UNDAUNDA

EJECTS: Journal Computer, Technology, and Informations SystemEJECTS: Journal Computer, Technology, and Informations System

Tujuan penelitian ini adalah untuk menyelidiki variabel yang mempengaruhi jumlah ayam jantan yang dibeli oleh warung makan. Pemilik warung makan harus memastikan pengadaan bahan makanan yang mencukupi, termasuk ayam jantan sebagai bahan utama dalam hidangan. Data kuantitatif yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari catatan pembelian ayam jantan di warung makan yang menjadi objek penelitian. Studi ini menunjukkan bahwa mengelola stok dan pengadaan ayam jantan lebih mudah bagi pemilik warung makan. Pemilik warung makan dapat meningkatkan efisiensi operasional mereka, menghindari kekurangan atau kelebihan stok ayam jantan, dan mengoptimalkan pengelolaan stok dengan memahami faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah pembelian. Kami menggunakan metode fuzzy tsukamoto dalam studi ini karena mempermudah prediksi dan memberikan toleransi untuk data yang tidak tepat, misalkan data penjualan dan persediaan sulit untuk diprediksi menggunakan perhitungan manual. Hasil dari penelitian ini merujuk pada perkiraan prediksi pembelian ayam jantan pada Warung Magetan berdasarkan data pembelian, penjualan, dan persediaan. Dengan menggunakan model prediksi ini Warung Magetan diharapkan dapat melakukan pengelolaan persediaan yang lebih efisien.

Studi ini menggunakan metode fuzzy logic Tsukamoto untuk membantu warung makan menentukan jumlah ayam jantan yang harus mereka beli setiap hari.Penelitian ini berhasil menghasilkan rekomendasi jumlah pembelian ayam jantan yang tepat berdasarkan variabel seperti penjualan dan stok.Dalam analisis data, empat aturan fuzzy digunakan untuk menentukan jumlah pembelian ayam jantan.model fuzzy Tsukamoto menghasilkan nilai pembelian sebesar 27 kilogram dari data penjualan dan stok.Penelitian ini meningkatkan keberlanjutan operasi warung makan dan efektivitas serta efisiensi pengelolaan stok.Warung makan dapat menggunakan sistem pendukung keputusan berbasis logika fuzzy Tsukamoto untuk menghindari kesalahan dalam pembelian yang dapat mengakibatkan kekurangan atau berlebih stok.

Penelitian lanjutan dapat mengembangkan metode fuzzy Tsukamoto untuk aplikasi pada industri lain seperti ritel atau manufaktur dengan variabel yang lebih kompleks. Selain itu, peneliti dapat mengeksplorasi integrasi teknik machine learning untuk meningkatkan akurasi prediksi stok berdasarkan data historis dan tren pasar. Terakhir, studi dapat dilakukan untuk mengevaluasi dampak penggunaan sistem pendukung keputusan berbasis fuzzy logic terhadap kepuasan pelanggan dan keberlanjutan bisnis warung makan dalam skala yang lebih luas.

  1. MODEL BERBASIS FUZZY DENGAN FIS TSUKAMOTO UNTUK PENENTUAN BESARAN GAJI KARYAWAN PADA PERUSAHAAN SWASTA... doi.org/10.33365/jti.v14i2.456MODEL BERBASIS FUZZY DENGAN FIS TSUKAMOTO UNTUK PENENTUAN BESARAN GAJI KARYAWAN PADA PERUSAHAAN SWASTA doi 10 33365 jti v14i2 456
  2. IMPLEMENTASI FUZZY INFERENCE SYSTEM METODE TSUKAMOTO PADA PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT PEMILIKAN... doi.org/10.31315/telematika.v10i2.281IMPLEMENTASI FUZZY INFERENCE SYSTEM METODE TSUKAMOTO PADA PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT PEMILIKAN doi 10 31315 telematika v10i2 281
Read online
File size300.02 KB
Pages7
DMCAReport

Related /

ads-block-test