Menentukan Jumlah Produksi Berdasarkan Permintaan dan

Anitaria dan Marlina
SEMNASTIKAUNIMED
ISBN:978-602-17980-9-6
Menentukan Jumlah Produksi Berdasarkan Permintaan dan Persediaan
Dengan Logika Fuzzy Menggunakan Metode Mamdani
Anitaria Simanullang1), Marlina Setia Sinaga2) Jurusan
Matematika FMIPA UNIMED
[email protected]), [email protected] 2)
Abstrak
Perkiraan pengambilan keputusan perusahaan dalam menentukan jumlah produksi pada periode selanjutnya adalah
bergantung pada jumlah permintaan dan persediaan dari periode sebelumnya.Jumlah permintaan dan persediaan
merupakan suatu hal yang tidak dapat dipastikan Karena permintaan dapat berubah-ubah setiap periodenya.Logiak
fuzzy merupakan ilmu yang dapat menganalisa ketidakpastian.Penelitian ini menerapkan pengaplikasian logika
fuzzydengan menggunakan metode Mamdani untuk menentukan jumlah produksi berdasarkan permintaan dan
persediaan. Untuk mendapatkan keluaran dari metode ini diperlukan empat tahap, yaitu : 1) pembentukan himpuann
fuzzy, 2) aplikasi fungsi implikasi, 3) komposisi aturan, 4) defuzzyfikasi. Pada tahap defuzzyfikasi, dapat ditentukan
keputusan jumlah produksi perusahaan.
Kata Kunci: Logika Fuzzy, jumlah produksi, Metode Mamdani
mengalami
1. PENDAHULUAN
kerugian
karena
permintaan
1.1 Latar Belakang
pasar yang menurun sehingga hasil produksi
Pada saat ini setiap perusahaan yang
tidak dapat dipasarkan dan menambah biaya
bergerak di bidang industri dihadapkan pada
penyimpanan
suatu masalah, yaitu semakin meningkatnya
menghindari
tingkat persaingan yang kompetitif.Hal ini
perusahaan memerlukan suatu cara yang
mengharuskan
dapat
merencanakan
produksi
perusahaan
atau
supaya
untuk
menentukan
dapat
jumlah
memenuhi
atau
pergudangan.
permasalahan
mengoptimalkan
Untuk
tersebut,
jumlah
produksi
setiap harinya bahkan setiap bulannya.
Dalam
optimasi
produksi,
banyak
permintaan pasar dengan tepat waktu dan
metode yang digunakan.Metode yang paling
dengan jumlah yang sesuai.
sering di gunakan adalah metode himpunan
Permintaan konsumen yang berubah-
logika tegas. Akan tetapi, logika himpunan
ubah setiap hari bahkan setiap bulan,
tegas
menjadi
bagi
digunakan oleh khalayak umum (hanya
kadang tidak
orang analisis), karena selain agak rumit
mampu memenuhi permintaan pasar karena
dalam penghitungan, kendala-kendala dalam
permintaan yang meningkat dan tidak ada
produksi
persediaan.Perusahaan
penyelesaian masalah optimasi produksi
perusahaan
permasalahan
ini.Perusahaan
serius
juga
dapat
tidak
dapat
juga
dioperasikan
akan
Seminar Nasional Matematika: Peran Alumni Matematika dalam Membangun Jejaring
Kerja dan Peningkatan Kualitas Pendidikan, 6 Mei 2017,
Fakultas Matematika Universitas Negeri Medan
atau
memperumit
Anitaria dan Marlina
SEMNASTIKAUNIMED
ISBN:978-602-17980-9-6
Selain
himpunan tegas,
periode tertentu, persediaan maksimum dan
logika fuzzy juga dapat digunakan dalam
minimum pada periode tertentu, produksi
masalah optimasi produksi barang.
maksimum dan minimum pada periode
barang.
logika
Logika fuzzy merupakan logika yang
berhadapan
dengan
konsep
kebenaran
sebagian, dimana logika himpunan tegas
menyatakan bahwa segala hal dapat di
tertentu, permintaan saat ini, dan persediaan
saat ini.Untuk itulah diperlukan sebuah
metode untuk mengatasi masalah tersebut.
Metode yang dapat digunakan dalam
ekspresikan dalam istilah binary (0 atau
pengaplikasian logika fuzzy dalam proses
1).Logika
pengoptimalan
memungkinkan
fuzzy
nilai
produksi
salah
satunya
keanggotaanantara 0 dan 1.Berbagai teori
adalah metode Mamdani. Metode Mamdani
didalam
fuzzy
sering dikenal sebagai metode max-min.
menunjukkan bahwa pada dasarnya logika
Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim
fuzzy dapat digunakan untuk memodelkan
Mamdani
berbagai sistem. Logika fuzzy dianggap
mendapatkan output diperlukan empat tahap
mampu
input
: pembentukan himpunan fuzzy, aplikasi
kedalam suatu output tanpa mengabaikan
fungsi implikasi(aturan), komposisi aturan,
faktor–faktor
dan penegasan (deffuzy). (Kusumadewi,
perkembangan
untuk
logika
memetakan
yang
diyakini sangat
ada.
suatu
Logika
fleksibel dan
fuzzy
memiliki
pada
Tahun
1975.
Untuk
2004).
toleransi terhadap data-data yang ada dan
tidak membutuhkan model matematis yang
kompleks
untuk
Berdasarkan latar belakang tersebut
di atas, maka dirumuskan masalah yaitu,
logika fuzzy, akan dihasilkan suatu model
bagaimana penerapan logika Fuzzy metode
dari
Mamdani untuk mengoptimalkan produksi
suatu
Dengan
Rumusan Masalah
menggunakan
(Setiadji,
2012).
mengoperasikannya
1.2
sistem
yang
mampu
barang berdasarkan data permintaan dan
memperkirakan jumlah produksi.
Banyaknya faktor yang terlibat dalam
perhitungan
keputusan
menjadi
dalam
menentukan
akandiproduksi.
kendala
mengambil
jumlah
Faktor
persediaan.
pembuat
kebijakan
1.3 Batasan Masalah
barang
yang
Dari latar belakang di atas, agar
tersebut
adalah
pembahasan tidak terlalu luas maka
permintaan maksimum dan minimum pada
Seminar Nasional Matematika: Peran Alumni Matematika dalam Membangun Jejaring
Kerja dan Peningkatan Kualitas Pendidikan, 6 Mei 2017,
Fakultas Matematika Universitas Negeri Medan
Anitaria dan Marlina
SEMNASTIKAUNIMED
ISBN:978-602-17980-9-6
penulis membatasi masalah yang akan
2. Melalui
diselesaikan :
penelitian
perusahaan
1. Banyaknya
variabel
metode
dalam
dapat
yang
ini,
mengetahui
lebih
efektif
pengambilan keputusan produksi
dengan membandingkan
barang ada 3 macam, yaitu
produksi
permintaan,
metode Mamdani dengan hasil
persediaan,
dan
dari
hasil
perhitungan
produksi perusahaan.
produksi barang.
2. Himpunan fuzzy yang digunakan
dalam
proses
hanya
ada
pengoptimalan
dua
dari
Manfaat
Manfaat dari
setiap
penelitian ini
adalah
variabel, yaitu untuk variabel
diharapkan
permintaan himpunan fuzzynya
pertimbangan
adalah naik dan turun, untuk
menggunakan metode ini apabila hasil
variabel persediaan sedikit dan
perencanaan
dan
banyak
produksi
untuk
berkurang
variable
dapat
menjadi
bahan
bagi
perusahaan
untuk
produksi
lebih
baik
dari
perencanaan produksi perusahaan.
dan
bertambah.
2.
3. Tidak memperhitungkan harga
dan keadaan ekonomi dalam
Landasan Teori
2.1 Logika fuzzy
Logika (logic) berasal dari bahasa
Yunani “logos” yang berarti kata, ucapan,
proses pengoptimalan.
optimasi menggunkan
atau alasan. Logika memainkan perann
metode mamdani sebagai system
penting di dalam dalam berbagai ilmu,
4. Proses
inferensy
fuzzy
dan
centroid
penalaran sintatik,
Tujuan Penelitiam
1. Penelitian ini bertujuan untuk
mengetahui
jumlah
antara lain di bidang matematika dan ilmu
computer. Logika ini lebih mengacu pada
sebagai defuzifikasinya.
1.4
1.5
produksi
suatu pernyataan-pernyataan yang dapat
bernilai benar (true) atau salah (false) dan
barang dalam suatu perusahaan
menghasilkan
dengan
pernyataan-pernyataan
Mamdani.
menggunakan
metode
karena menghasilkan
kesimpulan
berdasarkan
tersebut
(F.
Soesianto dan Djoni Dwijono,2003) Ada
dua konsep logika, yaitu logika tegas dan
Seminar Nasional Matematika: Peran Alumni Matematika dalam Membangun Jejaring
Kerja dan Peningkatan Kualitas Pendidikan, 6 Mei 2017,
Fakultas Matematika Universitas Negeri Medan
Anitaria dan Marlina
SEMNASTIKAUNIMED
ISBN:978-602-17980-9-6
logika fuzzy. Logika tegas hanya mengenal
dua keadaan yaitu : ya atau tidak, on atau
2.2 Himpunan Kabur (Fuzzy)
off, high atau low, 1 atau 0. Logika semacam
Himpunan
adalah
fuzzy
suatu
ini disebut dengan logika himpunan tegas.
himpunan yang berisi elemen yang memiliki
Sedangkan logika fuzzy adalah logika yang
berbagai tingkat keanggotaan di himpunan
menggunakan
kesamaran.
tersebut. Hal ini berbeda dengan himpunan
Sehingga logika fuzzy adalah logika dengan
klasik atau himpunan tegas karena anggota
tak hingga banyak nilai kebenaran yang
dari himpunan tegas tidak akan menjadi
dinyatakan dalam
anggota kecuali nilai dan
konsep
sifat
bilangan
real
dalam
selang (0,1).
keanggotaan
mereka penuh atau lengkap dalam himpunan
Logika fuzzy merupakan suatu cara
itu (nilai keanggotaan mereka diberi nilai 1).
yang tepat untuk memetakan suatu ruang
Nilai keanggotaan elemen dalam himpunan
input kedalam suatu ruang output, yamg
fuzzy tidak perlu lengkap, juga dapat
mempunyai
nilai
Fuzzy
menjadi anggota himpunan fuzzy lain pada
dinyatakam
dalam
suatu
semesta yang sama.Himpunan logika fuzzy
keanggotaan dan derajat dari kebenaran.
didasarkan pada gagasan untuk memperluas
Oleh sebab itu, sesuatu dapat dikatakan
jangkauan fungsi karakteristik hingga fungsi
sebagian benar dan sebagian salah pada
tersebut akan mencakup bilangan real pada
waktu yang sama(Muttamimul, 2014).
interval [0,1].
Logika
fuzzy
continue.
derajat
yang
dari
pertama
kali
diperkenalkan oleh Lotfi Zadeh merupakan
2.3 Operasi Himpunan fuzzy
Operasi himpunan kabur diperlukan
perluasan dari logika konvensional Boolean
yang
konsep
telah
diperluas untuk
kebenaran
menangani
parsial.Logika
fuzzy
untuk
proses
inferensi
atau
penalaran.
Dalam hal ini yang dioperasikan adalah
memberikan solusi praktis dan ekonomis
derajat
untuk
yang
keanggotaannya sebagai hasil dari operasi
kompleks. Aturan dasar logika fuzzy
tidak
dua
membutuhkan
ynag
2011).Ada 3 operator dasar yang himpunan
mengendalikan
model
sistem
matematis
kompleks untuk mengoperasikannya, yang
dibutuhkan adalah pemahaman praktis dan
keanggotannya.Derajat
buah
himpunan
kabur
(sutojo,
fuzzy :
1. Operator and (konjungsi) fuzzy
teoritis dari perilaku system keseluruhan.
Seminar Nasional Matematika: Peran Alumni Matematika dalam Membangun Jejaring
Kerja dan Peningkatan Kualitas Pendidikan, 6 Mei 2017,
Fakultas Matematika Universitas Negeri Medan
Anitaria dan Marlina
SEMNASTIKAUNIMED
ISBN:978-602-17980-9-6
kongjungsi fuzzy dari A dan B
nilai keanggotaan adalah dengan melalui
dilambangkan dengan
pendekatan fungsi.
dan
Fungsi keanggotaan digunakan untuk
didefenisikan oleh :
[ ]
mendapatkan derajat keanggotaan dari suatu
[ ]
data terhadap himpunan semestanya.Ada
beberapa fungsi keanggotaan yang bisa
2. Operator OR (disjungsi) fuzzy
Disjungsi fuzzy dari A dan B
digunakan salah satunya adalah representasi
dilambangkan dengan
kurva linier.
dan
Pada representasi linier, pemetaan
didefenisikan oleh :
[ ]
input
[ ]
ke
derajat
keanggotaannya
digambarkan sebagai suatu garis lurus.
Bentuk ini paling sederhana dan menjadi
pilihan yang baik untuk mendekati suatu
3. Operator NOT
Menurut Klir (1995), range derajat
konsep yang kurang jelas.Ada dua keadaan
keanggotaan dalam interval tertutup
himpunan fuzzy yang linier.
antara 0 dan 1, disebut compleme
dari
himpunan
fuzzy
dengan
bersesuaian
yang
1. Representasi linier naik
Pada
representasi
linier
naik,
himpunan
pemetaan input kederajat keanggotaannya
dan
digambarkan sebagai sebuah garis lurus.
universal X dinotasikan
Representasi
didefenisikan :
fungsi
keanggotaan
untuk
linier naik adalah:
[ ]
2.4 Fungsi Keanggotaan Fuzzy
Fungsi
function)
keanggotaan
adalalah
suatu
(membership
kurva
yang
menunjukkan pemetaan titik-titik input data
ke
dalam
niali
memiliki interval
keanggotaannya
yang
0 sampai 1. Salah satu
cara yang digunakan untuk mendapatkan
{
Keterangan:
a = nilai domain yang mempunyai derajat
keanggotaan satu
b = nilai domain yang mempunyai derajat
keanggotaan nol
x = nilai input yang akan di ubah ke dalam
bilangan fuzzy.
Seminar Nasional Matematika: Peran Alumni Matematika dalam Membangun Jejaring
Kerja dan Peningkatan Kualitas Pendidikan, 6 Mei 2017,
Fakultas Matematika Universitas Negeri Medan
Anitaria dan Marlina
SEMNASTIKAUNIMED
ISBN:978-602-17980-9-6
(tidak saling bergantungan) (Kusumadewi,
2004).
2. Representasi linier turun
Representasi
ini
merupakan
Fuzzy mamdani merupakan salah
kebalikan yang pertama.Garis lurus dimulai
satu metode yang sangat fleksibel dan
dari domain dengan derajat keanggotaan
memiliki toleransi pada data yang ada.Fuzzy
tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak
mamdani memiliki kelebihan, yakni lebih
menurun ke nilai domain yang memiliki
ituitif dan hasil yang diperoleh dapat lebih
derajat keanggotaan lebih rendah.
mudah dipahami, diterima oleh banyak
pihak. Fuzzy mamdani juga lebih cocok
[ ]
{
a = nilai domain yang mempunyai derajat
keanggotaan satu
b = nilai domain yang mempunyai derajat
keanggotaan nol
x = nilai input yang akan di ubah ke dalam
bilangan fuzzy
Metode Mamdani sering dikenal
metode
max-min.
metode
ini
diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada
tahun 1975.Bentuk metode ini, pada setiap
aturan yang berbentuk implikasi (sebab
kongjungsi
anteseden
(AND)
yang
berbentuk
mempunyai
nilai
keanggotaan berbentuk minimum (min),
sedangkan
berbentuk
Untuk mendapatkan output dengan
menggunakan
metode
Kusumadewi
dan
mamdani,
fuzzy
Purnomo
(2004)
menuliskan ada empat tahap yang harus
dilakukan yaitu : pembentukan himpunan
fuzzy, aplikasi fungsi implikasi, komposisi
aturan, dan penegasan.
2.5 Metode Mamdani
akibat)
berdasarkan input
yang diterima berasal dari manusia.
Keterangan:
dengan
pengerjaannya
proses
konsekuen
maksimum
gabungannya
(max),
karena
himpunan aturan-aturan bersifat independen
2.5.1 Pembentukan himpunan fuzzy
Pada proses fuzzyfikasi langkah yang
pertama
dilakukan
variable fuzzy
adalah
menentukan
dan himpunan fuzzynya.
Kemudian menentukan derajat kesepadana
antara
data
masukan
fuzzy
dengan
himpunan fuzzy yang telah didefenisikan
untuk setiap variable masukan system dari
setiap aturan fuzzy.Pada metode mamdani,
baik variable input maupun variable output
dibagi menjadi satu atau lebih himpunan
fuzzy (Abidin dkk, 2012).
Seminar Nasional Matematika: Peran Alumni Matematika dalam Membangun Jejaring
Kerja dan Peningkatan Kualitas Pendidikan, 6 Mei 2017,
Fakultas Matematika Universitas Negeri Medan
Anitaria dan Marlina
SEMNASTIKAUNIMED
ISBN:978-602-17980-9-6
∫
2.5.2 Aplikasi Fungsi Implikasi
Pada
metode
mamdani,
, untuk variable
∫
kontinu, atau
fungsi
∑
implikasi yang digunakan adalah min.
, untuk variable diskrit
∑
Metode Penelitian
3.
2.2.3 Komposisi Aturan
Data yang digunakan pada penelitian
Tidak seperti penalaran monoton,
ini adalah data buatan (artificial).Tahap-
apabila sistem terdiri dari beberapa aturan,
tahap yang dilakukan dalam penelitian ini
maka inferensi diperoleh dari kumpulan dan
adalah identifikasi masalah, studi literature,
korelasi antar aturan. Ada tiga metode yang
dan penentuan jumlah produk.Pada tahap
digunakan dalam melakukan inferensi fuzzy,
identifikasi masalah, permasalahan yang
yaitub: max, additive, dan probabilistic OR.
dibahas adalah menentukan jumlah produksi
2.5.4 Metode Penegasan (Defuzzyfikasi)
berdasarkan
Input dari proses defuzzy adalah
permintaan
dan
persediaan
menggunakan
dengan
metode
suatu himpuna fuzzy yang diperoleh dari
mamdani.Dalamproses pengumpulan data
komposisi aturan-aturan fuzzy, sedangkan
untuk
output yang dihasilkan merupakan suatu
menggunakan teknik pengumpulan data,
bilangan pada domain himpunan fuzzy
yaitu metode pengumpulan data dengan cara
tersebut. Sehingga jika diberikan suatu
melakukan
himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka
ilmiah, jurnal, dan sebagainya
harus dapat diambil suatu nilai scrip tertentu
menyangkut dengan logika fuzzy khususnya
sebagi output. Menurut (Setiadji, 2010),
pada sistem inferensi fuzzy pada metode
defuzzifikasi merupakan komponen penting
mamdani
dalam pemodelan system samar.
inferensi dan defuzyfikasi dengan metode
Ada beberapa metode defuzzy yang
bisa
dipakai
pada
komposisi
Centroid (Composite Moment). Pada metode
solusi
crips
diperoleh
caramengambil titik pusat
penelitian,
penggalian
untuk
peneliti
literature,
tahap-tahap
karya
yang
fuzzyfikasi,
centroid.
aturan
Mamdani, salah satunya adalah metode
ini,
melakukan
dengan
4. Hasil dan Pembahasan
Penyelesaian
masalah
optimasi
produksi barang akan menggunakan logika
daerah fuzzy.
Secara umum dirumuskan :
Seminar Nasional Matematika: Peran Alumni Matematika dalam Membangun Jejaring
Kerja dan Peningkatan Kualitas Pendidikan, 6 Mei 2017,
Fakultas Matematika Universitas Negeri Medan
Anitaria dan Marlina
SEMNASTIKAUNIMED
ISBN:978-602-17980-9-6
fuzzy, yaitu dengan menggunakan metode
mamdani.
Suatu perusahaan kendaraan bermotor
memproduksi
sepeda
motor
jenis
A.
Menurut data 1 tahun terakhir, permintaan
terbesar mencapai 7000 unit perbulan, dan
4.1 Analisis Masalah
Variabel
yang
digunakan
untuk
permintaan
terkecil
sampai
perbulan.
dua vaiabel input yaitu persediaan dan
terbanyak sampai 750 unit perbulan, dan
permintaan. variabel output yang dihitung
terkecil pernah hanya 100 unit perbulan.
adalah produksi barang. variabel permintaan
sampai saat iniperusahaan baru mampu
memiliki 2 himpunan fuzzy yaitu naik dan
memproduksi
turun,
maksimum 10000 unit perbulan, dan untuk
persediaan
memiliki
2
barang
unit
menetukan tingkat persediaan terdiri dari
variabel
persediaan
2000
sepeda
digudang
motor
tersebut
himpunan fuzzy yaitu banyak dan sedikit,
kepentingan
kelancaran
manajemen
dan variabel produksi memiliki 2 himpunan
perusahaan,
diharapkan
perusahaan
fuzzy yaitu bertambah dan berkurang.
memproduksi
kaidah aturan yang digunakan untuk
melakukan inferensi terdiri dari aturan
sebagai berikut :
[R1] Jika permintaan Turun, dan Persediaan
maka
Banyak,
produksi
barang
Berkurang[R1] Jika permintaan Turun,
paling
tidak
1500
unit
perbulan.
Tabel Data
Terbesar
Terkecil
Permintaan
7000
2000
Persediaan
750
100
Produksi
10000
1500
dan Persediaan Sedikit, maka produksi
barang Berkurang[R1] Jika permintaan
Naik,
dan
produksi
Persediaan
barang
Banyak,
Bertambah[R1]
maka
Jika
Penyelesaian masalah untuk kasus
Penentuan jumlah produksi menggunakan
metode Mamdani adalah sebagai berikut:
permintaan Naik, dan Persediaan Banyak,
langkah 1: Menentukan himpunan fuzzy
maka produksi barang Bertambah
dari variabel-variabel yang terkait. Pada
kasus ini, ada tiga variabel yang akan di
4.2 Penyelesaian Masalah Menggunakan
Metode Mamdani
Data yang digunakan pada penelitian
modelkan :
a) Permintaan (x) (pmt), terdiri dari dua
himpunan fuzzy, yaitu Turun dan
ini adalah data buatan (artificial).
Seminar Nasional Matematika: Peran Alumni Matematika dalam Membangun Jejaring
Kerja dan Peningkatan Kualitas Pendidikan, 6 Mei 2017,
Fakultas Matematika Universitas Negeri Medan
Anitaria dan Marlina
SEMNASTIKAUNIMED
ISBN:978-602-17980-9-6
Naik.Dengan menggunkaan representasi
kurva linier diperoleh persamaan :
[ ]
{
[ ]
{
Aturan
5000 unit, maka:
[
]
b) Persediaan (y) (psd), terdiri dari dua
yaitu
Turun
dan
Naik.Dengan menggunkaan representasi
kurva linier diperoleh persamaan :
[ ]
[ ]
{
yang
Min.[R1]
Jika
digunakan
permintaan
adalah
aturan
Turun,
dan
Persediaan Banyak, maka produksi barang
Berkurang.
]
[
fuzzy,
{
langkah 2: Aplikasi Fungsi Implikasi.
Jika diketahui permintaan sebanyak
himpunan
[ ]
[R1] Jika permintaan Turun, dan Persediaan
Sedikit, maka produksi barang Berkurang
[R1] Jika permintaan Naik, dan Persediaan
Banyak, maka produksi barang Bertambah
{
[R1] Jika permintaan Naik, dan Persediaan
Banyak, maka produksi barang Bertambah
[ ]
{
langkah 3 komposisi aturan.
jika diketahui permintaan sebanyak 500
metode yang digunakan untuk melakukan
unit, maka:
komposisi antar semua aturan adalah metode
[
[
]
MAX. Diperoleh hasil komposisi aturan
]
c) Produksi (prod) (z), terdiri dari dua
himpunan fuzzy, yaitu Berkurang dan
Bertambah.Dengan
representasi
kurva
menggunkaan
linier
diperoleh
persamaan :
Seminar Nasional Matematika: Peran Alumni Matematika dalam Membangun Jejaring
Kerja dan Peningkatan Kualitas Pendidikan, 6 Mei 2017,
Fakultas Matematika Universitas Negeri Medan
Anitaria dan Marlina
SEMNASTIKAUNIMED
ISBN:978-602-17980-9-6
ini cocok digunakan sebagai penentu jumlah
produksi dalam perusahaan
6. Saran
1. Variabel input dapat ditambahkan lagi
agar proses perhitungan bisa lebih
optimal
untuk
menentukan
jumlah
produksi barang.
Dengan demikian, fungsi keanggotaan untuk
hasil komposisi ini adalah :
[ ]
{
REFERENSI
[ ]
Penegasan
atauDefuzzyfikasi
dikerjakan menggunkan centroid.
unit
jadi, supaya produksi perusahaan optimal,
maka perusahaan seharusnya memproduksi
sepeda motor jenis A sebanyak
unit.
5. Kesimpulan
Berdasarkan
menggunakan
hasil
metode
dapat membandingkan dengan metode
logika fuzzy yang lainnya.
[ ]
langkah4
2. Untuk melihat hasil yang lebih baik
analisi
mamdani,
dengan
Setiadji, 2009.Himpunan dan Logika Samar
serta.Aplikasinya. Graha Ilmu . Yogyakarta
Sri, Kusumadewi,Hari. 2004. Aplikasi
Logika Fuzzy untuk Pendukung
Keputusan.Ed
1.
Graha
ilmu.Yogyakarta
Sutojo, S.Si, M.Kom, T. Kecerdasan
Buatan. Penerbit Andi.Yogyakarta.
Abidin,dkk. 2012. Fuzzy Logic Metode
Mamdani
Untuk
Membantu
Diagnosa Dini Autism Spectrum
Disorder. Malang. Universitas Islam
Negeri Maulana Malik Ibrahim
Malang.
Ula, Mutamminul. 2014 .Implementasi
Logika Fuzzy Dalam Optimasi
Jumlah
Pengadaan
Barang
Menggunakan
Metode
Tsukamoto(Studi Kasus: Toko Kain
My Text).Lhokseumawe.Universitas
Malikussaleh.
maka
optimasi produksi perusahaan itu adalah
sebesar 5499. Jika di bandingkan dengan
permintaan yang sebesar 5000, maka metode
Seminar Nasional Matematika: Peran Alumni Matematika dalam Membangun Jejaring
Kerja dan Peningkatan Kualitas Pendidikan, 6 Mei 2017,
Fakultas Matematika Universitas Negeri Medan
Anitaria dan Mar/ina
SEMNASTIKAUNIMED
ISBN:978-602 -17980-9-6
Seminar Nasional Matematika: Peran Alumni Matematika dalam Membangun Jejaring
Kerja dan Peningkatan Kualitas Pendidikan, 6 Mei 2017,
Fakultas Matematika Universitas Negeri Medan