## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 10/06/2020 ; Accepted: 20/11/2020 ; Published : 10/12/2020

## Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Dalam Penentuan Harga Laptop Bekas
July Yanti Marpaung, Guidio Leonarde Ginting * , Natalia Silalahi
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 julyanti@gmail.com, 2,* guidio.leonarde@stmik-budidarma.ac.id

## Abstrak
Kebijaksanaan  dalam  mengambil  sebuah  keputusan  pada  permasalahan  tertentu  bukan  lah  hal  yang  mudah,  karena  terlalu dilakukan pertimbangan yang diharapkan dapat membantu memberikan alasan keputusan tertentu harus diambil. Begitu juga penanganan masalah menentukan harga satuan unit laptop yang bekas pada CV. Sumber Jaya Computer Medan.Jenis Laptop bekas yang ditentukan harganya akan lebih mudah jika dulakukan dengan suatu aplikasi, karena sudah melakukan penilaian, maka hal yang diperlukan adalah seperti kuwalitas suatu laptop bekas sesuai dengan harganya, processor, harddisk, memory, VGA, Lama Pemakaian. Sistem pendukung keputusan penentuan suatu harga leptop sangat tepat diterapkan untuk penanganan masalah yang membutuhkan penyelesaian mandiri dari komputer  untuk pemrosesan data spesifikasi yang mengikuti seleksi dengan  perhitungan  efisien  dan  akurat.  Dengan  menggunakan  penalaran  Logika  Fuzzy Tsukamoto  dalam  pemrosesan  data input  dan  output,  serta  informasi  pendukung  berapa  ranking  sangat  mendukung  dalam  pengambilan  keputusan  untuk menentukan suatu harga laptop bekas.
Kata Kunci: SPK; Fuzzy Tsukamoto; Laptop Bekas

## Abstract
The wisdom in taking a decision on a particular problem is not an easy thing, because too much consideration is taken which is expected to help give a reason certain decisions must be taken. Likewise, the handling of the problem determines the price of used laptop units on the CV. Sumber Jaya Computer Medan. The type of used laptop that is determined by the price will be easier if it is done with an application, because it has done an assessment, then the things needed are like the quality of a used laptop according to the price, processor, hard disk, memory, VGA, Old Usage. Decision support system for determining a leptop price is very appropriate to be applied for handling problems that require self-resolution of computers for processing data specifications that follow selection with efficient and accurate calculations. By using Tsukamoto Fuzzy Logic reasoning in the processing of input and output data, as well as supporting information how much ranking is very supportive in making decisions to determine the price of a used laptop.
Keywords : DSS; Fuzzy Tsukamoto; Used Laptops

## 1. PENDAHULUAN
Laptop merupakan kebutuhan dasar bagi masyarakat baik untuk segi pendidikan maupun aktifitas bisnis maupun keguaan  lainnya.  Era  serba  teknologi  zaman  sekarang  laptop  bikan  lagi  menjadi  kebutuhan  yang  khusus  untuk kalangan  menegah  keatas,  dikarenakan  laptop  saat  ini  bukan  lagi  alat  elektronik  yang  dikategorikan  mahal, disamping ringan dibawa keman saja laptop juga bias digunakan kapan saja, namun jika dikaji lebih dalam, laptop ( notebook ) dapata dikategorikan dua jenis yaitu baru dan bekas.
Laptop  dipasaran  saat  ini  semmakin  banyak  mulai  dari  toko  elektronik,  toko  laptop,  service  laptop,  dan banyak  lagi  dipasaran  termasuk  di  kalangan  jual-beli online ,  dalam  penjualan  online  juga  tidak  hanya  menjual laptop yang baru melainkan ada juga yang kekas, yang baru sudah pasti menggunakan sparepart yang baru, dalam hal yang bekas banyak yang sering keliru, baik dalam melihat kondisi kualitas dari luar maupun kondisi sparepart yang didalam , sparepart maupun hardware yang didalam sering terjadi kesalahan atau tidak sesuai dengan tulisan spesifikasi yang ditulis di laptop, disamping banyaknya pilihan tersedia di pasaran bisa membuat tambah bingung untuk memilihnya, dalam hal ini membahas laptop yang bekas ( second ).
Dalam hal menentukan nilai jual laptop yang baru tidak sama dengan menentukan nilai jual laptop yang bekas,  untuk  menentukan  harga  laptop  yang  bekas  tidaklah  mudah,  melainkan  harus  di  lihat  terlebih  dahulu kondisi-kondisi hardware. Dari segi hardware juga tidak semua wujudnya kelihatan, melainkan harus dibongkar terlebih dahulu untuk melihat kondisi bagian dalam, ditambah lagi untuk menentukan spesifikasi laptop supaya harga bandrolnya bisa ditentukan untuk dipasarkan harus juga melihat harga pasaran.
Tsukamoto merupakan salah satu bentuk metode penilaian kinerja dengan melakukan pendekatan kepada pihak yang melakukan penilaian. Penilaian tidak hanya dilakukan oleh satu pihak saja atau, tetapi juga dilakukan oleh orang yang ahli dan memiliki kemampuan dalam memahami tentang perangkat  keras dan perangkat  lunak tentang laptop. Apabila telah dilakukan penilaian dalam beberapa ahli, maka diperlukan proses pemantauan dan evaluasi  yang  dilakukan  oleh  pihak  penentu  yang  ahli  dalam  bidang  tersebut. Pada  dasarnya,  metode  tsukamoto mengaplikasikan  penalaran  monoton  pada  setiap  aturannya.  Karena  menggunakan  konsep  dasar  penalaran  monoton,  pada metode tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  oleh  [1]  N.Novita,” Metode  Fuzzy Tsukamoto Untuk  Menentukan Beasiswa”, Jurnal & Penelitian Teknik Informatika, Vol.1. 2016. Menyimpulkan bahwa metode fuzzy tsukamoto dapat  menentukan  banyaknya  nilai  uang  beasiswa  kepada  si  penerima  basiswa,  dengan  nilai  nilai  IP  (Indeks

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 115-126 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 10/06/2020 ; Accepted: 20/11/2020 ; Published : 10/12/2020
Prestasi)  dari  masing  masing  mahasiswa  yang  sudah  di  tentukan  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  sudah diterapkan. Juga dengan penelitian oleh [2] Mulyan Ali,” Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Jumlah Jam Overtime Pada Produksi Barang di PTAsahi Best Base Indonesia (ABBI) Bekasi”, Jurnal Informatika SIMANTIK, Vol.1. 2016. Juga menyimpulkan bahwa penentuan jumlah overtime dengan menggunakan metode fuzzy  Tsukamoto menggunakan  tiga  variable  sebagai  input  datanya,  persediaan  barang,  permintaan  dan output barang  ternyata  lebih  efektif  dibanding  perhitingan  secara  manual  karena  pada  metode  tsukamoto  ini  untuk menentukan hasil diperlukan tahapan-tahapan yang spesifik seperti fuzzyfikasi , rule, implikasi serta defuzzyfikasi. Dari  beberapa penelitian terdahulu  yang menggunakan metode fuzzy tsukamoto yang juga dipergunakan sebagai metode dalam mengambil keputusan, dari beberapa jurnal, maka dengan ini penulis membuat kesimpulan bahwa metode dalam penelitian ini menggunakan metode fuzzy tsukamoto dalam penentuan harga laptop bekas.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) merupakan  sistem  informasi  intreaktif  yang  menyediakan  informnasi, pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang  semiterstruktur  dan  situasi  yang  tidar  terstruktur,  di  mana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan harusnya di buat [4]
Sistem  pendukung  keputusan  biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  atau mengevaluasi suatu peluang. Aplikasi DSS digunakan dalam pengambilan keputusan.Menurut Tata Sutabri Dalam managemen, pengambilan keputusan ( decision making) memegang peranan tang sangat penting karena keputusan yang  di  ambil  oleh  manager  merupakan  hasil  pemikiran  akhir  yang  harus  dilaksanakan  oleh  bawahannya  atau mereka yang bersangkuta dengan organisasi yang di pimpin [5].

## 2.2 Metode Tsukamoto
Dalam  membangun  sebuah  sistem fuzzy dikenal  beberapa  metode  penalaran,  antara  lain  :  metode  Tsukamoto, metode Mamdani dan metode Sugeno.
Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya,  output  hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan dengan tegas ( crisp ) berdasarkan  α-predikat ( fire strength ). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
Misal ada 2 variabel input, var-1(x) dan var-2(y) serta 1 variabel output var-3(z), dimana var-1 terbagi atas 2 himpunan yaitu A1 dan A2 dan var-2 terbagi atas himpunan B1 dan B2. Sedangkan var-3 juga terbagi atas 2 himpunan yaitu C1 dan C2. (Kusumadewi, 2003).
Ada dua aturan yang digunakan yaitu: [R1] IF (x is A1) and (y is B2) THEN (z is C1) [R2] IF (x is A2) and (y is B1) THEN (z is C2)

## 2.3 Laptop
Kata Laptop sendiri berasal dari kata “Lap” dalam bahasa inggris yakni pangkuan. Yang dimaksud pangkuan disini adalah laptop bisa dipakai di pangkuan sekitar paha saat sedang duduk dan top yang berarti menandakan posisi laptop  ini  berada  di  pangkuan  dan  menghadap  ke  atas  maksudnya  ke  pengguna.  Laptop atau komputer jinjing adalah komputer bergerak yang berukuran relatif kecil dan ringan, beratnya berkisar dari 1–6 kg, tergantung pada ukuran, bahan, dan spesifikasi laptop tersebut. Sumber daya laptop berasal dari baterai atau adaptor A/C yang dapat  digunakan untuk mengisi  ulang baterai  dan menyalakan laptop itu sendiri. Baterai  laptop pada umumnya dapat bertahan sekitar 1 hingga 6 jam sebelum akhirnya habis, tergantung dari cara pemakaian, spesifikasi, dan ukuran baterai. Laptop terkadang disebut juga dengan komputer notebook atau notebook saja.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisis merupakan penguraian dari suatu sistem yang utuh kedalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk  mengidentifikasikan  dan  mengevaluasi  permasalahan-permasalahan,  kesempatan-kesempatan  hambatan- hambatan  yang  terjadi  dan  kebutuhan-kebutuhan  yang  diharapkan  sehinnga  dapat  diusulkan  perbaikan perbaikannya. Hal-hal yang dianalisis pada tahap analisis ini adalah analisis masalah, analisis fungsional, analisis prosedur  sistem  yang  sedang  berjalan,  analisis  aliran  informasi,  analisis  pengkodean,  analisis  basis  data,  dan analisis kebutuhan non-fungsional pada penentuan harga laptop bekas.
Dari tahap analisis dapat diketahui dengan jelas masalah-masalah apa saja yang sering muncul, bagaimana user menggunakan sistem yang berjalan sampai solusi yang dapat diajukan untuk memecahkan masalah tersebut. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, didapatkan bahwa :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 10/06/2020 ; Accepted: 20/11/2020 ; Published : 10/12/2020
1. Proses  pengecekan  jenis-jenis  untuk  pemilihan  laptop  bekas  belum  secara  otomatis  mengambil  keputusan sendiri mana saja laptop yang memenuhi syarat untuk keperluan sehingga mengakibatkan salah memilih jenis laptop sehingga menimbulkan kerugian pada konsumen.
2. Proses menganalisis beberapa karyawan CV.Sumber Jaya Computer yang menjual laptop tidak sesuai dengan bobot untuk dijual sesuai dengan harga.
3. Tidak adanya kepastian dalam bentuk pendukung keputusan untuk menentukan harga suatu laptop sehingga dalam memberikan suatu harga laptop bekas harus diperiksa manual  sehingga penentuan suatu harga laptop bekas  memakan waktu, hal ini menyebabkan CV. Sumber Jaya Computer  sulit melayani pembeli. Metode  Tsukamoto merupakan  proses  membandingkan  antara  kompetensi  individu  sehingga  dapat diketahui  perbedaan  kompetensinya.  Variabel-variabel  yang  dipelukan  dalam  pembuatan  sistem  penunjang keputusan untuk penentuan harga laptop bekas dengan logika fuzzy tsukamoto pada CV. Sumber Jaya Computer antara lain :
1. Kecepatan Processor ,
2. Kapasitas Harddisk ,
3. Kapasitas Memory ,
4. Kapasitas VGA ,
5. Harga.

## 3.1 Penerapan Metode Tsukamoto
Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan dengan suatu  himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai  hasilnya,  output  hasil inferensi  dari tiap-tiap aturan diberikan dengan tegas ( crisp ) berdasarkan  α-predikat ( fire strength ). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot. Tahapan dalam perancangan sistem fuzzy ialah sebagai berikut :
1. Mendefinisikan  model  masukan  dan  keluaran  sistem,  dalam  kasus  ini  terdapat  5  model  masukan/variabel input yang terdiri  dari: processor,  Harddisk, Memory , VGA,  Harga. Dan 1 model keluaran/variabel output yang berupa hasil.
2. Dekomposisi variabel model menjadi himpunan fuzzy, yaitu: Dari variabel-variabel input dibentuk himpunan-himpunan fuzzy antara lain:
a. Processos yang terdiri dari 3 himpunan fuzzy, yaitu: rendah, cukup, tinggi.
RENDAH CUKUP TINGGI 0 1 0 90 60 75 Gambar 1. Variabel Processor Fungsi keanggotaan :
μ𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑜𝑟 Rendah { 1; 75 − 𝑥
75-60 ; 0; 0 ≤ 𝑥 ≤ 60 60 ≤ 𝑥 ≤ 75
𝑥 ≥ 75
μ𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑜𝑟 Sedang { 0; 𝑥 − 60 75-60 ; 90-x 90-75 ; 90 ≤ 𝑥 ≤ 60
60 ≤ 𝑥 ≤ 75 75 ≤ 𝑤 ≤ 90
μ𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑜𝑟 Tinggi { 0; 𝑥 − 75 90-75 ; 1 ; 𝑥 ≤ 75
75 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 ≥ 90
b. Variabel Harddisk yang terdiri dari 3 himpunan fuzzy, yaitu : rendah,  cukup, tinggi.
RENDAH CUKUP TINGGI 0 1 0 95 70 82,5
Gambar 2. Variabel Harddisk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 115-126 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Fungsi keanggotaan :
μ𝐻𝑎𝑟𝑑𝑑𝑖𝑠𝑘 Rendah { 1;
82,5 − 𝑥 82,5-70 ; 0; 0 ≤ 𝑥 ≤ 70 70 ≤ 𝑥 ≤ 82,5 𝑥 ≥ 82,5
μ𝐻𝑎𝑟𝑑𝑑𝑖𝑠𝑘 Sedang { 0; 𝑥 − 70
82,5-70 ; 95-x 95-82,5 ; 95 ≤ 𝑥 ≤ 70 70 ≤ 𝑥 ≤ 82,5 82,5 ≤ 𝑤 ≤ 95
μ𝐻𝑎𝑟𝑑𝑑𝑖𝑠𝑘 Tinggi { 0; 𝑥 − 82, 5 95-82,5 ; 1 ; 𝑥 ≤ 82,5
82,5 ≤ 𝑥 ≤ 95
𝑥 ≥ 95
c. Variabel Memory yang terdiri dari 3 himpunan fuzzy, yaitu : rendah, cukup, tinggi.
RENDAH CUKUP TINGGI 0 1 0 90 65 77,5 Gambar 3. Variabel Memory
Fungsi keanggotaan ;
μ𝑀𝑒𝑚𝑜𝑟𝑦 Rendah { 1; 77,5 − 𝑥 77,5-65 ; 0; 𝑥 ≤ 65 65 ≤ 𝑥 ≤ 77,5
𝑥 ≥ 77,5
μ𝑀𝑒𝑚𝑜𝑟𝑦 Sedang { 0; 𝑥 − 65 77,5-65 ;
90-x 90-77,5 ; 90 ≤ 𝑥 ≤ 65
65 ≤ 𝑥 ≤ 77 ,5 77,5 ≤ 𝑥 ≤ 90 x=77,5
μ𝑀𝑒𝑚𝑜𝑟𝑦 Tinggi {
0; 𝑥 − 77, 5 90-77,5 ; 1 ; 𝑥 ≤ 77 ,5
77,5 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 ≥ 90
d. Variabel Monitor (LCD) yang terdiri dari 3 himpunan fuzzy, yaitu : rendah, cukup, tinggi. RENDAH CUKUP TINGGI 0 1 0 100 50 75
Gambar 4. Variabel Monitor (LCD)
Fungsi keanggotaan :
μ𝑀𝑜𝑛𝑖𝑡𝑜𝑟 Rendah { 1; 75 − 𝑥 75-50 ;
0;
𝑥 ≤ 50
50 ≤ 𝑥 ≤ 75
𝑥 ≥ 75
μ𝑀𝑜𝑛𝑖𝑡𝑜𝑟 Sedang
{ 0; 𝑥 − 50 75-50 ; 100-x 100-75 ; 𝑥 ≤ 50
50 ≤ 𝑥 ≤ 7 5
75 ≤ 𝑥 ≤ 100 x=75

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 115-126 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
μ𝑀𝑜𝑛𝑖𝑡𝑜𝑟 Tinggi { 0; 𝑥 − 7 5 100-75 ; 1 ; 𝑥 ≤ 7 5 75 ≤ 𝑥 ≤ 100 𝑥 ≥ 100
e. Variabel Lama Pakai yang terdiri dari 3 himpunan fuzzy, yaitu : rendah, cukup, tinggi.
Gambar 5. Variabel Lama Pakai Fungsi keanggotaan :
μ𝐿𝑎𝑚𝑎 𝑃𝑎𝑘𝑎𝑖 Rendah { 1; 75 − 𝑥 20-15 ;
0;
𝑥 ≤ 15
15 ≤ 𝑥 ≤ 20
𝑥 ≥ 20
μ𝐿𝑎𝑚𝑎 𝑃𝑎𝑘𝑎𝑖 Sedang { 0; 𝑥 − 15 20-15 ; 25-x 25-20 ; 𝑥 ≤ 15
15 ≤ 𝑥 ≤ 20 20 ≤ 𝑥 ≤ 25 x=20
μ𝐿𝑎𝑚𝑎 𝑃𝑎𝑘𝑎𝑖 Tinggi { 0; 𝑥 − 20
25-20 ; 1 ; 𝑥 ≤ 15
20 ≤ 𝑥 ≤ 25 𝑥 ≥ 100
f. Variabel Harga yang terdiri dari 3 himpunan fuzzy, yaitu : rendah, cukup, tinggi.
Gambar 6 . Variabel Harga Fungsi keanggotaan ;
μ𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 Rendah { 1; 80 − 𝑥 80 -70 ; 0; 𝑥 ≤ 70
70 ≤ 𝑥 ≤ 80
𝑥 ≥ 80
μ𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 Sedang { 0; 𝑥 − 70 80-70 ;
70-x 90-80 ;
𝑥 ≤ 70 70 ≤ 𝑥 ≤ 80
80 ≤ 𝑥 ≤ 90 x=80
μ𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 Tinggi { 0; 𝑥 − 80 90-80 ; 1 ; 𝑥 ≤ 80
80 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 ≥ 90
3. Pembuatan Aturan F uzzy
Dari ke lima variabel input dan sebuah variabel output yang telah didefinisikan, dengan  melakukan  analisa data  terhadap  batas  tiap-tiap  himpunan  fuzzy  pada  tiap- tiap  variabelnya.
4. Proses Logika Fuzzy :
a. Fuzzifikasi,  merupakan  proses  untuk  mendapatkan  derajat  keanggotaan  dari  sebuah  nilai  numerik masukan ( crisp ).
Representasi yang digunakan pada kasus ini untuk mendapatkan derajat keanggotaan untuk himpunan baik,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
cukup, dan kurang pada variabel Processor adalah dengan menggunakan representasi kurva bentuk bahu. Misal diambil salah satu Laptop dengan nilai untuk masing-masing variabel berturut-turut sebagai berikut : 75, 82,55, 77, 20, 80. Fuzzifikasi variabel Processor dengan nilai Processor 75.
RENDAH CUKUP TINGGI 0 1 0 90 60 75 Gambar 7. Variabel Processor (75)
Untuk mencari nilai derajat keanggotaan dari nilai 75 digunakan persamaan µ Processor CUKUP(75) = 1
Fuzzifikasi variabel Harddisk dengan nilai Harddisk 77,5.
RENDAH CUKUP TINGGI 0 1 0 90 65 77,5 Gambar 8. Variabel Harddisk (77,5)
Untuk mencari nilai derajat keanggotaan dari nilai 77,5 dengan persamaan µ Harddsik CUKUP(75) = 1
Fuzzifikasi variabel Memory dengan nilai Memory 75
RENDAH CUKUP TINGGI 0 1 0 90 65 77,5 Gambar 9. Variabel Memory (75)
Untuk mencari nilai derajat keanggotaan dari nilai 75 digunakan  persamaan µ Memory CUKUP(75)  = 1 Fuzzifikasi variabel Monitor dengan nilai Monitor 75
RENDAH CUKUP TINGGI 0 1 0 100 50 75
Gambar 10. Variabel Monitor (75)
Untuk mencari nilai derajat keanggotaan dari nilai 75  digunakan  persamaan. µMonitor CUKUP (77) = 1 Fuzzifikasi variabel Lama Pakai dengan nilai Monitor 75

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 115-126 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Untuk mencari nilai derajat keanggotaan dari nilai 75  digunakan  persamaan (4.11). µ Monitor CUKUP (77) = 1 Fuzzifikasi variabel Harga dengan nilai Lama Pakai 80
RENDAH CUKUP TINGGI 0 1 0 90 70 80
Gambar 12. Lama Pakai (80)
Untuk mencari nilai derajat keanggotaan dari nilai 80 digunakan persamaan. µLama Pakai CUKUP (80) = 1 Selanjutnya nilai derajat keanggotaan tersebut diimplementasikan kedalam aturan fuzzy. b. Aplikasi  fungsi  implikasi,  dimana  penggunaan  Fungsi  MIN  sebagai      Metode  Implikasinya  dalam menentukan  α-predikat  minimum  dari  tiap-tiap  aturan  yang  ditetapkan,  maksudnya  dari  beberapa pernyataan IF  tersebut diambil α-predikat atau nilai  derajat keanggotaan  terkecil. Berikut hasil implikasi (hasil implikasi yang bernilai 0 diabaikan)
-IF  Processor  cukup  AND  Harddisk  cukup  AND  Memory  cukup  AND  VGA  cukup  AND  Harga  cukup THEN hasil memuaskan α-predikat (derajat keanggotaan terkecil/minimum): = µProcessor CUKUP;µHarddiskCUKUP;µMemoryCUKUP µVGA CUKUP;µHargaCUKUP =MIN  (µProcessorCUKUP[75],  µHarddiskCUKUP[82,5],  µMemoryCUKUP  [77,5],µVGA  CUKUP [75],µHargaCUKUP[80]) = MIN (1; 1; 1; 1; 1) = 1 -IF  processor  cukup AND  harddissk  cukup AND  memory  cukup AND  VGA cukup AND  harga   cukup THEN hasil cukup α-predikat (derajat keanggotaan terkecil/minimum): =MIN  (µprocessor  CUKUP[75],  µharddisk  CUKUP[82,5],  µmemory  CUKUP  [77,5],µvga  CUKUP [75],µharga CUKUP[80]) = MIN (1; 1; 1; 1; 1) = 1
c. Defuzzifikasi,  proses  untuk  merubah  hasil  penalaran  yang  berupa  derajat  keanggotaan  keluaran  (α- predikat)  menjadi  variabel numerik kembali ( crisp ). Berikut hasil defuzzifikasi (Nilai defuzzy 0 diabaikan karena tidak berpengaruh terhadap sistem)
[R122] (z-50)/(95-50) = 1 z = 95 [R244] (95-z)/(95-50) = 1 z = 50
Defuzzifikasi  itu  sendiri  merupakan  suatu  proses  untuk  merubah  hasil  penalaran  yang  berupa  derajat keanggotaan  keluaran  (α-predikat)  menjadi  variabel  numerik  kembali  (crisp).  Sistem  akhir  Penentuan  Harga Laptop Bekas teladan ini menggunakan rata-rata terbobot (weight average) sebagai metode Defuzzifikasi untuk mendapatkan hasil akhir penentuan harga laptop. Adapun rumus rata-rata terbobot tersebut adalah sebagai berikut:
Keterangan : z = Hasil penilaian harga laptop α n = Derajat Keanggotaan dari Aturan ke- n z n = nilai dari Aturan ke- n Semua nilai selain angka 0 (nol) pada perhitungan defuzzifikasi dimasukkan kedalam rumus menghasilkan:
z = 72,5
Berdasarkan pada tahapan algoritma fuzzy tsukamoto, karena sudah dilakukan pendefinisian variabel input dan output, serta dekomposisi himpunan setiap variabel, maka tahapan selanjutnya ialah fuzzifikasi. Fuzzifikasi variabel processor dengan nilai processor laptop 75.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
RENDAH CUKUP TINGGI 0 1 0 90 60 75
Gambar 13. Fuzzyfikasi variabel prosesor
Untuk mencari nilai derajat keanggotaan dari nilai 75 digunakan persamaan µprocessor CUKUP(75)  = 1 Fuzzifikasi variabel harddisk dengan nilai harddsisk laptop bekas 70.
RENDAH CUKUP TINGGI 0 1 0 95 70 82,5
Gambar 14. Fuzzyfikasi variabel harddisk
Untuk mencari nilai derajat keanggotaan dari nilai 70 dengan persamaan µharddisk RENDAH(70)  = 1 Fuzzifikasi variabel memory dengan nilai memory laptop bekas 85
RENDAH CUKUP TINGGI 0 1 0 90 65 77,5 85 x1 x2
Gambar 15. Fuzzyfikasi variabel memory
Untuk mencari nilai derajat keanggotaan dari nilai 85 digunakan  persamaan µHarddisk CUKUP(85) = (90-85)/(90-77,5) = 0,4 µHarddisk TINGGI(85) = (85-77,5)/(90-77,5)
= 0,6
Fuzzifikasi variabel vga dengan nilai vga Laptop Bekas 85
RENDAH CUKUP TINGGI 0 1 0 100 50 75 85 x1 x2 Gambar 16. Fuzzyfikasi variabel vga
Untuk mencari nilai derajat keanggotaan dari nilai 75  digunakan  persamaan µvga CUKUP (75) = (100-85)/(100-75) = 0,6 µvga  TINGGI(75) = (85-75)/(100-75) = 0,4
Fuzzifikasi variabel harga dengan nilai harga laptop bekas 75
RENDAH CUKUP TINGGI 0 1 0 90 70 80 75 x1,x2
Gambar 17. Fuzzyfikasi variabel harga

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Untuk mencari nilai derajat keanggotaan dari nilai 75 digunakan persamaan µharga RENDAH(75) = (75-70)/(80-70) = 0,5 µharga CUKUP (75)
= (80-75)/(80-70) = 0,5 Selanjutnya nilai derajat keanggotaan tersebut diimplementasikan kedalam aturan fuzzy. -IF processor cukup AND harddisk rendah AND memory tinggi AND vga tinggi AND harga cukup THEN hasil memuaskan α-predikat (derajat keanggotaan terkecil/minimum): = µprocessor CUKUP;µharddisk RENDAH;µmemory TINGGIᴖ µvga TINGGI;µharga CUKUP =MIN (µprocessor CUKUP[75], µharddisk RENDAH[70], µmemory TINGGI [85],µvga TINGGI [85],µharga CUKUP[75]) = MIN (1; 1; 0,6; 0,4; 0,5)
= 0,4 Defuzzifikasi : (z-50)/(95-50) = 0,4 z
= 68
- IF processor cukup AND harddisk rendah AND memory tinggi AND vga tinggi AND harga rendah THEN hasil memuaskan α-predikat (derajat keanggotaan terkecil/minimum): = µprocrssor CUKUP;µharddisk RENDAH;µmemory TINGGIᴖ µvga TINGGI;µharga RENDAH =MIN (µprocessor CUKUP[75], µharddisk RENDAH[70], µmemory TINGGI [85],µvga TINGGI [85],µharga RENDAH[75]) = MIN (1; 1; 0,6; 0,4; 0,5)
= 0,4 Defuzzifikasi : (z-50)/(95-50) = 0,4 z = 68
-IF processor  cukup AND harddisk rendah AND memory tinggi AND vga  cukup AND harga cukup THEN hasil memuaskan α-predikat (derajat keanggotaan terkecil/minimum): = µprocessor CUKUP ; µharddisk RENDAH ; µmemory TINGGIᴖ µvga CUKUP ;µharga CUKUP =MIN (µprocessor CUKUP[75], µharddisk RENDAH[70], µmemory TINGGI [85],µvga CUKUP [85],µharga CUKUP[75]) = MIN (1; 1; 0,6; 0,6; 0,5) = 0,5 Defuzzifikasi : (95-z)/(95-50)
= 0,5 z
= 72,5
-IF processor cukup AND harddisk rendah AND memory tinggi AND vga cukup AND harga rendah THEN hasil memuaskan α-predikat (derajat keanggotaan terkecil/minimum): = µprocessor  CUKUP;µharddisk RENDAH;µmemory TINGGIᴖ µvga CUKUP;µharga RENDAH =MIN (µprocessor CUKUP[75], µharddisk RENDAH[70], µmemory TINGGI [85],µvga CUKUP [85],µharga RENDAH[75]) = MIN (1; 1; 0,6; 0,6; 0,5) = 0,5 Defuzzifikasi : (95-z)/(95-50)
= 0,5 z
= 72,5
-IF processor  cukup AND harddisk rendah AND memory cukup AND vga tinggi AND harga  cukup THEN hasil cukup α-predikat (derajat keanggotaan terkecil/minimum): = µprocessor CUKUP;µhaeddisk RENDAH;µmemory CUKUP; µvga TINGGI;µharga CUKUP =MIN (µprocessor CUKUP[75], µharddisk RENDAH[70], µmemory TINGGI [85],µvga CUKUP [85],µharga CUKUP[75]) = MIN (1; 1; 0,4; 0,4; 0,5) = 0,4 Defuzzifikasi : (95-z)/(95-50)
= 0,4 z = 77
- IF processor  cukup AND harddisk rendah AND memory cukup AND vga  tinggi AND harga  rendah THEN hasil cukup α-predikat (derajat keanggotaan terkecil/minimum): = µprocessor CUKUP  ; µharddisk RENDAH ;µmemory CUKUPᴖ µvga TINGGI;µharga RENDAH =MIN (µprocessor CUKUP[75], µharddisk RENDAH[70], µmemory TINGGI [85],µvga  CUKUP [85],µharga RENDAH[75])

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 115-126 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
= MIN (1; 1; 0,4; 0,4; 0,5)
= 0,4
Defuzzifikasi : (95-z)/(95-50)
= 0,4 z
= 77
- IF processor cukup AND harddisk rendah AND memory cukup AND vga cukup AND harga cukup THEN hasil memuaskan α-predikat (derajat keanggotaan terkecil/minimum): = µprocessor CUKUP  ; µharddisk RENDAH ; µmemory CUKUP; µvga TINGGI;µharga CUKUP =MIN (µprocessor CUKUP[75], µharddisk RENDAH[70], µmemory CUKUP[85],µvga CUKUP [85],µharga CUKUP[75]) = MIN (1; 1; 0,6; 0,4; 0,5) = 0,4
Defuzzifikasi : (z-50)/(95-50)
= 0,4
z = 68
-IF processor cukup AND harddisk rendah AND memory cukup AND vga cukup AND harga rendah THEN hasil memuaskan α-predikat (derajat keanggotaan terkecil/minimum): = µprocessor CUKUP; µharddisk RENDAH ; µmemory CUKUPᴖ µvga TINGGI ; µharga CUKUP =MIN (µprocessor CUKUP[75], µharddisk RENDAH[70], µmemory CUKUP[85],µvga CUKUP [85],µharga CUKUP[75]) = MIN (1; 1; 0,6; 0,4; 0,5) = 0,4
Defuzzifikasi : (z-50)/(95-50)
= 0,4
z = 68
Kemudian dicari rata-rata terbobot dengan mengambil nilai-nilai dari implikasi dan defuzzifikasi.
z = 0,4 ∗ 68 + 0,4 ∗ 68 + 0,5 ∗ 72,5 + 0,5 ∗ 72,50,4 ∗ 77 + 0,4 ∗ 77 + 0,4 ∗ 68 + 0,4 ∗ 68 0,4 + 0,4 + 0,5 + 0,5 + 0,4 + 0,4 + 0,4 + 0,4 z = 27,2 + 27,2 + 36,25 + 36,25 + 30,8 + 30,8 + 30,8 + 27,2 + 27,2 3,4
z = 242,9
34 z = 71,44
Jadi  Laptop  yang  bernama  TOSHIBA  untuk  penilaian  kriteria  laptop  bekas    yang  di  rekomendasikan berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditetapkan.

## 3.2 Implementasi Program
Pada  tampilan  menu  utama,  berisi  beberapa  menu  untuk  menuju  ke  halaman  yang  diinginkan.  Menu  tersebut adalah Menu File , Menu SPK dan Menu About Me . Tampilan menu utama dapat dilihat pada gambar 18 dibawah ini :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Menu Jenis Laptop terdiri dari tambah jenis laptop.  Sub menu data nama laptop berfungsi menampilkan halaman sub menu data dan jenis laptop yang kedua sedangkan tombol tambah berfungsi untuk menambah jenis laptop dapat dilihat pada gambar 19 di bawah ini :
Gambar 19. Tampilan Form Menu Jenis Laptop
Pada saat sub menu spesifikaisi diklik maka akan menampilkan halaman spesifikasi laptop. Pada tampilan halaman  data  spesifikasi  ini  terdapat  beberapa  tombol    yang  berfungsi  untuk  mengubah  atau  menghapus  dan menambah dpesifikasi laptop. Tampilan sub menu spesifikasi dapat lihat pada gambar 20 di bawah ini:
Gambar 20. Tampilan Form Sub Menu Data Spesifikai Laptop
Tampilan  ini  berisi  perhitungan  dengan  fungsi  keanggotaan  untuk  menentukan  harga  latop  bekas berdasarkan perhitungan spesifikasi yang sudah ditentukan. Tampilan form menu perhitungan dapat dilihat pada gambar 21 dibawah ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 115-126 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 10/06/2020 ; Accepted: 20/11/2020 ; Published : 10/12/2020

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil eksperimen yang penulis lakukan terhadap penelitian ini penulis dapat menarik beberapa kesimpulan yang  terkait  dengan  proses  penelitian  maupun  dengan  isi  dari  penelitian  itu  sendiri  diantaranya  hasil  penilaian yang  dilakukan  oleh  penulis  maka  menentukan  harga  laptop  pada  CV.  Sumber  Jaya  Computer  sudah  bisa dilakukan  dengan  adanya  kriteria-kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Dengan  diterapkannya  metode  fuzzy  model tsukamoto dan dipreses dengan perhitungan fuzzy yang dibuat dengan model aplikasi dengan bahasa pemrograman PHP dengan berbasis desktop, maka bisa menentukan harga laptop bekas dengan spesifikasinya pada CV.Sumber Jaya Computer.  Perancangan aplikasi penentuan harga laptop bekas yang berbasis web dan model desktop maka system pendukung keputusan penentuan harga laptop tersebut lebih akurat dalam mengambil keputusan.

## REFERENCES
[1] N.Novita,”Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Beasiswa”, Jurnal & Penelitian Teknik Informatika, Vol.1. 2016.
[2] Mulyan Ali,” Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Jumlah Jam Overtime Pada Produksi Barang di PTAsahi Best Base Indonesia (ABBI) Bekasi”, Jurnal Informatika SIMANTIK, Vol.1. 2016.
[3] A.Kadir, Pengantar Sistem Informasi, Jakart, PT.Alex Media Komputindo (2003: 11)
[4] Tata Sutabri, Konsep Sistem Informasi, Andi Yogyakarta, 2001:24
[5] Husni Iskandar Pohan,Pengantar Perancangan Sistem, Andi Yogyakarta 2010:28
[6] Jogiyanto Hartono, Analisis Dan Disain, Andi Yogyakarta 2001:31
[7] Kusrini, Perancangan Sistim informasi,  Alex Media Komputindo, 2002:23
[8] Sri Kusuma Dewi, Logika Metode Fuzzi, Perancangan Sistim informasi 2002:23
[9] Bin Ladjamuddin Al-bahra, “Analisis dan Desain Sistem Informasi”, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2005
[10] F. Pratiwi, F. T. Waruwu, D. P. Utomo and R. Syahputra, "Penerapan Metode Aras Dalam Pemilihan Asisten Perkebunan Terbaik Pada PTPN V," Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), vol. 1, no. 1, pp. 651-662, 2019.