ANALISIS KOMPARATIF FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) MAMDANI DAN TSUKAMOTO UNTUK PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI ROTI (Studi Kasus: Sariwangi Bakery & Coffee Shop)

Sariwangi Bakery & Coffee Shop menghadapi tantangan dalam menentukan
jumlah produksi roti harian akibat fluktuasi permintaan pelanggan. Kesalahan dalam
perencanaan produksi dapat menimbulkan kelebihan maupun kekurangan stok yang
berdampak pada efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini bertujuan
untuk menerapkan serta membandingkan metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani
dan Tsukamoto dalam memprediksi jumlah produksi roti harian. Data yang digunakan
meliputi riwayat penjualan, stok sisa produk, jumlah pelanggan, jenis hari, dan hari
khusus. Implementasi model fuzzy dilakukan menggunakan MATLAB untuk validasi
aturan dan hasil prediksi, kemudian diimplementasikan kembali ke dalam Python dan
diintegrasikan dengan antarmuka sistem prediksi berbasis Tkinter. Evaluasi kinerja model
dilakukan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian
menunjukkan bahwa kedua metode mampu menghasilkan prediksi dengan tingkat
kesalahan yang tergolong baik, dengan nilai MAPE di bawah 20%. Metode Mamdani
memperoleh nilai MAPE sebesar 13,57%, sedangkan metode Tsukamoto memperoleh
nilai MAPE sebesar 13,76%. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem prediksi berbasis FIS
dapat digunakan sebagai alat bantu dalam perencanaan produksi roti harian, dengan
metode Mamdani menunjukkan kestabilan hasil prediksi yang lebih baik dalam konteks
penelitian ini.
Kata kunci: Fuzzy Inference System, Roti, Prediksi, Mamdani, Tsukamoto