## Sistem Inferensi Fuzzy Mamdani Untuk Penunjang Keputusan Penentuan Potensi Desa Di Kabupaten Malang
Kukuh Yudhistiro 1 , Heris Pamuntjar 2
1,2 Universitas Merdeka Malang
1 kukuh.yudhistiro@unmer.ac.id, 2 heris.pamuntjar@unmer.ac.id

## ABSTRAK
Profil  desa  dan  kelurahan  sebagai  alat  pendataan  wilayah  Desa/Kelurahan  merupakan  kumpulan  data komprehensif  (multi  sektor)  yang  diharapkan  dapat  mengakomodasi  kebutuhan  informasi  bagi pemanfaatan data kewilayahan tersebut. Namun di lapangan masih ditemukan kendala pengumpulan data beserta  pengolahan  informasi  yang  dibutuhkan  untuk  menghasilkan  nilai  potensi  sebuah  desa.  Kendala tersebut  seperti  sebaran  data,  pengisian  data,  perolehan  data,  SDM  serta  pengumpulan  data  yang diperoleh  secara  manual  serta  tidak  tersedianya  sistem  otomasi  dan database yang  berfungsi  sebagai backup dan evaluasi.  Oleh sebab itu, untuk  menyelesaikan permasalahan  tersebut,  maka perlu dibangun sebuah  aplikasi  yang  dapat  membantu  pihak  pelaksana  maupun  pengambil  keputusan  dalam  mengolah data dalam menentukan potensi desa. Dalam hal ini penggunaan sistem inferensi fuzzy metode mamdani sebagai metode pengambil keputusan akan menjadi dasar pembuatan sistem penilaian profil desa. Dalam penelitian ini, pengolahan data survei profil 390 desa di Kabupaten Malang dimana kriteria penilaian akan dijadikan  sebagai  variabel input fuzzy,  selanjutnya  output  dari  pengolahan  tersebut  digunakan  sebagai dataset untuk  pembentukan rule-rule fuzzy  pada  sistem    yang  dibuat,  akan  menghasilkan  rekomendasi penilaian  terhadap  potensi  desa  yang  cocok  dengan  kondisi  atau  kriteria-kriteria  yang  ditentukan  oleh Pemerintah  Kabupaten  Malang.  Untuk  pengujian,  300  desa  akan  dijadikan  sebagai  data training sedangkan  untuk  uji  coba  akan  dilakukan  ke  90  desa  lainnya  untuk  membuktikan  keakuratan  hasil rekomendasi  dari  penilaian  potensi  desa  dengan dataset yang  sudah  terkumpul.  Dari  total dataset uji, akurasi  yang  tercapai  dengan  menggunakan  sistem  ini  mencapai  90%.  Faktor  lain  yang  mempengaruhi akurasi ialah keberagaman keadaan desa.
Kata Kunci : fuzzy, sistem inferensi mamdani, fuzzy mamdani

## ABSTRACT
The  profiles  of  Kelurahan  are  the  comprehensive  of  data  collection  that  can  accommodate  the information  needs  for  the  utilization  of  their  regional  data.  However,  there  are  still  obstacles  to  data collection  and  information  processing  needed  to  produce  the  potentioal  value  of  a  village.  The constraints are such as the data distribution, data collecting, data acquisition, human resources as well as  manual  data  collection  and  the  unavailability  of  automation  systems  and  databases  that  function  as backups  and  evaluations.  Therefore,  to  solve  these  problems,  it  is  necessary  to  build  a  system  that  can help the implementing parties and decision makers in processing data in determining village potential. In this case the use of the mamdani fuzzy inference method as a decision-making will be the basis of decision maker for a village/Kelurahan’s profile assessment system. In this paper, processing profile survey data for all villages (390 villages) in Malang Regency where the assessment criteria will be used as fuzzy input variables,  then  the  output  of  the  processing  is  used  as  a  dataset  for  the  formation  of  fuzzy  rules  in  the system  created,  will  produce  assessment  recommendations  the  potential  of  the  village  that  matches  the conditions or criteria determined by the Malang Regency Government. From total of 390 villages, 300 will be used as data and 90 other villages to prove the accuracy of the recommendations from assessing village potential with collected  datasets. The accuracy achieved by using this system reached  90%. The cause that affects accuracy is the diversity of the village conditions.
Keywords : fuzzy inference system, mamdani

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  penelitian-penelitian  sebelumnya, didapati  penelitian  tentang  penggunaan  fuzzy mamdani sebagai metode pendukung keputusan. Salah  satu  contoh  adalah  penelitian  yang mengusulkan  suatu  metode  untuk  menentukan sensasi  sebuah  citra  dengan  menggunakan sistem  inferensi  fuzzy  [1].  Sensasi  citra didasarkan  pada  teori  Itten  yang  terdiri  dari sensasi hangat, dingin, santai, gundah dan hidup.
Metode  yang  digunakan  menggunakan  dua sistem  inferensi  fuzzy  Mamdani.  Sistem inferensi  fuzzy  I  digunakan  untuk  menentukan warna  dominan  tiap region citra  input.  Warna yang  merupakan output dari  sistem  inferensi fuzzy  I  terdiri  dari  12  warna  berdasarkan  Itten runge  sphere  ditambah  1  warna  netral.  Hasil output sistem inferensi fuzzy I merupakan input bagi  sistem  inferensi  fuzzy  II.  Output  dari sistem  inferensi  fuzzy  II  berupa  sensasi  citra yang  berdasarkan  teori  Itten.  Dari  pengujian  30
citra, tingkat kesesuaian yang dihasilkan dengan metode ini sebesar 73,33%. Terdapat persamaan dengan  penelitan  tersebut,  dimana  metode mamdani  sebagai  salah  satu  metode  didalam fuzzy database ,  tetap  akan  dipakai  didalam penelitian pembuatan sistem penunjang keputusan.  Akan  tetapi  perbedaan  yang  dengan penelitian  yang  akan  dikembangkan  saat  ini, adalah  disamping  kasus  yang  diteliti  berbeda, pemanfaatan  fuzzy database disini  dilakukan dengan  melibatkan  baik  kondisi  warga,  alam, maupun  lingkungan  industri  dari  kecamatan tersebut  yang  akan  dimasukkan  pada  kriteria fuzzy-nya.
Penelitian  lain  juga  dilakukan  oleh Ahmed  A.E  Saleh,  Sherif  E.  Barakat,  dan Ahmed  A.E  Awad  tentang  penggunaan  fuzzy pada  sistem  penunjang  keputusan  untuk manajemen  kanker  payudara[2].  Penelitian tersebut bertujuan untuk mengembangkan sebuah  sistem  pendukung  keputusan  fuzzy untuk membantu dokter/medis untuk melakukan stratifikasi resiko kanker payudara yang diharapkan  memiliki  dampak  yang  besar  dalam mengambilan  keputusan  proses  pengobatan. Sistem  tersebut  memiliki  enam  variabel  input yaitu  Her2,  reseptor  hormon,  umur,  tingkat tumor, ukuran tumor, dan kelenjar getah bening. Variabel  outputnya  adalah  nilai  mulai  1  sampai 4  yang  mewakili  status: low  risk,  intermediate risk , dan high risk . Sistem tersebut menggunakan  metode  inferensi  Mamdani  yang diterapkan  pada  Matlab.  Sistem  penunjang keputusan dengan menggunakan metode inferensi  mamdani  juga  dilakukan  melalui penelitian tentang penyeleksian anggota paduan suara  dewasa  [3].  Sistem  yang  akan  dibuat diharapkan menjadi solusi yang dapat membantu  pengambilan  keputusan  bagi  pihak pengambil  keputusan  dalam  menilai  dan memilih anggota paduan suara kategori dewasa. Himpunan fuzzy yang digunakan yaitu: variabel umur, variabel pengalaman, kedisiplinan, intonasi,  dan  ambitus  suara.  Dari  variabel input tersebut dapat dilakukan pembentukan rule-rule fuzzy. Begitu juga dengan penelitian pemanfaatan  fuzzy  Mamdani  untuk  memabntu diagnosa  dini autism  spectrum  disorder [4], proses  perhitungan  sistem  dilakukan  dengan  4 tahapan mamdani yaitu: Pembentukan himpunan  fuzzy,  Implikasi  aturan,  Komposisi aturan  dan  Defuzzyfikasi.  Dari  hasil  uji  coba sistem,  diperoleh  data error sebanyak  40  data dari  1287  data  uji  coba  jika  dibandingkan dengan  hasil  uji  coba  manual.  Dari  hasil perbandingan  uji  coba  tersebut,  diperoleh persentase Error sebanyak  3.11  %, Recall sebesar  69%,  dan  Presisi  sebesar  99%.  Pada penelitian lain  fuzzy  mamdani digunakan  untuk menentukan  berapa  jumlah  produksi  dengan
menggunakan  metode  fuzzy inference model Mamdani  atau  sering  juga  dikenal  dengan metode  min-max.  Perancangan  sistem  untuk mendapatkan output dilakukan  dalam  beberapa tahap  yaitu:  (1)  pembentukan  himpunan  fuzzy, (2)  pembentukan  aturan-aturan,  (3)  penentuan komposisi aturan, (4) penegasan (defuzzyfikasi). Pada  penelitian  ini  defuzzyfikasi  dilakukan dengan menggunakan metode Composite Moment ( centroid ). Dengan dibuatnya sistem ini diharapkan  dapat  membantu  perusahaan  dalam membuat  keputusan  untuk  menentukan  jumlah produksi  yang  harus  diproduksi  setiap  bulan agar persediaan barang di gudang tetap stabil [5]. Fuzzy juga dapat dimanfaatkan untuk membantu  menghasilkan  keputusan  dalam menentukan  kesesuaian  lahan  untuk  tanaman pangan [6].
Kebutuhan  untuk  memperoleh  informasi merupakan  hal  yang  harus  diakomodir  dengan cepat  dan  akurat.  Oleh  karena  itu  sistem informasi  juga  harus  diterapkan  sampai  pada level  pelayanan  tingkat  desa/dusun.  Dengan penerapan sistem informasi monitoring terhadap “kesehatan”  suatu  lembaga  desa  dapat  menjadi terus  berkesinambungan  dan  menghasilkan evaluasi yang akurat sebagai penunjang keputusan. Program pembangunan yang disusun secara  komprehensif  sangat  membutuhkan informasi  yang  komprehensif  pula,  yang diperoleh  melalui  data  yang  akurat.  Pemerintah daerah dalam melaksanakan tugas pemerintahan dan  pembangunan  yang  sifatnya  multi  sektoral dituntut untuk merumuskan program pembangunan  secara  komprehensif  mulai  dari pembangunan tingkat pedesaan hingga Kabupaten/Kota dan Propinsi.
Manfaat bila pengetahuan akan tipe Desa diketahui dan penunjang keputusan dihasilkan :
a.  Kebijakan-kebijakan yang  tepat  dalam pengembangan  sumber  mata  pencaharian dapat  membuka/menciptakan  kesempatan kerja  bagi  warga  masyarakat  desa  dan kelurahan tersebut. Sehingga terjadi pengurangan pengangguran yang dikarenakan  arah  pemanfaatan  sumber  mata pencaharian yang sudah jelas dan SDM yang sudah  diperlengkapi  sesuai  spesifikasi  desa tersebut.
b.  Pengetahuan  yang  tepat  akan  tipe  desa, menjadikan  pihak  pemerintah  setempat mampu menggunakan dana dengan nilai dan alokasi  yang  optimal  sehingga  juga  dapat meminimalisir  penggunaan  dana  yang  tidak tepat sasaran.
c.  Pengetahuan  yang  tepat  akan  tipe  desa membuat  desa  tersebut  menjadi  desa  yang lebih  produktif,  sesuai  dengan  pencanangan desa  produktif  oleh  Menakertrans  pada  27 Januari 2010.
Adapun tujuan dan manfaat dari penelitian  yang  akan  dilakukan  terhadap  topik ini adalah:
a.  Melakukan penelitian apakah Fuzzy
Inference  System metode  Mamdani  dapat dipakai  sebagai  suatu  metode  pendukung keputusan untuk penilaian terhadap beberapa variabel input profil desa dalam menentukan potensi desa. b.  Membuat suatu sistem rekomendasi penilaian dan penentuan potensi desa apakah desa  tersebut  termasuk  kategori  swadaya mula,  swadaya  madya,  swadaya  lanjut, swakarya  mula,  swakarya  madya,  swakarya lanjut,  swasembada  mula,  swasembada madya, swasembada lanjut melalui pengolahan himpunan fuzzy yang menggunakan anasir-sub anasir yang disediakan dalam buku Profil Desa. c.  Membuat  suatu  range  tingkat  keberhasilan pembangunan suatu desa, ketika mengembangkan  salah  satu  atau  beberapa komponen potensi desa.
d.  Membantu para pengambil keputusan seperti kepala  desa,  camat  untuk  menentukan kriteria  desa  untuk  membantu  mengarahkan dan  memberikan  langkah-langkah  khusus yang  diperlukan  tiap-tiap  desa  dalam pengembangannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penggunaan  fuzzy  sebagai  salah  satu metode  pendukung  keputusan  akan  ditunjukkan pada  saat  pengolahan  data survey dari  buku Profil  Desa  yang  merupakan dataset daripada sistem  ini.  Pembuatan rule fuzzy  didasari  atas hasil  pengolahan  data  Buku  Profil  Desa. Pembentukan tabel untuk masing-masing kriteria  baik  itu  fuzzy  maupun  non  fuzzy,  juga akan  diterapkan  pada  penelitian  ini.  Pada akhirnya  penentuan  kriteria-kriteria  didalam penelitian ini diharapkan mampu mengoptimalkan hasil penilaian dan pengkategorian  akan  potensi  desa  yang  dapat digunakan  sebagai  landasan  dan  penunjang keputusan  dalam  merancang  pembangunan  dan anggaran belanja pemerintah kabupaten Malang. Berikut  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan dalam penelitian ini: a.  menentukan variabel input fuzzy (dari anasir dan sub anasir pada buku Profil Desa)
b.  pengumpulan data dari bank data profil desa di  kantor  kecamatan  sesuai  dengan  survei dari buku profil desa.
c.  pengolahan  data  survei  yang  nantinya setelah  diolah  akan  digunakan  sebagai dataset pada fuzzy d.  pembuatan rule-rule fuzzy potensi desa e.  implementasi rule fuzzy  pada  aplikasi pendukung keputusan
f.  dari  390  desa,  300  akan  dijadikan  sebagai data training sedangkan untuk uji coba akan dilakukan  ke  90  desa  lainnya  untuk membuktikan  keakuratan  hasil  rekomendasi dari  penilaian  potensi  desa  dengan dataset yang sudah terkumpul
Gambar 1 . Alur Pengembangan Sistem
Dalam  penelitian  ini,  pengolahan  data survei  profil  seluruh  desa  (390  desa)  di Kabupaten  Malang  dimana  kriteria  penilaian akan  dijadikan  sebagai  variabel input fuzzy, selanjutnya  output  dari  pengolahan  tersebut digunakan  sebagai dataset untuk  pembentukan rule-rule fuzzy  pada  sistem    yang  dibuat,  akan menghasilkan  rekomendasi  penilaian  terhadap potensi  desa  yang  cocok  dengan  kondisi  atau kriteria-kriteria
yang ditentukan oleh Pemerintah Kabupaten Malang dan menghasilkan keputusan-keputusan konkrit yang  berkaitan  langsung  dengan  strategi pengembangan
pos-pos dalam
rangka pemeliharaan  dan  pemanfaatan  sumber-sumber daya dari desa tersebut. Perhitungan menggunakan fuzzy
diyakini dapat menghasilkan  nilai  yang  lebih  akurat  dan berbeda
meskipun dapat dikerjakan menggunakan statistik.
Ruang  lingkup  yang  ditentukan  sebagai berikut:
a.  Kebutuhan input berdasarkan anasir dan sub anasir  dari  Buku  Profil  Desa/kelurahan Kabupaten Malang.
b.  Data  set  diperoleh  dari  seluruh  desa  yang ada  pada  Kabupaten  Malang  dari  tahun 2017-2018  dikarenakan  dalam  1  tahun terdapat 1 kali evaluasi.
c.  Daftar kecamatan di Kabupaten Malang
1. Ampelgading (13 desa)
2. Bantur (10 desa)
3. Bululawang (14 desa)
4. Dampit (12 desa)
5. Dau (10 desa)
6. Donomulyo (10 desa)
7. Gedangan (8 desa)
8. Gondanglegi (14 desa)
9. Jabung (15 desa) 10.  Kalipare (8 desa) 11.  Karangploso (9 desa) 12.  Kasembon (6 desa) 13.  Kepanjen (18 desa) 14.  Kromengan (7 desa) 15.  Lawang (12 desa) 16.  Ngajum (9 desa) 17.  Ngantang (13 desa) 18.  Pagak (8 desa) 19.  Pagelaran (10 desa) 20.  Pakis (15 desa)
21.  Pakisaji (12 desa) 22.  Poncokusumo (17 desa)
23.  Pujon (10 desa)
24.  Sumbermanjing Wetan (14 desa) 25.  Singosari (17 desa) 26.  Sumberpucung (6 desa) 27.  Tajinan (12 desa) 28.  Tirtoyudo (13 desa) 29.  Tumpang (15 desa) 30.  Turen (17 desa) 31.  Wagir (12 desa) 32.  Wajak (11 desa) 33.  Wonosari (13 desa) Total  ada  390  desa.  Mekanisme  survey berdasarkan Buku Profil Desa/kelurahan Kabupaten Malang.
d. Seluruh  data  survei  diperoleh  dari  bank data di Kabupaten Malang.
Tipe Desa dan Kelurahan adalah penggolongan  Desa  dan  Kelurahan  menurut Karakteristik tertentu, yang prioritas pengembangannya  lebih  potensial  diarahkan pada sumber mata pencaharian yang domain.
Kelompok  skoring  yang  berkaitan  dengan  Tipe Desa  untuk  menentukan  prioritas  sumber  mata pencaharian:
SDA = Sumber daya alam SDM = Sumber daya manusia KL = Kelautan PSR = Sarana Prasarana
Berdasarkan potensi rah pengembangannya, tipe Desa  dan  Kelurahan  dapat  digolongkan  sebagai berikut:
a. Desa  Nelayan (DNL)  adalah  Desa  dan Kelurahan  yang  prioritas  pengembangannya lebih  pontesial  untuk  diarahkan  pada pengembangan  Usaha Kelayakan. Sub Anasir  Potesi  untuk  pengembangannya adalah:
Tabel 1. Sub anasir untuk desa nelayan No SubAnasir Skor KL. 17 Mekanisme Pemasaran Hasil Ikan 0 - 3 SDM. 7 Persentase Jumlah Pemilik Usaha Perikanan 0 - 3 SDA. 4 Potensi Perikanan 0 - 3 SDA. 5 Hasil Tangkapan Ikan 0 - 5
Lanjutan Tabel 1 . Sub anasir untuk desa nelayan PSR. 4 Sarana Transportasi 0 - 5 KL. 19 Lembaga Keuangan 0 - 6 PSR. 2 Prasarana Perhubungan Laut/Sungai 0 - 5 Jumlah 1 - 30
b. Desa  Persawahan (DPS)  adalah  Desa  dan Kelurahan  yang  prioritas  pengembangannya lebih  potensial  untuk  diarahkan  pada pengembangan Usaha Pertanian Sawah. Sub Anasir  Potensi  untuk  pengembangannya adalah:
Tabel 2. Sub anasir untuk desa persawahan No SubAnasir Skor SDA.1 Kesuburan Tanah 1 - 5 SDA 2 Curah Hujan Tahunan 0 - 3 SDA. 3 Topografi 1 - 3 SDA. 6 Persentase Luas Tanah Sawah Beririgasi 0 - 3 SDA. 10 Hasil Tanaman Padi 0 - 5 SDM. 4 Persentase Penduduk memiliki Tanah sawah 0 - 4 KL. 16 Mekanisme Pemasaran Hasil Pertanian 0 - 3 KL. 6 Kinerja Kelompok Tani 1 - 7 PSR. 4 Sarana Transportasi 0 - 5 Jumlah 1 - 38
c. Desa  Perladangan (DPL)  adalah  Desa  dan Kelurahan  yang  prioritas  pengembangannya lebih  potensial  untuk  diarahkan  pada pengembangan  Usaha  Pertanian  Ladang. Sub Anasir Potensi untuk pengembangannya adalah:
Tabel 3. Sub anasir untuk desa perladangan No SubAnasir Skor SDA. 2 Curah Hujan Tahunan 0 – 3 SDA. 8 Persentase Luas Tanah Tegalan SDA. 9 Hasil Tanaman Palawija SDA. 19 Topografi 1 - 3 SDA. 5 Persentase Luas Tanah Sawah Beririgasi 0 - 3 SDA. 7 Hasil Tanaman Padi 0 - 5 KL. 16 Mekanisme Pemasaran Hasil Pertanian 0 - 3 KL. 6 Kinerja Kelompok Tani 1 - 7 PSR. 4 Sarana Transportasi 0 - 5 Jumlah 1 - 38
d. Desa  Perkebunan (DPB)  adalah  Desa  dan Kelurahan  yang  prioritas  pengembangannya lebih  potensial  untuk  diarahkan  pada pengembangan  Usaha  Perkebunan.  Sub Anasir  Potensi  untuk  pengembangannya adalah:
Tabel 4. Sub anasir untuk desa perkebunan
No Sub Anasir Skor SDA. 13 Luas Lahan Tanaman Perkebunan 0 - 5 SDA. 14 Pemilikan Lahan Perkebunan 0 - 3 SDA. 3 Topografi 1 - 3 SDA. 2 Curah Hujan Tahunan 0 - 3 SDA. 15 Hasil Perkebunan 0 - 5 SDM. 9 Persentase Pemilik Usaha Perkebunan 1 - 3 PSR. 4 Sarana Transportasi 0 - 5 Jumlah 2 - 27
e. Desa  Peternakan (DPT)  adalah  Desa  dan Kelurahan  yang  prioritas  pengembangannya lebih  potensial  untuk  diarahkan  pada pengembangan  Usaha  Peternakan.  Sub Anasir  Potensi  untuk  pengembangannya adalah:
Tabel 5. Sub anasir untuk desa peternakan No Sub Anasir Skor SDA. 17 Ketersediaan Lahan Penggembalaan 0 - 3 SDA. 18 Ketersediaan Hijauan Pakan Ternak 0 - 3 SDM. 6 Persentase Pemilik Usaha Peternakan 0 - 4 KL. 13 Mekanisme Pemasaran Hasil Ternak 0 - 3 SDA. 16 Pemilik Ternak 0 - 5 KL. 19 Lembaga Keuangan 0 - 6 PSR. 4 Sarana Transportasi 0 - 5 PSR. 8 Prasarana Listrik 0 - 5 PSR. 10 Pasar 0 - 3 Jumlah 0 - 37 f. Desa  Pertambangan/Galian (DPG)  adalah Desa dan Kelurahan yang prioritas pengembangannya  lebih  potensial  untuk diarahkan pada pengembangan Usaha Pertambangan/Galian.  Sub  Anasir  Potensi untuk pengembangannya adalah:
Tabel 6. Sub anasir untuk desa pertambangan/galian No Sub Anasir Skor SDA. 21 Kekayaan Pertambangan/Galian 0 - 5 SDM. 8 Persentase Pemilik Usaha Pertambangan/Galian 0 - 4 PSR. 1 Prasarana Perhubungan Darat 1 - 10 PSR. 2 Prasarana Perhubungan Laut/Sungai 1 - 5 PSR. 4 Sarana Transportasi 0 - 5 KL. 14 Mekanisme Pemasaran Hasil Pertambangan/Galian 0 - 3 PSR. 9 Sarana Telepon 0 - 3 Jumlah 2 - 35
g. Desa  Industri  Kecil/Kerajinan (DIK) adalah  Desa  dan  Kelurahan  yang  prioritas pengembangannya  lebih  potensial  untuk diarahkan pada pengembangan Usaha
Industri Kecil/Kerajinan. Sub Anasir Potensi untuk pengembangannya adalah:
Tabel 7. Sub anasir untuk desa industri kecil/kerajinan No Sub Anasir Skor SDA. 24 Ketersediaan Bahan Baku 0 - 4 SDA. 23 Potensi Pariwisata/Wisata 0 - 3 SDM. 10 Persentase Pemilik Usaha Industri Kecil/Kerajinan 1 - 5 KL. 15 Mekanisme Pemasaran Hasil Industri Kecil/Kerajinan 0 - 3 KL. 19 Lembaga Keuangan 0 - 6 PSR. 4 Sarana Transportasi 0 - 5 PSR. 12 Koperasi 1 - 5 PSR. 14 Prasarana Pendidikan Keterampilan 1 - 5 PSR. 8 Prasarana Listrik 0 - 5 PSR. 9 Sarana Telepon 0 - 3 Jumlah 3 - 44 h. Desa  Industri  Sedang/Besar (DIP)  adalah Desa dan Kelurahan yang prioritas
pengembangannya  lebih  potensial  untuk diarahkan pada pengembangan Usaha Industri  Sedang/Besar.  Sub  Anasir  Potensi untuk pengembangannya adalah:
Tabel 8. Sub anasir untuk desa perindustrian sedang/besar No Sub Anasir Skor PSR. 7 Prasarana Pembuangan Limbah 0 - 3 PSR. 8 Prasarana Listrik 0 - 5 PSR. 1 Prasarana Perhubungan Darat 1 - 10 PSR. 2 Prasarana Perubungan Laut/Sungai 1 - 5 PSR. 3 Prasarana Perhubungan Udara 1 - 5 PSR. 9 Sarana Telepon 0 - 3 SDM. 11 Persentase Pemilik Usaha Industri Sedang/Besar 0 - 3 SDM. 13 Persentase Penduduk Usia Kerja 0 - 6 SDM. 14 Kualitas Angkatan Kerja 0 - 10 PSR. 11 Pertokoan 1 - 5 PSR. 12 Koperasi 1 - 5 Jumlah 5 - 60 i. Desa Jasa/Perdagangan (DJP) adalah Desa dan Kelurahan yang prioritas
pengembangannya  lebih  potensial  untuk diarahkan  pada  pengembangan  Usaha  Jasa dan  Perdagangan.  Sub  Anasir  Potensi  untuk pengembangannya adalah:
Tabel 9. Sub anasir untuk desa jasa dan perdagangan No Sub Anasir Skor SDA. 13 Potensi Pariwisata Alam 0 - 3 SDM. 12 Persentase Pemilik Usaha 1 - 10 KL. 19 Jasa/Perdagangan 0 - 6 KL. 19 Lembaga Keuangan 0 - 6 PSR. 6 Prasarana Air Bersih 0 - 5 PSR. 8 Prasarana Listrik 0 - 5 PSR. 1 Prasarana Perhubungan Darat 1 - 10
Lanjutan Tabel 9 . Sub anasir untuk desa jasa dan perdagangan PSR. 2 Prasarana Perhubungan 1 - 5 PSR. 3 Laut/Sungai 1 - 5 PSR. 3 Prasarana Perhubungan Darat 1 - 10 PSR. 4 Sarana Transportasi 0 - 5 PSR. 9 Sarana Telepon 0 - 3 SDA. 22 Orbitasi 1 - 5 PSR. 10 Pasar 0 - 3 PSR. 11 Pertokoan 1 - 5 PSR. 17 Prasarana Rekreasi/Wisata 0 - 5 Jumlah 6 - 75 Dari  hasil  penjumlahan  score  masing-masing potensi  pengembangan,  maka  dapat  ditentukan pilihan  yang  rasional  dan  memungkinkan  bagi Desa  dan  Kelurahan,  potensi  pengembangan yang memiliki presentase skor tertinggi merupakan tipe Desa dan Kelurahan tersebut.
Tabel 10. Prosentase skor untuk penentuan potensi pengembangan desa No Potensi Pengembangan Skor Rill Skor Max Rumus % 1 Persawahan 10 38 (10/38 x 100) 26.3 2 Perladangan 11 38 (11/38 x 100) 28.9 3 Peternakan 15 37 (15/37 x 100) 40.5 4 Perkebunan 10 27 (10/27 x 100) 37.0 5 Pertambangan 8 35 (8/35 x 100) 22.8 6 Industri Kecil/Kerajinan 9 44 (9/44 x 100) 20.5 7 Industri Sedang/Besar 34 60 (34/60 x 100) 56.6 8 Nelayan 6 30 (6/30 x 100) 20.0 9 Jasa/Perdagangan 9 75 (9/75 x 100) 12.0 Mekanisme Pengisian Data Profil Mekanisme pengisian Data Profil Desa/Kelurahan  meliputi  tahap:  Pembagian Buku  Profil  Desa/Kelurahan  dan  Pengembalian hasil  Buku  Profil  Desa/Kelurahan,  Rekapitulasi (Edit)  Buku  Profil  Desa/Kelurahan  oleh Kecamatan  dan  Kabupaten  BPM.  Contoh variabel  inputan  yang  akan  digunakan  sebagai himpunan  fuzzy  diambil  dari  anasir-anasir  / kriteria  penilaian  sebagai  berikut:  Anasir Sumber  Daya  Alam,  sub  anasir  Kekayaan Bahan Galian terbagi menjadi 4 himpunan fuzzy yaitu  Tidak  Memiliki,  Memiliki  1  Jenis,  1-2
Jenis, dan Lebih dari 2 jenis.

## Pendistribusian Survei
Pendistribusian  atau  pembagian  Daftar isian  profil  desa/kelurahan  yang  ada  di  masing- masing  Kecamatan  pada  Minggu  I  (pertama) dan pada minggu ke II (kedua) Desa/Kelurahan mengirimkan Data dan Isian Profil Desa/Kelurahan ke Kecamatan masing-masing.
Rekapitulasi Buku Isian Data Profil
Desa/Kelurahan
Berikut adalah tata cara rekapitulasi buku isian profil desa:
a.  Petugas  Kecamatan  bertugas  merekap,
megirimkan/melaporkan  Buku  Isian  Data Profil Desa/Kelurahan paling lambat Minggu ke IV (empat). b.  Petugas Kabupaten (BPM) bertugas menghimpun,  merekap  Data  Isian  Profil Desa/Kelurahan  se-Kabupaten  Malang  dan
melaporkan  pertanggung  jawaban  kepada Bupati Malang dan Gubernur Jawa Timur.

## Variabel Penilaian
1.  Potensi Desa dan Kelurahan adalah keseluruhan sumber daya yang dimiliki atau digunakan oleh Desa/Kelurahan yaitu Potensi  Sumber  Daya  Alam  (SDA)  terdiri dari  25  sub  anasir,  Potensi  Sumber  Daya Manusia  (SDM)  terdiri  dari  17  sub  anasir, Potensi  Kelembagaan  (KL)  terdiri  dari  19 sub  anasir,  Potensi  Sarana  dan  Prasarana (PSR) terdiri dari 20 sub anasir.
2.  Komponen  atau  anasir  yang  digunakan untuk  menentukan  Potensi  Desa  dan Kelurahan dapat digunakan sebagai pedoman  dalam  menentukan  tipe  Desa  dan Kelurahan.
3.  Jumlah Score pada  sub  anasir  Potensi Sumber  Daya  Alam  (SDA)  dari  5  sampai 100,  Potensi  Sumber  Daya  Manusia  (SDM) dari  8  sampai  100,  Potensi  Kelembagaan (KL) dari 12 sampai 100, Potensi Sarana dan Prasarana  (PSR)  dari  10  sampai  100, sehingga  jumlah  score  Potensi  Desa  dan Kelurahan adalah minimal 35 maksimal 400.
Berikut  contoh  data  yang  survei  dan  skoring  di salah satu desa:
Gambar 2. Contoh Data Skoring Potensi Desa
Contoh Rekap Skor Penilaian Untuk Tipe Desa:
Tabel 11. Tabel Rekap Skor Tingkat Potensi Umum untuk Output Tipe Desa No Desa/ Kelurahan Luas Desa (Ha) Jml Pddk Nilai Indikator Potensi Umum Tingkat Potensi Umum Tipe Desa SDA SDM KL PSR Total 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 Pakisjajar 504.303 9.664 58 53 93 80 284 200-300 sedang 2 Pakiskembar 504.303 9.664 36 20 95 84 235 200-300 sedang 3 Sumberpasir 504.303 9.664 66 50 24 59 199 < 200 rendah 4 Sukoanyar 400.000 9.664 7 81 96 34 218 200-300 sedang 5 Bunutwetan 320.000 4.344 84 57 78 82 301 > 300 tinggi 6 Asrikaton 504.303 9.664 42 9 14 71 136 < 200 rendah 7 Saptorenggo 504.303 9.664 5 82 42 15 144 < 200 rendah 8 Mangliawan 455.000 9.664 80 62 43 83 268 200-300 sedang 9 Tirtomoyo 150.000 1.522 75 49 81 73 278 200-300 sedang 10 Sumberkradenan 320.000 6.500 18 88 46 74 226 200-300 sedang 11 Ampeldento 250.000 2.500 91 22 62 25 200 200-300 sedang 12 Sekarpuro 120.000 1.000 68 59 46 32 205 200-300 sedang 13 Kedungrejo 360.000 3.220 70 60 65 99 294 200-300 sedang 14 Banjarejo 323.230 1.520 48 93 45 35 221 200-300 sedang 15 Pucangsongo 520.000 2.500 96 47 37 47 227 200-300 sedang Jumlah 90.754 844 832 867 893 3.436
Tabel 12. Tabel Rekap Skor Tingkat Potensi Umum untuk Output Keswasembadaan Desa No Desa/ Kelurahan Luas Desa (Ha) Jml Pddk Nilai Indikator Potensi Umum Klasifikasi TPD/K Kategori TPD/K EM PM KM KK KPM KKM Total 1 2 3 4 12 13 14 15 16 17 18 19 20 1 Pakisjajar 504.303 9.664 99 86 74 74 87 75 495 > 450 Swasembada 2 Pakiskembar 504.303 9.664 85 41 51 45 34 59 315 300 - 450 Swakarya 3 Sumberpasir 504.303 9.664 9 68 75 29 50 22 253 < 300 Swadaya 4 Sukoanyar 400.000 9.664 86 42 72 84 68 80 432 300 - 450 Swakarya 5 Bunutwetan 320.000 4.344 94 90 95 55 78 78 490 > 450 Swasembada 6 Asrikaton 504.303 9.664 17 73 83 58 14 24 269 < 300 Swadaya 7 Saptorenggo 504.303 9.664 62 47 66 27 22 42 266 < 300 Swadaya 8 Mangliawan 455.000 9.664 56 82 34 18 18 42 250 < 300 Swadaya 9 Tirtomoyo 150.000 1.522 19 70 76 89 82 20 356 300 - 450 Swakarya 10 Sumberkradenan 320.000 6.500 37 16 20 34 69 66 242 < 300 Swadaya 11 Ampeldento 250.000 2.500 92 15 48 74
24 64 317 300 - 450 Swakarya 12 Sekarpuro 120.000 1.000 68 47 15 57
46 91 324 300 - 450 Swakarya 13 Kedungrejo 360.000 3.220 13 6 99 84 42 95 339 300 - 450 Swakarya 14 Banjarejo 323.230 1.520 40 72 18 41
90 58 319 300 - 450 Swakarya 15 Pucangsongo 520.000 2.500 43 83 26 55 37 37 281 < 300 Swadaya Jumlah 90.754 820 838 852 824 761 853 4.948
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembentukan himpunan Fuzzy
TIPE_DESA  Semesta  pembicaraan  untuk  setiap variabel fuzzy Tabel 13. Tabel Himpunan fuzzy TIPE_DESA Fungsi Nama Variabel Semesta Pembicaraan Input SDA [5,100] SDM [8,100] KL [12.100] PSR [10,100] TIPE DESA [35,400]
Selanjutnya  ditentukan  fungsi  keanggotaan  dari masing- masing variabel
Tabel 14. Tabel Fungsi Keanggotaan dari Variabel Variabel Himpunan Domain Fungsi Keanggotaan Parameter SDA Rendah [5,55] Bahu Kiri (5;35;55) Sedang [45,65] Segitiga (45;55;65) Tinggi [55,100] Bahu Kanan (55;75;100) SDM Rendah [8,58] Bahu Kiri (8;33;55) Sedang [60,80] Segitiga (45;55;75) Tinggi [58,100] Bahu Kanan (55;85;100) KL Rendah [12,52] Bahu Kiri (10;30;50) Sedang [46,76] Segitiga (40;60;80) Tinggi [52,100] Bahu Kanan (50;80;100) PSR Rendah [10,55] Bahu Kiri (10;35;55) Sedang [40,65] Segitiga (40;50;65) Tinggi [55,100] Bahu Kanan (55;75;100) Tipe Desa Rendah [35,215] Bahu Kiri (35;125;215) Sedang [180,250] Segitiga (180;215;250) Tinggi [215,400] Bahu Kanan (215;310;400) Pada  pembahasan  selanjutnya,  sebagai  contoh digunakan data dari Desa Pakisjajar, Kecamatan Pakis . Dengan menggunakan aplikasi  fuzzy  pada  Matlab,  maka  dapat  setiap variabel dalam himpunan tersebut dapat direpresentasikan sebagai berikut: a. SDA (Sumber Daya Alam)
Gambar  di  bawah  ini  adalah  representasi dari variabel Sumber Daya Alam.
Gambar 3. Representasi fuzzy variabel SDA
Dimana  sumbu  horizontal  merupakan  nilai  input dari  variabel  SDA    sedangkan  sumbu  vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input. Sedangkan untuk Fungsi keanggotaannya:
b. SDM (Sumber Daya Manusia)
Gambar  di  bawah  ini  adalah  representasi dari variabel Sumber Daya Manusia.
Gambar 4. Representasi fuzzy variabel SDM
Dimana  sumbu  horizontal  merupakan  nilai  input dari  variabel  SDM    sedangkan  sumbu  vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input. Sedangkan untuk Fungsi keanggotaannya:
c. KL (Kelautan)
Gambar  di  bawah  ini  adalah  representasi dari variabel Kelautan.

## Gambar 5. Representasi fuzzy variabel SDA
Dimana  sumbu  horizontal  merupakan  nilai  input dari  variabel  KL  sedangkan  sumbu  vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input. Sedangkan untuk Fungsi keanggotaannya:
d. PSR (Sarana/Prasarana) Gambar  di  bawah  ini  adalah  representasi dari variabel Sarana/Prasarana.
Gambar 6. Representasi fuzzy variabel PSR
Dimana  sumbu  horizontal  merupakan  nilai  input dari  variabel  PSR    sedangkan  sumbu  vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input. Sedangkan untuk Fungsi keanggotaannya:
e. Variabel output Tipe Desa
Gambar  di  bawah  ini  adalah  representasi dari variabel luaran Tipe Desa (TD).
Gambar 7. Representasi fuzzy variabel output TD
Dimana  sumbu  horizontal  merupakan  nilai  input dari variabel output Tipe Desa  sedangkan sumbu vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input. Sedangkan untuk Fungsi keanggotaannya:
Aplikasi Fungsi Implikasi
Pembuatan rule - rule dibawah ini diperoleh melalui  wawancara  ke  pejabat  terkait  10 Kecamatan saja oleh Sekretaris Kecamatan.
Tabel 15. Tabel rule seluruh variabel
Berikut  adalah  daftar  kode  dan rule yang  dapat disusun dalam Tabel 16.
Tabel 16. Daftar Kode dan Rule Kode Rule
R1 Jika KL = R dan SDA = R dan PSR = R dan SDM = R maka TD = R R2 Jika KL = R dan SDA = S dan PSR = R dan
SDM = R maka TD = R
R3 Jika KL = R dan SDA = T dan PSR = R dan
SDM = R maka TD = R
R4 Jika KL = S dan SDA’ = R dan PSR = R dan
SDM = R maka TD = R
R5 Jika KL = S dan SDA’ = S dan PSR = R dan
SDM = R maka TD = R
R6 Jika KL = S dan SDA’ = T dan PSR = R dan
SDM = R maka TD = R
R7 Jika KL = T dan SDA’’ = R dan PSR = R
dan SDM = R maka TD = R
R8 Jika KL = T dan SDA’’ = S dan PSR = R dan SDM = R maka TD = S
R9 Jika KL = T dan SDA’’ = T dan PSR = R
dan SDM = R maka TD = S
R10 Jika KL = R dan SDA = R dan PSR = R dan SDM = S maka TD = R … R75 Jika KL = R dan SDA = T dan PSR = T dan
SDM’’ = T maka TD = T R76 Jika KL = S dan SDA’ = R dan PSR = T dan SDM’’ = T maka TD = T R77 Jika KL = S dan SDA’ = S dan PSR = T dan SDM’’ = T maka TD = T R78 Jika KL = S dan SDA’ = T dan PSR = T dan SDM’’ = T maka TD = T R79 Jika KL = T dan SDA’’ = R dan PSR = T dan SDM’’ = T maka TD = T R80 Jika KL = T dan SDA’’ = S dan PSR = T dan SDM’’ = T maka TD = T
R81 Jika KL = T dan SDA’’= T dan PSR = T dan SDM’’ = T maka TD = T
Terdapat total 81 rule yang akan digunakan dalam fungsi  implikasi.  Berikut  adalah  sebagian rule dalam Rule Editor aplikasi Matlab:
Gambar 8. Rule Editor

## Komposisi Aturan
Pada  metode  Mamdani,  komposisi  antar fungsi    implikasi    menggunakan    fungsi  MAX yaitu  dengan  cara  mengambil  nilai  maksimum dari    output    aturan    kemudian  menggabungkan daerah fuzzy dari masing – masing aturan dengan operator  OR.  Komposisi    aturan    merupakan kesimpulan    secara    keseluruhan    dengan mengambil    tingkat    keanggotaan    maksimum dari    tiap    konsekuen    aplikasi    fungsi  implikasi dan    menggabungkan    dari    semua    kesimpulan masing    –    masing    aturan,  sehingga  didapat daerah solusi fuzzy sebagai berikut:
R S T R S T R S T R R R R R R R R S S S R R R R R R S S S T R R R R R S S S T R R R R R S S S T T S R R S S S S T T T T R R S S S T T T T R R S S S S T T T T S S S S S T T T T T T S T T T T T T T T KL R SDA S SDA’ T SDA’’ PSR R S T SDM SDM’ SDM’’
Titik  potong  antara  aturan  1  dan  2  adalah  ketika µTDSedang(x) = µTDTinggi, yaitu:

## Defuzzifikasi
Metode  centroid  dipergunakan  untuk  melakukan defuzzifikasi sebagai berikut:
Nilai  tipe  desa  266,7  termasuk  dalam  kategori Sedang,  sehingga Tipe  Desa  untuk  Pakisjajar dengan  SDA(58),  SDM(53),  KL(93),  PSR(80) adalah Desa  Sedang dan    memiliki prioritas pada potensi Kelautan dan Sarana prasarana membangun perekonomian yang mendukung.
Pemanfaatan Sistem dalam Penunjang

## Keputusan
Mengambil  dan  menggunakan  skor  untuk penggolongan  desa  dan  Kelurahan  menurut karakteristik  tertentu  yang  prioritasnya  diarahkan pada  sumber  mata  pencaharian  yang  dominan. Setelah  mengetahui  prioritas  sumber  mata pencaharian yang dominan, maka aparat pengambil  kebijakan  perlu  menindaklanjutinya dengan  pengambilan  keputusan  yang  mendukung tercapainya  tujuan  tersebut,  antara  lain  seperti kebijakan-kebijakan strategis untuk pengembangan  pada  bidang-bidang  tertentu  yang mendukung  agar  sumber  mata  pencaharian tersebut  dapat  diperoleh  dan  dimanfaatkan  oleh masyarakat  lokal  dengan  optimal.  Selain  sumber mata pencaharian, yang perlu juga dikembangkan adalah bagian SDM-nya selaku pengguna sumber mata pencaharian serta bidang-bidang manajemen penunjang  pengembangan  desa  dan  kelurahan tersebut.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  skor  total  perhitungan  dari  rekap manual  Excel  untuk  desa  Pakisjajar  ialah  284, sedangkan  dengan  fuzzy  Mamdani  ialah  266.7, terdapat selisih 17. Sehingga bila pada kasus total dengan metode perhitungan konvensional menggunakan  Excel  adalah  317  sedangkan Mamdani  menghasilkan  skor  300,  maka  sudah terjadi perbedaan tipe Desa meskipun dengan data yang  sama.  Hal  ini  disebabkan  karena  metode lama  menggunakan  logika  tegas,  sehingga  ada pembagian  nilai  yang  kurang  adil.  Dari  total dataset uji,  akurasi  yang  tercapai  dengan menggunakan  sistem  ini  mencapai  90%.  Faktor lain yang mempengaruhi akurasi ialah keberagaman keadaan desa. Aplikasi tersebut disarankan dikembangkan  pada  segi  pendistribusian  isian profil  desa  hingga  rekapitulasi  sampai  di  tingkat kecamatan.
Pembinaan  kualitas  SDM  pada  level perangkat  desa  sebagai  pengumpul  data  serta level  perangkat  kecamatan  sebagai  perekap  data seluruh  desa  pada  kecamatan  tersebut  sebelum dikumpulkan di tingkat kabupaten.

## 5. REFERENSI
[1]  S.  N.  Endah,  Priyo  Sidik  Sasongko,  Helmie Arif  Wibawa,  and  Frediansah  Frediansah, “Sistem Inferensi Fuzzy Untuk Menentukan Sensasi Citra Warna,” J. Masy. Inform. , vol.
1, no. 2, 2010.
[2]  A.  A.  E.  S.  S.  E.  B.  A.  A.  E.  Awad,  “A Fuzzy Decision Support System for Management of Breast Cancer,” Int.  J.  Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 2, no. 3, pp. 34–40, 2011.
[3]  S. Jayanti and S. Hartati, “Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Anggota Paduan Suara Dewasa Menggunakan Metode  Fuzzy  Mamdani,” IJCCS,  Vol.6, No.1,  January  2012,  pp.  55~66  ISSN  1978- 1520 , vol. 6, no. 1, pp. 55–66, 2012.
[4]  F.  Matondang,  R.  Kusumawati,  and  Z. Abidin,  “Fuzzy  Logic  Metode  Mamdani Untuk  Membantu  Diagnosa  Dini  Autism Spectrum Disorder,” Matics J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 3, 2011.
[5]  E.  D.  Arifah,  “Aplikasi  Metode  Fuzzy Mamdani Dalam Penentuan Jumlah Produksi,” Surabaya.
[6]  N.  Sevani  and  F.  R.  Purba,  “Sistem  Pakar Penentuan  Kesesuaian  Lahan  Berdasarkan Faktor  Penghambat  Terbesar  (Maximum Limitation Factor) Untuk Tanaman Pangan,” vol. 10, no. 1, pp. 23–31, 2009.