PERBANDINGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO, MAMDANI DAN SUGENO DALAM PENENTUAN JUMLAH PEMASUKAN BERAS OPTIMUM PADA PERUM BULOG DIVISI REGIONAL SUMATERA UTARA
DOI:
https://doi.org/10.24114/jmk.v8i1.34060Keywords:
Fuzzy, Tsukamoto, Mamdani, Sugeno, Mean Absolute Percentage ErrorAbstract
Optimasi dalam pemasukan, persediaan dan pendistribusian beras di perum bulog sangat lah penting untuk menghindari terjadinya kelebihan maupun kekurangan dalam kegiatan tersebut. Fuzzy merupakan metode yang paling sering digunakan dalam masalah optimasi. Ada tiga metode dalam sistem inferensi fuzzy, yaitu Metode Mamdani, metode Tsukamoto dan metode Sugeno dan setiap metode memiliki metode dan hasil yang berbeda. Pada kasus pemasukan barang pada Perum Bulog Devisi Regional Sumatera Utara menggunakan metode Tsukamoto, metode Mamdani, dan metode Sugeno, hasil pemasukan yang diperoleh berbeda dengan hasil pemasukan sebenarnya. Maka, dilakukan perbandingan dengan mencari Nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk menemukan metode yang lebih dekat dengan pemasukan sebenarnya. Nilai MAPE untuk metode Tsukamoto 1,26% ,nilai MAPE untuk metode Mamdani 3,34%, dan nilai MAPE untuk Metode Sugeno 3,34% yang ketiga metode dalam tingkat kesalahan termasuk dalam kategori sangat baik dimana tingkat kesalahan semakin kecil maka akan semakin baik metode yang dilakukan. Pada penelitian ini metode Tsukamoto mempunyai tingkat kesalahan yang paling kecil sehingga dapat dikatakan metode fuzzy Tsukamoto yang lebih baik dari ketiga metode yang ada. Abstract Optimizing the income, supply and distribution of rice at the Bulog Public Corporation is very important to avoid excess or deficiency in these activities. Fuzzy is the most frequently used method in optimization problems. There are three methods in the fuzzy inference system, namely the Mamdani method, the Tsukamoto method and the Sugeno method and each method has different methods and results. In the case of the entry of goods to the Regional Division of North Sumatra Bulog using the Tsukamoto method, the Mamdani method, and the Sugeno method, the income obtained is different from the actual income. Thus, a comparison is made by looking for the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value to find a method that is closer to the actual entry. The MAPE value for the Tsukamoto method is 1.26%, the MAPE value for the Mamdani method is 3.34%, and the MAPE value for the Sugeno method is 3.34%. method carried out. In this study, the Tsukamoto method has the smallest error rate, so it can be said that the Tsukamoto fuzzy method is better than the three existing methods.References
Sediaoetama, A. D., (2006): Ilmu Gizi untuk Mahasiswa dan Profesi, Dian Rakyat, Jakarta.
Soekarwati (2001): Pengantar Agroindustri, PT Raja Grafindo Persada, Jakarta.
Ragestu, F. D., dan Sibarani, A. J. P., (2020): Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Dalam Pemilihan Siswa Teladan Di Sekolah, Jurnal Teknika, 9(1), 9“15.
Anitaria, S dan Marlina, S. S., (2019): Aplikasi Metode Mamdani Logika Fuzzy Untuk Menentukan Jumlah Pemesanan Beras Berdasarkan Jumlah Pengeluaran Dan Persediaan Di Perum Bulog Sub Divre Medan, Jurnal Karis- matika, 5(3), 20“29.
Siti Nurdini, Gunadi Widi Nurcahyo, J. S., (2019): Analisis Perkiraan Jumlah Produksi Tahu Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno, Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, 1(3), 18“23.
Tita Talitha, Dwi Nurul Izzhati, H. M. S. A. W., (2018): Optimalisasi Rantai Pasok
Frans Susilo, S., (2006): Himpunan dan Logika Kabur serta Aplikasinya, Graha Ilmu, Yogyakarta.
Kusumadewi, S dan Purnomo, H., (2004): Aplikasi Logika Fuzzy untuk Sistem Pendukung Keputusan, Pertama, Graha Ilmu, Yogyakarta
Kusumawardani, A., dan Mulyati, E. S., (2017): Pengaruh Implementasi Sistem Informasi Akuntansi Produksi Dan Pengendalian Produksi Terhadap Kelan- caran Proses Produksi, Jurnal Teknika, 16(1), 32“45.
Kusumadewi, S, H. S. H. A. d. W. R., (2006): Fuzy Afulti- Attribute Decision Making (FUZZY MADM), Graha Ilmu, Yogyakarta
Aritonang, L. R. (2002). Peramalan Bisnis. Ghalia Indonesia: Jakarta.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 KARISMATIKA: Kumpulan Artikel Ilmiah, Informatika, Statistik, Matematika dan Aplikasi

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Penulis.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (Refer to The Effect of Open Access).