p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Penerapan Metode Fuzzy Sugeno dalam Memprediksi Permintaan Darah
Novianti Puspitasari 1 , Anindita Septiarini 2 , Olivia Octavia 3 , Masna Wati 4 , Heliza Rahmania Hatta 5
Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman Jl.Sambaliung Nomor 9 Gn.Kelua, Samarinda, Kalimantan Timur
1 novia.ftik.unmul@gmail.com 2 anindita@unmul.ac.id 3 oliviaoctavia18@gmail.com
4 masnawati.ssi@gmail.com
5 heliza_rahmania@yahoo.com

## Abstrak
Ketika seorang manusia kehilangan banyak darah, maka diperlukan transfusi darah. Darah tersebut disediakan oleh pusat penyimpanan darah yang bertugas memperkirakan ketersediaan stok darah agar jumlah darah selalu tercukupi. Informasi terkait stok persediaan darah sangat diperlukan karena apabila stok persediaan darah tidak mencukupi maka akan berdampak pada meningkatnya kematian, sementara stok darah yang berlebihan harus dihindari karena darah memiliki masa kadaluarsa (masa simpan darah) selama 35 hari sejak darah tersebut didonorkan. Oleh karena itu, demi meminimalisir kerugian yang terjadi, maka perlu dilakukan sebuah penelitian tentang memprediksi jumlah permintaan darah yang seharusnya diterima oleh PMI dimasa yang akan datang. Penelitian ini menggunakan metode fuzzy Sugeno untuk memperkirakan jumlah permintaan darah dimasa yang akan datang. Metode ini memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat yaitu data yang belum ditentukan nilainya sehingga dapat digunakan untuk melakukan sebuah peramalan. Penelitian menggunakan data dari empat jenis golongan darah yaitu A, B, O dan AB dari bulan Januari 2017 hingga bulan Oktober 2021. Hasil pengujian validitas yang telah dilakukan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Root Mean Square Error (RMSE) didapatkan nilai sebesar 27.55% dan 27.61, sehingga  metode ini dapat dikatakan layak dan akurat dalam memprediksi jumlah permintaan darah.
Kata kunci: Darah, Fuzzy Sugeno, MAPE, Prediksi, RMSE

## Implementation of the Fuzzy Sugeno in Predicting Blood Demand

## Abstract
When a human loses a lot of blood, a blood transfusion is required. The blood is provided by the blood storage center, which is in charge of estimating the availability of blood stocks so that the amount of blood is always sufficient. Information related to the store of blood supply is essential because if the stock of blood supply is not enough, it will increase mortality. In contrast, excessive bloodstock must be avoided because blood has an expiration date (blood storage period) of 35 days since the blood is donated. Therefore, to minimize the losses, it is necessary to conduct a study on predicting the number of requests for blood that PMI should receive in the future. This study uses the Sugeno fuzzy method to estimate the amount of blood demand in the future. This method has tolerance for inaccurate data, namely data whose value has not been determined to be used for forecasting. This study uses data from four types of blood groups, namely A, B, O, and AB, from January 2017 to October 2021. The validity testing results that have been carried out using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean Square Error (RMSE) obtained a value of 27.55% and 27.61, so this method can be said to be feasible and accurate in predicting the amount of blood demand.

## Keywords: Fuzzy Sugeno, Blood Prediction, MAPE, RMSE
I. P ENDAHULUAN
Darah merupakan cairan  penting yang secara alami diproduksi dalam tubuh manusia dan berfungsi untuk mengedarkan sari-sari makanan, oksigen serta zat-zat lain yang dibutuhkan oleh tubuh, dan sebagai mekanisme pertahanan tubuh terhadap virus ataupun bakteri  [1]. Ketika seorang manusia mengalami kehilangan  darah dalam jumlah besar tubuh akan kesulitan dalam
memproduksi darah baru untuk menggantikan darah yang hilang. Jika jumlah volume darah hilang lebih banyak daripada volume darah yang dihasilkan oleh tubuh, maka diperlukan transfusi  darah untuk menggantikan darah yang hilang agar nyawa manusia selamat  [2] . Jenis golongan darah manusia pada umumnya  ada beberapa golongan  yaitu golongan darah A, B, AB  dan O. Perbedaan golongan ini merupakan ciri khusus darah dari
suatu individu karena adanya perbedaan jenis karbohidrat dan  protein pada permukaan  membran  sel darah merah [3]–[5].
Palang Merah Indonesia (PMI) merupakan  salah satu badan yang berperan penting dalam memenuhi permintaan berbagai jenis golongan darah dari rumah sakit untuk kebutuhan pasien yang datang ke  rumah sakit. Namun, pencatatan dan perhitungan jumlah kantong darah yang tersedia masih dalam bentuk pembukuan yang akan di rekapitulasi ke dalam komputer disetiap akhir tahun. Hal ini tentunya sangat menyulitkan bagi pihak yang membutuhkan  informasi terkait jumlah persediaan maupun permintaan darah di bulan berikutnya. Selain itu, ketidakpastian informasi tentang jumlah permintaan darah yang harus diajukan agar PMI tidak mengalami kekurangan  maupun kelebihan persediaan darah  juga menjadi hal yang sangat penting untuk diperhatikan. Stok darah yang kurang tentu akan berdampak pada meningkatnya jumlah kematian pasien. Disisi lain, apabila jumlah stok darah melimpah maka darah tersebut akan melewati masa kadaluarsa penyimpanan darah yang seharusnya dan tidak bisa digunakan. Hal ini dikarenakan pendonor darah merupakan aset langka yang dibatasi waktu untuk mendonorkan darahnya [6]. Oleh karena itu, dalam rangka mengurangi kerugian jika terjadi kelebihan dan kekurangan persediaan darah maka perlu dilakukan penelitian untuk membantu menyesuaikan persediaan darah dengan cara meramalkan jumlah permintaan darah.
Metode dan teknik yang dapat dilakukan untuk melakukan peramalan khususnya menganalisis permintaan darah salah satu yang dapat diterapkan adalah fuzzy Sugeno. Logika fuzzy merupakan salah satu cara untuk analisis sistem yang mengandung ketidakpastian [7], [8]. Penalaran fuzzy sugeno memiliki output sistem tidak berupa himpunan fuzzy melainkan berupa nilai konstanta atau persamaan linier  [9], [10].  Metode fuzzy Sugeno dapat melakukan  prediksi  yang  merupakan  teknik untuk memprediksi sutau nilai pada masa  yang akan datang dengan memperhatikan data atau informasi masa lalu atau saat ini secara matematika [11].
Metode fuzzy Sugeno  sendiri  telah banyak diterapkan dalam peramalan diantara adalah memprediksi porsi dana pembangunan  [12],  persediaan  bahan baku [11], [13], tingkat efisiensi pemakaian listrik [10], memprediksi kondisi tubuh ideal [14], jumlah pembelian obat [15], dan jumlah produksi sarung [16].
Salah satu kelebihan  metode Fuzyy Sugeno adalah output yang dihasilkan tidak berupa himpunan fuzzy tetapi nilai konstanta atau persamaan linier  [10], [17].  Proses perhitungan dengan metode fuzzy Sugeno  menggunakan langkah-langkah  yang  sederhana dan mudah dipahami. Metode Fuzzy sugeno  dapat diterapkan  diberbagai kasus dalam kehidupan sehari-hari.  Hal ini dikarenakan  f uzzy Sugeno memiliki  toleransi terhadap data-data yang tidak tepat yaitu data yang  belum  ditentukan nilainya. Berdasarkan hal tersebut, p enelitian ini menerapkan metode fuzzy Sugeno  yang  diharapkan  dapat membantu pihak PMI untuk memprediksi jumlah permintaan darah pada periode berikutnya dengan lebih mudah dan akurat.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada  bagian  ini akan dijelaskan secara singkat penelitian terkait,  Logika Fuzzy , metode fuzzy Sugeno, dan  analisis uji  validitas terhadap peramalan yang dilakukan.

## A. Logika Fuzzy
Logika fuzzy digunakan  sebagai suatu cara untuk memetakan permasalahan dari input menuju ke output yang diharapkan. Logika fuzzy merupakan salah  satu komponen pembentuk Soft Computing dan dapat dianggap sebagai kotak hitam yang menghubungkan  antara ruang input menuju ruang output [7], [18]. Logika fuzzy diyakini sangat fleksibel dan memiliki toleransi  terhadap data-data yang tidak pasti  [19] . Logika fuzzy memungkinkan keanggotaan bernilai antara 0 sampai dengan 1. Di dalam teori logika fuzzy ,  suatu  nilai dapat bernilai benar atau salah secara bersamaan.
Beberapa  hal yang perlu diketahui  dalam memahami sistem fuzzy [18] yaitu;
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.
3. Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy.
4. Domain keseluruhan nilai yang diizinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy.
Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi representasi linier [20].

## B. Metode Fuzzy Sugeno
Metode fuzzy sugeno adalah metode inferensi fuzzy untuk aturan yang di representasikan dalam bentuk IF- THEN  [21].  Terdapat dua model fuzzy Sugeno yaitu sebagai berikut:

## 1)  Model fuzzy Sugeno Orde – Nol
Secara umum bentuk dari model fuzzy Sugeno Orde Nol pada persamaan 1.
IF (X 1 is A 1 ) ° (X 2 is A 2 ) ° (X 3 is A 3 ) °... (X n is A n ) THEN z =k (1) Keterangan: Ai : himpunan fuzzy ke i sebagai anteseden k : konstanta sebagai konsekuen
2)  Model fuzzy Sugeno Orde – Satu Secara umum betuk dari model fuzzy Sugeno Orde Satu menggunakan persamaan 2 IF (X 1 is A 1 ) ° (X 2 is A 2 ) ° ( X 3 is A 3 ) °... (X n is A n ) THEN z = p_1* x_1+ … + p_N* x_N+q (2) Keterangan: Ai : himpunan fuzzy ke i sebagai anteseden p,q : konstanta sebagai konsekuen
Metode fuzzy sugeno sering disebut metode Max-Min . Flowchart dari  metode fuzzy Sugeno dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Fuzzy Sugeno
Untuk mendapatkan output diperlukan  empat  tahapan [22] sebagai berikut:
1) Pembentukan Himpunan Fuzzy .
2) Aplikasi fungsi implikasi, pada metode fuzzy Sugeno fungsi implikasi yang digunakan adalah MIN.
3) Komposisi aturann  mesin inferensi yaitu mengubah input menjadi output berdasarkan aturan yang  telah ditetapkan sehingga diperoleh nilai α -predikat dan nilai z. 4)  Defuzzyfikasi yaitu Input dari proses defuzzifikasi adalah himpunan fuzzy yang dihasilkan dari proses komposisi  sehingga diperoleh nilai crisp sebagai  nilai output dengan menggunakan rata-rata terbobot ( Average ) pada persamaan 3.
( 1* 1) ( 2* 2) ( 3 3) ( 4* 4)
1 2 3 4 a z a z a z a z z a a a a + + + + = + + + (3)
Keterangan: Z: nilai hasil prediksi a1, a2, a3,..an : nilai a-predikat dari nilai min z1, z2, z3,..zn : nilai crisp berdsarkan aturan

## C. Dataset
Pada  penelitian ini, dataset  pengujian berupa dataset golongan darah A, B, O, dan AB dari bulan Januari 2017 hingga bulan Oktober 2021. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari UTD PMI Kutai Timur. Data darah golongan darah A dapat dilihat pada TABLE I.
TABEL I D ATA A KTUAL G OLONGAN D ARAH A Tahun Bulan Penerimaan (kantong) Persediaan (kantong) Permintaan (kantong)
2017
Januari 56 14 19 Februari 63 20 23 Maret 93 14 29 April 76 9 27 Mei 71 20 27 Juni 46 21 25 Juli 79 12 24 Agustus 60 13 20 September 60 28 37 Oktober 75 13 28 November 42 16 35 Desember 68 13 15 2018 Januari 73 26 29
Tahun Bulan Penerimaan (kantong) Persediaan (kantong) Permintaan (kantong) Februari 68 17 35 Maret 92 25 38 April 67 14 38 Mei 60 19 49 Juni 71 30 61 Juli 125 11 121 Agustus 58 8 68 September 54 26 52 Oktober 87 32 76 November 61 23 70 Desember 79 21 107 2019 Januari 74 14 98 Februari 56 19 73 Maret 94 31 82 April 87 43 114 Mei 99 27 94 Juni 81 30 81 Juli 68 36 103 Agustus 57 21 53 September 92 15 103 Oktober 108 28 108 November 63 19 90 Desember 106 20 106 2020 Januari 68 29 75 Februari 76 13 96 Maret 106 28 124 April 56 20 90 Mei 53 32 91 Juni 95 28 124 Juli 83 30 85 Agustus 103 28 109 September 74 22 65 Oktober 114 21 130 November 80 25 82 Desember 89 16 92 2021 Januari 69 48 101 Februari 70 18 117 Maret 81 19 109 April 105 18 114 Mei 108 31 137 Juni 100 13 129 Juli 74 29 90 Agustus 76 6 104 September 130 19 148 Oktober 108 11 97
Berdasarkan  TABEL  I,  data golongan darah A memiliki  tiga variabel fuzzy yang  akan  digunakan  yaitu variabel penerimaan merupakan darah yang diterima dari donor, variabel persediaan merupakan darah yang akan disediakan, dan variabel permintaan merupakan darah yang diminta  atau dibutuhkan oleh pihak rumah sakit, ketiga variabel ini dalam  satuan  kantong.  Data  golongan darah B, O dan AB dapat dilihat pada TABLE II, III dan IV.
TABEL II

## D
ATA A KTUAL G OLONGAN D ARAH B Tahun Bulan Penerimaan (kantong) Persediaan (kantong) Permintaan (kantong) 2017 Januari 49 13 13 Februari 56 17 15 Maret 54 24 20 April 66 18 27 Mei 97 19 19 Juni 24 24 19 Juli 80 21 24 Agustus 74 14 27 September 39 18 31 Oktober 53 9 24
Tahun Bulan Penerimaan (kantong) Persediaan (kantong) Permintaan (kantong) November 45 16 22 Desember 43 22 16 2018 Januari 48 23 24 Februari 72 8 34 Maret 85 26 30 April 71 18 40 Mei 62 30 55 Juni 60 23 68 Juli 81 35 105 Agustus 74 49 62 September 46 38 83 Oktober 82 27 81 November 107 31 79 Desember 92 20 67
2019
Januari 105 26 109 Februari 103 19 98 Maret 92 33 121 April 112 30 141 Mei 64 24 81 Juni 65 27 71 Juli 64 28 102 Agustus 75 23 109 September 112 24 135 Oktober 100 26 147 November 57 28 95 Desember 91 26 57 2020 Januari 99 21 102 Februari 91 23 111 Maret 86 23 88 April 75 24 78 Mei 72 27 77 Juni 107 32 104 Juli 90 27 88 Agustus 85 11 108 September 78 23 82 Oktober 113 19 107 November 66 22 62 Desember 74 22 67 2021 Januari 77 24 57 Februari 76 18 82 Maret 100 18 114 April 130 12 107 Mei 81 24 108 Juni 126 30 92 Juli 79 20 92 Agustus 90 16 127 September 102 25 140 Oktober 89 19 109
Berdasarkan  TABEL  II  data golongan darah  B  paling banyak menerima kantong darah dibulan Juni 2021.
TABEL III
D ATA A KTUAL G OLONGAN D ARAH O Tahun Bulan Penerimaan (kantong) Persediaan (kantong) Permintaan (kantong) 2017 Januari 75 15 29 Februari 64 20 33 Maret 51 26 44 April 91 40 55 Mei 138 17 72 Juni 57 32 34 Juli 156 43 45 Agustus 106 19 46 September 73 34 30 Oktober 92 34 33 November 97 21 49 Desember 62 19 20 2018 Januari 70 22 36 Februari 86 34 53
Tahun Bulan Penerimaan (kantong) Persediaan (kantong) Permintaan (kantong) Maret 131 26 49 April 83 27 38 Mei 88 31 56 Juni 62 29 85 Juli 121 30 148 Agustus 95 34 124 September 96 37 104 Oktober 117 35 114 November 110 47 162 Desember 155 31 147 2019 Januari 119 33 136 Februari 133 25 135 Maret 86 54 116 April 174 35 169 Mei 72 39 149 Juni 114 30 145 Juli 49 46 62 Agustus 95 50 142 September 95 40 101 Oktober 135 30 153 November 90 53 98 Desember 127 29 139 2020 Januari 117 31 132 Februari 139 42 136 Maret 110 36 107 April 76 32 90 Mei 120 33 126 Juni 121 36 118 Juli 140 30 134 Agustus 98 29 139 September 91 42 90 Oktober 113 29 99 November 107 36 136 Desember 98 57 99 2021 Januari 97 17 87 Februari 96 15 57 Maret 150 12 127 April 133 12 121 Mei 119 14 96 Juni 151 11 118 Juli 79 11 149 Agustus 140 23 101 September 163 9 170 Oktober 99 23 108
Data golongan darah O memiliki penerimaan tertinggi dibulan April 2019 seperti pada TABEL III. Pada TABEL IV terlihat bahwa  golongan darah AB memiliki penerimaan paling tinggi di bulan Oktober 2019.
TABEL IV
D ATA A KTUAL G OLONGAN D ARAH AB Tahun Bulan Penerimaan (kantong) Persediaan (kantong) Permintaan (kantong) 2017 Januari 11 3 1 Februari 9 0 4 Maret 12 13 15 April 14 4 18 Mei 19 3 14 Juni 8 4 8 Juli 17 13 11 Agustus 21 11 6 September 9 20 15 Oktober 5 4 19 November 40 18 15 Desember 13 2 12 2018 Januari 14 14 13 Februari 5 4 10 Maret 18 4 30 April 13 8 12 Mei 13 4 30
Tahun Bulan Penerimaan (kantong) Persediaan (kantong) Permintaan (kantong) Juni 8 14 50 Juli 23 15 60 Agustus 4 3 27 September 13 3 17 Oktober 26 7 34 November 23 21 32 Desember 16 10 15 2019 Januari 18 1 31 Februari 31 2 17 Maret 15 2 17 April 16 8 18 Mei 11 3 19 Juni 26 8 30 Juli 21 1 33 Agustus 22 11 40 September 40 13 41 Oktober 47 14 57 November 16 10 22 Desember 41 7 33 2020 Januari 21 10 21 Februari 17 4 19 Maret 32 1 20 April 10 3 12 Mei 16 10 17 Juni 13 7 13 Juli 15 7 13 Agustus 19 9 14 September 14 8 16 Oktober 39 3 57 November 4 3 18 Desember 26 9 26 2021 Januari 25 5 38 Februari 20 0 18 Maret 18 0 18 April 10 5 11 Mei 16 0 10 Juni 28 0 25 Juli 12 8 29 Agustus 21 5 11 September 18 1 34 Oktober 25 0 17

## D. Pendefinisian Variabel Fuzzy
Tahapan berikutnya adalah mendefinisikan variabel yang  diperoleh dari dataset  ke  dalam  variabel fuzzy dan menentukan  himpunan fuzzy kemudian mentukan nilai semesta pembicaran  dan  nilai  domain.  Himpunan fuzzy variabel penerimaan dapat dilihat pada Gambar 2. Setelah itu langkah berikutnya mencari nilai keanggotaan dengan menggunakan  fungsi  keanggotaan  himpunan Fuzzy dari masing-masing variabel fuzzy .
1) Variabel  penerimaan terdiri  dari dua himpunan fuzzy yaitu sedikit dan banyak dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy Variabel Penerimaan
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy penerimaan sedikit dapat dilihat pada persamaan (4).
µPnrmsedikit( x )=
(4)
Keterangan: µPnrmsedikit : derajat keanggotaan penerimaan sedikit x : variabel Penerimaan
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy penerimaan banyak dapat dilihat pada persamaan (5).
µPnrmBanyak( x )= (5) Keterangan:
µPnrmBanyak: derajat keanggotaan penerimaan banyak x : variabel penerimaan
2) Variabel  Persediaan  terdiri dari  dua himpunan fuzzy yaitu sedikit dan banyak dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy Variabel Persediaan
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy persediaan sedikit dapat dilihat pada persamaan (6).
µPrsdSedikit( y )= (6)
Keterangan: µPrsdSedikit : derajat keanggotaan persediaan sedikit y : variabel persediaan
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy persediaan banyak dapat dilihat pada persamaan (7).
µPrsdBanyak( y )= (7) Keterangan:
µPrsdBanyak: derajat keanggotaan persediaan banyak y : variabel persediaan
3) Variabel permintaan terdiri dari dua himpunan fuzzy yaitu sedikit dan banyak dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Himpunan Fuzzy Variabel Permintaan

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol. 10 , No. 4 , Oktober 2022
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy permintaan sedikit dapat dilihat pada persamaan (8).
µPrmtSedikit( z ) = (8)
Keterangan: µPrmtSedikit: derajat keanggotaan permintaan sedikit z : variabel permintaan
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy permintaan banyak dapat dilihat pada persamaan (9).
µPrmtBanyak( z ) = (9) Keterangan:
µPrmtBanyak: derajat keanggotaan permintaan banyak z : variabel permintaan
E. Mesin Inferensi Di bagian mesin inferensi diperoleh kumpulan korelasi antar  aturan  dengan mengubah masukkan fuzzy menjadi keluaran fuzzy mengikuti aturan IF-THEN yang telah ditetapkan pada himpunan fuzzy ,  berdasarkan variabel fuzzy yang  ditentukan  diperoleh  himpunan fuzzy berikut, penerimaan sedikit, penerimaan banyak, persediaan sedikit,  persediaan  banyak,  permintaan sedikit, dan permintaan banyak, himpunan fuzzy yang terbentuk kemudian  dikombinasikan  dan diperoleh empat  aturan fuzzy berikut:
[R1] IF Penerimaan Sedikit  AND Persediaan  Sedikit THEN Permintaan = Penerimaan α pr edikat1 = µPnrmSedikit ∩µP rsdSedikit = min(µPnrmSedikit [x]∩µP rsdSedikit[y]) (10) Z1 = Penerimaan (11) Keterangan:
µPnrmSedikit : rata-rata penerimaan sedikit µPrsdSedikit : rata-rata persediaan sedikit z : nilai crisp
[R2] IF Penerimaan  Sedikit  AND  Persediaan  Banyak THEN Permintaan = Penerimaan – Persediaan α predikat 2 = µPnrmSedikit ∩µP rsdBanyak = min(µPnrmSedikit [x]∩µP rsdBanyak[y]) (12) Z2 = Penerimaan – Persediaan                         (13) Keterangan, µPnrmSedikit : rata-rata penerimaan sedikit µPrsdBanyak : rata-rata persediaan banyak z : nilai crisp
[R3] IF Penerimaan Banyak  AND Persediaan Sedikit THEN permintaan = Penerimaan – Persediaaan α predikat 3 = µPnrmBanyak ∩µP rsdSedikit = min(µPnrmBanyak [x]∩µ PrsdSedikit[y] (14) Z3 = Penerimaan – Persediaan (15) Keterangan,
µPnrmBanyak: rata-rata penerimaan Banyak µPrsdSedikit : rata-rata persediaan Sedikit z : nilai crisp
[R4] IF Penerimaan Banyak  AND Persediaan Banyak THEN Permintaan = Penerimaan α predika t 4 = µPnrmBanyak ∩µP rsdBanyak
= min(µPnrmBanyak [x]∩µP rsdBanyak[y]) (16)
Z4 = Penerimaan                                                           (17)
Keterangan,
µPnrmBanyak : rata-rata penerimaan banyak µPrsdBanyak: rata-rata persediaan banyak z : nilai crisp
F. Defuzzyfikasi Defuzzyfikasi pada komposisi aturan metode fuzzy
Sugeno menggunakan metode rata-rata terbobot ( Weighted Average ) dengan menggunakan persamaan 18. ( 1* 1 ) ( 2* 3) ( 3* 3) ( 4* 4) 1 2 3 4 a z a z a z a z Z a a a a + + + + = + + + (18)
Keterangan :
Z = hasil prediksi α1 : Nilai min µPnrmSedikit dan µPrsdSedikit (R1). α2: Nilai min µPnrmSedikit dan µPrsdBanyak (R2). α3: Nilai mi n µPnrmBanyak dan µPrsdSedikit (R3). α4: Nilai min µPnrmBanyak dan µPrsdBanyak (R4).
Z1: Nilai Crisp Permintaan Sedikit (R1).
Z2: Nilai Crisp Permintaan Banyak (R2). Z3: Nilai Crisp Permintaan Sedikit (R3). Z4: Nilai Crisp Permintaan Banyak (R4).

## G. Analisis Uji Validitas
Ukuran hasil prediksi merupakan ukuran tentang tingkat perbedaan antara hasil prediksi dengan permintaan yang sebenarnya terjadi  [23]. Pengujian  penelitian ini dilakukan  menggunakan MAPE dan RMSE  dengan menguji data yang didapat dari perhitungan metode fuzzy Sugeno dengan data asli. Dari  hasil prediksi yang  sudah didapat, maka dihitung nilai  MAPE  menggunakan persamaan  (19).  Penggunaan MAPE pada evaluasi dari hasil peramalan dapat melihat tingkat akurasi terhadap angka peramalan dan angka realisasi [24].
(19)
Keterangan : xi = data asli Fi = data prediksi n  = jumlah data
Perbandingan tingkat akurasi hasil  peramalan berdasarkan nilai MAPE [24] pada TABEL V.

## TABEL V K RITERIA P ERAMALAN N ILAI MAPE
Nilai MAPE Hasil Peramalan <10% Sangat Baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Layak/Cukup >50% Buruk
Metode  RMSE  digunakan untuk menghitung selisih error antara  nilai prediksi dengan nilai  aktual menggunakan  persamaan  (20).  Nilai RMSE akan dianggap akurat bila semakin kecil atau mendekati angka 0 [25].
(20)
Keterangan: xi = data asli Fi = data prediksi n = jumlah data

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Pada bagian ini akan diuraikan  hasil  prediksi  dengan menggunakan  metode fuzzy Sugeno.  Data  uji menggunakan data darah pada TABLE I hingga TABLE IV.  Tahap  pertama yang dilakukan untuk menghitung estimasi permintaan darah yaitu menentukan nilai semesta pembicaraan dan nilai domain pada variable penerimaan, persediaan, dan permintaan. Nilai tersebut akan digunakan untuk menentukan nilai fungsi derajat keanggotaan fuzzy pada  variabel penerimaan, persediaan, dan permintaan. Tahapan  pertama yaitu pendefinisian variabel dengan menentukan  nilai semesta  pembicaraan  dan nilai domain pada setiap variabel yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada TABLE VI.
TABEL VI S EMESTA P EMBICARAAN DAN D OMAIN D ARAH A Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Penerimaan Sedikit 42, 130 42 95 Banyak 95 130 Persediaan Sedikit 6, 48 6 36 Banyak 36 48 Permintaan Sedikit 15, 148 15 91 Banyak 91 148
Berdasarkan  TABLE VI  nilai semesta pembicaran diperoleh dari nilai minimal dan nilai maksimal data golongan darah A dan  nilai domain diperoleh dari nilai semesta  pembicaraan.  Nilai  semesta pembicaraan dan nilai domain golongan darah B ditunjukkan pada TABLE VII.

## TABEL VII
S EMESTA P EMBICARAAN DAN D OMAIN D ARAH B Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Penerimaan Sedikit 24, 130 24 86 Banyak 86 130 Persediaan Sedikit 8, 49 8 38 Banyak 38 49 Permintaan Sedikit 13, 147 13 89 Banyak 89 147
Lebih lanjut, nilai  semesta pembicaraan  dan domain golongan darah O dapat dilihat pada TABLE VIII.
TABEL VIII S EMESTA P EMBICARAAN DAN D OMAIN D ARAH O Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Penerimaan Sedikit 49, 174 49 121 Banyak 121  174 Persediaan Sedikit 9, 57 9 42 Banyak 42 57 Permintaan Sedikit 20, 170 20 104 Banyak 104  170
Nilai semesta pembicaraan dan domain golongan darah AB ditampilkan oleh TABLE IX.
TABEL IX S EMESTA P EMBICARAAN DAN D OMAIN D ARAH AB Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Penerimaan Sedikit 4, 47 4 35 Banyak 35 47 Persediaan Sedikit 0, 21 0 20 Banyak 20 21 Permintaan Sedikit 1, 60 1 40 Banyak 40 60 Setelah  mendefiniskan  variable,  langkah selanjutnya yaitu menentukam aturan fuzzy yang digunakan dalam penelitian ini. Adapun aturan fuzzy yang telah ditentukan dapat dilihat pada TABLE X.
TABEL X S EMESTA A TURAN F UZZY
Rule Variabel Penerimaan  Persediaan  Permintaan R1 Sedikit Sedikit Sedikit R2 Sedikit Banyak Sedikit R3 Banyak Sedikit Banyak R4 Banyak Banyak Banyak Setelah  menentukan aturan fuzzy ,  tahapan selanjutnya adalah melakukan proses fuzzy fikasi  dengan empat himpunan fuzzy yang akan dimodelkan yaitu, penerimaan sedikit, penerimaan banyak, persediaan sedikit, dan penerimaan banyak.  Dari  himpunan fuzzy tersebut digunakan untuk  menentukan nilai derajat  fungsi keanggotaan dengan menggunakan persamaan (4) hingga persamaaan  (7).  Nilai derajat keanggotaan dilakukan selama satu  tahun dari mulai bulan November 2020 sampai bulan Oktober 2021. Nilai  derajat  keanggotaan golongan darah A, dapat dilihat pada TABEL XI.
TABEL XI

## N ILAI D ERAJAT F UNGSI K EANGGOTAAN D ARAH
Nilai Derajat Keanggotaan Darah A Tahun Bulan Penerimaan Persediaan sedikit  Banyak  Sedikit  Banyak 2020 November 0.283 0,000 0,367 0,000 Desember 0.113 0,000 0,667 0,000 2021 Januari 0.491 0,000 0,000 1,000 Februari 0.472 0,000 0,600 0,000 Maret 0.264 0,000 0,567 0,000 April 0.000 0,286 0,600 0,000 Mei 0.000 0,371 0,167 0,000 Juni 0.000 0,143 0,767 0,000 Juli 0.396 0,000 0,233 0,000 Agustus 0.358 0,000 1,000 0,000 September 0.000 1,000 0,567 0,000 Oktober 0.000 0,371 0,833 0,000 Nilai Derajat Keanggotaan Darah B Tahun Bulan Penerimaan Persediaan sedikit Banyak  Sedikit  Banyak 2020 November 0,323 0,000 0,533 0,000 Desember 0,194 0,000 0,533 0,000 2021 Januari 0,145 0,000 0,467 0,000 Februari 0,161 0,000 0,667 0,000 Maret 0,000 0,318 0,667 0,000 April 0,000 1,000 0,867 0,000 Mei 0,081 0,000 0,467 0,000 Juni 0,000 0,909 0,267 0,000 Juli 0,113 0,000 0,600 0,000

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol. 10 , No. 4 , Oktober 2022
Agustus 0,000 0,091 0,733 0,000 September 0,000 0,364 0,433 0,000 Oktober 0,000 0,068 0,633 0,000 Nilai Derajat Keanggotaan Darah O Tahun Bulan Penerimaan Persediaan sedikit  Banyak  Sedikit Banyak 2020 November 0,194 0,000 0,182 0,000 Desember 0,319 0,000 0,000 1,000 2021 Januari 0,333 0,000 0,758 0,000 Februari 0,347 0,000 0,818 0,000 Maret 0,000 0,547 0,909 0,000 April 0,000 0,226 0,909 0,000 Mei 0,028 0,000 0,848 0,000 Juni 0,000 0,566 0,939 0,000 Juli 0,583 0,000 0,939 0,000 Agustus 0,000 0,358 0,576 0,000 September 0,000 0,792 1,000 0,000 Oktober 0,306 0,000 0,576 0,000 Nilai Derajat Keanggotaan Darah AB Tahun Bulan Penerimaan Persediaan sedikit  Banyak  Sedikit Banyak 2020 November 1,000 0,000 0,850 0,000 Desember 0,290 0,000 0,550 0,000 2021 Januari 0,323 0,000 0,750 0,000 Februari 0,484 0,000 1,000 0,000 Maret 0,548 0,000 1,000 0,000 April 0.806 0,000 0,750 0,000 Mei 0.613 0,000 1,000 0,000 Juni 0.226 0,000 1,000 0,000 Juli 0.742 0,000 0,600 0,000 Agustus 0.452 0,000 0,750 0,000 September 0.548 0,000 0,950 0,000 Oktober 0.323 0,000 1,000 0,000
Setelah diperoleh nilai derajat keanggotaan pada setiap variabel fuzzy , selanjutnya menentukan nilai α -predikat berdasarkan aturan fuzzy yang  telah ditentukan  pada persamaan (10), (12), (14), dan (16). Nilai α -predikat dari setiap aturan fuzzy golongan darah dapat dilihat pada TABEL XII.
TABEL XII N ILAI A LFA PREDIKAT G OLONGAN D ARAH Nilai α -predikat Darah A Tahun Bulan a 1 a 2 a 3 a 4 2020 November 0,283 0,000 0,000 0,000 Desember 0,113 0,000 0,000 0,000
2021
Januari 0,000 0,491 0,000 0,000 Februari 0,472 0,000 0,000 0,000 Maret 0,264 0,000 0,000 0,000 April 0,000 0,000 0,286 0,000 Mei 0,000 0,000 0,167 0,000 Juni 0,000 0,000 0,143 0,000 Juli 0,233 0,000 0,000 0,000 Agustus 0,358 0,000 0,000 0,000 September 0,000 0,000 0,567 0,000 Oktober 0,000 0,000 0,371 0,000 Nilai α -predikat Darah B Tahun Bulan a 1 a 2 a 3 a 4 2020 November 0,323 0,000 0,000 0,000 Desember 0,194 0,000 0,000 0,000 2021 Januari 0,145 0,000 0,000 0,000 Februari 0,161 0,000 0,000 0,000 Maret 0,000 0,000 0,318 0,000 April 0,000 0,000 0,867 0,000 Mei 0,081 0,000 0,000 0,000 Juni 0,000 0,000 0,267 0,000 Juli 0,113 0,000 0,000 0,000 Agustus 0,000 0,000 0,091 0,000 September 0,000 0,000 0,364 0,000 Oktober 0,000 0,000 0,068 0,000
Nilai α -predikat Darah O Tahun Bulan a 1 a 2 a 3 a 4 2020 November 0,182 0,000 0,000 0,000 Desember 0,000 0,319 0,000 0,000 2021 Januari 0,333 0,000 0,000 0,000 Februari 0,347 0,000 0,000 0,000 Maret 0,000 0,000 0,547 0,000 April 0,000 0,000 0,226 0,000 Mei 0,028 0,000 0,000 0,000 Juni 0,000 0,000 0,566 0,000 Juli 0,583 0,000 0,000 0,000 Agustus 0,000 0,000 0,358 0,000 September 0,000 0,000 0,792 0,000 Oktober 0,306 0,000 0,000 0,000 Nilai α -predikat Darah AB Tahun Bulan a 1 a 2 a 3 a 4 2020 November 0,850 0,000 0,000 0,000 Desember 0,290 0,000 0,000 0,000 2021 Januari 0,323 0,000 0,000 0,000 Februari 0,484 0,000 0,000 0,000 Maret 0,548 0,000 0,000 0,000 April 0,750 0,000 0,000 0,000 Mei 0,613 0,000 0,000 0,000 Juni 0,226 0,000 0,000 0,000 Juli 0,600 0,000 0,000 0,000 Agustus 0,452 0,000 0,000 0,000 September 0,548 0,000 0,000 0,000
Selanjutnya menentukan nilai Z dari setiap aturan yang telah ditentukan menggunakan persamaan (11), (13), (15), dan  (17).  Nilai  Z dari setiap aturan dapat dilihat pada TABEL XIII.
TABEL XIII N ILAI Z G OLONGAN D ARAH
Nilai Z Darah A Tahun Bulan z 1 z 2 z 3 z 4 2020 November 80 55 55 80 Desember 89 73 73 89 2021 Januari 69 21 21 69 Februari 70 52 52 70 Maret 81 62 62 81 April 105 87 87 105 Mei 108 77 77 108 Juni 100 87 87 100 Juli 74 45 45 74 Agustus 76 70 70 76 September 130 111 111 130 Oktober 108 97 97 108 Nilai Z Darah B Tahun Bulan z 1 z 2 z 3 z 4 2020 November 66 44 44 66 Desember 74 52 52 74 2021 Januari 77 53 53 77 Februari 76 58 58 76 Maret 100 82 82 100 April 130 118 118 130 Mei 81 57 57 81 Juni 126 96 96 126 Juli 79 59 59 79 Agustus 90 74 74 90 September 102 77 77 102 Oktober 89 70 70 89 Nilai Z Darah O Tahun Bulan z 1 z 2 z 3 z 4 2020 November 107 71 71 107 Desember 98 41 41 98 2021 Januari 97 80 80 97 Februari 96 81 81 96 Maret 150 138 138 150 April 133 121 121 133
Mei 119 105 105 119 Juni 151 140 140 151 Juli 79 68 68 79 Agustus 140 117 117 140 September 163 154 154 163 Oktober 99 76 76 99 Nilai Z Darah AB Tahun Bulan z 1 z 2 z 3 z 4 2020 November 4 1 1 4 Desember 26 17 17 26 2021 Januari 25 20 20 25 Februari 20 20 20 20 Maret 18 18 18 18 April 10 5 5 10 Mei 16 16 16 16 Juni 28 28 28 28 Juli 12 4 4 12 Agustus 21 16 16 21 September 18 17 17 18
Tahap selanjutnya setelah memperoleh  nilai Z dari setiap golongan darah  adalah  menentukan nilai tegas Z atau nilai keseluruhan Z sebagai nilai hasil prediksi permintaan darah dengan menggunakan rata-rata terbobot persamaan  (18).  Perhitungan nilai tegas Z  dijabarkan sebagai berikut dengan menggunakan data golongan darah A sebagai proses perhitungan.

## Z = ((0,283*80)+(0,000*55)+(0,000*55)+(0,000*80)) (0,283+0,000+0,000+0,000)
= 80
Nilai tegas Z adalah nilai yang menunjukkan nilai hasil prediksi permintaan darah pada  bulan  November  2021 hingga bulan Oktober 2022 yang seharusnya diterima oleh pihak UTD PMI Kutai  Timur.  Nilai  hasil prediksi golongan  darah A, B, O dan AB  dapat dilihat pada TABEL XIV.
TABEL XIV

## N ILAI P REDIKSI G OLONGAN D ARAH
Tahun Bulan Nilai Prediksi Darah A Nilai Prediksi Darah B
Nilai Prediksi Darah O Nilai Prediksi Darah AB
2021 November 80 66 107 4 Desember 89
74 41 26
2022
Januari 21
77 97 25 Februari 70 76 96 20 Maret 81 82 138 18 April 87 118 121 10 Mei 77 81 119 16 Juni 87 96 140 28 Juli 74 79 79 12 Agustus 76 74 117 21 September 111 77 154 18 Oktober 97 70 99 25
Menurut  TABEL XIV, prediksi  permintaan tertinggi golongan darah A akan terjadi pada bulan September 2022 sebanyak  111  kantong darah dan permintaan terendah pada bulan  Januari 2021  sebanyak  21  kantong  darah. Golongan darah B memiliki permintaan tertinggi pada bulan  April 2022  sebanyak  118  kantong darah dan permintaan terendah pada bulan November 2021 sebanyak 66  kantong darah.  Sedangkan, golongan darah O berdasarkan hasil prediksi, permintaan tertinggi sebanyak
154 pada bulan September 2022 dan permintaan terendah pada bulan Desember  2021  sebanyak 41 kantong darah. Selanjutnya,  permintaan golongan darah AB tertinggi sebanyak 28 kantong darah terdapat pada bulan Juni 2022 dan permintaan  terendah pada bulan November  2021 sebanyak 4 kantong darah.

## A. Implementasi Sistem
Implementasi sistem  mengambarkan tampilan sistem yang  dibangun yaitu sistem prediksi permintaan darah, Tampilan awal sistem dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan Awal Sistem
Pada  Gambar 5.  merupakan tampilan  awal sistem, selanjutnya tampilan data menu yang akan diisi oleh user dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan Proses Perhitungan
Pada  Gambar 6.  merupakan tampilan yang dapat digunakan oleh  pengguna  untuk  memasukkan data darah dalam bentuk file excel kedalam  sistem.  Setelah memasukkan range dan sheet data darah, pengguna harus memilih  golongan darah yang  akan  diprediksi  dan  pilih menu update data untuk melakukan proses perhitungan dan  system  akan menampilkan hasil prediksi permintaan darah. Sistem  juga akan menampilkan hasil pengujian
akurasi dengan  MAPE dan RMSE.  Pengguna dapat menggunakan  menu reset data  untuk menampilkan tampilan sistem kembali ke tampilan awal.

## B. Analisis Uji Validitas
Analisis  uji validitas atau hasil uji  akurasi  prediksi dilakukan untuk melihat selisih error antara hasil prediksi dengan  data aktual.  Perhitungan  pengujian  validitas dilakukan  menggunakan metode MAPE  dan  RMSE menggunakan data setiap  golongan darah pada bulan November 2020  hingga  bulan  Oktober 2021.  Hasil pengujian  validitas  untuk  golongan darah  A  ditampilkan oleh TABEL XV.

## TABEL XV P ENGUJIAN VALIDITAS GOLONGAN DARAH A
Pengujian Akurasi Golongan Darah A MAPE RMSE Tahun Bulan ( Xi )  ( Fi )  | Xi-Fi |  |( Xi-Fi )/ Xi |  ( Xi-Fi ) 2 2020 November 82 80 2 0,024 4 Desember 92 89 3 0,033 9 2021 Januari 101 21 80 0,792 6400 Februari 117 70 47 0,402 2209 Maret 109 81 28 0,257 784 April 114 87 27 0,237 729 Mei 137 77 60 0,438 3600 Juni 129 87 42 0,326 1764 Juli 90 74 16 0,178 256 Agustus 104 76 28 0,269 784 September  148  111 37 0,250 1369 Oktober 97 97 0 0,000 0 Total 3,205 17908 Berdasarkan  data  aktual dan data prediksi pada data golongan darah A dari TABEL XV, diperoleh nilai MAPE dengan menggunakan persamaan (19)  adalah sebagai berikut. MAPE = % (3,205)*100% 1 26, 2 709 =
Selanjutnya, nilai RMSE  dihitung  menggunakan persamaan (20) sebagai berikut:
RMSE = 17908 38,631
12 =
Dari hasil perhitungan pengujian validitas golongan darah A yang telah dilakukan dengan menggunakan 12 data uji,  diperoleh nilai  MAPE  sebesar  26,7%  yang menunjukkan hasil prediksi permintaan golongan darah A memiliki hasil  prediksi yang layak  berdasarkan kriteria akurasi MAPE pada TABEL V, dan nilai RMSE sebesar 38,631. Selanjutnya hasil keseluruhan MAPE dan RMSE untuk golongan darah A, B, O dan AB ditampilkan oleh TABEL XVI.
TABEL XVI N ILAI MAPE DAN RMSE D ATA GOLONGAN DARAH Tipe Golongan Darah MAPE RMSE Golongan Darah A 26.7% 38.631 Golongan Darah B 21.9% 30.082 Golongan Darah O 24.3% 32.214 Golongan Darah AB 37.3% 9.678 Rata-rata 27.55% 27.651
Berdasarkan hasil pengujian validitas prediksi terhadap semua jenis golongan darah didapatkan nilai MAPE sebesar 27.55% dan RMSE sebesar 27.651 yang memiliki
arti  bahwa metode fuzzy Sugeno  layak  dan akurat digunakan untuk memprediksi  golongan darah  selama setahun berikutnya.

## IV. K ESIMPULAN
Metode fuzzy Sugeno  telah diterapkan dalam memprediksi  jumlah  permintaan darah  yang dibutuhkan oleh  UTD PMI Kutai Timur.  Hasil  dari  nilai pengujian validitas terhadap prediksi yang dilakukan menunjukkan bahwa metode ini layak untuk memberikan sebuah informasi mengenai jumlah permintaan dengan nilai akurasi sebesar 27.55%. Hasil penelitian ini dapat menjadi rekomendasi bagi pihak yang  berkepentingan  dalam menentukan  jumlah permintaan darah  dengan  tepat dimasa mendatang  untuk mencegah  kekurangan persediaan darah yang menyebabkan kematian pasien dan kelebihan  persediaan darah sehingga melewati masa penyimpanan yang berakibat darah tidak dapat digunakan lagi. Penelitian selanjutnya dapat melakukan perbandingan metode fuzzy inference system , optimalisasi metode fuzzy sugeno menggunakan metode pengambilan keputusan seperti Technique for Orders Preference by Similarity to Ideal Solution maupun algoritma genetika.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan terimakasih kepada pihak UTD PMI Kutai Timur telah membantu dan memberi dukungan berupa data golongan darah A, B, O, dan AB pada bulan Januari 2021.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  M. Hatta and A. F. Fitri, “Sistem Prediksi Persediaan Stok Darah Dengan Metode Least Square Pada Unit Transfusi Darah Studi Kasus Pmi Kota Cirebon,” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 19–23, 2020.
[2]  A. D. A. Rifandi, B. D. Setiawan, and Tibyani, “Optimasi Interval Fuzzy Time Series Menggunakan Particle Swarm Optimization pada Peramalan Permintaan Darah : Studi Kasus Unit Transfusi Darah Cabang - PMI Kota Malang,”
J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 7, pp. 2770–2779, 2018.
[3]  D. Abdurahman and M. A. Kurnia, “Rancang Bangun Aplikasi Pelayanan Donor Darah Pada Pmi Kabupaten Majalengka Berbasis Android Dan Web Menggunakan Teknologi Firebase,” INFOTECH J. , vol. 5, no. 1, pp. 53–59, 2019.
[4]  L. Magdalena and H. Mulyasari, “Rancangan Sistem Informasi PMI Dengan Mengintegrasikan Data Pendonor dan Stok Darah Antar Cabang PMI di Wilayah III Cirebon,” Sekol. Tinggi Manaj. Inform. dan Komput. Cirebon , pp. 978–979, 2018.
[5]  H. G. GHIFARI, D. DARLIS, and A. HARTAMAN, “Pendeteksi Golongan Darah Manusia Berbasis Tensorflow menggunakan ESP32-CAM,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 9, no. 2, p. 359, 2021.
[6]  M. R. Rifqi, B. D. Setiawan, and F. A. Bacthiar, “Support Vector Regression untuk Peramalan Permintaan Darah : Studi Kasus Unit Transfusi Darah Cabang – PMI Kota Malang,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 10, pp. 3332– 3342, 2018.
[7]  L. Rohimah, S. Rukiastiandari, and S. Juarni, “Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno Untuk Optimalisasi Nilai Ekspor Ikan Tuna Hs 160414 Ke Italiaitle,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. VI, 2020.
[8]  N. Puspitasari, A. Tejawati, and F. Prakoso, “Estimasi Stok Penerimaan Bahan Bakar Minyak Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” JRST (Jurnal Ris. Sains dan Teknol. , vol. 3, no. 1, pp. 9–18, 2019, doi: 10.30595/jrst.v3i1.3112.
[9]  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, doi: 10.32493/informatika.v2i4.1487.
[10]  R. Alfita, D. Mamlu’ah, M. Ulum, and R. V. Nahari,
“Implementation of Fuzzy Sugeno Method for Power Efficiency,” Int. J. Adv. Eng. Res. Sci. , vol. 4, no. 9, pp. 1–5, 2017, doi: 10.22161/ijaers.4.9.1.
[11]  J. Warmansyah and D. Hilpiah, “Penerapan metode fuzzy sugeno untuk prediksi persediaan bahan baku,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 9, no. 2, pp. 12–20, 2019, doi: 10.36350/jbs.v9i2.58.
[12]  B. Satria, T. Radillah, L. Tambunan, and M. Iqbal, “Implementasi Metode Fuzzy Sugeno Untuk Prediksi Penentuan Porsi Dana Pembangunan Perumahan,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 4, no. 1, pp. 75–84, 2021.
[13]  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.
[14]  M. A. Fikri, D. Erwanto, and D. E. Yuliana, “Rancang Bangun Alat Prediksi Kondisi Tubuh Ideal Menggunakan Metode Fuzzy Logic Sugeno,” Setrum Sist. Kendali-Tenaga-elektronika- telekomunikasi-komputer , vol. 7, no. 1, pp. 169–181, 2018.
[15]  S. L. M. Sitio, “Penerapan Fuzzy Inference System Sugeno untuk Menentukan Jumlah Pembelian Obat (Studi Kasus: Garuda Sentra Medika),” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 3, no. 2, p. 104, 2018, doi: 10.32493/informatika.v3i2.1522.
[16]  I. M. Syarif, M. A. M. Muslim, and F. Y. Arini, “Implementasi Fuzzy Inference System Metode Sugeno pada Penentuan Produksi Sarung (Studi Kasus: PT. Asaputex Jaya Tegal),” Unnes J. Math. , vol. 6, no. 2, pp. 178–188, 2017, doi: 10.15294/ujm.v6i2.12455.
[17]  R. A. M. Kamal and I. N. Farida, “Sistem Penentuan Harga Sewa Mobil Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno,”  in Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) , 2021, vol. 5, no. 1, pp. 302–308.
[18]  S. Komariyah, R. M. Yunus, and S. F. Rodiansyah, “Logika Fuzzy Dalam Sistem Pengambilan Keputusan Penerimaan Beasiswa,” Proceeding Stima 2.0 , pp. 61–68, 2016.
[19]  D. A. Batubara, “Perancangan Aplikasi Penentuan Jumlah Produksi Optimal Minuman Teh Botol Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno (Studi Kasus : PT. Sinar Tanjung Morawa),” J. Pelita Inform. , vol. 18, no. Januari 2019, pp. 26–30, 2019.
[20]  G. Taufiq, “Implementasi Logika Fuzzy Tahani Untuk Model Sistem,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. XII, no. I, pp. 12–20, 2016.
[21]  D. S. Muhathir, “Metode, Perhitungan Sugeno, Fuzzy Antropometri, Dan Status, Memprediksi Indeks, Gizi Tubuh, Massa In, Anthropometric Methods,” vol. 2, no. 1, pp. 16–22, 2018.
[22]  Y. Simargolang, Muhammad, and H. Saidah Tamba, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno Untuk Menentukan Calon Presiden Mahasiswa Di Universitas Asahan,” J. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 122–128, 2018.
[23]  R. Bakri, A. N. Rahma, I. Suryani, and Y. Sari, “Penerapan Logika Fuzzy Dalam Menentukan Jumlah Peserta Bpjs Kesehatan Menggunakan Fuzzy Inference System Sugeno,” J. Lebesgue  J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat. , vol. 1, no. 3, pp. 182–192, 2020, doi: 10.46306/lb.v1i3.38.
[24]  I. Nabillah and I. Ranggadara, “Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 250–255, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.
[25]  M. Huda, Kusrini, and Henderi, “Model Prediksi Kebutuhan Bahan Baku Pada Cafe Menggunakan Algoritma Fuzzy Tsukamoto,” Konf. Nas. Sist. Inf. 2018 , pp. 8–9, 2018.