## IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY TSUKAMOTO PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DI KABUPATEN MAJALENGKA
Suhendri 1 , Deffy Susanti 2 , Reyza Reantino Hanggara 3
1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Majalengka Email: 1 suhendri@unma.ac.id , 2 deffysusanti@gmail.com , 3 reyzabazakan16@gmail.com

## ABSTRAK
Program  Keluarga  Harapan  yang  selanjutnya  disebut  PKH  adalah  program  pemberian  bantuan  sosial  bersyarat kepada  Keluarga  Miskin  (KM)  yang  ditetapkan  sebagai  keluarga  penerima  manfaat  PKH  Sebagai  upaya percepatan  penanggulangan  kemiskinan,  sejak  tahun  2007  Pemerintah  Indonesia  telah  melaksanakan  PKH. Permasalahan yang dihadapi dalam penentuan penerima bantuan ini adalah masih ada kesalahan dalam pemberian bantuan PKH yang tidak tepat sasaran, hal ini terjadi karena belum adanya system penentuan penerima bantuan . berdasarkan permasalahan tersebut maka diperlukan adanya alat bantu berupa system dengan metode yang tepat dalam menentukan penerima bantuan dan menghasilkan ranking dari hasil perhitungan bobot tiap kriteria. Metode perhitungan yang digunakan ialah Metode Fuzzy Tsukamoto sering juga memiliki ciri bahwa setiap konsekwen yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah observasi, wawancara, Hasil implementasi dari sistem pengambilan keputusan penentuan keluarga miskin tersebut menghasilkan 8 data keluarga berupa persentase (%) angka , untuk hasil yang layak mendapatkan bantuan sebanyak 60% dan yang tidak layak mendapatkan bantuan sebanyak 40 % yang diperoleh dari jumlah data yang telah diuji.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Program Keluarga Harapan (PKH), Fuzzy Tsukamoto.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan sistem yang membantu pengambil keputusan dengan melengkapi mereka dengan informasi dari data yang telah  diolah  dengan  relevan  dan  diperlukan  untuk membuat  keputusan  tentang  suatu  masalah  dengan lebih cepat dan akurat.
Logika fuzzy adalah  cabang  dari  sistem  kecerdasan buatan  ( Artificial  Inteligent )  yang  mengemulasi kemampuan manusia dalam berpikir kedalam bentuk algoritma  yang  kemudian  dijalankan  oleh  mesin. Algoritma  ini  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi pemrosesan data yang tidak dapat direpresentasikan kedalam bentuk biner.
Logika fuzzy menginterpretasikan  statemen  yang  samar  menjadi sebuah pengertian yang logis (Kusumadewi, 2002).
Fuzzy Tsukamoto merupakan salah satu metode dari Fuzzy  Inference  System .  Dimana  pada  metode tsukamoto , setiap konsekuen pada aturan berbentuk if-then harus  direprensetasikan  dengan  suatu himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang monoton.
Digunakannya logika fuzzy, antara lain yaitu konsep logika fuzzy mudah dimengerti, logika fuzzy sangat fleksibel,  logika  fuzzy  memiliki  toleransi  terhadap data-data  yang  tidak  tepat,  logika  fuzzy  mampu memodelkan  fungsi-fungsi  nonlinear  yang  sangat kompleks.
Pada  tahun  2007,  pemerintah  membuat  suatu program  yang  diperuntukan  bagi  sebuah  keluarga yang diberi nama Program Keluarga Harapan (PKH) dengan tujuan memutus rantai kemiskinan, mengubah tindakan keluarga yang tidak mendukung, serta  meningkatnya  kesejahteraan  dan  kualitas sumber daya manusia.

## Gambar 1. Perkembangan tingkat kemiskinan (Badan Pusat Statistik, 2020)
Berdasarkan data yang dirilis Badan Pusat  Statistik (BPS)  Provinsi  Jawa  Barat  Pada  September  2020, jumlah  penduduk  miskin  (penduduk  dengan pengeluaran  per  kapita  per  bulan  di  bawah  garis kemiskinan)  di  Jawa  Barat  mengalami  kenaikan yaitu  sekitar  268,29  ribu  jiwa,  dari  3,92  juta  jiwa (7,88  persen)  pada  Maret  2020  menjadi  4,19  juta jiwa (8,43 persen) pada September 2020.
Secara umum, pada periode Maret 2015 – September 2019 tingkat kemiskinan di Jawa Barat menunjukkan tren  menurun  baik  dari  sisi  jumlah  maupun persentasenya.  Namun,  pada  periode  Maret- September  2020,  terjadi  kenaikan  kemiskinan  di Jawa Barat. Perkembangan tingkat kemiskinan tahun 2015 sampai dengan September 2020.
Menurut  Keputusan  Menteri  Sosial  Republik Indonesia  Nomor  146/HUK/2013  terdapat  14 kriteria  kemiskinan,  diantaranya  adalah  sebagai berikut
1. Luas lantai bangunan tempat tinggal kurang dari 8 m 2 per orang;
2. Jenis  lantai  tempat  tinggal  terbuat  dari  tanah/ bambu/ kayu murahan;
3. Jenis  dinding  tempat  tinggal  dari  bambu/ rumbia/ kayu berkualitas rendah/ tembok tanpa diplester;
4. Tidak  memiliki  fasilitas  buang  air  besar/ bersama-sama dengan rumah tangga lain;
5. Sumber  penerangan  rumah  tangga  tidak menggunakan listrik;
6. Sumber air minum berasal dari sumur/ mata air tidak terlindung/ sungai/ air hujan;
7. Bahan bakar untuk memasak sehari-hari adalah kayu bakar/ arang/ minyak tanah;
8. Hanya mengkonsumsi daging/ susu/ ayam/ telur satu kali dalam seminggu;
9. Hanya  membeli  satu  stel  pakaian  baru  dalam setahun;
10. Hanya sanggup makan sebanyak satu kali dalam sehari;
11. Tidak sanggup membayar biaya pengobatan di puskesmas/ poliklinik;
12. Sumber  penghasilan  kepala  rumah  tangga adalah : petani dengan luas lahan 500 m 2 , buruh tani, nelayan, buruh bangunan, buruh perkebunan, dan atau pekerjaan lainnya dengan pendapatan dibawah Rp. 600.000,- per bulan;
13. Pendidikan  tertinggi  kepala  rumah  tangga  : tidak sekolah/ tidak tamat SD/ hanya SD;
14. Tidak  memiliki  tabungan/  barang  yang  mudah dijual  dengan  minimal  Rp.  500.000,-  seperti sepeda  motor  kredit/  non  kredit,  emas,  ternak, kapal motor, atau barang modal lainnya.
Penerima  bantuan  sosial  adalah  masyarakat  yang berada  di  bawah  garis  kemiskinan.  Kemiskinan masih  menjadi  masalah  di  Indonesia  dan  menjadi perhatian nasional dan diperlukan penanganan yang tepat.
Kota  Majalengka  juga  melaksanakan  Program Keluarga  Harapan  yang  terdiri  dari  beberapa kecamatan  yang  ada  majalengka.  Sebelum  peserta berhak  mendapatkan  bantuan,  setiap  peserta Program  Keluarga  Harapan  akan  melakukan  tahap seleksi berupa validasi dan verifikasi data.
Permasalahan  yang  dihadapi  masyarakat  adalah masyarakat  banyak  mengeluhkan  tentang  kurang tepat  nya  sasaran  penerima  bantuan  Program Keluarga  Harapan  ini.  Maka  dibutuhkan  sistem pendukung  keputusan  dalam  penentuan  penerima bantuan  Program  Keluarga  Harapan  dengan  cepat, dengan bantuan sistem pendukung keputusan dalam penentuan  penerima  bantuan  ini  diharapkan memudahkan  pihak  instansi  serta  gambaran  untuk mentukan  komponen  apa  yang  harus  dimiliki  oleh
calon  peserta  PKH.  adapun  jumlah  bantuan  yang akan  di  terima  peserta  Program  Keluarga  Harapan, sudah  ditetapkan  oleh  pemerintah  berdasarkan komponen  yang  ada  pada  setiap  peserta  Program Keluarga Harapan.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  penelitian ini  akan  menerapkan  algoritma Fuzzy  Tsukamoto untuk  pendukung  keputusan  penerima  bantuan program keluarga harapan (PKH), fungsi dari sistem ini  adalah  penentuan  layak  atau  tidak  nya masyarakat  penerima  bantuan  program  keluarga harapan  (PKH),  dengan  adanya  sistem  ini diharapkan lebih tepat sasaran penerima bantuan ini, maka penulis mengambil  judul “IMPLEMENTASI ALGORITMA  FUZZY  TSUKAMOTO  PADA
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM  KELUARGA  HARAPAN  (PKH)  DI
KABUPATEN MAJALENGKA”
2. LANDASAN TEORI
2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  bagian dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  termasuk sistem  berbasis  pengetahuan  atau  manajemen pengetahuan  yang  dipakai  untuk  mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan.  Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem komputer  yang  mengolah  data  menjadi  informasi untuk  mengambil  keputusan  dari  semi  terstruktur yang spesifik.
Menurut Moore dan Chang, SPK dapat digambarkan sebagai  sistem  yang  berkemampuan  mendukung analisis ad hoc data, dan pemodelan keputusan,berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat- saat  yang  tidak  biasa  (Noer  dan  Kusrini,  2018). Sedangkan menurut Keen dan Scoot Morton, Sistem Pendukung  Keputusan  merupakan  penggabungan sumber-sumber kecerdasan individu dengan kemampuan komponen untuk memperbaiki kualitas keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  juga merupakan  sistem  informasi  berbasis  komputer untuk  manajemen  pengambilan  keputusan  yang menangani  masalah-masalah  semi  struktur  (Ishak, 2017).
Dengan  pengertian  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa SPK bukan merupakan alat pengambilan keputusan, melainkan  merupakan  sistem  yang  membantu pengambil  keputusan  dengan  melengkapi  mereka dengan informasi dari data yang telah diolah dengan relevan  dan  diperlukan  untuk  membuat  keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat. Sehingga  sistem  ini  tidak  dimaksudkan  untuk menggantikan pengambilan keputusan dalam proses pembuatan keputusan.
Menurut  Azhar  (1995)  dalam  (Lestari,  2018),  dari pengertian SPK maka dapat ditentukan karakteristik antara lain:
1. Mendukung  proses  pengambilan  keputusan, menitik beratkan pada management by perception
2. Adanya interface manusia  atau  mesin  dimana manusia ( user ) tetap memegang kontrol proses pengambilan keputusan
3. Mendukung  pengambilan  keputusan  untuk membahas masalah terstruktur, semi terstruktur, dan tak terstruktur
4. Memiliki  kapasitas  dialog  untuk  memperoleh informasi sesuai dengan kebutuhan
5. Memiliki subsistem-subsistem yang terintegrasi sedemikian  rupa  sehingga  dapat  berfungsi sebagai kesatuan item
6. Membutuhkan struktur data komprehensif yang dapat  melayani  kebutuhan  informasi  seluruh tingkatan manajemen..
2.2. Program Keluarga Harapan (PKH)
Program Keluarga Harapan yang selanjutnya disebut PKH  adalah  program  pemberian  bantuan  sosial bersyarat  kepada Keluarga  Miskin  (KM) yang ditetapkan sebagai keluarga penerima manfaat PKH (Kemensos.go.id, 2020)
Sebagai upaya pecepatan penanggulangan kemiskinan, sejak tahun 2007 Pemerintah Indonesia telah  melaksanakan  PKH  Program  Pelindungan Sosial  yang  juga  dikenal  di  dunia  internasional dengan  istilah Conditional  Cash  Transfers (CCT) ini  terbukti  cukup  berhasil  dalam  menanggulangi kemiskinan yang dihadapi di negara-negara tersebut, terutama masalah kemiskinan kronis.
Sebagai sebuah program bantuan  sosial  bersyarat, PKH membuka akses keluarga miskin terutama ibu hamil  dan  anak  untuk  memanfaatkan  berbagai fasilitas  layanan  kesehatan  (faskes)  dan  fasilitas layanan pendidikan (fasdik) yang tersedia di sekitar mereka. Manfaat  PKH  juga  mulai  didorong  untuk mencakup penyandang  disabilitas  dan  lanjut  usia dengan mempertahankan taraf kesejahteraan sosialnya  sesuai  dengan  amanat  konstitusi  dan Nawacita Presiden RI.
Melalui PKH,  KM  didorong  untuk  memiliki  akses dan memanfaatkan  pelayanan sosial dasar kesehatan, pendidikan,
pangan
dan gizi, perawatan, dan pendampingan, termasuk akses terhadap  berbagai  program  perlindungan  sosial lainnya  yang  merupakan  program  komplementer secara berkelanjutan. PKH diarahkan untuk menjadi episentrum dan center of excellence penanggulangan kemisniknan yang mensinergikan berbagai program perlindungan dan pemberdayaan sosial nasional.
Misi  besar  PKH  untuk  menurunkan  kemiskinan semakin  mengemuka  mengingat  jumlah  penduduk miskin  Indonesia sampai  pada  Maret  tahun  2016
masih  sebesar  10,86%  dari  total penduduk  atau 28,01  juta  jiwa  (BPS,  2016). Pemerintah  telah menetapkan  target  penurunan  kemiskinan  menjadi 7-8%  pada  tahun  2019, sebagaimana  tertuang  di dalam  RPJMN  2015-2019.  PKH  diharapkan  dapat berkontribusi  secara  signifikan  untuk  menurunkan jumlah penduduk miskin, menurunkan kesenjangan ( gini ratio ) seraya meningkatkan Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
Hasil penelitian lain  menunjukkan  bahwa  PKH memberikan dampak terhadap perubahan konsumsi rumah tangga, seperti di beberapa negara pelaksana CCT lainnya. PKH berhasil meningkatkan konsumsi rumah tangga penerima manfaat di Indonesia sebesar 4,8%.

## Gambar 2. Cakupan PKH tahun 2007 s.d 2020
(Kemensos.go.id, 2020)
1. Pada PJP Tahun 2010 - 2014 terjadi peningkatan target beneficiaries dan  alokasi  budget  PKH,
melampaui baseline target perencanaan
2. Pelaksanaan  PKH  tahun  2016  sebanyak 5.981.528  keluarga  dengan  anggaran  sebesar Rp. 7,6 Triliun
3. Jumlah  penerima  PKH  tahun  2017  sebanyak 6.228.810  keluarga  dengan  anggaran  sebesar Rp. 11,3 Triliun
4. Jumlah  penerima  PKH  tahun  2018  sebanyak 10.000.232  KPM  dengan  alokasi  anggaran sebesar Rp. 17,5 Triliun
5. Jumlah  penerima  PKH  tahun  2019  sebanyak 9.841.270  KPM  dengan  alokasi  anggaran sebesar Rp. 32,7 Triliun
6. Jumlah  penerima  PKH  tahun  2020  sebanyak 10.000.000  KPM  dengan  alokasi  anggaran sebesar Rp. 36,9 Triliun
KPM  PKH  harus  terdaftar  dan  hadir  pada  fasilitas kesehatan dan pendidikan terdekat. Kewajiban KPM PKH  di  bidang  kesehatan  meliputi  pemeriksaan kandungan  bagi  ibu  hamil,  pemberian  asupan  gizi dan  imunisasi  serta  timbang  badan  anak  balita dan anak  prasekolah.  Sedangkan  kewajiban  di  bidang pendidikan  adalah  mendaftarkan  dan  memastikan kehadiran  anggota  keluarga  PKH  ke  satuan pendidikan  sesuai  jenjang  sekolah  dasar  dan menengah.  Dan  untuk  komponen  kesejahteraan sosial  yaitu  penyandang  disabilitas  dan  lanjut  usia mulai 70 tahun.
Indeks  dan  faktor  penimbang  Bantuan  Sosial Program Keluarga Harapan Tahun 2021 (Rp)/Tahun
1. Kategori ibu Hamil/Nifas : Rp.3.000.000,-
2. Kategori  Anak  Usia  Dini  0  s.d  6  Tahun  : Rp.3.000.000,-
3. Kategori  Pendidikan  Anak  SD/Sederajat  : Rp.900.000,-
4. Kategori  Pendidikan  Anak  SMP/Sederajat  : Rp.1.500.000,-
5. Kategori  Pendidikan  Anak  SMA/Sederajat  : Rp.2.000.000,-
6. Kategori  Penyandang  Disabilitas  Berat  :  Rp. 2.400.000,-
7. Kategori  Lanjut  Usia  :  Rp.  2.400.000,- (Kemensos.go.id, 2020)
2.3. Logika Fuzzy
Logika fuzzy adalah  cabang  dari  sistem  kecerdasan buatan  ( Artificial  Inteligent )  yang  mengemulasi kemampuan manusia dalam berpikir kedalam bentuk algoritma  yang  kemudian  dijalankan  oleh  mesin. Algoritma  ini  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi pemrosesan data yang tidak dapat direpresentasikan kedalam bentuk biner. Logika fuzzy menginterpretasikan  statemen  yang  samar  menjadi sebuah pengertian yang logis (Kusumadewi, 2002).
Fuzzy secara  bahasa  diartikan  sebagai  kabur  atau samar  yang  artinya  suatu  nilai  dapat  bernilai  benar atau  salah  secara  bersamaan.  Logika fuzzy merupakan  suatu  logika  yang  memiliki  nilai kekaburan  atau  kesamaran  antara  benar  atau  salah. Dalam  teori  logika fuzzy suatu  nilai  dapat  bernilai benar atau salah secara bersamaan. Namun seberapa besar  kebenaran  dan  kesalahan  tergantung  pada bobot keanggotaan yang dimilikinya.
Logika fuzzy memiliki  derajat  keanggotaan  dalm rentang  0  (nol)  hingga  1  (satu)  dan  logika fuzzy menunjukkan  sejauh  mana  suatu  nilai  benar  dan sejauh  mana  suatu  nilai  itu  salah.  Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input kedalam  suatu  ruang output dan mempunyai  nilai  kontiniu. Fuzzy dinyatakan dalam derajat  keanggotaan  dan  derajat  kebenaran.  Oleh sebab itu sesuatu dapat dikatakan sebagian benar dan sebagian salah pada waktu yang sama (Kusumadewi, 2004).
Dalam kehidupan sehari-hari, dapat dijumpai banyak gejala kekaburan. Ambil suatu contoh, dalam suatu kelas  seorang  guru  menyuruh  muridnya  yang memiliki sepeda untuk angkat tangan, maka dengan mudah  murid  yang  memiliki  sepeda  akan mengangkat tangannya. Namun ketika guru tersebut menyuruh muridnya yang pandai untuk mengangkat tangan,  maka  akan  timbul  keraguan-keraguan, apakah mereka termasuk kelompok yang pandai atau tidak.  Batas  antara  “punya  sepeda”  dengan  “tidak punya  sepeda”  adalah  jelas  dan  tegas,  tetapi  tidak demikian halnya antara “pandai” dan “tidak pandai”. Dengan kata lain himpunan para murid yang pandai
dan  tidak  pandai  seakan-akan  dibatasi  secara  tidak tegas  atau  kabur.  Maka  diperlukan  suatu  bahasa keilmuan baru yang mampu menangkap ketidaktegasaan/kekaburan istilah bahasa sehari-hari yang memadai.
Logika fuzzy adalah  multi-nilai  logika  yang diperkenalkan  oleh  Zadeh  untuk  berurusan  dengan ide-ide  jelas  dan  tegas.  Ini  telah  digambarkan sebagai perpanjangan dengan logika Aristotelian dan Boolean konvensional  karena  berhubungan  dengan “derajat  kebenaran”  agak  dari  nilai absolut dari  “0 dan 1” atau “benar/salah”. Logika fuzzy tidak seperti perangkat  lunak  komputer  yang  hanya  memahami fungsi  biner  atau  nilai  konkret  seperti  1.5,  2.8,  dan lain-lain,  melainkan  mirip  dengan  pemikiran manusia  dan  interprestasi  dan  memberikan  makna pada  ungkapan  seperti  “sering”,  “kecil”,  dan “tinggi”.  Logika fuzzy memperhitungkan  bahwa dunia nyata yang kompleks dan ada ketidakpastian, semuanya  tidak  dapat  memiliki  nilai absolut dan mengikuti fungsi linear (Godil dan Shamim, 2011).
Bahasa  seperti  itulah  yang  diciptakan  oleh  Lotfi Asker  Zedah,  seorang  guru  besar  dari  Universitas California, Amerika Serikat pada awal  tahun 1965. Beliau  memodifikasi  teori  himpunan  yang  lazim digunakan  menjadi  teori  himpunan  kabur  ( fuzzy ).
Teori ini dapat diaplikasikan dalam berbagai bidang, antara lain algoritma kontrol, diagnosa medis, sistem pendukung  keputusan,  ekonomi,  teknik,  psikologi, lingkungan,  keamanan,  dan  ilmu  pengetahuan. Sebagai contoh adalah seorang manajer pergudangan mengatakan kepada manajer produksi seberapa  banyak  persediaan  barang  pada  akhir minggu  ini,  kemudian  manajer  produksi  akan menetapkan  jumlah  barang  yang  harus  diproduksi esok  hari.  Contoh  kedua  adalah  seorang  pegawai melakukan  tugasnya  dengan  kinerja  yang  sangat baik, kemudian atasan akan memberikan penghargaan  yang  sesuai  dengan  kinerja  pegawai tersebut.  Dengan  menggunakan  teori  himpunan fuzzy ,  logika  bahasa  dapat  diwakili  oleh  sebuah daerah yang mempunyai jangkauan yang menunjukkan derajat keanggotaannya (Kusumadewi, 2004).
Ungkapan  logika Boolean menggambarkan  nilai- nilai  “benar”  atau  “salah”.  Logika fuzzy menggunakan ungkapan misalnya : “sangat lambat”, “agak  sedang”,  “sangat  cepat”  dan  lain-lain  untuk mengungkapkan  derajat  intensitasnya.  Ilustrasi antara keanggotaan fuzzy dengan Boolean set dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Pendefinisian kecepatan dalam bentuk logika fuzzy dan logika boolean (Kusumadewi, 2004)
Dimana :
a = sangat lambat d = lambat
b = agak sedang  e = sedang
e = sedikit cepat  f = cepat
3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Tahapan Penelitian
Berikut adalah tahapan penelitian :
1. Pada  tahapan  pendahuluan  peneliti  melakukan pengidentifikasian masalah, merumuskan masalah,  sehingga  output  dari  tahapan  ini peneliti  memiliki  sebuah  dokumen  yang didalamnya terdapat list/daftar permasalahan.
2. Pada  tahapan  selanjutnya  yakni  metodologi penelitian,  pada  tahap  ini  dimulai  dengan melakukan pengumpulan data keluarga penerima bantuan ke desa Rajawangi dan Dinas Sosial Majalengka.
a. Teknik Observasi Yaitu  pengamatan  langsung  ke  Dinas Sosial  Majalengka  terhadap  objek  yang akan dijadikan sumber data penelitian yang digunakan  penulis  dengan  mengumpulkan data-data  kriteria  untuk  dijadikan  acuan penerima bantuan program keluarga harapan.
b. Teknik Literatur Untuk mendapatkan kajian teoritis sebagai dasar  teori  didalam  dengan  melakukan analisis  perancangan  sistem  yang  akan dibuat  adalah  mempelajari  metode fuzzy tsukamoto untuk  pengambilan  keputusan mengenai keluarga yang layak mendapatkan bantuan.
3. Pada tahapan selanjutnya yakni tahapan metode pengembangan  sistem,  peneliti  melakukan pengimplementasian  metode  pengembangan sistem  yaitu  metode rational  unified  process (RUP) yang  dimana  memiliki  4  tahapan  yaitu inception, elaboration, construction dan transition .  Pada  fase  atau  tahapan inception . Tahap ini lebih pada memodelkan proses bisnis yang dibutuhkan ( business modeling ), dalam hal ini  proses  bisnisnya  yaitu  mengenai  sistem pendukung  keputusan  penentuan  keluarga miskin  dengan  mengimplementasikan  metode logika fuzzy  tsukamoto yang  mengacu  pada  14 kriteria  dari  BPS  tetapi  hanya  5  variabel  yang
akan  diuji  yaitu  luas  rumah  penghasilan, konsumsi daging, pembelian pakaian dan harta mendefinisikan  kebutuhan  akan  sistem  yang akan dibuat ( requirements ). 4. Pada  tahapan  elaboration  ini  lebih  difokuskan pada  perencanaan  arsitektur  sistem  pendukung keputusan penentuan penerima bantuan program  keluarga  harapan.  Tahap  ini  meliputi proses analisis, perancangan, dan implementasi metode logika fuzzy tsukamoto.
5. Tahapan  selanjutnya  ada  tahapan  construction, tahapan ini fokus pada pengembangan komponen  dan  fitur-fitur  sistem  pendukung keputusan penentuan penerima bantuan program  keluarga  harapan  yang  akan  dibuat. Tahap ini meliputi implementasi sistem.
6. Tahapan  selanjutnya  adalah  transition,  tahapan ini  lebih  pada deployment atau  instalasi  sistem agar dapat  dimengerti oleh user , dan diperoleh daftar  keluarga  mana  saja  yang  berhak mendapatkan bantuan.

## 3.2. Analisis Data
Berhubungan dengan studi kasus pada Dinas Sosial Majalengka, dapat  dilakukan analisis data. Analisis data  dilakukan  dengan  mengacak  keluarga  dari alamat  yang  berbeda.  Adapun  data-data  keluarga terdapat pada tabel 1. di bawah ini :

## Tabel 1. Data keluarga
No Nama Kepala Rumah Tangga Nama Pasangan KRT Nama Anggota Lain Rumah Tangga Alamat Lengkap 1. Misran Juminah Suhendi Blok Sabtu RT 01 RW 01 2. Usnan Wanti Sunardi Blok Sabtu RT 01 RW 01 3. Sahiri Otin Haekal Blok Sabtu RT 01 RW 01 4. Toto Yati Ziyad Blok Sabtu RT 01 RW 01 5. Nana Sumarna Nining Deden Suntan Blok Selasa RT 01 RW 05 6. Johani Yanti Deni Blok Kamis RT 01 RW 03 7. Memed Syariah M.Rizki Blok Kamis RT 01 RW 03 8. Suradi Rohati Didi Blok Kamis RT 01 RW 03

## 3.3. Pembentukan Variabel Fuzzy
Pada tahap ini analisis telah mendapatkan gambaran dengan  jelas  apa  yang  harus  dikerjakan.  Tahap analisis  ini  dimulai  dengan  mengidentifikasikan suatu masalah, analisis membuat model situasi, dan menggambarkan sifat yang penting.
Pada sistem yang akan dibangun nantinya diperlukan beberapa variabel masukan ( input ) yang terdiri dari input  fuzzy dan input  non-fuzzy ( crisp ). Input  fuzzy dapat dilihat pada tabel 2. dibawah ini :
Tabel 2. Input fuzzy
Nama Variabel Fungsi Keanggotaan Variabel Fuzzy Luas Rumah/Bangunan (m2) Sempit,  Luas Penghasilan Rendah, Tinggi Konsumsi Daging/Susu Jarang, Sering Pembelian Pakaian (per Tahun) Jarang, Sering Harta Rendah, Tinggi
Sedangkan untuk variabel keluaran yang diharapkan dari  sistem  yaitu  berupa  berapa  persen  (%)  tingkat kemiskinan  keluarga  tersebut  dan  disertakan keterangan  layak  atau  tidaknya  keluarga  tersebut mendapatkan  bantuan  berdasarkan  hasil  dari parameter  perhitungan  variabel fuzzy yang  telah diterapkan. Output  fuzzy dapat  dilihat pada tabel  3. dibawah ini :
Tabel 3. Output fuzzy
Nama Variabel Fungsi Keanggotaan Variabel Fuzzy Kesimpulan Layak Tidak Layak

## 3.4. Metode Tsukamoto
Pada  metode tsukamoto ,  setiap  konsekuen  pada aturan yang berbentuk
IF-THEN harus direprentasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton  sebagai hasilnya, output hasil inferensi  dari  tiap-tiap aturan diberikan  secara  tegas  ( crisp )  berdasarkan  α- predikat. Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.

## 3.5. Defuzifikasi
Untuk  menentukan  hasil  tegas  ( Crisp  Solution ) digunakan  rumus  penegasan  ( defuzzyfikasi )  yang disebut  metode  rata-rata  terpusat  atau  metode defuzzyfikasi rata-rata  terpusat  ( Center  Average Defuzzyfikasi ).  Untuk  lebih  memahami  metode tsukamoto .
Jumlah  aturan  yang  digunakan  pada  FIS  model tsukamoto ada  8  (delapan)  aturan.  Sedangkan operator  yang  digunakan  adalah AND ,  untuk  detail dari  aturan.  Setelah  diketahui  nilai  derajat  dari keanggotaan  keluaran  dari  setiap  aturan  yang dihasilkan dari kombinasi derajat keanggotaan  Luas Rumah/  Bangunan,  Penghasilan,  dan  Konsumsi
Telur.  Maka  selanjutnya  adalah  mencari  nilai keluaran , yaitu berapa persen (%) tingkat kelayakan dari tiap-tiap aturan.

## 3.6. Use Case Diagram
Gambar 4. Use case diagram SPK penentuan penerima bantuan PKH
3.7. Class Diagram
Gambar 5. Class diagram SPK program PKH
3.8. Activity Diagram
Gambar 6. Activity diagram SPK program PKH

## 3.9. Sequence Diagram

## Gambar 7. Sequence diagram SPK program PKH
4. PEMBAHASAN

## 4.1. Fuzifikasi
Pada tahap ini merupakan proses pembagian menjadi tiga variabel linguistik dengan menggunakan fungsi keanggotaan yang nantinya variabel-variabel tersebut  akan  digunakan  sebagai  masukan  dalam penentuan  layak  atau  tidaknya  keluarga  tersebut dikategorikan  sebagai  keluarga  miskin,  dan disertakan  keterangan  berupa  berapa  persen  (%) tingkat kemiskinan keluarga tersebut.
Adapun  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam menentukan keluarga miskin yang layak mendapatkan bantuan adalah sebagai berikut :
1. Luas Rumah/Bangunan (m2) Dalam penentuan Luas Rumah/Bangunan (m2) dibagi menjadi 2 himpunan yaitu : Sempit dan Luas. Adapun luas rumah/bangunan ini dapat kita lihat pada tabel 4. dibawah ini :

## Tabel 4. Fungsi keanggotaan variabel luas
bangunan Variabel Himpunan Fuzzy Fungsi Keanggotaan Luas Bangunan Sempit 4 Luas 12 a. Fungsi Keanggotaan Luas Bangunan (LB) 1 , 𝑥  ≤ 4
𝜇𝐿𝐵 𝑆𝑒𝑚𝑝𝑖𝑡 [𝑥] = 12−𝑥 8 , 4  ≤ 𝑥 ≤ 12 ...(II-2)
0, 𝑥  ≥ 12 0 , 𝑥  ≤ 4
𝜇𝐿𝐵 𝐿𝑢𝑎𝑠 [𝑥] =
𝑥−4 8 , 4  ≤ 𝑥 ≤ 12 ...(II-1)
1, 𝑥  ≥ 12
b. Derajat Keanggotaan Luas Bangunan (LB)
Berdasarkan  pada  tabel  fungsi  keanggotaan variabel  luas  bangunan  diatas,  maka  diperoleh data-data  keluarga  miskin  disertai  derajat keanggotaannya masing-masing adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Derajat keanggotaan luas bangunan
No Nama Kepala Rumah Tangga Luas Bangunan (m2) Derajat Keanggotaan S L 1. Misran 7 0,62 0,38 2. Usnan 8 0,5 0,5 3. Sahiri 6 0,75 0,25 4. Toto 9 0,37 0,63 5. Nana Sumarna 12 0 1 6. Johani 7 0,62 0,38 7. Memed 10 0,25 0,75 8. Suradi 17 0 1

## 2. Penghasilan
Dalam  penentuan  penghasilan  dibagi  menjadi  2 himpunan  yaitu  :  Penghasilan  Rendah  dan Penghasilan Tinggi. Adapun penilaian penghasilan dari kepala keluarga masing-masing yang  mengacu  pada  14  kriteria,  dapat  dilihat pada  tabel  6.  fungsi  keanggotaan  variabel penghasilan dibawah ini :

## Tabel 6. Fungsi Keanggotaan Variabel
Penghasilan Variabel Himpunan Fuzzy Fungsi Keanggotaan Penghasilan Rendah 600.000 Tinggi 1.400.000 a. Fungsi Keanggotaan Penghasilan 1, 𝑥  ≤ 600.000 𝜇𝑃 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [𝑥] = 1.400.000−𝑥 800.000 , 600.000  ≤ 𝑥 ≤ 1.400.000 ...(II-2) 0, 𝑥 ≥ 1.400.000 0, 𝑥  ≤ 600.000 𝜇𝑃 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [𝑥] = 𝑥−600.000 800.000 , 600.000  ≤ 𝑥 ≤ 1.400.000 ...(II-1) 1, 𝑥 ≥ 1.400.000

## b. Derajat Keanggotaan Penghasilan
Berdasarkan  pada  tabel  fungsi  keanggotaan variabel  penghasilan  diatas,  maka  diperoleh data-data  penghasilan  keluarga  disertai  derajat keanggotaannya masing-masing adalah sebagai berikut :

## Tabel 7. Derajat keanggotaan penghasilan
No Nama Kepala Rumah Tangga Penghasilan
Derajat Keanggotaan
R T 1. Misran Rp. 550.000,-  1 0 2. Usnan Rp. 750.000,-  0,81 0,19 3. Sahiri Rp. 600.000,-  1 0 4. Toto Rp. 500.000,-  1 0 5. Nana Sumarna Rp. 1.000.000,- 0,5 0,5 6. Johani Rp. 400.000,-  1 0 7. Memed Rp. 1.500.000,- 0 1 8. Suradi Rp. 2.000.000,- 0 1
3. Konsumsi Daging/Susu
Dalam  penentuan  konsumsi  daging/susu  dibagi menjadi  2  himpunan  yaitu  :  Konsumsi Daging/susu Jarang dan Konsumsi Daging/Susu Sering. Adapun penilaian untuk konsumsi daging yang  mengacu  pada  14  kriteria  dari  tiap perorangan/minggunya,  dapat  dilihat  pada  tabel 8.  fungsi  keanggotaan  variabel  konsumsi Daging/Susu dibawah ini :

## Tabel 8. Fungsi keanggotaan variabel konsumsi
telur Variabel Himpunan Fuzzy Fungsi Keanggotaan Konsumsi Daging/Susu Jarang 1 Sering 7
a. Fungsi Keanggotaan Konsumsi Daging/Susu
1, 𝑥  ≤ 1
𝜇𝐾𝑇 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑛𝑔 [𝑥] = 7−𝑥 6 , 1 ≤ 𝑥 ≤ 7 ...(II-2)
0, 𝑥 ≥ 7
0, 𝑥  ≤ 1
𝜇𝐾𝑇 𝑆𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔 [𝑥] = 𝑥−1 6 , 1 ≤ 𝑥 ≤ 7 ...(II-1)
1, 𝑥 ≥ 7
b. Derajat Keanggotaan Konsumsi Daging/Susu
Berdasarkan  pada  tabel  fungsi  keanggotaan variabel  konsumsi  Daging/susu  diatas,  maka diperoleh data-data mengkonsumsi Daging/susu tiap perorangnya
disertai derajat keanggotaannya masing-masing adalah sebagai berikut :
Tabel 9. Derajat keanggotaan konsumsi daging/susu No Nama Kepala Rumah Tangga Konsumsi Daging/Susu Per Minggu Derajat Keanggotaan J S 1. Misran 1 1 0 2. Usnan 1 1 0 3. Sahiri 4 0,5 0,5 4. Toto 3 0,66 0,33 5. Nana Sumarna 8 0 1 6. Johani 2 0,83 0,16 7. Memed 7 0 1 8. Suradi 9 0 1
4. Pembelian Pakaian
Dalam  penentuan  pembelian  pakaian  dibagi menjadi  2  himpunan  yaitu  :  jarang  dan  sering. Adapun  penilaian  penghasilan  dari  kepala keluarga masing-masing yang mengacu pada 14 kriteria,  dapat  dilihat  pada  tabel  10.  fungsi keanggotaan variabel penghasilan dibawah ini :

## Tabel 10. Fungsi keanggotaan pembelian
pakaian Variabel Himpunan Fuzzy Fungsi Keanggotaan Pembelian Pakaian Jarang 1 Sering 5 a. Fungsi Keanggotaan Pembelian Pakaian 1,
𝑥  ≤ 1
𝜇𝐾𝑇 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑛𝑔 [𝑥] = 5−𝑥 4 , 1 ≤ 𝑥 ≤ 5 ...(II-2) 0, 𝑥 ≥ 5 0, 𝑥  ≤ 1 𝜇𝐾𝑇 𝑆𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔 [𝑥] = 𝑥−1 4 , 1 ≤ 𝑥 ≤ 5 ...(II-1)
1, 𝑥 ≥ 5
b. Derajat Keanggotaan Pembeli Pakaian
Berdasarkan  pada  tabel  fungsi  keanggotaan variabel  Pembelian  Pakaian  diatas,  maka diperoleh  data-data  pembelian  pakaian  tiap perorangnya  disertai  derajat  keanggotaannya masing-masing adalah sebagai berikut :
Tabel 11. Derajat keanggotaan pembelian pakaian No Nama Kepala Rumah Tangga Pembelian Pakaian Per Tahun Derajat Keanggotaan J S 1. Misran 1 1 0 2. Usnan 1 1 0 3. Sahiri 3 0,5 0,5 4. Toto 3 0,5 0,5 5. Nana Sumarna 2 0,75 0,25 . Johani 2 0,75 0,25 7. Memed 4 0,25 0,75 8. Suradi 5 0 1

## 5. Harta
Dalam  penentuan  Harta  dibagi  menjadi  2 himpunan  yaitu  :  Rendah  dan  Tinggi.  Adapun penilaian  Harta  dari  kepala  keluarga  masing- masing  yang  mengacu  pada  14  kriteria,  dapat dilihat  pada  tabel  12.  fungsi  keanggotaan variabel penghasilan dibawah ini :

## Tabel 12. Derajat Keanggotaan Harta
Variabel Himpunan Fuzzy Fungsi Keanggotaan Harta Rendah 500000 Tinggi 1000000 a. Fungsi Keanggotaan Harta 1, 𝑥  ≤ 500.000 𝜇𝑃 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [𝑥] = 1.000.000−𝑥 500.000 , 500.000  ≤ 𝑥 ≤ 1.000.000 ...(II-2) 0, 𝑥 ≥ 1.000.000 0, 𝑥  ≤ 500.000 𝜇𝑃 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [𝑥] = 𝑥−500.000
500.000 , 500.000  ≤ 𝑥 ≤ 1.000.000
...(II-1)
1,
𝑥 ≥ 1.000.000

## b. Derajat Keanggotaan Harta
Berdasarkan  pada  tabel  fungsi  keanggotaan variabel  harta diatas, maka diperoleh data-data harta  keluarga  disertai  derajat  keanggotaannya masing-masing adalah sebagai berikut :

## Tabel 13. Derajat keanggotaan harta
No Nama Kepala Rumah Tangga Harta Derajat Keanggotaan R T 1. Misran Rp. 400.000,- 1 0 2. Usnan Rp. 650.000,- 0,7 0,3 3. Sahiri Rp. 600.000,- 0,8 0,2 4. Toto Rp. 500.000,- 1 0 5. Nana Sumarna Rp. 1.000.000,- 0 1 6. Johani Rp. 400.000,- 1 0 7. Memed Rp. 1.500.000,- 0 1 8. Suradi Rp. 2.000.000,- 0 1
6. Kesimpulan  Kelayakan  Keluarga  Penerima Bantuan
Untuk  menentukan  kriteria  penentuan  adapun kesimpulan  kelayakan  yang  diberikan  dapat dilihat  pada  tabel  14.  fungsi  keanggotaan variabel kesimpulan kelayakan keluarga miskin sebagai berikut :

## Tabel 14. Fungsi Keanggotaan Variabel
Kesimpulan Variabel Himpunan Fuzzy Fungsi Keanggotaan Kesimpulan Layak 100 Tidak Layak 50 1, 𝑥  ≤ 50
𝜇𝐾 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 [𝑥] = 100−𝑥 50 , 50 ≤ 𝑥 ≤ 100 ...(II-2) 0, 𝑥 ≥ 100 0, 𝑥  ≤ 50
𝜇𝐾 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 [𝑥] = 𝑥−50 50 , 50 ≤ 𝑥 ≤ 100 ...(II-1) 1, 𝑥 ≥ 100

## 4.2. Tampilan Aplikasi Fuzzy Tsukamoto
1. Tampilan Login

## Gambar 8. Tampilan login
2. Tampilan Awal (Home)

## Gambar 9. Tampilan Home
3. Tampilan Input Kriteria
Gambar 10. Tampilan Input Kriteria
4. Tampilan Hasil
Gambar 11. Tampilan Hasil

## 5. KESIMPULAN
Dari  keseluruhan  penelitian  ini  dapat  ditarik kesimpulan bahwa :
1. Sistem pendukung keputusan penentuan penerima bantuan program keluarga harapan ini dibuat melakukan menggunakan bahasa pemrograman  php  telah  berhasil  melakukan penentuan  layak  atau  tidaknya  keluarga penerima bantuan; 2. Hasil  implementasi  dari  sistem  pengambilan keputusan  penentuan  keluarga  miskin  tersebut menghasilkan 8 data keluarga berupa persenan (%) angka , untuk hasil yang layak mendapatkan bantuan  sebanyak  60%  dan  yang  tidak  layak mendapatkan  bantuan  sebanyak  40  %  yang diperoleh dari jumlah data yang telah diuji

## PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik.  (2020).  Retrieved  from https://www.bps.go.id/
diakses pada tanggal 13 September 2020.
Godil,  S.  S.  and  Shamim,  M.  S.  (2011).  Fuzzy Logic  :  A  "Simple"  Solution  For Complexities  In  Neurosciences?. Surgical Neurology International, Volume 2:24. Ishak, Istam Chaidir, dkk. (2017). Sistem Pendukung Keputusan  Kelayakan  Sertifikasi  Guru Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW). E-Journal  Teknik Informatika Vol  10, No.1 (2017) ISSN: 23
01-8364. Kementerian  Sosial.  (2020). Program  Kerja Harapan Retrieved from http://www.kemensos.go.id diakses  pada tanggal 13 September 2020. Kusumadewi,  S.  (2002). Analisis  Desain  Sistem Fuzzy  Menggunakan  Tool  Box  Matlab. Yogyakarta: Graha Ilmu.\ Kusumadewi, S., dan Purnomo, H. (2004). Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu. Lestari, Susi dan Cucu Tohir Safari. (2018). Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Calon Pemohon Pembiayaan Nasabah Menggunakan  Metode Simple  Additive Weighting (SAW)  (Studi  Kasus:  BTPN Syariah  Kantor  Fungsional  Operasional Ciawi Kabupaten Tasikmalaya). JUMANTAKA Vol 02 No 01 (2018) PISSN : 2613-9146  EISSN : 2613-9138.
Noer, Zeni Muhamad dan Kusrini. (2018). Aplikasi Decision Support System Komposisi Pakan Untuk Penggemukan Sapi Potong. Jutekin
Vol  6  No.  1  (2018)  –  ISSN  :  2338-1477 EISSN : 2541-6375 .