Perhitungan manual metode Fuzzy Tahani dan VIKOR dalam kasus pemilihan tempat kos.
Kasus yang diambil untuk perhitungan adalah menentukan jumlah pembelian berdasarkan persediaan dan penjualan
Data training atau data latih merupakan histori data sebelumnya, digunakan sebagai acuan untuk menentukan batas-batas himpunan fuzzy setiap kriteria.
Berikut adalah contoh data training.
| Tanggal | Persediaan | Penjualan | Pembelian |
|---|---|---|---|
| 2020-09-01 | 46 | 73 | 100 |
| 2020-10-01 | 73 | 73 | 50 |
| 2020-11-01 | 86 | 40 | 50 |
| 2020-12-01 | 96 | 80 | 100 |
| 2021-01-01 | 80 | 100 | 90 |
| 2021-02-01 | 80 | 57 | 0 |
| 2021-03-01 | 60 | 40 | 0 |
| 2021-04-01 | 20 | 78 | 75 |
| 2021-05-01 | 17 | 54 | 50 |
| 2021-06-01 | 13 | 81 | 100 |
| 2021-07-01 | 32 | 98 | 100 |
| 2021-08-01 | 34 | 69 | 100 |
Data kiteria yang digunakan adalah Persediaan, Penjualan, dan Pembelian.
Pada masing-masing kriteria akan dicari nilai terendah (min), nilai tertinggi (max), nilai rata-rata (avg) berdasarkan data training.Berikut adalah data kriteria.
| Kode | Nama | Min | Max | Avg |
|---|---|---|---|---|
| C1 | Persediaan | 13 | 96 | 53.0833 |
| C2 | Penjualan | 40 | 100 | 70.25 |
| C3 | Pembelian | 0 | 100 | 67.9167 |
Himpunan kriteria menunjukkan grafik fuzzy untuk masing-masing kriteria.
Berikut adalah himpunan fuzzy untuk kriteria Persediaan.
Dimana rumus masing-masing himpunan adalah sebari berikut.
$$ \mu Sedikit[x]=\begin{cases} 0 & \text{ jika } x \leq 0\\ \frac{(x - 0)}{(0 - 0)} & \text{ jika } 0 \leq x \leq 0\\ \frac{(53.083333333333 - x)}{(53.083333333333 - 13)} & \text{ jika } 13 \leq x \leq 53.083333333333\\ 0 & \text{ jika } x \geq 53.083333333333 \end{cases} $$
$$ \mu Sedang[x]=\begin{cases} 0 & \text{ jika } x \leq 13\\ \frac{(x - 13)}{(53.083333333333 - 13)} & \text{ jika } 13 \leq x \leq 53.083333333333\\ \frac{(96 - x)}{(96 - 53.083333333333)} & \text{ jika } 53.083333333333 \leq x \leq 96\\ 0 & \text{ jika } x \geq 96 \end{cases} $$
$$ \mu Banyak[x]=\begin{cases} 0 & \text{ jika } x \leq 53.083333333333\\ \frac{(x - 53.083333333333)}{(96 - 53.083333333333)} & \text{ jika } 53.083333333333 \leq x \leq 96\\ 1 & \text{ jika } x \geq 96 \end{cases} $$
Berikut adalah himpunan fuzzy untuk kriteria Penjualan.
Dimana rumus masing-masing himpunan adalah sebari berikut.
$$ \mu Sedikit[x]=\begin{cases} 0 & \text{ jika } x \leq 0\\ \frac{(x - 0)}{(0 - 0)} & \text{ jika } 0 \leq x \leq 0\\ \frac{(70.25 - x)}{(70.25 - 40)} & \text{ jika } 40 \leq x \leq 70.25\\ 0 & \text{ jika } x \geq 70.25 \end{cases} $$
$$ \mu Sedang[x]=\begin{cases} 0 & \text{ jika } x \leq 40\\ \frac{(x - 40)}{(70.25 - 40)} & \text{ jika } 40 \leq x \leq 70.25\\ \frac{(100 - x)}{(100 - 70.25)} & \text{ jika } 70.25 \leq x \leq 100\\ 0 & \text{ jika } x \geq 100 \end{cases} $$
$$ \mu Banyak[x]=\begin{cases} 0 & \text{ jika } x \leq 70.25\\ \frac{(x - 70.25)}{(100 - 70.25)} & \text{ jika } 70.25 \leq x \leq 100\\ 1 & \text{ jika } x \geq 100 \end{cases} $$
Berikut adalah himpunan fuzzy untuk kriteria Pembelian.
Dimana rumus masing-masing himpunan adalah sebari berikut.
$$ \mu Sedikit[x]=\begin{cases} 1 & \text{ jika } x \leq 0\\ \frac{(67.916666666667 - x)}{(67.916666666667 - 0)} & \text{ jika } 0 \leq x \leq 67.916666666667\\ 0 & \text{ jika } x \geq 67.916666666667 \end{cases} $$
$$ \mu Sedang[x]=\begin{cases} 0 & \text{ jika } x \leq 0\\ \frac{(x - 0)}{(67.916666666667 - 0)} & \text{ jika } 0 \leq x \leq 67.916666666667\\ \frac{(100 - x)}{(100 - 67.916666666667)} & \text{ jika } 67.916666666667 \leq x \leq 100\\ 0 & \text{ jika } x \geq 100 \end{cases} $$
$$ \mu Banyak[x]=\begin{cases} 0 & \text{ jika } x \leq 67.916666666667\\ \frac{(x - 67.916666666667)}{(100 - 67.916666666667)} & \text{ jika } 67.916666666667 \leq x \leq 100\\ 1 & \text{ jika } x \geq 100 \end{cases} $$
User menginputkan data persediaan dan penjualan saat ini. Misal persediaan adalah 50 dan penjualan adalah 60. Maka nanti akan dihitung pembelian yang harus dilakukan.
Tahap ini mencari nilai keanggotaan fuzzy berdasarkan input user.
x = 50), karena
13 ≤ x ≤53.083333333333, maka (53.083333333333 - 50)/(53.083333333333-13) = 0.076923076923077
x = 50), karena
13 ≤ x ≤53.083333333333, maka (50 - 13)/(53.083333333333-13) = 0.92307692307692
x = 50), karena
x ≤ 53.083333333333, maka 0
x = 60), karena
40 ≤ x ≤70.25, maka (70.25 - 60)/(70.25-40) = 0.33884297520661
x = 60), karena
40 ≤ x ≤70.25, maka (60 - 40)/(70.25-40) = 0.66115702479339
x = 60), karena
x ≤ 70.25, maka 0
| Kode | μ Sedikit | μ Sedang | μ Banyak |
|---|---|---|---|
| Persediaan | 0.0769 | 0.9231 | 0 |
| Penjualan | 0.3388 | 0.6612 | 0 |
Berikut adalah rule/aturan.
Sedikit AND Penjualan Sedikit maka Pembelian Sedang Sedikit AND Penjualan Sedang maka Pembelian Sedikit Sedikit AND Penjualan Banyak maka Pembelian Sedikit Sedang AND Penjualan Sedikit maka Pembelian Banyak Sedang AND Penjualan Sedang maka Pembelian Sedang Sedang AND Penjualan Banyak maka Pembelian Sedikit Banyak AND Penjualan Sedikit maka Pembelian Banyak Banyak AND Penjualan Sedang maka Pembelian Banyak Banyak AND Penjualan Banyak maka Pembelian Sedang | Aturan | α | z | α*z |
|---|---|---|---|
Jika Persediaan Sedikit AND Penjualan Sedikit maka Pembelian Sedang |
0.076923076923077 | 5.224358974359, 97.532051282051 | 3.9521696252466 |
Jika Persediaan Sedikit AND Penjualan Sedang maka Pembelian Sedikit |
0.076923076923077 | 62.692307692308 | 4.8224852071006 |
Jika Persediaan Sedang AND Penjualan Sedikit maka Pembelian Banyak |
0.33884297520661 | 78.787878787879 | 26.696719258703 |
Jika Persediaan Sedang AND Penjualan Sedang maka Pembelian Sedang |
0.66115702479339 | 44.903581267218, 78.787878787879 | 40.889738861189 |
Hasil akhir didapat dengan ∑α*z / ∑α = (3.9521696252466 + 4.8224852071006 + 26.696719258703 + 40.889738861189) / (0.076923076923077 + 0.076923076923077 + 0.33884297520661 + 0.66115702479339) = 76.361112952239 / 1.1538461538462 = 66.179631225274
Berikut adalah beberapa source-code yang menggunakan metode Tsukamoto baik berbasis web maupun desktop.
Jika anda masih ada kesulitan atau kekeliruan tentang penjelasan metode di atas, bisa menghubungi kami lewat WA/Email sesuai halaman Kontak.
Jika ingin memiliki file excel dari metode di atas bisa melihat cara download di halaman Download.
Jika ingin memiliki source code dari metode di atas, baik berbasis web maupun desktop bisa melihat daftar harga donasi di halaman Daftar Source Code.
Donasi ini digunakan oleh penulis untuk membayar server dan membeli kopi sembari membuat tutorial Metode/Algoritma lainnya :).
Source Code Text Mining Metode Naive Bayes Clasifier PHP, Kasus Sentimen, Kasus Skripsi, Kasus Hoax.
Source Code Sistem Informasi Akuntansi Koperasi Simpan Pinjam Berbais Web Laravel, SHU, Pinjaman, Simpanan, Laba Rugi, Neraca
Source code sistem pendukung keputusan (SPK) metode Analytical Hierarkhi Process (AHP) berbasis web dengan Codeigniter dan MySQL dengan Crisp.
Source Code Sistem Pakar Metode Naive Bayes Classifier dengan VB.Net dan Microsoft Access.
Source code SPK (Sistem Pendukung Keputusan) metode AHP (Analitical Hierarchy Process) MOORA (Multi-Objective Optimization on the basic of Ratio Analysis) + Periode dengan PHP dan MySQL.
RumahSourceCode.com merupakan website media online yang menyediakan source code program aplikasi gratis dan berbayar. Selain menyediakan source code program aplikasi, kami juga menerima jasa pembuatan dan pengembangan aplikasi.