Electronic Theses and Dissertation

Perencanaan jumlah optimal produk yang akan diproduksi merupakan aspek penting dalam pengambilan keputusan strategis perusahaan, terutama bagi produsen Crude Palm Oil (CPO) seperti PT Perkebunan Nusantara I Pabrik Kelapa Sawit (PKS) Cot Girek. Perusahaan ini menghadapi tantangan dalam menjaga keseimbangan antara produksi, persediaan dan permintaan CPO, yang disebabkan oleh fluktuasi permintaan, keterbatasan bahan baku Tandan Buah Segar (TBS), dan sifat TBS yang mudah rusak. Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis dan perbandingan antara metode Fuzzy Inference System Tsukamoto dan Mamdani untuk mencari metode terbaik dalam hal merencanakan jumlah produksi dan persediaan CPO yang optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Mamdani lebih unggul dalam mengoptimalkan rencana jumlah produksi CPO, dibuktikan dengan nilai Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang lebih rendah dibandingkan dengan metode Tsukamoto. Oleh karena itu, metode Mamdani direkomendasikan untuk diterapkan dalam perencanaan produksi CPO di Pabrik Kelapa Sawit Cot Girek guna membantu memudahkan pengambilan keputusan di perusahaan. Perhitungan rencanaan jumlah produksi dan persediaan untuk tahun 2024 menunjukkan bahwa metode Mamdani dapat mengoptimalkan jumlah produksi dan persediaan perusahaan dengan mempertimbangkan fluktuasi permintaan dan ketidakpastian ketersediaan bahan baku. Dengan optimalnya jumlah produksi dan persediaan, maka keuntungan yang dihasilkan perusahaan menjadi lebih maksimal.

Optimal production planning is a crucial aspect of strategic decision-making for companies, particularly for Crude Palm Oil (CPO) producers such as PT Perkebunan Nusantara I Pabrik Kelapa Sawit (PKS) Cot Girek. The company faces challenges in balancing production, inventory, and CPO demand due to fluctuations in demand, limited supply of Fresh Fruit Bunches (FFB), and the perishable nature of FFB. This study analyzes and compares the Tsukamoto and Mamdani Fuzzy Inference System methods to identify the optimal method for planning CPO production and inventory levels. The results demonstrate that the Mamdani method outperforms the Tsukamoto method in optimizing CPO production, as indicated by lower Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) values. Therefore, the Mamdani method is recommended for implementation in CPO production planning at PKS Cot Girek to enhance decision-making within the company. Calculations for the 2024 production and inventory plan suggest that the Mamdani method can optimize the company’s production and inventory levels by accounting for demand fluctuations and uncertainty in raw material availability. Consequently, with optimized production and inventory, the company’s profits are expected to be maximized.