PENERAPAN METODE LOGIKA FUZZY SUGENO UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI PADA PT. NINA VENUS INDONUSA SUKABUMI

• ARA ARADIAN GUNAWAN
• 2020

---

ABSTRAKSI

 

 

Ara Aradian Gunawan (19162813), Penerapan Metode Logika Fuzzy Sugeno Untuk Prediksi JumlahProduksi Pada PT. Nina Venus Indonusa Sukabumi

 

PT Nina Venus Indonusa I yang beralamat di Jalan Angkrong Kampung Sundawenang Desa Sundawenang Kecamatan Parungkuda, merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pembuatan rambut palsu atau wig. Kesulitan perusahaan ini dalam memprediksi jumlah produksi dikarenakan suatu ketidakpastian jumlah permintaan di setiap periode waktunya yang dapat mengakibatkan produksi yang berlebihan atau tidak sesuai dengan permintaan.Sebelumnya terdapat penelitian yang berkaitan dengan prediksi jumlah produksi dengan menggunakan penerapan metode exponential smoothing dengan hasil pengujian kelayakan aplikasi dengan kategori layak dengan persentase skor sebesar 80% untuk keseluruhan aspek (Utomo dan Irmayansyah, 2018). Penelitian  terkait juga dilakukan menggunakan metode logika fuzzy mamdani dengan selisih sebesar 1,44 untuk hasil prediksi jumlah produksi (Yogaswara, 2017). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode logika fuzzy merupakan ilmu yang mempelajari mengenai ketidakpastian. Logika fuzzy juga mampu untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output dengan tepat (Rahakbauw, 2015).  Metode ini dipilih karena kemudahan yang diberikan oleh metode sugeno adalah bahasanya yang mudah dimengerti. Dan memiliki kelebihan yaitu lebih fleksibel terhadap penambahan parameter yang akan datang, dan juga proses pengolahan datanya lebih cepat dibandingkan dengan Mamdani (Aziz, dkk, 2018).

ABSTRACTION

 

Ara Aradian Gunawan (19162813), Application of Fuzzy Sugeno Logic Method For Prediction of Production Amount at PT. Nina Venus Indonusa Sukabumi

 

PT Nina Venus Indonusa I having its address at Jalan Angkrong, Kampung Sundawenang, Sundawenang Village, Parungkuda District, is a company engaged in the manufacture of wigs or wigs. The difficulty of this company in predicting the amount of production due to an uncertain amount of demand in each period of time that can result in excessive production or not in accordance with the demand. Previously there was research related to the prediction of the amount of production using the application of the exponential smoothing method with the results of the feasibility testing of applications with categories feasible with a percentage score of 80% for all aspects (Utomo and Irmayansyah, 2018). Related research was also carried out using the Mamdani fuzzy logic method with a difference of 1.44 for the prediction results of total production (Yogaswara, 2017). The method used in this study is the fuzzy logic method is the study of uncertainty. Fuzzy logic is also able to map an input space into an output space precisely (Rahakbauw, 2015). This method was chosen because the convenience provided by the Sugeno method is that the language is easy to understand. And it has the advantage of being more flexible to the addition of parameters to come, and also the processing of data is faster than Mamdani (Aziz, et al, 2018).

 

• Fuzzy Sugeno
• Prediksi
• Jumlah Produksi

DAFTAR PUSTAKA

 

Ayuningtias, L. P., Irfan, M., & Jumadi. (2017). Analisa Perbandingan Logic Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno, Dan Mamdani ( Studi Kasus?: Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru Fakultas Sains Dan Teknologi Uin Sunan Gunung Djati Bandung). Jurnal Teknik Informatika, 10(1), 9–16. https://doi.org/10.15408/jti.v10i1.6810

Aziz, M. A., Yusuf, A., Informasi, P. S., Sains, F., & Ampel, U. I. N. S. (2018). Prosiding SNST ke-9 Tahun 2018 Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim 287. 287–292.

Botutihe, M. H. (2017). Model Neural Network Berbasis Forward Selection Untuk Prediksi Jumlah Produksi Minyak Kelapa. ILKOM Jurnal Ilmiah, 9(3), 239–243. https://doi.org/10.33096/ilkom.v9i3.149.239-243

Lasmana, A. C. (2019). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Produksi Telur Ayam Pada PT. Sierad Produce Farm SG2 Sukabumi. Repository.Bsi.Ac.Id.

Manalu, E., Sianturi, F. A., & Manalu, M. R. (2017). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Prediksi Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Pemesanan Pada CV. Papadan Mama Pastries. Jurnal Mantik Penusa, 1(2), 16–21. https://ezp.lib.unimelb.edu.au/login?url=https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=ffh&AN=2008-10-Aa4022&site=eds-live&scope=site

Pahlevi, O., Sugandi, A., & Sintawati, I. D. (2019). Penerapan Algoritma Aprioro Dalam Pengendalian Kualitas Produk. Sinkron, 3(1).

Pribadi, D., Saputra, R. A., Hudin, J. M., & Gunawan. (2020). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (Cetakan Pe). Graha Ilmu.

Rahakbauw, D. L. (2015). Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Permintaan (Studi Kasus: Pabrik Roti Samarinda Ambon). Jurnal Ilmu Matematika Dan Terapan, 9(2), 121–134.

Utomo, R. B., & Irmayansyah. (2018). Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Prediksi Jumlah Produksi Minuman Teh di PT Futami Food & Beverages. 8(November), 37–48.

Yogaswara, R. M., Abdillah, G., & Nursantika, D. (2017). Prediksi Jumlah Produksi Barang Berdasakan Jumlah Permintaan Dan Jumla Persediaan CV. Cihanjuang Inti Teknik Menggunakan Logika Fuzzy Mamdani. 230293805, 7–12.