Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Sistem Pendukung Keputusan Untuk Mengukur Permintaan Produk
Pada E-Commerce dengan Fuzzy Inference System:

## (Studi Kasus Orebae.com)
Fadil Indra Sanjaya 1 , Dadang Heksaputra 2 , Muhammad Fachrie 3 , Sulistyo Dwi Sancoko 4 , Nuzula Afini 5 , Zahra Septa Hati 6 1 Informatika, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta, Indonesia
4, 5 Sains Data, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta, Indonesia
3, 6 Informatika Medis, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta, Indonesia
2 Sistem Informasi, Fakultas Komputer, Universitas Alma Ata, Indonesia
1 fadil.indra@staff.uty.ac.id
2 dadang@almaata.ac.id
3 muhammad.fachrie@staff.uty.ac.id
4 sulistyo.dwisancoko@staff.uty.ac.id
5 nuzula.afini@gmail.com
6 zahrasepta33@gmail.com
Received: 21-01-2022; Accepted: 25-03-2022; Published: 30-03-2022
Abstrak — Mengukur  permintaan  produk  merupakan  proses penting bagi perusahaan e-commerce untuk menilai kelayakan produk  untuk  produksi  masa  mendatang.  Mengukur permintaan  produk  dapat  membantu  perusahaan  e-commerce untuk  memproduksi  dan  mengembangkan  produk  baru berdasarkan  potensi  pasar.  Pengambil  keputusan  biasanya hanya  menggunakan  produk  best  seller  mereka  sebagai indikator  untuk  memperkirakan  tren  pasar  di  masa  depan. Namun ternyata tren pasar ke depan tidak hanya berdasarkan produk best seller, tetapi juga ada beberapa kriteria yang perlu diperhatikan  juga.  Untuk  menggunakan  beberapa  kriteria untuk memperkirakan tren pasar, diperlukan beberapa analisis sehingga  akan  memakan  waktu  yang  lama.  Dengan  Sistem Pendukung  Keputusan,  pengambilan  keputusan  akan  lebih mudah  dan  cepat.  Dalam  penelitian  ini,  SPK  penelitian  ini mempertimbangkan  variabel  input  sebagai  berikut:  Total Penjualan (TS), Rating (R), Dilihat (V), Total Komentar (TC) dan  Output  Permintaan  Produk  (PD).  Setelah  model  Fuzzy Inference System dikembangkan, penilaian variabel dilakukan melalui pengujian data 1 tahun, yang memungkinkan verifikasi bagaimana variabel berperilaku dalam sistem yang diteliti, dan dampaknya  terhadap  variabel  keluaran.  Melalui  penerapan Fuzzy Inference System pada SPK untuk pemodelan beberapa kriteria  yang  mempengaruhi  permintaan  produk,  didapatkan hasil  bahwa  SPK  mampu  meningkatkan  efisiensi  dan memaksimalkan keuntungan
Kata  kunci — SPK,  Fuzzy  Inference  System,  Tsukamoto,  e- Commerce, Permintaan Produk
Abstract — Measuring product demand is an important process for  e-commerce  companies  to  assess  product  viability  in  the future  production.  Measuring  product  demand  can  assist  e- commerce companies to produce and developing new products based on market potential. Decision maker usually only using their best seller product as indicator to estimate future market trend. But in the fact future market trend will not only based on best seller product, but also there several criteria which is needs attention too. In order to use several criteria to estimate market
trend,  need  some  analysis  so  it  will  take  a  long  time.  With Decision Support System (DSS), decision making will be easier and faster. In this research the DSS takes into consideration the following input variables:  Total Sales (TS), Rating (R), Viewed (V),  Total  Comments  (TC)  and output  Product  Demand  (PD). Once the Fuzzy Inference System model has been developed, an assessment of the variables is made through testing 1-years data, which allows verifying how the variables behave in the system under study, and their impact on the output variables. Through the application of Fuzzy Inference System in DSS regarding the modeling  several  criteria  that  impact  product  demand,  it  is possible to increased efficiency and maximizing profit.
Keyword — DSS,  Fuzzy  Inference  System,  Tsukamoto,  e- Commerce, Product Demand

## I. P ENDAHULUAN
Prediksi  permintaan  produk  merupakan  proses  penting bagi  perusahaan  untuk  menilai  kelayakan  produk  dalam produksi  masa  mendatang  [1].  Dahulu  untuk  mengukur permintaan  produk  oleh  pengambil  keputusan  hanya menggunakan  satu  variabel  yaitu  total  penjualan,  lebih tepatnya produk terlaris. Dan kini untuk beradaptasi dengan tren masa depan, pengambil keputusan mulai menggunakan pendekatan baru, salah satunya pendekatan model  preferensi  konsumen  [2].  Pemodelan  dengan preferensi konsumen adalah metode umum yang digunakan dalam  proses  pengambilan  keputusan  untuk  memahami perilaku pelanggan di antara beberapa atribut pada kategori produk  tertentu  [3].  Poin  kuncinya  adalah  bagaimana membangun  pemahaman  tentang  preferensi  atau  perilaku pelanggan  di  antara  beberapa  alternatif.  Karena  perilaku dalam  e-commerce  paling  sering  diukur  dengan representasi  penilaian,  seperti  "baik"  dan  "agak  bagus" sehingga  sulit  untuk  dianalisis  [4].  Perbedaan  substansial antar  individu  juga  menjadi  tantangan  dalam  membentuk
model  pemasaran.  Model  pemasaran  yang  dihasilkan cenderung  tidak  fleksibel,  membutuhkan  analisis  waktu yang lama, dan membutuhkan biaya besar untuk diterapkan [5].
Penelitian  terkait  pada  topik  SPK  untuk  penentuan permintaan produksi cenderung menggunakan pendekatan urut waktu ( timeseries ) seperti yang pernah dilakukan pada [6]–[10].  Secara  umum,  pendekatan  urut  waktu  tersebut mampu memberikan hasil prediksi yang tergolong akurat. Akan  tetapi,  kinerja  dari  SPK  berbasis  data  urut  waktu dapat  menurun  ketika  ada  faktor-faktor  tertentu  yang muncul  dan  mempengaruhi  tren  daya  beli  masyarakat. Sebagai  contoh,  ketika  terjadi  suatu  krisis  ekonomi,  atau musibah dan bencana alam di suatu wilayah,  hal ini tentu saja  mempengaruhi  daya  beli  masyarakat  di  wilayah tersebut.  Artinya,  terjadi  anomali  pada  tren  pembelian. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan pendekatan SPK berbasis metadata produk yang meliputi ‘Total Sales’ (TS),  ‘Rating’  (R),  ‘Viewed’  (V),  dan  ‘Total  Comments’ (TC) yang akan berdampak pada Permintaan Produk (PD).
Berdasarkan  uraian  di  atas,  tujuan  dari  penelitian  ini adalah untuk menghasilkan Sistem Pendukung Keputusan dengan metode Fuzzy Inference System Tsukamoto. Fuzzy Inference  System  sendiri  merupakan  teknik  Artificial Intelligence  dengan  memanfaatkan  pengetahuan  dan pengalaman  manusia  yang  terlibat  dengan  sistem  tertentu [11]. Setelah model Fuzzy Inference System dikembangkan,  penilaian  variabel  dilakukan  melalui pengujian  data  dalam  kurun  waktu  1  tahun,  yang memungkinkan  verifikasi  bagaimana  variabel  berperilaku dalam  sistem  yang  diteliti,  dan  dampaknya  terhadap variabel keluaran. Untuk penilaian kami menggunakan data dari orebae.com sebagai data sampel, sehingga kami tahu bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat  digunakan untuk  kasus  nyata.  Melalui  penerapan  Fuzzy  Inference System  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  mengenai pemodelan beberapa kriteria yang mempengaruhi permintaan  produk,  dimungkinkan  untuk  meningkatkan efisiensi dan memaksimalkan keuntungan.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN

## A. Model Penelitian
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  model Tsukamoto.  Model  Fuzzy  Tsukamoto  yang  telah  dibuat ditunjukkan  pada  skema  Gambar.1.  Model  Logika  Fuzzy sendiri  memungkinkan  merepresentasikan  masalah  yang diteliti  dengan  mempertimbangkan  variabel  input  dan output  melalui  Fuzzy  Sets  yang  diwakili  oleh  istilah linguistik [12]. Model fuzzy untuk penelitian ini terdiri dari empat  variabel  input  dan  satu  variabel  output  yaitu  Total Sales (TS), Rating (R), Viewed (V), Total Comments (TC) yang akan berdampak pada Product Demand (PD).

## Gambar 1  Model Penelitian

## B. Fuzzifikasi
Pada  model  Tsukamoto,  langkah  pertama  yang dilakukan  adalah  membuat  himpunan  fuzzy  dari  variabel input  dan  output  yang  telah  ditunjukkan  pada  model penelitian.
 Total Penjualan/ Total Sales (TS)
Nilai variabel ini diperoleh dari jumlah produk yang terjual dari  masing-masing  kategori  produk  selama  satu  tahun. Variabel ini terdiri dari 3 himpunan fuzzy diantaranya:
𝜇(ℎ𝑖𝑔ℎ) = { 0, 𝑥  ≤  800.000 1.000.000  −  𝑥 1.000.000  −  800.000 , 800.000  <  𝑥  <  1.000.000 1, 𝑥 ≥  1.000.000 (1) 𝜇(𝑚𝑒𝑑) = { 0, 𝑥  ≤  300.000 1 − 500.000  −  𝑥 500.000  −  300.000 , 300.000  <  𝑥  <  500.000 1, 500.000 ≤ 𝑥 ≤  800.000 1 − 𝑥  −  800.000 1.000.000  −  800.000 , 800.000  <  𝑥  <  1.000.000 0, 𝑥 ≥  1.000.000 (2) 𝜇(𝑙𝑜𝑤) = { 1, 𝑥  ≤  300.000 1 − 𝑥  −  300.000 500.000  −  300.000 , 300.000  <  𝑥  <  500.000
0, 𝑥 ≥  500.000 (3)
Gambar 2 Fuzzy sets Total Sales (TS)
 Penilaian/ Rating (R)
Nilai variabel ini diperoleh dari penilaian kategori produk akhir dari pelanggan selama satu tahun. Variabel ini terdiri dari 3 himpunan fuzzy diantaranya:
𝜇(𝑔𝑜𝑜𝑑) = { 0, 𝑥  ≤  4 5 −  𝑥 5 −  4 , 4 <  𝑥  <  5 1, 𝑥 ≥  5
(4)
𝜇(𝑚𝑒𝑑) = { 0, 𝑥  ≤  1
1 − 2  −  𝑥
2  −  1 , 1  <  𝑥  <  2
1, 2  ≤ 𝑥  ≤  4
1 − 𝑥  −  4
5  −  4 , 4  <  𝑥  <  5 0, 𝑥 ≥  5 (5)
𝜇(𝑏𝑎𝑑) = { 1, 𝑥  ≤  1 1 − 𝑥  −  1 2  −  1 , 1 <  𝑥  <  2 0, 𝑥 ≥  2 (6)
Gambar 3 Fuzzy sets Rating (R)
 Jumlah Dilihat/ Viewed (V)
Nilai variabel ini diperoleh dari jumlah orang yang melihat kategori produk selama satu tahun. Variabel ini terdiri dari 3 himpunan fuzzy seperti:
𝜇(ℎ𝑖𝑔ℎ) = { 0, 𝑥  ≤  9.000.000 10.000.000 −  𝑥 10.000.000 −  9.000.000 , 9.000.000 <  𝑥  <  10.000.000 1, 𝑥 ≥  10.000.000
(7) 𝜇(𝑚𝑒𝑑) =
{
0, 𝑥  ≤  2.000.000
1 − 3.000.000  −  𝑥 3.000.000  −  2.000.000 , 2.000.000  <  𝑥  <  3.000.0000 1, 3.000.000 ≤  𝑥  ≤ 9.000.000 1 − 𝑥  −  9.000.000 10.000.000  −  9.000.000 , 9.000.000  <  𝑥  <  10.000.000 0, 𝑥 ≥  10.000.000 (8) 𝜇(𝑙𝑜𝑤) = { 1, 𝑥  ≤  2.000.000 1 − 𝑥  −  2.000.000 3.000.000  −  2.000.000 , 2.000.000 <  𝑥  <  3.000.000 0, 𝑥 ≥  3.000.000
(9)
Gambar 4 Fuzzy sets Viewed (V)
 Total Comments (TC)
Nilai  variabel  ini  diperoleh  dari  total  komentar  untuk kategori produk selama satu tahun. Variabel ini terdiri dari 3 himpunan fuzzy seperti:
𝜇(ℎ𝑖𝑔ℎ) = { 0, 𝑥  ≤  4000 5000 −  𝑥 5000 −  4000 , 4000 <  𝑥  <  5000 1, 𝑥 ≥  5000
(10) 𝜇(𝑚𝑒𝑑) =
{ 0,
𝑥  ≤  1000 1 − 2000  −  𝑥 2000  −  1000 , 1000  <  𝑥  <  2000 1, 2000  ≤ 𝑥  ≤  4000 1 − 𝑥  −  4000 5000  −  4000 , 4000  <  𝑥  <  5000 0, 𝑥 ≥  5000 (11)
𝜇(𝑙𝑜𝑤) = { 1, 𝑥  ≤  1000
1 − 𝑥  −  1000 2000  −  1000 , 1000 <  𝑥  <  2000 0, 𝑥 ≥  2000 (12)
Gambar 5 Fuzzy sets Total Comments (TC)
 Permintaan Produk/ Products Demand (PD)
Nilai variabel ini diperoleh dari proses defuzzifikasi total penjualan, rating, view, dan total komentar. Variabel ini terdiri dari 3 himpunan fuzzy yaitu:
𝜇(ℎ𝑖𝑔ℎ) = { 0, 𝑥  ≤  800.000 1.000.000  −  𝑥 1.000.000  −  800.000 , 800.000  <  𝑥  <  1.000.000 1, 𝑥 ≥  1.000.000 (13) 𝜇(𝑚𝑒𝑑) =
{
0, 𝑥  ≤  300.000 1 − 500.000  −  𝑥 500.000  −  300.000 , 100.000  <  𝑥  <  200.000 1, 200.000  ≤ 𝑥   ≤ 400.000 1 − 𝑥  −  800.000 1.000.000  −  800.000 , 400.000  <  𝑥  <  1.000.000 0, 𝑥 ≥  1.000.000 (14) 𝜇(𝑙𝑜𝑤) = { 1, 𝑥  ≤  300.000 1 − 𝑥  −  300.000 500.000  −  300.000 , 300.000  <  𝑥  <  500.000 0, 𝑥 ≥  500.000
(15)
Gambar 6 Fuzzy sets Product Demand (PD)

## C. Aturan Fuzzy
Dalam  penelitian  ini  ada  81  aturan  yang  telah  dibuat. Dari  81  aturan,  hanya  17  aturan  yang  menyatakan permintaan produk tinggi. Adapun aturan yang menyatakan permintaan produk tinggi yaitu:
TABEL 1
A TURAN FUZZY FUZZY RULES (OPERATOR AND) No
input variable output variable Total Sales Rating Viewed Total Comments Product Demand
1 high good high high high 2 high good high med high 3 high good high low high
4 high good med high high 5 high good med med high
6 high good med low high
7 high good low high high 8 high good low med high 9 high good low low high 10 high med high high high 11 high med high med high 12 high med high low high 13 high med med high high 14 high med med med high 15 high med med low high 16 high med low high high 17 high med low med high

## D. Defuzzifikasi
Proses  defuzzifikasi  suatu  himpunan  fuzzy  diturunkan dari  susunan  aturan  fuzzy,  sedangkan  keluaran  yang dihasilkan  berupa  bilangan  pada  domain  himpunan  fuzzy berupa  keputusan  [13].  Sistem  ini  menggunakan  jenis defuzzifikasi  center  average  defuzzifier  (CAD)  dengan persamaan sebagai berikut:
𝑍 = 𝛼1∗𝑧1+𝛼2∗𝑧2+𝛼3∗𝑧3+𝛼4∗𝑧4
𝛼1+𝛼2+𝛼3+𝛼4 (16)

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  menyajikan  hasil  yang  diperoleh  dari pengolahan  data  menggunakan  Sistem  Pendukung Keputusan  yang  telah  dibangun  menggunakan  metode Fuzzy  Inference  System  Tsukamoto.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  keakuratan  Metode  Fuzzy Tsukamoto  dalam  memberikan  rekomendasi  terkait permintaan  produk  yang  diterapkan  pada  sistem pendukung  keputusan  berbasis  web.  Adapun  tampilan Sistem Pendukung Keputusan yang dihasilkan ditunjukkan pada Gambar 7

## Gambar 7 Sistem Pendukung Keputusan
Selanjutnya  untuk  mengukur  kinerja  sistem  sekaligus mengukur tingkat akurasi sistem, peneliti menggunakan data tahunan untuk kategori produk berbeda dalam kurun waktu 2019-2020  dan  telah  disimulasikan  kedalam  sistem pendukung keputusan yang sudah dibuat, juga diawasi oleh pemilik  bisnis  sehingga  diharapkan  dihasilkannya  Sistem Pendukung Keputusan bekerja secara ideal ditunjukkan pada Tabel 2.
TABEL 2 D ATA UJI Annual data no items Total Sales Rating Viewed Total Comments 1 Oblong banten 532162 4 851548 198 2 Gantungan Kunci Baduy 2257891 4 3258175 1420 3 Miniatur Menara Banten 1302751 4 2789434 504 4 Miniatur Badak Bercula Satu 1768313 4 5353782 1003 5 Batik Baduy 428614 4 1164831 562 6 Tenun Baduy Syal 382406 4 635437 203 7 Tenun Baduy Sarung 167342 4 807372 522 8 Pashmina Tenun Baduy 80642 4 303789 156 9 Bouquet Banten 547 4 143675 59
Dari hasil uji coba data pada Tabel 2 ke dalam sistem didapatkan hasil yang disajikan pada Tabel 3.
TABEL 3 H ASIL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN No Items Demands 1 Gantungan Kunci Baduy Tinggi 2 Miniatur Badak Bercula Satu Tinggi 3 Tenun Baduy Sarung Tinggi 4 Miniatur Menara Banten Tinggi 5 Batik Baduy Tinggi 6 Tenun Baduy Syal Sedang 7 Pashmina Tenun Baduy Sedang 8 Oblong banten Rendah 9 Bouquet Banten Rendah
Berdasarkan  luaran  dari  Sistem  Pendukung  Keputusan yang  dihasilkan  ditunjukkan  pada  tabel  2,  di  dapatkan perangkingan  produk  berdasarkan  tingkat  permintaannya . Kemudian sistem  merekomendasikan bahwa jenis produk yang  harus  terus  dipertahankan  dan  ditingkatkan produksinya  untuk  memenuhi  kebutuhan  pasar  adalah dengan  tingkat  permintaan  yang  tinggi  diantaranya Gantungan  Kunci  Baduy,  Miniatur  Badak  Bercula  Satu, Tenun Baduy Sarung, Miniatur Menara Banten dan Batik Baduy.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang  telah  dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
a. Fuzzy  Inference  System  (FIS)  dengan  metode Tsukamoto  dapat  digunakan  untuk  pendukung keputusan  dalam  mengukur  tingkat  permintaan suatu produk pada suatu e-commerce.
b. Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  mengukur demand suatu produk mampu berjalan secara ideal dan  membantu  pemilik  orebae.com  dalam pengambilan keputusan
U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terimakasih  kepada  orebae.com  yang  telah  bersedia menyediakan data untuk penelitian.

## R EFERENSI
[1] R.  Aydin,  C.  K.  Kwong,  P.  Ji,  and  H.  M.  C.  Law, Market Demand  Estimation  For  New  Product  Development  By  Using Fuzzy  Modeling  And  Discrete  Choice  Analysis ,  vol.  142,  pp.
136–146, 2014
[2] D. McFadden, The Measurement Of Urban Travel Demand , vol. 3, no. 4, pp. 303–328, 1974
[3] P. E. Green and V. Srinivasan, Conjoint Analysis In Marketing : New With Developments For And Practice , vol. 54, no. 4, pp. 3–19, 2013.
[4] I.  Burhan  Turksen  and  I.  A.  Willson, A  Fuzzy  Set  Preference Model For Consumer Choice , vol. 68, no. 3, pp. 253–266, 1994
[5] R. P. Vásquez, A. A. Aguilar-Lasserre, M. V. López-Segura, L. C.  Rivero,  A.  A.  Rodríguez-Duran,  and  M.  A.  Rojas-Luna, Expert System Based On A Fuzzy Logic Model For The Analysis Of The Sustainable Livestock Production Dynamic System , vol. 161, no. May, pp. 104–120, 2019
[6] E.  Y.  Nugraha  and  I.  W.  Suletra, Analisis  Metode  Peramalan Permintaan Terbaik Produk Oxycan Pada PT. Samator Gresik , pp. 2579–6429, 2017 [Online]. Available:
https://www.google.com/search?rlz=1C1CHBF_enID883ID88
4&ei=4cpdXt6OD47RrQHjm5jIDA&q=jurnal+tentang+metod e+peramalan&oq=jurnal+tentang+peramalan&gs_l=psy-
ab.3.4.0l3j0i22i30l7.1592741.1598642..1602835...1.2..0.203.2 703.14j10j1......0....1..gws-wiz.......0i71
[7]
D. R. Cahyadewi, A. A. P. A. S. Wiranatha, and I. K. Satriawan, Analisis Peramalan Permintaan Dan Pengendalian Persediaan Bahan Baku Body Scrub Powder Di CV. Denara Duta Mandiri , vol. 8, no. 3, p. 360, 2020
[8] A.  Lusiana  and  P.  Yuliarty, PENERAPAN  METODE
PERAMALAN (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP
Di PT X , vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2020
[9] I. H. Santi and A. R. Saputra, Prediksi Jumlah Permintaan Telur
Ayam Menggunakan Metode Trend Moment , vol. 14, no. 2, p.
111, 2019
[10] L. Sunarmintyastuti, S. Alfarisi, and F. S. Hasanusi, Peramalan Penentuan  Jumlah  Permintaan Konsumen  Berbasis  Teknologi Informasi  Terhadap  Produk  Bordir  Pada  Kota  Tasikmalaya , vol. 16, no. 3, pp. 288–296, 2017
[11] F.  Indra  Sanjaya  and  D.  Heksaputra, Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Tenaga  Kontrak  Melalui  Pendekatan Fuzzy  Inference  System  Dengan  Metode  Tsukamoto  (Studi Kasus PT. Solo Murni) , pp. 1907–5022, 2016.
[12] J.  C.  Wyatt  and  P.  Taylor, Decision  Support  Systems  And Clinical Innovation , pp. 123–137, 2008
[13] M.  P.  Martínez et  al. , Fuzzy  Inference  System  To  Study  The Behavior  Of  The  Green  Consumer  Facing  The  Perception  Of Greenwashing , vol. 242, 2020
This is an open access article under the CC–BY-SA license.