karya ilmiyah 3

b. Inferensi

Mesin Inferensi :

[R4] IF Permintaan SEDANG And

Persediaan TINGGI THEN Produksi

Minyak Sawit RENDAH

α-predikat4 = μPmtSEDANG[x] ∩ μPsdTINGGI[y]

= min (0,61;0,31) = 0,31

[R5] IF Permintaaan SEDANG And

Persediaan SEDANG THEN Produksi

Minyak Sawit SEDANG

α-predikat5 = μPmtSEDANG[x] ∩ μPsdSEDANG[y]

= min (0,61;0,68) = 0,61

[R7] IF Permintaan TINGGI And

Persediaan TINGGI THEN Produksi

Minyak Sawit TINGGI

α-predikat7 = μPmtTINGGI[x] ∩ μPsdTINGGI[y]

= min (0,38;0,31) = 0,31

[R8] IF Permintaan TINGGI And

Persediaan SEDANG THEN Produksi

Minyak Sawit TINGGI

α-predikat8 = μPmtTINGGI[x] ∩ μPsdSEDANG[y]

= min (0,38;0,68) = 0,38

c. Komposisi Aturan

= 0,31

a1 = 0,31 (76 - 40) + 40

a1 = 51,16

= 0,61

a2 = 0,61 (76 - 40) + 40

a2 = 61,96

= 0,61

a3 = 130 - 0,61 (130 - 76)

a3 = 97,06

= 0,38

a4 = 130 - 0,38 (130 - 76)

a4 = 109,48

μ[z]Produksi =

⎩ ⎪ ⎪ ⎨

⎪ ⎪ ⎧

0,31 ; ≤ 51,16

; 51,16 ≤ ≤ 61,96

0,61 ; 61,96 ≤ ≤ 76

0,61 ; 76 ≤ ≤ 97.06

; 97,06 ≤ ≤ 109,48

0,38 ; ≥ 109,48

d. Defuzzifikasi

Dengan menggunakan Rumus (1), maka

dapat dilakukan perhitungan sebagai

berikut :

Z* = ,

,

Z* = 70,43985643 ≈ 70

Hasil perhitungan di atas menunjukkan

bahwa metode fuzzy Mamdani

memprediksi jumlah produksi minyak

sawit tersebut sebanyak 70 ton.

e. Form Login

Pada saat aplikasi dijalankan, maka

form awal yang akan tampil adalah Form

Login. Dimana pengguna dapat

memasukkan Nama Pengguna (Admin /

Pengguna) dan Kata Sandi agar button

Masuk dapat aktif. Apabila Nama

Pengguna dan Kata Sandi telah diisi

Form Menu Utama Admin

Apabila login diterima sebagai admin,

maka program akan menampilkan Form

Menu Utama seperti pada Gambar 8 :

Gambar 8. Form Menu Utama Admin

g. Form Menu Utama Pengguna

Apabila login sebagai Pengguna,

maka menu yang dapat digunakan hampir

sama dengan admin tetapi ada sedikit

perbedaan seperti terlihat pada Gambar 9 :

Gambar 9. Form Menu Utama Pengguna

h. Form Cari Data

Form Cari Data hanya akan muncul

ketika login diterima sebagai admin,

sedangkan pengguna juga dapat

melakukan pencarian data langsung dari

Form Kelola Data.

Gambar 10. Form Cari Data

i. Form Kelola Data

Pada Form Kelola Data ini, Admin /

pengguna dapat melakukan hak akses

antara lain : Simpan, Ubah, Hapus, dan

Keluar.

Gambar 11. Form Kelola Data

j. Form Ubah Variabel

Form Ubah Variabel hanya dapat

digunakan oleh Admin jika ingin

melakukan perubahan terhadap variabel

yang telah ada sebelumnya, hal ini

memungkinkan jika terjadi perubahan

kebijakan dari perusahaan.

Gambar 13. Form Ubah Variabel

l. Form Prediksi Produksi

Ketika button Prediksi pada Form

Utama diklik, maka Form Prediksi akan

muncul dan Admin / pengguna dapat

memprediksi jumlah produksi minyak

sawit dengan terlebih dahulu memasukkan

nilai persediaan dan permintaan.

Gambar 14. Form Prediksi Produksi

Berikut adalah hasil pengujian

prediksi produksi minyak sawit dengan

menggunakan data yang telah ada

sebelumnya yang diambil secara acak :

Tabel 4. Hasil Prediksi Produksi

Psd Prm Prd

(a)

Prediksi

Prd (b)

Selisih

(a-b) Ket Prd

30 90 100 69 31 M

11 93 90 105 15 M

25 99 103 79 24 M

21 76 80 82 2 M

15 60 65 67 2 M

33 120 122 82 40 TM

15 45 48 46 2 M

24 64 70 66 4 M

24 55 60 55 5 M

18 65 70 69 1 M

23 81 80 79 1 M

15 79 75 91 16 M

23 87 90 80 10 M

50 105 117 64 53 M

24 101 100 82 18 M

42 100 127 60 67 M

20 109 113 93 20 M

13 130 128 111 17 TM

14 100 90 92 2 M

18 120 127 100 27 TM

21 89 86 84 2 M

13 105 100 107 7 M

24 65 71 67 4 M

20 53 40 52 12 M

22 54 66 53 13 M

36 51 43 53 10 M

20 51 50 49 1 M

21 54 64 53 11 M

32 120 125 83 42 TM

10 87 83 111 28 M

Nilai Rata – rata 16,233333

Keterangan :

Psd : Persediaan

Prm : Permintaan

Prd (a) : Produksi Sebenarnya

KESIMPULAN

Berdasarkan pembahasan mengenai

Penerapan Metode Fuzzy Mamdani dalam

Memprediksi jumlah produksi minyak

sawit berdasarkan Data Persediaan dan

Jumlah Permintaan, maka dapat

Disimpulkan

1. Logika fuzzy dengan metode

Mamdani efektif diterapkan dalam

aplikasi untuk membantu pihak

perusahaan dalam memprediksi

jumlah produksi minyak sawit

berdasarkan data persediaan dan

jumlah permintaan ditinjau dari hasil

pengujian aplikasi.

2. Dari hasil uji coba prediksi dengan

menggunakan aplikasi diperoleh nilai

produksi yang memenuhi permintaan

sebesar 86,67% dari 30 data yang

dipilih secara acak.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Kusumadewi, Sri 2003, Artificial

Intelligence (Teknik dan Aplikasinya),

Graha Ilmu,Yograkarta. [2] AS,

Rosa 2011, Modul Pembelajaran

Rekayasa Perangkat Lunak, Modula,

Bandung.

[2] Simarmata, Janner 2010, Rekayasa

Perangkat Lunak, Andi Offset,

Yogyakarta..

[3] Sutojo, T, Mulyanto, E & Suhartono,

V 2011, Kecerdasan Buatan, Andi

Offset, Yogyakarta.

[4] Yulikuspartono 2004, Pengantar

Logika & Algoritma, Andi,

Yogyakarta

LOGIKA FUZZY DALAM OPTIMISASI PRODUKSI BARANG

MENGGUNAKAN METODE MAMDANI DAN METODE SUGENO