Fuzzy Inference System dan Fuzzy Database sebagai Kecerdasan Basis Data untuk Kontrol Stok

Pengaturan stok merupakan aktivitas penting dalam bisnis retail. Penentuan jumlah stok harus dilakukan secara sistematis berdasarkan riwayat penjualan dan stok yang masih tersedia. Stok yang tidak stabil akan membuat konsumennya berpindah ke bisnis retail lain yang memiliki stok lebih stabil. Paper ini membahas penentuan stok ideal suatu produk dengan menerapkan algoritma Fuzzy Inference System (FIS) model sugeno dan algoritma fuzzy database model tahani ke dalam sistem manajemen basis data (DBMS). Fungsi keanggotaan untuk fuzzyfikasi menggunakan representasi liner dan representasi segitiga. Metode pembangunan sistem mengguanakan metode waterfall, sedangkan metode pengujian dengan membandingkan hasil rekomendasi sistem dengan fakta penjualan pada bulan berikutnya. Dari 16 item produk yang diteliti 9 item terjual sesuai rekomendasi sistem, 5 item terjual dibawah rekomendasi sistem, dan hanya 2 produk terjual diatas rekomendasi sistem. Pada hasil ini produk yang terjual sesuai rekomendasi adalah suatu perhitungan yang tepat karena stok produk sesuai kebutuhan konsumen dan akan menguntungkan perusahaan retail. Jadi dari hasil pengujian implementasi FIS dan Fuzzy database ketepatan dapat menghitung stok ideal dari suatu produk sekitar 60%.