Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Mafazi Ananda Hafiz
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Logika Fuzzy Sugeno Untuk Optimasi Stok Biji Kopi Pada Kafe Rooster Mafazi Ananda Hafiz; Sriani
JURNAL FASILKOM Vol 13 No 02 (2023): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v13i02.5460

Abstract

Dalam bisnis kedai kopi, ketersediaan stok biji kopi merupakan hal yang krusial. Seringkali, perusahaan mengalami kendala dalam menjaga keseimbangan antara persediaan stok dengan pesanan dari pelanggan, yang dapat berdampak pada efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan menerapkan logika fuzzy Sugeno untuk mengoptimasi stok biji kopi pada Rooster Koffie. Metode ini dipilih karena mampu menangani ketidakpastian dan fluktuasi permintaan yang sering terjadi pada bisnis kedai kopi. Model logika fuzzy Sugeno dikembangkan dengan mengimplementasikan aturan-aturan berdasarkan variabel input untuk menentukan tingkat stok biji kopi yang optimal. Variabel logika fuzzy yang diidentifikasi meliputi stok awal, jumlah biji kopi yang terjual, penambahan stok, dan stok akhir. Data tersebut kemudian dijadikan sebagai himpunan fuzzy, dan aturan fuzzy dibentuk berdasarkan pengetahuan yang ada di dalam domain tersebut. Model diuji menggunakan data penjualan pada tahun 2022 dari Rooster Koffie untuk menguji dan memvalidasi kinerjanya dengan bantuan aplikasi Matlab. Berdasarkan pengujian menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), ditemukan bahwa hasilnya mencapai 19,81% atau sama dengan tingkat kebenaran sebesar 80,19%. Hasil ini menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam menentukan stok biji kopi yang optimal. Dengan demikian, sistem ini dapat diandalkan sebagai sistem optimasi stok biji kopi yang efisien dan efektif bagi Rooster Koffie.
Co-Authors Sriani Sriani