1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada jaman sekarang

BAB 1
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Pada jaman sekarang ini, sebagai manusia yang hidup di jaman yang
konsumtif, barang-barang keperluan sehari-hari terus dicari-cari seperti
makanan, baju, gadget, dan masih banyak lagi. Selain itu, jumlah produksi
diperbanyak kuantitasnya dengan menekan biaya seoptimal mungkin
sehingga meraih keuntungan yang setinggi mungkin. Jumlah permintaan akan
barang mesti diimbangi dengan jumlah produksi yang sepadan pula. Untuk
itu suatu perusahaan pasti akan melakukan riset maupun analisa terhadap
produk-produk yang akan ditawarkan ke pasaran atau konsumen. Pada
perusahaan, produksi barang akan memberikan pengaruh besar, karena
disamping untuk pengoptimalan bahan baku yang digunakan, hal ini juga
akan berpengaruh besar pada sektor biaya atau finansial. Dari masalah
produksi barang tersebut, banyak faktor yang mempengaruhi penentuan
jumlah produksi barang (Solikin F., 2011).
Banyaknya faktor yang terlibat dalam perhitungan menjadi kendala
pembuat keputusan dalam mengambil kebijakan menentukan jumlah barang
yang akan diproduksi. Faktor tersebut adalah: permintaan maksimum pada
periode tertentu, permintaan minimum pada periode tertentu, persediaan
maksimum pada periode tertentu, persediaan minimum pada periode tertentu,
produksi maksimum pada periode tertentu, produksi minimum pada periode
tertentu, permintaan saat ini, dan persediaan saat ini. Untuk itulah diperlukan
sebuah metode untuk mengatasi masalah tersebut (Ginanjar, 2011).
Metode yang paling sering digunakan adalah teori himpunan tegas.
Akan tetapi teori himpunan tegas tidak dapat dioperasikan atau digunakan
oleh khalayak umum (hanya orang analisis), karena selain agak rumit dalam
penghitungan, kendala-kendala dalam produksi juga akan memperumit
penyelesaian masalah optimasi produksi barang. Selain logika himpunan
tegas, teori fuzzy juga dapat digunakan dalam masalah optimasi produksi
barang. Logika Fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu
ruang input ke dalam suatu ruang output, memiliki ruang kontinu (Ula M.,
2014).
1
2
Teori Himpunan Fuzzy merupakan pengembangan dari teori himpunan
tegas. Dalam pengertian luas, logika fuzzy adalah suatu wilayah aplikasi
dalam teori himpunan fuzzy, dimana penggunaan konsep, prinsip, dan metode
yang dikembangkan dalam teori himpunan fuzzy digunakan untuk
merumuskan format yang mendekati, dalam mengambil keputusan (Wibisono
S.2013).
Pada masalah pengambilan keputusan produksi barang, salah satu
solusi untuk mengatasi masalah tersebut adalah sistem pendukung keputusan
untuk memperkirakan jumlah produksi barang menggunakan metode
penalaran Fuzzy Inference System (FIS) yang merupakan pengembangan dari
teori himpunan fuzzy. Untuk membuat sistem pendukung keputusan,
diperlukan pengetahuan tentang sistem informasi. Sistem Informasi adalah
proses yang menjalankan fungsi mengumpulkan, memproses, menyimpan,
menganalisis, dan menyebarkan informasi untuk tujuan tertentu (Turban
dkk,2006:49). Metode yang dapat digunakan dalam pengaplikasian logika
fuzzy pada produksi barang di perusahaan antara lain adalah metode
Mamdani, metode Tsukamoto, dan metode Sugeno (Solikin F., 2011). Dalam
tulisan ini, akan dilakukan perbandingan antara metode Sugeno dan
Tsukamoto dalam pengaplikasian logika fuzzy pada produksi barang di
perusahaan.
1.2
Perumusan Masalah
Dalam tulisan ini, masalah yang akan dibahas adalah:
1. Bagaimana menentukan banyaknya barang yang akan diproduksi oleh
suatu perusahaan menggunakan logika fuzzy dengan metode Sugeno?
2. Bagaimana menentukan banyaknya barang yang akan diproduksi oleh
suatu perusahaan menggunakan logika fuzzy dengan metode Tsukamoto?
3. Metode manakah yang paling mendekati dengan jumlah produksi pada
data asli?
1.3
Ruang Lingkup
Agar tidak menyimpang dari pokok pembahasan, pada skripsi ini penulis
membuat batasan masalah pada hal-hal sebagai berikut.
1. Bahasa pemrograman yang akan digunakan adalah PHP.
3
2. Perancangan menerapkan konsep Procedural Programming.
3. Menggunakan metode Sistem inferensi fuzzy Sugeno dan Tsukamoto
sebagai pendekatan solusi.
4. Banyaknya variabel dalam pengambilan keputusan produksi barang ada 3
macam, yaitu permintaan, persediaan, dan produksi barang.
Masing–masing variabel mempunyai 2 nilai linguistik, yaitu:
a). Untuk permintaan, nilai linguistiknya turun dan naik.
b). Untuk persediaan, nilai linguistiknya sedikit dan banyak.
c). Untuk produksi barang, nilai linguistiknya bertambah dan berkurang.
5. Besarnya permintaan, persediaan, dan jumlah produksi didapat dari data
perusahaan PT. Berlina Tbk.
1.4
Tujuan dan Manfaat
1.4.1
Tujuan
Tujuan yang ingin dicapai dari skripsi ini:
1. Untuk menentukan berapa banyaknya barang yang seharusnya diproduksi
oleh perusahaan jika variabel-variabelnya berupa bilangan fuzzy dengan
perhitungan menggunakan metode Fuzzy Inference System Sugeno dan
Tsukamoto.
2. Membandingkan kedua hasil dari Fuzzy Inference System Sugeno dan
Tsukamoto dengan data perusahaan. Metode yang paling mendekati data
perusahaan akan digunakan sebagai aplikasi untuk menentukan jumlah
produksi.
1.4.2
Manfaat
Manfaat yang didapat dari penyusunan skripsi ini:
1. Menambah wawasan tentang metode fuzzy Sugeno dan Tsukamoto
sebagai referensi dalam membuat aplikasi lain yang menerapkan metode
tersebut, khususnya dalam membuat sistem pendukung keputusan untuk
menghitung jumlah produksi barang.
2. Menginspirasi peneliti lain agar dapat menemukan metode alternatif yang
lebih efisien dalam mengembangkan penyelesaian masalah yang serupa di
kemudian hari.
4
3. Sebagai dasar dan contoh pengembangan dan penerapan logika fuzzy
khususnya metode Sugeno dan Tsukamoto
4. Sebagai sistem pendukung keputusan PT. Berlina Tbk. untuk menentukan
jumlah produksi mana yang lebih efektif untuk perusahaan.
1.5
Makalah yang Relevan
Dalam pembuatan skripsi ini, terdapat beberapa makalah yang relevan
mengenai topik penelitian penghitungan jumlah produksi barang antara lain
pada jurnal yang berjudul
“Implementasi Logika Fuzzy dalam Optimasi
Jumlah Pengadaan Barang Menggunakan Metode Tsukamoto” oleh Ula
Mutammimul (2014:2) menjelaskan bahwa sistem pendukung keputusan
menunjukkan sebagai sebuah sistem yang mendukung keputusan untuk
memperluas kapabilitas seseorang, namun tidak menggantikan penilaian
orang tersebut. Hal ini tentu membantu perhitungan produksi barang
mengingat masih banyak yang menghitung produksi barang secara manual.
Tujuannya untuk mempermudah transaksi dan pengadaan produksi barang.
Variabel yang digunakan ada 3 yaitu, permintaan, persediaan, dan pengadaan
barang.
Pada jurnal yang berjudul “Aplikasi Logika Fuzzy dalam Optimisasi
Produksi Barang Menggunakan Metode Mamdani dan Sugeno” oleh Fajar
Solikin (2011:7) menjelaskan bahwa dari masalah optimasi produksi barang
tersebut, banyak metode maupun teknik yang sudah digunakan. Metode yang
paling sering digunakan adalah logika himpunan tegas. Akan tetapi logika
himpunan tegas tidak dapat dioperasikan atau digunakan oleh khalayak
umum (hanya orang analisis), karena selain agak rumit dalam penghitungan,
kendala-kendala dalam produksi juga akan memperumit penyelesaian
masalah optimasi produksi barang. Selain logika himpunan tegas, logika fuzzy
juga dapat digunakan dalam masalah optimasi produksi barang. Metode yang
dapat digunakan dalam pengaplikasian logika fuzzy pada produksi barang di
perusahaan antara lain adalah metode Mamdani, metode Tsukamoto, dan
metode Sugeno.
Pada jurnal yang berjudul “Fermentation Process Modeling Using
Takagi-Sugeno Fuzzy Model” oleh Rania Hiary etc. (2012:70) menjelaskan
5
bahwa model logika fuzzy dapat menunjukkan suatu proses yang signifikan
dari masalah yang kompleks seperti menghitung jumlah produksi barang.
Pada jurnal yang berjudul “Penentuan Jumlah Produksi Kue Bolu
pada Nella Cake Padang dengan Sistem Inferensi Sugeno” oleh Miranda S.
dkk. (2013:4) menjelaskan bahwa penerapan penghitungan logika fuzzy
dalam sistem pendukung keputusan diperlukan karena masalah dalam
memproduksi
barang
secara
tidak
konsisten.
Banyak
faktor
yang
menyebabkan masalah produksi bisa terjadi seperti permintaan berubah-ubah,
persediaan yang tidak diketahui dengan jelas, dsb.
Oleh karena itu, pada jurnal “Implementation of Fuzzy Inference
System with Tsukamoto Method for Study Programme Selection” oleh Fenty
Ariani (2013:189) menjelaskan bahwa fuzzy inference system dapat
digunakan untuk pemilihan keputusan suatu masalah atau pendekatan solusi
suatu masalah.
1.6
Sistematika Penelitian
BAB 1 PENDAHULUAN
Bab ini menjelaskan tentang latar belakang penulisan, identifikasi
masalah, tujuan dan manfaat, ruang lingkup, metodologi penelitian,
jurnal yang relevan, dan sistematika penulisan yang digunakan pada
penulisan skripsi.
BAB 2 LANDASAN TEORI
Bab ini menjelaskan teori dasar dan metode yang akan digunakan
untuk mendukung perancangan program yang akan dijalani.
BAB 3 METODE PENELITIAN
Bab ini menjelaskan metode penelitian yang meliputi gambaran secara
umum dari permasalahan yang dihadapi, serta usulan dalam
menyelesaikan masalah melalui program yang akan dirancang
BAB 4 ANALISIS DAN BAHASAN
Bab ini menjelaskan tentang analisis metode dan membahas
perancangan program berbasis web dan mengevaluasi kinerja program
BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN
Bab ini berisi tentang kesimpulan dari perancangan program yang
telah dibuat dan saran yang berguna untuk penelitian kedepannya
6