## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) TSUKAMOTO PADA PRIMKOPTI JAKARTA SELATAN
Rizki Aji Wibowo 1) , M. Syafrullah 2)
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : rizkiajiwibowo@gmail.com 1) , mohammad.syafrullah@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
PRIMKOPTI  (Primer  Koperasi  Produsen  Tempe  Tahu  Indonesia)  Jakarta  Selatan  merupakan  salah  satu koperasi/wadah/organisasi  sosial  ekonomi  yang  beranggotakan  para  pengrajin  tempe  dan  tahu  yang  berdasarkan kekeluargaan di Jakarta Selatan. Selama ini PRIMKOPTI Jakarta Selatan telah banyak memberikan bantuan bagi para  anggotanya  yaitu  dengan  adanya  pengadaan  penyaluran  bahan  baku  kedelai,  kredit,  serta  penyuluhan  dan pembinaan dalam kegiatan produksi. Dalam pemberian  kredit di  PRIMKOPTI Jakarta  Selatan perlu  menganalisa kebutuhan kredit tersebut, maka yang harus diketahui terlebih dahulu adalah prinsip-prinsip yang perlu ditegakkan dalam rangka pemberian  kredit.  Ada 6 prinsip  yang digunakan dalam pemberian  kredit yaitu tenor, status usaha, tanggungan, jaminan, penghasilan dan karakter dari calon pemohon. Dalam hal ini diperlukannya keputusan untuk memberikan kredit pada anggota, oleh karena itu dengan  sistem pendukung keputusan (Decision  Support  System) yang dapat  membantu menentukan keputusan pemberian  kredit agar dapat  membantu pihak PRIMKOPTI Jakarta Selatan  dapat  dengan  mudah  menilai  kualitas  calon  pemohon  dalam  pengajuan  kredit.  Adapun  metode  yang digunakan  untuk  dapat  menentukan  kelayakan  yaitu  dengan  menggunakan  Fuzzy  Inference  System  (FIS)  metode Tsukamoto.  Dan  di  bangun  menggunakan  bahasa  PHP  sehingga  berbasis  web.  Metode  Tsukamoto  dipilih  karena metode ini menentukan nilai keanggotaan pada setiap kriteria yang berpengaruh dalam kelayakan pemberian kredit, kemudian dilanjutkan dengan proses seleksi aturan dari sejumlah aturan yang telah dibuat oleh pihak PRIMKOPTI Jakarta Selatan. keluaran hasil inferensi pada setiap aturan didefinisikan sebagai nilai yang tegas (layak/dianjurkan). Keseluruhan  keluaran  tersebut  diperoleh  menggunakan  rata-rata  berbobot.  Namun  meskipun  bobot  penilaian dibawah dari yang dianjurkan, sistem pendukung keputusan ini akan selalu menerima segala hasil penilaian tetapi akan  disesuaikan  jumlah  angsurannya.  Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini  diharapkan  dapat mempercepat  serta  membantu  PRIMKOPTI  Jakarta  Selatan  dalam  melakukan  penilaian  pada  pemohon  sehingga dapat menjadi dasar penerimaan pengajuan.
Kata Kunci : Koperasi, Kredit, Fuzzy Inference System, Metode TSUKAMOTO

## 1. PENDAHULUAN
PRIMKOPTI  (Premier  Koperasi  Produsen  Tahu Tempe  Indonesia)  Jakarta  Selatan  merupakan  salah satu  koperasi/wadah/organisasi  sosial  ekonomi  yang beranggotakan  para  pengrajin  tahu  dan  tempe  yang berdasarkan kekeluargaan di DKI Jakarta terutama di Jakarta Selatan. Dimana resmi berdiri pada tanggal 18 Mei 1979 dengan badan hukum nomor: 131/BH/PAD/KWK.9/VIII/1995 dengan jumlah anggota pada tahun 2003 kurang lebih 1.046 orang.
Sebagai  wadah  para  pengrajin  tahu  dan  tempe, PRIMKOPTI  Jakarta  Selatan  diharapkan  dapat mengembangkan  kesejateraan  pengrajin  tahu  dan tempe dengan saling bahu membahu di dalam sarana produksi, peningkatan produksi (kualitas dan kuantitas).  Selama  ini  PRIMKOPTI  Jakarta  Selatan sudah  banyak  memberikan  bantuan  bagi  para anggotanya  yaitu  dengan  adanya  pengadaan  bahan baku  kedelai,  pinjaman/kredit  serta  penyuluhan  dan pembinaan dalam kegiatan produksi.
Dalam pemberian kredit di PRIMKOPTI Jakarta Selatan  perlu  menganalisa  kebutuhan  pinjaman tersebut  maka  yang  harus  diketahui  adalah  prinsip- prinsip yang perlu ditegakan dalam rangka pemberian pinjaman.  Ada  6  prinsip  yang  digunakan  dalam pemberian kredit yaitu tenor, status usaha, tanggungan, jaminan, penghasilan dan karakter.
Proses  peniaian  masing-masing  kriteria  di PRIMKOPTI Jakarta Selatan  masih kurang  memadai dalam membuat keputusan untuk pemberian pinjaman pada  anggota.  Karena  belum  adanya  sistem pengolahan  data  untuk  memberikan  kelayakan pemberian  kredit  pada  anggota.  Oleh  karena  itu dengan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat membantu  menentukan  keputusan  pemberian  kredit. Pada  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat  menentukan  kelayakan  diperlukan  sebuah metode pengambil keputusan yang tepat. Penggunaan Fuzzy  Inference  System (FIS)  metode  Tsukamoto dalam sistem pendukung keputusan banyak
dimanfaatkan  di  berbagai  bidang  tak  terkecuali  pada bidang perekonomian.
Metode  ini  digunakan  dalam  pengambilan keputusan untuk menentukan pemberian kredit adalah metode tsukamoto. Metode Tsukamoto dipilih karena metode ini menentukan nilai keanggotaan pada setiap kriteria yang berpengaruh dalam kelayakan pemberian kredit,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  seleksi aturan  dari  sejumlah  aturan  yang  telah  dibuat  oleh pihak  PRIMKOPTI  Jakarta  Selatan.  Keluaran  hasil inferensi pada setiap aturan didefinisikan sebagai nilai yang  tegas  (layak/dianjurkan).  Keseluruhan  keluaran tersebut  diperoleh  menggunakan  rata-rata  berbobot. Dengan ini, diharapkan penilaian dapat lebih cepat dan tepat  yang  didasarkan  pada  nilai-nilai  kriteria  dan bobot yang sudah ditentukan, sehingga  mendapatkan hasil kelayakan yang lebih akurat.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1  Logika Fuzzy
Logika Fuzzy yaitu  proses  untuk  pengambil keputusan  yang  bertujuan  untuk  menyelesaikan masalah  yang  ada,  dimana  sistem  tersebut  sulit dimodelkan  dan  ketidakjelasan  yang  banyak.  Logika fuzzy ditentukan  pada  persamaan  logika,  tidak  dari persamaan  diferensial  kompleks  dan  berasal  dari pemikiran untuk mengidentifikasi  beserta mengambil keuntungan  dari  grayness  diantara  dua  nilai  ekstrem [1].
Dibandingkan  dengan  logika  konvensional, kelebihan  logika fuzzy yaitu  proses  penalaran  yang secara  bahasa  adalah  matematika  yang  rumit.  Ada beberapa  alasan  yang  bisa  diutarakan  mengenai penggunaan  logika fuzzy ialah  sangat  mudah dimengerti,  memiliki  toleransi  terhadap  data-data yang kurang tepat, mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinier  yang  cukup  kompleks,  dapat  membangun dan  mengaplikasikan  pengalaman-pengalaman  para pakar  secara  langsung  tanpa  harus  melalui  proses pelatihan,  dapat  juga  bekerja  sama  dengan  teknik- teknik  kendali  secara  konvensional,  dan  didasarkan pada bahasa alami [1].

## 2.2 Himpunan Fuzzy
Himpunan  tegas  ( crisp )  A  didefinisikan  dengan item  yang  ada  pada  himpunan.  Jika  a.A,  maka  nilai yang terkait dengan a adalah 1. Namun jika a.A, maka nilai  yang  terkait  dengan  a  adalah  0.  Notasi  A  = {x|P(x)} membuktikan bahwa A berisi item x dengan p(x)  adalah  benar.  Jika  XA  merupakan  fungsi karakteristik  A  dan  properti  P,  maka  bisa disebutkankan  P(x)  adalah  benar,  dan  P  hanya XA(x)=1 [2].
Himpunan Fuzzy didasari  pada  gagasan  untuk memperluas  jangkauan  fungsi  karakteristik  sehingga fungsi  tersebut  akan  meliputi  bilangan  real  pada
interval  [0,1].  Nilai  keanggotaannya  menunjukkan suatu  item  dalam  semesta  pembicaraan  tidak  hanya berada  pada  0  atau  1,  namun  bisa  juga  nilai  tersebut terletak diantara  0 atau 1. Dengan ini, nilai kebenaran suatu  item  tidak  hanya  benar  atau  salah.  Nilai  0 menunjukkan  salah,  dan  nilai  1  menunjukkan  benar, dan  masih  ada  nilai-nilai  yang  berada  diantara    nilai benar atau salah. Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu :
a. Linguistik
Linguistik adalah penamaan pada suatu kelompok yang mewakili kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami.
b. Numeris
Numeris adalah nilai (angka) yang  menunjukkan ukuran dari suatu variabel yang ada.
Dibawah  ini  ada  beberapa  hal  yang  perlu diketahui untuk memahami  suatu Sistem Fuzzy , yaitu: a. Variabel Fuzzy
Variabel fuzzy adalah variabel yang ingin dibahas dalam suatu system fuzzy . b. Himpunan Fuzzy Himpunan fuzzy ialah  suatu  kelompok  yang mewakili  suatu  keadaan  tertentu  dalam  sebuah variabel.
c. Semesta Pembicaraan
Keseluruhan  nilai  yang  diperbolehkan  untuk dioperasikan  pada  sebuah  variabel fuzzy .  Semesta pembicaraan  suatu  himpunan  bilangan  real  yang senantiasa naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai  ini dapat berupa bilangan positif atau negatif. Adakalanya nilai tersebut tidak dibatasi batas atasnya.
d. Domain
Keseluruhan  nilai  yang  diijinkan  pada  semesta pembicaraan  dan  dapat  dioperasikan  pada  suatu himpunan fuzzy . Nilai  domain dapat  berupa  bilangan positif atau negatif.
2.3 Fuzzy Inference System Metode Tsukamoto Sistem  Inferensi Fuzzy yaitu  sesuatu  kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy , aturan fuzzy yang berbentuk IF - THEN , dan penalaran fuzzy . Diagram blok proses inferensi fuzzy bisa dilihat pada gambar 2.1.
Gambar 1 :  Diagram Blok Sistem Inferensi Fuzzy
Sistem  Inferensi Fuzzy dapat  menerima input crisp . IFire  strength (nilai  keanggotaan  anteseden  atau α ) akan  dilihat  pada  setiap  aturan.  Apabila  aturan  lebih dari  satu,  maka  akan  dilakukan  agregasi  ke  semua aturan.  Selanjutnya  hasil  agregasi  dapat  dilakukan de fuzzy untuk  memperoleh  nilai crisp sebagai output sistem.
Metode Tsukamoto mempunyai alur algoritma seperti berikut:
a. Fuzzifikasi
Fuzzifikasi  adalah  suatu  proses  untuk  merubah suatu input yang  mempunyai  nilai  tegas  menjadi variabel  linguistik  dengan  menggunakan  fungsi keanggotaan  yang  disimpan  pada  basis  pengetahuan fuzzy.
b. Pembentukan Rule Pada  pembentukan  rule  ( 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 . c. Mesin Inferensi
Adalah  suatu  proses  dimana  evaluasi  dalam aturan  mesin  inferensi  bekerja,  metode Fuzzy Tsukamoto dapat menggunakan fungsi implikasi MIN untuk mendapatkan nilai α -predikat tiap rule ( α 1, α 2, α 3,.... α n).  Dalam  masing-masing  nilai α -predikat digunakan  untuk  menghitung  hasil  inferensi  secara tegas ( crisp )  pada  masing-masing rule (z1, z2,  z3,.... zn).
d. Defuzzifikasi
Defuzzifikasi  adalah  proses  pada  metode Tsukamoto  dengan  menggunakan  metode  rata-rata ( Average ) dengan rumus (2):
𝒁 = ∑𝒂𝟏.𝒛𝟏 ∑𝒂𝟏 …………………………….(2)
3. ANALISA MASALAH DAN PENYELESAIAN MASALAH 3.1. Analisa Masalah Dalam proses pemberian pinjaman di
PRIMKOPTI  Jakarta  Selatan  ini  memiliki  beberapa kendala.  Kendala  yang  dimaksud  adalah  banyak kriteria  yang  terlibat  dalam  perhitungan  masih menggunakan cara konvensional sehingga membutuhkan  banyak  waktu  dalam  pengambilan keputusan.  Banyak  kasus  kredit  macet  pada PRIMKOPTI  Jakarta  Selatan  yang  disebabkan  tidak tepatnya pemberian dana kredit karena salah penilaian terhadap pemohon.

## 3.2. Penyelesaian Masalah
Berdasarkan  identifikasi  masalah  diatas  maka solusi  yang  dapat  digunakan  adalah  membangun sebuah aplikasi yang mampu memberikan rekomendasi  kelayakan  kredit.  Aplikasi  ini  juga menghitung nilai angsuran yang ditentukan PRIMKOPTI  Jakarta  Selatan  untuk  anggotanya, sebagai  penentu  kelayakan  pemberian  kredit  dengan menggunakan Fuzzy Inference System (FIS)  dengan metode Tsukamoto .
4. IMPLEMENTASI DAN UJI COBA
PROGRAM
4.1. Implementasi Program Dalam mengetahui sejauh mana sistem pendukung  keputusan  pemberian  kredit  ini  dapat menyelesaikan masalah, maka akan dilakukan proses impementasi  terhadap  sistem  pendukung  keputusan tersebut.  Sistem  pendukung  keputusan  ini  dirancang untuk  menentukan  pemberian  kerdit  pada  anggota dengan  memperhitungkan  beberapa  kriteria.  Agar sistem  pendukung  keputusan  berjalan  dengan  baik, dibutuhkan hardware dan software dengan spesifikasi yang mendukung.
4.2. Spesifikasi Hardware Dan Software Sistem pendukung keputusan pemberian kredit ini dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman php dan database MySQL.  Berikut  spesifikasi hardware dan software yang  dibutuhkan  agar  sistem  pendukung keputusan berjlan dengan baik.
a. Hardware
Perangkat keras yang digunakan dalam perancangan  sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah seperti tabel 1 :
Tabel 1 : Hardware Perangkat Kebutuhan CPU Itel® Core™ i3-4030U Harddisk 500 GB RAM 2.00 GB
b. Software
Perangkat lunak yang digunakan dalam perancangan  sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah seperti tabel 2 :
Tabel 2 : Software Perangkat Kebutuhan Sistem Operasi Microsoft  Windows  10  Pro 64-bit Tools /Bahasa Pemrograman Notepad++/PHP MySQL-Front Database

## 4.3. Tampilan  Layar  Program  Dan  Uji  Coba Program
Di  bawah  ini  merupakan  tampilan  layar  dari sistem pendukung keputusan pemberian kredit dan di dalam  sistem  pendukung  keputusantersebut  terdapat rekomendasi  jika  terjadi  penolakan  pengajuan  kredit dalam koprasi tersebut  yang dibuat beserta penjelasan penggunaanya.
a. Tampilan Layar Form Login Pada  tampilan Menu login  terdapat  dua input an untuk dapat masuk ke Menu beranda  yaitu username dan password .  Dalam form login user diminta  untuk memasukan username dan password yang benar. Bisa dilihat pada Gambar 2:
G ambar 2 : Tampilan Layar Form Login
b. Tampilan layar Menu Beranda
Setelah login berhasil, user akan masuk ke menu beranda . Di menu ini user dapat melihat semua menu yang ada dalam sistem. Jika user ingin menginput data anggota dapat  memilih form anggota. Jika user ingin menginput data permohonan peminjaman kredit dapat memilih form pemohonan.  Jika user ingin  melihat hasil keputusan pemberian kerdit user dapat memilih data pengajuan. Adapun Menu tentang, Menu bantuan untuk membantu user dalam menjalankan aplikasi ini dan Menu keluar untuk keluar dari aplikasi. Berikut ini adalah tampilan layar Menu beranda :
Gambar 3 : Tampilan Layar Menu Beranda
4.4. Tampilan Layar Data Anggota Pada tampilan  layar Menu data anggota terdapat data anggota yang sudah masuk dalam database data anggota. Di dalam menu data anggota terdapat tombol ubah  dan  hapus  yang  berfungsi  untuk  mengubah ataupun  menghapus  data  yang  ada.  Ada  juga  tombol tambah anggota untuk masuk pada form anggota dan user  dapat  mengisikan  data  anggota  yang  belum masuk  pada  database  yang  terdapat  pada  tabel  data anggota.  Tampilan  layar  data  anggota  dapat  dilihat pada gambar 4:
Gambar 4 : Tampilan Layar Menu Data Anggota
a. Tampilan Layar Menu Data Kriteria Pada  tampilan  layar menu data  kriteria  terdapat beberapa kriteria dan sub kriteria yang sudah diisikan oleh  user.  Di  data  kriteria  ada  tombol  kriteria  untuk menambah kriteria. Pada tabel aksi ada tombol ubah dan  hapus  untuk  menghapus  atau  mengubah  data kriteria yang ada pada tabel. Tampilan layar menu data kriteria dapat dilihat pada gambar 5:
Gambar 5 : Tampilan Layar Menu Data Kriteria
b. Tampilan Layar
Menu Input Permohonan
Pada  tampilan menu input permohonan  terdapat beberapa inputan yang harus diisi oleh user yaitu input anggota,  input  permohonan  dan input kriteria.  Bisa dilihat pada gambar 6 :

## Gambar 6: Tampilan Layar Form Input
Permohonan

## c. Tampilan Layar Data permohonan
Pada tampilan layar data pengajuan terdapat hasil yang  bias  di  lihat  oleh user yaitu  tabel  data    hasil penilaian  yang  sudah  diproses  yang  berisikan  kode permohonan,  kode  anggota,  nama  anggota,  nominal permohonan,  lama  angsuran,  bobot  penilaian,  status, alternatif  dan  aksi.  Berikut  tampilan  layar  data pengajuan terlihat pada gambar 7:
Gambar 7: Tampilan Layar Data Pengajuan
d. Tampilan Layar Hasil Cetak Angsuran
Setelah  mendapatkan  hasil  penilaian, user bisa mencetak angsuran untuk diserahkan kepada pemohon  yang  sudah  disetujui  oleh  pihak  koprasi. Yang  ditampilkan  dalam  angsuran  adalah  bulan, tanggal, jumlah pokok, jumlah jasa, jumlah total, dan total keseluruhan. Tampilan layar cetak angsuran bisa dilihat dibawah ini:
Gambar 8 : Tampilan Layar Hasil Cetak
Angsuran 5. PENUTUP
5.1. Kesimpulan Setelah  melewati  tahap-tahap  penelitian  dan pengujian  program  ini  dapat  disimpulkan  sebagai berikut:
a. Dengan menerapkan rancangan sistem pendukung keputusan pada PRIMKOPTI Jakarta selatan  dapat  membantu  pihak  koperasi  untuk mengambil  keputusan  dalam  menilai  kelayakan pemberian  kredit  berdasarkan  prinsip  yang diajukan.
b. Pada prinsipnya sistem pendukung keputusan ini hanya  membantu  para  pengambil  keputusan  dan bukan  sebagai  pengganti  proses  para  pengambil keputusan  untuk  pemberian  kredit  berdasarkan kelayakan  nominal  pengajuan  apakah  layak tidaknya diberikan suatu pinjaman.

## 5.2. Saran
Berikut  saran  yang  diberikan  agar  sistem pendukung  keputusan  ini  dapat  dikembangkan  lebih baik lagi, antara lain: a. Dalam memecahkan masalah dengan mengunakan Fuzzy  Inference  System (FIS) dengan metode Tsukamoto, dapat juga dilakukan dengan  pengembangan  metode  pengambilan keputusan lain untuk mendukung keputusan yang efektif.
b. Pengembangan  selanjutnya,  dapat  ditambahkan data  lain  yang  mendukung  sistem  pendukung keputusan, misalnya dengan menambahkan
c. variable  tambahan  agar  lebih  detil  dalam memperoleh bobot penilaian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aryansah, 2015. IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY  UNTUK  PENENTUAN  PEMINATAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE SUGENO PADA SMA N 1 PEMALI. , pp.1–8.
[2] Kaswidjanti,  W.  et  al.,  2014.  IMPLEMENTASI FUZZY INFERENCE SYSTEM METODE TSUKAMOTO PADA PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMBERIAN.
[3] Kusumadewi,  S.  et  al.,  2015.  FUZZY  MULTI- CRITERIA DECISION MAKING. , 3(1), pp.25–38.
[4] Puspitarini,  E.  &  Lutfi,  E.,  2015.  Sistem  Penunjang Keputusan  Pemberian  Kredit  Menggunakan  Logika Fuzzy. , pp.9–10.
[5] Winarno,  W.W.  &  Luthfi,  E.T.,  2016.  Penerapan Fuzzy Logic Dalam Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit. , 2(2), pp.30–37.