## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3933

## Analisa Ketepatan Jumlah Produksi Crude Palm Oil (CPO) dengan Fuzzy Inference System
Annisaa Utami 1 , Dasril Aldo 1,* , Linda Norhan 2
1 Fakultas Informatika, Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Banyumas, Indonesia
2 Fakultas Teknologi dan Informasi, Manajemen Informatika, Universitas Catur Insan Cendekia, Cirebon, Indonesia Email: 1 annisaa@ittelkom-pwt.ac.id, 2,* dasril@ ittelkom-pwt.ac.id, 3 linda.norhan@cic.ac.id Email Penulis Korespondensi: dasril@ ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak− Crude Palm Oil (CPO) merupakan minyak kelapa sawit mentah. Produk ini diperoleh dari hasil ekstraksi atau proses pengempaan daging buah ( mesocarp ) kelapa sawit umumnya dari spesies Elaeis guineensis dan belum mengalami pemurnian. Produksi minyak sawit (CPO)  dalam waktu yang tepat dan jumlah yang tepat merupakan sesuatu yang diinginkan perusahaan pabrik kelapa sawit. Namun dalam menentukan jumlah produksi CPO di waktu yang akan datang tidaklah mudah apalagi saat ini masih menggunakan perhitungan manual sehingga akan mengalami kesulitan dalam manajemen angka produksi. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pihak pabrik  menentukan jumlah angka yang tepat dalam memproduksi CPO. Data yang diolah sebanyak 12 data yang dianalisis dengan menggunakan metode Fuzzy logic Mamdani . Metode ini akan mengolah data input berupa data pemesanan dan stok. Logika fuzzy merupakan solusi efektif untuk memprediksi ketidakstabilan produksi CPO. Penerapan logika fuzzy ini dapat mengurangi kerugian akibat tren varians pada data produksi dan penjualan CPO PT. Sawita. Dari hasil pengujian data tahun 2021 sebanyak 12 data, didapatkan persentase kemiripan antara data manual dan pengujian sistem sebesar ≥90% sehingga hasil dapat diterima.
Kata Kunci: CPO; Produksi; Fuzzy ; Mamdani .
Abstract− Crude Palm Oil (CPO) is crude palm oil. This product is obtained from the extraction or compression process of the fruit flesh (mesocarp) of oil palm generally from the Elaeis guineensis species and has not been purified. The production of palm  oil  (CPO)  at  the  right  time  and  in  the  right  amount  is  something  that  palm  oil  mill  companies  want.  However,  in determining the amount of CPO production in the future, it is not easy, especially when it is still using manual calculations so that  it  will  experience  difficulties  in  managing  production  figures.  This  study  aims  to  help  the  factory  determine  the  right number of numbers in producing CPO. The data processed were 12 data which were analyzed using the Mamdani Fuzzy logic method. This method will process input data in the form of order and stock data. Fuzzy logic is an effective solution to predict the instability of CPO production. The application of this fuzzy logic can reduce losses due to variance trends in the production and sales of CPO PT. Sawita. From the results of testing the 2021 data for 12 data, the percentage of similarity between manual data and system testing is 90% so that the results are acceptable.
Keywords : CPO; Production; Fuzzy; Mamdani.

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu perubahan lingkungan yang berdampak besar bagi dunia bisnis adalah munculnya teknologi informasi (TI).  Perubahan  ini  mempengaruhi  lingkungan  sosial,  ekonomi,  teknologi  dan  politik  dan  mengharuskan komunitas  bisnis  untuk  memikirkan  kembali  bagaimana  perubahan  ini  mempengaruhi  perusahaan,  seperti bagaimana memproduksi barang atau jasa dengan cepat dan tidak berlebihan. Dalam penelitian ini, pabrik kelapa sawit merupakan tempat untuk penerapan sistem yang di bangun. Penerapan teknologi informasi di pabrik kelapa sawit  diantaranya  sistem  informasi  manajemen [1] , OWL  plantation  system [2],  pengolahan  data  pengiriman[3], aplikasi distribusi minyak sawit[4] pengadaan pupuk[5] dan masih banyak penerapan teknologi informasi lainnya. Fokus  utama  penelitian  ini  yaitu  untuk  menghasilkan  analisa  ketepatan  jumlah  produksi  crude  palm  oil  (CPO) dengan fuzzy  inference  system .  Penerapan  metode fuzzy  inference  system untuk  melakukan  estimasi  produksi diantaranya  penentuan  jumlah  produksi  pakaian[6],  menentukan  jumlah  produksi  teh[7],  menentukan  volume produksi tahu[8], produksi garam nasional[9], distribusi raskin[10] serta penelitian lainnya mengenai metode fuzzy inference system .
Ladang  kelapa  sawit  adalah  Pemacu  ekonomi  bertambah  baik  Kebajikan  petani,  pertumbuhan  ekonomi melalui  sumbangan  tempatan  dan  negara  Pendapatan  Asal  Serantau  (PAD)  atau  daripada  Sumbangan  kepada Cukai Eksport Minyak Mentah Minyak Sawit[11]. Produksi minyak sawit (CPO) dalam waktu dan jumlah yang tepat  merupakan  sesuatu  yang  diinginkan  perusahaan  pabrik  kelapa  sawit,  namun  dalam  menentukan  jumlah produksi CPO di waktu yang akan datang tidaklah mudah. Banyak faktor yang terlibat dalam perhitungan menjadi kendala dalam mengambil kebijakan untuk dapat menentukan jumlah minyak sawit yang akan diproduksi. Faktor- faktor  tersebut  adalah  pemesanan    maximum,  pemesanan  minimum,  stok  minimum,  stok  maximum,  produksi maximum, produksi minimum, pemesanan saat ini dan stok saat ini.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  produksi  minyak  sawit  adalah  dengan menerapkan logika fuzzy , karena ada banyak data yang tersedia untuk melakukan perhitungan untuk memprediksi produksi  minyak sawit. Ada beberapa metode untuk perhitungan logika fuzzy yaitu metode Tsukamoto , metode Mamdani dan  metode Sugeno [10].  Setiap  metode  tersebut  memiliki  cara  dan  hasil  perhitungan  yang  berbeda. Dalam  kasus  ini,  masalah  yang  timbul  adalah  bagaimana  cara  menerapkan  metode fuzzy mamdani untuk memprediksi  jumlah  produksi  minyak  sawit  berdasarkan  data  stok  dan  jumlah  pemesanan.  Dalam  kegiatan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3933
produksi  sangat  dipengaruhi  oleh  permintaan  pasar  terhadap  produk  yang  dihasilkan,  seperti  pada  pabrik  PT. Sawita  di  Pasamman  Barat  merupakan  pabrik  yang  memproduksi  CPO,  dilihat  dari  suplai  minyak  sawit  yang didapat  dari  pembelian  sawit  petani.  Dalam  kegiatan  produksi  kelapa  sawit,  Produksi  yang  tidak  menentu diakibatkan karena sering terdapat tingkat penjualan dan angka produksi berbeda. Hal ini dikarenakan manajemen yang  kurang  teliti  dalam  memprediksi  angka  untuk  produksi  berikutnya  berdasarkan  dari  hasil  produksi sebelumnya.
Diantara  masalah  di  atas,  menggunakan  logika fuzzy merupakan  solusi  yang  efisien  untuk  memprediksi ketidakkonsistenan  produksi  minyak  kelapa  sawit.  Logika fuzzy adalah  metode  pengolahan  data  numerik berdasarkan data sebelumnya untuk menghasilkan prediksi yang relevan untuk referensi produksi.  Logika fuzzy dianggap mampu memetakan ruang masukan ke ruang keluaran[12]. Beberapa metode dalam logika fuzzy terdapat yaitu  metode Sugeno ,  metode Tsukamoto ,  dan  metode Mamdani tingkat  akurasi  yang  dimiliki  berbeda-beda sehingga  akan  menghasilkan  perbedaan  hasil  terhadap  prediksi.  Cara  pengolahan  data  adalah  hal  yang menyebabkan  perbedaan hasil, berdasarkan akurasi  prediksi  pengujian, metode Mamdani lebih akurat  daripada dua metode lainnya. Logika mamdani biasa disebut dengan logika MAXMIN[13].
Dengan berkembangnya teknologi saat ini, pemanfaatan teknologi informasi dijadikan sebagai sarana yang akan  membantu  manusia  dalam  bekerja,  dan  dalam  bidang  jaringan  teknologi  informasi  dapat  dengan  mudah digunakan  oleh  siapa  saja.  Tidak  seperti  cara  tradisional  yang  membutuhkan  kertas  untuk  memproses  data,  ia memiliki  antarmuka  yang  dapat  diakses  dan  menarik  yang  menciptakan  kesenangan.  Situasi  ini  merupakan peluang untuk memanfaatkan teknologi informasi di bidang jaringan untuk meningkatkan daya saing perusahaan, yang dapat diterapkan dengan menerapkan pengolahan data logika fuzzy untuk meningkatkan efisiensi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Urutan ketika penelitian akan dilakukan disebut juga dengan kerangka penelitian. Agar langkah yang dilakukan dalam perancangan sesuai topik serta akan lebih mudah dilaksanakan, maka penelitian ini memiliki urutan langkah yang  dikembangkan  secara  sistematis  sebagai  pedoman  yang  jelas  dan  dapat  dipahami  untuk  memecahkan masalah. Dalam penelitian ini urutan langkah yang akan dilaksanakan ditunjukkan pada Gambar 1 dan 2.
Gambar 1. Langkah Metode Fuzzy Logic
1. Tahapan Input
Pada metode fuzzy logic , untuk mendapatkan hasil akhir berupa nilai keluaran, diperlukan tiga tahapan, yang pertama adalah menentukan Himpunan fuzzy , yang kedua adalah fungsi keanggotaan, dan yang ketiga adalah operator dari himpunan tersebut[14]. Terdapat tahapan input yang harus dilakukan, dimana tahapan tersebut merupakan  proses  memasukan  data  yang  akan  diolah  kedalan  sistem fuzzy ,  inputan  yang  digunakan  dalam penelitin ini adalah data stok dan pemesanan yang berada pada periode januari 2021 sampai dengan Desember 2021.
2. Tahapan Aturan
Pada  tahapan  ini,  sistem fuzzy akan  memproses  data  yang  telah  dimasukan  yang  berupa  data  stok  dan pemesanan.  pembentukkan  Basis  Pengetahuan Fuzzy adalah  kumpulan Aturan-Aturan  Fuzzy dalam  bentuk pernyataan Jika - Maka[15] . Pada penelitian ini terdapat empat Aturan yang digunakan, yaitu: 1. [ATURAN1] = Jika Pemesanan TURUN And Stok BANYAK Maka Produksi Barang BERKURANG
2. [ATURAN2] = Jika Pemesanan TURUN And Stok SEDIKIT Maka Produksi Barang BERKURANG
3. [ATURAN3] = Jika Pemesanan NAIK And Stok BANYAK Maka Produksi Barang BERTAMBAH
4. [ATURAN4] = Jika Pemesanan NAIK And Stok SEDIKIT Maka Produksi Barang BERTAMBAH
3. Tahapan Output
Logika fuzzy adalah cara yang tepat untuk memetakan ruang input ke ruang output [16]. Setelah dilakukan proses pengeksekusian Aturan terhadap data inputan, maka akan dihasilkan hasil akhir berupa output jumlah produksi yang harus dipenuhi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3933
4. Penelitian Pendahuluan
Menentukan objek yang akan diteliti, memahami objek secara keseluruhan, dan memahami permasalahan yang  ada  pada  objek  penelitian  merupakan  jenis-jenis  penelitian  pendahuluan  yang  harus  dilakukan. Peneliti  kemudian  menerjemahkannya  ke  dalam  rumusan  masalah  dan  kemudian  mencari  solusi  yang tepat untuk mengatasi masalah topik penelitian.
5. Pengumpulan Data
Dalam mengumpulkan data tentang topik yang akan diteliti, penulis membutuhkan data dan referensi dari berbagai sumber. Sumber adalah buku, jurnal, e-book yang berhubungan dengan penelitian ini. Teknik pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  melakukan  observasi  lapangan, wawancara dan menggunakan data mentah yang dimiliki oleh pabrik kelapa sawit.
6. Analisis Data
Analisis data merupakan tahapan terpenting dalam pengembangan sistem, pengolahan dan evaluasi data, serta identifikasi masalah untuk memecahkan masalah yang ada.
7. Analisa Sistem
Analisis sistem dilakukan untuk menemukan dan mengembangkan sistem yang berfungsi dengan baik, baik berupa hambatan, cacat, dan bentuk lainnya, karena tujuan yang ingin  dicapai adalah optimalisasi implementasinya.
8. Membuat Desain
Saat merancang sistem, penulis menggunakan UML sebagai alat untuk menggambarkan alur kerja sistem, dan akan merancang nanti, menggunakan diagram dalam UML, termasuk diagram use case dan diagram kelas.
9. Implementasi Sistem
Pada tahap ini penulis akan membahas aplikasi dari sistem yang akan dibangun, penulis menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL sebagai penyimpanannya.
10. Tes sistem
Setelah  aplikasi  ini  dirancang,  maka  dilakukan  proses  pengujian  pada  aplikasi  yang  dihasilkan  untuk mengetahui  apakah  aplikasi  yang  dirancang  berfungsi  dengan  baik  dan  sesuai  dengan  desain  yang diimplementasikan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem yang dibangun sebagai  tools yang digunakan sebagai  analisa ketepatan jumlah produksi  crude palm oil (CPO)  dengan fuzzy  inference memiliki  fitur  estimasi  jumlah  produksi  yang  akan  diproduksi  pada  jadwal berikutnya,  sehingga  menajer  produksi  dapat  dipermudah.  Sistem  yang  dibangun  berbasis  website  dengan menggunakan framework CodeIgniter , php sebagai dasar bahasa pemrogramanya, dan untuk penyimpanan data menggunakan mysql, serta xampp  digunakan sebagai  servernya. UML adalah salah satu  tool atau model untuk merancang  pengembangan software yang  berbasis object-oriented .  UML  sendiri  juga  memberikan  standar penulisan  sebuah  sistem  blueprint,  yang  meliputi  konsep  proses  bisnis,  penulisan  kelas-kelas  dalam  bahasa program  yang  spesifik,  skema database ,  dan  komponen  yang  diperlukan  dalam  sistem software [17].  Pada Use Case Diagram ini dibuat untuk menggambarkan bagaimana aktivitas dan hak akses antara aktor.
Analisa adalah penguraian dari suatu masalah atau objek yang akhirnya menghasilkan suatu kesimpulan, hal ini dimaksudkan untuk mengidentifikasi masalah atau objek dalam menentukan jumlah produksi berdasarkan jumlah pemesanan dan stok. Pada PT. SAWITA akan memproduksi buah sawit menjadi bahan mentah atau disebut Crude Palm Oil (CPO). Dari data 1 tahun terakhir diketahui data pemesanan, data stok dan data produksi dapat dilihat dari Tabel 1. berikut:
Tabel 1. Data Produksi No Tanggal Stok (kg) Pemesanan (kg) Produksi (kg) 1 Januari 2021 100.000 76.020 70.400 2 Februari 2021 96.700 81.400 98.250 3 Maret 2021 99.142 51.650 67.250 4 April 2021 98.200 54.700 57.500 5 Mei 2021 98.157 91.250 89.250 6 Juni 2021 82.450 75.750 72.400 7 Juli 2021 85.600 79.100 91.500 8 Agustus 2021 98.300 77.550 75.100 9 September 2021 99.780 65.400 61.200 10 Oktober 2021 97.300 82.650 78.500 11 November 2021 92.565 79.750 80.200 12 Desember 2021 95.450 75.000 436 00

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3933

## 3.1 Identifikasi Variabel Sistem
Pada tahap ini dicari nilai keanggotaan untuk himpunan pesanan dan himpunan persediaan menggunakan fungsi keanggotaan  himpunan fuzzy dengan  mempertimbangkan  nilai  data  maksimum  dan  minimum  bulan/tahun sebelumnya untuk setiap variabel. Variabel meliputi: variabel pesanan, variabel persediaan, dan variabel produksi. 1. Pemesanan
Kuantitas permintaan konsumen terhadap barang yang diproduksi oleh perusahaan biasanya terbatas, sehingga pemesanan merupakan salah satu kendala atau kendala dalam perencanaan kuantitas produksi perusahaan.
2. Stok
Persediaan adalah stok minyak sawit (CPO) yang disimpan di gudang sebagai cadangan pesanan.
3. Produksi
Volume  produksi  adalah  jumlah  yang  akan  diproduksi  oleh  suatu  perusahaan  dengan  mempertimbangkan permintaan konsumen terhadap barang dan persediaan yang dimiliki oleh perusahaan.

## 3.2 Himpunan Fuzzy
Untuk  mendapatkan throughput yang  optimal  menggunakan  metode fuzzy Mamdani  maka  variabel fuzzy yang digunakan antara lain order (X), inventory (Y), dan produksi (Z).

## 3.3 Semesta Pembicaraan
Dapatkan data maksimum  dan minimum  untuk jumlah pesanan, persediaan, dan produksi  dengan mencari  data maksimum dan minimum untuk data produksi bulan sebelumnya, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Semesta Pembicaraan Fungsi Variabel Semesta Pembicaraan (kg) Input Pemesanan 40000 – 98000 Stok 85000 – 100000 Output Produksi 35000 – 95000
Dari variabel yang dimunculkan, kemudian disusun domain himpunan fuzzy . Selanjutnya ditentukan fungsi keanggotaan dari masing-masing variabel yang akan dijelaskan pada Tabel 3. berikut :
Tabel 3. Himpunan Fuzzy Fungsi Variabel Himpunan Domain Input Pemesanan Turun 40000 -69000 Naik 69000 - 98000 Stok Sedikit 85000 -920000 Banyak 92000 -100000 Output Produksi Berkurang 35000 - 65000 Bertambah 65000 - 95000

## 3.4 Pembentukan Aturan
Aturan adalah seperangkat aturan yang menjadi dasar perhitungan, dan aturan yang relevan diperoleh dari sejarah kegiatan produksi dan berdasarkan para ahli di bidangnya, seperti manajer pabrik di departemen produksi. Aturan yang dibentuk oleh kasus produksi dinyatakan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Pembentukan Aturan Aturan ke-  Pemesanan Stok Produksi 1 Turun Banyak Berkurang 2 Turun Sedikit   Berkurang 3 Naik Banyak  Bertambah 4 Naik Sedikit   Bertambah
Berdasarkan data pada Tabel 4.3 di atas, dengan menyederhanakan kemungkinan dari data yang ada dan meninjau dari variabel sistem maka Aturan yang dapat dibentuk adalah:
1. [ATURAN1] = Jika Pemesanan TURUN And Stok BANYAK MAKA Produksi Barang BERKURANG
2. [ATURAN2] = Jika Pemesanan TURUN And Stok SEDIKIT MAKA Produksi Barang BERKURANG
3. [ATURAN3] = Jika Pemesanan NAIK And Stok BANYAK MAKA Produksi Barang BERTAMBAH
4. [ATURAN4] = Jika Pemesanan NAIK And Stok SEDIKIT MAKA Produksi Barang BERTAMBAH

## 3.5 Proses Perhitungan Fuzzy Mamdani
Jumlah pemesanan barang adalah 75.000 dan stok adalah 95.450, maka jumlah CPO yang akan diproduksi akan dicari dengan proses perhitungan Fuzzy Mamdani . Adapun  proses perhitungan tersebut akan dijabarkan berikut ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3933
1. Fuzzyfikasi Ada 3 Variabel fuzzy yang dimodelkan :
a. Pemesanan terdiri dari Naik dan Turun
µTurun =  (max pemesanan – pemesanan) / (max   pemesanan – min pemesanan)
µTurun[75.000]
=   (91.250- 75.000) / (91.250– 51.650) =  16.250 / 39.600 =  0.410 µNaik  = (pemesanan – min pemesanan) / (max pemesanan–  min pemesanan) µNaik[7500]           =  (75.000 – 51.650) / (91.250 – 51.650) = 23.350 / 39.600 = 0.589
Untuk lebih jelas fungsi keanggotaan pemesanan dapat dijelaskan pada Gambar 3.
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Pemesanan
b. Stok terdiri dari Sedikit dan Banyak µSedikit = (max stok – stok) / (max stok – min stok) µSedikit[95450]      =  (100000 - 95450) / (100000 - 82450)
= 4550 / 17550 = 0.259 µBanyak   = (stok – min stok) / (max stok – min stok) µBanyak[95450]       =  (95450 - 82450) / (100000 - 82450) = 13000 / 17550 = 0.741 Untuk lebih jelas fungsi keanggotaan pemesanan dapat dijelaskan pada Gambar 4.2.
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Stok
2. Aturan
Aturan  yang  dibentuk  yaitu  seperti  yang  tertera  pada  sub  bab  4.1.5  Pembentukan  Aturan,  untuk dilakukan perhitungan pada tahap 3 yaitu mesin inferensi
3. Mesin Inferensi (Fungsi Min)
[ATURAN1]  =  Jika  Pemesanan  TURUN  And  Stok  BANYAK  MAKA  Produksi  Barang BERKURANG α-predikat 1 = µTurun ∩ Banyak
= min (µTurun, µBanyak) = min (0.410 ; 0.741) =0.410
Hasil di atas akan dideskripsikan ke dalam bentuk grafik yang dapat dilihat pada Gambar 4.3 berikut ini ;

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3933
Submitted: 21/03/2022 ; Accepted: 12/04/2022 ; Published: 25/04/2022
Gambar 5. Fungsi Min ATURAN1
[ATURAN2]  =  Jika  Pemesanan  TURUN  And  Stok  SEDIKIT  MAKA  Produksi  Barang BERKURANG α-predikat 2 = µTurun ∩ Sedikit
= min (µTurun, µSedikit) = min (0.410 ; 0.259) =0.259
Hasil di atas akan dideskripsikan ke dalam bentuk grafik yang dapat dilihat pada Gambar 4.4 berikut ini ;
Gambar 6. Fungsi Min ATURAN2
[ATURAN3] = Jika Pemesanan NAIK And Stok BANYAK MAKA Produksi Barang BERTAMBAH α-predikat 3 = µNaik ∩ Banyak
= min (µNaik, µBanyak)
= min (0.589 ; 0.741) = 0.589
Hasil di atas akan dideskripsikan ke dalam bentuk grafik yang dapat dilihat pada Gambar 4.5 berikut ini ;
Gambar 7. Fungsi Min ATURAN3
[ATURAN4] = Jika Pemesanan BANYAK And Stok SEDIKIT MAKA Produksi Barang SEDIKIT α-predikat 4 = µNaik ∩ Sedikit

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3933
= min (µNaik , µSedikit)
= min (0.589 ; 0.259)
= 0.259
Hasil di atas akan dideskripsikan ke grafik yang ditampilkan pada Gambar 4.3;
Gambar 8. Fungsi Min ATURAN4
4. Mesin Inferensi
Setelah mencari α-predikat dari setiap aturan, diperlukan fungsi max untuk menggabungkan area hasil dari setiap fungsi min, yang akan diilustrasikan dalam bentuk grafik, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4.7
Gambar 9. Penggabungan Gambar Himpunan Fuzzy
Nilai a1 : (a1 - 35000) / (95000 – 35000) = 0.259 (a1 - 35000) / (60000) = 0.259 ( a1 - 35000) =  0.259* 60000 (a1 - 35000) = 15540 a1 = 15540+ 35000 a1 = 50540 Nilai a2 : (a2 - 3630) / (95000 - 35000) = 0.589 (a2 - 35000) / (60000) = 0.589 ( a2 - 35000) = 0.589 * 60000 a2 = 35340 + 35000 a2 = 70340 5. Defuzzifikasi
Tahap  defuzzifikasi  adalah  tahap  dimana  keluaran fuzzy yang  diperoleh  mesin  inferensi  diubah menjadi  nilai tetap dan fungsi  keanggotaan yang sesuai  digunakan dalam fuzzifikasi. Di Mamdani , proses defuzzifikasi dilakukan menggunakan metode centroid dengan rumus sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3933
Z ∗ =   ∑ ∫ µ(𝑧)zdz
∫ µ(𝑧)𝑑𝑧
Z ∗ = ∫ 0.259 50540 35000 zdz + ∫ ((0.259 + 0.589)/2)
70340 50540 zdz +  ∫ 0.589 95000 70340 zdz
∫ 0.259 50540 35000 dz + ∫ ((0.259 + 0.589)/2) 70340 50540 dz +  ∫ 0.589 95000 70340 dz
Dijabarkan menjadi : Z 1 = ∫ 0.259 50340 35000 zdz , dijabarkan menjadi : Z 1 = (( 0.259 * 50340 ) – ( 0.259 * 35000 ) * (( 50340 + 35000 )/2)) = 169530470.2 Z 2 = ∫ ((0.259 + 0.589)/2) 7410.48 5212,52 zdz Dijabarkan menjadi : Z 2 = ((0.5 * 70340 ) – (0.5 * 50540 ) * (( 70340 + 50540 )/2)) = 521433000
Z 3 = ∫ 0.589 95000 70340 zdz , Dijabarkan menjadi : Z 3 = (( 0.589 * 95000 ) – ( 0.589 * 70340 ) * (( 95000 + 70340 )/2)) = 1200760255.8 Z 4 = ∫ 0.259 50540 35000 dz ,
Dijabarkan menjadi :
Z 4 = (( 0.259 * 50540 ) – ( 0.259 * 35000 ) = 4024.86 Z 5 = ∫ ((0.259 + 0.589)/2) 70340 50540 dz ,
Dijabarkan menjadi :
Z 5 = ((0.5 * 70340 ) – (0.5 * 50540 ) = 25270 Z 6 = ∫ 0.589 95000 70340 dz ,
Dijabarkan menjadi :
Z 6 = (( 0.589 * 95000 ) – ( 0.589 * 70340 ) = 14524.74 Rumus centroid digunakan sebagai penggabungan kembali setelah penjabaran dilakukan.
Z ∗ = (169530470.2  +  521433000  +  1200760255.8)
(4024.86  +  25270 +  14524.74)
Z ∗ = 1891723726
43819.6
𝐙 ∗ = 43170.721  kg, dibulatkan menjadi =  43171 kg  untuk produksi selanjutnya.
Pengujian Aturan 1, Aturan 2, Aturan 3 dan Aturan 4 dalam kasus produksi dengan 75.000 pesanan dan persediaan 95.450. Hasil yang diperoleh dengan  perhitungan manual  adalah 43171 Kg dan data aslinya adalah 43600. Meskipun hasil yang diperoleh berbeda, tetapi tetap milik kategori yang sama, yaitu produksi yang harus dilakukan tergolong “minor”. Hasil pengujian sistem ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 10. Hasil Uji Sistem Fuzzy
Setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  sistem,  selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  terhadap  persentase kesamaan antara data mentah dengan hasil sistem, yang ditampilkan pada Tabel 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3933
Tabel 5. Hasil Uji Data Manual dan Sistem No Tanggal Produksi (kg) Data Mentah   Produksi (kg) Hasil Sistem  Persentase Kemiripan 1 Januari 2021 70.400 70.00 99,43% 2 Februari 2021 98.250 98.300 100% 3 Maret 2021 67.250 67.400 99,78% 4 April 2021 57.500 57.600 100% 5 Mei 2021 89.250 89.300 99,94% 6 Juni 2021 72.400 72.500 99,67% 7 Juli 2021 91.500 91.200 99,67% 8 Agustus 2021 75.100 75.340 99,68% 9 September 2021 61.200 61.210 99,98% 10 Oktober 2021 78.500 78.320 99,77% 11 November 2021 80.200 80.210 99,99% 12 Desember 2021 43600 43.171 99,02%

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  merupakan  rangkuman  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  sekaligus  memberikan  rekomendasi kepada pengguna aplikasi yang merupakan hasil perancangan dan dapat digunakan sebagai bahan referensi untuk meningkatkan  kinerja  yang  lebih  baik.  Setelah  hasil  aplikasi fuzzy Menggunakan  metode  Mamdani  untuk menentukan  angka  produksi  CPO,  penulis  dapat  menarik  kesimpulan  sebagai  berikut:  Sistem fuzzy dapat membantu  menentukan  jumlah  produksi  berdasarkan  data  pesanan  dan  persediaan,  menggunakan  metode Mamdani logika fuzzy lebih stabil. Dengan menerapkan logika fuzzy , kerugian akibat perbedaan tren produksi dan penjualan CPO dapat  dikurangi. Dengan menerapkan logika fuzzy berbasis website ini, manajer produksi  dapat dengan  mudah  dan  cepat  menggunakannya  untuk  meramalkan  data  produksi  periode  berikutnya.  Dari  hasil pengujian data tahun 2021 sebanyak 12 data, didapatkan persentase kemiripan antara data manual dan pengujian sistem  sebesar  ≥90%  sehingga  hasil  dapat  diterima.  Rincian  dari  persentase  tersebut  adalah  data Januari  2021 memiliki persentase 99,43%, data Februari 2021 memiliki persentase 100%, data Maret 2021 memiliki persentase 100%, data April  2021 memiliki persentase  100%, data Mei  2021  memiliki  persentase  99,94%, data Juni  2021 memiliki persentase 99,67%, data Juli 2021 memiliki persentase 99,67%, data Agustus 2021 memiliki persentase 99,68%, data September 2021 memiliki persentase 99,98%, data Oktober 2021 memiliki persentase 99,77%, data November 2021 memiliki persentase 99,99% dan data Desember 2021 memiliki persentase 99,02%.

## REFERENCES
[1] A. Auliawati and J. Chandra, “Sistem Informasi Manajemen Kebun Kelapa Sawit Pada CV. Cahya Gemilang Palm Oil Plantation Management Information System at CV. Cahya Gemilang.”
[2] M. Ilhamka Rouzi and H. Idwan, “ANALISIS SISTEM INFORMASI OWL PLANTATION SYSTEM PADA PABRIK KELAPA SAWIT PT. SABUT MAS ABADI,” Journal Informatic, Education and Management , vol. 2, no. 2, 2020.
[3] E. Pasaribu et al. , “Pengolahan Data Pengiriman Buah Kelapa Sawit PTPN IV Balimbingan Menuju Pabrik PKS Dosin,” 2019.
[4] Vivi  Ovianti  and  Wachyu  Hari  Haji,  “RANCANG  BANGUN  APLIKASI  DISTRIBUSI  MINYAK  SAWIT  PT. STEELINDO WAHANA PERKASACABANGBELITUNG TIMUR”.
[5] J. Hutahaean, “Sistem Informasi Pengadaan Pupuk Berbasis Web,” Technology and Science (BITS) , vol. 1, no. 2, pp. 105–110, 2019.
[6] A.  Shoniya  and  A.  Jazuli,  “PENENTUAN  JUMLAH  PRODUKSI  PAKAIAN  DENGAN  METODE  FUZZY TSUKAMOTO STUDI KASUS KONVEKSI NISA.”
[7] Medi Triawan, “Fuzzy Logic Mamdani Untuk Menentukan Jumlah Produksi Teh Pada PTPN VII (Persero) Fuzzy Logic Mamdani to Determine the Number of Tea Production at PTPN VII (Persero),” Cogito Smart Journal | , vol. 5, no. 1.
[8] I. Verdian, “MENENTUKAN VOLUME PRODUKSI TAHU MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI,” vol. 2, 2017.
[9] Y. R. Sari and M. Rani, “Penerapan Logika Fuzzy Metode Mamdani Dalam Menyelesaikan Masalah Produksi Garam Nasional”, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.idjatisi@mdp.ac.id,2012
[10]  S.  Widaningsih,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto,  Mamdani  dan  Sugeno  dalam  Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Distribusi Raskin di Bulog Sub. Divisi Regional (Divre) Cianjur,” Jurnal Informatika dan Manajemen STMIK , vol. 11, no. 1, 2017.
[11]  R. M. Riati Bakce, “KESEMPATAN KERJA DAN KELAYAKAN EKONOMI USAHA PERKEBUNAN KELAPA SAWIT RAKYAT  DI KABUPATEN INDRAGIRI HULU,” JIP , vol. 2, no. 7, pp. 2213–2220, Dec. 2021.
[12]  Azizah  and  Fauziah,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  Dalam  Mengoptimalkan  Persediaan  Barang  Dengan  Metode Mamdani,” 2020.
[13]  M. A. Londa, K. Sara, and M. Radja, “Penerapan Metode Logika Fuzzy Dalam Evaluasi Kinerja Dosen.”
[14]  R. W. Perdana, “APLIKASI PEMILIHAN BERAS BERDASARKAN REFERENSI KONSUMEN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC,”
vol. 14, no. 2, pp. 301–311, 2021, [Online]. Available:
http://journal.stekom.ac.id/index.php/elkom  page301

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3933
[15]  A. Haris, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk Menentukan Kualitas Proposal Layak Hibah,” Faktor Exacta , vol. 12, no. 1, p. 1, May 2019, doi: 10.30998/faktorexacta.v12i1.3458.
[16]  A.  S.  Mugirahayu,  L.  Linawati,  and  A.  Setiawan,  “Penentuan  Status  Kewaspadaan  COVID-19  Pada  Suatu Wilayah Menggunakan Metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani,” Jurnal Sains dan Edukasi Sains , vol. 4, no. 1, pp. 28– 39, Apr. 2021, doi: 10.24246/juses.v4i1p28-39.
[17]  F.- Sonata, “Pemanfaatan UML (Unified Modeling Language) Dalam Perancangan Sistem Informasi E-Commerce Jenis Customer-To-Customer,” Jurnal Komunika : Jurnal Komunikasi, Media dan Informatika , vol. 8, no. 1, p. 22, Jun. 2019, doi: 10.31504/komunika.v8i1.1832.