ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v5i1.3208
Aplikasi Penentuan Jumlah Produksi di Farhan Konfeksi Kotamobagu dengan Menggunakan Fuzzy Tsukamoto

## Michel Farrel Tomatala
STMIK Multicom Bolaang – Mongondow, Kotamobagu - Sulawesi Utara, Indonesia correspondence e-mail: michel@stmikmulticom.ac.id
Abstrak – Ketidakstabilan  permintaan  yang  tinggi  maupun  rendah  pada  waktu  tertentu  serta  permintaan secara  mendadak  mengakibatkan  sulitnya  menentukan  jumlah  produksi  yang  tepat.  Ini  mengakibatkan masalah  penumpukan  stok  persediaan  saat  kelebihan  jumlah  produksi  dan  masalah  sebaliknya  yaitu kekurangan  jumlah  produksi  sehingga  tidak  dapat  memenuhi  jumlah  permintaan.  Sebab  itu  dibutuhkan suatu  aplikasi yang bisa  dengan  mudah digunakan untuk  menentukan jumlah  produksi yang tepat. Aplikasi ini menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto dengan tiga tahap perhitungan jumlah produksi yaitu fuzzifikasi, inferensi  dan  defuzzifikasi.  Pada  tahap  awal,  variabel  permintaan,  persediaan  dan  produksi  masing-masing dibagi menjadi tiga himpunan  fuzzy. Variabel permintaan terdiri dari TURUN, TETAP dan NAIK, variabel persediaan  terdiri  dari  SEDIKIT,  SEDANG,  dan  BANYAK,  serta  variabel  produksi  terdiri  dari BERKURANG,  TETAP  dan  BERTAMBAH.  Kombinasi  semua  himpunan  fuzzy  dibentuk  menjadi  sembilan rules  fuzzy  yang  digunakan  dalam  tahap  inferensi.  Ditahap  inferensi,  dicari  nilai  keanggotaan  anteseden  (α) dan  nilai  jumlah  produksi  kira-kira  (z)  setiap  rules-nya.  Jumlah  pakaian  yang  akan  diproduksi  (Z)  dicari dengan  metode  defuzzifikasi  rata-rata  terpusat.  Aplikasi  ini  memiliki  tingkat  kesalahan  sebesar  0.324673  % setelah  diuji  menggunakan  29  sampel  dengan  metode  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE),  sehingga disimpulkan bahwa aplikasi ini memiliki kinerja efektif tanpa mengurangi ketepatan perhitungan dan dapat digunakan untuk menentukan jumlah produksi dalam waktu singkat .
Kata Kunci —aplikasi; fuzzy; produksi; Tsukamoto;
Abstract – The instability of the high and law demand at particular time that sometimes happen in unexpected time caused the difficulties to determine the exact number of production. This caused the accumulation of the stocks at when there are extra productions and as reversed, it also caused the lack numbers of production then it caused the uncapability to fulfil the demand. Thus, it is necessary to create an application that can be used easily  to  determine  exact  numbers  of  production.  This  application  uses  Fuzzy  Tsukamoto  method  by  using three  calculation  phases;  fuzzyfication,  inference,  and  defuzzyfication.  In  initial  stages,  variables  of  demand, inventory, and production are divided into three fuzzy sets. Demand variable consists of DOWN, CONSTANT, and UP, the inventory variable consist of LITTLE, MEDIUM, and MANY, and production variable consists of DECREASED, CONSTANT, and INCREASED. The combination of all fuzzy sets have been formed into nine rules  which  is  used  at  inference  stage.  At  the  inference  stage,  the  value  of  anteseden  (α)  and  the  value  of approximate  production  (z)  are  determined.  The  quantity  of  clothes  which  are  going  to  be  produced  (Z)  is searched by centralized mean defuzzyfication method. This application only has error rate as 0.324673 % after being being tested for 29 samples by using Mean Absolute Percentage Error (MAPE)  method, then it can  be concluded that this application has effective performance by not reducing the calculation precision and can be used to determine the quantity of production briefly .
Keywords —application; fuzzy; production; Tsukamoto;

## I. PENDAHULUAN
Masalah  terkait  penentuan  jumlah  produksi  biasanya  dialami  oleh  i-rumah  konfeksi  dikarenakan penentuan  jumlah  produksi  yang  dilakukan  hanya  berdasarkan  prediksi,  ditambah  lagi  ketidakstabilan jumlah pesanan. Hal inilah yang mengakibatkan stok persediaan pakaian selalu bertambah dan akhirnya menumpuk atau mengalami kekurangan sehingga tidak dapat memenuhi jumlah permintaan.
Berdasarkan permasalahan yang ada di Farhan Konfeksi saat ini, dibutuhkan suatu aplikasi yang dapat dengan mudah digunakan untuk menentukan jumlah produksi pakaian yang tepat dengan sebuah metode untuk mengatasi masalah tersebut. Adapun metode yang digunakan untuk menentukan jumlah produksi, yaitu  metode Fuzzy Tsukamoto  [6] . Metode  ini  dipilih  karena  keunggulannya  yaitu  memiliki  tingkat toleransi  terhadap  data  yang  tidak  tepat  dan  penalaran fuzzy yang  cukup  mudah  untuk  dipahami  [7]. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sebuah  aplikasi  yang  bisa  dengan  mudah  digunakan  untuk menentukan  jumlah  produksi  pakaian  di  Farhan  Konfeksi  Kotamobagu  menggunakan  metode Fuzzy Tsukamoto. Dengan adanya sebuah aplikasi yang bisa dengan mudah digunakan untuk membantu Farhan
Konfeksi dalam menentukan jumlah produksi pakaian yang ideal sehingga masalah penumpukan dan juga masalah  kekurangan  stok  pakaian  yang  sering  dialami  oleh  Farhan  Konfeksi  dapat  diatasi.  Adapun beberapa batasan masalah yang diuraikan dan diteliti dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Jumlah produksi ditetukan berdasarkan jumlah persediaan dan permintaan.
2. Data  yang  digunakan  sebagai  berikut:  persediaan  (maksimum  dan  minimum),  permintaan (maksimum  dan  minimum),  produksi  (maksimum  dan  minimum)  pada  satu  periode  tertentu, permintaan saat ini dan persediaan saat ini.
Penggunaan  aplikasi  ini  dikhususkan  untuk  pihak  rumah  konfeksi  yang  bertanggung  jawab  untuk menentukan jumlah produksi dalam hal ini manager produksi Farhan Konfeksi.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Fuzzy  Inference  System Dengan  Metode  Tsukamoto  Sebagai  Penunjang Keputusan  Produksi  (Studi Kasus:  PT.  Talkindo  Selaksa  Anugrah)  merupakan  salah  satu  judul  penelitian  yang  terkait  dengan penelitian  ini.  Dalam  sistem  penunjang  keputusan  ini  ada  tiga  variabel  yang  dimodelkan,  yaitu: permintaan,  persediaan  dan  produksi.  Masing-masing  variabel  terdiri  dari  dua  himpunan fuzzy yaitu: TURUN dan NAIK untuk variabel permintaan, SEDIKIT dan BANYAK, untuk variabel persediaan serta BERKURANG  dan  BERTAMBAH  untuk  variabel  produksi.  Ada  empat  aturan fuzzy yang  digunakan dalam  tahap  inferensi.  Pada  tahap  inferensi,  dicari  nilai  keanggotaan  anteseden  (α)  dan  nilai  perkiraan jumlah  produksi  (z)  dari  setiap  aturan.  Jumlah  barang  yang  akan  diproduksi  (Z)  dicari  dengan defuzzifikasi rata-rata terpusat [8]. Adapun pada penelitian ini, dengan menggunakan metode yang sama akan dibangun sebuah aplikasi untuk memudahkan penentuan jumlah produksi dengan menggunakan tiga variabel  yang  sama  yaitu  permintaan,  persediaan  dan  produksi.  Setiap  variabel  terdiri  dari  3  himpunan yaitu TURUN, TETAP dan NAIK untuk variabel permintaan, SEDIKIT, SEDANG dan BANYAK untuk variabel persediaan serta BERKURANG, TETAP dan BERTAMBAH untuk variabel produksi sehingga terbentuk  sembilan rules yang  selanjutnya  digunakan  dalam  tahap  inferensi  dimana  secara  teori  [3] Menyatakan  bahwa  penambahan  jumlah rules yang  digunakan  dalam  inferensi  akan  berpengaruh  pada keakuratan  hasil  perhitungan  jumlah  produksi.  Pada  tahap  inferensi,  dicari  nilai  keanggotaan  anteseden (α) dan nilai perkiraan jumlah produksi (z) dari setiap aturan. Jumlah barang  yang akan diproduksi (Z) dicari  dengan  metode  defuzzifikasi  rata-rata  terpusat  [5].  Diharapkan  dengan  adanya  aplikasi  ini  bisa memberikan hasil berupa jumlah produksi pakaian yang ideal untuk mengatasi masalah penumpukan dan kekurangan stok pakaian yang dialami oleh Farhan Konfeksi.

## III. METODE PENELITIAN
1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data diperoleh secara langsung dari objek penelitian dan referensi-referensi  yang telah diperoleh [10]. Cara-cara yang digunakan untuk mengumpulkan data adalah sebagai berikut :
a) Studi Lapangan
Datang langsung di tempat penelitian dan melakukan observasi dan wawancara.
b) Studi Literatur
Pengumpulan data yang berkaitan dengan penelitian. Pengumpulan data yang dilakukan bersumber dari materi-materi yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan.

## 2. Identifikasi Masalah
Seringnya kejadian penumpukan stok persediaan akibat penentuan jumlah produksi yang belum tepat di perusahaan Farhan Konfeksi Kotamobagu.

## 3. Pengelolahan Data dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
Setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk If-Then harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton [9]. Sebagai hasilnya output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas ( crisp ) berdasarkan α- predikat ( fire strength ) [4]. Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
a) Domain Domain Himpunan Fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan  dalam  suatu  himpunan Fuzzy .  Seperti  halnya  semesta  pembicaraan,  domain  merupakan bilangan  real  yang  senantiasa  naik  (bertambah)  secara  monoton  dari  kiri  ke  kanan.  Nilai  domain  dapat berupa bilangan positif maupun bilangan negative [1].  Contoh domain himpunan Fuzzy : Muda = [0,45]. Penelitian  ini  dirancang  untuk  menentukan  jumlah  produksi  pakaian  di  Farhan  Konfeksi  dengan jmenggunakan data yang diperoleh dari Farhan Konfeksi yaitu data produksi pada bulan Juli 2017  yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Produksi pakaian Farhan Konfeksi periode bulan Juli 2017 Tanggal Permintaan Persediaan Produksi 1-07-2017 200 30 180 2-07-2017 150 22 130 3-07-2017 230 30 200 4-07-2017 220 30 200 5-07-2017 180 25 160 6-07-2017 225 28 200 7-07-2017 210 28 190 8-07-2017 150 20 130 9-07-2017 170 20 150 10-07-2017 120 25 100 11-07-2017 200 28 180 12-07-2017 130 20 110 13-07-2017 210 30 180 14-07-2017 215 30 170 15-07-2017 110 25 90 16-07-2017 270 30 240 17-07-2017 210 30 170 18-07-2017 190 18 170 19-07-2017 185 20 185 20-07-2017 210 20 190 21-07-2017 190 20 170 22-07-2017 150 15 145 23-07-2017 230 25 210 24-07-2017 140 20 125 25-07-2017 170 20 160 26-07-2017 195 25 170 27-07-2017 200 25 180 28-07-2017 180 12 170 29-07-2017 240 30 210 30-07-2017 180 12 170 31-07-2017 140 20 125 1-08-2017 170 25
Data  permintaan  merupakan  data  yang  terkumpul  dari  hari  sebelumnya  sampai  pada  hari  tersebut.  Data pada  tanggal  31  Juli  2017  merupakan  data  permintaan  yang  masuk  sejak  tanggal  30  Juli  2017  setelah produksi pada tanggal tersebut (30 Juli 2017).  Data permintaan yang masuk tanggal 30 sampai tanggal 31 Juli 2017 diakumulasikan sebagai data permintaan saat ini. Secara ringkas dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Grafik selisih data produksi Farhan Konfeksi bulan Juli 2017.
Grafik  pada  Gambar  1  bertujuan  untuk  memperlihatkan  objek  visualisasi  dari  tabel  produksi  Farhan Konfeksi  bulan  Juli  2017.  Dari  data  grafik  ini  dihasilkan  data  maksimum  dan  minimum  yang  akan digunakan untuk menghitung jumlah produksi dengan metode Fuzzy Tsukamoto , seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Tabel produksi pakaian Farhan Konfeksi pada bulan Juli 2017
Data Jumlah Satuan Permintaan Maximum (X max ) 270
Lembar/Hari
Permintaan Minimum (X min ) 110
Persediaan Maximum (X max ) 30 Persediaan Minimum (X min ) 12 Produksi Maximum (X max ) 240 Produksi Minimum (X min )
4

## b) Fuzzifikasi
Nilai  keanggotaan  himpunan  permintaan  dan  persediaan  dicari  menggunakan  fungsi  keanggotaan himpunan Fuzzy dengan memperhatikan nilai maksimum dan nilai minimum data 1 periode tertentu dari tiap  variabel.    Variabel  1  periode  terakhir  yaitu;  variabel  permintaan,  variabel  persediaan  dan  variabel produksi.
1) Variabel Permintaan
Variabel Permintaan terdiri atas 3 himpunan Fuzzy , yaitu : TURUN, TETAP dan NAIK.
a) Fungsi keanggotaan himpunan Fuzzy TURUN variabel permintaan
Fungsi  keanggotaan  himpunan Fuzzy TURUN  dari  himpunan Fuzzy permintaan  menurut  [1] sesuai  dengan  data  pada  tabel  2  dimana  permintaan  max=270  dan  permintaan  minimum  =  110 adalah:
{
{ (1)
b) Fungsi keanggotaan himpunan Fuzzy TETAP variabel permintaan
Fungsi  keanggotaan  himpunan Fuzzy TETAP  dari  himpunan Fuzzy permintaan  menurut  [1] sesuai dengan data pada tabel 2 dimana permintaan max = 270 dan permintaan minimum =110 adalah:
{ (2) { c) Fungsi keanggotaan himpunan Fuzzy NAIK variabel permintaan
Fungsi keanggotaan himpunan Fuzzy NAIK dari himpunan Fuzzy permintaan menurut [1] sesuai dengan data pada tabel 2 dimana permintaan max = 270 dan permintaan minimum =110 adalah:
{
(3)
{
Fungsi keanggotaan himpunan Fuzzy TURUN, TETAP, dan NAIK dari variabel permintaan menurut [1] direpresentasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy dari variabel permintaan
Gambar  2.  merupakan  representasi  grafik  variabel  permintaan  yang  terdiri  dari  3  himpunan  yaitu TURUN, TETAP, dan NAIK. Himpunan TURUN direpresentasikan dengan garis linear turun, himpunan TETAP  direpresentasikan  dengan  kurva  segitiga  dan  himpunan  NAIK  direpresentasikan  dengan  garis
linear naik dengan nilai permintaan minimum = 110, nilai permintaan tetap = 190, dan nilai permintaan maximum = 270.  Sesuai dengan data yang diperoleh pada Tabel 1, diketahui bahwa jumlah permintaan saat ini adalah 170 sehingga nilai keanggotaan tiap himpunan pada variabel permintaan menurut [1] dapat dicari dengan cara :
µ permintaan TURUN[170] = =
= = 0,625 µ permintaan TETAP[170] =
=
=
= 0,75
µ permintaan NAIK[170] =
=
=
= 0,375 2) Variabel Persediaan
Variabel Persediaan terdiri 3 himpunan fuzzy, yaitu SEDIKIT, SEDANG dan BANYAK.
a)   Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy SEDIKIT variabel persediaan Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy SEDIKIT dari himpunan Fuzzy persediaan menurut [1] sesuai dengan tabel 2 dimana persediaan max = 30 dan persediaan minimum = 12 adalah:
{
(4)
{
b)   Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy SEDANG variabel persediaan Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy SEDANG dari himpunan Fuzzy persediaan menurut [1] sesuai dengan tabel 2 dimana persediaan max = 30 dan persediaan minimum = 12 adalah:
{ (5) {
c)   Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy BANYAK variabel persediaan Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy BANYAK dari himpunan Fuzzy persediaan menurut [1] sesuai dengan tabel 2 dimana persediaan max = 30 dan persediaan minimum = 12 adalah:
{
(5)

## {
Fungsi  keanggotaan  himpunan Fuzzy SEDIKIT,  SEDANG,  dan  BANYAK  dari  variabel  persediaan menurut [1] direpresentasikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy dari variabel persediaan
Gambar  3  merupakan  representasi  grafik  variabel  persediaan  yang  teridiri  dari  3  himpunan  yaitu SEDIKIT,  SEDANG,  BANYAK.  Himpunan  SEDIKIT  direpresentasikan  dengan  garis  linear  turun, himpunan SEDANG direpresentasikan dengan kurva segitiga dan himpunan BANYAK direpresentasikan dengan garis linear naik dengan nilai persediaan SEDIKIT = 12, nilai persediaan SEDANG = 21 dan nilai persediaan BANYAK = 30.  Sesuai dengan data yang diperoleh pada tabel  1 jumlah persediaan saat ini adalah 25, sehingga nilai keanggotaan tiap himpunan pada variabel persediaan dapat dicari dengan cara : µ persediaan SEDIKIT[25] = = = = 0,277
µ persediaan SEDANG[25] = = =
= 0,56
µ persediaan BANYAK[25] = = = = 0,72
3) Variabel Produksi
Variabel Produksi terdiri 3 himpunan fuzzy, yaitu BERKURANG, TETAP dan BERTAMBAH.
a)   Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy BERKURANG variabel produksi
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy BERKURANG dari himpunan Fuzzy produksi menurut [1] sesuai dengan tabel 2 dimana produksi max = 240 dan produksi minimum = 90 adalah:
{
(7)
{
b)   Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy TETAP variabel produksi
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy TETAP dari himpunan Fuzzy produksi menurut [1] sesuai dengan tabel 2 dimana produksi max = 240 dan produksi minimum = 90 adalah:
{
(8)
{
c)   Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy BERTAMBAH variabel produksi
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy BERTAMBAH dari himpunan Fuzzy produksi menurut [1] sesuai dengan tabel 2 dimana produksi max = 240 dan produksi minimum = 90 adalah:
{ (9)

## {
Fungsi keanggotaan himpunan Fuzzy BERKURANG, TETAP, dan BERTAMBAH dari variabel produksi menurut [1] direpresentasikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy dari variabel produksi
Gambar  4  merupakan  representasi  grafik  variabel  produksi  yang  teridiri  dari  3  himpunan  yaitu BERKURANG,  TETAP,  BERTAMBAH.  Himpunan  BERKURANG  direpresentasikan  dengan  garis linear  turun,  himpunan  TETAP  direpresentasikan  dengan  kurva  segitiga  dan  himpunan  BERTAMBAH direpresentasikan  dengan  garis  linear  naik  dengan  nilai  produksi  BERKURANG  =  90,  nilai  produksi TETAP = 165 dan nilai produksi BERTAMBAH = 240.  Kemudian masuk pada tahap inferensi dengan menggunakan sistem inferensi Fuzzy seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Diagram blok sistem inferensi Fuzzy
Pada gambar 5 tahap pertama dimulai dengan melakukan input data yang bersifat crisp (tegas) ke setiap rules yang ada sehingga memperoleh nilai anteseden (α) dan jumlah perkiraan produksi (z) untuk setiap rules kemudian  nilai-nilai  tersebut  dihitung  menggunakan  metode  defuzzifikasi  rata-rata  terpusat  untuk menghasilkan nilai output Z (jumlah produksi barang). Dalam proses inferensi menurut [1] ada beberapa persamaan yang digunakan yaitu :
8

## I. Jika produksi BERKURANG, maka menurut persamaan (7) diperoleh persamaan :
(10)
Sehingga dari persamaan (10) diperoleh persamaan berikut :
(11)
II. Jika Produksi TETAP, maka :
(12)
III. Jika  Produksi  BERTAMBAH,  maka  menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  produksi BERTAMBAH pada persamaan 9 diperoleh persamaan :
Sehingga dari persamaan (13) diperoleh persamaan berikut :
(14)
c) Rules Perancangan rules berdasarkan [2] yaitu 9 rules yang digunakan adalah sebagai berikut :
[R1] IF Permintaan TURUN And Persediaan BANYAK THEN Produksi BERKURANG
Nilai  keanggotaan  anteseden  untuk  aturan Fuzzy [R1]  yang  dinotasikan  dengan  α1  diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
α1 = µpermintaanTURUN∩µpersediaanBANYAK
= min (µpermintaanTURUN[170], µpersediaanBANYAK[25]
= min (0.625,072) = 0.625
Kondisi produksi BERKURANG, maka untuk menghitung nilai z1 digunakan persamaan 11: z1 = Z max - α1 (Z max - Z min ) = 240 – 0.625(240-90) = 240 – 0.625(150) = 240 – 93.75 = 146.25
[R2] IF Permintaan TURUN And  Persediaan SEDANG THEN Produksi BERKURANG
Nilai  keanggotaan  anteseden  untuk  aturan Fuzzy [R2]  yang  dinotasikan  dengan  α2  diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
α2
= µpermintaanTURUN∩µpersediaanSEDANG = min (µpermintaanTURUN[170], µpersediaanSEDANG[25] = min (0.625,0.56)
= 0.56
Kondisi produksi BERKURANG, maka untuk menghitung nilai z2 digunakan persamaan 11: z2 = Z max – α2 (Z max - Z min ) = 240 – 0.56(240-90) = 240 – 0.56(150) = 240 – 84 = 156
[R3] IF Permintaan TURUN And  Persediaan SEDANG THEN Produksi BERKURANG
Nilai  keanggotaan  anteseden  untuk  aturan Fuzzy [R3]  yang  dinotasikan  dengan  α3  diperoleh dengan rumus sebagai berikut: α3 = µpermintaanTURUN∩µpersediaanSEDIKIT
= min (µpermintaanTURUN[170], µpersediaanSEDIKIT[25]
= min (0.625,0.277) = 0.277
Kondisi produksi BERKURANG, maka untuk menghitung nilai z3 digunakan persamaan 11: z3 = Z max – α3 (Z max - Z min ) = 240 – 0.277(240-90) = 240 – 0.277(150) = 240 – 41.55 = 198.45 [R4] IF Permintaan TETAP And  Persediaan BANYAK THEN Produksi BERKURANG
Nilai  keanggotaan  anteseden  untuk  aturan Fuzzy [R4]  yang  dinotasikan  dengan  α4  diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
9 α3
= µpermintaanTETAP∩µpersediaanBANYAK
= min (µpermintaanTETAP[170], µpersediaanBANYAK[25] = min (0.75,0.72) = 0.72
Kondisi produksi BERKURANG, maka untuk menghitung nilai z4 digunakan persamaan 11: z4 = Z max – 43 (Z max - Z min ) = 240 – 0.72(240-90) = 240 – 0.72(150) = 240 – 108 = 132
[R5] IF Permintaan TETAP And  Persediaan SEDANG THEN Produksi TETAP
Nilai  keanggotaan  anteseden  untuk  aturan Fuzzy [R5]  yang  dinotasikan  dengan  α5  diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
α5 = µpermintaanTETAP∩µpersediaanSEDANG
= min (µpermintaanTETAP[170], µpersediaanSEDANG[25] = min (0.75,0.56)
= 0.56
Kondisi produksi TETAP, maka untuk menghitung nilai z5 digunakan persamaan 12: Jadi z5 = 165
[R6] IF Permintaan TETAP And  Persediaan SEDIKIT THEN Produksi BERTAMBAH
Nilai  keanggotaan  anteseden  untuk  aturan Fuzzy [R6]  yang  dinotasikan  dengan  α6  diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
α6
= µpermintaanTETAP∩µpersediaanSEDIKIT = min (µpermintaanTETAP[170], µpersediaanSEDIKIT[25] = min (0.75,0.277)
= 0.277
Kondisi produksi BERTAMBAH, maka untuk menghitung nilai z6 digunakan persamaan 14: z6 = α6 (Z max - Z min ) + Z min = 0.277 (240-90) + 90 = 0.277 (150)+90 = 41.55+90 = 131.55
[R7] IF Permintaan NAIK And  Persediaan BANYAK THEN Produksi Barang BERTAMBAH
Nilai  keanggotaan  anteseden  untuk  aturan Fuzzy [R7]  yang  dinotasikan  dengan  α7  diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
α7
= µpermintaanNAIK∩µpersediaanBANYAK = min (µpermintaanTETAP[170], µpersediaanBANYAK[25] = min (0.375,0.625)
= 0.375
Kondisi produksi BERTAMBAH, maka untuk menghitung nilai z7 digunakan persamaan 14: z7 = α7 (Z max - Z min ) + Z min = 0.375 (240-90) + 90 = 0.375 (150)+90 = 56.25+90 = 146.25
[R8] IF Permintaan NAIK And  Persediaan SEDANG THEN Produksi BERTAMBAH
Nilai  keanggotaan  anteseden  untuk  aturan Fuzzy [R8]  yang  dinotasikan  dengan  α8  diperoleh dengan rumus sebagai berikut: α8 = µpermintaanNAIK∩µpersediaanSEDANG
= min (µpermintaanNAIK[170], µpersediaanSEDANG[25] = min (0.375,0.56)
= 0.375
Kondisi produksi BERTAMBAH, maka untuk menghitung nilai z7 digunakan persamaan 14: z8 = α8 (Z max - Z min ) + Z min = 0.375 (240-90) + 90 = 0.375 (150)+90 = 56.25+90 = 146.25 [R9] IF Permintaan NAIK And  Persediaan SEDIKIT THEN Produksi BERTAMBAH
Nilai  keanggotaan  anteseden  untuk  aturan Fuzzy [R9]  yang  dinotasikan  dengan  α9  diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
Α9
= µpermintaanNAIK∩µpersediaanSEDIKIT = min (µpermintaanNAIK[170], µpersediaanSEDIKIT[25] = min (0.375,0.277)
= 0.277
Kondisi produksi BERTAMBAH, maka untuk menghitung nilai z9 digunakan persamaan 14: z9 = α9 (Z max - Z min ) + Z min = 0.277 (240-90) + 90 = 0.277 (150)+90 = 41.55+90 = 131.5

## d) Proses Defuzzifikasi
Proses  Defuzzifikasi  ini  digunakan  untuk  menentukan  output  crisp  Z  (hasil  akhir  hitungan  jumlah produksi).  Menurut  [8]  untuk  memperoleh  hasil  akhir  Z  digunakan  metode  defuzzifikasi  rata-rata terpusat yaitu dengan cara:
Jadi jumlah pakaian yang seharusnya diproduksi oleh Farhan Konfeksi pada bulan selanjutnya untuk hari  pertama  yaitu  pada  tanggal  1  Agustus  2017    berdasarkan  perhitungan  menggunakan  metode Fuzzy Tsukamoto adalah 149 lembar.
e) Perancangan Perangkat Lunak (Aplikasi)
a. Communication
b. Planning
c. Modeling
d. Construction
e. Deployment

## IV. HASIL DAN DISKUSI
Hasil  untuk  perbandingan  jumlah  produksi  secara  manual  dan  hasil  perhitungan  menggunakan  aplikasi akan disajikan pada tabel 3.
Tabel 3 Perbandingan jumlah produksi hasil perhitungan manual dan hasil perhitungan menggunakan aplikasi
N Tanggal Permintaan Persediaan Hasil Perhitungan Manual Hasil Perhitungan Aplikasi Jumlah Produksi (Hasil Pembulatan) Manual Aplikasi 1 11-07-17 200 28 155.112 155.110 155 155 2 16-07-17 270 30 200 200 200 200 3 17-07-17 210 30 159.642 159.642 160 160 4 18-07-17 190 18 202.5 202.5 203 203 5 19-07-17 185 20 178.744 178.593 179 179 6 20-07-17 210 20 181.996 181.987 182 182 7 21-07-17 190 20 179.991 180 180 180 8 22-07-17 150 15 140 140 140 140 9 23-07-17 230 25 176.901 176.944 177 177 10 24-07-17 140 20 149.930 149.886 150 150 11 25-07-17 170 20 162.325 162.115 162 162 12 26-07-17 195 25 161.238 161.394 161 161 13 27-07-17 200 25 163.655 163.557 164 164 14 28-07-17 180 25 154.815 154.903 155 155 15 29-07-17 240 30 204.124 204.204 204 204 16 30-07-17 180 12 186.115 186.25 186 186 17 31-07-17 140 20 146.242 146.320 146 146 18 1-08-17 170 25 149.211 149.228 149 149
N Tanggal Permintaan Persediaan Hasil Perhitungan Manual Hasil Perhitungan Aplikasi Jumlah Produksi (Hasil Pembulatan) Manual Aplikasi 19 2-08-17 110 30 90 90 90 90 20 3-08-17 190 28 144.854 144.807 145 145 21 4-08-17 270 26 178.372 178.461 178 178 22 5-08-17 265 24 181.120 181.218 181 181 23 6-08-17 260 22 191.505 191.549 191 191 24 7-08-17 255 20 190.493 190.585 190 191 25 8-08-17 240 18 180.885 180.900 181 181 26 9-08-17 220 16 180.535 180.513 181 181 27 10-08-17 200 14 187.639 187.634 188 188 28 11-08-17 190 20 166.739 166.744 167 167 29 12-08-17 180 22 159.454 159.350 159 159 30 13-08-17 170 24 150.585 150.576 151 151 31 14-08-17 160 26 149.460 149.486 149 149
Tabel 3 menyajikan perbandingan jumlah produksi  yang diperoleh dari hasil perhitungan secara manual dan hasil perhitungan menggunakan aplikasi dari hasil penelitian ini. Bisa dilihat bahwa ada 31 data yang digunakan  sebagai  sampel  untuk  pengujian  aplikasi  penentuan  jumlah  produksi  ini,  dan  dari  ke  31  data tersebut  hanya  ada  satu  data  yang  berbeda  hasil  perhitungannya  namun  hal  itu  disebabkan  oleh pembulatan nominal angkanya saja.
Tabel 4 Perbandingan jumlah produksi Farhan Konfeksi dan hasil perhitungan aplikasi
N Tanggal Permintaan Persediaan Jumlah Produksi oleh Farhan Konfeksi Jumlah Produksi Berdasarkan Hasil Perhitungan Aplikasi Ket 1 1-07-2017 200 30 180 Digunakan sebagai database 2 2-07-2017 150 22 130 3 3-07-2017 230 30 200 180 20 4 4-07-2017 220 30 190 190 0 5 5-07-2017 180 25 160 163 -3 6 6-07-2017 225 28 200 172 28 7 7-07-2017 210 28 190 170 20 8 8-07-2017 150 20 130 130 0 9 9-07-2017 170 20 150 153 -3 10 10-07-2017 120 25 100 148 -48 11 11-07-2017 200 28 180 155 25 12 12-07-2017 130 20 110 110 0 13 13-07-2017 210 30 180 177 3 14 14-07-2017 215 30 170 183 -13 15 15-07-2017 110 25 90 125 -35 16 16-07-2017 270 30 240 200 40 17 17-07-2017 210 30 240 200 40 18 18-07-2017 190 18 170 160 10 19 19-07-2017 185 20 185 179 6 20 20-07-2017 210 20 190 182 8 21 21-07-2017 190 20 170 180 -10 22 22-07-2017 150 15 145 140 5 23 23-07-2017 230 25 210 177 33 24 24-07-2017 140 20 125 150 -25 25 25-07-2017 170 20 160 162 -2 26 26-07-2017 195 25 170 161 9 27 27-07-2017 200 25 180 164 16 28 28-07-2017 180 25 160 155 5 29 29-07-2017 240 30 210 204 6 30 30-07-2017 180 12 170 186 -16 31 31-07-2017 140 20 125 146 -21
Berdasarkan Tabel 4 terdapat selisih antara antara jumlah produksi yang ditentukan oleh Farhan Konfeksi dan  jumlah  produksi  yang  ditentukan  berdasarkan  hasil  perhitungan  jumlah  produksi  menggunakan aplikasi.  Selisih  tersebutlah  yang  bisa  menyebabkan  terjadinya  masalah  penumpukan  stok  persediaan maupun masalah sebaliknya yaitu terjadinya kekurangan stok di Farhan Konfeksi Kotamobagu sehingga tidak  dapat  memenuhi  jumlah  permintaan  yang  ada.  Untuk  lebih  jelasnya,  selisih  tersebut  ditampilkan dalam bentuk grafik line pada Gambar 6.
Gambar 6 Grafik line selisih jumlah produksi Farhan Konfeksi dan hasil perhitungan menggunakan aplikasi.
Grafik line ini  bertujuan  untuk  memperlihatkan  objek  visualisasi  dari  selisih  antara  jumlah  produksi yang  ditentukan  oleh  Farhan  Konfeksi  dan  jumlah  produksi  yang  ditentukan  berdasarkan  hasil perhitungan jumlah produksi menggunakan aplikasi pada Tabel 4.
Untuk  menguji  tingkat  kesalahan  dari  aplikasi  penentuan  jumlah  produksi  menggunakan  metode Fuzzy Tsukamato  ini  digunakan  metode Mean  Absolute Percentage  Error  (MAPE). Adapun  rumus
MAPE adalah sebagai berikut: Keterangan : 1. X1  = Jumlah produksi actual (aktual)
2. X2  = Jumlah produksi forecast (peramalan jumlah produksi menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto)
3. n   = Jumlah data
Sehingga  tingkat  kesalahan  aplikasi  penentuan  jumlah  produksi  menggunakan  metode Fuzzy Tsukamato ini adalah :
Jadi  tingkat  kesalahan  aplikasi  penentuan  jumlah  produksi  menggunakan  metode Fuzzy Tsukamoto  ini adalah 0.324673 %, dihitung menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error ( MAPE ).

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian mengenai Aplikasi Penentuan Jumlah Produksi Pakaian Di Farhan Konfeksi Kotamobagu Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto maka dapat disimpulkan:
1. Berdasarkan  pada  perhitungan  tingkat  kesalahan  menggunakan  metode  MAPE,  tingkat  kesalahan aplikasi penentuan jumlah produksi pada Farhan Konfeksi menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto ini adalah 0.324673 %.
2. Perbandingan  dilakukan  antara  jumlah  produksi  oleh  Farhan  Konfeksi  dan  berdasarkan  hasil perhitungan  menggunakan  metode fuzzy Tsukamoto  ditemukan  selisih  antara  keduanya.  Hal tersebut menjadi  penyebab  terjadinya  masalah  penumpukan  stok  pakaian  dan  kekurangan  stok  pakaian  di Farhan Konfeksi Kotamobagu sehingga dengan adanya aplikasi ini, diharapkan masalah tersebut dapat teratasi dengan lebih efektif dan efisien.
(1)

## Saran
Permasalahan  yang  diambil  pada  penerapan  metode Fuzzy Tsukamoto  untuk  menentukan  jumlah produksi ini masih sangat sederhana. Masih terdapat beberapa cara yang bisa digunakan untuk membuat aplikasi  penentuan  jumlah  produksi  untuk  menentukan  jumlah  produksi  yang  lebih  baik.  Metode  yang juga bisa digunakan oleh para peneliti selanjutnya guna meningkatkan kinerja aplikasi terkait, antara lain berupa:
1. Menambahkan input berupa  faktor  lain  yang  mempengaruhi  jumlah  pakaian  yang  akan  diproduksi, misalnya jumlah pekerja dan biaya produksi.
2. Menambahkan inferensi fuzzy , sehingga hasil jumlah produksi yang diperoleh semakin akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusumadewi,  S.  dan  Purnomo,  H, Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Edisi  Pertama, Graha  Ilmu,
Yogyakarta, 2004.
[2] Kusumadewi, S. dan Hartati, S, Neuro-Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy dan Jaringan Saraf . Graha Ilmu, Yogyakarta, 2004
[3] Turban, E., Rainer, R. dan Poter, Introduction to Information Technology (Pengantar Teknologi Informasi) , Salemba Infotek, Jakarta, 2006.
[4] Klir, G.J., Clair, Ute, S. dan Yuan, Bo, Fuzzy Set Theory, Foundation and Aplication , Prentice Hall International, New Jersey, 1997.
[5] Jang, J.S.R., Sun, C.T. dan Mizutani, E, Neuro-Fuzzy and Soft Computing , Prentice Hall, London, 1997.
[6] Lin, C.T., Lee, C.T. dan George, G.S. 1996. Neural Fuzzy System . Prentice Hall, London, 1996.
[7] Nguyen, Hung, T. dan Elbert, A, W, A First Course In Fuzzy and Neural Control , Chapman & Hall/CRC, USA, 2005
[8] Setiadji, Himpunan & Logika Samar serta Aplikasinya , Graha Ilmu, Yogyakarta, 2009
[9] Nasution, A.H, Perencanaan & Pengendalian Produksi . Graha Ilmu, Yogyakarta, 2008
[10]  Moleong, L.J, Metode Penelitian Kualitatif , Remaja Rosdakarya, Bandung, 2002
Michel  Farrel  Tomatala was  born  in  Ambon  on  April  7,  1986.  He  obtained  his  bachelor  degree  from Universitas Klabat where he took Information Technology as his major and graduated in May 2008. He then completed his master degree in Universitas Gadjah Madah in 2015 by taking Computer Science as his major.  He is categorized senior programmer in North Sulawesi and has managed to create a program for  governments  such  as Taman  Nasional  Bogani, etc.  He  is  currently  teaching  at  STMIK  Multicom Bolaang-Mongondow  which  is  located  in  Kotamobagu,  North  Sulawesi  and  also  served  as  the  Head Department  of  Information  Technology  Department.  His  research  interest  focuses  on  Artificial Intelligence, Fuzzy, and Microcontroller.