Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | DOI 10.47065/bees.v2i3.1383

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 2, No 3, Maret 2022, pp 74-83
Implementasi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Dalam Memprediksi Penjualan Roti Kacang
Ega Widya Sari * , Agus Perdana Windarto, Rizki Alfadillah Nasution
STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* egawidia8@gmail.com, 2 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id

## I
NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Article History Received : Mar 04, 2022 Accepted : Mar 22, 2022 Published  : Mar 31, 2022 Penjualan  merupakan  sebuah  usaha  atau  langkah  konkrit  yang  dilakukan  untuk memindahkan  suatu  produk,  baik  itu  berupa  barang  atau  jasa,  dari  produsen kepada  konsumen  sebagai  sasarannya.  Tujuan  utama  penjualan  yaitu mendatangkan  keuntungan  atau  laba  dari  produk  atau  barang  yang  dihasilkan produsennya  dengan  pengelolaan  yang  baik.  Prediksi  penjualan  barang merupakan  salah  satu  cara  untuk  menjaga  stabilitas  penjualan  barang,  hasil prediksi yang diperoleh bisa dijadikan pertimbangan untuk mengambil keputusan dalam  dalam  perencanaan  manajemen  bisnis.  Prediksi  dilakukan  untuk mengetahui perkiraan  penjualan yang  akan  datang,  untuk  memenuhi kebutuhan konsumen.  Salah  satu  metode  pemecahan  masalah  yang  digunakan  dalam penelitian  adalah Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS).  ANFIS merupakan metode yang menggunakan Jaringan Saraf Tiruan ( Neural Network ) untuk  mengimplementasikan  sistem  inferensi  Fuzzy ( Fuzzy  Inference System). Dengan menggunakan metode ANFIS sebagai solusi penyelesaian kasus prediksi penjualan  roti kacang dimasa yang  akan mendatang sehingga hasil prediksi dapat menjadi  masukan  kepada  UD.Family  agar  dapat  menyediakan  stok  produksi sesuai  dengan  prediksi yang  dilakukan  serta  dapat  meningkatkan penjualan  roti kacang di UD.Family secara optimal.
Kata Kunci : Metode ANFIS, Fuzzy , Penjualan, Prediksi
K ORESPONDENSI
Email: agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id

## A B S T R A C T
Sales is an effort or concrete steps taken to move a product, whether in the form of goods or services, from producers to consumers as the target. The main purpose of  sales  is  to  bring  in  profits  or  profits  from  products  or  goods  produced  by producers  with  good  management.  Prediction  of  sales  of  goods  is  one  way  to maintain the stability of sales of goods, the prediction results obtained can be taken into  consideration  for  making  decisions  in  business  management  planning. Prediction is done to find out the forecast of future sales, to meet consumer needs. One of the problem solving methods used in this research is the Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). ANFIS is a method that uses a Neural Network to implement a Fuzzy Inference System. By using the ANFIS method as a solution for solving the case of prediction of peanut bread sales in the future so that the prediction results can be input to UD. Family in order to provide production stock in accordance with the predictions made and can increase sales of peanut bread at UD.Family optimally.
Keywords: ANFIS Method; Fuzzy; Sales; Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Usaha  Mikro  adalah  usaha  produktif  milik  perorangan  atau  badan  usaha  perorangan  [1].  Salah  satunya  yaitu  UD. Family yang bergerak  dalam bidang  industri  yang  memproduksi  roti  kacang berada di  Jl.  H.  Ulakma  Sinaga  Kec. Siantar, Kabupaten.Simalungun. Saat ini penjualan roti kacang family sudah sampai ke luar Kota seperti Kota Tebing Tinggi,  Balige,  Siborong-Borong,  dan  Samosir. Owner memproduksi  roti  kacang  dengan  jumlah  permintaan  dan penjualan 400 pack/hari. Penjualan roti kacang family setiap bulannya mengalami naik turun dikarenakan permintaan konsumen.  Semakin  tinggi  permintaan  konsumen  semakin  tinggi  penjualan  yang  dilakukan.  Hal  ini  yang mengakibatkan persediaan menjadi tidak dinamis sehingga dapat mempengaruhi perhitungan laba dan rugi. Selain itu hal  ini  juga  mengakibatkan  pengadaan  bahan  baku  produksi  yang  tidak  sesuai  dengan  hasil  penjualan  sehingga, dibutuhkan suatu sistem yang dapat memprediksi hasil penjualan roti kacang family sesuai dengan permintaan dan persediaan.  Prediksi penjualan barang merupakan salah satu cara untuk menjaga stabilitas penjualan barang, hasil
prediksi  yang  diperoleh  bisa  dijadikan  pertimbangan  untuk  mengambil  keputusan  dalam  dalam  perencanaan manajemen bisnis [2]. Penjualan merupakan sumber hidup dari sebuah usaha, karena dari penjualan dapat diperoleh laba serta suatu usaha untuk memikat  konsumen. Sehingga jika penjualan terus berkembang maka perusahaan akan terus bertahan dalam persaingan bisnis, dan perusahaan akan terus berkembang. Prediksi penjualan adalah salah satu cara untuk dapat bersaing dan untuk meningkatkan laba [3]. Prediksi dilakukan untuk mengetahui perkiraan penjualan yang akan datang, untuk memenuhi kebutuhan konsumen. Salah satu metode pemecahan masalah yang digunakan dalam penelitian adalah Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). ANFIS  merupakan  metode  yang  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  ( Neural  Network )  untuk Mengimplementasikan  Sistem  Inferensi Fuzzy ( Fuzzy  Inference  System ).  Dengan  kata  lain  ANFIS  adalah penggabungan mekanisme sistem inferensi Fuzzy yang digambarkan dalam arsitektur jaringan syaraf tiruan [4]. Pada pemodelan  statistika,  ANFIS  diterapkan  pada  masalah  klasifikasi, clustering ,  regresi,  dan  peramalan  pada  runtun waktu. Metode ANFIS dipilih peneliti karena telah banyak penelitian-penelitian mengenai prediksi yang dimana pada penelitian  tersebut  memberitahu  kelebihan  dari  metode  ANFIS  yaitu  mampu  memprediksi  dengan  menghasilkan akurasi yang tinggi serta nilai error yang kecil. Adapun penelitian yang berkaitan dengan ANFIS antara lain penelitian yang di lakukan oleh [5] Prediksi Suku Bunga Acuan (BI Rate ) Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)  dalam  penelitian  ini  dijelaskan  bahwa  terdapat  nilai  RMSE  terbaik  senilai  0,001965.  Adapun penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  [6]  Peramalan  Penjualan  Koran  menggunakan Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System (ANFIS) dalam penelitian ini dijelaskan bahwa terdapat nilai RMSE senilai 0,6 . Berdasarkan paparan tersebut di harapkan hasil penelitian ini dapat memprediksi hasil penjualan roti kacang di UD. Family dengan 3 variabel input yang  akan  digunakan  yaitu  permintaan,  persediaan,  dan  biaya  distribusi.  Output  yang  akan  dihasilkan  merupakan hasil prediksi penjualan di bulan berikutnya dengan menggunakan metode ANFIS sebagai solusi penyelesaian kasus prediksi penjualan  roti kacang dimasa yang  akan mendatang sehingga hasil prediksi dapat menjadi masukan kepada UD. Family agar dapat menyediakan stok produksi sesuai dengan prediksi yang dilakukan serta dapat meningkatkan penjualan roti kacang di UD. Family secara optimal.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Proses pengumpulan data
Sumber data penelitian diperoleh dari UD. Family  Pada penelitian ini menggunakan data hasil penjualan roti kacang pada  tahun  2018  sampai  2020.  Variabel  yang  digunakan  yaitu  permintaan,  persediaan,  dan  biaya  distribusi  serta menggunakan metode adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) sebagai solusi penyelesaian kasus prediksi hasil penjualan roti kacang.

## 2.2 Analisis Data
Data input atau masukan yang digunakan pada penelitian ini merupakan data primer yang di dapat dari UD. Family. Data input tersebut yaitu data permintaan, persediaan, dan biaya distribusi pada tahun 2018 sampai 2020. Nantinya, data akan diolah dengan menggunakan metode adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) sebagai optimasi untuk memprediksi hasil penjualan roti kacang di masa yang akan mendatang. Selanjutnya, data juga diolah menggunakan software Matlab R2011a yang bertujuan untuk mencari keakuratan data yang kemudian dilakukan proses pengolahan data sehingga diperoleh hasil sebagai alternatif pengambilan keputusan. Berikut ini data mentah diperoleh dari hasil Penjualan Roti Kacang di UD. Family pada tabel 1:
Table 1. Hasil Penjualan Roti Kacang UD. Family Pada Tahun 2018-2020 Bulan Permintaan  Persediaan  Biaya Distribusi  Penjualan Januari 2018 8.580 9.200 550.000 9.300 Februari 2018 8.580 9.200 656.000 8.900 Maret 2018 8.580 9.000 580.000 8.840 april 2018 8.580 8.900 665.000 8.750 Mei 2018 8.000 8.500 550.000 8.500 Juni 2018 7.500 7.950 700.000 7.950 Juli 2018 9.000 8.500 700.000 9.200 Agustus 2018 8.250 9.000 810.000 9.225 September 8.250 7.925 775.000 8.500 Oktober 2018 6.965 8.000 800.000 8.000 November2018 9.237 9.000 800.000 9.315 Desember 2018 9.237 9.000 792.000 9.315 Januari 2019 9.835 9.200 850.000 10.000 Februari 2019 8.580 8.000 920.000 8.900 Maret 2019 10.100 9.500 1.000.000 10.100 April 2019 9.325 9.000 890.000 9.400 Mei 2019 7.900 9.000 950.000 8.500 Juni 2019 7.900 9.000 900.000 8.500 Juli 2019 9.000 8.150 885.000 9.200
Bulan Permintaan  Persediaan  Biaya Distribusi  Penjualan Agustus 2019 8.000 8.760 1.050.000 8.455 September 2019 8.000 8.760 900.000 8.455 Oktober 2019 8.900 8.760 1.000.000 9.000 November 2019 10.150 9.000 1.200.000 10.300 Desember 2019 10.150 9.000 1.200.000 10.300 Januari 2020 9.100 9.500 995.000 9.900 Februari 2020 10.150 10.250 995.000 10.300 Maret 2020 10.000 10.250 1.190.000 10.300 April 2020 9.900 10.250 1.190.000 10.000 Mei 2020 7.500 8.500 870.000 8.700 Juni 2020 8.650 9.500 1.200.000 9.500 Juli 2020 10.050 10.225 1.150.000 10.200 Agustus 2020 6.900 9.000 1.000.000 9.200 September 2020 9.600 9.500 900.000 9.600 Oktober 2020 9.600 10.000 995.000 10.100 November 2020 10.200 10.000 1.250.000 10.500 Desember 2020 10.055 10.100 1.000.000 10.100
Berdasarkan  pada  tabel  1  dapat  diketahui  bahwa  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  data  hasil penjualan tahu di UD. Family pada tahun 2018 sampai 2020 . Metode adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) kombinasi  antara  Logika Fuzzy dan  Jaringan  Saraf  Tiruan.  Dalam  melakukan  proses  perhitungan  Jaringan  Saraf Tiruan, maka terlebih dahulu data mentah tersebut dibagi ke dalam 2 (dua) pola yaitu data pelatihan ( training ) dan data pengujian ( testing ).

## 2.3 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Adaptive  neuro  fuzzy  inference  system  (ANFIS)  merupakan  gabungan  dari  logica  fuzzy  dan  jaringan  saraf  tiruan (JST).  Kelebihan  logika  fuzzy  dalam  mememodelkan  aspek  kualitatif  dari  pengetahuan  manusia  dan  proses pengambilan keputusan dengan menerapkan basis aturan (rule). JST memiliki kelebihan dalam mengenali pola dan berlatih dalam menyelesaikan suatu permasalahan tanpa memerlukan pemodelan matematik. Sehingga dapat bekerja berdasarkan data historis yang dimasukan dan dapat melakukan prediksi kejadian yang akan dating berdasarkan data- data tersebut, sehingga ANFIS memiliki kemampuan keduanya [10].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
Pada  penelitian  prediksi  penjualan  roti  menggunakan  metode  ANFIS  akan  digunakan  3  variabel input yaitu permintaan, persediaan dan Biaya Distribusi serta 1 variabel output berupa penjualan roti yang dilihat pada tabel 2. dibawah ini.
Tabel 2. Variabel Data Penelitian ANFIS Variabel Keterangan X1 Permintaan X2 Persediaan X3 Biaya Distribusi Y Penjualan Roti/ Target
Pada tahapan ini data akan di normalisasi lalu akan dibagi menjadi 2 kelompok, yaitu data latih ( training) dan data uji ( testing ). Pembagian data ini bertujuan untuk mengetahui akurasi yang dihasilkan pada metode ANFIS untuk. memprediksi penjualan roti. Jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini dari tahun 2018 sampai 2020. Setelah data  diperoleh  maka  dilakukan  proses  normalisasi  agar  jangkau  data  yang  diproses  tidak  terlalu  besar,  berkisaran antara 0 dan 1. Berikut perhitungan  normalisasi  data ke-1 berdasarkan data penjualan roti di UD.Family pada tabel 1 dengan menggunakan rumus normalisasi sebagai berikut :
X ′ = X−min(X) max(X)−min (X) (1) 𝑋11 = 10200−6900 10200−6900 = 3300
𝑋12 = 10250−7925
10250−7925 = 2325
𝑋13 = 1250000−550000
1250000−550000
=700000
𝑋14 = 10500−7950 10500−7950 = 2250
Langkah yang sama juga dilakukan untuk data ke-2 sampai data ke-36. Berikut ini adalah data yang telah dinormalisasi yang didapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Hasil Normalisasi Data Penjulan Roti No  Permintaan (X1)  Persediaan (X2)  Biaya Distribusi (X3)  Target (Y) 1 0.509091 1 0.000000 0.529412 2 0.509091 1 0.151429 0.372549 3 0.509091 0 0.042857 0.349020 4 0.509091 0 0.164286 0.313725 5 0.333333 0 0.000000 0.215686 6 0.181818 0 0.214286 0.000000 7 0.636364 0 0.214286 0.490196 8 0.409091 0 0.371429 0.500000 9 0.409091 0 0.321429 0.215686 10 0.019697 0 0.357143 0.019608 11 0.708182 0 0.357143 0.535294 12 0.708182 0 0.345714 0.535294 13 0.889394 1 0.428571 0.803922 14 0.509091 0 0.528571 0.372549 15 0.734848 0 0.485714 0.568627 16 0.303030 0 0.571429 0.215686 17 0.303030 0 0.500000 0.215686 18 0.636364 0 0.478571 0.490196 19 0.333333 0 0.714286 0.198039 20 0.333333 0 0.500000 0.198039 21 0.606061 0 0.642857 0.411765 22 0.984848 0 0.928571 0.921569 23 0.984848 0 0.928571 0.921569 24 0.666667 1 0.635714 0.764706 25 0.984848 1 0.635714 0.921569 26 0.939394 1 0.914286 0.921569 27 0.954545 1 0.914286 0.803922 28 0.909091 0 0.457143 0.294118 29 0.181818 1 0.928571 0.607843 30 0.530303 1 0.857143 0.882353 31 0.954545 0 0.642857 0.490196 32 0.000000 1 0.500000 0.647059 33 0.818182 1 0.635714 0.843137 34 1.000000 1 1.000000 1.000000 35 0.956061 1 0.642857 0.843137 36 1 1 1.000000 0.990991
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  proses  pelatihan  dalam  prediksi  hasil  penjualan  roti  dimulai  dari peoses clustering menggunakan algoritma Fuzzi C-Means (FCM) untuk mendapatkan nilai mean dan standar deviasi yang  akan  digunakan  pada  proses  perhitungan  menggunakan  metode  ANFIS  pada  lapisan  1  Maju dan  dilanjutkan dengan lapisan 2 sampai lapisan 5 maju sampai berakhir pada proses mundur ANFIS. Dalam proses pelatihan ini akan menggunakan pembagian 90:10 dengan 26 data latih dan 10 data uji. Berikut adalah tabel data latih hasil penjualan roti yang telah di normalisasi yang berjumlah 26 data yang dapat dilihat pada tabel 4.4. dibawah ini.
Tabel 4. Data Latih Normalisasi Hasil Penjulan Roti
No  Permintaan (X1)  Persediaan (X2)  Biaya Distribusi (X3)  Target (Y) 1 0.509091 1 0.000000 0.529412 2 0.509091 1 0.151429 0.372549 3 0.509091 0 0.042857 0.349020 4 0.509091 0 0.164286 0.313725 5 0.333333 0 0.000000 0.215686 6 0.181818 0 0.214286 0.000000 7 0.636364 0 0.214286 0.490196 8 0.409091 0 0.371429 0.500000 9 0.409091 0 0.321429 0.215686 10 0.019697 0 0.357143 0.019608 11 0.708182 0 0.357143 0.535294 12 0.708182 0 0.345714 0.535294 13 0.889394 1 0.428571 0.803922
No  Permintaan (X1)  Persediaan (X2)  Biaya Distribusi (X3)  Target (Y) 14 0.509091 0 0.528571 0.372549 15 0.969697 1 0.642857 0.843137 16 0.734848 0 0.485714 0.568627 17 0.303030 0 0.571429 0.215686 18 0.303030 0 0.500000 0.215686 19 0.636364 0 0.478571 0.490196 20 0.333333 0 0.714286 0.198039 21 0.333333 0 0.500000 0.198039 22 0.606061 0 0.642857 0.411765 23 0.984848 0 0.928571 0.921569 24 0.984848 0 0.928571 0.921569 25 0.984848 1 0.635714 0.921569 26 0.939394 1 0.914286 0.921569

## 3.2 Hasil Percobaan Menggunakan Software Matlab
Pengolahan  data  dengan  menggunakan  ANFIS  dilakukan  dengan fuzzy  logic melalui Matlab untuk  memprediksi penjualan roti di UD.Family. Tahapan proses simulasi pada matlab terdiri dari data latih ( Training ) dan Pengujian ( Testing ) sebagai berikut:
a) Proses Input Data
Penerapan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk menginput sebuah data penjualan roti yang nilai akurasi secara keseluruhan mendekati nilai prediksi penjualan roti. Berikut Gambar 1. Proses Input Data Penjualan roti.
Gambar 1. Proses Input Data Penjualan Roti
b) Tahap Training Data
Pada  tahap Training data,  data  diambil  ( load )  dari  file  datarain  HPAI.dat.  Setelah  load  data  selesai,  kemudian dilakukan  generate  FIS.  Tipe  keanggotaan  yang  akan  diuji  pada  penelitian  ini  adalah  kurva-s  karena  tipe  ini berhubungan  dengan  kenaikan  dan  penurunan  permukaan  secara  tidak  linier.  Model  yang  digunakan  dibangun dengan menggunakan Algoritma Hybrid dengan fungsi output MF yang digunakan adalah contant. Berikut gambar 2 dan gambar 3.
Gambar 2 . Load Data Training Dengan Metode Hybrid
c) Training Data dengan Metode Backpropagation
Pada  tahap Training data,  data  diambil  ( load )  dari  file  datarainHPAI.dat.  Setelah  load  data  selesai,  kemudian dilakukan  generate  FIS.  Tipe  keanggotaan  yang  akan  diuji  pada  penelitian  ini  adalah  kurva-s  karena  tipe  ini berhubungan  dengan  kenaikan  dan  penurunan  permukaan  secara  tidak  linier.  Model  yang  digunakan  dibangun dengan  menggunakan  Algoritma Backpropagation dengan  fungsi output MF  yang  digunakan  adalah  contant. Berikut gambar 3.
Gambar 3. Load Data Training dengan Metode Backpropagation
Pada gambar 3 dapat dianalisa bahwa proses pelatihan menghasilkan nilai error terkecil sebesar 1045.1652 pada epoch 36.
Gambar 4. FIS Output Training Data dengan Metode Backpropagation
Pada gambar 4 pengaturan type membership function yang digunakan yaitu gbellmf , jumlah membership fuction 3 3 dan output linear dengan nilai error 1045.1652 pada epoch 36.
d) Setelah proses pelatiahan selesai, Arsitektur ANFIS yang terbentuk sebagai berikut, menggunakan  3 input yaitu permintaan, persediaan, dan biaya distribusi dan output berupa penjualan. Fungsi keanggotaan berjumlah [ 3 3], jenis fungsi trimp menghasilkan 27 rule . Arsitektur ANFIS dapat dilihat pada Gambar .5 .
e) Membership function dan Parameter yang terbentuk dari proses palatihan
Gambar 6. Proses Input Pelatihan
Pada gambar 6 Proses input pelatihan dengan kriteria dan indikator yang sudah dianalisa sebelumnya dijadikan variabel untuk memperoleh fungsi keanggotaan.
Gambar 7. Membership Function Input Permintaan (X1)
Pada gambar 7 merupakan MF Trimf fungsi keanggotaan yang akan dibentuk variabel input dengan range antara 0 dan 1. Dan dibentuk type trimf dengan 3 parameter a[-0.4], b[0], c[0.4].

## Gambar 9. Membership Function Input Penjualan (Y)
Pada gambar 9 merupakan MF Trimf fungsi keanggotaan yang akan dibentuk variabel output dengan range antara 0 dan 1. Dan dibentuk type trimf dengan 3 parameter a[-0.4], b[0], c[0.4].
f) Simulasi ANFIS untuk data testing dengan metode hybrid, maka terbentuk rule . Berikut Gambar.10.
Gambar 10. Rule Editor Testing ANFIS
Pada  Gambar  10.  Tiap  aturan  merupakan  implikasi  setelah  himpunan  fuzzy  dibentuk,  maka  dilakukan pembentukan  aturan-aturan  fuzzy.  Rule  yang  digunakan  adalah  rule  default  sehingga  otomatis  rule  dibuat  oleh ANFIS.
g) hasil rule viewer pengujian ( Training ) dengan metode hybrid juga paling optimal, terbuktik dengan pengisian data input  yaitu  permintaa,  persediaan  dan  biaya  distribusi,  menghasilakan output yaitu  penjualan.  Berikut  Gambar 4.12.
Gambar 12. Surface Testing ANFIS
Gambar 13. Tampilan Hasil Prediksi dari sistem penjualan Roti
Proses pengujian di Software Matlab diperoleh sebesar 73.41%. Berdasarkan hasil pengujian di Matlab dan hasil  perhitungan  manual  memiliki  kesamaan  akurasi  dalam  memprediksi  hasil  penjualan  roti  sesuai  dengan  data training dan testing yang digunakan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian sistem prediksi penjualan roti kacang menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)  didapat  beberapa  kesimpulan  yaitu  ,  Dari  data  penjualan  roti  kacang  pada  UD.Family  dapat dihasilkan sebuah data yang dapat diproses dan menghasilkan 27 rule untuk menjadi acuan dalam melakukan prediksi penjualan roti kacang yang akan mendatang. Data yang digunakan periode Januari 2018 s.d Desember 2020. Jumlah data yang digunakan 36 data dengan 26 data latih dan 10 data uji. Pada pengujian menggunakan software Matlab R2011a bahwa proses pelatihan menggunakan MF Trimf dengan menghasilkan tingkat akurasi 73.41%. Hasil prediksi sangat  terpengaruh  hasil  pelatihan  yang  dilakukan  sebelum  pengujian,  jika error yang  besar  pada  bobot  –  bobot tertentu, maka pada saat pengujian beberapa data akan menghasilkan error yang besar dan sebaliknya.

## REFERENCES
[1] R. Ferdiansyah, R. Efendi, and B. Susilo, “Rancang Bangun Aplikasi Klasifikasi Usaha Mikro Home Industry Ikan Kering Dengan Algoritme Fuzzy C-Means Clustering di Daerah Pesisir Kota Bengkulu,” J. Rekursif, Vol. 6 No. 2 , pp. 63–64, 2018.
[2] R.  D.  Laksmana,  E.  Santoso,  and  B.  Rahayudi,  “Prediksi  Penjualan  Roti  Menggunakan  Metode Exponential  Smoothing (Studi Kasus : Harum Bakery),” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 4933–4941, 2019.
[3] A. Virrayyani and Sutikno, “Prediksi Penjualan Barang Menggunakan Metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System ( ANFIS ),” Prediksi Penjualan Barang Menggunakan Metod. Adapt. Neuro-Fuzzy Inference Syst. , vol. 11 No.2, pp. 57–63, 2016.
[4] Nurmawan, “Prediksi Produksi Karet Menggunakan adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS),” 2016.
[5] Nur Adil Darmawand, “Prediksi Suku Bunga Acuan (BI RATE) Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS),” 2018.
[6] Dwi fitra maharani, “Peramalan Penjualan Koran Menggunakan Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS),” 2018.
[7] William and Choung, “Prediksi Penerimaan Siswa Baru Pada Madrasah Aliyah As-,” vol. 9–NOMOR 2, 2014.
[8] N. Fitriyani and S. Angkasa, “Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Dan Adaptive Neuro Inference System ( Anfis ),” Prediksi Harga Saham Menggunakan Metod. Jar. Syaraf Tiruan Backpropagation Dan Adapt. Neuro Inference Syst. , vol. 15, pp. 1–58, 2020.
[9] U.  Hani’ah,  “Implementasi  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  Untuk  Peramalan  Pemakaian  Air  di Perusahaan Daerah Air Minum Tirta Moedal Semarang,” 2015.
[10]  D. fitra Maharani, “Peramalan Penjualan Koran Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS),” 2018.
[11]  H. W. Nugroho, “Rancang Bangun Pintu Air Otomatis Berbasis Kontroller Logika Fuzzy,” Tek. elektro , vol. 10 no 01, pp. 211–217, 2021.
[12]  P.  A.  Pratama,  “APLIKASI  PENGELOLAHAN  DATA  INVENTORY  PADA  PT  .  PURNAM  SARI  MANDIRI PALEMBANG,” menejem Inform. Tek. Komput. , 2019.
[13]  D. C. P. Diaz, Sulistiowati, and J. Lemantara, “Rancang Bangun Aplikasi Penjualan Online Pada Cv. Mitra Techno Sains (Studi Kasus: CV. MITRA TECHNO SAINS),” JSIKA , vol. 5, no. 12, pp. 1–7, 2016.
[14]  S.  Mashlahah, Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  Dengan  Penerapan  Algoritma  C4.5. 2013.
[15]  Dwi Fitra Maharani, “peramalan penjualan koran menggunakan adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS),” Teknologi , pp. 1–20, 2018.
[16]  Nurmawa, “Prediksi Produksi Karet Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS),” 2016.