Aplikasi Fuzzy Mamdani Untuk Meminimalkan Biaya Produksi Petis

S Nurmuslimah, Anggi Yhurinda Perdana Putri, Defri Agatha Mulya

Abstract

Petis adalah komponen dalam masakan Indonesia yang paling banyak diminati masyarakat. Petis dibuat dari produk sampingan pengolahan makanan berkuah, biasanya dari udang, ikan, atau daging yang dipanasi hingga cairan kuah menjadi kental seperti saus yang lebih padat. UD. Petis Ikan Tuna Super HSR ini mempunyai kapasitas produksi mencapai 70.000 Kg/bulan kemudian jumlah produk yang dihasilkan semakin meningkat seiring dengan bertambahnya permintaan konsumen. Perusahaan harus bisa mengatasi masalah lonjakan permintaan atau penurunan permintaan sehingga proses produksi tetap berjalan lancar dan perusahaan tidak mengalami kerugian. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi yang bisa digunakan supaya bisa mempermudah pemilik usaha dalam memantau jumlah produksi agar biaya produksi yang dikeluarkan bisa lebih minimal dengan menggunakan program Visual Basic Studio 6.0. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan yang menerapkan metode Fuzzy Mamdani yang dalam perancangannya diperlukan beberapa tahapan agar aplikasi ini bisa berjalan dengan baik, yaitu pembentukan himpunan fuzzy, pembentukan aturan-aturan, penentuan komposisi aturan, dan penegasan (defuzzyfikasi). Dengan menggunakan sistem ini, dapat mencapai tingkat akurasi sebesar 95,66% per bulan serta dapat meminimalkan biaya produksi sebesar 5,15% per bulan.

Keywords

Petis; Logika Fuzzy; Metode Mamdani

Full Text:

PDF

References

E. Turban, E. Jay, and T. Liang, "Decision Support System and Intelligent System–7th Ed (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas Jilid 1)," Andi Offset, Yogyakarta, hal, pp. 143-144, 2005.

H. Purnomo and S. Kusumadewi, "Aplikasi logika Fuzzy untuk pendukung keputusan," Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.

D. Kusuma, "Artificial Intelligence Teknik dan Aplikasinya," Graha Ilmu, Yogyakarta, 2003.

S. Kusumadewi and I. Guswaludin, "Fuzzy Multi-Criteria Decision Making," Media Informatika, vol. 3, no. 1, 2005.

Y. Chai, L. Jia, and Z. Zhang, "Mamdani model based adaptive neural fuzzy inference system and its application," International Journal of Computational Intelligence, vol. 5, no. 1, pp. 22-29, 2009.

Refbacks

  • There are currently no refbacks.