Penerapan Metode Logika Fuzzy Sugeno untuk Optimasi Persediaan Stok Masker pada Apotek Intravena - Muhammad Alwi Baihaqi; Sriani (Jurnal KomtekInfo, 2023)
Manajemen stok masker merupakan komponen paling penting dalam keberhasilan penyediaan alat pelindung diri dalam lingkungan medis. Persediaan masker yang tidak memadai dapat mengakibatkan kekurangan pasokan saat permintaan tinggi, sementara persediaan berlebihan akan menimbulkan biaya penyimpanan yang tidak perlu. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan menerapkan logika fuzzy sugeno untuk mengoptimasi stok masker pada apotek Intravena. Model logika fuzzy sugeno dikembangkan dengan mengimplementasikan aturan-aturan berdasarkan variabel input yang menentukan tingkat stok masker yang optimal. Variabel input yang digunakan dalam penelitian ini mencakup stok awal, stok terjual dan penambahan stok sementara variabel outputnya adalah stok akhir. Data tersebut akan dijadikan sebagai himpunan fuzzy, dan aturan fuzzy dibentuk berdasarkan data dari apotek Intravena. Penerapan metode logika fuzzy sugeno, model dapat menghasilkan keputusan berdasarkan data-data input tersebut. Evaluasi kinerja model dilakukan menggunakan Mean Absolute Persentase Error (MAPE) untuk mengukur ketepatan hasil prediksi yang aktual. Berdasarkan pengujian menggunakan perangkat lunak MATLAB, melalui implementasi metode logika fuzzy sugeno menggunakan Mean Absolute Persentase Error (MAPE), ditemukan bahwa hasil nya mencapai 10,113% atau sama dengan tingkat kebenarannya sebesar 88,887% . Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan logika fuzzy sugeno secara efektif dapat membantu untuk memanajem persedian stok masker di apotek Intravena dengan tingkat kesalahan yang rendah dan berpotensi untuk mengurangi biaya kesalahan stok. Penelitian ini memperlihatkan bahwa metode logika fuzzy sugeno memiliki potensi besar dalam konteks manajemen stok masker.