## PENERAPAN METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK PREDIKSI PENJUALAN BERBASIS WEB PADA TOKO GROSIR 3 RODA SENGKALING
Rodiza Ayuni Forin Saputri
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia rodisaafs@gmail.com

## ABSTRAK
Pemenuhan akan kebutuhan pelanggan perlu diperhatikan sebab berpengaruh terhadap laba atau rugi toko. Permintaan konsumen yang tidak menentu seiring dengan kebutuhan rumah tangga yang makin tinggi. Selain itu penumpukan  stok  dikarenakan  tidak  tahu  untung  atau  tidaknya  pada  bulan  kemarin  juga  menjadi  kendala lainnya.  Jika  kita  sudah  mengetahui  berapa  jumlah  produk  yang  akan  terjual,  maka  kita  tidak  perlu  bingung untuk membeli stok untuk penjualan yang akan datang
Aplikasi prediksi penjualan barang berbasis web mengunakan metode Fuzzy Time Series ini akan menjadi solusi untuk membantu para pelaku bisnis seperti toko grosir agar dapat memberikan solusi dalam hal mengatasi masalah pemenuhah kebutuhan stok barang agar tidak terjadi penumpukan stok. Aplikasi ini direncanakan akan disematkan  pada  perangkat  komputer  yang  sudah  dimiliki  oleh  toko  penjualan,  karena  akhir-akhir  ini,  hampir seluruh toko grosir sudah menggunakan perangkat komputer untuk melakukan transaksi penjualan barang.
Hasil  perhitungan  akurasi  keakuratan  metode  Fuzzy  Time  Series  berdasarkan  data  penjualan  dari  bulan Februari  2017  sampai  September  2018  baik  melalui  simulasi  program  dan  manual.  Nilai  akurasi  keakuratan sebesar  99,3%.  Serta  aplikasi  menyediakan  informasi  tentang  hasil  penjualan  barang  setiap  barang.  Dengan adanya aplikasi diharapkan pengguna dapat meminimalisir penumpukan stok barang setiap bulannya.
Kata kunci :  Prediksi Penjualan, Fuzzy Time Series, Toko Grosir, Web

## 1. PENDAHULUAN
Toko  Grosir  3  Roda  Sengkaling  merupakan salah  satu  toko  yang  menyediakan  berbagai  barang kebutuhan rumah tangga. Pemenuhan akan kebutuhan pelanggan  perlu  diperhatikan  sebab  berpengaruh terhadap  laba  atau  rugi  toko.  Permintaan  konsumen yang tidak menentu seiring dengan kebutuhan rumah tangga  yang  makin  tinggi.  Makin  tinggi  permintaan konsumen,  makin  tinggi  pula  penjualan  yang dilakukan  oleh  toko  tersebut.  Kelebihan  1  sisi  stok ataupun kekurangan sering juga menjadi permasalahan  pada  Toko  Grosir  3  Roda  Sengkaling, sehingga  tidak  diketahuinya  barang  sedang  ada  atau kosong baru dilakukan pengecekan stok barang.
Selain  itu  saat  ini  pengarsipan  data  penjualan dan  pembelian  Toko  Grosir  3  Roda  masih  dilakukan secara  manual  dengan  cara  dituliskan  dalam  buku arsip,  yang  cukup  memakan  waktu  dalam  penulisan juga  menjadi  kendala  dalam  perhitungan  laba  dan rugi Toko Grosir 3 Roda. Selain itu penumpukan stok dikarenakan  tidak  tahu  untung  atau  tidaknya  pada bulan kemarin juga menjadi kendala lainnya. Jika kita sudah  mengetahui  berapa  jumlah  produk  yang  akan terjual, maka kita tidak perlu bingung untuk membeli stok untuk penjualan yang akan datang.
Dari permasalahan tersebut, digunakanlah metode  Fuzzy  Time  Series  untuk  prediksi  penjualan pada  Toko  Grosir  3  Roda  Sengkaling  dengan  masa periode  setiap  bulan  dari  Bulan  Januari  2017  – September  2018.  Menggunakan  sistem  peramalan
berbasis Web PHP Native agar lebih tepat dan akurat dalam melakukan perhitungan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terkait Peramalan Penjualan
Menurut  penelitian  Inti  Sariani  Jianta  Djie dengan  judul  “Analisa  Peramalan  Penjualan  dan Penggunaan  Metode  Linear  Programming  dan Decision  Tree  Guna  Men`goptimalkan  Keuntungan Pada  PT.  Primajaya  Pantes  Garment”,  minat konsumen terhadap fashion makin tinggi. Permintaan konsumen  yang  tidak  menentu  seiring  dengan pergantian  tren  fashion  yang  berubah  dengan  cepat. PT Primajaya Panter Garment mengalami permasalahan, yaitu permintaan produk yang bervariasi  tiap  bulannya  sehingga  perusahaan  sulit menentukan  berapa  jumlah  produksi  yang  tepat sehingga  terjadi  kesulitan  dalam  memproyeksikan laba  perusahaan.  Maka  digunakanlah  metode  Linear Programming  dan  Pohon  Keputusan  pada  data penjualan dari PT Primajaya Pantes Garment periode Januari  2012  –  Desember  2012.  Dengan  perhitungan menggunakan  metode  Linear  Programming,  laba maksimal  yang  dapat  dicapai  perusahaan  pada periode  berikutnya  adalah  sebesar  Rp157.089.900,00 dengan  memproduksi  1065  lembar  polo  shirt  pria, 579  lembar  polo  shirt  wanita,  dan  293  lembar  polo shirt anak-anak. Selain itu, terdapat slack pada bahan baku  kain  sebesar  703,6567  m2  dan  pada  jam  kerja tenaga  kerja  sebesar  4223,6617  jam.  Dengan menganalisis  2  alternatif  yang  dapat  menjadi  bahan
pertimbangan  perusahaan  dengan  menggunakan pohon  keputusan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa perusahaan  sebaiknya  memilih  alternatif  B2,  yaitu meningkatkan kapasitas produksi.[2]
Menurut  Henny  Yulius,  dkk  pada  penelitiannya yang  berjudul  “Peramalan  Penjualan  Pada  Usaha Kecil  Menengah  (UKM)  Roti  Sania  Dengan Menggunakan Program POM  QM”,  Terjadi penumpukan  stok  atau  kekurangan  stok,  kesalahan peramalan  persedian  bahan  baku  dan  permintaan dalam proses produksi pada pabrik roti SANIA. Maka digunakanlah  metode  Moving  Average,  Metode Konstan  dan  Exponential  Smooting  (ES)  pada peramalan permintaan barang roti SANIA. Dari hasil pengolahan  data  yang  menggunakan  POM  Win  3 dengan  metode  Moving  Average  (MA)  diperoleh hasil  peramalan  produksi  periode  selanjutnya  yaitu 1.893.380/buah  dengan  metode  (WMA)  Weighted Moving  Average  2  diperoleh  hasil  peramalan produksi periode selanjutnya sebanyak 1.893.380/buah. Peramalan untuk periode selanjutnya akan  diramalkan  mengalami  penstabilan  jumlah permintaan  karena  dapat  terlihat  pada  grafik permintaan.[3]
Menurut Alfian Nurlifa, dkk tentang penelitiannya  yang  berjudul  “Sistem  Peramalan Jumlah  Penjualan  Menggunakan  Metode  Moving Average  Pada  Rumah  Jilbab  Zaky”,  Bentuk  laporan yang masih manual dan kesalahan dalam pengambilan  keputusan  terutama  untuk  menambaj atau  mengurai beberapa stok barang, serta penentuan jumlah  penjualan  barang  yang  akan  datang  pada Rumah  Jilbab  Zaky.  Metode  Moving  Average Forecasting digunakan jika data masa lalu merupakan data  yang  tidak  memiliki  unsur  trend  atau  faktor musiman. Data yang digunakan pada penelitian tahun 2011  terdapat  22  kategori.  Hasil  peramalan  untuk bulan Juni tahun 2011, kategori Karimun sebanyak 29 jilbab,  dan  paris  sebanyak  22  jilbab.  Peramalan moving average membutuhkan data yang lengkap dan mempunyai pola data stationer.[1]

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

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

## 2.3. MySQL
MySQL  merupakan  database  engine  atau server  database  yang  mendukung  bahasa  database pencarian  SQL.  MySQL  adalah  sebuah  perangkat
lunak sistem manajemen basis data SQL atau DBMS yang  multithread,  multi-user.  MySQL  AB  membuat MySQL  tersedia  sebagai  perangkat  lunak  gratis dibawah lisensi GNU General Public License (GPL), tetapi mereka juga menjual dibawah lisensi komersial untuk  kasus-kasus  dimana  penggunaannya  tidak cocok dengan penggunaan GPL.
MySQL  sebenarnya  merupakan  turunan  salah satu  konsep  utama  dalam  database  sejak  lama,  yaitu SQL  (Structured  Query  Language).  SQL  adalah sebuah  konsep  pengoperasian  database,  terutama untuk  pemilihan  atau  seleksi  dan  pemasukan  data, yang  memungkinkan  pengoperasian  data  dikerjakan dengan  mudah  dan  cepat  secara  otomatis.  Keandalan suatu  sistem  database  (DBMS)  dapat  diketahui  dari cara  kerja  optimizer-nya  dalam  melakukan  proses perintah-perintah SQL, yang dibuat oleh user maupun program-program  aplikasinya.  Sebagai  database server,  MySQL  dapat  dikatakan  lebih  unggul dibandingkan  database  server  lainnya  dalam  query data.
3. METODE PENELITIAN `
3.1 Blok Diagram Sistem
Dalam system prediksi penjualan yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode  Fuzzy  Time  Series  yang  diaplikasikan  pada perhitungan nilai prediksi .

## Gambar 1. Blok diagram sistem
Dari blok diagram tersebut menunjukkan bahwa Admin  /  Pemilik  toko  membuka  browser  dan membuka  sistem  Prediksi  Penjualan  Pada  Toko Grosir 3 Roda, lalu admin    memilih bulan dan tahun yang  akan  dilakukan  perhitungan  prediksi  penjualan lalu akan ditampilkan hasil prediksi.
3.2 Flowchart System

## 1. Flowchart User
Gambar 2. Flowchart User
Pada  sistem  ini  dimulai  dengan  user  dapat  melihat data  penjualan  dan  grafik  penjualan.  Kemudian  admin melakukan  input  data  penjualan  dan  data  barang. Selanjutnya admin bisa melihat hasil perhitungan prediksi penjualan barang per bulan.

## 2. Flowchart Admin
Gambar 3. Flowchart Admin
Pada  sistem  ini  dimulai  dengan  admin  dapat menambahkan  data  penjualan.  Kemudian  dapat  merubah data  penjualan  jika  terjadi  kesalahan  input.  Selanjutnya admin  bisa  melihat  hasil  perhitungan  prediksi  penjualan barang per bulan.

## 3. Flowchart Fuzzy Time Series
Gambar 4. Flowchart User

## 3.3 Fuzzy Time Series
Berikut  adalah  contoh  langkah  -  langkah perhitungan metode Fuzzy Time Series. Dengan data penjualan di Toko Grosir 3 Roda Sengkaling periode bulan Januari 2017 - September 2018.
Langkah  1. Memasukkan  data  yang  akan  diprediksi dengan  metode  Fuzzy  Time  Series.  Data  aktual penjualan  Agar  -  agar  Swallow  dari  bulan  Januari 2018 - September 2018 ditunjukkan pada tabel 3.1.
Tahun Bulan Data Aktual 2017 Januari 198 2017 Februari 186 2017 Maret 200 2017 April 195 2017 Mei 189 2017 Juni 201 2017 Juli 187 2017 Agustus 189 2017 September 192 2017 Oktober 203 2017 November 201 2017 Desember 203 2018 Januari 203 2018 Februari 198 2018 Maret 195 2018 April 197 2018 Mei 203 2018 Juni 187 2018 Juli 182 2018 Agustus 200 2018 September 186
Langkah  2. Membagi  himpunan  semesta  U  = [Dmin,Dmax]  menjadi sejumlah interval  yaitu u1,u2, ...  ,  um,  menggunakan  metode  berbasis  rata-rata dengan penerapan algoritma sebagai berikut :
1. Mencari  selisih  absolute  antar  data  time  series diperoleh nilai 12, 14, 5, 6, 12, 14, 2, 3, 11, 2, 2, 0, 5, 3, 2, 6, 16, 5, 18, 14. Maka bisa diketahui bahwa rata – rata data selisih adalah 7,6.
2. Jika  nilai  7,6  dibagi  dua  maka  diperoleh  nilai 3,8 yang jika dirujuk pada table 3,2 maka basis interval yang digunakan yaitu 1.
3. Kemudian nilai 3,2 dibulatkan berdasarkan basis sehingga  diperoleh  nilai  1  sebagai  panjang interval efektif.
Jangkauan Basis 0.1 – 1.0 0.1 1.1 – 10 1 11 – 100 10 101 – 1000 100
Dan Jika 1 digunakan sebagai panjang interval untuk membagi himpunan semesta (U), maka jumlah interval dapat diperoleh dari hasil bagi jangkauan interval, 203 (nilai maksimum) dikurangi 182 (nilai minimum) adalah 21. Kemudian 21 dibagi 1 diperoleh nilai 21. Range interval tertera pada tabel
3.3Interval U1 = [ 182 , 183 ] U2 = [ 183.1 , 184 ]
U3 = [ 184.1, 185 ] U4 = [ 185.1, 186 ] U5 = [ 186.1, 187 ] U6 = [ 187.1, 188 ] U7 = [ 188.1, 189 ] U8 = [ 189.1, 190 ] U9 = [ 190.1, 191 ] U10 = [ 191.1, 192 ] U11 = [ 192.1, 193 ] U12 = [ 193.1, 194 ] U13 = [ 194.1, 195 ] U14 = [ 195.1, 196 ] U15 = [ 196.1, 197 ] U16 = [ 197.1, 198 ] U17 = [ 198.1, 199 ] U18 = [ 199.1, 200 ] U19 = [ 200.1, 201 ] U20 = [ 201.1, 202 ] U21 = [ 202.1, 203 ]
Langkah  3. Terbentuklah  A1,  A2,  ...  ,  Ak  menjadi suatu  himpunan  fuzzy  yang  variabel  linguistiknya ditentukan sesuai dengan keadaan semesta. Himpunan fuzzy Ai menunjukkan derajat keanggotaan dari uj. Adapun data aktual yang telah di fuzzifikasi ditampilkan pada tabel 3.4.
Tahun Bulan Data Aktual Fuzzifikasi 2017 Januari 198 A16 2017 February 186 A4 2017 Maret 200 A18 2017 April 195 A13 2017 Mei 189 A7 2017 Juni 201 A19 2017 Juli 187 A5 2017 Agustus 189 A7 2017 Septermber 192 A10 2017 Oktober 203 A21 2017 November 201 A19 2017 Desember 203 A21 2018 Januari 203 A21 2018 February 198 A16 2018 Maret 195 A13 2018 April 197 A15 2018 Mei 203 A21 2018 Juni 187 A5 2018 Juli 182 A1 2018 Agustus 200 A18 2018 Septermber 186 A4
Langkah 4. Menentukan fuzzy logical relationship. Dari  tabel  3.4  maka  bisa  diperoleh  fuzzy  logical relationship  Aj  Ak  berarti  jika  nilai  enrollment pada  tahun  i  adalah  Aj  maka  pada  tahun  i+1  adalah Ak.  Aj  sebagai  sisi  kiri  relationship  disebut  current state  dan  Ak  sebagai  sisi  kanan  relationship  disebut sebagai  next  state.  Dan  jika  terjadi  perulangan hubungan  maka  tetap  dihitung  sekali.  Adapun  tabel
fuzzy logical relationship ditunjukkan pada Tabel 3.5 berikut :

## Fuzzy Logical Relationship (FLR)
A16  A4 A19  A5 A19  A21 A15  A21 A4  A18 A5  A7 A21  A21 A21  A5 A18  A13 A7  A10 A21  A16 A5  A1 A13  A7 A10  A21 A16  A13 A1  A18 A7  A19 A21  A19 A13  A15 A18  A4
Langkah 5. Membagi fuzzy logical relationship yang telah diperoleh menjadi beberapa bagian berdasarkan sisi kiri (current state). Sebagaimana tabel 3.5 maka kita peroleh tujuh fuzzy logical relationship group ditunjukkan pada tabel 3.6 berikut ini  :

## Fuzzy Logical Relation Group (FLRG)
Group 1 A1  A18 Group 2 A4  A18
Group 3 A5  A1, A7
Group 4 A7  A10, A19
Group 5 A10  A21
Group 6 A13  A7, A15
Group 7 A15  A21
Group 8 A16  A4, A13
Group 9 A18  A13, A4
Group 10 A19  A5, A21
Group 11 A21  A5, A16, A19, A21
Langkah 6. Melakukan perhitungan prediksi atau defuzzifikasi berdasarkan FLRG yang telah dibentuk menggunakan beberapa prinsip berikut : 1. Jika  hasil  fuzzifikasi  enrollment  pada  tahun  i adalah  Aj  dan  hanya  ada  satu  fuzzy  logical relationship pada fuzzy logical relationship group yaitu  dengan  posisi  current  state  adalah  Aj sebagaimana rumusan berikut : Aj  Ak. Dimana Aj  dan  Ak  adalah  himpunan  fuzzy  dan  nilai maksimum  keanggotaan  fuzzy-nya  terdapat  pada interval  uk,  dan  midpoint  (nilai  tengah)  dari  uk adalah  mk.  Maka  hasil  prediksi  untuk  tahun  i+1 adalah mk.
2. Jika  hasil  fuzzifikasi  enrollment  pada  tahun  i adalah  Aj  dan  terdapat  beberapa  fuzzy  logical relationship  dengan  current  state  adalah  Aj  yang ditunjukkan  juga  pada  fuzzy  logical  relationship group yang telah dibentuk sebekumnya. Sebagaimana  rumusan  berikut  :  Aj  Ak1,  Ak2,
...,  Akp.  Dimana  Aj,  Ak1,  Ak2,  ...  ,  Akp  adalah himpunan-himpunan  fuzzy  dan  nilai  keanggotaan maksimum  dari  Ak1,  Ak2,  ...  ,  Akp  terjadi  pada interval u1, u2, ...,up dan nilai tengah dari u1, u2, ...,  up  adalah  m1,  m2,  ...,  mp  maka  nilai  hasil prediksi untuk tahun i+1 dirumuskan (m1, m2, ..., mp)/p.
3. Jika  hasil  fuzzifikasi  enrollment  pada  tahun  i adalah Aj dan tidak ada sama sekali fuzzy logical relationship  dengan  current  state  berupa  Aj dimana nilai keanggotan maksimum dari
himpunan  fuzzy  Aj  terjadi  pada  interval  uj  dan nilai tengah uj adalah mj, maka nilai hasil prediksi untuk tahun i+1 adalah mj.
Untuk mempermudah proses prediksi maka bisa dihitung  terlebih  dahulu  semua  nilai  yang  mungkin dari  hasil  fuzzifikasi  untuk  masing-masing  grup berdasarkan tabel 3.6.
Untuk  grup  dengan  current  state  A1  A18 maka  hasil  defuzzifikasi  prediksinya  adalah  m2  = 199,55 = 200.
Untuk  grup  dengan  current  state  A7  A10  , A19  maka  hasil  defuzzifikasi  prediksinya  adalah (m9+m6)/2  =  (191,55+200,55)/2  =  196.  Dan seterusnya  untuk  grup  yang  lain  sebagaimana dirangkum pada tabel 3.7.
Current State Forecasted A1  200 A4  200 A5  186 A7  196 A10  203 A13  193 A15  203 A16  190 A18  190 A19  195 A21  197
Berdasarkan hasil defuzzifikasi tiap grup maka dilakukan proses prediksi untuk tiap data yang ada, sebagaimana ditampilkan pada tabel 3.8 berikut :
Tahun Bulan Data Aktual Fuzzifikasi 2017 Januari 198 - 2017 February 186 195 2017 Maret 200 193 2017 April 195 196 2017 Mei 189 195 2017 Juni 201 186 2017 Juli 187 196 2017 Agustus 189 203 2017 Septermber 192 197 2017 Oktober 203 195 2017 November 201 197 2017 Desember 203 197 2018 Januari 203 190 2018 February 198 193 2018 Maret 195 203 2018 April 197 197 2018 Mei 203 186 2018 Juni 187 200 2018 Juli 182 195 2018 Agustus 200 200 2018 Septermber 186 200 2018 Oktober - 196

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi
Tahap  implementasi  merupakan  tahapan  penerapan rancangan  aplikasi  ke  dalam  bentuk  nyata,  yaitu  berupa aplikasi  yang  berjalan  pada  platform  web.  Berikut tampilan hasil yang ada pada sistem.
Gambar 5. Halaman beranda user
Halaman awal dari aplikasi ini merupakan tampilan halaman  grafik  data  penjualan  barang.  Pada  tampilan awal aplikasi ini dijelaskan seperti pada Gambar 5.
Gambar 6. Halaman list data barang
Halaman  list  data  barang  digunakan  untuk menampilkan  nama  barang  beserta quantity penjualan barang. Halaman list data barang seperti pada Gambar 6.
Gambar 7. Halaman unggah data barang
Pada  halaman  unggah  data  barang  merupakan halaman  yang  digunakan  untuk  mengunggah  data barang  berupa  data  dari  excel.  Tampilan  tersebut seperti dijelaskan pada Gambar 7.
Gambar 8. Halaman Kontrol Data
Pada  halaman  kontrol  data  ini  digunakan  untuk melihat detail penjualan secara lengkap berdasarkan nama barang yang dipilih.. Adapun halaman kontrol data barang seperti dijelaskan pada Gambar 8.
Gambar 9. Halaman Detail Barang
Pada  halaman  detail  barang  terdapat  informasi lengkap  data  penjualan  barang  sesuai  nama  barang  yang dipilih.  Adapun  halaman  detail  barang  seperti  dijelaskan pada Gambar 9.
Gambar 10. Halaman Prediksi Penjualan
Pada  halaman  prediksi  penjualan  ini  digunakan untuk  memprediksi  penjualan  barang  berdasarkan  nama barang,  bulan  dan  tahun  yang  akan  diprediksi.  Adapun halaman  prediksi  penjualan  seperti  dijelaskan  pada Gambar 10.

## 4.2 Pengujian
1. Pengujian Fungsionalitas Menu Website
Pada  tahap  pengujian  aplikasi  dilakukan  dengan menggunakan 2 browser yaitu Google Chrome 70.0.3 dan Mozilla  Firefox  61.0.2.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  fungsional  aplikasi  berbasis  web.  Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Tabel Pengujian Browser
Hak Akses Fungsi GC MF User Halaman Beranda   Grafik Data Penjualan   Halaman Upload Data   Tombol Tampil Grafik   Halaman Login   Tombol Login   Admin  Halaman Beranda   Halaman Input Data   Halaman Kontrol Data   Halaman Detail Data   Halaman Edit Data   Halaman Prediksi Penjualan   Tombol Input Data   Tombol Detail Data   Tombol Edit Data   Tombol Prediksi Penjualan  

## 2. Pengujian Kepuasan Pengguna
Pada  pengujian  kepuasan  pengguna,  pengujian dilakukan secara objektif dimana aplikasi diuji secara langsung,  yaitu  dengan  membuat  kuisioner  yang ditujukan kepada pengguna aplikasi prediksi penjualan.  Kuisioner  disebar  kepada  20  orang pengguna.  Hasil  pengujian  kepuasan  pengguna ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Pengujian Kepuasan Pengguna
Pertanyaan Jawaban Persentase Ba ik Cuk up Kur ang B C K Hasil 12 8 - 60% 40% -
prediksi Fungsionali tas fitur 16 4 - 80% 20% - Tampilan aplikasi 10 8 2 50% 40% 10% Kemudahan penggunaan aplikasi 11 8 1 55% 40% 5% Total 49 28 3 61,25% 35%  3,75%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisa dan  pengujian yang telah dilakukan,  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil prosentase selisih prediksi masih besar.
2. Perhitungan prediksi penjualan sudah sesuai dengan perhitungan metode yang digunakan.
3. Sudah  bisa  berjalan  dengan  lancar  pada  browser Google Chrome 70.0.2 dan Mozilla Firefox 61.0.2

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

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alfian  Nurlifa,  S.  K.  (2017).  Sistem  Peramalan Jumlah  Penjualan  Menggunakan  Metode  Moving Average Pada Rumah Jilbab Zaky. Sistem Peramalan Jumlah Penjualan.
[2] Djie,  I.  S.  (T.Thn.).  Analisis  Peramalan  Penjualan Dan  Penggunaan  Metode  Linear  Programming  Dan Decision  Tree  Guna  Mengoptimalkan  Keuntungan Pada  Pt  Primajaya  Pantes  Garment.  Analisis Peramalan Penjualan.
[3] Henny  Yulius,  Y.  P.  (T.Thn.).  Peramalan  Penjualan Pada  Usaha  Kecil  Menengah  (Ukm)  Roti  Sania Dengan Menggunakan Program Pom Qm. Peramalan Penjualan Pada Ukm