OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 2, N O . 1, PP .049-055, N OV 2019 ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: HTTPS :// DOI . ORG /10.20895/ INISTA . V 2 I 1
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications

## LOGIKA FUZZY SUGENO UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM PENJADWALAN DAN PENGINGAT SERVICE SEPEDA MOTOR
Ariesta Dwi Saputri #1 , Rima Dias Ramadhani #2 , Rifki Adhitama #3
# Institut Telknologi Telkom Purwokerto Jl. D.I Panjaitan No. 128 Purwokerto 53147
1 titatha9@gmail.com , 2 rima@ittelkom-pwt.ac.id , 3 rifki@ittelkom-pwt.ac.id
Accepted on 08-08-2019

## Abstract
Data pengguna sepeda motor tahun 2016 berdasarkan Badan Pusat Statistik terdapat 105.150.082 pengguna di Indonesia. Angka  ini  adalah  angka  yang  terbanyak  dari  semua  total  kendaraan.  Menurut katadata.co.id,  terdapat  98.000  kali kecelakan  yang  terjadi  pada  tahun  2017.  Hal  ini  didominasi  oleh  kendaraan  khususnya  sepeda  motor.  Kecelakan  yang ditimbulkan  disebabkan  oleh  kelalaian  pengguna  sepeda  motor  dalam  merawat  motornya  tersebut.Upaya  dalam mengantisipasi  terjadinya  kecelakaan  salah  satunya  adalah  melakukan  pengecekan  kendaraan  bermotor  secara  rutin. Menurut  buku  panduan  sepeda  motor,  bahwa  setiap  kali  motor  yang  digunakan  wajib  untuk  melakukan  pengecekan minimal 3 bulan sekali agar motor tetap pada performa utamanya. Metode yang digunakan untuk pengambilan keputusan dalam  penjadwalan  dan  pengingat  menggunakan  metode  fuzzy  sugeno.  Fuzzy  merupakan  suatu  cara  untuk  memetakan suatu  ruang  input  ke  dalam  suatu  ruang  output.  Solusi  yang  ditawarkan  pada  penelitian  ini  akan  aplikasi  mobile  yang dikhususkan untuk pengguna sepeda motor dalam melakukan perawatan rutin sebagai penjadwalan dan pengingat. Hasil yang  didapatkan  Berdasarkan  pengujian  manual  dan  pengujian  melalui  system  yakni  16  siap  service  dan 14  tidak  siap service.  Presentase  keakuratan  system  dengan  perhitungan  manual  100%  sama  dengan  perhitngan  system.  Prensentasi pengaruh  terhadap  perawatan  motor  adalah  88.27%  setuju  terhadap  pembuatan  aplikasi  ini  untuk  perawatan  motor terhadap kecelakaan motor.
Keywords: Application, Fuzzy Sugeno, Mobile, Motor Life

## I. I NTRODUCTION
D ata  pengguna  sepeda  motor  tahun  2016  berdasarkan  Badan  Pusat  Statistik  terdapat  105.150.082 pengguna  di  Indonesia  [1].  Angka  ini  adalah  angka  yang  terbanyak  dari  semua  total kendaraan.Menurut katadata.co.id  [2],  terdapat  98.000  kali  kecelakan  yang  terjadi  pada  tahun  2017.  Hal  ini  didominasi  oleh kendaraan khususnya sepeda motor. Kecelakan yang ditimbulkan disebabkan oleh kelalaian pengguna sepeda motor  dalam  merawat  motornya  tersebut.  Salah  satunya  adalah  ban  botak  yang  menyebabkan  terjadinya kecelakaan. Upaya dalam mengantisipasi terjadinya kecelakaan salah satunya adalah melakukan pengecekan kendaraan  bermotor  secara  rutin.  Menurut  buku  panduan  sepeda  motor,  bahwa  setiap  kali motor  yang digunakan  wajib  untuk  melakukan  pengecekan  minimal  3  bulan  sekali  agar  motor  tetap  pada  performa utamanya.
A RIESTA D WI S APUTRI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 01-07 Logika Fuzzy Sugeno untuk Pengambilan Keputusan Dalam Penjadwalan dan Pengingat Service Sepeda Motor
50
Pada  bidang  ilmu  informatika  terdapat  metode  atau  algoritma  yang  berfungsi  untuk  pengambilan keputusan.  Metode  yang  digunakan  untuk pengambilan  keputusan  dalam  penjadwalan  dan  pengingat menggunakan metode fuzzy. Fuzzy merupakan suatu cara untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang  output  [3].  Terdapat  3  macam  metode  fuzzy  yaitu  tsukamoto,  mamdani,  dan  sugeno.  Ketiga  metode tersebut  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing.  Pada  Fuzzy  tsukamoto,  setiap  aturan direpresentasikan  menggunakan  himpunan-himpunan  fuzzy,  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton  [4]. Metode defuzzifikasi yang digunakan dalam metode Tsukamoto adalah metode defuzzifikasi rata-rata terpusat (Center Average Defuzzyfier). Pada Fuzzy Mamdani, Saat melakukan evaluasi aturan dalam mesin inferensi, metode  Mamdani  menggunakan  fungsi  MIN  dankomposisiantar-rule  menggunakan  fungsi  MAX  untuk menghasilkan  himpunan  fuzzy  baru  [5].  Sedangkan  penalaran  dengan  Metode  Sugeno  hampir  sama  dengan penalaran  Mamdani,  hanya  saja  output  (konsekuen)  system  tidak  berupa himpunan  fuzzy  melainkan  berupa konstanta  atau  persamaan  linier.  Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Takagi-Sugeno  Kang pada  tahun  1985. Sistem fuzzy Sugeno memperbaiki kelemahan yang dimiliki oleh sistem fuzzy murni untuk menambah suatu perhitungan matematika sederhana sebagai bagian THEN. Pada perubahan ini, system fuzzy memiliki suatu nilai rata-rata tertimbang (Weighted Average Values) di dalam bagian aturan fuzzy IF-THEN. Sistem fuzzy Sugeno juga memiliki kelemahan terutama pada bagian THEN, yaitu dengan adanya perhitungan matematika sehingga  tidak  dapat  menyediakan  kerangka  alami  untuk  representasikan  pengetahuan  manusia  dengan sebenarnya.
Solusi  yang  ditawarkan  pada  penelitian  ini  akan  diusukan  aplikasi  mobile  yang  dikhususkan  untuk pengguna  sepeda  motor  dalam  melakaukan  perawatan  rutin  sebagai  penjadwalan  dan pengingat. (penerapan sugeno  dalam  mengambil  keputusan.  Diceritakan  secara  general  penggunaan  fuzzy  di  aplikasi  pengambil keputusan).Diharapkan  dengan  adanya  aplikasi ini untuk mempermudah pengguna  sebagai  pengingat  dalam perawatan motor agar terhindar dari kecelakaan tersebut.

## II. L ITERATURE R EVIEW
Dalam  penelitian  ini  telah  melakukan  penelusuran  terhadap  penelitian  sebelumnya  yang  sekiranya berkaitan  atau  serupa  dengan  pengimplemetasian  sebuah  logika Fuzzy Sugeno  pada  aplikasi  pendukung keputusan. Beberapa penelitian tersebut antara lain:
1. Muhammad  Rofiq  (2013) Perancangan  Manajemen Bandwidth Internet  Menggunakan  Metode Fuzzy Sugeno [8] cepat  dan  ada  yang  lambat  bahkan  tidak  dapat  akses  sama  sekali.  Dalam  perancangan manajemen bandwidth ini dikembangkan dengan menggunakan metode fuzzy sugeno. Tujuan yang dicapai adalah  untuk  mengoptimal  pemakaian  akses  internet.  Input  sistem  berupa  akses  internet  saat  itu  (real time).
2. Dina  Hervita  (2017)  Sistem  Monitoring  Level  Air  Radiator  Kendaraan  Dengan  Metode Fuzzy[9].  Pada penelitian  ini  data  dari  sensor  ultra  sonic  akan  dikirim  ke  mikrokontroller dengan logika fuzzy.  Pemeilik kendaraan  dapat  mendapatkan  informasi  melalui  modul  wifi  Wemos  ESP8266  sehingga  keadaan  bagian dalam pada kendaraan dapat dimonitoring dan diatasi dengan cepat, mudah, dan efisien.
3. Rani Mita Sari (2016) Klasifikasi Kesehatan Bank Menggunakan Sistem Fuzzy Sugeno Order Nol Yang Diimplementasikan Dengan Graphical User Interface (GUI) [10]. Penelitian ini bertujuan membentuk dan mengetahui  keakuratan  sistem fuzzy Sugeno  order  nol  dalam  penilaian  tingkat  kesehatan  bank  di Indonesia.  Proses  pertama  adalah  menentukan  hasil  penilaian  tingkat  kesehatan  bank  dengan menggunakan  metode  RGEC.  Proses inferensi  fuzzy dengan  metode fuzzy Sugeno  orde  nol  dan  metode weight average pada proses defuzzifikasi. Sistem fuzzy. Yang telah terbentuk diimplementasikan kedalam GUI  (Graphical  User  Interface).  Tingkat  akurasi  yang  didapatkan  menggunakan  metode fuzzy Sugeno pada  data  latih  tahun  2011,  2012,  2013  secara  berturut  adalah  95.4%,  97.7%,  dan  95.4%.  sedangkan keakuraan pada data testing pada tahun yang sama adalah 100%. Hasil akurasi menunjukan bahwa sistem fuzzy sugeno baik digunakan sebagai penilaian kesehatan bank.
A RIESTA D WI S APUTRI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 01-07 Logika Fuzzy Sugeno untuk Pengambilan Keputusan Dalam Penjadwalan dan Pengingat Service Sepeda Motor
51
4. Ari  Andini  (2018)  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  mekanik  sepeda  motor  Yamaha  Alfacorfii dengan  metode  multi  objective  optimaztion  on  the  basis  of  ratio  analysis  (MOORA) [11].  Penelitian  ini dapat  ddapat  dianalaisa  bahwa  untuk  mementukan  pemilihan  mekanik  terbaik  bukan  hnya  dari  kriteria keahlian, tetapi diperlukan keriteria yang lain seperti Pendidikan disiplin dan masa kerja. Kedua Pemilihan mekanik  terbaik  ini  menggunakan  MOORA  yang  menghitung  bobot  nilai  dari  seriap  kriteria  dan alternative yang ada dan yang erakhir penentuan mekananik yang terbaik ditentukan dari hasil perankingan yang terbaik dan dipertimbangkan oleh pengambil keputusan.

## III. R ESEARCH M ETHOD

## A. Penentuan Jawaban Metode Fuzzy
Dalam  melakukan implementasi logikia  fuzzy,  menentukan  kriteria  yang  akan diolah.  Setelah melakukan studi  pustaka,  terbangun  3  variabel  penentu  dan  1  variabel  yang  akan  menjadi  keluarannya.  Tiga  variable penentu  diatanranya  jumlah  hari  (setelah  service  telah  dilakukan  atau  motor  baru  keluar),  Kilometer  tempuh (kilometer saat ini dikurangi setelah service terakhir), dan jenis motor. Keluaran atau output dari fuzzy sendiri berupa variable siap service.
T ABEL I V ARIABEL I NPUT DAN O UTPUT
Variabel Input Variabel Output
Jumlah Hari, Kilometer Tempuh, Jenis Motor
Siap Service

## B. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi  merupakan  proses  konversi  nilai-nilai  kebenaran  yang  bersifat  pasti  (crisp  input),  yang digunakan  sebagai  inputan,  menjadi  bentuk fuzzyinput,  yang  berupa  nilai  linguistik  yang  semantiknya ditentukan berdasarkan fungsi keanggotaan.
Gambar 1. Grafik fungsi keanggotaan Jumlah Hari
a. Representasi fuzzy jumlah hari sedikit
b. Representasi fuzzy jumlah hari sedang
A RIESTA D WI S APUTRI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 01-07 Logika Fuzzy Sugeno untuk Pengambilan Keputusan Dalam Penjadwalan dan Pengingat Service Sepeda Motor
c. Representasi fuzzy jumlah hari tinggi

## C. Pembentukan Aturan Dasar
Setelah  mendapatkan  variabel  yang  akan  digunakan,  terbentuklah aturan-aturan  yang  menjadipenentu keluaran dari fuzifikasi.
T ABEL II R ULES
No Rules 1 If Jumlah Hari Sedikit AND Kilometer Tempuh Sedikit AND Jenis Motor Rendah THEN Tidak Siap 2 If Jumlah Hari Sedikit AND Kilometer Tempuh Sedikit AND Jenis Motor Sedang THEN Tidak Siap 3 If Jumlah Hari Sedikit AND Kilometer Tempuh Sedikit AND Jenis Motor Tinggi THEN Tidak Siap … … 27 If Jumlah Hari Sedang AND Kilometer Tempuh Sedikit AND Jenis Motor TinggiTHEN Tidak Siap

## D. Komposisi Aturan
Tahap ini setelah dibentuk aturan dasar, maka akan dilakukan komposisi aturan untuk mendapatkan bobot dari aturan dasar menggunakan fungsi implikasi MIN. Rumus komposisi aturan:

## (1)

## E. Defuzzifikasi
SetelahSetelah dilakukan komposisi aturan, maka dilakukan defuzzifikasi dengan menggunakan weighted average.  Defuzzifikasi  di  dalam  aplikasi  Motor  Life  ini  digunakan  untuk  mencari  bobot  terakhir  dari  setiap kriteria tersebut. Untu mencari bobot terakhir digunakan rumus defuzifikasi dibawah ini.
(2)

## F. Output
Dapat dianalisis bahwa hasil dari weighted average adalah bobot terakhir yang digunakan untuk dijadikan penentu  kesiapan  motor.  Dalam  implementasi  ini  dilakukan  pengecekan  terhadap  nilai  defuzzifikasinya.
A RIESTA D WI S APUTRI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 01-07 Logika Fuzzy Sugeno untuk Pengambilan Keputusan Dalam Penjadwalan dan Pengingat Service Sepeda Motor
53
Pengecekan dilakukan  dengan  mengabil  nilai  tengah  kesiapan  service  antara  0  dan  100  yakni  50  sehingga didapatkan bahwa jika nilai defuzzifikasi lebih dari 50 maka akan mengeluarkan hasil motor siap diservice. Sedangkan  sebaliknya  untuk  tidak  siap  service  atau  motor masih  dalam  kondisi  sehat  apabila  nilai defuzzifikasi kurang dari 50.

## IV. R ESULTS A ND D ISCUSSION

## A. Blackbox Testing
Berdasarkan  rencana  pengujian  yang  telah  disusun,  maka  dapat  dilakukan  pengujian  setiap  perangkat smartphone Android.HP Oppo F7.
Berikut hasil pengujian black box pada perangkat Oppo F7yang dapat dilihat pada Tabel 3.
T ABEL III H ASIL P ENGUJIAN B LACK B OX P ADA P ERANGKAT O PPO F7 No Detail Pengujian Hasil Pengujian 1 Menampilkan Halaman Utama Berhasil 2 Masuk Kedalam Input Data Berhasil 3 Dapat Menerima Notifikasi Berhasil 4 Dapat Menjalankan Metode Fuzzy Berhasil 5 Dapat Mengesave Data User Berhasil

## B. Hasil Pengujian Metode Fuzzy
Perhitungan akurasi dilakukan dengan cara menguji sistem dengan melakukan sample percobaan dengan memasukan  30  data  pengujian  dari  masing-masing  jenis  motor,  Hasil  dari  pengujian  terdapat  pada  Tabel 4dengan menggunakan metode perhitungan manual.
TABEL IV H ASIL P ENGUJIAN P ERHITUNGAN M ANUAL Percobaan ke- Kilometer Awal Kilometer Akhir Tanggal Terakhir service Tanggal Service Jenis Motor Hasil 1 2,400 5,000 1-Mar-19 2-Apr-19 Bebek Siap Service 2 1,500 2,500 2-Mar-19 2-Apr-19 Bebek Tidak Siap Service 3 200 1,200 3-Mar-19 2-Apr-19 Bebek Tidak Siap Service 4 450 1,500 4-Mar-19 2-Apr-19 Bebek Tidak Siap Service … … … … … … … … … … … … … … 30 123,211 125,675 30-Mar-19 4-Apr-19 Sport Siap Service
Komposisi  aturan  dilakukan  sampai  dengan  27  aturan  dan  didapatkan  hasil.  Setelah  dilakukan komposisi  aturan,  selanjutnya  proses  defuzzifikasi  dengan  menghitung weighted  average untuk mengetahui bobot yang akan dikeluarkan .
A RIESTA D WI S APUTRI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 01-07 Logika Fuzzy Sugeno untuk Pengambilan Keputusan Dalam Penjadwalan dan Pengingat Service Sepeda Motor

## C. Pengujian Sistem Dengan Metode Kuesioner
Hasil rata-rata kuesioner Aplikasi Motor Life yaitu 87,85% setuju terhadap pengaruh dari aplikasi Motor Life. Berikut hasil dan evaluasi kuesioner dari   pengguna aplikasi Motor life ini.Untuk mengecek validitas kuisioner yang telah diisi, menggunakan SPSS untuk menghitung Validitas yang ada.

## Gambar 2. Hasil Pengujian Kuesioner
Dapat dianalisis bahwa validitas dari setiap kuisioner telah tervalidasi dengan baik.

## V. C ONCLUSION
Berdasarkan  pengujian  manual  dan  pengujian  melalui  system  yakni  16  siap  service  dan  14  tidak  siap service.  Presentase  keakuratan  system  dengan  perhitungan  manual  100%  sama  dengan  perhitngan  system. Prensentasi pengaruh terhadap perawatan motor adalah 88.27% setuju terhadap pembuatan aplikasi ini untuk perawatan motor terhadap kecelakaan motor.

## A CKNOWLEDGMENT
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pembimbing  yang  telah  menuntun  dan  membimbing penelitian ini hingga selesai.
A RIESTA D WI S APUTRI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 01-07 Logika Fuzzy Sugeno untuk Pengambilan Keputusan Dalam Penjadwalan dan Pengingat Service Sepeda Motor
55
R EFERENCES
[1] B. P. Statistik, “Produksi Kendaraan Bermotor,” Jakarta, 2016.
[2] Katadata, “Sepanjang 2017 Terjadi 98 Ribu Kali Kecelakaan Lalu Lintas,” Badan Pus. Stat., p. 1, 2018.
[3] L. C. de Barros, Laéci Bassanezi, R. C. Bassanezi, and W. A. Lodwick, A First Course in Fuzzy Logic, Fuzzy Dynamical Systems, and Biomathematics, vol. 347, no. 0. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2017.
[4] K. Honjo, S. E. Mauthner, Y. Wang, J. H. P. Skene, and W. D. Tracey, “Nociceptor -Enriched Genes Required for Normal Thermal Nociception ,” Cell Rep., vol. 16, no. 2, pp. 295– 303, Jul. 2016.
[5] M. Irfan, L. P. Ayuningtias, and J. Jumadi, “Analisa Perbandingan Logic Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno, Dan Mamdani (Studi Kasus :  Prediksi  Jumlah  Pendaftar  Mahasiswa  Baru  Fakultas  Sains  Dan  Teknolo gi  Uin  Sunan  Gunung  Djati  Bandung),”  Tek. Inform., vol. 10, no. 1, 2018.
[6] F.  Ardhy and D. Marisa Efendi, “PERBANDINGAN METODE FUZZY  INFERENSI TSUKAMOTO DAN SUGENO  UNTUK MEMPREDIKSI PEMESANAN ROTI JORDAN,” TEKNO KOMPAK, vol. 12, no. 2, pp. 45– 50, 2018.
[7] A.  Triyanto,  “Studi  Perbandingan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dan  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Seleksi  Pegawai  Teladan,”  pp.  1– 8, 2014.
[8] M. Rofiq, “Perancangan Manajemen Bandwidth Internet,” J. Ilm. Teknol. dan Inf. ASIA, vol. 7, no. 1, pp. 1– 15, 2013.
[9] D. Hervi ta, A. Taqwa, and M. M. Rose, “Sistem Monitoring Level Air Radiator Kendaraan Dengan Metode Fuzzy,” J. Elektro dan Telekomun. Terap., vol. 4, no. 1, p. 485, 2017.
[10] R. Mita Sari and A. Maman Abadi, “Sugeno Order Nol Yang Diimplementasikan Dengan Graphical User Interface (Gui ),” no. 10, pp. 1 – 9, 2016.
[11] A.  Andini,  G.  A.  Lestari,  I.  Mawaddah,  A.  S.  Ahmar,  and  Khasanah,  “Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Ban Sepeda Motor Honda Dengan Metode Multi Objective Optimization on The Basic of Ratio Analysis (MOORA ),” J. Ris. Komput., vol. 5, no. 1, pp. 29 – 35, 2018.
[12] S. Kusumadewi, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), I. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
[13] Android Open Source Project, “Android Overview | Open Handset Alliance.” 2013.
[14] Astra  Honda  Cengkareng,  “Mengapa  Anda  Harus  Mengganti  Oli  Motor  Anda  secara  Rutin?,”  2015.  [Online].  Available: https://www.hondacengkareng.com/mengapa-anda-harus-mengganti-oli-motor-anda-secara-rutin/. [Diakses: 10-Feb-2019].