## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2021 Vol. 3 N o .   1 Hal:  22-27 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Logika Fuzzy dengan Metode Mamdani dalam Menentukan Tingkat Peminatan Tipe Motor Honda
Jufriadi 1 
1 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
jufriadiaqilla@gmail.com

## Abstract
Honda motorcycles are in demand by the public as a cheap means of land transportation. CV Hayati is the main motorcycle dealer  company  in  Padang.  In  carrying  out  its  activities,  CV  Hayati  needs  to  consider  several  factors  when  selling motorcycles that are in demand by consumers. However, CV Hayati still uses manual means in looking at the interest in the motor that will be purchased by consumers. To solve the problem, a system is needed that can help with decision-making by consumers in purchasing motors according to their interests. In this study, the decision to buy a motor that consumers were interested  in  was  done  using  the fuzzy  logic  of  mamdani  method.  With  the  decision-making  system  in  motor  interest,  it is expected to help and facilitate consumers in determining the motor they are interested in buying. The results of this study can be viewed using the PHP programming language and MySQL database, with the fuzzy logic of the mamdani method. Where in  the  fuzzyfication  process  consider  several  input  variables  namely:  price,  oil  fuel  tank  capacity,  engine  speed,  baggage capacity and vehicle weight. So that by defuzzification can be determined the recomedation of motors that are in demand by consumers.
Keywords: Motor Interest, Fuzzy Logic, Mamdani Method, Motor Type, Defuzzification.

## Abstrak
Sepeda  Motor  Honda  banyak  diminati  oleh  masyarakat  sebagai  alat  transportasi  darat  yang  murah.  CV  Hayati  adalah perusahaan deler utama  sepeda  motor kota  Padang. Melakukan kegiatannya, CV Hayati harus mempertimbangkan berapa factor saat melakukan penjualan motor yang diminati konsumen. Namun, CV Hayati masih menggunakan cara manual dalam melihat  peminatan  terhadap  motor  yang  akan  dibeli  oleh  konsumen.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  maka  dibutuhkan sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  pada  pengambilan  keputusan  oleh  konsumen  dalam  pembelian  motor  sesuai  dengan yang  diminatinya.  Dalam  penelitian  ini,  pengambilan  keputusan  untuk  membeli  motor  yang  diminati  konsumen  dilakukan dengan  menggunakan  logika  fuzzy  metode  Mamdani.  Dengan  adanya  sistem  pengambilan  keputusan  dalam  peminatan motor, diharapkan dapat membantu dan mempermudah konsumen dalam menentukan motor yang diminatinya untuk dibeli. Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  dilihat  dari  menggunakan  bahasan  pemograman  PHP  dan  database  MySQL,  dengan  logika fuzzy  metode  mamdani.  Dimana  dalam  proses  fuzzyfikasinya  mempertimbangkan  beberapa  variabel  input  yaitu:  harga, kapasitas  tangki  bahan  bakar  minyak,  kecepatan  mesin,  kapasitas  bagasi  dan  berat  kendaraan.  Sehingga  dengan  dilakukan defuzzifikasi dapat ditentukan rekomedasi motor yang diminati oleh konsumen.
Kata kunci: Peminatan Motor, Logika Fuzzy, Metode Mamdani, Tipe Motor, Defuzzifikasi.
© 2021 INFEB

## 1. Pendahuluan
Logika Fuzzy merupakan  salah  satu  bagian  dari kecerdasan  buatan.  Logika Fuzzy digunakan  untuk memecahkan  ketidakpastian  penyebab  dari  suatu masalah  [ 1 ].  Dengan  logika Fuzzy dapat  diketahui penyebab  dari  suatu  masalah  tersebut,  sehingga  dapat diambil  suatu  kesimpulan  yang  pasti.  Logika Fuzzy banyak  digunakan  karena  diantaranya  memiliki toleransi  dengan  data-data  yang  tidak  tepat  atau  tidak pasti. CV Hayati merupakan perusahaan yang bergerak dalam  bidang  penjualan  motor.  Pemilik  perusahan sering  kebingungan  akan  tipe  motor  yang  harusnya dibeli dari main dealer untuk dijual ke pasaran. Motor Honda memiliki banyak tipe dan banyak seri. Di karena banyak  tipe  motor  maka  dalam  pemilihan  pembelian motor dari main dealer harus dipertimbangkan terlebih
dahulu sesuai dengan peminatan pasar (masyarakat). Di karenakan  bila  tipe  motor  yang  dibeli  tidak  laku  atau tidak  terjual  dengan  cepat  maka  perusahaan  akan mengalami  kerugian.  Sebagai  contoh  jika  motor  yang dibeli  kebanyakkan  tipe  motor  yang  besar  misalnya Forza  yang  agak  susah  dijual  akan  merugikan perusahaan.
Dasar  teori Fuzzy  logic adalah  membahas  tentang konsep  dasar  himpunan Fuzzy ,  yang  mencakup pembahasan  himpunan Fuzzy ,  operasi  logika  pada Fuzzy dan  hukum-hukum  pada  himpunan Fuzzy . Logika Fuzzy sebagai  komponen  utama  pembangun softcomputing ,  terbukti  telah  memiliki  kinerja  yang sangat  baik  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah yang  mengandung  ketidakpastian.  Implementasinya luas, baik di bidang engineering , psikologi, social, dan
juga bidang ekonomi [ 2 ]. Teori himpunan Fuzzy adalah merupakan  perluasan  dari  teori  logika  Boolean  yang menyatakan  tingkat  angka  1  atau  0  atau  pernyataan benar  atau  salah,  sedang  pada  teori  logika Fuzzy terdapat tingkat nilai, yaitu:
a. Satu  (1),  yang  berarti  bahwa  suatu  item menjadi anggota dalam suatu himpunan,
b. Nol  (0),  yang  berarti  bahwa  suatu  item  tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan.
Pada  teori  himpunan  klasik  ( Crisp )  suatu  variable  ini mempunyai  dua  kemungkinan,  menjadi  anggota himpunan crisp ini batasan-batasan antara anggota dan bukan  anggota  jelas  sekali  [ 3 ].  Menurut  Kusumadewi (2010)  [ 4 ]  Himpunan Fuzzy ( Fuzzy sets)  memiliki  2 atribut, yaitu:
a. Linguistik,  yaitu  penamaan  suatu  grup  yang memiliki  suatu  keadaan  atau  kondisi  tertentu dengan  menggunakan  bahasa  alami,  seperti MUDA, PAROBAYA, TUA.
b. Numeris,  yaitu  suatu  nilai  yang  menunjukan ukuran  dari  suatu  variabel  seperti:  40,  25,  50 dan sebagainya.
Fuzzy  sets ini  merupakan  konsep Fuzzy  logic yang menyatakan bahwa kebenaran dari sembarang pernyataan  hanyalah  masalah  derajat.  Pernyataan  yang serupa  maknanya  dengan  pernyataan  tersebut  yang dikemukakan  oleh  Zadeh;  yaitu  “Alam  ini  maha kompleks sehingga hampir mustahil membuat sembarang  pernyataan  tentangnya  yang  mengandung dua  hal  sekaligus  yaitu  presisi  dan  bermakna.  Jika seseorang mengklaim sesuatu melalui suatu pernyataan yang presisi tentang rahasia alam ini, maka pernyataan tersebut  akan  kehilangan  makna.  Sebaliknya  jika seseorang hanya menekankan makna dalam pernyataannya, maka kepresisiannya cenderung terabaikan  atau  tidak  disinggung  sama  sekali  [ 5 ]. Menurut  Kusrini  (2008)  fungsi  keanggotaan  adalah sebuah  representasi  grafis  dari  besarnya  partisipasi masing-masing input. Fungsi keanggotaan dihubungkan dengan  pembobotan  masing-masing  input  yang diproses,  definisi  pencocokan  fungsi  antar  input  dan penentuan respons keluaran [ 6 ].
Metode  Mamdani  paling  sering  digunakan  dalam aplikasi-aplikasi  karena  strukturnya  yang  sederhana, yaitu  menggunakan  operasi  MIN-MAX  atau  MAX- PRODUCT  [ 7 ]  [ 8 ]  [ 9 ]  [ 10 ]  [ 11 ]  [ 12 ]  [ 13 ]  [ 14 ].  Untuk mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan berikut.
a. Fuzzyfikasi.
b. Pembentukan  basis  pengetahuan Fuzzy (rule  dalam bentuk IF…THEN).
c. Aplikasi fungsi implikasi menggunakan fungsi MIN dan  Komposisi  antar rule menggunakan  fungsi MAX ( menghasilkan himpunan Fuzzy baru).
d. Deffuzyfikasi menggunakan metode Centroid.
Proses  penentuan  pemilihan  sepeda  motor  yang dilakukan  di  C  Hayati  masih  secara  manual,  dengan cara  memberikan  brosur  kepada  konsumen.  Kemudian konsumen  membandingkan  beberapa  jenis  motor berdasarkan  harga,  mesin,  bagasi,  transmisi  dan  berat. Berdasarkan  hal  tersebut  dilakukanlah  penilitian bagaimana  menentukan  peminatan  motor  Honda menggunakan logika fuzzy metode mamadani.

## 2. Metodologi Penelitian
Untuk  membantu  dalam  penyusunan  penelitian  ini, maka  perlu  adanya  susunan  kerangka  kerja  ( frame work ) dengan tahapan-tahapannya yang jelas. Kerangka kerja  ini  merupakan  langkah-langkah  yang  akan dilakukan  dalam  penyelesaian  masalah  yang  akan dibahas.  Adapun  kerangka  kerja  penelitian  yang digunakan seperti terlihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja

## 2.1. Identifikasi Ruang Lingkup
Dalam  tahap  ini  penelitian  melakukan  identifikasi masalah  terhadap  sistem  yang  sedang  berjalan,  dan menemukan permasalahan didalamnya yaitu penentuan tingkat minat sepeda motor Honda dengan menggunakan logika Fuzzy dan metode mamdani. Pada tahap identifikasi masalah yang dilakukan ini, bertujuan untuk  menjaga  konsistensi  penelitian  ini,  sehingga penelitian  ini  lebih  terarah,  dan  tujuan  dari  penelitian yang diharapkan dapat tercapai.
2.2. Analisa Masalah
Dalam melakukan analisa masalah penelitian melakukan  beberapa  metode  di  antaranya  adalah metode  diskriptif,  dalam  metode  ini  dilakukan pengumpulan  data,  kemudian  disusun,  dikelompokkan sesuai rule  base ,  dianalisa  dapat  diperoleh  beberapa gambaran yang jelas pada masalah penelitian. Sehingga dari  analisa  masalah  tersebut  dapat  ditarik  suatu kesimpulan untuk mendapatkan suatu solusi penyelesaian masalah.
2.3. Menentukan Tujuan Penelitian
Berdasarkan  pada  ruang  lingkup  masalah,  analisa masalah  yang  telah  dibuat  pada  tahap  sebelumnya, tahap  berikutnya  adalah  menentukan  tujuan  penelitian yang  bertujuan  untuk  memperjelas  kerangka  tentang apa  saja  yang  menjadi  sasaran  dari  penelitian ini.Mempelajari literatur
Pada  studi  literatur  penelitian  ini  dilakukan  dengan mengumpulkan data dari berbagai pustaka dengan cara membaca  dan  mempelajari  literatur,  jurnal,  buku-buku yang  berhubungan  dengan  penelitian,  hal  ini  perlu dilakukan  mengingat  semakin  banyak  pengetahuan yang dimasukkan dalam sistem pakar akan menghasilkan  tingkat  keakuratan  hasil  yang  lebih tinggi.
2.4. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dan  informasi  pada  tahap  ini dilakukan  untuk  mengetahui  mendapatkan  data  dan informasi  yang  nantinya  akan  mendukung  penelitian ini, dalam pengumpulan data, terdapat beberapa metode yang  digunakan  yaitu  penelitian  lapangan  ( field research ),  penelitian  perpustakaan  ( Library  Research ), serta penelitian laboratorium ( Laboratorium Research ). Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  primer  dan  data sekunder. Data primer didapatkan dari hasil wawancara,  kuisioner  dan  observasi  dilapangan  yang sesuai  dengan  isu  penelitian  ini.  Tahap  awal  akan dilakukan  penyebaran  kuisioner,  kemudian  untuk melengkapi  data  akan  dilakukan  wawancara  kepada responden yang telah ditentukan selanjutnya.
2.5. Analisa Sistem
Setelah  analisa  data  dilakukan,  maka  kerangka penelitian  berikutnya  yaitu  analisi  sistem.  Analisa system merupakan suatu teknik atau metode pemecahan  masalah  dengan  cara  menguraikan system ke dalam komponen-komponen pembentuknya.
2.6. Perancangan Sistem
Tahap  ini  akan  dilakukan  proses  perancangan  dan metode  sistem,  untuk  menentukan  kualitas  minyak yang  tepat  berdasarkan  kadar  asam  minyak  sawit  dan inti  sawit.  Perancangan  dari  model  sistem  dengan menentukan  rancangan  input  dengan  mengunakan pemrogaman  PHP rule-rule yang  akan  digunakan dalam  penenatuan  tingkat  peminatan  sepeda  motor honda berdasarkan tipe motor, harga dan warna motor. Dalan  perencanaan  system  ini  hal  yang  dilakukan adalah:
a. Perancangan input.
Berdasarkan  teknik-teknik  yang  digunakan  di  atas, maka dapat dilakukan perancangan input  sistem ini sehingga proses berikut dapat dilakukan berdasarkan  perancangan  input  tersebut.  Tool  yang digunakan  dalam  merancangan  input  adalah Macromedia Dreamweaver dengan bahasa pemrograman PHP.
b. Perancangan Rule
Berdasarkan  perancangan  input,  maka  langkah selanjutnya  akan  dilakukan  perancangan  dari rule- rule yang  akan  digunakan  di  dalam  penentuan tingkat peminatan sepeda motor honda.
Pemrograman PHP dan database MySQL digunakan dalam perancangan rule-rule menggunakan  logika  fuzzy  dan  metode  mamdani yang  berhubungan  dengan  penelitian  ini.  Sehingga adanya rule-rule ini  dapat  membantu  pembuatan suatu  sistem  pakar  dalam  menentukan  peminatan pemilihan sepeda motor Honda sesuai tipenya.
2.7. Pembangunan Sistem
Tahap ini membahas tentang pembangunan dari sistem dengan  langkah-langkah  yang  telah  dilakukan  pada identifikasi  masalah  dan  menganalisa  pengetahuan dimasukan  kedalam  sistem  pakar,  dan  melakukan pengujian  dan  perbaikan  sistem  sehingga  sesuai kreteria  yang  diinginkan.  Dalam  pembangunan  system secara keseluruhan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL dengan menerapkan logika fuzzy dan metode mamdani didalamnya.
2.8. Pengujian Sistem
Pada  sistem  dan software yang  dirancang  selesai dibangun  maka  perlu  dilakukan  pengujian  apakah sistem  dapat  berjalan  sesuai  dengan  apa  yang  telah direncanakan  dan  sesuai  pula  denga  tujuan  dari penelitian ini

## 3. Hasil dan Pembahasan
Fuzzy Inference System (FIS) pada penelitian ini terdiri dari  beberapa  variabel  input  yaitu:  Harga,  Kapasitas Tangki  BBM,  Kecepatan  Mesin,  Bagasi,  Transmisi, dan  Berat.  Sedangkan  variabel  output  yang  dimiliki oleh  sistem  fuzzy  mamdani  ini  hanya  satu  variabel yaitu:  varibel  rekomendasi  yang  nantinya  akan  berisi jenis  motor  yang  diminati  berdasarkan rule  base yang terpenuhi.
Data  jenis  motor  adalah  data  kategori  atau  jenis  dari motor  yang  ada  dan  dijual  oleh  dealer  motor  CV. Hayati Padang, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1. Tabel  Jeni Motor No Kode Jenis Motor 1 Cub Motor Bebek 2 Matic Motor Honda Matic 3 Sport Motor Sport 4 Big Sport Sport Honda Big Bike
Setelah  dilakukan  penentuan  variabel  input  dan  output pada  sistem  logika  fuzzy  Mamdani  maka  ditentukan semesta  pembicaraan.  Semesta  pembicaraan  adalah untuk  menentukan domain dari input dan output yang sesuai  hasil  di  indikator.  Pada  proses Fuzzy  Inference System (FIS) dibutuhkan semesta pembicaraan. Adapun semesta pembicaraan seperti Tabel 2.
Tabel  2. Tabel  Semesta Pembicaraan Variabel Indikator Domain Keterangan Input Harga 0 – 80 1=1 Juta Tangki BBM 0 -  115 1 = 1 Unit Mesin 0 – 250 1=1 cc Bagasi 0 – 25 1=1 Liter Transmisi 0-1 0=Manual, 1=Matik Berat 0-200 1=1 Kg Output Rekomendasi 0-10 1=SupraX, 2=Revo, 3=SupraGTR, 4=Scoopy, 5=Beat,  6=Vario, 7=PCX,  8=Genio, 9=CBR, 10= Sonic
Himpunan  fuzzy  yang  dibuat  untuk  tiap  variabel input dan output berdasarkan  data  dari  CV  Hayati  yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel  3. Tabel Himpunan Fuzzy
Variabel Indikator Himpunan Domain
MF
Type
Input
Harga Murah [0  0  10  20] Trapmf Sedang [15  30  40 ] Trimf Mahal [35  45   70  80] Trapmf Tangki BBM Kecil [0   0  2   4] Trapmf Sedang [3  6  10] Trimf Banyak [8   12   15  15] Trapmf Mesin Lambat [0   0   90  124] Trapmf Sedang [110 200 240] Trimf Cepat [220  230  240 240] Trapmf Bagasi Sempit [0  0  4  9] Trapmf Sedang [7  11  14] Trimf Luas [12  18 25  25] Trapmf Berat Ringan [0  0  80  110] Trapmf Sedang [90  120   135] Trimf Berat [127  130 140 140] Trapmf Transmisi Manual 0 Trapmf Matik 1 Trapmf Output Rekomendasi [Supra X, Revo, Supra GTR, Scoopy, Beat, PCX, Vario, Genio, CBR, Sonic]

## Proses Inferensi
R1  IF Jenis = Manual AND Harga = Murah AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sempit THEN Rekomendasi Revo
R2  IF Jenis = Manual AND Harga = Sedang AND Berat = Ringan AND Mesin=Sedang AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sempit THEN Rekomendasi Supra  GTR
R3  IF Jenis = Manual  AND Harga = Murah
AND Berat = Ringan AND Mesin=Sedang AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sempit THEN Rekomendasi  Supra X
R4  IF Jenis = Manual AND Harga = Sedang AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sempit THEN Rekomendasi Revo
R5.  IF  Jenis = Manual AND Harga = Mahal AND Berat = Sedang AND Mesin=Sedang AND  Tangki=Sedang  AND  Bagasi=Sempit THEN Rekomendasi CBR150
R6  IF Jenis = Manual AND Harga = Mahal
AND Berat = Sedang AND Mesin=Sedang AND  Tangki=Sedang  AND  Bagasi=Sempit
THEN Rekomendasi Sonic
R7  IF  Jenis = Matik AND Harga = Sedang AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Besar THEN Rekomendasi Vario 125 R8  IF  Jenis = Matik AND Harga = Sedang AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Besar THEN Rekomendasi  Genio R9  IF Jenis = Matik AND Harga = Sedang
AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat
AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sedang THEN Rekomendasi Scoopy
R10  IF Jenis = Matik AND Harga = Sedang
AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sedang THEN Rekomendasi  Vario125 R11  IF Jenis = Matik AND Harga = Sedang AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sedang
THEN Rekomendasi  Scoopy
R12  IF Jenis = Matik AND Harga = Sedang
AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat
AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sedang THEN Rekomendasi Beat
R13  IF Jenis = Matik AND  Harga = Sedang
AND Berat = Sedang AND Mesin=Sedang AND  Tangki=Sedang  AND  Bagasi=Sedang THEN Rekomendasi New Scoopy
R14  IF Jenis = Matik AND  Harga = Sedang
AND Berat = Sedang AND Mesin=Sedang AND  Tangki=Sedang  AND  Bagasi=Sedang
THEN Rekomendasi  Vario 150 R15  IF Jenis = Matik AND Harga = Mahal AND Berat = Sedang AND Mesin=Sedang AND Tangki=Sedang AND Bagasi=Sedang THEN Rekomendasi PCX R16  IF Jenis = Matik AND Harga = Mahal AND Berat = Sedang AND Mesin=Sedang AND Tangki=Sedang AND Bagasi=Sedang  THEN  Rekomendasi  PCX ABS R17  IF Jenis = Matik AND Harga = Mahal AND Berat = Sedang AND Mesin=Sedang AND Tangki=Sedang AND
Bagasi=Sedang  THEN  Rekomendasi  PCX
Hibrid R18  IF Jenis = Matik AND Harga = Mahal
AND Berat = Berat AND Mesin=Sedang AND  Tangki=Besar  AND  Bagasi=Besar THEN Rekomendasi  PCX Hibryd
R19  IF Jenis = Manual AND Harga = Mahal
AND Berat = Berat AND Mesin=Sedang
AND  Tangki=Besar  AND  Bagasi=Sempit THEN Rekomendasi CBR 150 R20  IF Jenis = Manual AND Harga = Mahal AND Berat = Berat AND Mesin=Cepat AND  Tangki=Besar  AND  Bagasi=Sempit THEN Rekomendasi CBR 250
R21  IF Jenis = Manual AND Harga = Mahal AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat
AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sempit THEN Rekomendasi Super Cub C125
R22  IF Jenis = Matik AND Harga = Sedang
AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sedang THEN Rekomendasi Vario 125
R23  IF Jenis = Matik AND Harga = Sedang
AND Berat = Sedang AND Mesin=Sedang AND Tangki=Sedang AND Bagasi=Sedang THEN Rekomendasi
Vario 150
R24  IF Jenis = Matik AND Harga = Sedang
AND Berat = Sedang AND Mesin=Sedang AND  Tangki=Sedang  AND  Bagasi=Besar THEN Rekomendasi  PCX
R25  IF Jenis = Matik AND Harga = Sedang AND Berat = Sedang AND Mesin=Sedang AND  Tangki=Sedang  AND  Bagasi=Kecil THEN Rekomendasi Beat
R37  IF Jenis = Manual AND Harga = Mahal AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sempit THEN  Rekomendasi    New  CB  150  R Streetfire(BK,WH)
R38  IF Jenis = Manual AND Harga = Murah AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sempit THEN Rekomendasi Revo
R39  IF Jenis = Manual AND Harga = Murah AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sedang THEN Rekomendasi Supra X
R40  IF Jenis = Manual AND Harga = Sedang AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sempit THEN Rekomendasi  Supra X 125
R41  IF Jenis = Manual AND Harga = Murah AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Sedang  AND  Bagasi=Sempit THEN Rekomendasi Revo Fit
R42  IF Jenis = Manual AND Harga = Murah
AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Besar  AND  Bagasi=Sempit
THEN Rekomendasi Supra GTR
R43  IF Jenis = Manual AND Harga = Murah AND Berat = Ringan AND Mesin=Sedang AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sempit THEN Rekomendasi  Revo X
R44  IF Jenis = Manual AND Harga = Murah AND Berat = Ringan AND Mesin=Cepat AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sempit
THEN Rekomendasi Sonic
R46  IF Jenis = Manual AND Harga = Murah
AND Berat = Sedang AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sempit THEN Rekomendasi  Supra X R47  IF Jenis = Manual AND Harga = Murah AND Berat = Berat AND Mesin=Lambat
AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sempit THEN  Rekomendasi    Supra  X  125  CW MMC R48  IF Jenis = Manual AND Harga = Sedang
AND Berat = Ringan AND Mesin=Lambat AND  Tangki=Kecil  AND  Bagasi=Sempit
THEN Rekomendasi Revo X

## Implementasi Sistem dengan PHP
a. Form Login
Form  login  merupakan  halaman  yang  digunakan untuk  mengakses  masuk  ke  dalam  sistem  dengan menginputkan  username  dan  password,  jika username  dan  password  yang  diinputkan  sesuai dengan yang ada dalam database.
b. Form  Registrasi
Form  ini  merupakan  tampilan  halaman    registrasi di mana sebelum melakukan konsultasi User atau pengguna  diharuskan  mendaftar  terlebih  dahulu agar dapat menggunakan sistem.
c. Menu Utama User
Halaman  ini  merupakan  tampilan  halaman  utama pengguna  atau  user,  dimana  halaman  akan ditampilkan  setelah  user  melakukan  login  ke aplikasi.  Pada  halaman  ini  terdapat  dua  menu yaitu: menu sepeda motor dan menu rekomendasi.
d. Form Rekomendasi
Halaman  ini  merupakan  tampilan  halaman rekomendasi  atau  konsultasi,  di  mana  setelah melakukan proses registrasi User dapat  masuk  ke sistem dengan memilih menu Login , setelah Login selanjutnya User dapat  melakukan  konsultasi dengan Sistem dengan memilih menu rekomendasi.
e. Form Halaman Rekomendasi
Halaman ini merupakan tampilan hasil rekomendasi,  di  mana  setelah  melakukan  proses Login dan  menjawab pertanyaan-pertanyaan  yang telah  diberikan  sistem  selanjutnya  akan  keluar hasil  rekomendasi  berupa  jenis  motor  yang diminati.
f. Menu Utama Admin
Form  ini  merupakan  halaman  utama  admin, dimana  halaman  ini  akan  ditampilkan  setelah admin  login  ke  aplikasi.  Pada  halama  ini  admin terdapat  menu  untuk  menambahkan  motor, varibel,  rule,  hasil  rekomendasi  dan  pengguna aplikasi.
g. Form Input Variabel
Form  ini  merupakan  halaman Input data  varibel fuzzy dan tampilan data dari database variabel.
h. Form Aturan ( Rule )
Halaman  ini  merupakan  form  yang  digunakan untuk  memasukan  aturan( rule )  yanag    akan digunakan diinferensi fuzzy.
i. Form Input Motor Halaman  ini  merupakan  halaman Input data sepeda  motor  yang  diperoleh  dari  CV  Hayati. Data  dinputkan  berupa  Harga,  kecepatan  mesin, tangki BBM, Bagasi dan Berat.
j. Grafik Perbandingan Hasil Defuzzyfikasi
Halaman ini digunakan oleh admin aplikasi untuk melihat  data  hasil  rekomendasi  motor  yang diminati oleh konsumen dalam bentuk grafik.

## 4. Kesimpulan
Logika  Fuzzy  dengan  metode  Mamdani  dalam menentukan  peminatan  motor  Honda  yang  terapkan dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySQL  ini, dapat  membantu  masyarakat  atau  konsumen  dalam menentukan minat terhadap motor yang akan dibelinya. Hasil  peminatannya  diperoleh  dari  variabel  fuzzy harga,  tangki  bbm,  kecepatan  mesin,  bagasi  dan  berat kendaraan.

## Daftar Rujukan
[1] Nasir,  J.,  &  Suprianto,  J.  (2017). Analisis  Fuzzy  Logic Menentukan Pemilihan Motor Honda  dengan Metode Mamdani . Jurnal Edik Informatika, 3 (2), 177-186.
[2] Kartika,  D.,  Sovia,  R.,  &  Sandawa,  H.  M.  (2018). Penerapan Metode  Fuzzy  Mamdani  untuk  Memprediksi  Angka  Penjualan Token Berdasarkan Persediaan dan Jumlah Permintaan Pada PT. PLN (Persero) Padang Berbasis Web . Jurnal KomtekInfo, 5(1).
[3] Yudhistiro,  K.,  &  Pamuntjar,  H.  (2019).  Sistem  Inferensi  Fuzzy Mamdani untuk Penunjang Keputusan Penentuan Potensi Desa di Kabupaten Malang. SMATIKA Jurnal, 9(01). DOI: https://doi.org/10.32664/smatika.v9i01.244 .
[4] Maibang,  C.  P.  P.,  &  Husein,  A.  M.  (2019).  Prediksi  Jumlah Produksi  Palm  Oil  Menggunakan  Fuzzy  Inference  System Mamdani. Jurnal  Teknologi  dan  Ilmu  Komputer  Prima (JUTIKOMP), 2 (2), 19-26. DOI:
https://doi.org/10.34012/jutikomp.v2i2.528  .
[5] Handoko, K., Fajrin, A. A., & Kurniawan, B. (2018). Penerapan Logika  Fuzzy  Mamdani  Menentukan  Kok  Terbaik  Bulutangkis . Jurnal Ilmiah Informatika (JIF), 6 (2), 35-42.
[6] Irsan,  M.  Y.  T.,  Kasau,  M.  I.,  &  Simbolon,  I.  P.  (2019). Penggunaan Fuzzy Logic & Metode Mamdani untuk Menghitung Pembelian,  Penjualan  dan  Persediaan. Journal  of  Applied Accounting and Finance (JAAF), 3 (1). DOI: http://dx.doi.org/10.33021/jaaf.v3i1.677 .
[7] Nasyuha,  A.  H.,  Hutasuhut,  M.,  &  Ramadhan,  M.  (2019). Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Menentukan  Stok Produk  Herbal  Berdasarkan  Permintaan  dan  Penjualan. Media Informatika Budidarma, 3 (4). DOI: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v3i4.1354 .
[8] Asih,  M.  S.  (2018). Sistem  Pendukung  Keputusan  Fuzzy Mamdani  pada  Alat  Penyiraman  Tanaman  Otomatis . Jurnal Sistem Informasi, 2 (1).
[9] Yenni,  Y.,  &  Irsan,  M.  (2017). Logika Fuzzy Menentukan Jumlah Produksi Berdasarkan Persediaan dan Jumlah Permintaan . Jurnal Edik Informatika, 3 (2).
[10] Prasetya,  B.,  Setiawan,  A.  B.,  &  Hidayatulail,  B.  F.  (2019). Fuzzy  Mamdani  Pada  Tanaman  Tomat  Hidroponik  (Mamdani Fuzzy on Hydroponics Tomato Plants). Journal of Electrical and Electronic Engineering-UMSIDA (JEEE-U), 3 (2). DOI: https://doi.org/10.21070/jeee-u.v3i2.2471  .
[11] Martin, M., & Nilawati, L. (2018). Model Fuzzy Mamdani untuk Penilaian  Tingkat  Kepuasan  Pelayanan  Pengaduan  Masyarakat.
Jurnal Informatika, 5 (2). DOI:
https://doi.org/10.31294/ji.v5i2.4170 .
[12] Purwandito, R., Suyitno, H., & Alamsyah, A. (2019). Penerapan Sistem  Inferensi  Fuzzy  Metode  Mamdani  untuk  Penentuan Jumlah Produksi Eggroll . Unnes Jurnal Journal of Mathematics, 8 (1): 1-10.
[13] Harianto,  P.,  &  Wardoyo,  R.  (2018). Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Atlet  Berbakat  Menggunakan  Metode Fuzzy  Mamdani . Journal  of  Mathematics  and  Natural  Sciences 25 (3), 233-241.
[14] Abdurasyid.,  Susanti,  M.  N.  I.,  &  Ningsih,  D.  S.  (2017). Implementasi  Metode Fuzzy Mamdani  Pada  Aplikasi  Inventory untuk  Prediksi  Pengadaan  Barang  di  PT  Pertamina  (Persero) Perkapalan. Jurnal Pengkajian dan Penerapan Teknik Infomatika 10 (2). DOI: https://doi.org/10.33322/petir.v10i2.18  .