## PENERAPAN METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK PREDIKSI PENJUALAN BERBASIS WEB PADA CV. AGVA KOTA PASURUAN
Andrian Irfie Hamdani, Yosep Agus Pranoto, Nurlaily Vendyansyah Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia andrianspm@gmail.com

## ABSTRAK
Cv.AGVA  kota  pasuruan    merupakan  toko  yang  menjual  bermacam-macam  alat  drumband.  Cv.AGVA menyediakan  alat drumband mulai dari  senar drum HTS, senar drum,  marching bell, bass,  terompet, dan lain- lain  Pada  proses  pendataan  data  penjualan  Cv.AGVA  kota  pasuruan  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  alat  drumband  menggunakan  data  histori  penjualan  Cv.AGVA  kota  pasuruan. Proses  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  yang  pertama  mengambil  data  historis  penjualan marching bell mulai dari januari 2016 – desember 2018, kemudian mencari jumlah interval dan Panjang interval didapat hasil 33 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  perhitungan  akurasi  keakuratan  metode  Fuzzy  Time  Series  berdasarkan  data  penjualan  dari  bulan Januari  2016  sampai  Desember  2018.  Baik  melalui  simulasi  program  dan  manual.  Nilai  akurasi  keakuratan sebesar  berapa  2,28%.  Serta  aplikasi  menyediakan  informasi  tentang  hasil  penjualan  setiap  barang.  Dengan adanya aplikasi diharapkan pengguna dapat meminimalisir penumpukan stok barang setiap bulannya.
Kata kunci : Prediksi, Penjualan, Fuzzy Time Series, Web

## 1. PENDAHULUAN
Cv.AGVA  kota  pasuruan  merupakan  salah  satu toko  yang  menyediakan  berbagai  alat  drumband. 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.
Saat  ini  pengarsipan  data  penjualan  dan pembelian Cv.AGVA masih dilakukan secara manual dengan cara dituliskan dalam buku arsip, yang cukup memakan  waktu  dalam  penulisan  juga  menjadi kendala  dalam  perhitungan  laba  dan  rugi  toko Cv.AGVA.  Selain  itu  penumpukan  stok  dikarenakan tidak  tahu  untung  atau  tidaknya  pada  bulan  kemarin juga  menjadi  kendala  lainnya.  Jika  kita  sudah mengetahui  berapa  jumlah  produk  yang  akan  terjual, maka  kita  tidak  perlu  bingung  untuk  membeli  stok untuk penjualan yang akan datang.
Dari  permasalahan  yang  telah  dijelaskan  maka, maka  diperlukan  suatu  keputusan  untuk  menemukan strategi  yang  dapat  membantu  untuk  memprediksi kebutuhan  stok  barang  pada  Cv.AGVA  Kota Pasuruan.  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 alat-alat drumband
dibulan  sebelumnya.  Data  histori  penjualan  yang digunakan  merupakan  data  penjualan  dengan  masa periode mulai Januari 2016 sampai dengan Desember 2018.  Dengan  demikian  maka  pada  penelitian  ini mengambil  judul  “ Penerapan  Metode  Fuzzy  Time Series  Untuk  Prediksi  Penjualan  Berbasis  Web pada Cv.AGVA Kota Pasuruan”.

## 1.1 Rumusan Masalah
Mengacu  pada  permasalahan,  maka    dapat dirumuskan masalah sebagai berikut:
1. Bagaimana  membuat  sistem  peralaman  pada Cv.AGVA ?
2. Bagaimana menghitung jumlah penjualan optimal pada Cv.AGVA ?
3. Bagaimana peramalan kebutuhan pada
Cv.AGVA pada periode-periode berikutnya ?

## 1.2 Tujuan
Adapun  tujuan  dari  pengembangan  aplikasi  ini adalah :
1. Menghitung  hasil  prediksi  agar  mendapatkan hasil yang lebih tepat dan akurat.
2. Peramalan pada Cv.AGVA dilakukan menggunakan metode Fuzzy Time Series.
3. Membuat  sistem  berbasis  Web  menggunakan bahasa pemrograman PHP, CSS, JavaScript.

## 1.3 Batasan Masalah
Agar  tidak  terjadi  penyimpangan,  maksud  dan tujuan  utama  penyusunan  skripsi  ini  maka  perlu diberikan batasan masalah, antara lain :
1. Data  yang  digunakan  dalam  pembuatan  sistem prediksi  penjualan  pada  Cv.AGVA  adalah  data pada tahun 2016 - 2018.
2. Target  pengguna  hanya  ditujukan  untuk  Admin dan Pemilik Cv.AGVA.
3. Bahasa  pemograman  yang  yang  digunakan dalam  proses  pembuatan  yaitu  PHP,  CSS, JavaScript.
4. Metode  yang  digunakan    adalah  Fuzzy  Time Series.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terkait Peramalan Penjualan
Berdasarkan  teori  dan  metode  penelitian  yang berhubungan  dengan  prediksi  menggunakan  metode fuzzy time series yang  penulis  buat  untuk  di  jadikan sebagai  bahan masukan guna  ketepatan  pelaksanaan sistem dapat di uraikan sebagai berikut :
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,  Data  jumlah  konsumsi energi  listrik  dipilih  karena  memiliki  karakteristik yang tepat yaitu termasuk dalam golongan data trend. Pada bagian pengujian yang dilakukan menggunakan keseluruhan  data  dengan  menggunakan  metode fuzzy time  series menghasilkan  nilai  MAPE  =  14,27%. Hasil  tersebut  termasuk  kriteria  baik  (Ekananta  dkk, 2015).
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  dengan  menggunakan  data fuzzy time series panjang  interval  telah  ditentukan  di  awal proses  perhitungan,  proses  ini  sangat  berpengaruh dalam  pembentukan fuzzy relationship yang  tentu akan memberikan dampak perbedaan hasil perhitungan  peramalan.  Hasil  pengujian  yang diketahui  bahwa  peramalan  data  menggunakan fuzzy time series dengan  penentuan  panjang  interval berbasis rata-rata di dapatkan nilai MAPE 1.2559969% (Uliana, 2017).
Selanjutnya  Elfajar  dkk  pada  tahun  2017  telah melakukan  penelitian  yang  berjudul  “Peramalan
Jumlah Kunjungan
Wisatawan Kota Batu
Menggunakan  Metode  Time  Invariant  Fuzzy  Time Series”. Metode fuzzy time series di implementasikan untuk  meramalkan  data  pengunjung  bulanan,  adapun data  yang  digunakan  untuk  pengujian  adalah  data yang berasal dari Dinas Pariwisata Kota Batu dan dari hasil  pengujian  yang  dilakukan,  diketahui  bahwa peramalan menggunakan fuzzy set berbasis rata – rata didapatkan nilai rata – rata error average forecasting
error rate (AFER)  terbaik  sebesar  0,0056%  dengan menggunakan 60 data latih (Elfajar dkk, 2017).
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”. Tingkat permintaan konsumen  terhadap  suatu  produk  makanan  yang berubah-ubah  setiap  bulanya.  Tingkat  permintaan konsumen  terhadap  suatu  produk  yang  sering berubah-ubah dapat mempengaruhi persediaan bahan baku pokok yang dipergunakan untuk membuat suatu produk  makanan.  Pada  program  digunakan  metode fuzzy time series yang  menggunakan  rumus  rata-rata untuk menghitung interval dan himpunan fuzzy . Hasil pengujian  program  dengan  metode fuzzy time series mendapatkan  hasil  bahwa  perhitungan  manual dengan  sistem  memiliki  tingkat error atau  tingkat kesalahan sebesar 3,83% (Ardinansyah, 2018).
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”,  terjadi permintaan  konsumen  yang  tidak  menentu  seiring dengan kebutuhan rumah  tangga  yang  makin  tinggi. Makin  tinggi  permintaan  konsumen,  makin  tinggi pula  penjualan  yang  dilakukan  oleh  toko  tersebut. Maka  dibuatlah  sistem  prediksi  berbasis web php native menggunakan metode Fuzzy Time Series . Hasil perhitungan  akurasi  keakuratan  metode Fuzzy Time Series berdasarkan data penjualan dari bulan Februari 2017  sampai  September  2018  baik  melalui  simulasi program  dan  manual.  Nilai  akurasi  keakuratan sebesar 99,3% (Saputri, 2019).

## 2.2 Pengertian prediksi
Prediksi  merupakan  bagian  awal  dari  suatu proses  pengambilan  suatu  keputusan.  Sebelum melakukan  prediksi  harus  diketahui  terlebih  dahulu apa  sebenarnya  persoalan  dalam  pengambilan keputusan itu. Prediksi adalah ilmu untuk memperkirakan  kejadian  dimasa  depan.  Hal  tersebut dapat  dilakukan  dengan  pengambilan  data  historis atau  data-data  masa  lalu  dan  memproyeksikan  ke masa  mendatang  dengan  suatu  bentuk  model matematis. Pada hakekatnya prediksi hanya merupakan suatu perkiraan, tetapi dengan menggunakan  teknikteknik  tertentu  maka  prediksi menjadi lebih sekedar perkiraan.
Jangka  waktu  prediksi  dapat  dikelompokkan menjadi tiga kategori, sebagai berikut :
1. Prediksi  jangka  pendek,  prediksi  untuk  jangka waktu kurang dari tiga bulan.
2. Prediksi  jangka  menengah,  prediksi  untuk jangka  waktu  antara  tiga  bulan  sampai  tiga tahun.
3. Prediksi  jangka  panjang,  prediksi  untuk  jangka waktu lebih dari tiga tahun.

## 2.3 Fuzzy Time Series
Teori  himpunan  fuzzy  Zadeh  digunakan  untuk mengembangkan  model  time  variant  dan  time invariant  peramalan  fuzzy  time  series  dengan menerapkan  pada  masalah  peramalan  pendaftaran mahasiswa baru dengan data berkala pada Universitas Alabama  (Song  dan  Chissom,  1993).  Beberapa penelitian  dan  pengembangan  metode  ini  yaitu peramalan  dengan  metode  fuzzy  time  series  pada pendaftaran  mahasiswa  baru  Universitas  Alabama menggunakan  operasi  aritmetika  sederhana  (  Chen, 1996),  Model  second  order  fuzzy  time  series  untuk meramal  pendaftaran  mahasiswa  di  Universitas Alabama  (Tsai  dan  Wu,  1999),  Menggunakan  model high  order  fuzzy  time  series  untuk  mengatasi kelemahan model first order fuzzy time series dengan mengimplementasikan  pada  peramalan  pendaftaran mahasiswa  pada  Universitas  Alabama  (Chen,  2002), Model  2  faktor  high  order  fuzzy  logical  relationship untuk  meningkatkan  akurasi  peramalan  (Lee  dkk, 2006)  selanjutnya  metode  high  order  fuzzy  time series  untuk  memprediksi  temperatur  dan  peramalan TAIFEX ( Lee dkk, 2008).
Perbedaan utama  antara  Fuzzy  Time  Series dan konvensional  time  series  yaitu  pada  nilai  yang digunakan dalam prediksi, yang merupakan himpunan  fuzzy  dari  bilangan-bilangan  real  atas himpunan semesta yang ditentukan. Himpunan fuzzy dapat  diartikan  sebagai  suatu  kelas  bilangan  dengan batasan yang samar.
Jika U adalah himpunan semesta U = {u1, u2, ... ,  un},  Maka  suatu  himpunan  fuzzy  A  dari  U didefinisikan sebagai :
A = fA(u1)/u1 + fA(u2)/u2 + ... + fA(un)/un Dimana fA adalah fungsi keanggotaan  dari A, fA : U  [0,1] dan 1 ≤ i ≤ n
Sedangkan  definisi  dari  Fuzzy  Time  Series adalah  misalkan  Y  (t)  (t=...,0,1,2,...),  adalah himpunan  bagian  dari  R,  yang  menjadi  himpunan semesta  dimana  fuzzy  fi(t)  (i=1,2,  ...)  telah didefinisikan  sebelumnya  dan  jadikan  F(t)  menjadi kumpulan  dari  fi(t)  (i=1,2,...).  Maka,  F(t)  dinyatakan sebagai  Fuzzy  Time  Series  terhadap  Y(t)(t=...,0,1,2, ...).
Dari  definisi  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  F(t) bisa  dianggap  sebagai  variable  linguistik  dan  fi(t) (i=1,2,  ...)  bisa  dianggap  sebagai  kemungkinan  nilai linguistic dari F(t), dimana fi(t) (i=1,2,...) direpresentasikan  oleh  suatu  himpunan  fuzzy.  Bisa dilihat juga bahwa F(t) adalah suatu fungsi waktu dari t  misalnya,  nilai-nilai  dari  F(t)  bisa  berbeda  pada waktu  yang  berbeda  bergantung  pada  kenyataan bahwa  himpunan  semesta  bisa  berbeda  pada  waktu yang  berbeda.  Dan  jika  F(t)  hanya  disebabkan  oleh F(t-1) maka hubungan ini digambarkan sebagai F(t-1)  F(t).
Sementara  itu,  penentuan  panjang  interval sangat  berpengaruh  dalam  pembentukan  fuzzy relationship yang tentunya akan memberikan dampak perbedaan hasil perhitungan prediksi. Oleh karena itu,
pembentukan  fuzzy  relationship  haruslah  tepat  dan hal  ini  mengharuskan  penentuan  panjang  interval yang  sesuai.  Kunci  utama  dalam  penentuan  panjang interval  adalah  tidak  boleh  terlalu  besar  dan  tidak boleh  terlalu  kecil,  karena  jika  interval  itu  terlalu besar  maka  tidak  akan  terjadi  fluktuasi  dalam  proses perhitungan  Fuzzy  Time  Series,  demikian  juga  jika interval tersebut terlalu kecil maka makna dari Fuzzy Time  Series  sendiri  akan  hilang  (karena  himpunan yang terbentuk cenderung ke himpunan tegas/crisp).
Salah  satu  metode  untuk  penentuan  panjang interval  yang  efektif  adalah  dengan  metode  berbasis rata-rata  (average-based),  yang  memiliki  algoritma sebagaimana berikut [2] :
1. Menghitung  semua  nilai  absolute  selisih  anatara Ai+1 dan Ai (i=l ..., n-l) sehingga diperoleh rata- rata nilai absolute selisih.
2. Menentukan setengah dari rata-rata yang diperoleh  dari  langkah  pertama  untuk  kemudian dijadikan sebagai panjang interval.
3. Berdasarkan  panjang  interval  yang  diperoleh  dari langkah  kedua,  ditentukan  basis  dari  panjang interval  sesuai  dengan  tabulasi  basis  pada  Tabel 2.1.
Tabel 2.1. Tabel Basis Jangkauan  Basis 0.1 – 1.0 0.1 1.1 - 10 1 11 - 100 10 101 - 1000 100
4. Panjang  interval  kemudian  dibulatkan  sesuai dengan tabel basis interval.
Pada prinsipnya, pengawasan prediksi dilakukan dengan  membandingkan  hasil  prediksi  dengan kenyataan  yang  terjadi.  Penggunaan  teknik  prediksi yang  menghasilkan  penyimpangan  terkecil  adalah teknik prediksi yang paling sesuai untuk digunakan.

## 2.4 Fuzzy
Logika fuzzy atau  Logika  Samar  merupakan suatu sistem yang disusun oleh pakar matematika dan komputer  yang  bernama  Lotfi  Zadeh.  Dalam  metode ini, serangkaian bilangan mendapatkan nilai keanggotaan  antara  0  dan  1  untuk  mengukur  suatu keadaan  seperti  ketinggian,  kecantikan,  umur  dan elemen-elemen lain yang sulit dipastikan. Jadi, di sini kita  mempunyai  himpunan  yang  tiap  anggotanya mempunyai  derajat  keanggotaan  tertentu  .  Logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk  memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output .(kusumadewi, 2004)
Ada  beberapa  hal  yang  perlu  diketahui  dalam memahami sistem fuzzy, yaitu: (Sutojo, 2011)
1. Variabel  fuzzy  merupakan  variabel  yang  hendak dibahas dalam suatu sistem fuzzy.
2. Himpunan  fuzzy  merupakan  suatu  grup  yang mewakili  suatu  kondisi  atau  keadaan  tertentu dalam suatu variabel fuzzy.
Semesta  pembicaraan  adalah  keseluruhan  nilai  yang diperbolehkan  untuk  dioperasikan  dalam  suatu variabel  fuzzy.  Semesta  pembicaraan  merupakan himpunan  bilangan  real  yang  senantiasa  naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai semesta  pembicaraan  dapat  berupa  bilangan  positif maupun negatif. Adakalanya nilai semesta pembicaraan ini tidak dibatasi batas atasnya. Domain himpunan  fuzzy  adalah  keseluruhan  nilai  yang diijinkan  dalam  semesta  pembicaraan  dan  boleh dioperasikan  dalam  suatu  himpunan  fuzzy.  Seperti halnya  semesta  pembicaraan,  domain  merupakan himpunan  bilangan  real  yang  senantiasa  naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai domain dapat bernilai positif maupun negatif.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Blok Diagram Sistem
Dalam system prediksi penjualan yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode  Fuzzy  Time  Series  yang  diaplikasikan  pada perhitungan nilai prediksi .
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
Dari blok diagram tersebut menunjukkan bahwa Admin  /  Pemilik  toko  membuka  browser  dan membuka sistem Prediksi Penjualan Pada Cv.AGVA, lalu  admin    memilih  bulan  dan  tahun  yang  akan dilakukan  perhitungan  prediksi  penjualan  lalu  akan ditampilkan hasil prediksi.

## 3.2 Flowchart System
1. Flowchart Sistem
Pada  sistem  ini  dimulai  dengan  user  dapat  melihat data  penjualan  dan  grafik  penjualan.  Kemudian  admin melakukan  input  data  penjualan  dan  data  barang. Selanjutnya admin bisa melihat hasil perhitungan prediksi penjualan barang per bulan.
Gambar 2. Flowchart Sistem
2. Flowchart Fuzzy Time Series
START DATA TRANSAKSI PENJUALAN CARI DATA MIN & MAX HI TUNG SELI SIH ABSOLUT HI TUNG 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 Fuzzy Time Series Start User
melihat grafik penjualan User melihat data penjualan User Login Admin melakukan input data
Admin melihat hasil prediksi End
Langkah  1. Memasukkan  data  yang  akan  diprediksi dengan  metode  Fuzzy  Time  Series.  Data  aktual penjualan  Marching  Bell  dari  bulan  Januari- Desember 2016.
Tabel 3.1 Tabel data penjualan Tahun Bulan Qty  Tahun Bulan Qty 2016 Januari 30 2016 Juli 23 2016 Februari 30 2016 Agustus 24 2016 Maret 20 2016 September 28 2016 April 26 2016 Oktober 30 2016 Mei 31 2016 November 38 2016 Juni 25 2016 Desember 28
Langkah  2. Membagi  himpunan  semesta  U  = [Dmin,Dmax]  menjadi  sejumlah  interval  yaitu u1,u2,  ...  ,  um,  menggunakan  metode  berbasis rata-rata  dengan  penerapan  algoritma  sebagai berikut :
1. Mencari  selisih  absolute  antar  data  time  series diperoleh  nilai  0,  10,  6,  5,  6,  2,  1,  4,  2,  8,  10 Maka  bisa  diketahui  bahwa  rata  –  rata  data selisih adalah 4,90.
2. Jika  nilai  4,90  dibagi  dua  maka  diperoleh  nilai 2,45  yang  jika  dirujuk  pada  table  inerval  maka basis interval yang digunakan yaitu 1.
3. Kemudian  nilai  2,45  dibulatkan  berdasarkan basis sehingga diperoleh nilai 1 sebagai panjang interval efektif.
Tabel 3.2 Tabel interval Jangkauan Basis 0.1 – 1.0 0.1 1.1 - 10 1 11 - 100 10 101 - 1000 100
Dan Jika 1 digunakan sebagai panjang interval untuk membagi  himpunan  semesta  (U),  maka  jumlah interval  dapat  diperoleh  dari  hasil  bagi  jangkauan interval,  38  (nilai  maksimum)  dikurangi  20  (nilai minimum)  adalah  18.  Kemudian  18  dibagi  1 diperoleh nilai 18.
Tabel 3.3 Tabel range interval U1 = [20,21] U10 = [29.1,30]
U2 = [21.1,22]  U11 = [30.1,31] U3 = [22.1,23]  U12 = [31.1,32] U4 = [23.1,24]  U13 = [32.1,33]
U5 = [24.1,25]  U14 = [33.1,34] U6 = [25.1,26]  U15 = [34.1,35] U7 = [26.1,27]  U16 = [35.1,36] U8 = [27.1,28]  U17 = [36.1,37]
U9 = [28.1,29]  U18 = [37.1,38]
Langkah  3. Terbentuklah  A1,  A2,  ...  ,  Ak  menjadi suatu himpunan fuzzy yang variabel linguistiknya ditentukan  sesuai  dengan  keadaan  semesta. Himpunan fuzzy Ai menunjukkan derajat
keanggotaan  dari  uj.  Adapun  data  aktual  yang telah di fuzzifikasi.
Tabel 3.4 Tabel fuzzifikasi Tahun Bulan Terjual Fuzzif ikasi Marching Bell 2016 Januari 30 A10 Februari 30 A10 Maret 20 A1 April 26 A6 Mei 31 A11 Juni 25 A5 Juli 23 A3 Agustus 24 A4 September 28 A8 Oktober 30 A10 November 38 A18 Desember 28 A8
Langkah  4. Menentukan  fuzzy  logical  relationship. Dari  tabel  3.4  maka  bisa  diperoleh  fuzzy  logical relationship Aj → Ak berarti jika nilai enrollment pada  tahun  i  adalah  Aj  maka  pada  tahun  i+1 adalah Ak. Aj sebagai sisi kiri relationship disebut current  state  dan  Ak  sebagai  sisi  kanan relationship  disebut  sebagai  next  state.  Dan  jika terjadi  perulangan  hubungan  maka  tetap  dihitung sekali. Adapun tabel fuzzy logical relationship.
Tabel 3.5 Tabel fuzzy logical relation Fuzzy Logical Relationship
A10 -> A10  A11 -> A5  A8 -> A10 A10 -> A1 A5 -> A3 A10 -> A18 A1 -> A6 A3 -> A4 A18 -> A8 A6 -> A11 A4 -> A8
Langkah 5. Membagi fuzzy logical relationship yang telah diperoleh menjadi beberapa bagian berdasarkan  sisi  kiri  (current  state).  Sebagaimana kita  peroleh  tujuh  fuzzy  logical  relationship group.
Tabel 3.6 Tabel Fuzzy relation group Fuzzy Logical Relation Group
G1 A1 -> A6 G2 A3 -> A4 G3 A4 -> A8 G4 A5 ->A3 G5 A6 -> A11
G6 A8 -> A10 G7 A10 ->A1,A10,A18
G8 A11 -> A5 G9 A18 -> A8
Langkah  6. Melakukan  perhitungan  prediksi  atau defuzzifikasi  berdasarkan  FLRG  yang  telah dibentuk.
Tabel 3.7 Tabel defuzzifikasi Fuzzy logic relationship groups Defuzzifikasi G1  A1 -> A6 25,55 G2  A3 -> A4 23,55 G3  A4 -> A8 27,55 G4  A5 ->  A3 22,55 G5  A6 -> A11 30,55 G6  A8 -> A10 29,55 G7  A10 -> A1,A10,A18 29,2 G8  A11 -> A5 24,55 G9  A18 -> A8 27,55
Berdasarkan  hasil  defuzzifikasi  tiap  grup  maka dilakukan proses prediksi untuk tiap data yang ada.
Tabel 3.8 Tabel hasil prediksi Tahun Bulan Terjual Fuzzi fikasi Defuzz ifikasi Marching 2016 Januari 30 A10 - Februari 30 A10 29 Maret 20 A1 26 April 26 A6 31 Mei 31 A11 25 Juni 25 A5 23 Juli 23 A3 24 Agustus 24 A4 28 September 28 A8 30 Oktober 30 A10 29 November 38 A18 28 Desember 28 A8 30 3.3. Struktur Menu
1. Dalam system prediksi penjualan yang dikembangkan
dalam
penelitian ini
menggunakan  metode  Fuzzy  Time  Series  yang diaplikasikan pada perhitungan nilai prediksi .
Gambar 4. Struktur Menu
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi
Tahap implementasi merupakan tahapan penerapan rancangan  aplikasi  ke  dalam  bentuk  nyata,  yaitu  berupa aplikasi  yang  berjalan  pada  platform  web.  Berikut tampilan hasil yang ada pada sistem.
Gambar 5. Halaman beranda user
Halaman awal dari aplikasi ini merupakan tampilan halaman grafik  data  penjualan  barang.  Pada  tampilan awal aplikasi ini dijelaskan seperti pada Gambar 5.
Gambar 10. Halaman Prediksi Penjualan
Gambar 11. Halaman Prediksi Penjualan
Pada  halaman  prediksi  penjualan  ini  digunakan untuk  memprediksi  penjualan  barang  berdasarkan  nama barang,  bulan  dan  tahun  yang  akan  diprediksi.  Adapun halaman  prediksi  penjualan  seperti  dijelaskan  pada Gambar 10.

## 4.2 Pengujian
1. Pengujian Fungsionalitas Menu Website
Pada  tahap  pengujian  aplikasi  dilakukan  dengan menggunakan  2  browser  yaitu  Google  Chrome  70.0.3 (GC)  dan  Mozilla  Firefox  61.0.2.  (MF)  Pengujian  ini dilakukan  untuk  mengetahui  fungsional  aplikasi  berbasis web. Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1. Tabel Pengujian Browser Hak Akses Fungsi GC MF User Halaman Beranda   Grafik Data Penjualan   Tombol Tampil Grafik   Halaman Login   Tombol Login   Admin  Halaman Beranda   Halaman Input Data  
Halaman Kontrol Data   Halaman Detail Data   Halaman Edit Data   Halaman Prediksi Penjualan   Tombol Input Data   Tombol Detail Data   Tombol Edit Data   Tombol Prediksi Penjualan    :  Aplikasi Dapat
Dijalankan
 :  Aplikasi Tidak Dapat Dijalankan
5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisa dan  pengujian yang telah dilakukan,  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan sebagai berikut:
1. Perhitungan prediksi penjualan sudah sesuai dengan perhitungan metode yang digunakan.
2. Dari  hasil  presentase MAPE pada  sistem didapatkan  nilai  sebesar  2,28%  untuk  prediksi penjualan Marching Bell.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  diberikan  untuk  penelitian selanjutnya antara lain:
1. Dikembangkan  dalam  penelitian  selanjutnya  agar dapat  memungkinkan  untuk  prosentase  selisih prediksi agar lebih kecil lagi.
2. Dikembangkan untuk dapat  memprediksi  penjualan barang berdasarkan tahun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alfian  Nurlifa,  S.  K.  (2017).  Sistem  Peramalan Jumlah Penjualan Menggunakan Metode Moving  Average  Pada  Rumah  Jilbab  Zaky. Sistem Peramalan Jumlah Penjualan .
[2] Djie, I. S. (t.thn.). Analisis Peramalan Penjualan Dan  Penggunaan  Metode  Linear  Programming Dan  Decision  Tree  Guna  Mengoptimalkan Keuntungan Pada Pt Primajaya Pantes Garment. Analisis Peramalan Penjualan .
[3] Henny  Yulius,  Y.  P.  (t.thn.).  Peramalan Penjualan  Pada  Usaha  Kecil  Menengah  (Ukm) Roti Sania Dengan Menggunakan Program Pom Qm. Peramalan Penjualan Pada UKM .
[4] Puspa Linda, M. S. (2014). Peramalan Penjualan Produksi  Teh  Botol  Sosro  Pada  Pt.  Sinar  Sosro Sumatera  Bagian  Utara  Tahun  2014  Dengan Metode Arima Box-Jenkins. Peramalan
Penjualan Produksi .
[5] Retno  Putri  Lestari,  M.  (t.thn.).  Peramalan Produksi  Roti  Menggunakan  Metode  Trend Musiman  (Studi  Kasus  Pabrik  Roti  Mr.Bread Bantargebang,  Bekasi). Peramalan  Produksi Roti .
[6] Siti  Wardah,  I.  (2016).  Analisis  Peramalan Penjualan  Produk  Keripik  Pisang  Kemasan Bungkus (Studi Kasus : Home Industry Arwana Food Tembilahan). Analisis Peramalan
Penjualan Produk .
[7] Edy purnomo, (2018). Penerapan Metode Trend Moment  Untuk  Forecast  Penjualan  Barang  Di Indomaret  (Studi kasus : Gerai Toko Indomaret di  Kalimantan  Timur). Penerapan  Forecast barang.
[8] M  Syauqi.  Implementasi  Metode  Fuzzy  Time Series Dengan Penentuan Interval Berbasis Rata -  Rata  Untuk  Peramalan  Data  Penjualan Bulanan. Universitas Brawijaya malang.
[9] Kustiyahningsih,  D.  Rosa,  Pemrograman  Basis Data  Berbasis  Web  Menggunakan  PHP  Dan Mysql, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2011.
[10] Firman, astria. 2016. Sistem Informasi Perpustakaan  Online  Berbasis  Web.  E  Journal Teknik Elektro Dan Komputer. 5(2):29-36I.
[11] Yulius, henny. 2017. Peramalan Penjualan Pada Usaha  Kecil  Menengah  (Ukm)  Roti  Sania Dengan  Menggunakan  Program  POM  QM. Jurnal Edik informatka. 6(1):64:69.
[12] Kusumadewi,  S  &  Purnomo,  H  2004,  Aplikasi Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung  Keputusan, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[13] Sutojo,  Mulyanto,  &  Suhartono,  V.  (2011). Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi Offset.
[14] Yudi. 2018. Peramalan Penjualan Mesin Industri Rumah  Tangga  Denganmetode  Fuzzy  Time Series Ruey CHYN TSAUR. Jurnal Informatika Kaputana (JIK).2(1):52-59.
[15] Nugroho,  Kristiawan.  2012.  Model  Analisis Prediksi  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time Series. 1(16):46:50.
[16] Ningsih, Nurlia. 2017. Penerapan Metode Fuzzy Mamdani  Untuk  Memprediksi  Penjualan  Gula.
Seminar Matematika Dan Pendidikan Matematika Uny. ISBN. 978-602-73403-2-9.
[17] Saputri,  F.  and  Ayuni,  R.,  2019. Penerapan Metode  Fuzzy  Time  Series  Untuk  Prediksi Penjualan  Berbasis  Web  Pada  Toko  Grosir  3 Roda  Sengkaling (Doctoral  dissertation,  Institut Teknologi Nasional Malang).