INTEGRASI FORECASTING DAN FUZZY MAMDANI UNTUK MENENTUKAN PRODUKSI OPTIMAL PT INOVASI IKAN NUSANTARA - Yugi Yulinar; Kayla Nabila Putri; Michelle Jasmine Firdaus; Muhammad Febri Giri Wandana; Muhammad Arfi Nurali; Muhammad Marvin Mahardika; Suhendi Irawan (PT. Intelek Cendikiawan Nusantara, 2025)
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh tingginya ketidakpastian pada permintaan dan pasokan bahan baku yang dihadapi PT Inovasi Ikan Nusantara, sehingga dapat mengganggu stabilitas dan efektivitas proses produksi. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan model integrasi metode forecasting dan Fuzzy Mamdani untuk menghasilkan keputusan produksi yang lebih akurat, adaptif, dan mampu meminimalkan risiko mismatch antara kebutuhan pasar dan ketersediaan bahan baku. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan data primer berupa hasil wawancara dan observasi, serta data sekunder berupa histori permintaan dan pasokan bahan baku. Tiga metode forecasting diterapkan, yaitu Naïve Method, Simple Moving Average, dan Exponential Smoothing, kemudian dievaluasi menggunakan MAE, MAPE, MSE, dan MAD untuk menentukan metode paling akurat. Hasil analisis menunjukkan bahwa Exponential Smoothing (α=0,05) merupakan metode terbaik dalam memprediksi permintaan dengan nilai forecast sebesar 1.308,78 kg, sementara Naïve Method memberikan hasil paling akurat untuk memproyeksikan pasokan dengan nilai forecast sebesar 3.500 kg. Nilai hasil ramalan tersebut kemudian dijadikan input pada sistem Fuzzy Mamdani yang memproses data melalui tahap fuzzifikasi, inferensi, dan defuzzifikasi. Model integrasi fuzzy–forecasting menghasilkan rekomendasi jumlah produksi optimal sebesar 2.630 kg pada periode November. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi forecasting dan fuzzy logic mampu memberikan keputusan produksi yang lebih fleksibel, realistis, dan efektif dalam menghadapi ketidakpastian operasional perusahaan