i
APLIKASI LOGIKA
FUZZY
DALAM PERENCANAAN
PRODUKSI
SKRIPSI
DINA MARIA NADAPDAP
080803030
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2012
ii
APLIKASI LOGIKA
FUZZY
DALAM PERENCANAAN PRODUKSI
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar sarjana sains
DINA MARIA NADAPDAP
080803030
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2012
iii
PERSETUJUAN
Judul : APLIKASI LOGIKA FUZZY DALAM PERENCANAAN
PRODUKSI
Kategori : SKRIPSI
Nama : DINA MARIA NADAPDAP
Nomor Induk Mahasiswa : 080803030
Program Studi : SARJANA (S1) MATEMATIKA Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Diluluskan di Medan, Agustus 2012 Komisi Pembimbing : Pembimbing 2 Pembimbing 1
Dr. Esther Sorta M. Nababan, M.Sc Drs. Faigiziduhu Bu’ulolo, M.Si NIP. 196103181987112001 NIP. 195312181980031003
Diketahui/Disetujui oleh
Departemen Matematika FMIPA USU Ketua.
Prof. Drs. Tulus, Vordipl.Math, M.Si, Ph.D. NIP 196209011988031002
iii
PERNYATAAN
APLIKASI LOGIKA FUZZY DALAM PERENCANAAN PRODUKSI
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Agustus 2012
DINA MARIA NADAPDAP 080803030
iv
PENGHARGAAN
Puji dan syukur ke hadirat Tuhan Yang Maha Kuasa Atas rahmat dan karuniaNya sehingga dengan kemampuan yang terbatas penulis dapat menyelesaikan penulisan tugas akhir ini.
Tugas akhir ini dibuat dan diajukan sebagai salah satu syarat untuk menempuh ujian sarjana matematika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara. Penulis menyadari sepenuhnya keterbatasan ilmu pengetahuan dan kemampuan penulis, sehingga tugas akhir ini masih jauh dari sempurna. Untuk itu, segala saran dan kritik dari pembaca tugas akhir ini sangat penulis harapkan demi kesempurnaan tugas akhir ini. Dalam penulisan tugas akhir ini, penulis telah banyak dibantu oleh berbagai pihak dan pada kesempatan ini penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada:
1. Drs. Faigiziduhu Bu’ulolo, M.Si selaku dosen pembimbing I dan Dr. Esther Sorta M. Nababan, M.Sc selaku dosen pembimbing II, yang telah memberikan nasihat dan pengarahan serta bimbingan kepada penulis selama penulisan tugas akhir ini.
2. Syahril Efendi, S.Si., M.I.T dan Drs. Djakaria Sebayang selaku dosen penguji. 3. Prof. Drs. Tulus, Vordipl.Math., M.Si., Ph.D dan Dra. Mardiningsih M.Si
selaku ketua dan sekretaris jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.
4. Dr. Sutarman, M.Sc selaku Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.
5. Ayahanda A. Nadapdap, ibunda E.Butar-Butar, abang saya Ruben Novian Nadapdap, serta adik-adik saya yang sangat saya kasihi Mikha Dora Nadapdap dan David Grace Nadapdap yang memberi segala dukungan doa, dorongan dan semangat kepada saya.
6. Seluruh dosen pengajar jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam yang telah memberikan ilmu yang bermanfaat kepada penulis selama masa perkuliahan.
7. Kakak terkasih Ev. Roita Panggabean, teman yang luar biasa Eka Manao, Rika Paduri dan serta adik-adikku Jessi, Rina, Tika Munte, Imelda, Jessica dan Liza, tim di Campus Movement Student Influencer (CMSI) dan seluruh staf LPMI WIB yang banyak memberi semangat dan dukungan doa bagi saya selama pengerjaan tugas akhir ini.
8. Shanty, Betarina, Oshin Tika atas suka duka dan kebersamaan yang dilalui bersama saat pengerjaan tugas akhir ini. Rekan-rekan mahasiswa jurusan Matematika angkatan 2008 yang telah memberi banyak bantuan bagi saya terkhusus untuk Indra, Raja David dan Sardes.
9. Mimi yang selalu setia menemani saya kapanpun dan kemanapun saya pergi dan tanpa Wity saya tidak bisa mengerjakan tulisan ini.
10.Seluruh staf pengawai administrasi Departemen Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam yang telah membantu penulis selama perkuliahan dalam menyelesaikan segala kelengkapan administrasi.
v
Kiranya Tuhan Yang Maha Kuasa melimpahkan berkat dan kasihNya atas segala bantuan dan pengorbanan yang telah diberikan oleh semua pihak dalam membantu penulisan selama ini.
Medan, Agustus 2012 Penulis
DINA MARIA NADAPDAP
vi
ABSTRAK
Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto dikembangkan untuk menentukan jumlah produksi berdasarkan data permintaan dan persediaan. Terdapat tiga variabel yang dimodelkan, yaitu: permintaan, persediaan dan jumlah produksi. Variabel permintaan terdiri dari tiga himpunan fuzzy, yaitu: turun, tetap dan naik, variabel persediaan terdiri dari tiga himpunan fuzzy, yaitu: sedikit, sedang, dan banyak, sedangkan variabel produksi terdiri dari tiga himpunan fuzzy yaitu: berkurang, tetap dan bertambah. Setelah dikombinasikan maka diperoleh 9 aturan fuzzy aturan untuk menentukan nilai keanggotaan. Kemudian mengubah himpunan fuzzy menjadi nilai tegas yakni jumlah produksi menggunakan rumus rata-rata terpusat. Diagram tabel perbandingan antara jumlah produksi perusahaan dengan jumlah produksi metode Tsukamoto menunjukkan terjadi peningkatan efisiensi jumlah produksi dengan mengunakan logika fuzzy yakni metode Tsukamoto.
vii
APPLICATIN OF FUZZY LOGIC IN PRODUCTION PLANNING ABTRACT
Fuzzy Inference System (FIS) of Tsukamoto developed to define amount of production based on demand and supply. There are three variables are modelled, namely: demand, supply and amount of production. Demand variable consists of three fuzzy sets, namely: down, fixed and up, supply variable consist of three fuzzy sets, namely: little, moderate, and many, while amount of production variable consists of three fuzzy sets, namely: reduced, fixed and increased. After combined then obtained 9 fuzzy rules for determining the value of membership. Then change the fuzzy sets to be values crisp that is amount of production using average centered formula. Chart diagram comparison between the amount of production companies with the amount of production by Tsukamoto methods showed efficiency the amount of production improved by using fuzzy logic Tsukamoto.
Keyword: Fuzzy Inference System (FIS), Tsukamoto and Management Production
viii DAFTAR ISI Halaman Persetujuan ii Pernyataan iii Penghargaan iv Abstrak vi Abstract vii
Daftar Isi vii
Daftar Tabel x Daftar Gambar xi Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang 1 1.2 Perumusan Masalah 5 1.3 Batasan Masalah 5 1.4 Tujuan Penelitian 6 1.5 Kontribusi Penelitian 6 1.6 Metodologi Penelitian 7
Bab 2 Landasan Teori
2.1 Pengertian Manajemen Produksi atau Operasi 8
2.2 Fungsi Manajer Produksi 8
2.2.1 Peramalan (Forecasting) 8
2.2.1.1 Peramalan Berdasarkan Sifat Penyusunnya 9 2.2.1.2 Peramalan Berdasarkan Jangka Waktu Ramalan 9 2.2.1.3 Peramalan Berdasarkan Sifat Ramalan 10 2.2.1.4 Metode peramalan kuantitatif (Statistical method) 11
2.2.2 Perencanaan (Planning) 13
2.2.2.1 Perencanaan Proses Produksi (Manufacture Planning) 14 2.2.2.2 Perencanaan Kapasitas (Capacity Planning) 14 2.2.2.3 Perencanaan Produksi (Production Planning) 14
2.2.3 Pengawasan (Controlling) 15
2.2.3.1 Pengendalian Produksi 15
2.2.3.2 Pengendalian Persediaan (Inventory Control) 16 2.2.3.3 Pengendalian Kualitas (Quality Control) 17
2.3Himpunan Fuzzy 18
2.4Fungsi Keanggotaan 25
2.4.1 Representasi Linier 25
2.4.2 Representasi Kurva Segitiga 26
2.4.3 Representasi Kurva Trapesium 27
2.4.4 Representasi Kurva Bentuk Bahu 28 2.5 Operator Pada Operasi Himpunan Fuzzy 28
ix
2.5.2 Operator or 29
2.5.3 Operator not 29
2.6 Logika Fuzzy 29
2.6.1 Dasar Logika Fuzzy 29
2.6.2 Variabel Linguistik 31
2.6.3 Proposisi Fuzzy 32
2.6.4 Implikasi Fuzzy 33
2.7 Sistem Inferensi Fuzzy 33
2.7.1 Unit Fuzzifikasi 33
2.7.2 Unit Penalaran Fuzzy 34
2.7.3 Basis Pengetahuan 35
2.7.4 Unit Defuzzifikasi 35
2.8 Aplikasi Logika Fuzzy 37
Bab 3 Pembahasan
3.1 Profil Perusahaan 40
3.2 Data Permintaan, Persediaan dan Jumlah Produksi 40
3.3 Diagram Aliran Data 42
3.4 Metode Tsukamoto 43
3.4.1 Memodelkan Variabel Fuzzy (Unit Fuzzifikasi) 43
3.4.2 Aplikasi Fungsi Implikasi 51
3.4.3 Komposisi Aturan (Inferensi) 55
3.4.4 Menentukan Output Crips (Defuzzyfikasi) 59 Bab 4 Kesimpulan dan Saran
4.1 Kesimpulan 65
4.2 Saran 66
Daftar Pustaka 67
x
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 3.1 Data permintaan, persediaan dan jumlah produksi suatu
perusahaan pada periode Januari 2011 s/d Desember 2011 41
Tabel 3.2 Variabel yang digunakan 42
Tabel 3.3 Himpunan fuzzy yang digunakan 47
Tabel 3.4 Komposisi aturan-aturan pada inferensi fuzzy 51
Tabel 3.5 Perbandingan perhitungan jumlah produksi Tepung Tapiaoka
metode Tsukamoto menggunakan 9 aturan fuzzy dengan data
xi
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Himpunan dingin, sejuk, hangat dan panas 19
Gambar 2.2 Himpunan fuzzy pada variabel suhu 20
Gambar 2.3 Grafik representasi linear naik 25
Gambar 2.4 Grafik representasi linear turun 26
Gambar 2.5 Grafik representasi kurva segitiga 27
Gambar 2.6 Grafik representasi kurva trapesium 27
Gambar 2.7 Daerah “bahu” pada variabel suhu 28
Gambar 2.8 Fungsi keangotaan himpunan fuzzy “muda” 32
Gambar 3.1 Diagram konteks sistem 42
Gambar 3.2 Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy turun, tetap dan naik
dari variabel permintaan 48
Gambar 3.3 Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy sedikit, sedang dan
banyak dari variabel persediaan 49
Gambar 3.4 Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy berkurang, tetap dan
bertambah dari variabel jumlah produksi 50
Gambar 3.5 Diagram batang perbandingan hasil perhitungan metode
Tsukamoto dengan data perusahaan 62
