Pembangunan saat ini sedang dilakukan di segala bidang, baik itu bidang pendidikan, ekonomi, pariwisata, kebudayaan dan sebagainya. Dan semua pembangunan tersebut dibiayai dari pendapatan Negara yang salah satunya berasal dari kegiatan ekspor. Di Indonesia terdapat dua Kegiatan ekspor yaitu ekspor migas dan ekspor non migas. Salah ekspor non migas yang menjadi andalan Indonesia adalah sepatu kulit yang mempunyai kode HS 6403. Jepang merupakan negara yang permintaan sepatu kulit cukup tinggi karena nilai ekspor sepatu kulit jepang yang sangat kecil jika dibandingkan dengan nilai impor sepatu kulit negara Jepang. Agar nilai ekspor sepatu kulit Indonesia ke Jepang dapat maksimal untuk itu diperlukan suatu metode yang dapat memprediksi nilai ekspor sepatu kulit Indonesia ke Jepang dan salah satunya menggunakan logika fuzzy. Metode yang dapat digunakan dalam pengaplikasian logika fuzzy untuk memprediksi nilai ekspor sepatu kulit ke Jepang adalah metode mamdani, metode sugeno dan tsukamoto. Berdasarkan perhitungan dengan ketiga metode diatas dari permintaan jepang sebesar $159,455 dan total ekspor Indonesia untuk HS 6403 sebesar $ 163,653 didapat hasil mamdani sebesar $6,900, sugeno sebesar $ 8,520 dan Tsuakamoto sebesar $ 7,700. Hasil penelitian dapat di simpulkan dari ketiga metode yang digunakan maka metode mamdani yang paling dekat dengan hasil sebenarnya dengan tingkat error 24%, sehingga metode mamdani bisa dijadikan metode yang direkomendasikan dalam memprediksi jumlah optimal ekspor HS 6403 Indonesia ke Jepang di bandingkan metode sugeno yang persentase errornya 32%, dan metode tsukamoto dengan persentase errornya 32 %.
Kata kunci :
Fuzzy, Mamdani, Sugeno, Tsukamoto
isi tesis
Cover, lembar pengesahan,abstrak, dan daftar isi
DAFTAR PUSTAKA
Departemen Perdagangan. 2011. “Market Brief : HS 6403 Sepatu Kulit”/
http://itpc.or.jp/wp-content/uploads/2012/08/Market-Brief-ITPC-OSAKA-HS-6403-SEPATU-KULIT.pdf
Eko Prasetyo, 2012.”Data Mining Konsep Dan Aplikasi Menggunakan MATLAB”. Andi Yogya
Frans Susilo SJ. 2003. “Himpunan dan Logika Kabur Serta Aplikasinya”. Graha
Ilmu.Yogyakarta.
Fajar Solikin . 2009. “Aplikasi Logika Fuzzy Dalam Optimisasi Produksi Barang Menggunakan Metode Mamdani Dan Metode Sugeno”
http://eprints.uny.ac.id/1746/1/Fajar_Silikin_(04305144018).pdf
Fajri Jufra, 2011 “Perbandingan Sistem Inferensi Fuzzy Metode Mamdani dan Metode Sugeno Dalam Memprediksi Laju Inflasi (Studi Kasus Pada Data Inflasi Indonesia).
Fithriani Matondang, Ririen Kusumawati, Zainal Abidinfuzzy , 2010 “Logic Metode Mamdani Untuk Membantu Diagnosa Dini Autism Spectrum Disorder”.
http://download.portalgaruda.org/article.php?article=116148&val=5271
Istraniady, Priko Andrian, Mardiani. 2010 “Analisis perbandingan metode fuzzy tsukamoto dan metode fuzzy mamdani pada perbandingan harga sepeda motor bekas”
Norma Endah Haryati, 2010 “ Perencanaan Jumlah Produk Menggunakan Metode Mamdani Berdasarkan Prediksi Permintaan “
Priska Arindya Purnama, 2013 “Aplikasi sistem inferensi fuzzy sugeno dalam memprediksi laju inflasi (studi kasus pada data inflasi indonesia dan bali)”
Setiaji. 2009 “Himpunan dan Logika Samar Serta Aplikasinya”. Graha Ilmu. Yogyakarta
Sutikno, 2010 “Perbandingan Metode Defuzzifikasi Aturan Mamdani Pada Sistem Kendali Logika Fuzzy (Studi Kasus Pada Pengaturan Kecepatan Motor DC)”
http://core.ac.uk/download/pdf/11724428.pdf
Sri Kusumadewi, Sri Haryati, Agus Harjoko, Retantyo Wardoyo. 2006. “Fuzzy
Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM)”. Graha Ilmu. Yogyakarta.
Yoakim Marinus Hasibuan, Nilamsari Kusumastuti, Beni Irawan, 2014 “Pengendalian Kecepatan Kendaraan Roda Empat Dengan Menggunakan Fuzzy Inference System Metode Mamdani”