## Penerapan Logika Fuzzy Sugeno Untuk Optimasi Kualitas Tempe pada Proses Fermentasi
Arfani Rahman Sari 1 , Sriani 2
12 Ilmu Komputer, Sains dan Teknologi, UIN Sumatera Utara
1 arfanirahmans@gmail.com , 2 sriani@uinsu.ac.id

## Abstract
Determining the amount of tempeh production can be done by industries or businesses that process soybeans into tempeh, which is a source of nutrition and food for the Indonesian people. Apart from being easy to get, tempeh is also one of the favorite foods among all groups. In producing tempeh, it is certain that the tempeh manufacturing industry also carries out a fermentation process every day to produce a lot of tempeh, apart from that, the process requires maximum manufacturing so that the quality of the tempeh is maintained until it reaches consumers. However, if it is not optimal, the quality of tempeh and the  entrepreneur  will  lose  profits.  Therefore,  tempeh quality  was optimized.  In order  to  reduce  the  impact  of poor  quality during the manufacturing process, it is necessary to calculate the prediction factors for the impact of poor quality, namely by using the Sugeno fuzzy logic method. Where fuzzy can be relative and can provide solutions to problems encountered in the production process and the formation of fuzzy (fuzzificaton) is the stage of determining variables and speaker universes whice can  then  be  formed  into  fuzzy  sets.  Fuzzification  in  tempe  quality  optimization  uses  three  input  variables  and  one  output ariable. The result of a forecast is wasobtained, where according to the MAPE value table, the value of 7,02% included in the study was high and showed that the fuzzy sugeno method was ery efficiently used in determining tempe quality timtimation. As low as the MAPE value, the actual data is good.
Keywords: fuzzy logic, sugeno, optimization, tempe, MAPE

## Abstrak
Menentukan jumlah  produksi tempe dapat dilakukan oleh industri atau usaha yang mengelola kedelai menjadi tempe, yang merupakan sumber gizi dan pangan masyarakat Indonesia. Selain tempe mudah didapatkan tempe juga  adalah  salah  satu  makanan  favorit  disemua  kalangan.  Dalam  pemproduksian  tempe  dipastikan  industri pembuatan tempe ini juga melakukan proses fermentasi setiap harinya agar menghasilkan tempe yang banyak, selain itu dalam prosesnya diperlukan pembuatan yang maksimal agar kualitas tempe juga terjaga sampai ditangan konsumen.  Namun  jika  tidak  maksimal  maka  kualitas  tempe  dan  peluang  si  pengusaha  akan  kehilangan keuntungan.  Maka  dari  itu  dilakukan  pengoptimalan  kualitas  tempe.  Agar  mengurangi  dampak  kualitas  buruk pada saat proses pembuatannya, perlu dilakukan perhitungan prediksi faktor dari dampak kualitas buruk itu yaitu dengan menggunakan metode logika fuzzy sugeno. Dimana fuzzy dapat bersifat relatif dan dapat memberikan solusi dari permasalahan yang didapat dalam proses pemproduksiannya dan dilakukan juga pembentukan fuzzy (fuzzifikasi) adalah tahapan menentukan variabel dan semesta pembicara yang kemudian dapat dibentuk menjadi himpunan  fuzzy.  Fuzzifikasi  pada  optimasi  kualitas  tempe  menggunakan  tiga  variabel  input  dan  satu  variabel output. Hasil dari suatu peramalan dikatakan sangat baik jijka memiliki nilai MAPE kurang dari 10%. Dari hasil perhitungan MAPE diperoleh nilai 7,02%, dimana sesuai dengan tabel nilai MAPE, nilai 7,02% termasuk pada penelitian  tinggi  dna  menunjukkan  bahwa  metode  fuzzy  sugeno  sangat  efisien  digunakan  dalam  menentukan ptimasi kualitas tempe. Semangkin rendah nilai MAPE, semangkin baik data aktualnya.
Kata kunci: logika fuzzy, sugeno, optimasi, tempe, MAPE
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Rumah  industri  habibi  merupakan  industri  rumah tangga  yang  menjual  olahan  kacang  kedelai  yang bergizi, usaha ini  dipegang oleh anggota keluarganya sendiri,  dan  hasil  produksi  nantinya  akan  dijual  dan diedarkan ke pasar tradisional. Makanan olahan tempe ini  adalah  salah  satu  olahan  favorit  masyarakat  di Indonesia. Selain harganya yang relatif murah dan juga mudah  ditemukan  [1].  Tidak  hanya  tersedia  di  pasar
melainkan juga di warung-warung terdekat bahkan di supermarket.  Tempe  juga  dijadikan  sebagai  lauk  dan dapat  juga  menjadi  olahan  makanan  yang  lain[2]. Tempe  sangat  baik  dikonsumsi  segala  usia  karena senyawa  yang  terdapat  pada  tempe  merupakan senyawa  peptida  pendek,  serta  asam-asam  lemak  dan karbohidrat  sederhana  yang  mudah  diserap  tubuh. Tempe  terbuat  dari  kacang  kedelai  yang  kemudian difermentasi  menggunakan  campuran  ragi.  Ragi merupakan salah satu bahan baku untuk fermentasi dan
sangat  berpengaruh  untuk  kualitas  tempe  yang dihasilkan  [3].  Tempe  juga  memiliki  waktu  yang singkat  untuk  dapat  diolah  karena  jika  terlalu  lama tempe akan membusuk dan tidak dapat diedarkan atau dijual  karena  tidak  layak  dikonsumsi  oleh  konsumen [4].
Hal ini juga berkaitan dengan proses fermentasi yang terjadi  pada  tempe,  yang  pada  umumnya  proses  ini tidak dapat diprediksi sempurna setiap harinya, karena adanya  faktor  pendukung  mempengaruhi  proses fermentasi  tempe  ini  menjadi  baik  yaitu  melihat kondisi ragi yang disesuaikan dengan cuaca setempat. Agar permasalahan ini dapat teroptimalkan, maka dari itu  digunakanlah  penerapan  logika  fuzzy  dalam menentukan  kualitas  tempe  yang  akan  diproduksi. Salah satu metode yang dapat mengetahui faktor yang mempengaruhi  kualitas  tempe  dan    mengoptimalkan kualitas  tempe  pada  saat  proses  fermentasi  yaitu dengan  cara  menerapkan  metode  sugeno  dan memodelkan suatu aplikasi, dimana metode sugeno ini mempunyai  pengukuran  yang  hampir  sama  dengan metode  mamdani,  namun  hasil  yang  diperoleh  bukan berupa  himpunan  fuzzy,  melainkan  berupa  konstanta atau yaitu perhitungan matematika.
Secara  umum  optimasi  berarti  menemukan  nilai terbaik  (minimum  atau  maksimum)  dari  beberapa fungsi tertentu dalam konteks yang berguna disebagian besar bidang untuk melakukan upaya yang efisien dan efektif dalam mencapai target hasil yang ingin dicapai [5]
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode  peneltian  kuantitatif  dimana  datanya  dapat diukur atau dihitung secara langsung sebagai variabel atau  angka.  Variabel  yang  digunakan  ada  3  yaitu kacang, cuaca, dan ragi. Untuk alternatif nya yaitu data fermentasi  selama  30  hari.  Data  yang diperoleh  yaitu bahan  baku,  dan  data  alur  fermentasi  setiap  harinya serta faktor yang mempengaruhi kualitas tempe.
Fermentasi  terjadi  pada  saat  setelah  mencampurkan ragi  dan  pengemasan.  Proses  fermentasi  membentuk jamur  yang  saling  menempel  sehingga  menghasilkan tekstur tempe lembut dan berwarna putih. Pada waktu fermentasi karbohidrat menjadi alkohol dan karbondioksida  atau  asam  amino  organik  yang bergantung pada ragi, bakteri dan fungi [6]. Salah satu cara untuk optimasi fermentasi kualitas tempe terbaik dilakukan penerapan logika fuzzy metode sugeno yang diimplementasikan  dengan  sistem  aplikasi  yang dimodelkan  dengan  menggunakan  software  Matlab. Matlab adalah perangkat lunak yang digunakan untuk pemrograman  yang  mampu  menyelesaikan  masalah perhitungan [7].
Sebelumnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6] menerapkan logika fuzzy untuk mengoptimalkan kadar ragi  dengan  mempertimbangkan  jumlah  ragi  tempe terhadap banyaknya jumlah kacang kedelai yang akan diolah menjadi tempe dengan  jumlah kacang kedelai, ragi tempe, kadar ragi, suhu ruang, waktu fermentasi,
dan kualitas fermentasi sebagai variabelnya. Penelitian ini menggunakan metode mamdani yang diimplementasikan  menggunakan  matlab  dan  sistem tersebut  menghasilkan  nilai  keakuratan  93,75%, dimana semakin kecil nilai akurasi maka semakin kuat hasil proses defuzzifikasi.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  beberapa langkah untuk menghitung optimalisasi kualitas tempe selama  fermentasi  dengan  menggunakan  metode logika fuzzy sugeno. Langkah – langkah tersebut dapat dilihat pada gambar 1.

## Perencanaan Penelitian
Pengumpulan Data
Analisa Data
Pengujian Data

## Penerapan Metode

## Gambar 1 Kerangka Penelitian
2.2. Perencanaan Penelitian
Tahapan  ini  meliluti  tahap  mengidentifikasi  masalah. Pada  tahap  ini  permasalahan  mengenai  sulitnya melakukan  pengoptimalan  kualitas  tempe  pada  saat fermentasi.  Dari  permasalahan  tersebut,  peneliti bertujuan  menerapkan  metode  logika  fuzzy  sugeno untuk  menyelesaikan  permasalahan  berdasarkan  data jumlah  kacang,  keadaan  cuaca,  dan  jumlah  ragi  yang dicampurkan.

## 2.3. Pengumpulan Data
Tahapan  pada  pengumpulan  data  yang  pertama dilakukan  yaitu  observasi  atau  pengamatan  secara langsung  terhadap  objek  penelitian,  kemudian wawancara  secara  langsung  kepada  pemilik  rumah industri  guna  untuk  mendapatkan  data-data  informasi dan  dokumentasi  catatan  data  proses  fermentasi. Selanjutnya  tahapan  pengumpulan  data  dari  berbagai sumber yang berkaitan dengan topik penelitian, seperti buku, jurnal, artikel ilmiah, dan sumber lainya.
Tabel 1. Tabel data Fermentasi
No Tanggal Kacang  Cuaca  Ragi  Kualitas 1 Senin, 29 Mei 2023 800g 27 1/3 95 2 Selasa, 30 Mei 2023 800g 27 1/3 95 3 Rabu, 31 Mei 2023 800g 25 1/3 75 4 Kamis, 01 Juni 2023 850g 29 1/3 85 5 Jumat, 02 Juni 2023 900g 27 1/2 90
6 Sabtu, 03 Juni 2023 600g 27 1/4 90 7 Minggu, 04 Juni 2023 600g 27 1/4 90 8 Senin, 05 Juni 2023 800g 35 1/3 50 9 Selasa, 06 Juni 2023 800g 27 1/3 95 10 Rabu, 07 Juni 2023 800g 25 1/3 75 11  Sabtu, 03 Juni 2023 850g 29 1/3 85 12  Jumat, 09 Juni 2023 900g 25 1/2 80 13  Sabtu, 03 Juni 2023 850g 29 1/3 85 14  Minggu, 11 Juni 2023 500g 27 1/4 80 15  Senin, 12 Juni 2023 900g 27 1/2 90 16  Selasa, 13 Juni 2023 800g 27 1/3 95 17  Rabu, 14 Juni 2023 800g 27 1/3 95 18  Sabtu, 03 Juni 2023 850g 29 1/3 85 19  Jumat, 16 Juni 2023 900g 27 1/2 90 20  Sabtu, 03 Juni 2023 850g 29 1/3 85 21  Minggu, 04 Juni 2023 600g 27 1/4 90 22  Senin, 19 Juni 2023 800g 27 1/3 95 23  Selasa, 20 Juni 2023 800g 35 1/4 85 24  Rabu, 21 Juni 2023 800g 27 1/3 95 25  Kamis, 22 Juni 2023 1000g 25 1/2 75 26  Jumat, 16 Juni 2023 900g 27 1/2 90 28 Minggu, 04 Juni 2023 600g 27 1/4 90 27 Sabtu, 24 Juni 2023 850g 25 1/2 85 29 Senin, 26 Juni 2023 800g 32 1/4 90 30 Selasa, 27 Juni 2023 800g 27 1/3 95

## 2.4. Analisa Data
Setelah  data  terkumpul,  tahapan  selanjutnya  yang dilakukan  yaitu  melakukan  analisa  data  dengan menerapkan  metode  fuzzy  sugeno.  logika  fuzzy metode  sugeno  menggunakan  nilai  rata-rata  untuk output  yang  berupa  persamaan  linier  atau  konstanta [8].  Untuk  penyelesaian  data  dengan  metode  sugeno ada  beberapa  tahap  yaitu  :  pembentukan  himpunan fuzzy,  pembentukan  aturan    fuzzy,  komposisi  aturan, dan defuzzifikasi.
Pembentukan  himpunan  fuzzy  (fuzzifikasi)  adalah tahap  menentukan  variabel  dan  semesta  pembicara yang  kemudian  dapat  dibentuk  menjadi  himpunan fuzzy  [9].  Fuzzifikasi  pada  optimasi  kualitas  tempe menggunakan  tiga  variabel  input  dan  satu  variabel input.
Table 2. Variabel Himpunan Fuzzy Fungsi Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Domain
Input Kacang
Sedikit 0 – 1000 0 – 500 Sedang 250 – 700 Banyak 750 – 1000
Cuaca Dingin 0 – 35 0 – 25 Normal 20 -3- Panas 25 – 35 Ragi Berkurang 0 – 0,50 0 – 0,25 Bertambah 0,25 – 0,50 Output Kualitas Buruk 0 – 95 0 – 20 Baik 20 – 90
Pada  tabel  2  terdapat  3  variabel  input  yaitu  variabel Kacang,  Cuaca,  dan  Ragi  dan  variabel  output  yaitu kualitas

## Gambar 2. Himpunan Fuzzy Kacang
Fungsi  keanggotaan  kacang  memiliki  3  himpunan fuzzy, yaitu Sedikit, Sedang, dan Banyak. Dari gambar 2 dapat dibuat derajat keanggotaan sebaga berikut :
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡[𝑥] =   { 1; × ≤ 0 500−𝑥 500−0 ; 0 ≤ × ≤ 500 0; 𝑥 ≥ 500 (1) 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔[𝑥] = { 0; x250 atau x ≥ 750 x−250 500−250 ; 250 ≤ × ≤ 500 750−x 750−250 ; 500 ≤ x ≤ 750 (2) 𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘[𝑥] = { 0; × ≤ 500 𝑥−500 1000−500 ; 500 ≤ × ≤ 1000 1;
𝑥 ≥ 1000
(3)

## Gambar 3. Himpunan Fuzzy Cuaca
Fungsi  keanggotaan  cuaca  terdiri  dari  3  himpunan fuzzy  cuaca,  yaitu  Dingin,  Normal,  dan  Tinggi.  Dari gambar  3  dapat  dibuat  derajat  keanggotaan  sebagai berikut :
𝜇 𝐷𝑖𝑛𝑔𝑖𝑛 [×] =   { 1; × ≤ 0 25−𝑥 25−0 ;  0 ≤ × ≤ 25 0; 𝑥 ≥ 25 (4)
𝜇 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 [×] =   { 0; × ≤ 20 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 30 𝑥−20
5 ; 20 ≤ × ≤ 25 30−𝑥 10 ; 25 ≤ 𝑥 ≤ 30
(5)
𝜇 𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠 [×] =   { 0; × ≤ 25 𝑥−25 10 ;  25 ≤ × ≤ 35
1; 𝑥 ≥ 35 (6)

## Gambar 4. Himpunan Fuzzy Ragi
Fungsi keanggotaan ragi terdiri dari 2 himpunan fuzzy, yaitu Berkurang dan Bertambah. Dari gambar 4 dapat dibuat derajat keanggotaan sebagai berikut :
𝜇 𝐵𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 [×] =    {
1; × ≤ 60
120−𝑥 120−60 ;  60 ≤ × ≤ 120
0; 𝑥 ≥ 120 (7) 𝜇 𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ [×] =   { 0; × ≤ 60 𝑥−60 120−60 ; 60 ≤ × ≤ 120 1; 𝑥 ≥ 120 (8) Himpunan yang sudah dimodelkan akan dikombinasikan  untuk  menentukan  nilai  keanggotaan variabel  dengan  membuat  fungsi  implikasi.  pada penelitian  ini  terdapat  18  aturan  fuzzy  yaitu  seperti yang terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Aturan Fuzzy Aturan Kacang Cuaca Ragi Kualitas R1 Sedikit Dingin Berkurang Buruk R2 Sedikit Dingin Bertambah Baik R3 Sedikit Normal Berkurang Baik R4 Sedikit Normal Bertambah Baik R5 Sedikit Panas Berkurang Baik R6 Sedikit Panas Bertambah Buruk R7 Sedang Dingin Berkurang Buruk R8 Sedang Dingin Bertambah Baik R9 Sedang Normal Berkurang Baik R10 Sedang Normal Bertambah Baik R11 Sedang Panas Berkurang Baik R12 Sedang Panas Bertambah Buruk R13 Banyak Dingin Berkurang Buruk R14 Banyak Dingin Bertambah Baik R15 Banyak Normal Berkurang Baik
R16 Banyak Normal Bertambah Baik R17 Banyak Panas Berkurang Baik R18 Banyak Panas Bertambah Buruk 2.4.3. Komposisi Aturan
Pada  tahap  ini,  untuk  mendapatkan  nilai α -predikat digunakan  operasi  AND  atau  fungsi  implikasi minimum dari aturan-aturan yang telah terbentuk [10].
𝜇 𝐴∩𝐵 = min(𝜇 𝐴 (𝑥), 𝜇 𝐵 )) (9)
Defuzzifikasi (penegasan) yaitu  kebalikan dari proses fuzzifikasi.  Dalam  tahap  ini,  proses  defuzzifikasi menggunakan  metode  perhitungan  rata-rata  terbobot (Weight Average) dengan rumus sebagai berikut :
WA = ∑ aizi N i=1 ∑ ai N i=1
(10)
2.5 Pengujian Data
Tahap  pengujian  data  dilakukan  setelah  logika  fuzzy metode  sugeno  dibuat.  Pada  kenyataannya,  tidak  ada prediksi  yang  memiliki  tingkat  akurasi  100%  dimana setiap prediksi pasti mengalami kesalahan. Semangkin kecil  nilai  kesalahan,  akan  semangkin  baik  akurasi prediksi  tersebut.  Maka  digunakanlah  MAPE  (Mean Absolute Percentage Error) [11]
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ [𝑌𝑡− 𝑌 ̂𝑡] 𝑌𝑡 𝑛 𝑖 𝑛 𝑥 100 (11)
Nilai  MAPE  digunakan  untuk  menganalisis  hasil prediksi. Nilai MAPE dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Tabel Nilai MAPE Nilai MAPE Akurasi Prediksi MAPE ≤ 10% Tingi 10% < MAPE ≤ 20% Baik 20% < MAPE ≤ 50% Reasonable MAPE > 50% Rendah

## 3. Hasil dan Pembahasan
Untuk hasil perhitungan logika fuzzy sugeno diambil 3 contoh data untuk dijelaskan.
Tabel 5. Tabel Representasi Data Tanggal Kacang Cuaca Ragi Kualitas Kamis, 01 Juni 2023 850g 29 1/3 85 Jumat, 02 Juni 2023 900g 27 1/2 90 Sabtu, 03 Juni 2023 600g 27 1/4 90 1. Kamis, 01 Juni
Kacang  =  850,  maka  fungsi  keanggotaan  yang digunakan :
𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 [850] = 850−500 1000−500 = 250 500 =  0,5
Cuaca = 29, maka fungsi keanggotaan yang digunakan :
𝜇𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 [29] = 30−29 30−20 = 1 10 = 0,1 𝜇𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠 [29]     = 29−25 35−25 = 4 10 = 0,4
Ragi  =  1/3(0,33),  maka  fungsi  keanggotaan  yang digunakan :
𝜇𝐵𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔[0,33] = 0,50−0,33 0,50−0,25 = 0,17 0,25 = 0,68 𝜇𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ[0,33] = 0,33−0,25 0,50−0,25 = 0,08 0,25 = 0,32
Berdasarkan  tabel  aturan  terdapat  4  aturan  yang terpenuhi,  yaitu  aturan  15,  aturan  16,  aturan  17,  dan aturan  18.  Selanjutnya  perhitungan  fungsi  implikasi minimum dihitung dengan rumus 9.
𝛼 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 [15] = min  ( 𝜇 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 ∩ 𝜇 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙
∩ 𝜇 𝐵𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 ) = min  ( 0,5 ∩ 0,1 ∩ 0,68 ) = 0,1
𝛼 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 [16] = min  ( 𝜇 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 ∩ 𝜇 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙
∩ 𝜇 𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎 ℎ ) = min  ( 0,5 ∩ 0,1 ∩ 0,32) = 0,1
𝛼 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 [17] = min  ( 𝜇 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 ∩ 𝜇 𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠
∩ 𝜇 𝑖𝐵𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 ) = min  ( 0,5 ∩ 0,4 ∩ 0,68 ) = 0,4
𝛼 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 [18] = min  ( 𝜇 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 ∩ 𝜇 𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠
∩ 𝜇 𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎 ℎ ) = min  ( 0,5 ∩ 0,4 ∩ 0,32 ) = 0,32
Tabel 6. Tabel Alpa Predikat Rules 𝛼 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 Zn 15 0,1 95 16 0,1 95 17 0,4 95 18 0,32 50
Perhitungan defuzzifikasi adalah sebagai berikut :
𝑊𝐴  = 0,1(95)+0,1(95)+0,4(95)+0,32(50) 0,1+0,1+0,4+0,32
= 79,3
Maka hasil perhitungan yang diperoleh menggunakan metode sugeno adalah 79,3.
Gambar 5. Rule Viewer Fuzzy Sugeno
2. Jumat, 02 Juni 2023
Kacang  =  900,  maka  fungsi  keanggotaan  yang digunakan :
𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 [900] = 900−500 1000−500 = 400 500 = 0,8
Cuaca = 27, maka fungsi keanggotaan yang digunakan :
𝜇𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 [27] = 30−27 30−20 = 3 10 = 0,3
𝜇𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠 [27]      = 27−25 35−25 = 2 10 = 0,2
Ragi  =  1/2  (0.5)  maka  fungsi  keanggotaan  yang digunakan :
𝜇𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ [0,5] =  1
Berdasarkan  tabel  aturan  terdapat  2  aturan  yang terpenuhi,  yaitu  aturan  16 dan  aturan  18.  Selanjutnya perhitungan  fungsi  implikasi  minimum  dihitung dengan rumus 9.
𝛼 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 [16] = min  ( 𝜇 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 ∩ 𝜇 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙
∩ 𝜇 𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ ) = min  ( 0,8 ∩  0,3 ∩ 1) = 0,3
𝛼 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 [18] = min  ( 𝜇 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 ∩   𝜇 𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠
∩  𝜇 𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ )
= min  ( 0,8 ∩ 0,2 ∩ 1) = 0,2
Tabel 7. Tabel Alpa Predikat Rules 𝛼 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 Zn 16 0,3 95 18 0,2 50
Perhitungan defuzzifikasi adalah sebagai berikut :
𝑊𝐴  = 0,3(95)+0,2(50)
0,3+0,2 = 77
Maka hasil perhitungan yang diperoleh menggunakan metode sugeno adalah 77.
Gambar 6. Rule Viewer Fuzzy Sugeno
3. Sabtu, 03 Juni 2023
Kacang  =  600,  maka  fungsi  keanggotaan  yang digunakan :
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 [600] = 750−600
500 = 150
500 = 0,3 𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 [600] = 600−500
1000−500 = 100
500 =  0,2
Cuaca = 27, maka fungsi keanggotaan yang digunakan :
𝜇𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙 [27] = 30−27 30−20 = 3
10 = 0,3 𝜇𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠 [27]     = 27−25 35−25 = 2 10 = 0,2
Ragi  =  1/4  (0,25),  maka  fungsi  keanggotaan  yang digunakan :

## 𝜇𝐵𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 [0,25] =   1
Bedasarkan  tabel  data  aturan  terdapat  4  aturan  yang terpenuhi,  yaitu  aturan  9,  aturan  11,  aturan  15,  dan aturan  17.  Selanjutnya  perhitungan  fungsi  implikasi minimum dihitung dengan rumus 9.
𝛼 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 [9] = min  ( 𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 ∩ 𝜇 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙
∩ 𝜇 𝐵𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 )
= min  (  0,3  ∩  0,3 ∩ 1 ) = 0,3 𝛼 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 [11] = min  ( 𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 ∩   𝜇 𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠
∩   𝜇 𝐵𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 )
= min  (  0,3  ∩  0,2  ∩ 1 ) = 0,2 𝛼 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 [15] = min  ( 𝜇 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 ∩ 𝜇 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙
∩ 𝜇 𝐵𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 ) = min  (  0,2  ∩  0,3 ∩ 1 ) = 0,2 𝛼 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 [17] = min  ( 𝜇 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 ∩ 𝜇 𝑃𝑎𝑛𝑎𝑠
∩ 𝜇 𝐵𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 )
= min  (  0,2 ∩  0,2  ∩  1) = 0,2
Tabel 8 Tabel Alpa Predikat Rules 𝛼 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 Zn 9 0,3 95 11 0,2 95 15 0,2 95 17 0,2 95 Perhitungan defuzzifikasi adalah sebagai berikut : 𝑊𝐴  = 0,3(95)+0,2(95)+0,2(95)+0,2(95) 0,3+0,2+0,2+0,2

## = 95
Maka hasil perhitungan yang diperoleh menggunakan metode sugeno adalah 95.
Gambar 7. Rule Viewer Fuzzy Sugeno
3.1. Hasil Perhitungan
Untuk  data  selanjutnya  digunakan  perhitungan  yang serupa  dengan  yang  sudah  dijelaskan,  sehingga  hasil nya dapat dilihat pada table berikut :
Tabel 9. Tabel perbandingan kualitas dengan fuzzy sugeno
Tanggal Kacang  Cuaca Ragi Kualitas Realisasi Fuzzy Sugeno Senin, 29 Mei 2023 800g 27 1/3 95 95 Selasa, 30 Mei 2023 800g 27 1/3 95 95 Rabu, 31 Mei 2023 800g 25 1/3 75 79,3 Kamis, 01 Juni 2023 850g 29 1/3 85 79,3 Jumat, 02 Juni 2023 900g 27 1/2 90 77 Sabtu, 03 Juni 2023 600g 27 1/4 90 95 Minggu, 04 Juni 2023  600g 27 1/4 90 95 Senin, 05 Juni 2023 800g 35 1/3 50 79,3 Selasa, 06 Juni 2023 800g 27 1/3 95 95 Rabu, 07 Juni 2023 800g 25 1/3 75 95 Kamis, 08 Juni 2023 850g 29 1/3 85 79,3 Jumat, 09 Juni 2023 900g 25 1/2 80 95 Sabtu, 10 Juni 2023 850g 29 1/3 85 79,3 Minggu, 11 Juni 2023  500g 27 1/4 80 47,5 Senin, 12 Juni 2023 900g 27 1/2 90 77 Selasa, 13 Juni 2023 800g 27 1/3 95 95 Rabu, 14 Juni 2023 800g 27 1/3 95 95 Kamis, 15 Juni 2023 850g 29 1/3 85 79,3 Jumat, 16 Juni 2023 900g 27 1/2 90 77 Sabtu, 17 Juni 2023 850g 29 1/3 85 79,3 Minggu, 18 Juni 2023  600g 27 1/4 90 95 Senin, 19 Juni 2023 800g 27 1/3 95 95 Selasa, 20 Juni 2023 800g 35 1/4 85 95 Rabu, 21 Juni 2023 800g 27 1/3 95 95 Kamis, 22 Juni 2023  1000g 25 1/2 75 95 Jumat, 23 Juni 2023 900g 27 1/2 90 77 Sabtu, 24 Juni 2023 850g 25 1/2 85 95 Minggu, 25 Juni 2023  600g 27 1/4 85 95 Senin, 26 Juni 2023 800g 32 1/4 90 95 Selasa, 27 Juni 2023 800g 27 1/3 95 95

## 3.2. Menentukan Nilai Mape
Untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  dari  logika  fuzzy sugeno  dalam  pengoptimalan  kualitas  tempe  pada proses  fermentasi  dapatkan  dilakukan  perhitungan MAPE  dengan  rumus  11.  Hasil  dari  perhitungan MAPE dapat dilihat seperti tabel 8.
Tabel 10. Tabel Perhitungan MAPE
Tanggal Yt
Ŷt  Yt - Ŷt  |Yt - Ŷt|  |Yt-Ŷt / Yt|
Senin, 29 Mei 2023 95 95 0 0 0 Selasa, 30 Mei 2023 95 95 0 0 0
Rabu, 31 Mei 2023 75 95 -20 20 0,266667 Kamis, 01 Juni 2023 85 79,3 5,7 5,7 0,067059 Jumat, 02 Juni 2023 90 77 13 13 0,144444 Sabtu, 03 Juni 2023 90 95 -5 -5 -0,05556 Minggu, 04 Juni 2023 90 95 -5 5 0,055556 Senin, 05 Juni 2023 50 79,3 -29,3 29,3 0,586 Selasa, 06 Juni 2023 95 95 0 0 0 Rabu, 07 Juni 2023 75 95 -20 20 0,266667 Kamis, 08 Juni 2023 85 79,3 5,7 5,7 0,067059 Jumat, 09 Juni 2023 80 80 -80 -1 Sabtu, 10 Juni 2023 85 79,3 5,7 5,7 0,067059 Minggu, 11 Juni 2023 80 47,5 2,5 2,5 0,40625 Senin, 12 Juni 2023 90 77 13 13 0,144444 Selasa, 13 Juni 2023 95 95 0 0 0 Rabu, 14 Juni 2023 95 95 0 0 0 Kamis, 15 Juni 2023 85 79,3 5,7 5,7 0,067059 Jumat, 16 Juni 2023 90 77 13 13 0,144444 Sabtu, 17 Juni 2023 85 79,3 5,7 5,7 0,067059 Minggu, 18 Juni 2023 90 95 -5 5 0,055556 Senin, 19 Juni 2023 95 95 0 0 0 Selasa, 20 Juni 2023 85 95 -10 10 0,117647 Rabu, 21 Juni 2023 95 95 0 0 0 Kamis, 22 Juni 2023 75 95 -20 20 0,266667 Jumat, 23 Juni 2023 90 77 13 13 0,144444 Sabtu, 24 Juni 2023 85 95 -10 10 0,117647 Minggu, 25 Juni 2023 90 95 -5 5 0,055556 Senin, 26 Juni 2023 90 95 -5 5 0,055556 Selasa, 27 Juni 2023 95 95 0 0 0 JUMLAH 2,107283
Hasil dari suatu peramalan dikatakan sangat baik jika memiliki  nilai  MAPE  kurang  dari  10%.  Perhitungan nilai MAPE dihitung dengan rumus 11.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 2,107283 30 𝑥 100 = 7,02%
Dari  hasil  perhitungan  MAPE  diperoleh  nilai7,02%, dimana  sesuai  dengan  tabel  4,  nilai  7,02%  termasuk pada penelitian tinggi dan menunjukkan bahwa metode fuzzy  sugeno  sangat  efisien  digunakan  dalam menentukan  optimasi  kualitas  tempe.  Semangkin rendah nilai MAPE, semangkin baik data aktualnya.
𝑡𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑎𝑛 =  100% − 7.02% = 92,98%

## 4.   Kesimpulan
Hasil  dari  penerapan  logika  fuzzy  dengan  metode sugeno  pada  sistem  yang  telah  dimodelkan  dapat digunakan untuk mengoptimalkan kualitas tempe pada proses  fermentasi  dengan  menggunakan  ariabel  input kacang,  cuaca,  dan  ragi.  Dari  hasil  pengujian persentase  kesalahan  yang  dilakukan,  diperoleh  hasil sebesar  7,02%,  yang  mana  ini  menunjukkan  tingkat akurasi yang sangat baik. untuk tingkat kebenaran dari hasil  perhitungan  tersebut  sebesar  92,98%.  Dari hasil tersebut  dapat  membuktikan  bahwa  sistem  ini  dapat dijadikan  sistem  pengoptimalan  kualitas  tempe  pada proses fermentasi.

## Daftar Rujukan
[1] Anggraini, T. N., Samosir, R. A., Saputri, E. C., & Windarto, A. P. 2020. Fuzzy Inferensi System Pada Produksi Tempe Dengan Algoritma  Tsukamoto. SeminarNasional  Teknologi  Komputer
& Sains (SAINTEKS) , pp.292-296.
[2] Alvina,  A.,  Hamdani,  D.,  &  Jumiono,  A.  2019.  Proses Pembuatan  Tempe  Tradisional. Jurnal  Pangan  Halal ,  1(1), pp.9-12.
[3] Apriyanto, M., Fangohoi, L., Aprilia, V., Diba, D. F., Prayitno, S. H., Nurhayati, N., et al. 2021. Pangan Berbasis Fermentasi. Yogyakarta: Nuta Media
[4] Akmalia,  D.,  Furqon,  I.  K.,  &  Mutmainah,  I.  2022.  Proses Produksi Tempe Ditinjau Dari Ekonomi Islam. Sahmiyyah , 1(1), pp. 113-123.
[5] Irnanda, K. F., Windarto, A. P., & Damanik, I. S. 2022. Optimasi Prticle Swarm Optimization Pada Peningkatan Prediksi dengan Metode  Backpropagation  Menggunakan  Software  rapidMiner.
JURIKOM ( Jutrnal Riset Komputer) , 9(1) pp.122-130.
[6] Surbakti, A. B., Rahayu, S. P., BR PA, S. M., & Ginting, R. B. 2020. Sistem Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Penentuan Optimasi Ragi  Tempe  Pada  Proses  Fermentasi  tempe  Kedelai Menggunakan  Metode  Fuzzy  Mamdani. Ilmiah  SIMANTEK , 4(2), pp.146-160.
[7] Tjolleng, A. 2017. Pengantar Pemograman MATLAB. Jakarta : Elex Media Komputindo.
[8] Kusumadewi, S., & Purnomo, H. 2010. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[9] Nurdini,  S.,  Nurcahyo,  G.  W.,  &  Santony,  J.  2021.  Analisis Perkiraan Jumlah Produksi Tahu Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno. Sistem Informasi dan teknologi , 3(1), pp.18-23.
[10] T,  S.,  Mulyanto,  E.,  &  Suharto,  V. 2011. Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi Offset.
[11] Basriati,  S.,  Safitri,  E.,  &  Nofridayani,  P.  2020.  Penerapan Metode fuzzy Tsukamoto dalam Menentukan Jumlah Produksi Tahu. Sains Teknologi dan Industri , 18(1), pp.120-125.