## IMPLEMENTASI METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK PREDIKSI PENJUALAN BOX MOTOR BERBASIS WEB
Dwi Adi Saputra, Yosep Agus Pranoto, Febriana Santi Wahyuni Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1618062@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Toko Sipit  Box  Malang  merupakan toko yang  menjual  bermacam-macam asesoris dan  variasi  motor. Toko Sipit Box malang menyediakan box motor mulai dari box atas dan box samping, selain itu juga menyediakan braket box untuk pemasangan di berbagai jenis motor. Pada proses pendataan data penjualan toko sipit box malang  masih menggunakan cara lama yaitu dengan memasukkannya ke dalam buku nota. Karena pada toko belum ada sistem yang membantu untuk memprediksi penjualan maka pemilik toko kesulitan untuk menentukan stok barang yang akan disediakan.
Pada penelitian yang dikembangkan ini peneliti menggunakan  metode fuzzy time series untuk melakukan.prediksi penjualan box motor menggunakan data histori penjualan toko Sipit Box Malang. Proses yang dilakukan dalam penelitian ini adalah yang pertama mengambil data historis penjualan box motor mulai dari januari 2016 – oktober 2019, kemudian mencari  jumlah  interval  dan  Panjang  interval  didapat  hasil  16  jumlah  interval  dan  1  panjang  interval.  Kemudian melakukan proses fuzzifikasi pada data histori. Lalu menentukan fuzzy logical relationship dan menentukan fuzzy logical relationship grup .  Langkah  terakhir  adalah  melakukan  proses  prediksi  atau  defuzzifikasi  menggunakan fuzzy logical relationship grup sebagai acuan.
Hasil pengujian yang dilakukan oleh peneliti dengan menerapkan metode fuzzy time series pada sistem yang dibuat menghasilkan prediksi untuk bulan September 2019 sebanyak 13 pcs. Pada pengujian  manual didapatkan hasil prediksi untuk  bulan  September  2019  sebanyak  12  pcs.  Kemudian  nilai error Dari  hasil  perhitungan  sistem  dengan  hasil manual didapatkan tingkat kesalahan  sebesar 7,88% untuk prediksi penjualan box motor tipe GIVI E20.
Kata kunci : Prediksi, Penjualan, Fuzzy Time Series, Web

## 1. PENDAHULUAN
Toko Sipit Box Malang merupakan salah satu toko asesoris dan variasi motor yang menjual macam macam box motor, mulai dari box atas  dan box samping, selain box juga  menyediakan  braket  untuk  pemasangan  pada semua  jenis  sepeda  motor.  Penjualan  Setiap  bulannya mengalami naik turun dikarenakan permintaan konsumen.  Makin  tinggi  permintaan  konsumen,  makin tinggi pula penjualan yang dilakukan oleh toko tersebut. Ini  yang  mengakibatkan  persediaan  menjadi  tidak dinamis  dan  ini  mempengaruhi  perhitungan  laba  atau rugi toko.
Untuk  saat  ini  pengarsipan  data  penjualan  toko Sipit  Box  Malang  masih  dilakukan  secara  manual dengan  cara  dituliskan  dalam  Nota  penjualan  setiap bulannya.  Karena  pada  toko  belum  ada  sistem  yang membantu  untuk  memprediksi  penjualan  maka  pemilik toko kesulitan untuk menentukan stok barang yang akan disediakan.  Jika  pemilik  toko  sudah  mengetahui  berapa jumlah  produk  yang  akan  terjual,  maka  pemilik  toko tidak  perlu  bingung  untuk  menentukan  stok  untuk penjualan pada  masa  yang akan  datang. Data penjualan box  motor  yang  digunakan  sebagai  acuan  untuk memprediksikan penjualan box motor yang akan datang diambil melalui proses wawancara dan rekap data kepada pemilik  toko  Sipit  Box  Malang  yaitu  Bapak  Erik Achmad Hidayat.
Dari  permasalahan  yang  telah  dijelaskan  maka, maka  diperlukan  suatu  keputusan  untuk  menemukan strategi  yang  dapat  membantu  untuk  memprediksi
kebutuhan  stok  barang  pada  toko  Sipit  Box  Malang. Metode fuzzy time series merupakan  salah  satu  metode yang dapat dicoba untuk  memecahkan  masalah tersebut menurut  jurnal  pengembangan  aplikasi  sebelumnya karena  data  yang  digunakan  merupakan  data  history penjualan box motor  dibulan  sebelumnya.  Data  histori penjualan  yang  digunakan  merupakan  data  penjualan dengan masa periode mulai Januari 2016 sampai dengan September 2019.

## 1.1    RUMUSAN MASALAH
Berdasarkan  permasalahan  yang  terindetifikasi diatas,  maka  dapat  dirumuskan  beberapa  rumusan masalah sebagai berikut :
1. Bagaimana  merancang  dan  membangun  website untuk memprediksi penjualan pada toko?
2. Bagaimana  mengimplementasikan  Metode Fuzzy Time Series pada  website  untuk  memprediksi penjualan pada toko?
3. Bagaimana  menampilkan  hasil  prediksi  penjualan pada website?

## 1.2    BATASAN MASALAH
Berdasarkan  pembuatan  aplikasi  ini  terdapat beberapa batasan dalam pembuatan yaitu sebagai berikut:
1. Data  yang  digunakan  dalam  pembuatan  sistem prediksi  penjualan  pada  Toko  Sipit  Box  Malang adalah  data  penjualan  mulai  Januari  2016  – September 2019 sebanyak 1491 data.
2. Target  pengguna  hanya  ditujukan  untuk  User  dan Admin Toko Sipit Box Malang.
3. Platform  yang  digunakan  untuk  mengembangkan sistem ini yaitu berbasis Website.
4. Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  untuk mengembangkan penelitian ini menggunakan PHP versi 5.6.33 dan database yang digunakan MySQL versi 5.7.

## 1.3    TUJUAN
Adapun tujuan dari aplikasi sistem prediksi penjualan ini adalah sebagai berikut :
1. Untuk merancang dan membangun website sistem prediksi penjualan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL.
2. Untuk  mengimplementasikan  metode  fuzzy  time series  dalam  proses  untuk  memprediksikan penjualan.
3. Untuk  memberikan  informasi  hasil  prediksi penjualan  box  motor  kepada  pemilik  toko  Sipit Box Malang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.1. Penelitian Terkait
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh Ekananta  dkk,  dalam  penelitiannya  yang  berjudul “Penerapan  Metode  Average-Based  Fuzzy  Time Series  Untuk  Prediksi  Konsumsi  Energi  Listrik Indonesia”  pada  tahun  2015,  Menggunakan  data jumlah  konsumsi  energi  listrik  dipilih  karena memiliki  karakteristik yang  termasuk  dalam golongan  data  trend.  Pada  pengujian  program  yang telah  dilakukan  pada  keseluruhan  data  dengan metode fuzzy time series menghasilkan  nilai  MAPE 14,27%.  Hasil  tersebut  masuk  dalam  kriteria baik.[1]
Menurut penelitian  yang dilakukan oleh Uliana pada tahun 2017  yang  berjudul  “Penerapan Metode Average-Based Fuzzy Time Series dengan Pergerakan Data Harga Saham Minyak”.
Penyelesaian  dilakukan  menggunakan  metode fuzzy time  series yang  panjang  intervalnya  sudah ditentukan pada awal proses perhitungan, proses  ini akan  memberikan pengaruh  saat pembentukan fuzzy relationship dan tentunya akan memberikan dampak pada  perbedaan  hasil  perhitungan  prediksi.  Pada hasil akhir pengujian yang dilakukan untuk prediksi menggunakan  metode fuzzy  time  series dengan interval  berbasis  rata-rata  di  dapatkan  nilai  MAPE 1.2559969%.[2]
Pada  penelitian  yang  dilakukan  pada  tahun 2017  oleh  Elfajar  dkk  yang  berjudul  “Peramalan
Jumlah Kunjungan Wisatawan Kota Batu Menggunakan  Metode  Time  Invariant  Fuzzy  Time Series”.  Penelitian  ini  menggunakan  metode fuzzy time series yang  digunakan  untuk  meramalkan  data pengunjung wisatawan bulanan, data yang digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  data dari  Dinas  Pariwisata  Kota  Batu.  Pada  hasil  akhir pengujian  yang  dilakukan,  didapatkan  hasil  bahwa
metode  peramalan  menggunakan fuzzy time  series berbasis  rata  –  rata  didapatkan  hasil  rata–rata error average forecasting error rate (AFER)  0,0056% dengan  menggunakan  data  latih  sebanyak  60 data.[3]
Menurut penelitian.
yang dilakukan Ardinansyah  pada  tahun  2018,  yang  berjudul “Implementasi  Metode  Fuzzy  Time  Series  Untuk Prediksi  Kebutuhan  Bahan  Baku  Pokok  Produk Makanan  Pada  Kedai  Dampizza”.  Permasalahan yang  terjadi  adalah  tingkat  permintaan  konsumen berubah  -  ubah  setiap  bulanya.  Ini  dapat mempengaruhi  persediaan  bahan  baku  pokok  yang dipergunakan untuk membuat suatu produk makanan.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  metode fuzzy time series yang menggunakan  rumus  rata-rata  untuk  menghitung interval  dan  himpunan fuzzy .  Hasil  pengujian program dengan metode fuzzy time series didapatkan  hasil  bahwa perhitungan  manual dengan sistem memiliki tingkat error atau kesalahan sebesar 3,83%.[4]
Menurut  penilitan  yang  dilakukan  Saputri  pada tahun 2019, yang berjudul “Penerapan metode Fuzzy time series untuk  prediksi  penjualan  berbasis  web pada  toko  grosis  3  roda  sengkaling”,  Permasalahan yang  terjadi  adalah  permintaan  konsumen  yang tidak  terprediksi  sejajar  dengan  kebutuhan  rumah tangga yang tinggi. Maka penjualan yang dilakukan oleh  toko  tersebut  semakin  tinggi.  Metode  yang digunakan  pada  program  ini  adalah  metode Fuzzy Time Series .  Pada  hasil  pengujian  didapatkan  hasil akurasi  keakuratan  metode Fuzzy Time Series yang menggunakan  data  penjualan  dari  bulan  Februari 2017  sampai  September  2018  pada  perhitungan program  dan  perhitungan  manual,  didapatkan  nilai akurasi keakuratan sebesar 99,3%.[5]

## 2.1.2. Metode Fuzzy Time Series
Metode Fuzzy  time  series adalah  konsep baru  yang  telah  diusulkan  oleh  Song  dan  Chissom berdasarkan  teori fuzzy set dan  konsep  variabel linguistik  dan  aplikasinya  oleh  Zadeh. Fuzzy time series digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah peramalan yang mana data historis adalah nilai-nilai linguistik.  Pada  masalah  peramalan,  data  historis tidak  terbentuk  dalam  angka real ,  namun  berupa data linguistik. Dalam  hal  ini, tidak ada  model time series konvensional  yang  dapat  diterapkan,  akan tetapi  model fuzzy time series dapat  diterapkan dengan lebih tepat.[2]
Hal  yang  menjadi  pembeda  antara fuzzy time series dan konvensional time series adalah pada nilai yang  digunakan  dalam  peramalan,  yang  merupakan himpunan fuzzy dari  bilangan real atas  himpunan semesta  yang  ditentukan.  Himpunan fuzzy diartikan sebagai  suatu  kelas  bilangan  dengan  batasan  yang samar.  Jika  U  adalah  himpunan  semesta,  U  =  {u1, u2,  ...  un},  maka  suatu  himpunan fuzzy Ai  dari  U didefinisikan sebagai :
(1) dimana  A  adalah  fungsi  keanggotaan  dari himpunan  fuzzy  Ai  ,  hingga  sedemikian  Ai:  U  → [0,1]. Jika uk adalah elemen dari himpunan fuzzy Ai dan  Ai  (uk)  adalah  derajat  keanggotaan  dari  uk  ke Ai, Ai (ui) [0,1] dan 1 < k < n.[1]

## 2.1.3. Penentuan interval berbasis rata-rata
Penentuan Panjang interval sangat berpengaruh  dalam  pembentukan fuzzy  relationship yang  akan  berdampak  dalam  perhitungan  prediksi, oleh  karena  Panjang  interval  tidak  boleh  terlalu besar dan tidak boleh terlalu kecil.[5]
1. Menghitung  semua  nilai  absolute  selisih  dari data, sehingga diperoleh rata-rata nilai absolute selisih.
2. Mencari  nilai  setengah  dari  rata-rata  yang diperoleh dari langkah pertama untuk kemudian dijadikan sebagai Panjang interval.
3. Berdasarkan  Panjang  interval  yang  diperoleh dari  langkah  sebelumnya,  ditentukan  basis interval sesuai tabel 1. dibawah ini
Tabel 1. Basis interval Jangkauan Basis 0.1 – 1.0 0.1 1.1 – 10 1 11 – 100 10 101 – 1000 100 4. Panjang interval dibulatkan sesuai dengan tabel basis interval
3. ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1. Blog Diagram Sistem Dalam Sistem prediksi penjualan yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode Fuzzy Time Series yang  diaplikasikan  pada perhitungan nilai prediksi seperti pada gambar 1.
ADMIN WEBSITE DATABASE HASIL PREDIKSI P er h itu ng an F uz zy time ser ies PILIH PREDIKSI Hasil Perhitungan

## Gambar 1. blok diagram sistem
3.1. Flowchart Sistem
Flowchart sistem  merupakan  suatu  bagan dengan simbol-simbol
tertentu
yang menggambarkan urutan proses secara mendetail dari sistem  yang  sedang  di  kembangkan.  Ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 2. Flowchart sistem
3.2. Flowchart Metode
Flowchart metode  merupakan  suatu  bagan dengan symbol-simbol terntentu yang menggambarkan proses dari metode. flowchart fuzzy time series yang  dimulai  dengan input -an  data transaksi penjualan kemudian mencari nilai min dan max , kemudian menghitung selisih absolut dari data lalu  menghitung  rata-rata  dari  nilai  selisih  absolut, kemudian  dicari  jumlah  interval  dan  Panjang interval,  lalu  didapatkan range interval,  kemudian proses fuzzifikasi data setelah  itu menentukan fuzzy logical relationship dan fuzzy logical relationship group ,  lalu  yang  terakhir  akan  menampilkan  hasil dari prediksi
START DATA TRANSAKSI PENJUALAN CARI DATA MIN & MAX HI TUNG SELI SIH ABSOLUT HITUNG RATA-RATA SELISIH CARI JUMLAH INTERVAL DAN PANJANG INTERVAL HASIL PREDIKSI END FUZZIFIKASI FUZZY LOGICAL RELATIONSHIP FUZZY LOGICAL RELATIONSHIP GRUP RANGE INTERVAL Gambar 3. Flowchart Metode
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil dan Pengujian
4.1.1. Pengujian Fungsional Pengujian fungsional merupakan pengujian aplikasi
yang telah
dibuat dengan mengimplementasikan program ke beberapa browser  seperti  google  crhome  versi  78.0.3904.108 ( Official Build ) (32-bit) dan  mozilla  firefox 61 (32- bit).  Hasil  dari  pengujian  fungsional  dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 2. Pengujian Fungsional
Fungsi Google Chrome Mozilla Firefox Halaman login   Halaman dashboard admin   Halaman tambah barang   Halaman tambah penjualan   Halaman lihat data barang   Halaman lihat data penjualan   Edit data barang   Edit data penjualan   Hapus data barang   Hapus data penjualan   Halaman lihat prediksi   Halaman lihat log   Perhitungan metode fuzzy time series   Proses logout   Proses login   Keterangan : Symbol √ : Berhasil
Symbol x : Tidak Berhasil

## 4.1.2. Pengujian User
Pengujian user merupakan  nilai  atau  respon yang  diberikan  oleh  user  terhadap  aplikasi.  Pada penlelitian  ini,  kuisioner  diberikan  kepada  pemilik toko Sipit Box Malang. Terdapat 6 pertanyaan  yang akan  diajukan  terhadap  user,  dimana  hasil  dari pengujian user dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 hasil pengujian user
No Pertanyaan Penilaian B C K 1 Bagaimana kejelasan ukuran dan warna font yang ada pada aplikasi ?
1 0 0
2 Bagaimana kesesuaian atau kejelasan warna tombol dan background pada aplikasi? 1 0 0 3 Bagaimana kejelasan alur menu yang ada pada aplikasi ? 1 0 0 4 Bagaimana menurut anda kejelasan dan kesesuaian form- form yang ada pada aplikasi saat ini ?
1 0 0 5 Apakah menurut anda website ini membantu mempermudah anda dalam menentukan stok barang ? 1 0 0 Total 5 0 0 Keterangan : B : Baik
C : Cukup K : Kurang
Hasil dari Tabel 3 memaparkan hasil penilaian user terhadap  aplikasi  yang  telah  dibangun.  dimana  dapat dilihat dari Tabel 3 bahwa total penilaian Baik adalah 5, Maka  dengan  ini  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa user menyatakan bahwa aplikasi berjalan dengan baik 100%.

## 4.1.3. Perhitungan Metode Fuzzy Time Series
Proses  perhitungan  manual  untuk  menentukan prediksi  penjualan  box  motor  tipe  GIVI  E20  pada bulan selanjutnya yaitu bulan November 2019. Data history  penjualan  ditunjukan  seperti  pada  Tabel  4 berikut.
Tabel 4. data histori penjualan box tipe Givi E20
Tahun Bulan Terjual Givi E20
2016 Januari
12 Februari 14 Maret 11 April 10 Mei 12
Juni 17 Juli 11 Agustus 21 September 11 Oktober 13 November 14
Desember 13 2017 Januari 12 Februari 11 Maret 12 April 11 Mei 14 Juni 15 Juli 16 Agustus 13 September 19 Oktober 21 November 12 Desember 11
2018
Januari 12 Februari 12 Maret 15 April 15 Mei 13 Juni 11 Juli 12 Agustus 20 September 11 Oktober 14 November 15 Desember 11 2019 Januari 7 Februari 10 Maret 8 April 5 Mei 14 Juni 12 Juli 10 Agustus 6 September 11 Oktober 14 Langkah  1. menentukan  himpunan  U  yaitu menggunakan  rumus U=[Dmin,  Dmax]. Didapat hasil U=[21, 5].
Langkah  2 .  membagi  himpunan  U  menjadi sejumlah  interval  yaitu  u1,  u2,  ..  ,  um. Menggunakan  metode  berbasis  rata  rata  sebagai berikut :
1. Menentukan  selisih  absolut  dari  data  aktual  lalu dijumlah  total  selisihnya  dan    didapat  nilai    [  2, 3, 1, 2, 5, 6, 10, 10, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 1, 1, 3, 6, 2, 9, 1, 1, 0, 3, 0, 2, 2, 1, 8, 9, 3, 1, 4, 4, 3, 2, 3, 9, 2, 2, 4, 5, 3, 14 ] = 159.
2. Menghitung  nilai  rata-rata  selisih (159  /  46) = 3,4565.
3. Mencari  nilai  setengah  rata-rata  selisih (3,456  /
2) = 1,7282.
4. Kemudian  nilai  1,7282  dibulatkan  berdasarkan tabel  basis  sehingga  diperoleh  nilai  1  sebagai Panjang interval. Tabel 5. basis interval Jangkauan  Basis 0,1 – 1,0 0.1 1,1 – 10 1 11 - 100 10 101 - 1000 100
5. Mencari  nilai  jumlah  interval (data  max  –  data min) / Panjang interval = (21 / 5) / 1 = 16 .
6. Menentukan  interval  sesuai  dengan  jumlah  dan Panjang  interval  yang  telah  ditentukan  dan didapat range interval pada tabel 4.4 berikut.
Tabel 6. range interval A1 5 – 6 9 13,1 – 14 A2 6,1 - 7 A10 14,1 – 15 A3 7,1 – 8 A11 15,1 – 16 A4 8,1 – 9 A12 16,1 – 17 A5 9,1 – 10 A13 17,1 – 18 A6 10,1 – 11 A14 18,1 – 19 A7 11,1 – 12 A15 19,1 – 20 A8 12,1 – 13 A16 20,1 – 21
Langkah 3. Melakukan proses fuzzifikasi pada data aktual  didapatkan  hasil  seperti  pada  tabel  7  berikut ini.
Tabel 7 fuzzifikasi Tahun Bulan
Terjual Fuzzifikasi Givi E20 2016
Januari 12 - Februari 14 A9 Maret 11 A6 April 10 A5 Mei 12 A7 Juni 17 A12 Juli 11 A6 Agustus 21 A16 September 11 A6 Oktober 13 A8 November 14 A9 Desember 13 A8 2017 Januari 12 A7 Februari 11 A6 Maret 12 A7
April 11 A6 Mei 14 A9 Juni 15 A10 Juli 16 A11 Agustus 13 A8 September 19 A14 Oktober 21 A16 November 12 A7 Desember 11 A6 2018 Januari 12 A7 Februari 12 A7 Maret 15 A10 April 15 A10 Mei 13 A8 Juni 11 A6 Juli 12 A7 Agustus 20 A15 September 11 A6 Oktober 14 A9 November 15 A10 Desember 11 A6 2019 Januari 7 A2 Februari 10 A5 Maret 8 A3 April 5 A1 Mei 14 A9 Juni 12 A7 Juli 10 A5 Agustus 6 A1 September 11 A6 Oktober 14 A9 November - -
Langkah  4. Menentukan fuzzy logical relationship seperti pada tabel 8 berikut ini.

## Tabel 8. fuzzy logical relationship
Fuzzy Logical Relationship A9 -> A6 A6 -> A9 A7 -> A15 A6 -> A5 A9 -> A10 A15 -> A6 A5 -> A7 A10 -> A11 A6 -> A9 A7 -> A12 A11 -> A8 A9 -> A10 A12 -> A6 A8 -> A14 A10 -> A6 A6 -> A16 A14 -> A16 A6 -> A2 A16 -> A6 A16 -> A7 A2 -> A5 A6 -> A8 A7 -> A6 A5 -> A3 A8 -> A9 A6 -> A7 A3 -> A1 A9 -> A8 A7 -> A7 A1 -> A9 A8 -> A7 A7 -> A10 A9 -> A7 A7 -> A6 A10 -> A10 A7 -> A5 A9 -> A6 A10 -> A8 A5 -> A1 A6 -> A7 A8 -> A6 A1 -> A6 A7 -> A6 A6 -> A7 A6 -> A9
Langkah  5. Menentukan fuzzy logical relationship groups seperti pada tabel 9 berikut ini.

## Tabel 9. fuzzy logical relationship groups
Fuzzy logic relationship groups G1
A1 -> A6, A9 G2 A2 -> A5 G3 A3 -> A1
G5 A5 -> A1, A3, A7 G6 A6 -> A2, A5, A7, A8, A9, A16 G7 A7 -> A5, A6, A7, A10, A12, A15 G8 A8 -> A6, A7, A9, A14 G9 A9 -> A1, A6, A7, A8, A10 G10 A10 -> A6, A8, A10, A11 G11 A11 -> A8
G12 A12 -> A6 G13 A13 -> G14 A14 -> A16 G15 A15 -> A6 G16 A16 -> A6, A7
Langkah  6 .  Melakukan  proses  prediksi  atau defuzzifikasi  menggunakan  FLRG  sebagai  acuan dengan prinsip sebagai berikut :
1. Apabila hasil fuzzifikasi enrollment pada tahun I adalah  Aj  dan  hanya  ada  satu  FLR  pada  FLRG yaitu  dengan  posisi current state adalah  Aj  -> Ak.  Dimana  Aj  dan  Ak  adalah  himpunan  fuzzy dan  nilai  maksimum  keanggotaan fuzzy -nya terdapat  pada  interval  uk,  dan  midpoint  (nilai tengah)  dari  uk  adalah  mk.  Maka  hasil  prediksi untuk tahun i+1 adalah mk.
2. Apabila hasil fuzzifikasi enrollment pada tahun I adalah  Aj  dan  terdapat  beberapa  FLR  dengan current state adalah  Aj  yang  ditunjukkan  juga pada  FLRG yang  telah  dibentuk  sebekumnya. Sebagaimana rumusan berikut : Aj -> Ak1,Ak2,...,Akp.  Dimana  Aj,  Ak1,Ak2,...,Akp adalah  himpunan-himpunan  fuzzy  dan  nilai keanggotaan maksimum dari Ak1, Ak2, ... , Akp terjadi pada interval u1,u2,...,up dan nilai tengah dari  u1,u2,...,up  adalah  m1,m2,...,mp  maka  nilai hasil  prediksi  untuk  tahun  i+1  dirumuskan (m1,m2,...,mp)/p.
3. Jika  hasil fuzzifikasi enrollment pada  tahun  I adalah Aj dan tidak ada sama sekali FLR dengan current state berupa Aj dimana nilai keanggotan maksimum  dari  himpunan fuzzy Aj  terjadi  pada interval  uj  dan  nilai  tengah  uj  adalah  mj,  maka nilai hasil prediksi untuk tahun i+1 adalah mj.

## Tabel 10. Defuzzifikasi
Fuzzy logic relationship groups Defuzzifikasi G1 A1 -> A6, A9 12,05 G2 A2 -> A5 9,55 G3 A3 -> A1 5,5 G5 A5 -> A1, A3, A7 8,2 G6 A6->A2,A5,A7,A8, A9, A16 7,43 G7 A7  ->  A5,  A6,  A7,  A10, A12, A15 10,2875 G8 A8 -> A6, A7, A9, A14 13,55 G9 A9 -> A1, A6, A7, A8, A10 9,116667 G10 A10 -> A6, A8, A10, A11 13,3 G11 A11 -> A8 12,55 G12 A12 -> A6 10,55 G13 A13 -> - G14 A14 -> A16 20,55 G15 A15 -> A6 10,55 G16 A16 -> A6, A7 11,05
Berdasarkan hasil defuzzifikasi tiap grup maka dilakukan  proses  prediksi  untuk tiap  data  yang  ada, seperti pada tabel 11 berikut ini :

## Tabel 11. hasil prediksi tiap data
Bulan Data Fuzzifikasi Prediksi Givi E20 Januari 12 A7 - Februari 14 A9 9,116667 Maret 11 A6 7,43 April 10 A5 8,2 Mei 12 A7 10,2875 Juni 17 A12 10,55 Juli 11 A6 7,43 Agustus 21 A16 11,05 September 11 A6 7,43 Oktober 13 A8 13,55 November 14 A9 9,116667 Desember 13 A8 13,55 Januari 12 A7 10,2875 Februari 11 A6 7,43 Maret 12 A7 10,2875 April 11 A6 7,43 Mei 14 A9 9,116667 Juni 15 A10 13,3 Juli 16 A11 12,55 Agustus 13 A8 13,55 September 19 A14 20,55 Oktober 21 A16 11,05 November 12 A7 10,2875 Desember 11 A6 7,43 Januari 12 A7 10,2875 Februari 12 A7 10,2875 Maret 15 A10 13,3 April 15 A10 13,3 Mei 13 A8 13,55 Juni 11 A6 7,43 Juli 12 A7 10,2875 Agustus 20 A15 10,55 September 11 A6 7,43 Oktober 14 A9 9,116667 November 15 A10 13,3 Desember 11 A6 7,43 Januari 7 A2 9,55 Februari 10 A5 8,2 Maret 8 A3 5,5 April 5 A1 12,05 Mei 14 A9 9,116667 Juni 12 A7 10,2875 Juli 10 A5 8,2 Agustus 6 A1 12,05 September 11 A6 7,43 Oktober 14 A9 9,116667 November - A1 12,05
Untuk  prediksi  bulan  selanjutnya  yaitu  bulan November  2019  didapat  nilai  fuzzifikasi  A1  maka hasil  prediksinya  adalah  12,05.  Data  prediksi penjualan  box  motor  tipe  GIVI  E20  pada  bulan November 2019 adalah sebanyak 12 pcs.

## 4.1.4. Perhitungan Sistem
Pada proses prediksi penjualan box motor tipe GIVI  E20  yang  dilakukan  oleh  sistem  dihasilkan seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. hasil prediksi
Dari  hasil  pengujian  sistem  data  prediksi penjualan  box  motor  tipe  GIVI  E20  untuk  bulan November 2019 didapat sebanyak 13 pcs

## 4.1.5. Presentase kesalahan
Untuk mendapatkan presentase
tingkat kesalahan pada perhitungan manual dengan perhitungan sistem maka digunakan rumus berikut :

## (2)
(3)
Dari  hasil  perhitungan  sistem  dengan  hasil manual  maka didapatkan tingkat kesalahan  sebesar 7,88%  untuk  prediksi  penjualan  box  motor  tipe GIVI E20.

## 4.1.6. Mean Absolute Percentage Error
Untuk  mendapatkan  nilai Mean
Absolute
Percentage Error (MAPE) digunakan rumus berikut : (4) (5) Keterangan : APE     : Absolute Percentage Error MAPE : Mean Absolute Percentage Error Xi        : nilai aktual periode i Yi        : nilai prediksi periode i i           : periode n          : jumlah data
Setelah  mencari  nilai  APE  pada  setiap  data periode  menggunakan  rumus  diatas.  hasil  dapat dilihat pada tabel 12.
Tabel 12. MAPE 2016 APE 2018 APE Januari - Januari 8,33 Februari 7,14 Februari 8,33 Maret 9,09 Maret 13,33 April 20 April 13,33 Mei 8,33 Mei 7,69 Juni 35,29 Juni 9,09 Juli 9,09 Juli 8,33 Agustus 47,62 Agustus 45 September 9,09 September 9,09 Oktober 7,69 Oktober 7,14 November 7,14 November 13,33 Desember 7,69 Desember 9,09
2017 APE 2019 APE Januari 8,33 Januari 42,86 Februari 9,09 Februari 20 Maret 8,33 Maret 25 April 9,09 April 140 Mei 7,14 Mei 7,14 Juni 13,33 Juni 8,33 Juli 18,75 Juli 20 Agustus 7,69 Agustus 100 September 10,53 September 9,09 Oktober 47,62 Oktober 7,14 November 8,33 Desember 9,09 MAPE 18,81 %
Lalu  didapatkan  total  hasil MAPE sebesar 18,81%  untuk  data  prediksi  penjualan  box  motor tipe GIVI E20.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  pembangunan  aplikasi untuk  memprediksikan  penjualan  box  motor  pada toko  Sipit  Box  Malang,  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut :
1) Dari  hasi  perhitungan  sistem  dan  perhitungan manual metode fuzzy time series untuk prediksi penjualan  box  motor  tipe  GIVI  E20  maka didapatkan presentase kesalahan ( error ) sebesar 7,88%.
2) Hasil  presentase MAPE didapatkan  nilai sebesar  18,81%  untuk  prediksi  penjualan  box motor tipe GIVI E20.

## 5.2. Saran
Agar  dalam  aplikasi  ini  berjalan  dengan  baik kedepannya,  maka  ada  beberapa  hal  yang  perlu dilakukan yaitu sebagai berikut :
1) Dikembangkan  dengan  menambahkan  fitur prediksi  per  tahun  untuk  proses  prediksi  yang lebih baik.
2) Dikembangkan  dengan  menambahkan  fitur grafik untuk  mengetahui perkembangan dalam memenuhi kebutuhan konsumen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ekananta,  Y.  2017.  ‘ Penerapan  Metode Average-Based  Fuzzy  Time  Series  Untuk Prediksi  Konsumsi  Energi  Listrik  Indonesia’, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 2, No. 3, hh. 1283-1289.
[2] Uliana, U. 2017. ‘ Penerapan Metode Average- Based  Fuzzy  Time  Series  dengan  Pergerakan Data  Harga  Saham  Minyak’ (Doctoral dissertation, Universitas Islam Negeri
Alauddin Makassar).
[3] Elfajar, A.  2017.  ‘ Peramalan Jumlah Kunjungan Wisatawan Kota Batu
Menggunakan  Metode  Time  Invariant  Fuzzy Time Series’. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer, Vol.  1,  No.  2, hh. 85-94.
[4] Ardinansyah,  R.  2018.  ‘ IMPLEMENTASI METODE FUZZY  TIME  SERIES  UNTUK
PREDIKSI  KEBUTUHAN  BAHAN  BAKU POKOK  PRODUK  MAKANAN  PADA  KEDAI DAMPIZZA’, Jurnal Mahasiswa
Teknik Informatika, Vol. 2, No. 1.
[5] Saputri, R.A.F., 2019. ‘ PENERAPAN
METODE FUZZY  TIME  SERIES  UNTUK PREDIKSI  PENJUALAN  BERBASIS  WEB PADA TOKO GROSIR 3 RODA
SENGKALING’, Jurnal  Mahasiswa  Teknik
Informatika, Vol. 3, No . 1, hh. 290-297.