Abstrak —Keterbatasan waktu yang dimiliki di sekolah membuat kegiatan  belajar  tidak  hanya  berlangsung  di  dalam  ruang  kelas saja.  Orang  tua  juga  tidak  dapat  kita  libatkan  secara  maksimal dalam  kegiatan  belajar  karena  keterbatasan  waktu  dan kemampuan  materi  yang  dikuasai.  Hal  ini  menjadikan  tutor sebagai  salah  satu  profesi  yang  cukup  dibutuhkan  dan menjanjikan.  Namun,  keterbatasan  waktu  dan  lokasi  membuat tutor  kesulitan  menemukan  konsumen  yang  sesuai.  Selain  itu, kendala utama yang dihadapi konsumen adalah ketetapan harga tutor  yang  cukup  mahal.  Studi  ini  ditujukkan  untuk  mengatasi masalah tersebut dengan sebuah aplikasi berbasis Android yang dapat  membantu  konsumen  mencari  tutor.  Aplikasi  tersebut dilengkapi  dengan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat  membantu  menghitung  harga  layanan  dengan  Sistem Inferensi  Fuzzy  Tsukamoto.  Hal  ini  memungkinkan  system menghitung  harga  layanan  dengan  tepat  berdasarkan  dengan kriteria tertentu. Hasil dari penelitian ini adalah berupa aplikasi pencarian  tutor  yang  dilengkapi  dengan  Sistem  Inferensi  Fuzzy Tsukamoto yang menghitung harga layanan berdasarkan tingkat kesulitan, waktu dan jarak.
Kata Kunci —Fuzzy Inference System, Fuzzy Tsukamoto, Android.

## I. PENDAHULUAN
ADA  saat  ini  permintaan  guru  les  privat  (tutor)  sudah semakin  besar  dan  akan  terus  bertambah.  Namun, masyarakat  harus  tetap  jeli  dalam  memilih  tutor  yang  aman dengan  harga  yang  bersaing.  Banyaknya  kriteria  yang menentukan  kualitas  keamanan  tutor  membuat  harga  yang ditawarkan  sangat  bervariatif.  Maka  dari  itu,  masyarakat membutuhkan  sebuah  wadah  yang  dapat  memudahkan  dalam mendapatkan  guru  tutor  sesuai  dengan  keahlian  yang dibutuhkan serta keamanan dan harga yang bersaing.
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  saat  ini,  adanya sebuah  aplikasi  yang  merupakan  teknologi  yang  sedang berkembang  pesat  pada  saat  ini  dapat  menjadi  solusi  dari permasalahan  tersebut.  Maka  dari  itu  aplikasi E-Commerce berbasis  perangkat  bergerak  ( mobile )  yang  diberi  nama “Finding-Tutor” akan dibuat.
Aplikasi  ini  dapat  memudahkan  masyarakat  untuk mendapatkan  tutor  yang  sesuai  kebutuhan  dan  waktu  dengan harga  yang  bersaing.  Harga  yang  bersaing  dapat  digunakan developer untuk menarik masyarakat sebagai konsumen untuk menggunakan aplikasi ini. Output dari metode yang digunakan berupa  harga  yang  merepresentasikan  hasil  dari  perhitungan
sistem dengan  metode Fuzzy  Tsukamoto . Untuk  mendapatkan harga final yang akan digunakan maka data tersebut akan diolah kembali  dengan  masukan  konsumen  berupa  durasi  dan ketentuan zona-zona daerah yang sudah ditetapkan sebelumnya untuk  menjadi  harga  yang  menarik  dan  tetap  menguntungkan untuk kedua belah pihak.

## II. LITERATUR PENELITIAN

## A. E-Commerce
Bisnis  yang  berkembang  pada  saat  ini  lebih  banyak memanfaatkan  konsep e-business . E-business merupakan penggunaan  kombinasi  dari  teknologi  internet  dan  teknologi lain untuk bekerja dan mendukung proses bisnis yang ada pada suatu  perusahaan.[1]  Seiring  dengan  adanya  perkembangan teknologi  dan  penggunaan  konsep e- business  pada  saat  ini, banyak  perusahaan  yang  telah  menerapkan  konsep  dari e- commerce dalam proses bisnis yang ada pada perusahaan. E-commerce adalah  suatu  bentuk  perubahan  persaingan dalam  seluruh  proses  interaksi  bisnis  seperti  pemasaran, penjualan, pengiriman, pembayaran dan layanan pada transaksi global  yang  saling  terkait.[1].  Terdapat  4  kategori  dasar  pada aplikasi  layanan E-Commerce yaitu Business-to-Consumer (B2C), Business-to-Business (B2B), Consumer-to-Consumer (C2C)  dan Business-to-Government (B2G).[1]  Keuntungan yang  didapatkan  dari  kesuksesan  penerapan  konsep e- commerce adalah  memungkinkan berbagai proses bisnis  yang ada  pada  perusahaan  untuk  dilakukan  dimanapun,  kapanpun dan dengan siapa saja secara lebih efisien.

## B. Artificial Intelligence
Seiring banyaknya penerapan e- commerce pada perusahaan bisnis,  teknologi Artificial  Inteligence (AI)  sering  digunakan untuk  mendukung  maupun  memperbaiki  dukungan  keputusan perusahaan.  Salah  satu  tujuan  dari  teknologi  AI  adalah  untuk meduplikat  kemampuan  manusia  untuk  berfikir,  melihat, mendengar,  berjalan,  berbicara  dan  merasakan  pada  sebuah komputer yang akan dikembangkan.[1]
Aplikasi Artificial Inteligence (AI) memiliki 3 domain utama yaitu Cognitive  Science , Robotics , dan Natural  Interfaces .[1] Salah satu aplikasi AI yang diterapkan secara luas dalam bisnis adalah  pengembangan  sistem  pakar  ( Expert System).  Sistem pakar  ( Expert  System )  merupakan  sistem  informasi  berbasis
Penentuan Harga dengan Menggunakan Sistem Inferensi Fuzzy Tsukamoto Pada Rancang Bangun Aplikasi “ Finding-Tutor ”
Syah Dia Putri Mustika Sari, R.V. Hari Ginardi, dan Chastine Fatichah Departemen Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : hari@if.its.ac.id
P
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2 (2017),  2337-3520 (2301-928X Print)                                        A528
pengetahuan  yang  menggunakan  pengetahuan  tersebut  pada aplikasi dan bertindak sebagai konsultan ahli bagi end user .[1] Terdapat 4 cara yang dapat digunakan untuk merepresentasikan pengetahuan  ke  dalam  basis  pengetahuan  sistem  pakar  yaitu Case-Based  Reasoning , Frame-Based  Knowledge , Object- Based  Knowledge dan Rule-Based  Knowledge dimana pengetahuan  direpresentasikan  dalam  bentuk  aturan  dan pernyataan fakta.[1]

## C. Inference system Fuzzy
Sistem  Inferemsi Fuzzy merupakan  metode  penalaran  yang menyerupai  penalaran  manusia  yang  memungkinkan  untuk memperkirakan nilai maupun kesimpulan dari data yang tidak lengkap  atau  data  ambigu  tanpa  hanya  mengandalkan  crisp data, seperti yang terjadi pada data biner yang berisikan pilihan Iya/Tidak[1] Ilustrasi inference system Fuzzy dapat ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Ilustrasi Inference system Fuzzy
1) Variabel Fuzzy
Variabel Fuzzy merupakan  variabel  yang  akan  dibahas dalam suatu sistem Fuzzy . Pada variabel yang digunakan pada sistem Fuzzy menggunakan  konsep  variabel  linguistik.[2] Variabel  linguistik  merupakan  variabel  yang  memiliki  nilai berupa kata/kalimat.
2) Semesta Pembicaraan
Semesta  pembicaraan  adalah  keseluruhan  nilai  yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel Fuzzy . Nilai  semesta  pembicaraan  dapat  berupa  bilangan  positif maupun  negatif  yang  merupakan  atribut  numeris  dari  suatu variabel.
3) Membership function
Membership function adalah grafik yang mewakili besar dari derajat keanggotaan masing-masing variabel input yang berada dalam interval 0 dan 1. Salah satu cara untuk mendapatkan nilai keanggotaan  adalah  dengan  menggunakan  pendekatan fungsi.[3]  Beberapa  membership  function  yang  dapat digunakan antara lain :

## a) Membership function Linear Naik dan Turun
Membership  function  linear  naik  maupun  turun  memiliki parameter  a  dan  b  .  Untuk  persamaan  membership  function linear  naik  dapat  ditunjukkan  pada  persamaan  (2.1)  seperti berikut:
Gambar 2. Representasi Membership function Linear Naik dan Turun
Gambar 3. Representasi Membership function Segitiga
𝜇(𝑥; 𝑎, 𝑏) = { 0, 𝑥 < 𝑎 𝑥−𝑎 𝑏− 𝑎 , 𝑎  ≤ 𝑥  ≤ 𝑏 1, 𝑥 > 𝑏 (1)
Untuk persamaan membership function linear turun dapat ditunjukkan pada persamaan (2.2) seperti berikut:
𝜇(𝑥; 𝑎, 𝑏) = { 1, 𝑥 < 𝑎 𝑏− 𝑥 𝑏− 𝑎 , 𝑎  ≤ 𝑥  ≤ 𝑏 0, 𝑥 > 𝑏 (2)
Representasi  grafik  dari  persamaan  (1)  dan  (2)  dapat ditunjukkan pada Gambar 2 .

## b) Membership function Segitiga
Membership  function  segitiga  memiliki  parameter  a,  b,  c dengan  persamaan  membership  function  segitiga  yang ditunjukkan pada persamaan (3) seperti berikut:[4]
𝜇(𝑥; 𝑎, 𝑏, 𝑐) =
{ 0, 𝑥 < 𝑎
𝑥−𝑎 𝑏− 𝑎 , 𝑎  ≤ 𝑥  ≤ 𝑏 𝑐−𝑥 𝑐−𝑏 , 𝑏 < 𝑥  ≤ 𝑐 1, 𝑥 > 𝑐 (3)
Representasi grafik dari persamaan (2.3) dapat ditunjukkan pada Gambar 4 .
4) Himpunan Fuzzy
Himpunan Fuzzy merupakan suatu kelompok yang mewakili suatu  keadaan  tertentu  dalam  suatu  variabel Fuzzy .  Setelah membentuk  membership  function  dari  himpunan Fuzzy yang telah  ditentukan  dapat  dilakukan  proses  perhitungan  derajat keanggotaan individu tersebut dalam himpunan Fuzzy . 5) Operasi Himpunan Fuzzy Himpunan Fuzzy dapat  dioperasikan  seperti  himpunan konvesional  lainnya.  Hasil  dari  operasi  himpunan fuzzy dapat disebut  juga  sebagai  α-predikat.  Himpunan  fuzzy  memiliki  3 operator yaitu Operator AND , Operator OR dan Operator NOT
6) Fuzzyfication
Fuzzyfication (tahap pengaburan) merupakan tahap pemetaan  nilai  masukan  berupa  nilai  tegas  ( crisp  data )  yang diubah  ke  dalam  bentuk  nilai  masukan fuzzy yang  berupa derajat keanggotaan atau tingkat kebenaran.[5]
7) Inference system
Tahap  kedua  pada  metode Fuzzy yaitu  inference  system. Pada tahap ini telah dilakukan pembentukan basis pengetahuan fuzzy ( Rule )  yang  akan  digunakan  untuk  tahap  evaluasi masukan yang telah diubah menjadi derajat keanggotaan fuzzy terhadap aturan atau rule fuzzy untuk menghasilkan output dari tiap-tiap rule yang telah dibangun di dalam sistem.
8) Defuzzyfication
Defuzzyfication (tahap penegasan) merupakan tahap dimana dilakukan  transformasi  hasil  dari  penarikan  kesimpulan pada inference  system  menjadi output berupa  nilai crisp atau  nilai tegas. Terdapat 7 metode yang dapat digunakan dalam proses defuzzyfication  antara  lain  yaitu Height  Method , Centroid ( Center of Gravity ) Method , Weighted Average Method , Mean- Max , Center of Sums , Center of Largest Area , First ( or last ) of Maxima .[3] 9) Metode Tsukamoto
Pada proses sistem inferensi metode Tsukamoto juga hanya menggunakan  1  operator  yaitu  operator  AND  (MIN)  dengan cara mengambil nilai minimum pada himpunan fuzzy. Output fuzzy pada metode Tsukamoto berbentuk rentan keluaran harga dengan  fungsi  keanggotaan.  Proses  defuzzyfication  pada metode  ini  menggunakan Weighted  Average  Method atau metode rata-rata terbobot, rumus yang digunakan pada metode tersebut adalah sebagai berikut :[5]
𝑍 = ∑(𝑎_𝑝𝑖∗ 𝑧𝑖) ∑ 𝛼_𝑝𝑖 (4)
Keterangan :
𝑍 = Hasil Defuzzyfication metode rata-rata terbobot 𝑎_𝑝 𝑖 = Nilai minimum derajat keanggotaan 𝑧 𝑖 = Nilai crisp hasil inferensi rule i = Jumlah aturan fuzzy

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Memodelkan Input
Input  yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan  harga  tutor menggunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto adalah  tingkat kesulitan,  waktu  dan  jarak  antara  tutor  dengan  konsumen (murid). Input tersebut merupakan hal-hal yang mempengaruhi harga dalam penentuan harga tutor yang didapatkan dari hasil kuisioner di lapangan. Input yang telah dimodelkan pada fungsi keanggotaan  dapat  ditunjukkan  pada Gambar  4 , Gambar  5 dan Gambar 6 .

## B. Memodelkan Output
Hasil  dari  perhitungan  harga  tutor  pada  metode Fuzzy Tsukamoto berupa  harga  yang  dibangun  dalam  sebuah membership  function  pada Gambar  7. Keterangan  output berupa harga ditunjukkan pada Tabel 1 .
Tabel 1.
Kategori Harga Durasi 90 Menit
Gambar 4. Membership function Tingkat Kesulitan
Gambar 5. Membership function Waktu
Gambar 6. Membership function Jarak
Gambar 7. Membership function Harga

## C. Implementasi Biaya Operasional Pada Perhitungan Harga
Proses yang ada pada sistem  akan  mengolah data  yang ada untuk mendapatkan harga akhir tutor yang akan digunakan pada aplikasi  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Tsukamoto . Karena  luasnya  daerah  jangkauan  aplikasi  yaitu  daerah Surabaya, maka dibutuhkan pembagian daerah yang ada di kota Surabaya  menjadi  3  zona  untuk  menentukan  tambahan  biaya transportasi  yang  akan  diberikan  pada  tutor.  Nama  zona  dan ketentuan yang ditetapkan dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Daftar Zona Daerah Harga Keterangan Rp 35.000 – Rp 60.000 Murah Rp 45.000 – Rp 80.000 Sedang Rp 80.000 – Rp 100.000 Mahal Deskripsi Ketentuan Zona 1 5 km < Jarak ≤ 10 km Harga + Rp 5.000 Zona 2 10,1 m < Jarak ≤ 15 km Harga + Rp Rp 10.000 Zona 3 Jarak > 15.001 m Harga + Rp Rp 20.000
.
Gambar 8. Desain Umum Sistem

## D. Desain Umum Sistem
Desain  umum  sistem  pada  aplikasi  “Finding-Tutor”  secara keseluruhan ditunjukan pada Gambar 8 .

## IV. IMPLEMENTASI

## A. Implementasi Persiapan Masukan Sistem Fuzzy
Terdapat 3 masukan user yang akan digunakan pada sistem yaitu  tingkat  kesulitan,  waktu  dan  jarak.  Masukan  tingkat kesulitan  yang  dimasukkan user berupa  tingkat  pendidikan pada  umumnya,  sehingga  masukan  tersebut  harus  diubah menjadi  nilai  untuk  tiap-tiap  tingkatan  pendidikan.  Masukan user waktu  berupa  tanggal  dimana  transaksi  mengajar  akan dilakukan,  sehingga  harus  dilakukan  perhitungan  selisih tanggal transaksi tersebut dengan tanggal yang ada pada sistem. Masukan  jarak  berupa  jarak  diantara  alamat  tutor  dan  murid. Langkah  pertama  adalah  menggunakan Geocoder .  Kemudian sistem  akan  melakukan request terhadap Google API dengan key yang telah didaftarkan sebelumnya.

## B. Implementasi Membership Function
Membership  function  akan  diimplementasikan  untuk mendukung  proses  fuzzyfikasi.  Batas-batas  seperti  semesta pembicaraan  dan  domain  yang  telah  ditentukan  sebelumnya akan  diimplementasikan  pada  masing-masing  ketentuan  pada membership function yang akan dibangun.

## C. Implementasi Fuzzyfication dan Inference System
Proses  fuzzyfication  dilakukan  pada  tiap-tiap  aturan  ( rule ) yang  telah  dibangun  pada  sistem.  Pada  proses  fuzzyfication dalam  perhitungan  harga  terdapat  27  aturan  ( rule )  yang dibangun  ke dalam  sistem. Jumlah aturan tersebut didapatkan dari  hasil  perhitungan  Jumlah_Domain Jumlah_Variabel .  Pada proses ini akan diterapkan fungsi matematika MIN .
(a)
(b)
Gambar 12 Tampilan (a) Estimasi Harga (b) Harga Akhir

## D. Implementasi Defuzzyfication
Proses defuzzyfication akan  dilakukan  pada  fungsi defuzzyfication() .  Pada  fungsi  ini  akan  dilakukan penjumlahan hasil dari perhitungan fungsi hitungX() berupa nilai minimum dari derajat keanggotaan yang dikalikan dengan nilai crisp hasil  perhitungan  fungsi hitungY() .  Kemudian hasil penjumlahan dari perhitungan tersebut akan dibagi dengan jumlah  nilai  dari  nilai  minimum  derajat  keanggotaan  pada fungsi hitungX() .

## E. Implementasi Perhitungan Harga Akhir
Hasil dari defuzzyfikasi untuk mendapatkan harga awalakan dihitung berdasarkan dengan durasi user . Setelah itu jarak dari transaksi  tersebut  akan  dicocokkan  pada  3  zona  daerah  untuk mengetahui tambahan biaya transportasi yang akan ditambahkan  pada  harga  awal.  Harga  akhir  merupakan  harga awal hasil defuzzyfikasi yang telah disesuaikan dengan durasi dan ditambah dengan biaya transportasi berdasarkan letak jarak pada 3 zona yang telah ditentukan sebelumnya.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil studi yang telah dilakukan, dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
a. Inference system Fuzzy Tsukamoto berhasil diimplementasi  pada  proses  perhitungan  estimasi  harga dan  perhitungan  harga    akhir  untuk  aplikasi  “ Finding- Tutor ” dengan akurasi masing-masing sebesar 88,9% dan 92,6%.
b. Inference  system Fuzzy (FIS) Tsukamoto dapat menentukan  jumlah  harga  sesuai  dengan  kriteria  yang telah ditentukan yaitu tingkat kesulitan, waktu dan jarak.
c. Inference  system Fuzzy (FIS) Tsukamoto dapat menentukan jumlah harga dengan mempertimbangkan fee transportasi dan keadaan waktu diantara 2 pengguna.
d. Inference  system Fuzzy (FIS) Tsukamoto dapat menentukan  jumlah  harga  sesuai  dengan  keadaan  pasar saat ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  O’Brien  and  G.  Marakas, Management  Information  Systems ,  10 edition. New York: McGraw-Hill Education, 2010.
[2] T. J. Ross, Fuzzy Logic with Engineering Applications, Third Edition , 3 edition. Chichester, U.K: Wiley, 2010.
[3] Fanoeel  Thamrin,  “STUDI  INFERENSI  FUZZY  TSUKAMOTO UNTUK  PENENTUAN  FAKTOR  PEMBEBANAN  TRAFO  PLN,”
UNIVERSITAS DIPONEGORO, SEMARANG, 2012.
[4] Diana  Purwitasari,  “Fuzzy  Inference  System  (FIS),”  Surabaya,  Sep-
2016.
[5] I.  Wahyuni,  W.  F.  Mahmudy,  and  A.  Iriany,  “Rainfall  prediction  in Tengger region Indonesia using Tsukamoto fuzzy inference system,” in 2016  1st  International  Conference  on  Information  Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE) , 2016, pp. 130–135.
[6] “Java,” Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas . 28-Jun-2016.
[7] “NetBeans IDE - Overview.” [Online]. Available: https://netbeans.org/features/. [Accessed: 08-May-2017].
[8] “Mengenal  Android  Studio  |  Android  Studio.”  [Online].  Available: https://developer.android.com/studio/intro/index.html.  [Accessed:  08- May-2017].