## SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM PENERIMAAN PROYEK PEMBUATAN KAPAL MENGGUNAKAN METODE FUZZY

## Algifanri Maulana
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Putera Batam Email: algifm@gmail.com
Sestri Novia Rizki Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Putera Batam Email: sestrinr@yahoo.com

## ABSTRAK
Dalam  pelaksanaan  suatu  proyek  pembangunan  kapal,  perencanaan  biaya  merupakan  fungsi  yang paling  pokok  dalam  mewujudkan  tujuan  proyek  seperti  halnya  kesesuaian  biaya,  waktu  dan  mutu  perlu dilakukan  secara  terpadu  dan  menyeluruh,  terlebih  khusus  dalam  hal  biaya  diperlukan  untuk  upah  dan bahan.  Banyak  kontraktor  yang  mengalami  kerugian  dalam  proyek  bangunan  kapal  karena  harga penawaran proyek tidak mampu menutupi biaya – biaya operasional dan upah karyawan buruh. Salah satu penyebab  kontraktor  mengalami  kerugian  adalah  tidak  mampu  menghitung  biaya  –  biaya  yang  harus  di keluarkan  dalam  proses  pembangunan  proyek  kapal.    Maka    dari  itu  dibutuhkan  sebuah  system  dalam Penyelesaian masalah sistem pengambilan keputusan dalam penerimaan proyek pembuatan kapal menggunakan metode  Sugeno.  Metode  Sugeno  ini  mampu  mengambil  Sistem  pengambilan  Keputusan  dalam penerimaan  proyek  kapal.  Penelitian  ini  adalah  logika fuzzy metode  sugeno  bisa  diterapkan  dalam pengambilan  keputusan  proyek  pembangunan  kapal  di  PT  Karya  Putra  Karimun  dengan  memasukkan biaya upah karyawan, biaya material, biaya operasional dan harga proyek. Penyelesaian masalah produksi menggunakan  konstanta  atau  fungsi  matematika  dari  variabel input ,  dan  pada  proses  defuzzifikasinya mengunakan metode rata-rata terpusat.
Kata kunci: logika fuzzy; metode sugeno fuzzyfikasi; fungsi implikasi.

## ABSTRACT
In the implementation of a ship building project, cost planning is the most basic function in realizing project  objectives  as  well  as  the  suitability  of  costs,  time  and  quality  needs  to be done  in  an  integrated and  comprehensive  manner,  especially  in  the  case  of  costs  required  for  wages  and  materials.  Many contractors  suffer  losses  in  ship  building  projects  because  the  project  offer  price  is  unable  to  cover operational costs and wages of workers. One of the causes of contractors experiencing losses is not being able  to  calculate  the  costs  that  must  be  incurred  in  the  process  of  building  a  ship  project.  therefore  a system is needed in solving the decision-making system problems in receiving shipbuilding projects using the  Sugeno  method.  This  Sugeno  method  is  able  to  take  the  Decision-making  System  in  receiving  ship projects.  this  research  is  fuzzy  logic  sugeno  method  can  be  applied  in  decision  making  of  shipbuilding projects at PT Karya Putra Karimun by including employee wage costs, material costs, operational costs and project prices. Settlement of production problems using constants or mathematical functions of input variables, and in the process the defuzzification uses a centralized average method
Keywords: fuzzy logic; methods of sugeno fuzzyfication; the function of the implications.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  sekitar  tahun  1960-1970,   Sistem  Penunjang  Keputusan  mulai  diperkenalkan.  Sistem Penunjang  Keputusan  dirancang  untuk  mengembangkan  efektivitas  dan  produktivitas  dari  para  manajer dan kaum profesional. Keputusan adalah tindakan yang dilakukan oleh setiap orang pada umumnya dari waktu  ke  waktu,  baik  hal  itu  dilakukan  secara  sadar  maupun  tidak  sadar.  Bahkan  untuk  mengambil keputusan  yang  dilakukan  secara  sadar  memerlukan  perhitungan  yang  cermat  serta  diperlukan  berbagai pertimbangan,  persiapan  yang  matang  serta  siap  untuk  membuat  analisis.  Pada  tahun  (1970),  Scoot Morton  menyampaikan konsep utama dari sistem pendukung keputusan yang mendefenisikan SPK suatu
sistem  interaktif  yang  berbasiskan  komputer  yang  membantu  Pengambilan  Keputusan  dengan menggunakan data dan model untuk memecahkan masalah yang tidak terstruktur [1].
Definisi  SPK  menurut  Keen  dan  Scoot  Morton  (1978)  adalah  gabungan  sumber  daya  individual yang  intelektual  dengan  kemampuan  komputer  untuk  meningkatkan  kualitas  keputusan  yang  diambil yaitu sebuah sistem yang dibantu oleh  komputer untuk pembuatan keputusan yang berhubungan dengan masalah  semi  terstruktur  [2].  Dalam  pelaksanaan  suatu  proyek  pembangunan  kapal,  perencanaan  biaya merupakan fungsi yang paling pokok dalam mewujudkan tujuan proyek seperti halnya kesesuaian biaya, waktu  dan  mutu  perlu  dilakukan  secara  terpadu  dan  menyeluruh,  terlebih  khusus  dalam  hal  biaya diperlukan untuk upah dan bahan. Banyak kontraktor yang mengalami kerugian dalam proyek bangunan kapal  karena  harga  penawaran  proyek  tidak  mampu  menutupi  biaya  –  biaya  operasional  dan  upah karyawan  buruh.  Salah  satu  penyebab  kontraktor  mengalami  kerugian  adalah  tidak  mampu  menghitung biaya – biaya yang harus di keluarkan dalam proses pembangunan proyek kapal. maka dari itu dibutuhkan sebuah sistem pendukung untuk pengambilan keputusan. Konsep logika fuzzy adalah salah satu cara yang dapat menyelesaikan masalah tersebut.
Logika fuzzy adalah  metodologi  sistem  kontrol  pemecahan  masalah,  yang  cocok  untuk diimplementasikan  pada  sistem,  mulai  dari  sistem  yang  sederhana,  sistem  kecil, embedded  system , jaringan  PC, multi  channel atau workstation berbasis  akuisisi  data,  dan  sistem  kontrol.  Metodologi  ini dapat diterapkan pada perangkat  keras, perangkat lunak, atau  kombinasi  keduanya. 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. Oleh karena itu, semua ini dapat mempunyai nilai keanggotaan 0 atau 1.Akan tetapi, dalam logika fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan berada di antara 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 [4]. Alasan digunakannya Logika Fuzzy adalah:
1) Konsep  Logika Fuzzy mudah  dimengerti.  Konsep  matematis  yang  mendasari  penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti.
2) Logika Fuzzy sangat fleksibel.
3) Logika Fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat.
4) Logika Fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks.
5) Logika Fuzzy dapat  membangun  dan  mengaplikasikan  pengalaman-  pengalaman  para  pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan.
6) Logika Fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional.
7) Logika Fuzzy didasarkan pada bahasa alami.
Secara  umum, Fuzzy  Logic adalah  sebuah  metodologi  “berhitung”  dengan  variabel  kata-kata ( linguistic  variabel ),  sebagai  pengganti  berhitung  dengan  bilangan  [1].  Kata-kata  yang  digunakan  alam Fuzzy Logic memang tidak sepresiasi bilangan, namun kata-kata jauh lebih dekat dengan intuisi manusia. Manusia  bisa  langsung  “merasakan”  nilai  dari  variabel  kata-kata  yang  sudah  dipakainya  sehari-hari. Demikianlah, Fuzzy  Logic memberikan  ruang  dan  bahkan  mengeksploitasi  toleransi  terhadap ketidakpresisian. Fuzzy  logic membutuhkan  “ongkos”  yang  lebih  murah  dalam  memecahkan  berbagai masalah  yang  bersifat Fuzzy [3].  Dalam  penelitian  yang  berjudul  “Penentuan  Jurusan  di  SMAN  8 Surakarta  dengan Fuzzy  Inference  System (FIS)  Mamdani”  menghasilkan Fuzzy  Inference  System (FIS) Mamdani dapat digunakan untuk membangun sistem pendukung keputusan penentuan jurusan di SMAN 8  Surakarta  dan  berdasar  pengujian  yang  dilakukan,  nilai  IPA  dan  IPS  antara  FIS  1  dengan  FIS2 mempunyai nilai output yang tidak beda secara signifikan. Berdasar percobaan data seluruh siswa kelas X tahun  ajaran  2008/2009,  FIS  1  dan  FIS  2  memberikan  keputusan  yang  sama.  FIS  1  lebih direkomendasikan untuk digunakan karena fungsinya lebih sederhana [4].
Jurnal  Internasional  dengan  judul  “ Linguistic  Fuzzy  Rules  in  Data  Mining:  Follow-Up  Mamdani Fuzzy Modeling Principle ”. Penelitian ini membahas tentang Fuzzy Rule-Based Systems (FRBSs) bahasa linguistic dengan  menggunakan Fuzzy  Inference  System metode  Mamdani.  Hasil  dari  penelitian  ini membuktikan  kegunaan  dari  FRBSs  bahasa linguistic dalam  sebuah  perkembangan  dan  masalah signifikan  dalam data  mining seperti  klasifikasi dataset yang  tidak  seimbang  dan  khusus  untuk  mereka dengan tingkat ketidakseimbangan yang tinggi. Secara khusus, penelitian ini menunjukkan perilaku yang baik dari FRBSs hirarki linguistic , meningkatkan klasifikasi kinerja di daerah yang tumpang tindih antara minoritas dan mayoritas kelas dan mengungguli pohon keputusan C4.5 yang terkenal [5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian adalah gambaran langkah–langkah yang akan dilaksanakan dalam melakukan penelitian.  Langkah-langkah  penelitian  ini  selanjutnya  akan  digambarkan  dalam  bentuk  kerangka  kerja penelitian [7]. Metodologi ini perlu ditetapkan agar penelitian dapat dilakukan secara terstruktur. Langkah
yang  akan  dilakukan  harus  mencakup  mulai  dari  mempelajari  masalah  sampai  dengan  adanya  suatu sistem yang dapat dihasilkan sehingga masalah dapat teratasi.
Analisa  data  yang  di  lakukan  dalam  menentukan  kelayakan  kapal  menggunakan  empat  variable input dan satu variable output. Variable terdiri dari upah karyawan, biaya material, biaya operasional dan harga penawaran proyek. Output terdiri dariVariabel output keputusan diterima atau ditolak, atau decisio n [8].  contoh  implementasi  kedalam  fuzzy  logic  dan  perhitungan  matematika  hal  ini  dapat  dilihat  pada gambar 1.

## Gambar 1. Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan Variabel
Analisa  data  yang  di  lakukan  dalam  menentukan  kelayakan  kapal  menggunakan  empat  variable input dan satu variable output. Variable terdiri dari
1) Upah karyawan
2) Biaya Material
3) Biaya Operasional
4) Harga Penawaran Proyek
Output  terdiri  dari  Variabel output keputusan  diterima  atau  ditolak,  atau decisio n.  contoh implementasi  kedalam  fuzzy  logic  dan  perhitungan  matematika.  Langkah  Penyelesai  Fuzzy  Sugeno Langkah  pertama  menentukan  variabel input dan  variabel output yang  merupakan  himpunan  tegas  dan mengubah variabel input menjadi himpunan fuzzy dengan proses fuzzifikasi
Tabel 1. Himpunan fuzzy
Fungsi Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Input Biaya Upah Karyawan Kecil 0 – 1600 [0 800 1000] Sedang [900 1100 1300] Besar [1200 1400 1600] Biaya Material Kecil 0 - 800 [0 400 500] Sedang [450 550 650] Besar [600 700 800] Biaya Operasional Kecil 0 - 120 [0 40 60] Sedang [50 70 90] Besar [80 100 120] Harga Penawaran Proyek Rendah 0 - 2500 [0 1500 1750] Sedang [1625 1875 2125] Tinggi [2000 2250 2500] Output Keputusan Diterima 0 - 1 [1] Ditolak [0]
Langkah kedua yaitu mengubah variabel input menjadi himpunan fuzzy dengan proses fuzzifikasi
Gambar 2. Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan Variabel Biaya Upah Karyawan
Gambar 3. Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan Variabel Biaya Material
Gambar 4. Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan Variabel Biaya Operasional
Gambar 5. Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan Variabel Harga Proyek
Gambar 6. Representasi Fungsi Derajat Keanggotaan Variabel Keputusan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Biaya Upah Karyawan Fungsi derajat keanggotaan linier turun digunakan untuk merepresentasikan himpunan fuzzy rendah  dan  fungsi  derajat  keanggotaan linier naik  untuk  himpunan fuzzy tinggi.  Fungsi derajat  keanggotaan  segitiga  digunakan  untuk  merepresentasikan  himpunan fuzzy normal.  Bentuk representasinya adalah :
µ Sedikit [x]
µ Sedang [x]
µ Banyak [x]
Semua variabel masukan dan keluaran telah didefinisikan dan bentuk fungsi keanggotaan untuk tiap nilai linguistic dari  tiap  variabel  juga  telah  didefinisikan  dan  dilabeli.  Langkah  selanjutnya  adalah mendefinisikan IF-THEN rule dengan Rule Editor .
a) [R10] If Biaya  Upah  Karyawan  BANYAK, or Biaya  Material  BANYAK, or Biaya Operasional SEDIKIT, or Harga Proyek TINGGI, Then Hasil Keputusan DITERIMA b) [R11] If Biaya  Upah  Karyawan  BANYAK, or Biaya  Material  BANYAK, or Biaya Operasional BANYAK, or Harga Proyek TINGGI, Then Hasil Keputusan DITERIMA c) [R12] If Biaya Upah Karyawan SEDIKIT, or Biaya Material BANYAK, or Biaya Operasional BANYAK, or Harga Proyek SEDANG, Then Hasil Keputusan DITOLAK d) [R13] If Biaya Upah Karyawan SEDANG, or Biaya Material SEDANG, or Biaya Operasional BANYAK, or Harga Proyek SEDANG, Then Hasil Keputusan DITOLAK e) [R14] If Biaya  Upah  Karyawan  BANYAK, or Biaya  Material  SEDANG, or Biaya Operasional SEDANG, or Harga Proyek SEDANG, Then Hasil Keputusan DITOLAK
f) [R15] If Biaya  Upah  Karyawan  BANYAK, or Biaya  Material  SEDANG, or Biaya Operasional BANYAK, or Harga Proyek SEDANG, Then Hasil Keputusan DITOLAK
Defuzzifikasi
Dan  langkah  terakhir  atau  keempat  adalah  mengubah output menjadi  himpunan  tegas  dengan  proses defuzzifikasi dengan metode centroid .
z
z
Gambar 8. Defuzzifikasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  penelitian  dan  analisa  telah  yang  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1) Berdasarkan  Data  dan  proses  penelitian  yang  dilakukan  maka  peneliti  mendapatkan  analisa menentukan  hasil  pengambilan  keputusan  dalam  penerimaan  proyek  kapal  membutuhkan variabel  input  dan  variabel  output.  Variabel  input  yang  didapatkan    terdiri  dari  biaya  upah karyawan, biaya material, biaya operasional dan harga proyek. Sedangkan variabel output berupa hasil keputusan .
2) Berdasarkan  perhitungan  Matlab  dengan  hasil  pengujian  pada  gambar  defuzifikasi  diatas  nilai input  pertama  untuk  biaya  upah  kariawan  920,  biaya  material  450,  Biaya  operasional  45,  dan Harga  proyek  1.550.000.000  makan  Hasil  outpun  berdasarkan  Mtlab  adalah  0.744  dengan keputusan diterima.
3) Penelitian ini adalah logika fuzzy metode sugeno bisa diterapkan dalam pengambilan keputusan proyek  pembangunan  kapal  di  PT  Karya  Putra  Karimun  dengan  memasukkan  biaya  upah karyawan,  biaya  material,  biaya  operasional  dan  harga  proyek.  Sehingga  menghasilkan  output yang bisa dijadikan acuan dalam menentukan penerimaan proyek pembuatan kapal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Adhimantoro  Singgih,  “Mengetahui  Tingkat  Kematangan  Buah  Dengan  Ultrasonik  Menggunakan Logika Fuzzy,” JNTETI , vol. 3, no. 1, p. 63, 2014.
[2]  I.  G.  .  Astawa,  “Penerapan  Logika  Fuzzy  Dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Pada  Sistem  Penilaian Berbasis Komputer,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, p. 67, 2012.
[3]  H.  H.  C.  R.  dan  Y.  Inayati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan  Di  SMU  Dengan Logika Fuzzy,” Tek. Inform. UPN Veteran , vol. 3, no. 1, 2008.
[4]  K. S. dan H. Purnomo, Aplikasi Fuzzy Logic Untuk Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013.
[5]  F. Fernandez, A., & Herrera, “Linguistic Fuzzy Rules in Data Mining : Follow-Up Mamdani Fuzzy Modeling Principle,” Comb. Exp. Theory , vol. 6, no. 2, pp. 103–122, 2012.
[6]  R.  dan  T.  L.  Meimaharani,  “Analisis  Sistem  Inference  Fuzzy  Sugeno  Dalam  Menentukan  Harga Penjualan Tanah Untuk Pembangunan Minimarket,” SIMETRIS , vol. 5, no. 1, p. 90, 2014.
[7]  M. Nazir, Metode Penelitian , 8th ed. Bogor: Ghalia Indonesia, 2013.
[8]  A. Naba, Belajar Cepat Fuzzy Logic Menggunakan MATLAB . Yogyakarta: Andi, 2009.
[9]  P.  dan  P.  P.  Widodo,  “Model  Penduga  Kinerja  Pegawai  Berdasarkan  Pendekatan  FIS  Mandani : Studi Kasus Badan Kependudukan Dan Keluarga Berencana Nasional,” Fakt. Exacta , vol. 7, no. 3, pp. 271–281, 2014.
[10]  M. E. dan S. V. Sutojo, T., Kecerdasan Buatan , 1st ed. Yogyakarta: Andi, 2011.