## PERBANDINGAN METODE FUZZY MAMDANI , SUGENO DAN METODE AHP UNTUK PREDIKSI PEMBERIAN PEMILIHAN STOCKIST KLINIK THERAPY BANYU URIP
Arifiyanto Hadinegoro 1)
1) Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta email : arifiyanto@amikom.ac.id 1) ,

## Abstraksi
Stokis merupakan seseorang yang melakukan penjualan dan penawaran barang tertentu, setiap perusahaan pasti memiliki  stockist  nya  masing  ,  dimana  setiap  stockist  bertugas  untuk  melakukan  penawaran  dan  penjualan terhadap klien yang bersangkutan, beberapa perusahaan selalu memberikan penghargaan terhadap karyawan nya, salah satu nya stockist, parameter  nya memiliki beberapa bobot tertentu sehingga perlu metode yang tepat untuk memberikan  reward  terhadap  karyawan,  saat  ini  penggunaan  system  bisa  dijadikan  alat  untuk  mengambil keputusan , beberapa metode yang biasa digunakan adalah AHP dan fuzzy , metode ini memiliki kekurangan dan kelebihan  masing  masing  sehingga  cukup  menarik  jika  dua  metode  ini  digunakan  pada  kasus  yang  sama, Membandingkan AHP dengan salah satu metode Fuzzy mamdani diharapkan untuk menampilkan  perbandingan yang dalam bentuk angka apakah memiliki konsistensi yang sama dan tidak, penelitian ini bukan untuk mencari metode  terbaik namun mencari metode paling sesuai terhadap kasus yang dihadapi.
. Kata Kunci : AHP , Fuzzy ,stockist

## Abstract
A stockist is someone who sells and offers certain goods, every company must have its own stockist, where each stockist is tasked with making offers and sales to the client concerned, some companies always give awards to their employees, one of them is a stockist, the parameters have certain weights so that the right method is needed to  reward  employees,  currently  the  use  of  the  system  can  be  used  as  a  tool  to  make  decisions,  some  of  the methods commonly used are AHP and fuzzy, these methods have their respective advantages and disadvantages so  it  is  quite  interesting  if  these  two  methods  used  in  the  same  case,  Comparing  AHP  with  one  of  the  Fuzzy Mamdani  methods  is  expected  to  display  a  comparison  in  the  form  of  numbers  whether  it  has  the  same consistency  or  not,  this  study  is  not  to  find  the  best  method  but  to  find  the  most  suitable  method  for  a  limited number of cases. ap case faced.

## Keywords : AHP , Fuzzy ,stockist

## 1. Pendahuluan
Karyawan  yang    menjadi  stockist  merupakan  salah satu  andalan  dari  perusahaan  karena  sangat mempengaruhi pendapatan dari perusahaan tersebut, Kegiatan  stockist  yang  langsung  berinteraksi  ke konsumen  membutuhkan  kemampuan  ekstra  secara pribadi,  dari  sini  perusahaan  harus  memberikan motivasi  terhadap  karyawan  stockist  salah  satu  nya dengan memberi reward terhadap karyawan tersebut, namun  dari  banyak  nya  karyawan  perusahaan  tetap membutuhkan parameter karyawan mana yang tepat untuk diberikan reward penghargaan.
Kegiatan  menentukan  stockist  terbaik  bisa  dibantu dengan  penggunaan  sebuah  sistem  yang  saat  ini dikenal  sebagai  sistem  pendukung  keputusan,  salah satunya  adalah  metode  AHP  (   Analytic  Hierarchy Process )  dan juga bisa menggunakan metode fuzzy. Dalam  penelitian  ini  akan  membandingkan  metode AHP  dengan  metode  Fuzzy  Mamdani  dalam
memberikan rekomendasi  stockist  terbaik,  data  data yang  digunakan  merupakan  data  dari  penelitian sebelumnya yang hanya menggunakan metode AHP di  perusahaan  Klinik  Therapy  Banyu  Urip  dalam laporan  skripsi  Nissa  tahun  2020  [1].  Dilihat  dari penelitian  sebelumnya  teknik  pendukung  keputusan terdapat  yang  memiliki  metode  sederhana  seperti Fuzzy  yang  juga  bias  digunakan  sebagai  metode untuk  memutuskan  sesuatu  ,  dalam  penelitian  ini peneliti  ingin  melihat  perbandingan  antara  AHP dengan  metode  Fuzzy  yang  lebih  sederhana  jika diterapkan pada kasus yang sama.
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  data studi  kasus  pada  penelitian  sebelumnya  yang  hanya menggunakan metode AHP saja, dalam penelitiannya  menggunakan  4  parameter  sebagai acuan memberikan rekomendasi dan setiap parameter  diberikan  bobot  diantaranya  ,  Penjualan sebesar  56  %  penguasaan  produk  sebesar  25%
inovatif  sebesar  12%  dan  komunikasi    sebesar  6% [1] ,
AHP juga digunakan oleh sanyoto dan kawan kawan pada tahun 2017 dimana menggunakan metode AHP sebagai sistem pendukung keputusan untuk pemilihan  laptop,  dimana  kresteria  cukup  banyak hingga  cukup  mempengaruhi  kinerja  aplikasi  nya [2].
Dalam hal perbandingan juga pernah dilakukan oleh widyasari  dan  yuwono  pada  tahun  2018  dimana metode  yang  digunakan  adalah  AHP  dan  fuzzy mamdani  dengan  studi  kasus  pemilihan  rumah  di cepu,  dalam  penelitian  tersebut  menggunakan  tools matlab  sebagai  alat  untuk  menjalankan  system  nya, dengan  hasil  perbandingan  1:  0.90298.  hasil  yang menunjukkan  AHP  lebih  akurat  dalam  mendukung keputusan pemilihan rumah di CEPU [3].

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini terbagi dalam beberapa tahan pan 1. Studi  pustaka  ,  dimana  proses  ini  adalah mencari data referensi dari beberapa hasil penelitian sebelumnya,
2. Observasi  ,  beberapa  data  yang  digunakan di dapat dari data yang  langsung di ambil di mitra 3. Eksperimen,  dari  data  yang  di  dapat  di lakukan  uji  coba  simulasi  kasus  pada  tiap perhitungan  hingga  di  dapatkan  hasil  yang  di inginkan.
Tahapan  penelitian  ini  terlihat  pada  gambar  1  di bawah :

## Gambar  1 alur penelitian

## 2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Sebuah  hirarki  fungsional  dengan  input  utamanya persepsi  manusia.  Metode  ini  dikembangkan  oleh Prof.  Thomas  Lorie  Saaty  dari  Wharton  Business School di awal tahun 1970, Merupakan metode yang
banyak  digunakan  untuk  menentukan  beberapa keputusan yang memiliki sifat sebagai berikut :
1.
Beberapa  kriteria  yang  sulit  untuk  di  buat kualitatif, 2. Memiliki banyak sub kriteria 3. Banyaknya pengambil keputusan ,
4. Kandidat yang terbatas. [4]

## 2.2 Metode Mamdani
Metode  ini  biasanya  dikenal  sebagai  metode  Min- max  Untuk  memperoleh  output,  diperlukan  4 tahapan [4].
a. Pembentukan himpunan fuzzy
Pada  metode  mamdani,  baik  variable  input  maupun variabel  output  dibagi  menjadi  satu  atau  lebih himpunan fuzzy.
b. Aplikasi fungsi implikasi
Pada  metode  mamdani,  fungsi  implikasi  yang digunakan adalah min.
c. Komposisi aturan
Tidak  seperti  penalaran  monoton,  apabila  sistem terdiri dari beberapa aturan maka inferensi diperoleh dari  kumpulan  dan  korelasi  antar  aturan.  Ada  3 metode  yang  digunakan  dalam  melakukan  inferensi sistem fuzzy, yaitu : max, additive, probabilistic OR (ptobot).
d. Penegasan ( defuzzy ).
Beberapa  metode  fuzzy  pada  komposisi  aturan metode Mamdani.
a. Metode Centroid
Pada  metode  ini,  solusi  crips  diperoleh  dengan  cara mengambil titik pusat (z*) daerah
fuzzy. Secara umum dirumuskan :
…( 1 )
b. Metode Bisektor c. Metode Min of Maximum (MOM) d. Metode Smallest of Maximum (SOM) e. Metode Largest of Maximum (LOM)

## 2.3 Metode Fuzzy Sugeno
pertama  kali  di  ajukan  oleh  Takagi,  Sugeno,  dan Kang  tahun  1985  dalam  upaya  untuk  membangun pendekatan sistematis  untuk membangkitkan aturan – aturan fuzzy dari himpunan data Input – Output. fuzzy  ini  memiliki  penalaran  yang  sedikit  berbeda dari  fuzzy  mamdani  di  mana  fuzzy  sugeno menghasilkan konstanta melainkan berupa konstanta atau persamaan  linier [5].

## 2.4 Data Penelitian
Data penelitian yang digunakan dalam penelitian ini merupakan  data  yang  telah  ditentukan  oleh  mitra Stockist  Klinik terapi banyu Urip
Dalam  proses  AHP  pihak  Klinik  Banyuurip mengklasifikasikan  solusi  yang  digunakan  seperti terlihat pada tabel 2 di bawah.
Tabel 1 Tabel kriteria Kriteria Skala Penilaian Penjabaran Jumlah Penjualan (1) Kurang <120 (2) Cukup 121-130 (3) Baik 131-140 (4) Sangat Baik >140 Penguasaan Produk (1) Kurang Kurang menguasai produk (2) Cukup Cukup menguasai produk
(3) Baik
Menguasai produk
(4) Sangat Baik Sangat menguasai produk Inovatif (1) Kurang Kurang inovatif (2) Cukup Cukup inovatif (3) Baik Inovatif (4) Sangat Baik Sangat Inovatif Komunikasi (1) Kurang Kurang pandai berkomunikasi (2) Cukup Cukup pandai berkomunikasi (3) Baik Pandai berkomunikasi (4) Sangat Baik Sangat pandai berkomunikasi
Dalam  pengujian  nanti  juga  akan  digunakan  data alternative  sebagai  data  pengujian  terhadap  aplikasi yang telah dibuat data tersebut terdapat pada table 2 dibawah
Tabel 2 data Stockist ID Nama Jumlah Penjuala n Penguasaa n Produk Inovatif Komunik asi S001 Sukma 127 Sangat Menguasai Inovatif   Pandai S002 Basuki 189 Menguasai   Inovatif   Pandai S003 Joko Mursito 119 Cukup Menguasai Cukup Inovatif Sangat Pandai S004 Lina Wati 134 Menguasai   Sangat Inovatif Pandai S005 Edi Pranoto 111 Sangat Menguasai Inovatif   Pandai

## 2.5 Konfigurasi system
perancangan  struktur  hirarki  pada  metode  AHP  dan perancangan  pada  fuzzy  .  perancangan  hirarki perancangan    pada  AHP  di  tunjukkan  pada  gambar dibawah

## Gambar  2 Kriteria
Dalam  AHP  pertama  yang  dilakukan  adalah menghitung  matrik  perbandingan  kriteria  tabel  3, kemudian  menentukan  prioritas  atau  bobot  nya  ada pada  table  4  dan  kemudian  menghitung  konsistensi pada data di table 5
Tabel 3 Matrik perbandingan kriteria Kriteria JP PP I K JP 1 3 5 5 PP 0,33 1 3 3 I 0,20 0,33 1 2 K 0,20 0,33 0,50 1 Jumlah 1,73 4,67 9,50 11 Tabel 4 Kriteria bobot Kriteria JP PP I K Jumlah Bobot JP 0,58 0,64 0,53 0,45 2,20 0,55 PP 0,19 0,21 0,32 0,27 1,00 0,25 I 0,12 0,07 0,11 0,18 0,47 0,12 K 0,12 0,07 0,05 0,09 0,33 0,08 Tabel 5 Uji konsistensi Kriteria Bobot Jumlah Hasil JP 0,55 1,73 0,95 PP 0,25 4,67 1,16 I 0,12 9,50 1,13 K 0,08 11 0,91 Lamda (λ) maks 4,15
Keterangan : JP = Jumlah Penjualan PP = Penguasaan Produk I = Inovatif
K = Komunikasi
Pada  Fuzzy  mamdani  dan  sugeno  menggunakan perancangan pada tools yang telah ada

## Gambar  3 Hirarki fuzzy hamdani
Fungsi  keanggotaan  setiap  kriteria  terdapat  pada table  6  dan  hasil  visual  pada  tool  matlab  terlihat pada gambar :
Gambar  4 Membership variabel komunikasi
Tabel 6 Membership fuzzy Kriteria Skala Penilaian parameter bobot Jumlah Penjualan (1) Kurang [-0.4 0 0.06] 0.08 (2) Cukup [0 0.12 0.25] 0.12 (3) Baik [0.12 0.25 0.55] 0.25 (4) Sangat Baik [0.25 0.56 1] 0.55 Penguasaan Produk (1) Kurang [-0.4 0 0.06] 0.08 (2) Cukup [0 0.12 0.25] 0.12 (3) Baik [0.12 0.25 0.55] 0.25 (4) Sangat Baik [0.25 0.56 1] 0.55 Inovatif (1) Kurang [-0.4 0 0.06] 0.08 (2) Cukup [0 0.12 0.25] 0.12 (3) Baik [0.12 0.25 0.55] 0.25 (4) Sangat Baik [0.25 0.56 1] 0.55 Komunikasi (1) Kurang [-0.4 0 0.06] 0.08 (2) Cukup [0 0.12 0.25] 0.12 (3) Baik [0.12 0.25 0.55] 0.25 (4) Sangat Baik [0.25 0.56 1] 0.55
Dari  tabel  membership  pada  tabel  6  diperoleh  250 rule  yang  digunakan  dalam  metode  fuzzy  mamdani dan sugeno, tampilan dari rule yang di gunakan bisa di lihat pada gambar di bawah
Tabel 7 Tabel Rule metode fuzzy No RULE 251 . If (komunikasi is sangat_kumunikasi) and (Inovatif is sangat_inovatif) and (Penguasaan_produk is sangat_menguasai) and (jmlh_penjualan is kurang) then (output1 is kurang) (1)
… …
252 If (komunikasi is sangat_kumunikasi) and (Inovatif is sangat_inovatif) and (Penguasaan_produk is sangat_menguasai) and (jmlh_penjualan is cukup) then
(output1 is baik) (1) 253 If (komunikasi is sangat_kumunikasi) and (Inovatif is sangat_inovatif) and (Penguasaan_produk is sangat_menguasai) and (jmlh_penjualan is sangat_baik) then (output1 is sangat_baik) (1)

## 3. Pembahasan
Hasil  dari  perhitungan  AHP  dan  fuzzy  dengan  data alternative  pada  tabel  2  di  atas  adalah  sebagai berikut yang ditampilkan dalam bentuk tabel di tabel 8
Tabel 8 Hasil rangking AHP [1] RANK ID STOCKIST TOTAL NILAI 1 S002   Basuki 0,43 2 S004   Lina Wati 0,30 3 S001   Sukma 0,26 4 S005   Edi Pranoto 0,23 5 S003   Joko Mursito   0,12
Dan  hasil  dari  perhitungan  Fuzzy  madman  dan sugeno terlihat pada Tabel 9 dan  Tabel 10 di bawah
Tabel 9 Hasil dari fuzzy mamdani Ranking ID Stocklist nilai 1 S002 Basuki 0.596 2 S004 Lina Wati 0.298 3 S001 Sukma 0.275 4 S005 Edi Pranoto 0.124 4 S003 Joko Mursito 0.124 Tabel 10 Hasil fuzzy sugeno Ranking ID Nama nilai 1 S002 Basuki 0.55 2 S003 Joko Mursito 0.25 2 S001 Sukma 0.25 2 S005 Edi Pranoto 0.25 5 S004 Lina Wati 0.12
Dari data gambar 5  grafik bisa terlihat bahwa AHP memang  memiliki  konsistensi  yang  baik  karena setiap  kriteria  dihitung  berdasarkan  bobot  nya  dari perbandingan

## Gambar  5 Grafik perbandingan
Pada  data  tertentu  nilai  fuzzy  memiliki  nilai  sama antar kasus dan ini tidak terjadi pada metode AHP di mana setiap nilai memiliki nilai berbeda beda. Jika  AHP  menjadi  patokan  dan  metode  Fuzzy menjadi nilai forecast maka didapat nilai MSE untuk metode  Fuzzy  mamdani  0.007807  dan  sugeno 0.00348  jika  diTarik  kesimpulan  data  dari  metode mamdani  lebih  baik  dibandingkan  dengan  data  dari sugeno, namun lebih baik dari AHP sebagai data real nya,

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil , penelitian semua metode yang di cobakan memberikan rekomendasi yang sama untuk peringkat  pertamanya  namun  tidak  lebih  baik  jika terdapat banyak kandidat pada metode fuzzy karena terdapat  nilai  total  yang  sama  pada  satu  kondisi  , disebabkan  Karena  metode  fuzzy  tidak  memiliki bobot  pada  setiap  kriteria  dan  berdasarkan  dari konvensional  setiap  rule  saja.  Metode  AHP  akan lebih  jika  digunakan  sebagai  pendukung  keputusan yang memiliki lebih dari satu kandidat dibandingkan dengan metode fuzzy .

## Daftar Pustaka
[1] N.  K.  Budiyati,  "SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN STOCKIST TERBAIK  DENGAN  METODE  AHP  PADA KLINIK THERAPY BANYU URIP," Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, 2020.
[2]  G.  P.  Sanyoto,  R.  I.  Handayani  and  E. Widanengsih,
"SISTEM
PENDUKUNG
KEPUTUSAN  PEMILIHAN  LAPTOP  UNTUK KEBUTUHAN OPERASIONAL DENGAN METODE AHP (STUDI KASUS: DIREKTORAT  PEMBINAAN  KURSUS  DAN
PELATIHAN  KEMDIKBUD)," Pilar  Nusa
Mandiri, vol. 13, no. 2, p. 167, 2017.
[3]  A. P. Widyassari and T. Yuwono, "Perbandingan Analytical Hierarchy Process dan Fuzzy Mamdani  untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Rumah  di  Daerah  Cepu," Journal  of Computer,  information  system,  &  technology
management, vol. 1, no. 2, pp. 50-54, 2018. [4]  k. Konsep dan aplikasi sistempendukungkeputusan,  Yogyakarta:  Andi, 2007.
[5]  S.  N.  Marsono,  "Penerapan  Metode  Tsukamoto dalam pemberian kredit sepeda motor bekas pada PT Trijaya motor," santikom, vol. 16, 2017.
[6]  F.  N.  Arieni,  D.  Halimah  and  I.  Audita, "Implementasi  Metode  Fuzzy  Sugeno  Pada Penentuan  Harga  Emas  24  Karat  pada  Kota Medan," Jurnal  Penerapan  Kecerdasan  Buatan, vol. 1, no. 2, pp. 116-120, 2020.
[7]  S.  Kusumadewi,  Artificial  Intelegent,  yogyakarta : Graha Ilmu, 2003.