SISTEM INFERENSI FUZZY MAMDANI DAN TSUKAMOTO DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN VOLUME IMPOR MINYAK BUMI DI INDONESIA - Fitria Yoga Febriliana; Maria Titah Jatipaningrum (Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia, 2020)
Menurunnya produksi minyak bumi dan meningkatnya konsumsi BBM (Bahan Bakar Minyak) menyebabkan terjadinya peningkatan impor minyak bumi di Indonesia. Dengan mempertimbangkan variabel-variabel yang mempengaruhi volume impor minyak bumi, dapat dibangun suatu sistem pendukung keputusan berbasis Sistem Inferensi Fuzzy. Sistem Inferensi Fuzzy Mamdani dan Tsukamoto diterapkan dalam Sistem Pendukung Keputusan dengan melakukan langkah-langkah dalam algoritma masing-masing metode, serta melakukan seleksi kombinasi metode fuzzifikasi dan defuzzifikasi. Pada penelitian ini diperoleh hasil bahwa kombinasi metode terbaik untuk menentukan volume impor minyak bumi di Indonesia pada metode Mamdani adalah fuzzifikasi kurva-s dengan defuzzifikasi MOM (Mean of Maximum), sedangkan pada metode Tsukamoto adalah fuzzifikasi kurva-s dengan defuzzifikasi rata-rata terpusat. Hasil perbandingan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) dalam Sistem Pendukung Keputusan antara Sistem Inferensi Fuzzy Mamdani dan Tsukamoto menunjukkan bahwa Sistem Inferensi Fuzzy Mamdani menghasilkan nilai MAPE yang lebih kecil yaitu 3,22% dibandingkan Sistem Inferensi Fuzzy Tsukamoto yaitu 9,33%. Implementasi hasil penelitian dilakukan dengan memasukkan nilai input waktu yang akan datang yang diperoleh dari proses peramalan Double Exponential Smoothing kedalam program yang telah dibuat dan didapatkan hasil volume impor minyak bumi untuk tahun 2018, 2019, dan 2020 menggunakan metode Mamdani berturut-turut adalah 388,453 juta barel, 389,12 juta barel, dan 389,12 juta barel. Sedangkan menggunakan metode Tsukamoto didapatkan hasil keputusan untuk tahun 2018, 2019, dan 2020 berturut-turut adalah 368,495 juta barel, 369,596 juta barel, dan 369,596 juta barel.