## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 1-9 https://hostjournals.com/bulletincsr
DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.297

## Prediksi Tingkat Produksi Bawang Goreng menggunakan Metode K- Means dan Fuzzy Inference System

## Priska Wisudawaty
Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia Email: priska@sttbandung.ac.id Email Penulis Korespondensi: priska@sttbandung.ac.id
Abstrak− Bawang  merah  merupakan salah satu  komoditas strategis karena  dibutuhkan  untuk  konsumsi rumah  tangga  juga  industri makanan. Bawang merah biasanya digunakan sebagai bumbu masakan, maupun untuk taburan sajian makanan yang disebut bawang goreng. Bawang merah  mudah mengalami kerusakan, salah satu cara untuk mencegah kerusakan adalah pengolahan bawang merah menjadi bawang goreng.  Penjualan bawang goreng setiap bulannya  mengalami naik turun dikarenakan permintaan konsumen, oleh karena  itu  pada  penelitian  ini  dilakukan  pengelompokan  tingkat  produksi  dan  prediksi  produksi  bawang  goreng.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  K-Means  dan  Fuzzy  Sugeno.  Dari  hasil  penelitian  dengan  menggunakan  metode  K-Means terdapat 3 kluster tingkat produksi bawang goreng, yaitu tingkat produksi tinggi, sedang dan kecil. Tingkat produksi tinggi terdapat pada bulan ke-4, 5, 9, dan 10; tingkat produksi sedang pada bulan ke-1, 2, 3, 6, 7, 8 dan 11; sedangkan tingkat produksi kecil terdapat pada bulan ke-12. Berdasarkan pengujian sistem menggunakan metode fuzzy sugeno dihasilkan sebuah data yang dapat diproses dan menghasilkan 9 rule untuk menjadi acuan dalam melakukan prediksi produksi bawang goreng untuk tahun-tahun selanjutnya. Selain itu berdasarkan hasil perhitungan Mean Absolute Percent Error, kemampuan model yang dibuat baik dan akurat karena memiliki nilai 14,2%. Tingkat produksi bawang goreng pada bulan ke-4 dan 12 memiliki prediksi yang lebih tepat dibandingkan dengan bulan lainnya
Kata Kunci: Bawang Goreng; Clustering; Fuzzy Sugeno; K-Means; Peramalan; Prediksi
Abstract −Shallots are a strategic commodity because they are needed for household consumption as well as the food industry. Shallots are usually used as a cooking spice, or as a topping for food dishes called fried onions. Shallots are easily damaged, one way to prevent damage is to process shallots into fried onions. Sales of fried onions fluctuate every month due to consumer demand, therefor e in this research a grouping of production levels and predictions of fried onion production was carried out. The methods used in this research are K-Means and Fuzzy Sugeno. From the results of research using the K-Means method, there are 3 clusters of fried onion production levels, namely  high,  medium and small production  levels. High production  levels  were found in  months 4,  5, 9, and 10; moderate production levels in months 1, 2, 3, 6, 7, 8 and 11; while a small production level was found in the 12th month. Based on system testing using the fuzzy Sugeno method, data was generated that could be processed and produce 9 rules to serve as a reference in predicting fried onion production for the following years. Apart from that, based on the results of the Mean Absolute Percent Error calculation, the capability of the model created is good and accurate because it has a value of 14.2%. Fried onion production levels in the 4th and 12th months have more accurate predictions compared to other months
Keywords: Fried Onions; Clustering; Fuzzy Sugeno; K-Means; Forecasting; Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Bawang merah merupakan salah satu komoditas strategis karena dibutuhkan untuk konsumsi rumah tangga juga industri makanan.  Bawang  merah  biasanya  digunakan  sebagai  bumbu  masakan,  maupun  untuk  taburan  sajian  makanan  yang disebut bawang goreng. Industri makanan membutuhkan bawang merah untuk diolah menjadi bumbu masakan siap pakai, untuk taburan sajian makanan, maupun berbagai bumbu makanan. Kebutuhan dan permintaan bawang merah dari industri makanan olahan memacu peningkatan pendapatan petani di berbagai daerah dengan pendapatan rata-sata per ha adalah sebesar Rp 54.722.858,- dengan tingkat efisiensi usahatani sebesar 2,3.
Bawang merah mudah mengalami kerusakan setelah panen dan tidak tahan lama untuk disimpan, karena setelah dipanen bawang merah terus mengalami perubahan-perubahan akibat adanya pengaruh fisiologis, mekanis, enzimatis dan mikrobiologis[1]. Bawang  merah  juga  mudah  mengalami perubahan  mutu seperti  susut bobot, perubahan  volatile dan mengalami kerusakan karena memiliki kandungan air yang tinggi. Tingginya kadar air dari bawang merah, menyebabkan bawang merah mudah mengalami kerusakan.
Salah  satu  cara  untuk  mencegah  kerusakan  adalah  pengolahan  bawang  merah  menjadi  bawang  goreng.  Usaha pengolahan bawang ini, selain akan membantu pemasaran petani, juga dapat mengurangi angka pengangguran di daerah sekitar  industri. Bawang goreng  memiliki daya simpan  yang  cukup  lama  yaitu 7-12 bulan. Industri bawang goreng di UMKM  diharapkan  dapat  meningkatkan  nilai  ekonomi  dan  pendapatan  petani  untuk  meningkatkan  kesejahteraan petani[2]. Industri pangan lokal berskala kecil mempunyai potensi untuk meningkatkan nilai tambah produk pertanian. Untuk  itu  diperlukan  usaha  yang  komprehensif  untuk  mengembangkan  industri  pangan  lokal  agar  lebih  berkembang kualitas produk dan skala usahanya. Salah satu strategi pemerintah dalam mengangkat citra pangan lokal Indonesia dan mendukung diversifikasi pangan adalah dengan program pengembangan bisnis dan industri pangan lokal melalui fasilitasi kepada UMKM [3]–[5].
Data Mining merupakan serangkaian proses dalam pencarian pola, hubungan, penggalian nilai tambah dari data dan  informasi  yang  berukuran  besar  berupa  pengetahuan  dengan  tujuan  menemukan  hubungan  dan  menyederhanakan data agar diperoleh informasi yang bermanfaat dan mudah dipahami. Salah satu teknik pengelompokan produksi bawang goreng digunakan dalam data mining adalah metode pengelompokan Clustering [6]–[8]. Clustering adalah metode yang digunakan dalam data mining dengan cara kerjanya mencari data dan menglompokkan data yang mempunyai kemiripan

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 1-9 https://hostjournals.com/bulletincsr
DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.297
karakteristik antara data satu dengan data lainnya. Menurut kategori kekompakan, pengelompokan terbagi menjadi dua, yaitu komplet dan parsial [9], [10]. Jika semua data dapat bergabung menjadi satu, maka dikatakan semua data kompak menjadi  satu  kelompok.  Metode  K-Means  merupakan  salah  satu  metode  clustering  karena  K-Means  merupakan  salah satu  algoritma  dalam  data  mining  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pengelompokan  suatu  data.  Tujuan pengelompokkan  data  yaitu  untuk  meminimalkan  fungsi  objektif  yang  diatur  dalam  proses  pengelompokan,  pada umumnya berusaha meminimalkan variasi suatu kelompok dan memaksimalkan variasi antar kelompok [11]
Penelitian clustering telah banyak dikembangkan oleh para peneliti sebelumnya, yaitu menggunakan hadoop single node cluster dengan  metode  K-Nearest Neighbor dalam klasifikasi  sepeda  motor berdasarkan karakteristik konsumen. Penelitian yang dilakukan oleh [12]menggunakan metode algoritma C4 untuk memprediksi pola pembelian sepeda motor pada showroom CV. viva mas motors yang memisahkan data menjadi 3 cluster, yaitu murah, standard, dan mahal. Data dalam cluster ini dapat menjadi rekomendasi bagi pengguna dalam menentukan pemilihan sepeda motor yang diinginkan.
Penjualan  bawang  goreng  setiap  bulannya  mengalami  naik  turun  dikarenakan  permintaan  konsumen.  Semakin tinggi  permintaan  konsumen  semakin  tinggi  pula  penjualan  yang  dilakukan.  Hal  ini  yang  mengakibatkan  persediaan menjadi tidak dinamis sehingga dapat mempengaruhi perhitungan laba dan rugi. Selain itu hal ini juga mengakibatkan pengadaan bahan baku produksi yang tidak sesuai dengan hasil penjualan sehingga dibutuhkan suatu sistem yang dapat memprediksi hasil penjualan bawang goreng sesuai dengan permintaan dan persediaan. Prediksi produksi bawang goreng merupakan salah satu cara untuk menjaga stabilitas penjualan bawang goreng, hasil prediksi yang diperoleh bisa dijadikan pertimbangan  untuk  mengambil  keputusan  dalam  dalam  perencanaan  manajemen  bisnis,  mengembangkan  rencana- rencana pemasaran, manajemen penjualan, produksi, pembelian, dan logistik guna meningkatkan efisiensi ekonomi serta mengurangi kerugian dalam perencanaan produksi [13], [14]. Penelitian ini menawarkan solusi berupa prediksi produksi bawang goreng bagi UMKM dengan menggunakan metode fuzzy sugeno.
Penalaran dengan metode fuzzy Sugeno hampir sama dengan penalaran Mamdani, hanya saja output sistem tidak berupa himpunan  fuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linear. Michio Sugeno mengusulkan penggunaan singleton  sebagai  fungsi  keanggotaan  dari  konsekuen.  Singleton  adalah  sebuah  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi keanggotaan  yang  pada  titik  tertentu  mempunyai  sebuah  nilai  dan  0  di  luar  titik  tersebut[15].  Tahapan  metode  fuzzy Sugeno adalah pembentukan  himpunan  fuzzy  menerapkan  fungsi  implikasi  komposisi aturan diperoleh dari himpunan data hubungan antar aturan[16]. metode fuzzy Sugeno memiliki karakteristik yaitu konsekuennya bukan himpunan fuzzy tetapi persamaan linear dengan variabel sesuai variabel input. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan tingkat produksi bawang goreng menjadi tinggi, sedang dan kecil dengan menggunakan metode  K-Means, serta untuk memprediksi tingkat produksi bawang goreng menggunakan metode fuzzy sugeno

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengelompokkan dengan Metode K-Means
K-Means merupakan salah satu metode dalam fungsi clustering dan atau metode clustering berbasis jarak yang membagi data kedalam sejumlah cluster dan hanya dapat berfungsi pada atribut numerik[17]. K-Means adalah sebuah algoritma pengelompokan  iteratif  yang  melakukan partisi set  data ke dalam  cluster  yang sudah ditetapkan pada tahap awal  yang nantinya  setiap  data  algoritma  ini  harus  termasuk  dalam  cluster  tertentu  dan  memungkinkan  lanjut  pada  tahap  proses kemudian berpindah pada cluster lainnya[18].
Algoritma K-Means sangat terkenal karena kemudahan dan kemampuannya dalam mengelompokkan data yang besar maupun data outlier dengan sangat cepat. Tujuan dari fungsi pengelompokan pada algoritma K-Means adalah untuk meminimalkan  fungsi objektif  yang telah dirancang kedalam  sebuah proses pengelompokan[19], [20]. Tahapan dalam metode algoritma K-Means adalah sebagai berikut:
a. Menentukan jumlah cluster menggunakan metode eibow criterion
𝑆𝑆𝐸 = ΣΣ|| 𝑁𝑖𝑋𝑖 = 𝑆𝑘 𝐾𝐾 =1 - 𝐶𝑘 || (1)
b. Menentukan kategori cluster
c. 𝑣 = Σ 𝑋𝑖𝑛𝑖 =1 𝑛 : i = 1,2,3, . . . n
(2)
d. Menghitung jarak antara data dan centroid setiap clusternya menggunakan rumus Euclidean Distance
e. (x, y) = || x – y || = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 i = 1,2,3, . . . n
(3)
f. Pemilihan centroid terdekat pada setiap datanya;
g. Menentukan posisi centroid baru dengan cara perhitungan nilai rata-rata yang terletak pada centroid yang sama;
h. Melakukan langkah 3 jika posisi centroid baru dengan yang lama tidak sama (valid).
2.2 Metode Fuzzy Sugeno
Metode  Fuzzy  Sugeno  atau  fuzzy  TSK  ditemukan  oleh  Takagi,  [15]sebagai  upaya  membangun  pedekatan  yang  lebih sistematis untuk membangkitkan aturan-aturan fuzzy kedalam model Fuzzy Sugeno dibentuk:
if x is A and y is B then z = f(x,y)

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 1-9 https://hostjournals.com/bulletincsr
DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.297
Salah satu kelebihan metode ini adalah output yang dihasilkan tidak berupa himpunan fuzzy tetapi nilai konstanta atau persamaan linier. Beberapa riset menyebutkan jika Fuzzy Sugeno merupakan metode Max-Min. Dibutuhkan empat tahap  untuk  mencapai  output  dari  sistem  inferensi  fuzzy  yaitu:  menentukan  variabel,  penentuan  aturan  perhitungan, perhitungan mesin inferensi dan penegasan (Defuzzifikasi).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Dasar
Data  produksi  UMKM  bawang  goreng  yang  terdiri  dari  jumlah  persediaan  bahan  baku,  dan  jumlah  pemasaran  yang berhasil  di  produksi  dalam  1  tahun  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Data  ini  akan  digunakan  sebagai  bahan  pengolahan perhitungan dalam metode K-Means dan Fuzzy Sugeno.
Tabel 1. Data produksi bawang goreng Bulan  Persediaan bahan baku bawang (kg)  Jumlah Produksi  Jumlah Permintaan 1 524 157.2 141 2 662 198.6 187 3 700 210 188 4 980 294 274 5 790 237 221 6 476 142.8 130 7 564 169.2 145 8 506 151.8 131 9 884 265.2 245 10 760 228 190 11 600 180 165 12 266 79.8 60

## 3.2 Perhitungan Metode K-Means
Berdasarkan  Tabel  1,  diketahui  terdapat  12  jumlah  data  dan  3  atribut.  Atribut  merupakan  variabel  atau  kondisi  yang dijadikan  patokan  dalam  pengolahan  clustering  pada  metode  K-Means.  Tiga  atribut  tersebut  adalah  persediaan  bahan baku bawang (kg), jumlah produksi bawang goreng (kg) dan jumlah permintaan (kg).

## 3.2.1 Penentuan pusat data cluster
Proses clustering dimulai dengan menetukan pusat cluster dari data yang ada. Banyak cluster yang digunakan adalah 3 cluster dapat dilihat pada Tabel 2. Data ke-4 sebagai pusat cluster ke-1, data ke-8 sebagai pusat cluster ke-2, dan data ke- 12 sebagai pusat cluster ke-3. Dari 3 pusat cluster ini dapat diketahui jarak terpendek yang akan menentukan data-data tersebut masuk ke dalam cluster tertentu. Pusat data cluster UMKM bawang goreng dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 . Pusat Data Cluster UMKM Bawang Goreng
Penentuan Pusat Awal Cluster Persediaan Bahan Baku Bawang (kg) Produksi (kg) Jumlah Permintaan (kg) Di ambil data ke-4 sebagai pusat cluster ke-1 980 294 274 Di ambil data ke-8 sebagai pusat cluster ke-2 506 151,8 131 Di ambil data ke-12 sebagai pusat cluster ke-3 266 79,8 60

## 3.2.2 Penentuan Kataegori Cluster
Penentuan kategori cluster bertujuan untuk mengelompokkan data-data yang tersedia ke dalam kategori cluster tertentu dengan mengacu pada jarak terpendek yang terdekat dengan pusat cluster atau centroid. Kategori clustering  yang telah disusun dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Kategori Cluster Kategori Cluster Keterangan C1 C2 C3 Tingkat produksi tinggi Tingkat produksi sedang Tingkat produksi rendah

## 3.2.3 Perhitungan Jarak Pusat Cluster
Setelah pengkategorian cluster 1, cluster 2, dan cluster 3, tahap selanjutnya adalah melakukan perhitungan jarak pusat cluster.  Perhitungan  jarak  pusat  cluster  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan  Euclidean  Distance  Space  pada persamaan (3). Adapun hasil perhitungan dari keseluruhan data disajikan pada Tabel 4.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 1-9 https://hostjournals.com/bulletincsr
DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.297
Tabel 4. Perhitungan Jarak Pusat Cluster
Bulan C1 C2 C3 Jarak Terpendek 1 355.9689 56.1377 281.2752 56.1377 2 205.0439 95.22309 432.5025 95.22309 3 166.3223 133.5293 470.8418 133.5293 4 138.4366 438.1764 775.5473 138.4366 5 67.28598 232.8863 570.2708 67.28598 6 407.2322 107.4214 230.15 107.4214 7 314.6576 16.20975 322.5234 16.20975 8 376.7314 77.01166 260.4323 77.01166 9 34.20852 333.8419 671.2095 34.20852 10 106.4674 195.213 531.8827 106.4674 11 273.1339 26.87392 364.1717 26.87392 12 637.1629 337.3846 0 0

## 3.2.4 Pengelompokan Data
Tahap  selanjutnya  yakni  pengelompokan  data  berdasarkan  hasil  perhitungan  jarak  pusat  cluster  dengan  persamaan Eucledian Distance Space. Adapun hasil pengelompokan data tersebut dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengelompok Data Bulan  Cluster Keterangan 1 2 Tingkat Produksi Sedang 2 2 Tingkat Produksi Sedang 3 2 Tingkat Produksi Sedang 4 1 Tingkat Produksi Tinggi 5 1 Tingkat Produksi Tinggi 6 2 Tingkat Produksi Sedang 7 2 Tingkat Produksi Sedang 8 2 Tingkat Produksi Sedang 9 1 Tingkat Produksi Tinggi 10 1 Tingkat Produksi Tinggi 11 2 Tingkat Produksi Sedang 12 3 Tingkat Produksi Kecil

## 3.3 Perhitungan Jumlah Produksi Bawang Goreng Dengan Fuzzy Sugeno

## 3.3.1 Menentukan Variabel
Tahap  awal  perhitungan  menggunakan  metode  Fuzzy  Sugeno  adalah  dengan  menentukan  variabel.  Variabel  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu jumlah permintaan, persediaan bahan baku bawang, dan jumlah produksi bawang goreng. Masing-masing variabel dibagi menjadi 3 himpunan. Pada variabel permintaan terdiri dari himpunan fuzzy turun, sedang, dan banyak. Pada variabel persediaan bahan baku terdiri dari himpunan fuzzy sedikit, sedang, dan banyak. Pada variabel produksi sedikit, sedang, dan banyak. Seperti yang terlihat pada Tabel 6 dan Tabel 7.
Tabel 6. Semesta pembicara untuk semua variabel Fuzzy
Fungsi Nama Variabel Semesta Pembicara Input Permintaan [60-274] Persediaan bahan baku [266-980] Output Produksi [79,8-294] Tabel 7. Pembagian himpunan Fuzzy Nama Variabel Himpunan Range domain Permintaan Turun [60-131] Sedang [125-196] Banyak [190-274] Persediaan bahan baku Sedikit Sedang Banyak [266-504] [498-736] [730-980]

## 3.3.2 Pembentukan Fuzzy Rule
Pada  pembentukan  fuzzy  rule  nilai  keanggotaan  himpunan  permintaan  dan  persediaan  dicari  menggunakan  fungsi keanggotaan himpunan Fuzzy berdasarkan data. Pembentukan aturan fuzzy, dari dua variabel input dan sebuah variabel

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 1-9 https://hostjournals.com/bulletincsr
DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.297
output yang telah didefinisikan, dengan melakukan analisa data terhadap batas tiap-tiap himpunan Fuzzy pada tiap-tiap variabelnya maka terdapat 9 aturan Fuzzy yang akan dipakai dalam sistem ini, dengan susunan aturan IF permintaan IS … AND persediaan IS … THEN produksi IS …, hasilnya dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Aturan fuzzy
No Variabel Input Output Permintaan Persediaan Bahan Baku Produksi R1 Turun Sedikit Sedikit R2 Turun Sedang Sedikit R3 Turun Banyak Sedikit R4 Sedang Sedikit Sedikit R5 Sedang Sedang Sedang R6 Sedang Banyak Sedang R7 Banyak Sedikit Sedikit R8 Banyak Sedang Sedang R9 Banyak Banyak Banyak
3.4 Hasil Percobaan Menggunakan Software Matlab
Program  yang  dipakai  dalam  penelitian  adalah  MATLAB  2016a.  Tujuannya  untuk  menghitung  banyaknya  produksi bawang goreng berdasarkan data permintaan dan persediaan bahan baku.

## Gambar 1. Penerapan masalah ke dalam aplikasi Matlab
Pada Gambar 1 ini adalah tahap pembentukan variabel input dan output. Dapat dilihat ada dua input yang berwarna kuning yaitu permintaan dan persediaan bahan baku, sedangkan yang berwarna biru adalah output yaitu produksi. Tahap selanjutnya adalah tahap pmbentukan himpunan fuzzy dan fungsi keanggotaan.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 1-9 https://hostjournals.com/bulletincsr
DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.297
Input  permintaan  menggunakan  tiga  fungsi  keanggotaan  yaitu  turun  [60  60  95  131]  dengan  bentuk  trapesium, sedang [125 160 196] dengan bentuk segitiga dan banyak [190 232 274 274] dengan bentuk trapesium. Rentang himpunan yaitu 60 – 274.
Gambar 3 . Fungsi keanggotaan variabel input persediaan bahan baku
Input persediaan bahan baku bawang merah menggunakan tiga fungsi keanggotaan yaitu sedikit [266 266 385 504] dengan bentuk trapesium, sedang [498 617 736] dengan bentuk segitiga dan banyak [730 855 980 980] dengan bentuk trapesium. Rentang himpunan yaitu 266 - 980.
Gambar 4. Fungsi keanggotaan variabel output produksi
Output produksi bawang goreng menggunakan tiga fungsi keanggotaan yaitu sedikit, sedang dan banyak. Rentang himpunan yaitu 39.9 - 147.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 1-9 https://hostjournals.com/bulletincsr
DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.297
Dengan menyusun aturan fuzzy seperti pada Tabel 8 ke dalam toolbox matlab maka hasilnya dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Rule view (hasil optimasi atau defuzzifikasi)
Pada  Gambar  7  terdapat  beberapa  data  permintaan  dan  persediaan  bahan  baku  bawang  goreng,  maka  dapat mengetahui berapa jumlah produk yang dapat di produksi.
Gambar 7. Surface viewer
MAPE  (Mean  Absolute  Percent  Error)  merupakan  perhitungan  yang  digunakan  untuk  menghitung  rata-rata persentase kesalahan mutlak (Sukerti 2015), dengan rumus (Montgomery et al. 2015)
MAPE = ∑( |𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑛−𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡|
𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 ∗ 100 𝑛 (5)
Semakin rendah nilai MAPE, kemampuan dari model peramalan yang digunakan dapat dikatakan baik, dan untuk MAPE terdapat range nilai yang dapat dijadikan bahan pengukuran mengenai kemampuan dari suatu model peramalan, range  nilai dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9 . Range nilai MAPE Range MAPE Arti < 10% 10-20% 20-50% >50% Kemampuan model peramalan sangat baik Kemampuan model peramalan baik Kemampuan model peramalan layak Kemampuan model peramalan buruk
Setelah dilakukan implementasi tingkat produksi bawang goreng dengan menggunakan fuzzy sugeno, maka output model dibandingkan dengan beban aktual dan kinerjanya di evaluasi dengan menggunakan MAPE. MAPE adalah salah

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 1-9 https://hostjournals.com/bulletincsr
DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.297
satu kriteria utama yang menggambarkan akurasi peramalan. Berikut merupakan tabel hasil perhitungan MAPE dari data aktual dan hasil peramalan menggunakan fuzzy sugeno untuk tingkat produksi bawang goreng.
Tabel 10 . Perbandingan penerapan logika fuzzy metode Sugeno
Bulan  Tingkat Produksi (Aktual)  Tingkat Produksi (Prediksi)  MAPE (%) 1 157.2 187 18.95674 2 198.6 187 5.840886 3 210 187 10.95238 4 294 294 0 5 237 294 24.05063 6 142.8 79.8 44.11765 7 169.2 187 10.52009 8 151.8 187 23.18841 9 265.2 294 10.85973 10 228 187 17.98246 11 180 187 3.888889 12 79.8 79.8 0 Error 14.19649
Berdasarkan Tabel 10 diatas, terlihat bahwa nilai MAPE 14,2% yang berarti bahwa kemampuan model yang dibuat baik dan akurat karena hasil pengujian lebih rendah dari 20%. Dapat disimpulkan bahwa pada bulan ke-4 dan 12 memiliki nilai MAPE terendah yaitu 0%, yang artinya tingkat produksi aktual dan prediksi memiliki hasil yang sama.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dengan  menggunakan  metode K-Means terdapat  3 kluster tingkat produksi bawang goreng, yaitu tingkat produksi tinggi, sedang dan kecil. Tingkat produksi tinggi terdapat pada bulan ke-4, 5, 9, dan 10; tingkat produksi sedang pada bulan ke-1, 2, 3, 6, 7, 8 dan 11; sedangkan tingkat produksi kecil terdapat pada bulan ke-12. Berdasarkan pengujian  sistem  menggunakan  metode  fuzzy  sugeno,  memiliki  input  permintaan  yang  menggunakan  tiga  fungsi keanggotaan yaitu turun, sedang dan banyak; input persediaan bahan baku menggunakan tiga fungsi keanggotaan yaitu sedikit,  sedang  dan  banyak.  Dari  pengujian  dengan  program  matlab  dihasilkan  sebuah  data  yang  dapat  diproses  dan menghasilkan  9  rule  untuk  menjadi  acuan  dalam  melakukan  prediksi  produksi  bawang  goreng  untuk  tahun-tahun selanjutnya.  Selain  itu  berdasarkan  hasil  perhitungan  MAPE,  kemampuan  model  yang  dibuat  baik  dan  akurat  karena memiliki  nilai  14,2%.  Tingkat  produksi  bawang  goreng  pada  bulan  ke-4  dan  12  memiliki  prediksi  yang  lebih  tepat dibandingkan dengan bulan lainnya.

## REFERENCES
[1] P. Wisudawaty, I. Yuliasih, and L. Haditjaroko, “Aplikasi edible coating minyak kayu manis pada manisan tomat cherry selama penyimpanan,” J. Teknol. Ind. Pertan., vol. 30, no. 1, pp. 63–71, 2020.
[2] A. Adrian, A. Lamusa, and S. Sulaeman, “Persediaan bahan baku bawang putih goreng pada UKM Hj Mbok Sri di kota Palu,” Agrotekbis E-Jurnal Ilmu Pertan., vol. 8, no. 3, pp. 528–533, 2020.
[3] Fachruddin, M. R. Pahlevi, M. Ismail, E. Rasywir, and Y. Pratama, “Analisis Usability Pada Implementasi Sistem Pengelolaan Keuangan  Masjid  Menggunakan  USE  Questionnaire,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  4,  pp.  1216–1224,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2518.
[4] V. Abdurrohman and S. Nita, “Rancang Bangun Sistem Informasi Penjualan Smartphone Berbasis Web,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun., pp. 43–48, 2020.
[5] D. W. Sitohang and A. Rikki, “Implementasi Algoritma K- Means Clustering untuk Mengelompokkan Data Gizi Balita pada Kecamatan Garoga Tapanuli Utara,” KAKIFIKOM (Kumpulan Artik. Karya Ilm. Fak. Ilmu Komputer), vol. 02, pp. 80–92, 2019, doi: 10.54367/kakifikom.v1i2.642.
[6] M. Seyedan and F. Mafakheri, “Predictive big data analytics for supply chain demand forecasting: methods, applications, and research opportunities,” J. Big Data, vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.1186/s40537-020-00329-2.
[7] L.  Buch  and  A.  Andrzejak,  “Learning-Based  Recursive  Aggregation  of  Abstract  Syntax  Trees  for  Code  Clone  Detection,” SANER  2019  -  Proc.  2019  IEEE  26th  Int.  Conf.  Softw.  Anal.  Evol.  Reengineering,  pp.  95–104,  2019,  doi: 10.1109/SANER.2019.8668039.
[8] G. Neelakantam, D. D. Onthoni, and P. K. Sahoo, “Fog computing enabled locality based product demand prediction and decision making using reinforcement learning,” Electron., vol. 10, no. 3, pp. 1–16, 2021, doi: 10.3390/electronics10030227.
[9] V. N. Sari, L. Y. Astri, and E. Rasywir, “Analisis Dan Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Evaluasi,”  J. Ilm. Mhs. Tek. Inform., vol. 2, no. 1, pp. 53–68, 2020.
[10]  T.  M.  Tamtelahitu,  “Komparasi  Algoritma  Clustering  dengan  Dataset  Penyebaran  Covid-19  di  Indonesia  Periode  Maret-Mei 2020,” J. Teknol. Technoscientia, vol. 13, no. 1, pp. 27–34, 2020.
[11]  L. Maulida, “Penerapan data mining dalam mengelompokan kunjungan wisatawan ke objek wisata unggulan di Prov. DKI Jakarta dengan K-Means,” JISKa, vol. 2, no. 3, pp. 167–174, 2018.
[12]  S. Utara, “Implementasi data mining untuk memprediksi pola pembelian sepeda motor pada Showroom CV. Viva Mas Motors dengan metode algoritma C4,” vol. 2, no. 2, pp. 34–38, 2018.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 1, Desember 2023 | Hal 1-9 https://hostjournals.com/bulletincsr
DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i1.297
[13]  R.  D.  Laksmana,  E.  Santoso,  and  B.  Rahayudi,  “Prediksi  penjualan  roti  menggunakan  metode  exponential  smoothing  (Studi Kasus: Harum Bakery),” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 5, pp. 4933–4941, 2019.
[14]  M. Zhang,  H.  Xu, N. Ma, and  X.  Pan, “Intelligent vehicle sales prediction based  on online public  opinion and online sear ch index,” Sustainability, vol. 14, p. 10344, 2022.
[15]  R. Rizky, T. Hidayat, A. Hardianto, and Z. Hakim, “Penerapa metode fuzzy sugeno untuk pengukuran keakuratan jarak pada pintu otomatis di CV Bejo Perkasa,” J. Tek. Inform. Unika St. Thomas, vol. 5, no. 1, 2020.
[16]  Odi, “Penerapan sistem pakar menggunakan Metode Fuzzy Sugeno identifikasi hama tanaman padi,” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 45–59, 2018.
[17]  Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019.
[18]  D. YD and A. Setiawan, “Penerapan metode clustering K-Means dalam pengelompokan penjualan produk,” J. Media Infotama, vol. 12, no. 2, pp. 148–157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.
[19]  M. Y. Rizki, S. Maysaroh, and A. P. Windarto, “Implementasi K-Means Clustering dalam mengelompokkan minat membaca penduduk menurut wilayah,” JUST IT J. Sist., vol. 11, no. 2, pp. 41–49, 2021.
[20]  D. F. Pasaribu, I. S. Damanik, E. Irawan, Suhada, and H. S. Tambunan, “Memanfaatkan algoritma K-Means dalam memetakan potensi hasil produksi kelapa sawit PTPN IV Marihat,” BIOS J. Teknol. Inf. dan Rekayasa Komput., vol. 2, no. 1, pp. 11–20, 2021, doi: 10.37148/bios.v2i1.17.