## PENENTUAN BIAYA DAYA LISTRIK MENGGUNAKAN FUZZY INFERENSI TSUKAMOTO

## David
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Pontianak Jln. Merdeka No. 372 Pontianak, Kalimantan Barat
David_Liauw@stmikpontianak.ac.id

## ABSTRAK
Proses perhitungan daya listrik saat ini masih memilki sedikit permasalahan bagi pengguna yaitu pengguna merasa sedikit terbebani dengan tidak adanya perkiraan biaya pada listrik pascabayar. Penelitian  ini  menghasilkan  perangkat  lunak  berupa  jumlah  biaya  dengan  menggunakan  4 operator fuzzy  yaitu operator  zadeh,  einstein,  yagger,  algebraic  Kesimpulan  dalam  penelitian  ini adalah  perangkat  lunak  perhitungan  penentuan  beban  daya  listrik  menggunakan  metode  fuzzy tsukamoto dapat memberikan perkiraan jumlah biaya dari penggunaan daya.
Kata Kunci : Fuzzy tsukamoto, zadeh, einstein, yagger, algebraic

## PENDAHULUAN
Ketersediaan  tenaga  listrik  yang  handal,  aman,  ramah  lingkungan  dan  efisien  dengan  harga terjangkau  merupakan faktor yang cukup penting  dalam  menunjang kehidupan  masyarakat  sehari- hari.  Terdapat  permasalahan  yang  terjadi  yaitu  pengguna  tidak  mengetahui  perkiraan  biaya  pada listrik  prabayar.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  membantu pengguna  dalam  memberikan  perkiraan  harga  dan  waktu  dari  penggunaan  daya  listrik.  Metode yang  digunakan  untuk  menghasilkan  sistem  yang  baru  adalah  dengan  metode fuzzy  tsukamoto yang  merupakan  bentuk  logika fuzzy khususnya  inferensi fuzzy .  Konsep  logika fuzzy mudah dimengerti.  Konsep  matematis  yang  mendasari  penalaran fuzzy sangat  sederhana.  Logika fuzzy sangat  fleksibel  memiliki  toleransi  data-data  yang  tidak  tepat,  dan  mampu  memodelkan  fungsi- fungsi  non  liniear  yang  sangat  kompleks.  Sebagai  hasilnya,  output  hasil  inferensi  dari  tiap-tiap aturan diberikan  secara  tegas  berdasarkan predikat,  hasil  akhirnya  dengan  menggunakan  rata-rata terbobot.
Fuzzy  logic berhubungan  dengan  ketidakpastian  yang  telah  menjadi  sifat  alamiah  manusia, mensimulasikan  proses  pertimbangan  normal  manusia  dengan  jalan  memungkinkan  komputer untuk  berperilaku  sedikit  lebih  seksama  dan  logis  daripada  yang  dibutuhkan  metode  komputer konvensional.  Pada  sistem  ini  menggunakan fuzzy dengan  metode Tsukamoto, yaitu  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  secara tegas( crips )  berdasarkan  α-predikat( fire  strenght ). Hasil  akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
Dengan  penerapan  metode Tsukamoto yang  akan  digunakan  diharapkan  dapat mengatasi permasalahan dalam penentuan  biaya  dan  waktu  daya  listrik.  Penelitian  yang  dilakukan  mengacu pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Hamdani  dan  Deviana  Selywita  tentang  sistem pendukung keputusan pemilihan supplier obat  menggunakan  metode fuzzy tsukamoto  (2013: 21). Metode yang digunakan adalah metode tsukamoto . Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan sebuah  perangkat  lunak  yang  dapat  membantu  pemilihan supplier ,  metode  penelitian  yang digunakan  adalah  metode  eksperimental.  Hasilnya  telah  berhasil  pembuatan  program  sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  digunakan  untuk  mengambil  keputusan  dalam  pemilihan supplier obat  yang  menghasilkan alternatif  pilihan supplier obat  sesuai dengan  nilai rekomendasi pada  program.  Ahmad  Ihsan  dan  Achmad  Shoim  (2012  :  167)  dalam  penelitiannya  mengenai penentuan nominal beasiswa yang diterima siswa dengan metode logika  fuzzy tsukamoto. Metode yang digunakan adalah Fuzzy inference system (FIS) model tsukamoto diterapkan dalam sistem ini.
FIS  model Tsukamoto digunakan  karena  beberapa  alasan.  Diantaranya  adalah  setiap  nilai parameter konsekuen pada aturan yang berbentuk if – then direpsentasikan dengan suatu himpunan fuzzy yang fungsi keanggotaannya monoton. Hasil dari penelitian ini telah dibuat sebuah perangkat lunak  penentuan  nominal  beasiswa.  Supriyono  (2006  :  285)  dalam  penelitian  tentang  aplikasi logika  fuzzy  pada  optimasi  daya  listrik  sebagai  sistem  pengambilan  keputusan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membuat  perhitungan  kebutuhan  daya  listrik  yang  efektif,  efisien  dan  fleksibel berupa perangkat  lunak  yang  mudah dioperasikan oleh komputer.  Untuk menyelesaikan persoalan tersebut digunakan perangkat  lunak MATLAB. Hasil dari penelitian ini adalah telah dibuat sistem pendukung keputusan dengan menggunakan logika fuzzy  untuk menentukan  kebutuhan daya  listrik dalam suatu ruangan, sistem ini dapat membantu proses efisiensi dalam rangka hemat energi  listrik.

## METODOLOGI PENELITIAN
Bentuk  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  dalam  penelitian  ini  adalah  studi  kasus. Dengan  objek  penelitian  pada  perumahan  yang  menggunakan  kapasitas  daya  listrik  450  kWh. Metode penelitian yang dilakukan penulis adalah research and development. Proses research yang dilakukan  yaitu  melakukan  penelitian  terhadap  penggunaan  daya  listrik.  Sedangakan  proses development yang  dilakukan  yaitu  pengembangan  dari  penelitian  yang  dilakukan  terlebih  dahulu selanjutnya  akan di  hasilkan sebuah aplikasi perhitungan  biaya  daya  listrik.  Teknik  pengumpulan data  yang  digunakan  adalah  wawancara,  observasi  dan  studi  literatur.  Proses  Wawancara dilakukan  kepada  pihak  PLN(  Perusahaan  Listrik  Negara)  untuk  mengetahui  harga  perkWh  daya listrik 450  kWh.  Studi Listeratur  yang digunakan  dari buku-buku,  internet  dan  jurnal.  Sedangkan bahasa pemrograman yang digunakan adalah Microsoft Visual Basic 6.0.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perancangan  perangkat  lunak  menggunakan  metode V-Model. Adapun  metode  perancangan yang digunakan yaitu: Techincal Specification Input adalah  masukan.  Data  yang  dimasukan  kedalam  sistem.  Masukan  dapat  berupa masukan  daya  listrik  dan  masukan  jam  yang  digunakan.  Umumnya  data  yang  diperlukan  adalah sebagai  masukan  sistem  yang  diturunkan  dari  kebutuhan  informasi.  Gambar  berikut  adalah tampilan dari frminputprabayar penentuan beban daya listrik :
Gambar 1.  Perancangan frminputprabayar
Pada  frminputprabayar  gambar  1 user memasukkan  data-data  yang  digunakan.  Kemudian, data-data  tersebut  akan  di  proses  perhitungan  untuk  mendapatkan  informasi.  Setelah  proses perhitungan  selesai,  maka  akan  muncul  tampilan  hasil  dari  proses  tersebut  pada frmsimulasiprabayar.

## Program Specification
Pada  modul  ini,  input  data  variabel  jumlah  daya  yang  diinputkan  oleh user akan  diubah menjadi  himpunan  sangat  kecil,  kecil,  sedang,  atau  banyak.  Modul  ini  direpresentasikan  dalam form frmsimulasiprabayar.
1
0 aSK aK bSK bK aS cK bS aB cS   bB
Gambar 2. Tampilan modul hitung fuzzy daya
Banyak[x] ß 1 Banyak[x] ß 0 Daya ß “Sangatkecil” Daya ß “Kecil” Daya ß “Banyak”
Gambar 3. Flowchart modul daya
SangatKecil Kecil Sedang Banyak
Banyak[x] ß (x-aB)/ (bB-aB) Max(sangatkecil[x],ke cil[x], sedang[x], banyak[x])
Pada  modul  ini,  input  data  variabel  jumlah  waktu  yang  diinputkan  oleh user akan  diubah menjadi  himpunan  sebentar,  cukup,  cukuplama,  atau  lama.  Modul  ini  direpresentasikan  dalam form frmsimulasiprabayar.
1 0 aS aC bS bC aCL cC bCL  aL   cCL   bL
Gambar 4. Tampilan modul hitung fuzzy jam
Sebentar Cukup Cukuplama Lama
lama[x] ß (x-aL)/ (bL-aL)
Max(sebentarl[x],cuk upl[x], cukuplama[x], lama[x]) Jam ß “sebentar” Jam ß “cukup” Jam ß “lama”
Gambar 5. Flowchart modul jam

## Implementasi
Implementasi  program  merupakan  tindak  lanjut  dari Technical  Specificatio yang  telah direncanakan sebelumnya.  Pada  implementasi  ini  akan  di  bahas  interface  dari aplikasi  yang  telah dibuat.
Gambar 6. Tampilan frmmenu
Frmmenu merupakan form yang berisi tentang pilihan-pilihan yang bebas untuk di akses oleh user . Adapun tampilan frmmenu dapat dilihat pada gambar berikut :
Pada  gambar  7  frminputprabayar  merupakan  form  dimana  user  menginputkan  data penggunaan daya listrik yang digunakan kemudian akan diproses untuk mendapatkan hasil nya.
lama[x] ß 1 lama[x] ß 0
Gambar 7. Tampilan frminputprabayar
Pada  gambar  8  ini  merupakan  frmsimulasiprabayar  yang  akan  menghasilkan  hasil  dari pengolahan  listrik  prabayar berdasarkan  data  penggunaan  yang  telah  di inputkan. Berikut  ini adalah tampilan dari frmsimulasiprabayar :
Gambar 8. Tampilan frmsimulasiprabayar
Pada gambar 9  merupakan frmgrafik yang memberikan informasi tentang grafik fuzzy.
Gambar 9. Tampilan grafik fuzzy

## Unit Testing
Pengujian  merupakan  tahap  terakhir  dan  paling  utama  dalam  pembuatan  suatu  aplikasi perangkat  lunak.  Hasil  pengujian  yang  didapat  tersebut  akan  dijadikan  sebagai  tolak  ukur  dalam proses  pengembangan  selanjutnya.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  yang  didapat dari perangkat  lunak  yang  telah dibuat.  Berikut  hasil  pengujian  berdasarkan  kasus  uji  yang  telah dirancang terhadap perancangan perhitungan beban daya listrik ini:

## PENENTUAN BIAYA DAYA LISTRIK MENGGUNAKAN FUZZY INFERENSI TSUKAMOTO
1. Pengujian fuzzyset . Tabel 1 . Pengujian Fuzzyset Precondition Testing Step Field Uji Test Data 1.    Sistem melakukan pengolahan terhadap data-data yang diinputkan pada frminputpascabayar untuk mendapatkan hasil. 1. Sistem   menerima   data   yang diinputkan oleh user 2. Sistem menghitungnilai daya 3. Sistem menghitung nilai waktu 1. Fuzzyset Daya 2. Fuzzyset Waktu 1. Daya 150 watt 2. Waktu 16 jam Tabel 2. Fungsi keanggotaan pengujian fuzzyset Daya listrik Sangatkecil 0 Daya listrik kecil 0 Daya listrik sedang 0 Daya listrik banyak (220-150)/(240-150)=0,78 Kapasitas Waktu sebentar 0 Kapasitas Waktu cukup 0 Kapasitas Waktu cukuplama 0 Kapasitas Waktu lama (16-15)/(24-15) = 0,12

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan oleh penulis, dapat diambil kesimpulan bahwa : Program ini  mampu  membantu user dalam  memberikan  perkiraan  biaya  penggunaan  daya listrik  yang digunakan dengan  metode fuzzy  tsukamoto pada  listrik  pascabayar,  dapat  melakukan perhitungan daya  listrik  dengan  menggunakan  4  operator fuzzy seperti  operator zadeh,  einstein,  yagger  dan algebraic serta  program  ini  mampu  menampilkan  proses  simulasi  penggunaan  daya  listrik  yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Hamdani., Selywita, Deviana, 2013, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Obat Menggunakan Methode Fuzzy Tsukamoto, Jurnal Sisfotenika , Volume 3, No. 1, Januari 2013, Halaman 21-30.
Ihsan, Ahmad., Shoim, Achmad., 2012, Penentuan Nominal Beasiswa Yang Diterima Siswa Dengan Metode Logika Fuzzy Tsukamoto, Jurnal FIK UPH Edisi Maret 2012. Kusumadewi,  Sri.,  Purnomo,  Hari.,  2010. Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Sistem  Pendukung Keputusan Edisi Kedua. Yogyakarta: Graha Ilmu. Kusumadewi,  Sri.,  Hartati,  Sri.,  2006. Neuro  Fuzzy-Integrasi  Sistem  Fuzzy  dan  Jaringan  Syaraf. Yogyakarta: Graha Ilmu. Seising,  Rudolf  (2007).  T he  Fuzzification  of  Systems.  The  Genesis  of  Fuzzy  Set  Theory  and  Its Initial  Applications  --  Developments up to  the 1970s .  Springer-Verlag.  ISBN 978-3-540- 71795-9.
Supriyono, 2006, Aplikasi Logika Fuzzy Pada Optimasi Daya Listrik Sebagai Sistem Pengambilan Keputusan, Seminar  Nasional  II ,  SDM  Teknologi  Nuklir,  Yogyakarta,  21-22  Desember 2006, iSSN: 1978-0176.

## BIODATA PENULIS
David.  Dosen  Tetap  Program  studi  Teknik  Informatika  STMIK  Pontianak.  Menyelesaikan Program  S1  pada  Jurusan  Teknik  Informatika  STMIK  Pontianak  Tahun  2003  (Gelar  S.Kom). Telah  menyelesaikan  program Magister  Ilmu  Komputer  di Universitas  Gadjah  Mada  Yogyakarta Tahun 2009  (Gelar  M.Cs).  Telah  menyelesaikan  juga  program S2  Teknik  Informatika  di STMIK Eresha  Jakarta  Tahun  2013  (Gelar  M.Kom).  Saat  ini  sedang  menempuh  studi  S3  di  Universiti Utara Malaysia, Sintok, Kedah. Saat sekarang menjabat sebagai Ketua Jurusan Teknik Informatika STMIK  Pontianak  dan  juga  sebagai  Ketua  Dewan  Editor  Jurnal  Sisfotenika  STMIK  Pontianak. Spesialisasi bidang ilmu adalah sistem cerdas (Artificial Intelligence system).