## PENERAPAN METODE FUZZY SUGENO DALAM MENENTUKAN JUMLAH PEMBIAYAAN RAHN BERDASARKAN JUMLAH NASABAH DAN HARGA EMAS

## THE APPLICATION OF THE SUGENO FUZZY METHOD IN DETERMINING THE AMOUNT OF RAHN FINANCING BASED ON THE NUMBER OF CUSTOMERS AND THE PRICE OF GOLD
Rahmawati 1 § , Ade Novia Rahma 2 , Hernita 3
1 Program Studi Matematika, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia [Email : rahmawati@uin-suska.ac.id] 2 Program Studi Matematika, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia [Email : adenoviarahma_mufti@yahoo.co.id] 3 Program Studi Matematika, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia [Email : nitahernita04@gmail.com]
§ Corresponding Author
Received September 2020; Accepted November 2020; Published Desember 2020;

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  jumlah  Pembiayaan  Rahn  berdasarkan  Jumlah  Nasabah  dan Harga  Emas  di  Pegadaian  Syariah  Cabang  Subrantas  Unit  Pandau  Pekanbaru.  Metode  yang  digunakan dalam  menentukan  jumlah  Pembiayaan  Rahn  adalah  metode fuzzy Sugeno  yang  merupakan  salah  satu Fuzzy Inference System . Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa prediksi jumlah Pembiayaan Rahn dengan  tingkat  kebenaran  sebesar  73%.  Hal  ini  berarti  dengan  menggunakan  metode fuzzy Sugeno memperoleh hasil peramalan yang cukup baik.
Kata Kunci : Pembiayaan Rahn, Jumlah Nasabah, Harga Emas, Fuzzy Sugeno

## Abstract
This study aims to determine the amount of Rahn Financing based on the number of customers and the price  of  gold  at  the  Sharia  Pawnshop  Subrantas  Unit  Pandau  Pekanbaru.  The  method  used  in determining the amount of Rahn's Financing is Sugeno fuzzy method which is one of the Fuzzy Inference System. The results of this study indicate that the prediction of the amount of Rahn Financing with a level of truth is 73%. This means that using the fuzzy Sugeno method obtains fairly good forecasting results . Keywords : Rahn's Financing, Number of Customers, Gold Price, Fuzzy Sugeno

## 1. Pendahuluan
Pegadaian  merupakan  salah  satu  badan usaha di Indonesia yang secara resmi mempunyai izin  untuk  melaksanakan  kegiatan  lembaga keuangan  berupa  pembiayaan  dalam  bentuk penyaluran dana kemasyarakat atas dasar hukum gadai  dan  sebagai  sarana  pendanaan  alternative
telah  ada  sejak  lama  dan  banyak  dikenal masyarakat  Indonesia.  Pegadaian  merupakan bagian  dari  lembaga  pembiayaan  (lembaga keuanagan non bank) yang menyediakan fasilitas pinjaman  dengan  jaminan  tertentu.  Dimana
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Hernita                                                                                                     Penerapan Metode Fuzzy Sugeno…
besarnya  nilai  jaminan  akan  dipengaruhi  jumlah pinjaman.
Pembiayaan  adalah  aktivitas  pegadaian syariah  dalam  menyalurkan  dananya  kepada pihak  nasabah  yang  membutuhkan  dana. Penyaluran  dana  dalam  bentuk  pembiayaan didasarkan pada kepercayaan yang diberikan oleh pemilik  dana  kepada  pengguna  dana.  Rahn (gadai)  adalah  menjadikan  barang  yang mempunyai nilai harta menurut pandangan syara‟ sebagai  jaminan  hutang,  hingga  orang  yang bersangkutan  boleh  mengambil  hutang  atau  ia bisa mengambil sebagian (manfaat) barangnya itu [2].  Masyarakat  banyak  menggunakan  gadai Syariah  yang mengacu pada tarif ijara dan biaya administrasi  dan  lebih  dikenal  masyarakat.  Oleh karena  itu  untuk  menganalisa  bagaimana pengaruh  dampak  krisis  yang  terjadi  maka  yang paling  banyak  digunakan  pelaku  usaha  dan masyarakat yaitu Pembiayaan Rahn.
Pembiayaan  Rahn  adalah  solusi  tepat kebutuhan  dana  cepat  yang  sesuai  syariah.  Cepat prosesnya,  aman  penyimpanannya.  Barang  Jaminan berupa  emas  perhiasaan,  emas  batangan,  Berlian, Smartphone,  laptop,  barang  elektronik  lainnya, sepeda  motor,  mobil  atau  barang  bergerak  lainnya. Salah satu variabel yang mempengaruhi Pembiayaan Rahn yaitu banyaknya nasabah yang gadai di Perum Pegadaian. Selain banyak nasabah, harga emas juga salah satu variabel yang mempengaruhi Pembiayaan Rahn  dikarenakan  emas  merupakan  produk  layanan utama.  Selama  ini  harga  emas  di  Indonesia cenderung naik dan ketika mengalami penurunan, nilainya  tidak  terlalu  signifikan.  Hal  itu  terjadi karena  Ketika  emas  dalam  harga  dolar  Amerika
Serikat(AS)  turun,  pada  saat  yang  sama    harga dolar AS cenderung menguat
Dalam  sistem  pendukung  keputusan fuzzy terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan seperti  metode fuzzy Tsukamoto,  metode fuzzy Sugeno,  metode fuzzy Mamdani  dan  sebagainya. Pada  penelitian  ini  untuk  menentukan  Jumlah Pembiayaan  Rahn  digunakan  sistem  pendukung keputusan (fuzzy  inference  system) yaitu  metode fuzzy Sugeno.  Dalam  pembahasan  ini  akan digunakan fuzzy inference  system  dengan menggunakan  metode fuzzy Sugeno.  Beberapa penelitian  menggunakan  metode fuzzy Sugeno diantaranya  dalam  [10]  Logika fuzzy Sugeno menentukan  jumlah  produksi  roti  berdasarkan data persediaan dan jumlah permintaan yang telah dibangun  dapat  digunakan  untuk  membantu perusahaan  dalam  mengambil  sebuah  keputusan dengan  nilai  kebenaran  mencapai  86,92165. Selanjutnya penelitian [3] dengan judul “ Prediksi Permintaan  Produk  Mie  Instan  dengan  Metode Fuzzy  Takagi-Sugeno ”  Hasil    yang  didapat  dari metode  tersebut  dapat  memprediksi  pembelian mie  instan dengan  nilai  error  sebesar  35,55%. Penelitian  selanjutnya  oleh  [9]  yang  judulnya “ Penerapan Algoritma  Dijkstra  dan Fuzzy Logic Sugeno Pada Game Zombie Shooter ” Hasil yang didapatkan  dari  penelitian  ini  adalah  penerapan Dijkstra  sesuai  yaitu  zombie  dapat  mengejar pemain  dengan  jalur  terpendek  dan  logika fuzzy Sugeno didapatkan tingkat keberhasilan 80%.
Dilanjutkan  dengan  penelitian  oleh  [11] dengan judul “ Penerapan Fuzzy Inference System Sugeno  Untuk  Menentukan  Jumlah  Pembelian Obat  (Studi  Kasus:  Garuda  Sentra  Medika) ”
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Hernita                                                                                                     Penerapan Metode Fuzzy Sugeno…
Hasil  dari  penerapan fuzzy metode  sugeno  ini dapat  membantu  pihak  Perusahaan  untuk menentukan  jumlah  pembelian  obat  dengan tingkat  keberhasilan  88,88  %.  Selanjutnya  di tahun  2019  dalam  [6]  dengan  judul  “ Penerapan Logika  Fuzzy  Metode  Sugeno  Untuk  Prediksi Cuaca” hasil  Penerapan  Logika Fuzzy dengan menggunakan  Metode  Sugeno  untuk  prediksi cuaca  yaitu  dari  hasil  pengujiannya  sistem menghasilkan tingkat akurasi sebesar 65,38% dari 182 data.
Pembiayaan  Rahn  adalah  solusi  tepat untuk  kebutuhan  dana  cepat.  Pada  penelitian  ini penulis  memakai  gadai  emas.  Faktor  yang mempengaruhi  dari  pembiayaan  rahn  adalah harga  emas.  Karena,  jika  harga  emas  naik  maka banyak  penyaluran  dana  pembiayaan  rahn  juga ikut  meningkat.  Hal  itu  membuat  masyarakat yang  membutuhkan  dana  cepat  memilih  untuk menggadaikan  emasnya  ke  Pegadaian.  Sehingga penulis  tertarik  menentukan  jumlah  Pembiayaan Rahn  berdasarkan  jumlah  nasabah  dan  harga emas  di  Pegadaian  Syariah  Cabang  Subrantas Unit Pandau Pekanbaru tahun 2019 menggunakan logika fuzzy yaitu  dengan  menggunakan  metode fuzzy Sugeno.

## 2. Landasan Teori
2.1 Logika Fuzzy
Logika fuzzy diperkenalkan  pertama  kali pada  tahun  1965  oleh  Prof  Lutfi  A.  Zadeh seorang  peneliti  di  Universitas  California  di Barkley  dalam  bidang  ilmu  komputer.  Professor Zadeh beranggapan logika benar salah tidak dapat mewakili  setiap  pemikiran  manusia,  kemudian
dikembangkanlah  logika fuzzy yang  dapat mempresentasikan  setiap  keadaan  atau  mewakili pemikiran manusia. Perbedaan antara logika tegas dan  logika fuzzy terletak  pada  keanggotaan elemen dalam suatu himpunan. Jika dalam logika tegas suatu elemen mempunyai dua pilihan  yaitu terdapat  dalam  himpunan  atau  bernilai  1  yang berarti  benar  dan  tidak  pada  himpunan  atau bernilai  0  yang  berarti  salah.  Sedangkan  dalam logika fuzzy ,  keanggotaan  elemen  berada  di interval [0,1].

## 2.2 Himpunan Fuzzy
Fuzzy  set (Himpunan fuzzy )  adalah  sebuah himpunan  yang  di  dalamnya  terdapat  elemen yang  mempunyai  derajat  keanggotaan  yang berbeda-beda.  Ide  ini  bertolak  belakang  dengan himpunan,  karena  keanggotaan  dari  himpunan tidak  akan  menjadi  anggota  kecuali  jika keanggotaannya penuh pada himpunan ini.

## 2.3 Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  ( membership  function ) adalah  suatu  kurva  yang  menunjukkan  pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotannya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan) yang  memiliki  interval  antara  0  sampai  1.  Salah satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk mendapatkan  nilai  keanggotaan  adalah  dengan melalui  pendekatan  fungsi.  Dalam  [8]  diperoleh bahwa  fungsi  keanggotaan  adalah  suatu  grafik yang menunjukkan pemetaan titik–titik input data ke dalam derajat keanggotaannya yang intervalnya antara 0 sampai 1.
2.4 Fungsi Implikasi Fuzzy
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Hernita                                                                                                     Penerapan Metode Fuzzy Sugeno…
Tiap-tiap  aturan  (proporsi)  pada  basis pengetahuan fuzzy akan  berhubungan  dengan suatu relasi fuzzy . Bentuk umum dari aturan yang digunakan dalam fungsi implikasi adalah :
Jika x adalah A , maka y adalah B
dengan x dan y adalah  skalar, A dan B adalah himpunan fuzzy .  Proposisi  yang  mengikuti  kata “Jika”  disebut  sebagai  anteseden,  sedangkan proposisi  yang  mengikuti  kata  “maka”  disebut sebagai konsekuen.

## 2.5 Sistem Inferensi Fuzzy
Dalam [5] diperoleh bahwa sistem inferensi fuzzy merupakan suatu kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy , aturan fuzzy yang berbentuk IF-THEN, dan penalaran fuzzy .
Dalam  [8]  sistem  ini  berfungsi  untuk mengambil  keputusan  melalui  proses  tertentu dengan mempergunakan aturan inferensi berdasarkan  logika fuzzy .  Pada  dasarnya  sistem inferensi fuzzy terdiri dari empat unit, yaitu
1. Unit fuzzifikasi ( fuzzification unit )
2. Unit  penalaran  logika fuzzy ( fuzzy  logic reasoning unit )
3. Unit  basis  pengetahuan  ( knowledge  base unit ), yang terdiri dari dua bagian:
4. Unit  defuzzifikasi ( defuzzification  unit /  unit penegasan)

## 2.6 Metode Sugeno
Berdasarkan  model Fuzzy tersebut,  ada tahapan-tahapan  yang  harus  dilakukan  dalam implementasi  metode  Sugeno  yaitu  sebagai berikut:
1)

## Pembentukan himpunan Fuzzy
Pada tahapan ini variabel input dari system Fuzzy ditransfer ke dalam himpunan Fuzzy untuk dapat  digunakan  dalam  perhitungan  nilai kebenaran  dari  premis  pada  setiap  aturan  dalam basis  pengetahuan.  Dengan  demikian  tahap  ini mengambil  nilai-nilai  tegas  dan  menentukan derajat  di  mana  nilai-nilai  tersebut  menjadi anggota dari setiap himpunan Fuzzy yang sesuai.
2) Aplikasi fungsi implikasi
Tiap-tiap  aturan  (proposisi)  pada  basis pengetahuan Fuzzy akan  berhubungan  dengan suatu relasi Fuzzy . Bentuk umum dari aturan yang digunakan dalam fungsi implikasi adalah sebagai berikut:  IF A is x THEN B is y dengan x dan y adalah skalar, dan A dan B adalah himpunan Fuzzy .  Proposisi  yang  mengikuti  IF  disebut sebagai  antesenden  sedangkan  proposisi  yang mengikuti  THEN  disebut  konsekuen.  Proposisi ini dapat diperluas dengan menggunakan operator
Fuzzy seperti, IF         N N A is x A is x A is x A is x      3 3 2 2 1 1 THEN B is y dengan  adalah  operator  (misal: OR  atau  AND).  Secara  umum  fungsi  implikasi yang dapat digunakan yaitu sebagai berikut:
a. Min  (minimum)  Fungsi  ini  akan memotong output himpunan Fuzzy.
b. Dot (product) Fungsi ini akan menskala output himpunan Fuzzy .
Pada  metode  Sugeno  ini,  fungsi  implikasi  yang digunakan adalah fungsi min.
3) Defuzzifikasi ( Defuzzification )
Input  dari  proses  defuzzifikasi  adalah himpunan Fuzzy yang  dihasilkan  dari  proses
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Hernita                                                                                                     Penerapan Metode Fuzzy Sugeno…
komposisi dan output adalah sebuah nilai. Untuk aturan  IF  THEN Fuzzy dalam  persamaan    k RU IF nk n k A is x and and A is x  1 1 THEN
k B is y , dimana k A 1 dan k B berturut-turut adalah himpunan Fuzzy dalam R U i ( U dan V adalah domain fisik), n i , , 2 , 1   dan
  U x x x x n , , , 2 1   dan V y berturut-turut adalah  variabel  input  dan output (linguistik)  dari sistem Fuzzy . Defuzzifier pada persamaan di atas didefinisikan  sebagai  suatu  pemetaan  dari himpunan Fuzzy B ke  dalam V R (yang merupakan output dari  inferensi Fuzzy )  ke  titik tegas . V y  Dalam  [10]  ada  metode  Sugeno defuzzification perhitungan Weight Average (WA) dilakukan  dengan  cara  mencari  rata-rata terpusatnya.
     n i A i n i A I I d Z 1 ~ 1 ~ ) (   Dengan :
Z =  nilai rata-rata
i A ~  =  derajat  keanggotaan  himpunan fuzzy pada aturan ke- i i d =  nilai keluaran pada aturan ke- i Tahapan-tahapan tersebut dapat
direalisasikan    dalam  bentuk  diagram  seperti berikut ini :

## 2.7 Galat Presentasi
Dalam  banyak  situasi  peramalan,  ketepatan dipandang  sebagai  kriteria  penolakan  untuk memilih  suatu  peramalan.  Galat  persentase merupakan  suatu  ukuran  ketepatan  peramalan, dalam penelitian ini peneliti memakai nilai tengah galat persen atau MPE (Mean Percentage Error) bentuk persamaannya seperti berikut.
  n Z Z Z MPE n t t t t      1 % 100 ˆ Dengan : t Z =  Nilai actual
t Z ˆ = Nilai yang diperoleh menggunakan metode fuzzy Sugeno.
n = Banyaknya data

## 3 Hasil Dan Pembahasan
Penelitian ini membahas mengenai penyelesaian masalah optimasi jumlah
Pembiayaan  Rahn  Pegadaian  Syariah  cabang Subrantas unit Pandau menggunakan logika fuzzy, yaitu dengan menggunakan metode fuzzy Sugeno. Bab  ini  juga  ditinjau  sebuah  kasus  nyata  yang diseslesaikan dengan metode fuzzy Sugeno, yaitu aplikasi metode Sugeno dalam kasus nyata. Data yang  digunakan  untuk  menentukan  jumlah Pembiayaan Rahn Pegadaian syariah Unit Pandau dengan  metode fuzzy adalah  jumlah  permintaan dan jumlah persediaan diperoleh sebagai berikut.
Tabel 1. Data Jumlah Nasabah,  Harga Emas dan
Pembiayaan Rahn Tahun Bulan Jumlah Nasabah (jiwa) Harga Emas (Rp) Pembiayaan Rahn (Rp) Januari 21 597.627 94.920.000 Februari 22 594.720 104.980.000 Aplikasi Fungsi Implikasi Defuzzifikasi
Rata-rata Terpusat
Pembentukan Himpuanan Fuzzy
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Hernita                                                                                                     Penerapan Metode Fuzzy Sugeno…
Maret 25 591.738 87.910.000 April 21 586.653 44.970.000 Mei 35 603.330 153.150.000 2019 Juni 42 640.775 143.500.000 Juli 121 642.161 399.270.000 Agustus 119 695.965 435.850.000 September 185 670.114 679.540.000 Oktober 169 680.816 598.550.000 November 153 663.745 599.110.000 Desember 183 680.255 675.660.000 Sumber  : Management  System  Information  (MIS)  dari Pegadaian Syariah. Data harga-emas.org
Dari data diatas dua tahun pada tahun  2019 dapat disimpulkan,  Pembiayaan  Rahn  terbesar    2019
mencapai 679.540.000 perbulan. Dan
Pembiayaan  Rahn  terkecil  2019  mencapai 44.970.000  perbulan.  Harga  emas  tertinggi  2019 mencapai  695,965  perbulan.  Dan  harga  emas 2019  mencapai  586.653  perbulan.  Sedangkan jumlah  nasabah  terbanyak  2019  sebanyak  185 perbulan. Dan jumlah nasabah paling sedikit 2019 sebanyak 21 perbulan.

## Analisis Kasus :
Dalam kasus ini terdapat 3 variabel, yaitu: 2 variabel input , yaitu variabel jumlah nasabah dan harga emas, sedangkan untuk output terdapat satu variabel, yaitu: Pembiayaan Rahn. Variabel harga emas  memiliki  2  variabel  linguistik,  yaitu  Turun dan  Naik,  variabel  jumlah  nasabah  memiliki  2 variabel  linguistik,  yaitu  Sedikit  dan  Banyak, sedangkan variabel Pembiayaan Rahn memiliki 2 variabel  linguistik,  yaitu  Bertambah  dan Berkurang.  Berdasarkan  unit  penalaran  pada inferensi fuzzy yang berbentuk :
Jika x adalah A ,  dan y adalah B ,  maka z adalah C .
Jika x dikaitkan dengan variabel harga emas dan
A adalah  nilai-nilai  linguistiknya, y dikaitkan
dengan  variabel  jumlah  nasabah  dan B adalah nilai-nilai  linguistiknya, z dikaitkan  dengan variabel  Pembiayaan  Rahn  dan C adalah  nilai- nilai linguistiknya. Berdasarkan nilai minimal dan maksimal  dari  variabel input maupun  variabel dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut :
Tabel 2. Nilai Minimal dan Maksimal dari Variabel Input
Output pada Data Random Fungsi Nama Variabel Domain Input Harga Emas 586.653 – 695.965 Jumlah Nasabah 21 – 185 Output Pembiayaan Rahn 44.970.000 – 679.540.000
Pembentukan aturan fuzzy dari dua variabel input dan  sebuah  variabel output yang  telah didefenisikan,  dengan  melakukan  analisa  data terhadap batas tiap-tiap himpunan fuzzy pada tiap- tiap variabelnya maka terdapa 4 aturan fuzzy yang akan  dipakai  dalam  sistem  ini,  dengan  susunan aturan  IF  Harga  Emas  IS  …  AND  Jumlah Nasabah IS … THEN Pembiayaan Rahn IS … . Aturan  yang  terbentuk  pada  Inferensi Fuzzy diberikan pada Tabel 3 berikut
Tabel 3. Aturan yang terbentuk pada inferensi fuzzy Variabel No. Input Output Harga Emas Jumlah Nasabah Pembiayaan Rahn 1. Turun Sedikit Sedikit 2. Turun Banyak Sedikit 3. Naik Sedikit Banyak 4. Naik Banyak Banyak
Dari  aturan-aturan  yang  terbentuk,  berdasarkan aturan-aturan  pada  inferensi fuzzy, maka  aturan- aturan  yang  mungkin  dan  sesuai  dengan  basis pengetahuan ada 4 aturan, yaitu :
[R1]  JIKA  Harga  Emas  TURUN,  dan  Jumlah Nasabah  SEDIKIT,  MAKA  Pembiayaan Rahn SEDIKIT.
[R2]  JIKA  Harga  Emas  TURUN,  dan  Jumlah
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Hernita                                                                                                     Penerapan Metode Fuzzy Sugeno…
Nasabah  BANYAK,  MAKA  Pembiayaan Rahn   SEDIKIT.
[R3]  JIKA  Harga  Emas  NAIK,  dan  Jumlah Nasabah  SEDIKIT,  MAKA  Pembiayaan
Rahn BANYAK.
[R4]  JIKA  Harga  Emas  NAIK,  dan  Jumlah Nasabah  BANYAK,  MAKA  Pembiayaan Rahn BANYAK.

## 3.1  Penyelesaian  Masalah  Menggunakan
Metode Fuz zy Sugeno
Penyelesaian  masalah  diatas  menggunakan Metode fuzzy Sugeno, adalah sebagai berikut :
Langkah 1 : Pembentukan himpunan fuzzy
Menetukan  variabel  yang  terkait  dalam  proses yang akan ditentukan dan fungsi fuzzifikasi yang sesuai.  Berikut  adalah  himpunan fuzzy masing- masing variabel menggunakan variabel menggunakan Metode Sugeno: a) Harga  Emas ) ( x ,  terdiri  atas  dua himpunan fuzzy, yaitu Turun dan Naik.
b) Jumlah  Nasabah ) ( y , terdiri  atas  dua himpunan fuzzy, yaitu Banyak dan Sedikit.
c) Pembiayaan  Rahn ) ( z , terdiri  atas  dua himpunan fuzzy, yaitu Banyak dan Sedikit.
Langkah 2 : Amplikasi fungsi implikasi
Berikut  adalah  untuk  mendapatkan  nilai keanggotaan  berdasarkan  variabel  linguistic  dan variabel numerik yang digunakan :
Fungsi  keanggotaan  himpunan fuzzy Turun  dan Naik dari variabel Harga Emas.
1 ; 586.653 695.965 ( ) ; 586.653 695.965 695.965 586.653 0 ; 586.653 Turun x x x x x               0 ; 586.653 586.653 ( ) ; 586.653 695.965 695.965 586.653 1 ; 586.653 Naik x x x x x            
 
Fungsi keanggotaan himpunan Fuzzy Sedikit dan Banyak dari variabel Jumlah Nasabah.
1 ; 21 185 ( ) ; 21 185 185 21 0 ; 21 Sedikit y y y y y               0 ; 21 21 ( ) ; 21 185 185 21 1 ; 21 Banyak y y y y y              
Langkah 3 : Defuzzifikasi atau Penegasan Setelah  defuzzifikasi  dilakukan  maka  akan dihasilkan keluaran berupa produksi barang untuk setiap bulan sesuai data
Harga Emas         : 597.627 Jumlah Nasabah  : 21
Gambar 1. Himpunan Fuzzy Sugeno
Berdasarkan himpunan Fuzzy jumlah Harga Emas ( x )  yaitu  Turun  dan  Naik,  sedangkan Fuzzy jumlah nasabah  ( y ) berada pada titik Sedikit  dan Banyak. Derajat keanggotaannya dapat diperoleh sebagai berikut
1 0 586.653         695.965 21               185 1 0
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Hernita                                                                                                     Penerapan Metode Fuzzy Sugeno…
9 , 0
312 . 109 338 . 98 653 . 586 965 . 695 627 . 597 965 , 695 ) 627 . 597 (      Turun  1 , 0 312 . 109 974 . 10 653 . 586 965 . 695 653 . 586 627 . 597 ) 627 . 597 (      Naik 
Dan jika diketahui jumlah nasabah sebanyak 21, maka:
1 164 164 21 185 21 185 ) 21 (      Sedikit  0 164 0 21 185 21 21 ) 21 (      Banyak

## 
Selanjutnya  aturan-aturan  yang  dapat  digunakan serta mencari  - predikat sebagai berikut :
(R1)  JIKA  Harga  Emas  Turun,  dan  Jumlah Nasabah  Sedikit,  MAKA  Pembiayaan  Rahn Sedikit;
 - predikat1 = ) ( ) ( y x Sedikit Turun   
= )) 21 ( ), 627 . 597 ( ( Sedikit Turun  
= min (0,9;1) = 0,9
(R2)  JIKA  Harga  Emas  Turun,  dan  Jumlah Nasabah  Banyak,  MAKA  Pembiayaan  Rahn Sedikit;
 - predikat2 = ) ( ) ( y x Banyak Turun    = )) 21 ( ), 637 . 597 ( ( Banyak Turun   = min (0,9;0) = 0
(R3)  JIKA  Harga  Emas  Naik,  dan  Jumlah Nasabah  Sedikit,  MAKA  Pembiayaan  Rahn Banyak;
 - predikat3 = ) ( ) ( y x Sedikit Naik   
= )) 21 ( ), 637 . 597 ( ( Sedikit Naik   = min (0,1;1) = 0,1
(R4)  JIKA  Harga  Emas  Naik,  dan  Jumlah Nasabah  Banyak,  MAKA  Pembiayaan  Rahn
Banyak;
 - predikat4 = ) ( ) ( y x Banyak Naik   
= )) 21 ( ), 627 . 597 ( ( Banyak Naik   = min (0,1;0)
= 0
Selanjunya  memperoleh  nilai  kesimpulan  dari defuzzifikasi, yaitu sebagai berikut :
000 . 427 . 108 1 000 . 954 . 67 000 . 473 . 40 0 0,1 0 0,9 000) 0(679.540. + 0.000) 0,1(679.54 + 00) 0(44.970.0 + .000) 0,9(44.970 ) ( 1 ~ 1 ~             n i A i n i A I I d Z  
Maka  akan  diperoleh  banyaknya  Pembiayaan Rahn menggunakan metode fuzzy Sugeno adalah : 108.427.000.
Tabel 4. Hasil dari Fuzzy Sugeno Tahun Bulan Harga Emas (Rp)   x Jumlah Nasabah (jiwa)   y Pembi ayaan Rahn (Rp)   Z Fuzzy Sugeno
Pembiayaa n Rahn
(Rp)   Z ˆ Januari 597.627 21 94.920. 000 108.427.000 Februari 594.720 22 104.98 0.000 93.736.960 Maret 591.738 25 87.910. 000 92.862.076 April 586.653 21 44.970. 000 44.970.000 Mei 603.330 35 153.15 0.000 174.035.085 2019 Juni 640.775 42 143.50 0.000 362.255.000 Juli 642.161 121 399.27 0.000 362.455.000 Agustus 695.965 119 435.85 0.000 679.540.000 Septemb er 670.114 185 679.54 0.000 527.243.200 Oktober 680.816 169 598.55 0.000 552.626.000 Novem ber 663.745 153 599.11 0.000 452.907.857 Desem ber 680.255 183 675.66 0.000 591.599.600

## 3.2  Nilai  Kebenaran  Jumlah  Metode Fuzzy

## Sugeno
Berdasarkan  hasil  penerapan  metode fuzzy Sugeno  maka  didapat  hasil  perbandingan penilaian  logika  metode fuzzy Sugeno  dengan
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Hernita                                                                                                     Penerapan Metode Fuzzy Sugeno…

## Jumlah Nasabah pada Pegadaian Syariah Cabang
Subrantas Unit Pandau, menggunakan presentase rata-rata  atau Mean  Percentage  Error (MPE) dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 5. Perhitungan MAPE Pembiayaan Rahn pada tahun 2019
Pembiayaan Rahn
(Rp)   t Z Pembiayaan Rahn Sugeno (Rp)   t Z ˆ Error (Rp) t t Z Z ˆ  % 100 ˆ x Z Z Z t t t  94.920.000 108.427.000 13.507.000 14 104.980.000 93.736.960 11.243.040 11 87.910.000 92.862.076 4.952.076 6 44.970.000 44.970.000 0 0 153.150.000 174.035.085 20.885.085 14 143.500.000 362.255.000 218.755.000 152 399.270.000 362.455.000 36.815.000 9 435.850.000 679.540.000 243.690.000 56 679.540.000 527.243.200 152.296.800 22 598.550.000 552.626.000 45.924.000 8 599.110.000 452.907.857 146.202.143 24 675.660.000 591.599.600 84.060.400 12
Selanjutnya  Perhitungan  MPE  metode fuzzy Sugeno dengan menggunakan Persamaan sebagai berikut :  
% 27 12 329 % 100 ˆ 1       n x Z Z Z
MPE n t t t t
Selanjutnya untuk memperoleh tingkat kebenaran metode fuzzy Sugeno yang dipakai yaitu :
% 73 % 27 % 100  
Sehingga  didapat  hasil  perhitungan  rata-rata persentase  kesalahan  dari  metode fuzzy Sugeno yang  digunakan  adalah  27%  sedangkan  tingkat kebenaran  dari  hasil  perhitungan  tersebut  adalah 73% maka di dapat kesimpulan bahwa hasil dari perhitungan metode fuzzy Sugeno yang digunakan pada  sistem  ini  dapat  digunakan  untuk memprediksi  jumlah  Pembiayaan  Rahn.  Karena, memiliki  nilai  tingkat  kebenaran  yang  cukup baik.

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan yang telah dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa Metode  fuzzy  Sugeno  yang  digunakan  dalam menentukan  jumlah  Pembiayaan  Rahn  terhadap jumlah  nasabah  dan  harga  emas  di  Pegadaian Syariah  Cabang  Subrantas  Unit  Pandau Pekanbaru  pada  tahun  2019  dapat  membantu Pegadaian dalam mengambil keputusan menentukan  jumlah  Pembiayaan  Rahn  dengan mendapatkan  tingkat  kebenaran    sebesar  73%. Hal  ini  berarti  keputusan  menentukan  jumlah Pembiayaan  Rahn  memiliki  tingkat  kesalahan sebesar  27%  selama  tahun  2019  dari  bulan Januari sampai bulan Desember.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Dalam  penelitian  ini  peneliti  mengucapkan terima  kasih  kepada  pihak-pihak  terkait  yang telah  membantu      dalam  penyelesaian  penelitian ini.  Khususnya  kepada  Pimpinan  cabang, pimpinan  setiap  unit,  para  staff  dan  jajaran Pegadaian  Syariah  Cabang  Subrantas  Unit Pandau Pekanbaru.

## Daftar Pustaka
[1]   Amelia, D. R. (2018). Pengaruh Pembiayaan Rahn Terhadap Tingkat Kepuasan Nasabah Pada Pegadaian Syariah . (Studi Kasus Pada Pegadaian Syariah Way Halim Bandar Lampung) (Doctoral dissertasion, UIN Raden Intan Lampung).
[2]  Amelia, R. (2018) . Pengaruh Inflasi Dan Harga Emas Terhadap Penyaluran Pembiayaan Rahn Pada Pt Pegadaian Sayriah Di Indonesia (Periode 2006-2016) (Doctoral dissertasion, UIN Raden Intan Lampung).
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Hernita                                                                                                     Penerapan Metode Fuzzy Sugeno…
[3]  Bahroini, Ahmad., dkk. 2016. Prediksi Permintaan Produk Mie Instan Dengan Metode Takagi Sugeno. Kumpulan Jurnal, Ilmu Komputer (KLIK) 3(2), p.220-230.
[4]  Kurniawan, R. Pengaruh Jumlah Nasabah,
Tingkat Infalsi Dan Harga Emas Terhadap Penyaluran Kredit Gadai Syariah (Rahn)
Pada Pt Pegadaian Indonesia (Periode 2012-2017) (Bachelor’s thesis, Fakultas ekonomi dan bisnis uin Jakarta).
[5]  S. Kusumadewi dan P. Hari. 2004. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Mendukung Keputusan . Graha Ilmu, Yogyakarta.
[6]  Norjannah, Siti., dkk. 2019. Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno Untuk Prediksi Cuaca (Studi kasus: BMKG Tanjungpinang ) . [7]   Diakses dari https://harga-emas.org/history- harga/2019/Januari/01/ . 4 April 2020.
[8]  Ismail Solihin. 2011. Corporate Social Responsibility : From Charity to Sustainability, Salemba Empat, Jakarta. [9]  Pratama, Andryano. ,  dkk. 2017. Penerapan Algoritma Dijkstra dan Fuzzy Logic Sugeno Pada Game Zombie Shooter . p.1-9 [10] Rahakbauw, Dortes L. 2015. Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti Berdasarkan Data Perseediaan Dan Jumlah Permintaan. Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan. 9(2), p.121-134.
[11] Sitio, Sartika Lina Mulani., 2018. Penerapan Fuzzy Inference System Sugeno Untuk Menentukan Jumlah Pembelian Obat (Studi Kasus : Garuda Sentra Medika). Jurnal Informatika Universitas Pamulang 3(2),
p.104-109
[12] L. Fauset, Fundamentals of Newral Networks , New Jersey: Prentice Hall,1994.