APLIKASI PREDIKSI HASIL PRODUKSI MINYAK KELAPA SAWIT DENGAN METODE TSUKAMOTO
DOI:
https://doi.org/10.54314/jssr.v5i3.1037Abstrak
Tanaman kelapa sawit merupakan tanaman yang banyak dikebunkan oleh perusahaan-perusahaan yang besar, baik pemerintahan maupun swasta. Perkebunan sawit merupakan salah satu sektor per ke bunan unggul yang mengalami perkembangan yang cukup pesat. Dari perkebunan dapat dihasilkan komuditi ekspor terbesar setelah subsektor pertambangan minyak dan gas serta kehutanan. Oleh karena itu tujuan dari pengembangan aplikasi ini yaitu untuk memprediksi produksi minyak kelapa sawit dengan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto. Logika Fuzzy adalah salah satu cabang ilmu kecerdasan buatan untuk membangun system cerdas. Logika Fuzzy sering digunakan dalam pemecahan masalah yang menjelaskan system bukan melalui angka-angka, melainkan secara linguistik atau variabel-variabel yang mengandung ketidakpastian/ketidaktegasan. Setelah melakukan pengujian menggunakan metode tsukamoto maka mendapatkan hasil.Unduhan
Referensi
Amalia, I. (2020). Penerapan Logika Fuzzy Tsukamoto Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Beras (Doctoral dissertation, University of Technology Yogyakarta).
Anjelita, P., & Rosiska, E. (2019). Rancang Bangun Sistem Informasi E-Learning Pada Smk Negeri 3 Batam. Computer and Science Industrial Engineering (COMASIE), 1(01), 132-141.
Arifin, M. (2020). Implementasi Data Mining Pada Prediksi Pemesanan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Kimia Farma). Pelita Informatika: Informasi dan Informatika, 8(3), 353-356.
Harahap, A. P. S. (2019). Analisis Sistem Informasi Akuntansi Penggajian dan Pengupahan Dalam Upaya Mendukung Pengendalian Intern Pada PT. Srikandi Inti Lestari Medan (Doctoral dissertation).
Iqbal Habiby, Allyuddin. (2017). Sistem Informasi Sekolah Berbasis WEB (Studi Kasus: TK Kusuma Putra Kota Mojokerto). Jurnal Manajemen Informatika, 7(2).
Junaedi, A., & Matra, D. D. (2019). Manajemen Pemanenan Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.) di Kebun Rambutan, Serdang Bedagai, Sumatera Utara. Buletin Agrohorti, 7(3), 319-328.
Mateus, E., Palandeng, I. D., & Pondaag, J. J. (2018). Implementasi Sistem Produksi Pengolahan Tepung Kelapa (Studi Kasus Pada: Pt. Geilolo Coco Industry Di Halmahera Utara). Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan Akuntansi, 6(4).
Minarni, M., & Aldyanto, F. (2016). Prediksi Jumlah Produksi Roti Menggunakan Metode Logika Fuzzy (Studi Kasus: Roti Malabar Bakery). Jurnal TeknoIf, 4(2).
Nababan, S. Y., & Harahap, M. (2020). Implementasi Metode Tsukamoto Pada Analisis Prediksi Hasil Kelapa Sawit. Jurnal teknologi dan ilmu komputer prima (jutikomp), 3(1), 1-10.
Naibaho, F. R. (2019). FUZZY Logic Metode Tsukamoto Untuk Prediksi Produksi Cpo Dengan Permintaan Bersifat Stokastik Pada PT. Tor Ganda. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), 3(1).
Pertiwi, I. P., Fedinandus, F. X., & Limantara, A. D. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting. CAHAYAtech, 8(2), 182-195.
Ridha, M. R. (2019). Sistem Informasi Pemasaran Hasil Kerajinan Anyaman Gelas Rumah Tangga. Jurnal perangkat lunak, 1(1), 50-59.
Rizki, L. (2019). Penerapan Metode Tsukamoto Dalam Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukanjumlah Produksi Barang (Studi Kasus: PT. Budijaya Makmursentosa). Pelita Informatika : Informasi dan Informatika, 8(2), 532-536.
Somopawiro, B. S. W., & Maulany, R. (2018). Sistem Bank Data Wajib Pajak KPP Pratama Pekanbaru Senapelan. TeIKa, 8(1), 11-19.
Sutejo, S. (2016). Pemodelan UML Sistem Informasi Geografis Pasar Tradisional Kota Pekanbaru. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 7(2).
Tundo, T. (2017). Penerapan Metode Fuzzy Inference System Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Kain Tenun (Doctoral dissertation, Universitas Teknologi Yogyakarta)
