Pendekatan Fuzzy Logic dalam Perhitungan Harga Rental Truck Crane Avip Kurniawan 1* , Bei Harira Irawan 2 , Deddy Prihadi 3
1* Program Studi Tehnik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Krisnadwipayana, Kota Jakarta, Daerah Khusus Ibukota Jakarta,  Indonesia.
2,3 Fakultas Bisnis & Ekonomi, Departement Bisnis Digital Fakultasi Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pancasakti Tegal, Kota Tegal,  Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 8 November 2023 Received in revised form 10 December 2023 Accepted 13 December
2023
Available online December 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i4.1759

## Keywords:
Fuzzy Mamdani; Business Forecasting Process; Fuzzy Logic; Artificial Intelligence; Intelligent Decision Support.

## Kata Kunci:
Fuzzy Mamdani; Business Forecasting Process; Fuzzy Logic; Artificial Intelligence; Intelligent Decision Support.

## a b s t r a c t
Calculating  rental  prices  in  the  crane  rental  industry  is  essential  in  achieving competitiveness  and  optimal  profits  amidst  increasingly  tight  business  competition. Applying fuzzy logic, especially the Fuzzy Mamdani method, in calculating truck crane rental  prices by  Standard Operational  Decision  Procedures  (SPOK)  can  significantly contribute  to  overcoming  penetration  and  subjectivity  that  may  be  associated  with factors that influence truck crane rental prices. The advantage of fuzzy logic, especially the Fuzzy Mamdani method, and its contribution to the crane rental industry lies in its ability to handle ambiguity in data and decision problems. The Fuzzy Mamdani method was chosen because of its high flexibility and ability to handle data tolerance values well. This research shows that applying fuzzy logic can help carry out optimal calculations to determine crane rental prices. Using input variables such as a distance of 40 km and a weight capacity of 25 tons, the calculation results show that the rental price is in the medium category. This reflects the synchronization of calculation results in determining crane rental prices, which can be adjusted to certain conditions and variables.

## a b s t r a k
Perhitungan harga sewa dalam industri rental crane merupakan elemen krusial untuk mencapai daya saing dan keuntungan optimal di tengah persaingan bisnis yang semakin ketat.  Penerapan  logika  fuzzy,  terutama  metode  Fuzzy  Mamdani,  dalam  perhitungan harga  sewa  truck  crane  sesuai  dengan  Standar  Prosedur  Operasional  Keputusan (SPOK), dapat memberikan kontribusi signifikan dalam mengatasi ketidakpastian dan subjektivitas yang mungkin terkait dengan faktor-faktor yang memengaruhi harga sewa truck  crane.  Keunggulan  logika  fuzzy,  khususnya  metode  Fuzzy  Mamdani,  dan kontribusinya  terhadap  industri  rental  crane  terletak  pada  kemampuannya  untuk menangani ketidakpastian dan ambiguitas dalam data serta masalah keputusan. Metode Fuzzy  Mamdani  dipilih  karena  kefleksibelannya  yang  tinggi  dan  kemampuannya menangani  nilai  toleransi  data  dengan  baik.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa penerapan logika fuzzy dapat membantu dalam melakukan perhitungan yang optimal untuk menetapkan harga sewa crane. Dengan menggunakan variabel input seperti jarak sejauh 40 km dan kapasitas berat sebesar 25 ton, hasil perhitungan menunjukkan bahwa harga  sewa  berada  pada  kategori  sedang.  Hal  ini  mencerminkan  fleksibilitas  hasil perhitungan  dalam  menetapkan  harga  sewa  crane,  yang  dapat  disesuaikan  dengan kondisi dan variabel tertentu.
* Corresponding Author. Email: avip.kurniawan@unkris.ac.id 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Relevansi  penerapan  logika fuzzy dalam  industri rental crane menjadi sangat signifikan karena adanya ketidakpastian yang melekat dalam faktor-faktor yang memengaruhi  harga  sewa.  Selain  itu,  keputusan penentuan harga sewa seringkali harus mempertimbangkan pengetahuan subyektif dari para ahli di lapangan. Logika fuzzy memungkinkan untuk memodelkan  variabel-variabel  ini  secara  lebih  tepat dan  dapat  mengintegrasikan  pengetahuan  subyektif dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Dalam konteks  Standar  Prosedur  Operasional  Keputusan (SPOK), penerapan logika fuzzy juga memungkinkan untuk  mencapai  konsistensi  dalam  pengambilan keputusan, yang sangat penting dalam upaya menjaga kualitas  layanan  dan  kepercayaan  pelanggan.  Oleh karena  itu,  penerapan  logika fuzzy dalam  industri rental  crane  adalah  langkah  yang  relevan  dan bermanfaat  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas operasional serta memberikan solusi yang lebih adaptif dalam menghadapi ketidakpastian dan kompleksitas dalam penetapan harga sewa.
Jasa  penyewaan  saat  ini  memiliki  nilai  usaha  yang sangat  menghasilkan  banyak  keutungan  financial. Jasa  penyewaan  memiliki  permasalahan  yaitu  saat adanya penentuan harga yang dinilai mahal dan dinilai terlalu  murah  dalam  nilai  pembayaran,  hal  ini  bisa menyebabkan  batalnya  pelanggan  untuk  menyewa atau melakukan transaksi dengan pihak penyewa [1]. Beberapa upaya perlu di lakukan untuk memiliki daya saing  agar  dalam  usahanya  terus  berkembang  pada kegiatan bisnis ini, usaha jasa penyewaan pada rental truck  crane pada  pihak  manajemen  harus  terdepan dalam kegiatan aktifitas manajemen operasionalnya. Adanya kegiataan  dengan melakukan efektifitas ini adalah  upaya  untuk  menentukan  harga  sewa rental truck crane , maka pihak manaejemen rental truck crane perlu  untuk  membuat  suatu  sistem  penentu  harga sewa.  Untuk  mempermudah  dalam  pengambilan keputusan untuk menentukan harga sewa [2].
Hal  ini  menyebabkan  beberapa  kasus  yang  dapat terjadi  jika  tidak  sesuai,  salah  satunya  kasus  yang terjadi  adanya  kerugian  yang  dialami  pada  pihak rental karena tidak bisa menyesuaikan dengan harga perjanjian  sewa  yang  digunakan  dalam  menetapkan harga  yang  tidak  mendapat  perolehan i keuntungan.
Beberapa  hal  dari  kejadian  ini,  dapat  dinilai  sangat penting bagi penyewa untuk dapat menentukan harga dalam  perjanjian  sewa  dapat  optimal,  agar  dapat membuat keuntungan maksimal yang di peroleh  [3]. Keuntungan  menjadi  tujuan  utama  bagi  rental  truck crane  tanpa  mengabaikan  aspek-aspek  lain  dalam usahanya [4].
Menurut beberepa penelitian sebelumnya, keuntungan telah dioptimalkan. Dengan menerapakan  suatu  metode  yang  dapat  di  terapkan pada penelitian ini yaitu dengan upaya menerapakan formulasi  dalam  menghitung  dengan  metode Fuzzy Mamdani , beberapa penelitian menerapkan perhitungan  dengan  metode Fuzzy  Mamdani dengan merujuk  dalam  memiliki  akurasi  sangat  baik [5]. i Fuzzy i Mamdani menjadi  salah  satu  model  dalam penerapan  metode  logika fuzzy yang  dinilai fleksibelitasnya  sangat  baik  dan  juga  menerapakan nilai i toleransi  dari  perolehan  data  yang  didapatkan atau  dapat  dijelaskan  disebut  dengan  istiah data i sekunder [6].
Adapun  penjelasan  dari  langkah  kerja  dengan menerapakan metode mamdani, yang pertama dapat dilakukan dengan menentukan fuzzyfication , selanjutnya menentukan sistem iferensi dan medapat suatu  value    pada  hasil  akhir  berupa  nilai output sehingga  menghasilkan  keputusan  untuk  menetukan suatu bentuk peramalan  [7]. Penerapan Logika fuzzy ini  dapat  ditanamkan  melalui  alur  kerja  system  yang bekerja  dengan  sangat  baik,    sehingg  akan  medapat hasil  yang  lebih  kompetitif  dipasaran  tanpa mengurangi keuntungan atau profit yang didapat [8]. Penerapan Logika fuzzy memliki tujuan dengan upaya dapat  memetakan  adanya  suatu  permasalahan  yang dimulai  dari input dan  menuju  hasil  akhir  ke output . Dalam  proses  peramalan  dari  penetuan  harga  ini dengan  pendekatan  metode Fuzzy Mamdani  yang dapat  dikenal  sebagai  metode i max-min  [9].  Kedua metode ini, ANN dan RSM, berkontribusi terhadap keseluruhan  penelitian  dengan  meningkatkan kemampuan penelitian dalam memodelkan, memprediksi, dan mengoptimalkan harga sewa dalam industri rental crane. Dengan demikian, penelitian ini dapat memberikan pandangan yang lebih mendalam tentang  cara  meningkatkan  efisiensi  operasional, mengurangi  risiko  kesalahan  penetapan  harga,  dan meningkatkan kepuasan pelanggan dalam industri ini.
Penelitian  ini  menerapkan  penyesuaian  harga  sewa pada truck crane dengan dengan pendekatan metode Fuzzy  Mamdani ,  penerapan  ini  di  gunakan  karena perlunya beberapa variabel input yang digunakan pada value nilai selanjutnya akan di proses masukan dalam melakukan merumuskan untuk menghitung variabel pada hasil akhir output yang dilakukan proses hitung yang  akan  mendaptkan  hasil  hitung  mengunakan perhitunganya input sehingga  mendapat  harga  sewa yang  kompetitif  dengan  harapan  mendapatkan keuntungan yang optimum. Peramalan yang di proses mengunakan  pendekatan  metode Fuzzy Mamdani Model (FMM), Artificial Neural Network (ANN) serta dengan  model Response  Surface  Methodology (RSM), dapat  menunjukkan  bahwa  RSM  memberikan prediksi model yang baik, sedangkan Artificial Neural Network (ANN), menggunakan algoritma backpropagation dan  model fuzzy Mamdani memberikan prediksi model yang lebih efektif [10].
Selama beberapa tahun terakhir, penggunaan teknik logika fuzzy untuk  penelitian  berkembang  pesat. Dalam penelitian ini, ada tiga metode inferensi fuzzy yang  berbeda  :  system  metode  inferensi fuzzy Mamdani,  model  pendekatan  inferensi fuzzy Larsen dan model pendekatan inferensi fuzzy i Tsukamoto telah diusulkan  untuk  variabel  multi- input .  Untuk memperoleh  derajat  kepuasan,  fungsi  keanggotaan segitiga  digunakan.  Hasil  percobaan  menunjukkan metode  inferensi  skurasi  untuk  proses defuzzifikasi Metode  inferensi fuzzy  Tsukamoto lebih  efisien daripada dua metode lainnya [11]. Salah satu teknik kontrol  yang  populer  adalah  logika fuzzy ,  yang diketahui menyediakan pengontrol yang mensimulasikan perilaku operator ahli. Namun, topik yang kurang dibahas adalah pilihan sistem inferensi fuzzy .  Dalam  artikel  ini,  dua  kelas  Mamdani  dan Sugeno  dibahas  untuk  pengontrol  terbaik,  yang paling stabil adalah metode Sugeno [12]. Logika fuzzy yang  digunakan  adalah fuzzy Mamdani  yang merupakan salah satu metode inferensi paling umum hingga sampai saat ini digunakan untuk masalah pada kontrol logika fuzzy .
Metode ini diusulkan oleh Mamdani dengan Assilian tahun  1975.  Adanya  metode  ini  mempunyai kelebihan  yaitu  sifat  intuitif  yang  tepat  digunakan sebagai alur proses pada input awal adanya informasi dari manusia dan mencakup bidang yang luas, serta
adanya  hal  lain  yang  menjadi  keunggulan dibandingkan  dengan  metode fuzzy lainnya.  Metode ini  dapat  dikenal  sebagai  metode  Max-Min,  sistem inferensi ini lebih mirip dengan pola berpikir manusia karena  fungsi  implikasi  antara  anteseden  dan konsekuen  yang  menyerupai  pada  himpunan fuzzy [13].  Metode Fuzzy Mamdani  membutuhkan  empat tahapan untuk menghitung keluaran kontrol :
1) Dilakukan  proses fuzzyfikasi dalam  penentuan beberapa  fungsi  variabel  sebagai  masukan  dan keluaran  pada  himpunan fuzzy- nya.  Perumusan dengan  pendekatan  metode Fuzzy  Mamdani , memperoleh  nilai  variabel  masukan  ( input )  dan proses akhiran ( output ) terjadi pemisahan menjadi satu atau lebih pada himpunan i fuzzy . 2) Fungsi i implikasi  dnegan  menggunakan  fungsi MIN. Penerapan kedalam metode ini dibutuhkan fungsi  implikasi  yang  nanti  akan  digunakan adalah  MIN,  dengan  terjadinya i pembentukan basis  pengetahuan Fuzzy (rulenya  di  dalam bentuk IF...THEN).
3) Aturan komposisi dalam pada keangotaan i Fuzzy Mamdani akan  dihasilkan  dari  perolehan  adanya proses  sistem  inferensi.  Sehingga  ada  3  (tiga) metode pada inferensi tersebut diantranya : max, additive, dan probabilistic OR.  Adanay  metode inferensi ini akan mengunakan infrensi nilai max . 4) Defuzzyfikasi melalui  akhiran  melalui  aturan komposisi  dalam  urutan rule  fuzzy  Mamdani menerapakan mengunakan metode i centroid of area (COA).
Formulasi  tahapan  ini  ditulis  dengan  mengunakan persamaan (1) berikut ini [6] : μ Sf [ x i ]= max ( μ Sf [ x i ], μ kf [ x i ] ..........................................(1)
Persamaan ini menggambarkan langkah dalam proses defuzzifikasi  pada  metode Fuzzy Mamdani.  Berikut adalah  penjelasan  untuk  setiap  komponen  dalam persamaan:
μsf [xi]
:  Ini  adalah  nilai  dari  fungsi keanggotaan solusi pada aturan fuzzy sampai  aturan  ke-i. μsf  [xi] mencerminkan  tingkat  keanggotaan dari  solusi  yang  diperoleh  pada langkah defuzzifikasi, yang merupakan  hasil  dari  penerapan aturan fuzzy pada variabel input.
μkf[xi] :  Ini  adalah  nilai  dari  fungsi keanggotaan  konsekuen fuzzy pada aturan  ke-i. μkf[xi]  mencerminkan tingkat keanggotaan dari konsekuen fuzzy pada  aturan  ke-i,  yang ditentukan  oleh  himpunan fuzzy yang relevan terkait dengan variabel output
Teori  himpunan fuzzy merupakan  suatu  perluasan dari konsep himpunan pada logika klasik (0 dan 1) atau  Boolean.  Pada  logika  klasik,  sebuah  elemen dapat  menjadi  anggota  atau  tidak  menjadi  anggota dalam  suatu  himpunan,  diwakili  oleh  nilai  biner  0 (salah  atau  tidak  termasuk)  dan  1  (benar  atau termasuk).  Dalam  himpunan fuzzy ,  konsep  ini diperluas untuk mengakomodasi tingkatan keanggotaan.  Artinya,  suatu  elemen  dapat  memiliki tingkat  keanggotaan  yang  berkisar  antara  0  dan  1. Terdapat dua nilai kunci dalam himpunan fuzzy :
1) 1  (Satu):  Menunjukkan  bahwa  suatu  elemen dapat  menjadi  anggota  dalam  suatu  himpunan fuzzy dengan  tingkat  keanggotaan  penuh  atau sempurna.  Dalam  hal  ini,  elemen  sepenuhnya termasuk dalam himpunan fuzzy .
2) 0 (Nol): Menunjukkan bahwa suatu elemen tidak menjadi  anggota  dalam  suatu  himpunan fuzzy atau  memiliki  tingkat  keanggotaan  yang  nol. Dalam  hal  ini,  elemen  sepenuhnya  tidak termasuk dalam himpunan fuzzy .
Dalam penerapan teori keangotaan himpunan Crisp (klasik) terdapat nilai pada variablenya dapat memiliki 2 probablitas (kemungkinan),  membuat  keanggotaan himpunan i crisp batasan antara keanggotaan dan tidak menjadikan kedalam keanggotaan sangat jelas sekali [14].    Berdasarkan  pada  teori  yang  dikemukaan proses fuzzy mamdani digunakan utnuk menerapkan penyesuaian  harga  sewa  di  industri  rental  crane berdasrakan pada beberapa variable input jarak, berat crane,  dan output harga  sewa,  Pada  bagian  ini  akan dijelaskan  bagaimana  menentukan  harga  sewa, berikut  penjelasannya  :  Dengan  mengunakan  dua variabel  sebagi input an  yaitu  jarak  dan  berat  crane, serta mengunakan 1 variabel pada output yaitu harga sewa. Dalam  formulasi  model Fuzzy Mamdani  untuk menentukan harga sewa truck crane, terdapat tiga variabel input yang  perlu  ditentukan  bersama  dengan  himpunan fuzzy yang sesuai untuk masing-masing variabel tersebut.
Berikut adalah penjelasan lebih lanjut:
1) Variabel Input : Jarak
a) Jarak  ditentukan  memiliki  tiga  himpunan fuzzy ,  yaitu  JAUH,  SEDANG,  dan DEKAT.
b) Setiap  himpunan fuzzy ini  mempunyai fungsi keanggotaan yang ditentukan untuk menggambarkan  tingkat  jarak.  Sebagai contoh,  fungsi  keanggotaan  untuk  JAUH dapat mencakup nilai-nilai yang merepresentasikan jarak yang jauh.
2) Variabel Input : Berat Crane
a) Berat  crane  ditentukan  memiliki  dua himpunan fuzzy ,  yaitu  BERAT  dan RINGAN.
b) Setiap himpunan fuzzy ini memiliki fungsi keanggotaan  yang  mencerminkan  tingkat berat dari crane. Fungsi keanggotaan untuk BERAT  dapat  mencakup  nilai-nilai  yang mengindikasikan berat crane yang signifikan.
3) Variabel Output : Harga Sewa
a) Harga  sewa  ditentukan  memiliki  tiga himpunan fuzzy , yaitu MAHAL, SEDANG, dan MURAH.
b) Setiap  himpunan fuzzy ini  mempunyai fungsi  keanggotaan  yang  mencerminkan tingkat harga sewa. Sebagai contoh, fungsi keanggotaan  untuk  MAHAL  dapat mencakup  nilai-nilai  yang  menunjukkan harga sewa yang tinggi.
Dengan  menentukan  himpunan fuzzy dan  fungsi keanggotaan untuk setiap variabel input dan output , kita dapat  menggunakan  logika fuzzy untuk  mengartikan dan  mengambil  keputusan  berdasarkan  aturan fuzzy yang  telah  ditentukan.  Pada  langkah  selanjutnya, variabel input (jarak  dan  berat  crane)  dapat dimasukkan  ke  dalam  sistem fuzzy untuk mendapatkan nilai output (harga sewa) melalui proses inferensi fuzzy . Ini memungkinkan penyesuaian harga sewa yang lebih adaptif dan responsif terhadap variasi input yang diberikan.

## 2. Metode Penelitian
Metode  Penelitian  dimulai  dan  digunakan  untuk menguji metode Fuzzy Mamdani, Adapun
penjelasannya ditunjukan dengan gambar 1.

## Gambar 1. Alur metode penelitian yang digunakan [5]
1) Membuat Himpunan keanggotaan Fuzzy
Pemprosesan data awal yang perlu diselesaikan dengan  menentukan  nilai  variabel  dan i semesta pembicaraan,  diikuti  dengan  membentuk kemampuan fungsi keangotaan himpunan fuzzy yang telah ditunjukan kedalam tabel 1.
2) Fungsi implikasi
Selanjutnya  dapat  melakukan  fungsi  implikasi dalam  memberikan  kemampuan  konsekuensi yang  digunakan  dalam  metode Fuzzy  Mamdani adalah  fungsi  Min.  Berdasarkan  variabel masukan  dan  keluaran,  dimungkinkan  untuk membangun himpunan fuzzy .
Tabel 1. Himpunan Fuzzy Variable Himpunan Interval Jarak JAUH 80 -100 SEDANG  50 - 75 DEKAT ≤ 50 kapasitas BERAT 40 - 50 SEDANG  25 - 40 RINGAN  25 Harga  sewa  (dalam juta Rupiah) MAHAL ≥10.000 SEDANG 7.000  ≤ 𝑥 ≤ 10.000 MURAH 7.000

## 3) Variabel Jarak
Nilai  variabel  jarak  dapat  dibagi  menjadi  3
penilaian seperti ditunjukan table2 dibawah : Tabel 2. Himpunan Fuzzy Variable Jarak Semesta Pembicara Nama Himpunan Fuzzy Model MF Nilai Parmeter 0-100 JAUH Trimf [65,  85, 100] 0-100 SEDANG Trimf [40,  55, 75] 0-100 DEKAT Trimf [0, 25, 50]
Himpunanan  variable  jarak  digambarkan  dengan gambar 2  :
Gambar 2. Fungsi Derajat Keanggotaan Jarak Formulasi  berikut  ini  merupakan  pembentukan  dari himpunan fuzzy jarak :
1 ; x ≤ 50
μ DEKAT [x] = 50−𝑥 50−25 ;            25 ≤ x ≤ 50 0 ;            x ≥ 50
0 ;         x ≤ 40 atau ≥ 75
μ SEDANG [x] = 𝑥−40 55−40 ;      40 ≤ x ≤ 55
75−𝑥 75−55 ;   55 ≤ x ≤ 75
0 ;         x ≤ 65 μ JAUH[x] = 𝑥−65 85−65 ;            65 ≤ x ≤ 85 1 ;          8 5 ≤ x ≤ 100

## 4) Variabel Kapasitas
Nilai  variabel  kapasitas  dapat  dibagi  menjadi  3 penilaian seperti ditunjukan Tabel 3 dibawah :
Tabel 3. Himpunan Fuzzy Variable Kapasitas Semesta pembicara Nama himpunan fuzzy Model mf Nilai parmeter 0-100 BERAT Trimf [35,  45, 50] 0-100 SEDANG Trimf [20,  30, 40] 0-100 RINGAN Trimf [0,  12.5, 25] Digambarkan  dengan i fungsi  derajat  himpunana seperti yang ditunjukan pada Gambar 3 berikut ini :
Gambar 3. Fungsi Derajat himpunana fuzzy Kapasitas dengan 3 nama himpunan fuzzy
1 ; x ≤ 25 μ RINGAN[x] =
25−𝑥 25−12.5 ;        12.5 ≤  x  ≤  50 0 ;               x ≥ 25 0 ; x ≤ 20 atau ≥ 40 μ SEDANG [x] = 20−𝑥
30−20 ;        20 ≤  x  ≤  30
40−𝑥
40−30 ;   55 ≤ x ≤ 75
0 ; x ≤ 35 μ JAUH[x] = 𝑥−35 45−35 ;            35 ≤  x  ≤ 45
1 ;           4 5 ≤ x ≤ 50
5) Variabel Harga Sewa Nilai  variabel  kapasitas  dapat  dibagi  menjadi  3 penilaian seperti ditunjukan Tabel 4 dibawah:
Tabel 4. Himpunan Fuzzy Variable Kapasitas Semesta Pembicara Nama Himpunan Fuzzy Model MF Nilai Parmeter 0-100 MAHAL Trimf  [8000, 10500, 11000] 0-100 SEDANG Trimf  [6000,  8500 , 10000] 0-100 MURAH Trimf  [0, 3500, 7000]
Dapat  digambarkan  mengunakan  fungsi  derajat keanggotaan seperti ditunjukan gambar 4 berikut ini :
Gambar 4. Fungsi Derajat Keanggotaan Harga Sewa dengan 3 nama himpunan fuzzy 1 ; x ≤ 7000 μ MURAH[x] = 7000−𝑥 7000−3500 ;      3500 ≤x  ≤ 7000
0 ;                 x ≥ 7000
0 ;     x ≤ 6000 atau ≥ 10000
μ SEDANG [x] = 𝑥−6000 8500−6000 6000 ≤ x ≤ 8500
10000−𝑥 10000−8500 ; 6000 ≤x≤ 10000
0 ; x ≤ 8000 μ MAHAL[x] = 𝑥−8000 10500−8000 ;  8000 ≤ x ≤ 10500 1 ;                10500 ≤ x ≤ 11000

## 6) Komposisi Aturan
Setelah  adanya  beberapa  langkah  dalam menentukan fungsi keanggotaan variabel dalam himpunana  fuzy,  maka  selanjtunya  perlu dijadikan  ke  dalam  pembuatan  aturan i logika fuzzy . Dari data yang dihimpuan pada informasi diatas,  maka  dibentuk  aturan-aturan fuzzy nya menjadi bentuk seperti ini : rule1  : if (jarak['jauh'] and kapasitas['berat'], harga_sewa['Mahal'])
rule2  : if (jarak['jauh'] and kapasitas['berat sedang'], harga_sewa['Harga sedang']) rule3  : if (jarak['jarak sedang'] and kapasitas['berat'], harga_sewa['Mahal'])
rule4  : if (jarak['jarak
sedang'] and kapasitas['berat sedang'], harga_sewa['Harga sedang']) rule5  : if (jarak['dekat'] and kapasitas['berat sedang'], harga_sewa['Harga sedang']) rule6  : if (jarak['dekat'] and kapasitas['ringan'],
harga_sewa['Murah'])
Gambar 5. Aturan-Aturan Logika Fuzzy dengan Phyton
7) Penegasan ( defuzzyfikasi )
Proses  penegasan  ( defuzzyfikasi )  merupakan langkah terakhir dalam metode Fuzzy Mamdani yang  bertujuan  untuk  mengambil  nilai  pada himpunan crisp sebagai hasil dari nilai keluaran ( output ).  Dalam  proses  ini,  nilai output yang dihasilkan berada dalam suatu bilangan dengan domain  pada  himpunan fuzzy .  Pada  penjelasan ini,  akan  digunakan  metode  Centroid  sebagai teknik defuzzyfikasi . Metode Centroid melibatkan penentuan pusat massa dari area yang tercakup oleh himpunan fuzzy . Terdapat 5 langkah dalam proses  penegasan  bilangan,  namun  penjelasan dalam penulisan ini akan fokus pada pencarian nilai defuzzyfikasi menggunakan metode Centroid.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dengan  adanya input an  data  dan  dilakukan perhitungan  maka output yang  dihasilkan  dari pendekatan  metode fuzzy  mamdani maka  pada  hasil perhitungan  dilakukan  dengan  pemograman  phyton untuk penyelesaian masalah harga sewa di rental truck crane,  dengan  menggunakan  perhitungan  dan perbandingan  dari  jumlah  variable  yang  telah  di tentukan, dari hasil yang diuji, jika input pada variable jarak dimasukan dengan 40, dan kaasitas dengan input 25  maka  hasil  pada  harga  sewa  menunjukan  Rp. 8.091.000,- atau (8901) harga sedang, merupakan hasil perhitungan  yang  flexible  dalam  menetukan  harga sewa crane.
Gambar 6. Hasil perhitungan.
Pendekatan  ini  digunakan  untuk  mengatasi ketidakpastian  dan  subjektivitas  yang  terkait  dengan faktor-faktor  yang  memengaruhi  harga  sewa  di industri  rental  crane.  Implementasi  logika fuzzy , khususnya metode Fuzzy Mamdani, dalam penetapan harga  sewa  ini  mengacu  pada  Standar  Prosedur Operasional  Keputusan  (SPOK).  Hasil  perhitungan dijalankan dengan menggunakan bahasa pemrograman  Python  untuk  memproses  input  dan menghasilkan  output  berupa  harga  sewa.  Proses perhitungan dilakukan melalui pemrosesan data input, fungsi  keanggotaan,  fungsi  implikasi,  aturan  logika fuzzy ,  dan  tahap  de fuzzy fikasi.  Pada  tahap  awal,  data input  seperti  jarak  dan  kapasitas  truck  crane dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Fungsi  keanggotaan himpunan fuzzy untuk  masing-masing  variabel dibentuk, dan aturan logika fuzzy diimplementasikan untuk  mendapatkan  nilai  output,  yaitu  harga  sewa. Pemrograman  menggunakan  Python  memudahkan proses ini, memastikan ketepatan dan efisiensi dalam perhitungan.
Hasil  perhitungan  menunjukkan  fleksibilitas  dan adaptabilitas  sistem  dalam  menetapkan  harga  sewa truck crane. Sebagai contoh, ketika nilai input jarak adalah 40 km dan kapasitas truck crane adalah 25 ton, hasil  perhitungan  menunjukkan  harga  sewa  sebesar Rp.  8.091.000,-  atau  disebut  sebagai  harga  sedang (8901). Hasil ini mencerminkan responsivitas sistem terhadap  variasi  input,  memungkinkan  penyesuaian harga sewa yang optimal. Analisis hasil perhitungan menunjukkan  keunggulan  logika fuzzy Mamdani dalam  menangani  ketidakpastian  dan  ambiguitas dalam  data  serta  masalah  keputusan.  Metode  ini memberikan  hasil  yang  sesuai  dengan  Standar Prosedur Operasional Keputusan (SPOK), mencapai konsistensi  dalam  pengambilan  keputusan.  Ketika jarak dianggap jauh dan kapasitas berat, harga sewa cenderung  menjadi  mahal.  Sebaliknya,  jika  jarak dekat  dan  kapasitas  ringan,  harga  sewa  cenderung menjadi murah. Hasil ini sesuai dengan logika intuitif yang dapat diaplikasikan dalam proses keputusan.
Keunggulan  logika fuzzy Mamdani  terletak  pada kemampuannya  menangani  kompleksitas  dan ketidakpastian dalam penetapan harga sewa. Fungsi keanggotaan yang digunakan dalam himpunan fuzzy memungkinkan  representasi  yang  lebih  akurat terhadap  kondisi  nyata.  Penggunaan  aturan  logika fuzzy memberikan panduan yang lebih adaptif dalam menetapkan  harga  sewa,  menghasilkan  keputusan yang  sesuai  dengan  kondisi  input  yang  diberikan. Fleksibilitas sistem terlihat dalam variasi input yang diuji. Dengan menggunakan input jarak 40 km dan kapasitas 25 ton sebagai contoh, sistem memberikan harga sedang. Namun, hasil ini dapat berubah sesuai dengan variasi nilai input. Kemampuan sistem untuk memberikan harga sewa yang fleksibel memungkinkan  penyesuaian  dengan  kondisi  pasar dan  kebutuhan  pelanggan.  Penerapan  logika fuzzy Mamdani  dalam  penetapan  harga  sewa  truck  crane memiliki  implikasi  positif  terhadap  efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan dalam industri rental  crane.  Keputusan  yang  lebih  adaptif  dan responsif terhadap kondisi pasar dapat meningkatkan daya  saing  perusahaan.  Selain  itu,  kejelasan  aturan logika fuzzy Mamdani  memberikan  dasar  yang  kuat untuk  pengambilan  keputusan,  mengurangi  risiko kesalahan dalam penetapan harga.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Penelitian ini membuktikan bahwa penggunaan logika fuzzy dapat  memberikan  hasil  yang  adaptif  dan responsif  terhadap  variabilitas  faktor-faktor  yang memengaruhi harga sewa dalam industri ini. Implikasi bagi  industri  adalah  bahwa  dengan  menerapkan pendekatan  metode Fuzzy Mamdani,  perusahaan rental  truck  crane  dapat  meningkatkan  kemampuan dalam  menghitung  harga  sewa  yang  lebih  sesuai dengan kondisi dan permintaan pasar yang berubah- ubah.  Merujuk  pada  pembahasan  dengan  hasil  yang perhitungan  data  yang  telah  dilakukan  perumusan, maka dapat disimpulkan yaitu :
1) Perlunya  variabel input dan  variabel output yang dapat  ditentukan  dari  fungsi  implikasi  yang sesuai.
2) Pendekatan Fuzzy  Logic dengan  metode Fuzzy Mamdani dapat  membantu  dalam  melakukan perhitungan  yang  optimal  dalam  menetukan harga  sewa  crane,  seperti  yang  telah  ditunjukan pada hasil yang telah dibahas sebelumnya.
3) Perlunya  kasus  baru  dalam  perhitungan  untuk peramalan  dalam  menetukan  suatu  harga  bisa dikaji lebih lanjut.
Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional serta pengambilan keputusan yang lebih baik dalam industrirental truck crane.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Nurkholis, E., Sanjaya, A. and Setiawan, A.B., 2019.  Implementasi  Logika  Fuzzy  Mamdani Dalam  Penentuan  Harga  Sewa  Mobil.
In Prosiding  SEMNAS  INOTEK  (Seminar Nasional  Inovasi  Teknologi) (Vol.  3,  No.  1,  pp. 229-234). DOI:
https://doi.org/10.29407/inotek.v3i1.542 .
[2] Manurung, H., Marbun, M. and No, J.S.I.M., 2021.  Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani Untuk Memprediksi Angka Penjualan Berdasarkan Persediaan Dan Jumlah Permintaan  Pada  Kilang  Padi  CV.  Usaha Bersama. Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi , 4 (6). pp. 509 – 516, DOI: https://doi.org/10.32672/jnkti.v4i6.3686 . [3] Sarjanako,  R.J.  and  Utami,  M.,  2019. Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani  Untuk Rekomendasi  Optimalisasi  Penentuan  Harga Sewa  Kios  Di  Pasar  Citeureup  I. TeknoIS: Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  dan  Sains , 7 (1), pp.68-76.
DOI: https://doi.org/10.36350/jbs.v7i1.35 .
[4] Djatmiko,  B.,  Yulistyorini,  A.,  Sugandi,  R.M. and  Setyawan,  E.,  2019,  November.  The application  of  fuzzy  logic  for  profit optimization  to  contractor  project  cash  flow. In IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering (Vol.  669,  No.  1,  p.  012060).  IOP Publishing. DOI: https://doi.org/10.1088/1757- 899X/669/1/012060 .
[5] Rustan,  H.A.,  Ruslianto,  I.  and  Nirmala,  I., Determine the Eligibility Level of Village Fund Direct Cash Assistance Recipients using Fuzzy Mamdani  Method. CESS  (Journal  of  Computer Engineering, System and Science) , 7 (2), pp.526-536.
[6] Sirait,  D.E.  and  Gultom,  B.T.,  2022. ANALISIS  LOGIKA  FUZZY  MAMDANI DALAM  OPTIMISASI  HARGA  JUAL JAGUNG. MES:  Journal  of  Mathematics Education and Science , 7 (2), pp.70-77.
[7] Rizki,  S.N.,  2018.  Fuzzy  logic  memprediksi tingkat  kecelakaan  kerja  pada  PT.  Galang Kapal  di  kota  Batam. Digital  Zone:  Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , 9 (2), pp.151- 161. DOI: https://doi.org/10.31849/digitalzone.v9i2.19 80 .
[8] Diantry,  H.,  2020.  Penerapan  Logika  Fuzzy Mamdani Untuk Menentukan Harga Jual Batik Mengunakan Matlab. Jurnal Ilmu Komputer , 3 (2), pp.1-1.
[9] Roza, Y., Pernando, Y., Verdian, I., Febrianti, E.L. and Syafrinal, I., 2022. Prediksi Penjualan Menggunakan  Metode  Fuzzy  Mamdani  Pada PT. XYZ. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9 (6), pp.1989-1995.
DOI: https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i6.5333 .
[10] Okwu,  M.O.,  Samuel,  O.D.,  Otanocha,  O.B., Tartibu, L.K., Omoregbee, H.O. and Mbachu, V.M., 2020. Development of ternary models for prediction  of  biogas  yield  in  a  novel  modular biodigester:  a  case  of  fuzzy  Mamdani  model (FMM),  artificial  neural  network  (ANN),  and response  surface  methodology  (RSM). Biomass Conversion  and  Biorefinery ,  13(2),  pp.  917 – 926. DOI: https://doi.org/10.1007/s13399-020-
01113-1 .
[11] Chaudhari, T.U., Patel, V.B., Thakkar, R.G. and Singh,  C.,  2023.  Comparative  analysis  of Mamdani, Larsen and Tsukamoto methods of fuzzy inference system for students’ academic performance  evaluation. International  Journal  of Science  and  Research  Archive , 9 (1),  pp.517-523. DOI: https://doi.org/10.30574/ijsra.2023.9.1.0443 .
[12] Samavat,  T.,  Nazari,  M.,  Ghalehnoie,  M., Nasab, M.A., Zand, M., Sanjeevikumar, P. and Khan, B., 2023. A Comparative Analysis of the Mamdani and Sugeno Fuzzy Inference Systems for MPPT of an Islanded PV System. International Journal of Energy Research , 2023 . pp. 1 – 14. DOI: https://doi.org/10.1155/2023/7676113 .
[13] Rachma, S.M., Nishom, M. and Handayai, S.F., 2023.  Gastric  Disease  Diagnostic  Expert System Application Using the Fuzzy Mamdani Method. Journal  of  Informatics  Information  System Software Engineering and Applications (INISTA) , 5 (2), pp.104-114. DOI:
https://doi.org/10.20895/inista.v5i2.1057 .
[14] Jufriadi,  J.,  Nurcahyo,  G.W.  and  Sumijan,  S., 2020. Logika Fuzzy dengan Metode Mamdani dalam  Menentukan  Tingkat  Peminatan  Tipe Motor  Honda. Jurnal  Informatika  Ekonomi Bisnis , 3 , pp.7-11. DOI: https://doi.org/10.37034/infeb.v3i1.60 .