Menentukan Output Crisp Deffuzzyfikasi
= 82.410,109169
0,0377913161 + 97.075,218338 0,0755826322 + 182.554,76623
0,2958595205 + 82.410,109169 0,0377913161 + 194.027,5
0,0755826322 + 226.230,77205 0,5915894086 + 441.134,89083
0,0377913161 + 426.469,78166 0,0755826322 +182.724,83187 0,7037022281
0,0377913161 + 0,0755826322 + 0,2958595205 + 0,0377913161 + 0,0755826322 + 0,5915894086 +
0,0377913161 + 0,0755826322 + 0,7037022281
= 3.114,3864854 + 7.337,2005234 + 54.010,565602 +
3.114,3864854 + 14.665,109169 + 133.835,72864 + 16.671,068102 + 32.233,708652 + 128.583,78132
0.2267478966 + 0.1133739483 + 1.5911511572 =
393.565,93498 1.9312730021
= 203.785,75921
Jadi, menurut perhitungan dengan metode Tsukamoto di atas, jumlah tepung tapioka yang harus diproduksi perusahaan pada bulan Januari 2012 adalah
203.785,75921 Kg.
Untuk menganalisa apakah metode Tsukamoto dapat mempengaruhi jumlah produksi yang harus diproduksi perusahaan, maka dilakukan perhitungan dengan cara
yang sama untuk menghasilkan jumlah produksi setiap bulan selama tahun 2011. Berdasarkan data permintaan dan persediaan yang ada, maka diperoleh output jumlah
produksi setiap bulan dengan menggunakan metode Tsukamoto. Perbandingan hasil perhitungan metode Tsukamoto dengan data perusahaan dapat dilihat dari Tabel 3.4
berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.4 Perbandingan perhitungan jumlah produksi tepung tapioka metode Tsukamoto menggunakan 9 aturan
fuzzy dengan data perusahaan
Bulan Permintaan
Kg Persediaan
Produksi Kg Jumlah Produksi
Kg Perhitungan
Tsukamoto Januari
110 66.495
249.815 19.587,1
Februari 41.825
316.200 242.675
204.447.6 Maret
501.995 517.050
351.225 455.715
April 470.790
366.280 246.523
297.150,6 Mei
288.750 142.013
356.550 241.875,6
Juni 456.468
209.813 271.090
313.502,3 Juli
328.855 24.435
305.700 259.254,3
Agustus 364.090
1280 448.900
310.164,2 September
430.370 86.090
455.800 304.595,4
Oktober 340.830
111.520 281.100
259.413,4 November
231.490 51.790
243.950 196.144,3
Desember 264.460
64.250 219.750
210.913,1
Sumber: PT.HUTAHAEAN PABRIK TAPIOKA, PINTU BOSI
Ada banyak jenis diagram yang dapat mempresentasikan suatu data. Salah satunya adalah penyajian dengan diagram batang. Perbandingan hasil perhitungan
metode Tsukamoto dengan data perusahaan dapat dipresentasikan dalam diagram batang berikut ini:
Universitas Sumatera Utara
62
Gambar 3.5 Diagram batang perbandingan hasil perhitungan metode Tsukamoto dengan data perusahaan
50000 100000
150000 200000
250000 300000
350000 400000
450000 500000
550000
Jan-11 Feb-11
Mar-11 Apr-11
May-11 Jun-11
Jul-11 Aug-11
Sep-11 Oct-11
Nov-11 Dec-11
Permintaan Persediaan
Jlh produksi Perusahaan Jlh produksi Tsukamoto
Universitas Sumatera Utara
Dari gambar diagram batang di atas dapat dilihat bahwa metode Tsukamoto memberikan pengaruh yang signifikan terhadap jumlah produksi dibandingkan dengan
perusahaan. Diagram juga menyajikan perbandingan hasil produksi dengan data permintaan dan persediaan. Pada bulan Maret, April dan Juni jumlah produksi Tsukamoto
lebih tinggi dari pada jumlah produksi perusahaan. Namun pada bulan-bulan lainnya, jumlah produksi Tsukamoto lebih rendah dari pada jumlah produksi perusahaan. Artinya
bahwa apabila perusahaan memproduksi barang sesuai dengan jumlah produksi metode Tsukamoto, jumlah tersebut sudah optimal. Dikatakan sudah optimal karena dengan
jumlah produksi sedemikian, maka jumlah permintaan produksi sudah terpenuhi dan tidak terjadi persediaan produksi yang berlebihan.
Pengaruh pada pengaplikasian metode Tsukamoto ini juga memberikan dampak pada biaya produksi. Jumlah produksi yang optimal memberi dampak meminimasi biaya
penyimpanan gudang karena tidak terjadi persediaan yang berlebihan. Terlebih lagi jika terjadi kelebihan persediaan perusahan harus menyewa gudang tambahan, dengan jumlah
produksi yang optimal hal ini dapat dihindari. Pengaruh lain yang terjadi jika terjadi pengoptimalan jumlah produksi adalah meminimasi biaya produksi. Hal itu dapat dilihat
dari keefektifan waktu yang dibutuhkan untuk bekerja, sehingga para pekerja dapat bekerja lebih maksimal juga dapat menjaga daya tahan mesin yang digunakan. Barang
yang dihasilkan dapat didistibusikan lebih cepat sehingga dapat sampai ketangan konsumen tepat waktu dan meminimalkan lead time.
Pengoptimalan jumlah produksi juga mempengaruhi kebutuhan bahan baku, perusahaan dapat memperkiraan kebutuhan bahan baku pada periode selanjutnya
sehingga tidak terjadi persediaan bahan baku yang berlebihan. Jika perusahaan harus membeli atau mengeksport bahan baku dari luar, maka biaya yang dibutuhkan juga lebih
efisien. Kelebihan biaya yang ada dapat digunakan untuk memperbaiki mesin yang rusak ataupun lebih lagi dapat meningkatkan kinerja perusahaan yang sejalan dengan
peningkatan taraf hidup para pekerjanya.
Universitas Sumatera Utara
Sebagai tahapan pertama dalam perencanaan produksi, penentuan jumlah produksi merupakan kunci untuk mendapatkan keuntungan yang lebih besar. Namun permintaan
yang terjadi seringkali berubah tak menentu, pada suatu periode permintaan bisa saja meningkat drastis, tetap bahkan menurun. Tidak ada batasan yang tegas untuk
mengetahui jumlah permintaan yang akan datang. Sehingga dibutuhkan metode dalam perencanaan jumlah produksi sehingga dihasilkan jumlah produksi yang optimal.
Salah satu metode yang baik digunakan adalah logika fuzzy yakni metode Tsukamoto. Dengan metode Tsukamoto penentuan jumlah produksi dapat disesuaikan
dengan permintaan dan persediaan yang ada. Hal ini lah yang mengakibatkan jumlah produksi yang dihasilkan lebih optimal. Perusahaan tidak lagi mereka-reka berapa jumlah
barang yang harus diproduksi. Dibutuhkan pengambil keputusan yang jeli melihat kedepan serta handal dalam menggunakan metode-metode penentuan jumlah produksi
optimal yang sesuai dengan peramalan masa depan.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV
KESIMPULAN DAN SARAN