## Penerapan Logika Fuzzy Mamdani Menentukan Kok Terbaik Bulutangkis

## Koko Handoko, Allfannisa Annurrrullah Fajrin, Benni Kurniawan
Universitas Putera Batam, Jl. R. SoepraptoMukakuning, Bata  29434, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 23 Juli 2018 Revisi Akhir:  29 Agustus 2018 Diterbitkan Online : 15 September 2018 Determination  how  best  badminton  is  an  important  element  in  making  a  decision  to choose  kok  in  badminton  game,  where  from  many  kok  we  can  choose  the  best. Misinformation  kok  will  be  bad  in  badminton  game.  The  decision  taken  can  be  in  the form  of  weight  determination,  diameter  kok,  kok  size,  hair  length  kok,  kok  material, color label kok, brand kok, kok speed, endurance kok. Badminton players need to know which one is best among how many are used. Fuzzy logic mamdani is one method that is very flexible and has tolerance on existing data. Fuzzy mamdani has the advantage that is,  more  intuitive, accepted by  many parties.  The use of  fuzzy  mamdani is  the  same  as the use of forecasting methods in the field of statistics. Determination of analysis based on  fuzzy  approach  is  more  efficient  in  approach  using  numbers  than  with  forecasting method.  Forecasting  in  statistics  can  result  in  error  errors  greater  than  the  fuzzy approach.  Therefore  with  the  existence  of  this  system  can  help  the  process  of determining the best kok faster. And also the accuracy will be more assured where the determination  to  include  the  factors that  support.  In  addition,  the  system  must  have  a basic  calculation  calculation  is  good,  one  of  the  basic  calculation  calculation  is  good and can be used is fuzzy logic using mamdani method.

## K ATA K UNCI
Shuttlecock, Fuzzy Logic, Mamdani  Method

## K ORESPONDENSI
No HP: 085274118383
E-mail: kokohandoko01@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Badminton merupakan  olahraga  yang  banyak  diminati  oleh semua  kalangan  masyarakat  Indonesia,  terutama  di  Batam. Masyarakat  membutuhkan  sarana  tersebut  untuk  menyalurkan Hobi,  berkumpul  bersama  relasi,  atlet  yg  ingin  berprestasi ataupun  yang  sekedar  datang  di  ajak  teman.  Penentuan  kok terbaik bulutangkis merupakan unsur penting dalam pengambilan  suatu  keputusan  untuk  memilih  kok  dalam permainan  bulutangkis,  dimana  dari  banyak  kok  kita  bisa memilih yang terbaik. Kesalahan penentuan kok akan berakibat buruk  dalam  permainan  bulutangkis.  Keputusan  yang  di  ambil dapat  berupa  penentuan  berat  kok,  diameter  kok,  ukuran  kok, panjang  bulu  kok,  bahan  kok,  label  warna  kok,  merk  kok, kecepatan  kok,  ketahanan  kok.  Pemain  olah  raga  bulutangkis harus  mengetahui  mana  yang  terbaik  di  antara  banyaknya  kok yang  digunakan.  Dalam  kondisi  yang  nyata,  terdapat  beberapa aspek  dalam  dunia  nyata  yang  selalu  atau  biasanya  berada  di luar model matematis dan bersifar inexact . Konsep ketidakpastian  inilah  yang  menjadi  konsep  dasar  munculnya konsep  logika fuzzy .[1]  Logika fuzzy adalah  peningkatan  dari logika Boolean yang  berhadapan  dengan  konsep  kebenaran sebagian.  Saat  logika  klasik  menyatakan  segala  hal  dapat didefinisikan dalam istilah biner (0 atau 1, hitam atau putih, ya atau  tidak),  logika fuzzy menggantikan  kebenaran Boolean dengan  tingkat  kebenaran.  Dengan  menggunakan  logika fuzzy
konsep  matematis  yang  mendasari  penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti. [2] Logika fuzzy mamdani  merupakan  salah  satu  metode  yang sangat  fleksibel  dan  memiliki  toleransi  pada  data  yang  ada. Fuzzy mamdani  memiliki  kelebihan  yakni,  lebih  intuitif, diterima  oleh  banyak  pihak.  Penggunaan fuzzy mamdani  ini sama halnya dengan penggunaan metode peramalan pada bidang statistik.  Penentuan  analisis berdasarkan  pendekatan fuzzy lebih efisien  dalam  pendekatan  menggunakan  angka  dibanding dengan  metode  peramalan.  Peramalan  dalam  statistik  dapat menghasilkan  galat error lebih  besar  dari  pendekatan fuzzy . Dengan melakukan pendekatan fuzzy menghasilkan output yang lebih  dekat  dengan  keadaan  sebenarnya.  [3]  Oleh  karena  itu dengan adanya sistem ini dapat membantu proses penentuan kok terbaik  dengan  lebih  cepat.  Dan  juga  keakuratannya  akan  lebih terjamin  dimana  penentuannya  mengikut  sertakan  faktor-faktor yang  mendukung.  Selain  itu  sistem  tersebut  harus  memiliki dasar  hitungan  penentuan  kok  yang  baik,  salah  satu  dasar hitungan  penentuan  kok  yang  baik  dan  dapat  digunakan  adalah logika fuzzy dengan menggunakan metode mamdani.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Fuzzy Logic
Teori Fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Dr. Lotfi Zadeh di 1965  dari  University  of  California,  mengembangkan  konsep kualitatif yang tidak memiliki batasan yang tepat, misalnya tidak
ada  nilai  jelas  atau  pasti  yang  merupakan  batas  antara  normal dan  rendah,  normal  atau  tinggi  [4].  Logika fuzzy nilai keanggotaan  berada  diantara  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 [5].
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.[6] Dalam logika fuzzy terdapat Sistem Inferensi Fuzzy yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi.  Logika fuzzy merupakan  salah  satu  komponen  pembentuk soft  computing . Logika fuzzy pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Prof.  Lotfi  A. Zadeh  pada  tahun  1965.  Dasar  logika fuzzy adalah  teori himpunan fuzzy .  Pada  teori  himpunan fuzzy ,  peranan  derajat keanggotaan  sebagai  penentu  keberadaan  elemen  dalam  suatu himpunan  sangatlah  penting.  Nilai  keanggotaan  atau  derajat keanggotaan  atau  membership  function  menjadi  ciri  utama  dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut. Logika fuzzy merupakan konsep  dasar  dari  sistem fuzzy yang  dapat  digunakan  untuk melakukan perhitungan terhadap suatu variabel input berdasarkan  nilai  kesamarannya.  Dalam  teori  himpunan  samar, samar  dinyatakan  dalam  derajat  keanggotaan  dan  derajat  dari kebenaran, sehingga sesuatu dapat dikatakan sebagian benar dan sebagian salah dalam waktu yang bersamaan [3]. Logika fuzzy merupakan  suatu  cara  untuk  memetakan  suatu ruang  masukan  ke  dalam  suatu  ruang  keluaran.  Dalam  teori logika fuzzy dikenal  himpunan fuzzy (fuzzy  set).  Merupakan pengelompokan  sesuatu  berdasarkan  variabel  bahasa  yang dinyatakan dalam  fungsi keanggotaan membership function [7]. Logika fuzzy adalah  peningkatan  dari  logika  Boolean  yang berhadapan  dengan  konsep  kebenaran  sebagian.  Saat  logika klasik menyatakan bahwa segala hal dapat di ekspresikan dalam istilah  biner  (0  atau  1,  hitam  atau  putih,  ya  atau  tidak)  logika fuzzy menggantikan  kebenaran  Boolean  dengan  timgkat kebenanaran [2]. Himpunan adalah suatu kumpulan atau koleksi objek-objek  yang  mempunyai  kesamaan  sifat  tertentu. Himpunan fuzzy merupakan  suatu  pengembangan  lebih  lanjut tentang  konsep  himpunan  dalam  matematika.  Himpunan fuzzy adalah rentang nilai-nilai.[8]

## Konsep Fuzzy Logic
Motivasi  utama  teori fuzzy  logic adalah  memetakan  sebuah ruang input ke dalam ruang ruang output dengan menggunakan IF-THEN rules .  Pemetaan  dilakukan  dalam Fuzzy  Inference System (FIS).  Urutan rule bisa  sembarang.  FIS  mengevaluasi semua rule secara  simultan  untuk  menghasilkan  kesimpulan. Oleh  karenanya,  semua rule harus  didefinisikan  lebih  dahulu sebelum  membangun  FIS  yang  akan  digunakan  untu menginterpretasikan semua rule tersebut. Mekanisme dalam FIS bisa  dirangkum  seperti  ini:  FIS  adalah  sebuah  metode  yang menginterpretasikan  harga-harga  dalam  vektor input ,  menarik kesimpulan  berdasarkan  IF-THEN rules yang  diberikan,  dan kemudian menghasilkan vektor output [9].
Metode  Mamdani  sering  juga  dikenal  dengan  nama  Metode Max-Min.  Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani pada  tahun  1975  [8].  Dibandingkan  dengan  sistem  logika  lain, fuzzy  logic dapat  menghasilkan  keputusan  yang  lebih  adil  dan lebih  manusiawi.  Kelebihan  lainnya  adalah fuzzy  logic cocok
digunakan  pada  sebagian  besar  permasalahan  yang  terjadi  di dunia nyata yang kebanyakan bukan biner dan bersifat non linier karena fuzzy logic menggunakan nilai linguistik yang tidak linier [10].
Logika fuzzy mamdani  merupakan  salah  satu  metode  yang sangat  fleksibel  dan  memiliki  toleransi  pada  data  yang  ada. Fuzzy mamdani  memiliki  kelebihan  yakni,  lebih  intuitif, diterima  oleh  banyak  pihak.  Penggunaan fuzzy mamdani  ini sama halnya dengan penggunaan metode peramalan pada bidang statistik.  Penentuan  analisis berdasarkan  pendekatan fuzzy lebih efisien  dalam  pendekatan  menggunakan  angka  dibanding dengan  metode  peramalan.  Peramalan  dalam  statistik  dapat menghasilkan  galat  error  lebih  besar  dari  pendekatan fuzzy . Dengan  adanya Software MATLAB  proses  analisis  fungsi  alih akan  menjadi  jauh  lebih  mudah  dan  cepat  sehingga  akan memudahkan  dalam  proses  pembelajaran  terutama  dalam perancangan sistem kontrolnya [11].
Dengan melakukan pendekatan fuzzy menghasilkan output yang lebih  dekat  dengan  keadaan  sebenarnya  [3].  Metode  Mamdani sering  juga  dikenal  dengan  nama  Metode Max-Min .  Untuk mendapatkan output , diperlukan empat tahapan [7].
1.Pembentukan  Himpunan Fuzzy yang  akan  membagi variabel input maupun outpu t  ke  dalam  satu  atau  lebih himpunan fuzzy (fuzzyfikasi).
2.Penerapan  fungsi  implikasi  yang  menggunakan  fungsi min.
3.Komposisi aturan.
4.Proses defuzzyfikasi.

## 3 METODOLOGI
Desain  penelitian  menggambarkan  apa  yang  akan  dilakukan oleh  peneliti  dalam  terminologi  teknis.  Dalam  hal  ini,  desain penelitian  harus  mencakup  antara  lain  tahapan  yang  akan dilakukan,  informasi  mengenai  cara  penarikan  sampel  bila diperlukan survei primer, besarnya sampel, metode pengumpulan  data, instrument penelitian,  dan  prosedur  teknis penelitian lainnya.
Tahapan penelitian yang dilakukan untuk  menentukan kok terbaik  bulutangkis  dapat  digambarkan  seperti  pada  gambar dibawah ini:

## Variabel Penelitian
Adapun variabel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Variabel Input 1) Berat Kok 2) Diameter Kok 3) Ukuran Kok
4) Panjang Bulu Kok
5) Bahan Kok
6) Label Warna
7) Merk Kok
8) Kecepatan Kok
b. Variabel Output
1) Kok Bulutangkis Terbaik
Tabel 1. Analisis Data Input Proses Keputusan Berat Kok Mamdani
Menentukan Kok
Bulutangkis Terbaik Diameter Kok Ukuran Kok
Panjang Bulu Kok Bahan Kok Label Warna Kok Merk Kok
Kecepatan Kok
Berdasarkan  analisis  data  pada  tabel  1  di  atas,  peneliti  sudah mengumpulkan  data-data  yang  relevan  kedalam  bentuk  tabel sebagai berikut:

## Tabel 2. Data Kok
Setelah  data  terkumpul,  langkah  berikutnya  adalah fuzzyfication , pengelompokan data–data dalam bentuk himpunan fuzzy , semesta pembicaraan dan domain :
a. Fuzzyfication
Pada  langkah  ini,  peneliti  mengelompokkan  data  –data  yang sudah  didapat  dan  ditulis  dalam  bentuk  tabel  himpunan  fuzzy sebagai berikut:
Tabel 3. Himpunan Fuzzy Fungs
i Variabe l Nama Himp. Fuzzy Semesta Pembicara an Domain Input Berat Kurang 1,38 – 5,50 [1,38 2,41
3,44] Cukup [2,41 3,44 4,47] Bagus [3,44 4,47 5,50] Diamete r Kurang 16 – 28 [16 19 22] Cukup [19 22 25] Bagus [22 25 28] Ukuran Kurang 44 – 68 [20 32 44] Cukup [32 44 56] Bagus [44 56 68] Panjang Bulu Kurang 38 – 54 [38 46 54] Cukup [46 54 62] Bagus [54 62 70] Bahan Itik 0 – 9 [0 2,5 4,5] Ayam [2,5  4,5 6,5] Angsa [4,5  6,5 9] Label Warna Hitam 0 – 1 [0  0,25 0, 5] Biru [0,5 0,75 1] Merk TopForm Merah 0 – 8 [0 1 2] Top  Form Hijau [1 2 3] Scorpion [2 3 4] Bonnex [3 4 5] Yonex [4 5 6] Eva [5 6 7] Low Hand [6 7 8] Kecepat an Kurang 68 – 80 [68 71 74] Cukup [71 74 77] Bagus [74 77 80] Output Kualitas Kok Terbaik Kurang 0 – 9 [0 2,5 4,5] Cukup [2,5  4,5 6,5] Berkualita s [4,5  6,5 9]
b. Pembentukan Aturan Fuzzy Berikut ini merupakan rule–rule yang terbentuk berdasarkan pada data yang sudah ada seperti pada tabel sebelumnya.
Tabel 4. Aturan–aturan Fuzzy
No Rules
R1 If  [A  is  a3]  and  [B  is  b3]  and  [C  is  c3]  and  [D  is  d3] and [E is e2] and [F is f1] and [G is g1] and [H is h3] then [I is i2]
R2 If  [A  is  a3]  and  [B  is  b3]  and  [C  is  c3]  and  [D  is  d3] and [E is e3] and [F is f2] and [G is g2] and [H is h3] then [I is i3]
R3 If  [A  is  a3]  and  [B  is  b3]  and  [C  is  c3]  and  [D  is  d3] and [E is e1] and [F is f1] and [G is g3] and [H is h3] then [I is i2]
R4 If  [A  is  a3]  and  [B  is  b3]  and  [C  is  c3]  and  [D  is  d3] and [E is e2] and [F is f2] and [G is g4] and [H is h3] then [I is i3]
R5 If  [A  is  a3]  and  [B  is  b3]  and  [C  is  c3]  and  [D  is  d3] and [E is e1] and [F is f1] and [G is g5] and [H is h3] then [I is i2]
R6 If  [A  is  a3]  and  [B  is  b3]  and  [C  is  c3]  and  [D  is  d3] and [E is e2] and [F is f1] and [G is g6] and [H is h3] then [I is i2]
R7 If  [A  is  a3]  and  [B  is  b3]  and  [C  is  c3]  and  [D  is  d3] and [E is e3] and [F is f2] and [G is g7] and [H is h3] then [I is i3]

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Penelitian
Hasil  penelitian  yang  sudah  peneliti  lakukan,  dapat  dilihat  dari serangkaian  hasil  MATLAB  yang  ada  pada  gambar  di  bawah ini:
a. Representasi Variabel Input Berat Kok
Gambar 2. Variabel Input Berat Kok
Pada  gambar  2,  dijelaskan  bahwa  variabel input Berat  Kok memiliki tiga bentuk himpunan fuzzy , yaitu: kurang dengan nilai domainnya  [1,38  2,41  3,44],  Cukup  dengan  nilai  domainnya
[2,41 3,44 4,47], dan Bagus dengan nilai domainnya [3,44 4,47 5,50].
b. Representasi Variabel Input Diameter Kok
Gambar 3. Variabel Input Diameter Kok Pada  gambar  3,  dijelaskan  bahwa  variabel input Diameter  Kok memiliki tiga bentuk himpunan fuzzy , yaitu: kurang dengan nilai domainnya  [16  19  22],  Cukup  dengan  nilai  domainnya  [19  22 25], dan Bagus dengan nilai domainnya [22 25 28].
c. Representasi Variabel Input Ukuran
Gambar 4. Variabel Input Ukuran
Pada  gambar  4,  dijelaskan  bahwa  variabel input Ukuran memiliki tiga bentuk himpunan fuzzy , yaitu: kurang dengan nilai domainnya  [20  32  44],  cukup  dengan  nilai  domainnya  [32  44 56], dan bagus dengan nilai domainnya [44 56 68].
d. Representasi Variabel Input Panjang Bulu
Gambar 5. Variabel Input Panjang Bulu Pada  gambar  5,  dijelaskan  bahwa  variabel input panjang  bulu memiliki tiga bentuk himpunan fuzzy , yaitu: kurang dengan nilai domainnya  [38  46  54],  cukup  dengan  nilai  domainnya  [46  54 62], dan bagus dengan nilai domainnya [54 62 70].
e. Representasi Variabel Input Bahan
Gambar 6 Variabel Input Bahan
Pada gambar 6, dijelaskan bahwa variabel input bahan memiliki tiga  bentuk himpunan fuzzy ,  yaitu:  Itik dengan nilai  domainnya [0  2,5  4,5],  ayam  dengan  nilai  domainnya  [2,5  4,5  6,5],  dan angsa dengan nilai domainnya [4,5 6,5 9].
f. Representasi Variabel Input Warna
Pada gambar 7, dijelaskan bahwa variabel input warna memiliki 2 bentuk himpunan fuzzy , yaitu:  Hitam dengan nilai domainnya [0 2,5 0,5] dan biru dengan nilai domainnya [0,5 0,75 1].
g. Representasi Variabel Input Merk
Gambar 8. Variabel Input Merk Pada gambar 8, dijelaskan bahwa variabel input merk  memiliki 7  bentuk  himpunan fuzzy ,  yaitu:  TopForm  Merah  dengan  nilai domainnya [0 1 2], TopForm Hijau dengan nilai domainnya [1 2 3],  scorpion  dengan  nilai  domainnya  [2  3  4],  Bonnex  dengan nilai domainnya [3 4 5], yonex dengan nilai domainnya [4 5 6], Eva dengan nilai domainnya [5 6 7], dan low hand dengan nilai domainnya [6 7 8].

## h. Representasi Variabel Input Kecepatan
Gambar 9. Variabel Input Kecepatan
Pada  gambar  9,  dijelaskan  bahwa  variabel input kecepatan memiliki  3  bentuk  himpunan fuzzy ,  yaitu:  kurang  dengan  nilai domainnya  [68  71  74],  cukup  dengan  nilai  domainnya  [71  74 77], dan bagus dengan nilai domainnya [74 77 80].
Gambar 10 Variabel Output Kualitas Kok Terbaik Pada gambar 10, dijelaskan bahwa variabel kualitas kok terbaik memiliki tiga bentuk himpunan fuzzy , yaitu: kurang dengan nilai domainnya  [0  2,5  4,5],  cukup  dengan  nilai  domainnya  [2,5  4,5 6,5], dan berkualitas dengan nilai domainnya [4,5 6,5 9].

## Pembahasan
Pada bagian pembahasan ini, peneliti akan langsung melakukan perhitungan secara manual.
Berikut  ini  adalah  salah  satu  data  yang  peneliti  uji.  Peneliti melakukan pengujian pada data nomor 1, dengan nilai masing– masing, yaitu:
a. Himpunan Fuzzy
1) Merk  Kok  dengan input 1,  selanjutnya  akan  disebut dengan  nilai  x,  dimasukkan  kedalam  rumus  fungsi keanggotaan sebagai berikut:
Merk kok [1] = TopForm Merah
(x-a)/(b-a) = (1-0)/(1-0) = 1
Merk kok [1] = TopForm Hijau Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih kecil dari nilai a.
Merk kok [1] = Scorpion Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih kecil dari nilai a.
Merk kok [1] = Bonnex
Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih kecil dari nilai a.
Merk kok [1] = Yonex Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih kecil dari nilai a.
Merk kok [1] = Eva Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih kecil dari nilai a.
Merk kok [1] = Low Hand Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih kecil dari nilai a.
2) Diameter  dengan input 25,  selanjutnya  akan  disebut dengan  nilai  x,  dimasukkan  kedalam  rumus  fungsi keanggotaan sebagai berikut:
Diameter [25] = Kurang Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
Diameter [25] = Cukup Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
Diameter [25] = Bagus
Hasil  akan  bernilai  satu  (1)  karena  nilai  x  lebih  besar dari nilai c atau lebih kecil dari nilai d.
3) Ukuran  dengan input 56,  selanjutnya  akan  disebut dengan  nilai  x,  dimasukkan  kedalam  rumus  fungsi keanggotaan sebagai berikut:
Ukuran [56] = kurang Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
Ukuran [56] = Cukup Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
Ukuran [56] = Bagus
Hasil  akan  bernilai  satu  (1)  karena  nilai  x  lebih  besar dari nilai c atau lebih kecil dari nilai d.
4) Panjang Bulu dengan input 62, selanjutnya akan disebut dengan  nilai  x,  dimasukkan  kedalam  rumus  fungsi keanggotaan sebagai berikut:
Panjang Bulu [62] = kurang Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
Panjang Bulu [62] = Cukup Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
Panjang Bulu [62] = Bagus
Hasil  akan  bernilai  satu  (1)  karena  nilai  x  lebih  besar dari nilai c atau lebih kecil dari nilai d.
5) Bahan  dengan input 4,5,  selanjutnya  akan  disebut dengan  nilai  x,  dimasukkan  kedalam  rumus  fungsi keanggotaan sebagai berikut:
Bahan [4,5] = Itik Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
Bahan [4,5] = Ayam (x-a)/(b-a) = (4,5-2,5)/(4,5-2,5) = 1 Bahan [4,5] = Angsa
Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
6) Label  dengan input 0,  selanjutnya  akan  disebut  dengan nilai x, dimasukkan kedalam rumus  fungsi keanggotaan sebagai berikut:
Label [0] = Hitam Hasil  akan  bernilai  satu  (1)  karena  nilai  x  lebih  besar dari nilai a.
Label [0] = Putih
Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
7) Kecepatan  dengan input 78,  selanjutnya  akan  disebut dengan  nilai  x,  dimasukkan  kedalam  rumus  fungsi keanggotaan sebagai berikut:
Kecepatan [78] = Kurang Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c. kecepatan [78] = Cukup Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
Kecepatan [78] = Bagus Hasil  akan  bernilai  satu  (1)  karena  nilai  x  lebih  besar dari nilai c atau lebih kecil dari nilai d.
b. Komponen Aturan
Setelah melakukan tahapan implikasi dari himpunan fuzzy yang ada, langkah selanjutnya adalah membuatkan kompenen aturan. Pada  komponen  aturan  ini,  peneliti  membandingkan  beberapa rule yang memiliki derajat keanggotaan bernilai sama. Berikut ini merupakan perbandingan beberapa rule yang peneliti gambarkan dalam bentuk grafik. R1 If [A is a3] and [B is b3] and [C is c3] and [D is d3] and [E is e2] and [F is f1] and [G is g1] and [H is h3] then [I is i2]
Gambar 12 Rule No. 1 R6 If [A is a3] and [B is b3] and [C is c3] and [D is d3] and [E is e2] and [F is f1] and [G is g6] and [H is h3] then [I is i2]
Gambar 13 Rule No. 6 Dari hasil fungsi implikasi ini yang menentukan nilai minimum, selanjutnya akan ditentukan nilai maksimum dari beberapa rule yang sudah diuji sebelumnya. Nilai maksimum = [R1; R6] = [1; 0]
= 1
Gambar 14 Komposisi Aturan

## c. Defuzzyfikasi
Ini  merupakan  tahapan  akhir  untuk  mendapatkan  nilai  yang sudah  diuji  pada  tahapan  sebelumnya.  Pada  penelitian  ini, peneliti  menggunakan  rumus Centroid untuk  mendapatkan hasilnya.
Langkah pertama adalah menentukan luas daerah dari himpunan fuzzy sebelumnya.  Karena  bentuk  kurva  yang  dihasilkan berbentuk  1  segitiga  saja,  maka  rumus  yang  digunakan  adalah rumus luas segitiga.
A1 = a*t/2 dimana a adalah alas yang didapat dari nilai pada titik b;
t adalah tinggi yang diukur dari nilai y pada grafik. Sehingga, nilai A1 adalah A1 = 4,5*1/2  = 2,25
Langkah  berikutnya  menentukan  momen  dengan  integral. Karena hasil yang didapat hanya ada satu grafik, sehingga nilai ketegasannya bisa langsung dihitung dengan rumus centroid. Z* = M1/A1 =10,125/2,25  = 4,5
Hasil  pada  hitungan  manual  dan  aplikasi  MATLAB  bernilai sama, yaitu 4,5, dengan keputusan kualitas kok berada pada nilai cukup berkualitas.

## Gambar 15 Hasil  hitungan

## 5 KESIMPULAN DAN SARAN
Adapun  simpulan  yang  diperoleh  dari  hasil  dan  pembahasan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penentuan  kok  terbaik  bulutangkis  yang  ada  di  Gor  Batam Center  dapat  dilakukan  dengan  baik.  Hasil  analisis penentuan kok terbaik memiliki hasil yang bisa diuji tingkat potensinya  berdasarkan  hitungan  manual  menggunakan rumus  logika fuzzy dan  metode  Mamdani,  dan  perhitungan menggunakan  aplikasi  MATLAB  untuk  menentukan  kok terbaik  bulutangkis  memiliki  hasil  yang  sama  dengan hitungan  manualnya,  yaitu  4,5  yang  berarti  nilai keputusannya berada pada himpunan fuzzy cukup berkualitas.
Adapun  saran  yang  bisa  dilakukan  untuk  selanjutnya  pada penelitian ini adalah mengembangkan kearah aplikasi yang bisa dijual  kepada  semua  pengguna  yang  membutuhkan  informasi untuk penentuan kok terbaik untuk bermain bulutangkis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “Aplikasi  Logika  Fuzzy  Metode  Mamdani  dalam Pengambilan  Keputusan  Penentuan  Jumlah  Produksi,” no. April, 2016.
[2] R.  Meimaharani et  al. ,  “ANALISIS  SISTEM INFERENCE FUZZY SUGENO DALAM MENENTUKAN,” vol. 5, no. 1, pp. 89–96, 2014.
[3] S.  R.  Andani,  “FUZZY  MAMDANI  DALAM MENENTUKAN  TINGKAT,”  vol.  2013,  no. semnasIF, pp. 57–65, 2013.
[4] A.  Saepullah,  “Comparative  Analysis  of  Mamdani  , Sugeno  And  Tsukamoto  Method  of  Fuzzy  Inference System for Air Conditioner Energy Saving,” vol. 1, no. 2, pp. 143–147, 2015.
[5] A.  Bahroini,  A.  Farmadi,  and  R.  A.  Nugroho, “PREDIKSI PERMINTAAN PRODUK MIE INSTAN DENGAN  METODE  FUZZY  TAKAGI-SUGENO,” vol. 3, no. 2, pp. 220–230, 2016.
[6] A.  D.  Putri,  “Fuzzy  Logic  Untuk  Menentukan  Lokasi Kios  Terbaik  Di  Kepri  Mall  Dengan  Menggunakan Metode  Sugeno  Kecerdasan  Buatan  (  Artificial Intelligence ),” vol. 1.
[7] P.  Bidang,  K.  Sains,  and  W.  Buana,  “Jurnal  Edik Informatika  Penerapan  Fuzzy  Mamdani  Untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Telepon  Seluler Jurnal Edik Informatika.”
[8] Y. Charolina, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK  MENENTUKAN  PEMBERIAN  BONUS TAHUNAN  MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY LOGIC  TIPE  MAMDANI  (  Studi  Kasus  Pada Karyawan  PT  .  Sunhope  Indonesia  Di  Jakarta  ),”  vol. 12, pp. 42–53, 2016.
[9] I.  Sunoto,  P.  Studi,  T.  Informatika,  P.  Studi,  and  T. Informatika, “MOTOR BEKAS DENGAN PENDEKATAN  LOGIKA  FUZZY  INFRENCE,”  vol.
6, no. 2, pp. 305–314, 2015.
[10] A. Y. Yudanto, M. Apriyadi, K. Sanjaya, A. P. Waktu, L.  Hijau,  and  Y.  Kurang,  “Optimalisasi  Lampu  Lalu Lintas dengan Fuzzy Logic,” vol. V, no. 2, pp. 58–62, 2013.
[11] J.  Teknika  and  A.  Bachri,  “PEMBELAJARAN SISTEM  KONTROL  DENGAN  APLIKASI,”  vol.  2, no. 2, 2010.

## BIODATA PENULIS

## Koko Handoko
Dosen  Teknik  Informatika  Universitas  Putera Batam.  Lulus  Sarjana  Teknik  Informatika  dan Magister  Teknologi  Informasi  Universitas Putra Indonesia YPTK Padang–Indonesia.

## Allfannisa Annurrrullah Fajrin
Dosen  Teknik  Informatika  Universitas  Putera Batam.  Sarjana  sistem  informasi  dan  magister ilmu  komputer  Universitas  Putra  Indonesia YPTK Padang–Indonesia.

## Benni Kurniawan
Mahasiswa  semester  6  program  studi  teknik informatika  fakultas  teknik  dan  komputer Universitas Putera Batam.