RENCANA PRODUKSI OLAHAN KOPI DI PERUSAHAAN DAERAH PERKEBUNAN (PDP) KAHYANGAN JEMBER MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Yuli Wibowo 1 , Bambang Herry Purnomo 1 , Yeyen Retno Maulida 1 *
1 Jurusan Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Jember Email : yeyenretno287@gmail.com

## ABSTRACT
PDP  Kahyangan  Jember  is  a  regional  company  owned  by  the  Government  of Jember Regency that has  agroindustry ground coffee and roasted coffee. The problem is that there was a mismatch between the company's production plan and the number of consumer demand that cause the stock. The impact is that production costs will increase because of the cost of storing and the production process becomes disrupted due to the location of the product storage warehouse in place together with the production space. The  purpose  of  this  research  is  to  evaluate  and  to  make  a  production  plan  model  at PDP Kahyangan Jember. The method  used is  fuzzy Tsukamoto with input variables in the form of consumer demand and stock. The results showed that the prediction of the quantity  of  ground  coffee  and  roasted  coffee  in  the  past  year  (July  2017-June  2018) resulted in a MAPE value of 16%. The MAPE value obtained is "good" because it was in  between  10-20%.  The  results  of  the  fuzzy  Tsukamoto  model  simulation  for  future production  plans  are  done  by  predicting  the  number  of  requests  in  advance  using  the DES Brown method and the stock using the SES method. The forecasting results for the number of requests for coffee were 3,304 kg, 3,261 kg, 3,219 kg, 3,176 kg, 3,134 kg, and 3,091 kg. While the stock forecasting results are 283 kg, 205 kg, 173 kg, 151 kg, 140 kg, and 134 kg. Therefore, the production plan of coffee processed using fuzzy Tsukamoto for July - December 2018 are 4144 kg, 4136 kg, 4130 kg, 4121 kg, 4110 kg and 4095 kg respectively.
Keyword: fuzzy Tsukamoto, processed coffee, production plan

## PENDAHULUAN
Saat  ini  banyak  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  industri  pangan maupun  non  pangan  yang  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 waktu yang tepat dan jumlah yang sesuai. Sehingga keuntungan perusahaan akan meningkat.
PDP  Kahyangan  Jember  merupakan perusahaan daerah yang dimiliki
Pemerintah Kabupaten Jember yang bisnis utamanya  bergerak  dalam  bidang  usaha perkebunan.  Total  luas  areal  kebun  yang dikelola oleh saat ini adalah 3.800,6039 ha (PDP,  2016).  Perusahaan  ini  memiliki agroindustri  pengolahan  kopi  yaitu  kopi bubuk  dan  sangrai  dengan  nama  merk kahyangan.
Permasalahan  yang  terjadi  di  PDP Kahyangan Jember adalah terdapat ketidaksesuaian  antara  rencana  produksi perusahaan  dengan  jumlah  permintaan konsumen  yang  menyebabkan  terjadinya kelebihan  stok  (overstock).  Hal  ini terbukti  pada  bulan  Maret  2018  jumlah
kopi bubuk dan sangrai yang diminta oleh konsumen  adalah  sebanyak  1.259  kg, sedangkan perusahaan memproduksi sebanyak  2.963  kg  dan  jumlah  produk pada bulan sebelumnya tersisa 28 kg. Hal ini  menyebabkan  stok  kopi  bubuk  dan sangrai  menjadi  bertambah.  Akibatnya, biaya  produksi  juga  menjadi  bertambah karena adanya biaya penyimpanan. Selain itu, stok yang bertambah juga mengakibatkan terganggunya proses produksi karena letak gudang
penyimpanan  produk  jadi  menjadi  satu dengan ruang produksi.
Untuk dapat  mengatasi  permasalahan tersebut,  maka  diperlukan  proses  rencana produksi menggunakan kecerdasan buatan.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  adalah  Fuzzy  Logic.  Fuzzy Logic  (logika  fuzzy)  merupakan  ilmu yang
mempelajari mengenai
ketidakpastian  yang  memiliki  kelebihan yaitu kemampuan dalam proses  penalaran secara  bahasa  (linguistic  reasoning). Logika fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan  antara  0  dan  1  (Ramadhani, 2012).  Fuzzy  Logic  memiliki  3  jenis fuzzy,  yaitu:  Tsukamoto,  Mamdani,  dan Sugeno.  Pada  kasus  ini,  metode  fuzzy yang  akan  digunakan  adalah  Tsukamoto. Hal  ini  dikarenakan  fuzzy  Tsukamoto memiliki  penalaran  yang  cukup  mudah untuk dipahami dan memberikan toleransi terhadap  data-data  yang  tidak  tepat (Wiguna, 2015).
Menurut  Kusumadewi  dan  Purnomo (2010), metode fuzzy Tsukamoto merupakan  perluasan  dari  penalaran monoton.  Penalaran  secara  monoton digunakan  sebagai  dasar  untuk  teknik implikasi  fuzzy.  Pada  metode  ini  aturan IF-THEN  nya  harus  diwakili  pada  suatu himpunan  fuzzy,  kemudian  output  hasil perhitungan  dari  masing-masing  aturan diberikan secara tegas berdasarkan perbandingan  fungsi  keanggotaan  dari setiap himpunan fuzzy. Hasil dari
perbandingan fungsi keanggotaan tersebut digunakan  untuk  mencari  nilai  bobot  dari setiap  aturan  fuzzy,  dan  hasil  akhirnya diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata berbobot.
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi hasil prediksi jumlah produksi olahan kopi menggunakan  fuzzy  Tsukamoto,  serta membuat  model  rencana  produksi  olahan kopi  di  PDP  Kahyangan  Jember  untuk periode mendatang.

## METODE

## Tempat dan Waktu penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di Perusahaan  Daerah  Perkebunan  (PDP) Kahyangan,  Jalan  Gajah  Mada  No.  245, Kaliwates,  Kabupaten  Jember  pada  bulan Mei sampai Juli 2018.

## Tahapan Laksana
1. Pemilihan Pakar
Pada konteks yang terkait permasalahan  perencanaan  produksi  di PDP Kahyangan Jember, peneliti menggunakan 3 pakar. Pakar  yang dipilih oleh peneliti berasal dari PDP Kahyangan Jember  bagian  Unit  Usaha  Lain  (UUL) dan bagian akademisi.

## 2. Metode Pengumpulan Data
Data  yang  akan  dikumpulkan  pada penelitian  ini  adalah  data  primer  dan  data sekunder.  Data  primer  diperoleh  secara langsung  dari  objek  penelitian  melalui proses  wawancara  dan  diskusi  dengan pakar menggunakan wawancara, kuesioner  dan  lainnya.  Data  sekunder diperoleh  dari  studi  pustaka  untuk memperoleh  landasan  teoris  dan  data penunjang  yang  berkaitan  dengan  topik penelitian.  Data  sekunder  juga  bisa diperoleh  melalui  penelusuran  data  pada instansi terkait.

## 3. Metode Pengolahan Data
Tahap pengolahan data pada penelitian  ini  meliputi  teknik  sistem  yaitu Fuzzy Inference Sytem (FIS) menggunakan metode Tsukamoto menggunakan perangkat lunak atau software  sebagai  alat  bantunya  yang dalam penelitian ini menggunakan Microsoft Excel 2010.
Diagram alir Penelitian
Langkah-langkah  diagram  penelitian pada Gambar 1 dijelaskan sebagai berikut:
1. Tahap Identifikasi Sistem
Tahap  identifikasi  sistem  merupakan tahap  awal  dari  penelitian  ini  yang  terdiri dari studi pendahuluan, identifikasi masalah, dan studi literatur. Studi pustaka merupakan tahap dilakukan untuk mengetahui kondisi dan gambaran saat ini di PDP Kahyangan Jember. Observasi dan wawancara dilaksanakan pada bagian Unit Usaha  Lain  (UUL)  yaitu  pada  produksi kopi  bubuk  dan  sangrai.  Selanjutnya dilaukan identifikasi masalah untuk mengidentifikasi permasalahan yang terjadi  pada  unit  produksi  olahan  kopi  di PDP  Kahyangan  Jember  terkait  rencana produksi  olahan  kopi.  Studi  pustaka merupakan tahapan  untuk  menentukan landasan  teori  dari  pokok  permasalahan yang akan diteliti serta untuk menentukan metode ilmiah yang digunakan.
2. Tahap Fuzzifikasi
Tahap fuzzifikasi meliputi identifikasi  variabel  fuzzy,  pembentukan rulebase (inferensi), dan penentuan komposisi  aturan.  Berdasarkan  hasil kuesioner dan wawancara dengan pakar di UUL  PDP  Kahyangan  Jember,  rancangan sistem tersusun dari 2 variabel input dan 1 variabel untuk memprediksi jumlah produksi  1  tahun  terakhir  (Juli  2017-Juni 2018).  Input,  output,  dan  nilai  linguistik sebagai  himpunan  fuzzy  yang  digunakan sebagai basis pengetahuan dalam
pengembangan  sistem  pakar  ini  disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 Nilai label output dan input Variabel Jenis variabel Nilai Linguistik Permintaan konsumen Input Turun Tetap Naik Stok (sisa) Input Sedikit Sedang Banyak Jumlah produksi Output Berkurang Sedang Bertambah Nilai  keanggotaan  himpunan  jumlah produksi, permintaan dan stok barang saat ini dicari menggunakan
fungsi keanggotaan himpunan  fuzzy berdasarkan hasil  wawancara  dan  data  sekunder  yang berasal  dari  PDP  Kahyangan  Jember dengan  memperhatikan  nilai  maksimum dan nilai minimum data 3 periode terakhir (Juli  2015-Juni  2018)  dari  tiap  variabel. Pendekatan yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  bentuk  bahu  dan segitiga. Inferensi adalah proses penggabungan banyak aturan (rule)
berdasarkan  2  variabel  input  dan  satu variabel  output  yang  telah  didefinisikan dengan susunan aturan IF AND – THAN. Rule  didapatkan  dari  wawancara  dan pembagian  kuesioner  kepada  para  pakar. Salah  satu  contoh  aturan  (rulebase)  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2Rulebase Aturan 1 Parameter Nilai IF AND THEN Permintaan
Stok (sisa)
Produksi Turun Sedikit Berkurang
Tahap  penentuan  komposisi  aturan dilakukan untuk, menentukan fire-strenght (α-predikat)  dengan  mengambil  nilai minimum (MIN) dari seluruh nilai derajat keanggotaan.
Pada metode fuzzy Tsukamoto, operasi himpunan yang
digunakan  untuk  menghitung  jumlah produksi  olahan  kopi  adalah  konjungsi (AND).  Hasil  operasi  dengan  operator AND dari masing-masing aturan diperoleh dengan:
µ A∩B = min (µ A [x 1 ], µ B [x 2 ])
Dimana:
A,B : variabel yang digunakan
x 1 , x 2 : Himpunan fuzzy yang digunakan pada setiap variabel
3. Tahap Defuzzifikasi
Defuzzifikasi dilakukan untuk mendapatkan  nilai  output  (crisp)  adalah dengan  mengubah  input  menjadi  suatu bilangan  pada  domain  himpunan  fuzzy. Pada metode Tsukamoto, untuk menentukan nilai output (crisp) digunakan “Metode  rata-rata  terpusat”  atau  “Metode defuzzifikasi  rata-rata  terpusat  (Center Average  Deffuzzyfier).  Secara  umum dapat  dituliskan  pada  rumus  persamaan seperti berikut:
     n i i n i i i z Z 1 1   Dimana :
Z   = nilai output (crisp)
αi  = nilai α-predikat pada aturan ke-i
zi    =  nilai  variabel  output  masing-masing dari aturan ke-i
4. Tahap Pengujian
Tahap pengujian dilakukan menggunakan  metode  MAPE  (Mean Absolute  Percentage  Error).  Menurut Pakaja (2012), MAPE merupakan
pengukuran  kesalahan  yang  dihitung dengan  menggunakan  kesalahan  absolut pada  tiap  periode  dibagi  dengan  nilai observasi  yang  nyata  pada  periode tersebut.  MAPE  dapat  dihitung  dengan rumus sebagai berikut:
MAPE = ( 100 % 𝑛 ) ∑ | 𝑋𝑡 − 𝐹𝑡 𝑋𝑡 | 𝑛 𝑡=1
Dimana :
Xt : Data aktual pada periode t
Ft  : Nilai peramalan pada periode t n   : Jumlah data
5. Tahap Simulasi Model
Pada  tahap  simulasi  ini  dilakukan prediksi terhadap rencana produksi kedepan  sampai  bulan  Desember  2018 menggunakan  model  Fuzzy  Inference System  (FIS)  yaitu  metode  Tsukamoto. Data  yang  digunakan  untuk  mengetahui rencana  produksi  tersebut  adalah  data hasil peramalan permintaan dan stok. Pada penelitian  ini,  jumlah  permintaan  diramal menggunakan metode Double Exponential Smoothing  (DES)  Brown,  sementara  itu jumlah stok diramal menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES).
Menurut Makridakis (2003), pemulusan  Eksponensial  Ganda  (DES) dari Brown merupakan  model linear  yang dikemukakan  oleh  Brown.  Metode  ini digunakan  ketika  data  menunjukkan adanya  trend.  Rumus  untuk  DES  Brown adalah sebagai berikut:
m t b t a m t F t S t S t b t S t S t a t S t S t S t S t X t S                   ) 1 '' ' ( ) 1 ( 1 '' ' 2 1 '' ) 1 ( ' '' 1 ' ) 1 ( '      
Dimana:
S’t = Nilai pemulusan exponential tunggal S”t   = Nilai pemulusan exponential ganda a t ,b t = Konstanta pemulusan α      = Parameter pertama perataan  (0-1)
F t+m = Hasil peramalan ke- m
m    = Jumlah periode ke depan yang akan diramalkan
Single  Exponential  Smoothing (SES) adalah  suatu  prosedur  yang  secara  terus menerus  memperbaiki  prediksi  dengan merata-rata nilai masa lalu dari suatu data deret  waktu  dengan  cara  menurun (Gustriansyah,  2017).  Metode  SES  lebih cocok  digunakan  untuk  memprediksi  hal- hal  yang  fluktuasinya  secara  acak  (tidak teratur)  yang  tidak  dipengaruhi  trend  atau
musiman.  Rumus  untuk  SES  adalah sebagai berikut :
t t F t aX F ) 1 ( 1     
Dimana:
Ft = Peramalan untuk perode t X t +1(1-α) = Nilai aktual time series F t+1 = Peramalan pada waktu t+1 Α = Konstanta pemulusan antara 0 dan 1

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses Fuzzifikasi Berdasarkan hasil
identifikasi variabel,  dari  data  3  tahun  terakhir  (Juli 2015  -  Juni  2018)  diperoleh  data maksimum  dan  minimum  dari  masing- masing  variabel  input  dan  output  seperti padaTabel 3.
Tabel 3Data Makimum dan data minimum
Data Jumlah Satuan Permintaan maksimum 1.259 Kg/bulan Permintaan minimum 5.640 Kg/bulan Stok maksimum 29 Kg/bulan Stok minimum 4.939 Kg/bulan Produksi minimum 1.531 Kg/bulan Produksi maksimum 6798 Kg/bulan
Fungsi  keanggotaan  dari  masing- masing  variabel  input  maupun  output adalah sebagai berikut:
a. Representasivariabelpermintaan
Variabel permintaan terbagi
menjadi  3  himpunan  fuzzy,  yaitu  Turun [0  3.449],  Tetap  [1.259  5.640],  dan  Naik
[3.449  ∞].  Himpunan  Turun  dan  Naik menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan  berbentuk  bahu, sedangkan himpunan Tetap menggunakan pendekatan berbentuk segitiga.

## Gambar 2 Fungsi Keanggotaan Variabel Permintaan
Fungsi  keanggotaan  pada  variabel permintaan dirumuskan sebagai berikut,
            449 . 3 0 449 . 3 259 . 1 259 . 1 449 . 3 449 . 3 259 . 1 1 ) ( x x x x x
Pm tNaik
                    640 . 5 259 . 1 0 640 . 5 449 . 3 449 . 3 640 . 5 640 . 5 449 . 3 259 . 1 259 . 1 449 . 3 259 . 1 449 . 3 1 ) ( x atau x x x x x x x Pm tTetap             640 . 5 1 640 . 5 449 . 3 449 . 3 640 . 5 449 . 3 449 . 3 0 ) ( x x x x x Pm tTurun

## b. Representasi variabel stok
Variabel  stok  terbagi  menjadi  3 himpunan  fuzzy,  yaitu  Sedikit  [0  2.483], Sedang  [28  4.939],  Banyak  [2.483  ∞].
Himpunan Sedikit dan Banyak menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan  berbentuk  bahu,  sedangkan himpunan Sedang menggunakan
pendekatan berbentuk segitiga.

## Gambar 3Fungsi Keanggotaan Variabel Stok
Fungsi  keanggotaan  pada  variabel stok dirumuskan sebagai berikut,
             483 . 2 0 483 . 2 28 28 483 . 2 483 . 2 28 1 ) ( y y y y y t StokSediki                     939 . 4 28 0 939 . 4 483 . 2 483 . 2 939 . 4 939 . 4 483 . 2 28 28 483 . 2 28 483 . 2 1 ) ( y atau y y y y y y y StokSedang              939 . 4 1 939 . 4 483 . 2 483 . 2 939 . 4 483 . 2 483 . 2 0 ) ( y y y y y
StokBanyak

## c. Representasi variabel produksi
Variabel  produksi  terbagi  menjadi 3  himpunan  fuzzy,  yaitu  Berkurang  [0 4.165],  Sedang  [1.531    6.798],    dan  Naik
[4.165    ∞].  Himpunan  Berkurang  dan Bertambah  menggunakan    pendekatan fungsi  keanggotaan  berbentuk  bahu, sedangkan himpunan Sedang menggunakan pendekatan berbentuk segitiga.

## Gambar 4Fungsi Keanggotaan Variabel Produksi
Fungsi  keanggotaan  pada  variabel permintaan dirumuskan sebagai berikut,
            165 . 4 0 165 . 4 531 . 1 531 . 1 165 . 4 165 . 4 531 . 1 1 ) ( z z z z z ng PdsBerkura
                    798 . 6 531 . 1 0 798 . 6 165 . 4 165 . 4 798 . 6 798 . 6 165 . 4 531 . 1 531 . 1 165 . 4 531 . 1 785 . 4 1 ) ( z atau z z z z z x z PdsSedang             798 . 6 1 798 . 6 165 . 4 165 . 4 798 . 6 165 . 4 165 . 4 0 ) ( z z z z z ah PdsBertamb

## Rulebase Fuzzy (Inferensi)
Terdapat  7  aturan  fuzzy  yang digunakan  yaitu  dapat  dilihat  pada  Tabel 4.

## Defuzzifikasi
Hasil  perhitungan  defuzzifikasi  akan diketahui  nilai  z  yang  merupakan  jumlah produksi dari hasil peramalan menggunakan  FIS  Tsukamoto  pada  bulan Juni  2017-Juli 2018. Grafik perbandingan hasil perhitungan metode fuzzy Tsukamoto  dengan  data  aktual  PDP kahyangan jember selama 1 tahun terakhir dapat dilihat pada Gambar 5.
Dari  grafik  dapat  diketahui  pada bulan  Juli  2017,  September  2017  dan Maret  2018  jumlah  produksi  hasil  FIS Tsukamoto  lebih  rendah  dari  pada  data jumlah produksi PDP Kahyangan Jember. Akan  tetapi,  pada  bulan-bulan  lainnya jumlah  produksi  hasil  FIS  Tsukamoto lebih  tinggi  dari  pada  jumlah  produksi pabrik.  Menurut  Priyo  (2017),  dalam merencanakan produksi harus memperhatikan faktor keseimbangan antara  permintaan,  stok  dan  produksi.
Sehingga  dapat  memberikan  dampak positif pada bulan-bulan selanjutnya.
Tabel 4 Rulebase Fuzzy
[R1]  IF Permintaan TURUN And Stok barang SEDIKIT THEN Produksi Kopi BERKURA NG;
[R2]  IF Permintaan TURUN And Stok barang SEDANG THEN Produksi Kopi BERKURANG;
[R3]  IF Permintaan TETAP And Stok barang SEDIKIT THEN Produksi Kopi SEDANG;
[R4]  IF Permintaan TETAP And Stok barang SEDANG THEN Produksi Kopi SEDANG;
[R5]  IF Permintaan NAIK And Stok barang SEDIKIT THEN Produksi Kopi BERTAMBAH;
[R6]  IF Permintaan NAIK And Stok barang SEDANG THEN Produksi Kopi BERTAMBAH;
[R7]  IF Permintaan NAIK And Stok barang BANYAK THEN Produksi Kopi SEDANG.

## Gambar 5Grafik Perbandingan Produksi Perusahaan dan Hasil Prediksi
Analisa  Hasil  Pengujian  Menggunakan MAPE
Setelah didapatkan hasil prediksi atau peramalan  jumlah  produksi  olahan  kopi dalam periode Juli 2017 sampai Juni 2018 menggunakan  FIS  Tsukamoto,  maka selanjutnya diuji tingkat akurasinya menggunakan  metode  MAPE  (Mean Absolute  Percentage  Error).  Nilai  MAPE atau hasil pengujian produksi olahan kopi kahyangan  setiap  bulan  dalam  satu  tahun terakhir  (Juli  2017  –  Juni  2018)  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5Hasil pengujian produksi olahan kopi Bulan Produksi perusahaan (kg) Hasil prediksi (kg) MAPE (%) Juli 2017 Agustus 2017 September 2017 Oktober 2017 November 2017 Desember 2017 Januari 2018 Februari 2018 Maret 2018 April 2018 Mei 2018 Juni 2018 5.192 5.065 4.790 3.350 3.494 3.025 4.533 4.209 2.963 4.094 3.348 3.064 4.799 5.045 4.386 3.908 4.300 4.172 5.064 4.512 2.155 4.680 4.155 3.872 7,56 0,39 8,44 16,65 23,09 37,89 11,73 7,20 27,25 14,31 24,13 26,37 Rata-rata 16 Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui rata-rata nilai MAPE-nya adalah sebesar 16%. Nilai MAPE yang diperoleh termasuk  dalam  kategori  baik.  Hal  ini sesuai dengan literatur yang menyebutkan bahwa suatu model dikatakan mempunyai kinerja  “baik”  jika  nilai  MAPE  berada
diantara 10-20% (Pakaja, 2012). Sehingga,  metode  FIS  Tsukamoto  dapat dijadikan  sebagai  rekomendasi  untuk perusahaan  dalam  merencanakan  jumlah produksi  olahan  kopi  di  bulan-bulan selanjutnya.
Hasil Simulasi Model
a. Hasil peramalan variabel permintaan
Data yang digunakan untuk
meramalkan  jumlah  permintaan  adalah data  permintaan  3  tahun  terakhir  (2015- 2018)  menggunakan  metode  DES  Brown dengan  bantuan  Microsoft  Excel  2010. Grafik  data  hasil  peramalan  dapat  dilihat pada Gambar 6.
Dari  Grafik  diatas  dapat  diketahui bahwa  antara  data  aktual  dan  hasil peramalan menunjukkan adanya perbedaan. Perbedaan paling jauh khususnya  terjadi  pada  bulan  Maret  2016 dengan  data  aktual  sebesar  1.789  kg sedangkan  hasil  ramalannya  adalah  4.896 kg  dan  pada  bulan  Maret  2018  dengan data  aktual  1.259  kg  sedangkan  hasil peramalannya  adalah  sebesar  3.988  kg. Perbedaan  yang  cukup  jauh  ini  membuat nilai error semakin besar. Nilai MAD dan MSE  yang  diperoleh  dari  hasil  peramalan pada  bulan  Juli  2015  sampai  bulan  Juni 2018 adalah sebesar 733,417 dan 978.025. Menurut  Pujiati  (2016),  semakin  kecil nilai  kesahan  (error)  maka  nilai  taksiran semakin  mendekati  nilai  sebenarnya,  atau
metode  yang  dipilih  merupakan  metode terbaik. Nilai konstanta (  ) yang digunakan  pada  metode  ini  adalah  0,1.
Nilai  ini  didapat  dari  hasil  trial  and  error.
Sehingga  didapatkan  hasil  peramalan mendatang  untuk  jumlah  permintaan  kopi pada bulan Juli – Desember 2018 berturut-
turut adalah 3.304 kg, 3.261 kg, 3.219 kg, 3.176  kg,  3.134  kg  dan  3.091  kg.  Hasil peramalan permintaan yang didapat menurun dikarenakan trend yang terbentuk pada grafik diatas juga cenderung menurun diakhir periode.

## Gambar 6Grafik Hasil Peramalan Permintaan
Gambar 7Grafik Hasil Peramalan stok
b. Hasil peramalan variabel stok Data yang digunakan untuk meramalkan  jumlah  stok  adalah  data  stok kopi  3  tahun  terakhir  (2015-2018) menggunakan metode SES dengan bantuan  Microsoft  Excel  2010.  Grafik data  hasil  peramalan  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Dari  grafik  diatas  dapat  diketahui bahwa  antara  data  aktual  dan  hasil peramalan
menunjukkan
adanya perbedaan.  Perbedaan  stok  paling  jauh
khususnya terjadi pada bulan Januari 2016 dengan  data  aktual  sebesar  4.446  kg sedangkan  hasil  peramalannya  adalah sebesar  2.758  kg,  bulan  November  2016 dengan  data  aktual  sebesar  288  kg sedangkan  hasil  peramalannya  adalah sebesar  4.156  kg,  bulan  Desember  2016 dengan  data  aktual  sebesar  453  kg sedangkan  hasil  peramalannya  adalah sebesar 2.222 kg, bulan Juni 2017 dengan data  aktual  sebesar  513  kg  sedangkan hasil  peramalannya  adalah  sebesar  1.536
kg,  dan  pada  bulan  Januari  2018  dengan data aktual sebesar 64 kg sedangkan hasil peramalannya adalah sebesar 1.225 kg.
Nilai MAD dan MSE  yang diperoleh dari hasil peramalan pada bulan Juli 2015 sampai  bulan  Juni  2018  adalah  sebesar 699 dan 979.378. Menurut  Pujiati (2016), semakin  kecil  nilai  kesahan  (error)  maka nilai  taksiran  semakin  mendekati  nilai sebenarnya,  atau  metode  yang  dipilih merupakan metode terbaik. Nilai
konstanta  ( )  yang  digunakan  pada metode  ini  adalah  0,5.  Nilai  ini  didapat dari hasil trial and error.
Dilihat  dari  grafik  data  aktual  diatas, variabel  stok  memiliki  pola  data  yang acak dan tidak teratur. Menurut
Gustriansyah (2017), metode SES
memang  lebih  cocok  digunakan  untuk memprediksi  hal-hal  yang  fluktuasinya secara  acak  (tidak  teratur)  yang  tidak dipengaruhi  trend  maupun  musiman seperti data stok diatas. Sehingga didapatkan  hasil  peramalan  mendatang untuk  jumlah  stok  produk  olahan  kopi pada bulan Juli  - Desember2018 berturut- turut  adalah  283  kg,  205  kg,  173  kg,  151 kg, 140 kg dan 134 kg.
c. Hasil rencana produksi
Dalam  hal  ini,  rencana  produksi dimasa  yang  akan  datang  dihitung menggunakan  metode  fuzzy  Tsukamoto dengan  menggunakan  2  variabel  input yaitu  permintaan  dan  stok  yang  nilainya telah di prediksi sebelumnya. Grafik hasil rencana  produksi  olahan  kopi  untuk  6 bulan  mendatang  (Juni-Juli  2018)  dapat dilihat pada Gambar 8.
Hasil  rencana  produksi  olahan  kopi (kopi bubuk dan kopi sangrai) untuk bulan Juli 2018 adalah sebanyak 4.144 kg, bulan Agustus  2018  sebanyak  4.136  kg,  bulan September 2018 sebanyak 4.130 kg, bulan Oktober  2018  sebanyak  4.121  kg,  bulan November  2018  sebanyak  4.110  kg  dan bulan  Desember  2018  adalah  sebanyak 4.095  kg.  Hasil  rencana  produksi  yang diperoleh  dari  metode  fuzzy  Tsukamoto ini  cenderung  menurun  karena  hasil peramalan  variabel  permintaan  dan  stok yang  digunakan  sebagai  input  juga menurun.  Namun,  jika  dilihat  dari  data aktual  pada  bulan  Juni  2018  yaitu sebanyak  3.064  kg,  menandakan  bahwa hasil  peramalan  menggunakan  fuzzy Tsukamoto  untuk  produksi  olahan  kopi akan  mengalami  peningkatan  pada  bulan Juli  2018.  Sedangkan  untuk  bulan-bulan selanjutnya akan menurun.
Gambar 8Grafik Hasil Rencana Produksi Mendatang

## KESIMPULAN
Hasil  prediksi  jumlah  produksi  kopi bubuk  dan  sangrai  menggunakan  metode fuzzy Tsukamoto berdasarkan data permintaan  dan  stok  di  PDP  Kahyangan Jember  satu  tahun  terakhir  (Juli  2017  - Juni  2018)  menghasilkan  nilai  MAPE sebesar 16%. Nilai MAPE yang diperoleh dikatakan  “baik”  karena  berada  diantara 10-20%.  Sehingga,  metode  ini  dapat dijadikan  sebagai  rekomendasi  untuk perusahaan  dalam  merencanakan  jumlah produksi  olahan  kopi  untuk  periode mendatang.

## REFERENCES
Gustriansyah,  Rendra.  2017.  Analisis Metode Single Exponential Smoothing Dengan Brown Exponential  Smoothing  pada  Studi Kasus Memprediksi Kuantiti Penjualan Produk Farmasi di Apotek. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia.  Yogyakarta:  STMIK AMICOM. Kusumadewi,  S.,  dan  Purnomo,  H.  2010. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta: Graha Ilmu.
Makridakis,  S.,  Steven  C  Wheelwright.,
Victor E Mc.Gee. 2003. Metode dan Aplikasi  Peramalan.  Jilid  1.  Edisi Revisi. Jakarta: Binarupa Aksara. Pakaja,  F.,  Naba,  A.,  Purwanto.  2012. Peramalan Penjualan Mobil
Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan  dan  Certainty  Factor.  Jurnal
EECCIS. 6(1): 23-28.
PDP.  2016.  Business  Plan  Tahun  2016- 2020.  Jember:  Perusahaan  Daerah Perkebunan.
Priyo,  W.  T.  2017.  Penerapan  Logika
Fuzzy  dalam  Optimasi  Produksi Barang Menggunakan Metode Mamdani.  Jurnal  Ilmiah.  5(1):  14- 21. Pujiati, E., D. Yuniarti, dan R. Goejantoro. 2015. Peramalan dengan Menggunakan metode Double  Exponential  Smoothing  dari Brown  (Studi  Kasus:  Indeks  Harga
Konsumen  (IHK)  Kota  Samarinda). Jurnal  EKSPONENSIAL.  7(1):  33- 40.
Ramadhani,  I.,  I.  S.  Rifkan,  N.  Endarsari, &  S.  N.  Huda.  2012.  Fuzzy Inference  System  dengan  Metode
Sugeno untuk Penentuan Banyaknya Asisten Laboratorium yang Diterima pada  Saat  Rekrutmen.  SNATI. Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia. Wiguna,  R.  Y.,  dan  H.  Haryanto.  2015. Sistem Berbasis Aturan Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto  untuk  Prediksi  Jumlah Produksi  Roti  pada  CV.  Gendis
Bakery.