## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Desi Vinsensia , Copyright © 2021, JUMIN , Page 62 Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021

## Analisis Kinerja Pelayanan Kesehatan Dengan Pendekatan Logika Fuzzy  Sugeno

## Desi Vinsensia
Program Studi Teknik Informatika STMIK Pelita Nusantara Medan Email: desivinsensia87@gmail.com
Abstrak- Penelitian  ini  membahas  tentang  penilain  kinerja  tenaga  kesehatan  berdasarkan  kualitas  pelayanan  ( quality service) terhadap  pasien  dengan  mengukur  kualitas  pelayanan  pada  kategori  persepsi  dan  harapan.  Puskesmas  adalah salah  satu  layanan  publik  pemerintah  yang  merupakan  unit  terkecil  dalam  menjamin  pelayanan  kesehatan  prima  bagi masyarakatnya.  Penelitian  ini  bertujuan  mengetahui  kinerja    pelayanan  kesehatan  dari  segi  kepuasan  layanan  yang diterima  oleh  pasien.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  logika  fuzzy  dengan  metode  sugeno  dengan  variable   persepsi dan  harapan  sebagai  inputnya  dan  kepuasan  layanan  sebagai output nya.  Metode  inferensi  fuzzy  sugeno  digunakan  agar output yang  dihasilkan  berupa  nilai  tertentu  yang  bersifat  tegas  ( crips )  yang  akan  dibandingkan  dengan  penghitungan manual.  Simulasi  dan  uji  coba  yang  dilakukan  melaluiMatlab  7.7  diperoleh  bahwa  kualitas  pelayanan  dalam  kategori puas,  namun  ada  beberapa  atribut  yang  perlu  ditingkatkan  lagi  kualitasnya  karena  memiliki Gap paling  negatif  dan memiliki nilai rendah dari simulasi jawaban kuisoner responden.
Kata Kunci: Kualitas Pelayanan ( quality service), Metode Sugeno, Persepsi dan Harapan, Gap.
Abstract-  This  study  discusses  the  assessment  of  the  performance  of  health  workers  based  on  the  quality  of  service  to patients  by  measuring  the  quality  of  service  in  the  category  of  perceptions  and  expectations.  Puskesmas  is  one  of  the government services which is the smallest unit in guaranteeing excellent health services for its people. This study aims to determine the performance of health services in terms of service satisfaction received by patients. In this study using fuzzy logic with the Sugeno method with perception and expectation variables as the input and service satisfaction as the output. The Sugeno fuzzy inference method is used so that the resulting output is in the form of certain values that are firm (crips) which  will  be  compared  with  manual  calculations.  Simulations  and  trials  carried  out  through  Matlab  7.7  showed  that service quality was in the satisfied category, but there were several attributes that needed to be improved because they had the most negative gaps and had low scores from the simulation of respondents' questionnaire answers .
Keywords : Service Quality, Sugeno Method, Perceptions and Expectations , Gap.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi informasi dewasa ini berkembang sangat pesat. Salah satu teknologi soft computing yang banyak  dikembangkan  adalah  logika  fuzzy.  Pemanfaatan  logika  fuzzy  dapat  dilakukan  sistem  pengambilan keputusan atau melakukan prediksi terhadap suatu fenomena  yang diantaranya dalam bidang ilmu ekonomi, kedokteran,  transportasi  meteorology,  dan  geofisiska,  dan  berbagai  bidang  lainnya.  Logika  fuzzy  banyak digunakan  dalam  berbagai  penelitian  karena  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pengukuran  pada  berbagai fenomena  yang  memiliki  sifat  tersamar  atau  kabur  dan  ketidakpastian.  Topik  penelitian  yang  banyak digunakan  dalam  logika  fuzzy  dalah  tentang  sistem  penilaian  kinerja  pegawai  dalam  berbagai  profesi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Desi Vinsensia , Copyright © 2021, JUMIN , Page 63 Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021
Beberapa  penelitian  yang  berbasis  logika  fuzzy  diantaranya  tentang  sistem  penilaian  kinerja  kepolisian (Novia, Sestri, 2016) dan sistem penilaian kinerja dosen ( Febriyani, Indah, 2018).
Kinerja  merupakan  isu  yang  aktual  saat  ini.  Pelayanan  kesehatan  yang  bermutu  harus  diusahakan untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  efektifitasnya.  Disiplin  waktu  menentukan  kualitas  kerja  dalam  prioritas pelayanan  kesehatan.  Hal  ini  akan  menjadi  masalah  jika  penggunaan  waktu  yang  kurang  tepat,  tentunya pelayanan akan tertunda dan mencerminkan paramedis belum semaksimal mungkin membantu dalam proses penyembuhan  pasien  bahkan  sebaliknya  dapat  menjadi  masalah.  Dalam  melakukan  peningkatan  kualitas kinerja  pelayanan  pihak  rumah  sakit  maupun  puskesmas  rawat  inap  banyak  yang  belum  melibatkan  pasien sehingga masih terdapat kekurangan-kekurangan.
Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  pengukuran  yang  melibatkan  pasien  agar  upaya  peningkatan pelayanan medis yang dilakukan dapat memenuhi harapan pasien. Penilaian tentang kinerja pelayanan tenaga medis  dapat  berbeda-beda  bagi  setiap  orang.  Misalnya  ada  orang  yang  merasa  cukup  puas  terhadap  kinerja pelayanan  tenaga  kesehatan  tertentu  tetapi  ada  pula  orang  yang  menilai  kurang  puas  terhadap  kinerja pelayanan yang sama. Penerapan metode fuzzy dengan pendekatan logika fuzzy diharapkan dapat digunakan dalam  memberikan  hasil  penilaian  kinerja.  Logika  fuzzy  merupakan  teori  himpunan  yang  dapat  membantu menyelesaikan  masalah    ketidakpastian  anatra  satu  kriteria  dengan  kriteria  yang  lain  yang  dihasilkan  oleh penilaian manusia terhadap suatu hal secara kumulatif. Dengan pendekatan logika fuzzy diharapkan penilaian kinerja akan lebih objektif dan realistis.
Beberapa penelitian yang menggunakan logika fuzzy yang dapat mendukung penelitian ini diantaranya, penelitian  tentang  implementasi  logika  fuzzy  mamdani  dalam  penilaian  kinerja  perawat  (  Mutohar,  dkk, 2016).    Penilitian  tentang  analisis  kepuasan  masyarakat  terhadap  kualitas  pelayanan  peradilan  agama kabupaten  Kediri  dengan  pendekatan  logika  fuzzy  (Shofia,  dkk,  2017),  analisis  kepuasan  pelanggan  travel menggunakan metode service quality (Sholikah, dkk, 2017).
Tujuan dari penelitian ini adalah :
1. menganalisis  tingkat  kepuasan  pasien  terhadap  kualitas  pelayanan  petugas  kesehatan  dalam  hal  ini  pada Puskesmas  Pembantu  Sumberejo  berdasarkan  variabel  kualitas  pelayanan  yakni  persepsi  dan  harapan dengan mengimplementasikan ke dalam pendekatan metode sistem inferensi fuzzy.
2. Mengevaluasi  kinerja  pegawai  puskesmas  pembantu  Sumberejo  yang  didasarkan  pada  kualitas  layanan yang diberikan kepada pasien.
Ruang lingkup penelitian ini adalah peneliti hanya meneliti masyarakat (pasien) di Puskesmas pembantu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Desi Vinsensia , Copyright © 2021, JUMIN , Page 64 Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Desa  Sumberejo  kecamatan  Pagar  Merbau  dengan  menggunakan  pendekatan  metode  logika  Fuzzy  sugeno dengan  memperhatikan  tingkat  kepuasan  pelayanan  tenaga  kesehatan  di  puskesmas  tersebut. Software yang digunakan pada penelitian ini adalah MATLAB toolbox.

## 2.METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  di  Puskesmas  Pembantu  Sumberejo  kecamatan  Pagar  Merbau  Deli  Serdang  dan pengambilan  data  dilaksanakan  pada  tanggal  5  -    10  November  2018. Dalam  penelitian  ini,  teknik pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  metode  survei  yakni  dengan  menyebarkan  kuisoner  kepada pengguna jasa Puskesmas tersebut dan selain itu digunakan studi literatur atau kajian pustaka yang berkaitan dengan  topik  penelitian  ini.  Kuisoner  dibuat  menjadi  2  bagian  yaitu  kuisoner  persepsi  pasien  dan  kuisoner harapan  pasien.  Pertanyaan  yang  terdapat  dalam  kuisoner  didasarkan  pada  aspek-aspek  kualitas  pelayanan menurut  Kotler  dan  Keller  dalam  (Sholikah  dkk,  2017)  yaitu reliability (keandalan) ,  responsiveness (daya tanggap) , tangible (bukti langsung) , empathy (empati) ,, dan assurance (jaminan).
Tahap  rekapitulasi  data,  pengolahan  dan  analisis  data,  peneliti  merekapitulasi  data-data  yang  telah diperoleh dari kuisoner, dengan bantuan Microsoft. Excel 2007 menentukan rata-rata skor pada setiap kategori baik  persepsi  dan  harapan  kemudian  menghitung gap dan  menghitung  skor SERVQUAL yang  diperoleh melalui penghitungan rata-rata gap antar kriteria.  Selanjutnya pada tahap analisis dan pembahasan dilakukan konsep  logika  inferensi  fuzzy  metode  sugeno  orde  satu.  Kemudian,  dilakukan  implementasi  dan  Fuzzy Servqual  dengan  aturan-aturan  yang  disusun  dengan  Matlab Toolbox untuk  mengetahui  tingkat  kualitas layanan terhadap pasien.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Desi Vinsensia , Copyright © 2021, JUMIN , Page 65 Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Servqual
Kategori dalam kuisoner disusun berdasarkan dimensi kualitas pelayanan yang dalam penelitian ini diajukan  sebanyak  19  pertanyaan.  Namun  dari  19  atribut  pertanyaan  yang  dibuat,  ada  4  atribut  yang  tidak valid. sehinnga pada kuisoner digunakan 15 atribut pertanyaan yang masing-masing didasarkan pada dimensi reliability  ( keandalan)  3  pertanyaan, responsiveness (ketanggapan)  2  pertanyaan, tangible (nyata)  4 pertanyaan, empathy (empati)  3  pertanyaan,  dan assurance (jaminan)  3  pertanyaan.  Berikut  adalah  contoh pernyataan  atau  atribut  untuk  masing-masing  dimensi  SERVQUAL,  yang  telah  disusun  sebagai  pertanyaan kuesioner  dalam  penelitian.  Jawaban  terhadap  pertanyaan  kualitas  pelayanan  tersebut  dikelompokkan berdasarkan 2 kategori yaitu kenyataan (persepsi) dan harapan pasien, dimana jawaban terhadap pertanyaan tersebut  dinilai  berdasarkan  skala  Likert  sebanyak  5  poin  dengan  kategori  kenyataan  (persepsi)  terdiri  dari jawaban Sangat  Tidak  Puas,  Tidak  Puas,  Cukup  Puas,  Puas,  dan  Sangat  Puas. Sedangkan  untuk  kategori harapan terdiri dari jawaban Sangat Tidak Penting, Tidak Penting, Cukup Penting, Penting, Sangat Penting . Berikut simulasi pengolahan data kuisoner tersaji sebagai berikut:
Tabel 1. Simulasi Pengolahan Data Jawaban Kuisoner
No Dimensi Kenyataan (persepsi) Harapan Gap Rata-rata Servqual Kenyataan Harapan 1 Reliability (Keandalan) 2 5 -3
3 5 -2 2 4 5 -1 3 3 5 -2 4 Responsivenes s (Ketanggapan) 5 5 0 4.5 5 -0.5 5 4 5 -1
6
Tangible (Nyata)
4 4 0 4 4.25 -0.25 7 4 4 0 8 5 4 1 9 3 5 -2 10 Empathy (Empati) 3 5 -2 4 4.666667 -0.6667 11 4 4 0 12 5 5 0 13 Assurance (Jaminan) 3 5 -2 2.666667 4.333333 -1.6667 14 3 4 -1 15 2 4 -2
Berdasarkan penghitungan tabel servqual di atas diperoleh bahwa gap terbesar dimiliki oleh dimensi reliability (keandalan)  sebesar -2 yang  berarti  bahwa  dimensi  ini  yang  menurut  responden    harus  lebih ditingkatkan oleh petugas kesehatan dalam memenuhi kualitas pelayanan di Puskesmas Pembantu Sumberejo .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Desi Vinsensia , Copyright © 2021, JUMIN , Page 66 Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021
3.2 Analisa Fuzzy

## a. Pembentukan Fungsi Keanggotaan variable Persepsi
Pembentukan himpunan fuzzy yang digunakan dalam penelitian ini terdapat 2 variabel input yang terdiri dari 5 kriteria yaitu sangat tidak puas/ sangat tidak penting (STP), tidak puas/tidak penting (TP), cukup puas/cukup penting (CP), puas/penting (P), sangat puas/sangat penting (SP). Dalam hal ini digunakan fungsi keanggotaan untuk  variable input yang  merupakan  gabungan  antara  fungsi  keanggotaan  representasi  segitiga  dan representasi kurva bahu. Berikut fungsi keanggotaan himpunan  fuzzy variabel persepsi .
Tabel 2. Himpunan Fuzzy Variabel Persepsi Semesta Pembicaraan Himpunan Fuzzy Domain Range 0 -100 Sangat Tidak Puas [0 – 35] 0  0  20  35 0 -100 Tidak Puas [20 – 50] 20 35  50 0 -100 Cukup Puas [35 – 65] 35 50 65 0 -100 Puas [ 50 – 80] 50 65 80 0 -100 Sangat puas [65 – 100] 65 80 100 100
Fungsi keanggotaan untuk himpunan sangat tidak puas dapat dilihat dari persamaan seperti berikut:
(1) (4)
Fungsi Keanggotaan untuk himpunan tidak puas, terlihat dalam persamaan berikut:
(2) (5)
Fungsi Keanggotaan untuk himpunan cukup puas dapat dilihat dari persamaan seperti berikut:
(3) (6)
Fungsi Keanggotaan untuk himpunan  puas dapat dilihat dari persamaan seperti berikut:
(4) (7)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Desi Vinsensia , Copyright © 2021, JUMIN , Page 67 Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021
Fungsi Keanggotaan untuk himpunan cukup puas dapat dilihat dari persamaan seperti berikut:
(5) (8)
Gambar 2 . Himpunan fuzzy untuk variabel input persepsi

## b. Pembentukan Fungsi Keanggotaan variable Harapan
Berikut fungsi keanggotaan himpunan  fuzzy untuk masing-masing variabel input Harapan .
Tabel 3. Himpunan Fuzzy Variabel Harapan Semesta Pembicaraan Himpunan Fuzzy Domain Range 0 -100 Sangat Tidak Penting [0 – 35] 0  0  20  35 0 -100 Tidak Penting [20 – 50] 20 35  50 0 -100 Cukup Penting [35 – 65] 35 50 65 0 -100 Penting [ 50 – 80] 50 65 80 0 -100 Sangat Penting [65 – 100] 65 80 100 100
Fungsi keanggotaan untuk himpunan sangat tidak penting dapat dilihat dari persamaan seperti berikut:
(6) (9)
Fungsi Keanggotaan untuk himpunan tidak penting, terlihat dalam persamaan berikut:
(7) (10)
Fungsi Keanggotaan untuk himpunan cukup penting dapat dilihat dari persamaan seperti berikut:
(8) (11)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Desi Vinsensia , Copyright © 2021, JUMIN , Page 68 Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021
Fungsi Keanggotaan untuk himpunan  penting dapat dilihat dari persamaan seperti berikut:
(9) (12)
Fungsi Keanggotaan untuk himpunan cukup penting dapat dilihat dari persamaan seperti berikut:
(10)
(13)
Gambar 3. Himpunan fuzzy untuk variabel input harapan

## c. Fuzzyfikasi (Fuzzification)
Fuzzyfikasi  merupakan suatu proses pengubahan nilai tegas atau bersifat pasti ( crips input) yang ada ke dalam  fungsi  keanggotaan.  Pada  tahap  ini  diambil input nilai crips yang  berupa  nilai  untuk  setiap  aspek penilaian dan menentukan derajat keanggotaan dari setiap himpunan fuzzy yang sesuai input. Sebagai contoh, jika  pasien  memberikan  nilai  64  dalam  aspek  penilaian.  Hal  ini  berarti  kategori  penilaian  tersebut  terletak diantara Cukup Puas dan Puas. Fungsi Keanggotaannya sebagai berikut:
Sedangkan  jika  nilai  75  yang  diberikan,  berarti  orang  tersebut  memiliki  nilai  yang  terletak  diantara puas/penting (P) dan sangat puas/ sangat penting (SP). Fungsi keanggotaannya disajikan sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Desi Vinsensia , Copyright © 2021, JUMIN , Page 69 Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021
Untuk variable input memiliki lima parameter dengan domain masing-masing parameter yakni:
• Nilai 1 representasi sangat tidak puas / sangat tidak penting (STP) memiliki nilai rentang  0 – 35
• Nilai 2 representasi tidak puas/tidak penting (TP) memiliki nilai rentang 20 - 50,
• Nilai 3 representasi cukup puas/cukup penting (CP) memiliki nilai rentang 35 - 65
• Nilai 4 representasi puas/ penting (P) memiliki nilai rentang 50 – 80
• Nilai 5 representasi sangat puas/sangat penting (SP) memiliki nilai rentang 65-100.

## e. Inference atau Pembentukan Aturan Fuzzy (Fuzzy Rule)
Operator yang digunakan menghubungkan antara dua input adalah AND dan yang menghubungkan antara input . Dalam penelitian ini kualitas pelayanan yang diteliti adalah berdasarkan kriteria persepsi dan harapan pasien  yang  merupakan  pengguna  layanan  jasa  kesehatan  dengan  masing-masing  memiliki  lima  parameter penilaian.  Menurut  Arifianto  (2011),  jika  kriteria  yang  digunakan  dalam  himpunan  fuzzy  sama,  maka  akan terbentuk sebanyak 5 2 aturan atau sebanyak 25 aturan ( rule ). Nilai dari output berupa nilai kualitas pelayanan pada setiap aturan diperoleh dengan memasukkan input dari masing- masing variabel.
Menurut Kusumadewi (2010) model Fuzzy Sugeno Orde satu memiliki bentuzk umum :

## (11)
Berdasarkan variabel input yang digunakan, yang merupakan nilai rata-rata 2 variabel, maka output yang dibuat berbentuk persamaan linier dengan nilai konstanta p i = 0,5, untuk i: kriteria 1,2 yang merujuk jumlah variabel input . Hasil pembentukan aturan fuzzy sebagai berikut:
[R1] IF Persepsi_STP AND Harapan_STP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R2] IF Persepsi_STP AND Harapan_TP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R3] IF Persepsi_STP AND Harapan _CP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R4] IF Persepsi_STP AND Harapan _P THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R5] IF Persepsi_STP AND Harapan_SP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R6] IF Persepsi_TP AND Harapan _STP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R7] IF Persepsi_TP AND Harapan_TP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R8] IF Persepsi_TP AND Harapan_CP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R9] IF Persepsi_TP AND Harapan_P THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R10] IF Persepsi_TP AND Harapan_SP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R11] IF Persepsi_CP AND Harapan_STP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Desi Vinsensia , Copyright © 2021, JUMIN , Page 70 Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021
[R12] IF Persepsi_CP AND Harapan_TP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R13] IF Persepsi_CP AND Harapan_CP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan
[R14] IF Persepsi_CP AND Harapan_P THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R15] IF Persepsi_CP AND Harapan_SP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R16] IF Persepsi_P AND Harapan_STP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R17] IF Persepsi_P AND Harapan_TP THEN Kualitas Pelayanan =0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R18] IF Persepsi_P AND Harapan_CP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R19] IF Persepsi_P AND Harapan_P THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R20] IF Persepsi_P AND Harapan_SP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R21] IF Persepsi_SP AND Harapan_STP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R22] IF Persepsi_SP AND Harapan_TP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R23] IF Persepsi_SP AND Harapan_CP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R24] IF Persepsi_SP AND Harapan_P THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan [R25] IF Persepsi_SP AND Harapan_SP THEN Kualitas Pelayanan = 0,5* Persepsi+ 0,5*Harapan

## f. Defuzzifikasi
Tahapan  defuzzfikasi  disebut juga  tahap  penegasan dimana input dari proses defuzzification adalah suatu  himpunan  fuzzy  yang  diperoleh  dari  aturan-aturan  fuzzy  yang  telah  ditentukan  sebelumnya, sedangkan output yang  dihasilkan  adalah  bilangan  pada  himpunan  fuzzy  itu  sendiri.  Sehingga  jika diberikan  suatu  himpunan  fuzzy  dalam range  t ertentu  maka  dapat  diambil  nilai real sebagai output . Proses  defuzzifikasi  yang  digunakan  dalam  metode  ini  adalah  sistem  inferensi  fuzzy  sugeno.  Menurut kusumadewi (2010), untuk defuzzifikasi pada metode sugeno orde satu dilakukan dengan metode mean weighted average .
Bentuk umumnya adalah:
(12)

## 3.3 Pengujian dan Implementasi
Tahap pengujian dan simulasi ini dilakukan uji coba untuk menghitung nilai kualitas pelayanan petugas kesehatan dengan menggunakan logika fuzzy dengan melakukan simulasi  menggunakan Matlab 7.7 yang tersaji pada gambar-gambar berikut

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Desi Vinsensia , Copyright © 2021, JUMIN , Page 71 Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021
:
Gambar 4.  Contoh 1 hasil penghitungan output dengan Matlab 7.7 dengan input 2 variabel
Gambar 5. Contoh 2 hasil penghitungan outpu t dengan Matlab 7.7 dengan input 2 variabel

## 3.4 Analisis Hasil
Berdasarkan    data  persepsi  dan  harapan  yang  telah  diperoleh  secara  keseluruhan  pelayanan  pegawai kesehatan di Puskesmas pembantu Sumberejo selama ini dinilai baik, hal ini ditunjukkan oleh skor rata-rata nilai Kualitas Pelayanan yang diperoleh dari 20 orang responden menunjukkan angka [72,91] dari rentang [0 –  100].  Tetapi  lebih  detail  lagi,  dari  informasi  data  yang  diperoleh  dari  masing-masing  atribut  pelayanan terdapat  adanya  faktor-faktor  pelayanan  yang  belum  mampu    memenuhi  harapan  pasien  yaitu  dari  segi dimensi reliability  dan  Tangibel. Selain  itu,  bahwa  nilai  dalam  variabel  fuzzy  didefinisikan  memiliki  nilai diskrit ( crips )  yang telah dibuatkan tabel nilai simulasinya yang merepresentasikan nilai pencapaian kualitas dengan  rentang nilai  [0-100].  Untuk variabel input memiliki  lima  parameter  dengan  domain  masing-masing parameter yakni:
• Nilai 1 representasi sangat tidak puas / sangat tidak penting (STP) memiliki nilai rentang  0 – 35
• Nilai 2 representasi tidak puas/tidak penting (TP) memiliki nilai rentang 20 - 50,
• Nilai 3 representasi cukup puas/cukup penting (CP) memiliki nilai rentang 35 - 65

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Desi Vinsensia , Copyright © 2021, JUMIN , Page 72 Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021
• Nilai 4 representasi puas/ penting (P) memiliki nilai rentang 50 – 80
• Nilai 5 representasi sangat puas/sangat penting (SP) memiliki nilai rentang 65-100.
Tabel.4. Hasil Perhitungan dengan Fuzzy ToolBox No Responden Rata-Rata Skor Kualitas Pelayanan (Servqual) Persepsi Harapan 1 60,8 70,4 65,6 2 60,3 67,8 63,7 3 62,9 65 64 4 75,1 89,2 82,2 5 66,4 65 65,7 6 68,8 70,7 69.8 7 61,3 83,8 72.5 8 73,9 94,7 84.3 9 71,5 90,1 80,8 10 55,6 95,7 75.7 11 68,8 88,3 78.5 12 70,7 90,9 80.8 13 62,8 83,8 73.3 14 64,9 93,3 79.1 15 71,5 91,4 81.5 16 69,8 93,2 81,5 17 65,3 94,7 80 18 70,4 94,7 82,6 19 76,7 96,3 96.5 20 72,9 81,3 77.1 Rata-Rata 67,52 85,02 72,91
Pada  pendefinisian  variabel  input  di  atas  menunjukkan  bahwa  persepsi  responden  dari  dimensi  persepsi berada pada kategori puas dengan nilai 4 dan dimensi harapan berada pada kategori sangat  penting dengan nilai  5  dan  menghasilkan  kualitas  layanan  bagi  responden/pasien  merasa  puas  terhadap  kualitas  pelayanan tenaga  kesehatan  di  pustu  Sumberejo.  Lebih  jauh  lagi,  bahwa  pendefenisian  nilai  penegasan  ( Crips) fuzzy

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN 2808-005X (media online) Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Desi Vinsensia , Copyright © 2021, JUMIN , Page 73 Submitted: 14/05/2022 ; Accepted: 12/06/2021 ; Published: 28/06/2021
pada  variabel input dengan  rentang  yang  terlalu  jauh  antara  satu  nilai  dengan  nilai  lainnya  akan mengakibatkan nilai output nya yang diperoleh tidak homogen.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut:  Dalam  mengukur  nilai kualitas  pelayanan  digunakan  metode service  quality (Servqual)  dengan  mengukur  tingkat  persepsi  dan harapan berdasarkan dimensi servqual. Selisih antara nilai persepsi dan harapan yang disebut gap jika bernilai negatif  berarti  kualitas  pelayanan  belum  sesuai  dengan  harapan.  Dalam  penelitian  ini  diperoleh gap paling negatif  pada  dimensi reliability, Dari  hasil  pengukuran  dari  rata-rata  penilaian  responden/pasien  terhadap tingkat  kualitas  pelayanan  petugas  selama  ini  dalam  kategori  puas  dan  perlu  melakukan  perbaikan  atribut layanan, Pada tabel simulasi perhitungan jawaban kuisoner, dapat dilihat penghitungan nilai kualitas jasa pada masing-masing  dimensi  pelayanan.  Semakin  besar  nilai Gap pada  tabel  diatas  sebesar -2 pada    dimensi reliability (keandalan)  berarti  dimensi  keandalanlah yang menurut  responden  perlu ditingkatkan  kualitasnya oleh petugas kesehatan Pustu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Arifianto FB, amaliah b, Ciptaningtyas HT. 2011. “Implementasi Sistem Inferensi Fuzzy Takagi Sugeno Untuk Deteksi Awal Knkel Melanoma Berbasis Data Vektor”. Surabaya: Institut Teknologi Bandung.
[2] Febriyani,  Indah.  2018.  “Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  terhadap  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Fuzzy Logic (Studi Kasus di STTIND Padang)”, Jurnal Sains dan Teknologi. Vol.18 No.2.
[3]  Kusumadewi,  Sri  dan  Purnomo,  Hari.  2010.  ” Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk Pendukung  Keputusan ”. Jokjakarta: Graha Ilmu
[4]  Mutohar,  Aris  &Rahayu,  Yuniarsi.  2016.    “Implementasi  Logika  Fuzzy  Mamdani  dalam  Penilaian Kinerja Pelayanan Perawat”, Jurnal Applied Inteligent System Vol.1 No.1. Page 67-76.
[5]  Novia, Sestri. 2016. “Analisis Kepuasan Masyarakat dengan Kualitas Kinerja Kepolisian Menggunakan Metode Fuzzy Logic Sugeno”, Majalah Ilmiah UPI YPTK Vol. 23. Hal 59-67.
[6]  Shofia,  Niska.,  et  al.  2017.  “Änalisis  Kepuasan  Masyarakat  terhadap  Kualitas  Pelayanan  Peradilan Agama  kabupaten  Kediri  dengan  Pendekatan  Logika  Fuzzy’,  Jurnal  Matematika  &  Pendidikan matematika Vol.2 No.2 .
[7]  Sholikah, H. dkk. 2017. “ Analisis Kepuasan Pelanggan Travel Menggunakan Metode Service Quality”. Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) Vol. 2 No.2. Page 69-74.
[8]  Vinsensia,  D.  Utami,  Y.  2018.    “Penerapan  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  Metode  Mamdani  Dalam Pemilihan Perguruan Tinggi”.Jurnal Polgan. Vol.2. No.2.