DAFTAR ISI
Halaman LEMBAR JUDUL ....................................................................................
i
LEMBAR PERSEMBAHAN ...................................................................
ii
LEMBAR PERNYATAAN ......................................................................
iii
LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR ..........................................
iv
ABSTRAK ................................................................................................
v
ABSTRACT ..............................................................................................
vi
KATA PENGANTAR ..............................................................................
vii
BIODATA ALUMNI ................................................................................
ix
DAFTAR ISI .............................................................................................
x
DAFTAR TABEL .....................................................................................
xii
DAFTAR GAMBAR ................................................................................
xiii
DAFTAR LAMPIRAN .............................................................................
xiv
BAB I PENDAHULUAN .........................................................................
1
1.1 Latar Belakang Masalah ............................................................
1
1.2 Rumusan Masalah ......................................................................
4
1.3 Batasan Masalah ........................................................................
4
1.4 Tujuan Penelitian .......................................................................
5
1.5 Manfaat Penelitian .....................................................................
5
BAB II TINJAUAN PUSTAKA...............................................................
6
2.1 Kendaraan Bermotor ..................................................................
6
x
xi
2.2 Sepeda Motor .............................................................................
7
2.3 Logika Fuzzy..............................................................................
8
2.4 Himpunan Fuzzy .......................................................................
9
2.5 Fungsi Keanggotaan ..................................................................
12
2.6 Operator Dasar untuk Operasi Himpunan Fuzzy .......................
15
2.7 Metode Fuzzy Inference System (FIS) Sugeno ..........................
17
2.8 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) ...............................
20
BAB III METODE PENELITIAN............................................................
21
3.1 Jenis dan Sumber Data Penelitian..............................................
21
3.2 Identifikasi Masalah...................................................................
21
3.3 Variabel Penelitian.....................................................................
21
3.4 Proses Analisis Data ..................................................................
23
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ..................................................
24
4.1 Penentuan Range dan Fungsi Keanggotaan ...............................
24
4.2 Pembentukan Aturan Implikasi Fuzzy .......................................
32
4.3 Defuzzifikasi ..............................................................................
34
4.4 Simulasi Fuzzy Inference System Sugeno Orde-Satu ................
35
4.5 Perhitungan Keakuratan Hasil ...................................................
39
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ....................................................
40
5.1 Kesimpulan ................................................................................
40
5.2 Saran ..........................................................................................
40
DAFTAR PUSTAKA ...............................................................................
43
LAMPIRAN
DAFTAR TABEL
Tabel
Halaman
2.1 Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Dirinci Menurut Jenisnya Tahun 2009-2013 ...............................................................
7
3.1 Variabel Input dan Atribut Linguistik ...............................................
22
4.1 Semesta Pembicaraan Himpunan Fuzzy............................................
24
4.2 Data yang Memenuhi Spesifikasi .....................................................
32
4.3 Nilai yang Dikonversikan dalam Derajat Keanggotaan dari Himpunan pada Spesifikasi Motor ....................................................
33
4.4 Pengelompokan Aturan Fuzzy sesuai Konsekuennya .......................
34
4.5 Nilai α dan Nilai z untuk Masing-Masing Aturan.............................
36
4.6 Data dan Hasil Simulasi ....................................................................
37
xii
DAFTAR GAMBAR
Gambar
Halaman
2.1 Representasi Diskrit ..........................................................................
12
2.2 Representasi Linear Naik ..................................................................
13
2.3 Representasi Linear Turun ................................................................
14
2.4 Representasi Kurva Segitiga .............................................................
14
2.5 Representasi Kurva Trapesium .........................................................
15
2.6 Diagram Blok Sistem Inferensi Fuzzy ..............................................
18
4.1 Fungsi Keanggotaan Himpunan-Himpunan Fuzzy pada Variabel Tahun Motor .................................................................................................
25
4.2 Fungsi Keanggotaan Himpunan-Himpunan Fuzzy pada Variabel Kondisi Fisik ...................................................................................................
27
4.3 Fungsi Keanggotaan Himpunan-Himpunan Fuzzy pada Variabel Plat Nomor ...............................................................................................
29
4.4 Fungsi Keanggotaan Himpunan-Himpunan Fuzzy pada Variabel Harga Beli ....................................................................................................
xiii
30
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1. Dialog Wawancara dengan Pemilik Dealer Sodik Motor Jimbaran 2. Data Sepeda Motor Bekas pada Dealer Sodik Motor Sampai Akhir Bulan Maret 2016. 3. Aturan Implikasi Fuzzy 4. Input Variabel pada Program Matlab R2009a.
xiv
Judul
: Penerapan Metode Fuzzy Sugeno untuk Menentukan Harga Jual Sepeda Motor Bekas
Nama
: Ami Hilda Agustin (NIM : 1108405032)
Pembimbing : 1. Drs. G.K. Gandhiadi, M.T. 2. Ir. Jokorda Bagus Oka, Ph.D.
ABSTRAK Logika fuzzy adalah suatu cara untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Pada teori himpunan fuzzy, peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting. Derajat keanggotaan menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut. Terdapat beberapa metode yang sering digunakan dalam menyelesaikan sistem inferensi fuzzy (Fuzzy Inference System), salah satunya adalah metode fuzzy Sugeno. Salah satu penerapan metode fuzzy adalah untuk peramalan dan salah satu kasusnya adalah penentuan harga jual sepeda motor bekas. Dalam penentuan harga jual sepeda motor bekas ada hal-hal yang perlu dipertimbangkan, yaitu : tahun motor, kondisi fisik motor, plat nomor, dan harga beli motor. Perhitungan hasil dapat dilakukan dengan menggunakan program Matlab. Hasil yang diperoleh kemudian diuji menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan cara menghitung selisih harga dealer dikurangi harga fuzzy Sugeno kemudian dibagi harga dealer. Dari hasil pengujian diperoleh nilai MAPE sebesar 5,64%. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat kesalahan dibawah 10%, sehingga dapat dikatakan hasil perhitungan tersebut sangat bagus.
Kata Kunci : Metode Fuzzy Sugeno, Matlab, MAPE, Sepeda Motor Bekas
v
Title
: Application of Fuzzy Sugeno Method for Determining The Selling Price of Used Motorcycles
Name
: Ami Hilda Agustin (NIM : 1108405032)
Supervisor
: 1. Drs. G.K. Gandhiadi, M.T. 2. Ir. Jokorda Bagus Oka, Ph.D.
ABSTRACT Fuzzy logic is a way to map an input space into an output space. The basic of fuzzy logic is fuzzy set theory. In the fuzzy set theory, the role of membership degree is important to determine the presence of elements in a set. Membership degree is the fundamental feature of reasoning in fuzzy logic. There are several methods that are often used in solving fuzzy inference system, one of them is fuzzy Sugeno method. One application of fuzzy methods is fo forecasting and one of the case is determining the selling price of used motorcycles. In determining the selling price of used motorcycles, ther are things that need to be considered, namely : the production year of the motorcycles, the physical condition of the motorcycles, the origin of the license plates, and the purchase price of the motorcycles. The calculation can be done with using Matlab program. The result obtained were then tested using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) by calculating difference between the selling price of dealer minus the selling price of fuzzy Sugeno then divided by the selling price of dealer. From the test result, MAPE value obtained was 5,64% . This indicates that error rate below 10%, so we can say the result of these calculation are very nice.
Keywords: Fuzzy Sugeno Method, Matlab, MAPE, Used Motorcycle
vi
BAB I PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang Masalah Sistem transportasi memiliki peranan yang sangat penting dalam
kehidupan sehari-hari. Mobilitas penduduk maupun barang akan terselenggara dengan menggunakan alat transportasi (BPS, 2013). Seperti yang diketahui alat transportasi terdiri dari angkutan darat, angkutan laut dan angkutan udara. Salah satu alat transportasi yang paling banyak digunakan masyarakat adalah angkutan darat yakni kendaraan bermotor. Jumlah kendaraan bermotor cenderung meningkat dari tahun ke tahun. Peningkatan jumlah kendaraan bermotor ini merupakan indikator semakin tingginya kebutuhan masyarakat terhadap sarana transportasi yang memadai. Hal ini menandakan bahwa semakin tingginya mobilitas penduduk, maka semakin tinggi pula kebutuhan masyarakat terhadap kendaraan bermotor (BPS, 2013). Menurut Badan Pusat Statistik (2013), jenis kendaraan bermotor yang meningkat cukup tinggi tiap tahunnya adalah sepeda motor. Sepeda motor merupakan salah satu alat transportasi darat yang lebih banyak digunakan untuk aktifitas sehari-hari. Tidak hanya dibutuhkan oleh masyarakat perkotaan saja, sepeda motor juga dibutuhkan oleh masyarakat yang tinggal di pedesaan. Sepeda motor merupakan kendaraan yang paling banyak menjadi pilihan masyarakat. Selain praktis, harga sepeda motor juga relatif terjangkau. Sepeda
1
2
motor juga bisa menjadi solusi untuk menghindari kemacetan yang sering terjadi di jalan raya (Triyatno, 2014). Menurut Andini (2012) harga merupakan faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap keputusan pembelian oleh konsumen dalam transaksi jual beli. Dengan demikian, penentuan harga jual sepeda motor bekas menjadi suatu pertimbangan oleh pemilik dealer. Dari hasil wawancara terhadap salah satu dealer di Jimbaran yakni pemilik dealer Sodik Motor pada tanggal 31 Juli 2015, dalam penentuan harga jual sepeda motor bekas, pemilik dealer selama ini hanya menggunakan perhitungan manual dengan mempertimbangkan hal-hal yang mempengaruhi harga jual motor bekas. Adapun beberapa hal yang mempengaruhi harga jual pada motor bekas di wilayah Bali khususnya dealer Sodik Motor yaitu tahun pembuatan motor yang tertera pada BPKB dan STNK, kondisi fisik motor, plat nomor motor, serta harga beli motor. Perhitungan harga jual sepeda motor bekas dalam praktiknya masih terdapat ketidakpastian. Berbeda dengan sepeda motor baru, pengklasifikasian harga pada sepeda motor bekas menjadi pertimbangan dalam transaksi jual belinya. Perusahaan finance yang bergerak di bidang kendaraan bermotor dan elektronik seperti FIFGROUP, ADIRA, WOM Finance dan lain-lain sudah memiliki standar harga untuk masing-masing merk sepeda motor bekas. Standar harga tersebut digunakan sebagai patokan penentuan harga jual motor bekas dan selalu berubah setiap enam bulan sekali. Penentuan
harga
suatu
barang
dapat
ditentukan
salah
satunya
menggunakan logika fuzzy. Logika fuzzy (fuzzy logic) adalah suatu cara untuk
3
memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Lotfi A. Zadeh (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 (membership function) menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut. Beberapa metode yang sering digunakan dalam menyelesaikan sistem inferensi fuzzy (Fuzzy Inference System), yaitu : metode Tsukamoto, metode Mamdani, dan metode Sugeno. Untuk penelitian ini, peneliti menerapkan Metode Sugeno dalam penentuan harga jual motor bekas. Metode Sugeno diperkenalkan oleh Takagi Sugeno Kang sehingga disebut juga dengan metode TSK. Beberapa penelitian tentang penentuan harga jual sepeda motor bekas sudah pernah diteliti sebelumnya. Indra Prasetya (2015) meneliti tentang penentuan harga jual sepeda motor bekas menggunakan metode Tsukamoto dengan variabel input kondisi fisik, jarak tempuh, pajak, tahun motor, dan warna motor. Imam Sunoto (2015) juga meneliti tentang penentuan harga jual sepeda motor bekas menggunakan metode Mamdani dengan variabel input kondisi fisik, kondisi aksesoris, minat pasar, dan harga beli. Selanjutnya penelitian tentang perbandingan dari kedua metode tersebut, yakni metode Tsukamoto dan Mamdani untuk penentuan harga jual sepeda motor bekas dilakukan oleh Istraniady dkk. (2013). Penelitian tersebut membandingkan kedua metode dengan menggunakan variabel kisaran kondisi, kisaran jarak yang telah ditempuh dan kisaran harga sepeda motor bekas.
4
Berdasarkan penelitian-penelitian tersebut, peneliti tertarik untuk meneliti penentuan harga jual sepeda motor bekas dengan menggunakan metode yang berbeda. Pada penelitian ini, penulis akan menggunakan metode FIS Sugeno. Metode ini dipilih karena peneliti akan melibatkan suatu persamaan linear. Adapun beberapa variabel yang akan digunakan, yaitu tahun pembuatan motor, kondisi fisik motor, plat nomor motor, dan harga beli motor.
1.2
Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah di atas maka rumusan masalah yang
akan dibahas pada penelitian ini adalah bagaimanakah penentuan harga jual sepeda motor bekas dengan menggunakan metode FIS Sugeno.
1.3
Batasan Masalah Untuk menghindari luasnya masalah, maka diperlukan pembatasan
masalah. Adapun pembatasan masalah pada penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Sepeda motor yang akan diteliti adalah sepeda motor yang ada pada dealer Sodik sampai akhir bulan maret 2016. 2. Penelitian ini hanya akan menggunakan Metode FIS Sugeno orde-satu. Metode-metode yang lain untuk menentukan harga jual sepeda motor bekas tidak dibahas dalam penulisan ini. 3. Fungsi keanggotaan yang digunakan adalah fungsi segitiga, fungsi trapesium, dan fungsi diskrit.
5
4. Variabel input yang digunakan dalam pengambilan keputusan harga jual sepeda motor bekas ada 4, yaitu tahun motor, kondisi fisik motor, plat nomor, dan harga beli. 5. Tahun motor dibatasi dari tahun 2000 ke atas. 6. Variabel output yang digunakan dalam pengambilan keputusan adalah harga jual motor. 7. Faktor-faktor lain seperti jarak tempuh dan minat pasar tidak dibahas dalam penulisan ini.
1.4
Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan harga jual sepeda
motor bekas sebagai alat bantu dalam mengambil keputusan pada transaksi penjualan dengan menggunakan metode FIS Sugeno.
1.5
Manfaat Penelitian Adapun manfaat yang diperoleh dari penelitian ini yaitu : 1. Dapat meningkatkan wawasan mengenai penerapan Metode FIS bagi penulis. 2. Hasil dari penelitian ini dapat bermanfaat sebagai masukan atau informasi kepada pihak dealer sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan harga jual sepeda motor bekas.
