuan  waktu simpan  pada  beras  Bansos  Rastra  disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Himpunan Fuzzy waktu Simpan Beras Fungsi Atribut Variabel Nama Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Satuan Input
Kadar Air 𝑣
Dry 13,1-14 % Moist 13,1-14 % Butir menir 𝑤 Sedikit 1-2 % Banyak 1-2 % Kuantitas 𝑥 Sedikit 1.400-70.000 Kg Banyak 1.400-70.000 Kg Butir Patah 𝑦 Sedikit 18,2-20 % Banyak 18,2-20 % Output Waktu simpan 𝑧 Sebentar 8-44 Hari Lama 8-44 Hari Setelah himpunan fuzzy diketahui,
kemudian ditentukan  fungsi  keanggotaan  untuk setiap variabel, Berikut adalah fungsi keanggotaan untuk setiap variabel :
a) Kadar Air 𝑣
Fungsi  keanggotaan  kadar  air    terdiri  dari dua  himpunan fuzzy, yaitu Dry dan Moist . Berikut ini adalah fungsi keanggotaan  kadar air
representasi  linier  turun  dan  linier  naik  dengan nilai 𝑎 13,1 dan 𝑏 14 1
b) Butir Menir 𝑤
Fungsi  keanggotaan  Butir  menir  terdiri dari dua himpunan fuzzy yaitu sedikit dan banyak. Fungsi  keanggotaan  butir  menir  representasi linier  turun  dan  representasi  linier  naik  dengan nilai 𝑎 1 dan 𝑏 2 adalah sebagai berikut :
2
c) Kuantitas 𝑥
Fungsi  keanggotaan  kuantitas  terdiri  dari dua  himpunan fuzzy yaitu  sedikit  dan  banyak. Fungsi keanggotaan kuantitas representasi linier turun  dan  representasi  linier  naik  dengan  nilai 𝑎 1.400 𝑘𝑔 dan 𝑏 70.000 𝑘𝑔 adalah sebagai berikut :
𝜇 𝑣 0 𝑣 13,1 14 13,1 1
; ; ; 𝑣 13,1 13,1 𝑣 14 𝑣 14 0 𝑣 13,1
0,9 1 ; ; ; 𝑣 13,1 13,1 𝑣 14 𝑣 14 𝜇 𝑣 1 14 𝑣 14 13,1 0 ; ; ; 𝑣 13,1 13,1 𝑣 14 𝑣 14 1 14 𝑣 0,9 0
; ; ; 𝑣 13,1 13,1 𝑣 14 𝑣 14 𝜇 𝑤 1 2 𝑤 2 1 0 ; ; ; 𝑤 1 1 𝑤 2 𝑤 2 1 2 𝑤 0 ; ; ; 𝑤 1 1 𝑤 2 𝑤 2
𝜇 𝑥 0 𝑤 1 2 1 1 ; ; ; 𝑤 1 1 𝑤 2 𝑤 2 0 𝑤 1 1 ; ; ; 𝑤 1 1 𝑤 2 𝑤 2
13,1 0,8 1,8 0,2 𝜇 𝑤 𝜇 𝑤 𝜇 𝑤 Butir menir (%) 𝑤 0 1 3 d) Butir Patah 𝑦
Fungsi  keanggotaan  butir  patah    terdiri  dari dua  himpunan fuzzy yaitu  sedikit  dan  banyak. Berikut ini adalah fungsi keanggotaan butir patah representasi  linier  turun  dan  representasi  linier naik dengan  nilai 𝑎 18,2 dan 𝑏 20 :
4 e) Waktu Simpan 𝑧 Fungsi  keanggotaan  waktu  simpan  terdiri dari dua himpunan fuzzy yaitu sebentar dan lama. Fungsi  keanggotaan  waktu  simpan  berdasarkan persamaan  2.5  representasi  linier  turun  dan persamaan  2.8  representasi  linier  naik  dengan nilai 𝑎 8 hari  dan 𝑏 44 hari  adalah  sebagai berikut :
5
b. Fuzzyfikasi Menggunakan  Metode Fuzzy Tsukamoto
Pada Data yang diambil sebagai uji coba 1  adalah  data  pada  Gudang  2  nomor  urut  7 dengan nilai kadar  air 13,8%, butir patah 19,8%, butir  menir  1,8%,  kuantitas  30.000  Kg.  Berikut adalah proses fuzzyfikasinya :
a) Kadar Air 𝑣 = 13,8%
Nilai  derajat  keanggotaan  pada  masing- masing  himpunan  variabel  kadar  air  pada  beras direpresentasikan dengan grafik berikut:
Gambar 1. Grafik Himpunan Fuzzy dan Fungsi Keanggotaan Kadar Air Data 1
b) Butir menir 𝑤 = 1,8%
Nilai  derajat  keanggotaan  pada  masing- masing himpunan variabel butir menir pada beras tersebut  dapat  direpresentasikan  dengan  grafik berikut :
Gambar 2. Grafik Himpunan Fuzzy dan Fungsi Keanggotaan Butir Menir Data 1
𝜇 𝑥 1 70.000 𝑥 70.000 1.400 0 ; ; ; 𝑥 1.400 1.400 𝑥 70.000 𝑥 70.000 1 70.000 𝑥 68.600 0 ; ;
; 𝑥 1.400 1.400 𝑥 70.000 𝑥 70.000 𝜇 0
𝑥 1.400 70.000 1.400 1 ; ; ; 𝑥 1.400 1.400 𝑥 70.000 𝑥 70.000
0 𝑥 1.400 68.600 1 ; ; ; 𝑥 1.400 1.400 𝑥 70.000 𝑥 70.000 𝜇 𝑤 0 𝑦 18,2
20 18,2 1 ; ; ; 𝑦 18,2 18,2 𝑦 20 𝑦 20 0 𝑦 18,2
1,8 1 ; ; ; 𝑦 18,2 18,2 𝑦 20 𝑦 20
𝜇 𝑦 1 20 𝑦 20 18,2 0 ; ; ; 𝑦 18,2 18,2 𝑦 20 𝑦 20 1 20 𝑦 1,8 0 ; ; ; 𝑦 18,2 18,2 𝑦 20 𝑦 20 𝜇 𝑧 1 44 𝑧 44 8 0 ; ; ; 𝑧 8 8 𝑧 44 𝑧 44 1 44 𝑧 36 0 ; ; ; 𝑧 8 8 𝑧 44 𝑧 44
𝜇 𝑧 0 𝑧 8 44 8 1 ; ; ; 𝑧 8 8 𝑧 44 𝑧 44 0 𝑧 8 36 1 ; ; ; 𝑧 8 8 𝑧 44 𝑧 44 0 𝜇 𝑣 2 1 Kadar  air (%) 𝑣 14 𝜇 𝑣 𝜇 𝑣
1
0,78
0,22
13,8
0,89
c) Kuantitas 𝑥 = 30.000 Kg
Nilai  derajat  keanggotaan  pada  masing- masing himpunan variabel kuantitas pada beras dapat direpresentasikan dengan grafik berikut :
Gambar 3. Grafik Himpunan Fuzzy dan Fungsi Keanggotaan Kuantitas beras Data 1
d) Butir patah 𝑦 = 19,8%
Nilai  derajat  keanggotaan  pada  masing- masing  himpunan  variabel  butir  patah  pada  beras dapat direpresentasikan dengan grafik berikut:
Gambar 4. Grafik Himpunan Fuzzy dan Fungsi Keanggotaan Butir Patah Data 1 (%) 𝑦 c. Pembentukan Aturan ( Rule ) Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto
Pada  tahap  ini  dibentuk  beberapa aturan  yang  dikombinasikan  dari  empat  (4) variabel  input  dan  satu  (1)  variabel  output sebagai  pengambilan  keputusan  yang  telah didefinisikan  dengan  melakukan  analisa batas tiap-tiap himpunan fuzzy pada tiap-tiap variabelnya, Selain itu pengambilan keputusan  juga  didasarkan  pada  seberapa besar  keberpengaruhan  variabel-variabel tersebut terhadap perubahan kualitas maupun kuantitas  beras  selama  waktu  penyimpanan . Mutu  beras  saat  penyimpanan  terutama ditentukan    oleh  kadar  air  beras,  pada  kadar  air yang  tinggi,  beras  relatif  lunak  dan  akan mengakibatkan beras memutih dan mudah patah,
sehingga  menyebabkan  meningkatnya  jumlah butir  patah  saat  penyimpanan  [4] . bertambahnya persentase  butir  patah  dan  butir  menir  ini  juga berhubungan  dengan  keberadaan  kutu  beras, Keluarnya  kutu  dari  dalam  beras  akan menyebabkan  beras  menjadi  berlubang  dan mudah  patah [5]. Larva  dan  imago  kumbang karat padi adalah hama sekunder pada beras dan produk  tanaman  lain  dan  beras  yang  diserang adalah  beras  yang  telah  rusak,  pacah  atau berjamur[6].
Berikut  ini  adalah  16  hasil  kombinasi aturan dari empat variabel input dan satu variabel output  yang  digunakan  dalam  penelitian  dengan susunan IF Kadar air AND Butir patah AND Butir menir AND Kuantitas THAN Waktu simpan.:
[R1] Jika  Kadar  air  pada  beras moist ,  butir menir banyak ,  kuantitas banyak, butir patah banyak maka masa simpan sebentar [R2] Jika  Kadar  air  pada  beras moist ,  butir menir banyak ,  kuantitas banyak ,  butir patah sedikit maka masa simpan sebentar [R3] Jika  Kadar  air  pada  beras moist ,  butir menir banyak ,  kuantitas sedikit ,  butir
patah banyak maka masa simpan sebentar
[R4] Jika kadar air pada beras moist , butir menir banyak ,  kuantitas sedikit ,  butir  patah sedikit maka simpan sebentar
[R5] Jika kadar air pada beras moist , butir menir sedikit ,  kuantitas banyak ,  butir  patah banyak maka masa simpan sebentar
[R6] Jika kadar air pada beras moist , butir menir sedikit ,  kuantitas banyak ,  butir  patah sedikit maka masa simpan sebentar
[R7] Jika kadar air pada beras moist , butir menir sedikit ,  kuantitas sedikit ,  butir  patah banyak maka masa simpan sebentar
[R8] Jika kadar air pada beras moist , butir menir sedikit ,  kuantitas sedikit ,  butir  patah sedikit maka masa simpan lama [R9] Jika  kadar  air  pada  beras dry ,  butir  menir banyak ,  kuantitas banyak ,  butir  patah banyak maka masa simpan sebentar
[R10] Jika kadar air  pada beras dry , butir menir banyak ,  kuantitas banyak ,  butir  patah sedikit maka masa simpan lama
[R11] Jika  kadar  air  pada  beras dry ,  butir  menir banyak ,  kuantitas sedikit ,  butir  patah banyak maka masa simpan lama
0 1 𝜇 𝑦 𝜇 𝑦 1 𝜇 𝑦 2 Butir patah (%) 𝑦 0,11 19,8 30.000 0,58 0,42 0 1 𝜇 𝜇 𝑥 𝜇 𝑥 1 70.000 Kuantitas (Kg) 𝑥
[R12] Jika kadar air  pada beras dry , butir menir banyak kuantitas sedikit ,    butir  patah sedikit maka masa simpan lama
[R13] Jika  kadar  air  pada  beras dry ,  butir  menir sedikit ,  kuantitas banyak ,  butir  patah banyak maka masa simpan lama [R14] Jika  kadar  air  pada  beras dry ,  butir  menir sedikit ,  kuantitas banyak ,  butir  patah sedikit maka masa simpan lama
[R15] Jika  kadar  air  pada  beras dry ,  butir  menir sedikit ,  kuantitas sedikit ,  butir  patah banyak maka masa simpan lama
[R16] Jika  kadar  air  pada  beras dry ,  butir  menir sedikit ,  kuantitas sedikit ,  butir  patah sedikit maka masa simpan lama
d. Implikasi  Aturan  Dengan  Fungsi Min Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto
Pada  tahap  ini  dilakukan  implikasi  untuk mencari  nilai 𝛼 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡
,  yakni  dengan mencari  nilai  minimum  dari  empat  atribut  yang ditentukan  sesuai  dengan  16  aturan  yang  telah terbentuk,  kemudian  dicari  nilai 𝑧 sesuai dengan  lama  atau  sebentar  persamaan  waktu simpan yang telah ditentukan.
Berikut  ini  adalah  proses  implikasi  aturan penentuan  waktu  simpan  beras  bansos  rastra menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto :
[R1] Jika  Kadar  air  pada  beras moist ,  butir menir banyak ,  kuantitas banyak, butir patah banyak maka  masa  simpan sebentar 𝛼 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 𝜇 𝑣 𝒎𝒐𝒊𝒔𝒕 ∩ 𝜇 𝑤  𝒃𝒂𝒏𝒚𝒂𝒌 ∩ 𝜇 𝑥 𝒃𝒂𝒏𝒚𝒂𝒌 ∩  𝜇 𝑦 𝒃𝒂𝒏𝒚𝒂𝒌 min 0,78;0,8;0, 42;0, 89) 0,42
Setelah diketahui nilai 𝑎 pada aturan ke-1, maka selanjutnya dihitung berdasarkan fungsi keanggotaan waktu simpan sebentar atau lama pada persamaan 5 sesuai dengan aturan yang telah
ditentukan 𝜇 𝑧 0
44 𝑧 36 0 ,42
𝑧 28,88 Dengan menggunakan cara tersebut diperoleh 𝛼 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡
dan 𝑧 yang  disajikan dalam tabel 2. Aturan ke-n [Rn] 𝜶 𝑷𝒓𝒆𝒅𝒊𝒌𝒂𝒕 z 1 0,42 28,88 2 0,11 40,04 3 0,58 23,12 4 0,11 40,04 5 0,2 36,8 6 0,11 40,04 7 0,2 36,8 8 0,11 11,96 9 0,22 36,08 10 0,11 11,96 11 0,22 15,92 12 0,11 11,96 13 0,2 15,2 14 0,11 11,96 15 0,2 15,2 16 0,11 11,96 e. Defuzzyfikasi menggunakan  metode fuzzy tsukamoto
Setelah  implikasi  aturan  selesai, selanjutnya
dilakukan
defuzzyfikasi berdasarkan persamaan berikut:
𝑍 ∑ 𝛼  𝑧 ∑ 𝛼 ∑ 𝛼  𝑧 ∑ 𝛼 𝛼  𝑧 𝛼  𝑧 ⋯ 𝛼  𝑧 𝛼 𝛼 ⋯ 𝛼 𝑍 0,42 28,88
0,11 40,04 0,58 23,12 0,11 40,04 0,2 36,8 0,11 40,04 0,2 36,8 0,11 11,96 0,22 36,08 0,11 11,96 0,22 15,92 0,11 11,96 0,2 15,2 0,11 11,96 0,2 15,2 0,11 11,96 0,42 0,11 0,58 0,11 0,2 0,11 0,2 0,11 0,22 0,11 0,22 0,11 0,2 0,11 0,2 011
24,8623076
Keterangan : 𝛼                 ∶ Nilai 𝛼 ke-i 𝑧                 ∶ Nilai Variabel Output ke-i 𝑍                 ∶ Variabel Output
Jadi dari hasil perhitungan menggunakan metode fuzzy tsukamoto dapat diketahui bahwa masa simpan beras adalah 24,8623076 hari kemudian dibulatkan menjadi 25 hari
2. Penentuan  Waktu  Simpan  Beras  Bansos Rastra  Menggunakan  Metode Fuzzy Mamdani
Penentuan  waktu  simpan  beras  Bansos Rastra  menggunakan  metode fuzzy mamdani memiliki  persamaan  tahapan  dengan  metode fuzzy tsukamoto pada  tahap  penentuan variabel,  himpunan  dan  fungsi  keanggotaan, tahap fuzzyfikasi, tahap  pembentukan  aturan sampai  implikasi  aturan  dengan  metode Min. Untuk  tahap  komposisi  aturan agregasi dan defuzzyfikasi dihitung  menggunakan Toolbox aplikasi  matlab.  Berikut  adalah  langkah- langkah  penentuan  waktu  simpan  beras Bansos  Rastra  menggunakan Toolbox fuzzy dalam aplikasi matlab:
a) Untuk  menampilkan toolbox fuzzy pada aplikasi  matlab,  diketikkan  kata “fuzzy” pada  Comand  Window  seperti  pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Utama Aplikasi Matlab
b) Pada toolbox fuzzy mamdani pada
Gambar  7  Masukkan  semua  variabel input dan output.
Gambar 6. Tampilan toolbox fuzzy mamdani
c) Setelah  semua  variabel  dimasukkan, kemudian atur masing-masing range pada variable input maupun output. Berikut ini adalah Gambar himpunan masing-masing variabel .
Gambar 7. Himpunan Fuzzy dry pada Variabel Kadar Air Gambar 8. Himpunan Fuzzy Moist pada  Variabel Kadar Air
Gambar 9. Himpunan Fuzzy Sedikit pada
Variabel Butir Menir
Gambar 10. Himpunan Fuzzy Banyak pada Variabel Butir Menir Gambar 11. Himpunan Fuzzy Sedikit pada Variabel Kuantitas Gambar 12. Himpunan Fuzzy Banyak pada Variabel Kuantitas Gambar 13. Himpunan Fuzzy Sedikit pada Variabel Butir Patah
Gambar 14. Himpunan Fuzzy Banyak pada Variabel Butir Patah
Gambar 15. Himpunan Fuzzy Sebentar pada Variabel Waktu Simpan Gambar 16. Himpunan Fuzzy Lama pada Variabel
Waktu Simpan
d) Selanjutnya adalah pembentukan 16 aturan kombinasi dari empat input dan satu output
Gambar 17. Komposisi Aturan Penentuan Waktu Simpan Beras Bansos Rastra
e) Tahap  selanjutnya  yakni  mencari  hasil  dari uji  coba  yang  dilakukan,  caranya  dengan menekan  tombol  view,  pilih  view  rules kemudian  akan  muncul  kotak  tampilan seperti  pada  gambar  3.7  setelah  itu  empat nilai  variabel  kualitas  beras    yang  telah diketahui diinputkan  ke dalam kolom input kemudian  hasilnya  akan  muncul  secara otomatis  pada  bagian  atas  Output  berwarna biru.  Berikut  ini  adalah  gambar  empat  Data uji yang telah ditentukan :
Gambar 18. Hasil Penentuan Waktu Simpan Beras pada Uji Data 1
Gambar 19. Hasil Penentuan Waktu Simpan Beras pada Uji Data 2
Gambar 20. Hasil Penentuan Waktu Simpan Beras  pada Uji Data 3
Gambar 21. Hasil Penentuan Waktu Simpan Beras pada Uji Data 4

## 4.1 Pembahasan
Penentuan  waktu  simpan  beras  Bansos Rastra pada Perum BULOG Subdivre Bojonegoro  GBB  Wire  dengan  menggunakan metode fuzzy tsukamoto dan fuzzy mamdani dalam  uji  yang  dilakukan  pada  empat data kualitas  beras  dengan  mempertibangkan  4 (empat)  variabel  input  yakni  kadar  air,  butir menir, kuantitas dan butir patah beras didapatkan hasil  waktu  simpan  yang  ditunjukkan  dalam Tabel 3.
Tabel 3 . Hasil Penentuan Waktu Simpan Beras
Bansos Rastra Menggunakan Metode Fuzzy
Tsukamoto dan metode Fuzzy Mamdani Berdasarkan Tabel 3 dengan menggunakan  metode fuzzy tsukamoto .  Pada  Uji
Data  1  dengan  menggunakan  metode fuzzy tsukamoto diperoleh hasil waktu simpan 25 hari, sedangkan  penentuan  waktu  simpan  dengan menggunakan  metode fuzzy mamdani diperoleh hasil  21  hari.  Pada  Uji  Data  2  dengan menggunakan  metode fuzzy tsukamoto diperoleh hasil waktu simpan 24 hari, sedangkan penentuan waktu  simpan  dengan  menggunakan  metode fuzzy mamdani diperoleh  hasil  18 hari.  Pada  Uji Data  3  dengan  menggunakan  metode fuzzy tsukamoto diperoleh hasil waktu simpan 25 hari, sedangkan  penentuan  waktu  simpan  dengan menggunakan  metode fuzzy mamdani diperoleh
Uji data
ke-n Kualitas dan Kuantitas Beras
Waktu Simpan Beras (Hari)
Kadar Air
(%) Butir Patah (%) Butir Menir (%) Kuantitas (Kg) Perusahaan Tsukamoto Mamdani 1. Moist 13,8 Banyak 19,8 Banyak 1,8 Sedikit 30.000 Sebentar 15 Sebentar 25 Sebentar 21 2. Dry 13,4 Banyak 20 Banyak 2 Banyak 65.000 Sebentar 14 Sebentar 24 Sebentar 18 3. Moist 13,83 Banyak 19,8 Banyak 1,9 Sedikit 30.000 Lama 44 Sebentar 25 Sebentar 20 4. Moist 14 Banyak 20 Banyak 2 Sedikit 21.950 Sebentar 11 Sebentar 23 Sebentar 16 Rata-rata 21 24,25 18,75
hasil  20  hari.  Pada  Uji  Data  4  dengan menggunakan  metode fuzzy tsukamoto diperoleh hasil waktu simpan 23 hari, sedangkan penentuan waktu  simpan  dengan  menggunakan  metode fuzzy mamdani diperoleh hasil 16 hari.

## 4.4 Uji Standart Error
Pada  tahap  akhir  dilakukan  evaluasi untuk  memilih  metode  yang  terbaik.  Evaluasi menggunakan  dua  kriteria  statistik  yaitu Mean Square Error (MSE)  dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).  Berikut  ini  adalah tabel  nilai  MSE  dan  MAPE  untuk  dua  metode tersebut yang ditunjukkan dalem Tabel .
Tabel 4. Perbandingan Nilai Error pada Dua Metode No Kriteria Statistik Metode Selisih Error Tsukamoto Mamdani 1. MSE 176,25 163,25 13 2. MAPE 59% 17,5% 41,5%
Nilai  perbandingan  error  pada  tabel  4 diketahui pada kriteria error MSE, nilai error dengan  metode fuzzy mamdani lebih  kecil dibandingkan dengan metode fuzzy
tsukamoto dengan  nilai  selisih  error  sebesar 13 hari. Sedangkan pada kriteria error MAPE, hasil  menggunakan  metode fuzzy mamdani lebih  kecil  dibandingkan  menggunakan metode fuzzy tsukamoto dengan  nilai  selisih error  41,5.  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa metode fuzzy Mamdani adalah  metode  yang lebih  baik  yang  dapat  digunakan  untuk memperkirakan  penentuan  waktu  simpan beras  Bansos  Rastra  dengan  nilai  error  yang lebih kecil pada masing-masing kriteria error dibandingkan dengan metode fuzzy Tsukamoto.

## III. KESIMPULAN
5.1 Kesimpulan
Setelah  melakukan  analisis  perbandingan metode fuzzy Tsukamoto dan  metode fuzzy Mamdani, didapat  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Dari  empat  data  uji  coba    yang  dilakukan didapatkan hasil sebagai berikut:
Pada Uji Coba Data 1 dengan menggunakan metode fuzzy tsukamoto diperoleh  hasil  waktu
simpan 25 hari, sedangkan menggunakan metode fuzzy mamdani 21  hari.  Pada Uji  Coba  Data  2 dengan  menggunakan  metode fuzzy tsukamoto diperoleh hasil waktu simpan 24 hari, sedangkan menggunakan  metode fuzzy mamdani 18  hari. Pada Uji  Coba  Data  3 dengan  menggunakan metode fuzzy tsukamoto diperoleh  hasil  waktu simpan 25 hari, sedangkan menggunakan metode fuzzy mamdani 20  hari.  Pada Uji  Coba  Data  4 dengan  menggunakan  metode fuzzy tsukamoto diperoleh hasil waktu simpan 23 hari, sedangkan menggunakan metode fuzzy mamdani 16 hari.
2. Hasil  dari  penelitian  ini  diketahui  bahwa pada  kriteria  error  MSE,  nilai  error  dengan metode fuzzy mamdani lebih kecil dibandingkan fuzzy tsukamoto dengan  nilai selisih error sebesar 13 hari. Sedangkan pada kriteria  error  MAPE,  hasil  menggunakan metode fuzzy mamdani lebih kecil dibandingkan fuzzy tsukamoto dengan  nilai selisih error 41,5 %. Jadi  disimpulkan bahwa metode fuzzy Mamdani adalah  metode  yang lebih  baik  yang  dapat  digunakan  untuk memperkirakan  penentuan  waktu  simpan beras  Bansos  Rastra  dengan  nilai  error  yang lebih kecil pada masing-masing kriteria error.

## 5.2 Saran
Dari  penelitian  yang  dilakukan,  diberikan beberapa  saran  kepada  peneliti  yang  akan melakukan  penelitian  tentang  logika fuzzy sebagai berikut:
a. Dalam  menentukan  variabel  yang  digunakan sebagai pertimbangan pemilihan beras Bansos Rastra  sebaiknya  digunakan  lebih  banyak variabel, seperti jumlah hama dan jenis beras.
b. Penelitian  sebaiknya  dikembangkan  agar  bisa digunakan  untuk  semua  jenis  beras  yang  ada pada gudang BULOG.
c. Pada penelitian selanjutnya sebaiknya dilakukan  uji  coba  yang  lebih  banyak  agar hasil  perbandingan  menggukana  dua  metode tersebut lebih akurat.
d. Dasar  landasan  kuat  penentuan  aturan  harus benar-benar dipastikan kebebnarannya dengan lebih banyak  literatur dan wawancara  dengan berbagai  pihak  terkait,  serta  bisa  lebih disederhanakan  agar  sifatnya  menjadi  khusus dan pribadi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Bapak Eksi Soemargono selaku Kepala BULOG Subdivre  Bojonegoro  GBB  Wire    yang  telah memberikan  ijin  penelitian  dan  memberikan bimbingan  serta arahan sampai  dengan terselesaikannya penelitian ini.

## REFERENSI
[1]    Yurida,  S.,  Oktafianto,  K.,  Yuliastuti,  R.  2017. Analisis  Perbandingan  Harga  Mobil  Bekas Menggunakan  Metode  Fuzzy  Inference  System (FIS) Mamdani dan Tsukamoto. Jurnal Riset dan
Aplikasi Matematika . Vol. 1, No. 1, pp. 40-52.
[2]   Surbakti,  R.,  R.  &  Sinaga,  M.,  S.  2017. Penerapan Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Jumlah  Produksi  Berdasarkan  Data  Persediaan Dan  Jumlah  Permintaan . Seminar Nasional Matematika: Peran Alumni Matematika dalam Membangun Jejaring Kerja dan Peningkatan Kualitas Pendidikan . [2]  Salikin,  F.  2011. Aplikasi Logika Fuzzy dalam Optimasi Produksi Barang Menggunakan Metode Sugeno .  Skripsi  tidak  dipublikasikan.
Yogyakarta: Universitas Negri Yogyakarta.
[3]  Setyawan,  H.B.,  Doddy,  F.,  2011. Pengaruh Penyimpanan Terhadap Kualitas Beras : Perubahan Sifat Fisik Selama Penyimpanan. Technical  Report.  Diponegoro  University.
(Unpublished)
[4]   Ratnawati.  Djaeni.,  Mohamad.  &  Hartono, Damin.  2013.  Perubahan  Kualitas  Beras  Selama Penyimpanan Change of Rice Quality During Storage . Portal E-Journal Media Komunikasi dan Informasi Divisi Riset dan Perencanaan Perum BULOG . Vol.22, No.03, Hal.199-208.
[5]   Anggara, A.W., & Sudarmaji, 2009. Hama Pasca Panen  Padi  Dan  Pengendaliannya.  Balai  Besar Penelitian Tanaman Padi
.