## IMPLEMENTASI METODE COST PLUS PRICING DAN ALGORITMA FORWARD CHAINING BERBASIS WEB
Sapto Wibowo 1 , Ratih Titi Komala Sari 2
Informatika, Universitas Nasional 1,2 wibowo.sapto2000@gmail.com 1 , ratih.titi@civitas.unas.ac.id 2
Submitted August 20, 2022; Revised December 1, 2022; Accepted December 1, 2022

## Abstrak
Saat  ini  ekonomi  menjadi  faktor  penting  dalam  keberlangsungan  hidup  masyarakat  maupun  negara. Salah satu daya saing yang dibutuhkan sebagai strategi untuk masalah perekonomian dalam hal jual beli barang yang ditawarkan, yaitu mengenai harga jual dari produk tersebut. Sehingga dalam mendukung era  Society  5.0,  penelitian  ini  dibuat  untuk  mendukung  proses  penentuan  harga  jual  dengan  metode ekonomi  dan  algoritma.  Adapun teknik  dalam penentuan harga  jual, yaitu Cost  Plus  Pricing .  Dalam penerapan metodenya sistem ini akan menghasilkan nilai harga jual suatu produk dan dikolaborasikan dengan  algoritma Forward  Chaining untuk  memberikan  saran  terhadap  margin  keuntungan  yang ditentukan berdasarkan beberapa fakta yang telah diolah dari sekumpulan data kaggle. Sehingga  saran tersebut  dapat  mendukung  atau  membandingkan  nilai  dari  margin  yang  diingikan use r.  Pengujian dilakukan dengan sistem Stress Testing menggunakan tools Apache Jmeter menghasilkan nilai error 1%, std.deviation dan peningkatan throught yang baik sehingga kinerja server dari aplikasi penentuan harga jual masih dapat bertahan dengan baik.
Kata Kunci : Cost Plus Pricing, Apache Jmeter, Forward Chaining

## Abstract
Nowadays the economy is an important factor in the survival of the society as well as the state. One of the  competence  needed  as  a  strategy  for  economic  problems  in  terms  of  buying  and  selling  goods offered, particularly the selling price of the product. As a support for the Society 5.0 era, this research is  conducted  to  ease  the  setting  of  the  selling  price  with  economic  methods  and  algorithms.  The technique used to set the selling price is Cost Plus Pricing. In the application of the method, this system will generate the product selling price collaborated with the Forward Chaining algorithm to provide recommendations on the profit  margin determined based on several facts  that have  been processed from a set of kaggle data. These recommendations can support or compare the value of the margin that a  user  wants.  The  test  is  carried  out  with  the  Stress  Testing  system  using  the  Apache  Jmeter  tools resulting in  an  error  value of  1%,  std.deviation and a good  increase in  throught  so  that the  server performance of the selling price determination application can still survive well.
Key Words : Cost Plus Pricing, Apache Jmeter, Forward Chaining

## 1. PENDAHULUAN
Pada era Society 5.0 saat ini, hampir seluruh bidang baik perindustrian, ekonomi, pendidikan,  dan  lain  sebagainya  mulai dihubungkan dengan sistem atau teknologi, sehingga  saat  ini  bisa  dikatakan  telah memasuki  Era  Society  5.0.  Dimana, Masing-masing individu memiliki beberapa hal  utama  yang  dapat  dikembangkan, diantaranya  : communication,  critical thinking,  collaboration  and  creativity [1]. Salah  satu  permasalahan  yang  mulai
muncul  beberapa  belakangan  ini,  yaitu pertumbuhan ekonomi. Dengan banyaknya jumlah  penduduk  di  Indonesia  hal  ini menjadi  daya  tarik  para  pelaku  ekonomi maupun  masyarakat  yang  ingin  memulai persaingan dalam sektor ekonomi. Sehingga  para  pelaku  usaha  menjadi bertambah,  terutama  pada  usaha  UMKM (usaha mikro kecil dan menengah)[2].
Salah  satu  tujuan  yang  penting  dalam memulai sebuah usaha ada pada pencapaian laba  atau  keuntungan  yang  optimal  atau
dapat  menutup  nilai  modal  suatu  usaha tersebut.  Untuk  menghasilkan  laba  yang optimum diperlukan manajemen yang baik dan  efisien  antara  nilai  pendapatan  dari harga  jual  produk  dan  biaya  modal  yang dikeluarkan.  Definisi  dari  harga  jual merupakan sekumpulan uang yang digunakan oleh konsumen untuk mendapatkan sebuah manfaat-manfaat pada suatu unit produk maupun jasa[3].
Penentuan harga jual sendiri memiliki dua konklusi, yaitu harga jual terlalu rendah dari harga  pasar  untuk  meningkatkan  volume penjualan namun membuat barang menjadi terlihat  murahan  dan  harga  jual  terlalu tinggi akan membuat ketidaksesuaian biaya sehingga  konsumen  akan  melihat  harga pesaing  yang  lebih  dianggap  saling menguntungkan.  Para  pelaku  usaha  juga mengaitkan peningkatan persaingan dengan tindakan  berupa  ‘pemimpin  pasar’  yang ingin  memperluas  pangsa  pasar  mereka dengan menurunkan harga. Sehingga hal ini dapat mempengaruhi sebuah margin keuntungan yang diinginkan[4].
Untuk  itu  dibutuhkan  metode  yang  dapat memberikan  suatu  evaluasi  dalam  melihat batas minimum atau maksimum harga jual agar  tidak  mengalami  kerugian,  salah satunya metode dibidang ekonomi bernama Cost  Plus  Pricing .  Metode  tersebut melakukan  pendekatan  dalam  menentukan harga  jual  dari  persentase  laba  yang diinginkan (disebut margin/ Mark-up ) pada unit tersebut[5].
Dengan metode ini dapat lebih memerhatikan  nilai  biaya  ( Cost )  yang dikeluarkan,  target  pendapatan,  bersaing dengan kompetitor dan memberikan pertimbangan mengenai pangsa pasar yang dituju dengan menetapkan maupun mengevaluasi harga jual yang baik.
Adapun  pengkolaborasian  yang  dilakukan dengan algoritma forward chaining. Dimana, pencocokan fakta diawali dengan if  dari  rules  IF-THEN,  jika  nilai  IF  cocok
akan  dieksekusi  dan  Then  ditambahkan sebagai fakta baru[6]. Fakta yang diperoleh didapat  dari  penelitian  terdahulu  terkait penentuan mark-up dalam  memberikan hasil harga jual pada suatu produk.
Pada  referensi  penelitian  sebelumnya mendapatkan hasil bahwa terdapat perbedaan harga terhadap beberapa produk yang  telah  ditetapkan  dengan  hasil  yang diperoleh  dari  metode cost  plus  pricing , namun  ada  2  produk  yang  harganya  sama dengan yang ditetapkan. Hal ini membuktikan  bahwa  metode cost  plus pricing dapat  digunakan  sebagai  bentuk evaluasi terkait harga pada suatu produk[3].
Algoritma forward chaining dalam mengestimasi harga desain sablon percetakan,  untuk  memberikan  perkiraan biaya  sablon  berdasarkan  beberapa  fakta yang  diperoleh  terkait  harga  sablon.  Hasil dalam penentuan jenis warna dari perhitungan sistem dengan angka kecocokan    sebesar    60%    dari    total    15 untuk  warna    data    uji    desain    dan kecocokan  86%  dari  total  15  untuk hasil perkiraan estimasi harga. Hal ini membuktikan  bahwa  forward  chaining mampu  memberikan  perkiraan  atau  saran harga pada sebuah produk sablon berdasarkan fakta yang diperoleh[7].
Berdasarkan  latar  belakang  dan  referensi tersebut,  dapat  dikombinasikan  menjadi penerapan perhitungan harga jual menggunakan  metode Cost  Plus  Pricing kedalam sistem dan perolehan saran terkait margin keuntungan dari algoritma forward chaining.
Kolaborasi  yang  dilakukan  antara  metode cost  plus  pricing dan forward  chaining terdapat  pada  hasil  akhir  dari  harga  jual. Dimana user akan  menentukan  nilai  awal dalam rumus perhitungan cost plus pricing . Dari mark-up (margin  keuntungan)  yang diinginkan user akan dijadikan nilai mark- up sementara. Forward  chaining akan melakukan  analisis  terkait  fakta-fakta
mengenai faktor yang mempengaruhi harga jual dan membandingkannya dengan aturan yang  telah  dibuat  dan  nilai  yang  sudah  di input oleh user.
Hal  ini  bertujuan  untuk  menerapkan perhitungan metode ekonomi secara manual kedalam sistem dan mengkolaborasikannya dengan  algoritma  kedalam  komputerisasi berbasis web sehingga menjadi lebih efisien serta  dapat  meningkatkan  nilai-nilai  dari smart  economy yang  dimaksudkan  untuk mewujudkan  tata  kelola  perekonomian yang bijak dan baik.
Meskipun  aplikasi  terlihat  sederhana, diharapkan  aplikasi  ini  dapat  membantu menggambarkan  nilai  harga  jual  agar produk  bisa  bersaing  dengan  produk  lain tanpa mengurangi kualitas maupun mengalami kerugian yang signifikan. Selain itu para calon pengusaha dapat menjadikan hasil  dari  aplikasi  ini  sebagai  sebuah referensi,  dimana  aplikasi  ini  dapat menyelesaikan masalah perhitungan penetapan  harga  jual  dengan  metode Cost Plus  Pricing untuk  membandingkan  dan mengevaluasi  harga  jual  yang  sudah  ada serta  saran  persentase  margin  keuntungan yang  disarankan  oleh forward  chaining sebagai referensi baru.
Batasan  masalah  pada  penelitian  ini, diantaranya  :  Metode  ini  hanya  digunakan sebagai  bentuk  gambaran  atau  evaluasi terhadap harga jual suatu produk dan hanya menentukan  harga  jual  pada  produk  yang berupa barang bukan berbentuk jasa. Selain itu,  ditujukan  bagi  para  pelaku  ekonomi maupun user lain yang memiliki pengetahuan  tentang  metode  ekonomi  dan cara menentukan harga jual barang.
Output atau hasil program berupa informasi mengenai  besaran  harga  jual  produk  dan referensi  nilai  mark-up  yang  sesuai  dari hasil forward chaining. Dan juga, berfokus pada  pengkolaborasian  metode Cost  Plus Pricing dan forward  chaining sebagai
algoritma  pendukung  kedalam  sebuah program berbasis web .

## 2. METODE PENELITIAN

## Perhitungan Cost Plus Pricing
Metode  ekonomi  ini  merupakan  suatu teknik dalam menentukan harga jual dengan menambahkan  keseluruhan  biaya  dari persentase  mark-up  tertentu  bedasarkan biaya total sebagai nilai laba[8].
Makna  dari  sebuah mark-up itu  sendiri, yaitu  menutupi  biaya  saat  menjalankan suatu  bisnis  sekaligus  sebagai  nilai keuntungan  yang  diingkan[9].  Beberapa pendekatan terkait unsur-unsur biaya ( cost ) produksi Full costing dan Variable costing [10].
Bentuk  strategi  yang  digunakan  dalam menetapkan  harga  jual  barang  per-unit berdasarkan  nilai  modal  awal,  jumlah produksi  dan  margin  keuntungan  menjadi alasan utama digunakannya metode ini. Perhitungan  model  cost  plus  pricing  dapat dirumuskan sebagai berikut:
Biaya modal + (biaya modal * Margin)/total  barang  yang  diproduksi  = HARGA JUAL [5] (1)

## Algoritma Forward Chaining
Merupakan  suatu  teknik  yang  diawali dengan  sebuah  fakta  yang  telah  diketahui, selanjutnya mencari kecocokan dari beberapa  fakta-fakta  tersebut  pada  bagian IF  dari  bentuk  aturan  IF-THEN,  sampai didapatkan sebuah kesimpulan yang sesuai fakta dan aturan yang saling berkaitan untuk mengimplementasikan tugas tersebut disimpan  kedalam  basis  pengetahuan sistem[7].
Hal  ini  didasarkan  dengan  konsep  model komputasi ke bawah, dimana dari informasi fakta  yang  diketahui  diperiksa  terhadap tujuan yang telah ditentukan yang menunjukkan  pergerakan  inferensi  maju untuk  menarik  suatu  kesimpulan  atau mencapai tujuan dari fakta tersebut[11].
Vol. 7 No. 2 Desember 2022
Dalam pembuatan aturannya diawali dengan  pembuatan  skala  pada  total  modal awal,  jumlah  produksi  dengan  jumlah permintaan  selama  masa  produksi(per hari/minggu/bulan/tahun) dan margin untuk mencocokannya  dengan  aturan  forward chaining yang telah dibuat untuk mendapatkan nilai saran margin yang baru.

## Alur Kerja Sistem
Pada  dasarnya  aplikasi  web  ini  akan menampung serta mengkalkulasikan semua inputan  dari  setiap user. Dimana  nilai tersebut  akan  tersimpan kedalam database MySql. Sistem pada web akan menghasilkan  sebuah  nilai  harga  jual  dari produk  yang  telah user masukkan  dan menghasilkan  saran  margin  keuntungan. Sehingga  user  dapat  menjadikan  sebuah referensi  terkait  tinggi  atau  rendahnya persentase margin keuntungan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis dan Perancangan
Dalam  proses  pembuatan web dibuat dengan Model waterfall, dimana teknik ini bersifat linear yang memberikan gambaran dalam  mengembangkan software melalui pendekatan  yang  sistematis  dan berurutan. Setiap  tahapan  tidak  akan  dikerjakan  jika pada  tahapan  sebelumnya  tidak  selesai dilaksanakan  dan  tidak  dapat  kembali mengulangi ke tahap sebelumnya[12].
Tahapan umum pada model ini, diantaranya analisis  kebutuhan,  desain,  implementasi, pengujian dan pemeliharaan. Setiap langkah dikerjakan secara berurutan karena sebagai representasi dari
model waterfall[13].  Model  ini  cukup  cocok digunakan sebagai bentuk analisa terhadap ruang lingkup tertentu seperti ekonomi.
Berikut tahapan berdasarkan metode penelitian  yang  diterapkan  ke  dalam aplikasi yang akan dibuat, diantaranya :
1. Analisis Data dan Alur sistem
Berdasarkan proses dalam 1000 data kaggle ‘TOTAL  SALE  2018  Yearly  data  of grocery  shop’  dan  ‘Global  Super  Store” didapatlah  nilai  rata-rata  margin  sebesar 27%  dan  rata-rata  modal  awal  atau  harga beli produk 2.249 Euro/34.603.782 Rupiah atau sekitar 35 juta rupiah kemudian untuk simpangan baku dari nilai rata-rata terhadap margin  sebesar  11%  dan  modal  1.202 Euro/18.494.329  Rupiah  atau  kisaran  18 juta  rupiah.  Nilai-nilai  tersebut  telah dilakukan pembulatan ke atas, hal ini untuk memberikan ke pastian pada nilai yang akan dimasukkan ke dalam tabel skala. Sehingga dibuatlah  tabel  skala  margin  dan  modal dengan  nilai  rata-rata  pada  skala  sedang sebagai berikut.

## Tabel 1. Skala Margin
Skala Nilai Margin Kecil ≤ 15% Sedang 16 – 38% Tinggi ≥ 39% Tabel 2. Skala Modal Skala Total Modal Kecil ≤ 16 jt Sedang 17 – 53jt Tinggi ≥ 54jt
2. Pengumpulan  Aturan  Pada Forward Chaining
Dalam  membuat  aturan  terkait  algoritma forward  chaining ditentukan  berdasarkan fakta-fakta  yang  ada  terkait  hubungan antara  profit  margin  dengan  jumlah permintaan  dan  produksi.  Beberapa  fakta terkait  faktor  yang  dapat  mempengaruhi sebuah nilai harga jual pada suatu produk, yaitu  faktor  eksternal  dan  internal.  Point yang  digunakan  mengacu  pada  faktor eksternal,  hal  ini  dikarenakan  proses  yang dilakukan  oleh  sistem  hanya  memberikan hasil  dari  perhitungan  dalam  menentukan sebuah  harga  jual  pada  suatu  unit  barang atau  produk.  Faktor  eksternal  yang dimaksud,  antara  lain;  Permintaan  dan
pasar,  Keadaan  perekonomian,  Penawaran barang, biaya dan harga[14].
Berdasarkan faktor diatas dapat disimpulkan bahwa yang dapat mempengaruhi  harga  jual  atau  mark-up, yaitu  biaya(modal  awal),  jumlah  produksi dan permintaan barang serta nilai mark-up awal  yang  diinginkan  user.  Dimana  jika permintaan  rendah  dengan  modal  yang kecil  juga  maka  mark-up  yang  digunakan juga  rendah  dan  sebaliknya.  Berikut  tabel aturan  yang  digunakan  pada  algoritma forward chaining, diantaranya :

## Tabel 3. Aturan Forward Chaining
No.

## Aturan
1. IF Modal kecil AND Permintaan ≥ Produksi
AND margin kecil THEN Margin ditingkatkan
2. IF Modal sedang AND Permintaan ≥ Produksi AND margin kecil THEN Margin ditingkatkan
3. IF Modal tinggi AND Permintaan ≥ Produksi AND margin kecil THEN Margin ditingkatkan
4. IF Modal kecil AND Permintaan ≥ Produksi AND margin sedang THEN Margin tetap
5. IF Modal sedang AND Permintaan ≥ Produksi AND margin sedang THEN Margin
ditingkatkan
6. IF Modal tinggi AND Permintaan ≥ Produksi
AND margin sedang THEN Margin ditingkatkan
7. IF Modal kecil AND Permintaan ≥ Produksi AND margin tinggi THEN Margin diturunkan
8. IF Modal sedang AND Permintaan ≥ Produksi AND margin tinggi THEN Margin tetap
9.
IF Modal tinggi AND Permintaan ≥ Produksi
AND margin tinggi THEN Margin tetap
10. IF Modal kecil AND Permintaan < Produksi AND margin kecil THEN Margin tetap 11. IF Modal sedang AND Permintaan < Produksi AND margin kecil THEN Margin tetap
12. IF Modal tinggi AND Permintaan < Produksi
AND margin kecil THEN Margin tetap
13. IF Modal kecil AND Permintaan < Produksi AND margin sedang THEN Margin diturunkan
14. IF Modal sedang AND Permintaan < Produksi AND margin sedang THEN Margin diturunkan
15. IF Modal tinggi AND Permintaan < Produksi AND margin sedang THEN Margin tetap
16. IF Modal kecil AND Permintaan < Produksi AND margin tinggi THEN Margin diturunkan
17. IF Modal sedang AND Permintaan < Produksi AND margin tinggi THEN Margin diturunkan
18. IF Modal tinggi AND Permintaan < Produksi AND margin tinggi THEN Margin diturunkan
Berdasarkan  aturan  tersebut,  dimana user akan  memberikan  input  sebagai  nilai  awal
berupa total biaya modal, jumlah produksi, jumlah  permintaan  selama  masa  produksi, dan  input  Margin  yang  diinginkan. Kemudian  dari  input  tersebut  akan  di lakukan  perhitungan cost  plus  pricing dan Algoritma forward chaining untuk melihat kecocokan dari inputan dengan data aturan margin yang sesuai dengan fakta dan input dari user tersebut akan disimpan ke dalam database.
Ketika permintaan lebih tinggi dari pasokan produksi,  maka  dapat  menetapkan  markup lebih tinggi. Sebaliknya, ketika permintaan turun, maka perlu menurunkan markup atau memberikan diskon pada harga jual unitnya sehingga  harga  produk  tetap  terjangkau namun tetap mendapatkan keuntungan.
Output dari  program  berupa  hasil  nilai harga jual dari metode cost plus pricing dan saran berupa perkiraan margin keuntungan apakah  lebih  baik  di  naikan  marginnya, margin  tetap  (sesuai  dengan  profit  margin yang  diinginkan user )  atau  sebaiknya diturunkan. Sehingga user dapat membandingkan hasil tersebut dan mengevaluasi  margin  keuntungan  yang diinginkannya.
3. Perancangan sistem
Dalam  pembuatan  sistem  penggunaannya dibagi  menjadi  2,  yaitu user dan admin. Namun  sebelum  melakukan  fungsi  yang lain,  baik user maupun  admin  harus login terlebih dahulu. Jika belum memiliki akun maka diharuskan registrasi. Usecase diagram pada aplikasi Pricing seperti pada gambar berikut.

## Gambar 1. Use Case Diagram
a) Halaman User
Pada halaman user terdapat beberapa fungsi atau menu yang akan ditampilkan dan dapat digunakan  diantaranya,  mengelola  data produk  milik user, melakukan  proses penentuan margin keuntungan dan list rata- rata modal dan margin.
b) Halaman Admin
Pada  halaman  admin  memiliki  beberapa fungsi diantaranya, mengelola keseluruhan data produk yang diinputkan oleh masing- masing user, menampilkan  list  rata-rata modal dan margin, mengelola list data user serta  mengekpor  daftar  produk  dan  daftar user.

## Implementasi dan Pengujian Aplikasi
Pada  tahap  ini  diawali  dengan  halaman utama  program  seperti  pada  Gambar  2. dibawah ini.
Gambar 2. Halaman Utama
Halaman  depan  dan  pembuka web yang menampilkan  pengertian  dari  metode  dan algoritma  yang  digunakan.  Pada  bagian kanan terdapat tombol ‘Login’ untuk masuk sebagai user atau admin ke dalam aplikasi pricing.
Sehingga  sebelum  digunakan user harus mendaftarkan akun terlebih dahulu. Kemudian setelah login didalamnya terdapat  halaman  menu user jika login sebagai user seperti  pada  Gambar  3  dan menu  admin  jika login sebagai  admin seperti pada Gambar 4.

## Gambar 3. Halaman User

## Gambar 4. Halaman Admin
Pada  gambar  5  dibawah  ini,  user memasukkan beberapa nilai yang ada pada kolom  input  yang  ada  pada  menu  ‘Form new Produk’.
Gambar 5. Halaman Form Input
Dengan memasukkan nilai inputan sebagaimana contoh berikut :
Nama  usaha  :  kue  kering,  Kategori  : makanan&minuman,  Keterangan  lain  : coklat,  Waktu  produksi  :  Minggu,  Biaya Bahan Baku : Rp 5.000.000, Biaya Tenaga Kerja : Rp 2.300.000, Biaya Overhead : Rp 2.400.000,  Biaya  Lainnya  :  Rp  100.000, Jumlah yang diproduksi : 490 pack, Jumlah Permintaan  :  500  pack  dan  Mark-up  yang diinginkan : 24%
Setelah memasukkan nilai tersebut, selanjutnya user mengklik tombol ‘MULAI’  untuk  memproses  nilai  tersebut. Hasil  yang  didapat  dalam  pengujian aplikasi  menghasilkan  sebuah  nilai  harga jual  dan  saran  mark-up  dari  forward chaining seperti pada gambar 6 berikut.

## Gambar 6. Halaman Hasil Aplikasi
Berdasarkan  hasil  tersebut  dapat  diketahui dengan total modal Rp 9.800.000 harga jual yang  didapat  dari  input  yang  telah
dimasukkan  oleh  user  adalah  Rp.  24.800, dimana  menurut  hasil  aturan  penentuan margin  keuntungan  dengan  algoritma forward chaining mendapatkan hasil bahwa Margin Tetap.
Dalam  hal  ini  berarti  margin  keuntungan yang  user  inginkan  sebaiknya  tetap  pada 24%  atau  dengan  kisaran  saran  mark-up 16% - 38%, sehingga harga jual dari produk menjadi terjangkau namun tetap mendapatkan keuntungan atau bisa dijadikan  referensi  lain  seperti  memberi diskon pada produk tersebut.
Selain  itu,  nilai mark-up yang  disarankan berdasarkan  aturan  yang  telah  ditentukan dengan  hasil  dari  aplikasi  mendapatkan hasil yang sesuai dengan aturan yang telah dibuat.  Kemudian  hasil  dari  setiap  produk yang  diinputkan  oleh user akan  disimpan kedalam menu ’List Produk’ yang ada pada halaman user. Menu dari list produk dapat dilihat pada gambar 7 berikut :

## Gambar 7. Halaman List Produk User
Setelah  dilakukan  implementasi  aplikasi, maka dilakukan pengujian dengan aplikasi pendukung lain untuk mendapatkan perbandingan  kelebihan  dari  masing- masing  aplikasi.  Pengujian  perhitungan dengan metode cost plus pricing dilakukan dengan membandingkan aplikasi ini dengan excel  dan  kalkulator.  Dimana  hasil  yang didapat  menyatakan  bahwa  dalam  hal perhitungan menghasilkan nilai yang sama,
namun aplikasi lain tidak dapat memberikan  saran  dari  mark-up  yang diinputkan oleh user. Sehingga aplikasi ini memiliki  keunggulan  selain  menghitung nilai cost plus pricing tapi juga memberikan
saran mark-up berdasarkan beberapa aturan dari algoritma forward chaining .
Adapun  pengujian  aplikasi  pada  kualitas API  ( Application  Programming  Interface ) dengan  metode  pengujian  sistem Stress Testing. Sistem ini dilakukan dengan tools Apache Jmeter untuk menguji ketahan dari sistem  atau  aplikasi  yang  telah  dibuat. Jmeter adalah perangkat yang bersifat open source dan berupa aplikasi java yang telah dirancang  untuk  keperluan  pengujian kinerja  dan  perilaku  fungsional  dari sistem[15].  Pengujian  dengan  tool  Apache Jmeter dilakukan pada bidang API halaman utama  dari  web(homepage)  dan  proses perhitungannya  (metode cost  plus  pricing dan algoritma forward chaining ). Skenario stress  testing  menggunakan  80,  180,  260 dan  400  sample  dengan  1  kali  loop  dan ramp  up  sebesar  3  detik.  Seluruh  proses dilakukan dengan menggunakan perangkat, diantaranya :

## Tabel 4. Software dan Hardware
Nama Perangkat Jenis Perangkat CPU Intel Corei5-2520M 2.50 GHz RAM V-gen 8 GB Harddisk HDD 500GB Operating Sistem Windows 7 Ultimate 2009 x64 bit
Berikut  adalah  hasil  rangkuman  dari pengujian  dengan  80  ,  180,  260  dan  400 sample pada Apache Jmeter :

## Tabel 5. Hasil Pengujian Apache Jmeter
Sampel 80 180 260 400 Average 517 479 490 588 Std. Deviation 331,8 7 302,1 3 320,1 0 550,8 7 Error% 0 0 0 1 Throughput/se c 1,1 1,2 1,3 1,3 Received kb /sec 478,4 9 521,4 6 532,3 2 540,9 8 Sent kb/sec 11,32 12,33 12,59 12,79
Pada tabel tersebut dapat diketahui terdapat nilai  rata-rata  waktu  yang  dicantumkan dalam average memiliki perbandingan nilai
yang  tidak  terlalu  jauh,  namun  pada  400 sample mengalami peningkatan yang cukup signifikan pada bagian std.deviation (penyimpangan  data)  hal  ini  disebabkan kemampuan laptop atau pc yang digunakan untuk memproses data yang banyak secara langsung.  Selain  itu  nilai throughput atau permintaan/satuan waktu mendapatkan hasil  yang  terus  meningkat  berbanding lurus  dengan  banyaknya  sampel  sehingga jika  semakin  tinggi  nilai  throughputnya maka kinerja server pada sistem web masih dapat menangani beban dengan baik.
Pada bagian deviation memiliki nilai yang menurun  pada  uji  sampel  pertama  dan kedua artinya hasil rata-rata penyimpangannya mengecil sehingga hasilnya masih cukup baik. Sedangkan pada uji  sampel  ketiga  dan keempat  mengalami peningkatan yang tidak terlalu jauh, hal ini kemungkinan  disebabkan  kinerja  database dalam menerima input mengalami perlambatan.  Meskipun  kinerja  server menurun, namun tingkat error dari aplikasi tidak terlalu besar rata-rata hanya 1% Error dan  perbandingan  setiap  nilainya  tidak terlalu jauh.
Berdasarkan hasil tersebut pengujian Stress Testing dengan Tools Apache Jmeter yang menguji  3  buah  bidang  API,  yaitu homepage, proses perhitungan metode cost plus  pricing (dalam homepage )  dan  hasil dari  algoritma forward  chaining .  Aplikasi masih dapat dikatakan bahwa sistem masih memiliki  ketahan  yang  cukup  baik  dilihat dari  nilai average,  throughput dan  standar deviation menandakan kinerja server masih dapat  bertahan  dengan  baik.  Meskipun terdapat  penurunan  kinerja  dari database, sistem  masih  dapat  menerima  nilai  dan menampilkan hasil output yang sesuai.

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan dari hasil pembahasan  di atas, yaitu :
1) Penerapan  metode cost  plus  pricing kedalam  aplikasi  mendapatkan  hasil
yang  sesuai  dengan  hasil  hitung  secara normal,  sehingga  metode cost  plus pricing  telah  terkomputerisasi.  Serta algoritma forward chaining dapat memberik an saran mark-up berdasarkan hasil  pada  aplikasi  dengan  aturan  yang sudah ditentukan.
2) Pengujian menggunakan software
Apache  Jmeter  pada  pengujian  aplikasi dengan jumlah sampel 80 -400 menghasilkan nilai rata-rata dan troughput  yang  meningkat  sehingga dapat dikatakan kinerja dari server masih bekerja  dengan  baik.  Pada  bagian standar  deviation  terdapat  penurunan dan  peningkatan  pada  masing-masing sampel  serta  error  pada  aplikasi  untuk setiap uji sampelnya rata-rata hanya 1%.
Adapun saran yang diharapkan oleh penulis ke depannya aplikasi ini dapat dikembangkan kembali :
1) Aplikasi sudah mendapatkan  hasil yang sesuai, namun masih memerlukan saran dari  pakar  atau  orang  yang  memahami bidang ekonomi. Dimana, dalam membuat  aplikasi  sudah  sesuai  dengan yang  dibutuhkan  atau  belum.  Sehingga masih memerlukan pengembangan lebih lanjut terkait penggunaan metode ekonomi  dalam  menentukan  harga  jual dan  algoritma  yang  cocok  untuk mendukung hasil tersebut.
2) Pengujian dengan Apache Jmeter menghasilkan nilai error yang kecil dan kinerja  sistem  pada  bagian  server berjalan  baik,  namun  tinggi  rendahnya nilai-nilai  yang  dihasilkan  Apache Jmeter bergantung pada jumlah sampel, kemampuan  perangkat  keras,  dan  juga internet yang stabil. Dimana hal ini akan mempengaruhi setiap nilainya termasuk nilai dari standard deviation yang berarti menurunkan kemampuan aplikasi dalam memprosesnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Novrizaldi,  “Pendidikan  Berperan
Penting  dalam  Menyongsong  Smart Society 5.0,” in Kemenkopmk , 2021, pp. 4–9. [Online]. Available: https://www.kemenkopmk.go.id/pen didikan-berperan-penting-dalam- menyongsong-smart-society-50
[2] P.  R.  Adawia  and  A.  Puspasari, “Strategi  Penetapan  Harga  Jual Produk Melalui Perhitungan Cost of Goods  Manufacture  Menggunakan Process  Costing  Method,” E-Jurnal
Akuntansi ,  vol.  31,  no.  5,  p.  1289, 2021, doi: 10.24843/eja.2021.v31.i05.p16. [3] S. Handayani, “Penerapan Cost Plus Pricing  Dengan  Pendekatan  Full Costing  Dalam  Menentukan  Harga Jual Pada Ud. Lyly Bakery Lamongan,” Akuisisi Jurnal Akuntansi , vol. 15, no. 1, pp. 42–47, 2020, doi: 10.24127/akuisisi.v15i1.386. [4] M.  Cater,  “Competition  and  profit margins  in  the  retail  trade  sector,”
RBA Bulletin , no. June, pp. 111–124, 2019, [Online]. Available: https://www.rba.gov.au/publications /bulletin/2019/jun/pdf/competition- and-profit-margins-in-the-retail-
trade-sector.pdf
[5] W.  A.  Putra,  A.  T.  Hardiyanto,  and A.  F. Ilmiyono, “Penerapan Metode Cost Plus Pricing Dalam Menentukan Harga Jual Pada Bumdes  Sumur  Batu  (Studi  Kasus Pada  Bumdes  Adikarya  Mandiri),” Jurnal Online Mahasiswa Universitas Pakuan , 2021, [Online]. Available:
https://jom.unpak.ac.id/index.php/ak untansi/article/viewFile/1663/1381
[6] Imannudin,  M.  E.  Gunawan,  A. Anjani,  D.  Gunawan,  H.  Febrianty, and Munawaroh, “Penerapan Metode Forward Chaining Untuk Mendeteksi  Perbedaan  Print  Digital Dan  Sablon,” Jurnal  Artificial Intelligence and Innovative
Application ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  218–
223,  2021,  [Online].  Available: http://openjournal.unpam.ac.id/inde x.php/JOAIIA/article/view/12266
[7] C.  B.  Vista  and  D.  A.  Nugroho, “Penentuan  Estimasi  Harga  Desain Sablon  di  Percetakan  Menggunakan Metode Forward Chaining,” Seminar Informatika Aplikatif Polinemia , pp.
382–388, 2020, [Online]. Available: http://jurnalti.polinema.ac.id/index.p hp/SIAP/article/view/817
[8] C. Rolos et al. , “Analisis Penentuan Harga  Jual  Listrik  Pada  Pt  Pln
(Persero) Unit Induk Wilayah Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tengah Dan Gorontalo Analysis of Electricity Price Determination At Pt Pln  (Persero)  Main  Units  for  North Sulawesi,  Central  Sulawesi  and
Gorontalo  Regi,”  vol.  9,  no.  3,  pp. 1703–1710, 2021.
[9] O.  Obioma  Hyginus,  D.  S.  Wabuji, and  A.  Christian,  “Pricing  Strategy As a Factor for Sales Performance of
Consumable Goods: Evidence From
Consumable  Goods  Dealers  in Wukari  Local  Government  Area, Taraba  State,  Nigeria,” Noble International  Journal  of  Business and  Management  Research ,  vol.  3, no.  03,  pp.  48–61,  2019,  [Online]. Available:
https://napublisher.org/pdf- files/NIJBMR-519-48-61.pdf [10]  N.  Hasmi,  “Analisis  Penentuan
Harga  Pokok  Produksi  Dengan Menggunakan  Metode  Full  Costing Dan Variable Costing Pada Pembuatan  Abon  Ikan,” AkMen Jurnal  Ilmiah ,  vol.  17,  no.  2,  pp. 254–269, 2020, doi: 10.37476/akmen.v17i2.893.
[11]  P.  Kashyap, Industrial  Applications of  Machine  Learning .  Springer Singapore,  2020.  doi:  10.1007/978- 1-4842-2988-0_5.
[12]  A.  A.  Wahid,  “Analisis  Metode Waterfall Untuk Pengembangan Sistem Informasi,” Jurnal Ilmu-ilmu
Informatika dan Manajemen STMIK , no.  November,  pp.  1–5,  2020,
[Online]. Available: https://www.researchgate.net/profile /Aceng_Wahid/publication/3463970 70_Analisis_Metode_Waterfall_Unt uk_Pengembangan_Sistem_Informa si/links/5fbfa91092851c933f5d76b6 /Analisis-Metode-Waterfall-Untuk- Pengembangan-Sistem- Informasi.pdf
[13]  T. Saravanan, S. Jha, G. Sabharwal, and  S.  Narayan,  “Comparative Analysis  of  Software  Life  Cycle Models,” Proceedings  -  IEEE  2020 2nd  International  Conference  on
Advances in Computing, Communication Control and Networking,  ICACCCN  2020 ,  no.
January,  pp.  906–909,  2020,  doi: 10.1109/ICACCCN51052.2020.936 2931.
[14]  E.  Eriswanto  and  T.  Kartini, “Pengaruh  Penetapan  Harga  Jual Terhadap  Penjualan  Pada  Pt.  Liza Christina Garment Industry,” Jurnal Penelitian dan Pengembangan Sains dan Teknologi , vol. 13, no. 2, 2019.
[15]  N. L. A. Sonia Ginasari,  kadek Suar Wibawa,  and  N.  K.  Ayu  Wirdiani, “Pengujian  Stress  Testing  API Sistem  Pelayanan  dengan  Apache JMeter,” Jurnal  Ilmiah  Teknologi dan  Komputer ,  vol.  2,  no.  2,  p.  2, 2021.