## PENGEMBANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN HARGA MOTOR BEKAS MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO BERBASISI WEB
DEVELOPMENT OF A DECISION SUPPORT SYSTEM TO DETERMINE USED MOTORCYCLE PRICES USING THE WEB-BASED FUZZY TSUKAMOTO METHOD
Amrul Letsoin 1 , Agus Sidiq Purnomo 2
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Informatika Universitas Mercu Buana Yogyakarta Email: letsoinamrul16@gmail.com

## Abstrak
Sepeda  motor  merupakan  transportasi  roda  dua  yang  sangat  populer  bagi  peminat  di kalangan  masyarakat  karena  dapat  membantu  masyarakat  dalam  beraktifitas.  Karena banyaknya peminat sehingga pabrik-pabrik sepeda motor saling bersaing dalam memproduksi berbagai  jenis  sepeda  motor  sehingga  berbagai  macam  harga  yang  ditawarkan  baik  dalam kondisi  baru  maupun  bekas.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  permasalahan  dalam menentukan harga motor bekas menggunakan metode fuzzy Tsukamoto dengan 6 kriteria, yang mana 5 diantaranya sebagai variabel input dan 1 sebagai variabel output. Sistem WEB dibuat dibuat dengan Bahasa pemrograman PHP, framework Codeigniter dan database PHP MyAdmin (MySQL). Tingkat keberhasilan mencapai 53,39% berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dengan 20 data uji dan Metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ). Sehingga, metode fuzzy Tsukamoto untuk menentukan harga sepeda motor bekas dianggap cukup.
Kata kunci: Penentuan Harga Motor Bekas, Fuzzy Tsukamoto, SPK

## Abstract
Motorbikes  are  two-wheeled  transportation  that  is  very  popular  among  enthusiasts among  the  public  because  they  can  help  people  carry  out  their  activities.  Due  to  the  large number of enthusiasts, motorbike factories compete with each other in producing various types of motorbikes. The prices offered vary both in new and used conditions. This research examines the problems in determining the price of used motorbikes using the Tsukamoto fuzzy method with 6 criteria, of which 5 are input variables and 1 is an output variable. This WEB system was  created  using  the  PHP  programming  language,  Codeigniter  framework,  and  PHP MyAdmin (MySQL) database. Based on the research results using 20 test data using the MAPE (Mean  Absolute  Percentage  Error)  method  to  determine  the  level  of  success.  There  was  a success rate of 53.39%, so it was concluded that determining the price of used motorbikes using the Tsukamoto fuzzy method was sufficient.
Keywords: Price of a Used Motorbike, Fuzzy Tsukamoto, DSS

## PENDAHULUAN
Sepeda  motor  merupakan  transportasi roda dua yang sangat populer bagi peminat di  kalangan  masyarakat  karena  praktis
dalam menggunakan, mudah  dibawa kemana  dan  efisien  terhadap  bahan bakar. Karena banyaknya peminat dan permintaan dari  masyarakat  sehingga  harga  yang
ditawarkan pun bervariasi baik  kondisi baru hingga kondisu yang bekas.
Untuk menentukan harga sepeda motor bekas diperlukan sistem pendukung keputusan.  Dalam  pengembangan  sistem ini  setidaknya  ada  beberapa  variable penentuan  dan  juga  membutuhkan  metode dalam  penetapan  harga  motor  bekas. Sehingga  variable  dan  metode  yang digunakan  dalam  penentuan  harga  motor bekas  ini  adalah  variable  input  dan  output dengan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto.
Di bidang pendidikan, sistem pendukung keputusan (SPK) sangat penting untuk  membantu  proses  mencapai  tujuan dengan  lancar  dan  akurat.  Salah  satu karakteristik keputusan yang dapat didukung oleh SPK adalah keputusan yang bersifat  terstruktur,  artinya  ada  berbagai prosedur yang harus diikuti untuk membuat keputusan,  dan  standar  untuk  masing- masing prosedur jelas dan kuantitatif.
Studi  tentang  penentuan  harga  jual sepeda  motor  yang  menggunakan  dua pendekatan,  metode Fuzzy  Tsukamoto dan Fuzzy Sugeno , untuk menentukan harga jual sepeda  motor  berdasarkan  nilai  akurasi MAPE terkecil. pendekatan yang digunakan untuk mengumpulkan data yaitu dengan menggunakan  studi  pustaka  dan wawancara  di  showroom  Mulyo  Motor. Hasil  perbandingan  menunjukkan  bahwa metode Fuzzy  Sugeno lebih  akurat  dalam menentukan harga jual sepeda motor bekas daripada  metode Tsukamoto ,  dengan  nilai Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) sebesar  3,2%  dan  metode  Tsukamoto sebesar 8,8% (Astuti & Mashuri, 2020).
Penelitian  mengenai  prediksi  harga rumah kost untuk mahasiswa IT Telkomsel Purwokerto.  Pada  penelitian  ini  terdapat  4 kriteria  yang  digunakan  sebagai  parameter
dalam  memprediksi  harga  rumah  kost, diantaranya  jarak,  fasilitas  rumah  kost, ukuran kamar dan harga. Sasaran penelitian pada  rumah  kost  yang  ditempati  oleh mahasiswa  IT  Telkomsel  Purwokerto  ini menggunakan  Metode Fuzzy  Tsukamoto sebagai  salah  satu  algoritma  kecerdasan buatan  yang  diterapkan  dalam  sistem (Athiyah et al., 2021).
Penelitian  penentuan  besarnya  gaji karyawan. Pada penelitian tersebut berfokus  pada  karyawan  hotel  Grand Antares. Dalam penelitian ini, kriteria yang digunakan  termasuk  jam  masuk  kerja,  jam pulang kerja, dan bonus. Peneliti menggunakan  metode Fuzzy yaitu Fuzzy Tsukamoto untuk menghitung besarnya gaji karyawan.  Dengan  menggunakan  metode Fuzzy Tsukamoto pada sisitem ini, perengkingan  alternatif  dibuat  berdasarkan nilai  rata-rata  terbobot  untuk  menghitung gaji karyawan berdasarkan bonus karyawan pada  setiap  alternatif.  untuk  setiap  pilihan kriteria serta kriteria 2 mendapatkan bonus gaji  terbesar  dengan  nominal  18.100 (Narodo Silaban, 2021).
Penelitian mengenai pemelihian teknisi terbaik. Pada penelitian ini peneliti berfokus pada  Central  Ponsel  untuk  menentukan teknisi handphone terbaik, adapaun kriteria yang digunakan berupa pengalaman, kedisiplinan,  pendidikan,  tanggung  jawab dan  penampilan.  Metode  yang  digunakan adalah  metode Fuzzy  Tsukamoto .  Hasil perhitungan  alternatif  dengan  menerapkan metode Fuzzy  Tsukamoto pada  sistem  ini adalah dengan alternatif yang memiliki nilai tertinggi (Hutahaean & Hutagalung, 2022).

## LANDASAN TEORI

## A. Motor
Sepeda  motor  adalah  alat  transportasi roda  dua  yang  digerakkan  dengan  mesin.
letak  kedua  roda  sebaris  lurus  dan  bisa berjalan  pada  kecepatan  tinggi  yang disebabkan  oleh  gaya  giroskopik  (yang dapat  diukur  oleh  giroskop).  Selain kecepatan  tinggi,  motor  juga bisa  bergerak dengan kecepatan rendah dimana keseimbangannya dan kecepatan dipengaruhi oleh  pengaturan setang pengendaranya (Motor, 2020).
Sepeda  motor  bekas  adalah  sepeda motor yang sudah berpindah tangan dalam hal  kepemilikan.  Dalam  hal  ini  Pemilik pertama  membeli  motor  dengan  kondisi baru  dari  dealer  ataupun  bekas  untuk digunakan  atau  dikoleksi  dan  menjual kembali  kepada  orang  lain.  Motor  bekas bisa  saja  masih  baru  namun  tetap  disebut sebagai motor bekas karena pada dasarnya motor  tersebut  sudah  ditangan  konsumen atau  pemilik  pertama  sebelum  dijual kembali ke orang lain.

## B. Sistem
Gordon  (dalam  Taufiq  &  Puspita  Sari, 2019),  sistem  berupa  abstrak  atau  fisik. System bersifat abstrak merupakan susunan yang teratur dari sekumpulan gagasan atau konsep yang saling bergantung. Sedangkan sistem bersifat fisik merupakan serangkaian unsur  yang  bekerjasama  untuk  mencapai tujuan.

## C. Sistem Pendukung Keputusan
Vercellis (dalam Taufiq & Puspita Sari, 2019), Sistem pendukung keputusan adalah aplikasi  interaktif  berbasis  komputer  yang menggunakan  model  matematis  dan  data untuk  membantu  proses  pengambilan keputusan.
Dilihat  dari  segi  teknologinya, sistem pendukung  keputusan  dibagi  menjadi  3, Hermawan (dalam Muhazzir dkk., 2019) : a. Sistem pendukung keputusan spesifik.
b. Pembangkit sistem pendukung
keputusan c. Perlengkapan sistem pendukung keputusan Berdasarkan  Tingkat  dukungannya, sistem pendukung keputusan dibagi menjadi 6 yaitu:
a. Ratrieve Information Elements
b. Anayze Entire File
c. Prepare Reports from Multiple Files
d. Estimate Decission Consequences
e. Propose Decission
f. Make Decission

## D. Logika fuzzy
Logika  Fuzzy  yaitu  satu elemen  yang membentuk soft  computing . Logika fuzzy pertama  kali  dikenalkan  pada  tahun  1965 oleh  Prof.  Lotfi  A.  Zadeh. Logika fuzzy merupakan dasar dari teori himpunan fuzzy . Pada teori himpunan fuzzy , peranan derajat keanggotaan yang menenentukan keberadaan  elemen  dalam  suatu  himpunan sangatlah penting yang mana nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan atau membership  function  menjadi  ciri  utama dalam  penalaran  dengan  logika fuzzy tersebut  dalam  beberapa  hal,  logika fuzzy digunakan  sebagai  suatu  cara  untuk memetakan permasalahan dari Input
menuju Output yang diharapkan (Kusumadewi & Purnomo, 2010).
Ada  beberapa  alasan  mengapa  orang menggunakan logika fuzzy , Cox (Pinontoan et al., n.d., 2019) antara lain:
a. Konsep  logika fuzzy mudah  untuk dipahami. Karena logika fuzzy menggunakan  dasar  tori  himpunan, sehingga  konsep matematis yang mendasi penalaran fuzzy tersebut cukup mudah dimengerti.
b. Logika fuzzy sangat fleksibel dan dapat dengan  mudah  beradaptasi  dengan
perubahan  dan  ketidakpastian  yang menyertai  permasalahan.  Logika fuzzy juga   memiliki  toleransi  terhadap  data yang  tidak pasti. Jika diberikan sekelompok  data yang  cukup homogen dan  kemudian  ada  beberapa  data “ eksklusif ”, maka logika fuzzy memiliki kemampuan  untuk  menangani  data eksklusif tersebut.

## E. Himpunan fuzzy
Himpunan fuzzy merupakan  suatu grup yang  mewakili  suatu  kondisi  atau  keadaan tertentu  dalam  suatu  variabel fuzzy (Saputra, 2020).
Pada  himpunan  tegas  ( crisp ),  nilai keanggotaan  suatu  item  x  dalam  suatu himpunan  A,  yang  sering  ditulis  dengan 𝜇𝐴 ( 𝑥 ) ,  memiliki  dua  kemungkinan,  yaitu (Kusumadewi & Purnomo, 2010):
a. Satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota dalam suatu himpunan, atau
b. Nol  (0),  yang  berarti  suatu  item  tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan.
F. Fuzzy 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  ( crips ) berdasarkan ɑ-predikat ( fire  strength ).
Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot (Kusumadewi & Purnomo, 2010).
Sistem Inferensi Fuzzy ( Fuzzy Inference System ) merupakan suatu  kerangka komputasi,  yang  didasarkan  pada  teori himpunan Fuzzy, yaitu Fuzzy berbentuk IF- THEN dan penalaran Fuzzy.
Gambar 1 Diagram blok sistem inferensi
fuzzy
Sistem Inferensi Fuzzy menerima input crisp .  Input  ini  kemudian  dikirim  ke  basis pengetahuan dalam bentuk IF-THEN. Nilai keanggotaan  anteseden  atau  ɑ  ( Fire Strength )  akan  dicari  setiap  aturan.
Jika  ada  lebih  dari  satu  aturan,  maka semua  aturan  yang  ada  akan  digabungkan. Selanjutnya, defuzzy akan  dilakukan  pada hasil  kumpulan  aturan,  menghasilkan  nilai crisp sebagai output sistem. Hasil inferensi dari  tiap  aturan,  yang  merupakan  a- predikat,  akan  diberikan  secara  crisp. Sebagai contoh, jika ada dua variabel input Var-a(x)  dan  Var-b(x)  dan  satu  variabel output  Var-c(z),  dan  var-a  terbagi  menjadi dua himpunan A1 dan A2. Metode Tsukamoto menerapkan penalaran monoton pada setiap aturan  yang ada. Namun, dibandingkan dengan penalaran monoton yang hanya melibatkan suatu aturan. Metode Tsukamoto melibatkan  beberapa  aturan  dalam  system dimana  setiap  konsekuen  pada  aturan IF- THEN harus dipresentasikan dengan himpunan fuzzy yang  memiliki  fungsi keanggotaan yang monoton. Hasil inferensi dari  setiap  aturan  diberikan  secara tegas ( crisp ) berdasarkan ɑ-predikat ( fire strength )  dan  agregasi  antar  aturan dilakukan.  Hasil  akhir  diperoleh  dengan menggunakan deffuzy yang  menggunakan konsep rata-rata terbobot.

## G. Bahasa Pemrograman PHP
Menurut  Supono  (dalam  Tumini  & Fitria,  2021)  PHP,  juga  dikenal  sebagai HyperText  PreProcessor ,  adalah  bahasa pemrograman yang digunakan untuk menerjemahkan baris kode program menjadi kode mesin yang dapat dibaca oleh komputer server dan dimasukkan ke dalam HTML.

## H. PHP MyAdmin
phpMyAdmin  adalah  perangkat  lunak
gratis  yang  ditulis  dalam  PHP  yang dimaksudkan untuk
mengelola administrasi MySQL melalui internet (dalam Tumini & Fitria, 2021)

## I. Framework Codeignier
Menurut  (Sallaby  &  Kanedi,  n.d.)
CodeIgniter,  sebuah  framework  PHP  yang bersifat open source, menggunakan metode Model,  View,  dan  Controller  (MVC). Metode  ini  memudahkan  pengembang dan programmer untuk membuat aplikasi berbasis  web  tanpa  harus  membuatnya dari awal.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penentuan harga motor bekas yaitu dengan studi  literatur  dan  wawancara  seputar faktor-faktor yang mempengaruhi penentuan  harga  motor  bekas.  Pada  tahap wawancara  dilakukan secara  langsung  oleh pimpinan  Metro  Motor  (MM),  yaitu  Mas Saprinal. Pengambilan data dilakukan lima kali pada tanggal 3, 6, 9, 13 dan 16 Oktober 2023.

## Alur Penelitian
Rancangan  metodelogi  dalam  sisitem pendukung  untuk  penentuan  harga  motor
bekas ialah metode ESDLC ( Expert System Development Life Cycle ).

## Gambar  2 Tahap penelitian

## PERANCANGAN SISTEM

## A. Tahap Penilaian
Tahap penilaian merupakan tahap awal dalam  pengembangan  sistem  ini,  terdapat dua proses dalam tahap ini. Proses tersebut antara lain:
1. Identifikasi masalah Permasalahan  yang  akan  diteliti  adalah toko  atau  dealer  dan  orang  yang  menjual motor  bekas  masih  menentukan  harga motor  bekas  secara  manual,  dimana penentuan  harga  motor  bekas  berdasarkan perkiraan  penjual.  Hal  ini  sering  menjadi kontroversi  antar  pembeli  dan  penjual karena  harga  yang  ditawarkan  terkadang tidak sesuai dengan kondisi motor.
2. Analisis kebutuhan
Kebutuhan dalam pengembangan sistem penunjang  keputusan  dalam  menentukan harga  motor  bekas  meliputi  kebutuhan sistem dan kebutuhan pengguna.

## B. Tahap akuisisi pengetahuan
Pada tahap ini, terdapat dua proses yaitu
1. Proses  pengumpulan  dengan  target (Objek  penelitian  dan  data  penelitian) dan
2. Proses penerapan logika. Pada  proses  penerapan  logika  terdapat beberapa  proses  yang  dilakukan  dalam menentukan  harga  motor  bekas  untuk menghasilkan  data  berupa  harga  jual yang  efisian  untuk  dipasarkan  dengan menggunakan  logika fuzzy  inference system tsukamoto .
Menurut  Sutejo  (dalam  Putri  &  Astuti, 2020)  mengolah  data  dengan    metode fuzzy  tsukamoto menggunakan  tahapan sebagai berikut:
a. Fuzzyfikasi , yaitu proses untuk mengubah input sistem yang mempunyai  nilai  tegas  menjadi variabel linguistik menggunakan fungsi  keanggotaan  yang  disimpan dalam basis pengetahuan fuzzy.
b. Pembentukan basis pengetahuan fuzzy ( Rule dalam IF…THEN ), yaitu secara  umum  bentuk  model fuzzy tsukamoto adalah IF (X is A) and (Y is
B)  and  (Z  is  C) dimana  A,B  dan  C adalah himpunan fuzzy.
c. Mesin inferensi , yaitu proses dengan menggunakan  fungsi  implikasi MIN untuk  mendapatkan  nilai ɑ-predikat setiap rule ( 𝜇 1, 𝜇 2,…, 𝜇𝑖 ).  Kemudian
masing-masing nilai ɑ-predikat digunakan
untuk
menghitung keluaran  hasil inferensi secara  tegas ( crisp )
masing-masing rule ( 𝑧 1, 𝑧 2,…, 𝑧𝑖 ).
d. Defuzzyfikasi , yaitu mengubah output fuzzy  yang  diperoleh  dari  mesin inferensi menjadi nilai tegas menggunakan  fungsi  keanggotaan yang  sesuai  dengan  saat  dilakukan fuzzyfikasi .  Proses  pada  metode
tsukamoto  menggunakan  persamaan sebagai berikut:
𝑍 = ∑ 𝜇 𝑖 𝑧 𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝜇 𝑖 𝑛 𝑖=1
Di  mana  α-predikat  ke-I  adalah  μi, dan  zi  adalah  output  dari  enteseden aturan ke-i.

## C. Tahap desain sistem
Pada  tahp  desain  sistem  pada  sistem penentuan harga motor bekas menggunakan fuzzy tsukamoto diantaranya adalah:
1. Flowchart Menurut  Barakbah  (dalam  Ayumida  et al.,  2019)  “Flowchart  merupakan  gambar atau  bagan  yang  memperlihatkan  urutan atau  langkah-langkah  dari  suatu  program dan hubungan antar proses beserta pernyataannya,  gambaran  ini  dinyatakan dengan simbol”.
Gambar  3  Flowchart  Sistem  Penentuan Harga  Mortro  Bekas  dengan Fuzzy tsukamoto
2. Use Case Diagram (UCD)
Menurut  Shalahuddin  (dalam  Sulistiati et al., 2021) Cse Case Diagram merupakan pemodelan  untuk  kelakuan  (behavior) sistem informasi yang akan dibuat.
Gambar  1 Use Case Diagram 3. Database
Peranangan database.
Gambar  5 Database sistem penentuan harga motor bekas

## HASIL DAN IMPLEMENTASI A. Penerapana logika Fuzzy Tsukamoto
Dari  20  data  yang  didapatakan  dari
Metro Motor (MM), peneliti menggunakan salah satu data yang akan diimplementasikan metode fuzzy tsukamoto yaitu  motor  dengan  merek  Honda,  jenis motor  Beat  CBS,  tahun  2021,  no  plat  AB 4372 FP, kelengakapan surat lengkap (10), jarak  tempuh  24.000  km,  kondisi  92%,
harga beli Rp. 14000000 dan harga jual Rp. 15000000.
Berdasarkan  data  yang  dikumpulkan,
terdapat  5  kriteria  sebagai  variabel  input dan 1 kriteria sebagai variabel input. Tabel  1 Himpunan Fuzzy Kriteria Bobot Domain Variabel Input Tahun rilis Sangat lama 2011-2016 Lama 2011-2022 Baru 2016-2022 Kelengkapan surat Tidak lengkap 0-5 Kurang lengkap 0-10 Lengkap 5-10 Jarak tempuh (Km) Dekat 10000- 40000 Sedang 10000- 90000 Jauh 40000- 90000 Kondisi (%) Buruk 55-78 Sedang 55-99 Mulus 78-99 Harga beli (Rp) Rendah 5000000- 12500000 Sedang 5000000- 20500000 Tinggi 12500000- 20500000 Variabel Output Harga jual (Rp) Rendah 5000000- 12500000 Sedang 5000000- 20500000 Tinggi 12500000- 20500000
Pada proses perhitungan menggunakan fuzzy  tsukamoto terdapat  3  proses  yang harus  dilakukan  yaitu fuzzyfikasi , inferensi dan defuzzyfikasi .
Grafik yang digunakan untuk menentukan harga motor bekas yaitu grafik naik, grafik turun dan grafik segitiga.
Gambar  2 Grafik penentuan harga motor bekas
1. Fuzzyfikasi Untuk menentukan nilai variabel linguisti  dapat  menggunakan  3  persamaan yaitu turun, segitiga dan naik.
𝜇𝑡𝑢𝑟𝑢𝑛 [𝑥] = { 1 𝑥𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑥𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛 0 , , , 𝑥 ≤ 𝑥𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑥 ≤ 𝑥𝑚𝑎𝑥 𝑥 ≥ 𝑚𝑎𝑥
𝜇𝑠𝑒𝑔𝑖𝑡𝑖𝑔𝑎 [𝑥] = { 0 𝑥 − 𝑥𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑚𝑎𝑥 − 𝑥𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑥𝑚𝑎𝑥 − 𝑥𝑚𝑖𝑛 , , , 𝑥 ≤ 𝑥𝑚𝑖𝑛 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑥𝑚𝑎𝑥 𝑥𝑚𝑖𝑛  ≤ 𝑥 ≤ 𝑥𝑚𝑎𝑥 𝑥𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑥 ≤ 𝑥𝑚𝑎𝑥
𝜇𝑛𝑎𝑖𝑘[𝑥] = { 0 𝑥 − 𝑥𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑚𝑎𝑥 − 𝑚𝑖𝑛 1 , , , 𝑥 ≤ 𝑥𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑚𝑖𝑛 ≤ 𝑥 ≤ 𝑥𝑚𝑎𝑥 𝑥 ≥ 𝑚𝑎𝑥
a. Tahun rilis
μ sangat 𝑙𝑎𝑚𝑎[2021] = { 2016 − 2021 2016 − 2011 = 0
𝜇lama [2021] = { 2022 − 2021 2022 − 2016 = 0,1666666667
𝜇baru [2021] = { 2021 − 2016
2022 − 2016 = 0,8333333333
b. Kelengkapan surat
μtidak 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑘𝑎𝑝[10] = { 5 − 10 5 − 0 = 0
𝜇kurang 𝑙𝑒𝑛𝑔𝑘𝑎𝑝[10] = { 10 − 10 10 − 5 = 0
𝜇lengkap [10] = { 10 − 5 10 − 5 = 1
c. Jarak tempuh (Km)
μdekat [24.000] = { 40.000 − 24.000
40.000 − 10.000 = 0,5333333333
𝜇sedang [24.000] = { 24.000 − 10.000 40.000 − 10.000
= 0,4666666667
𝜇𝑗𝑎𝑢ℎ [24.000] = { 24.000 − 40.000 90.000 − 40.000 = 0
d. Kondisi (%) μburuk [92] = { 75 − 92 75 − 55 = −17 20 = 0
𝜇sedang [92] = { 90 − 92 90 − 75 = 0
𝜇mulus [92] = { 92 − 75
90 − 75 =  1,133333333
e. Harga beli (Rp)
μrendah [14,000,000]
= { 12.500.000 − 14,000,000 12.500.000 − 5.000.000 = 0
𝜇 sedang [ 14,000,000 ] = { 20.500.000 − 14,000,000 20.500.000 − 12.500.000 = 0,8125 μtinggi [14,000,000]
= { 14,000,000 − 12.500.000 15.000.000 − 12.500.000 = 0,1875
f. Harga Jual (Rp)
μrendah [15,000,000]
= { 12,500,000 − 15,000,000 12,500,000 − 5,000,000 = 0 𝜇 sedang [15,000,000] = { 20.500.000 − 12.500.000
20,500,000 − 12,500,000 = 0,6875
μtinggi [15,000,000]
= { 15,000,000 − 12,500,000
20,500,000 − 12,500,000 =  0,3125
Tabel  2 Hasil Fuzzyfikasi Nilai (x) Himpunan Fuzzy Hasil Variavel Input 2021 Sangat lama 0 Lama 0,1666666667 Baru 0,8333333333 10 Tidak lengkap 0 Kurang lengkap 0 Lengkap 1 24.000 Dekat 0,5333333333 Sedang 0,4666666667
Jauh 0 92 Buruk 0 Sedang 0 Mulus 1 14.000.000 Rendah 0 Sedang 0,8125 Tinggi 0,1875 Variabel Output 15.000.000 Rendah 0 Sedang 0,6875 Tinggi 0,3125

## 2. Inferensi
Menurut  Simanjutak  (dalam  Putri  & Astuti,  2020) inferensi ialah  aturan  yang memiliki  nilai  derajat  keanggotaan  selain nol  saat  mencari  α-predikat  karena pencarian defuzzifikasi hanya  mengambil nilai α- predikat selain nol.
Tahap inferensi menggunakan Persamaan 5.
𝜇 ( 𝑧 ) = 𝑀𝑎𝑥−𝛼 ∙ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 ∗ ( 𝑀𝑎𝑥−𝑀𝑖𝑛 )
(5)
Dari hasil yang sudah didapatkan pada proses  pertama  yaitu  proses fuzzyfikasi dikonversi  kedalam  aturan  fuzzy,  maka diperoleh 8 aturan fuzzy sebagai berikut
a. [R143] jika tahun rilis LAMA dan kelengkapan surat  LENGKAP  dan  jarak  tempuh DEKAT dan kondisi MULUS dan harga beli SEDANG maka harga jual SEDANG
ɑ-predikat1 =  Min  {0,1666666667;  1;
0,5333333333; 1; 0,8125}
= 0,1666666667 z1 = 17916666,67
b. [R144] jika tahun rilis LAMA dan kelengkapan surat  LENGKAP  dan  jarak  tempuh DEKAT dan kondisi MULUS dan harga beli TINGGI maka harga jual TINGGI
ɑ-predikat2 =  Min  {0,1666666667;  1;
0,5333333333; 1; 0,1875}
= 0,1666666667 z2 = 17916666,67
c. [R152] jika tahun rilis LAMA dan kelengkapan surat  LENGKAP  dan  jarak  tempuh SEDANG  dan  kondisi  MULUS  dan harga  beli  SEDANG  maka  harga  jual TINGGI ɑ-predikat3 =  Min  {0,1666666667;  1;
0,4666666667; 1; 0,8125}
= 0,1666666667
z3 = 17916666,67
d. [R153] jika tahun rilis LAMA dan kelengkapan surat  LENGKAP  dan  jarak  tempuh SEDANG  dan  kondisi  MULUS  dan harga  beli  TINGGI  maka  harga  jual TINGGI ɑ-predikat4 =  Min{0,1666666667;  1;
0,4666666667; 1; 0,1875}
= 0,1666666667
z4 = 17916666,67
e. [R224]
jika tahun rilis BARU dan kelengkapan surat  LENGKAP  dan  jarak  tempuh DEKAT dan kondisi MULUS dan harga beli SEDANG maka harga jual TINGGI ɑ-predikat5 =  Min{0,8333333333;  1; 0,5333333333; 1; 0,8125}
= 0,5333333333
z5=12233333,33
f. [R225] jika tahun rilis BARU dan kelengkapan surat  LENGKAP  dan  jarak  tempuh DEKAT dan kondisi MULUS dan harga beli TINGGI maka harga jual TINGGI ɑ-predikat6 =  Min{0,8333333333;  1; 0,5333333333; 1; 0,1875} = 0,1875
z6=17593750
g. [R233]
jika tahun rilis BARU dan  kelengkapan surat  LENGKAP  dan  jarak  tempuh SEDANG  dan  kondisi  MULUS  dan harga  beli  SEDANG  maka  harga  jual TINGGI ɑ-predikat7 =  min{0,8333333333;  1; 0,4666666667; 1; 0,8125} = 0,4666666667 z7=13266666,67
h. [R234] jika tahun rilis BARU dan  kelengkapan surat  LENGKAP  dan  jarak  tempuh SEDANG  dan  kondisi  MULUS  dan harga  beli  TINGGI  maka  harga  jual TINGGI ɑ-predikat8 =  Min  {0,8333333333;  1;
0,4666666667; 1; 0,1875}
=0,1875
z8=17593750
3. Defuzzyfikasi
Dalam penentuan nilai output crisp yaitu dengan defuzzyfikasi rata-rata terpusat.
𝑧 = 𝜇143𝑧143 + 𝜇144𝑧144 + 𝜇152𝑧152 + 𝜇153𝑧153 + 𝜇224𝑧224 + 𝜇225𝑧225 + 𝜇233𝑧233 + 𝜇234𝑧234
𝜇143 + 𝜇144 + 𝜇152 + 𝜇153 + 𝜇224 + 𝜇225 + 𝜇233 + 𝜇234
= (0,1666666667𝑥17916666,67) + (0,1666666667𝑥17916666,67) + (0,1666666667𝑥17916666,67) + (0,1666666667𝑥17916666,67) + (0,5333333333𝑥12233333,33) + (0,1875𝑥17593750) + (0,4666666667𝑥13266666,67) + (0,1875𝑥117593750) + 0,1666666667 + 0,1666666667 +
0,1666666667 + 0,1666666667 +
0,5333333333 + 0,1875 +
0,4666666667 + 0,1875
Z = 31257656,25/2,041666667

## Z = 15309872,45
Maka  harga  jual  untuk  sepeda  motor dengan  merek  Honda,  jenis  motor  Beat CBS  adalah  Rp  15.309.872,45  atau  dalam sistem adalah Rp 15.309.900,00
Pengujian dengan metode MAPE
Proses  pengujian  dilakukan  untuk mengetahui tingkat keberhasilan menggunakan  metode  MAPE.  Adapun persaaman yang digunakan adalah:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ [ 𝑋𝑖−𝐹𝑖 𝑋𝑖 ] 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑥100
Dimana:
n = jumlah data
Xi = nilai asli amatan ke-i Fi = nilai ramalan amatan ke-i sehingga  dapat  di  implementasikan sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 =
[𝑋𝑖 − 𝐹𝑖] 1 + ⋯ +    [𝑋𝑖 − 𝐹𝑖] 20 [𝑋𝑖] 1 + ⋯ + [𝑋𝑖] 20 20 𝑥100 [6.000.000 − 6.928.890 ] + ⋯ +  [10.000.000 − 14.015.800 ] [6.000.000] + ⋯ + [10.000.000] 20 𝑥100 10,678 20 𝑥100 0,5339204337 20 𝑥100 = 53,39
Maka tingkat keberhasilan yang didapatan  pada  metode  53,39%  sehingga dapat dikatan baik.
Tabel  3 hasil pengujian

## B. Implentasi Sitem
Tahap  implementasi  aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Harga Motor  Bekas  dapat  dilihat  point-point berikut:
1. Halaman utama
Gambar  7 Halaman utama
2. Halaman dashboard
Gambar  8 Halaman Dashboard
3. Halaman input variabel Gambar  9 Halaman input data variabel
4. Halaman input himpunan fuzzy

## Gambar  10 Menu input data himpunan
Fuzzy

## 5. Halaman input data keputusan
Gambar 11 Halaman input data keputusan
6. Halaman input aturan fuzzy
Gambar  12 Halaman input aturan
7. Halaman input data alternatif
Gambar  13 Menu input data alternatif
8. Halaman input data penilaian
9. Menu hasil  perhitungan fuzzy tsukamoto

## Gambar  15 Halaman hasil perhitungan

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian penentuan harga  jual  sepeda  motor  bekas  dengan menerapkan metode fuzzy  Tsukamoto seperti  yang  sudah  diuraikan,  sehingga dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Penentuan harga motor bekas ditentukan berdasarkan 6 kriteria dengan 5 sebagai variabel  input  dan  1  variabel  output, kriteria  tersebut  diantaranya  adalah kriteria  tahun  rilis,  kelengkapan  surat, jarak  tempuh,  kondisi,  harga  beli  dan harga  jual  diharapkan  dapat  membantu dealer  ataupun  masyarakat  dalam menentukan harga sepeda motor bekas.
2. Tingkat keberhasilan mencapai 53,39% berdasarkan  hasil  penelitian  yang dilakukan  dengan  20  data  uji  dan Metode MAPE (Mean Absolute Percentage  Error).  Sehingga,  metode fuzzy  Tsukamoto untuk  menentukan harga  sepeda  motor  bekas  dianggap cukup.

## Saran
Pada  penelitian  pengembangan  stem penentuan  harga  motor  bekas  ini  masih banyak  kekurangan  dan  keterbatasan, sehingga  terdapat  beberapa  hal  yang disarankan dalam pengembangan sistem ini adalah:
1. Data  yang  digunakan  terbilang  kurang sehingga perlu penambahan data lagi.
2. Perlu dikembangkan lagi dengan metode yang  berbeda  sehingga  dapat  diketahui metode  yang  lebih  efisien  untuk menentukan harga motor bekas.

## DAFTAR PUSTAKA
Athiyah,  U.,  Hananta,  A.,  Maulidi,  T.,
Meylana,  V.,  Putra,  E.,  Felix,  T.,
Purba, H., Angeline, E., & Bakowatun, W. (2021). Sistem Pendukung
Keputusan  Prediksi  Harga  Rumah Kost  untuk  Mahasiswa  IT  Telkom Purwokerto  Menggunakan  Metode Fuzzy  Tsukamoto  Berbasis  Web .  In
Data Institut Teknologi Telkom Purwokerto (Vol. 1, Issue 2). http://journal.ittelkom- pwt.ac.id/index.php/dinda
Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  H.  (2010).
Aplikasi  Logika  Fuzzy .  Yogyakarta: Graha Ilmu.
Motor,  F.  (2020). Apa  Itu  Definisi Pengertian Sepeda Motor dari Sejarah Hingga  Klasifikasinya .  FORTUNA
MOTOR OFFICIAL.
Muhazzir, A., Reza, F., Satria, B., Wahyuni,
S.,  Lubis,  Z.,  Annisa,  S.,  &  Nando Winata, H. (2019). Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Smartphone Android  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto .  In Cetak)  Buletin  Utama Teknik (Vol. 14, Issue 3). Online.
Pinontoan,  S.,  Alwiah  Musdar,  I.,  & Hasniati. (n.d.). Perbandingan Metode Fuzzy Sugeno Dengan Fuzzy
Tsukamoto  Pada  Sistem  Prediksi Harga  Smartphone  Bekas  Berbasis Android Di Wilayah Makassar . Astuti,  D.  P.  P.,  &  Mashuri.  (2020).
Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto Dan  Fuzzy  Sugeno  Dalam  Penentuan
Harga  Jual  Sepeda  Motor . UNNES
Journal of Mathematics , 9 (2).
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.p hp/ujm/article/view/33434
Ayumida,  S.,  Tabrani,  M.,  Natalia,  F.,  & Hariri,  K.  A.  (2019). Aplikasi  Propas (Program  Pengarsipan  Surat)  Pada Kantor Desa Cihambulu-Subang .
Jurnal  Interkom:  Jurnal  Publikasi
Ilmiah  Bidang  Teknologi  Informasi Dan Komunikasi , 14 (3), 4–11.
https://doi.org/10.35969/interkom.v14 i3.52 Hutahaean,  J.,  &  Hutagalung,  J.  (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Teknisi Terbaik Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto . JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer) , 9 (4), 846. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i4. 4519
Narodo  Silaban,  K.  (2021). Penerapan Metode  Tsukamoto  (Logika  Fuzzy) Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Menentukan  Besarnya  Gaji Karyawan Pada Hotel Grand Antares.
In Journal  of  Informatics,  Electrical and  Electronics  Engineering (Vol.  1,
Issue 1). https://djournals.com/jieee
Sallaby,  A.  F.,  &  Kanedi,  I.  (n.d.).
Perancangan Sistem Informasi Jadwal
Dokter  Menggunakan  Framework
Codeigniter. In Jurnal Media
Infotama .
Sulistiati,  E.,  Trisnawan,  A.  B.,  Heliyani,
E.,  &  Laksono,  H.  (2021). Sistem Informasi Akademik Pada Smk Patriot Nusantara  Berbasis  Web .  In Laksono
4 JTIM (Vol. 3, Issue 2).
Tumini,  &  Fitria,  M.  (2021). Penerapan Metode Scrum Pada E-Learning Stmik
Cikarang  Menggunakan  Php  Dan Mysql . Jurnal Informatika SIMANTIK ,
6 (1). https://www.simantik.panca- sakti.ac.id
Putri,  D.,  &  Astuti,  P.  (2020). Penerapan Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dan  Fuzzy Sugeno Dalam Penentuan Harga Jual Sepeda  Motor . UNNES  Journal  of Mathematics , 9 (2).
https://journal.unnes.ac.id/sju/index.p hp/ujm/article/view/33434
Saputra,  E.  W.  (2020). Implementasi Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dalam Penentuan  Kelayakan  Kredit  Sepeda Motor  Pada  Dealer  Yamaha  Putera Bukit  Kemuning . Aisyah  Journal  Of Informatics and Electrical Engineering  (A.J.I.E.E) , 2 ,  179–190. https://doi.org/https://doi.org/10.3060 4/jti.v2i2.46
Taufiq,  R.,  &  Puspita  Sari,  H.  (2019).
Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Produksi Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto. Jurnal Teknik , 8 .
https://doi.org/10.31000/jt.v8i1.1589