JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS , Vol.14, No.2, Desember 2021, pp. 253 - 262 p-ISSN : 1979-0414(print) e-ISSN :  2621-6256 (online) http://journal.stekom.ac.id/index.php/pixel
 page 253

## PENERAPAN METODE FUZZY MAMDANI DALAM MENENTUKAN HARGA JUAL PONSEL PINTAR BEKAS (STUDI KASUS PADA KAYYIS CELLULAR DEPOK)
1 Finata Rastic Andrari, 2 Maimunah, 3 Nurmala Dewi Qadarsih
123 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI fina.rastic@gmail.com

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received  Nov  2021 Received in revised form 2 Nov 2021 Accepted Des  2021 Available online 24 Des 2021
ABSTRACT
This study discusses the application of fuzzy logic in determining the selling price of used cellphones with a  case  study  on  Kayyis  Celluler  Depok.  This  study was  conducted  to  find  out  how  to  determine  the selling  price  of  used  smart  phones  using  the Mamdani fuzzy method approach. There are 4 fuzzy variables  that  will  be  modeled  in  this  study, consisting of 3 input variables, namely the condition of  the  cellphone,  market  price,  and  cellphone accessories,  and  1  output  variable,  namely  the selling  price  of  used  cellphones.  The  inference process in the application of fuzzy operators uses the MIN  implication  function.  Furthermore,  the composition of all fuzzy outputs is performed using the  max  method.  Then,  confirmation  or  called defuzzification is done using the Centroid method.
Keywords: fuzzy, fuzzy logic, mamdani, smartphone’s

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  saat  ini  membuat  ponsel  pintar  (smartphone)  menjadi  kebutuhan pokok  masyarakat.  Bukan  hanya  sebagai  alat  komunikasi  jarak  jauh  saja,  namun  ponsel  pintar saat  ini  juga  sebagai  sarana  pembelajaran,  hiburan,  bisnis,  dan  mata  pencaharian.  Berbagai manfaat  ponsel  pintar  tersebut  seakan  membuat ponsel  pintar  menjadi  wajib  dimiliki  oleh  setiap orang.  Namun,  bagi  sebagian  masyarakat, terutama  masyarakat  menengah  ke  bawah,  harga baru ponsel pintar dengan fitur yang lengkap dan memadai menjadi kendala. Maka dari itu, salah satu solusi  pada  kendala  tersebut  adalah  membeli  ponsel  pintar  bekas  (second).  Berbeda  dengan ponsel pintar baru yang biasanya sudah ditetapkan rentang harga yang pasti, bagi penjual ponsel bekas, menentukan  harga jual untuk ponsel pintar bekas tidak begitu  mudah. Untuk  menentukan harga  ponsel  bekas  setidaknya  harus  mempertimbangkan  beberapa  hal  seperti  brand,  kondisi ponsel,  kelengkapan,  kapasitas  ponsel,  lama  pemakaian,  harga  pasaran  saat  ini  dan  lain-lain. Salah  satu  cara  untuk  untuk  pendukung  keputusan  penentuan  harga  ponsel  bekas,  dapat menggunakan pendekatan logika fuzzy.
Logika fuzzy merupakan cabang ilmu matematika yang baru ditemukan beberapa tahun yang lalu  dan  memiliki  konsep  yang  sederhana.  Terdapat  berbagai  masalah  dalam  kehidupan  sehari- hari  yang  erat  hubungannya  dengan  ketidakpastian.  Guna  menggambarkan  keadaan  sehari-hari
yang  tidak  pasti  maka  muncul  istilah  fuzzy  yang  pertama  kali  dikemukakan  oleh  Zadeh  pada tahun 1962 [1] . Metodologi logika fuzzy dapat diterapkan pada perangkat keras, perangkat lunak, atau  kombinasi  keduanya.  Dalam  logika  klasik  dinyatakan  bahwa  segala  sesuatu  bersifat  biner, yang artinya adalah hanya  mempunyai dua kemungkinan, “Ya atau Tidak", “Benar atau Salah”, ”Baik atau Buruk”, dan lain lain. Oleh karena itu, semua ini dapat mempunyai nilai keanggotaan 0  atau  1.  Akan  tetapi,  dalam  logika  fuzzy  memungkinkan  nilai  keanggotaan  berada  di  antara  0 dan 1. Artinya, bisa saja suatu keadaan mempunyai dua nilai “Ya dan Tidak”, “Benar dan Salah”, “Baik  dan  Buruk”  secara  bersamaan,  namun  besar  nilainya  tergantung  pada  bobot  keanggotaan yang dimilikinya [2] .
Terdapat beberapa metode pada pendekatan logika fuzzy, yaitu Metode Tsukamoto, Metode Mamdani,  dan  Metode  Sugeno.  Pada  metode  Tsukamoto,  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang berbentuk  IF-THEN  harus  dipresentasikan  dengan  suatu  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi keanggotaan  yang  monoton  [3].  Sebagai  hasilnya,  outputsil  inferensi  dari  tiap-tiap  aturan diberikan secara tegas berdasarkan α predikat. Pada metode Mamdani, baik input maupun output sistem  berupa  himpunan  fuzzy.  Sedangkan  pada  metode  Sugeno,  penalaran  yang  dilakukan hampir sama dengan penalaran Mamdani,  yang berbeda adalah pada outputnya  [4]. Output pada penalaran  Sugeno  tidak  berupa  himpunan  fuzzy,  melainkan  berupa  konstanta  atau  persamaan linear  [5].  Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  logika  fuzzy  dengan  penalaran  metode Mamdani.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  eksperimen  yaitu  merancang  sebuah  model  untuk menentukan  harga  jual  ponsel  pintar  bekas  dengan  pendekatan  logika  fuzzy.  Pada  penelitian  ini data  diperoleh  dari  wawancara  dengan  pemilik  Kayyis  Celluler.  Selain  itu  dilakukan  juga wawancara  serta  studi  literatur  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  harga  jual ponsel pintar pada Kayyis Celluler.

## 3. Hasil Pembahasan
Beberapa tahapan yang dilakukan untuk merancang model untuk menentukan harga jual ponsel pintar bekas adalah :
1.  Pembentukan variabel input dan variabel output himpunan fuzzy.
2.  Penetapan aturan (rule) untuk penetapan harga jual ponsel bekas pada Toko Kayyis Celluler.
3.  Aplikasi operator fuzzy.
4.  Komposisi aturan.
5.  Penegasan (Defuzzy).
Pada tahap ini merupakan penetapan variabel input maupun variabel output yang terdiri dari satu  atau  lebih  himpunan  fuzzy.  Variabel  output  dalam  penelitian  ini  adalah  harga  jual  ponsel pintar bekas. Sedangkan untuk penentuan variabel-variabel input dalam penelitian ini berdasarkan wawancara  dengan  pemilik  Toko  Kayyis  Celluler  dan  studi  literatur.  Beberapa  pertimbangan dalam menentukan harga jual ponsel bekas antara lain, merk ponsel, kondisi fisik, kualitas ponsel, spesifikasi ponsel, kapasitas memori, harga pasaran, kelengkapan aksesoris bawaan ponsel, lama pemakaian ponsel, dan tahun dikeluarkan ponsel. Berdasarkan hasil wawancara tersebut, peneliti mengambil  tiga  variabel  input  yang  paling  berpengaruh  terhadap  harga  jual  ponsel  bekas  yaitu kondisi fisik dan spesifikasi ponsel, harga beli pasaran, dan kelengkapan ponsel.
Terdapat  4  variabel  fuzzy  yang  akan  dimodelkan  pada  penelitian  ini,  terdiri  dari  3  variabel input dan 1 variabel output, yaitu :
 Kondisi Fisik dan Spesifikasi Ponsel
Variabel  ini  mencakup  kondisi  fisik  ponsel  bekas  seperti  goresan  pada  ponsel,  layar  ponsel, kondisi  baterai,  dan  tombol  ponsel  yang  masih  berfungsi  atau  tidak.  Selain  itu,  variabel  ini juga  mencakup  speifikasi  ponsel  tersebut,  yaitu  mempertimbangkan brand dari  ponsel tersebut, kapasitas memori, dan  kondisi  kamera. Variabel  kondisi fisik  dan spesifikasi ponsel bekas terdiri dari 3 himpunan fuzzy, yaitu : KURANG, CUKUP,  BAGUS. Untuk selanjutnya variabel ini disebut variabel kondisi.
 Harga beli
Dalam penelitian ini, variabel harga beli ponsel merupakan harga pasaran ponsel dengan merk dan  tipe  yang  sama.  Harga  pasaran  yang  dimaksud  adalah  harga  pasaran  ponsel  baru  saat menjual  kembali  ponsel  tersebut,  bukan  harga  saat  pengguna  membeli  ponselnya.  Hal  ini dikarenakan  ponsel  merupakan  alat  elektronik  yang  harganya  selalu  mengalami  penurunan seiring dengan berjalannya waktu dan berkembangnya model dan teknologi baru. Ponsel bekas yang diperjualbelikan di Kayyis Selluler merupakan ponsel standar untuk kalangan menengah ke bawah, sehingga domain pada variabel ini dibatasi hingga Rp 5.000.000. Variabel ini terdiri dari  3  himpunan  fuzzy,  yaitu  :  RENDAH,  STANDAR,  TINGGI.  Untuk  selanjutnya  variabel ini disebut variabel harga pasaran.
 Kelengkapan Ponsel
Kelengkapan ponsel juga merupakan variabel penting dalam menentukan harga jual ponsel bekas tersebut. Kelengkapan ponsel mencakup seluruh aksesoris bawaan dalam ponsel tersebut seperti charger , dus asli ponsel, kartu garansi dan lainnya. Variabel ini terdiri dari 3 himpunan fuzzy, yaitu : KURANG, CUKUP, LENGKAP. Untuk selanjutnya variabel ini disebut variabel kelengkapan.
 Harga Jual
Variabel ini merupakan variabel output yang terdiri dari 3 himpunan fuzzy, yaitu RENDAH, STANDAR, TINGGI. Domain pada variabel harga jual dibatasi hingga Rp 5.000.000. Domain dan himpunan fuzzy variabel input dan output pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Himpunan Fuzzy pada kasus Harga Jual Ponsel Bekas Fungsi Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Input Kondisi KURANG [0, 100] [0, 60] CUKUP [50, 80] BAGUS [70, 100] Harga Pasaran (dalam ribu) RENDAH [0, 5.000] [0, 2.750] STANDAR [1.500, 4.500] TINGGI [3.500, 5.500] Kelengkapan KURANG [0, 100] [0, 40] CUKUP [30, 80] LENGKAP [65, 100] Output Harga Jual (dalam ribu) RENDAH [0, 5.000] [0, 2.500] STANDAR [1.500, 4.000] TINGGI [3.000, 5.000]
a. Variabel Kondisi
Representasi  variabel  kondisi  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Untuk  himpunan  fuzzy KURANG  dan  BAGUS  menggunakan  kurva  berbentuk  bahu.  Sedangkan  untuk
himpunan  fuzzy  CUKUP  menggunakan  kurva  segitiga.  Fungsi  keanggotaan  variabel kondisi adalah sebagai berikut :
Gambar 1 Representasi variabel kondisi.
b. Variabel Harga Pasaran
Representasi  harga  pasaran  menggunakan  kurva  segitiga  untuk  ketiga  himpunan  fuzzy yaitu  RENDAH,  STANDAR,  dan  TINGGI.  Representasi  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 2. Fungsi keanggotaan variabel harga pasaran didefinisikan sebagai berikut :
0 50 60 70 80 Derajat Keanggotaan µ(a) Kondisi (%) 1
Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Dalam Menentukan Harga Jual Ponsel Pintar Bekas (Studi Kasus Pada Kayyis Cellular Depok) - Finata Rastic Andrari
Gambar 2 Representasi variabel harga pasaran.
c. Variabel Kelengkapan
Representasi variabel kelengkapan dapat dilihat pada Gambar 3. Untuk himpunan fuzzy KURANG  dan  LENGKAP  menggunakan  kurva  berbentuk  bahu.  Sedangkan  untuk himpunan  fuzzy  CUKUP  menggunakan  kurva  segitiga.  Fungsi  keanggotaan  variabel kondisi adalah sebagai berikut :
Gambar 3 Representasi variabel kelengkapan.
d. Variabel Harga Jual
0 Derajat Keanggotaan µ(b) Harga pasaran (Rp) 1 1.500 2.750 3.500 4.500
0 30 40 65 80 Derajat Keanggotaan µ(c) Kelengkapan (%) 1
Representasi  harga  pasaran  menggunakan  kurva  segitiga  untuk  ketiga  himpunan  fuzzy yaitu  RENDAH,  STANDAR,  dan  TINGGI.  Representasi  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 4. Fungsi keanggotaan variabel harga pasaran didefinisikan sebagai berikut :
Gambar 4 Representasi variabel harga jual.

## 1. Penerapan aturan penetapan harga jual ponsel bekas pada Toko Kayyis Celluler.
Pembentukan  aturan  pada  penelitian  ini  berdasarkan  studi  literatur  dan  wawancara dengan  pemilik  toko  Kayyis  Celluler  dan  studi  literatur.  Aturan  yang  digunakan menggunakan logika IF-THEN. Berikut aturan yang digunakan pada penelitian ini : [R1] jika kondisi KURANG maka harga jual RENDAH. [R2] jika harga pasaran RENDAH maka harga jual RENDAH.
[R3]  jika  kondisi  CUKUP,  harga  pasaran  STANDAR,  dan  kelengkapan  KURANG  maka harga jual RENDAH.
[R4] jika kondisi CUKUP, harga pasaran STANDAR maka harga jual STANDAR. [R5] jika kondisi CUKUP, harga pasaran TINGGI maka harga jual TINGGI.
[R6]  jika  kondisi  BAGUS,  harga  pasaran  STANDAR,  dan  kelengkapan  KURANG  maka harga jual RENDAH.
[R7] jika kondisi BAGUS, harga pasaran STANDAR maka harga jual STANDAR.
0 5.000 Derajat Keanggotaan µ(d) Harga jual(Rp) 1 1.500 2.500 3.000 4.000
[R8] jika kondisi BAGUS, harga pasaran TINGGI, dan kelengkapan KURANG maka harga jual RENDAH.
[R9]  jika  kondisi  BAGUS,  harga  pasaran  TINGGI,  dan  kelengkapan  CUKUP  maka  harga jual STANDAR.
[R10]  jika  kondisi  BAGUS,  harga  pasaran  TINGGI,  dan  kelengkapan  LENGKAP  maka harga jual TINGGI.

## 2. Komposisi aturan dan penegasan (Defuzzy).
Proses  inferensi  dalam  aplikasi  operator  fuzzy  menggunakan  fungsi  implikasi  MIN. Selanjutnya,  komposisi  semua  output  fuzzy  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  max. Kemudian,  penegasan  atau  disebut  defuzzifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Centroid.  Pada  metode  ini,  solusi  crisp  diperoleh  dengan  cara  mengambil  titik  pusat  daerah fuzzy. Secara umum dirumuskan :

## 5.2 SIMULASI FUZZY INFERENCE SYSTEM MAMDANI
Dalam penelitian ini, simulasi penetapan harga jual pnsel bekas menggunakan software Matlab dengan langkah sebagai berikut :
1. Membuat variabel input dan output dan fungsi keanggotaannya Berdasarkan  himpunan  fuzzy  yang  telah  ditentukan  pada  Tabel  5.1,  diperoleh  fungsi keanggotaan dari variabel input dan output. Variabel input diantaranya adalah kondisi, harga  pasaran,  dan  kelengkapan.  Sedangkan  variabel  output  adalah  harga  jual  ponsel bekas.  Beikut  tampilan  himpunan  fuzzy  variabel  input  dan  output  yang  berturut-turut ditampilkan pada Gambar 5, Gambar 6, Gambar 7, dan Gambar 8.
Gambar 5 Himpunan fuzzy variabel kondisi
Gambar 6 Himpunan fuzzy variabel Harga Pasaran
Gambar 7 Himpunan fuzzy variabel Kelengkapan
Gambar 8 Himpunan fuzzy variabel output : Harga Jual Ponsel Bekas
2. Membuat aturan fuzzy Pembentukan  aturan  pada  penelitian  ini  berdasarkan  studi  literatur  dan  wawancara dengan  pemilik  toko  Kayyis  Celluler  dan  studi  literatur.  Aturan  yang  digunakan menggunakan  logika  IF-THEN.  Seperti  yang  dibahas  sebelumnya,  terdapat  10  aturan dengan penghubung antar variabel input menggunakan operator AND.
3. Defuzzyfikasi Defuzzyfikasi pada penelitian ini menggunakan metode centroid. Solusi crisp diperoleh dengan  cara  mengambil  titik  pusat  pada  daerah  fuzzy.  Tampilan  defuzzyfikasi  pada software dapat dilihat pada Gambar 9. Output diperoleh dengan cara memasukkan data simulasi  pada  kolom  input.  Pada  Gambar  5.9,  contoh  input  yang  dimasukkan  adalah [90 4.5 100] yang artinya input variabel kondisi sebesar 90%, harga pasaran sebesar Rp
4.500.000  dan  kelengkapan  sebesar  100%  maka  akan  menghasilkan  output  harga  jual ponsel bekas sebesar Rp 4.240.0000.
Gambar 9 Defuzzyfikasi metode Mamdani.
Berikut  adalah  beberapa  output  perkiraraan  harga  jual  ponsel  bekas  yang dihasilkan oleh metode mamdani dengan memasukan beberapa nilai input. Pada Tabel 2 terlihat harga ponsel bekas yang dihasilkan oleh sistem mamdani pada penelitian ini cukup  sebagai  pertimbangan  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  harga  jual ponsel bekas di Kayyis Selluler Depok.
Tabel 2 Output Harga jual ponsel bekas dengan metode Mamdani No. Kondisi (%) Harga Pasaran (dalam ribu) Kelengkapan (%) Harga Jual Ponsel Bekas (dalam ribu) 1 90 4.500 100 4.240 2 80 1.500 90 0.981 3 95 3.000 90 2.670 4 50 2.500 95 1.140 5 70 3.500 95 2.680

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan penelitian mengenai Penerapan Metode Fuzzy  Mamdani  dalam  Menentukan  Harga  Jual  Ponsel  Pintar  Bekas,  maka  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  metode  fuzzy  Mamdani  dapat  diterapkan  dalam  menentukan  harga  jual ponsel  bekas  dengan  variabel  output  adalah  harga  jual  ponsel  bekas,  serta  variabel  inputnya, yaitu  kondisi  ponsel  bekas,  harga  pasaran  ponsel,  dan  kelengkapan  ponsel  bekas. Permasalahan  pada  penelitian  ini  masih  menggunakan  variabel  umum,  yaitu  kondisi  ponsel bekas,  harga  pasaran  ponsel,  dan  kelengkapan  ponsel  bekas.  Sehingga  penelitian  ini  masih dapat  dikembangkan  dengan  menambah  variabel  input  yang  lebih  kompleks,  seperti  lama pemakaian ponsel, tahun keluaran ponsel, dan lain sebagainya. Selain itu, penelitian ini hanya membahas  penerapan  metode  fuzzy  Mamdani,  untuk  penelitian  berikutnya  dapat  digunakan metode fuzzy Sugeno dan Tsukamoto untuk  membandingkan  metode  mana yang lebih akurat dalam permasalahan ini.

## Daftar Pustaka
[1]  Astuti,  D.  P.  P.,  &  Mashuri.  Penerapan  Metode  Fuzzy  Sukamoto  dan  Fuzzy  Sugeno  dalam Penentuan Harga Jua Sepeda Motor. UNNES Journal of Mathematics , 9 (2), 74–78, 2020.
[2] Minarni, & Aldyanto, F. Prediksi Jumlah Produksi Roti Menggunakan Metode Logika Fuzzy (Studi Kasus : Roti Malabar Bakery). Jurnal TEKNOIF , 4 (2), 59–65, 2016.
[3]  Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  H. Aplikasi Logika Fuzzy (2nd  ed.).  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2010.
[4]  Kusumadewi,  S. Analisis  Desain  Sistem  Fuzzy  Menggunakan  Tool  Box  Matlab (1st  ed.). Yogyakarta: Graha Ilmu, 2002.
[5]  Pusadan,  M.  Y. Pemograman  Matlab  Pada  Sistem  Pakar  Fuzzy .  Yogyakarta:  deepublish, 2014.