Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi di Industri 2019 ISSN 2085-4218 2 Februari 2019 Penerapan Metode Fuzzy Sugeno Pada Analisis RFM Untuk Menentukan Indeks Produk Pada Permainan Hayday Muhammad Ainul Yaqin 1), Sayyidatun Naja 2), Syahrul Kholis Al-Azhar 3 ), Komarudin Mahbullah 4) 1),2),3 ),4)Teknik Informatika, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang Jl. Gajayana 50 Malang Email : : yaqinov@ti.uin-malang.ac.id Abstrak. Keuntungan yang maksimal diperoleh dari penjualan yang maksimal. Apabila jumlah produk yang diproduksi oleh perusahaan kurang dari jumlah permintaan maka perusahaan akan kehilangan peluang untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal dan sebaliknya. Oleh karena itu, perencanaan jumlah produk dalam Permainan Hayday sangatlah penting. Agar dapat memenuhi permintaan pasar dengan tepat dan dengan jumlah yang sesuai. Faktor-faktor yang perlu diperhatikan dalam menentukan jumlah produk, antara lain: jumlah persediaan dan jumlah permintaan. Penulisan dan pembahasan pada penelitian ini adalah tentang sistem inferensi Fuzzy Metode Sugeno, penerapan sistem inferensi Fuzzy Metode Sugeno untuk menentukan indeks produk berdasarkan analisis RFM dan data dari penulisan ini didapat dari pengamatan pemesanan truk pada permainan Hayday. Untuk membuat rancangan program yang bisa diharapkan dapat diaplikasikan dan dipakai, sehingga membantu proses penentuan indeks produk berdasarkan produk yang sering dipesan pelanggan dengan analisis RFM. Variabel yang dijadikan acuan dalam penelitian ini adalah mengenai waktu produk dengan himpunan fuzzy Lambat dan Cepat, prosentase experience produk dengan himpunan fuzzy Rendah dan Tinggi, jumah produk dengan himpunan fuzzy Sedikit dan Banyak, dan variabel Indeks himpunan fuzy Sedikit dan Tinggi. Penerapan metode ini menggunakan fungsi keanggotaan dengan kurva trapesium dengan semesta pembicaraan waktu [1,8], semesta pembicaraan jumlah [1, 4], semesta pembicaraan prosentase [1,25]. Melalui penelitian ini didapatkan hasil produk unggulan adalah Gula Coklat dengan indeks produk sebesar 4,5. Kata kunci: Analisis RFM,Fuzzy Sugeno, Permainan HayDay, Indeks Produk. 1. Pendahuluan Pada permainan HayDay saat ini, persaingan dalam menaikkan level dari berbagai user sangat kompetitif sehingga dibutuhkan kemampuan pengelola yang profesional agar dapat menaikkan level lebih cepat. Pada bidang produksi kemampuan itu antara lain adalah kemampuan merencanakan atau menentukan indeks produk barang. Hal ini agar dapat memenuhi permintaan pelanggan dengan jumlah yang sesuai dengan memperhatikan persediaan barang sehingga bisa mendapatkan keuntungan yang maksimal. Keuntungan yang maksimal diperoleh dari penjualan yang maksimal. Dimana penjualan yang maksimal artinya dapat memenuhi semua permintaan yang ada, apabila jumlah produk yang di produksi oleh perusahan kurang dari permintaan maka perusahan akan kehilangan peluang untuk mendapatkan keuntungan yang maksimal. Pada pengelompokan indeks produk cenderung memiliki banyak atribut. Adanya atribut ini berakibat pada pengolahan data yang kurang baik, sehingga diperlukan adanya pemilihan atribut yang baik untuk mendapatkan hasil yang lebih optimal. Untuk mengatasi beberapa kekurangan dalam pemilihan atribut yang ada, diusulkan dengan menggunakan analisis RFM. Metode RFM sudah banyak diterapkan dalam beberapa bidang, terutama dalam dunia pemasaran[1]. Pemilihan metode RFM adalah karena metode yang efektif untuk segmentasi pelanggan dan objektifitasnya baik [2]. Metode RFM bertumpu pada pemilihan tiga atribut, yaitu recency, frequency, monetary [3]. Berpedoman pada model RFM yang terdiri dari tiga kriteria, maka dilakukan ekstraksi data dengan atribut-atribut yang dibutuhkan untuk mengukur nilai produk unggulan. 50 | SENIATI 2018 - Institut Teknologi Nasional Malang
Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi di Industri 2019 Tema A - Penelitian ISSN 2085-4218 2 Februari 2019 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, ya atau tidak, hitam atau putih). Dengan menggunakan logika fuzzy, konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti [4]. Metode sugeno merupakan salah satu metode dalam logika fuzzy. Penentuan indeks produk dapat dilakukan dengan menggunakan logika fuzzy sugeno. Mulai Pengumpulan data pada permainan Hay Day Pengelompokan data ke dalam tabel RFM Implementasi logika fuzzy sugeno ke dalam matlab Hasil perhitungan dengan fuzzy sugeno Diterapkannya metode sugeno karena sistem fuzzy sugeno memperbaiki kelemahan yang dimiliki oleh sistem fuzzy murni untuk menambah suatu perhitungan matematika sederhana sebagai bagian THEN [5]. Logika fuzzy sugeno merupakan metode inferensi fuzzy untuk aturan yang direpresentasikan dalam bentuk IF-THEN, dimana output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan fuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linear [6]. Dalam teori sistem fuzzy dikenal suatu konsep sistem fuzzy yang digunakan dalam proses prediksi pada umumnya terdiri atas empat tahap [7], yaitu fuzzifikasi (proses pengubahan bilangan fuzzy), pembentukan rule basis (basis aturan fuzzy), sistem inferensi atau penalaran fuzzy, defuzzifikasi (proses pengubahan bilangan fuzzy hasil dari sistem inferensi fuzzy ke dalam bilangan tegas. Untuk melakukan penelitian ini, terdapat 4 langkah: tegas ke dalam bentuk bilangan 1. Pengumpulan data transaksi sukses pada permainan HayDay 2. Pengelompokkan data ke dalam tabel RFM 3. Implementasi logika fuzzy sugeno ke dalam Matlab Selesai 4. Menentukan indeks produk tertinggi. Gambar 1 Metodologi Penelitian dengan Fuzzy Sugeno Dari pemaparan pendahuluan diatas, dapat disimpulkan bahwa penelitian ini dilakukan agar dapat mgetahui indeks produk tertinggi atau mencari produk yang paling unggul. Dengan menggunakan analisis RFM dan penerapan metode fuzzy Sugeno, maka dapat ditentukan indeks produk pada permainan HayDay. 2. Pembahasan 2.1 Pengumpulan Data Data yang digunakan adalah data transaksi pada permainan HayDay, mulai dari pemesanan sampai produk itu selesai dijual. Produk yang dipakai adalah produk pada papan coklat. Proses Data ke dalam Tabel RFM 2.2 Data yang terkumpul selanjutnya akan dianalisa terlebih dahulu dengan menerapkan analisis RFM. Analisis dilakukan dengan mengelompokkan kepada kolom recency, frequency, monetary. Recency adalah waktu dari produk tersebut dipesan sampai pada produk tersebut sukses dalam proses transaksi. Frequency adalah jumlah berapa kali produk itu dipesan. Monetary adalah jumlah dari keseluruhan koin. Data yang sudah dianalisis dengan analisis RFM akan dijelaskan pada tabel 1, sebagai berikut: SENIATI 2019 - Institut Teknologi Nasional Malang | 51
Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi di Industri 2019 ISSN 2085-4218 2 Februari 2019 Tabel 1. Data RFM No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Nama Produk Brondong Jagung Celana Wol Ceri Daging dan telur Gandum Gula coklat Gula putih Jagung Kemeja Katun Krim Kue beri merah R 2 6 3 5 1 4,5 3 1,5 8 4 5 F 3 2 4 2 3 4 2 2 4 2 2 M 3 20 13 7 2 9 5 7 19 4 11 2.3 Implementasi Logika Fuzzy Suegno ke dalam Matlab a. Penentuan Variabel Input dan Output Gambar 1. Penerapan ke dalam aplikasi Matlab Dari gambar tersebut terdapat 3 proses input, yaitu Waktu, Jumlah, Prosentase. Dan 1 proses output, yaitu Indeks. b. Fuzzifikasi Tahap ini merupakan pembentukan himpunan fuzzy dan fungsi keanggotaan. 1. Waktu Waktu yang dimaksud dalam peneltiian ini adalah waktu pemesanan produk sampai produk selesai dikirim pada pelanggan. Waktu masuk pada kriteria recency. Pada variabel waktu, diperlukan 2 himpunan fuzzy yang dapat direpresentasikan dengan fungsi keanggotaan sebagai berikut: Tabel 2. Variabel Waktu Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Range Nilai Lama 1-5 Waktu [1,8] Cepat 4-8 Gambar 2. Fungsi Keanggotaan Variabel Waktu 52 | SENIATI 2018 - Institut Teknologi Nasional Malang
Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi di Industri 2019 Tema A - Penelitian ISSN 2085-4218 2 Februari 2019 Himpunan Fuzzy Waktu Lambat ... ..(1) Himpunan Fuzzy Waktu Cepat ... .(2) 2. Jumlah Jumlah yang dimaksud adalah jumlah dari berapa kali produk tersebut dipesan, jumlah termasuk pada kriteria frequency. Pada variabel Jumlah terdapat 2 himpunan fuzzy, yang dapat direpresentasikan sebagai berikut: Tabel 3. Variabel Jumlah Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Range Nilai Sedikit 1-3 Jumlah [1,4] Banyak 2-4 Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Variabel Junlah Himpunan Fuzzy Jumlah Sedikit ... ..(3) Himpunan Fuzzy Jumlah Banyak ... (4) 3. Prosentase Prosentase yang dimaksud adalah prosentse keseluruhan pada produk. Prosentase ini diambil dari point bintang, keuntungan, harga jual, harga normal. Prosentase masuk dalam kategori monetary. Terdapat 2 himpunan fuzzy yang dapat direpresentasikan sebagai berikut: Tabel 4. Variabel Prosentase Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Range Nilai Rendah 1-10 Prosentase [1,25] Tinggi 8-25 SENIATI 2019 - Institut Teknologi Nasional Malang | 53
Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi di Industri 2019 ISSN 2085-4218 2 Februari 2019 Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Variabel Prosentase Himpunan Fuzzy Prosentase Rendah ... ..(5) Himpunan Fuzzy Prosentase Tinggi ... .(6) 4. Hasil Derajat Keanggotaan Derajat keanggotaan disini adalah hasil dari setiap perhitungan produk dengan uji coba melalui logika fuzzy sugeno. Berikut adalah hasil derajat keanggotaan, seperti yang ditampilkan pada tabel 5: Tabel 5. Hasil Perhitungan Derajat Keanggotaan No Nama Produk Jumlah Lambat Cepat Sedikit Banyak Rendah Tinggi Waktu Prosentase 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Kue Beri Merah Brondong Jagung Celana Wol Ceri Daging dan telur Gandum Gula coklat Gula putih Jagung Kemeja Katun Krim 8 7 7 4 2 5 7 9 2 5 4 1 2 2 5 1 3 2 7 1 3 2 1 3 2 2 3 1 2 1 2 3 1 3 5 5 4 6 3 7 6 4 5 4 3 4 2 2 5 7 3 7 4 3 3 8 11 10 8 8 12 15 9 8 8 10 c. Inferensi Setelah penentuan fungsi keanggotaan variabel, maka dilakukan pembentukan aturan logika fuzzy. Berdasarkan aturan inferensi yang telah diuji coba, didapatkan hasil sebagai berikut: 1. if (Waktu is Lama) and (Jumlah Sedikit) and (Prosentase is Rendah) then (Indeks Rendah) 2. if (Waktu is Lama) and (Jumlah Banyak) and (Prosentase is Tinggi) then (Indeks Tinggi) 3. if (Waktu is Lama) and (Jumlah Sedikit) and (Prosentase is Rendah) then (Indeks Rendah) 4. if (Waktu is Cepat) and (Jumlah Sedikit) and (Prosentase is Tinggi) then (Indeks Tinggi) 5. if (Waktu is Cepat) and (Jumlah Banyak) and (Prosentase is Tinggi) then (Indeks Tinggi) 6. if (Waktu is Lama) and (Jumlah Sedikit) and (Prosentase is Rendah) then (Indeks Rendah) 7. if (Waktu is Lama) and (Jumlah Banyak) and (Prosentase is Tinggi) then (Indeks Tinggi) 8. if (Waktu is Cepat) and (Jumlah Sedikit) and (Prosentase is Rendah) then (Indeks Rendah) 9. if (Waktu is Cepat) and (Jumlah Sedikit) and (Prosentase is Tinggi) then (Indeks Tinggi) 10. if (Waktu is Cepat) and (Jumlah Banyak) and (Prosentase is Tinggi) then (Indeks Tinggi) 11. if (Waktu is Lama) and (Jumlah Sedikit) and (Prosentase is Rendah) then (Indeks Rendah) 12. if (Waktu is Lama) and (Jumlah Banyak) and (Prosentase is Tinggi) then (Indeks Tinggi) 54 | SENIATI 2018 - Institut Teknologi Nasional Malang
Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi di Industri 2019 Tema A - Penelitian ISSN 2085-4218 2 Februari 2019 13. if (Waktu is Cepat) and (Jumlah Sedikit) and (Prosentase is Rendah) then (Indeks Rendah) 14. if (Waktu is Cepat) and (Jumlah Sedikit) and (Prosentase is Tinggi) then (Indeks Tinggi) 15. if (Waktu is Cepat) and (Jumlah Banyak) and (Prosentase is Tinggi) then (Indeks Tinggi) 16. if (Waktu is Lama) and (Jumlah Sedikit) and (Prosentase is Rendah) then (Indeks Rendah) Dari perhitungan tersebut, dihasilkan 16 rule sesuai dengan jumlah variabel sebanyak 4 dan himpunan fuzzy sebanyak 2 pada setiap variabelnya. d. Defuzzifikasi Proses ini menentukan nilai output tegas dari komputasi. Yang dilakukan pada proses ini adalah mengetahui hasil α-predikat dan nilai dari Z. Rumus untuk melakukan tahap defuzzifikasi adalah: ... ...(7) Pada tabel 6 dibawah merupakan salah satu contoh perhitungan prduk yaitu KAIN WOL, dan menghasilkan indek produk sbesear 2,826087. Tabel 6. Hasil perhitungan indeks produk kain wol. INDEKS M R Rule Sedikit Rendah Rendah Cepat R1 Sedikit Rendah Tinggi Cepat R2 Sedikit Tinggi Rendah Cepat R3 Cepat Tinggi Sedikit Tinggi R4 Cepat Banyak Rendah Rendah R5 Cepat Banyak Rendah Tinggi R6 Cepat Banyak Tinggi Rendah R7 R8 Tinggi Cepat Banyak Tinggi R8 Lambat Sedikit Rendah Rendah Tinggi R9 Lambat Sedikit Rendah R10 Lambat Sedikit Tinggi Rendah R11 Lambat Sedikit Tinggi Tinggi R13 Lambat Banyak Rendah Rendah Tinggi R14 Lambat Banyak Rendah R15 Lambat Banyak Tinggi Rendah R16 Lambat Banyak Tinggi Tinggi Z= 2.826087 F 7 7 7 7 7 7 7 7 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 5 5 5 5 3 3 3 3 5 5 5 5 4 4 11 11 4 4 11 11 4 4 11 11 4 4 11 11 a 3 3 3 3 4 4 5 5 2 2 2 2 2 2 2 2 Z 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 2 4 a*Z 6 12 6 12 8 16 10 20 4 8 4 8 4 8 4 8 Dari keenambelas rule tersebut kami menyimpulkan dan memilih beberapa rule yang signifikan dalam menentukan indek produk. Yaitu rule ke 2, 4, 6,7. dan 8. Kami memilih rule tersebut karena kami membandingankan dengan rule yang lain sehingga mendapatkan rule yg berpengaruh dalam menentukan indek produk. Berikut rule yg sangat perbengaruh terhadap indeks yg dihasilkan suatu produk.
if (Waktu is Lama) and (Jumlah Sedikit) and (Prosentase is Rendah) then (Indeks Rendah) if (Waktu is Lama) and (Jumlah Banyak) and (Prosentase is Tinggi) then (Indeks Tinggi) if (Waktu is Cepat) and (Jumlah Sedikit) and (Prosentase is Rendah) then (Indeks Rendah) if (Waktu is Cepat) and (Jumlah Sedikit) and (Prosentase is Tinggi) then (Indeks Tinggi) if (Waktu is Cepat) and (Jumlah Banyak) and (Prosentase is Tinggi) then (Indeks Tinggi) Pada tabel 7 akan disajikan data hail uji coba setiap produk dan menghailkan indek sebagai berikut : SENIATI 2019 - Institut Teknologi Nasional Malang | 55
Seminar Nasional Inovasi dan Aplikasi Teknologi di Industri 2019 ISSN 2085-4218 2 Februari 2019 Tabel 7. Hasil Data Uji No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Nama Produk Brondong Jagung Celana Wol Ceri Daging dan Telur Gandum Gula Coklat Gula Putih Jagung Kemeja Katun Krim Kue Beri Merah Indeks 2,5 2,8 2,3 3,5 2 4,5 3 2 2,5 1,5 3 2.4 Menentukan Indeks Produk Tertinggi Dari uji coba yang telah dilakukan, langkah terakhir adalah menentukan indeks produk tertinggi dari produk-produk pada permainan HayDay tersebut. Dapat dilihat pada tabel 6, bahwa produk Gula Coklat memiliki nilai terbesar, sebesar 4,5. Sehingga dapar disimpulkan bahwa produk Gula Cokelat merupakan produk yang memiliki indeks produk tertinggi pada studi kasus ini. 3. Kesimpulan Kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Metode logika fuzzy sugeno dapat digunakan untuk menentukan indeks produk tertinggi pada produk permainan HayDay 2. Hasil dari uji coba yang telah dilakukan, dihasilkan bahwa produk Gula Coklat menghasilkan indeks tertinggi sebesar 4,5. Ucapan Terima Kasih Saya, Komarudin Mahbullah selaku perwakilan dari kelompok kami mengucapkan banyak terimakasih kepada Bapak Muhammad Ainul Yaqin selaku dosen pengampu matakuliah Manajemen Proyek, yang telah membimbing dan memberi kami pengarahan dalam mengerjakan penelitian ini. Tidak lupa kepada teman-teman peserta matakuliah manajemen proyek yang telah memberi kami masukan dan saran dalam mengerjakan penelitian ini. Daftar Pustaka [1]. Adiana, Beta Estri, Indah Soesanti, Adhstya Erna Permanasari. 2018. Analisis Segmentasi Pelanggan Menggunakan Kombinasi RFM Model dan Teknik Clustering. Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada. [2]. Cheng, C-H., & Chen, Y.-S. 2009. Classifying The Segmentation of Customer Value Via RFM Models and RS Theory. 4176-4184. [3]. Sudriyanto. 2017. Clustering Loyalitas Pelanggan dengan Metode RFM (Recency, Frequency, Monetary) dan Fuzzy C-Means. Probolinggo: Sekolah Tinggi Teknologi Nurul Jadid. [4]. D. E. A. Naba. 2009. Belajar Cepat Fuzzy Logic Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi Publisher. [5]. Sitio, Sartika Lina Mulani. 2018. Penerapan Fuzzy Inference System Sugeno untuk Menentukan Jumlah Pembelian Obat (Studi Kasus: Garuda Sentra Medika). Pamulang: Universitas Pamulang. [6]. Kusumadewi, S. 2002. Analisis Desain Sistem Fuzzy Menggunakan Tool Box Matlab. Yogyakarta: Graha Ilmu. [7]. Rahakbauw, Dorteus Lodewyik. 2015. Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan (Studi Kasus: Pabrik Roti Sarinda Ambon). Maluku: Universitas Pattimura. 56 | SENIATI 2018 - Institut Teknologi Nasional Malang