## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PENGAJUAN KREDIT DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY-MAMDANI (Studi Kasus Di KSP Sarana Makmur)
Ayu Dewi Octavianingtiyas 1 ) , Yusron Rijal 2)
S1/Jurusan Teknik Informatika, STIMIK YADIKA BANGIL Email : dewioctavian@gmail.com , yusronrijal.tube@gmail.com
Abstract  : Giving  credit  decision  in  application  credit  loans  of  debtor  candidate  is  not  easy,  because  every decision  can  not  be  attracted  and  give  consequence  to  every  decision.  Therefore  doing  credit  analysis  to  the debtor candidate which is expected to help in giving credit decision appropriately.
A debtor candidate acceptable the credit if the credit fulfill the requirements the credit analysis. The credit analysis  is  such  as  asset,  character,  age,  income,  expenses  and  salaries,  and  ceiling  of  debtor  candidate. Decision support system is highly appropriate to taking credit decision.
Decision support system of acceptance of credit application is using the fuzzy mamdani method. Based on research result is obtained that reasoning the fuzzy mamdani logic on the process of data input and output can analyze accepted or rejected a credit submission. This system can help accurately taking the credit decision with the  degree  of  accuracy  is  86,67  %  and  this  system  can  processing  data  credit  application  integrated  with  the degree of accuracy is 100 % with using system testing method that is Black Box Testing. Keywords : Decision Support Systems, Credit Application, Fuzzy Logic, Mamdani
Keywords: Decision Support Systems,Credit decision,Fuzzy M,ethode, Mamdani

## 1. Pendahuluan
Koperasi  Simpan  Pinjam  adalah  gerakan ekonomi  rakyat  yang  berazas  kekeluargaan  yang modalnya  dikumpulkan  dari  anggota  koperasi dalam  bentuk  simpanan  wajib,  simpanan  pokok, tabungan,  dan  deposito.  Kemudian    modal tersebut  di  salurkan  kepada  anggota  maupun yang  bukan  anggota  dalam  bentuk  pinjaman kredit,  baik  untuk  keperluan  konsumtif  maupun untuk  modal  usaha.  Dalam  hal  ini  masyarakat sebagai  debitur  yang  menggunakan  layanan  dari koperasi,  sehingga  terdapat  persyaratan  yang harus  dipenuhi  dalam  mengajukan  pengajuan kredit  guna  meminimalisir  kredit  bermasalah. Kebanyakan  koperasi  memiliki  aturan  khusus untuk  menerima  atau  menolak  pengajuan  kredit calon debitur. Salah satu koperasi yang bergerak dalam bidang jasa simpan pinjam yang berada di daerah  pasuruan  yaitu  Koperasi  Simpan  Pinjam Sarana Makmur dengan badan hukum 504/2455/BH/XVI.20/424.060/2013 [1].
Proses  pengambilan  keputusan  pengajuan kredit pada KSP Sarana Makmur didasarkan pada analisis  tetapi  dalam  pelaksanaan  pengambilan keputusan, sering terjadinya pengambilan keputusan yang kurang tepat sehingga menyebabkan  terjadinya  kredit  macet  dan merugikan  KSP Sarana Makmur.
Dari  permasalahan  tersebut,  dibutuhkan sistem  yang  mampu  membantu  mengambil keputusan  diterima  atau  ditolaknya  suatu pengajuan kredit. Penelitian penulis ini menggunakan Logika Fuzzy . Logika fuzzy adalah teknologi  berbasis  aturan  yang  mengizinkan ketidakakuratan  dan  bahkan  menggunakannya untuk menyelesaikan masalah yang belum pernah dipecahkan sebelumnya[2]. Dengan mengekspresikan  logika  menggunakan  beberapa ketidakakuratan  yang  sudah  ditetapkan  dengan cermat  sebelumnya,  logika fuzzy menjadi  lebih dekat  pada  cara  berfikir  orang  yang  sebenarnya daripada aturan-aturan tradisional IF-THEN [3].
Himpunan fuzzy pertama kali dikembangkan pada  tahun  1965  oleh  Prof.  Lofti  A.  Zadeh  dari California  Unerersity  USA.  Logika fuzzy adalah suatu  cara  yang  tepat  memetakan  suatu  ruang input  ke  dalam  ruang  output  [4].  Proses-proses dalam fuzzy  logic adalah fuzzification ,  penalaran (Inferensi), dan defuzzifikasi [5].

## Gambar 1.1 Proses perhitungan metode fuzzy
Dalam  sistem  ini  perhitungan  keputusan pengajuan  kredit  akan  menggunakan  metode Mamdani karena menurut analisis penulis metode tersebut  layak  dan  tepat  digunakan  untuk menyelesaikan  permasalahan  di  KSP  Sarana Makmur.
Metode  Mamdani  sering  juga  dikenal dengan  nama  Metode  Max-Min.  [6]  Metode  ini diperkenalkan  oleh  Ebrahim  Mamdani  pada tahun  1975[6].    Sedangkan  proses  defuzzifikasi pada penelitian ini menggunakan titik pusat, (z*) dengan fungsi seperti pada persamaan dibawah:
𝑧 ∗ =   𝜇  𝑧 𝑧𝑑𝑧 𝜇  𝑧 𝑧𝑑𝑧 ............................................... 1

## 2. Metode Penelitian
A. Disain Sistem
Perancangan  sistem  ini  adalah  tahap  awal dalam perancangan perangkat lunak, perancangan sistem ini dilakukan untuk mengetahui gambaran keseluruhan dari sistem.
a. Context Diagram Laporan Laporan Laporan data data rekomendas i keputusan data analisis kredit data peng g una dan hak akses  s istem 0 SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIM AAN PENGAJUAN KREDIT METODE FUZZY M AM DANI + PIM PINAN ADMINISTR ATOR ADMIN analis  kredit
Gambar 2.1  Context Diagram / DFD Level 0 Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pengajuan Kredit dengan menggunakan Metode Fuzzy –

## Mamdani
Gambar  2.1  menjelaskan  bahwa  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Pengajuan Kredit  di  KSP  Sarana  Makmur  terdapat  4 external  entity  yaitu  Administrator,  Admin, Analis  Kredit  dan  Pimpinan.  Sedangkan  detail sub sistem dijelaskan melalui DFD Level 1 pada Gambar 2.2
Gambar 2.2 DFD Level 1Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pengajuan Kredit dengan menggunakan Metode Fuzzy – Mamdani
data akses  s is tem data akses  s is tem data akses  s is tem data akses  s is tem data akses  s is tem data akses  s is tem data akses  s is tem F low_5503 [Laporan] [Laporan] laporan [Laporan] data aturan fuzz y [data] data peng ajuan kredit data jaminan data pinjaman data debitur [data rekomendasi keputusan] data log in analisis kredit [data analis is  kredit] data peng juan kredit data jaminan data pinjaman data debitur data log in admin data rekomendas i keputusan data rekomendas i keputusan data log in pimpinan data analisis data analisis kredit data debitur data peng ajuan kredit data jaminan data pinjaman data analisis kredit data peng ajuan kredit data jaminan data pinjaman data debitur data peng g una dan data hak akses sistem data peng g una dan hak akses  s is tem [data peng guna dan hak aks es sistem] ADMINIST RATOR pimpinan ADMIN t_peng guna t_debitur t_pinjaman t_jaminan t_peng ajuan t_keputusan t_analis is 1 peng olahan data peng guna + 2 verifikasi data log in peng g una dan hak aks es sistem 3 pendataan debitur + 4 peng olahan pinjaman + 5 peng oahan data jaminan + 7 peng olahan data analis is  kredit + 8 perhitung an fuzz y mamdani + 9 sistem pelaporan + 6 peng olahan data peng ajuan kredit + t_rule analis kredit pimpinan analis kredit
Sistem  pendukung  keputusan  penerimaan pengajuan kredit dengan menggunakan metode fuzzy - mamdani pada Gambar 2.2  ini terdapat 9  sub  sistem  antara  lain  :  sub  sistem pengolahan data pengguna, sub sistem verifikasi  data  login  pengguna  dan  hak  akses sistem,  sub  sistem  pendataan  debitur,  sub sistem  pengolahan  data  pinjaman,  sub  sistem pengolahan data jaminan, sub sistem pengolahan  data  pengajuan  kredit,  sub  sistem pengolahan  data  analisis  kredit,  subsistem perhitungan  fuzzy  mamdani,  dan  sub  sistem pelaporan.

## B. Analisis  Variabel  Input  dan  Variabel Output
Berdasarkan  hasil  wawancara  yang dilakukan  dengan  bagian  kredit  yaitu  analis kredit  dan  pimpinan,  didapatkan  beberapa kriteria yang dapat dijadikan variabel input dan variabel output dalam himpunan fuzzy . Berikut ini  adalah  variabel  input  dan  variabel  output yang akan digunakan dalam logika fuzzy.
1. Variabel Input
Terdapat  7  variabel  input  yang digunakan  antara  lain  yaitu,  aset,  karakter, usia, penghasilan, pengeluaran, gaji dan plafon a. Aset
Pada  variabel  aset  dibagi  menjadi  4 himpunan fuzzy ,  yaitu  :  tidak  punya,  sedikit, sedang  dan  banyak.  Tabel  keanggotaan  aset ditunjukkan  pada  Tabel  2.1.  Gambar  2.3 merupakan fungsi keanggotaan aset. Sedangkan persamaan 1, 2, 3 dan 4 merupakan hasil  dari  pembentukan  fungsi  keanggotaan aset.
Tabel 2.1 Himpunan fuzzy untuk variabel aset Variabel Domain Himpunan Fuzzy Aset >=20 Tidak punya 30 – 200 Sedikit 210 – 300 Sedang 31 – 1000 Banyak
Gambar 2.3 Fungsi Keanggotaan Aset
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑃𝑢𝑛𝑦𝑎 (𝑥) 1;                                𝑥 ≤ 20 27−𝑥 (27−20) ,          20 < 𝑥 < 27 0;                               𝑥 ≥ 27 ......... 2
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (𝑥) 0;                                         𝑥 ≤ 23 𝑥−23 (30−23) ,                     23 < 𝑥 < 30 1;                             30 ≤ 𝑥 ≤ 200 (207−𝑥) 207−200 ,           200 < 𝑥 < 207 0;                                       𝑥 ≥ 207 ......... 3 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑥) 0;                                      𝑥 ≤ 203 𝑥−203 (210−203) ;            203 < 𝑥 < 210 1;                          210 ≤ 𝑥 ≤ 300 (307−𝑥) (307−300) ;             300 < 𝑥 < 310 0;                                       𝑥 ≥ 310 ........ 4 𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (𝑥) 0;                                        𝑥 ≤ 303 𝑥−303
(310−303) ;         303 < 𝑥 < 310 1;                       313 ≤ 𝑥 ≤ 1000 ........ 5

## b. Karakter
Pada  variabel  karakter  dibagi  menjadi
3  himpunan fuzzy ,  yaitu  :  tidak  baik,  cukup baik  dan  baik.  Tabel  keanggotaan  karakter ditunjukkan  pada  Tabel  2.2.  Gambar  2.4 merupakan fungsi keanggotaan karakter. Sedangkan  persamaan  1,  2,  dan  3  merupakan hasil  dari  pembentukan  fungsi  keanggotaan karakter.
Tabel 2.2 Himpunan fuzzy untuk variabel karakter
Variabel Domain Himpunan Fuzzy Karakter 1 – 50 Tidak Baik 60 – 70 Cukup Baik 80 -100 Baik
Gambar 2.4 Fungsi Keanggotaan Karakter
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐵𝑎𝑖𝑘 (𝑥) 1;                           1 ≤  𝑥 ≤ 50 57−𝑥 (57−50) ;              50 < 𝑥 < 57 0;                                  𝑥 ≥ 57 ......... 6 𝜇𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 𝐵𝑎𝑖𝑘 (𝑥) 0;                                  𝑥 ≤ 53 𝑥−53 (60−53) ;              53 < 𝑥 < 60 1;                        60 ≤ 𝑥 ≤ 70 (77−𝑥) (77−70) ;            70 < 𝑥 < 77 0;                                   𝑥 ≥ 77 ....... 7 𝜇𝐵𝑎𝑖𝑘 (𝑥) 0;                                                 𝑥 ≤ 73 𝑥−73 80−73 ;                            73 < 𝑥 < 80 1;                                   80 ≤ 𝑥 ≤ 100 ........ 8
c. Usia
Pada  variabel  usia  dibagi  menjadi  3 himpunan fuzzy ,  yaitu  :  muda,  parobaya  dan tua.  Tabel  keanggotaan  usia  ditunjukkan  pada Tabel  2.3.  Gambar  2.5  merupakan  fungsi keanggotaan  usia.  Sedangkan  persamaan  1,  2, dan  3  merupakan  hasil  dari  pembentukan fungsi keanggotaan usia.
Tabel 2.3 Himpunan fuzzy untuk variabel Usia Variabel Domain Himpunan Fuzzy Usia 18 – 30 Muda 40 – 50 Parobaya
60 - 65 Tua
Gambar 2.5 Fungsi keanggotaan Usia
𝜇𝑀𝑢𝑑𝑎 (𝑥) 1;                                  18 ≤ 𝑥 ≤ 30 (37−𝑥) (37−30) ;                       30 < 𝑥 < 37 0;                                            𝑥 ≥ 37 ......... 9 𝜇𝑃𝑎𝑟𝑜𝑏𝑎𝑦𝑎 𝑥 0;                                   𝑥 ≤ 33
𝑥−33
40−33 ;              33 < 𝑥 < 40 1;                         40 ≤ 𝑥 ≤ 50 57−𝑥 57−50 ;              50 < 𝑥 < 57
0;                                   𝑥 ≥ 57
.............. 10
𝜇𝑇𝑢𝑎 (𝑥) 0;                                               𝑥 ≤ 53 𝑥−53
(60−53) ;                          53 < 𝑥 < 60
1;                                    60 ≤ 𝑥 ≤ 65 0;                                               𝑥 ≥ 65 ..................... 11

## d. Penghasilan
Pada  variabel  penghasilan  dibagi menjadi  2  himpunan fuzzy ,  yaitu  :  tidak  tetap dan  tetap.  Tabel  keanggotaan  penghasilan ditunjukkan  pada  Tabel  2.4.  Gambar  2.6 merupakan  fungsi  keanggotaan  penghasilan. Sedangkan persamaan 1 dan 2 merupakan hasil dari pembentukan fungsi keanggotaan penghasilan.
Tabel  2.4  Himpunan  fuzzy  untuk  variabel penghasilan Variabel Domain Himpunan Fuzzy Penghasilan 1 – 14 Tidak tetap 28 – 31  Tetap
Gambar 2.6 Fungsi keanggotaan Penghasilan
𝜇𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑡𝑒𝑡𝑎𝑝 (𝑥) 1;                       1 ≤  𝑥 ≤ 14 22−𝑥 (22−14) ;            14 < 𝑥 < 22 0;                                𝑥 ≥ 22 .............. 12 𝜇𝑇𝑒𝑡𝑎𝑝 (𝑥) 0;                                             𝑥 ≤ 20 𝑥−20 28−20 ;                       20 < 𝑥 < 28 1;                                 28 ≤ 𝑥 ≤ 31 .............. 13

## e. Pengeluaran
Pada  variabel  pengeluaran  dibagi menjadi  2  himpunan fuzzy ,  yaitu  :  sedikit, sedang  dan  banyak.  Tabel  keanggotaan Pengeluaran  ditunjukkan  pada  Tabel  2.5. Gambar  2.7  merupakan  fungsi  keanggotaan Pengeluaran. Sedangkan persamaan 1, 2 dan 3 merupakan  hasil  dari  pembentukan  fungsi keanggotaan Pengeluaran.
Tabel  2.5  Himpunan  fuzzy  untuk  variabel pengeluaran Variabel Domain Himpunan Fuzzy Pengeluaran 1 – 15 Sedikit 20 – 25 Sedang 30 – 100  Banyak
Gambar 2.7 Fungsi Keanggotaan Pengeluaran
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (𝑥) 1;                                 1  ≤  𝑥 ≤ 15 19−𝑥 (19−15) ;                      15 < 𝑥 < 19 0;                                         𝑥 ≥ 19 ............. 14 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑥) 0;                                          𝑥 ≤ 16 𝑥−16 (20−16) ;                     16 < 𝑥 < 20 1;                               20 ≤ 𝑥 ≤ 26 (29−𝑥) (29−25) ;                     26 < 𝑥 < 29 0;                                         𝑥 ≥ 29 ............. 15 𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (𝑥) 0;                                          𝑥 ≤ 26 𝑥−26 (30−26) ;                    26 < 𝑥 < 30 1;                           30 ≤ 𝑥 ≤ 100 ............. 16
f. Gaji
Pada  variabel  gaji  dibagi  menjadi  3 himpunan fuzzy ,  yaitu  :  rendah,  sedang  dan tinggi.  Tabel  keanggotaan  gaji  ditunjukkan pada Tabel 2.6. Gambar 2.8 merupakan fungsi keanggotaan  gaji.  Sedangkan  persamaan  1,  2 dan  3  merupakan  hasil  dari  pembentukan fungsi keanggotaan gaji.
Tabel 2.6 Himpunan fuzzy untuk variabel gaji
Variabel Domain Himpunan Fuzzy Gaji 10 – 20 Rendah 30 – 40 Sedang 50 – 100 Banyak
Gambar 2.8 Fungsi keanggotaan gaji
𝜇𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ (𝑥) 1;                               10 ≤ 𝑥 ≤ 20 (30−𝑥) (30−20) ;                     20 < 𝑥 < 30 0;                                         𝑥 ≥ 30 ............. 17 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑥) 0;                                          𝑥 ≤ 20
𝑥−20
(30−20) ;                  20 < 𝑥 < 30 1;                            30 ≤ 𝑥 ≤ 40 (50−𝑥) (50−40) ;                    40 < 𝑥 < 50 0;                                          𝑥 ≥ 50 ............. 18 𝜇𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 (𝑥) 0;                                           𝑥 ≤ 40 𝑥−50
(100 −50) ;                    40 < 𝑥 < 50 1;                            50 ≤ 𝑥 ≤ 100 ............... 19

## g. Plafon
Pada  variabel  plafon  dibagi  menjadi  3 himpunan fuzzy ,  yaitu  :  sedikit,  sedang  dan banyak. Tabel keanggotaan plafon ditunjukkan pada Tabel 2.7. Gambar 2.9 merupakan fungsi keanggotaan  plafon.  Sedangkan  persamaan  1, 2  dan  3  merupakan  hasil  dari  pembentukan fungsi keanggotaan plafon.
Tabel 2.7 Himpunan fuzzy untuk variabel plafon Variabel Domain Himpunan Fuzzy Plafon 5 – 20 Rendah 30 – 40 Sedang
50 – 100 Banyak
Gambar 2.9 Fungsi Keanggotaan Plafon
𝜇𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 (𝑥) 1;                                 5 ≤ 𝑥 ≤ 20 (30−𝑥) (30−20) ;                    20 < 𝑥 < 30 0;                                         𝑥 ≥ 30 .............. 20 𝜇𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 (𝑥) 0;                                      𝑥 ≤ 20
𝑥−20
(30−20) ;                  20 < 𝑥 < 30 1;                            30 ≤ 𝑥 ≤ 40 (50−𝑥) (50−40) ;                  40 < 𝑥 < 50 0;                                       𝑥 ≥ 50 ............... 21 𝜇𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 (𝑥) 0;                                     𝑥 ≤ 40 𝑥−50 (100 −50) ;              40 < 𝑥 < 50 1;                        50 ≤ 𝑥 ≤ 100 ................ 22

## 2. Variabel Output
Output dari sistem ini adalah rekomendasi keputusan kredit. Nilai dari variabel rekomendasi  keputusan  kredit  ini  adalah ditolak dan diterima. Tabel keanggotaan dapat dilihat pada Tabel 2.8. Gambar 2.10
merupakan fungsi keanggotaan variabel rekomendasi  keputusan  kredit  Sedangkan persamaan  1  dan  2  merupakan  hasil  dari pembentukan fungsi keanggotaan rekomendasi keputusan kredit.
Tabel  2.8  Himpunan  fuzzy  untuk  rekomendasi keputusan kredit Variabel Domain Himpunan Fuzzy Keputusan 1 – 55 DITOLAK >55 - 100 DITERIMA
Gambar 2.10 Fungsi keanggotaan rekomendasi keputusan kredit
𝜇𝑑𝑖𝑡𝑜𝑙𝑎𝑘 𝑧 55−𝑧 55−1 ;               1 < 𝑧 < 55 ................ 23
𝜇𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 (𝑧) 𝑧−55
(100−55) ;       55 < 𝑧 < 100 ............. 24

## 3. Hasil Dan Pembahasan
A. Hasil
Penelitian  ini  menjelaskan  bagaimana proses  pemberian  rekomendasi  keputusan kredit  yang  akan  diberikan  oleh  sistem pendukung  keputusan  ini  melalui  aplikasi. Terdapat beberapa proses yang dilakukan pada sistem ini yaitu fuzzifikasi, sistem inferensi dan defuzzifikasi.
1. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi yaitu  proses  pengkonversian input-input  (yang  berupa  aset,  karakter,  usia, penghasilan,  pengeluaran,  gaji  dan  plafon) yang  bersifat  tegas  (crips)  ke  dalam  bentuk (fuzzy) variabel linguistik menggunakan fungsi keanggotaan tertentu[7].
Pada  proses  ini  terdiri  dari  variabel  aset, karakter,  usia,  penghasilan,  pengeluaran,  gaji dan  plafon  yang  diambil  dari  data  analisis kredit.
Gambar 3.1 Data yang diberi keputusan
Dari  inputan  data (crips) tersebut, kemudian  dikelompokkan  menjadi  bentuk fuzzy variabel linguistik dengan fungsi tertentu pada  proses fuzzifikasi  yang  akan  ditunjukkan sebagai berikut.
Gambar 3.2 Proses Fuzzifikasi
Dari  inputan  data (crips) tersebut, kemudian  dikelompokkan  menjadi  bentuk fuzzy variabel linguistik dengan fungsi tertentu yang  akan  derajat  keanggotaan  0,143  pada variabel  linguistik  sedang  dan  0,429  pada variabel linguistik banyak, derajat keanggotaan 0,286  pada variabel  linguistik tidak  baik  dan 0,286  pada variabel  linguistik cukup  baik, derajat  keanggotaan  0,429  pada variabel linguistik muda  dan  0,143  pada variabel linguistik  parobaya ,  derajat  keanggotaan  1, derajat  keanggotaan  1  pada variabel  linguistik banyak, derajat keanggotaan 0,2 pada variabel linguistik rendah  dan  0,8  pada variabel linguistik sedang serta derajat keanggotaan 0,5
pada variabel  linguistik rendah  dan  0,5  pada variabel linguistik sedang.

## 2. Sistem Inferensi
Sistem  Inferensi  Proses  pengkonversian input-fuzzy  (aset,  karakter,  usia,  penghasilan, pengeluaran,  gaji  dan  plafon)    menggunakan aturan-aturan "If-Then" menjadi Output-Fuzzy (rekomendasi  keputusan  kredit)[8].  Dalam proses  inferensi  ditentukan  variabel  output yang  akan  dijadikan  untuk  rekomendasi keputusan kredit.
Aturan fuzzy yang diperoleh dari aturan IF aset AND karakter AND usia AND penghasilan  AND  pegeluaran  AND  gaji  AND plafon THEN keputusan.

## Tabel 3.1 Aturan fuzzy
Total Aturan Fuzzy = 4 x 3 x 3 x 2 x 3 x 3 x 3 = 1944
no_rule Aset karakter Usia
penghasilan pengeluaran gaji plafon keputusan
r-01 tidak punya tidak baik Muda
tidak tetap sedikit rendah sedikit ditolak r-02 tidak punya tidak baik
Muda tidak tetap sedikit rendah sedang ditolak r-03 tidak punya tidak baik
Muda tidak tetap sedikit rendah banyak ditolak r-04 tidak punya tidak baik
Muda tidak tetap sedikit sedang sedikit ditolak r-05 tidak punya tidak baik
Muda tidak tetap sedikit sedang sedang ditolak r-06 tidak punya tidak baik
Muda tidak tetap sedikit sedang banyak ditolak r-07 tidak punya tidak baik Muda
tidak tetap sedikit tinggi sedikit ditolak r-08 tidak punya tidak baik
Muda tidak tetap sedikit tinggi sedang ditolak r-09 tidak punya tidak baik
Muda tidak tetap sedikit tinggi banyak ditolak r-10 tidak punya tidak baik
Muda tidak tetap sedang rendah sedikit ditolak ... ... ... ... ... ... ... ... ... r-1944 banyak baik Tua tetap banyak tinggi banyak diterima
Dari  aturan  fuzzy  tersebut  kemudian dicocokan  dengan  hasil  yang  telah  diperoleh dari  proses  fuzzifikasi,  sehingga  dari  1944 aturan  didapatkan  32  aturan  yang  sesuai
fuzifikasi,  hasil  dari  aturan  yang  didapat ditunjukkan  pada proses inferensi  seperti  pada Gambar 3.2.
Tabel 3.2 Aturan yang sesuai fuzifikasi

## b. Aplikasi Fungsi Implikasi
Setelah mendapatkan aturan yang sesuai , maka  langkah  selanutnya  adalah  mengambil
derajat  keanggotaan  minimum  dari  nilai linguistik  yang  ada  dari  setiap  aturan,  seperti ditunjukkan pada Tabel 3.3
Tabel 3.3 Nilai Min dari proses fungsi implikasi

## c. Komposisi Aturan
Pada  proses  ini  dilakukan  pengambilan nilai  maksimum  dari  aturan,  kemudian
menggunakannya  untuk  menentukan  daerah fuzzy dan mengaplikasikanya ke output dengan menggunakan operator OR.

## Tabel 3.4 Nilai Max dari proses komposisi aturan
Pada  Tabel  3.4  diatas  menunjukkan bahwa  nilai  max  dari  aturan  tersebut  adalah 0,286  dengan variabel  linguistik ditolak  dan 0,286 dengan variabel output diterima. Daerah hasil  komposisi  ditunjukkan  seperti  ilustrasi pada Gambar 3.4
Gambar 3.4 Daerah hasil komposisi
Pada  gambar  diatas,  daerah  hasil komposisi  terdapat  2  bagian,  yaitu  A1  dengan nilai  0,286  dan  A2  dengan  nilai  0,286. Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  a1
dan  a2  dengan  cara  menggunakan  fungsi  dari variabel output dimana;
(55 – a1)/(55-1) = 0,286, maka  a1 = 39,556
(a2 – 55)/(100-55) = 0,286, maka a2 = 67,87 Sehingga  didapat  fungsi  keanggotaan daerah hasil komposisi sebagai berikut: 𝜇[𝑧] 0,286;                   𝑧 ≤  39,556 0,286;                       𝑧 ≥ 67,78 ........... 25

## 3. Defuzzifikasi
Langkah  terakhir  dalam  proses  ini  adalah defuzzifikasi . Defuzzifikasi yaitu proses pengkonversian  Output-Fuzzy  (rekomendasi keputusan  kredit)  dari  sistem  inferensi  ke dalam  bentuk  tegas (crips) menggunakan fungsi  keanggotaan  menjadi  sebuah  nilai[9]. Metode yang digunakan dalam defuzzifikasi ini adalah  metode centroid .  Berikut  adalah
perhitungan defuzzyfikasi dengan metode centroid : M1 = 0,286  𝑧 𝑑𝑧 = 0,286 2 × ( 39,556 2 − 1 2 ) = 223,605 39,556 1
M2 = 0,286  𝑧 𝑑𝑧 = 0,286 2 × (100 2 − 67,78 2 ) = 771,29382 100 67,78
A1 =  39,556  × 0,286 = 11,313
A2 =  100 − 67,78  × 0,286 = 9,189
𝑧 = 𝑀1 + 𝑀2 𝐴1 + 𝐴2 = ( 223,605 + 771,2938) (11,313 + 9,189) = 48,526
Nilai  z    Adalah  48,526    maka  dari  itu rekomendasi  keputusan  kredit  yang  dihasilkan adalah DITOLAK. Selanjutnya untuk
mengetahui presentase DITOLAK, nilai 48,526  akan  dimasukkan  kedalam  fungsi keanggotaan output ditolak, yaitu : 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑑𝑖𝑡𝑜𝑙𝑎𝑘(%) = (55 −  48,526) (55 − 1) × 100% = 12%
Jadi, rekomendasi keputusan kreditnya adalah DITOLAK dengan presentase sebesar 12%
.
Gambar 3.10 Hasil proses defuzzifikasi

## B. Pembahasan
Pembahasan  pada  penelitian  ini  akan membahas hasil perbandingan keputusan kredit terhadap data analisis kredit calon debitur yang dilakukan oleh pihak koperasi dengan keputusan  kredit  yang  diberikan  oleh  aplikasi
sistem  pendukung  keputusan.  Data  analisis kredit  calon  debitur  sebanyak  30  data.  Tujuan dari perbandingan ini adalah untuk mengetahui tingkat akurasi uji reliabilitas dalam menentukan keputusan kredit yang ditunjukkan pada tabel dibawah ini. Tabel 3.5 Hasil perbandingan keputusan No L/P Output Jumlah Keputusan Diterima Keputusan Ditolak Defuzzifikasi Sesuai Tidak Sesuai Sesuai Tidak Sesuai 1 Laki – Laki 54,0177735 23 11 2 9 1 2 Perempuan 76,9260529 7 5 0 1 1 Jumlah 30 16 2 10 2
Berdasarkan  tabel  diatas,  maka  tingkat  akurasi  sistem  dengan  uji  reliabilitas  bahwa  tingkat  akurasi aplikasi sebesar 100% sedangkan tingkat akurasi keputusan diterima sebesar 86.67%:
4. Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Pengajuan Kredit dengan menggunakan Metode  Fuzzy  Mamdani ,  dapat disimpulkan bahwa :
1. Aplikasi  telah  berhasil  dibangun  secara terintegrasi berdasarkan perancangan sistem pendukung keputusan penerimaan
menggunakan metode fuzzy mamdani.
2. Sistem  pendukung  keputusan  penerimaan pengajuan kredit telah mampu memberikan rekomendasi  keputusan  kredit dengan  tepat menggunakan  metode fuzzy  mamdani pada KSP  Sarana  Makmur  dengan  tingkat akurasi 86,67%.
Untuk  menunjang  terlaksanya  sistem  ini dengan  baik,  sistem  ini  nantinya  perlu dikembangkan  sesuai  dengan  kebutuhan. Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya adalah sistem pendukung
keputusan penerimaan
pengajuan
kredit
dapat dikembangkan  berdasarkan  prinsip anywhere, dan anytime .

## Daftar Pustaka
[1]  Dewi,  Susanti  Kusuma.  2013. Akta Pendirian Koperasi . Pasuruan
[2]  Laudon,  Kenneth  C  dan  Laudon,  Jane  P. 2004.  Penterjemah  Erwin  Philippus,
Management Information
Systems,
Managing  the  Digital  Firm,  Eighth Edition , Yogyakarta : ANDI
[3]  Laudon,  Kenneth  C  dan  Laudon,  Jane  P. 2004.  Penterjemah  Erwin  Philippus, Management
Information
Systems,
Managing  the  Digital  Firm,  Eighth Edition, Yogyakarta : ANDI
[4]  Kusumadewi,  Sri.  2003. Artificial Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya),
Yogyakarta : Graha Ilmu.
[5]  Arifin,  Samsul.  2014. Rancang  Bangun Informasi  Peringatan  Dini  Bencana Banjir  Dengan  SMS  Gateway  Pada  Desa Tangguh. Bangil : STMIK Yadika Bangil.
[6]  Kusumadewi,  Sri.  2003. Artificial Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya), Yogyakarta : Graha Ilmu.
[7]    Arifin,  Samsul.  2014. Rancang  Bangun Informasi  Peringatan  Dini  Bencana Banjir  Dengan  SMS  Gateway  Pada  Desa Tangguh . Bangil : STMIK Yadika Bangil.
[8]  Arifin,  Samsul,  2014. Rancang  Bangun Informasi  Peringatan  Dini  Bencana Banjir  Dengan  SMS  Gateway  Pada  Desa Tangguh . Bangil : STMIK Yadika Bangil.