## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Prediksi Harga Bawang Merah menggunakan Algoritma Fuzzy Inference System (FIS)
Nur Rofiq * , Agus Salim
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan, Indonesia Email: 1* dosen00376@unpam.ac.id , 2 salim180897@gmail.com Email Penulis Korespondensi: dosen00376@unpam.ac.id
Abstrak− Konsumsi bawang  merah di indonesia masih  tergolong besar. Hal ini  berpengaruh terhadap pergerakan harga, produksi hingga  kebutuhan  pasar.  Terkait  dengan  adanya  perubahan  jumlah  produksi  dengan  kebutuhan  konsumsi  masyarakat  berpengaruh terhadap  variasi  harga  disetiap  periodenya.  keadaan  harga  bawang    merah  di  pasar  yang  mengalami  perubahan  dapat  berpengaruh terhadap kerugian atau keuntungan bagi pengusaha bawang merah. Hal ini menimbulkan permasalah dalam penjualan bawakarea harga bawang sulit diprediksi. Untuk memperkecil kerugian  maka diperlukan sistem  atau teknologi yang dapat membantu memprediksi harga bawang  merah. Sebagai gambaran  para pengusaha bawang merah. sistem prediksi harga bawang merah dapat dilakukan dengan menggunakan  metode  perhitungan  “  Algoritma    Fuzzy  Inference  System  (FIS)  metode  Sugeno”.  Penggunaan  algoritma  ini  tidak membutuhkan asumsi independen, homoskedastisitas, dan residual berdistribusi normal yang sering tidak dijumpai pada data  sehingga  metode  ini  dinilai  sesuai  untuk  meramalkan  data  yang  mempunyai  nilai  ekstrem.  Harga  bawang  merah dipengaruhi dua variabel yaitu besarnya jumlah kebutuhan dengan jumlah permintaan pasar.. hasil pengujian yang menunjukan nilai Mean Square Error (MSE) sebesar 137.671697. maka nilai  Root  Mean Square Error (RMSE) hasil kuadrat dari nilai  Mean Square Error (MSE) yaiut : 1.0541 Nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang memiliki tingkat error (kesalahan) sebesar 40 %.
Kata Kunci: Harga Bawang; FIS; Metode Sugeno; RMSE; MAPE
Abstract− Consumption  of  shallots  in  Indonesia  is  still  relatively  large.  This  affects  price  movements, production  to  market  needs. Associated with changes in the amount of production with public consumption needs affect the price variations in each period. Shallot price conditions in the market that experience changes can affect losses or profits for shallot entrepreneurs. This creates problems in the sale of bawal because the price of onions is difficult to predict. To minimize losses, a system or technology is needed that can help predict shallot prices. As an illustration of the shallot entrepreneurs. Shallot price prediction system can be done using the calculation method  "Algorithm  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  Sugeno  method".  The  use  of  this  algorithm  does  not  require  independent assumptions,  homoscedasticity,  and  normally  distributed  residuals  which  are  often  not  found  in  the  data  so  that  this  method  is considered suitable for predicting data that has extreme values. The price of shallots is influenced by two variables, namely the amount needed by the amount of market demand. The test results show a Mean Square Error (MSE) value of 137.671697. then the Root Mean Square Error (RMSE) value is the result of the square of the Mean  Square Error (MSE) value, namely: 1.0541 The Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value which has an error rate of 40%.
Keywords : Shallot Price; Fuzzy Inference System; Sugeno Method; RMSE; MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Bawang  Merah  merupakan tanaman umbi-umbian yang  menjadi  kebutuhan pokok  masyarakat  Indonesia[1]. Jenis tanaman  rempah ini mudah dikenali. Dari segi aroma, sangat spesifik dan dapat  merangsang air mata karena kandungan minyak Anilin eterik yang dikandunganya. Sementara bagian batangnya berbentuk seperti cakram, dimana pada bagian cakram  ini  lah  kecambah  dan  akar  akan  tumbuh.  Bumbu  rempah    ini  dibutuhkan  untuk  bumbu  dapur.  Meski  sering dibutuhkan, orang tidak mau menanamnya di pekarangan. Dan bawang merah dapat tumbuh dengan  mudah di dataran rendah maupun  dataran  tinggi.
Berdasarkan data Early Warning System (EWS) Ditjen Hortikultura Kementerian Pertanian, “ produksi bawang merah nasional pada April 2022 sebanyak 157.121 ton dan pada Mei 153.513 ton. Meskipun terjadi penurunan produksi sebesar 11% pada April-Mei 2022, saldo kumulatif dari perhitungan produksi bulan lalu  masih memenuhi permintaan nasional. Tahun lalu, produksi bawang merah nasional bahkan mencapai 2 juta ton, dan diharapkan selisihnya tahun ini tidak  terlalu jauh. Sejak 2017 hingga saat ini, Indonesia belum mengimpor bawang merah segar/konsumsi. Peningkatan luas tanam pada April-Mei 2022 menandakan kembalinya produksi  normal  secara bertahap pada Juni- Juli 2022 ”...[2] Hal  ini  menunjukan  bahwa  konsumsi  bawang    merah  di  indonesia  masih    tergolong  besar.  Terkait  dengan  adanya perubahan  jumlah  produksi  dengan  kebutuhan  konsumsi  masyarakat  berpengaruh  terhadap  variasi  harga  disetiap periodenya[3].
Harga bawang juga dipengaruhi oleh cuaca di Indonesia yang tidak menentu[4]. Hal tersebut menyebabkan ketersediaan  bawang  merah  di  pasar  langka  dan  harga  yang  cukup  tinggi  dari  biasanya.  Kelangkaan  bawang  merah disebabkan oleh cuaca, harga bibit tanaman, inflasi, dan hasil tanaman. Untuk itu, dilakukan prediksi harga bawang merah untuk bulan berikutnya untuk mengantisipasi harga yang melonjak sangat tinggi.[4], [5]
Melihat    keadaan  harga  bawang    merah  di  pasar  yang  mengalami  perubahan  maka  diperlukan  sistem    atau teknologi  yang  dapat  membantu  memprediksi  harga  bawang    merah[6].  Sebagai  gambaran    para  pengusaha  bawang merah. Prediksi harga bawang merah dipengaruhi dua variabel yaitu besarnya jumlah produksi dengan jumlah kebutuhan pasar. Perbedaan dua variabel ini bisa menjadi sudut pandang para pengusaha dalam menggiatkan usahanya di komoditas bawang  merah.  Dalam  bidang  teknologi,  sistem  prediksi  harga  bawang  merah  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan metode perhitungan “ Algoritma  Fuzzy Inference System (FIS)[7]

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Metode Fuzzy Inference System (FIS)[5], [8] pernah digunakan dalam  memprediksi harga bawang merah oleh Noviani dkk. Dalam penelitian ini instrumen yang digunakan yaitu data rata – rata curah hujan perbulan yang didapat dari dataonline.bmkg.go.id, data inflasi yang didapat dari bi.go.id, harga bibit tanaman, hasil bawang merah dan harga bawang merah pada tahun 2018 dari bulan Mei - September berupa data kuantitatif Variabel input pada penelitian ini adalah data rata – rata curah hujan perbulan, harga bibit bawang merah, tingkat inflasi dan hasil panen dari bawang merah. Untuk variabel output atau targetnya adalah harga bawang merah. Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa hasil prediksi dengan harga bawang merah yang dihasilkan tidak berbeda jauh. Perbedaan antara hasil prediksi dan harga asli bawang merah sebesar 335, 142, 994, 1.196, dan 1.406[4].
Dalam penelitian dapit dkk [9]melakukan berbagai macam percobaan pada data yang diadakan dalam penelitian ini, atau lebih tepatnya penerapan empat kondisi pada data, diperoleh hasil akurasi tertinggi dengan nilai 91,67%. Variabel yang paling berpengaruh terhadap panenan adalah faktor cuaca atau curah hujan, namun untuk faktor harga pada suatu waktu atau pada kondisi dimana faktor produksi yang besar tidak menjamin harga akan lebih murah atau stabil. Penelitian lainnya dalam menentukan prediksi harga adalah  peramalan tradisional yang sering digunakan adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)[10]. Kelemahan pada metode ini yakni asumsi stasioneritas dan kesulitan dalam penentuan orde (p,d,q)[11]. Tetapi seiring dengan perkembangan ilmu pengetahuan, terdapat salah satu metode bagian dari sistem pakar yaitu Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) yang merupakan gabungan antara Artificial Neural Network (ANN) dan Fuzzy Inference System (FIS) [12]Penggunaan metode ANFIS tidak membutuhkan asumsi independen, homoskedastisitas, dan residual berdistribusi normal yang sering tidak dijumpai pada data sehingga metode ini dinilai sesuai untuk meramalkan data yang mempunyai nilai ekstrem[11].
Sistem  fuzzy  yang dihasilkan dikenal dengan sistem inferensi  fuzzy (fuzzy inference  system / FIS). FIS telah berhasil  diaplikasikan  diberbagai  bidang,  seperti  kesehatan[13][14],  mesin[15],  [16],  analisis  keputusan[17],  analisis data[18] dan sebagainya. Kemampuan FIS yang fleksibel diterapkan diberbagai bidang, maka FIS kini banyak digunakan oleh para peneliti. FIS yang digunakan ada tiga metode, yaitu Mamdani, Sugeno dan Tsukamoto, namun yang banyak digunakan adalah Mamdan[17]i. Ketiga metode tersebut hanya berbeda dalam penentuan keluaran FIS. Oleh karena itu, metode Fuzzi Inference System (FIS) metode Sugeno ini diharapkan dapat memberikan hasil performansi berdasarkan nilai keluaran dengan ketepatan tinggi dan nilai error yang kecil dalam memprediksi harga bawang merah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  penelitian    kuantitatif    dengan  metode eksperimen. Metode kuantitatif adalah metode yang lebih fokus menekankan pada pengukuran secara objektif terhadap fenomena  yang  adaerror.  Pada  penelitian  ini  fenomena  yang  dimaksud  adalah  pengukuran,  dari  fenomena  tersebut kemudian dijabarkan kedalam beberapa komponen masalah, variabel atau parameter. Setiap parameter yang ditentukan diukur  dengan  memberikan  simbol-simbol  atau  angka  yang  berbeda.  Dengan  menggunakan  simbol  tersebut,  teknik perhitungan secara kuantitatif matematika dilakukan sehingga dapat menghasilkan suatu kesimpulan yang umum pada suatu parameter. Hasil akhir penelitian ini adalah berupa nilai error prediksi dan hasil prediksi harga bawang merah[19], [20].  Berikut  adalah  skema  penelitian  kuantitatif  yang  digunakan  .  Alur  dari  penelitian  ini  dijabarkan  pada  gambar dibawah ini:
Gambar 1. Alur  Metode penelitian
Keterangan dari masing-masing tahapan alir penelitian diatas adalah sebagai berikut :
1. Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  merupakan  tahapan  awal  yang  dilakukan  ketika  melakukan  penelitian  supaya  dapat  diketahui permasalahan yang ada pada penelitian yang sedang dilakukan.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 154-162 https://djournals.com/resolusi
2. Pengumpulan Data
Tahapan  Selanjutnya  adalah  pengumpulan  data.  Teknik  pengumpulan  data  yang  akan  digunakan  adalah  sebagai berikut:
A. Studi Literatur
Studi  ini  dilakukan  dengan  cara  mempelajari  dan  meneliti  berbagai  literatur-literatur  dari  perpustakaan  yang bersumber dari buku-buku dan jurnal yang terkait dengan penelitian yang dilakukan
B. Pengamatan
Pada tahap ini dilakukan pengumpulkan data harga bawang merah berdasarkan kualitas per bulan dari BPS pada tahun 2022 dari bulan Januari – September 2022
3. Analisis
Analisis yang dilakukan pada tahapan penelitian ini merupakan pengambilan hipotesa awal mengenai penelitian yang dilakukan. Pada pembangunan sistem prediksi harga bawang  merah ini. Analisa data yang digunakan adalah  nilai produksi sebagai variabel input pertama dan nilai kebutuhan sebagai variabel input kedua. Hasil yang akan dicapai adalah output harga bawang  merah.
4. Implementasi Algoritma Fuzzy Inference System
Dalam penelitian ini metode pengabungan yang digunakan adalah  metode Sugeno Dengan menggunakan Softwere MATLAB toolbox FIS. Sebelum merancang  ghrapichal user  interface yang  pertama dilakukan adalah menyusun fuzzy  inference system dengan metode sugeno. Dimana akan menentukan nilia variabel sebagai parameter fungsi keanggotaan dan melakukan penyusunan  rule base sebagai proses  inference system.
5. Pengujian
Melakukan pegujian data yang  sudah dikumpulkan sebagai data uji. Dalam pengujian ini tujuan yang di harapkan adalah mendapat besarnya performance akurasi dari hasil prediksi. Untuk mencapai nilai prediksi yang diharpakan dalam pengujian ini menggunakan 2 metode yaitu Root Mean Square Error (RMSE)   dan  Mean Absolute Precentage Error (MAPE).
6. Kesimpulan
Pada  pengujaian    Implemntasi  Algoritma  Fuzzy  Infernece  System  untuk  memprediksi    harga  bawang    merah  ini mendapat kan kesimpulan berupa besarnnya tingkat akurasi pada sistem prediksi mengunakan metode Sugeno.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Metode Sugeno
Dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah metode Sugeno. Berikut langkah-langkah metode Sugeno:
1. Pembentukan Himpunan fuzzy
Pada  langkah  pertama    ini,  data  pada  tabel  1  dikelompokkan  menjadi  2  (dua)  variabel  input  dan  1  (satu)  variabel output. Variabel input produksi  dibagi menjadi masing-masing tiga himpunan fuzzy yaitu  sedikit, sedang dan banyak. Variabel  input  kebutuhan  juga  dibagi  menjadi  3  (tiga)  himpunan  fuzzy  yaitu    sedikit,  sedang  dan  banyak.  Untuk variabel output (target) Harga bawang merah dibagi menjadi tiga himpunan fuzzy yaitu turun, sedang dan naik. Untuk lebih detailnya bisa melihat pada tabel 1 himpunan fuzzy :
Tabel 1. Himpunan fuzzy Variabel Input Variabel Output Produksi Nilai(ton) Kebutuhan Nilai(ton) Harga Nilai(Rp) sedikit ≤ 93 sedikit ≤ 82 turun ≤ 31000 sedang 93-135 sedang 82-96 sedang 31000-53000 banyak ≥ 135 banyak ≥ 96 naik ≥ 53000
Hasil dari tabel 1.  digunakan untuk memudahkan dalam meyusun Fungsi keanggotaan (Member Of Function). Dalam  metode  Sugeno  fungsi  keanggotan  dapat  direpresentasikan  dengan  kurva.  Pada  tahap  ini  kurva  yang diterapakan adalah kurva Triangular. Berikut langkah-langkah penerapan kurva Triangular :
1) Variabel Input Produksi (x1)
Gambar 2. Kurva himpunan fuzzy Variabel Input Produksi (x1)
Dari gambar 2. terdapat 3 variabel linguistik yaitu sedikit, sedang dan banyak. Berikut  rumus perhitungan dari variabel linguistik sedikit (1), sedang (2) dan banyak (3).

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 154-162 https://djournals.com/resolusi
µ-sedikit(xi) = {
0,    𝑥1 ≤ 107 107−𝑥 107−93 , 93 ≤ 𝑥1  ≤ 107 1,   𝑥1  ≤  93 (1) µ − 𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑥𝑖) { 0,   𝑥1 ≤ 93 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥1  ≥ 135 𝑥1−93 107−93 , 93 ≤ 𝑥1  ≤ 107 135−𝑥1 135−107 , 107 ≤  𝑥1 ≤ 135 (2) µ − 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (𝑥𝑖) { 0,   𝑥 1  ≤ 135 𝑥1−107 135−107 , 107 ≤ 𝑥1  ≤ 135 1, 𝑥1 ≥ 135 (3)

## 2) Variabel Input Kebutuhan (x2)
Gambar 3. Kurva himpunan fuzzy Variabel Input Kebutuhan (x2)
Dari gambar 3. terdapat 3 variabel linguistik yaitu sedikit, sedang dan banyak. Berikut  rumus perhitungan dari variabel linguistik sedikit (4), sedang (5) dan banyak (6).
µ-sedikit (x2) = { 0,   𝑥2 ≤ 88 88−𝑥2 88−82 , 82 ≤ 𝑥2  ≤ 88 1, 𝑥2 ≤ 82 (4) µ − 𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑥2) { 0,   𝑥2 ≤ 82 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥2 ≥ 96 𝑥2−82 88−82 , 82 ≤ 𝑥2  ≤ 88 96−𝑥 96−88 , 88 ≤  𝑥2 ≤ 96 (5) µ − 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘(𝑥2) { 0, 𝑥2  ≤ 88 𝑥2−88 96−88 ,    88 ≤ 𝑥2  ≤ 96 1, 𝑥2 ≥ 90 (6)

## 3) Variabel Output Harga (y)
Gambar 4. Kurva himpunan fuzzy Variabel Input Harga (y)
Dari gambar 4. terdapat 3 variabel linguistik yaitu turun, sedang dan naik. Berikut  rumus  perhitungan dari variabel linguistik turun (7), sedang (8) dan naik (9).
µ-turun (y) = { 0,   𝑦 ≤ 39000 39000−𝑦 39000−31000 , 31000 ≤ 𝑦  ≤ 39000 1, 𝑦 ≤ 31000 (7) µ − 𝑠𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑦) { 0,   𝑦 ≤ 31000 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑦 ≥ 53000 𝑦−31000 39000−31000 , 31000 ≤ 𝑥2  ≤ 39000 53000−𝑥 53000−39000 , 39000 ≤  𝑥2 ≤ 53000 (8)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 154-162 https://djournals.com/resolusi
µ − 𝑛𝑎𝑖𝑘(𝑦) { 0,   𝑥2  ≤ 39000 𝑦−39000 53000−39000 , 39000 ≤ 𝑥2  ≤ 53000 1,   𝑦 ≥ 53000 (9)

## 3.2 Implementasi Dan Pembahasan

## 3.2.1 Data Uji bulan Januari
Pada bulan Januari variabel produksi adalah 109 ton dan variabel kebutuhan 89 ton. Berapa prediksi harga bawang merah ?

## Gambar 5. Hasil Pengujian Data Bulan Januari
Gambar 5. diatas menunjukkan jika variabel input  produksi 109 ton dan  variabel input kebutuhan 89 ton maka prediksi harga sebesar Rp 44.270. Angka dibelakang koma(“,”) hanya dua angka yang di tulis karna sesuai parameters pada fungsi keanggotaan di kurva variabel harga. Sesua dengan paremeters pada kurva variabel harga jika dalam penulisan parameter 310 sama dengan 31000. Sehingga output harga 443 artinya sama dengan 44300.

## 3.2.2 Data Uji Bulan Februari
Pada  bulan  Februari  variabel  produksi  adalah  125  ton  dan  variabel  kebutuhan  82  ton.  Berapa  prediksi  harga  bawang merah ?

## Gambar 6. Hasil Pengujian Data Bulan Februari
Gambar 6. diatas menunjukkan jika variabel input  produksi 125 ton dan  variabel input kebutuhan 82 ton maka prediksi harga sebesar Rp 31000.. Sesuai dengan paremeters pada  kurva variabel harga jika dalam penulisan parameter 310 sama dengan 31000. Sehingga output harga 310 artinya sama dengan 31000.

## 3.2.3 Data Uji Bulan Maret
Pada bulan Maret variabel produksi adalah 102 ton dan variabel kebutuhan 88 ton. Berapa prediksi harga bawang merah ?

## Gambar 7. Hasil Pengujian Data Bulan Maret
Gambar 7 diatas menunjukkan jika variabel input Produksi 102 ton dan  variabel input kebutuhan 88 ton maka prediksi harga sebesar Rp 45.160. Angka dibelakang koma(“,”) hanya dua angka yang di tulis karna sesuai parameters pada fungsi keanggotaan di kurva variabel harga. Sesua dengan paremeters pada kurva variabel harga jika dalam penulisan parameter 310 artinya sama dengan 31000. Sehingga output harga 451.6 artinya sama dengan 45160.

## 3.2.4 Data Uji Bulan April
Pada bulan April variabel produksi adalah 96 ton dan variabel kebutuhan 87 ton. Berapa prediksi harga bawang merah ?

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 8. Hasil Pengujian Data Bulan April
Gambar 8. diatas menunjukkan jika variabel input produksi 96 ton dan  variabel input  kebutuhan 87  ton maka prediksi harga sebesar Rp 41800. Sesua dengan paremeters pada kurva variabel harga jika dalam penulisan parameter 310 sama dengan 31000. Sehingga output harga 418 artinya sama dengan 41800.

## 3.2.5 Data Uji Bulan Mei
Pada bulan Mei variabel produksi adalah 111 ton dan variabel kebutuhan 92 ton. Berapa prediksi harga bawang merah ?
Gambar 9. Hasil Pengujian Data Bulan Mei
Gambar 9. diatas menunjukkan jika variabel input produksi 111 ton dan  variabel input kebutuhan 92  ton maka prediksi harga sebesar Rp 47000. Sesua dengan paremeters pada kurva variabel harga jika dalam penulisan parameter 310 sama dengan 31000. Sehingga output harga 470 artinya sama dengan 47000.

## 3.2.6 Data Uji Bulan Juni
Pada bulan Januari variabel produksi adalah 93 ton dan variabel kebutuhan 85 ton. Berapa prediksi harga bawang merah ?

## Gambar 10. Hasil Pengujian Data Bulan Juni
Gambar 10. diatas menunjukkan jika variabel input produksi 93 ton dan  variabel input kebutuhan 85  ton maka prediksi harga sebesar Rp 38176. Angka dibelakang koma(“,”) hanya dua angka yang di tulis  karna sesuai parameters pada fungsi keanggotaan di kurva variabel harga Sesua dengan paremeters pada kurva variabel harga jika dalam penulisan parameter 310 sama dengan 31000. Sehingga output harga 381 artinya sama dengan 38176.

## 3.2.7 Data Uji Bulan Juli
Pada bulan Juli variabel produksi adalah 107 ton dan variabel kebutuhan 89 ton. Berapa prediksi harga bawang merah ?
Gambar 11. Hasil Pengujian Data Bulan Juli
Gambar 11. diatas menunjukkan jika variabel input produksi 107 ton dan  variabel input kebutuhan 89  ton maka prediksi harga sebesar Rp 44090. Angka dibelakang koma(“,”) hanya dua angka yang di tulis  karna sesuai parameters

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
pada fungsi keanggotaan di kurva variabel harga. Sesua dengan paremeters pada kurva variabel harga jika dalam penulisan parameter 310 artinya sama dengan 31000. Sehingga output harga 440 artinya sama dengan 44090.

## 3.2.8 Data Uji Bulan Agustus
Pada bulan Agustus variabel produksi adalah 135 ton dan variabel kebutuhan 96 ton. Berapa prediksi harga bawang merah ?

## Gambar 12. Hasil Pengujian Data Bulan Agustus
Gambar 12. diatas menunjukkan jika variabel input produksi 135 ton dan  variabel input kebutuhan  95  ton maka prediksi harga sebesar Rp 53000. Sesuai dengan paremeters pada kurva variabel harga jika dalam penulisan parameter 310 sama dengan 31000. Sehingga output harga 530 artinya sama dengan 53000.

## 3.2.9 Data Uji Bulan September
Pada bulan September variabel produksi adalah 104 ton dan variabel kebutuhan 87 ton. Berapa prediksi harga bawang merah ?

## Gambar 13. Hasil Pengujian Data Bulan September
Gambar 13. diatas menunjukkan jika variabel input produksi 104 ton dan  variabel input kebutuhan 87 ton maka prediksi harga sebesar Rp 41800. Sesuai dengan paremeters pada kurva variabel harga jika dalam penulisan parameter 310 sama dengan 31000. Sehingga output harga 418 artinya sama dengan 41800.

## 3.3 Mengukur Akurasi metode sugeno
Setelah melakukan pengujia terhadap  data fluktuasi harga bawang dengan menggunakan sistem prediksi fuzzy inferencs system sugeno. Maka hasil prediksi di bandingkan dengan data aktual. Berikut tabel hasil prediksi
Tabel 2. Hasil Prediksi Harga Bawang Merah
No Bulan Produksi(Ton) (x1)  Kebutuhan(Ton) (x2) Harga (kg) (y) Prediksi (y’) 1 Januari 109 89 37000 44270 2 Februari 125 82 39000 31000 3 Maret 102 88 38000 45160 4 April 96 87 43000 41800 5 Mei 111 92 51000 47000 6 Juni 93 85 53000 38176 7 Juli 107 89 38000 44090 8 Agustus 135 96 32000 53000 9 September 104 87 31000 41800

## 3.3.1 Menghitung nilai Root Mean Squer Error (RMSE)
1) Menentukkan nilai Mean Square Error (MSE) Rumus  Mean Square Error (MSE) sebagai berikut :
MSE = ∑ (𝑦−𝑦′)2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (10)
Sebelum  menentukan  nilai  Mean  Square  Error  (MSE)  langkah  yang  harus  dilakukan  adalah  melakukan pengurangan harga aktual (y) – prediksi harga (y’) dapat dilihat pada tabel 3. :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 154-162 https://djournals.com/resolusi
Tabel 3. Nilai Error Kuadrat
Harga (kg) (y) Prediksi harga (y') Error (y-y')  Error Kuadrat (𝒚 − 𝒚′) 𝟐 37000 44270 -7270 52852900 39000 31000 8000 64000000 38000 45160 -7160 51265600 43000 41800 1200 1440000 51000 47000 4000 16000000 53000 38176 14824 219750976 38000 44090 -6090 37088100 32000 53000 -21000 441000000 31000 41800 -10800 116640000
Dari hasil diatas maka nilai Mean Square Error (MSE):
𝑀𝑆𝐸    =
(−7270)2+(8000)2+(−7160)2+(1200)2+(4000)2+ (14824)2+(−6090)2+(−21000)2+(−10800)2 9 = 1,000,037,576 9 = 111,115,286

## 2) Menentukkan Nilai Root Mean Square Error (RMSE)
𝑅𝑀𝑆𝐸  = √ ∑ (𝑦−𝑦′)2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (11)
Maka nilai  Root Mean Square Error sebagai berikut
𝑅𝑀𝑆𝐸  = √ (−7270)2+(8000)2+(−7160)2+(1200)2+(4000)2+
(14824)2+(−6090)2+(−21000)2+(−10800)2 9 = √ 1,000,037,576 9 = 1.0540

## 3.3.2 Menghitung Mean Absolute Precentage Error (MAPE)
1) Menentukkan selusih nilai Error
Sebelum menentukan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) langkah yang harus dilakukan adalah melakukan pengurangan harga aktual (y) – prediksi harga (y’) dapat dilihat pada tabel 4.:
Tabel 4. Nilai Mean Absolute Precentage Error Harga (kg) (y)  Prediksi Harga                (y') Error (y-y') MAPE (𝒚 − 𝒚 ′ ) 𝒚 𝟏𝟎𝟎% 37000 44270 -7270 3699880 39000 31000 8000 3899921 38000 45160 -7160 3799881 43000 41800 1200 4299903 51000 47000 4000 5099908 53000 38176 14824 5299928 38000 44090 -6090 3799884 32000 53000 -21000 3199834 31000 41800 -10800 3099865
2) Melakukan pengudaratan hasil pengurangan nilai Error Lakukan  penguadratan  hasil  selisih  nilai  error  pada  setiap  data  kemudian  di  jumlahkan  semua  hasil  penguadratan setiapdata dan dibagi banyaknya data uji. Berikut rumus perhitunganya : Rumus Mean Absolute Percentage Error (MAPE) :
MAPE =
∑ (𝑦−𝑦′) 𝑦 100%
𝑛
(12)
= 3699880+3899921+3799881+4299903+5099908+ 5299928+3799884+3199834+3099865
9
= 361,99004 9 =  40,22112 = 40 %
Kemudian untuk memperoleh performance tingkat  kebenaran  metode fuzzy Inference System Metode Sugeno yaitu  :  100  %  -  40  %  =  60  %.  Dengan  tingkat  kesalahan  yang  mencapai  40  %  bisa  disiimpulkan  Fuzzy  Inference System metode Sugeno kategori wajar .

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 154-162 https://djournals.com/resolusi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  masalah,  pengumpulan  data,  analisis  metode  hingga  perancangan  dan  implementasi,  dapat disimpulkan bahwa tabel Data Fluktuasi harga bawang merah dibagi menjadi 2 variabel input dan 1 variabel output. Data jumlah produksi bawang merah menjadi varibel input ke-1 sedangkan data jumlah kebutuhan bawang merah  menjadi variabel input ke-2. Dan Data harga bawang merah menjadi variabel output . Variabel ke-1 memiliki 3 variabel linguistik yaitu sedikit, sedang, dan banyak. Sedangkan variabel input ke-2  memilki 3 variabel lingusitik yaitu sedikit, sedang dan banyak. Banyaknya aturan  (Rules) dari hasil fuzzifikasi yaitu  9 Rules. Yang didapatkan dari pengkalian 3 variabel input produksi  dengan  Variabel  input  kebutuhan.  Dari  hasil  pengujian  yang  menunjukan  nilai  Mean  Square  Error  (MSE) sebesar 137.671697. maka nilai  Root  Mean Square Error (RMSE) hasil kuadrat dari nilai  Mean Square Error (MSE) yaiut : 1.0541 atau  1.05. Nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang memiliki tingkat error (kesalahan) sebesar 40 %. maka performance  kebenarannya hanya mencapai 60 %.  Menurut lewis C.D (1982) Hasil perhitungan ini bisa disimpulkan  jika metode Sugeno masih kategori wajar dalam tingkat akurasi prediksi.

## REFERENCES
[1] Putri  Hayati  Rahmi,  “Analisis  Trend  dan  Estimasi  Harga  Bawang  Merah  di  Kabupaten  Banyumas  Periode  Januari  2008- Desember 2017.,” Univ. Muhammadiyah Purwokerto, vol. 11, no. 1, pp. 65–69, 2017.
[2] Menteri Pertanian, “Program Kementerian Pertanian TA 2022,” pp. 1–7, 2022.
[3] S. Nasional, F. Pertanian, and U. Jambi, “tahun 2018,” pp. 591–604, 2018.
[4] N. Hendiyani and A. W. Sugiyarto, “Prediksi Harga Bawang Merah Rata-Rata Perbulan Menggunakan Logika Fuzzy Metode Tsukamoto,” Semin. Mat. dan Pendidik. Mat., pp. 1–7, 2019.
[5] N. M. Sunariadi, P. K. Intan, D. C. R. Novitasari, and Y. Hariningsih, “Prediksi Produksi Bawang Merah Di Kabupaten Nganjuk Dengan Metode Seasonal Arima (Sarima),” Transform.  J. Pendidik. Mat. dan Mat., vol. 6, no. 1, pp. 49–60, 2022.
[6] R. Ardiansyah, R. Jaya, and C. H. Rahmi, “Prediksi Pasokan Bawang Merah Mendukung Desain Pengembangan Agroindustri Di Provinsi Aceh,” J. Teknol. Ind. Pertan., vol. 31, no. 1, pp. 46–52, 2021.
[7] P. Rani and A. Raj, “Fermatean fuzzy Einstein aggregation operators-based MULTIMOORA method for electric vehicle charging station selection,” Expert Syst. Appl., vol. 182, no. May, p. 115267, 2021.
[8] A.  Astrilyana  and  N.  Afni,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Inference  System  (Fis)  Dalam  Membuat  Model Penilaian Pemahaman Mata Pelajaran Pemrograman Web,” None, vol. 13, no. 2, pp. 281–288, 2017.
[9] D.  Virdaus  and P.  T. Prasetyaningrum,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Harga  Bawang  Merah  Di  Yogyakarta Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. …, no. 84, pp. 1–8, 2020.
[10]  H. Afridar, … G. G.-I. J. of, and  undefined 2022, “Penerapan Metode ARIMA untuk Prediksi Harga Komoditi Bawang Merah di Kota Tegal,” Journal.Peradaban.Ac.Id, vol. 3, no. 2, pp. 18–29, 2023.
[11]  R. Faulina and Suhartono, “Hybrid ARIMA-ANFIS for Rainfall Prediction in Indonesia,” Int. J. Sci. Res., vol. 2, no. 2, pp. 159– 162, 2013.
[12]  J.-S. Roger Jang, “01_NeuroFuzzyApproach.pdf.” p. 614, 2000.
[13]  R.  Adha,  N.  Nurhaliza,  U.  Sholeha,  and  M.  Mustakim,  “Perbandingan  Algoritma  DBSCAN  dan  K-Means  Clustering  untuk Pengelompokan Kasus Covid-19 di Dunia,” SITEKIN J. Sains, Teknol. dan Ind., vol. 18, no. 2, pp. 206–211, 2021.
[14]  G. Andriani, L. Mahfiroh, D. C. R. Novitasari, N. Ulinnuha, and Y. Farida, “Aplikasi Fuzzy Inference System Dengan Metode Mamdani Untuk Menentukan Status Gizi Balita Di Kota Surabaya,” J. Unirow, vol. 01, no. 01, pp. 1–6, 2019.
[15]  S. Purnama, K. Firdausy, and A. Yudhana, “Sistem Pakar Pendeteksi Kerusakan Mesin Motor Menggunakan Borland Delphi 7,” TELKOMNIKA (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 5, no. 1, p. 33, 2007.
[16]  S. Wasista, B. S. B. D, and S. A. Putra, “Sistem Pengenalan Wajah Pada Mesin Absensi Mahasiswa Menggunakan Metode PCA Dan DTW,” 13th Ind. Electron. Semin. 2011 (IES 2011), vol. 2011, no. Ies, pp. 224–229, 2011.
[17]  D. Vinsensia and Y. Utami, “Penerapan Fuzzy Inference System (FIS) Metode Mamdani dalam Pemilihan Jurusan Perguruan Tinggi,” Publ. J. Penelit. Tek. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 28–36, 2018.
[18]  K. Harefa, “Penerapan Fuzzy Inference System untuk Menentukan Jumlah Pembelian Produk Berdasarkan Data Persediaan dan Penjualan,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 2, no. 4, p. 205, 2017.
[19]  A. Hendrani, N. U. Hasibuan, and D. Septyanto, “The effect of the roa, audit committee, and the company size on tax avoidance (metal and the like) listed on indonesia stock exchange (idx) period 2014 - 2018,” Pros. ICSMR, vol. 1, no. 1 SE-Articles, pp. 85–101, 2020.
[20]  R. P. Trevino, T. J. Lamkin, R. Smith, S. A. Kawamoto, and H. Liu, “Maximum Distance Minimum Error ( MDME ): A Non- Parametric Approach to Feature Selection for Image-based High Content Screening Data,” no. September, 2017.