INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 3263-3275 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Model Optimasi Himpunan Fuzzy Untuk Menentukan Harga Jual Optimal Pada Daging Sapi
Tiur Malasari Siregar 1 ✉ , Fazril Anshari 2 , Bintang Pratiwi 3 , Deviona Caroline Pelawi 4 , Johanna Dameria Gracia Silalahi 5

## Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Negeri Medan
Email: tiurmalasarisiregar@unimed.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Daging sapi adalah salah satu jenis dari golongan daging merah yang banyak  di minati oleh seluruh masyrakat indonesia.Namun harga daging sapi sangatlah mahal perkilo nya , sehingga banyak masyarakat indonesia yang tidak dapat membeli daging sapi karena harganya .Penentuan harga jual optimal pada daging  sapi  dapat  menjadi  tantangan  bagi  para  pedagang.  Model  optimasi  himpunan  fuzzy  dapat menjadi alternatif yang efektif dalam menentukan harga jual yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model optimasi himpunan fuzzy dalam menentukan harga jual optimal pada daging sapi.  Model  yang  dikembangkan  didasarkan  pada  pengumpulan  data  harga  jual  daging  sapi  dari beberapa pasar dan toko daging di wilayah tertentu. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data harga jual daging sapi dan faktor-faktor yang mempengaruhi harga seperti umur sapi, berat sapi, dan kondisi pasar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model optimasi himpunan fuzzy dapat digunakan untuk menentukan harga jual optimal pada daging sapi dengan akurasi yang baik.
Kata  Kunci:  Daging Sapi, Harga Jual, Himpunan Fuzzy, Model Optimasi , Pasar
Abstract
Beef is a type of red meat that is much in demand by all Indonesian people. However, the price of beef is very expensive per kilo, so many Indonesian people cannot buy beef because of the price. Determining the optimal selling price of beef can be challenge for traders. The fuzzy set optimization model can be an effective  alternative  in  determining  the  optimal  selling  price.  This  study  aims  to  develop  a  fuzzy  set optimization model in determining the optimal selling price of beef. The developed model is based on collecting beef selling price data from several markets and butcher shops in certain areas. The data used in this research is the selling price of beef and the factors that influence the price, such as the age of the cattle, the weight of the cattle, and market conditions. The results showed that the fuzzy set optimization model can be used to determine the optimal selling price of beef with good accuracy.
Keyword: Beef, Selling Price, Fuzzy Set, Optimization Model, Market

## PENDAHULUAN
Seperti yang kita ketahui bahwasanya Daging adalah bagian tubuh hewan yaitu otot hewan yang disembelih atau dipotong dan lazim dikonsumsi oleh masyarakat  (Palgunadi, 2020).  Daging  tersusun  sebagian  besar  dari  jaringan  otot,  ditambah  dengan  lemak  yang melekat padanya, urat, serta tulang rawan. Di indonesia daging adalah makanan yang sering sekali di konsumsi untuk makanan sehari hari selain sehari hari daging juga menjadi hidangan spesial saat suatu rumah tangga sedang melakukan acara atau perkumpulan keluarga, salah satu daging yang sangat diminati oleh seluruh rakyat indonesia adalah daging sapi. Bahkan menurut  laporan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  rata-rata  konsumsi  daging  sapi/kerbau  di Indonesia  sebesar  0,009  kilogram  (kg)  per  kapita  per  minggu  selama  periode  2017-2021 (Annur, 2022) .
Daging  sapi  merupakan  sumber  protein  hewani  dan  bahan  makanan  yang  sering dikonsumsi  karena  kandungan  protein  yang  tinggi,  sehingga  dapat  meningkatkan kecerdasan  dan  menambah  stamina  yang  sangat  dibutuhkan  manusia  untuk  menjalani aktifitas sehari hari. Selama ini tentu saja daging sapi memiliki andil dalam perbaikan gizi masyarakat. Kandungan gizi yang terkandung dari daging sapi segar seperti energi sebesar 207 Kk, 14 gram lemak,18,8 gram protein, 11 gram Kalsium, 170 mg fosfor, 3 mg zat besi (Al- Jabbar et al., 2021). Sehingga banyak masyarakt indonesia yang lebih memilih mengonsumsi daging sapi dari pada daging daging lainnya.
Namun walaupun daging sapi ini banyak di minati oleh masyarakat indonesia, harganya yang mahal membuat banyak masyrakat indonesia yang tidak membelinya, kenaikan daging sapi biasanya terjadi saat ada acara acara besar seperti hari raya natal, hari raya idul fitri dan lain lain.Bahkan jelang hari raya idul fitri harga daging sapi semakin tembus Rp 180.000 per kilogram (Kg) (Damayanti, 2022) . Mahalnya harga daging sapi di sebabkan oleh permintaan daging sapi yang tinggi tapi tidak di barengi dengan dengan pasokan di pasar (Laucereno,
2022). Selain itu penjual juga menjual daging sapi ini dengan harga yang di buat nya sendiri sendiri.Biasanya pedagang yang seperti itu hanya menginginkan untung yang besar karena melihat penjualan daging sapi yang tinggi saat hari raya tiba tanpa memperhatikan kondisi ekonomi  masyarakat  indonesia.Namun  banyak  juga  pedagang  yang  masih  bingung menetapkan harga pasaran daging sapi sehingga mereka hanya mengikut bagaimana harga pasarannya.
Sehingga harga daging sapi yang relatif mahal dan fluktuatif seringkali menjadi kendala bagi konsumen maupun produsen dalam menentukan harga jual yang optimal. Untuk itu, perlu  dikembangkan  suatu  model  optimasi  yang  dapat  membantu  produsen  dalam menentukan harga jual yang optimal untuk daging sapi. Model optimasi adalah penyusunan model  suatu  sistem  yang  sesuai  dengan  keadaan  nyata,  yang  nantinya  dapat  dirubah  ke dalam model matematis dengan pemisahan elemen – elemen pokok agar suatu penyelesaian yang sesuai dengan sasaran atau tujuan pengambilan keputusan dapat tercapai (Rini Wahyu sayekti, 2010). Dengan menggunakan himpunan Fuzzy kita dapat melakukan model optimasi sehingga dapat menentukan harga pasar yang optimal pada harga daging sapi.
Seperti yang kita ketahui Himpunan fuzzy adalah himpunan yang elemen-elemennya memiliki derajat keanggotaan. Himpunan fuzzy telah diperkenalkan oleh L. A. Zadeh (1965) sebagai  perluasan  dari  pengertian  himpunan  klasik  .  Teori  fuzzy  menggunakan  variabel linguistik yang nilainya adalah kata-kata fuzzy, atau lebih bersifat ekspresi -alih-alih angka-, yang  berakar  pada  bahasa  alami.  Kata-kata  fuzzy  tidak  akurat  tetapi  sangat  mudah dimengerti dan digunakan secara luas dalam bahasa sehari-hari (Davvaz et al., 2021).
Ketinggian Rendah, Rata Rata, Tinggi ..... Usia Muda, Dewasa, Tua ....... Suhu Dingin, Sangat Dingin, Sejuk, Panas, Hangat ..... Keamanan Rendah, Sedang, Tinggi .....
Model Optimasi Himpunan Fuzzy di gunakan untuk mengolah data dan menentukan harga jual yang optimal. Yang dimana tahap tahap dalam pengembangan model optimasi meliputi:
1. Fuzzifikasi Data
Proses mengubah sebuah data yang memiliki sifat kuantitatif menjadi himpunan fuzzy atau himpunan yang memiliki nilai keanggotaan pada suatu interval tertentu. Dalam hal ini, nilai-nilai  kuantitatif  seperti  panjang,  berat,  suhu,  atau  waktu  dirubah  menjadi  nilai keanggotaan dalam himpunan fuzzy. Fuzzifikasi data sangat berguna dalam memodelkan data yang tidak pasti atau tidak lengkap, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik dalam berbagai aplikasi (Jang, 1993).
2. Pembentukan Aturan Fuzzy
Proses  pembuatan  aturan-aturan  yang  dimana  menghubungkan  variabel  input  dan variabel  output  pada  sistem  fuzzy.  Aturan-aturan  ini  biasanya  dinyatakan  dalam  bentuk pernyataan linguistik atau "if-then" yang dimana menjelaskan hubungan antara input dan output  dalam  bahasa  manusia.  Aturan  fuzzy  memainkan  peran  penting  dalam  sistem inferensi  fuzzy,  di  mana  aturan-aturan  ini  digunakan  untuk  membuat  keputusan  atau menentukan nilai output berdasarkan nilai input.
Menurut  buku  "Fuzzy  Logic  for  Business,  Finance,  and  Management"  oleh  George Bojadziev dan Maria Bojadziev, pembentukan aturan fuzzy melibatkan dua tahap yaitu:
➢ Tahap pembentukan aturan awal: Pada tahap ini, para ahli domain yang terkait dengan masalah yang ingin diselesaikan mengumpulkan data dan membuat aturan awal yang berdasarkan pada pengalaman, pengetahuan dan intuisi mereka.
➢ Tahap optimasi aturan: Pada tahap  ini, aturan-aturan yang telah  dibuat pada tahap sebelumnya dianalisis dan dioptimalkan untuk mencapai hasil yang lebih akurat dan efektif. Teknik-teknik optimasi yang digunakan dalam tahap ini meliputi teknik-teknik seperti pengurangan aturan, konsolidasi aturan, dan pengurangan jumlah himpunan fuzzy pada variabel input.
Dalam pembentukan aturan fuzzy, sangat penting untuk melibatkan para ahli domain atau pakar yang memiliki pengetahuan dan pengalaman yang cukup dalam masalah yang ingin  diselesaikan.  Hal  ini  penting  untuk  memastikan  bahwa  aturan-aturan  yang  dibuat menggambarkan  kondisi-kondisi  yang  realistis  dan  dapat  diterima  dalam  domain  yang bersangkutan (Bojadziev, George & Bojadziev, 2007).

## 3. Penentuan Derajat Keanggotaan
Fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1 (Ismail et al., 2015).

## 4. Inferensi Fuzzy
Sistem  inferensi  fuzzy  merupakan  kerangka  komputasi  yang  didasarkan  pada  teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy berbentuk IF-THEN, dan penalaran fuzzy [3]. Dalam penalaran inferensi  fuzzy  terdapat  3  metode  yaitu  :Metode  Mamdani,  Metode  Tsukamoto,  Metode Sugeno. Inferensi Fuzzy digunakan sebagai alat untuk mewakili pengetahuan yang berbeda tentang suatu masalah, serta untuk memodelkan interaksi dan hubungan yang ada antara variabel tersebut (Athiyah et al., 2021).
5. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi  dapat  didefinisikan  sebagai  proses  pengubahan  besaran  fuzzy  yang
disajikan dalam bentuk himpunanhimpunan fuzzy keluaran dengan fungsi keanggotaannya untuk mendapatkan kembali bentuk tegasnya (crisp). Hal ini diperlukan sebab dalam aplikasi nyata yang dibutuhkan adalah nilai tegas (crisp). Prosesnya adalah sebagai berikut: suatu nilai fuzzy output yang berasal dari rule evaluation diambil kemudian dimasukkan ke dalam suatu membership  function  output.  Besar  nilai  fuzzy  output  dinyatakan  sebagai  degree  of membership  function  output.  Nilai-nilai  tersebut  dimasukkan  ke  dalam  suatu  metode defuzzifikasi untuk mendapatkan hasil akhir yang disebut crisp output. Defuzzifikasi adalah langkah  terakhir  dalam  suatu  sistem  kendali  logika  fuzzy  dimana  tujuannya  adalah mengkonversi setiap hasil dari inference engine yang diekpresikan dalam bentuk fuzzy set ke satu bilangan real. Hasil konversi tersebut merupakan aksi yang diambil oleh system kendali logika  fuzzy.  Karena  itu,  pemilihan  metode  defuzzifikasi  yang  sesuai  juga  turut mempengaruhi  sistem  kendali  logika  fuzzy  dalam  menghasilkan  respon  yang  optimum (Haerani, 2013).
Hingga saat ini harga jual daging sangatlah mahal dan belum optimal, sehingga hal tersebut menjadi latar belakang dalam penelitian yang kami lakukan ini. Dalam penelitian ini, akan  digunakan  konsep  himpunan  fuzzy  sebagai  dasar  dalam  pengembangan  model optimasi  untuk  menentukan  harga  jual  optimal  pada  daging  sapi.  Himpunan  fuzzy merupakan suatu metode yang dapat mengolah data yang tidak pasti atau ambigu, sehingga sangat  cocok  untuk  digunakan  dalam  menentukan  harga  jual  daging  sapi  yang fluktuatif.Diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  positif  dalam pengembangan model  optimasi harga jual pada daging  sapi, sehingga  dapat membantu produsen  dalam mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan harga jual optimal dan meningkatkan efisiensi usaha di bidang peternakan sapi.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif. Subjek yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  para  pedangang  daging  sapi  di  pasar  sukaramai,  yang  dimana  teknik pengumpulan datanya dilakukan dengan wawancara dengan mendatangi langsung pedagang yang menjual daging sapi di kota medan ini. Adapun tempat yang di datangi adalah Pasar Suka Ramai yang beralamat di Jl. Arief Rahman Hakim, Sukaramai II, Kec. Medan Area, Kota Medan, Sumatera Utara, pada hari Selasa tanggal 2 Mai 2023.  Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data harga jual daging sapi dan faktor-faktor yang mempengaruhi harga seperti umur sapi, berat sapi, dan kondisi pasar. Model optimasi himpunan fuzzy digunakan untuk mengolah data dan menentukan harga jual optimal. Tahap-tahap dalam pengembangan model meliputi:
1. Fuzzifikasi data
2. Pembentukan aturan fuzzy
3. Penentuan derajat keanggotaan
4. Inferensi fuzzy
5. Defuzzifikasi
Bagan 1. Ilustrasi Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah melakukan wawancara, kami mendapatkan data yang berbeda beda dari setiap pedagang  yang  sudah  kami  datangi.Hasil  wawancara  yang  kami  lakukan  pada  pedagang daging sapi dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini.

## Tabel 1. Hasil Wawancara Terkait Harga Daging Sapi
Berat Sapi Umur Sapi Kondisi Pasar Harga/Kg 180 Kg 3 Tahun Rendah 130.000 250 Kg 3 Tahun Sedang 130.000 150 Kg 3 Tahun Lebih Sedang 130.000 180 Kg 3 Tahun Lebih Sedang 130.000 220 Kg 3 Tahun Lebih Sedang 135.000
Dengan  menggunakan  model  optimasi  himpunan  fuzzy  maka  kita  akan  dapat menentukan harga yang optimal dari tabel di atas, yang dimana untuk menyelesaikannya terdiri dari 5 tahapan sesuai dengan metode penelitian yang di lakukan.

## 1. Fuzzifikasi Data
Untuk  melakukan  fuzzifikasi  pada  data  di  atas,  terlebih  dahulu  harus  dilakukan pengelompokan dan penentuan himpunan fuzzy untuk setiap variabel. Berikut adalah contoh pengelompokan dan himpunan fuzzy yang mungkin dapat digunakan:
a. Variabel Berat Sapi
1) Ringan: 100-175 kg
2) Sedang: 150-250 kg
3) Berat: 200-300 kg
b. Variabel Umur Sapi
1) Muda: 1-2 tahun
2) Tua: 2-4 tahun
3) Sangat Tua: Lebih dari 4 Tahun
c. Variabel Kondisi Pasar
Pergi ke Pasar Sukaramai Mewancarai Pedagang Mendapatkan data Melakukan Penelitian
1) Lemah: Harga Jual Rendah
2) Sedang: Harga Jual Sedang
3) Kuat: Harga Jual Tinggi
Dalam proses fuzzifikasi, setiap data pada tabel akan diubah ke dalam bentuk himpunan fuzzy. Berikut adalah hasil fuzzifikasi data berdasarkan himpunan fuzzy yang telah ditentukan:
➢ Variabel Berat Sapi
a) Data pertama (180 kg): sedang (0.5), berat (0.25), ringan (0)
b) Data kedua (250 kg): berat (0.75), sedang (0.25), ringan (0)
c) Data ketiga (150 kg): ringan (0.75), sedang (0.25), berat (0)
d) Data keempat (180 kg): sedang (0.5), berat (0.25), ringan (0)
e) Data kelima (220 kg): berat (0.5), sedang (0.5), ringan (0)
➢ Variabel Umur Sapi
a) Data pertama (3 tahun): tua (0.5), muda (0), sangat tua (0)
b) Data kedua (3 tahun): tua (0.5), muda (0), sangat tua (0)
c) Data ketiga (3 tahun lebih): tua (0.25), muda (0), sangat tua (0.75)
d) Data keempat (3 tahun lebih): tua (0.25), muda (0), sangat tua (0.75)
e) Data kelima (3 tahun lebih): tua (0.25), muda (0), sangat tua (0.75)
➢ Variabel Kondisi Pasar
a) Data pertama (rendah): lemah (1), sedang (0), kuat (0)
b) Data kedua (sedang): sedang (1), lemah (0), kuat (0)
c) Data ketiga (sedang): sedang (1), lemah (0), kuat (0)
d) Data keempat (sedang): sedang (1), lemah (0), kuat (0)
e) Data kelima (sedang): sedang (1), lemah (0), kuat (0)

## 2. Pembentukan Aturan Fuzzy
Setelah  melakukan  fuzzifikasi  data,  selanjutnya  dibuat  pembentukan  aturan  fuzzy. Aturan  fuzzy  dapat  diartikan  sebagai  kumpulan  aturan  yang  menghubungkan  antara himpunan fuzzy pada variabel input dengan himpunan fuzzy pada variabel output. Aturan fuzzy dibentuk berdasarkan pengetahuan ahli dalam bidang yang bersangkutan.
Untuk kasus ini, aturan fuzzy yang dibentuk adalah sebagai berikut:
a) Jika Berat Sapi = Ringan dan Umur Sapi = Muda maka Harga Daging = Rendah
b) Jika Berat Sapi = Ringan dan Umur Sapi = Tua maka Harga Daging = Rendah
c) Jika Berat Sapi = Ringan dan Umur Sapi = Sangat Tua maka Harga Daging = Rendah
d) Jika Berat Sapi = Sedang dan Umur Sapi = Muda maka Harga Daging = Sedang
e) Jika Berat Sapi = Sedang dan Umur Sapi = Tua maka Harga Daging = Sedang
f) Jika Berat Sapi = Sedang dan Umur Sapi = Sangat Tua maka Harga Daging = Rendah
g) Jika Berat Sapi = Berat dan Umur Sapi = Muda maka Harga Daging = Sedang
h) Jika Berat Sapi = Berat dan Umur Sapi = Tua maka Harga Daging = Sedang
i) Jika Berat Sapi = Berat dan Umur Sapi = Sangat Tua maka Harga Daging = Kuat

## 3. Penentuan Derajat Keanggotaan
Setelah  aturan  fuzzy  terbentuk,  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  derajat keanggotaan setiap himpunan fuzzy pada setiap aturan fuzzy berdasarkan data yang telah difuzzifikasi sebelumnya. Derajat keanggotaan ini menunjukkan seberapa besar suatu data berada  dalam  himpunan  fuzzy  tertentu  pada  setiap  variabel.  Berikut  adalah  tabel  derajat keanggotaan  untuk  setiap  aturan  fuzzy  berdasarkan  data  fuzzifikasi  yang  telah  dilakukan sebelumnya:
Berat Sapi Umur Sapi Kondisi Pasar Harga Jual Sedang Tua Lemah 0,5 Berat Tua Sedang 0,75 Ringan Sangat Tua Sedang 0,25 Sedang Sangat Tua Sedang 0,75 Berat Sangat Tua Sedang 0,5
Keterangan:
➢ Variabel Berat Sapi:
Ringan: 100-175 kg
Sedang: 150-250 kg
Berat: 200-300 kg
➢ Variabel Umur Sapi:
Muda: 1-2 tahun
Tua: 2-4 tahun
Sangat Tua: lebih dari 4 tahun
➢ Variabel Kondisi Pasar:
Lemah: harga jual rendah
Sedang: harga jual sedang Kuat: harga jual tinggi
Derajat  keanggotaan  setiap  aturan  fuzzy  dihitung  dengan  menggunakan  himpunan fuzzy yang sudah ditentukan sebelumnya pada tahap fuzzifikasi data. Misalnya pada aturan fuzzy nomor 1, berat sapi sedang dengan derajat keanggotaan 0.5, sapi tua dengan derajat
keanggotaan 0.5, dan kondisi pasar lemah dengan derajat keanggotaan 1.
Proses penentuan derajat keanggotaan ini sangat penting dalam sistem inferensi fuzzy karena  berperan  dalam  menentukan  bobot  atau  kontribusi  setiap  aturan  fuzzy  terhadap kesimpulan akhir dari sistem. Derajat keanggotaan yang lebih tinggi pada suatu aturan fuzzy menunjukkan bahwa aturan fuzzy tersebut lebih berpengaruh terhadap kesimpulan akhir.

## 4. Inferensi Fuzzy
Setelah menentukan derajat keanggotaannya, langkah selanjutnya adalah menentukan inferensi  fuzzynya  dengan  menggunakan  aturan-aturan  yang  telah  dibuat  sebelumnya. Berikut ini adalah contoh inferensi fuzzynya:
a) IF Berat Sapi = Ringan AND Kondisi Pasar = Lemah THEN Harga = Murah
1) Berat Sapi = Ringan memiliki nilai keanggotaan 0 pada himpunan fuzzy Berat dan 0,5 pada himpunan fuzzy Sedang.
2) Kondisi  Pasar  =  Lemah  memiliki  nilai  keanggotaan  1  pada  himpunan  fuzzy Lemah.
3) Dari aturan IF-THEN, nilai keanggotaan pada Harga = Murah adalah minimum dari 0 dan 1, yaitu 0.
Sehingga, nilai kontribusi aturan ini adalah 0.
b) IF Berat Sapi = Sedang AND Kondisi Pasar = Lemah THEN Harga = Murah
1) Berat  Sapi  =  Sedang  memiliki  nilai  keanggotaan  0,25  pada  himpunan  fuzzy Ringan, 0,75 pada himpunan fuzzy Sedang, dan 0,25 pada himpunan fuzzy Berat.
2) Kondisi  Pasar  =  Lemah  memiliki  nilai  keanggotaan  1  pada  himpunan  fuzzy Lemah.
3) Dari aturan IF-THEN, nilai keanggotaan pada Harga = Murah adalah minimum dari 0,25 dan 1, yaitu 0,25.
Sehingga, nilai kontribusi aturan ini adalah 0,25.
c) IF Berat Sapi = Berat AND Kondisi Pasar = Lemah THEN Harga = Sedang
1) Berat Sapi = Berat memiliki nilai keanggotaan 0 pada himpunan fuzzy Ringan,
0,25 pada himpunan fuzzy Sedang, dan 0,5 pada himpunan fuzzy Berat.
2) Kondisi  Pasar  =  Lemah  memiliki  nilai  keanggotaan  1  pada  himpunan  fuzzy Lemah.
3) Dari aturan IF-THEN, nilai keanggotaan pada Harga = Sedang adalah minimum dari 0 dan 1, yaitu 0.
Sehingga, nilai kontribusi aturan ini adalah 0.
d) IF Berat Sapi = Ringan AND Kondisi Pasar = Sedang THEN Harga = Murah
1) Berat Sapi = Ringan memiliki nilai keanggotaan 0 pada himpunan fuzzy Berat, 0,5 pada himpunan fuzzy Sedang, dan 0 pada himpunan fuzzy Ringan.
2) Kondisi  Pasar  =  Sedang  memiliki  nilai  keanggotaan  0  pada  himpunan  fuzzy Lemah, 1 pada himpunan fuzzy Sedang, dan 0 pada himpunan fuzzy Kuat.
3) Dari aturan IF-THEN, nilai keanggotaan pada Harga = Murah adalah minimum dari 0 dan 1, yaitu 0.
Sehingga, nilai kontribusi aturan ini adalah 0.
e) IF Berat Sapi = Sedang AND Kondisi Pasar = Sedang THEN Harga = Sedang
1) Berat  Sapi  =  Sedang  memiliki  nilai  keanggotaan  0,25  pada  himpunan  fuzzy Ringan, 0,75 pada himpunan fuzzy Sedang, dan 0,25 pada himpunan Berat.
2) Kondisi  Pasar  =  Sedang  memiliki  nilai  keanggotaan  0  pada  himpunan  fuzzy Lemah, 1 pada himpunan fuzzy Sedang, dan 0 pada himpunan fuzzy Kuat.
3) Dari aturan IF-THEN, nilai keanggotaan pada Harga = Sedang adalah minimum dari 0,75 dan 1, yaitu 0,75.
Sehingga, nilai kontribusi aturan ini adalah 0,75.
f) IF Berat Sapi = Berat AND Kondisi Pasar = Sedang THEN Harga = Mahal
1) Berat Sapi = Berat memiliki nilai keanggotaan 0 pada himpunan fuzzy Ringan, 0,25 pada himpunan fuzzy Sedang, dan 0,5 pada himpunan fuzzy Berat.
2) Kondisi  Pasar  =  Sedang  memiliki  nilai  keanggotaan  0  pada  himpunan  fuzzy Lemah, 1 pada himpunan fuzzy Sedang, dan 0 pada himpunan fuzzy Kuat.
3) Dari aturan IF-THEN, nilai keanggotaan pada Harga = Mahal adalah minimum dari 0 dan 1, yaitu 0.
Sehingga, nilai kontribusi aturan ini adalah 0.
Setelah  menghitung  nilai  kontribusi  aturan,  langkah  selanjutnya  adalah menggabungkan  nilai  kontribusi  aturan  menjadi  satu  nilai  menggunakan  operator  max. Misalnya, jika terdapat 3 aturan yang memberikan kontribusi sebesar 0, 0,25, dan 0,75, maka nilai  kontribusi  keseluruhan  adalah  0,75  (maksimum  dari  ketiga  nilai  tersebut).  Dari  nilai kontribusi  keseluruhan  tersebut,  dapat  ditentukan  nilai  output  crisp  menggunakan defuzzifikasi, seperti metode centroid atau metode MOM.

## 5. Defuzzifikasi
Setelah melakukan inferensi fuzzy pada aturan yang sudah dibuat sebelumnya, langkah selanjutnya  adalah  melakukan  defuzzifikasi  untuk  mendapatkan  harga  jual  yang  optimal.
Defuzzifikasi adalah proses untuk mengubah nilai-nilai fuzzy menjadi nilai crisp yang dapat dipahami  dan  digunakan  dalam  keputusan.Salah  satu  metode  defuzzifikasi  yang  umum digunakan adalah metode centroid. Metode  ini menghitung nilai rata-rata dari himpunan fuzzy yang terlibat dalam aturan-aturan yang telah diaplikasikan.Dalam contoh inferensi fuzzy sebelumnya, hanya ada dua himpunan fuzzy yang terlibat, yaitu himpunan fuzzy Harga dan himpunan  fuzzy  Penawaran.  Oleh  karena  itu,  rumus  defuzzifikasi  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
Harga Optimal = ∑(μ(Harga) × Harga) / ∑(μ(Harga)) dimana:
➢ μ(Harga) adalah derajat keanggotaan dari himpunan fuzzy Harga pada setiap aturan yang terlibat
➢ Harga adalah nilai  crisp dari himpunan fuzzy Harga pada setiap aturan yang terlibat
Maka, berdasarkan aturan-aturan yang sudah dibuat sebelumnya, nilai-nilai yang akan digunakan dalam rumus defuzzifikasi adalah sebagai berikut:
➢ μ(Harga) untuk aturan 2 = 0.25
➢ μ(Harga) untuk aturan 3 = 0
➢ μ(Harga) untuk aturan 5 = 0.75
➢ μ(Penawaran) untuk aturan 1 = 0.5
➢ μ(Penawaran) untuk aturan 2 = 0.25
➢ μ(Penawaran) untuk aturan 3 = 0
➢ μ(Penawaran) untuk aturan 4 = 0.25
➢ Harga untuk aturan = 130.000 dan 135.000
Dengan mengganti nilai-nilai tersebut ke dalam rumus defuzzifikasi, maka diperoleh: Harga Optimal = ((0.25 × 130.000) + (0 × 135.000) + (0.75 × 135.000) ) / (0.25 + 0 + 0.75) = 133.750.
Maka seharusnya para pedagang tersebut menjual daging sapinya dengan harga yang optimal yaitu Rp.133.750.

## SIMPULAN
Penelitian ini telah berhasil mengembangkan model optimasi himpunan fuzzy untuk menentukan  harga  jual  optimal  pada  produk  baru  di  pasar.  Model  ini  menggabungkan kelebihan dari model matematis dan model fuzzy, sehingga dapat memberikan hasil yang lebih  akurat  dalam  pengambilan  keputusan.Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa model optimasi himpunan fuzzy mampu menangani ketidakpastian dan kompleksitas dalam pengambilan  keputusan,  dan  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  dibandingkan  dengan metode konvensional. Namun, penggunaan model ini memerlukan data yang lengkap dan
akurat, serta pemahaman yang baik tentang konsep himpunan fuzzy.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Jabbar, H. M., Fitriyah, H., & Maulana, R. (2021). Sistem Klasifikasi Kesegaran Daging Sapi berdasarkan Citra menggunakan Metode Naïve Bayes berbasis Raspberry Pi. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer,  5(4),  1646 – 1653.  http://j- ptiik.ub.ac.id
Annur, C. M. (2022). Ini Tren Konsumsi Daging Sapi di Indonesia 10 Tahun Terakhir. Databoks. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/10/09/ini-tren-konsumsi-daging- sapi-di-indonesia-10-tahun-terakhir#:~:text=Menurut laporan Badan Pusat Statistik,minggu selama periode 2017-2021.
Athiyah,  U.,  Handayani,  A.  P.,  Aldean,  M.  Y.,  Putra,  N.  P.,  &  Ramadhani,  R.  (2021).  Sistem Inferensi  Fuzzy:  Pengertian,  Penerapan,  dan  Manfaatnya.  Journal  of  Dinda :  Data Science, Information Technology, and Data Analytics, 1(2), 73 – 76.
Bojadziev,  George  &  Bojadziev,  M.  (2007).  Fuzzy  Logic  for  Business,  Finance,  and
Management. World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.
Damayanti, A. (2022). Bisa Nggak Sih Harga Daging Sapi Ditekan hingga di Bawah Rp 100
Ribu/Kg? Detikfinance. https://finance.detik.com/berita-ekonomi-bisnis/d-
6054404/bisa-nggak-sih-harga-daging-sapi-ditekan-hingga-di-bawah-rp-100- ribukg/1
Davvaz, B., Mukhlash, I., & Soleha, S. (2021). Himpunan Fuzzy dan Rough Sets. Limits: Journal of Mathematics and Its Applications, 18(1), 79.
Haerani, E. (2013). Analisa Kendali Logika Fuzzy Dengan Metode Defuzzifikasi COA (Center of Area), Bisektor , MOM (mean of Maximum), LOM (Largest of Maximum), DAN SOM (Smallest of Maximum). Jurnal Sains Dan Teknologi Industri, 10(2), 245 – 253.
Ismail, M., Haddin, M., & Suprajitno, A. (2015). IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY UNTUK AKUISI DATA BERBASIS WEB SERVER. Jurnal Universitas Muara Kudus, 221 – 228.
Jang,  J.  S.  R.  (1993).  ANFIS:  Adaptive-Network-Based  Fuzzy  Inference  System.  IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 23(3), 665 – 685.
Laucereno, S. F. (2022). Harga Daging Sapi Nyaris Rp 150.000/Kg, Masih Bisa Naik Lagi Lho! Detikfinance. https://finance.detik.com/berita-ekonomi-bisnis/d-6479654/harga- daging-sapi-nyaris-rp-150000kg-masih-bisa-naik-lagi-lho#:~:text=Harga daging sapi pada akhir,dibarengi dengan pasokan di pasaran.
Palgunadi, N. W. L. (2020). Daging Asuh. Distanpangan Bali. https://distanpangan.baliprov.go.id/daging-asuh/#:~:text=Daging  adalah  bagian tubuh hewan,dan lazim dikonsumsi oleh masyarakat.
Rini  Wahyu  sayekti.  (2010).  MODEL  OPTIMASI  ALTERNATIF  POLA  TANAM  ,  UNTUK
MENDAPATKAN LUAS TANAM DAN KEUNTUNGAN YANG OPTIMUM (Studi kasus di Dam Jatimlerek, Kabupaten Jombang) Ir. Journal of Water Resources Engineering, 1(2), 115 – 126.