Optimasi Inventory Produk dan Jumlah Pesanan dengan Fuzzylogic pada PT. Hilti Nusantara Batam
Alfannisa Annurullah Fajrin #1
# Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Putera Batam Jalan R. Soeprapto, Muka Kuning-Batam
asykharit1302@gmail.com
Abstrak —  Persediaan  dan  Pengadaan  penting  bagi perusahaan.  Bertujuan  untuk  inventarisasi  barang  secara efektif  dan  efisien  sesuai  dengan  tujuan  perusahaan. Departemen logistik harus mencari jumlah pemesanan yang optimal,  baik  sebagai  kepuasan  pelanggan  maupun persediaan  gudang,  karena  akan  mempengaruhi  nilai persediaan  dan  kepuasan  pelanggan.  Sistem  pengadaan barang  dari  gudang  pusat  saat  ini  masih  dilakukan  secara default  dan  tidak  optimal,  sedangkan  perusahaan  cabang dapat  meminta  kebutuhan  yang  diinginkan,  sehingga seringkali hasil yang didapat kurang optimal. Dengan kasus, dibutuhkan  sistem  yang  bisa  memudahkan  pengambilan keputusan  di  perusahaan.  Sistem  yang  digunakan  dengan Fuzzy  Inference  System  dengan  metode  Mamdani,  yang dapat  diterapkan  pada  toolbox  fuzzy  pada  Matlab.  Untuk mendapatkan  output  diperlukan  empat  tahap  yaitu, pembentukan  himpunan  fuzzy,  implikasi  fungsi  aplikasi, aturan  komposisi  dan  defuzzifikasi.  Variabel  yang digunakan  adalah  jumlah  yang  tersedia,  jumlah  pesanan, harga  dan  durasi  yang  terjual  untuk  variabel  input. Sedangkan variabel outputnya adalah pemesanan optimalisasi  barang.  Hasil  yang  diperoleh  pada  uji  FIS sebesar  77,  angka  ini  masih  dalam  parameter  output medium  dan  large.  Disimpulkan  bahwa  metode  FIS Mamdani dapat membantu PT Hilti Nusantara Batam untuk membuat keputusan pemesanan optimasi.
Kata kunci — Optimalisasi, Pengadaan, Fuzzy Logic, Fuzzy Inference System, Mamdani, Matlab

## I. P ENDAHULUAN
Pada  saat  ini  hampir  semua  perusahaan  yang  bergerak di  bidang  industri  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  jumlah  yang  sesuai.  Sehingga diharapkan keuntungan perusahaan akan meningkat [1]. Supply  chain  management sebagai  meknisme  yang menghubungkan  semua  pihak  yang  bersangkutan  dan kegiatan  yang  terlibat  dalam  mengkonversikan  bahan mentah  menjadi  barang  jadi.  Pihak  yang  bersangkutan ataupun  kegiatan  yang  dimaksud  tersebut  bertanggung jawab  untuk  memberikan  barang-barang  jadi  hasil produksi kepada pelanggan, pada waktu dan tempat yang tepat  dengan  cara  yang  paling  efisien.SCM  juga  harus terintegrasi  dengan  baik  dan  karena  selaku  penanggung
jawab  atas  kegiatan  produksi  hingga  nantinya  hasil produksi  dapat  di  pasarkan  dan  diterima  oleh  pemakai atau  pelanggan.  Maka  dari  itu  SCM  harus  sangat memperhatikan  keefektifan,  efisiensi,  control  agar  tujuan perusahaan dapat terus tercapai.
PT Hilti Nusantara Batam adalah salah satu sub region dari  Hilti  Cooperation  yang  berasal  dan  berpusat  di Negara  Liechstenstain,  merupakan  salah  satu principle company yang bergerak dibidang manufaktur dengan hasil produksi  berupa  bahan  baku  logam  seperti anchor,  nut, screw, nail serta beberapa jenis lainnya, serta mesin untuk peralatan  kerja,  seperti  mesin  bor,  masin  coring  dan banyak  lainnya,  dimana  hasil  produksi  tersebut dibutuhkan  untuk  menyokong  proses  pembangunan,  baik dari  pembangunan  gedung,  perkantoran,  perumahan, jembatan, kegiatan Off Shore dan On Shore, Oil and Gas, yang jenis pekerjaannya bersifat project dan pembangunan. Dengan  terus  berkembangnya  project  pembangunan  dan Offshore yang ada di Batam khususnya, maka kebutuhan pasar  akan  bahan  baku  yang  perusahaan  produksi  akan semakin tinggi dan terus meningkat, oleh sebab itu pihak perusahaan  memerlukan  suatu  teknik  dan  cara  dalam pengendalian  produksi  yang  baik,  agar  terus  dapat mengontrol dan mengendalikan alur persediaan barangnya.
Penggunaan  sumber  daya  yang  dibutuhkan  dalam proses  produksi  harus  digunakan  secara  optimal  ( full capacity )  yaitu  dengan  melakukan  perencanaan  dan pengendalian  produksi  yang  baik.  Jika  suatu  perusahaan memiliki  pasar  permintaan  yang  konstan  disetiap produksinya maka perusahaan tersebut dapat memproduksi  sesuai  data  sebelumnya,  sedangkan  jika data  permintaan  pasar  yang  terdahulu  mengalami perubahan  atau  tidak  konstan,  maka  perusahaan  belum bisa menentukan jumlah barang yang akan diproduksiselanjutnya. Konsep ketidakpastian  inilah  yang menjadi konsep dasar munculnya konsep logika fuzzy [2]. Permintaan persedian barang pada PT Hilti Nusantara Batam saat ini terdapat 2 (dua) cara, pertama automatic by System yaitu  persedian  barang  yang  akan  dikirimkan secara otomatis ke region melihat dari database penjualan bulan  sebelumnya  sesuai  jumlah safety  stock yang ditetapkan  dan  yang  kedua  secara  manual,  dengan melakukan Purchase  Order ke  gudang  pusat  sesuai dengan jumlah pemesanan yang diminta oleh region. pada praktiknya,  penggunaan repeat order menggunakan
system  memiliki  kendala  yaitu  jumlah  pesanan  untuk persedian  barang  jumlahnya  kerap  berlebih  ataupun kurang,  begitu  juga  dengan  order  manual,  karena permintaan  pasar  yang  fruktuatif  tiap  saat,  sehingga  hal tersebut menyebabkan Inventory tidak sesuai target. Maka dari  kedua  jenis  pengadaan  persediaan  barang  tersebut, belum  ditemukan  berapa  nilai  optimum  dalam  jumlah pesanan  untuk  persediaan  pada  sub  region  khusunya  PT Hilti Nusantara Batam.
Metode  yang  digunakan  Metode  Mamdani  yang dikenal  dengan  nama  metode Min - Max ,  yaitu  dengan mencari  nilai  minimum  dari  setiap  aturan  dan  nilai maksimum  dari  gabungan  konsekuensi  setiap  aturan tersebut.  Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Ebrahim  H. Mamdani  pada  tahun  1975.  Metode  Mamdani  cocok digunakan  apabila input diterima  dari  manusia  bukan mesin. Metode ini  juga  lebih diterima oleh  banyak pihak dari pada metode Tsukamoto dan Sugeno [3].

## II. KAJIA N PUSTAKA

## A. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan  berasal  dari  bahasa  inggris “Artificial  Intelligence”  atau  disingkat  AI,  yaitu intellegence adalah  kata  sifat  yang  berarti  cerdas, sedangkan  artificial  artinya  buatan.  Kecerdasan  buatan yang  dimaksud  disini  merujuk  pada  mesin  yang  mampu berfikir,  menimbang  tindakan  yang  akan  diambil,  dan mampu  mengambil  keputusan  seperti  yang  dilakukan manusia.  Alan  Turing,  ahli  matematika  berkebangsaan Inggris  yang  dijuluki  bapak  komputer  modern  dan pembongkar sandi Nazi dalam era Perang Dunia II 1950, menetapkan definisi Artificial Intelligence “Jika komputer tidak  dapat  dibedakan  dengan  manusia  saat  berbincang melalui terminal komputer, maka bisa dikatakan komputer itu cerdas, mempunyai kecerdasan” [4].

## B. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  Saraf  Tiruan  adalah  paradigma  pengolahan informasi  yang  terinspirasi  oleh  sistem  saraf  secara biologis, seperti proses informasi pada otak manusia.  Pada jaringan  syaraf, neuron-neuron akan  dikumpulkan  dalam lapisa  –lapisan  yang  disebut  dengan  lapisan neuron . Biasanya neuron pada  satu  lapisan  akan  dihubungkan dengan lapisan sebelum atau sesudahnya terkecuali lapisan masukkan  dan  lapisan  keluaran.  Informasi  yang  diberikan pada  jaringan  syaraf  akan  dirambatkan  dari  lapisan  ke lapisan,  melalui  dari  lapisan  masukkan  sampai  lapisan keluaran melalui lapisan tersembunyi[5].

## C. Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  cabang  dari Artificial Intelligence (AI)  yang  cukup  tua  karena  sistem  ini  mulai dikembangkan pada pertengahan 1960. Sistem pakar yang muncul  pertama  kali  adalah General-purpose  problem solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel dan Simon.

## D. Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  adalah  salah  satu  cabang  ilmu kecerdasan  buatan  untuk  membangun  sistem  cerdas[6]. Dalam  kamus Oxford ,  istilah Fuzzy didefinisikan  sebagai blurred (kabur  atau  remang-remang), indistinct (tidak jelas), impecisely  defined (didefinisikan  secara  tidak presisi), confused (membingungkan), vague (tidak  jelas) [7].  Istilah  logika Fuzzy yang  didasarkan  pada  logika Boolean yang  umum  digunakan  dalam  komputasi.  Secara ringkas,  teorema Fuzzy memungkinkan  komputer “berpikir”  tidak  hanya  dalam  skala  hitam-putih  (0  dan  1, mati  atau  hidup)  tetapi  juga  dalam  skala  abu-abu.  Dalam logika Fuzzy suatu preposisi dapat direpresentasikan dalam derajat kebenaran ( truthfulness ) atau kesalahan ( falsehood ) tertentu.    Berbeda  dengan  logika  digital  yang  hanya memiliki dua nilai 1 atau 0. Logika fuzzy digunakan untuk menterjemahkan  suatu  besaran  yang  diekspresikan menggunakan bahasa (linguistic), misalkan besarankecepatan  laju  kendaraan  yang  diekspresikan dengan pelan, agak cepat, cepat, dan sangat cepat[8].

## E. Metode Mamdani
Sistem  Inferensi  Fuzzy  adalah  sistem  yang  dapat melakukan  penalaran  dengan  prinsip  serupa  seperti manusia melakukan penalaran dengan nalurinya. Terdapat beberapa  jenis  FIS  yang dikenal  yaitu Mamdani,  Takagi- Sugeno  dan  Tsukamoto[9].  Metode  Mamdani  sering dikenal  dengan  nama  Metode Max – Min .  Metode  ini diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975. Untuk mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan [10] :
1. Pembentukan Himpunan Fuzzy
2. Aplikasi Fungsi Implikasi
3. Komposisi Aturan
4. Penegasan ( deFuzzy )

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  mengkaji  tentang  pembelian  optimasi inventory produk  dan  jumlah  pesanan  diPT  Hilti Nusantara  Batam  dengan  harapkan  mampu  mendapatkan nilai inventory dan  keuntungan  yang  optimal.  dengan FuzzyInferenceSystem (FIS)  menggunakan  metode mamdani  menggunakan  aplikasi  Matlab.  FIS  ( Fuzzy Inference System ) Optimasi Inventory Produk dan Jumlah Pesanan pada PT. Hilti Nusantara memiliki empat variabel input dan satu output . Fuzzy Inference System pada Matlab dapat kita lihat pada Gambar 1.
Gambar. 1 Fuzzy Inference System Pada Matlab
Pada Gambar 1 menjelaskan variabel input terdiri atas jumlah tersedia,  jumlah pesanan, harga, dan  lama terjual. Variabel output nya  adalah  Jumlah  Pemesanan  (sedikit, sedang, dan banyak).
Langkah dalam metode Mamdani, untuk mendapatkan nilai output adalah  pembentukan  grafik  keanggotaan dalam  bentuk  kurva  yang  nantinya  akan  diperoleh himpunan fuzzy ( fuzzifikasi ).  Langkah  kedua  adalah aplikasi  fungsi  implikasi.  Langkah  ketiga  adalah komposisi  aturan  dan  yang  terakhir  adalah  penegasan ( defuzzifikasi ).
Kontruksi Fuzzy Inference System
Langkah  ini  adalah  pembentukan  kurva  grafik keanggotan dari setiap  variabel input dan  variabel output yang  dipakai  pada  optimasi  inventory  dan  pemesanan barang di PT Hilti Nusantara Batam ini.
1. Fungsi Keanggotaan Variabel Pemakaian Untuk  fungsi  keanggotaan  variabel  pemakaian dilakukan  perhitungan  dan  dapat  digambarkan  pada Gambar 2.
Gambar. 2 Fungsi Keanggotaan Variabel Input Jumlah Tersedia
Gambar  2  menjelaskan  fungsi  keanggotaan  kurva turun  digunakan  untuk  merepresentasikan  himpunan fuzzy jumlah  ketersedian  barang  sedikit  dan  fungsi keanggotaan kurva naik untuk himpunan fuzzy jumlah tersedia  banyak.  Fungsi  keanggotaan  kurva  segitiga digunakan  untuk  merepresentasikan  himpunan fuzzy jumlah ketersedian barang sedang.
2. Fungsi Keanggotaan Variabel Jumlah Pesanan Untuk  fungsi  keanggotaan  variabel input jumlah pesanan dilakukan perhitungan dan dapat digambarkan pada Gambar 3.
Gambar. 3 Fungsi Keanggotaan Variabel Input Jumlah Pesanan
Fungsi  keanggotaan  kurva  turun  digunakan  untuk merepresentasikan  himpunan fuzzy Jumlah  pesanan barang  sedikit  dan  fungsi  keanggotaan  kurva  naik untuk himpunan fuzzy jumlah pesanan barang banyak. Fungsi  keanggotaan  kurva  segitiga  digunakan  untuk merepresentasikan  himpunan fuzzy jumlah  pesanan barang sedang.
3. Fungsi Keanggotaan Variabel Harga Untuk  fungsi  keanggotaan  variabel  harga  dilakukan perhitungan dan dapat digambarkan pada Gambar 4.

## Gambar. 4 Fungsi Keanggotaan Variabel Input Harga
Fungsi  keanggotaan  kurva  turun  digunakan  untuk merepresentasikan  himpunan fuzzy harga  murah  dan fungsi  keanggotaan  kurva  naik  untuk  himpunan fuzzy harga  mahal.  Fungsi  keanggotaan  kurva  segitiga digunakan  untuk  merepresentasikan  himpunan fuzzy harga sedang.
4. Fungsi Keanggotaan Variabel Lama Terjual Untuk  keanggotaan  variabel  lama  terjual  dilakukan perhitungan dan dapat digambarkan pada Gambar 5.

## Gambar. 5 Fungsi Keanggotaan Variabel Input Lama Terjual
Fungsi  keanggotaan  kurva  turun  digunakan  untuk merepresentasikan  himpunan fuzzy lama  terjual  cepat dan  fungsi  keanggotaan  kurva  naik  untuk  himpunan fuzzy lama  terjual  lama.  Fungsi  keanggotaan kurvasegitiga  digunakan  untuk  merepresentasikan himpunan fuzzy lama terjual sedang.
5. Fungsi  Keanggotaan  Variabel Output Jumlah Pemesanan Untuk keanggotaan variabel output jumlah pemesanan dilakukan  perhitungan  dan  dapat  digambarkan  pada Gambar 6.
Gambar. 6 Fungsi Keanggotaan Variabel Output Jumlah Pemesanan
Fungsi  keanggotaan  kurva  turun  digunakan  untuk merepresentasikan  himpunan fuzzy jumlah  pemesanan sedikit  dan  fungsi  keanggotaan  kurva  naik  untuk himpunan fuzzy jumlah  pemesanan  cepat.  Fungsi keanggotaan kurva segitiga digunakan untuk merepresentasikan  himpunan fuzzy jumlah  pemesanan sedang.
Aplikasi Fungsi Implikasi Pada  metode  Mamdani,  fungsi  implikasi  yang digunakan  adalah  Min  tapi,  sebelum  masuk  ke  fungsi implikasi,  ditentukan rule -nya  terlebih  dahulu.  Secara umum rules dibuat  pakar  secara  intuitif. Rules berupa pernyataan-pernyataan  kualitatif  yang  ditulis  dalam bentuk ifthen , sehingga mudah dimengerti. Rules pada FIS optimasi inventory produk  dan  jumlah  pesanan  pada  PT Hilti Nusantara Batam telah dijelaskan sebelumnya.
Komposisi Aturan Metode  maksimum  dalam  FIS  optimasi inventory produk  dan  jumlah  pesanan  pada  PT  Hilti  Nusantara Batam  digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil  dari rules yang telah dibuat. Solusi output himpunan fuzzy diperoleh dengan  cara  mengambil  nilai  maksimum  dari rule yang sesuai,  kemudian  menggunakannya  untuk  memodifikasi daerah fuzzy dan mengaplikasikannya ke output .
Penegasan ( Defuzzyfication ) Metode Centroid ( composite  moment )  digunakan penentuan  kelayakan  pemberian  kredit  kepada  calon debitur.  Solusi crisp diperoleh  dengan  cara  mengambil titik pusat (d*) daerah output fuzzy .
Pembahasan Pada bagian sub bab ini diberikan sebuah kasus. Kasus tersebut  akan  dihitung  dengan  FIS  Metode  Mamdani. Kasus  tersebut  diambil  dari  data  informasi  ketersediaan barang  dan  jumlah  pesanan  pada  PT  Hilti  Nusantara Batam. Data barang tersebut dapat ditentukan dengan FIS Metode Mamdani sebagai berikut.
1. Langkah 1 ( Fuzzyfikasi )
Dari  persamaan  derajat  keanggotaan fuzzy variabel jumlah tersedia:
Jika diketahui jumlah tersedia adalah 130, maka:
Dari  persamaan  derajat  keanggotaan fuzzy variable jumlah pesanan:
Jika diketahui jumlah pesanan adalah 85, maka:
= 0.125
Dari  persamaan  derajat  keanggotaan fuzzy variabel harga:
Jika diketahui jumlah harga adalah Rp 5000, maka:
Dari  persamaan  derajat  keanggotaan fuzzy variable lama terjual:
Jika diketahui jumlah lama terjual adalah 9, maka:
2. Penerapan Fungsi Implikasi Langkah  kedua  adalah  menerapkan  fungsi  implikasi untuk  mendapatkan  modifikasi output daerah fuzzy dari setiap rule yang berlaku. Fungsi implikasi yang digunakan adalah  metode  Min  (α- cut ). Rule yang  terpengaruh  nilai derajat keanggotaan adalah rule 37, rule 38, rule 46, rule 47. rule 64, rule 65. rule 73, rule 74.
Aplikasi  Fungsi  Implikasi  R37  dapat  dilihat  pada Gambar 7.

## Gambar. 7 Aplikasi Fungsi Implikasi R37
Pada  Gambar  7  [R37]  Jika  jumlah  tersedia  SEDANG, jumlah  pesanan  SEDANG,  harga  MURAH,  dan  lama terjual CEPAT maka jumlah pemesanan BANYAK.
Aplikasi  Fungsi  Implikasi  R38  dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Gambar. 8 Aplikasi Fungsi Implikasi R38
Selanjutnya  Gambar  8  menjelaskan  [R38]  Jika  jumlah tersedia  SEDANG,  jumlah  pesanan  SEDANG,  harga MURAH,  dan  lama  terjual  SEDANG  maka  Jumlah Pemesanan SEDANG.
Aplikasi  Fungsi  Implikasi  R37  dapat  dilihat  pada Gambar  9.

## Gambar.  9 Aplikasi Fungsi Implikasi R46
Gambar  9  menjelaskan  [R46]  Jika  jumlah  tersedia SEDANG,  jumlah  pesanan  BANYAK,  harga  MURAH, dan  lama  terjual  CEPAT  makaJumlah  Pemesanan BANYAK, seperti yang terlihat pada Gambar. 9.
Aplikasi  Fungsi  Implikasi  R37  dapat  dilihat  pada Gambar 10.

## Gambar. 10 Aplikasi Fungsi Implikasi R47
Gambar  10  menjelaskan  [R47]  Jika  jumlah  tersedia SEDANG,  jumlah  pesanan  BANYAK,  harga  MURAH, dan  lama  terjual  SEDANG  maka  Jumlah  Pemesanan BANYAK.
Aplikasi  Fungsi  Implikasi  R37  dapat  dilihat  pada gambar 11.

## Gambar. 11 Aplikasi Fungsi Implikasi R64
Gambar.  11  menjelaskan    [R64]  Jika  jumlah  tersedia BANYAK,  jumlah  pesanan  SEDANG,  harga  MURAH, dan  lama  terjual  CEPAT  maka  Jumlah  Pemesanan SEDANG.
Aplikasi  Fungsi  Implikasi  R37  dapat  dilihat  pada gambar 12.

## Gambar. 12 Aplikasi Fungsi Implikasi R65
Selanjutnya, Gambar. 12 menjelaskan   [R65] Jika jumlah tersedia  BANYAK,  jumlah  pesanan  SEDANG,  harga MURAH,  dan  lama  terjual  SEDANG  maka  Jumlah Pemesanan SEDANG
Aplikasi  Fungsi  Implikasi  R37  dapat  dilihat  pada gambar 13.

## Gambar. 13 Aplikasi Fungsi Implikasi R73
Gambar.  13  menjelaskan  [R73]  Jika  jumlah  tersedia BANYAK,  jumlah  pesanan  BANYAK,  harga  MURAH, dan  lama  terjual  CEPAT  maka  Jumlah  Pemesanan BANYAK.
Aplikasi  Fungsi  Implikasi  R37  dapat  dilihat  pada gambar 14.
Gambar. 14 Aplikasi Fungsi Implikasi R74
Terakhir,  Gambar.  14  [R74]  Jika  jumlah  tersedia BANYAK,  jumlah  pesanan  BANYAK,  harga  MURAH, dan  lama  terjual  SEDANG  maka  Jumlah  Pemesanan SEDANG
3. Langkah 3 (Komposisi Aturan)
Langkah  ketiga  adalah  mencari  kompisisi  aturan dengan  metode  Max  (maksimum),  seperti  yang  terlihat pada Gambar 15.

## Gambar. 15 Daerah Hasil Komposisi
Gambar  15  menjelaskan  bahwa  dari  inferensi  metode Mamdani didapatkan derajat kebenaran untuk kasus ini.
Dengan  demikian,  fungsi  keanggotaan  untuk  hasil komposisi ini adalah:

## 4. Langkah 4 ( Defuzifikasi )
Langkah  keempat  adalah defuzzifikasi  output  fuzzy hasil  komposisi  aturan.  Metode  yang  digunakan  adalah metode Centroid .  Untuk  itu,  pertama-tama  kita  hitung dulu momen untuk setiap daerah.
Menghitung luas setiap daerah:
Titik pusat dapat diperoleh dari:
Jadi, jumlah optimasi pesanan dan perhitungan manual pada Universal nail X-U 27 P8 adalah 72.24073.
Nilai  optimasi  jumlah  pemesanan  72.24073  termasuk ke  dalam  kategori  sedang.  Logika fuzzy menggunakan program  simulasi  yang  disediakan  fasilitasnya  oleh Toolbox Fuzzy Matlab ditunjukkan pada Gambar. 16.
Gambar. 16 Logika Fuzzy Matlab
Keterangan: Interval [0  50]  menunjukkan  semesta  pembicaraan  untuk variabel jumlah tersedia Interval [0 100] menunjukkan semesta pembicaraan untuk variabel jumlah pesanan Interval [0.05 (2.5x106)] menunjukkan semesta pembicaraan untuk variabel harga Interval [1  30]  menunjukkan  semesta  pembicaraan  untuk variabel Lama terjual
Kolom pertama pada Gambar 16 menunjukkan tingkat keanggotaan  130  pada  variabel  jumlah  tersedia,  kolom kedua menunjukkan tingkat keanggotaan 85 pada variabel jumlah  pesanan,  kolom  ketiga  menunjukkan  tingkat keanggotaan  5000  pada  variabel  harga,  kolom  keempat menunjukkan  tingkat  keanggotaan  9  pada  variabel  lama terjual  dan  selanjutnya  akan  di  proses  dengan menggunakan fungsi implikasi aturan yang sesuai dengan kondisi tersebut. Fungsi  implikasi  yang digunakan dalam proses  ini  adalah  fungsi  MIN,  yaitu  dengan  mengambil daerah minimum dari variabel input sebagai outputnya . Hasil  perhitungan  secara  manual  memberikan perbedaan  dengan  perhitungan  menggunakan  program MATLAB Hal ini dikarenakan adanya pembulatan angka di dalam perhitungan, sehingga akan mempengaruhi nilai yang diperoleh. Walaupun nilai kelayakan yang diperoleh berbeda,  namun  termasuk  ke  dalam  kategori  yang  sama dengan perhitungan menggunakan MATLAB.
5. Pengaplikasian ke dalam Aplikasi GUI
Tampilan  awal  program  dapat  dilihat  pada  Gambar 17.

## Gambar. 17 Tampilan Program
Gambar 17 diatas adalah tampilan awal program yang terdiri dari 4 variabel input yaitu Stock (jumlah tersedia), order  (jumlah  pesanan),  harga,  lama  terjual  yang  akan menghasilkan variabel output yaitu pemesanan.
Selanjutnya,  tampilan  program  dengan  variabel  input seperti pada Gambar 18.

## Gambar. 18 Tampilan program dengan variabel input
Tampilan program 18  diatas adalah contoh pengisian variabel  input  yang  nantinya  akan  menghasilkan  nilai output pemesanan .
Selanjutnya, terdapat tampilan output program yang terlihat pada Gambar 19.

## Gambar. 19 Tampilan output program
Pada  gambar  19  menunjukkan  hasil  optimasi pemesanan  yaitu  77.3238  dengan  variabel  stock  130, order 85, harga Rp. 5000, dan lama terjual 9 hari.
Dengan  hasil  yang  sudah  didapat,  maka  dapat  kita tarik  kesimpulan  berupa  data  angka  yang  memberikan nilai  optimum  bagi  pemesanan  barang.  perbandingannya dapat  kita  lihat  dari  pemesanan  by  system  yang  juga mewakili  perhitungan  pemesanan  manual  dengan perhitungan  menggunakan  fuzzy    dengan  metode mamdani,  disini  akan  dicoba  langsung  pengoptimalan hasilnya  yang  nantinya  akan  menguatkan  bahwa  metode ini layak dan dapat dipertimbangkan untuk di terapkan di PT Hilti Nusantara Batam.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan pada penelitian ini didapat kesimpulan yaitu :
A. Berdasarkan  pengujian,  jumlah  nilai  pesanan yang  dikeluarkan  oleh  perhitungan  dengan  FIS Metode  Mamdani  dengan  bantuan  Matlab  lebih optimal  untuk  perhitungan  jumlah  pemesanan berikutnya,  dan  berdampak  juga  pada  nilai Inventory di  perusahaan,  maka  penerapan Fuzzy Inference  System Metode  Mamdani  pada  sistem yang dibuat dapat membantu PT. Hilti Nusantara Batam  dalam  menentukan  optimasi Inventory dan pesanan barang. Dapat dilihat dari hasil yang didapat,
B. Penerapan Fuzzy  Inference  System Metode Mamdani  pada  sistem  yang  dibuat  dapat meningkatkan efisiensi dalam jumlah pemesanan,  yang  mana  dengan  pemesanan  yang lebih  efisien  dapat  mempengaruhi  harga  barang dan  nilai Inventory gudang  juga  jangka  waktu yang  lebih  terukur  pada  PT  Hilti  Nusantara Batam.
R EFERENSI
[1] Junaedy,  &  Munir,  A.  (2015).  Implementasi  Metode  Fuzzy- Mamdani  Dalam  Menentukan  Jumlah  Produksi  Penganan Menggunakan  Visual  Basic. JTRISTE,  ISSN:  2355-3677 , 2 (2),
18–28.
[2] Septadianti,  A.  T.,  &  I  Gusti  Ngurah  Rai  Usadha,  M.  S.  (2013). Sistem Pengendalian Persediaan Dengan Permintaan Dan Pasokan Tidak Pasti (Studi Kasus Pada PT.XYZ). TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 , 1 , No. 1, .
[3] T,  S.,  Mulyanto,  E.,  &  Suhartono,  D.  V.  (2011). Kecerdasan Buatan . (B. R. W, Ed.) (1st ed.). Yogyakarta: Andi.
[4] Sutojo, T., Mulyanto, E., & Suhartono, D. V. (2011). Kecerdasan Buatan .  (B.  Rini  W,  Ed.), Kecerdasan  Buatan (1st  ed.). Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.
[5] B. Studi, K. Di, and K. Bengkulu, “Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan Metode,” vol. 12, no. 1, pp. 61–69, 2016.
[6] Yulmaini,  “Penggunaan  Metode  Fuzzy  Inference  System  (FIS) Mamdani  Dalam  Pemilihan  Peminatan  Mahasiswa  Untuk  Tugas Akhir,” J. Inform. , vol. 15, no. 1, 2015.
[7] Agus  Naba.  (2009). Belajar  cepat  dan  Mudah  Fuzzy  Logic Menggunakan  MATLAB .  (F.  S.  Suyantoro,  Ed.).  Yogyakarta: ANDI Yogyakarta.
[8] H. S. Husni, F. Arifin, and Yuliyanti, “Logika Fuzzy Untuk Audit Sistem Informasi,” ComTech , vol. 4, no. 9, pp. 68–75, 2013.
[9] A.  Bahroini,  A.  Farmadi,  and  R.  A.  Nugroho,  “Prediksi Permintaan  Produk  Mie  Instan  Dengan  Metode  Fuzzy  Takagi- Sugeno,” Kumpul.  J.  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  220–230, 2016.
[10] Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  H.  (2010). Aplikasi  Logika  Fuzzy untuk Pendukung Keputusan Edisi 2 (pp. 1–28). Graha Ilmu.