Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Prediksi Penjualan Obat Menggunakan Metode Adaptive Neuro- Fuzzy Inference System (ANFIS)
Siti Rahmah 1 , Wina Witanti 2 , Puspita Nurul Sabrina 3 1,2,3 Informatika, Fakultas Sains dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani, Indonesia
1 srahmah9977@gmail.com
2 witanti@gmail.com
3 puspita.sabrina@lecture.unjani.ac.id
Received: 26-10-2022; Accepted: 27-08-2023; Published: 12-09-2023
Abstrak — Penelitian  yang  akan  dilakukan,  menggunakan metode  ANFIS  dalam  memprediksi  data  penjualan  obat. Dilakukan  untuk  mengetahui  dan  menemukan  pola  dari metode  ANFIS  ketika  digunakan  dalam  teknik  prediksi dan juga untuk mengetahui hasil akurasi prediksi yang didapatkan ketika  menggunakan  data  penjualan  obat,  apakah  lebih  baik dari  penelitian  sebelumnya  atau  lebih  buruk.  Data  yang digunakan adalah data penjualan obat  yang berstudi kasus di Apotek  Agsya.  Metode  ANFIS  memiliki  5  layers  atau  biasa juga disebut sebagai hiden layers ANFIS,  yang mana masing- masing  lapisannya  mempunyai  perlakuan  yang  berbeda,  dan setiap  lapisannya  mempunyai  peran  masing-masing  dalam perhitungan  algoritma  ANFIS. Berdasarkan  dari  pengujian dengan  menggunakan  metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System  (ANFIS),  pada  pengujian  data  penjualan obat  amlodipin  sebanyak  274  data  dengan  20  epoch  (error terkecil yang diharapkan 10 -3 ), didapatkan hasil error terkecil nilai RMSE sebesar 0.127.
Kata kunci — Prediksi, Penjualan, Obat, Metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)
Abstract—  This  research  will  use  the  ANFIS  method  in predicting  drug  sales  data.  Conducted  to  find  out  and  find patterns from the ANFIS method when used in predictions and also to find out the prediction accuracy results obtained when using drug sales data, whether it is better than previous studies or worse. The data used is drug sales data with case studies at Agsya  Pharmacy.  The  ANFIS  method  has  5  layers  or commonly  referred  to  as  ANFIS  hidden  layers,  where  each layer has a different treatment, and each layer has its own role in  the  calculation  of  the  ANFIS  algorithm.  Based  on  testing using  the  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS) method, in testing the sales data for amlodipine as many as 274 data  with  20  epochs  (expected  error  10-3),  the  error  result  is 0.127.
Keywords—  Prediction,  Sales,  Drugs,  Adaptive  Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) Method

## I. P ENDAHULUAN
Model  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System merupakan metode yang dikembangkan atau berimplementasi  dari  Fuzzy  Inference  System  dan  NNW (Neural  Network)[1].  Metode  Adaptive  Neuro-Fuzzy Inference  System  ini  menggunakan  teknik  yang  berbasis pada  konsep  logika  fuzzy,  yang  mana  dapat  dinyatakan dengan  wawasan  berbentuk  “if-then”  yang  dapat memberikan keunggulan dan keuntungan yaitu tidak perlu analisis matematik pada pemodelannya. Sistem fuzzy juga
dapat  melakukan  proses  penalaran  dan  juga  pengetahuan manusia  yang  berorientasi  pada  aspek  kualitatif.  Pada Sistem  jaringan syaraf tiruan  memiliki struktur dari suatu sistem  yang  pengolahan  informasinya  itu  berisikan sebagian besar elemen dari pemrosesan yang saling terikat atau  berhubungan,  yang  disebut  sebagai  neuron,  neuron tersebut dapat bekerja secara serentak dalam menyelesaikan  masalah-masalah  tertentu,  neuron  juga memiliki  kemampuan  dalam  hal  mengenali  suatu data/objek dengan berdasarkan dari sekumpulan fitur yang nantinya  akan  menjadi  masukan  sistem.  Metode  ANFIS adalah  metode  yang  banyak  digunakan  dalam  penelitian pada  kasus  prediksi,  peramalan  dan  diagnosis,  dengan akurasi yang didapatkan cukup baik[2].
Metode  ANFIS  memiliki  5  layers  atau  biasa  juga disebut sebagai hiden layers ANFIS,  yang mana masing- masing  lapisannya  mempunyai  perlakuan  yang  berbeda, dan  setiap  lapisannya  mempunyai  peran  masing-masing dalam perhitungan algoritma ANFIS. Beberapa penelitian sebelumnya yang melakukan pengujian dengan menggunakan  metode  ANFIS  untuk  mendapatkan  hasil prediksi  dan  akurasi  prediksi  yang  optimal  sudah dikerjakan  dan  telah  mendapatkan  hasil.  Pada  penelitian yang  dikerjakan  oleh  Allyna  Virrayyani  dan  Sutikno dengan  judul  penelitian  Prediksi  Penjualan  Barang Menggunakan  Metode  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference System  (ANFIS),  yang  mendapatkan  hasil  nilai  MAPE pengujian  seluruh  produk  kurang  dari  20%  yang  dimana kurang dari batas toleransi MAPE pengujian, karena batas toleransi  MAPE  pengujian  adalah  20%,  sehingga  hasil pelatihan dan pengujian  seluruh produk diterima[3]. Pada penelitian  yang  dikerjakan  oleh  Muhammad  Isradi  Azhar dan  Wayan  Firdaus  Mahmudy  dengan  judul  Prediksi Curah  Hujan  Menggunakan  Metode  Adaptive  Neuro Fuzzy  Inference  System  (ANFIS),  yang  mendapatkan hasil  pengujian  nilai  RMSE  sebesar  1,88[4].  Pada penelitian  yang  dikerjakan  oleh    Nerfita  Nikentari, Martaleli  Bettiza  dan  Helen  Sasty  Pratiwi  dengan  judul Prediksi  Kecepatan Angin  Menggunakan  Adaptive Neuro Fuzzy  (ANFIS)  dan  Radial  Basis  Function  Neural Network (RBFNN), mendapatkan hasil pengujian metode ANFIS  dengan  nilai  RMSE  sebesar  1,1456[5].  Pada penelitian    yang  dikerjakan  Zulfia  Darma,  Agus  Perdana Windarto  dan  Dedi  Suhendro  dengan  judul  penelitian Penerapan Metode Adaptie Neuro Fuzzy Inference dalam
Memprediksi  Penjualan  Buku,  penelitian  ini  membahas tentang  bagaimana  memprediksi  penjualan  buku  dengan menerapkan  metode  ANFIS  untuk  memprediksi,  dimana pada  penelitian  menggunakan  data  sebanyak  36  data penjualan  buku  dari  tahun  2018-2020.  Pengujian  yang dilakukan  menghasilkan  nilai  error  terkecil  yaitu  sebesar 1,045[6].  Pada  Penelitian  yang  dikerjakan  Rizka  Nurul Fajriani, Farida Asriani dan Hesti Susilawati dengan judul Penerapan Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System (ANFIS)  untuk  Pemantauan  Status  Gunung  Merapi, penelitian  ini  membahas  tentang  bagaimana  menerapkan metode  ANFIS  untuk  meramal  status  gunung  merapi, dimana  pada  penelitian  data  yang  digunakan  sebanyak 275  pola.  Pengujian  yang  dilakukan  menghasilkan  nilai error terkecil RMSE yaitu sebesar 0,2139072204[7]. Pada penelitian  yang  dikerjakan  oleh  Stephani  Eka  Putri  K dengan  judul  Analisis  Peramalan  Penjualan  Obat-Obatan Pada Apotek Mutiara Hati Bandung Menggunakan Neuro Fuzzy,  mendapatkan  hasil  pengujian  nilai  RMSE  sebesar 8,05106[8].  Dari  penelitian-penelitian  tersebut  dapat terlihat  bahwa  pengujian  yang  dilakukan  dengan  metode ANFIS  dilakukan  untuk  mengetahui  dan  mendapatkan hasil  prediksi  serta  akurasi  prediksi  yang  akurat  dan optimal,  dengan  melihat  perbandingan  error  dari  hasil prediksi nilai RMSE.
Pada penelitian yang akan dikerjakan ini  menggunakan metode  ANFIS  dalam  memprediksi  data  penjualan  obat yang  berstudi  kasus  di  Apotek  Agsya,  untuk  mengetahui dan  menemukan  pola  dari  metode  ANFIS  ketika digunakan dalam prediksi, dengan data yang digunakannya  adalah  data  penjualan  obat  dan  juga  untuk mengetahui  hasil  akurasi  prediksi  yang  didapatkan  ketika menggunakan data penjualan obat, apakah  lebih  baik dari penelitian sebelumnya atau lebih buruk.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian yang akan dikerjakan terdapat beberapa tahapan  yang  dimulai  dengan  tahap  pengambilan  data dengan  cara  wawancara  dan  study  literatur,  penyelesaian masalah  penelitian  dengan  mengimplementasikan  metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, berikut merupakan diagram dari metode penelitian:

## Gambar. 1 Diagram Metode Penelitian
Metode  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System merupakan  penggabungan  dari  dua  konsep,  yaitu  konsep logika  fuzzy  dengan  konsep  jaringan  saraf  tiruan,  sistem neuro-fuzzy  biasanya  mempunyai    keuntungan  yang memungkinkan  kemudahan  dalam  penerjemahan  sistem final kedalam seperangkat aturan if-then, dan sistem fuzzy juga dapat dilihat sebagai struktur jaringan syaraf dengan pengetahuan  yang  didistribusikan  di  seluruh  kekuatan koneksi[9].
Perhitungan  pada  Metode  ANFIS  untuk  melakukan teknik  prediksi  ini  memiliki  5  layers  atau  biasa  juga disebut  dengan  hiden  layer  dari  ANFIS,  masing-masing dari  layer  mempunyai  peran  masing-masing  dalam perhitungan  data  menggunakan  algoritma  ANFIS  ini[10], seperti berikut ini :
Gambar. 2  Basis Arsitektur ANFIS A. Layer 1
Pada  layer  1  ANFIS  ini  setiap  simpul  yang  terdapat pada  masukan  i pada  lapisan 1  merupakan simpul  adaptif yang  akan  menghasilkan  tingkat  keanggotaan  label linguistik.  Ini  merupakan  lapisan  samar  atau  tidak  jelas, dimana πAi dan πBi adalah input dari sistem. O1, dimana i  adalah  outputnya  dari  simpul  ke-i  dari  lapisan  l.  Setiap simpul  adaptif  adalah  simpul  persegi  dengan  fungsi kuadrat  yang  diwakili  dengan  menggunakan  Persamaan (1):
O2,i = πAi (x)
O1,i = πBi (y)                             (1)
B. Layer 2
Pada  lapisan  ini  akan  memeriksa  bobot  dari  masing- masing  fungsi  keanggotaan,  akan  menerima  nilai  input  x
dari  lapisan  pertama  dan  akan  bertindak  sebagai  fungsi keanggotaan untuk mewakili himpunan fuzzy dari masing masing  variabel  masukan.  Setiap  simpul  pada  lapisan  ini adalah  simpul  tetap  yang  diberi  label  П  dan  output  akan dihitung  melalui  produk  dari  semua  sinyal  yang  masuk. Output pada lapisan ini dapat direpresentasikan menggunakan Persamaan (2):
O2,i = Wi = πAi(x). πBi(y)                  (2)
C. Layer 3
Setiap  simpul  yang  ada  pada  lapisan  ini  tetap  ditandai dengan  lingkaran  yang  berlabel  N,  yang  menunjukkan normalisasi kekuatan tembak dari lapisan yang sebelumnya. Pada lapisan ini melakukan pencocokan pra- kondisi  dari  aturan  logika  fuzzy,  yaitu  akan  menghitung tingkat  aktivasi  setiap  aturan,  jumlah  lapisannya  sama dengan  jumlah  aturan  fuzzy.  Simpul  pada  lapisan  ini menghitung rasio kekuatan aturan ke-i jumlah dari semua aturan  kekuatan  tembak.  Output  dari  lapisan  ini  dapat dinyatakan dengan menggunakan Persamaan (3):
O3,i = = (3)
D. Layer 4
Pada  lapisan  ini  memberikan  nilai  keluaran,  yang dihasilkan dari kesimpulan aturan. Output yang dihasilkan hanyalah  produk  dari  kekuatan  aturan  penembakan  yang dinormalisasi  dan  polinomial  orde  pertama.  Keluaran berbobot  dari  aturan  yang  diwakili  oleh  fungsi  simpul sebagai berikut:
O 4,i = = (a i x + b i y + c i )                  (4)
E. Layer 5
Pada  lapisan  ini  disebut  sebagai  lapisan  output  yang akan  merangkum  semua  input yang berasal dari  lapisan 4 dan  juga  mengubah  klasifikasi  hasil  fuzzy  menjadi  nilai yang tajam. Lapisan ini terdiri dari satu simpul tetap yang berlabel.  Node  ini  akan  menghitung  penjumlahan  semua sinyal  yang  masuk  akan  dihitung  dengan  menggunakan Persamaan (5):
O 5,i = u = (5)

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pengumpulan Data Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  didapatkan dengan  cara  melakukan  wawancara  terhadap  Apoteker  di Apotek Agsya. Data yang didapatkan untuk  penelitian  ini merupakan  data  penjualan  obat  di  Apotek  Agsya  selama kurang  lebih  3  tahun,  yang  dimana  data  penjualan  obat tidak  semua  digunakan  dalam  penelitian  ini,  hanya menggunakan  obat  dari  jenis  anti  hipertensi.  Data penjualan obat yang digunakan adalah seperti pada tabel I.
TABEL I Data Penjualan Obat Anti Hipertensi No Tgl/Bln/Thn Amlodipin 1 06 Juli 2019 6 2 07 Juli 2019 5
3 08 Juli 2019 11
4
09 Juli 2019 14 5 10 Juli 2019 3 6 11 Juli 2019 14 7 12 Juli 2019 7 8 13 Juli 2019 17 9 14 Juli 2019 12 10 15 Juli 2019 4 11 16 Juli 2019 8 12 17 Juli 2019 4 13 18 Juli 2019 11 14 19 Juli 2019 10 15 20 Juli 2019 11 ...... ...... ....... 1002 02 April 2022 5
B. Perhitungan Metode ANFIS
1) Penentuan Variabel Input dan Output
Merupakan  proses  awal  untuk  menentukan variabel  input dan output yang akan digunakan pada data latih  dan  data  uji  untuk  proses  penelitian  ini.  Variabel masukan  berupa  x1  dan  x2,  sedangkan  untuk  variabel keluaran  yaitu  berupa  y,  yang  dimana  variabel  y  ini merupakan  output  (yang  diharapkan)  yang  nantinya  akan dilihat  perbandingan/perbedaannya  dengan  nilai  hasil prediksi  dan  dilihat  persen  error  atau  akurasi  yang didapatkan  antara  output  yang  diharapkan  dengan  output yang didapatkan (sebenarnya). Cara untuk menentukan x1, x2  dan  y  tersebut  yaitu  dengan  menggunakan  metode analisis  runtun  waktu,  yang  dimana  untuk  x1  merupakan jumlah penjualan obat 2 hari sebelum waktu sekarang, dan untuk x2 merupakan jumlah penjualan obat 1 hari sebelum waktu  sekarang,  serta  untuk  y  merupakan  penjualan  obat pada  waktu  sekarang.  Inisialisasi  pembentukan  variabel input dan output seperti terlihat pada tabel 3.2 , tabel data latih  untuk  obat  Amlodipin,  data  latih  yang  digunakan untuk  perhitungan  metode  ANFIS  secara  manual menggunakan  6  data  latih  untuk  ilustrasi  perhitungan manual.
TABEL II Data Latih
2) Clustering Data  Menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C- Means(FCM)
Sebelum  melakukan perhitungan  menggunakan metode  ANFIS,  terlebih  dahulu  akan  melakukan perhitungan  dengan  menggunakan  Algoritma  Fuzzy  C- Means (FCM)  yang berfungsi untuk mendapat nilai mean dan  standar  deviasi  yang  nantinya  akan  dipergunakan
Amlodipin x1 x2 y 6 5 11 5
11 14
11 14 3
14 3 14
3 14 7 14
7 17
dalam  perhitungan  metode  ANFIS  lapisan  1.  Pada perhitungan  FCM  ini  akan  dilakukan  beberapa  langkah, antara lain yaitu dengan melakukan identifikasi parameter, inisialisasi matrix, hitung nilai centroid (hitung titik pusat cluster), menghitung fungsi objektif, menghitung perubahan matrix partisi, hingga cek kondisi berhenti. Identifikasi parameter yang digunakan yaitu :
Jumlah cluster (c) : 2 Pangkat untuk matrix partisi(w) : 2 Maximum iterasi : MaxIter : 100 Error terkecil yang diharapkan : : 10 -3 Fungsi objektif awal : 0 Iterasi awal : 1
Setelah  dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan langkah-langkah  yang  telah  disebutkan  sebelumnya, didapatkan hasil clustering dengan menggunakan algoritma  FCM  yaitu  pada  iterasi  ke  10  yang  paling mendekati  error  terkecil  yang  diharapkan  yaitu  10 -3 . Berikut  merupakan  derajat  keanggotaan  yang  didapatkan dengan menggunakan algoritma FCM.
TABEL III Derajat Keanggotaan
data ke- x1 x2 Derajat Keanggotaan (μ) data cluster ke- Kecenderungan
masuk cluster 1 2 C1 C2 1 6 5 0,507192826 0,492807174 * 2 5 11 0,013963822 0,986036178 * 3 11 14 0,302837154 0,697162846 * 4 14 3 0,956609076 0,043390924
*
5 3 14 0,056834208 0,943165792 * 6 14 7 0,963019979 0,036980021 *
Setelah  berhasil  mendapatkan  derajat  keanggotan  dan pengelompokan, yang didapatkan dari perhitungan dengan menggunakan  algoritma  FCM,  maka  selanjutnya  akan dilakukan  perhitungan  mean  dan  standar  deviasi,  yang dimana  mean  dan  standar  deviasi  ini  juga  nantinya  akan dipergunakan  dalam  perhitungan  metode  ANFIS  pada lapisan  pertama.  Berikut  merupakan  perhitungan  untuk mendapatkan mean dan standar deviasi.
TABEL IV Perhitungan Mean dan Standar Deviasi Data ke - C1 C2
x1
x2 x1 x2 1
6 14 2 14 15
3
15 12 4 12
17
5 17 9
6 9 14
mean 12,333333 12,666667 12 14,33333 standar deviasi 5,6862407 3,2145503 3 2,516611
3) Perhitungan  Menggunakan  Metode  ANFIS  ( Adaptive
Neuro Fuzzy Inference System )
Setelah  berhasil  melakukan  perhitungan  derajat keanggotan dengan menggunakan FCM, juga mendapatkan  nilai  mean  dan  standar  deviasi,  maka selanjutnya  akan  melakukan  perhitungan  menggunakan metode  ANFIS  untuk  mencari  nilai  inferensi.  Metode ANFIS akan melakukan perhitungan pada 5 lapisan. a. Lapisan 1
Pada perhitungan metode ANFIS lapisan pertama atau  biasa  disebut  sebagai  proses  fuzifikasi,  yang  dimana pada  proses  ini  akan  dilakukan  perhitungan  untuk  fungsi keanggotan fuzzy, yang akan digunakan untuk mentransformasikan inputan himpunan klasik. Perhitungan pada lapisan pertama yaitu sebagai berikut : Dimana  c  =  mean  dan  a  =  standar  deviasi,  dari perhitungan yang telah didapatkan seblumnya.
μA1 =
μA2 =
μB1 =
μB2 =
Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  dari  ANFIS  lapisan pertama.
TABEL V ANFIS Lapisan Pertama Data ke - 1 Derajat Keanggotaan μA1 μA2 μB1 μB2 1 0,446319 0,188641 0,155172 0,067776 2 0,375484 0,149518 0,9 0,363057 3 0,947883 0,788136 0,692308 0,982759 4 0,920886 0,853211 0,1 0,046991 5 0,270698 0,099572 0,692308 0,982759 6 0,920886 0,853211 0,264706 0,10536
b. Lapisan 2
Pada  perhitungan  ANFIS  lapisan  kedua  ini melakukan  perhitungan  derajat  keaktifan,  yang  dimana keluaran  pada  lapisan  2  ini  dihasilkan  dari  perkalian semua  sinyal  input  yang  masuk  (dari  lapisan  1).  Berikut merupakan perhitungan dari ANFIS lapisan kedua. W1 = μA1(x). μB1 W2 = μA2(x). μB2 Berikut merupakan hasil dari ANFIS lapisan kedua.
TABEL VI ANFIS Lapisan Kedua
c. Lapisan 3
Pada  perhitungan  ANFIS  lapisan  ketiga  ini melakukan perhitungan untuk kuat pengaktifan normalisasi,  yang dimana setiap node pada  lapisan ketiga ini  merupakan  node  nonadiptif  yang  akan  menampilkan fungsi  dari  derajat  pengaktifan  ternormalisasi,  yang dimana  akan  dilakukan  perhitungan  yaitu  membagi  wi dengan  jumlah  total  dari  w  (pada  lapisan  kedua).  Berikut merupakan perhitungan untuk ANFIS lapisan ketiga.
Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  untuk  ANFIS lapisan ketiga.
TABEL VII ANFIS Lapisan Ketiga Data ke- output lapisan 3 1 0,84416 0,15584
2 0,861599 0,138401 3 0,458652 0,541348 4 0,696682 0,303318 5 0,656963 0,343037 6 0,730579 0,269421
d. Lapisan 4
Pada  perhitungan  ANFIS  lapis  keempat  ini merupakan  perhitungan  untuk  defuzzifikasi,  yang  dimana akan  dikerjakan  perhitungan  untuk  mengubah  hasil  dari fuzzy  menjadi  dalam  bentuk  himpunan  klasik(crisp). Dimana tahap pertama akan dilakukan proses perhitungan untuk mendapatkan parameter koefisien. Berikut merupakan hasil perhitungan parameter koefisien.
TABEL VIII Perhitungan Parameter Koefisien x1 x2 x1 x2 p1 q2 r1 p2 q2 r2 5,064959 4,220799 0,84416 0,935041 0,779201 0,15584 4,307995 9,477589 0,861599 0,692005 1,522411 0,138401
5,045167 6,421122 0,458652 5,954833 7,578878 0,541348 9,753541 2,090045 0,696682 4,246459 0,909955 0,303318 1,97089 9,197488 0,656963 1,02911 4,802512 0,343037 10,2281 5,114052 0,730579 3,771896 1,885948 0,269421
Setelah  berhasil  melakukan  proses  inferensi  dari  model Adaptive  Neuro  Fuzzy-Inference  System,  maka  tahapan selanjutnya akan dikerjakan  pembelajaran hybrid. Setelah itu  pada  tahapan  selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan pembelajaran arah maju ( forward pass ) yang dimana akan menggunakan  metode  RLSE  ( Recursive Least  Squares Estimator), untuk  mendapatkan  dan  menghasilkan  nilai dari p1, q1, r1, p2,q2,dan r2.
Tahapan  pertama  yaitu,  dengan  menentukan  matriks  A, yang diambil dari tabel perhitungan parameter koefisien. Tahapan  kedua  yaitu,  menentukan  nilai/matriks  y,  yang didapatkan dari y output yang diharapkan pada data latih.
Maka akan didapatkan hasil untuk p1, q1, r1, p2,q2,dan r2 dari perhitungan ϴ = A -1 y
p1 1,656241 q1 0,900342 r1 0,072847 p2 -0,90569 q2 -0,89805 r2 1,900483 e. Lapisan 5 Pada perhitungan ANFIS lapisan kelima ini akan
dilakukan perhitungan untuk mendapatkan hasil penjumlahan pada hasil lapisan 4, pada lapisan 5 ini hanya terdapat satu node, yang dimana node ini berfungsi untuk menjumlahkan  semua  masukan  yang  didapatkan  pada lapisan ke 4.
Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  untuk  ANFIS lapisan 5.
TABEL X Perhitungan ANFIS Lapisan 5 lapisan 5 data ke - output target (y) y1 y2 1 11 12,25045 -1,25044983 11 2 14 15,730914 -1,73091405 14 3 3 14,17063 -11,17063 3 4 14 18,086724 -4,08672428 14 5 7 11,59301 -4,59301017 7 6 17 21,597825 -4,59782491 17
f. Perhitungan Kesalahan
Pada  perhitungan  atau  pengukuran  kesalahan  ini menggunakan  RMSE  ( Root  Mean  Squared  Error), yang dimana  RMSE  ini  merupakan  suatu  metode  alternative untuk  mengevaluasi  teknik  dari  peramalan.  Root  Mean
Data ke- output lapisan 2
w1 w2 1 0,069256 0,012785 2 0,337935 0,054283 3 0,656227 0,774547 4 0,092089 0,040093 5 0,187406 0,097855
6 0,243764 0,089895
Square Error (RMSE) adalah seberapa besar suatu tingkat kesalahan  yang  dihasilkan  dari  teknik  prediksi  (hasil prediksi),  yang  mana  apabila  setiap  perhitungan  yang didapatkan  semakin  kecil  (mendekati  0  atau  =  0)  nilai RMSEnya  maka  hasil  prediksi  yang  didapatkan  akan semakin akurat.
RMSE =
Dimana :
y merupakan nilai output aktual wifi merupakan nilai output prediksi
n merupakan jumlah data
Berikut merupakan hasil perhitungan kesalahan menggunakan RMSE :
RMSE = 2,354
C. Pengujian
Pada tahap ini merupakan perhitungan atau pengukuran kinerja  dari  metode  ANFIS  dengan  menggunakan  data penjualan  obat  amlodipin,  yang  dimana  akan  dilakukan perhitungan  atau  pengukuran  pada  sistem  prediksi penjualan  obat  untuk  mendapatkan  dan  mengetahui  nilai RMSE  yang  didapatkan  dari  274  data  penjualan  obat Amlodipin  dengan  epoch  20  (error  terkecil  yang diharapkan  10-3  dan  berjumlah  20  iterasi),  yaitu  sebagai berikut.
Epoch yang didapat pada iterasi ke 20 yaitu 0.001 RMSE yang didapat yaitu 0.127 IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  pada  penelitian  ini, berdasarkan  dari  pengujian  dengan  menggunakan  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System,  pada  pengujian data  penjualan  obat  amlodipin  sebanyak  274  data  dengan 20 epoch (error terkecil yang diharapkan 10 -3 ), didapatkan hasil error terkecil nilai RMSE sebesar 0.127, dimana nilai RMSE  yang  didapat  ini  lebih  kecil  dibandingkan  dengan nilai RMSE peneliti terdahulu yang menggunakan metode ANFIS  dengan  data  yang  serupa,  yang  disebutkan  pada pendahuluan. Faktor yang  mempengaruhi  hasil RMSE ini
terlihat  pada  data  yang  digunakan  dan  jumlah  data  yang digunakan, yang dimana pada penelitian ini menggunakan jumlah data yang lebih banyak.
R EFERENSI
[1] B.  K. Bose, “Artificial Intelligence Applications in Renewable Energy  Systems  and  Smart  Grid  –  Some  Novel  Applications,”
Power Electron. Renew. Energy Syst. Smart Grid , pp. 625–675,
2019.
[2] C. Dewi, D. P. Kartikasari, and Y. T. Mursityo, “Prediksi Cuaca Pada  Data  Time  Series  Menggunakan  Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System  (Anfis),” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 18–24, 2014.
[3] A.  Virrayyani  and  S.  Sutikno,  “Prediksi  Penjualan  Barang Menggunakan Metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS),” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, p. 57, 2016.
[4] S. Kinasih, F. Nhita, and A. Adiwijaya, “Prediksi Curah Hujan Menggunakan  Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS),” eProceedings … , vol. 2, no. 11, 2015.
[5] A.  Rahmadi,  “Prediksi  Kecepatan  Angin  Menggunakan Adaptive  Neuro  Fuzzy  (ANFIS)  dan  Radial  Basis  Function Neural Network (RBFNN),” vol. 01262, 2015.
[6] Z.  Darma,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Suhendro,  “Penerapan Metode  Adaptie  Neuro  Fuzzy  Inference  dalam  Memprediksi Penjualan Buku,” vol. 2, no. 1, pp. 1–11, 2022.
[7] R. N. Fajriani, F. Asriani, and ..., “Penerapan Adaptive Neuro- Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  untuk  Pemantauan  Status Gunung Merapi,” Semin. … , no. 84, 2018.
[8] S. E. P. K, “ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN OBAT- OBATAN  PADA  APOTEK  MUTIARA  HATI  BANDUNG MENGGUNAKAN  NEURO  FUZZY,”  vol.  2008,  p.  5106, 2011.
[9] V. P. Kolosov, N. S. Bezrukov, D. Y. Naumov, Y. M. Perelman, and  A.  G.  Prikhodko,  “Prediction  of  osmotic  airway hyperresponsiveness  in  patients  with  bronchial  asthma  using adaptive neuro-fuzzy network,” Proc. - 2015 Int. Conf. Biomed.
Eng. Comput. Technol. Sib. 2015 , pp. 130–133, 2015.
[10] O.  Geman,  I.  Chiuchisan,  and  R.  Toderean,  “Application  of Adaptive  Neuro-Fuzzy Inference  System for  diabetes
classification  and  prediction,” 2017  E-Health  Bioeng.  Conf. EHB 2017 , no. Dm, pp. 639–642, 2017.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.