Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2018, Vol. 12, No. 1

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN JUMLAH PRODUKSI SERAGAM MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
[1] Abdi Pandu Kusuma, [2] Wahyu Dwi Puspitasari, [3] Tio Gustiyoto
[1] Universitas Islam Balitar, [2] Universitas Islam Balitar, [3] Universitas Islam Balitar
Abstrak: Penentuan jumlah produksi merupakan salah satu proses pengambilan keputusan perusahaan yang  cukup  penting.  Salah  satu  kesulitan  penentuan  jumlah  produksi  terjadi  manakala  berhadapan dengan  ketidakpastian.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  ini  dikembangkan  bertujuan  untuk membantu menentukan jumlah  produksi  seragam  berdasarkan data  persediaan  dan jumlah  permintaan. Penelitian ini menggunakan metode fuzzy Tsukamoto yang menghasilkan suatu  model  dari  suatu  sistem yang mampu memberikan rekomendasi jumlah produksi yang diterapkan dalam suatu sistem pendukung keputusan.  Metode  fuzzy  Tsukamoto  dalam  menentukan  jumlah  produksi  berdasarkan  3  variabel  yaitu jumlah permintaan, jumlah persediaan, dan jumlah produksi. Setiap variabel terdiri dari dua himpunan yang  di  kombinasikan  hingga  diperoleh  empat  aturan  fuzzy,  yang  selanjutnya  digunakan  dalam  tahap inferensi.  Pada  tahap  inferensi,  dicari  nilai  keanggotaan  anteseden  (α)  dan  nilai  perkiraan  jumlah produksi  (z)  dari  setiap  aturan.  Jumlah  barang  yang  akan  diproduksi  (Z)  dicari  dengan  metode defuzzifikasi  rata-rata  terpusat.  Pengujian  akan  dilakukan  secara  obyektif  dimana  SPK  diuji  secara langsung  ke  lapangan  dan  mengisi  kuesioner  mengenai  kepuasan  dengan  kandungan  point  syarat  user friendly dan dibagikan kepada karyawan dengan mengambil sample sebanyak 10 orang. Dengan adanya pengujian ini dapat di ketahui bahwa fitur yang telah disediakan mudah dipelajari dan mudah dipahami.
Kata kunci : Fuzzy Tsukamoto, Produksi, Pengabilan Keputusan.

## I. P ENDAHULUAN
Sekarang  ini  hampir  semua  perusahaan  dihadapkan  pada  suatu  masalah  yaitu  adanya  tingkat persaingan  yang  semakin  kompetitif.  Hal  ini  mengharuskan  perusahaan  untuk  merencanakan  atau menentukan  jumlah  produksi,  agar  dapat  memenuhi  permintaan  pasar  dengan  tepat  waktu,  juga  dalam jumlah  yang  sesuai,  sehingga  diharapkan  keuntungan  perusahaan  akan  meningkat.  Pada  dasarnya penentuan  jumlah  produksi  ini  direncanakan  untuk  memenuhi  tingkat  produksi  guna  memenuhi  tingkat penjualan  yang  direncanakan  atau  tingkat  permintaan  pasar.  Terkadang  banyaknya  jumlah  permintaan pasar  tidak  sebanding  dengan  jumlah  produksi  yang  dihasilkan  oleh  perusahaan.  Sehingga  timbul ketidakpastian  dalam  menentukan  jumlah  produksi  tersebut.  Dengan  adanya  ketidakpastian,  maka  perlu menentukan jumlah produksi yang optimum.
Bapak  Agus  selaku  pemilik  usaha  konveksi  sumber  karya  mengatakan  bahwa  perusahaannya mengalami masalah dalam produksi. Kebutuhan konsumen yang tidak pasti dari waktu ke waktu (dalam arti  konsumsi  per  hari  bahkan  per  bulannya  selalu  berbeda)  menyebabkan  terjadinya  hubungan  antara pengeluaran,  persediaan  dan  jumlah  produksi  antara  satu  dengan  yang  lain  menjadi  saling  berkaitan. Banyaknya perubahan jumlah yang akan diproduksi akan dipengaruhi oleh pengeluaran dan persediaan di gudang perusahaan tersebut. Menanggapi jumlah permintaan seragam yang selalu berubah-ubah sewaktu- waktu,  menjadi  permasalahan  untuk  menentukan  jumlah  produksi  seragam  yang  tepat  untuk  memenuhi permintaan  pasar  tepat  waktu  dengan  jumlah  yang  sesuai.  Ketidakpastian  jumlah  produksi  seragam  ini
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, Mei 2018, Vol. 12, No. 1
sangat  beresiko  dalam  proses  mempertahankan  kualitas  seragam,  sehingga  penanganan  untuk menanggulangi kerawanan produksi seragam perlu dilakukan.
Banyak cara yang dapat dilakukan untuk menyelesaikan masalah-masalah tersebut, salah satunya adalah  dengan  menggunakan  logika fuzzy (logika  samar)  karena  logika fuzzy tidak  kaku  dengan  nilai keanggotaan  yang  dimilikinya  (Kusumadewi  &  Purnomo,  2004).  Logika fuzzy merupakan  logika  yang berhadapan dengan konsep kebenaran sebagian, dimana logika klasik menyatakan bahwa nilai kebenaran dapat  diekspresikan  dalam  istilah binary (0  atau  1).  Sedangkan  logika fuzzy memungkinkan  nilai keanggotaan  antara  0  dan  1.  Dengan  menggunakan  metode  tersebut  diharapkan  dapat  membantu perusahaan dalam menentukan jumlah produksi.
Ada  tiga  metode  dalam  sistem inferensi  fuzzy yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  jumlah produksi, yaitu:  metode Tsukamoto , metode Mamdani , dan metode Sugeno (Setiaji, 2009). Metode yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Tsukamoto .  Metode  ini  dipilih  karena  setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN direpresentasikan dengan himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan  yang  monoton.  Sebagai  hasilnya, output dari  setiap  aturan  diberikan  secara  tegas berdasarkan α  (alpa), kemudian  diperoleh  hasil  akhir  dengan  menggunakan  rata-rata  terpusat. Penggunaan Fuzzy Inference System (FIS) metode Tsukamoto dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dapat memberikan nilai akhir yang valid karena perubahan selisih angka sekecil apapun nilai survei akan mempengaruhi nilai akhir dari perhitungan (Yuniardi, 2013).
Variabel input dalam  metode tsukamoto meliputi  hari  dimulainya  produksi,  masa  produksi, persediaan  barang  maksimum  satu  periode  tertentu,  persediaan  barang  minimum  satu  periode  tertentu, permintaan  maksimum  satu  periode  tertentu,  permintaan  minimum  satu  periode  tertentu,  produksi maksimum  satu  periode  tertentu,  produksi  minimum  satu  periode  tertentu,  permintaan  saat  ini,  dan persediaan  saat  ini  (Daihani,  2001).  Kemudian  SPK  akan  mengolah  data-data  tersebut  dan  akan menampilkan keluaran (output) berupa jumlah barang yang akan diproduksi.
Berdasarkan  latar belakang di atas, dalam skripsi  ini penulis  melakukan penelitian dan  membuat aplikasi berbasis WEB dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Jumlah Produksi Seragam  Menggunakan  Metode Fuzzy  Inference  System (FIS) Tsukamoto ”. Dengan  menggunakan  SPK dan  metode  FIS tsukamoto diharapkan  mampu  menyelesaikan  permasalahan  yang  kompleks  melalui pendekatan  sistem  dan  pengintegrasian  secara  deduktif.  Dalam  penelitian  yang  lebih  kompleks  dan terstruktur  banyak  sekali  langkah-langkah  yang  harus  di  jalani  sehingga  dapat  memberikan  keputusan yang  baik. Dengan  mengumpulkan data-data hasil penelitian  yang  lebih kompleks aplikasi  yang di  buat mampu berjalan sempurna untuk menentukan jumlah produksi seragam.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Tempat dan Waktu Penelitian
Adapun  waktu  dan  tempat  penelitian  dalam  menyelesaikan  skripsi  yang  berjudul  sistem pendukung keputusan dalam menentukan jumlah produksi seragam menggunakan metode fuzzy inference system  Tsukamoto yang  penulis  laksanakan  mulai  tanggal  1  Mei  2017  sampai  6  Mei  2017.  Penelitian dilakukan pada CV.Sumber Karya yang merupakan perusahaan konveksi seragam dalam skala menengah yang beralamatkan di jl. Surga RT.06/RW.01 blok 2 no 10 Kecamatan Ponggok Kabupaten Blitar.

## B. Identifikasi Permasalahan
Indentifikasi Permasalahan dilakukan dengan pengidentifikasian kendala atau permasalahan yang terjadi,  diantaranya  yaitu  : Pengembangkan  sebuah  SPK  dalam  menentukan  jumlah  produksi  seragam menggunakan  metode  FIS Tsukamoto ,  Penerapan  metode  FIS Tsukamoto pada  SPK  dalam  menentukan jumlah produksi seragam dan Pengujian SPK dalam menentukan jumlah produksi seragam menggunakan
metode  FIS Tsukamoto yang  dilakukan  oleh  pemilik  perusahaan  dengan  mengisi  kuisioner  yang  telah disediakan.
Adapun penyebab terjadinya permasalahan diatas diantaranya : Belum adanya sebuah SPK dalam menentukan  jumlah  produksi  seragam,  Kebutuhan  konsumen  yang  tidak  pasti  dari  waktu  ke  waktu  dan Banyaknya  perubahan  jumlah  produksi  yang  mempengaruhi  pengeluaran  dan  persediaan  di  gudang perusahaan tersebut.

## C. Pengumpulan Data
Data yang diperlukan dalam penyusunan skripsi ini bertujuan untuk mendapatkan informasi yang relative  lengkap  sebagai  bahan  yang dapat  mendukung kebenaran  materi, uraian dan pembahasan. Oleh karena itu, sebelum penyusunan skripsi ini dilakukan riset atau penelitian terlebih dahulu untuk menjaring data serta informasi yang terkait. Metode pengumpulan data yang dianggap  sesuai  dengan  permasalahan yang    ada  dalam  pelaksanaan  penyusunan  sekripsi    ini    adalah    metode    kualitatif  dimana  dalam pelaksanaanya dilakukan  tahapan sebagai berikut.

## 1. Pengamatan dan Observasi
Kegiatan  pengamatan  observasi  dilakukan  untuk  mengetahui  keadaan  di  lapangan  dari  tempat penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti  dalam  membangun  sebuah  sistem  pendukung  kepusan  dalam menentukan  jumlah  produksi  seragam.  Kegiatan  observasi  ini  dilakukan  di  CV.Sumber  Karya  jl.Surga kecamatan ponggok kabupatem blitar.

## 2. Wawancara
Tahap  wawancara  bertujuan  untuk  mengetahui  kebutuhan  sistem  dari  segi  arsitektur  aplikasi, teknologi  yang  digunakan,  serta  pemanfaatannya.  Pertanyaan  wawancara  yang  di  ajukan  kepada  bapak Agus selaku pemilik perusahaan konveksi di CV.Sumber Karya.

## 3. Studi Pustaka
Segala  usaha  yang  dilakukan  oleh  peneliti  untuk  menghimpun  informasi  yang  relevan  dengan topik atau  masalah  yang akan atau sedang diteliti. Informasi  itu dapat diperoleh dari  buku-buku  ilmiah, laporan  penelitian,  karangan-karangan  ilmiah,  tesis  dan  disertasi,  peraturan-peraturan,  ketetapan- ketetapan, buku tahunan, ensiklopedia, dan sumber-sumber tertulis baik tercetak maupun elektronik lain. Studi  kepustakaan  merupakan  suatu  kegiatan  yang  tidak  dapat  dipisahkan  dari  suatu  penelitian.  Teori- teori  yang  mendasari  masalah  dan  bidang  yang  akan  diteliti  dapat  ditemukan  dengan  melakukan  studi kepustakaan. Selain itu seorang peneliti dapat memperoleh informasi tentang penelitian-penelitian sejenis atau  yang  ada  kaitannya  dengan  penelitiannya.  Dan  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya.  Dengan  melakukan  studi  kepustakaan,  peneliti  dapat  memanfaatkan  semua  informasi  dan pemikiran-pemikiran yang relevan dengan penelitiannya.

## D. Analisis Metode Fuzzy Tsukamoto
Di  dalam  metode    ini,  secara  umum  terdapat  tiga  langkah  untuk  menentukan  jumlah  produksi berdasarkan data persediaan dan data permintaan  dengan metode Tsukamoto, yaitu: fuzzifikasi, inferensi, dan defuzzifikasi (menentukan output crisp ).

## Contoh kasus:
CV.Sumber Karya adalah suatu perusahaan yang memproduksi  seragam. Dari data  mulai tanggal 1 Mei 2017  sampai  6  Mei  2017.  Berdasarkan  Tabel  1  diketahui  jumlah  permintaan  saat  ini,  yaitu  bulan  Mei
2017 sebanyak 500 buah seragam, dan persediaan masih 50 buah. Berapa seragam yang harus diproduksi pada selanjutnya ?
Setelah  aturan-aturan  fuzzy  terbentuk  selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  tertinggi  dan  nilai terendah dari  semua atribut  yang di pilih dengan  menggunakan  fungsi query  min dan  max untuk setiap atribut.dari fungsi tersebut didapat nilai tertinggi dan nilai terendah sebagai berikut.
T ABEL 1
D ATA P ERMINTAAN , P ERSEDIAAN , D AN P RODUKSI S ERAGAM Data Seragam Seragam ( Buah ) Permintaan Maksimum 614 Permintaan Minimum 434 Persediaan Maksimum 93 Persediaan Minimum 30 Produksi Maksimum 650 Produksi Minimum 450
Setelah  menentukan  nilai  tertinggi  dan  terendah  dari  semua  atribut  yang  di  pilih  langkah selanjutnya dalam menyelesaikan permasalahaan yamg telah di jelaskan yaitu dengan menggunakanmetode Tsukamoto secara manual, ada beberapa langkah yang ditempuh.Langkah-langkah tersebut adalah: mendefinisikan variabel fuzzy, inferensi, dan defuzifikasi .

## 1. Memodelkan variabel fuzzy (Fuzzyfikasi)
Ada 3 variabel fuzzy yang akan dimodelkan, yaitu: variabel permintaan, variabel persediaan, dan variabel produksi barang.
a. Variabel  Permintaan  terdiri  atas  2  himpunan fuzzy ,  yaitu  TURUN  dan  NAIK. Fungsi  keanggotaan himpunan fuzzy TURUN dan NAIK dari himpunan fuzzy Permintaan adalah :
𝜇 𝑃𝑚𝑡𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁 [𝑥] = { 1          , 𝑥 ≤ 434
614−𝑥 614−434 ,434 ≤ 𝑥 ≤ 614
0          , 𝑥 ≥ 614
𝜇 𝑃𝑚𝑡𝑁𝐴𝐼𝐾 [𝑥] = { 0          , 𝑥  ≤  434
𝑥−434
614−434 ,434 ≤ 𝑥 ≤ 614
1          , 𝑥  ≥  614
Nilai keanggotaan himpunan TURUN dan NAIK dari variabel Permintaan bisa dicari dengan:
𝜇 𝑃𝑚𝑡𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁 [500] = (614 − 500)/180
𝜇 𝑃𝑚𝑡𝑁𝐴𝐼𝐾 [500] = (500 − 434)/180
b. Variabel  Persediaan  terdiri  atas  2  himpunan fuzzy ,  yaitu  SEDIKIT  dan  BANYAK. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy SEDIKIT dan BANYAK dari himpunan fuzzy Persediaan adalah :
𝜇 𝑃𝑠𝑑𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [𝑦] = { 1          , 𝑦 ≤ 30
93−𝑦 93− 30 ,30 ≤ 𝑦 ≤ 93
0          , 𝑦 ≥ 93
𝜇 𝑃𝑠𝑑𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [𝑦] = { 0          , 𝑦 ≤ 30
𝑦−30
93− 30 ,30 ≤ 𝑦 ≤ 93
1          , 𝑦 ≥ 93
Nilai  Keanggotaan  Himpunan  SEDIKIT,  dan  BANYAK  dari  variabel  Persediaan  dapat  dicari dengan:
𝜇 𝑃𝑠𝑑𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [50] = (93 − 50)/63
𝜇 𝑃𝑠𝑑𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [50] = (50 − 30)/63
c. Variabel  Produksi  terdiri  atas  2  himpunan fuzzy ,  yaitu  BERKURANG  dan  BERTAMBAH. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy BERKURANG dan Bertambahdari himpunan fuzzy Produksi adalah :
𝜇 𝑃𝑟𝐵𝐸𝑅𝐾𝑈𝑅𝐴𝑁𝐺 [𝑧] = {
1          , 𝑧 ≤ 450
650−𝑧 650− 450 ,450 ≤ 𝑧 ≤ 650
0          , 𝑧 ≥ 650
𝜇 𝑃𝑟𝐵𝐸𝑅𝑇𝐴𝑀𝐵𝐴𝐻 [𝑧] = { 0          , 𝑧 ≤ 450
𝑧−450 650−450 ,450 ≤ 𝑧 ≤ 650

## 1          , 𝑧 ≥ 650
Setelah semua himpunan fuzzy ditentukan, kemudian dicari nilai keanggotaan himpunan fuzzy dari tiap variabel. Berdasarkan kombinasi himpunan fuzzy yang telah ditentukan, kemudian nilai keanggotaan himpunan fuzzy dari tiap variabel digunakan pada tahap selanjutnya, yaitu tahap inferensi .
2. Inferensi
a. [R1]  IF  Permintaan  TURUN  And  Persediaan  BANYAK  THEN  Produksi  Barang BERKURANG;
Nilai keanggotaan anteseden untuk aturan fuzzy [R1] yang dinotasikan dengan 𝛼1 diperoleh  dengan rumus sebagai berikut.
𝛼1 = 𝜇 𝑃𝑚𝑡𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁∩𝑃𝑠𝑑𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾
𝛼1 = min ( 𝜇 𝑃𝑚𝑡𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁 [𝑥], 𝜇 𝑃𝑠𝑑𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [𝑦] ) 𝛼1 = - ( 0.63333333333333, 0.31746031746032) 𝛼1 = - 0.31746031746032
Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  Produksi  Barang  BERKURANG  dalam  aturan  fuzzy  [R1] maka nilai z1 adalah:
z1 = 650 −  𝛼1 (650 − 450) z1 = 586.50793650794
b. [R2]  IF  Permintaan  TURUN  And  Persediaan  SEDIKIT  THEN  Produksi  Barang BERKURANG;
Nilai keanggotaan anteseden untuk aturan fuzzy [R2] yang dinotasikan dengan 𝛼2 diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
𝛼2 = 𝜇 𝑃𝑚𝑡𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁∩𝑃𝑠𝑑𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 𝛼2 = min ( 𝜇 𝑃𝑚𝑡𝑇𝑈𝑅𝑈𝑁 [𝑥], 𝜇 𝑃𝑠𝑑𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [𝑦] ) 𝛼2 = -( 0.63333333333333, 0.68253968253968) 𝛼2 = -0.63333333333333
Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  Produksi  Barang  BERKURANG    dalam  aturan  fuzzy  [R2] maka nilai z2 adalah:
z2 = 650 −  𝛼2 (650 − 450) z2 = 523.33333333333
c. [R3]  IF  Permintaan  NAIK  And  Persediaan  BANYAK  THEN  Produksi  Barang BERTAMBAH;
Nilai keanggotaan anteseden untuk aturan fuzzy [R3] yang dinotasikan dengan 𝛼3 diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
𝛼3 = 𝜇 𝑃𝑚𝑡𝑁𝐴𝐼𝐾∩𝑃𝑠𝑑𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾
𝛼3 = min ( 𝜇 𝑃𝑚𝑡𝑁𝐴𝐼𝐾 [𝑥], 𝜇 𝑃𝑠𝑑𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾 [𝑦] ) 𝛼3 = - ( 0.36666666666667, 0.31746031746032) 𝛼3 = - 0.31746031746032
Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  Produksi  Barang  BERTAMBAH  dalam  aturan  fuzzy  [R3] maka nilai z3 adalah:
z3 = 𝛼3 (650 − 450) + 450 z3 = 513.49206349206
d. [R4] IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Barang BERTAMBAH;
Nilai keanggotaan anteseden untuk aturan fuzzy [R4] yang dinotasikan dengan 𝛼4 diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
𝛼4 = 𝜇 𝑃𝑚𝑡𝑁𝐴𝐼𝐾∩𝑃𝑠𝑑𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇
𝛼4 = min ( 𝜇 𝑃𝑚𝑡𝑁𝐴𝐼𝐾 [𝑥], 𝜇 𝑃𝑠𝑑𝑆𝐸𝐷𝐼𝐾𝐼𝑇 [𝑦] ) 𝛼4 = - ( 0.36666666666667, 0.68253968253968) 𝛼4 = - 0.36666666666667
Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  Produksi  Barang  BERTAMBAH  dalam  aturan  fuzzy  [R4] maka nilai z4 adalah:
z4 = 𝛼4 (650 − 450) + 450 z4 = 523.33333333333

## 3. Menentukan Output Crisp (Defuzzifikasi)
Pada  metode  Tsukamoto,  untuk  menentukan  output  crisp,  digunakan  defuzifikasi  rata-rata terpusat, yaitu:
Z = 𝛼1∗𝑧1+𝛼2∗𝑧2+𝛼3∗𝑧3+𝛼4∗𝑧4 𝛼1+𝛼2+𝛼3+𝛼4
Z = 0.317 ∗ 586.507 + 0.633 ∗ 523.333 + 0.317 ∗ 513.492 + 0.366 ∗ 523.333 0.317 + 0.633 + 0.317 + 0.366
Z = 872.53968253968 1.6349206349206 Z = 534
Jadi,  menurut  perhitungan  dengan  metode  Tsukamoto  diatas,  jumlah  rekomendasi  produksi seragam yang harus diproduksi perusahaan CV.Sumber Karya pada bulan selanjutnya sebanyak 534 buah.

## E. Metode Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  adalah  suatu  fase  dimana  diperlukan  suatu  keahlian  perancangan  untuk elemen-elemen  komputer  yang  akan  mengunakan  sistem  yaitu  pemilihan  peralatan  dan  program komputer untuk sistem yang baru. Tujuan dari perancangan ini adalah memberikan  gambaran yang jelas kepada  pengguna  mengenai  rancangan  yang  telah  diusulkan.  Rancangan  program  sistemnya  dapat digambarkan pada  beberapa  metode, meliputi Flow  Chart Sistem, Data Flow  Diargram (DFD),  sampai Entity Relaionship Diagram (ERD).

## 1. Flowchart Sistem
Berikut  adalah  beberapa  simbol  yang  digunakan  dalam  menggambar  suatu flowchart dijelaskan pada gambar 1.

## Gambar 1 Flowchart Sistem
Suatu permasalahan dapat diselesaikan dengan flowchart, karena flowchart merupakan bagan alir dari  proses  penyelesaian  masalah  yang  disusun  secara  sistematis.  Untuk  menggambarkan  keseluruhan langkah kerja dan sistem yang akan dibuat, maka digunakan bagan alir atau flowchart (Jogiyanto, 2009) . Dalam  Analisis  Estimasi  Jumlah  Produksi  seragam,  entitas  yang  berkaitan  adalah  admin.  Pada  Admin didahului  dengan  menginputkan username dan password .  Apabila Login admin  sukses  maka  langsung menuju  ke  halaman  menu,  dimana  terdapat  proses penginputan data  produksi  dan  data  user,  kemudian dalam  proses  produksi  dimulai  dari  perhitungan  estimasi  jumlah  permintaan  dan  persediaan  yang kemudian di  hitung  melalui peroses fuzzifikasi, implikasi dan defuzzifikasi untuk  menghasilkan estimasi jumlah  produksi  seragam.  Proses  estimasi  jumlah  produksi  seragam  diakhiri  dengan  melakukan  proses keluar atau log out.
2. Data Flow Diagram (DFD)
DFD  merupakan  suatu  cara  atau  metode  untuk  membuat  rancangan  sebuah  sistem  yang  mana berorientasi  pada  alur  data  yang  bergerak  pada  sebuah  sistem  nantinya.  Dalam  pembuatan  Sistem Informasi, DFD sering digunakan. Berikut ini adalah DFD yang dijelaskan pada Gambar 2 dan Gambar 3.

## Gambar 2 DFD Level 0
Gambar  2,  diagram  konteks  mempunyai  dua  entitas  yaitu  admin  dan  member.  Pada  sistem  ini, admin  menginputkan  data  user,  data  permintaan,  dan  data  persediaan  kedalam  sistem  estimasi  jumlah produksi seragam, kemudian sistem  akan  memproses  inputan dan  memberikan  informasi  berupa  jumlah produksi hasil fuzzyfikasi.
Berikut Gambar 3 Diagram Alir Data level 1.

## Gambar 3 DFD Level 1
Diagram Alir Data level 1 Aplikasi SPK Dalam Penentuan Jumlah Produksi seragam. Proses yang terjadi adalah admin mengisi data  user yang disimpan ke dalam data store 'Users', data permintaan  yang disimpan dalam data store 'Pemintaan', data persediaan yang disimpan dalam data store 'Persediaan', data produksi  yang  disimpan  dalam  data store 'Produksi',  data store 'Permintaan,  Persediaan,  dan  Produksi'
adalah  proses  pengolahan  data  untuk  menghitung fuzzifikas, kemudian  hasi fuzzifikasi diproses  dengan SPK sehingga dapat memberikan informasi kepada admin dan member berupa estimasi jumlah produksi seragam.

## 3. Entity Relational Diagram (ERD)
ERD ( Entity Relationship Diagram ) merupakan suatu bentuk yang didasarkan pada dunia nyata yang tersusun atas objek-objek dasar  yang disebut entitas yang saling  berhubungan antara entitas yang satu dengan yang lain pada sebuah database, seperti Gambar 4.
Gambar 4 ERD ( Entity Relational Diagram )

## F. Kebutuhan Hardware dan Software
Kebutuhan  sistem  aplikasi  yang  digunakan  dalam  pembuatan  SPK  dalam  menentukan  jumlah produksi  seragam  terdiri  dari  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.  Perangkat  Keras  ( Hardware ), kebutuhan  beberapa  perangkat  keras  yang  memadai  agar  aplikasi  tersebut  bisa  berjalan  dengan  baik sebagai berikut : Laptop / Personal Komputer, Processor minimal Core™ 2 duo, RAM minimal 2GB, dan Harddisk minimal 100GB.
Perangkat  Lunak  ( Software ), Software  yang  digunakan  dalam  implementasi  sistem  ini  adalah  : Sistem  operasi  minimal  menggunakan  Microsoft  Windows  7,  Bahasa  pemrograman  PHP  ( hypertext Preprosessor )  adalah  Bahasa  pemrograman  pada  Web.  PHP  adalah  tool  untuk  membuat  web  dinamis, Database MySQL ,  selain karena open source program, MySQL juga  memiliki kelebihan-kelebihan  yang tak  kalah  bagusnya  dengan  database  server  lainnya,  Notepad++  sebagi  tool  pengolah  koding  untuk membuat  Web,  dan  Aplikasi  server  menggunakan  XAMPP  versi  3.2.  Terakhir  Web  browser menggunakan Mozilla Firefox digunakan untuk mengakses aplikasi.

## III. H ASIL D AN B AHASAN

## A. Implementasi
Teknologi  yang  digunakan  dalam  pengembangan  sistem  ini  adalah  teknologi  aplikasi  berbasis web .  Aplikasi  berbasis web dapat  membentuk  sebuah  program  yang  dapat  berdiri  sendiri  dan  dapat dijalankan dalam lingkungan internet. Sehingga dimanapun pengguna (user) berada dapat menggunakan aplikasi  ini,  dengan  mengakses  situs  tersebut  secara  cepat  dan  mudah.  Dengan  sistem web based  ini, diharapkan dapat memberikan kemudahan dalam menentukan jumlah produksi seragam.
Proses pembangunan komponen-komponen pokok sebuah sistem informasi yang sudah di desain perlu dibuat sebuah implementasi. Karena implementasi digunakan sebagai tolak ukur atau pengujian dan analisa  hasil  dari  program  yang  telah  dibuat.  Implementasi  sistem  juga  merupakan  sebuah  proses
pembuatan dan penerapan sistem secara utuh baik dari sisi perangkat keras maupun perangkat lunaknya. Dan  juga  tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk  mengetahui  apakah  aplikasi  yang  telah  dibuat  sesuai dengan perancangannya. Selain  itu  juga untuk  mengetahui  detail  jalannya aplikasi  serta kesalahan  yang ada  untuk  pengembangan  dan  perbaikan  lebih  lanjut. Implementasi  ini  menjelaskan  tentang  alur pembuatan dan kegunaan program yang dibuat beserta tampilan desain. Berikut adalah tampilan-tampilan halaman yang ada dalam program yang dibuat.

## 1. Halaman Produksi
Menu ‘ Produksi ’ adalah  menu  yang  digunakan  untuk  menghitung  jumlah  produksi  seragam dengan  metode Tsukamoto dengan  menggunakan  data  permintaan  dan  data  persediaan.  Jika  menu ‘Produksi’ dipilih, maka program akan menampilkan form produksi seperti terlihat pada Gambar 5.

## Gambar 5 Menu Produksi
Form olah produksi ini digunakan untuk menghitung jumlah barang yang akan diproduksi dengan metode  Tsukamoto.  Administrator  atau  member  harus  menginputkan  hari  pertama  produksi  pada  form ‘Data  mulai  hari  ke’,  masa  produksi  pada  form  ‘Masa  produksi’,  data  permintaan  saat  ini  pada  form ‘Permintaan’, dan data persediaan saat ini pada form ‘Persediaan’.

## 2. Halaman Hasil Perhitungan
Setelah tombol ‘Olah produksi’ diklik, maka program akan menampilkan hasil perhitungan berupa nilai  variabel-variabel  pada  perhitungan  metode  Tsukamoto,  jumlah  produksi,  serta  waktu  yang dibutuhkan oleh program dalam menghitung jumlah produksi. Hasil perhitungan kemudian seperti terlihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Halaman Hasil Perhitungan

## 3. Halaman Data Produksi
Menu  ‘Data  produksi’  yaitu  menu  yang  digunakan  oleh  admin  untuk  melihat  semua  data  yang ada.  Data  yang  ada  pada  sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah  data  selama  30  hari.  Apabila administrator  memilih  menu  ‘Data  produksi’,  program  menampilkan  tampilan  seperti  terlihat  pada Gambar 7.

## Gambar 7 Halaman Data Produksi

## B. Pengujian Sistem
Pengujian  aplikasi  Sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan  jumlah  produksi  seragam menggunakan  metode fuzzy  inference  system (fis) tsukamoto ini  menggunakan  metode kuisioner . Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menentukan  bahwa  program  tersebut  sudah  layak  atau  belum  untuk digunakan serta telah memenuhi kebutuhan yang diharapakan atau belum.
Pengujian  sistem  dilakukan  secara  obyektif  dimana  diuji  secara  langsung  ke  lapangan  dengan mengisi  kuesioner  mengenai  kepuasan  user  dengan  kandungan  point  syarat  user  friendly  dan  dibagikan kepada sebagian user dengan  mengambil  sample  sebanyak 10 orang. Dari  hasil kuesioner tersebut akan dilakukan  perhitungan  untuk  dapat  diambil  kesimpulannya  terhadap  penilaian  penerapan  sistem  yang baru. Hasil pengujian beta sebagai berikut.

## P ENGUJIAN S ISTEM
No Nama Desain Sistem Kesesuaian Sistem Kemudahan Sistem SB B C K SB B C K SB B C K 1. Agus 80 90 60 20 200 90 20 10 120 90 60 10 2. Yanto 80 90 40 30 160 90 20 20 80 90 40 30 3. Rian 160 60 40 20 80 90 40 30 80 90 60 20 4. Siti 80 90 40 30 80 90 40 30 80 90 60 20 5. Jum 120 90 60 10 80 90 60 20 160 90 20 20 6. Bagas 160 30 60 20 80 90 60 20 80 90 40 30 7. Ana 120 90 60 10 160 60 40 20 80 90 60 20 8. Mita 160 60 40 20 160 30 60 20 160 60 40 20 9. Dian 80 90 40 30 120 90 60 10 120 90 60 10 10. Julia 120 90 60 10 80 90 40 30 80 90 40 30 TOTAL 1160 780 500 200 1200 810 440 210 1040 870 480 210
Keterangan nilai: SB = 40, C = 20 , B = 30, K = 10
Prosentase  = 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑵𝒊𝒍𝒂𝒊 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 x 100%
a. Nilai total Aspek Desain Sistem = 2620
1) Kurang
=  200/2640 x 100% = 7.57% 2) Cukup =  500/2640 x 100% = 18.93% 3) Baik =  780/2640 x 100% = 29.54% 4) Sangat baik =  1100/2640 x 100% = 41.66% b. Nilai total Aspek Kesesuaian Sistem = 2420 1) Kurang = 210/2660 x 100% = 7.89% 2) Cukup = 440/2660 x 100% = 16.54% 3) Baik = 810/2660 x 100% = 30.45% 4) Sangat baik = 1200/2660 x 100% = 45.11%
c. Nilai total Aspek Kemudahan Sistem = 3040 1) Kurang = 210/2600 x 100% = 8.07% 2) Cukup = 480/2600 x 100% = 18.46% 3) Baik = 870/2600 x 100% = 33.46%
4) Sangat baik = 1040/2600 x 100% = 40%
Berdasarkan  hasil  kuisioner  di  atas,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  dilihat  dari  segi  penilaian baik dari desain Sistem diperoleh penilaian  baik  29.54% dan  penilaian  sangat baik 41.66%, sedangkan aspek Kesesuaian Sistem memperoleh penilaian baik 30.45% dan penilaian sangat baik 45.11%, dan dari aspek Kemudahan Sistem dinilai penilaian baik 33.46% dan penilaian sangat baik 40%.

## IV. S IMPULAN D AN S ARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  dan  pengujian  mengenai  Penerapan  Metode Tsukamoto (Logika Fuzzy ) dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  Menentukan  Jumlah  Produksi  Seragam  Berdasarkan Data Permintaan dan Jumlah Persediaan maka dapat disimpulkan sebagai berikut.
SPK dengan FIS Tsukamoto untuk  menentukan  jumlah produksi  seragam  ini,  menggunakan tiga komponen,  yaitu: model  base,  database ,  dan software  system .  Komponen model  base berisi  tentang langkah-langkah  pada  metode Tsukamoto untuk  menentukan  jumlah  produksi.  Langkah-langkah  yang ditempuh  sama  dengan  langkah-langkah  pada  kesimpulan  nomor  1.  Komponen  kedua  adalah database . Dalam database SPK ini, dibuat 5 tabel, yaitu tabel permintaan, persediaan, produksi, tanggal, dan users.
Tabel  permintaan,  persediaan,  dan  produksi  dihubungkan  oleh  kunci  primer  id,  sedangkan  tabel  users adalah  tabel  yang  berdiri  sendiri,  yang  digunakan  untuk  kepentingan login pengambil  keputusan. Komponen terakhir adalah software system . Pada komponen software system , komponen model base dan komponen database kemudian dipadukan dengan bahasa pemrograman PHP. Dalam  penerapan  metode  FIS Tsukamoto untuk  menentukan  jumlah  produksi  seragam  ini, terdapat  tiga  langkah  yaitu  :  Langkah  pertama  mendefinisikan  variabel.  Ada  tiga  variabel  yang didefinisikan, yaitu: permintaan, persediaan, dan produksi. Setelah variabel didefinisikan, langkah kedua adalah mencari nilai keanggotaan anteseden (α) dan nilai perkiraan barang yang akan diproduksi (z) dari setiap  aturan,  dengan  menggunakan  nilai  keanggotaan  dari  setiap  himpunan fuzzy .  Langkah  kedua  ini disebut sebagai inferensi .  Langkah terakhir adalah  menentukan  nilai output crisp berupa  jumlah  barang yang  akan  diproduksi  (Z)  dengan  cara  mengubah input (berupa  himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari komposisi  aturan-aturan fuzzy )  menjadi  suatu  bilangan  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut.  Cara  ini disebut dengan metode defuzifikasi . Metode defuzifikasi yang digunakan dalam metode Tsukamoto adalah metode defuzifikasi rata-rata terpusat.
Dengan cara Pengujian beta yang dilakukan secara obyektif dimana SPK diuji secara langsung ke lapangan dan mengisi kuesioner mengenai kepuasan admin dan member dengan kandungan point syarat user  friendly  dan  dibagikan  kepada  karyawan  dengan  mengambil  sample  sebanyak  10  orang.  Dengan adanya pengujian beta dapat di ketahui bahwa perolehan penilaian baik 29.54% dan  penilaian sangat baik 41.66%,    diberikan  oleh  7  dari  10  orang  responden  yang  menyatakan  bahwa  tampilan  sistem  ini  sudah baik.  Kemudahan  sistem  ini  memperoleh  prosentase  penilaian  baik  33.46%  dan  penilaian  sangat  baik 40% yang dinyatakan oleh 6 dari 10 responden, artinya fitur yang telah disediakan mudah dipelajari dan mudah dipahami oleh admin maupun member, dan proses pengolahan data juga mudah dilakukan.

## B. Saran
Berdasarkan  analisis  dan  kesimpulan  dari  laporan  ini,  beberapa  saran  yang  ingin  disampaikan antara lain sebagai berikut.
Permasalahan yng diambil pada penerapan metode Tsukamoto untuk menentukan jumlah produksi seragam  ini  masih  sangat  sederhana.  Masih  terdapat  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat  sistem pendukung  keputusan  untuk  menentukan  jumlah  produksi  lebih  baik  antara  lain: Menambahkan  input berupa faktor lain yang mempengaruhi jumlah barang yang akan diproduksi, misalnya jumlah pekerja dan biaya  produksi. Menambahkan  aturan fuzzy pada inferensinya ,  sehingga  hasil  produksi  yang  diperoleh semakin akurat.
Aplikasi  yang  dibangun  hanya  menggunakan  salah  satu  metode fuzzy dalam  proses perhitungannya.  Sehingga  dapat  dikembangkan  dengan  menambahkan  metode  lain  sebagai  pilihan perhitungan. Aplikasi  yang  dibangun  di  harapkan  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  dalam  pengembangan dan penelitian lebih lanjut sehingga mampu menghasilkan suatu sistem baru yang lebih maksimal dengan tingkat keakuratan lebih tinggi dari sistem ini.

## V. D AFTAR P USTAKA
Daihani,  D.  U.  2001.  Komputerisasi  Pengambilan  Keputusan  :  Panduan  Langkah  demi  Langkah Mengembangkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis  Komputer.  Jakarta  :  PT.  Elex  Media Komputindo.
Jogiyanto. 2009. Analisis & Disain Sistem Informasi: Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. Yogyakrta: Andi.
Setiaji. 2009. Himpunan dan Logika Samar serta Aplikasinya. Yoyakarta: Graha Ilmu.
Sri  Kusumadewi  &  Hari  Purnomo.  2004.  Aplikasi  Logika Fuzzy Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Edisi Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Yuniardi.  2013.  Implementasi  FIS  Menggunakan  Metode Tsukamoto Untuk  Memprediksi  Jumlah Produksi. Yogyakarta: Graha Ilmu.