## MENGUKUR TINGKAT KENYAMANAN PENGUNJUNG TAMAN BUAH MEKARSARI BOGOR MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI
Samsul Ma’arif 1 ; Sfenrianto 2 ; Edhi Prayitno 3
1 Program Studi Sistem Informasi STMIK Mercusuar
samsulmaarif056@gmail.com 2 Program Studi Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta sfenrianto.71@gmail.com 3 Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta edhi.epo@nusamandiri.ac.id
Abstract — Mekarsari  Fruit  Park  is  one  of  the domestic  tourist  destinations  in  Bogor,  West  Java, which  is  quite  visited.  The  application  of  the  Fuzzy Inference System (FIZ) is used to measure the level of comfort  of  visitors  at  Mekarsari  Fruit  Park.  The visitor's comfort level refers to 3 (three) criteria for variables  used,  such  as  service,  facilities  and cleanliness.  Each  variable  has  a  number  of indicators, that is 5 questions on service variables, 5 questions  on  facility  variables  and  3  questions  on cleanliness  variables.  The  method  used  is  the Mamdani  method  by  using  max-min,  who  has  a membership  degree  min.  0  and  max.  1.  Then  the defuzzyfication  process  was  carried  out  to  get  the results  of  the  study  which  showed  the  influence  of the  quality  of  visitors  on  the  comfort  given.  The comfort  level  measurements  of  the  Mekarsari  Fruit Garden  with  the  Mamdani  method  used  Matlab software  7.9  is  5.37.  The  results  of  the  Mamdani method stated that they were quite satisfied with the comfort given of Mekarsari Fruit Park visitors.
Keywords:  Fuzzy  Inference  System  (Fiz),

## Matlab, Mamdani Method, Comfort Level.
Intisari — Taman  Buah  Mekarsari  merupakan salah  satu  destinasi  wisatawan  domestik  yang berada  di  Bogor,  Jawa  Barat  yang  cukup  banyak mendapat  kunjungan.  Penerapan  Fuzzy  Inference System  (FIZ)  digunakan  untuk  mengukur  tingkat kenyamanan  pengunjung  pada  Taman  Buah Mekarsari.  Tingkat  kenyamanan  pengunjung mengacu  kepada  3  (tiga)  kriteria  variabel  yang digunakan yaitu pelayanan, fasilitas dan
kebersihan.  Masing-masing  variabel  memiliki sejumlah  indikator,  yaitu  5  pertanyaan  pada variabel  pelayanan,  5  pertanyaan  pada  variabel fasilitas  dan  3  pertanyaan  pada  variabel kebersihan.  Metode  fuzzy  yang  digunakan  adalah metode Mamdani dengan menggunakaan max-min yang  memiliki  derajat  keanggotaan  min.  0  dan max.1. Lalu dilakukan proses defuzzyfikasi
untuk  mendapatkan  hasil  penelitian  yang menunjukan pengaruh antara kualitas pengunjung terhadap kenyamanan yang diberikan. Pengukuran tingkat  kenyamanan  Taman  Buah  Mekarsari dengan  metode  Mamdani  menggunakan  software Matlab  7.9  sebesar  5,37.  Hasil  dari  metode Mamdani  menyatakan  cukup  puas  terhadap kenyamanan  yang  diberikan  kepada  pengunjung Taman Buah Mekarsari.
Kata  Kunci :  Fuzzy  Inference  System  (Fiz),  Matlab, Metode Mamdani, Tingkat Kenyamanan.

## PENDAHULUAN
Kegiatan  wisata  atau  travelling  sudah  menjadi kebutuhan  primer  masyarakat  yang  cenderung untuk  bepergian  lebih  lama,  lebih  jauh  dan lebih  sering(Dempsey,  2015).  Kebutuhan  akan wisata  tidak  hanya  untuk  kalangan  tertentu  saja namun  juga  untuk  semua  kalangan  tanpa memandang  usia  maupun  gender,  berdasarkan data yang dirilis oleh Badan Pusat Statistik.
Tabel 1. Jumlah Kunjungan Wisata ke Objek Wisata Unggulan Menurut Lokasi 2011-2015 Lokasi Tahun 2011 2012 2013 2014 2015 1 2 3 4 5 6 1  Ancol 18 450 016 15 848 956 15 948 829 16 085 604  16 661 517 2  TMII 5 186 445 7 888 787 4 483 847 4 587 735 5 575 905 3  Ragunan 4 090 567 4 283 895 3 681 968 4 100 570 5 157 035 4  Monas 1 516 153 1 418 469 1 380 868 1 156 208 1 539 195 5  Museum Nasional 193 864 148 118 169 527 245 848 266 359 6  Museum S. Mandala 74 742 50 818 46 002 38 756 49 964 7  Museum Sejarah 437 040 396 253 371 467 196 433 535 144 8  Pelabuhan Sunda Kelapa 34 179 32 067 40 210 50 779 63 220 Jumlah 29 983 006 30 067 363 26 122 718 26 461 933 29 848 339 Sumber: (Badan Pusat Statistik, 2017)
Salah  satu  faktor  penyebab  tingginya  kunjungan ke tempat objek wisata adalah laju urbanisasi yang cepat,  sehingga  kepadatan  penduduk  perkotaan semakin tinggi dan berimplikasi pada keterbatasan ruang untuk melakukan relaksasi(Damanik, 2014). Pada umumnya saat liburan secara rutin sebagian besar  masyarakat  suka  menghabiskan  waktunya untuk  berkunjung  ke  tempat  objek  wisata  yang menawarkan fasilitas yang menyenangkan seperti Taman  Impian  Jaya  Ancol,  TMII,  Kebun  Raya Bogor, Kebun Binatang Ragunan, dan sebagainya.
Menurut  Yoeti  (Yoeti,  2003)  fasilitas  wisata adalah  semua  fasilitas  yang  fungsinya  memenuhi kebutuhan  wisatawan  yang  tinggal  untuk sementara  waktu  di  daerah  tujuan  wisata  yang dikunjunginya,  dimana  mereka  dapat  santai menikmati dan berpartisipasi dalam kegiatan yang tersedia  di  daerah  tujuan  wisata  tersebut.  Wisata alam  merupakan  salah  satu  bagian  dari  kegiatan wisata yang mencakup banyak kegiatan, mulai dari kegiatan  menikmati  pemandangan  dan  kehidupan liar yang relatif pasif, sampai kegiatan fisik seperti wisata  petualangan  yang  sering  mengandung resiko(Sastrayuda, 2010).
Taman  Buah  Mekarsari  sebagai  salah  satu objek  wisata  di  daerah  Bogor  menyediakan fasilitas  keluarga  berkebun  buah  dan  permainan yang dirancang alami untuk kembali ke alam.  Hal ini  sesuai  dengan  pandangan  dimana  fasilitas wisata dan harga terbukti memiliki pengaruh yang sangat signifikan terhadap kepuasan konsumen(Sulistiyana,  Hamid,  &  Azizah,  2015). Kemampuan  untuk  memetakan  potensi  sumber daya yang dimiliki menjadi hal yang penting untuk meningkatkan  kepuasan  pengunjung.  Tingkat kepuasan pengunjung menjadi ukuran keberhasilan  suatu  objek  wisata  dalam  bersaing atau  berkompetisi  sehingga  dapat  bertahan  dan berkembang dengan baik. Persepsi nilai kepuasan pengunjung  terhadap  pelayanan  suatu  objek wisata  yang  ada  masih  sulit  dilakukan  secara manual sehingga perlu diukur secara ilmiah untuk mengetahui secara akurat sejauhmana pandangan
pengunjung  terhadap  pelayanan  yang  mereka terima secara objektif.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui tingkat  kepuasan  pengunjung  Taman  Buah Mekarsari  menggunakan  metode  fuzzy  Mamdani sehingga  pihak  pengelola  objek  wisata  dapat mengambil  manfaat  dan  berbenah  lebih  baik  lagi memperbaiki  pelayanan  maupun  infrastruktur penunjang yang ada.
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan penulis  adalah  metode  penelitian  kuantitatif. Penulis membagikan kuisioner kepada pengunjung untuk  mengisi  pilihan  terhadap  beberapa  variabel berikut  dengan  skor  penilaiannya  yang  nantinya akan diolah menggunakan metode fuzzy Mamdani.
Metode  fuzzy  Mamdani  merupakan  bagian dari Fuzzy Inference System (FIZ) yang merupakan logika fuzzy untuk melakukan analisis sistem yang mengandung  ketidakpastian.  Logika  fuzzy cukup mampu  untuk  memetakan  suatu  input  ke  dalam output tanpa mengabaikan faktor-faktor yang ada. Logika fuzzy sangat berguna untuk menyelesaikan banyak permasalahan dalam berbagai bidang yang biasanya  memuat  derajat  ketidakpastian(Gokmen, Akinci, Tektas, 2010).
Kenyamanan  dan  perasaan  nyaman  adalah penilaian komprehensif seorang terhadap lingkungannya(Satwiko,  2009).  Manusia  menilai kondisi  lingkungan  berdasarkan  rangsangan  yang masuk  ke  dalam  dirinya  melalui  keenam  indera melalui  syaraf  dan  dicerna  otak  untuk  dinilai. Dalam  hal  ini  yang  terlibat  tidak  hanya  masalah fisik  biologis,  namun  juga  perasaan.  Suara,  cahaya bau,  suhu  dan  lain-lain  rangsangan  ditangkap sekaligus.  Lalu  diolah  oleh  otak.  Kemudian  otak akan memberikan penilaian relatif apakah kondisi itu  nyaman  atau  tidak.  Ketidaknyamanan  di  satu faktor dapat ditutupi oleh faktor lain.
Menurut Kusumadewi dan Purnomo (Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  2010)  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  sebagai  penentu keberadaan  elemen  dalam  suatu  himpunan sangatlah  penting.  Nilai  keanggotaan  atau  derajat keanggotaan  atau  membership  function  menjadi ciri  utama  dari  penalaran  dengan  logika  fuzzy tersebut. Dalam banyak hal, logika fuzzy digunakan sebagai suatu cara untuk memetakan permasalahan  dari  input  menuju  ke  output  yang diharapkan.
Untuk  mendapatkan  output pada  metode Mamdani diperlukan 4 tahapan yaitu(Kusumadewi, S., & Purnomo, 2010):
1.  Pembentukan himpunan fuzzy
Pada  metode  Mamdani,  baik  variabel  input maupun  variabel output dibagi  menjadi  satu atau lebih himpunan fuzzy.
2.  Aplikasi fungsi implikasi Pada  metode  Mamdani,  fungsi  implikasi  yang digunakan adalah Min.
3.  Komposisi aturan Pada  metode  ini,  solusi  himpunan  f uzzy diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai maksimum aturan, kemudian menggunakannya untuk  memodifikasi  daerah  f uzzy ,  dan mengaplikasikannya ke output dengan menggunakan operator OR ( union ).
4.  Penegasan (DeFuzzy)
Input  dari  proses  defuzzifikasi  adalah  suatu himpunan  fuzzy  yang  diperoleh  dari  komposisi aturan-aturan  fuzzy,  sedangkan  output  yang dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan  pada domain himpunan fuzzy tersebut.
Berikut gambar flowchart metode Mamdani:
Sumber: (Kusumadewi, S., & Purnomo, 2010) Gambar 1. Flowchart Metode Mamdani
Fungsi  keanggotaan  mendefinisikan  bagaimana derajat  keanggotaan  dari  suatu  elemen  dan sekaligus  merepresentasikan  suatu  parameter  di
dunia  nyata.  Beberapa  fungsi  keanggotaan sederhana yang umum digunakan adalah:
1. Representasi Linier/Bahu Reperesentasi ini paling sederhana dan terbagi dua  berdasarkan  gradiennya,  yaitu  Linier  Naik (Bahu Kanan) dan Linier Turun (Bahu Kiri). a. Fungsi keanggotaan Linier Naik/Bahu Kanan:
𝜇(𝑥) = {
0;
𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 ;           𝑥 ≤ 𝑎 1;                𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 𝑥 ≥ 𝑏
............................(1)
Sumber: (Kusumadewi, S., & Purnomo, 2010) Gambar 2. Grafik Fungsi Keanggotaan Linier Naik
b. Fungsi keanggotaan Linier Turun/Bahu Kiri:
𝜇(𝑥) = { 1;
𝑏−𝑥
𝑏−𝑎 ;           𝑥 ≤ 𝑎 0;                  𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 𝑥 ≥ 𝑏
............ (2) Sumber: (Kusumadewi, S., & Purnomo, 2010)
Gambar 3. Grafik Fungsi Keanggotaan Linier Turun
2. Representasi Kurva Segitiga Representasi  ini  merupakan  gabungan  dua kurva, yaitu linier naik dan linier turun.
𝜇(𝑥) = {
1; 𝑏−𝑥 𝑏−𝑎 ;
𝑐−𝑥 𝑐−𝑏 ;  (𝑥 ≤ 𝑎)𝑉(𝑥 ≥ 𝑐) 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐 ............(3)
Sumber: (Kusumadewi, S., & Purnomo, 2010) Gambar 4. Grafik Fungsi Keanggotaan Kurva
Segitiga
3. Representasi Kurva Travesium
Representasi  kurva  trapesium  pada  dasarnya serupa  dengan  kurva  segitiga  namun  memiliki banyak titik yang memiliki nilai keanggotaan 1.
𝜇(𝑥) =
{

## 0     ; x ≤ a atau x ≥ d
𝑥−𝑎 𝑏−𝑎 ;                  a ≤ x ≤ b 1; 𝑑−𝑥
𝑑−𝑐 ;                 b ≤ x ≤ c 𝑥 ≥ 𝑑 ...........................(4)
Sumber: (Kusumadewi, S., & Purnomo, 2010)
Gambar 5. Grafik Fungsi Keanggotaan Kurva
Travesium
4. Representasi Kurva-S
Kurva-S  didefinisikan  dengan  menggunakan  3 parameter,  yaitu:  nilai  keanggotaan  nol  (a),  nilai keanggotaan  lengkap  (y),  dan  titik  infleksi  atau crossover (ß).
Fungsi  keanggotaan yang digunakan  adalah fungsi sigmoid.  Dapat  dibedakan  menjadi  kurva-S  Naik serta kurva-S Turun.
a. Kurva-S Naik
𝑆(𝑥; 𝑎, 𝛽, 𝛾) = { 0     ;                  x ≤ a 2 ( 𝑥−𝑎 𝑦−𝑎 ) ;           a ≤ x ≤ β
1 − 2 ( 𝑥−𝑎 𝑦−𝑎 ) ;    β ≤ x ≤ γ 1;  𝑥 ≥ 𝛾 ........(5) µ(𝑥) = 𝑆(𝑥; 𝑎, 𝛽, 𝛾)
Sumber: (Kusumadewi, S., & Purnomo, 2010) Gambar 6. Grafik Fungsi Keanggotaan Kurva-S Naik
b. Kurva-S Turun
µ(𝑥) = 1 − 𝑆(𝑥; 𝑎, 𝛽, 𝛾)
𝑆(𝑥; 𝑎, 𝛽, 𝛾) = { 1     ;               x ≤ a 1 − 2 ( 𝑦−𝑥 𝑦−𝑎 ) ;        \\\        a ≤ x ≤ β
2 ( 𝑥−𝑎 𝑦−𝑎 ) ;                β ≤ x ≤ γ
0;                    𝑥 ≥ 𝛾 ...........................(6 )
Sumber: (Kusumadewi, S., & Purnomo, 2010) Gambar 7. Grafik Fungsi Keanggotaan
Kurva-S Turun
5. Representasi Kurva Lonceng (Bell Curve)
Terdapat  banyak  fungsi  yang  membentuk  kurva lonceng.  Tiga  diantaranya  adalah  fungsi  Pi,  Beta dan Gauss.
a. Kurva Pi:
µ(𝑥) = 𝜋(𝑥; 𝛽, 𝛾) =
{ 𝑆 (𝑥; 𝛾 − 𝛽, 𝛾 − 𝛽 2 𝑦) ;                 x ≤ y
𝑆 (𝑥; 𝛾, 𝛾 + 𝛽 2 𝑦 + 𝛽) ;               x ≤ γ ........................(7)
Sumber: (Kusumadewi, S., & Purnomo, 2010) Gambar 8. Grafik Fungsi Keanggotaan Kurva Pi
b. Kurva Beta:
µ(𝑥) = 𝐵(𝑥; 𝛾, 𝛽) =
1 1+( 𝑥−𝑦 𝛽 ) 2 .................................(8)
Sumber: (Kusumadewi, S., & Purnomo, 2010) Gambar 9. Grafik Fungsi Keanggotaan Kurva Beta
c. Kurva Gauss:
Sumber: (Kusumadewi, S., & Purnomo, 2010) Gambar 10. Grafik Fungsi Keanggotaan Kurva Gauss

## BAHAN DAN METODE
Skala Likert adalah skala yang dapat dipergunakan untuk  mengukur  sikap,  pendapat  dan  persepsi seseorang  atau  sekelompok  orang  tentang fenomena  sosial.  Dengan  Skala  Likert,  maka variabel  yang  akan  diukur  dijabarkan  menjadi indikator variabel, dan indikator tersebut dijadikan sebagai  titik  tolak  ukur  menyusun  item-item instrumen  yang  dapat  berupa  pertanyaan  atau pernyataan.
Pada  penelitian  ini  terdapat  3  (tiga)  kriteria variabel  yang  digunakan  yaitu  pelayanan,  fasilitas dan  kebersihan.  Masing-masing  variabel  memiliki sejumlah  indikator  tersendiri  yaitu  5  pernyataan pada  variabel  pelayanan,  5  pernyataan  pada variabel  fasilitas,  dan  3  pernyataan  pada  variabel kebersihan.
Berikut  gambaran  kerangka  pemikiran penelitian.
Sumber: (Ma’arif, Samsul ; Sfenrianto; Prayitno, 2019) Gambar 11. Kerangka Pemikiran Penelitian
Berikut  tabel  variabel  dan  indikator  dalam penilaian kenyamanan pengunjung.
Tabel 2. Variabel dan Indikator dalam Penilaian Kenyamanan Pengunjung Variabel Pernyataan Pelayanan 1.    Petugas  wisata  dapat  memberikan informasi  yang  tepat  mengenai  wahana dan  fasilitas  yang  ada  di  Taman  Buah Mekarsari.
2.  Petugas  wisata  selalu  rapi,  senyum, ramah, sopan kepada pengunjung.
3.    Petugas  memberikan  tanggapan mengenai keluhan pengunjung.
1. Petugas wisata melayani para pengunjung secara professional.
5. Taman Buah Mekarsari dapat memberikan  suasana  nyaman  kepada pengunjung. Fasilitas 1.   Fasilitas toilet yang bagus. 2.   Fasilitas kantin yang lengkap. 3. Fasilitas tempat ibadah yang indah.
4.  Taman  Buah  Mekarsari  memiliki  ruang atau tempat serbaguna
(untuk  wedding  dan  perpisahan)  yang lengkap.
5. Taman Buah Mekarsari dapat menyediakan wahana kembali ke alam (menanam pohon, memetik buah dan lain-lain). Kebersihan 1.  Kebersihan disetiap lokasi dapat terjaga. 2. Kebersihan Taman Buah Mekarsari lebih terjaga dibandingkan tempat wisata yang lain.
3.  Kebersihan  fasilitas  umum  (musholla  & toilet) terjaga.
Sumber: (Ma’arif, Samsul ; Sfenrianto; Prayitno, 2019)
Terdapat beberapa metode defuzzifikasi yaitu:
1. Centroid Method
Metode ini dikenal juga sebagai Center of Area (CoA)  atau  Center  of  Gravity  (CoG).  Rumus  yang digunakan adalah:
y* = ∫ 𝑦µ𝑅(𝑦)𝑑𝑦 µ𝑅(𝑦)𝑑𝑦 .................................................................(9)
Namun jika nilai y berupa nilai diskrit, maka dapat digunakan rumus:
𝑦 ∗= ∑ 𝑦µ𝑅(𝑦) ∑ µ𝑅(𝑦) ...................................................................(10)
2. Height Method Metode  ini  dikenal  juga  sebagai  metode singleton  atau  keanggotaan  maksimum,  karena secara  sederhana  akan  memilih  nilai  tegas  (crisp) yang  memiliki  derajat  keanggotaan  maksimum, yaitu:
1. First of Maxima/Last of Maxima Method Metode  ini  merupakan  generalisasi  dari height  method  dimana  fungsi  keanggotaan output  dapat  memiliki  lebih  dari  satu  nilai maksimum,  oleh  karenanya  akan  dipilih  nilai maksimum  pertama  atau  nilai  maksimum terakhir, tergantung aplikasi yang dibuat.
2. Mean-Max Method
Metode  ini  dikenal  juga  sebagai  Middle  of Maxima.  Metode  ini  juga  merupakan generalisasi  dari  height  method,  namun  akan memilih  nilai  tengah  dari  nilai  tegas  dengan derajat  keanggotaan  maksimum,  dengan rumus:
y* = 𝑚+𝑀 2 .............................................................(11)
Dimana m adalah nilai tegas yang terkecil dan M adalah nilai tegas yang terbesar.
3. Weighted Average Method Metode  ini  mengambil  nilai  rata-rata  dengan menggunakan pembobotan  yang diambil dari nilai  derajat  keanggotaan,  yaitu  dengan rumus:
y* =  µ (𝑦).𝑦 µ (𝑦) ..........................................................(12)
Dimana  y  adalah  nilai  tegas  dan  µ(y)  adalah derajat keanggotaan dari nilai y tersebut.
Tabel 3. Fungsi Keanggotaan Kenyamanan Pelayanan No. Fungsi Keanggotaan Rentang Nilai 1 Kurang 0 - 5 2 Cukup 4 - 8 3 Baik 7 - 10 Sumber: (Kusumadewi, S., & Purnomo, 2010)
Tabel 4. Himpunan Fuzzy Variabel Himpunan Fuzzy Domain Tingkat Pelayanan Kurang Cukup Baik [0 0 5] [4 4 8] [7 7 10] Tingkat Fasilitas Kurang Cukup Baik [0 0 5] [4 4 8] [7 7 10] Tingkat Kebersihan Kurang Cukup Baik [0 0 5] [4 4 8] [7 7 10]
Sumber: (Ma’arif, Samsul ; Sfenrianto; Prayitno, 2019)
Pada  variabel  ini  Himpunan  fuzzy  kurang  akan memiliki domain [0,5] dimana derajat keanggotaan Kurang  tertinggi  (=1)  terletak  pada  angka  0-4. Himpunan  fuzzy  cukup  memiliki  domain  [4-8] dimana  derajat  keanggotaan  Cukup  tertinggi  (=1) terletak  pada  nilai  6.  Himpunan  fuzzy  baik  akan memiliki domain [7,10] dimana derajat keanggotaan  Baik  tertinggi  (=1)  terletak  pada angka >=8.
Variabel  pelayanan  petugas  wisata  memberikan informasi  yang  tepat  mengenai  wahana  dan fasilitas  yang  ada  di  Taman  Buah  Mekarsari. Representasi  dengan  grafik  dapat  digambarkan sebagai berikut.
Derajat
Keanggotaan µ(a)
Sumber: (Ma’arif, Samsul ; Sfenrianto; Prayitno, 2019) Gambar 12. Grafik Fungsi Keanggotaan Petugas Memberi Informasi yang Tepat Mengenai Wahana dan Fasilitas di Taman Buah Mekarsari
Komposisi  aturan  fungsi  implikasi  menggunakan fungsi MAX yaitu  dengan  cara  mengambil  nilai maksimum  dari output aturan.  Jika  semua proposisi telah dievaluasi, maka output akan berisi suatu  himpunan fuzzy yang  merefleksikan konstribusi dari tiap-tiap proposisi.
Derajat  kebenaran  himpunan  baik  =  Max  (α ; α)  = Max (1). Daerah  hasil  inferensi  tertinggi  adalah  1  dan terendah 0.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  mengkombinasikan  himpunan-himpunan fuzzy  tersebut,  maka  di  peroleh  aturan  fuzzy sebagai berikut :
[R1] IF  Pelayanan  KURANG  And  Fasilitas KURANG  And  Kebersihan  KURANG  THEN
Kenyamanan KURANG
[R2] IF  Pelayanan  CUKUP  And  Fasilitas KURANG  And  Kebersihan  KURANG  THEN Kenyamanan KURANG [R3] IF  Pelayanan  BAIK  And  Fasilitas  KURANG And Kebersihan KURANG THEN Kenyamanan KURANG [R4] IF  Pelayanan  KURANG  And  Fasilitas CUKUP  And  Kebersihan  KURANG  THEN Kenyamanan KURANG [R5] IF  Pelayanan  KURANG  And  Fasilitas  BAIK And Kebersihan KURANG THEN Kenyamanan KURANG [R6] IF  Pelayanan  KURANG  And  Fasilitas KURANG  And  Kebersihan  CUKUP  THEN
Kenyamanan KURANG
[R7] IF  Pelayanan  KURANG  And  Fasilitas KURANG  And  Kebersihan  BAIK  THEN Kenyamanan KURANG [R8] IF Pelayanan CUKUP And Fasilitas CUKUP And Kebersihan CUKUP THEN Kenyamanan CUKUP [R9] IF  Pelayanan  KURANG  And  Fasilitas CUKUP  And  Kebersihan  CUKUP  THEN Kenyamanan CUKUP [R10]   IF  Pelayanan  BAIK  And  Fasilitas  CUKUP And Kebersihan CUKUP THEN Kenyamanan CUKUP
[R11]   IF  Pelayanan  CUKUP  And  Fasilitas
KURANG  And  Kebersihan  CUKUP  THEN Kenyamanan CUKUP [R12]   IF  Pelayanan  CUKUP  And  Fasilitas  BAIK And Kebersihan CUKUP THEN Kenyamanan CUKUP [R13]   IF Pelayanan CUKUP And Fasilitas CUKUP And Kebersihan
KURANG
THEN Kenyamanan CUKUP
[R14]  IF  Pelayanan  CUKUP  And  Fasilitas  CUKUP And  Kebersihan  BAIK  THEN  Kenyamanan CUKUP
[R15]   IF Pelayanan BAIK And Fasilitas BAIK And Kebersihan BAIK THEN Kenyamanan BAIK
[R16]   IF  Pelayanan  KURANG  And  Fasilitas  BAIK And  Kebersihan  BAIK  THEN  Kenyamanan BAIK
[R17]   IF  Pelayanan  CUKUP  And  Fasilitas  BAIK And  Kebersihan  BAIK  THEN  Kenyamanan BAIK
[R18]   IF  Pelayanan  BAIK  And  Fasilitas  KURANG And  Kebersihan  BAIK  THEN  Kenyamanan BAIK
[R19]   IF  Pelayanan  BAIK  And  Fasilitas  CUKUP And  Kebersihan  BAIK  THEN  Kenyamanan BAIK
[R20]   IF Pelayanan BAIK And Fasilitas BAIK And Kebersihan  KURANG  THEN  Kenyamanan BAIK
[R21]   IF Pelayanan BAIK And Fasilitas BAIK And
Kebersihan  CUKUP  THEN  Kenyamanan BAIK [R22]   IF  Pelayanan  BAIK  And  Fasilitas  KURANG And Kebersihan CUKUP THENKenyamanan CUKUP [R23]   IF  Pelayanan  CUKUP  And  Fasilitas  BAIK And Kebersihan KURANG THENKenyamanan CUKUP [R24]   IF Pelayanan KURANG  And Fasilitas BAIK And Kebersihan CUKUP THENKenyamanan CUKUP [R25]   IF  Pelayanan  BAIK  And  Fasilitas  CUKUP And Kebersihan KURANG THENKenyamanan CUKUP [R26]   IF  Pelayanan  CUKUP  And  Fasilitas
KURANG  And  Kebersihan  BAIK  THEN Kenyamanan CUKUP
[R27]   IF  Pelayanan  KURANG  And  Fasilitas CUKUP  And  Kebersihan  BAIK  THEN Kenyamanan CUKUP
Berikut gambaran hasil rules pada setiap  variabel input dan output.
Sumber: (Ma’arif, Samsul ; Sfenrianto; Prayitno, 2019) Gambar 16. Tampilan Rules
Pada  metode  Mamdani  komposisi  antar  fungsi implikasi  menggunakan  MAX  yaitu  dengan  cara mengambil  nilai  maksimum  dari  output  aturan kemudian  menggunakan  daerah  fuzzy  masing- masing.  Berikut  tampilan  hasil  surface  model Mamdani
Sumber: (Ma’arif, Samsul ; Sfenrianto; Prayitno, 2019) Gambar 17. Tampilan Surface Viewer
Defuzzyfikasi  dilakukan  dengan  bantuan  software Matlab  7.9  toolbox  fuzzy.  Berikut  penalaran  fuzzy menggunakan metode Mamdani.
Sumber: (Ma’arif, Samsul ; Sfenrianto; Prayitno, 2019) Gambar 18. Penalaran Fuzzy dengan Metode Mamdani
Hasil  pengujian  dengan  metode  centroid  dengan input  tingkat  pelayanan  5  tingkat  fasiltas  5  dan tingkat  kebersihan  5  menghasilkan  output  tingkat kenyamanan 5,37.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  diperoleh  bahwa pengukuran  tingkat  keyamanan  pengunjung berdasarkan  tingkat  pelayanan,  fasilitas  dan kebersihan di Taman Buah Mekarsari Bogor adalah pelayanan  Taman  Buah  Mekarsari  Bogor  adalah cukup  baik  yaitu  sebesar  5  yang  merupakan keanggotaan dari domain himpunan bilangan fuzzy cukup  baik.  Tingkat  fasilitas  dari  Taman  Buah Mekarsari bogor adalah cukup baik yaitu sebesar 5 yang  merupakan  keanggotaan  dari  domain himpunan  fuzzy  cukup  baik.  Tingkat  Kebersihan dari  Taman  Buah  Mekarsari  Bogor  adalah  cukup baik  yaitu  sebesar  5.  Model  Mamdani  tingkat kepuasan  pengunjung  mencapai  5,37  yang merupakan  keanggotaan  dari  domain  himpunan fuzzy  cukup  puas  ini  berarti  pengunjung  sudah merasa cukup puas .

## REFERENSI
Badan  Pusat  Statistik.  (2017). Jumlah  Kunjungan Wisatawan  Ke  Obyek  Wisata  Unggulan
Menurut  Lokasi  2011-2015 .  Retrieved  from https://jakarta.bps.go.id/Statictable/2017/0 1/30/158/Jumlah-Kunjungan-Wisatawan-
Ke-Obyek-Wisata-Unggulan-Menurut-Lokasi- 2011-2015.Html
Damanik,  J.  (2014). Meanings,  Purposes,  And Activities  Of  Suburban  Family  Tourism  In Yogyakarta, Indonesia (U. P. Porananond Dan V.  T.  King,  ed.).  Cambridge  Scholars Publishing.
Dempsey,  C.  (2015). Visa  Global  Travel  Intentions Study . Retrieved from https://usa.visa.com/travel-with- visa/global-travel-intentions-study.html Gokmen,  Akinci,  Tektas,  O.  (2010). Evaluation  of Student Performance In Laboratory Applications using Fuzzy Logic (Procedia S).
Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  H.  (2010). Aplikasi Logika Fuzzy . Jakarta: Graha Ilmu.
Ma’arif,  Samsul ;  Sfenrianto;  Prayitno,  E.  (2019). Mengukur  Tingkat  Kenyamanan  Pengunjung Taman  Buah  Mekarsari  Bogor  Menggunakan Metode  Fuzzy  Mamdani. Jurnal  Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer .
Sastrayuda,  G.  S.  (2010).  Hand  Out  Mata  Kuliah Concept  Resort  and  Leisure,  Strategi Pengembangan  dan  Pengelolaan  Resort  And Leisure.  In Hand  out  resort  and  leisure . Retrieved from http://file.upi.edu/Direktori/FPIPS/Lainnya/ Gumelar_S/Hand_Out_Matkul_Konsep_Resort _And_Leisure/Pengembangan_Kawasan_Desa _Wisata.Pdf
Satwiko.  (2009). Pengertian  Kenyamanan  Dalam Suatu Bangunan . Yogyakarta:
Wignjosoebroto.
Sulistiyana, R. T., Hamid, D., & Azizah, D. F. (2015). Pengaruh  Fasilitas  Wisata  Dan  Harga Terhadap  Kepuasan  Konsumen  (Studi  Pada Museum Satwa). Jurnal Administrasi Bisnis S1 Universitas Brawijaya , 25 (2), 1–9.
Yoeti,  O.  A.  (2003). Tours  And  Travel  Marketing .
Jakarta: Pradnya Paramita.