## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 3 N o . 1 Hal:  18-23 e-ISSN: 2686-3154
Analisis Perkiraan Jumlah Produksi Tahu Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno
Siti Nurdini 1  , Gunadi Widi Nurcahyo 2 , Julius Santony 3

## Universitas  Putra Indonesia YPTK Padang
sitinurdini96@gmail.com

## Abstract
Tofu industry XYZ is a small industry that is managed in the form of a home industry, where the process of estimating the amount  to  be  produced  is  still  manual.  For  that,  a  calculation  process  is  needed  that  can  be  used  to  save  or  buy.  Of  the existing  problems  used  in  the  Sugeno  Fueno  Method.  In  this  method  uses  three  variables,  namely,  demand  variables, purchase  variables  and  production  variables.  Each  variable  has  three  sets  of  Fuzzy,  the  demand  variable  consists  of  down, medium and up. Variables consist of few, medium and many. And the production variable consists of reduction, tolerable and increasing. From the results of the test data conducted by the Sugeno Method there is a difference of error of 2.148% means that the truth level is 97,852%. Determining this method can be applied to the tofu industry XYZ in estimating the amount of tofu production for the next period.
Keywords: Sugeno Method, Production Tofu,  Fuzzy, Prediction, Analysis.

## Abstrak
Industri tahu XYZ merupakan industry kecil yang dikelola anggota keluarga, dimana proses perkiraan jumlah tahu yang akan diproduksi  masih  secara  manual.  Untuk  itu  diperlukan  proses  perhitungan  yang  matang  untuk  dapat  mengurangi  atau menghindari  resiko  kerugian.  Dari  permasalahan  yang  ada,  digunakan  suatu  Metode Fuzzy Sugeno.  Dalam  metode  ini tmenggunakan  tiga  variabel  yaitu,  variabel  permintaan,  variabel  persediaan  dan  variabel  produksi.  Masing-masing  variabel memiliki  tiga  himpunan Fuzzy, variabel  permintaan  terdiri  dari  turun,  sedang  dan  naik.  Variabel  persediaan  terdiri  dari sedikit, sedang dan banyak. Dan  variabel produksi terdiri dari berkurang, lumayan dan bertambah. Dari hasil data uji  yang dilakukan dengan Metode Sugeno terdapat selisih error sebesar 2,148% artinya tinggat kebenaran sebesar 97,852%. Sehingga metode ini dapat diterapkan pada industri tahu XYZ dalam perkiraan jumlah produksi tahu untuk periode berikutnya.
Kata kunci: Metode Sugeno, Produksi Tahu, Fuzzy, Prediksi, Analisis.
© 2019 JSisfotek
1. Pendahuluan Produksi merupakan suatu kegiatan untuk menghasilkan sesuatu, baik berupa barang ataupun jasa. Dalam  pengertian  sehari-hari  produksi  adalah  proses perubahan  bentuk  dalam  mengelola  input  untuk menghasilkan output yang berupa barang atau jasa yang lebih  bernilai  atau  lebih  bermanfaat  dari  pada sebelumnya [1] .  Perkiraan  atau  peramalan  ( forcasting ) penjualan  yang  akurat  dapat  digunakan  sebagai  dasar untuk  perencanaan  produksi  agar  nanti  kedepannya barang  yang  diproduksi  tidak over  production atau underproduction yang menyebabkan industri kehilangan kesempatan dalam menjual hasil produksinya [2] .
Industri merupakan industri kecil dikelola oleh anggota keluarga [3] .  Permintaan  tahu  tidak  akan  sama  setiap harinya,  bisa  sangat  banyak,  banyak  dan  bisa  juga sedikit.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  di  atas diperlukan  perhitungan  dan  prediksi  secara  otomatis
menggunakan  metode FuzzyLogic yang  merupakan cabang ilmu pengetahuan kecerdasan buatan [4] .
Pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh (Yulianto T., dkk, 2018) menggunakan metode Sugeno yang  diterapkan  dalam  menentukan  jumlah  produksi garam. Dari penelitian diperoleh nilai kesalahan ( error ) 0,0917  atau  9,17%.  Sehingga  penelitian  ini  bisa diterapkan  dalam  memeperkirakan  jumlah  produksi garam [5] .  (Bahroni  A.,  dkk,  2017)  melakukan penelitian  tentang  prediksi  permintaan  produk  mie instan dengan menggunakan metode Takagi-Sugeno, di mana  berhasil  memprediksi  pembelian  mie  instan dengan kesalahan 35,55% [6] .
Fuzzy  Logic popular  dan  lebih  banyak  diterapkan secara luas di Jepang dengan mengadaptasikannya pada alat-alat  elekronik  yang  menggunakan  prinsip  logika fuzzy seperti  mesin  cuci  dan  AC.  Namun  tidak  begitu populer  di  Amerika  Serikat  yang  merupakan  Negara pertama yang mengembangkan Logika Fuzzy . Disebabkan  oleh  logika fuzzy tidak  memiliki  konsep
verifikasi  teoritis  dasar  sepertistabilitas  dan robustness (tidaktersedia  model  matematika)  yang  biasanya digunakan  para  ahli  untuk  classical  control [7]. Fuzzylogic juga  bisa  dijelaskan  sebagai  sebuah  sistem yang  mempunyai  fungsi  model  non-linear,  yang menyediakan metodologi ketidakjelasan (kabur), ambigunitas,  cara  manusia  berfikir,  bernalar  dan persepsi [8] . FuzzyInference  System dengan  metode Sugeno  menggunakan nilai rata-rata untuk  menghitung nilai  crispoutput,  jadi  output  dari  fungsi  keanggotaan Sugeno  adalah  berupa  persamaan  linear  atau  berupa konstanta [9] [10] .
Pada dasarnya penalaran  metode Sugeno  hamper  sama dengan  penalaran Fuzzy Mamdani,  hanya  saja output pada  Metode  Sugeno  tidak  berupa  himpunan Fuzzy, melainkan  menghasilkan output berupa  konstanta  atau persamaan linear [11] .
Terdapat  dua  model Fuzzy Sugeno  yaitu  sebagai berikut:
1. Model FuzzySugeno Orde – Nol
Secara umum betuk dari model FuzzySugeno Orde Nol ini adalah :
dengan  A_i  adalah  himpunan  Fuzzy  ke-i  sebagai antesedan,  dan  k  adalah  suatu  konstanta  sebagai konsekuen.
2. Model Fuzzy Sugeno Orde – Satu
Secara  umum  betuk  dari  model  FuzzySugeno  Orde Satu ini adalah:
THEN  z  =  p_1*  x_1+  …+  p_N*  x_N+  q  dengan  A_i adalah  himpunan  Fuzzy  ke-i  sebagai  antese  dan,  dan p_i  adalah  suatu  konstanta  ke-i  dan  q  juga  merupakan konstanta dalam konsekuen.

## 2. MetodologiPenelitian
Metodologi  penelitian  erat  kaitannya  dengan  kerangka kerja  penelitian.  Kerangka  kerja  penelitian  membantu mengarahkan  pekerjaan  akan  dilakukan  untuk  tahap selanjutnya  agar  tidak  menyimpang  dari  tujuan penelitian yang telah dirumuskan sebelumnya Kerangka  kerja  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1 Analisa Data
Pada tahap ini mulai melakukan pengumpulan data yang sekiranya diperlukan untuk menyelesaikan  penelitian.  Data  yang  dibutuhkan adalah  data  catatan  permintaan,  persediaan  dan produksi.  Dalam  melakukan  pengumpulkan  data perlu  dilakukan  observasi  yaitu  pengamatan  secara langsung  ditempat  penelitian.  Data  permintaan, persediaan  akan  menjadi  input  FIS  dalam  sistem Fuzzy .  Sedangkan  variabel  Produksi  dijadikan sebagai output dengan  menentukan  berapa  banyak tahu yang akan diproduksi.
2.2 Menentukan Variabel
Variabel  yang  digunakan  adalah  permintaan, variabel  persediaan  dan  variabel  produksi.  Masing- masing  variabel  dibagi  menjadi  tiga  himpunan. Pada  variabel  permintaan  terdiri  dari  himpunan fuzzy turun,  sedang  dan  naik.  Pada  variabel persediaan  terdiri  dari  himpunan fuzzy sedikit, sedang  dan  banyak.  Pada  variabel  produksi  terdiri dari  himpunan fuzzy berkurang,  lumayan  dan bertambah.  Seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  1.  dan Tabel 2.
Tabel 1. Tabel Variabel Data
Fungsi Nama Variabel SemestaPembicara Input Permintaan [90 440] Persediaan [80 310] Output Produksi [0 450] Tabel 2. Tabel Pembagian Himpunan Fuzzy No Nama Variabel Himpunan Fuzzy Domain 1 Permintaan Turun 90-150 Sedang 150-250 Naik 250-415 2 Persediaan Sedikit 90-140 Sedang 140-240 Banyak 240-300 3 Produksi Berkurang 100-150 Lumayan 150-220 Bertambah 220-420 2.3 Implementasi Metode Sugeno 1. Tahap Pembentukan Fuzzy (Fuzzifikasi)
Pada  tahapan  ini  variabel  input  ditransfer  ke  dalam himpunan Fuzzy untuk  dapat  digunakan  dalam perhitungan  nilai  kebenaran  dari  premis  pada  setiap aturan dalam basis pengetahuan. Artinya pada tahap ini mengambil  nilai-nilai crisp (tegas)  dan  menetukan derajat  keanggotaan  di  mana  nilai-nilai  tersebut menjadi  anggota  dari  setiap  himpunan  Fuzzy  yang sesuai.
2. Tahap Komposisi Aturan Fuzzy (IF...THEN)
Apabila  sistem  terdiri  dari  beberapa  aturan,  maka inferensi  diperoleh  dari  kumpulan  dan  korelasi  antar aturan yaitu menghitung hasil dari rumus ini :
(1)
dengan  R  banyaknya  rule,  α_r  firestrenght  ke-r  dan z_routput pada anteseden aturan ke – r.
3. Tahap pembentukan fungsi implikasi
Tahapan  ini  mendefinisikan  hubungan  antara  fungsi keanggotaan  dan  bentuk  fungsi  keanggotaan  hasil. Output berupa konstanta atau persamaan linear.

## 4. Tahap Penegasan (Defuzzifikasi)

## (2)
Pada  tahap  ini  output  berupa  bilangan  atau  nilai  crisp. Untuk  proses  defuzzifikasi  dilakukan  dengan  cara mencari nilai rata-ratanya ( WeightAverage ), yaitu :
Di mana : Z = Variabel jumlah permintaan α _r = α – predikat (firestrenght) dari aturan ke – r z_r = output pada anteseden aturan ke – r 5. Tahap Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  menggunakan metode
( MeanAbsolutePresentageError )MAPE.. MAPE  merupakan  pengukuran  kesalahan  ( error )  yang dihitung  menggunakan  kesalahan  absolut  pada  tiap periode. MAPE dihitung menggunakan rumus [12] :
(3)
Di mana : Xt = Data aktual pada periode t Ft = Nilai peramalan pada periode t N = Jumlah data.

## 3. Pembahasan dan Hasil
Data  yang  digunakan  dalam  implementasi  metode Sugeno  adalah  data  tahu  pada  tahun  2017  mulai bulanAgustus  sampai  pada  bulan  Desember.  Data  uji yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Uji Tahu
Tanggal Permintaan Pers ediaan Produks i 01/08/2017 157 125 159 02/08/2017 219 210 219 03/08/2017 217 210 217 04/08/2017 374 216 376 01/09/2017 278 211 280 10/09/2017 218 210 220 17/09/2017 215 210 217 24/09/2017 217 210 219 01/10/2017 214 210 216 08/10/2017 218 213 218 15/10/2017 220 217 222 22/10/2017 302 200 304 01/11/2017 126 117 128 05/11/2017 219 210 221 12/11/2017 216 210 218 19/11/2017 368 225 368 01/12/2017 278 215 280 10/12/2017 223 216 225 17/12/2017 218 210 218 24/12/2017 244 215 246 3.1 Rule(Aturan) Metode Sugeno Rule yang digunakan dalam proses perhitungan adalah rule yang didapatkan dari hasil wawancara  dengan    pemilik  pabrik  tahu  XYZ. Terdapat  sembilan  Rule  yang  digunakan.  Rule yang digunakan dapat dilihat pad Tabel 4.
Tabel 4. Rule Untuk Proses Perhitungan
Number Of Rule Rule
[R1] IF Permintaan Turun AND Persediaan Sedikit THEN Produksi = Permintaan
[R2] IF Permintaan Turun AND Persediaan Sedang THEN Produksi =
Permintaan
[R3] IF Permintaan Turun AND Persediaan Banyak THEN Produksi = 1/2 * Persediaan
[R4] IF Permintaan Sedang AND Persediaan Sedikit THEN Produksi = Permintaan
[R5] IF Permintaan Sedang AND Persediaan Sedang AND Harga Sedang THEN Produksi = Permintaan
[R6] IF Permintaan Sedang AND Persediaan Banyak THEN Produksi = 2 * Persediaan - Permintaan
[R7] IF Permintaan Naik AND Persediaan Sedikit THEN Produksi = 0.2 * Permintaan + 30
[R8] IF Permintaan Naik AND Persediaan Sedang AND Harga Sedang THEN Produksi = Permintaan
[R9] IF Permintaan Naik AND Persediaan Banyak THEN Produksi = Permintaan
3.2 Mesin Inferensi Data  yang  diujikan  tanggal  08  Agustus  2017, dimana  permintaan  217,  persediaan  210  .  proses perhitungannya adalah ;
a. Hitung Himpunan Fuzzy permintaan
µPermTurun (217) = (150-217)/(150-90) = (150-217)/(150-90) = 0
µPermSedang (217)
=
= (150-217)/(250-150)
= 0 µPermNaik (217) = (x-150) / (250-150) = (217-150)/(250-150) = 67/100 =0.67
b. Hitung Himpunan Fuzzy untuk persediaan µPersSedikit (210)
= (140-x)/(140-90)
= (140-210)/(140-90)
= 0
µPersSedang (210) = (210-x)/(240-140) = (210-235)/(240-150) = 5/100 = 0
µPersBanyak (210) = (x-140)/(240-140) = (210-140)/(240-140) = 70/100 =0.70
Mencari Nilai α-Predikat
R1=  IF  Permintaan  Turun  AND  Persediaan Sedikit THEN Produksi = Permintaan
α-Predikat = Min (µTurun[217], µSedikit[210])
= Min (0;0) = 0 Z1 = 217 R2=  IF  Permintaan  Turun  AND  Persediaan
Sedang THEN Produksi = Permintaan
α-Predikat = Min (µTurun[217],
µSedang[210])
= Min (0;0) = 0 Z2 = 217
R3=  IF  Permintaan  Turun  AND  Persediaan Banyak THEN Produksi = ½*Permintaan
α-Predikat = Min (µTurun[217],
µBanyak[210])
= Min (0;0.70) = 0 Z3 = 105 R4=  IF  Permintaan  Sedang  AND  Persediaan Sedikit THEN Produksi = 217
α-Predikat
= Min (µSedang[217],
µSedikit[210]) = Min (0;0) = 0 Z4 = 217
R5=  IF  Permintaan  Sedang  AND  Persediaan Sedang THEN Produksi = 217
α-Predikat = Min (µSedang[217], µSedang[210]) = Min (0;0) = 0 Z5 = 217
R6=  IF  Permintaan  Sedang  AND  Persediaan Banyak  THEN  Produksi  =  2*persediaan- permintaan
α-Predikat = Min (µSedang[217], µBanyak[210]) = Min (0;0.70) = 0 Z6 = 203 R7=  IF  Permintaan  Naik  AND  Persediaan
Sedikit THEN Produksi = 0.2*permintaan+30
α-Predikat = Min (µNaik[217], µSedikit[217]) = Min (0.67;0) = 0 Z7 =73,4 R8=  IF  Permintaan  Naik  AND  Persediaan Sedang THEN Produksi = Permintaan α-Predikat = Min (µNaik[217], µSedang[210]) = Min (0.70;0) = 0 Z8 = 217 R9=  IF  Permintaan  Naik  AND  Persediaan Banyak THEN Produksi = Permintaan α-Predikat = Min (µNaik[243], µBanyak[235]) = Min (0.67;0.70) = 0.67 Z9 = 217 3.3 Deffuzifikasi (Penegasan)
Tahap  yang  terakhir  yang  dilakukan  adalah  proses penegasan
(deffuzifikasi), yang
mana perhitungannya  diambil  dari  nilai  α-predikat  dan
nilai  Z  yang  telah  dicari  pada  proses  sebelumnya, yaitu ada 9rule :
Hasil perhitungan data uji bulan Agustus sampai bulan Desember  2017  untuk  perkiraan  jumlah  produksi  tahu dengan Metode Sugeno dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Data Uji Dengan Metode Sugeno
Tahu Logas (A) Metode Sugeno (B) 01/08/2017 157 125 159 109,2 49,8 06/08/2017 219 210 219 219 0 13/08/2017 217 210 217 217 0 22/08/2017 374 216 380 374 6 01/09/2017 278 211 280 279 1 10/09/2017 218 210 220 218 2 17/09/2017 215 210 217 215 2 24/09/2017 217 210 219 217 2 01/10/2017 214 210 216 214 2 08/10/2017 218 213 218 218 0 15/10/2017 220 217 222 220 2 22/10/2017 302 200 304 302 2 01/11/2017 126 117 128 128 0 05/11/2017 219 210 227 219 8 12/11/2017 216 210 218 216 2 19/11/2017 368 225 368 368 0 01/12/2017 278 215 280 278 2 10/12/2017 223 216 225 223 2 17/12/2017 218 210 218 218 0 24/12/2017 244 215 253 244 9 Selisih (B-A) Minggu Ke Permintaan Persediaan Produksi (Jumlah Papan)
Untuk membuktikan hasil keakuratan akan digunakan suatu rumus yang dinamakan MeanAbsolutePercentageError (MAPE).
%
Hasil  MAPE  didapatkan  selisih error atau tingkat  kesalahan  2,148%,  artinya  dari  100% tingkat  kesalahan,  nilai  kebenaran  dalam  perkiraan jumlah produksi tahu adalah sebesar 97,852%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  didapatkan  tingkat selisih  error  (kesalahan)  2,148%,  artinya  dari  100% tingkat  kesalahan,  nilai  kebenaran  dalam  perkiraan jumlah produksi tahu adalah sebesar 97,852%.  Artinya aturan  yang  digunakan  dalam  perkiraan  produksi  tahu pada  pabrik  XYZ  dapat  diterapkan  untuk  perkiraan produksi tahu pada periode berikutnya.

## Daftar Rujukan
[1] Sitio  S.  L.  M.  (2018). Penerapan  FuzzyInference  System Sugeno  Untuk  Menentukan  Jumlah  Pembelian  Obat  (Studi Kasus:  Garuda Sentra Medika) . Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 3(2).
[2] Marlina  A.  M.,  Susiana,  N.  Erizal,  &  Ahmad  F.  A.  (2018). Forecastingtechniqueusingtimesequence: model penentuan volume  produksi  Sanjai  di  UKM  Rina  Payakumbuh. Jurnal Manajemen, 9(2), 187-196. http://dx.doi.org/10.32832/jm- uika.v9i2.1567
[3] Nurzaman,  Syamsu  Hadi,  &Ade  Rustiana  (2018).Strategi
Pengembangan      Industri      Kecil      (Studi      Kasus  Pengelolaan Keripik Sermier Super Pak Mudji). EconomicEducationAnalysisJournal , 7(1),220-234.
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/eeaj/article/view/22873
[4] Marlisa  L.,  Erma E., &Alwi  W.  (2017).  Aplikasi FuzzyInference  System  (FIS)  Metode  Sugeno  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Untuk  Menentukan  Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan dan Permintaan,
Jurnal MSA, 5(2), 1-13. http://dx.doi.org/10.24252/msa.v5i2.4504 [5] Yulianto T., Komariyah S. &Ulfaniyah N. (2018). AppliedandComputation. ApplicationoffuzzyinferencesystembySugenomethodonestimati ngofsaltproduction. International ConferenceonMathematics: Pure. https://doi.org/10.1063/1.4994442
[6] Bahroni  A.,  Farmadi  A.,  &Nugroho  R.H.  (2016).  Prediksi Permintaan  Produk  Mie  Instan  Dengan  Metode  FuzzyTakagi-
Sugeno.Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer(KLIK), 3(25). http://dx.doi.org/10.20527/klik.v3i2.62 [7] Jalani J. &Jayaraman S. (2018)Design a FuzzyLogicControllerfor  a  RotaryFlexibleJointRoboticArm, MATEC Web ofConference. http://doi.org/10.1051/matecconf/20181500101 [8] Munoz  M.,  Shanchez  P.J.,&  Miranda  E.  (2016).  A  Fuzzy  For Estimating Premium CostofOption Exchange UsingMamdaniInference : DerivativeMarketofMaxico. International
JournalofComputationalIntelligence  Systems ,  10  (2017),  153– 164 . https://doi.org/10.2991/ijcis.2017.10.1.11
[9] MohammedBlej&Mostafa Azizi, N.
(2016). ComparisonofMamdani-TypeandSugeno- TypeFuzzyInference  Systems  forFuzzy  Real  TimeScheduling . International  JournalofApplied  Engineering  Research, 11(22), 11071-11075
[10] Rahakbauw  D.L.  (2015). Penerapan  Logika  Fuzzy  Metode Sugenountuk  Menentukan  Jumlah  Produksi  Roti  Berdasarkan Data  Persediaan  dan  Jumlah  Permintaan  (Studi  Kasus:  Pabrik Roti  Sarinda  Ambon) . Jurnal  Ilmu  Matematika  dan  Terapan . 9(2), 121 – 134.
[11] Wijaya  D.  P.  (2018).  Optimalisasi  Produksi  Susu  Sapi  Murni
Kemasan Botol dengan Menggunakan Metode FuzzyTsukamoto  (Pada  :  Perusahaan  Susu  Kana  Milk  Kediri), Artikel Simki-Techsain . 2(5). http://simki.unpkediri.ac.id/detail/13.1.03.02.0115
[12] Indrianingsih Y. (2018).DecisionSupport System To Determine The  NumberOfProductionTofuUsing  The  FuzzySugenoMethod (Case  Study  :  Home  Industries  Tofu  in  SeyeganDistrict).
Prosiding  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan
Kedirgantaraan Yogyakarta , 13 Desember 2018. Yogyakarta. http://dx.doi.org/10.28989/senatik.v4i0.216