## Prediksi Jumlah Produksi Tas Pada Home Industri Body Star Kudus Menggunakan Fuzzy Tsukamoto
Bag Production Estimation at Body Star Kudus Home Industry using Fuzzy Tsukamoto
Muchamad Afif 1 , Hanny Haryanto 2 , Yuniarsi Rahayu 3 , Edy Mulyanto 4
Program Studi Teknik Informatika – S1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Nakula 1 No. 5-11, Semarang 111201206926@mhs.dinus.ac.id 1 , hanny.haryanto@dsn.dinus.ac.id 2 , yuniarsi.rahayu@dsn.dinus.ac.id 3 , edy.mulyanto@dsn.dinus.ac.id 3

## Abstrak
Kesalahan jumlah produksi adalah masalah yang sering terjadi dalam home industy. Kesalahan  ini  menyebabkan  kerugian  karena  jumlah  produksi  yang  terlalu  banyak  akan berakibat pada penumpukan barang dan produksi yang terlalu sedikit menyebabkan tidak bisa dipenuhinya  permintaan  dari  pasar.  Permasalahan  ini  juga  dialami  oleh  home  industry  Body Star  Kudus  dalam  memproduksi  tas.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memecahkan  masalah tersebut  dan  diharapkan  bisa  membantu  produsen  dalam  memprediksi  jumlah  tas  perbulan. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Metode  ini dipilih  karena  Fuzzy  Tsukamoto  memiliki  kelebihan  dalam  penerapan  pada  data  yang sederhana  dan  pemrosesan  yang  ringan.  Parameter  input  yang  digunakan  adalah  data  retur, data penjualan dan data sisa. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa ada beberapa prediksi yang  dihasilkan  mempunyai  akurasi  yang  kurang  bagus,  namun  secara  keseluruhan  memiliki akurasi yang dapat diterima.
Kata Kunci — kecerdasan buatan, prediksi, Fuzzy Tsukamoto, jumlah produksi.

## Abstract
Production  error  is  a  common  problem  in  home  industy.  This  error  causes  a  loss because of the amount of production that too much will result in the accumulation of goods and the production is too little causes can not fulfill the demand of the market. This problem is also shared  by  the  home  industry  Body  Star  Kudus  in  producing  handbags.  The  purpose  of  this research is to solve the problem and is expected to help producers predict the number of bags per  month.  The  method  used  in  this  research  is  Fuzzy  Tsukamoto  method.  This  method  was chosen  because  Fuzzy  Tsukamoto  has  advantages  in  the  application  on  simple  data  and lightweight  processing.  The  input  parameters  used  are  data  returns,  sales  data  and  residual data.  The  results  of  the  study  indicate  that  some  predictions  have  poor  accuracy,  but  overall have an acceptable accuracy.
Keywords — artificial intelligence, prediction, Fuzzy Tsukamoto, production number.

## 1. PENDAHULUAN
Tas  merupakan  kebutuhan  aktivitas  sehari-hari  bagi  setiap  manusia  dalam  berpergian. Hampir  semua  kalangan  baik  perempuan,  laki-laki  orang  tua,  dewasa,  remaja  maupun  anak- anak mempunyai lebih dari satu tas [1]. Home industri Body Star Kudus merupakan salah satu
Prediksi Jumlah Produksi Tas Pada Home Industri Body Star Kudus ...
yang bergerak dibidang produksi tas yang berada di Kabupaten Kudus. Penelitian yang berjudul “Pengembangan  Industri  Kecil  Tas  Di  Kecamatan  Kabupaten  Kudus”  [2]  menjelaskan  bahwa industri tas  kecil  yang menonjol di Kabupaten Kudus. Karena keberadaan industri  kecil tas ini sangat  membantu  dalam  penyerapan  tenaga  sekitar  sehingga  masyarakatnya  bisa  sejahtera, karena membutuhkan tenaga kerja yang cukup banyak dan tidak membutuhkan pendidikan yang tinggi. Dalam penelitian ini juga dijelaskan tentang produksi tas, Produksi tas yaitu suatu proses tas kombinasi dan koordinasi material-material, kekuatan-kekuatan, model-model (input, faktor, sumberdaya  atau  jasa-jasa  produksi)  dalam  pembuatan  suatu  barang  atau  jasa  (output  atau produk)  yang  dihasilkan  suatu  produk  tas  yang  kualitasnya  baik.  Permasalahan  yang  umum terjadi  adalah  kesulitan  untuk  menentukan  jumlah  produksi.  Kesalahan  yang  terjadi  dalam menentukan jumlah produksi dapat menyebabkan kerugian karena jumlah produksi yang terlalu banyak  akan  berakibat  pada  penumpukan  barang  dan  produksi  yang  terlalu  sedikit menyebabkan  tidak  bisa  dipenuhinya  permintaan  dari  pasar.  Untuk  dapat  mengatasi permasalahan  tersebut  maka  diperlukan  prediksi  perbulan,  sehingga  dapat  meminimalkan kesalahan jumlah produksi tas.
Penelitian  pada  tahun  2012  oleh  [3]  yang  berjudul  tentang“Perbandingan  Model  Chen Dan  Model  Lee  Pada  Metode  Fuzzy  Time  Series  Untuk  Prediksi  Harga  Emas”  menjelaskan tentang ANFIS sebagai suatu teknik optimasi yang menggabungkan Neural Network dan Fuzzy Logic,  FTS  adalah  metode  prediksi  data  yang  menggunakan  prinsip-prinsip  fuzzy  sebagai dasarnya.  Penerapan  Fuzzy  yang  digunakan  untuk  prediksi  jumlah  produksi  roti  pada  CV. Gendis  Bakery  dilakukan  pada  tahun  2015  oleh  [4]  menjelaskan  tentang  prediksi  jumlah produksi  roti  dengan  menggunakan  Fuzzy  Tsukamoto.  Melalui  prediksi  ini  perusahan  dapat memprediksi jumlah produksi roti, Prediksi yaitu dari hasil kegiatan memprediksi atau meramal atau  memperkirakan.  Dalam  penelitian  ini  juga  menjelaskan  tentang fuzzy  logic . Fuzzy  logic adalah  sebuah  metodologi  “berhitung”  dengan  variabel  kata-kata (linguistic  variable) ,  sebagai pengganti  berhitung  dengan  bilangan, Fuzzy  logic juga  mempunyai  kelebihan  yang  mudah dimengerti,  memiliki  toleransi  data-data  yang  tidak  tepat,  mampu  memodelkan  fungsi-fungsi yang sangat kompleks. Dalam fuzzy logic ini fuzzy yang digunakan dalam memprediksi jumlah roti  adalah  fuzzy  Tsukamoto  karena  fuzzy  Tsukamoto  memilki  penalaran  fuzzy  yang  cukup mudah untuk dipahami. Pada tahun 2014 penelitian  yang berjudul tentang  “Analisa Kelayakan Truk  Pengangkut  Material  Alam  PT.Arga  Wastu  Sluke-Rembang  Menggunakan  Fuzzy  Logic Tsukamoto” [5] menjelaskan tentang Fuzzy Tsukamoto karena setiap nilai parameter konsekuen pada  aturan  yang  berbentuk  IF-THEN  direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan  fuzzy  yang fungsi  keanggotaanya  monoton.  Sebagai  hasilnya  keluaran  hasil  inferensi  pada  setiap  aturan didefinisikan  sebagai  nilai  yang  tegas (crisp) berdasarkan  kuat  penyulutan  aturan.  Selanjutnya penelitian  yang  berjudul  tentang  “Penerapan  Sistem  Inferensi  Fuzzy  Dalam  Menentukan Prioritas  Heuristik  Pada  Aplikasi  Game  Fighting  Sederhana”  [6]  menjelaskan  bahwa  tentang sistem  inferensi  fuzzy  dalam  menentukan  prioritas  heuristic  aplikasi  game.  Karena perkembangan  teknologi  mengenai  kecerdasan  buatan  telah  berkembang  pesat,  beberapa aplikasi  komputer  telah  menggunakan  cabang  dari  ilmu  komputer  ini  untuk  memperbaiki kinerjanya.  Salah  satunya  aplikasi  multimedia,  karena  aplikasi  multimedia  menggambungkan berbagai media sebagai bagian dari sistemnya baik itu media visual,suara dan pemrograman di dalam aplikasi itu sendiri. Aplikasi multimedia juga diperuntukkan untuk hiburan yaitu aplikasi permainan disebut juga dengan game. Dalam penelitian ini juga menjelaskan tentang penerapan kecerdasan  buatan  pada  aplikasi  permainan,  aplikasi-aplikasi  permainan  yang  beredar  saat  ini telah  menanamkan  kecerdasan  buatan  yang  lebih  mutakhir  dari  Deep  Blue,  bahkan  beberapa aplikasi permainan yang bertipe  simulasi perang dan simulasi pesawat terbang digunakan  oleh pihak  militer  untuk  melatih  para  prajurit.  Namun,  kecerdasan  buatan  yang  saat  ini  diterapkan oleh permainan-permainan komputer saat ini lebih menitik beratkan pada langkah-langkah yang kaku. sedangkan manusia, selain memiliki apa yang dinamakan kecerdasan, juga memiliki pola tingkah  laku.  Dengan  menggunakan  kemampuan  untuk  mempelajari  pola  pemainnya  dari pemainya, sebuah komputer dapat memainkan sebuah permainan layaknya manusia.
Dari  penelitian  sebelumnya  didapat  bahwa  metode  Fuzzy  merupakan  metode  yang sering  digunakan  untuk  melakukan  prediksi,  terutama  untuk  permasalahan  yang  memiliki  data yang  sederhana.  Penelitian  ini  akan  membahas  tentang  prediksi  untuk  jumlah  produksi  tas  di home industry Body Star Kudus.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  secara  umum  adalah  studi  literatur,  penentuan  kasus, pengumpulan  data,  desain  sistem  fuzzy,  implementasi  dan  evaluasi  seperti  yang  digambarkan dalam Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data tas ransel, tas slempang, dan data tas  sekolah  yang  mengambil  pada  home  Industri  Body  Star  Kudus  bulan  januari-september tahun  2016.  Data  yang  diperoleh  dari  home  industri  Body  Star  Kudus  terdiri  dari  4  data  yaitu retur, sisa, penjualan, produksi Berikut adalah keterangan dan penjelasan data yang didapatkan.

## Tabel 1 Data Retur Tas Januari - September 2016
Bulan Jumlah Retur Tas (dalam unit) Tas Ransel Tas Slempang Tas Sekolah Januari 2016 10 9 11 Februari 2016 12 11 14 Maret 2016 9 10 11 April 2016 7 9 6 Mei 2016 10 12 10 Juni 2016 6 7 8 Juli 2016 7 7 7 Agustus 2016 8 8 9 September 2016 6 7 6
Tabel 2 Data Penjualan Tas Januari - September 2016
Studi literatur Penentuan kasus Pengumpulan data Desain sistem fuzzy Implementasi Evaluasi Bulan
Jenis Tas Tas Ransel Tas Slempang Tas Sekolah Januari 2016 1.440 1.200 1.680 Februari 2016 1.872 1.440 1.536 Maret 2016 1.584 1.920 1.776 April 2016 1.680 1.200 1.680
Prediksi Jumlah Produksi Tas Pada Home Industri Body Star Kudus ...
Tabel 3 Data Sisa Tas Januari - September 2016
Bulan Jenis Tas Tas Ransel Tas Slempang Tas Sekolah Januari 2016 230 231 85 Februari 2016 36 229 130 Maret 2016 87 182 133 April 2016 233 231 234 Mei 2016 230 180 230 Juni 2016 138 41 88 Juli 2016 41 41 41 Agustus 2016 40 136 39 September 2016 474 233 474 Tabel 4 Data Produksi Tas Januari - September 2016 Bulan Jenis Tas Tas Ransel Tas Slempang Tas Sekolah Januari 2016 1.680 1.440 1.776 Februari 2016 1.920 1.680 1.680 Maret 2016 1.680 2.112 1.920 April 2016 1.920 1.440 1.920 Mei 2016 1.440 1.200 1.440 Juni 2016 2.400 2.160 2.160 Juli 2016 2.400 2.400 2.400 Agustus 2016 2.160 2.160 2.160 September 2016 1.920 1.440 1.920
Selanjutnya  dalam  rancangan  Fuzzy  Tsukamoto  yang  digunakan  dalam  prediksi jumlah  produksi  tas  pada home  industri Body  Star  Kudus  di  dalamnya  meliputi  kriteria, fuzzifikasi, pembentukan rule, defuzzifikasi, dan pengujian.
1. Kriteria
Kriteria yang digunakan dalam prediksi jumlah produksi tas menggunakan Fuzzy Tsukamoto pada home industri Body Star Kudus yaitu
a. Retur sebagai input
b. Penjualan sebagai input
c. Sisa barang sebagai input
d. Produksi sebagai output
2. Fuzzifikasi
Berdasarkan  kriteria  yang  digunakan  prediksi  jumlah  produksi  tas  menggunakan Fuzzy Tsukamoto pada home  industri Body  Star  Kudus  ada  3  variabel  yang  dapat  dimodelkan yaitu:
Mei 2016 1.200 1.008 1.200 Juni 2016 2.256 2.112 2.064 Juli 2016 2.352 2.352 2.352 Agustus 2016 2.112 2.016 2.112 September 2016 1.440 1.200 1.440
a. Kriteria Retur
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  pemilik home  industri Body  Star  Kudus  retur dikatakan turun jika <=5, sedang antara 3 sampai 10 dan tinggi jika >=10. Kriteria retur dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy , yaitu : TURUN [0 5], SEDANG [3 10] dan NAIK [5 ∞]. Himpunan  TURUN dan NAIK menggunakan  pendekatan fungsi keanggotaan  yang berbentuk  bahu,  sedangkan  himpunan  SEDANG  menggunakan  pendekatan  berbentuk segitiga seperti pada gambar 1.
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan pada Kriteria Retur
Fungsi keanggotaan pada kriteria retur dirumuskan sebagai berikut :
1 1 x  3
5 - 1 x 3  1 x  5 2 0 1 x  5
0 1 x  3 atau 1 x  10 1 x - 3 3  1 x  5 2 10 - 1 x 5  1 x  10 5 0 1 x  5
1 x -  5 5  1 x  10 5 1 1 x  10
Fungsi  keanggotaan  di  atas  akan  digunakan  untuk  fuzzifikasi  pada  retur  tas  slempang, tas sekolah dan tas ransel.
b. Kriteria Penjualan
Berdasarkan hasil wawancara dengan pemilik home industri Body Star Kudus penjualan dikatakan  sedikit  jika  <=1.250,  sedang  antara  1.000  sampai  1.500  dan  banyak  jika
0                  3                          5                             10        Biji
1
TURUN             SEDANG                   NAIK f(x)  Retur TURUN 1 [ x ] {  Retur SEDANG 1 [ x ] {  Retur NAIK 1 [ x ] {
Prediksi Jumlah Produksi Tas Pada Home Industri Body Star Kudus ...
>=1.500. Kriteria penjualan dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy , yaitu : SEDIKIT [0 1250], SEDANG  [1000  1500]  dan  BANYAK  [1250  ∞].  Himpunan  SEDIKIT  dan  BANYAK menggunakan  pendekatan  fungsi  keanggotaan  yang  berbentuk  bahu,  sedangkan himpunan  SEDANG  menggunakan  pendekatan  berbentuk  segitiga  seperti  pada  gambar 2.
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan pada Kriteria Penjualan
Fungsi keanggotaan pada kriteria penjualan dirumuskan sebagai berikut :
1
2 x  1000 1250- 2 x 1000  2 x  1250
250 0
2 x  1250 0 2 x  1000 atau 2 x  1500
2 x - 1000 1000  2 x  1250
250 1500 - 2 x 1250  2 x  1500
250 0 2 x  1250
2 x -  1250 1250  2 x  1500 250 1 2 x  1500
Fungsi  keanggotaan  di  atas  akan  digunakan  untuk  fuzzifikasi  pada  penjualan  tas slempang, tas sekolah dan tas ransel.

## c. Kriteria Sisa
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  pemilik home  industri Body  Star  Kudus  sisa dikatakan  sedikit  jika  <=10,  sedang  antara  10  sampai  100  dan  banyak  jika  >=100. Kriteria  sisa  dibagi  menjadi  3  himpunan fuzzy ,  yaitu  :  SEDIKIT  [0  50],  SEDANG  [10 100]  dan  BANYAK  [100  ∞].  Himpunan  SEDIKIT  dan  BANYAK  menggunakan pendekatan  fungsi  keanggotaan  yang  berbentuk  bahu,  sedangkan  himpunan  SEDANG menggunakan pendekatan berbentuk segitiga seperti pada gambar 3.
0                 1000                  1250                         1500        Biji
1
SEDIKIT            SEDANG                 BANYAK f(x)  PenjualanSEDIKIT 2 [ x ] {  PenjualanSEDANG 2 [ x ] {  Penjualan BANYAK 2 [ x ]
{
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan pada Kriteria Sisa
Fungsi keanggotaan pada kriteria sisa dirumuskan sebagai berikut :
1
3 x  10
50- 3 x 10  3 x  50 40
0
3 x  50 0 3 x  10 atau 3 x  100 3 x - 10 10  3 x  50 40
100 - 3 x 50  3 x  100
50
0 3 x  50
3 x -  50 50  3 x  100 50 1 3 x  100
Fungsi keanggotaan di atas akan digunakan untuk fuzzifikasi pada sisa tas slempang, tas sekolah dan tas ransel.
d. Kriteria Produksi
Berdasarkan hasil wawancara dengan pemilik home industri Body Star Kudus produksi dikatakan berkurang jika <=1.500, sedang antara 1.000 sampai 2.000 dan bertambah jika >=2.000. Kriteria produksi dibagi menjadi 3  himpunan fuzzy , yaitu : BERKURANG  [0 1500], SEDANG [1000 2000] dan BERTAMBAH [1500 ∞]. Himpunan BERKURANG dan BERTAMBAH menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk bahu, sedangkan  himpunan  SEDANG  menggunakan  pendekatan  berbentuk  segitiga  seperti pada gambar 4.
{  Sisa SEDIKIT 3 [ x ] {  Sisa SEDANG 3 [ x ] {  Sisa BANYAK 3 [ x ] 0                 10                        50                            100        Biji 1 SEDIKIT            SEDANG                 BANYAK f(x)
Prediksi Jumlah Produksi Tas Pada Home Industri Body Star Kudus ...
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan pada Kriteria Produksi
Fungsi keanggotaan pada kriteria produksi dirumuskan sebagai berikut:
1 4 x  1000 1500- 4 x 1000  4 x  1500
500 0
4 x  1500 0 4 x  1000 atau 4 x  2000 4 x - 1000 1000  4 x  1500
500 2000 - 4 x 1500  4 x  2000
500
0 4 x  1500
4 x -  1500 1500  4 x  2000 500 1 4 x  2000
Fungsi  keanggotaan  di  atas  akan  digunakan  untuk  fuzzifikasi  pada  produksi  tas slempang, tas sekolah dan tas ransel.
3. Pembentukan rule Rule  yang  dihasilkan  dalam  prediksi  jumlah  produksi  tas  menggunakan Fuzzy  Tsukamoto pada home industri Body Star Kudus seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Rule R Rule IF THEN Retur Penjualan Sisa Produksi R1 Turun Banyak Banyak Sedang R2 Turun Banyak Sedang Sedang R3 Turun Banyak Sedikit Bertambah R4 Turun Sedang Banyak Sedang R5 Turun Sedang Sedang Sedang R6 Turun Sedang Sedikit Bertambah 0                 1000                   1500                          2000       Biji 1 BERKURANG    SEDANG                  BERTAMBAH f(x)  Produksi BERKURANG 4 [ x ] {  ProduksiSEDANG 4 [ x ] {  Produksi BERTAMBAH 4 [ x ]
{
R7 Turun Sedikit Banyak Berkurang R8 Turun Sedikit Sedang Berkurang R9 Turun Sedikit Sedikit Sedang R10 Sedang Banyak Banyak Sedang R11 Sedang Banyak Sedang Sedang R12 Sedang Banyak Sedikit Bertambah R13 Sedang Sedang Banyak Sedang R14 Sedang Sedang Sedang Sedang R15 Sedang Sedang Sedikit Sedang R16 Sedang Sedikit Banyak Berkurang R17 Sedang Sedikit Sedang Berkurang R18 Sedang Sedikit Sedikit Berkurang R19 Naik Banyak Banyak Sedang R20 Naik Banyak Sedang Sedang R21 Naik Banyak Sedikit Sedang R22 Naik Sedang Banyak Sedang R23 Naik Sedang Sedang Sedang R24 Naik Sedang Sedikit Sedang R25 Naik Sedikit Banyak Berkurang R26 Naik Sedikit Sedang Berkurang R27 Naik Sedikit Sedikit Berkurang 4. Defuzifikasi Defuzzifikasi dalam prediksi jumlah produksi tas menggunakan Fuzzy Tsukamoto pada home industri Body  Star  Kudus  dicari  dengan  menggunakan  rata-rata  terbobot  dengan  rumus sebagai berikut (Rumus 1):
Rumus (1)
Dimana y adalah nilai crisp dan µ(y) adalah derajat keanggotaan dari y .

## 5. Pengujian
Pengujian  akan  dilakukan  terhadap  data  jumlah  produksi  dari  home  industri  Body Star Kudus  dari bulan  Januari  sampai  September  2016  (9  bulan)  menggunakan Mean  Square  Error (MSE)  dengan rumus sebagai berikut (Rumus 2):

## Rumus (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  diperlukan  Pengujian  terhadap  data  jumlah  produksi  dari home industry Body  Star  Kudus  dari  bulan  Januari  sampai  September  2016  (9  bulan)  menggunakan Mean Square Error (MSE) yaitu
MAE =  1.920-1.318 = 602
  ) ( ) ( y y y y  
Prediksi Jumlah Produksi Tas Pada Home Industri Body Star Kudus ...
MSE = 602 2 = 362.404
Rata – Rata  MSE     =  (362.404  +  165.649  +  451.584  +  32.400  +  1.000.000  +
1.123600 + 753.424 + 386.884) / 8 = 534.493 Tabel 6 Pengujian Tas Ransel Bulan Tas Ransel (Pcs) Hasil Prediksi (Pcs) MAE MSE Februari 1.920 1.318 602 362.404 Maret 1.680 1.273 407 165.649 April 1.920 1.248 672 451.584 Mei 1.440 1.260 180 32.400 Juni 2.400 1.400 1.000 1.000.000 Juli 2.400 1.340 1.060 1.123600 Agustus 2.160 1.292 868 753.424 September 1.920 1.298 622 386.884 Rata – Rata MSE 534.493
Hasil  dari  pengujian  tas  ransel  di  home  industri  Body  Star  Kudus  dari  bulan  februari- september dengan jumlah rata-rata MSE sebesar 534.493
Tabel 7 Pengujian Tas Slempang Bulan Tas Slempang (Pcs) Hasil Prediksi (Pcs) MAE MSE Februari 1.680 1.357 323 104.329 Maret 2.112 1.318 794 630.436 April 1.440 1.500 -60 3.600 Mei 1.200 1.357 -157 24.649 Juni 2.160 1.016 1.144 1.308.736 Juli 2.400 1.292 1.108 1.227.664 Agustus 2.160 1.292 868 753.424 September 1.440 1.260 180 32.400 Rata – Rata MSE 510.655
Hasil  dari  pengujian  tas  slempang  di  home  industri  Body  Star  Kudus  dari  bulan februari-september dengan jumlah rata-rata MSE sebesar 510.655
Tabel 8 Pengujian Tas Sekolah Bulan Tas Sekolah (Pcs) Hasil Prediksi (Pcs) MAE MSE Februari 1.680 1.290 390 152.100 Maret 1.920 1.500 420 176.400 April 1.920 1.500 420 176.400 Mei 1.440 1.340 100 10.000 Juni 2.160 1.400 760 577.600 Juli 2.400 1.215 1.185 1.404.225 Agustus 2.160 1.292 868 753.424 September 1.920 1.315 605 366.025 Rata – Rata MSE 452.022
Hasil dari pengujian tas sekolah di home industri Body Star Kudus dari bulan februari- september dengan jumlah rata-rata MSE sebesar 452.022
Gambar 5 Grafik Produksi dan Hasil Prediksi
Dari  grafik  produksi  dan  hasil  prediksi  diatas  berisi  tentang  bulan  februari-september selanjutnya warna biru menunjukan data tas ransel, warna hijau menunjukan data tas slempang, dan  warna  biru  muda  menunjukan  data  tas  sekolah  sedangkan  warna  merah  menunjukan  hasil prediksi  tas  ransel,  warna  ungu  menunjukan  hasil  prediksi  tas  slempang  dan  warna  orange menunjukan hasil prediksi tas sekolah.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  dari penelitian yang telah dikerjakan oleh peneliti, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa prediksi yang dihasilkan memiliki akurasi yang kurang bagus disebabkan karena sulitnya penentuan parameter input yang tepat. Hal ini diketahui ketika dilakukan pengubahan terhadap parameter input maka juga terjadi perubahan terhadap akurasi.

## 5. SARAN
Untuk  meningkatkan  kinerja  serta  menyempurnakan  penelitian  yang  telah  dibuat  ini, maka peneliti memberikan saran sebagai berikut :
a. Dalam  perhitungan  produksi  dengan  menggunakan  model  Fuzzy  Tsukamoto  dapat memperbanyak pilihan kriteria yang diajukan sistem yang bersifat dinamik yang terdiri dari variabel input kriteria Fuzzy.
b. Pengembangan  selanjutnya,  sistem  diharapkan  dapat  menggunakan  metode  Fuzzy Tsukamoto dengan metode yang lain seperti Fuzzy mamdani untuk meningkatkan akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Achmad  Shergian;  Hari  purnomo,  “Desain  Tas  Ransel  Pria  Berbahan  Limbah  Kantong Plastik Dengan Metode Quality Function Deployment,” Teknik Industri Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, vol. 2, no. 2337, pp. 393–401, 2013.
[2] Rizal  Arief  Hidayat,  “Strategi  Pengembangan  Industri  Kecil  Tas  Di  Kecamatan  Jati Kabupaten  Kudus,”  Fakultas  Ekonomi  Universitas  Negeri  Semarang,  vol.  2,  no.  4,  pp. 148–158, 2013.
[3] Darni  Anggraini,  “Perbandingan  Model  Chen  Dan  Model  Lee  Pada  Metode  Fuzzy  Time
Prediksi Jumlah Produksi Tas Pada Home Industri Body Star Kudus ...
Series Untuk Prediksi Harga Emas,” Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, 2012.
[4] M. . Riyadi Yudha Wiguna, Hanny Haryanto, “Sistem berbasis aturan menggunakan logika fuzzy  tsukamoto  untuk  prediksi  jumlah  produksi  roti  pada  cv.  gendis  bakery,”  Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro, Semarang 2015.
[5] M. P. Pratiwi, “Analisa Kelayakan Truk Pengangkut Material Alam Pt . Arga Wastu Sluke – Rembang,” Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, pp. 1–5, 2010.
[6] D.  Mahasati  and  H.  A.  Wibawa,  “Penerapan  Sistem  Inferensi  Fuzzy  Dalam  Menentukan Prioritas  Heuristik  Pada  Aplikasi  Game  Fighting  Sederhana,”  Teknik  Informatika Universitas Diponegoro, Semarang, vol. 2, pp. 15–20, 2012.