PENERAPAN SISTEM INFERENSI FUZZY (SIF) TSUKAMOTO PADA PENENTUAN PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI

Alifiani Azkiyah, - (2024) PENERAPAN SISTEM INFERENSI FUZZY (SIF) TSUKAMOTO PADA PENENTUAN PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text S_MAT_2000068_Title.pdf Download (626kB)
	Text S_MAT_2000068_Chapter1.pdf Download (47kB)
	Text S_MAT_2000068_Chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (262kB)
	Text S_MAT_2000068_Chapter3.pdf Download (232kB)
	Text S_MAT_2000068_Chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (795kB)
	Text S_MAT_2000068_Chapter5.pdf Download (37kB)
	Text S_MAT_2000068_Appendix.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (297kB)

Abstract

Penentuan jumlah produksi merupakan hal yang sangat penting untuk perencanaan produksi. Oleh karena itu, setiap perusahaan harus memiliki perencanaan yang baik karena apabila jumlah produksi dilakukan dalam jumlah terlalu besar maka akan menyebabkan kerugian. Begitupun sebaliknya bila jumlah produksi terlalu kecil akan mengakibatkan penekanan dalam menghasilkan keuntungan. Salah satu yang dapat dilakukan untuk mengatasi permasalahan ini yaitu dengan melakukan suatu prediksi dalam menentukan jumlah produksi. Namun beberapa faktor dalam menentukan jumlah produksi memiliki nilai yang tidak pasti, sehingga harus digunakan solusi untuk mengatasi msalah yang tidak pasti, yaitu logika fuzzy. Penelitian ini membahas tentang prediksi dalam menentukan jumlah produksi dengan menggunakan Sistem Inferensi Fuzzy (SIF) Metode Tsukamoto. Penelitian ini mengambil keputusan yang terbaik dalam menentukan domain untuk memperoleh hasil prediksi jumlah produksi pada periode selanjutnya dengan beberapa variabel yang digunakan. Pada masalah ini, variabel yang digunakan terdiri dari jumlah permintaan, jumlah persediaan, dan jumlah bahan baku. Perhitungan dengan SIF Metode Tsukamoto menghasilkan prediksi jumlah produksi yang tidak jauh berbeda dengan data aktualnya. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data jumlah produksi teh periode Januari 2023 sampai April 2024. Software yang digunakan untuk membantu perhitungan pada penelitian ini adalah Matlab R2022a. Berdasarkan uji keakuratan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Root Mean Square Error (RMSE) dapat ditarik kesimpulan bahwa keputusan terbaik untuk hasil prediksi dengan SIF Metode Tsukamoto memiliki nilai MAPE sebesar 12,84% dan RMSE sebesar 213,3 dengan hasil prediksi sebesar 1949,86 ton produksi teh. Determining the production quantity is a crucial aspect of production planning. Therefore, every company must have a good plan because if the production quantity is too large, it will cause losses. Conversely, if the production quantity is too small, it will lead to reduced profits. One way to address this issue is by making predictions to determine the production quantity. However, several factors in determining the production quantity have uncertain values, so a solution must be used to address this uncertainty, namely fuzzy logic. This research discusses predictions in determining the production quantity using the Tsukamoto Method Fuzzy Inference System (FIS). This study aims to make the best decision in determining the domain to obtain the predicted production quantity for the next period using several variables. In this case, the variables used consist of the number of requests, the amount of inventory, and the amount of raw materials. Calculations with the Tsukamoto Method FIS produce production quantity predictions that are not far from the actual data. The data used in this research is the tea production quantity data from January 2023 to April 2024. The software used to assist in the calculations in this research is Matlab R2022a. Based on the accuracy tests of Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean Square Error (RMSE), it can be concluded that the best decision for the prediction results using the Tsukamoto Method FIS has a MAPE value of 12.84% and an RMSE of 213.3, with a prediction result of 1949.86 tons of tea production.

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=ShS8AboAAAAJ ID SINTA Dosen Pembimbing Lukman: 6675529 Fitriani Agustina: 5981275
Uncontrolled Keywords:	Perencanaan Produksi, Prediksi Jumlah Produksi, Sistem Inferensi Fuzzy, Fuzzy Tsukamoto. Production Planning, Production Quantity Prediction, Fuzzy Inference System, Fuzzy Tsukamoto.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Jurusan Pendidikan Matematika > Program Studi Matematika (non kependidikan)
Depositing User:	Alifiani Azkiyah
Date Deposited:	27 Aug 2024 04:24
Last Modified:	27 Aug 2024 04:24
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/121097

Actions (login required)

View Item