Penerapan Metode K-Means dan Fuzzy Sugeno dalam Pemetaan Tingkat Produksi Masker Kain di Masa Pandemi
Saifulloh 1* , Nur Ihda Farikhatin Nisa 2 1 Program Studi Sistem Informasi, 2 Program Studi Teknik Kimia Fakultas Teknik, Universitas PGRI Madiun, Indonesia saifulloh@unipma.ac.id , nurihda_fn@unipma.ac.id
ABSTRAK – Penyebaran Covid-19 yang masih terus merebak di kalangan masyarakat saat ini membuat pemerintah mengeluarkan  anjuran  bagi  masyarakat  luas  untuk  mematuhi  seluruh  protokol  kesehatan  dalam  rangka  memerangi Covid-19. Di antara protokol kesehatan tersebut salah satunya adalah kewajiban mengenakan masker baik masker kain untuk  masyarakat  biasa  maupun  masker  medis  bagi  tenaga  kesehatan.  Meningkatnya  minat  masyarakat  dalam mendapatkan  masker  kain  turut  menjadi  ladang  usaha  bagi  sebagian  pengusaha  untuk  memproduksi  masker  kain. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  analisis  pemetaan  tingkat  produksi  masker  kain  pada  produsen masker  kain.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode K-Means dan  Fuzzy  Sugeno . Berdasarkan  metode K-Means diperoleh pengklasifikasian cluster dengan kategori produksi tinggi, sedang dan rendah sedangkan metode Fuzzy Sugeno memberikan gambaran peramalan/prediksi perkiraan jumlah produksi disesuaikan dengan jumlah permintaan.
Kata Kunci: Masker, K-Means, Fuzzy Sugeno

## 1. PENDAHULUAN
Penyebaran Covid-19 yang masih terus merebak di kalangan  masyarakat  saat  ini  membuat  pemerintah mengeluarkan  anjuran  bagi  masyarakat  luas  untuk mematuhi  seluruh  protokol  kesehatan  dalam  rangka memerangi Covid-19 meskipun saat ini pemerintah sudah mendistribusikan  tahapan  vaksinasi  untuk  mengurangi resiko  terpapar  virus  corona  dengan  mempertebal antibodi  masyarakat.  Pemerintah  tetap  menghimbau meskipun  telah  mendapatkan  vaksin,  masyarakat  tetap harus  memamtuhi  protokol  kesehatan  salah  satunya adalah kewajiban mengenakan masker baik  masker kain untuk  masyarakat  biasa  maupun  masker  medis  bagi tenaga  kesehatan.  Penggunaan  masker  tetap  dianjurkan dikarenakan salah satu penularan virus ini dapat melalui droplet  atau  percikan  yang  dikeluarkan  pada  saat  kita batuk maupun sedang berbicara.
Meningkatnya
minat
masyarakat dalam mendapatkan  masker  kain  turut  menjadi  ladang  usaha bagi  sebagian  pengusaha  untuk  memproduksi  masker kain dikarenakan masker kain non medis menggunakan bahan  kain  yang  aman  dan  nyaman  digunakan.  Masker kain  ini  dapat  dicuci  dan  dipakai  ulang (reusable) [1] . Meninjau latar belakang tersebut, dalam hal ini terdapat data  beberapa  produsen  masker  kain  yang  melakukan produksi tiap harinya. Produksi tersebut bergantung pada banyaknya persediaan kain untuk bahan produksi masker kain,  yang  nantinya  diketahui  pula  banyaknya  jumlah masker kain yang berhasil diproduksi oleh masing-masing produsen masker kain [2] . Terdapat 12 produsen masker kain  berdasarkan  hasil  sampling  data  observasi berdasarkan  besaran  jumlah  produksi  dan  bahan  yang dihabiskan untuk memproduksi produk masker kain.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yakni  melakukan  analisis pemetaan  tingkat  produksi  masker  kain  masing-masing produsen  masker  dengan  menggunakan  dua  jenis metode. Metode yang digunakan yakni metode K-Means dan metode Fuzzy Sugeno. Terdapat perbedaan di antara kedua metode tersebut. Metode K-Means fokus pada pola clustering atau pengelompokan, sedangkan metode Fuzzy Sugeno fokus pada pola peramalan atas data yang telah ada  untuk  mendapatkan  peramalan  versi  perhitungan Fuzzy  Sugeno.  Harapan  dari  analisis  pemetaan  tingkat produksi masker kain menggunakan dua metode tersebut yakni  sebagai  acuan  pengambilan  keputusan  dalam pemetaan  tingkat  produksi  masker  kain  masing-masing produsen  baik  dari  segi  pengelompokan  maupun peramalan.

## 2. METODOLOGI

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan studi literatur dan wawancara. Pada tahap studi literatur dilakukan  pencarian  data  dan  informasi  dari  jurnal ataupun  buku-buku  yang  terkait  dengan  penerapan metode K-Means dan  Fuzzy  Sugeno.  Tahapan  ini  juga merupakan fase mendeskripsikan step by step penyelesaian masalah  dengan  metode  analisis  dan  perbandingan. Tahap  wawancara  dilakukan  untuk  memperoleh informasi langsung dari pihak produsen masker mengenai habis pakai bahan baku dan jumlah produksi pada setiap memproduksi  masker  baik  dalam  jumlah  pasokan maupun  pesanan  skala  besar.  Dari  wawancara  kepada pihak produsen masker diperoleh rekap data (bahan baku dan jumlah produksi) yang digunakan pada penelitian ini

## Terakreditasi SINTA Peringkat 5
Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
sebagai  analisis  pemetaan  barang  produksi  yaitu menggunakan  2  metode  analisis K-Means dan  Fuzzy Sugeno.  Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan adalah Extreme  Programming . Extreme  Programming merupakan  metode  dalam  kategori Agile  Software Development dimana model pengembangan yang fleksibel, beresiko  rendah  dan  dapat  diupdate  sesuai  dengan kebutuhan [3] .

## B. Metode  Pengembangan Sistem
1) Metode K-Means
Merupakan salah satu metode dalam fungsi clustering atau pengelompokan dan atau metode clustering berbasis jarak  yang  membagi  data  ke  dalam  sejumlah cluster dan dapat hanya berfungsi pada atribut numeric [4] , [5] . K-Means merupakan  sebuah  algoritma  pengelompokan  iteratif yang melakukan partisi set data ke dalam cluster yang sudah ditetapkan  pada  tahap  awal  yang  nantinya  setiap  data algoritma  ini  harus  termasuk  dalam cluster tertentu  dan memungkinkan  lanjut  pada  tahap  proses  kemudian berpindah pada cluster lainnya [6] . Algoritma K-Means sangat terkenal karena kemudahan dan  kemampuannya  dalam  mengelompokkan  data  yang besar  maupun  data outlier dengan  sangat  cepat.  Tujuan dari  fungsi  pengelompokan  pada  algoritma K-Means adalah  untuk  meminimalkan  fungsi  objektif  yang  telah dirancang kedalam sebuah proses pengelompokan [7] , [8] . Tahapan dalam metode algoritma K-Means adalah sebagai berikut:
a. Menentukan  jumlah cluster menggunakan  metode eibow criterion
𝑆𝑆𝐸 =   ∑ ∑ || 𝑁 𝑖 𝑋𝑖=𝑆𝑘 𝐾 𝐾=1 - 𝐶 𝑘 ||  (1)
b. Menentukan kategori cluster
𝑣 = ∑ 𝑋𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 : i = 1,2,3, . . . n (2)
c. Menghitung  jarak  antara  data  dan centroid setiap clusternya menggunakan rumus Euclidean Distance
d (x,y) = || x – y || = √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 : i = 1,2,3, . . . n (3)
d. Pemilihan centroid terdekat pada setiap datanya;
e. Menentukan  posisi centroid baru  dengan  cara perhitungan nilai rata-rata yang terletak pada centroid yang sama;
f. Melakukan langkah 3 jika posisi centroid baru dengan yang lama tidak sama (valid).

## 2) Metode Fuzzy Sugeno
Model Fuzzy Sugeno biasa disebut juga model fuzzy TSK  ditemukan  oleh  Takagi,  Sugeno  dan  Kang  (1985) dimana sebagai upaya membangun pedekatan yang lebih sistematis  untuk  membangkitkan  aturan-aturan  fuzzy kedalam model Fuzzy Sugeno dibentuk [9] :
if x is A and y is B then z = f(x,y)
(4)
Salah  satu  kelebihan  metode  ini  adalah output yang dihasilkan  tidak  berupa  himpunan  fuzzy  tetapi  nilai konstanta  atau  persamaan  linier.  Beberapa  riset menyebutkan  jika  Fuzzy  Sugeno  merupakan  metode Max-Min [10] .  Untuk  mencapai output dari  sistem inferensi fuzzy dibutuhkan  empat  tahap  meliputi: menentukan  variabel,  penentuan  aturan  perhitungan, perhitungan mesin inferensi dan penegasan (Defuzzifikasi).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Kebutuhan
Data  produsen  masker  kain  beserta  jumlah persediaan  kain  yang  dimiliki  dan  jumlah  masker  kain yang berhasil diproduksi dalam 1 hari dapat dilihat pada Tabel  1.  Data  ini  akan  digunakan  sebagai  bahan pengolahan  perhitungan  dalam  metode K-Means dan
Fuzzy Sugeno. Tabel 1. Data Produsen Masker No  Produsen Masker Bahan Kain (m 2 ) Jumlah Produksi (pcs) 1 PT Farma Jaya 78,95 236 2 CV Sehat Sentosa 85,27 255 3 PT Rose Health 80,35 241 4 CV Jaya Abadi 56,34 169 5 PT Best Mask 47,55 142 6 PT Wardah Health 75,35 226 7 CV Primary Life 67,55 202 8 CV Green Life 90,55 271 9 PT Health Material 50,57 151 10  PT Herba 96,25 288 11  PT Social Health 87,45 262 12  CV Mask Production 45,95 137 B. Penghitungan Metode K-Means
Berdasarkan  Tabel  1,  diketahui  terdapat  12  jumlah data  dan  2  atribut.  Atribut  yang  dimaksud  di  sini merupakan variabel atau kondisi yang dijadikan patokan
dalam  pengolahan clustering pada  metode K-Means .  Dua atribut  tersebut  adalah  Banyak  Kain  dan  Jumlah Produksi. Untuk menemukan bentuk cluster sesuai dengan metode K-Means menggunakan Microsoft Excel.
1) Penentuan Pusat Data Cluster
Proses clustering dimulai  dengan  menetukan  pusat cluster dari data yang ada. Banyak cluster yang digunakan di sini adalah 3 cluster dapat dilihat pada Tabel 2. Data ke-1
sebagai pusat cluster ke-1, data ke-6 sebagai pusat cluster ke- 2, dan data ke-12 sebagai pusat cluster ke-3. Dari 3 pusat cluster ini  dapat  diketahui  jarak  terpendek  yang  akan menentukan  data-data  tersebut  masuk  ke  dalam cluster tertentu.
Tabel 2. Pusat Data Cluster Produsen Masker Penentuan Pusat Awal Cluster Bahan Kain (m 2 )  Jumlah Produksi (pcs) Di ambil data ke-1 sebagai pusat cluster ke-1 78,95 236 Di ambil data ke-6 sebagai pusat cluster ke-2 75,35 226 Di ambil data ke-12 sebagai pusat cluster ke-3 45,95 137 2) Penentuan Kataegori Cluster
Penentuan  kategori cluster bertujuan  untuk mengelompokkan  data-data  yang  tersedia  ke  dalam kategori cluster tertentu  dengan  mengacu  pada  jarak terpendek yang terdekat dengan pusat cluster atau centroid . Kategori clustering yang  telah  disusun  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Kategori Cluster Kategori Cluster C1 = Tingkat Produksi Tinggi C2 = Tingkat Produksi Sedang C3 = Tingkat Produksi Rendah
3) Perhitungan Jarak Pusat Cluster
Setelah pengkategorian cluster 1, cluster 2, dan cluster 3, tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  jarak
pusat cluster .  Perhitungan  jarak  pusat cluster dilakukan dengan menggunakan persamaan Euclidean Distance Space pada persamaan (3).
a. Jarak  antara  data  produsen  pertama dengan pusat cluster ke-1 √((78,95 − 78,95) 2 + (236 − 236) 2 ) = 0
b. Jarak  antara  data  produsen  pertama dengan pusat cluster ke-2 √((75,35 − 78,95) 2 + (226 − 236) 2 ) = 10,628
c. Jarak  antara  data  produsen  pertama dengan pusat cluster ke-3 √((45,95 − 78,95) 2 + (137 − 236) 2 ) = 104,355
Adapun  hasil  perhitungan  dari  keseluruhan  data disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Jarak Pusat Cluster No C1 C2 C3  Jarak Terpendek 1 0 10,6282642  104,3551628 0 2 20,02354614  30,64973736  124,3787056 20,02354614 3 5,192301994 15,8113883  109,5415903 5,192301994 4 70,71217788  60,08643857  33,64449584 33,64449584 5 99,10580205  88,48073237  5,249761899 5,249761899 6 10,6282642 0  93,73025125 0 7 35,86028444  25,23568901  68,49496332 25,23568901 8 36,87221176  47,49778942  141,2273345 36,87221176 9 89,61263527  78,98764714  14,74260493 14,74260493 10  54,80228097  65,42789925  159,1574378 54,80228097 11  27,35415873  37,97907319  131,7089595 27,35415873 12  104,3551628  93,73025125 0 0 4) Pengelompokan Data Tahap  selanjutnya  yakni  pengelompokan  data berdasarkan hasil  perhitungan  jarak pusat cluster dengan persamaan Eucledian  Distance  Space .  Adapun  hasil pengelompokan data tersebut dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengelompokan Data No  Produsen Masker Cluster Keterangan 1 PT Farma Jaya 1  Tingkat Produksi Tinggi 2 CV Sehat Sentosa 1  Tingkat Produksi Tinggi 3 PT Rose Health 1  Tingkat Produksi Tinggi 4 CV Jaya Abadi 3  Tingkat Produksi Rendah 5 PT Best Mask 3  Tingkat Produksi Rendah 6 PT Wardah Health 2  Tingkat Produksi Sedang 7 CV Primary Life 2  Tingkat Produksi Sedang
No  Produsen Masker Cluster Keterangan 8 CV Green Life 1  Tingkat Produksi Tinggi 9 PT Health Material 3  Tingkat Produksi Rendah 10  PT Herba 1  Tingkat Produksi Tinggi 11  PT Social Health 1  Tingkat Produksi Tinggi 12  CV Mask Production 3  Tingkat Produksi Rendah C. Perhitungan Jumlah Produksi Masker dengan

## Fuzzy Sugeno
1) Menentukan Variabel
Tahap  awal  dalam  melakukan  perhitungan menggunakan  metode  Fuzzy  Sugeno  adalah  dengan menentukan  variabel.  Variabel  yang  digunakan  adalah
Persediaan  Bahan  Kain  dan  Jumlah  Produksi.  Masing- masing variabel dibagi menjadi 3 himpunan. Pada variabel Persediaan  Bahan  Kain  terdiri  dari  himpunan  fuzzy sedikit,  sedang,  dan  banyak.  Pada  variabel  Jumlah Produksi terdiri dari himpunan fuzzy sedikit, sedang, dan banyak. Seperti yang terlihat pada Tabel 6 dan Tabel 7.
Tabel 6. Pusat Data Cluster Produsen Masker Fungsi Nama Variabel Semesta Pembicara Input Persediaan Bahan Kain (m 2 ) 41-100 Jumlah Produksi (pcs) 121-300 Output  Hasil Perhitungan Metode Fuzzy Sugeno Jumlah Produksi Masker 0-350 Tabel 7. Pembagian Himpunan Fuzzy Nama Variabel Himpunan Range Domain Persediaan Bahan Kain (m 2 ) Sedikit 41 - 60 Sedang 61 - 80 Banyak 81 - 100 Jumlah Produksi (pcs) Sedikit 121 - 180 Sedang 181 - 240 Banyak 241 - 300 2) Penentuan Aturan Selanjutnya  adalah  menentukan rules atau  aturan- aturan  perhitungan  yang  dikategorikan  berdasarkan
masing- masing  kondisi  “IF” .  Aturan-aturan  yang  telah disusun untuk digunakan dalam perhitungan ini terdapat pada Tabel 8.
Tabel 8. Based Rule Number Rule R1 IF Persediaan Bahan Kain Sedikit AND Jumlah Produksi Sedikit THEN Tingkat Produksi Tepat = Jumlah Produksi + 0 R2 IF Persediaan Bahan Kain Sedikit AND Jumlah Produksi Sedang THEN Tingkat Produksi Kebanyakan = Jumlah Produksi - 20 R3 IF Persediaan Bahan Kain Sedikit AND Jumlah Produksi Banyak THEN Tingkat Produksi Sangat Kebanyakan = Jumlah Produksi - 40 R4 IF Persediaan Bahan Kain Sedang AND Jumlah Produksi Sedikit THEN Tingkat Produksi Kurang = = Jumlah Produksi + 20 R5 IF Persediaan Bahan Kain Sedang AND Jumlah Produksi Sedang
THEN Tingkat Produksi Tepat = Jumlah Produksi + 0 R6 IF Persediaan Bahan Kain Sedang AND Jumlah Produksi Banyak THEN Tingkat Produksi Kebanyakan = Jumlah Produksi - 20 R7 IF Persediaan Bahan Kain Banyak AND Jumlah Produksi Sedikit THEN Tingkat Produksi Sangat Kurang = Jumlah Produksi + 40 R8 IF Persediaan Bahan Kain Banyak AND Jumlah Produksi Sedang
THEN Tingkat Produksi Kurang = Jumlah Produksi + 20
R9 IF Persediaan Bahan Kain Banyak AND Jumlah Produksi Banyak THEN Tingkat Produksi Tepat = = Jumlah Produksi + 0
3) Perhitungan Mesin Inferensi
Pada tahap ini, data yang digunakan sebagai contoh adalah data ke-1 PT Farma Jaya, dimana persediaan bahan
kain yang dimiliki sebesar 78,95 m2 dan jumlah produksi sebesar  236  pcs.  Proses  perhitungannya  adalah  sebagai berikut.
a. Perhitungan  Himpunan  Fuzzy  Persediaan  Bahan Kain µ Persediaan Bahan Kain Sedikit (60-x)/ (60-41) = (60-78,95)/ (60-41) = -1,00 µ Persediaan Bahan Kain Sedang (61-x)/ (80-61)   = (61-78,95)/ (80-61) = -0,94
µ Persediaan Bahan Kain Banyak
(x-81)/ (100-81)   = (78,95-81)/ (100-81) = -0,11 b. Perhitungan Himpunan Fuzzy Jumlah Produksi µ Jumlah Produksi Sedikit (180-x)/(180-121) = (180-236)/ (180-121) = -0,95
µ Jumlah Produksi Sedang
(181-x)/(240-181) = (181-236)/ (240-181) = -0,93
µ Jumlah Produksi Banyak
(x-241)/(300-241) = (236-241)/ (300-241) = -0,08
c. Mencari Nilai α -Predikat R1  =  IF  Persediaan  Bahan  Kain  Sedikit  AND Jumlah  Produksi  Sedikit  THEN  Tingkat  Produksi Tepat
α -Predikat = MIN (µSedikit [78,95]; µSedikit [236]) = MIN (-1,00; -0,95) = 1,05 Z1 = 236
R2  =  IF  Persediaan  Bahan  Kain  Sedikit  AND Jumlah  Produksi  Sedang  THEN  Tingkat  Produksi Kebanyakan α - Predikat = MIN (µSedikit [78,95]; µSedang [236]) = MIN (-1,00; -0,93) = 1,07
Z2  = 216
R3  =  IF  Persediaan  Bahan  Kain  Sedikit  AND Jumlah  Produksi  Banyak  THEN  Tingkat  Produksi Sangat Kebanyakan α -Predikat  = MIN (µSedikit [78,95]; µBanyak [236]) = MIN (-1,00; -0,08) = 11,77 Z3  = 196
R4  =  IF  Persediaan  Bahan  Kain  Sedang  AND Jumlah  Produksi  Sedikit  THEN  Tingkat  Produksi Kurang α -Predikat  = MIN (µSedang [78,95]; µSedikit [236]) = MIN (-0,94; -0,95) = 1,00 Z4  = 256
R5  =  IF  Persediaan  Bahan  Kain  Sedang  AND Jumlah  Produksi  Sedang  THEN  Tingkat  Produksi Tepat α -Predikat  = MIN (µSedang [78,95]; µSedang [236])
= MIN (-0,94; -0,93) = 1,01 Z5  = 236
R6  =  IF  Persediaan  Bahan  Kain  Sedang  AND Jumlah  Produksi  Banyak  THEN  Tingkat  Produksi Kebanyakan α -Predikat  = MIN (µSedang [78,95]; µBanyak [236]) = MIN (-0,94; -0,08) = 11,15
Z6  = 216
R7  =  IF  Persediaan  Bahan  Kain  Banyak  AND Jumlah  Produksi  Sedikit  THEN  Tingkat  Produksi Sangat Kurang
α -Predikat  = MIN (µBanyak [78,95]; µSedikit [236])
= MIN (-0,11; -0,95) = 0,11
Z7  = 276
R8  =  IF  Persediaan  Bahan  Kain  Banyak  AND Jumlah  Produksi  Sedang  THEN  Tingkat  Produksi Kurang α -Predikat  = MIN (µBanyak [78,95]; µSedang [236]) = MIN (-0,11; -0,93) = 0,12
Z8  = 256
R9  =  IF  Persediaan  Bahan  Kain  Banyak  AND Jumlah  Produksi  Banyak  THEN  Tingkat  Produksi Tepat
α -Predikat = MIN (µBanyak [78,95]; µBanyak [236]) = MIN (-0,11; -0,08) = 1,27
Z9  = 236 4) Defuzzifikasi (Penegasan) Perhitungan defuzzifikasi dilakukan dengan mengambil nilai α -predikat dan nilai Z yang telah dihitung pada  tahap  perhitungan  sebelumnya  berdasarkan  9 aturan.  Adapun  rumus  yang  digunakan  pada  tahap defuzzifikasi  beserta  dengan  contohnya  adalah  sebagai berikut.
Z = ∝𝑃𝑟𝑒𝑑1∗𝑍1+ ∝𝑃𝑟𝑒𝑑2∗𝑍2 + ∝𝑃𝑟𝑒𝑑3∗𝑍3 +⋯∝𝑃𝑟𝑒𝑑9∗𝑍9 ∝𝑃𝑟𝑒𝑑1 + ∝𝑃𝑟𝑒𝑑2 + ∝𝑃𝑟𝑒𝑑3 +⋯∝𝑃𝑟𝑒𝑑9 ( 5) = −1836,91
−7,80 = 235,60
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  diketahui  nilai  Z total  dari  PT  Farma  Jaya  adalah  sebesar  235,60. Selanjutnya untuk perhitungan lainnya tersaji di Microsoft Excel.

## 5) Hasil Metode Fuzzy Sugeno
Selanjutnya,  dapat  diketahui  nilai  jumlah  produksi berdasarkan  perhitungan  Fuzzy  Sugeno  yang  akan dibandingkan dengan data awal jumlah produksi sebelum dilakukan perhitungan fuzzy. Perbandingan nilai jumlah produksi dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Hitung Fuzzy Sugeno No  Produsen Masker Jumlah Produksi Perhitungan Jumlah Produksi Masker (Menggunkan Fuzzy Sugeno) 1  PT Farma Jaya 236 235,60 2  CV Sehat Sentosa 255 254,62 3  PT Rose Health 241 240,73 4  CV Jaya Abadi 169 135,10
No  Produsen Masker Jumlah Produksi Perhitungan Jumlah Produksi Masker (Menggunkan Fuzzy Sugeno) 5  PT Best Mask 142 16,74 6  PT Wardah Health 226 225,76 7  CV Primary Life 202 197,84 8  CV Green Life 271 279,39 9  PT Health Material 151 73,39 10  PT Herba 288 296,87 11  PT Social Health 262 269,78 12  CV Mask Production 137 -39,40 6) Mengukur  Tingkat Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)
Tahap selanjutnya adalah mengukur tingkat MAPE atau Mean  Absolute  Percentage  Error .  MAPE  merupakan pengukuran kesalahan (error) yang dihitung menggunakan kesalahan  absolut  pada  tiap  periode.  MAPE  dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:
MAPE = ( 𝟏𝟎𝟎% 𝒏 ) ∑ | 𝑿𝒕−𝑭𝒕 𝒙 𝒏 𝒕=𝟏 | (6)
Setelah dilakukan perhitungan MAPE menggunakan Microsoft  Excel  terhadap  tingkat error jumlah  produksi menggunakan Fuzzy Sugeno. Hasil yang diperoleh adalah sebesar 25,01%. Adapun hasil perhitungan MAPE dapat dilihat pada Tabel 10 berikut.
Tabel 10. Hasil MAPE No  Produsen Masker MAPE 1  PT Farma Jaya 0,17% 2  CV Sehat Sentosa 0,15% 3  PT Rose Health 0,11% 4  CV Jaya Abadi 20,06% 5  PT Best Mask 88,21% 6  PT Wardah Health 0,10% 7  CV Primary Life 2,06% 8  CV Green Life 3,10% 9  PT Health Material 51,40% 10  PT Herba 3,08% 11  PT Social Health 2,97% 12  CV Mask Production 128,76% Nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 25,01%
7) Hasil Perhitungan Metode Fuzzy Sugeno Tabel 11. Hasil Akhir Metode Fuzzy Sugeno No  Produsen Masker Jumlah Produksi Perhitungan Jumlah Produksi Masker (Menggunkan Fuzzy Sugeno) MAPE 1  PT Farma Jaya 236 235,60 0,17% 2  CV Sehat Sentosa 255 254,62 0,15% 3  PT Rose Health 241 240,73 0,11% 4  CV Jaya Abadi 169 135,10 20,06% 5  PT Best Mask 142 16,74 88,21% 6  PT Wardah Health 226 225,76 0,10% 7  CV Primary Life 202 197,84 2,06% 8  CV Green Life 271 279,39 3,10% 9  PT Health Material 151 73,39 51,40% 10  PT Herba 288 296,87 3,08% 11  PT Social Health 262 269,78 2,97% 12  CV Mask Production 137 -39,40 128,76% Nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 25,01%

## 4. KESIMPULAN
Analisis  dengan  menggunakan  metode K-Means clustering dapat  menentukan  pengklasifikasian cluster dengan  kategori  tingkat  produksi  tinggi,  sedang,  dan
rendah. Sedangkan dengan metode Fuzzy Sugeno dapat membantu untuk menemukan peramalan atau perkiraan jumlah produksi sesuai aturan perhitungan Fuzzy Sugeno. Berdasarkan metode K-Means cluster , diketahui terdapat 6 produsen  termasuk cluster tingkat  produksi  tinggi,  2
produsen termasuk cluster tingkat produksi rendah, dan 4 produsen  termasuk cluster tingkat  produksi  rendah. Berdasarkan perhitungan tingkat selisih kesalahan (error) menggunakan  rumus  MAPE,  didapati  perentase error sebesar  25,01%,  yang  mana  menunjukkan  bahwa peramalan  perhitungan  dengan  Fuzzy  Sugeno  terhadap jumlah produksi adalah sebesar 74,99%.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Sunaryo,  “Pembuatan  Masker  Kain  Sebagai Pencegahan Penularan Virus serta Mengoptimalkan Pendapatan  di  Masa  Pandemi  COVID-19  bagi Masyarakat di Desa Sukaratu,” J. Abdidas , vol. 1, no. 4, pp. 183 – 192, 2020, doi:
10.31004/abdidas.v1i4.40.
[2]  A. Felicia, A. F. Tahar, F. Permana, M. Emilia, and ..., “Peluang Bisnis Usaha Masker Kain dan Hand Sanitizer,” … Ind. , vol. 3, no. 3, pp. 129 – 134, 2020,
[Online].Available:
http://jurnal.bakrie.ac.id/index.php/JEMI/article /view/2114.
[3] A.  Supriyatna,  “Metode  Extreme  Programming Pada  Pembangunan  Web  Aplikasi  Seleksi  Peserta Pelatihan Kerja,” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, pp.
1 – 18, 2018, doi: 10.15408/jti.v11i1.6628.
[4] E. Muningsih and S. Kiswati, “Penerapan Metode K-Means  Untuk  Clustering  Produk  Online  Shop Dalam Penentuan Stok Barang,” J. Bianglala Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 10 – 17, 2015.
[5]  G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K -Means Untuk Clustering Data Obat- Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol.
5, no. 1, pp. 17 – 24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[6] Y. D. Darmi and A. Setiawan, “Penerapan Metode Clustering  K-Means  Dalam  Pengelompokan Penjualan Produk,” J. Media Infotama , vol. 12, no. 2, pp. 148 – 157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.
[7]  M.  Y.  Rizki,  S.  Maysaroh,  and  A.  P.  Windarto, “Implementasi  K -Means  Clushtering  Dalam Mengelompokkan  Minat  Membaca  Penduduk Menurut Wilayah,” JUST IT J. Sist. … , vol. 11, no.
2,  pp.  41 – 49,  2021,  [Online].  Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just- it/article/view/5902.
[8]  D. F. Pasaribu, I. S. Damanik, E. Irawan, Suhada, and H. S. Tambunan, “Memanfaatkan Algoritma K - Means  Dalam  Memetakan  Potensi  Hasil  Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Marihat,” BIOS  J. Teknol. Inf. dan Rekayasa Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 11 – 20, 2021, doi: 10.37148/bios.v2i1.17.
[9] L.  R.  Dorteus,  “Penerapan  Logika  Fuzzy  Metode Sugeno Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Permintaan  (Studi  Kasus :  Pabrik  Roti  Sarinda Ambon ), ” J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 9, no. 2, pp. 121 – 134, 2015, [Online]. Available:
https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/arti cle/view/289/249.
[10]  S. Hajar, M. Badawi, Y. D. Setiawan, M. Noor, and H. Siregar, “Prediksi Perhitungan Jumlah Produksi Tahu  Mahanda  dengan Teknik  Fuzzy  Sugeno,” J. Sains  Komput.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  210 – 219,
2020.