## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK REKOMENDASI PENERIMA PINJAMAN PADA KOPERASI PEGAWAI PERUM PERURI
Dani Surya Ramadhan 1) , Dr. M. Syafrulloh, M. Kom, M. Sc 2)
Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
E-mail : danisuryaramadhan@gmail.com

## Abstrak
Koperasi  adalah  badan  usaha  yang  anggotanya  memiliki  tugas  dan  tanggung  jawab  yang  berbeda  tetapi mempunyai  tujuan  yang  sama  yaitu,  untuk  mensejaterahkan  seluruh  anggota  koperasi.  Salah  satunya  adalah dengan memberikan pinjaman kepada anggotanya  Koperasi Pegawai Perum Peruri atau Kopetri adalah koperasi yang berada di bawah naungan Perusahaan Umum Percetakan Republik Indonesia atau Perum Peruri. Kopetri memiliki  divisi  simpan  yang  berfungsi  untuk  memberikan  pinjaman  kepada  anggota  pegawai  kopetri  tentunya dengan memenuhi ketentuan-ketentuan yang ada. Sejauh ini kegiatan pemberian pinjaman pada anggota pegawai kopetri  sudah  memiliki  ketentuan  yang  cukup  jelas.  Pengajuan  pinjaman  akan  diterima  jika  anggota  pegawai memiliki  selisih  take  home  pay  40%  dengan  total  angsuran  per  bulan  yang  dimiliki  anggota  lebih  besar  dari angsuran per bulan yang diajukan Namun, ketika kondisi sebaliknya pengajuan pinjaman tidak langsung ditolak tapi bisa ditunda selama 1 bulan, jumlah pengajuan pinjamannya dikurangi atau melunasi  utang yang dimiliki pegawai  sekaligus  menerima  pengajuan  pinjama yang  diajukan  oleh  anggota  pegawai  yang  biasanya  di  sebut dengan  top  up.  Oleh  karena  itu  diperlukan  aplikasi  yang  dapat  membantu  petugas-petugas  tersebut  dalam memberikan  rekomendasi  yang  tepat  jika  pengajuan  pinjaman  yang  dilakukan  oleh  anggota  pegawai  tidak diterima.  Salah  satunya  aplikasi  yang  mengimplementasikan  metode  fuzzy  tsukamoto  untuk  membantuk memberikan rekomendasi pemberian pinjaman uang
Kata Kunci : Rekomendasi Penerima Pinjaman, Fuzzy, Metode TSUKAMOTO

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Pada masa kini Teknologi informasi (TI) banyak digunakan dalam kehidupan manusia untuk mempermudah dan mempercepat pekerjaan manusia salah  satunya  dalam  membuat  keputusan.  Manusia sering membuat keputusan dalam waktu yang singkat dan memiliki faktor-faktor yang tidak pasti sehingga keputusan  akhir  yang  di  dapat  tidak  efektif.  Dalam sebuah  organisasi,  pengambilan  keputusan  harus dilakukan  secara  efisien  dan  efektif  sehingga  tidak merugikan  organisasi  dan  dapat  menghemat  sumber daya yang dimiliki.
Koperasi  Pegawai  Perum  Peruri  (KOPETRI) merupakan  salah  satu  koperasi  yang  bergerak  di bidang  simpan  pinjam  untuk  pegawai  KOPETRI. Selama ini proses pengambilan keputusan pemberian pinjaman  pada  anggota  pegawai  kopetri  dilakukan analisis  secara  manual  dengan  mempertimbangkan berdasarkan  data  anggota  dan  hasil  analisis  yang dilakukan sudah cukup bagus dan jelas. Data anggota yang  dijadikan  pertimbangan  untuk  pengajuan peminjaman antara lain take home pay 40%, angsuran per bulan yang diajukan dan total angsuran per bulan yang dimiliki oleh anggota. Lalu, mereka membandingkan  angsuran  per  bulan  yang  diajukan anggota  dengan  selisih  antara take  home  pay 40% dengan  total  angsuran  yang  dimiliki  oleh  pegawai. Peminjaman  akan  diberikan  jika  anggota  pegawai
memiliki  selisih take  home  pay 40%  dengan  total angsuran per bulan yang dimiliki anggota lebih besar dari angsuran per bulan yang diajukan. Namun, ketika kondisi  sebaliknya  pengajuan  pinjaman  tidak langsung  ditolak  tapi  bisa  ditunda  selama  1  bulan, jumlah  pengajuan  pinjamannya  dikurangi  atau melunasi  utang  yang  dimiliki  pegawai  sekaligus menerima  pengajuan  pinjama  yang  diajukan  oleh anggota  pegawai  yang  biasanya  disebut  dengan  top up.

## 1.2. Identifikasi Masalah
Ketika  pengajuan  peminjaman  tidak  diterima, anggota yang mengajukan pinjaman akan diberikan 3 rekomendasi  yaitu  pinjaman  ditunda  1  bulan, pinjaman dikurangi dan utang yang dimiliki anggota tersebut  di top  up .  Petugas  yang  bekerja  di  simpan pinjam  memiliki  penilaian  yang  berbeda  untuk memberikan  salah  1  dari  3  rekomendasi  tersebut. Biasanya  mereka  melihat  dari  total  angsuran  per bulan  dan  total  sisa  masa  angsur  yang  dimiliki anggota pegawai.
Oleh karena  itu diperlukan aplikasi  yang dapat membantu petugas-petugas tersebut dalam memberikan rekomendasi  yang tepat jika pengajuan pinjaman yang dilakukan oleh anggota pegawai tidak diterima.  Untuk  membantu  mengatasi  masalah
tersebut maka diperlukan metode penyelesaian dalam ketepatan  dan  kecepatan  pengambilan  keputusan pemberian pinjaman.
2. METODE PENELITIAN
2.1. Metode Pengumpulan data
a. Metode Kepustakaan Metode ini dilakukan dengan cara mengumpulkan  data-data  yang  sesuai  dengan topik  pembahasan  dari  buku  refrensi,  jurnal, karya ilmiah dan internet .
b. Metode Wawancara
Metode ini dilakukan dengan cara melakukan  tanya-jawab  untuk  mengetahui masalah-masalah  yang  dihadapi  dan  data-data serta  faktor-faktor  yang  dapat  memecahkan masalah tersebut.

## 2.2 Metode Pembangunan Sistem
a. Merancang Sistem Melakukan perancangan database, membuat rancangan layar yang sesuai dengan tempat riset b. Membuat Sistem
Membuat  program  yang  akan  dibuat  dan mengimplementasikan  metode  yang  digunakan kedalam program
c. Uji coba dan Evaluasi Program Melakukan  uji  coba  program  dengan  data- data yang telah di dapatkan dari tempat riset

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pembahasan
Fuzzy secara  bahasa  dapat  diartikan  sebagai kabur, samar-samar, abu-abu, atau berbayang. Dalam fuzzy derajat keanggotaan dari setiap himpunannya di wakili oleh bilangan 0 sampai 1. Logika Fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input  kedalam  suatu  ruang  output,  mempunyai  nilai kontinyu, fuzzy dinyatakan  dalam  derajat  dari  suatu keanggotaan dan derajat dari kebenaran. Oleh sebab itu  sesuatu  dapat  dikatakan  sebagian  benar  dan sebagian salah pada waktu yang sama[1].
Dalam proses rekomendasi penerima pinjaman ini digunakan 3 faktor yang akan yaitu take home pay 40%,  total  angsuran  per  bulan  dan  total  sisa  masa angsur  yang  dimiliki  oleh  anggota  pegawai.  proses rekomendasi  dengan  metode fuzzy tsukamoto  akan berjalan apabila pengajuan pinjaman yang dilakukan oleh  anggota  pegawai  tidak  diterima  dan  akan diberikan  salah  satu  dari  3  rekomendasi  tersebut. Selanjutnya  adalah  membuat  himpunan fuzzy dari faktor-faktor yang akan dipakai dalam  metode fuzzy tsukamoto
3.2 Himpunan Fuzzy Tabel dibawah ini  adalah  himpunan  input  dan output  fuzzy  yang  akan  digunakan  dalam  metode fuzzy tsukamoto
Table 1: Himpunan Input Fuzzy
Himpunan Input Fuzzy Variabel Input Nilai input THP 40% rendah, sedang, tinggi Total angsuran per bulan rendah, sedang, tinggi Total sisa masa angsur Sedikit, sedang, banyak
Table 2: Himpunan Output Fuzzy Himpunan Output Fuzzy Variabel Input Nilai Output Hasil Rekomendasi  ditunda,dikurangi, top up

## 3.3 Fuzzifikasi
Setelah menentukan himpunan fuzzy yang akan digunakan  proses  selanjutnya  adalah fuzzifikasi . Proses fuzzifikasi adalah  proses  untuk  mengubah masukan sistem yang mempunyai nilai tegas menjadi variabel linguistic menggukanan fungsi keanggotaan yang  disimpan  dalam  basis  pengetahuan fuzzy [2]. Berikut ini adalah  fungsi keanggotan dari himpunan input & output fuzzy
a. Fungsi keanggotaan THP40

## Gambar 1: Fungsi keanggotaan THP40
Fungsi keanggotaan THR40 dituliskan sebagai
berikut: 1 ;x≤0 µKecil(x)   (3000000- x)/3000000 ;0≤x≤3000000 0 ;x≥3000000 (x- 1000000)/4500 000 ;1000000≤x≤55000 00 µSedang (x) (110000000- x)/6500000 ;5500000≤x<11000 0000
0 ;x<1000000 ||
X>11000000
0 0,5 1 1,5 rendah sedang tinggi
1 ;x≥11000000 µTinggi( x) (x- 6000000)/5000 000
;6000000≤x<11000 000
0 ;x<6000000
b. Fungsi  keanggotaan  total  angsuran  per bulan
Gambar 2: Fungsi keanggotaan total angsuran per bulan
Fungsi keanggotaan total angsuran per bulan dituliskan sebagai berikut: 1 ;x≤0 µKecil(x) (2500000 - x)/250000
0 ;0≤x≤2500000
0 ;x≥2500000 X/250000 0 ; 0≤x≤5000000 µSedang( x) (5000000 - x)/250000
0 ;2500000≤x≤50000 00 0
;x<0 || X>5000000 1 ;x≥5000000 µTinggi (x) (x- 2500000)/250 0000
;5000000≤x<250
0000 0 ;x<2500000
c. Fungsi  keanggotaan  total  sisa  masa angsur
Gambar 3: Fungsi keanggotaan total sisa masa angsur
Fungsi keanggotaan total sisa masa angsur dituliskan sebagai berikut: 1 ;x≥4 µSedikit(x)   (4-x)/3 ;0≤x≤4 0 ; x≤0 (x-4)/32 ; 4≤x≤36 µSedang(x)    (40-x)/4 ;36≤x<40 0 ;x<4 || x>40 1 ;x≥50 µBanyak(x)    (x-40)/10 ;40≤x<50 0 ;x≤40

## d. Fungsi keanggotaan hasil rekomendasi

## Gambar 4: Fungsi keanggotaan hasil rekomendasi
Fungsi keanggotaan hasil rekomendasi dituliskan sebagai berikut:
1 ;z≤0 µDitunda(z)     (40-z)/40 ;0≤z≤40 0 ;z≥40
0 0,5 1 1,5 0 0,5 1 1,5 1 4 12 24 36 40 45 50 60 65 72 0 0,5 1 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 rendah sedang tinggi sedikit sedang banyak ki ditunda dikurangi
top up
(x-40)/20 ;40≤x≤60
µDikurangi(z)    (80-z)/20 ;60≤z≤80 0 ;z≤40 || z≥80 1 ;z≥100 µ top up(z)    (z-80)/20 ;80≤z≤100 0 ;z≤40
3.4 Pembentukan Rule
Pembentukan  basis  pengetahuan fuzzy ( rule dalam bentuk IF…THEN). IF (X IS A) and (Y IS B) Then (Z IS C) dimana A, B dan C adalah himpunan fuzzy . Di bawah ini adalah tabel rule IF-THEN yang terbentuk dari himpunan fuzzy Table 3: Tabel Rule IF-THEN dari himpunan fuzzy
THP4 0 Total Angsuran Per Bulan Total Sisa Masa Angsuran Keputusan thpT angsurT sisaB ditunda thpT angsurT sisaSdg dikurangi thpT angsurT SisaS top up thpT angsurS sisaB ditunda thpT angsurS sisaSdg dikurangi thpT angsurS SisaS top up thpT angsurR sisaB ditunda thpT angsurR sisaSdg dikurangi thpT angsurR SisaS top up thpS angsurT sisaB ditunda thpS angsurT sisaSdg dikurangi thpS angsurT SisaS top up thpS angsurS sisaB ditunda thpS angsurS sisaSdg dikurangi thpS angsurS SisaS top up thpS angsurR sisaB ditunda thpS angsurR sisaSdg dikurangi thpS angsurR SisaS top up thpR angsurT sisaB ditunda thpR angsurT sisaSdg dikurangi thpR angsurT SisaS top up thpR angsurS sisaB ditunda thpR angsurS sisaSdg dikurangi thpR angsurS SisaS top up thpR angsurR sisaB ditunda thpR angsurR sisaSdg dikurangi thpR angsurR SisaS top up

## 3.5 Mesin Inferensi
Langkah selanjutnya adalah menerapkan fungsi implikasi MIN untuk  mendapatkan  nilai  α  terkecil dari  nilai  himpunan fuzzy yang  ada  di  setiap rule . Kemudian  mencari  nilai  z  dari  setiap rule dengan rumus sebagai berikut
𝑧 𝑖 = 𝑧 𝑚𝑎𝑥 - ∝ 𝑖 (𝑧 𝑚𝑎𝑥 − 𝑧 min )

## 3.6 Defuzzifikasi
Proses  defuzzifikasi  pada  metode  Tsukamoto menggunakan  metode  rata-rata  ( Average )  dengan membagi total penjumlahan dari nilai α dikali dengan nilai  z  yang  ada  disetiap rule dengan  total penjumlahan  dari  nilai  α  yang  ada  di  setiap rule rumus sebagai berikut:

## 𝑍 = ∑𝑎1. 𝑧1 ∑𝑎1
Proses  selanjutnya  adalah  memasukkan  nilai  z yang  didapat  dari  proses  defuzzikasi  ke  dalam himpunan output fuzzy hasil rekomendasi. Setelah itu membandingkan  nilai  fuzzy dari 3 rekomendasi dan nilai tertinggi adalah hasil dari rekomendasi.

## 3.7 Hasil Uji Coba
Proses  uji  coba  penentuan  rekomendasi terhadap anggota yang mempunyai akan mengajukan pinjaman.
Input: THP 40 : 233600 Total Angsuran Per Bulan : 625600 Total Sisa Masa Angsur : 59 Output:
Himpunan fuzzy ditunda  : 0.6247601152 Himpunan fuzzy dikurangi : 0 Himpunan fuzzy top up : 0 Hasil Rekomendasi : Ditunda 1 Bulan Table 4: Tabel Hasil Uji Coba No. NP Nama Hasil Rekomendasi Sistem 1 0588  Surat Ditunda 1 Bulan 2 0311  Dardja  bin sardji Ditunda 1 Bulan 3 0685  Karwita Diterima 4 0946  Endang Sukarja Ditunda 1 Bulan 5 0993  S.B. Waloejo Jumlah Pinjaman dikurangi 6 1281  F.X. Mariman Diterima

## 3.8 Tampilan Layar
a. Tampilan Layar Menu Utama
Di  bawah  ini  merupakan  layar  dari menu utama.  Layar  ini  akan  muncul  pertama  kali ketika program  baru dijalankan Didalam  menu utama  terdapat  beberapa  menu  seperti  menu master  dan  menu  transaksi.  Didalam  menu master  data  terdapat  2  sub menu seperti menu master  anggota  dan  keluar.  Pada  sub menu master anggota  berfungsi  untuk  menampilkan form master anggota yang bisa digunakan untuk mengolah  data  anggota  dan  pada  sub menu keluar  berfungsi  untuk  menutup  aplikasi.  Pada menu transaksi  berfungsi  untuk  menampilkan form  rekomendasi  yang  bisa  digunakan  untuk proses rekomendasi untuk penerima pinjaman.
Gambar 5: Layar Form Menu Utama
b.  Tampilan  Layar Form  Master Anggota
Form master anggota merupakan form yang berfungsi untuk menambah, menyimpan, mengubah, dan menghapus data anggota pegawai koperasi. User dapat menambah anggota pegawai koperasi  dengan  menekan  tombol  tambah  dan mengisi  np,  nama,  kode  instansi  dan take  home pay lalu  tekan  tombol  ok  untuk  menyimpan  ke dalam  database.  Untuk  mengubah  data user tinggal  menekan  tombol  ubah  lalu  mencari  data yang  akan  dibuah  pada  tabel.  setelah  itu mengubah  data  yang  ingin  diubah  lalu  menekan tombol  ok  untuk  menyimpan  kembali  ke database .  Untuk  menghapus  data user tinggal menekan  tombol  hapus  lalu  memilih  data  yang ingin  dihapus.  Setelah  itu  menekan  tombol  ok untuk menghapus data dari database.
Gambar65: Layar Form Master Anggota
e. Tampilan Layar Form Rekomendasi
Form proses  rekomendasi  adalah form yang  berfungsi  untuk  menentukan  rekomendasi pemberian  pinjaman  kepada  pihak  peminjam. ketika hasil rekomendasi mengijinkan pengajuan pinjaman  yang  diajukan  oleh  peminjam,  data peminjaman akan masuk ke dalam database. lalu jika sebaliknya, akan dilakukan proses rekomendasi menggunakan metode fuzzy tsukamoto  untuk  diberikan  dari  salah  satu keputusan  yaitu  pinjaman  ditunda  1  bulan, pinjaman  dikurangi  dan  utang  peminjam  di top up
Gambar 7: Layar Form Rekomendasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan    hasil  implementasi  dan  hasil ujicoba  terhadap  penyelesaian  masahalah  yang dihadapai dapat disimpulkan:
a. Fuzzy dapat  digunakan  untuk  menentukan rekomendasi  berdasarkan  data  utang  yang dimiliki anggota pegawai seperti take home pay 40%,  total  sisa  masa  angsur  &  total  angsuran perbulan.
b. Hasil  dari  rekomendasi  tergantung  kepada take home  pay  40 %,  total  sisa  masa  angsur  &  total angsuran perbulan serta rules yang dipakai dalam fuzzy.
c. Hasil  rekomendasi  pengajuan  pinjaman  uang digunakan  untuk  membantu  pihak  koperasi dalam menentukan rekomendasi ketika pengajuan  dari  pihak  peminjam  tidak  diterima,
dan  keputusan  akhir  tetap  berada  pada  pihak koperasi.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Murti dkk,  2015. Sistem Penunjang Keputusan Kelayakan  Pinjaman  Dengan  Metode Fuzzy Tsukamoto. Seminar Nasional Inovasi dan Tren (SNIT).
[2]  Istraniady  &  Andrian,  Priko,  2013.  Analisis Perbandingan  Metode Fuzzy Tsukamoto  Dan
Metode Fuzzy Mamdani  Pada  Perbandingan Harga Sepeda Motor Bekas.