Implementasi Fuzzy Logic Tsukamoto Dalam Penentuan Pembelian Ayam Jantan
Sari
Tujuan penelitian ini adalah untuk menyelidiki variabel yang mempengaruhi jumlah ayam jantan yang dibeli oleh warung makan. Pemilik warung makan harus memastikan pengadaan bahan makanan yang mencukupi, termasuk ayam jantan sebagai bahan utama dalam hidangan. Data kuantitatif yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari catatan pembelian ayam jantan di warung makan yang menjadi objek penelitian. Studi ini menunjukkan bahwa mengelola stok dan pengadaan ayam jantan lebih mudah bagi pemilik warung makan. Pemilik warung makan dapat meningkatkan efisiensi operasional mereka, menghindari kekurangan atau kelebihan stok ayam jantan, dan mengoptimalkan pengelolaan stok dengan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah pembelian. Kami menggunakan metode fuzzy tsukamoto dalam studi ini karena mempermudah prediksi dan memberikan toleransi untuk data yang tidak tepat, misalkan data penjualan dan persediaan sulit untuk diprediksi menggunakan perhitungan manual. Hasil dari penelitian ini merujuk pada perkiraan prediksi pembelian ayam jantan pada Warung Magetan berdasarkan data pembelian, penjualan, dan persediaan. Dengan menggunakan model prediksi ini Warung Magetan diharapkan dapat melakukan pengelolaan persediaan yang lebih efisien.
Kata kunci— Prediksi Persediaan; Metode Fuzzy Tsukamoto; Logika Fuzzy; Industri Kuliner.
Teks Lengkap:
PDFReferensi
W. Kaswidjanti, “Implementasi Fuzzy Inference System Metode Tsukamoto Pada Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit Pemilikan Rumah,” Telematika, vol. 10, no. 2, 2014, doi: 10.31315/telematika.v10i2.281.
S. Syahnandar, R. Hidayatullah, N. Rubiati, and R. Kurniawan, “Implementasi Fuzzy Logic Penentuan Kelayakan Karyawan Mendapat Reward Ditoko Roti Menggunakan Metode Tsukamoto,” I N F O R M A T I K A, vol. 10, no. 2, 2019, doi: 10.36723/juri.v10i2.116.
L. Prihartanto, “Sistem pendukung keputusan penerima jamkesmas metode ahp,” Komun. dan Inform., 2016.
E. Elisawati, “Sistem Deteksi Objek Dengan Menggunakan Sensor Ultrasonik Berbasis Fuzzy,” I N F O R M A T I K A, vol. 9, no. 1, 2018, doi: 10.36723/juri.v9i1.58.
J. F. B. Logo, A. Wantoro, and E. R. Susanto, “Model Berbasis Fuzzy Dengan Fis Tsukamoto Untuk Penentuan Besaran Gaji Karyawan Pada Perusahaan Swasta,” J. Teknoinfo, vol. 14, no. 2, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i2.456.
M. M. Siswanto, “Metode Logika Fuzzy Tsukamoto Dalam Sistem Pengambilan Keputusan Penerimaan Beasiswa,” J. Media Infotama, vol. 9, 2013.
A. Mardiana, D. Zalilludin, and D. Fitriani, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Keluarga Miskin Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto,” INFOTECH J., vol. 6, no. 2, 2020.
M. Ula, “Implementasi Logika Fuzzy Dalam Optimasi Jumlah Pengadaan Barang Menggunakan Metode Tsukamoto (Studi Kasus : Toko Kain My Text),” J. Ecotipe (Electronic, Control. Telecommun. Information, Power Eng., vol. 1, no. 2, 2014, doi: 10.33019/ecotipe.v1i2.50.
A. A. Caraka, H. Haryanto, D. P. Kusumaningrum, and S. Astuti, “Logika Fuzzy Menggunakan Metode Tsukamoto Untuk Prediksi Perilaku Konsumen Di Toko Bangunan,” Techno.COM, vol. 14, no. 4, 2015.
R. Y. Wiguna and H. Hanny, “Sistem berbasis aturan menggunakan logika fuzzy tsukamoto untuk prediksi jumlah produksi roti pada cv. gendis bakery,” Progr. Stud. Tek. Inform. Fak. Ilmu Komputer, Univ. Dian Nuswantoro, 2015.
A. Shoniya and A. Jazuli, “Penentuan Jumlah Produksi Pakaian Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto Studi Kasus Konveksi Nisa,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 4, no. 1, 2019, doi: 10.29100/jipi.v4i1.1068.
S. Nurkasanah, A. Prasetyo, and ..., “Implementasi Logika Fuzzy untuk Prediksi Hasil Panen Padi dengan Metode Tsukamoto,” J. Rekayasa …, 2022.
YusufMaulana, “Aplikasi Logika Fuzzy Dalam Optimisasi Stok Bahan Menggunakan Metode Tsukamoto,” Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 2, no. 1. 2017.
T. U. Azmi, H. Haryanto, and T. Sutojo, “Prediksi Jumlah Produksi Jenang di PT Menara Jenang Kudus Menggunakan Metode Logika Fuzzy Tsukamoto,” SISFOTENIKA, vol. 8, no. 1, 2018, doi: 10.30700/jst.v8i1.176.
N. S. Pinem and D. P. Utomo, “Implementasi Fuzzy Logic Dengan Infrensi Tsukamoto Untuk Prediksi Jumlah Kemasan Produksi (Studi Kasus : PT. Sinar Sosro Medan),” Pelita Inform. Inf. dan Inform., vol. 9, no. 1, 2020.
Refbacks
- Saat ini tidak ada refbacks.
EJECTS: Jurnal Computer, Technology, and Informations System
Gedung Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Darwan Ali, JL. Batu Berlian, No. 10, Sampit, Kabupaten Kotawaringin Timur, Provinsi Kalimantan Tengah, 74322
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.