PENENTUAN KAPASITAS PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE FUZZY INFERENCE SYSTEM-TSUKAMOTO
DOI:
https://doi.org/10.37631/jri.v1i1.59Keywords:
Fuzzy Inference System-Tsukamoto, permintaan, persediaan, produksiAbstract
Pada bulan Januari 2019, PT Semen Gresik Rembang menerima permintaan rata- rata untuk semen PPC (Pozzolan Portland Cement) sebesar 4.223 ton/hari. Rata- rata persediaan semen PPC sebesar 32.138 ton/hari. Rata-rata produksi sebesar 4.468 ton/hari. Tingginya kapasitas persediaan tersebut dan besarnya kapasitas rata- rata produksi yang melebihi rata-rata permintaan memberikan dampak pada kapasitas produksi yang melebihi batas maksimum persediaan (overload), yaitu 36.000 ton. Overload terjadi pada tanggal 19 Januari sebesar 36.088 ton, tanggal 20 Januari sebesar 36.578 ton, dan tanggal 21 Januari sebesar 36.865 ton. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kapasitas produksi yang optimum, dimana kapasitas produksi tidak mengakibatkan overload pada persediaan. Overload persediaan berdampak kerugian bagi perusahaan berupa gudang persediaan tidak tersedia serta pengerasan semen. Oleh karena itu perlu upaya perusahaan dalam mengatur kapasitas produksi agar lebih optimal. Metode yang digunakan adalah fuzzy inference system model Tsukamoto. Pembentukan pemodelan dilakukan pada aplikasi microsoft excel. Tahap pembentukan fungsi keanggotaan disesuaikan berdasarkan aturan fuzzy yang dibentuk. Pada tahap inferensi sistem menerapkan perhitungan fungsi minimum dan pada tahap defuzzifikasi menerapkan perhitungan rata-rata. Kapasitas rata-rata produksi semen PPC dengan metode fuzzy inference system-Tsukamoto (FIS-Tsukamoto) sebesar 4.195,48 ton/hari yang memberikan persediaan akhir semen PPC yang optimum.
References
Anggun, A., Fitri, M., & Indra, D., 2016, “Sistem Penunjang Keputusan Pembelian Smartphone dengan Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamotoâ€. Jurnal Teknika. Hal. 37-32.
Bahroni, A., Farmadi, A., & Nugroho, R. A., 2016, “Prediksi Permintaan Produk Mie Instan dengan Metode Fuzzy Takagi-Sugenoâ€, Jurnal Ilmu Komputer. Vol. 3 No. 2. Hal. 220-230.
Kaswidjanti, W., Aribowo, A.S., & Wicaksono, C.B., 2015, “Implementasi Fuzzy Inference System Metode Tsukamoto pada Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit Pemilikan Rumahâ€. Jurnal Telematika. Vol. 10 No. 2. Hal. 137-146.
Kusumadewi, S., & Hari P., 2013, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan (Ed. 2). Graha Ilmu. Yogyakarta.
Mulyanto, A. & Haris, A., 2016, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk Menentukan Jumlah Jam Overtime pada Produksi Barang di PT Asahi Best Base Indonesia (ABBI) Bekasiâ€. Jurnal Informatika SIMANTIK. Vol. 1 No.1.
Oktaviani, L., 2014, “Sistem Penentuan Perhitungan Jumlah Produksi Folding Gate Menggunakan Fuzzy Logic pada PT Jihan Jayaâ€, Jurnal Sistem Informasi. Vol. 1 No. 1. Hal. 12-15.
Ramlan, R. & Cheng, A. P., 2016, “The Conceptual Framework of Production Planning Optimisation Using Fuzzy Inference System with Tsukamotoâ€, International Journal of Industrial Management (IJIM). Vol. 2. Hal. 80-91.
Suyanto, 2007, Artificial Intelegent; Searching,Reasoning, Planing, and Learning. Bandung: Informatika. ISBN: 978-602-1514-44-3
Yusida, M., dkk., 2017, “Implementasi Fuzzy Tsukamoto dalam Penentuan Kesesuaian Lahan untuk Tanaman Karet dan Kelapa Sawitâ€, Jurnal Ilmu Komputer (KLIKI). Vol. 4 No. 2.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2019 Suseno Suseno, Satyo Hega Wibowo

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License











