## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1023-1032 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5836

## Penerapan Algoritma Logika Fuzzy Mamdani Untuk Optimalisasi Stok Dari Berbagai Jenis Spareparts Handphone
Nadia Muntaja, Sriani *
Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1 muntajanadia@gmail.com, 2,* sriani@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: sriani@uinsu.ac.id Submitted: 21/08/2024; Accepted: 26/08/2024; Published: 26/08/2024
Abstrak −Manajemen inventaris yang efektif sangat penting bagi bisnis yang bergerak di bidang suku cadang handphone, di mana tingkat stok yang akurat berdampak langsung pada efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Metode manajemen stok  tradisional  seringkali  tidak  memadai  dalam  menangani  ketidakpastian  dan  kompleksitas  dalam  peramalan  permintaan. Dalam  industri  perbaikan  dan  distribusi  handphone,  permintaan  spareparts  sangat  bervariasi  tergantung  pada  faktor-faktor seperti  peluncuran  model  baru,  tingkat  kerusakan  perangkat,  dan  tren  pasar  yang  berubah-ubah.  Sistem  manajemen  stok konvensional  sering  kali  gagal  menangani  variabilitas  ini,  mengakibatkan  masalah  seperti  kehabisan  stok  (stock-out)  yang merugikan  pelanggan,  atau  stok  berlebih  (overstocking)  yang  meningkatkan  biaya  penyimpanan  dan  risiko  kadaluarsa. Penelitian  ini  mengatasi  masalah  tersebut  dengan  menerapkan  metode  Fuzzy  Mamdani  untuk  mengoptimalkan  inventaris suku  cadang.  Penelitian  ini  berfokus  pada  transformasi  data  stok  tegas  menjadi  data  masukan  fuzzy  untuk  meningkatkan akurasi  prediksi.  Data  dari  UD.WSP  untuk  tahun  2023 difuzifikasi  dengan  memasukkan  variabel  seperti  stok  awal,  jumlah yang  terjual,  dan  tambahan  stok,  dengan  variabel  output  berupa  tingkat  stok  akhir.  Adapun  beberapa  jenis  sparepart  yang akan dianalisis adalah LCD, baterai, charger, antigores, speaker, RAM, flexcable, kamera belakang, kemara depan dan SIM tray.  Penerapan  metode  Fuzzy  Mamdani  menghasilkan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  sebesar  11%,  yang menunjukkan tingkat akurasi prediksi yang baik. Temuan ini membuktikan bahwa metode Fuzzy Mamdani merupakan solusi yang  layak  untuk  mengoptimalkan  manajemen  stok  suku  cadang,  menawarkan  pendekatan  canggih  dalam  mengelola inventaris di tengah ketidakpastian.
Kata Kunci: Fuzzy Mamdani; Optimasi Stok; Spareparts ; Handphone
Abstract −Effective inventory management is crucial for businesses in the mobile phone spare parts industry, where accurate stock  levels  directly  impact  operational  efficiency  and  customer  satisfaction.  Traditional  stock  management  methods  are often  inadequate  in  dealing  with  the  uncertainty  and  complexity  of  demand  forecasting.  In  the  mobile  phone  repair  and distribution industry, demand for spare parts  varies significantly depending on factors such as new  model launches, device failure  rates,  and  fluctuating  market  trends.  Conventional  stock  management  systems  often  fail  to  handle  this  variability, leading  to  issues  like  stock-outs,  which  harm  customer  satisfaction,  or overstocking,  which  increases  storage  costs  and  the risk  of  obsolescence.  This  research  addresses  these  challenges  by  applying  the  Fuzzy  Mamdani  method  to  optimize  spare parts inventory. The study focuses on transforming crisp stock data into fuzzy inputs to improve prediction accuracy. Data from  UD.WSP  for  the  year  2023  is  fuzzified  by  incorporating  variables  such  as  initial  stock,  sales  volume,  and  additional stock, with the output variable being the final stock level. The spare parts analyzed include LCDs, batteries, chargers, screen protectors, speakers, RAM, flex cables, rear cameras, front cameras, and SIM trays. The application of the Fuzzy Mamdani method resulted in a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 11%, indicating a high level of prediction accuracy. These findings demonstrate that the Fuzzy Mamdani method is a viable solution for optimizing spare parts inventory management, offering an advanced approach to managing inventory amidst uncertainty.
Keywords : Fuzzy Mamdani; Stock Optimization; Spareparts; Handphone

## 1. PENDAHULUAN
Ketatnya persaingan dalam dunia bisnis mengharuskan pelaku usaha untuk terus mengembangkan strategi yang adaptif,  termasuk  dalam  manajemen  inventaris  yang  efektif.  Dalam  bisnis  penjualan  suku  cadang  handphone, ketepatan  dalam  pengelolaan  stok  sangat  penting,  karena  stok  yang  akurat  berdampak  langsung  pada  efisiensi operasional  dan  kepuasan  pelanggan.  Metode  manajemen  stok  tradisional  sering  kali  tidak  memadai  untuk menangani kompleksitas dan ketidakpastian dalam peramalan permintaan, yang dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti  peluncuran  model  baru,  tingkat  kerusakan  perangkat,  dan  tren  pasar  yang  berubah.  Dengan berkembangnya  teknologi  informasi,  banyak  pesaing  yang  mampu  memanfaatkan  teknologi  canggih  untuk mengoptimalkan operasional mereka, termasuk dalam manajemen stok. Oleh karena itu, diperlukan sumber daya manusia  (SDM)  yang  terampil  dan  sistem  berbasis  teknologi  yang  mampu  mengelola  variabilitas  permintaan secara efektif. Salah satu usaha yang semakin popular dalam menghadapi era modern ini adalah bisnis penjualan elektronik,  di  mana  teknologi  memainkan  peran  kunci  dalam  memastikan  keberhasilan  operasional  di  tengah persaingan yang ketat [1].
Dalam  menjalankan  sebuah  badan  usaha,  perusahaan  memerlukan  produk  yang  harus  selalu  tersedia ketika  konsumen  membutuhkannya.  Ketersediaan  produk  tentu  akan  berkaitan  dengan  bagaimana  perusahaan mengendalikan dan mengatur stok barang di gudang penyimpanan. Pengaturan atau controlling yang baik akan menghasilkan  loyalitas  konsumen  yang  merupakan  keuntungan  bagi  perusahaan.  Selain  itu  perencanaan persediaan juga akan mempengaruhi aktivitas sehari – hari perusahaan tersebut [2].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1023-1032 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5836
Persediaan  perlu  dikendalikan  agar  memberikan  stok  yang  selalu  tersedia  kapanpun  dibutuhkan.  Jika persediaan tidak dapat dikendalikan maka akan menghasilkan kondisi dimana perusahaan akan kekurangan stok sehingga  tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan  konsumen  atau  kelebihan  stok  yang  mengakibatkan  penumpukan digudang  penyimpanan  [3].  Penumpukan  barang  baik  produk  jadi  atau  bahan  baku  akan  mengurangi ketersediaan  ruang  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh  perusahaan.  Penumpukan  produk  atau  barang  juga  akan membuat perusahaan harus menumpuk modal bisnis yang seharusnya dapat dipergunakan [4]
Menurut  A.  H.  Elyas  dan  J.  Prayoga,  [5] Sparepart  merupakan  alat  yang  dapat  mendukung  pengadaan barang dalam membantu kegiatan produksi”. Suku cadang adalah faktor utama yang dapat menentukan jalannya kegiatan  produksi  pada  perusahaan.  Oleh  sebab  itu  suku  cadang  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  dalam serangkaian aktivitas perusahaan [6].
Salah satu metode pengoptimalan persediaan bahan makanan yang dapat digunakan adalah metode fuzzy logic  mamdani.  Metode  ini  diyakini  dapat  mengatasi  permasalahan  ketidakpastian  dan  kompleksitas  dalam masalah  pengoptimalan  [7].  Dengan  melakukan  penerapan  metode  ini,  harapan  nantinya  adalah  pemilik  usaha petshop ini dapat memaksimalkan keuntungan dari penjualan makanan hewan kering dengan cara meminimalkan jumlah stok yang tidak terjual dan memaksimalkan jumlah stok makanan hewan yang terjual [8]
Penelitian  terdahulu  pernah  dilakukan  oleh  M.  Dary  Daffa  Haque  [9]  yang  membahas  tentang penggunaan  metode  mamdani  untuk  optimasi  stok  persediaan  makanan  hewan.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  model  logika  Fuzzy  Mamdani  dapat  mengoptimalkan  stok.  Perbedaan  penelitian  sebelumnya  dengan penelitian  yang  akan  diteliti  adalah  topik  yang  dibahas  dalam  penelitian  sebelumnya  membahas  tentang penggunaan metode fuzzy mamdani untuk optimasi persediaan stok makanan hewan, sementara pada penelitian yang akan diteliti akan membahas tentang penerapan metode fuzzy mamdani untuk optimalisasi stok spareparts handphone.  Objek  yang  akan  diteliti  pada  penelitian  sebelumnya  adalah  optumasi  persediaan  stok  makanan hewan, sedangkan pada penelitian yang akan diteliti adalah optimalisasi stok spareparts handphone.
Kemudian  pada  penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  V.  M.  Nasution  dan  G.  Prakarsa  [10]  memiliki perbedaan  dengan  penelitian  yang  akan  diteliti  adalah  topik  yang  dibahas.  Dalam  penlitian  sebelumnya membahas  tentang  penggunaan  metode  fuzzy  mamdani  untuk  optimasi  produksi  barang  ,  sementara  pada penelitian yang akan diteliti akan membahaa tentang penerapan metode fuzzy mamdani untuk optimalisasi stok spareprats  handphone.  Objek  yang  akan  diteliti  pada  penelitian  sebelumnya  adalah  optimasi  produksi  barang  , sedangkan pada peneltian yang akan diteliti stok spareparts handphone. Variabel yang digunakan pada penelitian sebelumnya  menggunakan  variable  input  yang  berupa  barang  yang  laku,  barang  yang  tersisa,  dan  tambahasan barang, sedangkan pada peneliti yang akan diteliti menggunakan variable input stok awal, spareparts yang terjual dan  penambahan  spareparts.  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sulistyo  [11],  memperoleh  hasil  bahwa penelitian  tersebu  menunjukkan  bahwa  penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  di  PT  Volta  Indonesia  Semesta berhasil meningkatkan akurasi prediksi produksi dengan MAPE sebesar 8,2%. Sistem ini terbukti efektif dalam mengoptimalkan perencanaan produksi, mengurangi biaya persediaan, dan merespons permintaan pasar dengan lebih  baik.  Sedangkan  penelitian  oleh  Safitri  [12],  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  metode  Fuzzy Tsukamoto  efektif  dalam  mengoptimalkan  produksi  mie  pedas  dengan  memperhitungkan  variabel  permintaan, persediaan,  dan  jumlah  produksi.  Meskipun  terdapat  kendala  terkait  kualitas  data,  metode  ini  berhasil menghasilkan  jumlah  produksi  yang  sesuai  dengan  tingkat  kepedasan  yang  diinginkan  konsumen.  Penerapan metode ini diharapkan meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan di warung mie pedas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Data  yang  digunakan  untuk  proses  analisis  adalah  data  stok  yang  diperoleh  secara  langsung  dari  UD  WSP. Gambar 1 dibawah ini merupakan diagram alur proses penelitian yang akan dilakukan
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Terdapat beberapa tahapan yang akan dilakukan pada proses penelitian ini. Berikut adalah penjelasan dari kerangka penelitian pada gambar 1 :
a. Perumusan Masalah
Menganalisis  masalah.  Pada  UD.  WSP  kerap  kali  terjadi  masalah  pada  manajemen  stok  seperti  terjadinya kekurangan stok dan penimbunan stok.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1023-1032 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5836
b. Pengumpulan Data
Untuk  memperoleh  pengumpulan  data  dan  informasi  dalam  pengelolahan  data,  perlu  adanya  pengumpulan data, pengumpulan data dilakukan dengan 2 cara yaitu, wawancara dan observasi.
1. Wawancara (Interview)
2. Pengamatan (Observasi)
c. Analisis Data
Setelah  data  terkumpul,  selanjutnya  yang  harus  di  lakukan  adalah  menganalisis  data  untuk  menyesuaikan model data yang dibutuhkan oleh algoritma.
d. Pengolahan data
Setelah  proses  analis  data,  tahap  selanjutnya  adalah  pengolaham  data  yang  di  lakukan  dengan  bantuan aplikasi Matlab.
e. Kesimpulan
Dalam  pengambilan  kesimpulan  diperoleh  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti.  Penraikan kesimpulan  dilakukan  peneliti  agar  penelitian  ini  kedepannya  akan  menjadi  bahan  informasi  untuk melakukan penelitian selanjutnya yang akan datang.

## 2.2 Variabel Penelitian
Untuk mencapai sistem yang baik dan handal dibutuhkan perencanaan yang baik pula. Penelitian ini dilakukan dengan  pengambilan  data  dari  UD.WSP.Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  seperti  yang disajikan pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Pengujian Variabel Fungsi Variabel Himpunan Fuzzy Input Stok Awal Sedikit Sedang Banyak Stok Yang Terjual Sedikit Sedang Banyak Tambah Stok Spareparts Sedikit Sedang Banyak Output Keputusan tentang seberapa banyak stok suku cadang yang harus disiapkan untuk memenuhi permintaan pasar dengan mempertimbangkan ketersediaan modal dan tersedia dan faktor – faktor lain yang relevan. Rendah Sedang Tinggi
Pada  tabel.  1  merupakan  gambaran  data  yang  akan  diperlukan  dalam  penelitian,  dimana  data  yang didapatkan akan di implementasikan dedalam metode fuzzy madani, penelitian ini akan melakukan perhitungan menggunakan  metode fuzzy  mamdani dengan  variabel  yang telah ditentukan oleh peneliti. Dilanjutkan dengan mengaplikasikannya ke software matlab.
Program  Matlab  sangat  cocok  digunakan  untuk  aplikasi  Sains,  karena  memiliki  hasil  yang  lebih  akurat dibandingkan menghitung secara manual. Selain itu Matlab juga memiliki kemampuan grafis yang sangat baik. Matlab adalah suatu software yang dapat membantu kita untuk melakukan perhitungan matematik, analisis data, mengembangkan algoritma, melakukan simulasi dan pemodelan, serta menyajikannya dalam bentuk grafis [13]

## 2.3 Proses Algoritma Logika Fuzzy
Logika Fuzzy adalah ilmu yang mempelajari tentang ketidakpastian. Tanpa mengabaikan faktor-faktor yang ada Logika  Fuzzy  dianggap  mampu  untuk  memetakkan  suatu  input  kedalam  suatu  output.logika  Fuzzy  dianggap sangat fleksibel dan memiliki toleransi terhadap data – data yang ada. Logika Fuzzy merupakan peningkatan dari logika Boolean yang berhadapan dengan konsep kebenaran Sebagian. Saat logika klasik menyatakan sebagai hal dapat  didefinisikan  dalam  istilah  biner  (0  atau  1,  hitam  atau  putih,  ya  atau  tidak),  logika  fuzzy  menggantikan kebenaran  Boolean  dengan  Tingkat  kebenaran  [14].  Fungi  keanggotaan  ( membership  Function )  pada  logika fuzzy  adalah  suatu  kurva  yang  menunjukkan  pemetaan  titik  –  titik  input  data  kedalam  nilai  keanggotaannya  ( sering  disebut  dengan  derajat  keanggotaan)  yang  memiliki  interval  0  sampai  1.  Salah  satu  cara  yang  dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi [15]. Beberapa fungsi keanggotaan adalah representasi linear dan  representasi kurva bahu [16].
Sistem  inferensi  fuzzy  merupakan  kerangka  komputasi  yang  didasarkan  pada  teori  himpunan  fuzzy, aturan fuzzy berbentuk IF-THEN, dan penalaran fuzzy. Dalam penalaran infrensi fuzzy terdapat 3 metode yaitu mamdani, tsukamoto dan sugeno [17]. Dalam penelitian ini ,  metode  mamdani digunakan,  keunggulan  metode Mamdani adalah pemahaman yang mudah dan perhitungan yang mudah [18] karena repsentasi inputan ke dalam

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1023-1032 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5836
mesin  yang  sederhana,  metode  ini  mudah  dipahami  dan  diterima  oleh  manusia.  Berikut  ini  adalah  penjelasan tahapan fuzzy mamdani 1. Pembentukan Himpunan Fuzzy (Fuzzyfikasi)
Variabel  input  dan  variable  output  dimasukkan  ke  dalam  himpunan  fuzzy  agar  dapat  digunakan  untuk menghitung  nilai  kebenaran  premis  pada  setiap  aturan.  Selain  itu,  keduanya  dibagi  menjadi  satu  atau  lebih himpunan fuzzy [19].
2. Inferensi
Basis pengetahuan terdiri dari Kumpulan aturan dengan pernyataan “JIKA” anteseden adalah prosedur yang mengikuti  kata  “JIKA..”  sedangkan  kata  “MAKA..”  disebut  sebagai  kata  konsekuen.  Untuk  aturan, pengetahuan  pakardiperlukan.  Jenis  peraturan  yang  biasa  digunakan  adalah:  JIKA  x  adalah  A  MAKA  y adalah B [20].
3. Kompoisisi Aturan
Metode  ini  dicapai  dengan  menentukan  nilai  Tingkat  keanggotaan  Cara  ini  didapatkan  dengan  mengambil nilai maksimum derajat keanggotaan berdasarkan output dari setiap rule yang sama, kemudian nilai tersebut membentuk daerah hasil komposisi beserta fungsinya digunakan untuk proses selanjutnya [21]
4. Defuzzifikasi
Input dari proses defuzzyfication adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy. Sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Jadi, jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil Suatu nilai kritis tertentu  sebagai  output  dapat  dikatakan  difuzzyfication  merupakan  langkah  mengkonversi  nilai  fuzzy  dari hasil  komposisi  aturan  ke  dalam  sebuah  bilangan  crisp.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah metode centroid [22]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Analisis data adalah upaya atau metode untuk mengubah data menjadi informasi sehingga karakteristiknya dapat dipahami dan digunakan untuk memecahkan masalah. Tujuan utama analisis data adalah untuk menemukan pola, tren, dan hubungan dalam data yang diolah. Data  yang adalah data  yang telah diproses dari UD.WSP. Dimana data  tersebut  merupakan  stok  awal,  stok  terjual,  Tambahan,  dan  stok  akhir  yang  merupakan  laporan  dari penjualan di tahun 2023. Data tersebut dapat dilihat dari tabel 2.
Tabel 2. Data stok dan penjualan tahun 2023 Nama Spareparts Stok Awal Terjual Tambahan Stok Stok Akhir LCD 500 400 200 300 Baterai 700 650 280 330 Charger 1000 850 400 550 Antigores 1000 1000 400 400 speaker 500 450 200 250 RAM 500 450 200 250 Flex Cable 400 350 160 210 Kamera Belakang 350 250 140 240 Kamera Depan 320 270 128 178 SIM Tray 300 280 120 140
Dari  masing  -  masing  variabel  tersebut  akan  dibentuk  fungsi  keanggotaan  fuzzy.  Adapun  fungsi keanggotaan sebagai berikut.
a. Variabel Stok Awal
Ditemukan  jumlah  minimum  barang  terjual  sebesar  300  dan  jumlah  maksimum  1000.  Terdapat  tiga himpunan dalam variabel stok awal yaitu Sedikit, Sedang, Banyak, dengan membagi ketiga daerah variabel tersebut secara sama besar. Semesta pembicaraan untuk variabel stok awal adalah rentang 0 hingga 1000.
Tabel 3. Himpunan Variabel Stok Awal Variabel Input Himpunan Fuzzy Interval Domain Stok Awal Sedikit 0 - 1000 0 - 300 - 650 Sedang 300 - 650 - 1000 Banyak 650 - 1000 - 1000
Berdasarkan  tabel  3,  dari  data  jumlah  terjual  terkecil  dan  terbesar,  fungsi  keanggotaan  didasarkan  pada representasi naik, segitiga, dan turun sebagai berikut.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
𝜇 Sedikit[ 𝑥 ] = { 𝑥 𝑥
𝜇 Sedang[ 𝑥 ]  =
{ 𝑥 𝑥 𝜇 Banyak[ 𝑥 ]  = { 𝑥
𝑥 𝑥
b. Variabel Terjual
Ditemukan minimum barang terjual sebesar 250 dan jumlah maksimum 1000. Terdapat tiga himunan dalam variabel  stok  awal  yaitu  Sedikit,  Sedang,  Banyak,  dengan  membagi  ketiga  daerah  variabel  tersebut  secara sama besar. Semesta pembicaraan untuk variabel stok awal adalah rentang 0 hingga 1000.
Tabel 4. Himpunan Variabel Terjual Variabel Input Himpunan Fuzzy Interval Domain Terjual Sedikit 0 - 1000 0 - 250 - 625 Sedang 250 - 625 - 1000 Banyak 625 - 1000 - 1000
Berdasarkan  tabel  4.  dari  data  harga  per  item  terkecil  dan  terbesar,  fungsi  keanggotaan  didasarkan  pada representasi naik, segitiga, dan turun sebagai berikut.
𝜇 Sedikit[ 𝑥 ] = { 𝑥 𝑥 𝜇 Sedang[ 𝑥 ]  =
{ 𝑥 𝑥 𝜇 Banyak[ 𝑥 ]  = { 𝑥
𝑥 𝑥
c. Variabel Tambahan
Ditemukan  tambahan  minimum  barang  terjual  sebesar  120  dan  jumlah  maksimum  400.  Terdapat  tiga himunan  dalam  variabel  stok  awal  yaitu  Sedikit,  Sedang,  Banyak,  dengan  membagi  ketiga  daerah  variabel tersebut secara sama besar. Semesta pembicaraan untuk variabel stok awal adalah rentang 0 hingga 400.
Tabel 5. Himpunan Variabel Tambahan Variabel Input Himpunan Fuzzy Interval Domain Tambahan Sedikit 0 - 400 0 - 120 - 260 Sedang 120 - 260 - 400 Banyak 260 - 400 - 400
Berdasarkan  tabel  5.,  dari  data  tambahan  terkecil  dan  terbesar,  fungsi  keanggotaan  didasarkan  pada representasi naik, segitiga, dan turun sebagai berikut.
𝜇 Sedikit[ 𝑥 ] = { 𝑥 𝑥
𝜇 Sedang[ 𝑥 ]  =
{ 𝑥 𝑥

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1023-1032 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5836
𝜇 Banyak[ 𝑥 ]  = { 𝑥
𝑥 𝑥
d. Variabel Stok
Ditemukan  harga  per  item  minimum  barang  terjual  sebesar  140  dan  jumlah  maksimum  550.  Terdapat  tiga himpunan dalam variabel stok awal yaitu Sedikit, Sedang, Banyak, dengan membagi ketiga daerah variabel tersebut secara sama besar. Semesta pembicaraan untuk variabel stok awal adalah rentang 0 hingga 550.
Tabel 6. Himpunan Variabel Stok Variabel Input Himpunan Fuzzy Interval Domain Tambahan Sedikit 0 - 550 0 - 140 - 345 Sedang 140 - 345- 550 Banyak 345 - 550 - 550
Berdasarkan  tabel  6,  fungsi  keanggotaan  didasarkan  pada  representasi  naik,  segitiga,  dan  turun  sebagai berikut.
𝜇 Sedikit[ 𝑥 ] = { 𝑥 𝑥 𝜇 Sedang[ 𝑥 ]  =
{ 𝑥 𝑥 𝜇 Banyak[ 𝑥 ]  = { 𝑥
𝑥 𝑥

## 3.2 Pembentukan Himpunan Fuzzy
Berdasarkan bentuk umum yang terdapat ada aturan dasar fuzzy mamdani dan jumlah dari himpunan fuzzy dari masing – masing variabel input, maka dapat dibentuk 27 rule fuzzy yang mungkin terjadi. Adapun atura-aturan tersebut dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Aturan Fuzzy No Variabel Input Output Stok Terjual Harga per Item Profit R1 Sedikit Sedikit Sedikit Sedikit R2 Sedikit Sedikit Sedang sedang R3 Sedikit Sedikit Banyak banyak R4 Sedikit Sedang Sedikit sedikit R5 Sedikit Sedang Sedang sedikit R6 Sedikit Sedang Banyak sedang R7 Sedikit Banyak Sedikit sedikit R8 Sedikit Banyak Sedang sedikit R9 Sedikit Banyak Banyak sedang R10 Sedang Sedikit Sedikit sedang .. .. .. .. .. R25 Banyak Banyak Sedikit sedikit R26 Banyak Banyak Sedang banyak R27 Banyak Banyak Banyak banyak

## 3.3 Representase Data
Data  yang  diperoleh  adalah  data  yang  telah  dari  UD.WSP.  dimana  data  tersebut  merupakan  data  stok  awal terjual, harga per item, profit, dan stok akhir yang merupakan data laporan dari  tahun 2023. Data tersebut dapat dilihat dari tabel 2.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1023-1032 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5836
Perhitungan  mencari  derajat  keanggotaan  menggunakan  contoh  fungsi  keanggotaan  berbentuk  segitiga, yang  sering  digunakan  dalam  sistem  logika  fuzzy.  Fungsi  keanggotaan  segitiga  didefinisikana  oleh  tiga parameter. Titik awal (a), titik puncak (b), dan titik akhir (c). bentuk umum fungsi keanggotaan segitiga. a. LCD 1. Stok Awal
Fungsi keanggotaan yang digunakan :
[   ]

## [   ]
2. Terjual
Fungsi keanggotaan yang digunakan :
[   ]

## [   ]
3. Tambahan
Fungsi keanggotaan yang digunakan :
[   ]

## [   ]
Selanjutnya, setiap derajat keanggotaan yang sudah dihitung, diproses kedalam 27 aturan fuzzy yang sudah  dibuat  sebelumnya,  kemudian  dari  27  rule  aturan  tersebut  tedapat  8  aturan  yang  cocok  untuk peramalan LCD yaitu R1, R2, R4, R5, R10, R11, R13 dan R14.
Untuk menentukan nilai 𝛼 − predikat, variabel digabungkan menggunakan operator AND. Pada fungsi inferensi harus mengetahui rule yang digunakan pada sistem untuk mendapatkan nilai yang akan digunakan pada proses defuzzifikasi
𝛼 − [ 𝑅 1] = min ( 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [500] ∩ 𝜇𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [400] ∩ 𝜇𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [200]) = min ( 0,28 ∩ 0,6 ∩ 0,42) = 0,28
Fungsi implikasi aturan
𝑧𝑛 = 𝑧𝑀𝑎𝑥 − 𝛼 predikatn × (zMax − zMin) = 345 − 0,28 × (345 − 140) = 287,6
𝛼 − [ 𝑅 2] = min ( 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [500] ∩ 𝜇𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [400] ∩ 𝜇𝑠𝑑𝑎𝑛𝑔 [200]) = min ( 0,28 ∩ 0,6 ∩ 0,57) = 0,26
Fungsi implikasi aturan
𝑧𝑛 = 𝑧𝑀𝑎𝑥 − 𝛼 predikatn × (zMax − zMin) = 550 − 0,26 × (550 − 140) = 443,3
𝛼 − [ 𝑅 4] = min ( 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [500] ∩ 𝜇𝑠𝑑𝑎𝑛𝑔 [400] ∩ 𝜇𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 [200]) = min ( 0,28 ∩ 0,4 ∩ 0,42) = 0,28
Fungsi implikasi aturan
𝑧𝑛 = 𝑧𝑀𝑎𝑥 − 𝛼 predikatn × (zMax − zMin) = 345 − 0,28 × (345 − 140) = 0,287,6
Lakukan  proses  yang  sama    sama  untuk  rule  R5,  R10,  R11  dan  R13  seperti  rule  yang  telah  di  buat diatas, sehingga untuk rule yang terakhir seperti berikut.
𝛼 − [ 𝑅 14] = min ( 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 [500] ∩ 𝜇𝑠𝑑𝑎𝑛𝑔 [400] ∩ 𝜇𝑠𝑑𝑎𝑛𝑔𝑖 [200]) = min ( 0,57 ∩ 0,4 ∩ 0,57 ) = 0,4
Fungsi implikasi aturan
𝑧𝑛 = 𝑧𝑀𝑎𝑥 − 𝛼 predikatn × (zMax − zMin) = 550 − 0,4 × (550 − 140) = 386
Selanjutnya menghitung nilai defuzzifikasi menggunakan rumus Weight Average (WA).
(  )         (  )
b. Baterai
Dengan  menggunakan  cara  yang  sama  pada  sparepart  LCD,  maka  diperoleh  nilai  WA  dari  Baterai  sebagai berikut.
(  )         (  )
c. Charger

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1023-1032 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5836
Dengan menggunakan cara yang sama pada sparepart Baterai, maka diperoleh nilai WA dari Charger sebagai berikut.
(  )         (  )
d. Antigores
Dengan  menggunakan  cara  yang  sama  pada  sparepart  Charger,  maka  diperoleh  nilai  WA  dari  Antigores sebagai berikut.
(  )         (  )
e. Speaker
Dengan  menggunakan  cara  yang  sama  pada  sparepart  Charger,  maka  diperoleh  nilai  WA  dari  Speaker sebagai berikut.
(  )         (  )
f. RAM
Dengan menggunakan cara yang sama pada sparepart Speaker, maka diperoleh nilai WA dari RAM sebagai berikut.
(  )         (  )
g. Flex Cable
Dengan  menggunakan  cara  yang  sama  pada  sparepart  RAM,  maka  diperoleh  nilai  WA  dari  Flex  Cable sebagai berikut.
(  )         (  )
h. Kamera Belakang
Dengan  menggunakan  cara  yang  sama  pada  sparepart  Flex  Cable,  maka  diperoleh  nilai  WA  dari  Kamera Belakang sebagai berikut.
(  )         (  )
i. Kamera Depan
Dengan  menggunakan  cara  yang  sama  pada  sparepart  Kamera  Belakang,  maka  diperoleh  nilai  WA  dari Kamera Depan sebagai berikut.
(  )         (  )
j. SIM Tray
Dengan  menggunakan  cara  yang  sama  pada  sparepart  Kamera  Depan,  maka  diperoleh  nilai  WA  dari  SIM Tray sebagai berikut.
(  )         (  )
Setelah  melakukan perhitungan bobot untuk seluruh rule  yang  menyinggung,  hasil bobot rule kemudian disajikan dalam bentuk tabel seperti pada tabel 8 berikut.
Tabel 8 . Hasil Perhitungan Stok Akhir Dengan Fuzzy Mamdani
Nama Spareparts Stok Awal  Terjual  Tambahan Stok  Stok Akhir  Stok Akhir uzzy Mamdani LCD 500 400 200 300 325,3717608 Baterai 700 650 280 330 326,6508197 Charger 1000 850 400 550 443,4 Antigores 1000 1000 400 400 345 speaker 500 450 200 250 311,931339 RAM 500 450 200 250 311,931339 Flex Cable 400 350 160 210 327,4523166 Kamera Belakang 300 250 120 170 216,9992424 Kamera Depan 300 270 120 150 231,99 SIM Tray 300 280 120 140 170,17

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 1023-1032 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5836

## 3.4 Menentukan Nilai MAPE
Pada  faktanya,  setiap  prediksi  pasti  ada  kesalahan,  tidak  ada  suatu  prediksi  yang  memiliki  tingkat  akurasi kebenaran  100%.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  perhitungan  tingkat  kesalahan  prediksi.  Semakin  kecil  nilai eror maka makin tinggi akurasi prediksinya.

## Tabel 9. Perhitungan Nilai MAPE
Nama Spareparts Data Stok Akhi (Xi)
Uzzy Mamdani (Fi) Xi - Fi |Xi-Fi| |Xi-Fi/Xi| LCD 300 276 24 24 0,08 Baterai 330 313 17 17 0,0515152 Charger 550 473 77 77 0,14 Antigores 400 481 -81 81 0,2025 speaker 250 274 -24 24 0,096 RAM 250 274 -24 24 0,096 Flex Cable 210 232 -22 22 0,1047619 Kamera Belakang 240 202 38 38 0,1583333 Kamera Depan 178 180 -2 2 0,011236 SIM Tray 140 162 -22 22 0,1571429 Jumlah 1,0974892 MAPE 11%

## (         )
Dari  hasil  perhitungan  MAPE  diperoleh  nilai  sebesar  11%,  berdasarkan  tabel  MAPE  nilai  sebesar  11% termasuk dalam kategori prediksi yang baik

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penerapan  metode  Fuzzy  Mamdani  dalam  manajemen inventaris stok spareparts handphone di UD.WSP untuk tahun 2023 berhasil memberikan hasil yang signifikan. Proses fuzzifikasi yang diterapkan pada variabel-variabel input seperti stok awal, jumlah terjual, dan tambahan stok  memungkinkan  sistem  untuk  mengubah  data  tegas  menjadi  data  fuzzy,  yang  kemudian  digunakan  untuk menghasilkan  prediksi  stok  akhir.  Dengan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  sebesar  11%,  metode  ini terbukti  memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi.  Angka  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  prediksi  yang dibangun mampu meminimalkan kesalahan prediksi, sehingga memberikan kepercayaan yang lebih besar dalam pengelolaan  stok  spareparts.  keandalan  metode  Fuzzy  Mamdani  dalam  penelitian  ini  mengindikasikan potensinya  untuk  diimplementasikan  lebih  luas  dalam  manajemen  inventaris,  khususnya  dalam  industri  yang memerlukan  pengelolaan  stok  yang  tepat  dan  efisien.  Dengan  memanfaatkan  sistem  ini,  perusahaan  dapat mengoptimalkan  ketersediaan  spareparts,  mengurangi  risiko  kehabisan  stok  atau  overstocking,  dan  pada akhirnya  meningkatkan  efisiensi  operasional  serta  kepuasan  pelanggan.  Kesuksesan  penelitian  ini  membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam meningkatkan model prediksi dan mengintegrasikan teknologi lain yang relevan untuk mengoptimalkan manajemen inventaris secara keseluruhan.

## REFERENCES
[1] P.  W.  Nofiani  and  M.  C.  Mursid,  “Pentingnya  Perilaku  Organisasi  dan  Strategi  Pemasaran  dalam  Menghadapi Persaingan  Bisnis  di  Era  Digital,” J.  Logistik  Bisnis ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  71–77,  2021,  [Online].  Available: https://ejurnal.poltekpos.ac.id/index.php/logistik/index
[2] S.  Indrawati  and  A.  F.  Rachmawati,  “Edukasi  Legalitas  Usaha  sebagai  Upaya  Perlindungan  Hukum  bagi  Pemilik UMKM,” J. Dedik. Huk. , vol. 1, no. 3, pp. 231–241, 2021, doi: 10.22219/jdh.v1i3.17113.
[3] Y.  Anis,  E.  N.  Wahyudi,  and  H.  C.  Kurniawan,  “Metode  Waterfall  dalam  Pengembangan  Sistem  Inventaris  Guna Meningkatkan Efisiensi Manajemen Stok Barang,” J.  Teknol.  Dan  Sist.  Inf.  Bisnis ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  329–338, 2024, doi: 10.47233/jteksis.v6i2.1351.
[4] M. J. Siregar, “Pengendalian Stok Spareparts Mobil Dengan Metode EOQ dan Min-Max Inventory,” J. Serambi Eng. , vol. 6, no. 3, pp. 2096–2101, 2021, doi: 10.32672/jse.v6i3.3121.
[5] A.  H.  Elyas  and  J.  Prayoga,  “Implementasi  Data  Mining  Pola  penjualan  Sparepart  Motor  Honda  Pada  Pt  Rotella Persada Mandiri Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Device  J. Inf. Syst. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 22–31, 2020, doi: 10.46576/device.v1i1.698.
[6] R.  P.  H.  Nst  and  Yahfizham,  “Sistem  Informasi  Manajemen  Proyek  Berbasis  Web  Pendataan  Suku  Cadang  Sepeda Motor,” JIB    J.  Informatics  Busisnes ,  vol.  02,  no.  01,  pp.  52–56,  2024,  [Online].  Available: https://jurnal.ittc.web.id/index.php/jibs/article/view/996
[7] S.  Yuliantika  and  D.  L.  Kartika,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  Mamdani  sebagai  Deteksi  Awal  Banjir  Lokal  di Bendung  Gerak  Serayu,” Sq.    J.  Math.  Math.  Educ. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  17–25,  2022,  doi: 10.21580/square.2022.4.1.11177.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[8] A. W. Alwendi and K. Samosir, “Pengembangan Dan Implementasi Metode Fuzzy Mamdani Untuk Penilaian Kinerja Penelitian Dosen,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5, no. 2, p. 333, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.533.
[9] M. Dary Daffa Haque, “Penerapan Logika Fuzzy Mamdani Untuk Optimasi Persediaan Stok Makanan Hewan,” Media Online) , vol. 4, no. 1, pp. 427–437, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1160.
[10]  V. M. Nasution and G. Prakarsa, “Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 129, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1719.
[11]  B.  H.  Sulistyo,  “IN-FEST  2024  Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Untuk  Pengambilan  Keputusan  Perencanaan Produksi Sebagai Optimalisasi Persediaan Stok IN-FEST 2024,” vol. 2, pp. 47–57, 2024.
[12]  A. Safitri, A. Azzahra, and S. T. Kurnia, “Pengendalian Untuk Mengoptimalkan Produksi Mie Pada Warung Mie Pedas Dengan  Menggunakan  Logika  Fuzzy  Berbasis  Metode  Tsukamoto,” J.  Deep  Learn.  Comput.  Vis.  Digit.  Image Process. , vol. 2, no. 1, pp. 21–28, 2024, [Online]. Available: https://doi.org/10.61255/decoding.v2i1.316
[13]  S.  Puji  Astuti,  “Pemanfaatan  Software  Matrix  Laboratory  (Matlab)  Untuk  Meningkatkan  Minat  Belajar  Mahasiswa Dalam  Pembelajaran  Fisika  Kinematika,” J.  Pendidik.  Berkarakter ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  54–57,  2020,  doi: https://doi.org/10.31764/pendekar.v3i2.2892.
[14]  U. Bakti, Hairudin, and R. Setiawan, “PENGARUH  HARGA, PERSONAL SELLING, KUALITAS PRODUK DAN WORD OF MOUTH TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN MOTOR PADA DEALER PT. YAMAHA PUTERA LANGKAPURA,” J. Cakrawal Ilm. , vol. 2, no. 4, pp. 1271–1280, 2021, doi: https://doi.org/10.53625/jcijurnalcakrawalaindonesia.v1i1.343.
[15]  S. Susanti and G. R. Nawangsit, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pemberian Beasiswa,” JIKA (Jurnal Inform. , vol. 7, no. 3, p. 248, 2023, doi: 10.31000/jika.v7i3.7626.
[16]  E.  G.  Wahyuni,  “Membandingkan  Tingkat  Efisiensi  Metode  Tsukamoto  dan  Sugeno  untuk  kasus  Pneumonia,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 2, p. 94, 2022, doi: 10.24014/coreit.v7i2.15085.
[17]  U.  Athiyah,  A.  P.  Handayani,  M.  Y.  Aldean,  N.  P.  Putra,  and  R.  Ramadhani,  “Sistem  Inferensi  Fuzzy:  Pengertian, Penerapan,  dan  Manfaatnya,” J.  Dinda    Data  Sci.  Inf.  Technol.  Data  Anal. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  73–76,  2021,  doi: 10.20895/dinda.v1i2.201.
[18]  M.  Furqan,  A.  Halim  Hasugian,  M.  Siddik  Hsb,  and  F.  Sains  dan  Teknologi,  “Penentuan  Kualitas  Bibit  Padi Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 529–539, 2021.
[19]  E.  R.  Y.  SAHULATA,  H.  J.  Wattimanela,  and  M.  S.  Noya  Van  Delsen,  “Penerapan  Fuzzy  Inference  System  Tipe Mamdani Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti Berdasarkan Data Jumlah Permintaan Dan Persediaan (Studi Kasus Pabrik Cinderela Bread House Di Kota Ambon),” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 14, no. 1, pp. 079–090, 2020, doi: 10.30598/barekengvol14iss1pp079-090.
[20]  N.  J.  Aruan,  “Implementasi  Fuzzy  Mamdani  Menentukan  Tingkat  Kepuasan  Penumpang  Trans  Metro  Deli  Kota Medan,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl. , vol. 6, no. 3, pp. 334–342, 2023, doi: 10.32493/jtsi.v6i3.30382.
[21]  N. Harefa and M. Marbun, “Implementasi Logika Fuzzy Mamdani Untuk Mengidentifikasi Tingkat Kecanduan Pelajar Terhadap Game Online,” JOISIE J. Inf. Syst. Informatics Eng. , vol. 4, no. Desember, pp. 128–138, 2020.
[22]  P. S. P. Sitorus, “MENGETAHUI WAKTU MATANGNYA PANGGANGAN DANGING SAPI DENGAN METODE MAMDANI DENGAN MODEL SEGITIGA DAN MOM,” J. Ilm. SP STINDO Prof. , vol. IX, no. 1, pp. 1–14, 2023, [Online]. Available: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK558907/