## IMPLEMENTASI METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK PREDIKSI KEBUTUHAN BAHAN BAKU POKOK PRODUK MAKANAN PADA KEDAI DAMPIZZA

## Risfanda Ardinansyah
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia fddod98@gmail.com

## ABSTRAK
Permasalahan  yang  sering  muncul  dalam  menghadapi  hal  tersebut  adalah  kurang  optimalnya  dalam memprediksi suatu kebutuhan bahan baku pokok yang dipergunakan Penelitian ini dilatar belakangi oleh tingkat permintaan konsumen terhadap suatu produk makanan yang berubah-ubah setiap bulanya . Tingkat permintaan konsumen  terhadap suatu produk yang sering berubah-ubah dapat mempengaruhi persediaan bahan baku pokok yang  dipergunakan  untuk  membuat  suatu  produk  makananuntuk  meproduksi  suatu  produk  makanan  untuk memenuhi kebutuhan konsumen pada bulan kedepanya. Hal tersebut dapat disebabkan karena sedikit banyaknya permintaan  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  bahan  baku  pokok  yang  digunakan  untuk  membuat  sutau  produk makanan. Oleh karena itu untuk memenuhi kebutuhan konsumen secara optimal tanpa banyak kekurangan atau kelebihan  bahan  baku  pokok  yang  digunakan,  maka  dibutuhkan  suatu  aplikasi  yang  dapat  memprediksikan kebutuhan bahan baku pokok untuk bulan selanjutnya secara efektif.
Penelitian ini menggunakan metode fuzzy time series. Metode fuzzy time series digunakan karena metode tersebut  menggunakan data  yang  telah  lalu  kemudian diproyeksikan  untuk  menentukan  kebutuhan bahan baku pokok  pada  bulan  yang  akan  datang.  Dalam  proses  perhitungan  menggunakan  fuzzy  time  series,  digunakan kategori  kebutuhan  bahan  baku  pokok  yang  akan  diprediksikan.  Data  history  kebutuhan  bahan  baku  pokok merupakan  data  acuan  untuk  memprediksi  kebutuhan  bahan  baku  yang  akan  datang.  Dari  perhitungan  fuzzy time  series  akan  menghasilkan  output  jumlah  kebutuhan  bahan  baku  yang  telah  diprediksi  untuk  bulan  yang akan datang.
Hasil pengujian program dengan metode fuzzy time series mendapatkan hasil bahwa perhitungan manual dengan  sistem  memiliki  tingkat  error  atau  tingkat  kesalahan  sebesar  3,83%  .  Selain  itu  juga  dari  pengujian fungsional  menunjukan  bahwa  program  tersebut  berjalan  dengan  baik  pada  web  browser  yang  berbeda  yaitu Internet Explorer, Mozila Firefox dan Google  Chrome. Dengan  menggunakan aplikasi ini, diharapkan pemilik kedai  Dampizza  dapat  meningkatkan  pelayanan  ketersediaan  produk  makanan  terhadap  konsumen  dan mengurangi  banyaknya  kekurangan  ataupun  kelebihan  bahan  baku  yang  digunakan  untuk  memproduksi  suatu produk makanan dibulan yang akan datang.
. Kata kunci : Fuzzy Time Series, Prediksi,Kebutuhan Bahan Baku, Data Acuan.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Kedai  Dampizza  merupakan  salah  satu  industri makanan  yang  menyajikan  produk  makanan  yang sebelumnya  menjadi  makanan  ciri  khas  Italia  atau lebih  dikenal  dengan  pizza  kepada  konsumen  di Kecamatan  Dampit.  Pemenuhan  akan  kebutuhan bahan  baku  pokok  untuk  membuat  produk  makanan tersebut perlu diperhatikan sebab berpengaruh dengan ketersediaan suatu produk makanan untuk memenuhi semua kebutuhan konsumen. Proses untuk memprediksi kebutuhan bahan baku menjadi kegiatan yang  sangat  penting  sebab  menjadi  acuan  untuk pembelanjaan bahan baku pokok dalam memproduksi suatu produk makanan kedepanya.
Proses  untuk  memprediksi  kebutuhan  bahan baku  oleh  pemilik  Dampizza  masih  dilakukan  secara menebak  tanpa  adanya  perhitungan  yang  sesuai, sehingga  membuat  sulitnya  memprediksi  kebutuhan
bahan  baku  secara  tepat  untuk  ketersediaan  bahan baku  yang  akan  datang.  Tentu  saja  cara  menebak tersebut  kurang  efektif  serta  kurang  akurat  dalam menanggulangi masalah dalam memprediksi kebutuhan  bahan  baku  untuk  memproduksi  produk makanan  pada  bulan  yang  akan  datang.  Apabila kedepanya  kebutuhan  bahan  baku  diprediksi  secara tepat  dan  akurat,  maka  pemenuhan  permintaan  dari konsumen  dapat  diusahakan  dengan  banyaknya ketersediaan produk makanan serta pemilik Dampizza dapat mengatasi kehabisan stok kebutuhan bahan baku pokok. Data kebutuhan bahan baku yang digunakan  sebagai  acuan  untuk  memprediksikan kebutuhan  bahan  baku  yang  akan  datang  diambil melalui  proses  wawancara  kepada  pemilik  kedai Dampizza  yaitu  Bapak  Novi  Prasetya  selaku  pemilik dan pengelolah kedai Dampizza.
Berdasarkan permasalahan diatas, maka diperlukan  suatu  keputusan  untuk  menemukan
strategi  yang  dapat  membantu  untuk  memprediksi kebutuhan bahan baku pada Kedai Dampizza. Metode fuzzy  time  series merupakan  salah  satu  metode  yang dapat  dicoba  untuk  memecahkan  masalah  tersebut menurut  jurnal  pengembangan  aplikasi  sebelumnya dengan  memperkirakan  kebutuhan  bahan  baku  yang akan  dibeli  untuk  bulan  kedepanya  berdasarkan  data kebutuhan bahan baku sebelumnya.Kemudian aplikasi  yabg  dibangun  berbasis  web  karena  untuk memenuhi  kebutuhan  bahan  baku  pemilik  kedai Dampizza untuk melakukan  pengecekan  data kebutuhan  yang  telah  diprediksi  dengan  melakukan pemesanan  kebutuhan  bahan  baku  pokok  tersebut berdasarakan  hasil  prediksi  secara  efisien  karena diakses  secara  bersamaan  pada  web browser yang sama tanpa membuka dua aplikasi.  Dengan demikian maka pada penelitian ini mengambil judul “Implementasi  Metode  Fuzzy  Time  Series  Untuk Prediksi  Kebutuhan  Bahan  Baku  Pokok  Pada Kedai  Dampizza”. Pada  penelitian  ini  berharap dengan membuat program tersebut dapat memberikan kemudahan  bagi  pemilik  industri  makanan  untuk memprediksi  kebutuhan  bahan  baku  pokok  dalam memproduksi  suatu  produk  pada  bulan  kedepanya serta menambah kinerja pelayanan terhadap konsumen dalam hal kepuasan konsumen.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  diatas,  dapat dirumuskan permasalahan yang akan dibahas adalah :
1.  Bagaimana  merancang  aplikasi  berbasis  web dalam  memprediksi  kebutuhan  bahan  baku pokok suatu produk makanan.
2.  Bagaimana  merancang  aplikasi  yang  memudahkan pemilik  kedai  Dampizza  untuk  memprediksikan kebutuhan bahan baku pokok dari produk makanan pada bulan yang akan datang.
3.  Bagaimana  mengimplementasikan  metode fuzzy time series dalam proses memprediksikan kebutuhan bahan baku suatu produk makanan untuk bulan yang akan datang pada kedai Dampizza.

## 1.3 Batasan masalah
Agar  permasalahan  menjadi  lebih  terarah  dan sistematis sesuai dengan sasaran yang ingin dicapai, maka penelitian  ini  dibatasi  pada  masalah  yang  akan  dibahas, yaitu:
1.  Aplikasi dan proragm yang dibangun berbasis web.
2.  Database  yang digunakan  menggunakan Mysql dan bahasa pemrograman yang digunakan berbasis php . 3.  Kebutuhan  bahan  baku  yang  diprediksikan  adalah pada  bulan  Februari  2018  dan  data  acuan  yang digunakan  diambil  dari  bulan  sebelumnya  yaitu mulai dari bulan Januari 2017.
4.  Metode fuzzy  time  series diterapkan  untuk memprediksikan  kebutuhan  bahan  baku  suatu produk makanan pada kedai Dampizza.
5.  Data  kebutuhan  bahan  baku  sebelumnya  atau  data acuan  diambil  melalui  proses  wawancara  kepada pemilik sekaligus pengelolah kedai Dampizza.

## 1.4 Tujuan
Adapun  yang  menjadi  tujuan  penulis  dalam penyusunan skripsi adalah sebagai berikut :
1.  Merancang aplikasi berbasis web untuk memprediksikan  kebutuhan  bahan  baku  suatu produk makanan.
2.  Memudahkan  pemilik  kedai  Dampizza  untuk memprediksikan kebutuhan bahan baku pokok suatu produk makanan pada bulan yang akan datang.
3.  Mengimplementasikan  metode fuzzy  time  series dalam  proses  memprediksikan  kebutuhan  bahan baku pokok suatu produk makanan untuk bulan yang akan datang pada kedai Dampizza.

## 1.5 Manfaat
Adapun  manfaat  yang  penulis  harapkan  dalam penyusunan skripsi sebagai berikut :
a. Meminimalisir kekurangan dan kelebihan kebutuhan bahan baku pokok  suatu produk  makanan  sehingga mampu  menyediakan  produk  makanan  sesuai kebutuhan  konsumen  dan  menghemat  biaya  untuk pembelian bahan baku pokok.
b. Meningkatkan efisiensi untuk memenuhi kebutuhan konsumen terhadap produk makanan yang diminta.
c. Membatu pemilik kedai Dampizza untuk memprediksikan kebutuhan bahan baku pokok pada bulan yang akan datang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  beberapa tinjuaan studi yang digunakan sebagai landasan teori serta pembanding  dengan  penelitan  yang  dilakukan.  Tinjauan studi dalam penelitan yang akan dilakukan adalah sebagai berikut :
Menurut  Ashari,  Penerapan  teknologi  informasi untuk  memprediksi  perkembangan  akademik  mahasiswa dapat dilakukan dengan  metode Time Series  yang dapat membantu  dosen  pembimbing    akademik  dalam melkukan  simulasi  forecasting  menetukan        Indeks Prestasi  Kumulatif  (IPK)  mahasiswa  bimbingannya  dari data  semester  sebelumnya  untuk  memprediksi  semester berikutnya.  Hal  ini  menjadi  salah  satu  upaya  untuk membantu  mahasiswa  bimbingan  dalam  meningkatkan program belajar, melaksanakan kegiatan belajar, mengatasi masalah belajar yang dihadapi dan mengembangkan  potensi-potensi  yang  dimiliki  oleh mahasiswa[1].
Menurut  Pranata,  Dharma,  dan  Rohardi,  Peramalan dengan fuzzy time series menangkap pola dari data yang telah  lalu  kemudian  digunakan  untuk  memproyeksikan data yang akan datang. Teknik peramalan terbagi menjadi dua  kelompok  yaitu  analisis  kualitatif  dan  analisis kuantitatif. Teknik peramalan kuantitatif merupakan teknik peramalan  yang  mendasarkan  pada  data  masa  lalu  (data historis) dan dapat dibuat dalam bentuk angka yang biasa
disebut  sebagai  data  time  series.  Dengan  begitu mempermudah  pemilik  perusahaan  dalam  meramalkan penjualan, pembelian  stok barang pada bulan selanjutnya dan  menambah  kinerja  pelayanan  terhadap  pelanggan dalam hal kepuasan pelanggan[2].
Menurut  Haris,  Santoso  dan  Ratnawati,  Sistem peramalan  dengan  fuzzy    time  series      menangkap  pola dari  data  yang  telah  lalu  kemudian  digunakan  untuk memproyeksikan  data yang akan datang. Prosesnya juga tidak membutuhkan suatu sistem pembelajaran dari sistem yang rumit sebagaimana yang ada pada algoritma genetika dan jaringan syaraf sehingga mudah untuk dikembangkan. Dalam  perhitungan  peramalan  dengan  menggunakan fuzzy time series, panjang interval telah ditentukan di awal proses perhitungan. Sedangkan penentuan panjang interval sangat  berpengaruh  dalam  pembentukan    fuzzy relationship    yang  tentunya  akan  memberikan  dampak perbedaan  hasil  perhitungan  peramalan.  Oleh  karena  itu, pembentukan  fuzzy relationship  haruslah tepat dan hal ini mengharuskan  penentuan  panjang  interval  yang  sesuai. Salah satu metode untuk penentuan panjang interval yang efektif  adalah  dengan  metode  berbasis  rata  -rata    atau average-based  fuzzy time series. Dalam skripsi ini, penulis mengimplementasikan  fuzzy    time  series    untuk meramalkan  data  penjualan  bulanan,  adapun  data  yang digunakan  untuk pengujian adalah data  yang berasal dari situs  web  penyedia  data  statistic  hasil  sensus.  Dan  dari hasil  pengujian    yang  dilakukan,  diketahui  bahwa Peramalan data menggunakan Fuzzy Time Series  dengan penentuan  interval  berbasis  rata-rata  memiliki  tingkat akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  Fuzzy    Time Series    Standar,  dengan  selisih  rata-rata  52,39  %  lebih akurat jika error dihitung menggunakan AFER dan selisih rata-rata  70,90  %  lebih  akurat  jika  error  dihitung menggunakan MSE[3].

## 2.1 Peramalan
Peramalan
adalah suatu proses untuk memperkirakan  berapa  kebutuhan  di  masa  datang  yang meliputi  kebutuhan  dalam  ukuran  kuantitas,  kualitas, waktu  dan  lokasi  yang  dibutuhkan  dalam  rangka memenuhi  permintaan    barang  atau  jasa.  Dalam  dunia bisnis,  peramalan  merupakan  dasar  bagi  perencanaan kapasitas,  anggaran,  perencanaan  penjualan,  perencanaan produksi  dan    inventory,  perencanaan  sumberdaya, perencanaan  pembelian  atau  pengadaan  bahan  baku,  dan sebagainya.  Peramalan berfungsi untuk membuat ramalan kebutuhan (demand)  dari produk yang harus dibuat yang dinyatakan  dalam  kuantitas  (jumlah)  produk  sebagai fungsi  dari  waktu.  Peramalan  dilakukan  dalam  jangka panjang    (long  term),jangka  menengah    (medium  term), dan  jangka  pendek    (short  term).    Untuk  itu  bisa  segera dilakukan  tindakan  koreksi  terhadap  kebutuhan  yang diramalkan[4].

## 2.2 Fuzzy Time Series
Konsep Fuzzy Time Series yang diperkenalkan oleh Chen (1996), perbedaan antara  Fuzzy Time Series  (FTS) dengan  konvesional   time  series  terletak pada data  yang
digunakan dalam ramalan. pada FTS, nilai yang digunakan merupakan  himpunan    fuzzy    dari  bilangan  real  atas himpunan  semesta  yang  telah  ditentukan.  Maka  bisa didefinisikan  bahwa  FTS  merupakan  metode  yang penggunaan    datanya  berupa  himpunan    fuzzy    yang berasal  dari  bilangan    real    atas  himpunan  semesta  pada data aktual[5].

## 2.3 Metode Peramalan dengan Fuzzy Series Time
Berikut ini adalah langkah-langkah  yang digunakan untuk  melakukan  peramalan  dengan  metode  fuzzy  time series :
Langkah  Pertama  :  Bagi  himpunan  semesta  U  =  [Dmin, Dmax] menjadi sejumlah ganjil interval yang sama u1, u2, …, um,.
Langkah Kedua : Jadikan A1, A2, … , Ak menjadi suatu himpunan-himpunan  fuzzy  yang  variabel  linguistiknya ditentukan sesuai dengan keadaan semesta.
Langkah Ketiga: Bagi fuzzy logical relationship yang telah diperoleh  menjadi  beberapa  bagianberdasarkan  sisi  kiri (current state).
Langkah  Keempat:  Hitung  hasil  keluaran  peramalan dengan 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  Di  mana  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 peramalan 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 sebelumnya.
Sebagaimana rumusan berikut: Aj → Ak1, Ak2, … , Akp Di mana 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  peramalan  untuk  tahun  i+1  dirumukan  (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  keanggotaan  maksimum  dari  himpunan  fuzzy Aj terjadi pada interval uj dan nilai tengah uj adalah mj,  maka  nilai  hasil  peramalan  untuk  tahun  i+1 adalah mj[2].

## 2.4 Fungsi Keanggotaan Fuzzy
Menurut Sri Kusumadewi dan Hari Purnomo,dalam bukunya  menjelaskan  bahwa    fungsi  Keanggotaan (membership  function)  adalah  suatu  kurva  yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya  (sering  juga  disebut  dengan  derajat
keanggotaan)  yang  memiliki  interval  antara  0  sampai  1. Salah satu cara  yang digunakan untuk  mendapatkan nilai keanggotaan  adalah  dengan  melalui  pendekatan  fungsi. Salah satunya adalah fungsi keanggotaan segitiga. Seperti pada Gambar 2.1[6].
Gambar 2.1 Fungsi Keanggotaan Segitiga [6]

## [6]

## 2.5 PHP Hypertext Preprocessor
Web  PHP  singkatan  dari  PHP:    Hypertext preprocessor,  sebuah  kepanjangan  rekursif,  yakni permainan  kata  dimana  kepanjangannya    terdiri  dari singkatan itu sendiri: PHP:  Hypertext Preprocessor. PHP adalah  bahasa  pemrograman  script    server-side    yang didesain  untuk  pengembangan  web.  Selain  itu  PHP  juga bisa digunakan sebagai bahasa pemrograman umum. PHP dikembangkan pada tahun 1995 oleh Ramus Lerdorf, dan sekarang  dikelola  oleh  The  PHP  Group.  PHP  disebut bahasa perograman  server side  karena PHP diproses pada komputer  server.  Hal  ini  berbeda  dibandingkan  dengan bahasa pemrograman  client-side  seperti  Javascript  yang diproses pada web browser (client).

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Perangkat Yang digunakan
Perangkat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diklasifikasikan menjadi 2 macam diantaranya:
1.  Hardware  merupakan  peralatan  yang  secara  fisik mempunyai  wujud  dan  dapat  dimanfaatkan  untuk merancang  aplikasi  SMS  gateway  ini.  Adapun  alat yang berupa hardware tersebut sebagai berikut. a. ASUS A45V
b. Modem GSM merk Prolink PHS301
2.  Software  merupakan  peralatan  yang  secara  fisik tidak  mempunyai  wujud  tetapi  dapat  dimanfaatkan untuk  merancang  aplikasi  pelayanan  akademik. Adapun  alat  yang  berupa  software  tersebut  sebagai berikut.
a. Xampp v.3.2.1 b. Windows 8 c. Google Crome d. Notepad ++

## 3.2 Metode Pengumpulan Data
Dalam  penyusunan  skripsi  ini  saya  akan  mealukan penelitian  dengan  menggunakan  beberapa  metode  antara lain :
1. Metode Penelitian
Metode  ini  membahas  mengenai  bagaimana  cara- cara  yang  digunakan  dalam  pengumpulan  data, adapun cara yang dilakukan adalah sebagai berikut :
a.  Studi Literature
b.  Observasi
c.  Wawancara
2. Metode Pengembangan Sistem
a.  Analisa Sistem
b.  Perancangan Sistem
c.  Implementasi Sistem
3. Uji Coba Program Setelah  program  selesai  dibuat  maka  dilakukan pengujian  program  untuk  mengetahui  apakah program  tersebut  telah  bekerja  dengan  benar  dan sesuai dengan sistem yang dibuat.
4. Pembuatan Kesimpulan Pada  tahap  akhir  ini  adalah  pembuatan  kesimpulan atau  ringkasan  dari  skripsi  ini  dan  kesimpulan tentang program yang telah dibuat.

## 3.3 Block Diagram
Desain sistem pada peramalan kebutuhan bahan baku  pokok  produk  makanan  menggunakan  metode fuzzy time series ditunjukan pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Block Diagram
Pada Gambar 3.1 dijelaskan bagaimana alur dari sistem  prediksi  kebutuhan  bahan  baku  pokok  untuk memprediksikan ketersediaan bahan baku pada bulan yang  akan  datang  yaitu  mengambil  data  histori kebutuhan  bahan  baku  sebelumnya  yang  akan digunakan  sebagai  data  acuan  untuk  menentukan kebutuhan  bahan  baku  pokok  produk  makanan  yang akan  di  prediksikan,  kemudian  di  terapkan  metode fuzzy time series dengan mengambil data bahan baku sebelumnya  untuk  memprediksi  kebutuhan  bahan baku pada bulan yang akan datang.

## 3.4 Data Flow Diagram (DFD)
Perancangan  DFD  dalam  alur  dari  rancang bangun  aplikasi  untuk  memprediksikan  kebutuhan bahan  baku  pokok  suatu  produk  makanan  pada  bulan yang  akan  datang  di  jelaskan  seperti  pada  Gambar 3.2.
Pemilik
Admin 0 Prediksi Kebutuhan Bahan Baku Pokok Data bahan baku kebutuhan bulan depan Data histori bahan baku Informasi data bahan baku kebutuhan bulan depan Informasi data histori bahan baku
Gambar 3.2 DFD level 0
Pada  Gambar  3.2  ini  menjabarkan  alur  dari prediksi  kebutuhan  bahan  baku  pokok  suatu  produk makanan dimana pemilik akan mendapatkan informasi  tentang  prediksi  kebutuhan  bahan  baku pada  bulan  yang  akan  datang  admin.Untuk  lebih terperinci  DFD  akan  dipecah  lagi  menjadi level 1, DFD level 1  pada  sistem  prediksi  kebutuhan  bahan baku  pokok  suatu  produk  makanan  pada  kedai Dampizza dapat dilihat pada Gambar 3.3.
Admin Pemilik 1 Penentuan data bahan baku 3 Prediksi kebutuhan bahan baku Data prediksi kebutuhan bahan baku bulan depan Informasi data prediksi kebutuhan bahan baku bulan depan Data histori bahan baku Informasi data histori bahan baku Data histori bahan baku Informasi data prediksi bahan baku untuk bulan depan Tb_kebutuhan Data kategori bahan baku untuk diprediksi Kategori bahan untuk diprediksi
Gambar 3.3 DFD level 1
Pada Gambar 3.3 ini menjabarkan alur dari dari sistem  prediksi  kebutuhan  bahan  baku  untuk  bulan depan atau bulan  selanjutnya.Admin dapat melakukan perhitungan  didalam  web  sesuai  dengan  kategori bahan baku yang akan diprediksikan.

## 3.5 Flowchart Sistem
Pada  Gambar  3.4  ini  menjelaskan  tentang bagaimana  alur  sistem  memprediksikan  kebutuhan bahan  baku  pokok  produk  makanan  pada  kedai Dampizza.
Start Data Histori Menentukan data bahan baku sesuai dengan jumlah penjualan bulan lalu Data bahan baku bulan lalu Bagi himpunan semesta U = [D min ,D max ] menjadi sejumlah interval ganjil yang sama U 1 ,U 2 .......,U n Menampilkan Data Hasil Prediksi End Jadikan A 1 ,A 2 .....,A n menjadi suatu himpunan-himpunan fuzzy yang variabelnya ditentukan oleh keadaan semesta Menentukan Fuzzy Logical Relationship (FLR) Menentukan Fuzzy Logical Relationship Groups (FLRG)
Perhitungan Prediksi Kebutuhan Bahan Baku Pokok
Gambar 3.4 Desain sistem
Pada  Gambar  3.4  ini  menjelaskan  alur  dari perhitungan  menggunakan  metode fuzzy  time  series dimana data yang dibutuhkan merupakan data histori bulan-bulan  sebelumnya.Data  tersebut  digunakan sebagai acuan untuk memprediksikan data kebutuhan bahan baku pada bulan selanjutnya dengan menentukan  banyak  dan  panjak  dari  interval kemudian  dari  hasil  tersebut  ditentukan fuzzy  logical relationship dan  dieliminasi  dengan fuzzy  logical relationship groups untuk mencari data prediksi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menggunakan  fitur  untuk    memprediksikan kebutuhan  bahan  baku  admin  haru  login  terlebih  dahulu. Berikut  adalah  tampilan  layar  semua  fasilitas  yang  ada pada sistem ini.

## 4.1 Login admin
Gambar 4.1. Form login
Sebelum  mengakses  semua  mengakses  semua  fitur yang  ada  pada  sistem  admin  terlebih  dahulu  memasukan user & password yang telah terdaftar, seperti ditampilkan pada gambar 4.1.

## 4.2 Halaman Pendaftaran Admin
Gambar 4.2. Halaman daftar admin
Gambar  4.2  adalah    halaman  yang  ditampilkan apabila  admin  masih  belum  mendaftar  kedalam  aplikasi berbasis web.

## 4.3 Halaman Beranda Setelah Login
Gambar 4.3. Halaman beranda
Gambar  4.3  adalah  halaman  data  pemesan  yang menampilkan  semua  konsumen  yang  telah  memesan produk makanan pada kedai Dampizza.

## 4.4 Halaman Bahan Baku
Gambar 4.4. Halaman bahan baku
Gambar  4.4  adalah  bagian  menu  dari  bahan  baku  , dimana dihalaman tersebut ditampilkan data histori bahan baku di bulan bulan sebelumnya.

## 4.5 Halaman Prediksi
Gambar 4.5. Halaman prediksi
Gambar  4.5  adalah  halaman  yang  menampilkan perhitungan prediksi atau halaman yaang digunakan untuk proses prediksi.

## 4.6 Perhitungan Metode Fuzzy Time Series
Data  history  kebutuhan  bahan  baku  tepung  terigu mulai  dari  bulan  Januari  sampai  dengan  bulan  Oktober tahun 2017 untuk menentukan data kebutuhan bahan baku tepung terigu pada bulan November tahun 2017.
Tabel 1. Data history kebutuhan bahan baku tepung terigu Tahun Bulan Data Aktual 2016 Juli 162 kg Agustus 114 kg September 84 kg Oktober 63 kg November 78 kg Desember 92 kg 2017 Januari 115 kg Februari 97 kg Maret 86 kg April 112 kg Mei 91 kg Juni 99 kg Juli 181 kg Agustus 157 kg September 87 kg Oktober 74 kg November 84 kg Desember 74 kg 2018 Januari 117 kg Langkah pertama menentukan himpunan U yaitu
U = [D min , D max ]. U = [63 , 181] Langkah selanjutnya menentukan selisih absolut dari data aktual dan didapat data sebagai berikut: [48,30,21,15,14,23,18,11,26,21,8,82,24,70,13,10,10,43]  = 487
Langkah  ketiga  menghitung  interval  dan himpunan fuzzy dengan  rumus  rata-rata  selisih sebagai berikut:
Kemudian  mencari  nilai  setengah  rata-rata  dari rata-rata  selisih  dan  menentukan  basis  dengan  rumus sebagai berikut:
Tabel 2. Basis interval Jangkauan Basis 0,1 - 1,0 0,1 1,1 - 10 1 11 - 100 10 101 - 1000 100
Langkah  selanjutnya  menentukan  jumlah interval fuzzy dengan rumus sebagai berikut :
Dari jumlah interval yang telah ditentukan maka hasil  dari  jumlah  interval  digunakan  untuk  menetukan panjang interval dengan rumus sebagai berikut :
Langkah  selanjutnya  menentukan  interval sesuai dengan jumlah dan panjang interval yang telah ditentukan :
Tabel 3. Interval Fuzzyfikasi Jangkauan U1 63 - 77,8 U2 77,8 - 92,6 U3 92,6 - 107,4 U4 107,4 - 122,2 U5 122,2 – 137 U6 137 - 151,8 U7 151,8 - 166,6 U8 166,6 - 181,4
Kemudian menetukan fuzzy logical relationship dari data aktual sesuai dengan interval sebagai berikut :
Tabel 4. Fuzzyfikasi Tahun Bulan Data Aktual Fuzzyfikasi 2016 Juli 162 A7 Agustus 114 A4 September 84 A2 Oktober 63 A1 November 78 A2 Desember 92 A2 2017 Januari 115 A4 Februari 97 A3 Maret 86 A2 April 112 A4 Mei 91 A2 Juni 99 A3 Juli 181 A8 Agustus 157 A7 September 87 A2 Oktober 74 A1 November 84 A2 Desember 74 A1 2018 Januari 117 A4
Tabel 5. Fuzzy Logical Relationship Fuzzy Logical Relationship A7-A4 A4-A2 A2-A1 A1-A2 A2-A2 A2-A4 A4-A3 A3-A2 A2-A4 A4-A2 A2-A3 A3-A8 A8-A7 A7-A2 A2-A1 A1-A2 A2-A1 A1-A4
Langkah berikutnya mencari fuzzy logical relationship groups sebagai berikut :

## Tabel 6. Fuzzy Logical Relationship Groups
Fuzzy Logical Relationship Groups A1->A2,A4 A2->A1,A2,A3,A4 A3->A2,A8 A4->A2,A3 A7->A2,A4 A8->A7
Langkah  terakhir  adalah  menentukan  hasil  prediksi berdasarkan fuzzyfikasi, FLR, dan FLRG.

## Tabel 7. Prediksi
Fuzzy Logical Relationship Defuzzyfikasi A7-A4 A2 = (U2+U3)/2 = (85,2 +100) / 2 = 92,6 A4-A2 A4=(U1+U2+U3+U4)/4=(70,4+85,2+100 +114,8)/2= 92,6 A2-A1 A2=(U2+U4)/2 =(85,2+114,8)= 100 A1-A2 A1 = (U1+U2+U3+U4)/4 = (70,4+85,2+100+114,8) / 4 = 92,6 A2-A2 A2 = (U1+U2+U3+U4)/4 (70,4+85,2+100+114,8) / 4 = 92,6 A2-A4 A2=(U2+U3)/2= (85,2 +100) / 2 = 92,6 A4-A3 A4=(U2+U8)/2= (85,2 +174) / 2 = 129,6 A3-A2 A3=(U1+U2+U3+U4)/4=(70,4+85,2+100 +114,8)/4=96,94 92,6 A2-A4 A2=(U2+U3)/2=(85,2 +100)/2= 92,6 A4-A2 A4=(U1+U2+U3+U4)/4=(70,4+85,2+100 +114,8)/4=96,94 92,6 A2-A3 A2=(U2+U8)/2= (85,2 +174) / 2 = 129,6 A3-A8 A3=(U7)= 159,2 A8-A7 A8=(U2+U4)/2=(85,2 +114,8)/2= 100 A7-A2 A7=(U1+U2+U3+U4)/4=(70,4+85,2+100 +114,8)/4=96,94 92,6 A2-A1 A2=(U2+U4)/2 =(85,2+114,8)= 100 A1-A2 A1=(U1+U2+U3+U4)/4=(70,4+85,2+100
+114,8)/4=96,94 92,6 A2-A1 A2=(U2+U4)/2 =(85,2+114,8)= 100 A1-A4 A1=(U2+U3)/2=(85,2 +100)/2= 92,6
Data  yang  dihasilkan  akhir  adalah  nilai  92,6  yang digunakan  sebagai  data  acuan  untuk  menentukan  data prediksi  bulan  Februari  2018  dengan  menentukan  nilai tersebut  sesuai  dengan  interval,  yaitu  didapat  U2  dengan perhitungan sebagai berikut :
Data  prediksi  kebutuhan  bahan  baku  tepung  terigu untuk bulan Februari 2018adalah sebanyak 85,2 kilogram tepung terigu.

## 4.7 Perhitungan Sistem
Untuk  perhitungan  metode  yang  dilakukan  sistem bisa  dilihat  pada  halaman  prediksi.  Pada  proses  prediksi kebutuhan bahan baku tepung terigu yang dilakukan oleh sistem dihasilkan seperti pada Gambar 4.6.
Gambar 4.6 Hasil perhitungan sistem
Dari  hasil  perhitungan  manual  dengan  perhitungan sistem maka didapatkan tingkat error 5,63%.

## 4.8 Pengujian Fungsional sistem
Pengujian fungsional pengujian aplikasi dilakukan dengan  menggunakan  3 browser yaitu Internet Explorer, Mozilla Firefox, Google Chrome. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui fungsional aplikasi  berbasis  web.  hasil  pengujian  ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil pengujian fungsional Fungsi Web Browser Explorer Mozila Chrome Halaman Login    Halaman Daftar    Halaman Beranda    Halaman Bahan Baku    Halaman Prediksi    Login    Daftar    Kembali    Proses Prediksi    Logout   
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil dari pembangunan aplikasi untuk memprediksikan  kebutuhan  bahan  baku  suatu  produk makanan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1.  Dari  hasil  pengujian  fungsional  sistem  diperoleh bahwa  fungsi  yang  terdapat  dalam  sistem  100% dapat dijalankan dengan menggunakan web browser yang berbeda yaitu Internet Explorer, Mozila Firefox dan Google Chrome.
2.  Dari  Dari  hasi  perhitungan  sistem  dan  perhitungan manual  metode fuzzy  time  series untuk  prediksi kebutuhan  bahan  baku  maka  didapatkan  presentase kesalahan ( error) sebesar 3,83%.

## 5.2  Saran
Adapun  saran  yang  dapat  disampaikan  untuk pengembang selanjutnya adalah sebagai berikut :
1.   Dikembangkan  dengan  menambahkan  fitur prediksi  per  tahun  untuk  proses  prediksi  yang lebih baik.
2.   Dikembangkan  dengan  menambahkan  fitur grafik  untuk  mengetahui  perkembangan  dalam memenuhi kebutuhan konsumen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ashari.  2013. Penerapan  Metode  Times  Series Dalam  Simulasi  Forecasting  Perkembangan Akademik Mahasiswa. Jurnal Inspiration, 3(2).
[2] Pranata,  Rohadi.  2016. Pengembangan  Sistem Informasi Peramalan Penjualan di PT. Trimitra Buana Engineering Menggunakan Meode Fuzzy Time  Series .  In  Seminar  Informatika  Aplikatif Polinema (Vol. 1, No. 1)..
[3] Haris.,  Santoso,  Eka.  2010. Implementasi Metode  Fuzzy  Time  Series  dengan  penentuan interval  berbasis  rata– rata untuk  peramalan data  penjualan  bulanan .  Skripsi.  Malang: Universitas Brawijaya.
[4] [Azmiyati,  Tanjung.  2010 .  Peramalan  Jumlah Tandan Buah Segar (Tbs) Kelapa Sawit Dengan Metode Fuzzy Time Series Chen Dan Algoritma Ruey  Chyn  Tsur  (Studi  Kasus  Pada  Pt.  Xyz) . Penelitian  dan  Aplikasi  Sistem  dan  Teknik Industri, 10(1).
[5] Zulfikar,    Mayvita.  2017. Pengujian  Metode Fuzzy  Time  Series  Chen  dan  Hsu  Untuk Meramalkan Nilai Indeks Bursa Saham Syariah Di  Jakarta  Islamic  Index  (JII). WIGA-Jurnal Penelitian Ilmu Ekonomi, 7(2), 108-124.
[6] Kusumadewi,  S.,    Purnomo,H.  2004.  Aplikasi Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan. Graha Ilmu. Yogyakarta.