APLIKASI SISTEM INFERENSI FUZZY METODE MAMDANI UNTUK PERENCANAAN JUMLAH PRODUKSI PAKAIAN DI CV CIPTA SARANA MANDIRI Disusun Oleh: Shella Anjani Muhiardi/38412265 Pembimbing: Dr. Emirul Bahar, ACSI.
PENDAHULUAN LATAR BELAKANG
Pemenuhan Permintaan Konsumen sebagai Aspek Kompetensi Bersaing di Industri Permasalahan
CV Cipta Sarana Mandiri
Perencanaan Jumlah Produksi
Logika Fuzzy Metode Mamdani
Harapan
PENDAHULUAN PERUMUSAN MASALAH Bagaimana penerapan sistem inferensi fuzzy metode mamdani dalam merencanakan jumlah produksi pakaian berdasarkan faktor jumlah permintaan dengan melakukan peramalan untuk satu bulan ke depan dengan menggunakan beberapa metode peramalan kuantitatif dan faktor jumlah persediaan di CV Cipta Sarana Mandiri
TUJUAN PENULISAN Untuk menentukan perencanaan jumlah produksi pakaian yang optimal berdasarkan faktor jumlah permintaan dan faktor jumlah persediaan di CV Cipta Sarana Mandiri dengan penerapan sistem inferensi fuzzy metode mamdani.
PENDAHULUAN PEMBATASAN MASALAH Hal-hal yang dibatasi dalam penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut: 1. Penelitian dilakukan di CV Cipta Sarana Mandiri yang berlokasi di Jl. H. Imam Bonjol Kp. Bojong Jaya Gg. Baso No. 6A, Karawaci, Tangerang. 2. Produk yang diamati adalah produk pakaian, seperti kaos dan kemeja. 3. Penentuan jumlah produksi pakaian hanya berdasarkan faktor jumlah permintaan dan jumlah persediaan selama 12 bulan terakhir. 4. Pengolahan data menggunakan bantuan software POM-QM for windows untuk menentukan peramalan permintaan dan software MATLAB untuk menentukan jumlah produksi.
METODOLOGI PENELITIAN Flowchart Penelitian
Data Permintaan, Persediaan dan Jumlah Produksi Pakaian
Jumlah Produksi (Juli 2016) Berdasarkan Perkiraan Perusahaan = 7.100 pcs
Pola Data
Musiman
PERAMALAN PERMINTAAN Metode Proyeksi Kecenderungan (Regresi) Metode Rata-Rata Bergerak Dengan Bobot
Metode Pemulusan Eksponensial Tunggal
UKURAN AKURASI HASIL PERAMALAN
Peramalan permintaan untuk bulan Juli 2016 = 6.044,3 ≈ 6.045 pcs pakaian
SISTEM INFERENSI FUZZY METODE MAMDANI Variabel dan Semesta Pembicaraan
Himpunan dan Domain Himpunan Fuzzy
Variabel Permintaan
FUNGSI KEANGGOTAAN
Variabel Persediaan
Variabel Jumlah Produksi
KOMPOSISI ATURAN [R1] If (Permintaan is Rendah) And (Persediaan is Rendah) Then (Jumlah Produksi is Rendah) [R2] If (Permintaan is Rendah) And (Persediaan is Rendah) Then (Jumlah Produksi is Sedang) [R3] If (Permintaan is Rendah) And (Persediaan is Sedang) Then (Jumlah Produksi is Rendah) [R4] If (Permintaan is Rendah) And (Persediaan is Sedang) Then (Jumlah Produksi is Sedang) [R5] If (Permintaan is Rendah) And (Persediaan is Sedang) Then (Jumlah Produksi is Tinggi) [R6] If (Permintaan is Rendah) And (Persediaan is Tinggi) Then (Jumlah Produksi is Rendah) [R7] If (Permintaan is Rendah) And (Persediaan is Tinggi) Then (Jumlah Produksi is Sedang) [R8] If (Permintaan is Sedang) And (Persediaan is Rendah) Then (Jumlah Produksi is Rendah) [R9] If (Permintaan is Sedang) And (Persediaan is Rendah) Then (Jumlah Produksi is Sedang) [R10] If (Permintaan is Sedang) And (Persediaan is Rendah) Then (Jumlah Produksi is Tinggi) [R11] If (Permintaan is Sedang) And (Persediaan is Sedang) Then (Jumlah Produksi is Rendah) [R12] If (Permintaan is Sedang) And (Persediaan is Sedang) Then (Jumlah Produksi is Sedang) [R13] If (Permintaan is Sedang) And (Persediaan is Sedang) Then (Jumlah Produksi is Tinggi) [R14] If (Permintaan is Sedang) And (Persediaan is Tinggi) Then (Jumlah Produksi is Rendah) [R15] If (Permintaan is Sedang) And (Persediaan is Tinggi) Then (Jumlah Produksi is Sedang) [R16] If (Permintaan is Sedang) And (Persediaan is Tinggi) Then (Jumlah Produksi is Tinggi) [R17] If (Permintaan is Tinggi) And (Persediaan is Rendah) Then (Jumlah Produksi is Sedang) [R18] If (Permintaan is Tinggi) And (Persediaan is Rendah) Then (Jumlah Produksi is Tinggi) [R19] If (Permintaan is Tinggi) And (Persediaan is Sedang) Then (Jumlah Produksi is Sedang) [R20] If (Permintaan is Tinggi) And (Persediaan is Sedang) Then (Jumlah Produksi is Tinggi) [R21] If (Permintaan is Tinggi) And (Persediaan is Tinggi) Then (Jumlah Produksi is Sedang) [R22] If (Permintaan is Tinggi) And (Persediaan is Tinggi) Then (Jumlah Produksi is Tinggi)
DEFUZZIFIKASI
Jumlah produksi pada bulan Juli 2016 = 6.200 pcs pakaian
GRAFIK 3D
Jumlah persediaan pada bulan Juni 2016 Jumlah permintaan berdasarkan peramalan metode terpilih pada bulan Juli 2016
PERSENTASE PERBANDINGAN JUMLAH PRODUKSI BERDASARKAN PERKIRAAN PERUSAHAAN DAN LOGIKA FUZZY
KESIMPULAN Kesimpulan dari penulisan tugas akhir ini adalah jumlah permintaan pakaian pada bulan Juli 2016 adalah sebesar 6.045 pcs yang diperoleh berdasarkan peramalan metode terpilih dengan hasil peramalan yang memiliki penyimpangan terkecil terhadap data permintaan aktualnya, yaitu dengan menggunakan metode rata-rata bergerak dengan bobot dengan nilai MA sebesar 4. Sehingga dengan menggunakan variabel input jumlah permintaan sebesar 6.045 pcs yang diperoleh dari hasil peramalan metode terpilih pada bulan Juli 2016 dan jumlah persediaan satu bulan sebelumnya, yaitu pada bulan Juni 2016 sebesar 820 pcs, maka hasil yang diperoleh untuk menentukan banyaknya jumlah produksi pakaian untuk satu bulan ke depan, yaitu pada bulan Juli 2016 dengan menggunakan penerapan sistem inferensi fuzzy metode mamdani adalah sebesar 6.200 pcs. Dimana persentase perbandingan antara jumlah produksi hasil perusahaan berdasarkan perkiraan perusahaan dengan jumlah produksi hasil perhitungan menggunakan penerapan sistem inferensi fuzzy metode mamdani adalah sebesar 14,52%.
SARAN 1. Sebaiknya perusahaan perlu menentukan perkiraan jumlah permintaan produk untuk periode selanjutnya dengan melakukan peramalan agar banyaknya produk pakaian yang diproduksi sesuai dengan banyaknya permintaan konsumen dan tidak terjadi kekurangan atau kelebihan stok produk dalam gudang. 2. Perusahaan dapat menggunakan metode peramalan lainnya dalam melakukan peramalan permintaan pakaian dengan pola data musiman, yaitu dengan metode winter atau metode triple exponential smoothing.
DAFTAR PUSTAKA Assauri, Sofyjan. 2008. Manajemen Produksi dan Operasi. Jakarta: LPFEUI. Baroto, T. 2002. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Jakarta: PT Ghalia Indonesia. Gaspersz, Vincent. 1998. Statistical Process Control. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. Gaspersz, Vincent. 2004. Production Planning and Inventory Control. Cetakan Keempat. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. Handoko, T. H. 1984. Dasar-dasar Manajemen Produksi dan Operasi. Yogyakarta: PT BPFE. Hanke, J. E. dan Wichern, D.W. 2005. Business Forecasting. 8th ed. New Jersey: Pearson Prentice Hall. Hasan, Iqbal. 1999. Pokok-pokok Materi STATISTIKA 2 (Statistik Inferensif). Jakarta: PT Bumi Aksara. Heizer, Jay dan Barry Render. 2001. Prinsip-prinsip Manajemen Operasi. Edisi Pertama. Jakarta: Salemba Empat. Heizer, Jay dan Barry Render. 2009. Prinsip-prinsip Manajemen Operasi. Edisi Kesembilan. Jakarta: Salemba Empat. Herjanto, Eddy. 2009. Sains Manajemen Analisis: Kuantitatif untuk Pengambilan Keputusan. Jakarta: PT Grasindo. Kusuma, Hendra. 1999. Manajemen Produksi. Yogyakarta: Andi Offset. Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: PT Graha Ilmu. Kusumadewi, Sri dan Purnomo, Hari. 2010. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi Offset. Makridakis. 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan. Edisi Kedua. Jakarta: PT Binarupa Aksara. Nasution, A. H. 2003. Metode Research. Jakarta: PT Bumi Aksara. Nasution, A. H. dan Prasetyawan, Y. 2008. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Edisi Pertama. Yogyakarta: PT Graha Ilmu. Djunaidi, Much. dkk. 2005. Penentuan Jumlah Produksi Dengan Aplikasi Metode Fuzzy – Mamdani. Universitas Muhammadiyah Surakarta [Online], 4 (2): 97. http://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/article/viewFile/1368/924. (Diakses 12 Maret 2016). Hakim, Ahmad dan Yudihartanti, Yulia. 2015. Penentuan Produksi Makanan Berbasis Fuzzy Mamdani. STMIK Banjarbaru [Online], 4 (1): 666. http://ojs.stmikbanjarbaru.ac.id/index.php/jutisi/article/download/2/2. (Diakses 12 Maret 2016).
