Fuzzy Logic dalam Keputusan Jumlah Produksi Berbasis Website Dengan Metode Mamdani

Authors

  • Genta Fadhillah Tauhid Baturaja University
  • Wolidal Amali Wangni Baturaja University
  • Rizky Dwi Adinata Baturaja University
  • Riyad Dinargo Baturaja University
  • Muhammad Dwi Julian Saputra Baturaja University
  • Abdul Rahman Baturaja University https://orcid.org/0000-0003-0953-5696 (unauthenticated)

DOI:

https://doi.org/10.71200/inokom.v1i2.34

Keywords:

Fuzzy Mamdani, Keputusan Produksi, Pengambilan Keputusan, Produksi

Abstract

Metode Mamdani adalah metode yang paling sering di jumpai ketika membahas metodologi-mtodologi fuzzy. Hal ini mungkin karna metode ini merupakan metode yang pertama kali dibangun dan berhasil di terapkan dalam rancang bangun system kontrol. Menggunakan teori himpunan fuzzy. Salah satu masalah utama yang dihadapi dalam banyak sistem konvensional adalah kesulitan dalam menangani informasi yang bersifat ambigu, tidak pasti, atau tidak terstruktur dengan jelas. Sistem yang bergantung pada logika konvensional seringkali tidak mampu memberikan solusi yang optimal dalam situasi yang kompleks atau berubah-ubah. Masalah ini lebih jelas terlihat dalam bidang kontrol otomatis, sistem pendukung keputusan, dan pengolahan data, di mana nilai-nilai input tidak selalu dapat dinyatakan secara numerik atau pasti. Dalam konteks ini, logika fuzzy Mamdani menawarkan solusi dengan memungkinkan representasi nilai input dan output dalam bentuk fuzzy set serta inferensi berbasis aturan "if-then" yang mengakomodasi ketidakpastian tersebut. Untuk mengatasi masalah ketidak pastian dan ketidakjelasan dalam pengambilan keputusan. Metode ini mengadopsi konsep fuzzy set yang memungkinkan representasi informasi dalam bentuk linguistik dan memprosesnya melalui aturan inferensi berbasis "if-then". Dalam menghadapi masalah ketidakpastian, logika fuzzy Mamdani mengkonversi input yang tidak pasti atau ambigu menjadi output yang lebih jelas dan dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini efektif dalam meningkatkan kinerja sistem dalam kondisi yang tidak terdefinisi dengan jelas atau memiliki data yang ambigu. Pada berbagai aplikasi, seperti sistem kontrol otomatis (misalnya kontrol suhu, kecepatan motor), diagnosa medis, dan sistem rekomendasi, penerapan logika fuzzy Mamdani dapat menghasilkan keputusan yang lebih akurat dan adaptif meskipun data yang tersedia bersifat imprecise atau tidak pasti.

Downloads

Download data is not yet available.

References

J. Warmansyah and D. Hilpiah, “Penerapan metode fuzzy sugeno untuk prediksi persediaan bahan baku,” Teknois: Jurnal lmiah Teknologi Informasi dan Sains, vol. 9, no. 2, pp. 12–20, 2019

A. D. Saputri, R. D. Ramadhani, and R. Adhitama, “Logika Fuzzy Sugeno untuk Pengambilan Keputusan dalam Penjadwalan dan Pengingat Service Sepeda Motor,” Journal of Informatics Information System Software Engineering and Applications (INISTA), vol. 2, no. 1, pp. 49 – 55, 2019

J. Salendah, P. Kalele, A. Tulenan, and J. S. R. Joshua, “Penentuan Beasiswa Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Web Scholarship Determination Using Web Based Fuzzy Tsukamoto Method,” in Proceeding Seminar Nasional Ilmu Komputer, 2022, pp. 81–90.

W. Ilham and N. Fajri, “Penentuan jumlah produksi tahu dengan menggunakan metode fuzzy tsukamoto pada UKM abadiberbasis web,” Jurnal Digit, vol. 10, no. 1, pp. 71–82, 2020.

S. Hajar, M. Badawi, Y. D. Setiawan, M. N. H. Siregar, and A. P. Windarto, “Prediksi Perhitungan Jumlah Produksi Tahu Mahanda dengan Teknik Fuzzy Sugeno,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), vol. 4, no. 1, pp. 210–219, 2020.

S. A. Siallagan and W. Sahara, “Penerapan Fuzzy Sugeno dalam Usaha Roti Ketawa,” Kesatria: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen), vol. 1, no. 2, pp. 73 – 76, 2020.

E. O. M. Sirait, O. M. Sitohang, and N. Diyanti, “Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno untuk Menentukan Jumlah Produksi Keripik Kentang Usaha Rumahan Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan,” Kesatria: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen), vol. 1, no. 3, pp. 93 – 98, 2020.

D. Aldo, “identifikasi jumlah produksi produk dengan metode fuzzy tsukamoto berbasis WEB,” JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen), vol. 7, no. 1, pp. 49 – 59, 2019

S. Agraini, “Penerapan Fuzzy Logic Tsukamoto Untuk Menentukan Jumlah Produksi Batubara Pada PT. Tribakti Sarimas Berbasis Web,” JURNAL PERENCANAAN, SAINS DAN TEKNOLOGI (JUPERSATEK), vol. 2, no. 2, pp. 283–295, 2019.

R. Ilham and H. Fryonanda, “Perancangan Prediksi Produksi The Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Web,” JITSI: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi, vol. 4, no. 1, pp. 16–22, 2023

Abdul Rahman, Destiarini, & Joko Kuswanto. (2021). Fuzzy Logic Recommended Student Learning Levels. Jurnal Informatika Polinema, 7(2), 51–56. https://doi.org/10.33795/jip.v7i2.531

Downloads

Published

2025-05-30

How to Cite

Fuzzy Logic dalam Keputusan Jumlah Produksi Berbasis Website Dengan Metode Mamdani. (2025). Jurnal Inovasi Komputer (INOKOM), 1(2), 56-65. https://doi.org/10.71200/inokom.v1i2.34

Similar Articles

You may also start an advanced similarity search for this article.

Most read articles by the same author(s)