PENERAPAN LOGIKA FUZZY METODE SUGENO UNTUK MENENTUKAN JUMLAH PRODUKSI ROTI BERDASARKAN DATA PERSEDIAAN DAN JUMLAH PERMINTAAN

STUDI KASUS: PABRIK ROTI SARINDA AMBON

  • Dorteus L. Rahakbauw Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura
Keywords: Logika Fuzzy, permintaan, persediaan, produksi.

Abstract

Keuntungan yang maksimal diperoleh dari penjualan yang maksimal. Apabila jumlah produk yang diproduksi oleh perusahaan kurang dari jumlah permintaan maka perusahaan akan kehilangan peluang untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal dan sebaliknya. Oleh karena itu, perencanaan jumlah produk dalam Pabrik Roti Sarinda sangatlah penting. Agar dapat memenuhi permintaan pasar dengan tepat dan dengan jumlah yang sesuai. Faktor-faktor yang perlu diperhatikan dalam menentukan jumlah produk, antara lain: jumlah persediaan dan jumlah permintaan. Penulisan dan pembahasan pada penelitian ini adalah tentang sistem inferensi Fuzzy Metode Sugeno, penerapan sistem inferensi Fuzzy Metode Sugeno untuk menentukan jumlah produksi berdasarkan jumlah permintaaan dan data persediaan yang dimana data dari penulisan ini didapat dari Pabrik Roti Sarinda dengan menggunakan Matlab. Untuk membuat rancangan program yang bisa diharapkan dapat diaplikasikan dan dipakai, sehingga membantu proses penentuan jumlah produksi berdasarkan data persediaan dan jumlah permintaaan pada Pabrik Roti Sarinda. Logika Fuzzy Metode Sugeno dalam menentukan jumlah produksi roti berdasarkan data persediaan dan jumlah permintaan yang telah dibangun dapat digunakan untuk membantu perusahaan dalam mengambil sebuah keputusan dengan nilai kebenaran mencapai 86.92165%.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] Zimmermann, Fuzzy Set Theory and Its Application, Massachusetts: Kluwer Academic Publisher, 1991.
[2] L. Fauset, Fundamentals of Neural Networks, New Jersey: Prentice Hall, 1994.
[3] S. Kusumadewi, Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan Matlab dan Excel Link, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[4] S. Kusumadewi, Analisis dan Desain Sistem Fuzzy Menggunakan Tool Box Matlab, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2002.
[5] S. Kusumadewi and H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[6] M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar Jilid 1, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2005.
[7] Sukandy, M. Dwi, T. Basuki and S. Puspasari, Penerapan Metode Fuzzy Mamdani untuk Memprediksi Jumlah Produksi Minyak Sawit Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan (Studi Kasus PT Perkebunan Mitra Ogan Baturaja), Baturaja, 2014.
[8] M. Yunus and W. Atim, “Penerapan Logika Fuzzy (Mamdani) untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Produksi Minyak Sawit Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan (Studi Kasus: PT. Bosinda Cahaya Anugrah),” Jurnal Teknoinfo, vol. 10, no. 1, pp. 1-8, 2014.
Published
2018-02-01
How to Cite
[1]
D. Rahakbauw, “PENERAPAN LOGIKA FUZZY METODE SUGENO UNTUK MENENTUKAN JUMLAH PRODUKSI ROTI BERDASARKAN DATA PERSEDIAAN DAN JUMLAH PERMINTAAN”, BAREKENG, vol. 9, no. 2, pp. 121-134, Feb. 2018.

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>