## Prediksi Penjualan Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani Pada PT. XYZ
Yuni Roza 1 , Yonky Pernando 1,* , Ihsan Verdian 1 , Eka Lia Febrianti 2 , Ilwan Syafrinal 2
1 Fakultas ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Universal, Batam, Indonesia
2 Fakultas ilmu Komputer, Teknik Perangkat Lunak, Universitas Universal, Batam, Indonesia Email: 1 yuni.roza@uver.ac.id, 2,* yongkyfernando194@gmail.com, 3 Ihsanverdian@uvers.ac.id, 4 ekalia88@gmail.com,
5 ilwan@uvers.ac.id Email Penulis Korespondensi: yongkyfernando194@gmail.com Submitted 12-12-2022 ; Accepted 25-12-2022 ; Published 30-12-2022
Abstrak
Sebuah perusahaan menentukan sebuah keputusan pada prediksi penjualan periode berikutnya  ditentukan olehl sisa persediaan dari satu periode sebelumnya ko dan juga prediksi jumlah ko permintaan pada satumn periode selanjutnya. Prediksi adalah perkiraan terhadap permintaan pada waktu yang akan datang pada beberapa variabel prediksi, dan sering berdasarkan pada deret waktu, data historis. Dan hal tersebut sifatnya tidak pasti sehingga dibutuhkan metode yang tepat dalam mengatasi ketidakpastian penjualan yang akan datang dengan tujuan tidak terjadinya masalah dalam penjualan. Kesulitan yang dialami memiliki dampak  pada lamanya proses pengambilan keputusan ko prediksi yang akan dilakukan. Logika fuzzy bertujuan untuk memetakan permasalahan dari input menuju ke output, dalam proses prediksi penjualan ini menggunakan metode fuzzy mamdani yang sering dikenal sebagai metode max-min. Berdasarkan hasil perhitungan yang telah dilakukan pada metode ini dapat melakukan prediksi penjualan dengan keakuratan data yang diinginkan dan menghasilkan sistem yang bermanfaat dengan tampilan sistem yang efisien sehingga mudah digunakan .
Kata Kunci: Logika Fuzzy; Fuzzy Mamdani; Pendukung Keputusan; Penjualan; Manufaktur

## Abstract
A corporation makes a choice based on sales forecasts for the next period based on residual inventory from the previous period as well as  forecasts  of  the  number  of  requests  in  the  next  period.  A  forecast  is  an  estimate  of  future  demand  based  on  some  predictive characteristic, which is frequently based on time series, historical data. And because these things are unknown, we need the  correct way to overcome the uncertainty of future sales in order to avoid issues in sales. The length of the forecast decision-making process is affected by the problems encountered. The fuzzy mamdani approach, also known as the max-min method, is used in this sales prediction procedure to map issues from input to output. Based on the results of the calculations performed in this approach, it may create sales forecasts with the necessary data's accuracy and develop a useful system with an efficient system display that is simple to use.
Keyword: Logic; Fuzzy Mamdani; Making Decision; Selling; Manufacture

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi dan informasi banyak mempengaruhi di berbagai sektor salah satunya dunia bisnis[1][2]. Ilmu dan kompetensi teknologi informasi dan komunikasi merupakan hal sangat vital dalam kapabilitas bertahan dan bersaing. Teknologi ko Informasi  (TI)  terus  berkembang ko sejalan  dengan  perkembangan  peradaban  manusia,  dan  teknologi komunikasi[3].  Hal  tersebut  tidak  hanya  mempengaruhi  dunia  bisnis,  tetapi ko juga  meliputi  bidang  lainnya ko seperti kesehatan, pendidikan, pemerintahan dan hal lainnya [4][5]
PT. XYZ merupakan perusahaan yang bergerak dibidang manufaktur yang menfokuskan pada bidang perkabelan (flexible flex cable). Perusahaan ini memiliki kendala pada pengendalian jumlah stok barang yang tersedia. Jumlah stok barang yang dimaksud adalah ketersediaan stok pada setiap jenis barang yang dibutuhkan konsumen pada produk yang diinginkan.  Hal  ini  disebabkan  oleh  jenis  kabel  yang  diinginkan  dengan  berbagai  tipe  dengan  harga  dan  merek  yang bervariasi antara satu dengan yang lainnya. Faktor gfini menyebabkan informasi nakan stok barang [6] yang sesuai dengan penjualan  menjadi  sangatlah  penting  sehingga  dibutuhkan  prediksi  penjualan  dan  perhitungan  akurasi  stok  yang tersedia[7] .Selain dari itu juga dipengaruhi oleh barang yang memiliki kualitas tinggi atau harga yang relative tinggi dan membutuhkan kapasitas  penyimpanan yang cukup besar. Sehingga jika terjadi kesalahan pada  prediksi penjualan barang [8]dan  jumlah  stok  barang  yang  diinginkan  oleh  konsumen,  menghilangkan  peluang  terpenuhinya  kebutuhan  yang diinginkan.
Penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  oleh  [9]Inggrid  K.E  Raga  Djara,  Tiwuk  Widiastuti,  Dony  M.  Sihotang tahun 2019 yang telah menerapkan metode mamdani untuk perencanaan permintaan obat agar sesuai dengan kebutuhan yang ada.  Dalam penelitian tersebut parameter yang digunakan adalah stok awal, penerimaan, persediaan, pemakaian, stok akhir, dan permintaan. Pada penelitian tersebut menggunakan 3 jenis obat yaitu Amoxillin 500 mg, Asam Mafenamat 500 mg dan Besi II Tab pada tahun 2014 dan 2015 untuk memprediksi permintaan obat pada tahun 2016, total permintaan sistem fuzzy untuk ke tiga obat tersebut lebih mendekati dari total pemakaian dibandingkan total pada permintaan, dengan presentasi sistem untuk obat Amoxillin 500 mg 92,377 %, obat Asam Mafenamat 500mg 94,016 % dan Besi II Tab 90,739 %. Dengan hal tersebut rata-rata persentasi sistem adalah 92,377 %, maka optimasi sistem yaitu 100 % - 92,377 % adalah 7,623  %,  dari  hasil  optimasi  prediksi  permintaan  obat  pada  tahun  2016  yaitu  7,623  %  untuk  tiga  data  obat  tersebut. Penelitian  selanjutnya  oleh  [10] Nurlia  Ningsih,  Navila  Teguh  Pambudi,  Agus  Maman  Abadi tahun  2017  untuk memprediksi  jumlah  penjualan  gula  berdasarkan  data  persediaan(stok)  dan  jumlah  permintaan,  peneletiannya  juga dengan  menggunakan  metode  mamdani.  Dari  penelitiannya  tersebut  dengan  menghitung  MSE  dan  MAPE  untuk keseluruhan data diperoleh 53614648,1 dan 8,979876% sehingga hal ini dianggap cocok dan sesuai oleh bagian penjualan.
Karena  tingkat  akurasi  yang  masih  cukup  tinggi,  maka  diperlukan  peningkatan  model  sistem  untuk  memprediksi penjualan yang lebih baik.
Dengan  kronologi  dan  kejadian  di  atas,    dibutuhkan  sebuah  ghsistem  pendukung  keputusan  [11]  yang  mampu membantu  permasalahan  yang  dihadapi. m Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  lsistem  untuk  membantu kl seorang manajer dalam pengambilan keputusan[12]. Salah ds satu metode ds yang dapat digunakan ds pada sistem pendukung keputusan adalah metode fuzzy mamdani [13] , mn dikenal juga dengan nama metode Max-Min . Prinsip kerja dari metode mamdani adalah  berdasarkan ds aturan-aturan ds linguistik.  Metode ds ini kl diperkenalkan  oleh  Ebrahim  H.  Mamdani pada tahun  1975  [14].lkMetode  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  penjualan  dari  ketersediaan  stok  pada  PT.  XYZ  dengan harapan keakuratan data yang bisa dipercaya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Logika Fuzzy
Fuzzy logic adalah suatu cara kl yang tepat untuk ds memetakan ; suatu ds ruang input ke dalam op suatu ruang output[15]. fg Selain dari itu fuzzy logic ds merupakan ds perluasan dari ; banyaknya nilai logika di dalam ds arti dari ; pembentukan, menjadi sistem yang banyak nilai logika[16]. Beberapa ds hal pemicu ds orang ; menggunakan fuzzy logic antara lain : a. Konsep ds fuzzy ds logic mudah dsds dimengerti, matematis lk sangat ds sederhana dan ds mudah ds dimengerti. b. Sangat ds fleksibel. c. Toleransi terhadap #^ data-data /9 yang tidak tepat. d. Fungsi-fungsi mn nonlinear yang ds ; kompleks. e. Dibangun ; dan diaplikasikan ds berdasarkandspengalaman-pengalaman ; melalui ds proses pelatihan ds f. Digunakan ds padadssistem kendali ; secara ds konvensional. g. Didasarkan ; ds pada ds bahasa alami ds .
Dalam  logika  fuzzi  dikenal  juga  dengan  istem  kendali  logika fuzzy disebut  juga  sistem  Inferensi Fuzzy ( Fuzzy Inference System / FIS ) atau fuzzy inference engine adalah sistem yang dapat melakukan penalaran dengan prinsip serupa seperti manusia melakukan penalaran dengan nalurinya. FIS tersebut bekerja berdasarkan kaidah-kaidah linguistik dan memiliki algoritma fuzzy yang menyediakan sebuah aproksimasi untuk dimasuki analisa matematik. Contohnya dalam penentuan produksi barang, sistem pendukung keputusan, penentuan kebutuhan, dan sebagainya. Ada tiga metode dalam sistem inferensi fuzzy yang sering digunakan, yaitu metode Tsukamoto, metode Mamdani, dan metode Takagi Sugeno. Dalam  penelitian  ini  akan  dibahas  penentuan permintaan  obat  menggunakan  metode  Mamdani.  Sistem  kendali  logika fuzzy [17] terdiri dari beberapa tahapan seperti pada diagram berikut.
Gambar 1. Struktur logika lk fuzzy[18]
Pada gambar di atas, input yang diberikan berupa bilangan tertentu dan output yang dihasilkan juga harus berupa bilangan  tertentu.  Aturan-aturan  dalam  bahasa  linguistik  dapat  digunakan  sebagai  input  yang  bersifat  teliti  harus dikonversikan terlebih dahulu, lalu melakukan penalaran berdasarkan aturan-aturan dan mengkonversi hasil penalaran tersebut menjadi output yang bersifat teliti.
a. Fuzzyfikasi
Fuzzy fikasi adalah pemetaan nilai input yang merupakan nilai tegas ke dalam fungsi keanggotaan himpunan fuzzy , untuk kemudian diolah di dalam mesin penalaran.
fuzzy fikasi : x μ ( x ) (1)
b. Aturan Dasar Aturan dasar dalam kendali logika fuzzy adalah aturan implikasi dalam bentuk “jika … maka …”. Aturan dasar tersebut ditentukan dengan bantuan seorang pakar yang mengetahui karakteristik objek yang akan dikendalikan. Contoh bentuk implikasi yang digunakan adalah sebagai berikut.
Jika X = A dan Y = B maka Z = C.
(2)

## c. Penalaran
Pada  proses  penalaran  ini  sistem  menalar  nilai  masukan  untuk  menentukan  nilai  keluaran  sebagai  bentuk pengambil keputusan. Sistem terdiri dari beberapa aturan, maka kesimpulan diperoleh dari kumpulan dan korelasi antar aturan.Terdapat 3 metode yang digunakan pada  inferensi sistem fuzzy , yaitu max , additive dan probabilistik OR. Pada metode  max,  solusi  himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai  maksimum  aturan,  kemudian menggunakannya untuk memodifikasi daerah fuzzy , dan mengaplikasikanya ke output dengan menggunakan operator OR ( union ). Secara umum dapat ditulis:
μdf ( xi ) max ( μdf (xi,) μkf ( xi )) (3)
Proses penalaran max-min dijelaskan dalam grafik berikut[19]
Gambar 2. Proses Penalaran max-min d. Defuzzyfikasi
De fuzzy fikasi adalah kebalikan dari fuzzy fikasi, yaitu pemetaan dari himpunan fuzzy ke himpunan tegas.Input dari proses  de fuzzy fikasi  adalah  suatu  himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan fuzzy .  Hasil  dari defuzyfikasi ini merupakan output dari sistem kendali logika fuzzy . De fuzzy fikasi dideskripsikan sebagai
Z* = de fuzzy fier (Z)  dengan Z = hasil penalaran fuzzy (4) Z* = keluaran kendali logika fuzzy (5) deffuzyfier = fungsi de fuzzy fikasi (6)
Metode de fuzzy fikasi antara lain: [2] a. Metode Maximum
Metode ini juga dikenal dengan metode puncak, yang nilai keluarannya dibatasi oleh fungsi μc(z*)>μc 1 (z). b. Metode titik tengah Metode titik tengah juga disebut metode pusat area. Metode ini lazim dipakai dalam proses de fuzzy fikasi. Keluaran dari metode ini adalah titik tengah dari hasil proses penalaran.
c. Metode rata-rata
Metode ini digunakan untuk fungsi keanggotaan keluaran yang simetris. Keluaran dari metode ini adalah nilai rata- rata dari hasil proses penalaran.
d. Metode penjumlahan titik tengah
Keluaran dari metode ini adalah penjumlahan titik tengah dari hasil proses penalaran.
e. Metode titik tengah area terbesar Dalam metode ini, keluarannya aalah titik pusat dari area terbesar yang ada.

## 2.2 Fuzzy Mamdani
Nama lain metode ini dikenal dengan ds metode lks MIN-MAX , ds menggunakan MIN po pada fungsi implikasi, dan MAX pada komposisi ds antar fungsi ds implikasi yang diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975 [20] Metode Mamdani ds dikenal dengan ds metode MIN-MAX . Untuk lk mendapatkan 4 output di antaranya:
a. Pembentukan ; Himpunan ds fuzzy , Pada metode ;Mamdani baik ds variabel ds input maupun ds output dibagi menjadi satu atau lebih ds himpunan ds fuzzy , lksetiap variabel ds input ds maupun output terdapat ; variabel ; liguistik. b. Aplikasi ds fungsi ; implikasi, lk Pada metode Mamdani , setelah ds diperoleh variabel input dan output , langkah selanjutnya adalah ds ds menentukan ; aplikasi ds fungsi ds ; implikasi ; yang digunakan.
c. Komposisi  hgaturan,  setelah  diperoleh  okhasil  dari  fungsi  implikasi,  langkah  selanjutnya ds adalah  menentukan komposisi  setiap  aturan ; dan lk metode ds ; yang ; digunakan ds dalam ds melakukan ds ; inferensi lp sistem fuzzy ,  yaitu  metode MAX ( Maximum ). d. Defuzzifikasi ds Input ds dari ; proses ds defuzzyifikasi adalah ds suatu ; himpunan ds fuzzy , ; sedangkan ; output yang dihasilkan ds merupakan ds suatu kl bilangan pada domain ds himpunan lk fuzzy tersebut. Salah ds satu ds metode ds dari ds defuzzyfikasi ds adalah metode centroid . Metode ds centroid; dapat ; disebut ds Center of Area (Center of Gravity) ds ds adalah ds metode yang paling lazim ds dan paling dsds banyak ds diusulkan oleh banyak ds peneliti untuk digunakan.

## 2.3 Sistem pendukung Keputusan
Sistem ; pendukung ds keputusan ; adalah lp sistem yang ds ; mampu ds memberikan ds ; kemampuan ; pemecahan ds ; masalah maupun kemampuan ; pengkomunikasian ds untuk ds ; masalah ds dengan kondisi semi l ; terstruktur dan tak ds terstruktur [21]. Keputusan itu merupakan perilaku ds organisasi, berintisari perilaku ds perorangan dan ds dalam ds gambaran proses ; keputusan ini secara relativ  dan  dapat  dikatakan  bahwa  pengertian  tingkah ; laku ds organisasi ds lebih  penting ds dari  pada kepentingan ds ; perorangan[22]. Menjelaskan ; bahwa ds proses penurunan dsds pada keputusan terdiri dari ds 4 unsur: a. Model ds : gambaran ; suatu ds masalah 8secara kuantitatif atau ds kualitatif. b. Kriteria ds : 6Dirumuskan pada tujuan dari ; keputusan yang diambil.
c. Pembatas ds : ds Faktor—faktor ; tambahan yang perlu diperhatikan dalam ds memecahkan masalah pengambilan keputusan. Misalnya: ldana ; yang kurang tersedia. d. Optimalisasi ds : Jika masalah keputusan ds telah ds diuraikan ; dengan ] jelas  [23] Dari komponen 4 diatas, maka keputusan tersebut menjadi 3 tingkat: a. Pengambilankp  keputusan  tingkat ds [strategis.  Tingkat  ini  dicirikan  oleh  sejumlah ds besar  ketidakpastian  dan berorientasi ds ke masa depan.
b. Pengambilan ds keputusanlk  tingkat  taktis. ds Tingkat ds taktis  ini  berhubungan ds dengan  kegiatan  jangka ds pendek  dan penentuan ds sumber daya ds untuk ds mencapai tujuan. c. Pengambilan ds ds keputusan ; tingkat  teknis.  Tingkat ; teknis ds ini ds merupakan ; standar-standar ds ditentukan  dan  output ds bersifat ds deterministik  (sifatnya  menentukan).  Pengambilan ; keputusannyalk  adalah ds proses  yang ds dapat  menjamin ds bahwa tugas-tugas ds spesifik ; dapat dilaksanakan ds dengan cara efektif dan ds efisien

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa Data
s Analisis hg data adalah ds teknik untuk lk mengumpulkan ; data selama penelitian. Pengumpulan dan ; pengolahan data bertujuan untuk ds mendapatkan data yang relevan dengan tujuan penelitian, sehingga ds hasil dan keluaran tidak membahayakan tujuan penelitian. Pengumpulan dsds data dilakukan melalui lkteknik observasi ds dan survey, dengan tujuan untuk menentukan harga produsen yaitu pengkabelan berdasarkan ds jumlah stok barang dan jumlah ds permintaan. sDengan ds mengimplementasikan Metode Fuzzy mMamdani, PT XYZ mampuml melakukan prediksi jumlah lpbarang yang akan dijual berdasarkan jumlah permintaan ds yang diterima. Data dari studi penelitian dapat ditemukan ds pada Tabel 1 di bawah ini.:
Tabel 1. Data Penelitian No Bulan Permintaan Persediaan Penjualan 1 Januari 104 44 420 2 Februari 347 74 330 3 Maret 570 57 690 4 April 503 178 360 5 Mei 934 69 1020 6 Juni 818 198 840 7 Juli 498 153 510 8 Augustus 448 77 450 9 September 442 112 450 10 Oktober 414 42 510 11 November 608 120 643 12 Desember 355 132 450
Langkah-langkah dalam penerpaan Fuzzy Mamdani:
a. Pembentukan himpunan fuzzy
Pembentukan lkhimpuan fuzzy ini ds juga dikenal ds dengan fuzzifikasi, yaitu ds proses  dengan melakukan ds transformasi ds input himpunan tegas ( crisp ) ke ; dalam himpunan fuzzy. a. Variabel Permintaan ds Dalam penyelesaian kasus ds variabel permintaan memiliki dua kemungkinan himpunan yang akan terjadi yaitu : naik dan turun.
Gambar 2. Variabel Permintaan
Dik : x = 934   a = 355  b = 104
1. Himpunan fuzzy turun ,Πpmtturun[355]=0.30
2. Himpunan fuzzy naik, Πpmtnaik[355]=0,69 Penyelesaian : Himpunan naik : 934-355 ÷ 934-104 =579 ÷ 830 = [0,69] Himpunan turun : 355-104 ÷ 934-104 = 251 ÷ 830 = [0,30] b. Variabel Persediaan
Dalam penyelesaian kasus variabel persediaan memiliki dua kemungkinan himpunan yang akan terjadi yaitu banyak dan sedikit.

## Gambar 3. Variabel Persediaan
Dik :   X : 198a : 132  b : 42 1. Himpunan fuzzy persediaan sedikit ,Πpssedikit[]=0.42
2. Himpunan fuzzy persediaan banyak ,Πpsbanyak[]=0.58 Penyelesaian : Himpunan persediaan sedikit : 198-132 ÷ 198-42 =66 ÷ 156 = [0,42] Himpunan persediaan banyak: 132-42 ÷ 198-42 =90 ÷ 156 = [0,58  ] c. Variabel Penjualan
Dalam penyelesaian kasus variabel penjualan memiliki dua kemungkinan himpunan yang akan terjadi yaitu bertambah dan berkurang.
Gambar 2. Variabel Penjualan
Dik : X = 1020
a = 450  b= 330 1. Himpunan fuzzy penjualan ,Πpenbertambah[]=0.82
2. Himpunan fuzzy penjualan ,Πpmberkurang[]=0.17 Penyelesaian : Himpunan penjualan bertambah : 1020-450÷ 1020-330 =570 ÷ 690 = [0,82] Himpunan penjualan Berkurang : 450-330 ÷ 1020-330 =120 ÷ 690 = [0,17] Maka untuk fungsi keanggotaanya adalah  ;
𝜋𝑃𝑛𝑗𝑏𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑛𝑔 [𝑥] = { 1; 𝑧 ≤ 330 1020−𝑧 690 ; 330 ≤ 𝑧 ≤ 1020 0; 𝑧 ≥ 1020
(i)
𝜋𝑃𝑛𝑗𝑏𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ [𝑦] = { 0; 𝑧 ≤ 330 𝑧−330 690 ; 330 ≤ 𝑧 ≤ 1020 0; 𝑧 ≥ 1020 (ii)
b. Aplikasi Fungsi Implikasi
a. [R1] JIKA permintaan TURUN dan persediaan ; BANYAK, MAKA ; penjualan BERKURANG = 0,17
b. [R2] JIKA permintaan ; TURUN dan persediaan ; SEDIKIT, MAKA ; penjualan BERKURANG = 0,17
c. [R3] JIKA permintaan ; NAIK dan persediaan ; BANYAK, M A KA ; penjualan BERTAMBAH = 0,82
d. [R4] JIKA permintaan ; NAIK dan persediaan ; S E D I K I T, M A KA ; pemesanan ; bertambah. =0, 82.

## c. Komposisi aturan
Menggunakan fungsi min X predikat1 = µpmturun ∩ persediaan banyak = min [0,30 ; 058 ] = min 0,30 X predikat2 = µpmturun ∩ persediaan sedikit = min [0,30 ; 0,42] = min 0,30 X predikat3 = µpmtnaik ∩ persediaan banyak = min [0,69 ; 0,58] = min 0,58 X predikat4 = µpmtnaik ∩ persediaan sedikit = min [0,69 ; 0,42] = min 0,42 Untuk menentukan nilai x di lakukan perhitungan dari rule penjualan sedikit dan banyak dengan mengunakan fuzzy solusi dalam perbandingan rule -nya, menggunakan fungsi MAX. πsf = µpnjbertambah∩penjberkurang = max [0,82; 0,17] = max 0,82 Penjualan berkurang 𝜋𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛𝑏𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔[𝑥] = 1020−𝑥 690 = 0,82 𝑥 = 1020 − 0,82(690) 𝑥 = 454 Penjualan bertambah
𝜋𝑝𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛𝑏𝑒𝑟𝑡𝑎𝑚𝑏𝑎ℎ[𝑥] = 𝑥 − 330 690 = 0,82 𝑥 = 0,82 (330) + 690 𝑥 = 960
d. Penegasan (Defuzzification)
𝑥 = ∫ 1020 0 (0,82)𝑥 𝑑𝑥 +   ∫ 960 1020 𝑥 − 330 690 𝑥 𝑑𝑥 +   ∫ 1020 454 (0,82)𝑥 𝑑𝑥 +   ∫ 454 1020 1020 − 𝑥 690 ∫ 1020 0 (0,82)𝑥 𝑑𝑥 +   ∫ 960 1020 𝑥 − 330 690 𝑥 𝑑𝑥 +   ∫ 1020 330 (0,82)𝑥 𝑑𝑥 +   ∫ 454 1020 1020 − 𝑥 690 𝑥 𝑑𝑥
𝑥 780,800,04
140,078,06
𝑥 = 1803
Dari penerapan ;fuzzy metode mamdani pada ; hasil perhitungan manual untuk kasus prediksi penjualan yang akan terjadi pada  bulan januari 2020, dengan perhitungan dan perbandingan dari jumlah permintaan dan persediaan yang telah terjadi pada bulan desember 2019 adalah 1803 kemasan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan di atas  dengan menggunak metode mamdani atau disebut dengan metode min- max pada    sampel  tabel  di  atas  bertujuan  untuk  mempermudah  dalam  hal  memprediksi  jumlah  penjualan.  Langkah- langkah yang digunakan adalah 4 tahap yaitu pembentukan himpunan fuzzy, aplikasi fungsi implikasi, komposisi aturan dan  penegasan  ( defuzzification) .  Hasil  perhitungan  yang  dilakukan  dengan  4  langkah  di  atas  untuk  kasus  prediksi penjualan yang akan terjadi pada bulan Januari 2020, dengan perhitungan dan perbandingan dari jumlah permintaan dan persediann yang telah terjadi pada bulan Desember 2019 adalah 1803 kemasan.

## REFERENCES
[1] L. Yana Siregar, M. Irwan Padli Nasution Prodi Manajemen, and U. Negeri Islam Sumatera Utara, “HIRARKI Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis DEVELOPMENT OF INFORMATION TECHNOLOGY ON INCREASING BUSINESS ONLINE,” vol. 2, no. 1, pp. 71–75, 2020, doi: 10.30606/hjimb.
[2] K. Y. Sun, Y. Pernando, and R. E. Saragih, “RANCANG BANGUN APLIKASI KEHADIRAN MAHASISWA UNIVERSITAS UNIVERSAL  MENGGUNAKAN  MESIN  FINGERPRINT  X100-C  BERBASIS  WEB,”  2021.  [Online].  Available: http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
[3] N.  Nasution,  “EKSISTENSI  M-RADIO  TERHADAP  PERKEMBANGAN  TEKNOLOGI  KOMUNIKASI  DAN INFORMASI,” 2017.
[4] Y. Pernando, “Parestesia Expert System! Expert System To Detect Paresthesia (Parestesia Expert System! Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Penyakit Parestesia),” vol. 7, 2020, doi: 10.35134/komtekinfo.v7i2.
[5] Y. Pernando, E. Lia Febrianti, and A. Andhika, “ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PASIEN RAWAT INAP  (STUDI  KASUS :  RUMAH  BERSALIN  AZIMAR  ANAS  PADANG),”  JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 139–146, Jun. 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.358.
[6] S. Nila Rakhmah, “Sistem Informasi Persediaan Stok Barang Berbasis Web Pada Toko Putra Gresik,” JURNAL FASILKOM, vol. 11, pp. 157–164, Dec. 2121.
[7] Y.  Roza,  A.  M.  Mubarok,  T.  Rama,  and  H.  Santoso,  “PERANCANGAN  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENANGANAN TREN PENJUALAN PADA PT. DOREMI MUSIC INDONESIA,” vol. 7, no. 1, p. 2021.
[8] E.  S.  Putri  and  M.  Sadikin,  “Prediksi  Penjualan  Produk  Untuk  Mengestimasi  Kebutuhan  Bahan  Baku  Menggunakan Perbandingan Algoritma LSTM dan ARIMA,” 1165.
[9] I. Raga Djara, T. Widiastuti, and D. M. Sihotang, “PENERAPAN LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN METODE MAMDANI DALAM OPTIMASI PERMINTAAN OBAT,” Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 7, no. 2, pp. 157–161, Nov. 2019, doi: 10.35508/jicon.v7i2.1645.
[10]  N. Ningsih et al., Penerapan Metode Fuzzy Mamdani untuk Memprediksi Penjualan Gula. 2017.
[11]  I. Erliyani, S. Maesaroh, and W. Sapitri, “Sistem Penunjang Keputusan Sistem Operasi Untuk Layanan E-Mail Server Dengan Pendekatan Analytical Heirarchy Process (AHP),” vol. 6, no. 1, p. 2020.
[12]  N.  Aeni  Hidayah  and  E.  Fetrina,  “RANCANG  BANGUN  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  KENAIKAN  JABATAN PEGAWAI DENGAN METODE PROFILE MATCHING (Studi Kasus: Kementerian Agama Kantor Wilayah DKI Jakarta),” Studia Informatika: Jurnal Sistem Informasi, vol. 10, no. 2, pp. 127–134, 2017.
[13]  L. Santya, “PENERAPAN METODE FUZZY MAMDANI UNTUK PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI LANTAK SI JIMAT.”
[14]  A. Rizky Wardani, Y. N. Nasution, F. Deny, and T. Amijaya, “APLIKASI LOGIKA FUZZY DALAM MENGOPTIMALKAN PRODUKSI  MINYAK  KELAPA  SAWIT  DI  PT.  WARU  KALTIM  PLANTATION  MENGGUNAKAN  METODE MAMDANI,” vol. 12, no. 2, 2017.
[15]  P. S. Peramalan…, E. S. Puspita, and L. Yulianti, “PERANCANGAN SISTEM PERAMALAN CUACA BERBASIS LOGIKA FUZZY,” 2016.
[16]  “PENGGUNAAN  METODE  FUZZY  INFERENCE  SYSTEM  (FIS)  MAMDANI  DALAM  PEMILIHAN  PEMINATAN MAHASISWA UNTUK TUGAS AKHIR Yulmaini.”
[17]  E.  Y.  Setyawan,  “Modul  Kendali  Berdasarkan  Logika  Fuzzy  Menggunakan  Mikrokontroler  M68HC11A1  Dilengkapi  Antar Muka Dengan Perangkat Pengaturan Basis Pengetahuan dan Penampil Tanggapan Sinyal.”
[18]  A. P. Wibawa, M. Guntur, A. Purnama, M. Fathony Akbar, and F. A. Dwiyanto, “Metode-metode Klasifikasi,” Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 3, no. 1, 2018.
[19]  Rusli Mochammad, Dasar_Perancangan_Kendali_Logika_Fuzzy. Universitas Brawijaya Press, 2017.
[20]  V. M. Nasution and G. Prakarsa, “Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 4, no. 1, p. 129, Jan. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1719.
[21]  E.  Ningsih,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  MENENTUKAN  PELUANG  USAHA  MAKANAN  YANG  TEPAT MENGGUNAKAN WEIGHTED PRODUCT (WP) BERBASIS WEB,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 9, 2017.
[22]  P. E. Sudjiman and L. S. Sudjiman, “ANALISIS SISTEM INFORMASI MANAJEMEN BERBASIS KOMPUTER DALAM PROSES PENGAMBILAN KEPUTUSAN.”
[23]  N. Aisyah and A. S. Putra, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemilihan Manajer Terbaik Menggunakan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process),” 2021.