Fuzzy Inferensi System pada Produksi Kerupuk Lipat
Chalizah Nur Khasanah 1 , Purnama Nuraini 2 1,2 Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar chalizah1818@gmail.com

## Abstract
Crackers are one of the favorite foods of Indonesian people which are made from flour mixture mixed  with flavoring ingredients. UD.Eman is one of the factories that produces folding  crackers.  The  instability  of  cracker  orders  which  are  sometimes  high  and sometimes  low  makes  UD.  Eman  difficult  in  determining  the  amount  of  cracker production. These problems can be solved by using the Fuzzy Tsukamoto method by using 3  fuzzy  variables,  namely  demand  [x]  where,  inventory  [y],  production  [z].  From  the results of research conducted can produce clarity for the production of crackers per day. If  the  demand  for  800  packs  per  day  and  stock  of  500  packs  per  day,  947  packs  of crackers can be produced per day.
Keywords : Crackers, Fuzzy, Fuzzy Tsukamoto, Kurupuk  lipat

## Abstrak
Kerupuk  merupakan  salah  satu  makanan  favorit  masyarakat  Indonesia  yang  terbuat dari adonan tepung yang dicampur dengan bahan perasa. UD.Eman  merupakan salah satu pabrik  yang  memproduksi  kerupuk  lipat.  Ketidakstabilan  pemesanan  kerupuk  yang terkadang  tinggi  dan  terkadang  rendah  membuat  UD.Eman  sulit  dalam  menentukan jumlah produksi kerupuk. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan metode Fuzzy  Tsukamoto dengan  menggunakan  3  variabel fuzzy yaitu    permintaan  [x] dimana  persediaan  [y],    produksi  [z].  Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dapat menghasilkan  kejelasan  untuk  produksi  kerupuk  perharinya.  Jika  dalam  perharinya permintaan  800  bungkus  dan  persediaan  500  bungkus  maka  dapat  dihasilkan  produksi kerupuk perharinya 947 bungkus.
Kata Kunci: Kerupuk, Fuzzy Logik, Fuzzy Tsukamoto, Kurupuk  lipat

## 1. Pendahuluan
Kerupuk  merupakan  makanan  ringan  yang  umumnya  dibuat  dari  adonan  tepung tapioka,biasanya  kerupuk  juga  dicampur  dengan  perasa  udang,ikan,dan  lain  sebagainya. Kerupuk  dibuat  dengan  cara  mengukus  adonan  sampai  matang,setelah  itu  adonan dipotong  tipis-tipis,  setelah  itu  dikeringkan  dengan  menggunakan  sinar  matahari,  lalu digoreng  dengan  minyak  goreng.  Kerupuk  sendiri  memiliki  banyak  jenisnya  misalnya kerupuk  udang,  kerupuk  putih,  kerupuk  kulit  dan  masih  banyak  lagi  jenisnya.    Kerupuk lipat  merupakan  salah  satu  kerupuk  yang  banyak  diminati  oleh  masyarakat  indonesia, dimana  kerupuk  ini  berwarna  kuning  dan  memiliki  cita  rasa  yang  berbeda.  Kerupuk  ini juga  memiliki  banyak  peminat  sehingga  banyak  pabrik-pabrik  yang  memproduksi kerupuk lipat ini. Permintaan kerupuk lipat dikalangan masyarakat juga banyak sehingga pabrik  harus  memproduksi  banyak  kerupuk  dan  harus  menyediakan  stok  kerupuk  di pabriknya. UD. Eman merupakan salah satu pabrik yang memproduksi kerupuk lipat. UD. Eman  ini  terletak  di  Desa  Rambung  Susu  Kerasaan  I,  Kecamatan  Pematang  Bandar, Kabupaten Simalungun. Kerupuk yang di produksi juga dipasarkan ke warung disekitaran desa  kerasaan  yang  dimana  permintaan  kerupuk  tersebut  tidak  menentu  sehingga  UD. Eman  kesulitan  dalam  menentukan  jumlah  produksi  perharinya.  Berdasarkan permasalahan  tersebut  UD.  Eman  membutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat  memprediksi berapa jumlah kerupuk yang akan di produksi perharinya. Banyak cabang ilmu komputer yang  dapat  digunakan  yang  tergolong  dalam Artificial  Intelligence seperti  datamining
[1]–[7].  Berdasarkan  permasalah  tersebut,  peneliti  menggunakan  menggunakan  metode Fuzzy Tsukamoto untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.

## 2. Metodologi Penelitian
Logika Fuzzy merupakan sebuah logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran ( fuzzy ness)  antara  benar  dan  salah.  Dalam  teori  logika fuzzy sebuah  nilai  bisa  bernilai benar  atau  salah  secara  bersamaan  namun  berapa  besar  kebenaran  dan  kesalahan  suatu nilai  tergantung  kepada  bobot  keanggotaan  yang  dimilikinya.  Dalam  logika fuzzy kemungkinan nilai keanggotaan berada diantara 0 dan 1 [8].
Pada  metode Fuzzy Tsukamoto,  proses  inferensi  dilakukan  dengan  aturan  (rule) berbentuk IF-THEN dan menggunakan operasi AND, dimana akan dipilih nilai yang lebih minimum  (MIN)  dari  dua  variabel  yang  ada[9].  Sebagai  hasilnya,  output  hasil  inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan dengan tegas (crisp) berdasarkan α- predikat (fire strength). Hasil  akhirnya  diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata  terbobot.  Misalkan  ada  dua variable  input,  yaitu  x  dan  y.serta  satu  variable  output  z.  variable  x  terbagi  atas  dua himpunan  yaitu  A1  dan  A2,  sedangkan  variable  y  terbagi  atas  himpunan  B1  dan  B2.. Variabel z juga terbagi atas dua himpunan  yaitu C1 dan C2[10]. Rumus yang digunakan untuk  mencari    α-predikat  dapat  digunakan  fungsi  implikasi  yaitu  rumus  MIN,dapat  di tyliskan sebagai berikut :
α-predikat = min [µ a (x); µ b (y)].
Hasil  akhir  dari  perhitungan Fuzzy Tsukamoto  dapat  diperoleh  dengan  cara menggunakan rumus rata-rata berbobot, yang dimana proses ini dapat mengubah kembali variabel fuzzy menjadi sebuah variabel yang nyata dengan menggunakan rumus :
( )   ( )   ( )   ( )

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Data  diambil  dari  permintaan,persediaan  dan  produksi  UD.Eman  perharinya.  Dimana permintaan  kerupuk  terbesar  perharinya  adalah  850  bungkus  dan  permintaan  kerupuk terkecil mencapai 750 bungkus. Sedangkan persediaan kerupuk terbesar perharinya adalah 650  bungkus  dan  permintaan  terkecil  perharinya    adalah  500  bungkus.  Dalam keterbatasan yang ada UD.Eman hanya dapat memproduksi paling banyak 1000 bungkus kerupuk  perharinya  dan  hanya  dapat  memproduksi  paling  sedikit  880  bungkus  kerupuk perharinya.  Berapakah  produksi  yang  harus  dihasilkan  perharinya,  jika  permintaan  800 bungkus dan persediaan 500 bungkus. Langkah – langkah penyelesaiannya  yaitu:

## a. Fuzzyfikasi
Terdapat  3  variabel  yang  akan  dimodelkan  menggunakan  fungsi  keanggotaan representasi linier, yaitu:
1. Permintaan Fungsi yang digunakan untuk variabel permintaan adalah himpunan Turun dan Naik :
µx [turun] = { (1) µx [naik] = { (2)
Nilai  keanggotan  himpunan  turun  dan  naik  dari  variabel  permintaan  adalah  sebagai berikut :
µx turun [800] =
= = 0,5
µx naik [800] =
= = 1,5
2. Persediaan
Fungsi  yang  digunakan  untuk  variabel  persediaan  adalah  himpunan  Sedikit  dan Banyak :
µy [sedikit] = {
µy [banyak] = {
Nilai keanggotan himpunan sedikit dan banyak dari variabel persediaan adalah sebagai berikut :
µy sedikit [550] = = = 0,666666667 µy banyak [550] = = = 0,333333333
3. Produksi
Fungsi  yang  digunakan  untuk  variabel  persediaan  adalah  himpunan  Berkurang  dan Bertambah :
µz [berkurang] = {
µz [bertambah] = {
b. Pembentukan Fuzzy Rule Dalam  pembuatan fuzzy rule,  penulis  membuat  4  rule  untuk  menyelesaikan  masalah diatas, yang dibuat dalam bentuk table sebagai berikut :
Rule  Permintaan  Persediaan Produksi 1 Turun Banyak Berkurang 2 Turun Sedikit Berkurang 3 Naik Banyak Bertambah 4 Naik Sedikit Bertambah
c. Perhitungan
Perhitungan yang digunakan untuk mencari nilai α – predikat adalah sebagai berikut : Rule 1 :
α – predikat = min (0,5 ; 0,333333333) z = 0,333333333 0,333333333 = 0,333333333 = 1000 – x = 0,333333333 x 120 1000 – x = 40 -x = 1000 – 40 -x = 960

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Rule 2 : α – predikat = min (0,5 ; 0,666666667 ) z = 0,5 0,5 = 0,5 = 1000 – x = 0,5 x 120 1000 – x = 60 -x = 1000 – 60 -x = 940 Rule 3 : α – predikat = min (1,5 ; 0,333333333) z = 0,333333333 0,333333333 = 0,333333333 = x – 880 = 0,333333333  x 120 x – 880 = 40 x = 880 + 40 x = 920 Rule 4: α – predikat = min (1,5 ; 0,666666667 ) z = 0,666666667 0,666666667 = 0,666666667 = x – 880 = 0,666666667  x 120 x – 880 = 80 x = 880 + 80 x = 960
d. De fuzzy fikasi Perhitungan de fuzzy fikasi masalah di atas adalah sebagai berikut:
((                   )   (          )   (                 ) (                 )) ( )
Z = 947,272731 Z = 947
Berdasarkan  perhitungan  permasalahan  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  UD.  Eman dapat memproduksi 947 bungkus kerupuk perharinya.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  permasalahan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam    menentukan  hasil produksi  kerupuk  UD.  Eman  dapat  menggunakan  metode Fuzzy Tsukamoto.  Dari  hasil perhitungan  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  jika  permintaan  perharinya
800  bungkus  kerupuk  dan  persedian  digudang  perharinya  hanya  500  bungkus  maka jumlah  produksi  UD.  Eman  bisa  mencapai  947  bungkus  dalam  sehari.  Dari  hasil penelitian  ini  dapat  membuat  UD  .Eman  semakin  mudah  untuk  menghitung  jumlah produksi kerupuknya.

## Daftar Pustaka
[1] W.  Katrina,  H.  J.  Damanik,  F.  Parhusip,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  A. Wanto,  “C.45  Classification  Rules  Model  for  Determining  Students  Level  of Understanding of the Subject,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 12005, pp. 1–7, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012005.
[2] M. Widyastuti, A. G. Fepdiani  Simanjuntak,  D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto,  “Classification  Model  C.45  on  Determining  the  Quality  of  Custumer Service in Bank BTN Pematangsiantar Branch,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 12002, pp. 1–6, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012002.
[3] Sudirman,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,  “Data  mining  tools  |  rapidminer:  K- means  method  on  clustering  of  rice  crops  by  province  as  efforts  to  stabilize  food crops  in  Indonesia,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  420,  no.  1,  2018,  doi: 10.1088/1757-899X/420/1/012089.
[4] R.  W.  Sari,  A.  Wanto,  and  A.  P.  Windarto,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan Metode  K-Means  (Study  Kasus:  Imunisasi  Campak  Pada  Balita  Berdasarkan Provinsi),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 224–230, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.930.
[5] N.  Rofiqo,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Clustering  Pada Penduduk  Yang  Mempunyai  Keluhan  Kesehatan  Dengan  Datamining  K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 216–223, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.929.
[6] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Penerapan Algoritma  Clustering Dalam  Mengelompokkan  Banyaknya  Desa/Kelurahan  Menurut  Upaya  Antisipasi/ Mitigasi Bencana Alam Menurut Provinsi Dengan K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  311–319,  2018,  doi: 10.30865/komik.v2i1.943.
[7] D.  Hartama,  A.  Perdana  Windarto,  and  A.  Wanto,  “The  Application  of  Data Mining  in  Determining  Patterns  of  Interest  of  High  School  Graduates,” J.  Phys. Conf. Ser. , vol. 1339, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012042.
[8] W.  Sahara,  E.  W.  Sari,  P.  Mai,  and  S.  Tarigan,  “Fuzzy  Inference  System  pada Produksi Kerupuk Mie Bulat,” no. September, pp. 235–240, 2019.
[9] N. Novita, “Metode Fuzzy  Tsukamoto Untuk Menentukan Beasiswa,”  vol. 1, pp. 51–54, 2019.
[10] P. Meilina, N. Rosanti, and N. Astryani, “Produksi Barang Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Android,” no. November, pp. 1–2, 2017.