## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELUARGA MISKIN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY TSUKAMOTO
Ardi Mardiana 1 , Dadan Zalilludin 2 , Desi Fitriani 3
1 Fakultas Teknik, Universitas Majalengka email : aim@unma.ac.id , nun@unma.ac.id , fdesi22@gmail.com

## ABSTRAK
The problem of poverty is one of the fundamental issues that become the center of government attention in any country. The goverment has sought to reduce poverty in every region. By launching various poverty alleviation programs, especially the family-based cluster support program 1, the goverment make activity programs to helping the poor families. In determine the poor families, so that not just anyone can receive the assistance provided by the government for poor families and the funds provided can be received by the people who really need. One of criteria will use in determine poor families from 14 poverty criteria by BPS version, broad building, income, and the comsumption of meat/egg. Test system created is a decision support system using fuzzy tsukamoto to help and increase performance from the selection process of who is entitled to get help from the government. This result, produce  a  decision  support  system  and  a  list  of  poor  families  that  deserve  and  do  not  deserve  government assistance.
Keywords: Poverty, A decision support system, Fuzzy Logic, Fuzzy tsukamoto
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Indonesia  merupakan  negara  yang  jumlah penduduknya  sangat  banyak  dan  hampir  setengah dari penduduk hidup sedikit diatas garis kemiskinan. Dari Data hasil perhitungan BPS Pada Maret 2016, jumlah  penduduk  miskin  (penduduk  dengan pengeluaran  per  kapita  per  bulan  di  bawah  Garis Kemiskinan) di Indonesia mencapai 28,01 juta orang (10,86  persen).  Sehingga,  kemampuan  penduduk Indonesia  untuk  memenuhi  berbagai  kebutuhan mendasar  seperti  halnya  makanan,  pakaian,  dan perumahan semakin sulit. Perjuangan hidup sehari- hari  yang  demikian  berat  masih  harus  dihadapi banyak  orang  untuk  mendapatkan  makanan  yang cukup  untuk  memenuhi  kebutuhan  mereka  sendiri dan keluarganya. Dampak keseluruhan dari kondisi ini  adalah  menurunnya  tingkat  kesejahteraan disektor  kehidupan  tertentu  masyarkat  Indonesia salah satunya kemiskinan.
Pemerintah telah berupaya untuk mengurangi tingkat kemiskinan disetiap daerah. Hal ini  ditunjukkan  dengan  adanya  penurunan  angka kemiskinan  disetiap  propinsi  (BAPPENAS,  2012). Dengan mencanangkan berbagai program pengentasan kemiskinan, khususnya program bantuan  kluster  1  yang  berbasis  keluarga, Pemerintah  melakukan  program-program  kegiatan untuk membantu keluarga miskin.
Menurut Keputusan Menteri Sosial
Republik Indonesia Nomor 146/HUK/2013 terdapat 14  kriteria  kemiskinan,  dan  jika  9  variabel  dari  14 kriteria  terpenuhi  maka  suatu  rumah  tangga dikategorikan sebagai rumah tangga miskin.
Setiap keluarga memiliki tingkatan kemiskinan  yang  tidak  selalu  dapat  diukur  dengan
pasti,  sehingga  perlu  untuk  menghitung  tingkat kemiskinan menggunakan logika fuzzy.
Dalam  menentukan  keluarga  miskin,  agar tidak  sembarang  orang  dapat  menerima  bantuan yang  diberikan  pemerintah  untuk  keluarga  miskin. Adapun kriteria-kriteria yang akan digunakan dalam penentuan keluarga miskin diantaranya penghasilan, tempat tinggal, pekerjaan, dan konsumsi daging/telur. Pengambilan keputusan untuk menentukan  keluarga  miskin  yang  sudah  terjadi biasanya  tidak  mengacu  pada  kriteria-kriteria keluarga  miskin,  juga  masih  adanya  kesalahan- kesalahan  pada  saat  proses  pendataan  dan  proses perhitungan.
Berdasarkan  hal  tersebut  untuk  membantu penentuan dalam menetapkan keluarga miskin, maka perlu dibangun sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat membantu dan meningkatkan kinerja dari proses  penyeleksian  siapa  yang  berhak  untuk mendapatkan bantuan dari pemerintah.
Berkaitan  dengan  permasalahan  tersebut, penulis  tertarik  untuk  membuat  suatu  sistem perangkat  lunak  menggunakan  sistem  pendukung keputusan  (SPK)  dengan  menggunakan  fuzzy tsukamoto untuk membantu menyelesaikan permasalahan penentuan keluarga miskin, sehingga proses  penyeleksian  dapat  berlangsung  lebih  cepat dan  tepat,  sehingga  bisa  meminimalisir  terjadinya kesalahan-kesalahan pada saat proses pendataan.
1.2. Tinjuan Pustaka
a. 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.
b. 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).
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. (Kusumadewi,  2004).  Ilustrasi  antara  keanggotaan fuzzy dengan Boolean set dapat dilihat pada gambar 2.1 dibawah ini.
Gambar 2.1 Pendefinisian kecepatan dalam bentuk logika fuzzy dan logika Boolean (Kusumadewi, 2004)
c. Himpunan Logika Fuzzy
Himpunan fuzzy adalah rentang nilai-nilai, masing-masing nilai
mempunyai derajat keanggotaan  antara  0  hingga  1.  Suatu  himpunan fuzzy  A  dalam  semesta  pembicaraan  X  dinyatakan dengan  fungsi  keanggotaan  µ  dalam  interval  [0,1], dapat dinyatakan dengan:
𝝁𝑨 ̃ ∶ 𝑿  → [𝟎, 𝟏]
Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy, yaitu:
1. Variabel fuzzy Variabel fuzzy merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu sistem fuzzy. Contoh: umur, temperatur, permintaan, dsb. 2. Himpunan fuzzy Himpunan fuzzy merupakan  suatu  grup  yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy . Himpunan fuzzy memiliki atribut, yaitu:
a. Linguistik
Yaitu  penamaan  suatu  grup  yang  mewakili  suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami, seperti: MUDA, PAROBAYA, TUA. b. Numeris
Yaitu suatu nilai (angka) yang menunjukan ukuran dari suatu variabel, seperti: 50, 25, 45, dsb.
3. Semesta Pembicaraan
Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan  untuk  dioperasikan  dalam  suatu variabel fuzzy. Contoh: semesta pembicaraan untuk variabel umur: [0,100].
4. Domain
Domain  himpunan  fuzzy  adalah  keseluruhan  nilai yang  diijinkan  dalam  semesta  pembicaraan  dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy.

## d. Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  logika  fuzzy  digunakan untuk  menghitung  derajat  keanggotaan  suatu himpunan fuzzy.
1.  Representasi Linear Pada representasi linear, pemetaan input ke derajat keanggotaannya digambarkan sebagai sebuah garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas.
Representasi  fungsi  keanggotaan  untuk  linear  naik dapat  dilihat  pada  gambar  2.2  dan  rumus  dibawah ini.
Gambar 2.2 Grafik representasi linear naik (Kusumadewi, 2004)
Dengan rumus :
Representasi  fungsi  keanggotaan  untuk linear turun dapat dilihat pada gambar 2.3 dan rumus dibawah ini.
Gambar 2.3 Grafik representasi linear turun (Kusumadewi, 2004)
Dengan rumus :

## e. Fuzzy Inference System Tsukamoto
Fuzzy  Inference  System (FIS)  atau Fuzzy Inference  Engine adalah  sistem  yang  dapat melakukan penalaran dengan prinsip serupa seperti manusia  melakukan  penalaran  dengan  nalurinya (Alavi,  et  al.,  2010).  Langkah  pertama  dari  FIS adalah  untuk  menetapkan  nilai  keanggotaan  untuk data input dan output .
Menurut  Kusumadewi  &  Hartati  (2010),  sistem inferensi fuzzy merupakan suatu kerangka komputasi yang  didasarkan  pada  teori  himpunan fuzzy ,  aturan fuzzy yang terbentuk IF-THEN , dan penalaran fuzzy . Secara  garis  besar,  diagram  blok  proses  inferensi fuzzy terlihat pada gambar 2.4 dibawah ini.
Gambar 2.4 Diagram Blok Sistem Inferensi fuzzy (Kusumadewi & Hartati, 2010)
Sistem  inferensi  fuzzy  menerima  input crisp.  Input  ini  kemudian  dikirim  ke  basis pengetahuan  yang  berisi  n  aturan  fuzzy  dalam bentuk  IF-THEN.  Fire  strength  akan  dicari  pada setiap  aturan.  Selanjutnya  pada  hasil  agregasi  akan dilanjutkan dengan defuzzy untuk mendapatkan nilai crisp sebagai output sistem.
Salah  satu  metode  FIS  yang  dapat digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  adalah metode  Tsukamoto.  Pada  metode  Tsukamoto, implikasi setiap aturan berbentuk implikasi “sebab- akibat”/  implikasi  “input-output”  dimana  antara anteseden  dan  konsekuen  harus  ada  hubungannya. Setiap  aturan  direpresentasikan  menggunakan himpunan-himpunan fuzzy, dengan fungsi keanggotaan yang monoton.
Metode  Tsukamoto  merupakan  perluasan dari  penalaran  monoton.  Setiap  konsekuen  pada aturan yang berbentuk JIKA-MAKA harus dipresentasikan  dengan  himpunan  fuzzy  dengan fungsi  keanggotaan  yang  monoton.  Sebagai hasilnya,  output  inferensi  dari  tiap-tiap  aturan diberikan  secara  tegas  (crisp)  berdasarkan  α- predikat. Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
Kemudian  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) (Setiadji, 2009).
1.3. Metodologi Penelitian
a. Kerangka Penelitian
Gambar 3.1 Kerangka Penelitian
b. Tahapan Penelitian
Berikut adalah tahapan penelitian: 1. Menetapkan Permasalahan Tahap ini dimulai dengan mengkaji permasalahan  yang  ada  di  Kelurahan  Cicurug Majalengka, kemudian melakukan analisis penelitian  mengenai  berbagai  macam  bantuan pemerintah sejenis yang pernah dilakukan.
2. Penelitian Pendahuluan
Tahap ini dimulai dengan melakukan pengumpulan data keluarga miskin ke Kelurahan Cicurug Majalengka.
a. Teknik Observasi
Yaitu  pengamatan  langsung  ke  Kelurahan Cicurug  Majalengka  terhadap  objek  yang akan  dijadikan  sumber  data  penelitian  yang digunakan  penulis  dengan  mengumpulkan data-data  keluarga  miskin  untuk  dijadikan sebagai sampel hanya 8 keluarga.
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. Menentukan jenis kemiskinan Data  keluarga  miskin  dijadikan  sebagai  bahan kajian  untuk  dianalisis  ada  3  variabel  yaitu  luas bangunan, penghasilan, dan konsumsi telur .
4. Analisis Pada  tahap  ini  menganalisis  sistem  penentuan keluarga miskin yang sedang berjalan di Kelurahan Cicurug  Majalengka,  kemudian  dibuat  sistem pengambilan keputusan penentuan keluarga miskin.
5. Perancangan Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  sistem yang  mengacu  pada  analisis,  dalam  tahap  ini  juga
digunakan bahasa Java sebagai tools untuk membuat diagram-diagram  yang  dibutuhkan  dari  hasil analisis.
6. Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  sistem yang  mengacu  kepada  variabel  penentuan  keluarga miskin  dan  aturan-aturan  ( rule )  yang  telah  dibuat dengan menggunakan logika fuzzy tsukamoto .
7. Gambaran hasil penelitian Pada tahap ini diperoleh hasil penelitian berupa daftar keluarga mana saja yang berhak mendapatkan bantuan dari pemerintah.
c. Prosedur Pengembangan Sistem
Pada  prosedur  pengembangan  sistem  akan dijelaskan  tentang  tahapan-tahapan  logika fuzzy dalam  sistem  pendukung  keputusan  penentuan keluarga  miskin  dengan  menggunakan  metode pengembangan  sistem Rational  Unified  Process (RUP).  Berikut  adalah  prosedur  pengembangan sistem:
1. Inception (Permulaan)
Proses  bisnis  yang  dibutuhkan  ( business modeling ),  dalam  hal  ini  yaitu  mengenai  sistem pendukung  keputusan  penentuan  keluarga  miskin dengan  mengimplementasikan  metode  logika fuzzy tsukamoto yang  mengacu  pada  14  kriteria  miskin dari  BPS  tetapi  hanya  3  variabel  yang  akan  diuji yaitu penghasilan, luas rumah , dan konsumsi telur dan  mendefinisikan  kebutuhan  akan  sistem  yang akan dibuat ( requirements ).
2. Elaboration (Perluasan/perencanaan) Fokus  pada  perencanaan  arsitektur  sistem pendukung  keputusan  penentuan  keluarga  miskin.
Tahap ini meliputi proses analisis, perancangan, dan implementasi metode logika fuzzy tsukamoto.
3. Construction (Konstruksi)
Fokus pada pengembangan komponen dan fitur- fitur  sistem  pendukung  keputusan  penentuan keluarga  miskin  yang  akan  dibuat.  Tahap  ini meliputi implementasi sistem.
4. Transition (Transisi)
Tahap  terakhir  yaitu  pada deployment atau instalasi sistem agar dapat dimengerti oleh user , dan diperoleh  daftar  keluarga  mana  saja  yang  berhak mendapatkan bantuan dari pemerintah.

## 5. PEMBAHASAN
Penerapan  metode tsukamoto digunakan  untuk menentukan keluarga miskin yang layak mendapatkan bantuan berdasarkan luas rumah/bangunan,  penghasilan,  dan  konsumsi  telur dengan  cara  melakukan fuzzyfikasi ,  pembentukan rule , mesin inferensi dan defuzzyfikasi .
a. Fuzzyfikasi
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 4.1. dibawah ini :
Fungsi Keanggotaan Luas Bangunan (LB) : 1 , 𝑥  ≤ 8
Tabel 4.1 Fungsi Keanggotaan Variabel Luas Bangunan Variabel Himpunan Fuzzy Fungsi Keanggotaan Luas Bangunan Sempit 8 Luas 15 𝜇𝐿𝐵 𝑆𝑒𝑚𝑝𝑖𝑡 [𝑥] = 15−𝑥 11 , 8  ≤ 𝑥 ≤ 15 0, 𝑥  ≥ 15
0 ,
𝑥  ≤ 8
𝜇𝐿𝐵 𝐿𝑢𝑎𝑠 [𝑥] = 𝑥−8 11 , 8  ≤ 𝑥 ≤ 15 1, 𝑥  ≥ 15
2. Penghasilan Dalam  penentuan penghasilan  dibagi  menjadi  2 himpunan  yaitu  :  Penghasilan  Rendah  dan Penghasilan  Tinggi.  Adapun  penilaian  penghasilan dari  kepala  keluarga  masing-masing  dapat  dilihat pada  tabel  4.2  fungsi  keanggotaan  variabel penghasilan dibawah ini :
Tabel 4.2 Fungsi Keanggotaan Variabel Penghasilan Variabel Himpunan Fuzzy Fungsi Keanggotaan Penghasilan Rendah 600.000 Tinggi 2.000.000 Fungsi Keanggotaan Penghasilan: 1, 𝑥  ≤ 600.000 𝜇𝑃 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [𝑥] = 2.000.000−𝑥 1.300.000 , 600.000  ≤ 𝑥 ≤ 2.000.000 0, 𝑥 ≥ 2.000.000 0, 𝑥  ≤ 600.000 𝜇𝑃 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [𝑥] = 𝑥−600.000 1.300.000 , 600.000  ≤ 𝑥 ≤ 2.000.000 1, 𝑥 ≥ 2.000.000
3. Konsumsi Telur Dalam penentuan konsumsi telur dibagi menjadi
2  himpunan  yaitu  :  Konsumsi  Telur  Jarang  dan Konsumsi  Telur  Sering.  Adapun  penilaian  untuk konsumsi  telur  dari  tiap  perorangan  dapat  dilihat pada tabel 4.3 fungsi keanggotaan variabel konsumsi telur dibawah ini :
Tabel 4.3 Fungsi Keanggotaan Variabel Konsumsi Telur
Variabel Himpunan Fuzzy Fungsi Keanggotaan Konsumsi Telur Jarang 1 Sering 7 Fungsi Keanggotaan Konsumsi Telur : 1, 𝑥  ≤ 1
𝜇𝐾𝑇 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑛𝑔 [𝑥] = 7−𝑥 4 , 1 ≤ 𝑥 ≤ 7 0, 𝑥 ≥ 7 0, 𝑥  ≤ 1 𝜇𝐾𝑇 𝑆𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔 [𝑥] = 𝑥−1 4 , 1 ≤ 𝑥 ≤ 7
1, 𝑥 ≥ 7
4. Kesimpulan Kelayakan Keluarga Miskin Untuk  menentukan  kriteria  penentuan  adapun kesimpulan  kelayakan  yang  diberikan  dapat  dilihat pada  tabel  4.4  fungsi  keanggotaan  variabel kesimpulan  kelayakan  keluarga  miskin  sebagai berikut :
Tabel 4.4 Fungsi Keanggotaan Variabel Kesimpulan Variabel Himpunan Fuzzy Fungsi Keanggotaan Kesimpulan Layak 50 Tidak Layak 100 1, 𝑥  ≤ 50 𝜇𝐾 𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 [𝑥] = 100−𝑥 75 , 50 ≤ 𝑥 ≤ 100 0, 𝑥 ≥ 100 0, 𝑥  ≤ 50 𝜇𝐾 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘𝐿𝑎𝑦𝑎𝑘 [𝑥] = 𝑥−50 75 , 50 ≤ 𝑥 ≤ 100 ` 1, 𝑥 ≥ 100

## b. Pembentukan Rule
Adapun aturan-aturan ( rule ) yang dipergunakan dalam  menentukan  layak  atau  tidaknya  keluarga tersebut  mendapatkan  bantuan  dari  pemerintah adalah sebagai berikut :
Tabel 4.5 Rule Penentuan Keluarga Miskin
1. [R1] IF LB = sempit AND P = rendah AND KT = jarang THEN layak mendapatkan bantuan
2. [R2]
IF LB = sempit AND P = rendah AND KT = sering THEN layak mendapatkan bantuan
3. [R3]
IF LB = sempit AND P = tinggi AND KT = jarang THEN layak mendapatkan bantuan
4. [R4]
IF LB = sempit AND P = tinggi AND KT = sering THEN tidak layak mendapatkan bantuan
5. [R5]
IF LB = luas AND P = rendah AND KT = jarang THEN layak mendapatkan bantuan 6. [R6] IF LB = luas AND P = rendah AND KT = sering THEN tidak layak mendapatkan bantuan
7. [R7] IF LB = luas AND P = tinggi AND KT = jarang THEN tidak layak mendapatkan bantuan
8. [R8] IF LB = luas AND P = tinggi AND KT = sering THEN tidak layak mendapatkan bantuan
Berikut ini adalah penggambaran secara stematik dari  proses  inferensi  dengan  menggunakan  pohon inferensi, dapat dilihat pada gambar 4.1 dibawah ini:
K G H A&C A&D B&C AND AND AND AND E F E E A&D B&C B&D AND AND AND AND F F E F
Gambar 4.1 Tree Sistem Pakar SPK Keluarga Miskin
c. Mesin Inferensi
Pada  tahap  mesin  inferensi,  dalam  menentukan layak atau tidaknya keluarga tersebut mendapatkan bantuan  dari  pemerintah  akan  menerapkan  fungsi MIN untuk setiap rule (aturan) yang digunakan pada sistem fungsi implikasinya dan dilakukan perhitungan berdasarkan pembentukan rule sehingga  nantinya  akan  diperoleh  hasil  layak tidaknya keluarga tersebut mendapatkan bantuan.
d. Defuzzyfikasi
Pada  tahap defuzzyfikasi dalam  menentukan layak tidaknya mendapatkan bantuan dari pemerintah  dilakukan  perhitungan  berdasarkan pembentukan rule , sehingga nantinya akan diperoleh hasil  berapa  persen  (%)  tingkat  kemiskinan  dari persenan  tersebut  yang  nantinya  akan  menentukan layak  tidaknya  mendapatkan  bantuan.  Adapun perhitungan dari tahap defuzzyfikasi dalam menentukan  layak  tidaknya  mendapatkan  bantuan dari pemerintah adalah sebagai berikut.
Nilai tegas Z dapat dicari dengan menggunakan rata-rata terbobot yaitu :
𝑍 = (𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑1 ∗ 𝑧1) + (𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑2 ∗ 𝑧2) + (𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑3 ∗ 𝑧3) + (𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑4 ∗ 𝑧4) + (𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑5 ∗ 𝑧5) + (𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑6 ∗ 𝑧6) + (𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑7 ∗ 𝑧7) + (𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑8 ∗ 𝑧8)
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑1 +  𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑2 +  𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑3 +  𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑4 + 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑5 +  𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑6 +  𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑7 +
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑8
𝒁 = ( 𝟏, 𝟏𝟒 ∗ 𝟓𝟎 ) + ( 𝟎 ∗ 𝟓𝟎 ) + ( 𝟎 ∗ 𝟓𝟎 ) + ( 𝟎 ∗ 𝟏𝟎𝟎 ) +
( 𝟎 ∗ 𝟓𝟎 ) + ( 𝟎 ∗ 𝟏𝟎𝟎 ) + ( 𝟎 ∗ 𝟏𝟎𝟎 ) + (𝟎 ∗ 𝟏𝟎𝟎) 𝟏, 𝟏𝟒 + 𝟎 + 𝟎 + 𝟎 + 𝟎 + 𝟎 + 𝟎 + 𝟎
𝑍 = 57 1,14
𝑍 = 50
Hasil Defuzzyfikasi dari semua data dapat dilihat pada tabel 4.6 sebagai berikut:
Tabel 4.6 Hasil Defuzzyfikasi No Nama Kepala RT LB Penghasilan KT Defuzzyfikasi 1. Sawinta 7 Rp. 500.000 1 50 2. Nasuhi 8 Rp. 800.000 3 56,13 3. Mustari 6 Rp. 600.000 2 50 4. Ratim 9 Rp. 1.000.000 4 70,86 5. Wawan K 12 Rp. 1.500.000 7 89,22 6. Sarki 5 Rp. 300.000 1 50 7. Didi Sunadi 10 Rp. 1.200.000 6 82,14 8. Tardi 17 Rp. 2.400.000 9 100

## e. Implementasi
Setelah  sistem  dianalisis  dan  dirancang,  tahap selanjutnya yaitu tahap implementasi. Implementasi merupakan  tahap  meletakkan  sistem  sehingga  siap untuk  dioperasikan.  Implementasi  bertujuan  untuk mengkonfirmasi modul-modul perancangan, sehingga  pengguna  dapat  memberikan  masukkan kepada pembuatan sistem pada aplikasi.
Pembuatan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Keluarga Miskin ini, dengan menggunakan  Java  dan tools pendukung  NetBeans IDE  8.0.2  berikut  adalah  implementasi  tampilan program tersebut.
f. Interface (Tampilan) Menu Tsukamoto
Menu  Tsukamoto merupakan  tampilan  dimana terdapat menu untuk  memasukkan  variabel  inputan yaitu  luas  bangunan,  penghasilan,  dan  konsumsi telur.  Kemudian  untuk output terdapat  tombol keputusan  tsukamoto  hasilnya  berupa  angka  dan terdapat  keterangan  layak  atau  tidaknya  keluarga tersebut mendapatkan bantuan. Terlihat pada gambar 4.2 dibawah ini :
Gambar 4.2 Interface (Tampilan) Menu Tsukamoto
6. KESIMPULAN
a. Kesimpulan
1. Dari hasil penelitian yang penulis laksanakan di Kelurahan  Cicurug  Majalengka,  menghasilkan suatu  sistem  pendukung  keputusan  dan  daftar keluarga  miskin  yang  layak  dan  tidak  layak mendapatkan bantuan dari pemerintah;
2.  Hasil  implementasi  dari  sistem  pengambilan keputusan  penentuan  keluarga  miskin  tersebut menghasilkan 8 data keluarga berupa persenan (%) angka  yang  menentukan  layak  tidaknya  keluarga tersebut mendapatkan bantuan.

## b.  Saran
Dengan adanya program yang penulis buat semoga dapat meningkatkan pelayanan dan dapat membantu dalam  proses  pengambilan  keputusan  penentuan keluarga miskin.
Dilihat  dari  kekurangan  yang  ada  pada penelitian  ini,  pengembang  dapat  memperbaiki sistem  menjadi  lebih  baik  dengan  menambahkan variabel  untuk  diuji  sehingga  proses  pengambilan keputusan  penentuan  keluarga  miskin  akan  lebih tepat dan dapat meminimalisir terjadinya kesalahan dalam menentukan keluarga yang mendapat bantuan dari pemerintah.

## PUSTAKA
[1]  Afiat  Triyuniarta,  S.  A.  (2009).  “ APLIKASI LOGIKA  FUZZY  UNTUK  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PENENTUAN  KELUARGA MISKIN  DI  KOTA  YOGYAKARTA ”.  Seminar Nasional Informatika.
[2] BPS konsep kemiskinan [Online] // bpsjatim. - 1 Juli 2013. - 2015.
[3]  Miftahus  Sholihin,  N.  N.  (2013).  “ SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN WARGA PENERIMA JAMKESMAS DENGAN METODE  FUZZY  TSUKAMOTO ”.  Jurnal Teknika.
[4] Nehemia Tegar Eko Prakoso. (2016). “ SISTEM
PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENENTUAN BANTUAN
DANA  PEMBANGUNAN  RUMAH  TIDAK LAYAK  HUNI  MENGGUNAKAN  FUZZY LOGIC ”. Jurnal Informatika.
[5] Sugianti. (2016). “ MENENTUKAN PENERIMA KPS  MENGGUNAKAN  FUZZY  INFERENCE SYSTEM  METODE  TSUKAMOTO ”.  Jurnal Ilmiah Multitek Indonesia.