## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Teknologi Tepat Guna UMKM Kotim Simulasi Harga Komputer Rakitan Menggunakan Sistem Pendukung Keputusan
Sri Wahyuni, Slamet Riyadi *
Fakultas Ilmu Komputer, Program Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia E-mail: sri.wahyuni19738@gmail.com, slamet.riau2@gmail.com Submitted: 16/08/2020 ; Accepted: 21/08/2020 ; Published: 21/08/2020
Abstrak −Komputer rakitan adalah komputer yang dirakit sendiri ataupun bisa dirakitkan oleh toko dengan spesifikasi yang sesuai  dengan  permintaan  pemakai. Terlepas  dari  itu  sulitnya  memilih  komponen  perangkat  komputer  yang  sesuai  dengan kebutuhan  dan  anggaran  keuangannya  bukan  hal  yang  mudah.  Sehingga  perlu  adanya  aplikasi  pendukung  agar  dapat mempermudah  pengguna  dalam  memilih  komponen  perangkat  komputer.  Pemilihan  perangkat  komputer  rakitan  dilakukan menggunakan  metode  fuzzy  mamdani  yang  mana  merupakan  metode  yang  cocok  untuk  mengkonversi  bahasa  yang  sulit dipahami  masyarakat,  karena  basis  data  fuzzy  itu  sendiri  merupakan  basis  data  yang  memiliki  query  yang  memuat  suatu variabel fuzzy.
Kata Kunci : Komputer Rakitan, Fuzzy, Mamdani.
Abstract −Assembled  computers  are  computers  that  are  self-assembled  or  can  be  assembled  by  stores  with  specifications accordance with the user's request. Apart from that, the difficulty of choosing components of a computer device that fits wit h your needs and financial budget is not an easy thing. So, there needs to be a supporting application in order to make it easier for users to choose computer peripheral components. The selection of assembled computer devices is using the fuzzy mamdani method, which is a suitable method to converting languages that are difficult for the public to understand, because the fuzzy database itself is a database that has queries that contain a fuzzy variable.
Keywords : Assembled Computer, Fuzzy, Mamdani.

## 1. PENDAHULUAN
Dengan berkembangnya teknologi yang sangat pesat sekarang ini dan meningkatnya permintaan konsumen dalam perusahaan, maka setiap perusahaan dituntut kemampuannya dalam meningkatkan efisiensi dan mengefektifkan penggunaan sumber daya yang dimiliki perusahaan tersebut. Perkembangan teknologi informasi yang pesat akhir- akhir ini mendorong pelaku bisnis untuk melakukan pembuatan sistem informasi berbasis web, sehingga dapat memberikan kemudahan bagi pelaku bisnis, khususnya untuk usaha mikro kecil dan menengah (UMKM).
Komputer  adalah  sistem  elektronik  untuk  manipulasi  data  yang  cepat  dan  tepat  yang  dirancang  secara otomatis  menerima  dan  menyimpan  data  input,  memprosesnya  dan  menghasilkan  output  yang  tersimpan  di memori[1].Komputer terbagi menjadi dua jenis, komputer built up dan komputer rakitan. Komputer built up adalah komputer yang diproduksi oleh suatu brand / vendor , diantaranya Acer, Dell, HP, Lenovo, dll yang komponen di dalamnya sudah di rakit sehingga pembeli hanya tinggal memakai komputer tersebut. Sedangkan komputer rakitan adalah  komputer  yang  dirakit  sendiri ataupun  bisa  dirakitkan  oleh toko dengan  spesifikasi  yang  sesuai  dengan permintaan pemakai.
Saat  ini  komputer  merupakan  kebutuhan  dasar  bagi  pengguna  baik  untuk  pendidikan,  pribadi,  maupun keperluan bisnis seperti seperti desain grafis, pengetikan dan warung internet. Terlepas dari itu sulitnya memilih komponen  perangkat komputer yang sesuai dengan kebutuhan dan anggaran keuangannya bukan hal yang mudah. Banyaknya  pilihan  yang  tersedia  di  pasaran  mengakibatkan  calon  pembeli  bingung  dalam  memilih  komponen perangkat komputer yang ada. Hal tersebutlah yang membuat pengguna lebih memilih membeli perangkat laptop meskipun budget yang  dikeluarkan  lebih  tinggi  dan  memiliki  spesifikasi  yang  lebih  rendah  dari  perakitan komputer.Untuk  menghindari  hal  tersebut    maka  perlu  adanya  aplikasi  pendukung  agar  dapat  mempermudah pengguna dalam memilih komponen perangkat komputer sesuai dengan kebutuhan dan anggaran yang ada tanpa membebani konsumen.
Teknologi Tepat Guna adalah teknologi yang menggunakan sumber daya yanga ada untuk memecahkan masalah yang dihadapi ada secara berdayaguna dan berhasil untuk pelaksanaan tugas sehari-hari menjadi lebih mudah, murah, dan sederhana[2]. Karya hasil rancangan percobaan dalam bidang komputer dan teknologi yang dihasilkan  dengan  menggunakan metode fuzzy . Teori basis data fuzzy metode  yang  cocok  untuk  mengkonversi bahasa yang sulit dipahami masyarakat, karena basis data fuzzy itu sendiri merupakan basis data yang memiliki query yang memuat suatu variabel fuzzy .
Dengan menggolongkan data komponen komputer tersebut yang memiliki variabel fuzzy , maka bahasa akan mudah  dipahami.  Sebagai  contoh,  pencarian  komponen  berdasarkan  harga  yang  murah  atau  mahal,  kinerja processor berkecepatan tinggi atau sedang, dan besaran RAM yang tersedia. Dengan basis data fuzzy inilah, akan digunakan  untuk  menentukan  spesifikasi  komputer  berdasarkan  kebutuhan  pemakai  dan  harga  sehingga  dapat mempercepat proses penentuan spesifikasinya. Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan di atas, perumusan  masalah  sebagai  berikut  bagaimana  membantu  pihak  UMKM  untuk  mendukung  keputusan  dalam menetapkan harga komputer rakitan dan bagaimana membuat sistem pendukung keputusan agar dapat mengambil keputusan menggunakan metode fuzzy berdasarkan kriteria dari masing-masing atribut?

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Adapun tujuan yang ingin dicapai dalam tugas akhir ini adalah bembantu pihak UMKM untuk mendukung keputusan  dalam  menetapkan  harga  komputer  rakitan  dan  membuat  sistem  pendukung  keputusan  agar  dapat mengambil keputusan menggunakan metode fuzzy berdasarkan kriteria dari masing-masing atribut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep sistem pendukung keputusan (SPK) pertama kali dikemukakan pada tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision System . SPK merupakan sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data[8]. SPK digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semiterstruktur dan situasi tidak terstruktur yang mana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat[9].  SPK  tidak  dimaksudkan  untuk  mengotomatisasikan  pengambilan keputusan, tetapi memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia.

## 2.2 Logika Fuzzy
Logika fuzzy atau biasa juga bisa disebut dengan logika samar merupakan suatu cara untuk memetakan suatu ruang input ke dalam ruang output dimana suatu nilai dapat bernilai benar atau salah secara bersamaan. Dalam  logika nilai  kebenaran  mempunyai sejumlah  kondisi  yang  pasti yaitu benar atau salah ( true or false ), prinsip ini telah mendominasi  pemikiran  logika  di  dunia  sampai  sekarang.  Sistem fuzzy yaitu  sistem  yang  bekerja  berdasarkan prinsip-prinsip logika fuzzy , hanya membutuhkan penambahan fungsi keanggotaan yang baru dan aturan-aturan yang berhubungan dengannya.
Alasan digunakannnya logika fuzzy yaitu[10] :
1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. Konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti.
2. Logika fuzzy sangat fleksibel.
3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat.
4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi non linier yang sangat kompleks.
5. Logika fuzzy dapat membangun  dan  mengaplikasikan  pengalaman  -pengalaman  para pakar  secara  langsung tanpa harus melalui proses pelatihan.
6. Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional.
7. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.

## 2.3 Operasi Himpunan Fuzzy
Ada beberapa operasi yang dapat digunakan untuk mengkombinasikan dan memodifikasi himpunan fuzzy . Derajat keanggotaan  sebagai  hasil  dari  operasi  2  himpunan  sering  disebut  dengan fire  strength atau 𝛼 − 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 . Terdapat 3 operator dasar yang diciptakan oleh zadeh yaitu[7]: 1. Operator AND ( ∩ )
Operator AND merupakan operator yang berhubungan dengan operasi intersection pada himpunan. Intersection dari  2  himpunan  adalah  minimum  dari  tiap  pasangan  elemen  pada  kedua  himpunan  atau  mengambil  derajat keanggotaan terkecil antar elemen pada himpunan yang bersangkutan. Contoh: (A∩B)(x) = min[A(x), B(x)]. 2. Operator OR ( ∪ )
Operasi OR merupakan operator yang berhubungan dengan operasi union pada himpunan. Union dari 2 himpunan adalah maksimum dari tiap pasang elemen pada kedua himpunan atau mengambil derajat keanggotaan terbesar antar elemen pada himpunan yang bersangkutan. Contoh: (AUB)(x) = max[A(x), B(x)].
3. Operator NOT
Operasi  NOT  berhubungan  dengan  operasi  komplemen  pada  himpunan.  Komplemen  himpunan fuzzy A  diberi tanda Ac (NOT A) dan didefinisikan sebagai: Ac (x) = 1 – A(x). Derajat keanggotaannya adalah µAc (x) = 1  - µA(x).

## 2.4 Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan ( membership function ) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotannya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai  1.  Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  keanggotaan  adalah  dengan  melalui pendekatan  fungsi  dengan  [ 𝑋 ] adalah  derajat  keanggotaan.   Derajat  keanggotaan  yaitu  nilai-nilai  yang  terdapat pada linguistic  variable yang  dipetakan  ke  interval  [0,1].  Nilai  pemetaan  inilah  yang  disebut  sebagai  nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan[11].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 2.5 Himpunan Fuzzy
Himpunan fuzzy merupakan suatu group yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy . Pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A, yang sering ditulis dengan flA[x], memiliki dua kemungkinan, yaitu Satu (I), yang berarti bahwa suatu item menjadi anngota dalam suatu himpunan atau Nol (0), yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan.
Pada  himpunan fuzzy nilai  keanggotaan  terletak  pada  rentang  0  sampai  1.  Apabila  x  memiliki  nilai keanggotaan fuzzy flA[ x] = 0 berarti x tidak menjadi anggota himpunan A, demikian pula apabila x memiliki nilai keanggotaan fuzzy flA[x] = 1 berarti x menjadi anggota penuh pada himpunan A. Kemiripan  antara  keanggotaan fuzzy dengan  probabilitas  terkadang  menimbulkan  kerancuan,  karena memiliki  nilai  pada interval  [0,1],  namun  interpretasi  nilainya  sangat  berbeda.  Keanggotaan fuzzy memberikan suatu  ukuran  terhadap  pendapat  atau  keputusan,  sedangkan  probabilitas  mengindikasikan  proporsi  terhadap keseringan suatu hasil bernilai benar dalam jangka panjang. Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu:
1. Linguistic ,  yaitu  penamaan  suatu  group  yang  mewakili  suatu  keadaan  atau  kondisi  tertentu  dengan menggunakan bahasa alami, seperti: Muda, Parobaya, Tua.
2. Numeris,  yaitu  suatu  nilai  (angka)  yang  menunjukkan  ukuran  dari  suatu  variabel  seperti:  25,40,60.  Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami suatu sistem fuzzy , yaitu:
a. Variabel fuzzy merupakan  variabel  yang  hendak  dibahas  dalam  suatu  system fuzzy .  Contoh:  umur, temperatur, permintaan, dsb.
b. Himpunan fuzzy merupakan  suatu  grup  yang mewakili  suatu  kondisi  atau keadaan tertentu  dalam  suatu variabel fuzzy , contoh:
1. Variabel   umur, terbagi   menjadi   3   himpunan fuzzy , yaitu Muda, Parobaya, Tua.
2. Variabel  temperatur,  terbagi  menjadi  5  himpunan fuzzy ,  yaitu  Dingin,  Sejuk,  Normal,  Hangat,  Dan Panas.
3. Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan umtuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy .  Semesta  pembicaraan  merupakan  himpunan  bilangan  real  yang  senantiasa  naik  (bertambah)  secara monoton  dari  kiri  ke  kanan.  Nilai  semesta  pembicaraan  dapat  berupa  bilangan  positif  maupun  negatif. Adakalanya nilai semesta pembicaraan ini tidak dibatasi batas atasnya, contoh:
a. Semesta pembicaraan untuk variabel umur: [0 +∞]
b. Semesta pembicaraan untuk variabel temperatur: [0 40]

## 2.6 Sistem Inferensi Logika Fuzzy
Salah satu aplikasi logika fuzzy yang telah berkembang luas dewasa ini adalah dalam sistem inferensi kabur, yaitu sistem komputasi yang bekerja atas dasar penalaran kabur, misalnya sistem kendali otomatis, sistem klasifikasi data, sistem pakar, sistem pengenalan pola, dan sebagainya. Inferensi adalah proses transformasi dari suatu input dalam domain fuzzy . Proses informasi pada bagian inferensi membutuhkan aturan-aturan fuzzy yang terdapat di dalam basis-basis aturan.[11]
Salah satu dari sistem semacam itu, yaitu sistem kendali kabur ( fuzzy control system ). Sistem kendali ini berfungsi untuk mengendalikan proses tertentu dengan mempergunakan aturan inferensi berdasarkan logika fuzzy . Pada dasarnya sistem kendali semacam itu terdiri dari empat unit, yaitu: 1. Unit pengaburan ( fuzzification unit ) 2. Unit penalaran logika kabur ( fuzzy logic reasoning unit )
3. Unit basis pengetahuan ( knowledge base unit ) 4. Unit penegasan ( defuzzification unit ) Langkah-langkah dari sistem fuzzy dapat dilihat pada diagram berikut:
Input crisp
Fuzzifikasi Input nilai fuzzy Evaluasi aturan Keluaran fuzzy Defuzzifikasi Keluaran crisp Input fungsi keanggotaan Input fungsi keanggotaan Input fungsi keanggotaan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Data
a. Menentukan Variabel Fuzzy dan Semesta Pembicaraan
Pada  penelitian  ini,  ada  dua  variabel  yang  digunakan  yaitu  variabel  input  dan  variabel  output.  Variabel  input terbagi atas RAM, Hardisk, Processor, VGA sedangkan variabel output adalah harga. Semesta pembicaraan dari tiap variabel ditentukan berdasarkan data-data yang diperoleh dari hasil penelitian dan diurutkan berdasarkan dari nilai terkecilnya.
b. Pembentukan Himpunan Fuzzy
Pada metode Mamdani baik variabel input maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy . Semua variabel baik variabel input maupun output memiliki himpunan fuzzy yang berbeda contoh, untuk RAM memiliki himpunan fuzzy kecil, cukup, besar.
c. Menentukan Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan ditentukan untuk mencari nilai derajat keanggotaan dari tiap himpunan fuzzy . Untuk himpunan fuzzy sedikit  derajat  keanggotaannya  dicari  dengan  menggunakan  fungsi  keanggotaan  Linear  Turun  dan  untuk himpunan banyak menggunakan Linear Naik
d. Aturan Logika Fuzzy
Pada  metode  Mamdani,  fungsi  implikasi  yang  digunakan  untuk  tiap-tiap  aturan  adalah  fungsi  min.  Sebelum menentukan banyaknya jumlah produksinya harus ditentukan terlebih dahulu nilai 𝛼 – predikat.

## 3.2 Desain Sistem
Desain sistem dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
Admin User Data Hasil Simulasi Data Penjualan Login Order Barang Daftar Member Simulasi Rakitan Melihat Hasil Simulasi <<include>> <<include>> Login Variabel Input Variabel Output Rule <<include>> <<include>> <<include>> Kelola Data User <<include>>
Gambar 2. Rancangan Use Case

## 3.3 Perancangan Logika Fuzzy

## a. Linguistic Variable
Terdapat empat linguistic variable yang berperan sebagai input yaitu Hardisk, Processor, RAM, dan VGA. Serta satu linguistic variable yang berperan sebagai output yaitu harga.
Tabel 1. Linguistic variable hardisk
Linguistic Variable: Hardisk, Hd Linguistic Value Notation Numerical Range Kecil K [0 – 20] Cukup C [10 – 60] Besar B [40 – 100] Tabel 2. Linguistic variable Processor Linguistic Variable: Processor, Pr Linguistic Value Notation Numerical Range Lambat L [0 – 36] Sedang S [32 – 72]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Cepat C [60 – 100] Tabel 3. Linguistic variable RAM Linguistic Variable: RAM, Ram Linguistic Value Notation Numerical Range Kecil K [0 – 34] Cukup C [34 – 66] Besar B [66 – 100] Tabel 4. Linguistic variable VGA Linguistic Variable: VGA, Vga Linguistic Value Notation Numerical Range Kecil K [0 – 40] Cukup C [30 – 75] Besar B [40 – 100] Tabel 5. Linguistic variable Harga Linguistic Variable: Harga, Hg Linguistic Value Notation Numerical Range Murah M [0 – 20] Lumayan L [15 – 15] Mahal H [35 – 100] b. Fuzzy Rules Tabel 6. Fuzzy Rule Kode Anteseden Konsekuen [R1] IF  (HARDISK  is  Kecil)  and  (PROCESSOR  is  Lambat)  and (RAM is Kecil) and (VGA is Kecil) THEN (Harga is Murah) [R2] IF  (HARDISK  is  Cukup)  and  (PROCESSOR  is  Lambat)  and (RAM is Kecil) and (VGA is Kecil) THEN (Harga is Murah) [R3] IF  (HARDISK  is  Besar)  and  (PROCESSOR  is  Lambat)  and (RAM is Kecil) and (VGA is Kecil) THEN (Harga is Murah) [R4] IF  (HARDISK  is  Kecil)  and  (PROCESSOR  is  Sedang)  and (RAM is Kecil) and (VGA is Kecil) THEN (Harga is Murah) [R5] IF (HARDISK is Kecil) and (PROCESSOR is Cepat) and (RAM is Kecil) and (VGA is Kecil) THEN (Harga is Lumayan) [R6] IF  (HARDISK  is  Kecil)  and  (PROCESSOR  is  Lambat)  and (RAM is Cukup) and (VGA is Kecil) THEN (Harga is Murah) [R7] IF  (HARDISK  is  Kecil)  and  (PROCESSOR  is  Lambat)  and (RAM is Besar) and (VGA is Kecil) THEN (Harga is Murah) [R8] IF  (HARDISK  is  Kecil)  and  (PROCESSOR  is  Lambat)  and (RAM is Kecil) and (VGA is Cukup) THEN (Harga is Lumayan) [R9] IF  (HARDISK  is  Kecil)  and  (PROCESSOR  is  Lambat)  and (RAM is Kecil) and (VGA is Besar) THEN (Harga is Lumayan) [R10] IF  (HARDISK  is  Cukup)  and  (PROCESSOR  is  Sedang)  and (RAM is Cukup) and (VGA is Cukup) THEN (Harga is Lumayan) [R11] IF  (HARDISK  is  Besar)  and  (PROCESSOR  is  Sedang)  and (RAM is Cukup) and (VGA is Cukup) THEN (Harga is Lumayan) [R12] IF  (HARDISK  is  Cukup)  and  (PROCESSOR  is  Cepat)  and (RAM is Cukup) and (VGA is Cukup) THEN (Harga is Mahal) [R13] IF  (HARDISK  is  Cukup)  and  (PROCESSOR  is  Sedang)  and (RAM is Besar) and (VGA is Cukup) THEN (Harga is Lumayan) [R14] IF  (HARDISK  is  Cukup)  and  (PROCESSOR  is  Sedang)  and (RAM is Cukup) and (VGA is Besar) THEN (Harga is Mahal) [R15] IF  (HARDISK  is  Besar)  and  (PROCESSOR  is  Cepat)  and (RAM is Besar) and (VGA is Besar) THEN (Harga is Mahal) [R16] IF  (HARDISK  is  Besar)  and  (PROCESSOR  is  Cepat)  and (RAM is Besar) and (VGA is Cukup) THEN (Harga is Mahal) [R17] IF  (HARDISK  is  Besar)  and  (PROCESSOR  is  Cepat)  and (RAM is Besar) and (VGA is Kecil) THEN (Harga is Lumayan)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Kode Anteseden Konsekuen [R18] IF  (HARDISK  is  Besar)  and  (PROCESSOR  is  Sedang)  and (RAM is Cukup) and (VGA is Besar) THEN (Harga is Mahal) [R19] IF  (HARDISK  is  Besar)  and  (PROCESSOR  is  Sedang)  and (RAM is Cukup) and (VGA is Kecil) THEN (Harga is Lumayan) [R20] IF  (HARDISK  is  Kecil)  and  (PROCESSOR  is  Lambat)  and (RAM is Kecil) THEN (Harga is Murah) [R21] IF  (HARDISK  is  Besar)  and  (PROCESSOR  is  Cepat)  and (RAM is Besar) THEN (Harga is Lumayan) [R22] IF  (HARDISK  is  Cukup)  and  (PROCESSOR  is  Sedang)  and (RAM is Kecil) THEN (Harga is Murah) [R23] IF (HARDISK is Cukup) and (PROCESSOR is Sedang) and (RAM is Besar) and (VGA is Besar) THEN (Harga is Mahal)

## c. Defuzzification
Defuzzification dapat diperoleh dengan menggunakan formula berikut:
𝐶𝑂𝐺 = ∑ 𝜇𝐴(𝑥)𝑥 𝑏 𝑥=𝑎 ∑ 𝜇𝐴(𝑥) 𝑏 𝑥=𝑎 (1)

## 4.3 Simbolisasi Linguistic Variable
Simbolisasi linguistic variable yaitu mengubah data linguistic value menjadi nominal sesuai dengan kritria yang di tetapkan. Pada penelitian ini dibuat tiga nominal atau biasa disebut juga sebagai nama simbolisasi. Parameter Simbolisasi Linguistic Variable dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 7. Simbolisasi Linguistic Variable No Variabel Linguistic Value Range Simbolisasi 1 Hardisk Kecil Cukup Besar [0-30] [10-60] [40-100] 1 2 3 2 Processor Lambat Sedang Cepat [0-36] [32-72] [60-100] 1 2 3 3 Ram Kecil Cukup Besar [0-34] [34-66] [66-100] 1 2 3 4 Vga Kecil Cukup Besar [0-40] [30-75] [40-100] 1 2 3 5 Harga Murah Lumayan Mahal [0-20] [15-45] [35-100] 1 2 3

## 4.4 Implementasi

## a. Linguistic Variabel
Langkah  pertama  pada  metode  Mamdani  adalah  mendefinisikan linguistic  variable dan linguistic  value -nya. Variabel dibagi menjadi dua yaitu variabel input dan variabel output. Variabel input sebanyak empat atribut dan atribut output ada satu variabel value pada umumnya berbentuk segitiga dan trapesium.

## b. Implementasi Rule
Langkah  kedua  yaitu  mengenalkan rule yang  sudah  diperoleh dari tahap  sebelumnya,  kemudian dikonversikan sesuai dengan format pada matlab. Terdapat 23 set rule yang harus diimplementasikan pada masing-masing file matlab, berikut rule yang dikonversikan ke dalam format matlab:
Tabel 8. Rule No Rule Rule Matlab 1 If (HARDISK is Kecil) and (PROCESSOR is Lambat) and (RAM is Kecil) and (VGA is Kecil) then (Harga is Murah) 1 1 1 1 1 2 If (HARDISK is Cukup) and (PROCESSOR is Lambat) and (RAM is Kecil) and (VGA is Kecil) then (Harga is Murah) 2 1 1 1 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
No Rule Rule Matlab 3 If (HARDISK is Besar) and (PROCESSOR is Lambat) and (RAM is Kecil) and (VGA is Kecil) then (Harga is Murah) 3 1 1 1 1 4 If (HARDISK is Kecil) and (PROCESSOR is Sedang) and (RAM is Kecil) and (VGA is Kecil) then (Harga is Murah) 1 2 1 1 1 5 If (HARDISK is Kecil) and (PROCESSOR is Cepat) and (RAM is Kecil) and (VGA is Kecil) then (Harga is Lumayan) 1 3 1 1 2 6 If (HARDISK is Kecil) and (PROCESSOR is Lambat) and (RAM is Cukup) and (VGA is Kecil) then (Harga is Murah) 1 1 2 1 1 7 If (HARDISK is Kecil) and (PROCESSOR is Lambat) and (RAM is Besar) and (VGA is Kecil) then (Harga is Murah) 1 1 3 1 1 8 If (HARDISK is Kecil) and (PROCESSOR is Lambat) and (RAM is Kecil) and (VGA is Cukup) then (Harga is Lumayan) 1 1 1 2 2 9 If (HARDISK is Kecil) and (PROCESSOR is Lambat) and (RAM is Kecil) and (VGA is Besar) then (Harga is Lumayan) 1 1 1 3 2 10 If (HARDISK is Cukup) and (PROCESSOR is Sedang) and (RAM is Cukup) and (VGA is Cukup) then (Harga is Lumayan) 2 2 2 2 2 11 If (HARDISK is Besar) and (PROCESSOR is Sedang) and (RAM is Cukup) and (VGA is Cukup) then (Harga is Lumayan) 3 2 2 2 2 12 If (HARDISK is Cukup) and (PROCESSOR is Cepat) and (RAM is Cukup) and (VGA is Cukup) then (Harga is Mahal) 2 3 2 2 3 13 If (HARDISK is Cukup) and (PROCESSOR is Sedang) and (RAM is Besar) and (VGA is Cukup) then (Harga is Lumayan) 2 2 3 2 2 14 If (HARDISK is Cukup) and (PROCESSOR is Sedang) and (RAM is Cukup) and (VGA is Besar) then (Harga is Mahal) 2 2 2 3 3 15 If (HARDISK is Besar) and (PROCESSOR is Cepat) and (RAM is Besar) and (VGA is Besar) then (Harga is Mahal) 3 3 3 3 3 16 If (HARDISK is Besar) and (PROCESSOR is Cepat) and (RAM is Besar) and (VGA is Cukup) then (Harga is Mahal) 3 3 3 2 3 17 If (HARDISK is Besar) and (PROCESSOR is Cepat) and (RAM is Besar) and (VGA is Kecil) then (Harga is Lumayan) 3 3 3 1 2 18 If (HARDISK is Besar) and (PROCESSOR is Sedang) and (RAM is Cukup) and (VGA is Besar) then (Harga is Mahal) 3 2 2 3 3 19 If (HARDISK is Besar) and (PROCESSOR is Sedang) and (RAM is Cukup) and (VGA is Kecil) then (Harga is Lumayan) 3 2 2 1 2 20 If (HARDISK is Kecil) and (PROCESSOR is Lambat) and (RAM is Kecil) then (Harga is Murah) 1 1 1 0 1 21 If (HARDISK is Besar) and (PROCESSOR is Cepat) and (RAM is Besar) then (Harga is Lumayan) 3 3 3 0 2 22 If (HARDISK is Cukup) and (PROCESSOR is Sedang) and (RAM is Kecil) then (Harga is Murah) 2 2  1 0 1 23 If (HARDISK is Cukup) and (PROCESSOR is Sedang) and (RAM is Besar) and (VGA is Besar) then (Harga is Mahal) 2 2  3 3 3

## c. Defuzzifikasi
Tahap terakhir merupakan defuzzifikasi . Proses ini dilakukan jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam  range tertentu,  maka  harus  dapat diambil  suatu  nilai crisp tertentu  sebagai  output. Pada metode Mamdani, untuk menentukan  output crisp digunakan defuzzifikasi terpusat  sebagai  contoh  nilai  yang  di  gunakan  adalah [50;50;50;50] yang di implementasikan pada perhitungan di bawah ini:
[R10] 𝜇 ℎ𝑑𝑑 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(50) = 60−𝑥 30 = 60−50 30 = 0.33
𝜇 𝑝𝑟𝑜𝑐 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(50) = 𝑥−32 24 = 50−32 24 = 0.75
𝜇 𝑟𝑎𝑚 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(50) = 66−𝑥 18 = 66−50 18 = 0.89
𝜇 𝑣𝑔𝑎 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(50) = 75−𝑥 35 = 75−50 35 = 0.71
[R10] IF Hardisk Cukup and Processor Sedang and RAM Cukup and VGA Cukup, Then Harga Lumayan.
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 10 = 𝜇 ℎ𝑑𝑑 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 ∩ 𝜇 𝑝𝑟𝑜𝑐 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 ∩ 𝜇 𝑟𝑎𝑚 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 ∩ 𝜇 𝑣𝑔𝑎 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝
= 𝑚𝑖𝑛(0.33; 0.75; 0.89; 0.71) = 0.33

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
[R11] 𝜇 ℎ𝑑𝑑 𝐵𝑒𝑠𝑎𝑟(50) = 𝑥−40 20 = 50−40 20 = 0.5
𝜇 𝑝𝑟𝑜𝑐 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(50) = 𝑥−32 24 = 50−32 24 = 0.75
𝜇 𝑟𝑎𝑚 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(50) = 66−𝑥 18 = 66−50 18 = 0.89
𝜇 𝑣𝑔𝑎 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(50) = 75−𝑥 35 = 75−50 35 = 0.71
[R11] IF Hardisk Besar and Processor Sedang and RAM Cukup and VGA Cukup, Then Harga Lumayan.
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 11 = 𝜇 ℎ𝑑𝑑 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 ∩ 𝜇 𝑝𝑟𝑜𝑐 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 ∩ 𝜇 𝑟𝑎𝑚 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 ∩ 𝜇 𝑣𝑔𝑎 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝
= 𝑚𝑖𝑛(0.5; 0.75; 0.89; 0.71) = 0.5
[R14] 𝜇 𝐻𝐷𝐷 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(50) = 60−𝑥 30 = 60−50 30 = 0.33
𝜇 𝑃𝑅𝑂𝐶 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(50) = 𝑥−32 24 = 50−32 24 = 0.75
𝜇 𝑅𝐴𝑀 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(50) = 66−𝑥 18 = 66−50 18 = 0.89 𝜇 𝑉𝐺𝐴 𝐵𝑒𝑠𝑎𝑟(50) = 𝑥−40 35 = 50−40
35 = 0.29
[R14] IF Hardisk Cukup and Processor Sedang and RAM Cukup and VGA Besar, Then Harga Mahal.
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 14 = 𝜇 ℎ𝑑𝑑 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 ∩ 𝜇 𝑝𝑟𝑜𝑐 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 ∩ 𝜇 𝑟𝑎𝑚 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 ∩ 𝜇 𝑣𝑔𝑎 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝
= 𝑚𝑖𝑛(0.33; 0.75; 0.89; 0.29) = 0.29
[R18] 𝜇 ℎ𝑑𝑑 𝐵𝑒𝑠𝑎𝑟(50) = 𝑥−40 20 = 50−40 20 = 0.5
𝜇 𝑝𝑟𝑜𝑐 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔(50) = 𝑥−32 24 = 50−32 24 = 0.75
𝜇 𝑟𝑎𝑚 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝(50) = 66−𝑥 18 = 66−50 18 = 0.89
𝜇 𝑣𝑔𝑎 𝐵𝑒𝑠𝑎𝑟(50) = 𝑥−40 35 = 50−40 35 = 0.29
[R18] IF Hardisk Besar and Processor Sedang and RAM Cukup and VGA Besar, Then Harga Mahal.
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 18 = 𝜇 ℎ𝑑𝑑 𝐵𝑒𝑠𝑎𝑟 ∩ 𝜇 𝑝𝑟𝑜𝑐 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 ∩ 𝜇 𝑟𝑎𝑚 𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 ∩ 𝜇 𝑣𝑔𝑎 𝐵𝑒𝑠𝑎𝑟 =
𝑚𝑖𝑛(0.5; 0.75; 0.89; 0.29) = 0.29

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Degree of Membership 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 0 20 100 60 40 80 50 10 30 70 90 54.9
Gambar 4. Grafik Derajat keanggotaan
𝐶𝑂𝐺 = ∑ 𝜇𝐴(𝑥)𝑥 𝑏 𝑥=𝑎 ∑ 𝜇𝐴(𝑥) 𝑏 𝑥=𝑎 𝐶𝑂𝐺 = (0+10)∗0+(20+30)∗0.5+(40)∗0.33(50+60+70+80+90+100)∗0.29 0+0+0.5+0.5+0.33+0.29+0.29+0.29+0.29+0.29+0.29
𝐶𝑂𝐺 = 54.95114

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan maka dapat ditarik beberapa kesimpulan diantaranya yaitu :
a. Berdasarkan  penelitian  penulis  dapat  menentukan  kriteria  apa  saja  yang  akan  ditentukan  untuk  melakukan perhitungan menggunakan metode fuzzy untuk mendapatkan hasil akhir yang akan mempermudah pelaku usaha mikro kecil dan menengah dalam mengambil keputusan untuk harga simulasi komputer.
b. Berdasarkan penelitian yang diterapkan kedalam metode mamdani untuk menentukan harga komputer rakitan yang sesuai dengan simulasi pelanggan. Jadi kesimpulan nya adalah Metode mamdani dapat menentukan harga komputer rakitan yang sesuai dengan kemampuan pelanggan agar tidak terbebani oleh harga yang terlalu tinggi setelah kenggotaan fuzzy diterapkan pada Fuzzy Logic.
Saran-saran di bawah ini diharapkan dapat meningkatkan hasil yang telah didapatkan . Berikut beberapa saran yang ingin disampaikan:
a. Metode Fuzzy Mamdani perlu dilakukan proses update basis pengetahuan (aturan fuzzy) secara berkala untuk menjaga dan memelihara keakuratan data.
b. Bagi pelaku usaha  mikro  kecil  dan menengah  penting menerapkan  pencatatan  pengeluaran atau  pemasukan secara baik dan berkelanjutan, untuk mengetahui perkembangan usaha dimasa depan.

## REFERENCES
[1] Khairil, I. Kanedi, and H. Aspriyono, “PERMAINAN DALAM PERHITUNGAN PERKALIAN BERBASIS ONLINE MENGGUNAKAN FLASH,” Jurnal Media Infotama , vol. 8, no. 2, pp. 18–36, Sep. 2012.
[2] I.  A.  Nasution,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PEMILIHAN  LAPTOP  DENGAN MENERAPKAN FUZZY TAHANI,” Pelita Informatika Budi Darma , vol. VI, Mar. 2014.
[3] A. S. Firmanullah, “PENERAPAN METODE FUZZY DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KAMERA DSLR,” p. 7, 2013.
[4] P.  Y.  Priyono  and  A.  M.  Abadi,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Smartphone  Dengan  Metode Mamdani Penggandaan,” p. 8, 2017.
[5] F.  Umar  and  D.  W.  Widarti,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  LAPTOP  MENGGUNAKAN METODE FUZZY DATABASE MODEL TAHANI BERBASIS WEB,” vol. 6, no. 2, p. 12.
[6] M.  T.  Utomo  and  H.  Mustafidah,  “Penentuan  Spesifikasi  Komputer  Berdasarkan  Kebutuhan  Pemakai  Dan  Harga Menggunakan Basis Data Fuzzy,” p. 9, 2016.
[7] S. Kusumadewi and H. Purnomo, “Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan,” Graha Ilmu , 2004.
[8] “Sistem Pendukung Keputusan (SPK),” KajianPustaka.com . .
[9] M. Kursini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[10]  S. Kusumadewi, Artificial Intelligence Teknik dan Aplikasinya . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[11]  A. Sofwan, “PENERAPAN FUZZY LOGIC PADA SISTEM PENGATURAN JUMLAH AIR BERDASARKAN SUHU DAN KELEMBABAN,” p. 6, 2005.
[12]  Setiadji, Himpunan dan Logika Samar serta Aplikasinya : Setiadji . Graha Ilmu, 2009.