OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## Sistem Prediksi Kebutuhan Vitamin A Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani

## Vitamin A Need For Prediction System Using Mamdani Fuzzy Method
Sri Nurhayati 1* , Deden Supriadi 2 , Tati Harihayati M 3
1,2 Sistem Komputer, Universitas Komputer Indonesia, Bandung, Indonesia
3 Teknik Informatika, Universitas Komputer Indonesia, Bandung, Indonesia *E-mail: sri.nurhayati@email,unikom.ac.id

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem yang dapat memprediksi kebutuhan vitamin A pada periode tertentu dan memberikan kemudahan pada pihak terkait untuk pemenuhan kebutuhan vitamin tersebut. Vitamin A adalah zat gizi yang paling esensial, hal itu dikarenakan konsumsi makanan belum mencukupi dan masih rendah  sehingga  harus  dipenuhi  dari  luar.  Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  untuk  memprediksi kebutuhan  vitamin  A  adalah  metode  fuzzy  mamdani  dengan  variabel  input  yaitu  stok  dan  permintaan  dan variabel output yaitu kebutuhan.  Prediksi yang dilakukan mengacu pada statistik masa lalu dan atas dasar karakteristik konsumsi vitamin A yang lalu. Untuk menghitung kesalahan dalam memprediksi menggunakan mean absolute percentage error (MAPE).  Analisis kebutuhan system yang dibangun menggunakan pendekatan objek  dengan  tools  Unified Modeling  Language  (UML).  Hasil  keseluruhan  prediksi  didapat  nilai  rata-rata akurasi tertinggi 97.93% dengan nilai rata-rata kesalahan sekecil 2.07% sedangkan nilai rata-rata akurasi terendah 92.57% dengan nilai rata-rata kesalah sekecil 7.43%. Pengujian terhadap sistem didapat nilai 100% fungsional berjalan dengan baik sesuai dengan analisis kebutuhan yang sudah dibuat, sehingga sistem sudah memberikan informasi prediksi kebutuhan vitamin A pada periode tertentu dan memberikan kemudahan pada pihak terkait untuk pemenuhan kebutuhan tersebut.
Kata kunci: Prediksi, Fuzzy Mamdani, MAPE

## Abstract
The purpose of this study is to create a system that can predict the need for vitamin A in a certain period, and provide convenience to related parties to meet the needs of the vitamin. Vitamin A is the most essential nutrient, this is because food consumption is not sufficient and is still low so it must be met from the outside. In this study, the method used to predict the need for vitamin A is the fuzzy mamdani method with input variables namely stock and demand and output variables namely needs. The predictions made are based on past statistics and on the basis of the characteristics of past vitamin A consumption. To calculate the error in predicting using the mean absolute percentage error (MAPE). Analysis of system requirements built using an object approach with  Unified  Modeling  Language  (UML)  tools.  The  results  of  the  overall  prediction  obtained  the  highest average accuracy value of 97.93% with an average error value as small as 2.07% while the lowest average accuracy value was 92.57% with an average error value as small as 7.43%. Testing on the system obtained a 100% functional value that went well in accordance with the needs analysis that had been made, so that the system had provided predictive information on vitamin A needs for a certain period and provided convenience for related parties to fulfill these needs.
Keywords : Prediction, Fuzzy Mamdani, MAPE
Naskah diterima 30 Sept. 2022; direvisi 5 Des. 2022; dipublikasikan 1 Apr. 2023. JAMIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## I. P ENDAHULUAN
Hal yang diperlukan agar pertumbuhan kesehatan anak-anak berjalan dengan baik tentunya diperlukan nutrisi  yang  baik  pula,  salah  satunya  adalah  vitamin.  Meskipun  tubuh  membutuhkan  vitamin  dalam  jumlah yang tidak terlalu banyak, tetapi kekurangan vitamin akan menimbulkan gangguan kesehatan [1]. Vitamin A merupakan  salah  satu  vitamin  yang  dibutuhkan  oleh  anak-anak  yang  berfungsi  untuk  untuk  meningkatkan
sistem  imun  tubuh  juga  untuk  menjaga  kesehatan  penglihatan  mata.  Kekurangan  vitamin  A  terutama  pada anak-anak balita dapat menurunkan sistem kekebalan tubuh serta meningkatkan risiko kesakitan dan kematian. Kekurangan Vitamin A juga merupakan penyebab utama kebutaan pada anak yang dapat dicegah [2],[3].
Salah satu upaya pemerintah untuk mendukung pemenuhan kebutuhan vitamin A bagi anak-anak adalah dengan adanya bulan vitamin A dengan melakukan pembagian suplemen vitamin A.  Upaya ini tentunya juga harus didukung dengan ketersedian kebutuhan vitamin di setiap daerah agar kebutuhan terpenuhi. Pemenuhan kebutuhan  vitamin  ini  tentunya  harus  melalui  perhitungan  yang  tepat  sehingga  pada  saat  pelaksanaan pemberian vitamin tidak ada masalah, misalnya kurangnya jumlah vitamin dibandingkan dengan jumlah anak yang  akan  diberikan  vitamin.  Proses  digunakan  untuk  perhitungan  pemenuhan  tersebut  dengan  melakukan prediksi terhadap jumlah kebutuhan vitamin. Prediksi merupakan proses untuk mengurangai kesalahan selisih dari kebutuhan data yang akan dipenuhi, dan harapannya hasil prediksi dapat diperkecil. Logika fuzzy adalah logika yang dapat digunakan untuk menganalisis yang mengandung ketidakpastian salah satu contohnya proses prediksi. Logika ini dianggap mampu memetakan suatu input ke dalam suatu output tanpa mengabaikan faktor- faktor yang ada [4].
Penelitian tentang metode fuzzy untuk prediksi sudah diterapkan pada beberapa penelitian sebelumnya seperti pada penelitian fuzzy untuk prediksi pengadaan peralatan rumah tangga rumah sakit. Pada penelitian tersebut didapat tingkat kebenaran dari prediksi mencapai 81,1% [5]. Selain itu pada penelitian penggunaan fuzzy untuk produksi palm oil,  akurasi yang didapat 73.41 % [6]. Dua penelitian tersebut masih berupa analisis prediksi dengan menggunakan aplikasi matlab.
Ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menghitung  kesalahan  dalam  peramalan ( forecasting ) seperti mean absolute deviation (MAD), mean square error (MSE), dan mean absolute percentage error (MAPE),  dimana  ketiga  metode  tersebut  diharapkan  dapat  meminimalisir  kesalahan  dan  menghindari ketidakpastian  pada  data  yang  diramalkan.  Perhitungan  kasalahan  dalam  peramalan/prediksi  kebutuhan vitamin A pada balita pada penelitian ini menggunakan metode MAPE. Metode ini akan memberikan informasi seberapa besar nilai kesalahan dibandingkan nilai sebenarnya, dimana semakin kecil nilai persentase kesalahan ( percentage error ) maka semakin akurat hasil peramalan tersebut.
Beberapa penelitian terdahulu yang menggunakan MAPE seperti jurnal yang ditulis oleh Ida Nabillah dan Indra Ranggadara yang berjudul Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut[7] dimana nilai MAPE yang diperoleh sebesar 30% maka dapat dikatakan bahwa kemampuan dari model peramalan  yang  digunakan  adalah  layak  dengan  metode  untuk  memprediksi  menggunakan  metode  Regresi Linear. Selain itu, jurnal yang ditulis oleh Alyauma Hajjah & Yulvia Nora Marlim yang berjudul Analisis Error Terhadap Peramalan Data Penjualan [8] dimana nilai MAPE yang diperoleh sebesar 9,17% yang berarti bahwa kemampuan dari  metode peramalan yang digunakan sangat baik dimana metode peramalan yang digunakan adalah, yaitu metode Exponential Smoothings dengan nilai α = 0,9. Penelitian lain yang dilakukan oleh Arwin Datumaya Wahyudi Sumari, dkk. yang berjudul Sistem Prediksi Tingkat Kriminalitas Menggunakan Metode Tripel Exponential Smoothing (TES) : Studi Kasus Pada Polres Kabupaten Probolinggo[9] dimana nilai MAPE yang diperoleh sebesar 28,3% menunjukkan bahwa kemampuan dari model peramalan yang digunakan adalah layak dimana metode yang digunakan untuk memprediksi adalah metode Tripel Exponential Smoothing . Solusi  yang  diusulkan  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  ada  dalam  hal  memprediksi  jumlah kebutuhan vitamin A untuk balita di Pukesmas Sawah Lega Kabupaten Bandung adalah dengan dibangunnya sebuah  sistem  berbasis  web  yang  akan  menerapkan  metode  fuzzy  mamdani  untuk  memprediksi  terhadap kebutuhan  vitamin  A  pada  balita  dengan  metode  MAPE  untuk  menghitung  nilai  persentase  kesalahan  dari Metode  prediksi  yang  digunakan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menganalisis  seberapa  akuratnya  logika fuzzy  dalam  memprediksi  jumlah  kebutuhan  vitamin  A  untuk  balita.  Sistem  yang  dibangun  akan  dapat memberikan informasi kebutuhan vitamin A pada periode tertentu dan memudahkan pengguna sistem dalam memenuhi jumlah kebutuhan vitamin A di periode tersebut.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif deskripftif. Tahapan yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari tahap pengumpulan data, proses prediksi, tahap analisis, perancangan sistem, dan terakhir tahap implementasi dan pengujian sistem seperti terlihat pada gambar 1.
Tahap pengumpulan data  menggunakan  data sekunder yang berasal dari salah satu Pukesmas Sawah Lega yang ada di Kabupaten Bandung. Jenis data yang dipakai adalah data vitamin A untuk balita, dimana data tersebut antara lain data jumlah persediaan vitamin A, jumlah permintaan vitamin A, dan jumlah kebutuhan vitamin A pada tahun 2019-2020. Pada tabel 1 menunjukkan contoh data jumlah persediaan vitamin A, jumlah permintaaan vitamin A, dan jumlah kebutuhan vitamin A di salah satu desa, yaitu desa Dampit yang berada di bawah Puskesmas Sawah Lega Kabupaten Bandung.
T ABEL I D ATA V ITAMIN A D ESA D AMPIT No Desa Periode Stok Permintaan Kebutuhan 1 Dampit 2019-07 138 253 176 2 2019-08 105 192 128 3 2019-09 105 190 124 4 2019-10 107 196 136 5 2019-11 48 88 112 6 2019-12 92 168 122
Setelah dilakukan pengumpulan data, maka tahap berikutnya adalah proses prediksi kebutuhan jumlah vitamin A untuk balita.  Untuk memprediksi kebutuhan jumlah vitamin digunakan fuzzy logic dengan metode Mamdani. Fuzzy  logic merupakan  salah  satu  pendekatan reasoning dalam  kecerdasan  buatan  ( Artificial Intelegence /AI).  Fuzzy  logic  dapat  memodelkan  fungsi-fungsi  yang  tidak  linier,  didasarkan  bahasa alami/formal, dan mampu mempresentasikan pengetahuan pakar ke dalam basis pengetahuan sebagai aturan- aturan  yang  berlaku  sehingga  tidak  perlu  melakukan  proses learning [10].  Sistem  fuzzy  merupakan  sebuah sistem yang dibangun dengan definisi, cara kerja, dan deskripsi yang jelas berdasar pada fuzzy logic . Logika fuzzy akan memetakan ruang input menjadi ruang output dengan menggunakan If_Then rules yang dinamakan Fuzzy  Inference  System (FIS).  FIS  tersebut  bekerja  berdasarkan  kaidah-kaidah  linguistik  dan  memiliki algoritma fuzzy yang menyediakan sebuah aproksimasi untuk dimasuki analisa matematik. Logika fuzzy yang digunakan  adalah  logika fuzzy mamdani.  Metode  Mamdani  dikenal  juga  sebagai  metoda  Min-Max  yang diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975.  Tahapan  dari fuzzy mamdani  meliputi  pembuatan himpunan  fuzzy  ( fuzzification ), inference ,  dan defuzzification [11],[12]. Fuzzification adalah  mengubah masukan-masukan  yang  nilai  kebenarannya  bersifat  pasti  ( crisp  input )  ke  dalam  bentuk  fuzzy  input,  yang berupa nilai linguistik yang semantiknya ditentukan berdasarkan fungsi keanggotaan tertentu. Inference adalah aturan/rule  fuzzy  untuk  menghasilkan  output  dari  tiap  rule,  komposisi  adalah  agregasi  atau  kombinasi  dari keluaran semua rule. Defuzzification adalah mengubah fuzzy output menjadi crisp value berdasarkan fungsi keanggotaan yang telah ditentukan[13].
Metode fuzzy mamdani sudah banyak diterapkan diberbagai bidang seperti pada penelitian-penelitian terdahulu yang ditulis oleh Ibrahim Rawadeh, dkk. yang berjudul Developing a Fuzzy Logic Decision System For  Strategic  Planning  in  Industrial  Organizations [14],  Erina  Puspita  Sari,  dkk.  yang  berjudul  Penerapan Metode  Fuzzy  Mamdani  Dalam  Menentukan  Tingkat  Keberhasilan  Mengajar  Berdasarkan  Motivasi, Kompetensi  Pedagogik,  dan  Capaian  Mahasiswa[15],  Muntahanah,  dkk.  berjudul  Penerapan  Metode  Fuzzy Mamdani Penentuan Strategi Belajar Siswa Pada Persiapan Ujian Nasional Berbasis Komputer (UNBK)[16], dan penelitian yang ditulis oleh  Linda Santya dkk. yang berjudul Penerapan Metode Fuzzy Mamdani  untuk Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Produksi Lantak Si Jimat[17].
Pada  penelitian  ini  data  variabel input yang  digunakan  dalam  proses  prediksi  adalah  jumlah  stok persediaan vitamin A, dan jumlah permintaan vitamin A, sedangkan variabel output adalah jumlah kebutuhan vitamin A. Himpunan fuzzy dari setiap variable dibagi menjadi 3 kategori, yaitu sedikit, sedang, dan banyak. Data yang diperoleh akan digunakan sebagai prediksi jumlah kebutuhan vitamin A di Pukesmas Sawah Lega Kabupaten Bandung untuk periode yang akan datang, dan berdasarkan wawancara dengan pihak terkait untuk penentuan kategori jumlah dari setiap himpunan fuzzy maka data himpunan fuzzy yang digunakan dapat dilihat pada tabel 2.
T ABEL 2 D ATA H IMPUNAN F UZZY
Fungsi Variabel Semesta Pembicaraan Himpunan Fuzzy Sedikit Sedang Banyak Input Stok [0-138] [0-48] [48-138] [105-138]
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Fungsi Variabel Semesta Pembicaraan Himpunan Fuzzy Sedikit Sedang Banyak Input Permintaan [0-253] [0-88] [88-253] [191-253] Output Kebutuhan [0-186] [0-112] [112-176] [126-176]
Tahap fuzzifikasi (penentuan himpunan fuzzy)  pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel  3. Setelah ditentukan himpunan fuzzy, maka tahap berikutnya adalah membuat aturan fuzzy himpunan yang sudah dibuat. Adapun aturan fuzzy dapat dilihat pada tabel 3. Dari tabel 3, aturan fuzzy yang akan digunakan dalam sistem ini dengan susunan aturan IF stok IS…AND Permintaan…THEN Kebutuhan IS…  Dari data penelitian yang ada  maka  didapat  komposisi  aturan  yang  digunakan  untuk  data  tersebut  maka  didapat  fungsi  keanggotaan dengan komposisi pada persamaan 1.
𝜇[𝑧]kebutuhan  = { 0,06 𝑥−112
126−112 0,92 0,92 176−𝑥 176−126 0,09 𝑥 ≤ 112,84 112,84 ≤ 𝑥 ≤ 124,88 124,88 ≤ 𝑥 ≤ 126 126 ≤ 𝑥 ≤ 130 130 ≤ 𝑥 ≤ 172 𝑥 ≥ 172 (1)
Tahapan  terakhir  dari  proses  fuzzy  adalah  Defuzzyfikasi,  proses  ini  untuk  mendapatkan  nilai  tegas dilakukan dengan metode weighted  average. Adapun persamaannya dapat dilihat pada persamaan 2.
Z * = ∫ 𝜇(𝑧)𝑧 𝑑𝑧 ∫ 𝜇(𝑧) 𝑑𝑧 (2)
T ABEL 3 A TURAN F UZZY YANG D IGUNAKAN No Stok Permintaan Kebutuhan R1 Sedikit Sedikt Sedikit R2 Sedikit Sedang Banyak R3 Sedikit Banyak Banyak R4 Sedang Sedikit Sedikit R5 Sedang Sedang Sedang R6 Sedang Banyak Banyak R7 Banyak Sedikit Sedikit R8 Banyak Sedang Sedikit R9 Banyak Banyak Banyak
Setelah  proses  prediksi  selesai  dilakukan,  maka  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  dan perancangan sistem yang akan dibangun. Pengembangan sistem dari sistem yang akan dibangun menggunakan metode  pendekatan berorientasi objek ( object oriented ) baik pada saat analisis  maupun  perancangan  sistem yang disebut object oriented analysis and design (OOAD). Alat bantu ( tool ) untuk menganalisis dan merancang sistem yang akan dibangun menggunakan Unified Modeling Language (UML). UML merupakan sekumpulan diagram  yang  digunakan  untuk  melakukan  abstraksi  terhadap  sebuah  sistem  atau  perangkat  lunak  berbasis objek [18],[19].  Salah satu diagram yang ada di UML adalah usecase diagram , diagram ini menggambarkan apa yang dilakukan pengguna sistem. Usecase diagram dari sistem yang dibuat dapat dilihat pada gambar 2. Gambar  2  menunjukkan  aktor  dan case yang  terdapat  dalam  sistem  prediksi  kebutuhan  vitamin  A. Sistem  akan  digunakan  oleh  pihak  terkait  dalam  hal  ini  petugas  puskesmas  untuk  menentukan  jumlah kebutuhan  vitamin  A  untuk  balita  pada  periode  tertentu.  Pengguna  sistem  akan  melakukan  log  in  terlebih dahulu sebelum masuk ke sistem. Setelah melakukan log in untuk memprediksi jumlah vitamin pada periode tertentu maka pengguna sistem harus memasukan data vitamin diperiode sebelum prediksi. Hasil prediksi akan tersimpan  di  sistem  dan  akan  dilaporkan  ke  pihak  terkait  yang  nantinya  akan  merealisasikan  hasil  prediksi tersebut untuk penyaluran kebutuhan vitamin di setiap wilayah. Adapun deskripsi usecase dari gambar 2, dapat dilihat pada tabel 4.
Gambar 2. Usecase Diagram
T ABEL
4 U SECASE S ISTEM Usecase Deskripsi Login Proses  yang  digunakan  untuk  masuk  ke  sistem  dengan  cara memasukan username dan password Mengelola data vitamin Proses  yang  digunakan  untuk  olah  kebutuhan  data  vitamin  per- periode. Pada proses ini dilakukan juga proses tambah dan edit data disetiap periode Prediksi jumlah kebutuhan vitamin Proses  yang  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  prediksi kebutuhan vitamin A diperiode tertentu menggunakan logika fuzzy mamdani Laporan Hasil Prediksi Proses  yang  digunakan  melihat  informasi  prediksi  kebutuhan vitamin pada periode tertentu setelah dilakukan proses perhitungan prediksi
Setetah  dilakukan  analisis  dan  perancangan  sistem  maka  tahap  terakhir  dari  penelitian  ini  adalah implementasi dan pengujian. Pengujian yang dilakukan adalah pengujian terhadap hasil prediksi dan pengujian sistem.  Pengujian keakuratan dari data hasil prediksi menggunakan Mean Absolute Precentage Error (MAPE) atau rata-rata presentase kesalahan absolut dan hasilnya dalam bentuk %. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absout pada tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu. Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut. MAPE biasanya lebih berarti  dibandingkan  MAD,  karena  MAPE  menyatakan  persentase  kesalahan  hasil  peramalan  terhadap permitaan  aktual  selama  periode  tertentu  yang  memberikan  informasi  persentase  kesalahan[20].  MAPE merupakan pengukuran kesalahan yang menghitung persentase penyimpangan antara data aktual dengan data peramalan persamaan dari MAPE, ditunjukan pada persamaan 3 [21],[22].
MAPE  = 1 𝑛 ∑ | 𝑌 𝑡 − 𝑌 𝑡 | ̌ 𝑌 𝑡 𝑛 𝑡=1 (3) III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil dari penelitian ini terdiri dari hasil prediksi kebutuhan vitamin A dan hasil pengujian dari sistem yang sudah dibuat.

## Hasil Prediksi Kebutuhan Vitamin A
Setelah dilakukan proses perhitungan menggunakan metode fuzzy mamdani, maka hasil dari prediksi kebutuhan  vitamin  A  untuk  desa  Dampit  dapat  dilihat  pada  tabel  6.  Pengujian  sistem  dilakukan  dengan menggunakan uji black box , dimana pengujian ini digunakan untuk melihat apakah fungsional sudah berjalan sesuai dengan analisis dan perancangan  yang sudah dilakukan [23],[24]. Adapun daftar uji  untuk pengujian
dari sistem dapat dilihat pada tabel 5. Dari tabel 5, pengujian dilakukan disetiap item uji dengan menggunakan data benar dan data salah.

## T
ABEL 5

## D
ATA P ENGUJIAN Item Uji Detail Pengujian Login Verifikasi username dan password Mengelola data vitamin Tambah data Mengubah data Menghapus data Mencari data Melihat detail data Prediksi jumlah kebutuhan vitamin Melakukan prediksi Laporan Hasil Prediksi Mencetak laporan data prediksi
Tabel 6 memperlihatkan hasil perbandingan  kebutuhan data real  dengan prediksi   kebutuhan dengan menggunakan  fuzzy  mamdani  untuk  desa  dampit    tidaklah  jauh  berbeda,  dengan  nilai  kesalahan    rata-rata (MAPE) 7.43% dan mendapatkan nilai rata-rata  akurasi  91.66% . Data keseluruhan dari enam (6) desa yang telah diprediksi dapat dilihat tabel 7, dimana pada tabel 7 tersebut  hasil keseluruhan desa yang telah diprediksi mendapatkan  presentase  nilai  tertinggi  dengan  rata-rata  akurasi  97.93%  dengan  MAPE  sekecil  2.07%    dan untuk hasil terendah mendapatkan presentase nilai dengan rata-rata akurasi 92.57% dengan MAPE 7.43%. Dari data  tersebut  disimpulkan  bahwa  hasil  perhitungan  fuzzy  dapat  digunakan    untuk    memperkirakan  jumlah kebutuhan vitamin  A untuk setiap desa.
T ABEL 7
H ASIL P REDIKSI S ELURUH D ESA DI P USKESMAS S AWAH L EGA K ABUPATEN B ANDUNG Nama desa MAPE Rata-rata Akurasi Nagrok 2.07% 97.93% Margaasih 2.77% 97.23% BBK Peuteuy 2.21% 97.79% Narawita 3.25% 96.75% Tanjung Wangi 3.81% 96.19% Dampit 7.43% 92.57%

## Implementasi Sistem
Berdasarkan hasil analisis kebutuhan fungsional yang telah dibuat beberapa contoh implementasi dari sistem  yang  dibuat  dapat  dilihat  pada  gambar  3  sampai  dengan  5.  Gambar  3  merupakan  tampilan  dari dashboard sistem setelah pengguna berhasil melakukan login ke sistem. Teknik dashboard digunakan untuk membantu  pengguna  membuat  keputusan  yang  tepat  dan  cepat  berdasarkan  data  yang  tersedia.  Halaman
T ABEL 6 H ASIL PREDIKSI UNTUK D ESA D AMPIT Periode Persediaan Permintaan Kebutuhan (real) Prediksi Logika Fuzzy Selisih Akurasi 2019-07 138 253 176 149 27 84.66% 2019-08 105 192 128 115 13 89.84% 2019-09 105 190 124 113 11 91.13% 2019-10 107 196 136 124 12 91.18% 2019-11 48 88 112 112 0 100% 2019-12 92 169 122 132 10 91.80% 2020-01 128 146 131 127 4 96.95% 2020-02 96 127 124 135 11 91.13% 2020-03 78 134 127 135 8 93.70% 2020-04 80 130 134 135 1 99.25%
dashboard menampilkan data kebutuhan vitamin A, dapat dilihat pada gambar 3. Gambar 3 memperlihatkan pengguna dapat melakukan pengolahan data tambah, edit, dan hapus.
Gambar 3.Tampilan Dashboard
Gambar 4 menunjukan tampilan untuk proses penambahan data, dimana pengguna menambahkan data vitamin dengan memasukan periode, nama desa, persediaan, permintaan bahkan kebutuhan jika telah diketahui.
Hasil prediksi kebutuhan vitamin A di setiap desa pada periode tertentu dapat dilihat pada Gambar 5, dan data tersebut dapat dicetak sebagai laporan kebutuhan vitamin A untuk balita di Pukesmas Sawah Lega Kabupaten Bandung. Laporan tersebut memuat data-data antara lain periode, stok, jumlah permintaan, kebutuhan, prediksi kebutuhan, selisih, dan akurasi.
Gambar 5. Tampilan Hasil Prediksi

## Hasil Pengujian Sistem
Teknik  pengujian  yang  digunakan  terhadap  sistem  yang  telah  dibangun  adalah  menggunakan  teknik pengujian alpha .  Pengujian alpha dilakukan  agar  sistem  yang  dibangun  atau  dikembangkan  terhindar  dari kegagalan penggunaan. Pengujian alpha terhadap fungsionalitas-fungsionalitas yang ada pada sistem prediksi kebutuhan  vitamin  A  untuk  balita  di  Pukesmas  Sawah  Lega  Kabupaten  Bandung  dilakukan  secara  internal sebelum diimplementasikan ke pengguna. Fungsionalitas yang diuji terdiri dari fungsionalitas pengolahan data vitamin,  fungsionalitas  laporan  hasil  prediksi,  fungsionalitas  prediksi  kebutuhan  vitamin  dan  fungsionalitas login  user.  Hasil  pengujian alpha terhadap  sistem  yang  dibangun  dapat  dilihat  pada  tabel  8.  Pengujian dilakukan dengan menguji data benar dan data salah.
T ABEL 8
H ASIL PENGUJIAN SISTEM
Item Uji Detail Pengujian Jenis Pengujian Pengolahan Data Vitamin Tambah data input valid Mengubah data input yang dipilih valid Menghapus data input yang dipilih valid Mencari data input yang dipilih valid Melihat detail data yang sudah / belum diprediksi valid Laporan Hasil Prediksi Mencetak Laporan data  prediksi valid menampilkan MAPE valid Prediksi Kebutuhan Vitamin Melakukan proses prediksi valid Login user Verifikasi Id dan Password valid
Dari tabel 7 menunjukkan bahwa sistem yang telah dibangun untuk menentukan prediksi jumlah kebutuhan vitamin  A  menggunakan  metode  fuzzy  mamdani  didapat  hasil  9  item  uji  yang  valid  dari  9  item  pengujian sehingga dapat dinyatakan sistem ini mendapat persentase penilaian 100% dengan data uji yang ada.
Selain dilakukan pengujian terhadap fungsional sistem, pengujian juga dilakukan terhadap pengguna sistem. Teknik yang digunakan terhadap pengguna sistem adalah wawancara dengan pihak yang terkait untuk memproses system prediksi jumlah kebutuhan vitamin. Hasil wawancara yang dilakukan, menyatakan bahwa sistem  yang  dibangun  cukup  memudahkan  dalam  pengolahan  data  dan  memudahkan  dalam  pembuatan laporan. Selain itu dapat  membantu juga dalam memprediksi kebutuhan vitamin A per desa yang ada di bawah lingkungan Pukesmas Sawah Lega Kabupaten Bandung pada periode tertentu .

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  didapat  hasil  prediksi  yaitu  nilai  rata-rata  akurasi tertinggi 97.93% dengan MAPE sekecil 2.07%, dan nilai rata-rata akurasi terendah 91.66% dengan MAPE sekecil 7.34% , yang berarti prediksi menggunakan fuzzy sangat bagus karena nilai MAPE atau kesalahan dibawah 10%, dan untuk hasil pengujian sistem didapat 100% fungsional yang ada disistem sudah berjalan dengan  baik  sesuai  dengan  analisisi  kebutuhan  yang  dibuat.  Sistem  yang  dibangun  dapat  memberikan informasi mengenai prediksi kebutuhan vitamin A setiap periodenya untuk masing-masing desa yang berada di bawah lingkungan Puskesmas Sawah Lega Kabupaten Bandung, dimana hasil yang diperoleh mendekati nilai  kebutuhan  vitamin  A  sebenarnya  (aktual)  sehingga  antara  permintaan  dengan  yang  dibutuhkan selisihnya tidak terlalu besar hanya sekitar 8,1%.

## U CAPA N T ERIMA K ASIH
Penulis berterima kasih kepada Universitas Komputer Indonesia dan Pukesmas Sawah Lega Kabupaten Bandung atas dukungan dalam menyelesaikan penelitian ini, serta tak lupa terima kasih juga kepada teman- teman sejawat yang ada di lingkungan program studi Sistem Komputer dan program studi Teknik Informatika yang telah memberi semangat dan dukungannya sehingga terselesaikannya penelitian dan penulisan jurnal ini.
D AFTAR P USTAKA
[1] K.  Lidia,  “Peningkatan  Kesehatan  dengan  Suplemen  dan  Gizi  Seimbang  di  Era  Pandemi  Covid- 19,” Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Undana , 14 (2), 63-68, 2020
[2] G.  Virgo,    “Faktor-Faktor  Yang  Berhubungan  Pemberian  Vitamin  A  Pada  Balita  Di  Posyandu  Desa Beringin Lestari Wilayah Kerja Puskesmas Tapung Hilir 1 Kabupaten Kampar Tahun 2018,” Ners , vol. 4, no. 1, pp. 35–52, 2020
[3] P. D.  Kusumanti  and  N.  Setyorini,  “Hubungan Tingkat  Pengetahuan  Ibu  Tentang  Vitamin  A  Dengan Ketepatan Dalam Pemberian Vitamin A Pada Balita Di Wilayah Kerja Puskesmas Sruwohrejo Kecamatan Butuh Kabupaten Purworejo,” Komun. Kesehat. , vol. 9, no. 2, pp. 29–37, 2018
[4] F.  S.  D.  Arianto,  &  P.  Noviyanti,  “Prediksi  kasus  COVID-19  di  Indonesia  menggunakan  metode backpropagation dan fuzzy Tsukamoto,” JurTI (Jurnal Teknologi Informasi) , 4 (1), 120-127, 2020
[5] S. Nurhayati and I. Immanudin,  “Penerapan Logika Fuzzy Mamdani Untuk Prediksi Pengadaan Peralatan Rumah Tangga Rumah Sakit,” Komputika  J. Sist. Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 81–87. 2019
[6] C. P. P. Maibang and A. M. Husein, “Prediksi Jumlah Produksi Palm Oil Menggunakan Fuzzy Inference Sistem Mamdani,” Teknol. dan Ilmu Komput. Prima , vol. 2, no. 2, p. 19, 2019
[7] I. Nabillah & I. Ranggadara, “Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut”. Journal of Information System . vol. 5, no. 2, 250-255, 2020
[8] A. Hajjah & Y. N. Marlim,  “Analisis Error Terhadap Peramalan Data Penjualan,” Techno.COM , vol. 20, no. 1, 1-9, 2021
[9] A.  D.  W.  Sumari,  R.  Y.  A  .  Pratama,  &  O.D.  Triswidrananta,  “Sistem  Prediksi  Tingkat  Kriminalitas Menggunakan  Metode  Triple  Exponential  Smoothing:  Studi  Kasus  Pada  Polres  Kabupaten Probolinggo,” Jurnal Teknik Informatika Vol , 13 (2), 171, 2020
[10] B  Santoso,  A.I.S.Aziz,  dan  Zohrahayaty,  “Machine  Learning  &  Reasoning  Fuzzy  Logic  Algoritma, Manual, Matlab, & Rapid Miner“, Deepublish, hal.3, ISBN: 9786230206726, 6230206722, 2020
[11] A. Ikhwan, M.  Badri, M. Andriani, & N. Saragih, “Analisis Tingkat Kepuasan Pelanggan Menggunakan Fuzzy  Mamdani  (Studi  Kasus:  Busrain  Bakery)”. Jurnal  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manajemen Informatika dan Komputer) , 18 (2), 147-153, 2019
[12] V.  M.  Nasution,  G.  Prakarsa,  “Optimasi  Produksi  Barang  Menggunakan  Logika  Fuzzy  Metode Mamdani”. Jurnal Media Informatika Budidarma , 4 (1), 129-135, 2020
[13] Yulmaini, “Logika Fuzzy – Studi Kasus & Penyelesaian Menggunakan Microsoft Excel dan Matlab”, Penerbit Andi Offset: Yogyakarta, hal. 39, 2018
[14] W.  Anissudin,  Y.  Arkeman,  I.  Hermadi,  &  S.  Sjaf,  “Design  a  fuzzy  inference  system  to  determining superior commodities for create a village medium-term development plan,” In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 335, No. 1, p. 012004). IOP Publishing, 2019
[15] E.P.  Sari,  S.  Setyaningsih,  &  H.  Wijayanti,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani  Dalam  Menentukan Tingkat  Keberhasilan  Mengajar  Berdasarkan  Motivasi,  Kompetensi  Pedagogik,  Dan  Capaian Mahasiswa,” Interval Jurnal Ilmiah Matematika , 1 (2), 40-49, 2021
[16] M.  Muntahanah,  S.  Handayani,  &  L.  Lidia,    “Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani  Penentuan  Strategi Belajar Siswa Pada Persiapan Ujian Nasional Berbasis Komputer (UNBK),” Pseudocode , 8 (2), 108-117, 2021
[17] L. Santya, M. Miftah, V. Mandala, S. Saepudin, & D. Gustian, “Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Untuk Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Produksi Lantak Si Jimat,” Jurnal Rekayasa Teknologi Nusa Putra , 4 (4), 2019
[18] Suendri,    “Implementasi  Diagram  UML  (Unified  Modelling  Language)  Pada  Perancangan  Sistem Informasi Remunerasi Dosen Dengan Database Oracle (Studi Kasus: UIN Sumatera Utara Medan),” J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 3, no. 1, 2018
[19] E. Affandi and T. Syahputra, “Pemodelan Uml Manajeman Sistem Inventory,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 1, no. 2, 2018
[20] M.D.B.  Barus,  &  F.S.  Thahirah,  “Sistem  Forecasting  Perencanaan  Produksi  Dengan  Metode  Single Eksponensial  Smoothing  Pada  Pt.  Food  Beverages  Indonesia,” Nusantara:  Jurnal  Ilmu  Pengetahuan Sosial , 9 (3), 909-920, 2022
[21] F.  Liantoni,  &  A.  Agusti,  “Forecasting bitcoin using double  exponential smoothing  method based on mean absolute percentage error. JOIV: International Journal on Informatics Visualization , 4 (2), 91-95, 2020
[22] A. Krisma, M. Azhari, & P. P. Widagdo,  “Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing Dan Triple Exponential Smoothing Dalam Parameter Tingkat Error Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Means Absolute Deviation (MAD)”. In Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 4, no. 2, 2019
[23] S. Masripah, & L. Ramayanti “Penerapan Pengujian Alpha Dan Beta Pada Aplikasi Penerimaan Siswa Baru”. Jurnal Swabumi , 8 (1), 100-105, 2020
[24] A. Rosano, "Pengujian Alpha dan Beta pada Pengembangan Sistem Internet Banking (Ibank) PT Bank Mega, Tbk." REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer 3.2, 34-40, 2019