Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 128-141 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Optimalisasi Pengadaan Jumlah Produksi Barang Mengggunakan Metode Fuzzy

## Mamdani
Mohammad Badrul, Ayu Asari Sofia Romadona STMIK Nusa Mandiri Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat (Margasatwa) Jakarta Selatan Telp. (021) 78839513 Fax. (021) 78839421 mohammad.mbl@nusamandiri.ac.id, ayuasari09@gmail.com
Abstract
The  challenges  in  the  industrial  world  faced  by  companies  are  increasingly  competitive,  both service  companies,  trade  and  manufacturing.  In  terms  of  operational  management,  one  of them, companies must improve the effectiveness and efficiency of company operations through modern  operational  methods  and  models  such  as  production  planning,  production management and improvement, and so on. PT. Surya Pelangi Nusantara Sejahtera is engaged in manufacturing plastic products with the brand name GreenLeaf. Warehouse or storage area of goods has undergone a full warehouse and resulted in the boxes as containers of goods so that the goods can be easily damaged and the quality of goods that cannot be maintained thus causing a large influence on the financial sector. That was caused by the result of production entering  the  warehouse  was  not  balanced  with  the  expenditure  of  goods,  causing  a  full warehouse. to resolve the decision carried out using the Fuzzy Mamdani method. Optimization of the number of goods procurement is done by using three variables, namely sales, inventory and procurement. the result is that the Mamdani fuzzy method is accurate enough to determine the optimization of the amount of goods produced.
Keywords : Procurement, Production, Fuzzy Mamdani, Optimization
Abstrak
Tantangan  di  dunia  industri  yang  dihadapi  oleh  perusahan  semakin  kompetitif,  Baik perusahaan  jasa,  dagang  maupun  manufaktur.  Dari  segi  manajemen  operasional  salah satunya,  perusahaan    harus    meningkatkan    efektifitas  dan  efisiensi  operasional  perusahaan melalui  metode  dan  model  operasional  modern  seperti  perencanaan  produksi,  peningkatan dan  manajemen  produksi,  dan  sebagainya.  PT.  Surya  Pelangi  Nusantara  Sejahtera  bergerak dibidang  pembuatan  produk  plastic  yang  bermerk  GreenLeaf.  Gudang  atau  tempat penyimpanan  barang  telah  mengalami  full  warehouse  dan  mengakibatkan  kardus-kardus sebagai  media  wadah  barang  jadi  mudah  rusak  dan  kualitas  barang  yang  tidak  bisa dipertahankan  sehingga  menyebabkan  pengaruh  besar  pada  sektor  finansial.  Hal  itu disebabkan karena hasil produksi yang masuk ke gudang tidak seimbang dengan pengeluaran barang  sehingga  menyebabkan  full  warehouse.  untuk  menyelesaikan  keputusan  tersebut dilakukan dengan menggunakan metode Fuzzy Mamdani. Optimasi jumlah pengadaan barang dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  variabel,  yaitu  penjualan,  persediaan  dan  pengadaan. hasilnya  metode  fuzzy  Mamdani  cukup  akurat  untuk  menentukan  optimasi  jumlah  produksi barang.
Kata kunci : Pengadaan, Produksi, Fuzzy Mamdani, Optimalisasi

## 1. PENDAHULUAN
Tantangan  di  dunia  industri  yang  dihadapi  oleh  perusahan  semakin kompetitif,  Baik  perusahaan  jasa,  dagang  maupun  manufaktur.  Salah  satu slogan  yang  sedang  hangat  dibicarakan  adalah  industri  4.0. Industri  4.0
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 128-141 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
adalah tren otomatisasi dan pertukaran data dalam teknologi manufaktur. Ini  termasuk  sistem cyber-physical,  internet  of  things (IoT),  komputasi awan,  dan  komputasi  kognitif  (Redaksi  WE  Online,  2019).  Dari  segi manajemen  operasional  salah  satunya,  perusahaan    harus    meningkatkan efektifitas  dan  efisiensi  operasional  perusahaan  melalui  metode  dan  model operasional  modern  seperti  perencanaan  produksi,  peningkatan  dan manajemen  produksi,  dan  sebagainya  (Marbun,  Sihotang,  & Marbun,  2016). Hal  ini  mengharuskan  perusahaan  untuk  merencanakan  atau  menentukan jumlah  produksi,  agar  dapat  memenuhi  permintaan  pasar  dengan  tepat waktu,  juga  dalam  jumlah  yang  sesuai,  sehingga  diharapkan  keuntungan perusahaan akan meningkat (Kusuma, Puspitasari, & Gustiyo, 2018).
PT.  Surya  Pelangi  Nusantara  Sejahtera  bergerak  dibidang  pembuatan produk  plastic  yang  bermerk  GreenLeaf.  GreenLeaf  memproduksi  berbagai macam  produk  plastik  dengan  total  1000  lebih  item  yang  terdiri  dari peralatan  rumah  tangga,  berkebun,  industri  dan  furnitur.  GreenLeaf mendistribusikan  produk  mereka  ke  seluruh  Indonesia  dan  dunia.  Gudang atau  tempat  penyimpanan  barang  jadi  pada  PT.  Surya  Pelangi  Nusantara Sejahtera telah mengalami full warehouse dan mengakibatkan kardus-kardus sebagai  media  wadah  barang  jadi  mudah  rusak  dan  kualitas  barang  yang tidak bisa dipertahankan sehingga menyebabkan pengaruh besar pada sektor finansial.  Hal  itu  disebabkan  karena  hasil  produksi  yang  masuk  ke  gudang tidak  seimbang  dengan  pengeluaran  barang  sehingga  menyebabkan full warehouse .  ketidakstabilan  permintaan  pasar  terhadap  produksi  yang terkadang  tinggi  dan  rendah,  Untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut perlu  diselesaikan  dengan  merencanakan  jumlah  produksi  berdasarkan jumlah  persediaan  dan  jumlah  permintaan  (Marbun,  Sihotang,  &  Marbun, 2016).    Salah  satu  strategi  tersebut  adalah  dengan  perancanaan  dan pengendalian  produksi  yang  optimal  dan  matang.  Perencanaan  dan pengendalian produksi dapat diartikan sebagai aktivitas merencanakan serta mengendalikan  material  masuk  dalam  sistem  produksi  mengalir  dalam sistem produksi, dan keluar dari sistem produksi  sehingga permintaan dapat dipenuhi  dengan  efektif  dan  efisien  (Eunike,  Setyanto,  Yuniarti,  Hamdala, Lukodono, & Fanani, 2018). Pada perusahaan optimasi produksi barang akan memberikan pengaruh besar, karena selain untuk pengotimalan bahan baku yang digunakan, hal ini juga akan berpengaruh besar pada sektor biaya akan finansial.  Optimasi  produksi  barang  pada  perusahaan  berpengaruh  pada sektor  finansial  karena  dapat  memperkirakan  pembelajaran  bahan  baku (Priyo,  2017),  selain  itu  juga  dalam  hal  biaya  produksi  maupun  biaya transportasi  dan  penyimpanan.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  harus memperhitungkan tingkat persediaan serta perkiraan penjualan produk. Bila terdapat  ketidaktepatan  dalam  menentukan  jumlah  produksi,  maka  akan mengakibatkan  kelebihan  jumlah  produksi,  sehingga  menimbulkan persediaan  yang  menumpuk.  Sebaliknya  kekurangan  produksi  akan mengakibatkan  kemacetan  dalam  proses  penjualan,  sehingga  keuntungan yang  bisa  diperoleh  perusahaan  akan  berkurang.  Kondisi  seperti  ini  bisa
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 128-141 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
melancarkan  operasi  perusahaan  dalam  jumlah,  waktu,  mutu  yang  tepat serta  biaya  yang  serendah-rendahnya  sehingga  bisa  memaksimalkan laba/keuntungan perusahaan (Abrori & Pimahayu, 2015).
Ada  beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti yang  membahas  tentang  optimalisasi  pengadaan  jumlah  produksi  barang seperti yang sudah dilakukan oleh (Ula, 2014) menjelaskan bahwa Optimasi jumlah  pengadaan  barang  dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  variabel, yaitu  penjualan,  persediaan  dan  pengadaan.  Variabel  penjualan  terdiri  dari dua  himpunan fuzzy yaitu:  turun  dan  naik,  variabel  persediaan  terdiri  dari dua  himpunan fuzzy yaitu:  sedikit  dan  banyak,  sedangkan  variabel pengadaan terdiri dari dua himpunan fuzzy , yaitu berkurang dan bertambah. Begitupula  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Priyo,  2017)  menyimpulkan bahwa,  ”Metode  Mamdani  lebih  relevan  dan  tidak  terlalu  rumit  untuk diterapkan  pada  permasalahan  optimasi  barang”.  Logika Fuzzy merupakan salah  satu  ilmu  yang  dapat  menganalisa  ketidakpastian.  Banyaknya  faktor yang terlibat dalam perhitungan menjadi kendala pembuat keputusan dalam mengambil  kebijakan  menentukan  jumlah  barang  yang  akan  diproduksi. Beberapa  dari  faktor-faktor  tersebut  diantaranya  adalah  permintaan maksimum dan minimum dalam periode tertentu, permintaan saat ini, serta persediaan saat ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Berikut  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mengoptimalisasi pengadaan jumlah produksi barang menggunakan metode fuzzy mamdani.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Identifikasi Masalah Perumusan Masalah Pengumpulan Data Pengolahan Data Menggunakan Logika Fuzzy Mamdani Hasil Observasi Wawancara Study Pustaka Pembentukan Himpunan Fuzzy Penerapan Fungsi Implikasi Komposisi Aturan Fuzzy
Penegasan/Defuzzifikasi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 128-141 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Indentifikasi masalah dilakukan karena adanya permasalahan pada saat melakukan pengadaan jumlah produksi barang yang dianggap kurang akurat, sehingga  dilakukan  perumusan  masalah  dengan  mengkaji  penelitian terdahulu dan studi literatur dari berbagai referensi seperti buku dan jurnal dan  referensi  lain  yang  mendukung  penelitian  ini,  selanjutnya  dilakukan observasi  dan  wawancara  untuk  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan, direkap, dan dilakukan penghitungan menggunakan metode Fuzzy Mamdani untuk  melakukan  pengadaan  jumlah  produksi  barang  kemudian menjabarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dengan  membuat  kesimpulan serta saran.

## 2.2. Logika Fuzzy
Logika fuzzy dikatakan  sebagai  logika  baru  yang  lama,  sebab  ilmu tentang  logika fuzzy modern  dan  metodis  baru  ditemukan  beberapa  tahun yang lalu padahal sebenarnya konsep tentang logika fuzzy itu sendiri sudah ada sejak lama.Penjelasan mengenai ketiga metode tersebut sebagai  berikut (Priyo, 2017):
a. Metode Mamdani ( Min-Max )
Untuk  metode  ini,  pada  setiap  aturan  yang  berbentuk  implikasi (”sebab-akibat”)  antesenden  yang  berbentuk  konjungsi  (AND) mempunyai nilai keanggotaan berbentuk minimum (min), sedangkan maksimum  (max),  karena  himpunan  aturan-aturannya  bersifat independen (tidak saling bergantungan).
b. Metode Tsukamoto Pada  metode  Tsukamoto,  setiap  aturan  direpresentasikan menggunakan himpunan-himpunan fuzzy , dengan fungsi keanggotaan yang  monoton.  Untuk  menentukan  nilai  asli  yang  tegas  ( output crisp/crisp  solution )  dicari  dengan  cara  mengubah  input  (berupa himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan fuzzy ) menjadi  suatu  bilangan  pada  domain  himpunan fuzzy tersebut.  Cara ini  disebut  dengan  defuzzifikasi  (penegasan).  Metode  dengan defuzzifikasi  dalam  metode  ini  menggunakan  rata-rata  terpusat ( Center Average Defuzzyfier ).
c. Metode Takagi-Sugeno
Metode Takagi-Sugeno adalah metode  dengan mengasumsikan suatu sistem dengan m input yaitu x₁,x₂...,xn dan satu output yaitu dan satu output yaitu Y. Pada dasarnya model fuzzy dari sistem ini terdiri atas basis aturan dengan n aturan penarikan kesimpulan fuzzy.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Metode Analisa Data
Untuk mencapai tujuan penelitian maka analisis yang digunakan adalah data kuantitatif. Analisa data kuantitatif merupakan suatu analisa data yang
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 128-141 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
digunakan apabila kesimpulan-kesimpulan yang diperoleh dapat dibuktikan dengan angka-angka dan juga dalam perhitungan dipergunakan namun yang ada  hubungan  dengan  analisa  penulisan.  Data  yang  akan  digunakan  untuk analisa  data  adalah  data  historis  persediaan,  jumlah  permintaan,  dan  hasil produksi periode Mei 2018 s/d Juni 2019 dalam kurun waktu 1 tahun sesuai dengan konsep sampling dari populasi yang ada. Berikut Penulis sajikan data yang akan dianalisa untuk tahap berikutnya.
Tabel 1.
Rekapitulasi Data Permintaan, Persediaan, dan Jumlah Produksi Mei 2018 - Juni 2019 No. Bulan/Tahun Permintaan (Dus)  Persediaan (Dus)  Produksi (Dus) 1 Mei 2018 532 10 550 2 Juni 2018 206 18 220 3 Juli 2018 518 5 530 4 Agustus 2018 565 6 580 5 September 2018 685 8 700 6 Oktober 2018 686 6 700 7 November 2018 632 5 650 8 Desember 2018 443 7 460 9 Januari 2019 497 16 510 10 Februari 2019 362 8 380 11 Maret 2019 536 9 550 12 April 2019 484 12 500 13 Mei 2019 522 7 550 14 Juni 2019 417 8 430 Sumber : Bagian Operasional PT. Surya Pelangi Nusantara Sejahtera
Metode  Mamdani  paling  sering  digunakan  dalam  aplikasi  -  aplikasi karena  strukturnya  yang  sederhana,  yaitu  menggunakan  operasi MIN-MAX atau MAX-PRODUCT . Untuk mendapatkan output , diperlukan empat tahapan berikut :
1) Pembentukan  Himpunan Fuzzy / Fuzzifikasi yaitu  menentukan  semua variabel yang terkait  dalam proses yang akan ditentukan. Untuk masing- masing variabel input, tentukan suatu fungsi fuzzifikasi yang sesuai. Pada metode  Mamdani,  baik  variabel  input  maupun  variabel output dibagi menjadi  satu  atau  lebih  himpunan fuzzy .  Untuk  menentukan  variable tersebut  penulis  menggunakan  fungsi  derajat  keanggotaan  Representasi Linear.  Ada  beberapa  hal  yang  perlu  diketahui  dalam  memahami  sistem fuzzy , yaitu:
a. Variable Fuzzy Variable fuzzy merupakan variable yang hendak dibahas dalam suatu system fuzzy antara lain: jumlah permintaan, persediaan, dan produksi.
b. Himpunan Fuzzy Himpunan fuzzy merupakan  suatu  grup  yang  mewakili  suatu  kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variable fuzzy , sebagai berikut:
1) Variabel Permintaan terbagi menjadi 3 himpunan fuzzy , yaitu :
RENDAH dan TINGGI.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 128-141 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
2) Variabel Persediaan terbagi menjadi 3 himpunan fuzzy , yaitu : SEDIKIT dan BANYAK.
3) Variabel  Produksi  terbagi  menjadi  3  himpunan fuzzy ,  yaitu  : BERKURANG dan BERTAMBAH.
Berikut  grafik  untuk  perhitungan  fungsi  derajat  keanggotaan Representasi Linear :
a) Linear Naik
Sumber : (Nofriansyah & Defit , 2017)
Gambar 2. Representasi Linear Naik
[       ]   {
Rumus Representasi Linear Naik Keterangan : a = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol b = nilai domain yang mempunya derajat keanggotaan satu x = nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy
b) Linear Turun
Sumber : (Nofriansyah & Defit , 2017)
Gambar 3. Representasi Linear Turun
[       ]   { Rumus Representasi Linear Naik Keterangan : a = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu b = nilai domain yang mempunya derajat keanggotaan nol x = nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy .
c) Semesta Pembicaraan
Semesta  pembicaraan  adalah  keseluruhan  nlai  yang  diperbolehkan untuk  dioperasikan  dalam  suatu  variable fuzzy .  Semesta  pembicaran
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 128-141 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik (bertambah) secara monoton  dari  kiri  ke  kanan.  Berikut  ini  hasil  perhitungan  nilai  semesta pembicaraan  dan  domain  himpunan fuzzy menggunakan  fungsi  derajat keanggotaan Representasi Linear:
Tabel 2. Nilai Semesta Pembicaraan Dan Domain Himpunan Fuzzy No.  Fungsi Nama Variabel Semesta Pembicaraan Nama Himpunan Fuzzy Domain 1 Input Permintaan [ 0,   +∞] Rendah [ 0,   686] Tinggi [ 206,   +∞] Persediaan [ 0,   +∞] Sedikit [ 0,   18] Banyak [ 5,   +∞] 2 Output Produksi [ 0,   +∞] Berkurang [ 0,   700] Bertambah [ 220,   +∞] Sumber : Hasil Penelitian
1. Penerapan  Fungsi  Implikasi  menggunakan  aturan  MIN.  MIN ( minimum ).
Fungsi ini akan memotong output himpunan fuzzy .
2. Komposisi  Aturan Fuzzy menggunakan  metode  MAX  (menghasilkan himpunan fuzzy baru).  Metode  MAX  ( Maximum )  pada  metode  ini, solusi  himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai maksimum  aturan,  kemudian  menggunakannya  untuk  memodifikasi daerah fuzzy ,  dan  mengaplikasikannya  ke output dengan menggunakan  operator  OR  (union).  Jika  semua  proposisi  telah  di evaluasi,  maka output akan  berisi  suatu  himpunan fuzzy yang merefleksikan  konstribusi  dari  tiap-tiap  proposisi.  Secara  umum dapat dituliskan :
[ ] [ ] [ ] (1)
Dengan:
[ ] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
[ ] = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-I;
3. Defuzzyfikasi menggunakan  metode  Centroid  ( Composite  Moment ). Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh  dengan  cara  mengambil  titik pusat daerah fuzzy . Secara umum dirumuskan : ∫ ∫ (2)
Untuk variabel kontinu, dengan adalah nilai hasil defuzzifikasi dan
[ ] adalah derajat keanggotaan titik tersebut, sedangkan  adalah nilai domain ke-i.

## 3.2. Analisa dengan Metode Fuzzy Mamdani
Terdapat  beberapa  langkah  untuk  melakukan  perhitungan  penentuan jumlah produksi menggunakan logika fuzzy metode Mamdani :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 128-141 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.2.1. Pembentukan Himpunan Fuzzy / Fuzzifikasi
Pada tahap ini, nilai keanggotaan himpunan permintaan dan persediaan saat  ini  dicari  menggunakan  fungsi  keanggotaan  himpunan fuzzy dengan memperhatikan  data  hasil  wawancara.  Berikut  ini  tabel  data  untuk mendefinisikan Variabel Fuzzy :
Tabel 3 . Definisi Variabel Fuzzy Variabel Satuan Linguistik Numerik PmtRendah 206 Dus/Bulan PmtTinggi 686 Dus/Bulan PsdSedikit 5 Dus/Bulan PsdBanyak 18 Dus/Bulan ProBerkurang 220 Dus/Bulan ProBertambah 700 Dus/Bulan Sumber : Hasil Penelitian
Perhitungan yang telah dilakukan menggunakan fungsi derajat keanggotaan Representasi Linear, sebagai berikut :
a) Fuzzifikasi Variabel Permintaan Berdasarkan data permintaan
paling tinggi yaitu 686 dus dan paling rendah yaitu 206 dus, maka fungsi keanggotaan dirumuskan sebagai berikut :
{
{
Jika diketahui permintaan sebanyak 417 dus, maka :
Grafik Linear Permintaan Rendah
Sumber : Hasil Penelitian
Gambar 4. Grafik Permintaan Rendah
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 128-141 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Grafik Linear Permintaan Tinggi
Sumber : Hasil Penelitian
Gambar 5. Grafik Permintaan Tinggi
b) Fuzzifikasi Variabel Persediaan
Berdasarkan data persediaan paling banyak yaitu 18 dus dan paling sedikit 5 dus, maka fungsi keanggotaan dirumuskan sebagai berikut :
{
{
Jika diketahui persediaan sebanyak 5, maka :
Grafik Persediaan Sedikit
Sumber : Hasil Penelitian
Gambar 6. Grafik Persediaan Sedikit
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 128-141 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Grafik Persediaan Banyak
Sumber : Hasil Penelitian
Gambar 7. Grafik Persediaan Banyak
c) Fuzzifikasi Variabel Produksi
Berdasarkan data produksi paling banyak yaitu 700 dus dan paling sedikit  220  dus,  maka  fungsi  keanggotaan  dirumuskan  sebagai  berikut  dan grafik fungsi keanggotaan disajikan sebagai berikut :
{
{

## Grafik Produksi Berkurang
Sumber : Hasil Penelitian
Gambar 8. Grafik Produksi Berkurang
Grafik Produksi Bertambah
Sumber : Hasil Penelitian
Gambar 9. Grafik Produksi Bertambah
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 128-141 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.2.2. Penerapan Fungsi Implikasi Aturan MIN
Pembentukan Aturan Fuzzy dari dua variable input dan sebuah variable output yang  telah  didefinisikan,  dengan  melakukan  analisa  data  terhadap batas tiap - tiap himpunan fuzzy pada tiap - tiap  variabelnya maka terdapat 4 aturan fuzzy yang  akan  dipakai  dalam  system  ini,  maka  kombinasi  aturan- aturan implikasi fuzzy yang berlaku sebagai berikut :
Tabel 4 . Kombinasi Aturan-aturan Implikasi Fuzzy yang Berlaku
Aturan PMT PSD Fungsi Implikasi  Produksi R1 Rendah  Banyak ⟹ Berkurang R2 Rendah  Sedikit ⟹ Berkurang R3 Tinggi  Banyak ⟹ Bertambah R4 Tinggi Sedikit ⟹ Bertambah
Sumber : Hasil Penelitian
Penjelasan mesin inferensi dengan susunan aturan IF Permintaan AND Persediaan THAN Produksi, hasilnya yaitu :
[R1] IF Permintaan  RENDAH AND Persediaan  BANYAK THEN Produksi BERKURANG
[ ] [ ]
[R2] IF Permintaan  RENDAH AND Persediaan  SEDIKIT THEN Produksi BERKURANG
[ ] [ ]
[R3] IF Permintaan  TINGGI AND Persediaan  BANYAK THEN Produksi BERTAMBAH
[ ] [ ]
[R4] IF Permintaan  TINGGI AND Persediaan  SEDIKIT THEN Produksi BERTAMBAH
[ ] [ ]

## 3.2.3. Komposisi Aturan Fuzzy Metode MAX
Komposisi  aturan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  Max ( maximum ) yaitu dengan cara mengambil nilai maksimum dari semua aturan, maka :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 128-141 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## [ ]   {
Gabungan  ( Union )  himpunan  –  himpunan fuzzy konsekuen  semua  aturan yang  berlaku  (atau  maksimum  dari  semua  derajat  keanggotaan  konsekuen semua aturan) sebagai berikut :
Sumber : Hasil Penelitian
Gambar 10. Grafik Kompoisi Aturan (gabungan)
3.2.4. Penegasan/ Defuzzifikasi Metode Centroid
Pada  penelitian  yang  menggunakan  metode  Mamdani,  proses defuzzifikasi dilakukan  menggunakan  metode Centroid .  Karena  domain kontinu, maka rumus yang berlaku adalah :
∫ ∫ (3) Untuk  menghitung  Momen dan  Luasan  daerah dari  gabungan
komposisi  pada  langkah  sebelumnya,  maka  grafik  komposisi  aturan  dapat dipetakan sebagai berikut :
Selanjutnya, dapat dihitung nilai Momen dan Luasan dari masing-masing daerah sesuai pada grafik diatas, sebagai berikut :
Momen
∫ ∫
Momen
∫ ∫
Momen
∫ ∫
Luas Luas Luas
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 128-141 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Maka,

## 4. SIMPULAN
Dari  hasil  perhitungan  diatas  bahwa  hipotesis  menunjukan  terdapat perbedaan  nilai  hasil  produksi  sebelum  dan  sesudah  memakai  perhitungan metode  Mamdani.  Hasil  perhitungan  relatif  sama  dengan  hasil  perhitungan menggunakan Microsoft  Excel yaitu  sebesar  425.  Perbedaan  tersebut dikarenakan  pada Microsoft  Excel terjadi  beberapa  pembulatan,  sehingga output yang dihasilkan sedikit berbeda.
Tabel 5.
Perbandingan Hasil Produksi Perusahaan dan Metode Mamdani No Bulan/Tahun Input Output (Produksi PMT PSD PRO Mamdani 1 Mei 2018 532 10 550 404.9573618 2 Juni 2018 206 18 220 540 3 Juli 2018 518 5 530 525.4814815 4 Agustus 2018 565 6 580 500.7600503 5 September 2018 685 8 700 532.223807 6 Oktober 2018 686 6 700 539.1208791 7 November 2018 632 5 650 538.1797753 8 Desember 2018 443 7 460 445.1158687 9 Januari 2019 497 16 510 458.1194084 10 Februari 2019 362 8 380 438.682373 11 Maret 2019 536 9 550 416.7391571 12 April 2019 484 12 500 370.3672628 13 Mei 2019 522 7 550 463.7292255 14 Juni 2019 417 8 430 424.8750277 Sumber : Hasil Penelitian Tabel 6. Perbandingan Hasil Produksi Perusahaan dan Metode Mamdani Setelah Dibulatkan seperti berikut No.  Bulan/ Tahun Input Output (Produksi PMT  PSD  PRO Mamdani 1 Mei 2018 532 10 550 405 2 Juni 2018 206 18 220 540 3 Juli 2018 518 5 530 526 4 Agustus 2018 565 6 580 501 5 September 2018  685 8 700 533 6 Oktober 2018 686 6 700 540 7 November 2018  632 5 650 539 8 Desember 2018 443 7 460 446 9 Januari 2019 497 16 510 459 10 Februari 2019 362 8 380 439 11 Maret 2019 536 9 550 417 12 April 2019 484 12 500 371 13 Mei 2019 522 7 550 464 14 Juni 2019 417 8 430 425 Sumber : Hasil Penelitian
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 128-141 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Abrori, M., & Pimahayu, A. H. (2015). Aplikasi Logika Fuzzy Metode Mamdani dalam Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Produksi. Jurnal Kaunia , 91.
[2]   Eunike, A., Setyanto, N. W., Yuniarti, R., Hamdala, I., Lukodono, R. P., & Fanani, A. A. (2018). Perencanaan Produksi dan Pengendalian Persediaan. Malang: UB Press.
[3]   Kusuma,  A.  P.,  Puspitasari,  W.  D.,  &  Gustiyo,  T.  (2018).  Sistem  Pendukung Keputusan  dalam  Menentukan  Jumlah  Produksi  Seragam  Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. Jurnal Antivirus , 1.
[4]   Marbun,  M.,  Sihotang,  H.  T.,  &  Marbun,  N.  V.  (2016).  Perancangan  Sistem Perencanaan  Jumlah  Produksi  Roti  dengan  Metode Fuzzy Mamdani. Jurnal Mantik Penusa , 48.
[5]   Nofriansyah  ,  D.,  &  Defit  ,  S.  (2017). Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: CV Budi Utama .
[6]   Priyo, W. T. (2017). Penerapan Logika Fuzzy dalam Optimasi Produksi Barang Menggunakan Metode Mamdani. Jurnal Ilmiah Soulmath , 14.
[7]   Redaksi  WE  Online.  (2019,  7  5). Wartaekonomi .  Retrieved  1  31,  2020,  from https://www.wartaekonomi.co.id/: https://www.wartaekonomi.co.id/read235191/tantangan-dan-masa-depan indonesia-dalam-era-industri-40
[8]   Ula, M. (2014). Implementasi Logika Fuzzy dalam Optimasi Pengadaan Barang Menggunakan Metode Tsukamoto. Jurnal Ecotipe , 36.