PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI BARANG BEDASARKAN JUMLAH PERMINTAAN DAN DATA JUMLAH PERSEDIAAN CV.CIHANJUANG INTI TEKNIK MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY MAMDANI

Rizka Munia Yogaswara, Gunawan Abdillah, Dian Nursantika

Abstract


Proses produksi merupakan hal terpenting dalam sebuah perusahaan, prediksi jumlah barang yang akan diproduksi harus sesuai dengan permintaan dan persediaan barang agar tidak mengurangi potensi penjualan. Seperti di CV.Cihanjuang Inti Teknik yang memproduksi minuman khas parahyangan dengan 4 varian rasa dengan jumlah permintaan dan persediaan yang berbeda. Penelitian ini membuat system yang dapat memprediksi jumlah produksi barang berdasarkan jumlah permintaan dan jumlah persediaan dengan metode logika fuzzy mamdani. Dari beberapa model kasus yang diujicoba dengan jumlah persedian sebanyak 90 Kg dan persediaan sebanyak 33 Kg system memprediksi sebanyak 71,56 Kg yang harus diproduksi. Dan dianggap memenuhi produksi perusahaan, dengan selisih 0,23 kg dengan hitungan secara konvensional

Full Text:

PDF

References


Winarno,Arief Kusumawati, "Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode Neural Network dan Particle Swarm Optimization," Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia, pp. 37-42, February 2015.

Darmanto Diana, "Sistem Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes," Prosiding SNATIF, pp. 319-324, 2014.

Budiman, Farmadi Banjarsar, "Penerapan K-Optimal Pada Algoritma KNN untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer Fmipa Unlam Berdasarkan IP sampai dengan Semester 4," Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK), vol. 02, pp. 50-64, September 2015.

Aryanto Mustafidah, "Sistem Inferensi Fuzzy untuk Memprediksi Prestasi Belajar Mahasiswa Berdasarkan Nilai Ujian Nasional, Tes POtensi Akademik, dan MOtivasi Belajar," JUITA, vol. II, pp. 1-7, May 2012.

Agus Baswara, "Implementasi Fuzzy Mamdani untuk Memprediksi Seleksi Siswa Baru," Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK), 2012.

Thiang, Jusak Resmana, "Prediksi Kepadatan Kendaraan Bermotor Berdasarkan Tingkat Kebisingan Lalu Lintas Dengan Menggunakan Logika FUzzy," Jurnal Informatika, vol. III, pp. 61-67, November 2002.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.