Prediksi Penjualan Barang Menggunakan Metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)

• Main Authors: Allyna Virrayyani, Sutikno Sutikno
• Format: Article
• Language: Indonesian
• Published: Muhammadiyah University Press 2016-12-01
• Series: Khazanah Informatika
• Subjects: prediksi; penjualan barang; Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System; model fuzzy Takagi-Sugeno
• Online Access: http://journals.ums.ac.id/index.php/khif/article/view/2554

Prediksi penjualan barang merupakan salah satu cara untuk menjaga stabilitas penjualan barang. Hasil prediksi yang diperoleh dapat dijadikan sebagai pertimbangan untuk mengambil keputusan dalam perencanaan manajemen bisnis. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk prediksi adalah Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). Di dalam penelitian ini, ANFIS diimplementasikan dalam sebuah aplikasi sistem prediksi penjualan barang. Prosedur prediksi menggunakan analisis runtun waktu. Aturan ANFIS menggunakan model fuzzy Takagi-Sugeno dan fungsi keanggotaan tipe Generalized bell dengan 2 data masukan untuk 1 data target. Dari hasil pelatihan dan pengujian ANFIS untuk penjualan Beras Delanggu Raja, diperoleh nilai Mean Absolute Persentage (MAPE) pelatihan sebesar 9.4180332828% dan diperoleh nilai MAPE pengujian sebesar 7.5343642644%. Hasil MAPE pengujian tersebut kurang dari batas toleransi error, yaitu 20 %. Batas toleransi tersebut berdasarkan penafsiran Batey dan Friedrich di mana MAPE < 10% merupakan perkiraan yang sangat baik dan 10% < MAPE < 20% merupakan perkiraan yang baik. ANFIS berhasil memprediksi penjualan Beras Delanggu Raja pada bulan yang akan datang dengan total 4944. Aplikasi sistem telah diuji menggunakan pengujian black-box. Seluruh prosedur pengujian dinyatakan berhasil.