variabel atau kategori yang dibuat dalam bentuk bahasa sehari-hari.Logika fuzzy dianggap mampu untuk memetakan suatu input ke dalam suatu output tanpa
mengabaikan faktor-faktor yang ada. Dengan berdasarkan logika fuzzy, akan dihasilkan suatu model dari suatu sistem yang mampu memperkirakan jumlah
persediaan. Faktor- faktor yang mempengaruhi dalam menentukan jumlah persediaan dengan logika fuzzy antara lain jumlah permintaan dan jumlah
produksi. Ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam penentuan
ketidakpastian dalam logika fuzzy. Antara lain, metode Tsukamoto, metode Sugeno dan metode Mamdani. Dalam penelitian ini, digunakan metode
Tsukamoto untuk memperkirakan berapa jumlah persediaan produk optimum dengan memperhatikan jumlah permintaan dan jumlah produksi. Penggunaan
metode Tsukamoto dipilih karena merupakan suatu metode yang dapat memprediksi dan memberikan toleransi data yang tidak tepat misalkan data
permintaan dan stok gudang yang sangat fleksibel dan fluktuatif. Pada metode
Tsukamoto, setiap aturan direpresentasikan menggunakan himpunan-himpunan samar, dengan fungsi keanggotaan yang monoton.
Data yang dibutuhkan manajer operasi adalah data variabel input, yaitu : permintaan maksimum dan minimum,
produksi maksimum dan minimum, dan data variabel output yaitu persediaan maksimum dan minimum dalam satu periode tertentu, serta permintaan dan
produksi produk saat ini. Kemudian data tersebut akan diolah dengan metode Tsukamoto yaitu metode rata-rata terpusat dan kemudian menghasilkan output
berupa jumlah persediaan produk yang optimum. Dengan menggunakan metode tersebut diharapkan dapat membantu perusahaan dalam menentukan jumlah
persediaan.
1.2. Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas, maka perumusan masalah yang diteliti adalah bagaimana menentukan jumlah persediaan produk dengan menggunakan logika
Fuzzy Tsukamoto dengan memperhatikan faktor jumlah permintaan dan jumlah produksi.
1.3.
Batasan Masalah
Adapun batasan masalah dalam penelitian ini adalah : 1.
Data yang digunakan adalah data sekunder. 2.
Penelitian difokuskan hanya pada masalah faktor-faktor yang mempengaruhi penentuan jumlah persediaan yaitu jumlah permintaan dan jumlah produksi.
3. Metode yang digunakan adalah metode Tsukamoto.
4. Biaya dalam proses persediaan tidak dibahas.
5. Data yang diambil adalah data dari bulan Januari 2014 – Desember 2014 dan
data permintaan dan produksi bulan Januari 2015.
1.4. Tinjauan Pustaka
Tinjauan pustaka skripsi ini terdiri dari beberapa jurnal, skripsi dan buku sebagai referensi pelengkap guna menunjang kelengkapan penelitian.
Metode Fuzzy Inference System Tsukamoto dapat diimplementasikan untuk memprediksi jumlah produksi yang dapat dijadikan acuan dalam
menghitung kebutuhan produk dan prediksi laba dalam produksi air minum dalam kemasan santri sidogiri Muzayyanah, 2014.
Penggunaan metode Tsukamoto dalam pengambilan keputusan penerima beasiswa di MTs. S 04 Kebawetan, KabupatenKepahiang, Bengkulu lebih efisien
karena dibuat dalam sebuah sistem dan operator hanya mengentrikan data. Waktu mengakses data juga cepat karena hanya mengentrikan data yang diinginkan.
Metode Tsukamoto juga mudah dalam pembobotan dan pengambilan keputusan. Output yang dihasilkan adalah hasil nilai dan siapa saja yang diterima dalam
penerimaan beasiswa baru Maryaningsih,2013.
Optimasi jumlah pengadaan barang menggunakan algoritma fuzzy metode Tsukamoto di Toko Kain My Text dengan variabel persediaaan, penjualan dan
optimasi dimana variabel persediaan bersifat probabilistik Mutammimul, 2014.
PT. Indofood CBP Sukses Makmur Medan melakukan produksi makanan mie instan dilakukan dari pengolahan data bahan baku persediaan, data
permintaan dan data produksi sebelumnya yang digunakan untuk dapat memperkirakan data produksi yang akan datang. M.Yudin, 2014
Metode Fuzzy – Mamdani bermanfaat dalam menentukan solusi optimum
dalam memperoleh jumlah produksi tepung tapioka PT HUTAHAEAN Perkebunan dan Pabrik Tapioka, di mana jumlah produksi tepung tapioka
menggunakan Metode Fuzzy – Mamdani jauh berbeda dengan jumlah produksi
yang diperoleh perusahaan. Sehingga metode Fuzzy – Mamdani lebih optimum
dalam menentukan jumlah produksi dibandingkan dengan jumlah produksi yang diperoleh perusahaan Lindo Sena,2012.
1.5. Tujuan Penelitian
