## Penentuan Katagori Wisata Pantai Berdasarkan Data Geologi Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani

## Arif Suprayitno, Irfan Dwiguna Sumitra
Magister Sistem Informasi, Fakultas Pasca Sarjana
Universitas Komputer Indonesia
Jalan Dipati Ukur no. 112 - 116, Bandung, Jawa Barat, Indonesia
 : arifs@mgi.esdm.go.id ; irfan_dwiguna@unikom.ac.id
Abstrak — Bagi investor yang akan memulai menanamkan investasinya di bidang usaha baru tentu sangat membutuhkan pridiksi  dengan  nilai  akurasi  yang  tinggi  tentang  besar  potensi  peluang  pasar, juga  pridiksi  potensi  perkembangan bisnisnya, termasuk salah satunya dalam bisnis pengembangan wisata pantai. Fuzzy logic sendiri merupakan salah satu solusi  yang  tepat  untuk  memecahkan  semua  permasalahan  ketidakpastian  yang  ada,  sebab  fuzzy  logic  adalah  sangat fleksibel dan juga memberikan ruang toleransi terhadap ketidakpresisian semua sifat data. Salah satu bagian dari Fuzzy Inference  System yaitu  metode  fuzzy  Mamdani,  yang  merupakan  metode  untuk  menarik  kesimpulan  terbaik  dari permasalahan yang tidak pasti. Dan dalam penelitian ini fuzzy Mamdani diperlukan untuk mengetahui lebih jauh nilai taksiran  tentang  katagori  wisata  pantai  berdasarkan  data  geologi  yang  ada.  Ini  diperlukan  agar  investor  dapat meminimalkan kerugian sebelum menamkan investasinya. Adapun data geologi yang menjadi variabel penentu tersebut adalah; kedalaman pantai, tinggi gelombang, besar butir pasir, dan lebar pantai.
Kata Kunci — potensi wisata, wisata pantai, fuzzy logic, fuzzy mamdani.

## I. PENDAHULUAN
Keakuratan nilai takiran dalam sebuah rekomendasi dalam dunia  bisnis  sangat  diperlukan,  hal  ini  agar  investor  dapat mengurangi peluang gagal dalam berinvestasi. Salah satu nya adalah tentang taksiran penentuan katagori wisata pantai. Salah satu  bagian  dari Fuzzy  Inference  System yaitu  metode fuzzy Mamdani, yang merupakan metode untuk menarik kesimpulan terbaik  dari  permasalahan  yang  tidak  pasti  (Kusumadewi, 2006).  Dalam  penelitian  ini,  metode Fuzzy Mamdani diperlukan  untuk  menilai  katagori  wisata  pantai  berdasarkan dari data geologi pada pantai tersebut.
Ada  banyak  variabel  yang  dapat  menentukan  katagori wisata  pantai  berdasarkan  data  geologi  yang  dimiliki  oleh pantai  tersebut,  namun  menurut  para  pakar  pengembangan wisata  pantai  dan  pesisir,  ada  beberapa  variabel  utama  yang menjadi  penentu  utama  dalam  pengkatagorian  wisata  pantai. Variable tersebut adalah; kedalaman pantai, tinggi gelombang, besar butir pasir, dan lebar pantai.
Masing-masing  variabel  dari  data  geologi  ini  akan digunakan dalam analisa sebagai penetuan katagori pengembangan  wisata  pantai  dengan  menggunakan  metode fuzzy mamdani. Dalam penelitian ini data yang akan dianalisa sebagai data sample adalah data pantai di beberapa wilayah di seluruh  indonesia,  data  ini  berasal  dari  data  penelitian Puslitbang Geologi Kelautan yang sudah dilakukan dari tahun ke  tahun.  Dengan  analisa  data  geologi  pantai  ini  akan dihasilkan nilai taksiran potensi pantai dari sisi katagori yang
Sesuai  untuk  dikembangkan  sebagai  wisata  pantai  oleh investor.  Adapun  data  pantai  yang  dimaksud  adalah  seperti yang terlihat pada tabel 1 di bawah ini;
TABEL I
DATA GEOLOGI PANTAI
Nama Pantai
Data Geologi Pantai Ke- dalaman (m) Tinggi Gelombang (m) Besar Butir Pasir (mm) Lebar Pantai (m) Pangkul 5.5 1.75 0.004 7.5 Batu Hiu 25 1.5 0.75 7.5 Pangandaran 15 1.85 0.75 22.5 Samudera Baru 7.5 0.5 - 1 0.03325 7.5 Tanjung Pasir 7.5 1.25 0.375 15 Yehsanih 75 1.75 3 5 Karang Kering 15 1.5 3 7.5 Jungkat 8 0.75 0.03325 15 Amal Lama 75 1 0.03325 15 Iboih 75 1 160 7.5
Data  ini  yang  akan  dianalisa  menggunakan  metode  fuzzy mamdani,  dengan  aturan  logic  yang  berlaku  pada  saat pemrosesannya. Untuk mendapatkan output dari proses fuzzy mamdani  ini,  diperlukan  4  tahapan:  (1)  Pembentukan himpunan  fuzzy;  (2)  Aplikasi  fungsi  implikasi  (aturan);  (3) Komposisi  aturan,;  (4)  Penegasan  (deffuzy).  Ada  3  metode yang  digunakan  dalam  melakukan  inferensi  sistem  fuzzy, yaitu: max, additive, dan probabilistik OR (probor). a. Metode Max (Maximum) µ sf [xi] <– max(µ sf [xi], µ kf [xi]) dengan: µ sf [xi] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
µ kf [xi] = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i;
b. Metode Additive (Sum) µsf[xi] <–  min(1, µsf[xi]+ µkf [xi]) dengan:
µsf [xi] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
µkf [xi] = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i;
c. Metode Probabilistik OR (probor) µsf[xi] <– ( µsf [xi]+ µkf [xi]) – (µsf[xi] * µkf[xi]) dengan:
µsf[xi] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke- i;
µkf[xi] = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i; Menurut Kusumadewi (2004 : 2), bahwa logika fuzzy adalah cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input yang akan diteruskan  kedalam  suatu  ruang  output.  Fuzzy  biasanya dinyatakan dalam derajat dari suatu keanggotaan yang ada dan derajat dari kebenaran.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Fuzzy Mamdani
Dalam  penelitian  ini  penulis  banyak  menggunakan referensi  sebagai  dasar  teori  dalam  pelaksanaan  tiap  tahapan yang dilakukan, guna untuk lebih memperdalam pengetahuan tentang  metode  yang  digunakan,  sehingga  tujuan  dari penelitian akan lebih mudah untuk diperoleh.
Fuzzy Inference System merupakan sebuah kerangka kerja perhitungan  berdasarkan  konsep  teori  himpunan fuzzy dan pemikiran fuzzy yang digunakan dalam penarikan kesimpulan atau  suatu  keputusan  (Kusumadewi,  2006).  Penarikan kesimpulan  ini  diperoleh  dari  sekumpulan  kaidah fuzzy ,  di dalam Fuzzy Inference System minimal harus terdapat dua buah kaidah fuzzy .  Metode  Mamdani  sering  juga  dikenal  dengan nama  Metode  Max-Min.  Metode  ini  diperkenalkan  oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975
Adapun  metode Fuzz y  Mamdani  sendiri  merupakan salah satu bagian dari Fuzzy Inference System yang berguna sebagai penarikan kesimpulan atau suatu keputusan yang terbaik dalam penyelesaian setiap permasalahan yang tidak pasti (DM.Sukandi,  2013).  Metode Fuzzy Mamdani  dalam  proses penganalisaannya tetap menggunakan kaedah-kaedah linguistik  dan  memiliki  algoritma fuzzy yang  dapat  dianalisis secara  matematis,  sehingga  akan  lebih  mudah  untuk  kita dipahami  (Djunaedi.M.,2005).  Kelebihan  dari  Metode Fuzzy Mamdani  antara  lain  adalah  lebih  spesifik,  artinya  dalam prosesnya  metode  f uzzy Mamdani  lebih  memperhatikan kondisi  yang  akan  terjadi  untuk  setiap  daerah fuzzy nya, sehingga dapat menghasilkan hasil keputusan yang lebih akurat (Bova, 2010). Logika fuzzy itu sendiri adalah alat matematika yang  kuat  untuk  mewakili  adanya  ketidakpastian  di  segala bidang. Peran logika fuzzy sangat penting bila diterapkan pada fenomena  yang  kompleks  dan  yang  tidak  mudah  untuk dijelaskan  dengan  metode  matematika  pada  umumnya, terutama  ketika  tujuannya  adalah  untuk  menemukan  solusi pendekatan  yang  baik.  Dimana fuzzy set  ini  telah  terbukti menjadi  cara  yang  terkemuka  untuk  memecahkan  masalah terkait  keputusan,  di  mana  informasi  yang  tersedia  adalah bersifat subjektif dan jelas (Banerje dan Ghosh, 2013).

## B. Konsep Himpunan Fuzzy

## 1) Pengertian Himpunan Fuzzy:
Pada  himpunan  tegas  di  setiap  elemen  dalam  semestanya akan  selalu  ditentukan  secara  tegas  apakah  elemen  itu  betul merupakan  anggota  himpunan  tersebut  atau  bukan,  dalam artian  lain  himpunan  fuzzy  merupakan  suatu  kelompok  yang mewakili  suatu  keadaan  tertentu  dalam  suatu  variabel fuzzy . Oleh karena itu perlu didefinisikan suatu himpunan fuzzy yang bisa menyatakan kejadian tersebut. Himpunan fuzzy A di dalam semesta pembicaraan U didefinisikan sebagai himpunan yang mencirikan suatu fungsi keanggotaan ( 𝑥 ) yang mengawankan setiap 𝑥 ∈ 𝑈 dengan  bilangan  real  di  dalam  interval  [0,1] dengan nilai 𝜇𝐴 ( 𝑥 ) menyatakan derajat keanggotaan x di dalam A. Suatu himpunan fuzzy A dapat dinyatakan dengan dua cara, yaitu :
a. 𝐴 = ∫ u 𝜇𝐴 ( 𝑥 )/ 𝑥 Dimana notasi integral melambangkan himpunan semua 𝑥 ∈ 𝑈 bersama dengan derajat keanggotaannya pada himpunan fuzzy A. Cara ini digunakan pada himpunan fuzzy yang anggotanya bernilai kontinu.
b. 𝐴 = Σ 𝑈 𝜇𝐴 ( 𝑥 )/ 𝑥
Dimana notasi sigma melambangkan himpunan semua 𝑥 ∈ 𝑈 bersama dengan derajat keanggotaannya pada himpunan fuzzy A. Cara ini digunakan pada himpunan fuzzy yang anggotanya bernilai diskrit.

## 2) Fungsi Keanggotaan
Menurut Kusumadewi (2004:8), fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik – titik input data ke dalam nilai keanggotaannya yang memiliki interval antara 0 sampai 1.
Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan. diantaranya, yaitu: a. Representasi Linear
Pada  representasi  linear,  pemetaan  input  ke  derajat keanggotannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Ada dua keadaan himpunan  fuzzy  linear,  yaitu linear naik dan linear  turun.  Representasi  himpunan  fuzzy  linear  naik seperti yang ditunjukkan pada gambar 1.

## Gambar 1 Representasi Linear Naik
Dimana fungsi keanggotaannya sebagai berikut:
Keterangan:
a = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol b = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu x = nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy
b. Representasi Kurva Segitiga
Kurva Segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara dua garis (linear) seperti terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Representasi Kurva Segitiga
Fungsi Keanggotaan :
Keterangan:
a  =  nilai  domain  terkecil  yang  mempunyai  derajat keanggotaan nol b = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu c  =  nilai  domain  terbesar  yang  mempunyai  derajat keanggotaan nol x = nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy
c. Representasi Kurva Trapesium
Kurva  Trapesium  pada  dasarnya  seperti  bentuk  segitiga karena  merupakan  gabungan  antara  dua  garis  (linear), hanya  saja  ada  beberapa  titik  yang  memiliki  nilai keanggotaan 1. Representasi kurva trapesium ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Representasi Kurva Trapesium
Fungsi Keanggotaan :
Keterangan: a  =  nilai  domain  terkecil  yang  mempunyai  derajat keanggotaan nol b  =  nilai  domain  terkecil  yang  mempunyai  derajat keanggotaan satu c  =  nilai  domain  terbesar  yang  mempunyai  derajat keanggotaan satu d  =  nilai  domain  terbesar  yang  mempunyai  derajat keanggotaan nol x = nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy
d. Representasi Kurva Bahu
Himpunan fuzzy bahu digunakan untuk mengakhiri variabel suatu daerah fuzzy . Bentuk kurva bahu berbeda dengan kurva segitiga, yaitu salah satu sisi pada variabel tersebut mengalami perubahan  turun  atau  naik,  sedangkan  sisi  yang  lain  tidak mengalami perubahan atau tetap.

## Gambar 4. Represenatsi Kurva Bahu

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Metode Fuzzy Mamdani untuk menghasilkan katagori potensi wisata  pantai.  Dimana  pengkatagorian  wisata  pantai  dibagi menjadi 2 katagori, yaitu: rekreasi, dan katagori wisata pantai lainnya  (snorkling,  surfing).  Sedangkan  data  yang  digunakan untuk  penelitian  ini  adalah  data  geologi  kelautan  dari Puslitbang  Geologi  Kelautan,  Dari  data-data  tersebut  dapat
diperoleh  beberapa  variabel  data,  yaitu:  batimetri  atau kedalaman  pantai,  besar  butir  pasir  atau  karakteristik  pantai, tinggi gelombang, dan lebar pantai.
Adapun  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini sebagai berikut:
1. Melakukan pengklasifikasian dengan menggunakan metode fuzzy mamdani terhadap data geologi laut

## Gambar 5 Pengkatagorian Wisata Pantai
2. Menentukan variable input
Adapun  variabel  yang  dijadikan input dalam  menentukan katagori wisata pantai adalah seperti pada tabel II:
TABEL II VARIABEL INPUT No Variabel Satuan 1 Kedalaman Pantai Meter
2 Besar butir pasir Milimeter 3 Tinggi Gelombang Meter 4 Lebar Pantai Meter
Sementara  variabel output menetukan  katagori  wisata pantai adalah, Katagori Wisata Pantai
3. Membentuk Himpunan Fuzzy
Adapun himpunan fuzzy yang terbentuk dari setiap variabel tersebut adalah sebagai berikut:
a. Kedalaman Pantai
Untuk  himpunan  fuzzy  variabel  kedalaman  pantai terdapat 3 himpunan, yaitu : dangkal (jika kedalaman < 3  meter),  sedang  (jika  kedalaman  5-10  meter),  dan dalam  (jika  kedalaman  >10  meter).  Himpunn  variabel kedalaman  tersebut  dapat  dilihat  pada  tabel  di  bawah ini:
TABEL III VARIABEL KEDALAMAN Variabel Himpunan Fuzzy Kedalaman Pantai Dangkal Sedang Dalam
b. Besar Butir Pantai Untuk  himpunan  fuzzy  variabel  besar  butir  pasir terdapat 3 himpunan, yaitu: kerikil (1 – > 64mm), pasir (0,125  –  1mm),  dan  lanau  (<  0,125mm).  Himpunan fuzzy variabel besar butir pasir dapat dilihat pada tabel IV:
TABEL IV VARIABEL BESAR PASIR Variabel Himpunan Fuzzy Besar butir pasir Kerikil Pasir Lanau c. Tinggi Gelombang
Untuk  himpunan  fuzzy  variabel  tinggi  gelombang terdapat  3  himpunan,  yaitu:  Tinggi  (>1,5),  Sedang  (1- 1,5), dan Rendah (<1). Himpunan fuzzy variabel tinggi gelombang dapat dilihat pada tabel V:
TABEL V VARIABEL TINGGI GELOMBANG Variabel Himpunan Fuzzy Tinggi Gelombang Rendah Sedang Tinggi
d. Lebar Pantai
Untuk himpunan fuzzy variabel lebar pantai terdapat 3 himpunan, yaitu: Sempit (<3), Sedang (3-10), dan Lebar (>10).  Himpunan  fuzzy  variabel  lebar  pantai  dapat dilihat pada table VI:

## TABEL VI VARIABEL LEBAR PANTAI
e. Kategori Wisata Pantai
Untuk himpunan fuzzy variabel katagori wisata pantai terdiri  2  himpunan  variable,  yaitu:  katagori  Rekreasi (jika  besar  skor  pembobotan  10  –12),  dan  katagori wisata Lainnya (jika besar skor pembobotan 4-9) dapat dilihat pada tabel VII:

## TABEL VII VARIABEL KATEGORI WISATA PANTAI
Variabel Himpunan Fuzzy Pilihan Rekreasi Lainnya

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pembentukan Fungsi Keanggotaan dan Himpunan Fuzzy
Ini  adalah  proses  menganalisa  data  geologi  pantai  yang akan  dianalisa  untuk  mengetahui  taksiran  katagori  wisata pantai dengan data yang ada. Adapun yang dianalisa dari data geologi adalah data variable-variable yang sudah disampaikan di atas.

## 1) Kedalaman Pantai
Untuk  mempresentasikan  variabel  kedalaman  pantai digunakan  bentuk  kurva  bahu  kiri  untuk  himpunan
Variabel Himpunan Fuzzy Lebar Pantai Sempit Sedang Lebar Kedalaman Pantai
Besar Butir Pasir
Tinggi Gelombang Lebar Pantai De - Fu zz y -fik as i Katagori Wisata
Pantai
fuzzy  DANGKAL,  bentuk  kurva  segitiga  untuk himpunan  fuzzy  SEDANG,  dan  kurva  bahu  kanan untuk  himpunan  fuzzy  DALAM.  Gambar  himpunan fuzzy untuk variabel Kedalaman Pantai ditunjukan pada gambar 6:
Gambar 6. Grafik Himpunan Keanggotaan Fuzzy Kedalaman Pantai
Dimana  sumbu  horisontal  merupakan  nilai  input  dari variabel  kedalaman  pantai,  sedangkan  sumbu  vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input. Dengan persamaan fungsi keanggotaan sebagai berikut:
𝜇 𝐷𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎𝑙 ( 𝑥 ) = { 1 , 𝑥 < 3 10 − 𝑥 7 , 3 < 𝑥 < 10 0 , 𝑥 > 10
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 ( 𝑥 ) = { 0
, 𝑥 < 3
𝑥 − 3 3.5 , 3 < 𝑥 < 6.5 10 − 𝑥 3.5 , 6.5 < 𝑥 < 10
𝜇 𝐷𝑎𝑙𝑎𝑚 ( 𝑥 ) = { 0 , 𝑥 < 6.5 𝑥 − 6.5 3.5 , 6.5 < 𝑥 < 10 1 , 𝑥 > 10
Suatu  pantai  akan  dinilai  dangkal  apabila  dangkal apabila  kedalamannya  kurang  dari  3  meter,  dinilai sedang apabila kedalamannya lebih dari 3 meter sampai kurang  dari  10  meter,  dan  dinilai  dalam  jika kedalamannya lebih dari 10 meter.

## 2) Besar Butir Pasir
Pada  variabel  butir  pasir  didefinisikan  tiga  himpunan fuzzy  yaitu  LANAU,  PASIR,  dan  KERIKIL.  Untuk mempresentasikan  variabel  butir  pasir  digunakan bentuk kurva bahu kiri untuk himpunan fuzzy LANAU, bentuk  kurva  segitiga  untuk  himpunan  fuzzy    PASIR, dan kurva bahu kanan untuk himpunan fuzzy KERIKIL. Gambar  himpunan  fuzzy  untuk  variabel  butir  pasir ditunjukan pada gambar 7:
Gambar 7. Grafik Himpunan Keanggotaan Fuzzy Butir Pasir
Dimana  sumbu  horisontal  merupakan  nilai  input  dari variabel  butir  pasir,  sedangkan  sumbu  vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input. Dengan persamaan fungsi keanggotaan sebagai berikut:
𝜇 𝐿𝑎𝑛𝑎𝑢 ( 𝑥 ) { 1 , 𝑥 < 0.125 0.5625 − 𝑥 0.55 , 0.125 < 𝑥 < 0.5625 0 , 𝑥 > 0.5625
𝜇 𝑃𝑎𝑠𝑖𝑟 ( 𝑥 ) = { 0 , 𝑥 < 0.125 𝑥 − 0.125 0.55 , 0.125 < 𝑥 < 0.5625 1 − 𝑥 5.5 , 0.5625 < 𝑥 < 1
𝜇 𝐾𝑒𝑟𝑖𝑘𝑖𝑙 ( 𝑥 ) = { 0 , 𝑥 < 5.625 𝑥 − 0.5625 0.4375 , 0.5625 < 𝑥 < 1 1 , 𝑥 > 1
Suatu butir pasir akan dikatakan sebagai lanau apabila ukuran  diameter  butir  pasirnya  kurang  dari  0.125 milimeter, dikatakan pasir apabila ukuran diameter butir pasirnya lebih dari 0.5625 milimeter sampai kurang dari 1milimeter,  dan  dikatakan  sebagai  kerikil  jika  ukuran diameter butir pasirnya lebih dari 1milimeter.

## 3) Tinggi Gelombang
Pada  variabel  tinggi  gelombang  didefinisikan  tiga himpunan  fuzzy  yaitu  RENDAH,  SEDANG,  dan TINGGI.  Untuk  mempresentasikan  variabel  tinggi gelombang  digunakan  bentuk  kurva  bahu  kiri  untuk himpunan fuzzy RENDAH, bentuk kurva segitiga untuk himpunan  fuzzy  SEDANG,  dan  kurva  bahu  kanan untuk  himpunan  fuzzy  TINGGI.  Gambar  himpunan fuzzy untuk variabel tinggi gelombang ditunjukan pada gambar 8:
0 Kedalaman Laut 15 0 1 Dangkal Sedang Dalam 0 Besar Butir Pasir 2 0 1 Lanau Pasir Kerikil

## Gambar 8. Grafik Himpunan Keanggotaan Fuzzy Tinggi Gelombang
Dimana  sumbu  horisontal  merupakan  nilai  input  dari variabel  tinggi  gelombang,  sedangkan  sumbu  vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input. Dengan persamaan fungsi keanggotaan sebagai berikut:
𝜇 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ ( 𝑥 ) = { 1 , 𝑥 < 1 1.25 − 𝑥 0.25 , 1 < 𝑥 < 1.25 0 , 𝑥 > 1.25
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 ( 𝑥 ) = { 0
, 𝑥 < 1 𝑥 − 1 0.25 , 1 < 𝑥 < 1.25 1.5 − 𝑥 0.25 , 1.25 < 𝑥 < 1.5
𝜇 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 ( 𝑥 ) = { 0 , 𝑥 < 1.25 𝑥 − 1.25 0.25 , 1.25 < 𝑥 < 1.5 1 , 𝑥 > 1.5
Suatu gelombang akan dikatakan rendah apabila tinggi gelombangnya  kurang  dari  1  meter,  dikatakan gelombang  sedang  apabila  tinggi  gelombangnya  lebih dari  1  meter  sampai  kurang  dari  1.25  meter,  dan dikatakan gelombang tinggi jika ukuran tinggi nya lebih dari 1.5 meter.

## 4) Lebar Pantai
Pada variabel lebar pantai didefinisikan tiga himpunan fuzzy  yaitu  SEMPIT,  SEDANG,  dan  LEBAR.  Untuk mempresentasikan  variabel  lebar  pantai  digunakan bentuk kurva bahu kiri untuk himpunan fuzzy SEMPIT, bentuk kurva segitiga untuk himpunan fuzzy SEDANG, dan kurva bahu kanan untuk himpunan fuzzy LEBAR. Gambar  himpunan  fuzzy  untuk  variabel  lebar  pantai ditunjukan pada gambar 9:
Gambar 9. Grafik himpunan keanggotaan fuzzy lebar pantai
Dimana  sumbu  horisontal  merupakan  nilai  input  dari variabel  lebar  pantai,  sedangkan  sumbu  vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input. Dengan persamaan fungsi keanggotaan sebagai berikut:
𝜇 𝑆𝑒𝑚𝑝𝑖𝑡 ( 𝑥 ) = { 1 , 𝑥 < 3 6.5 − 𝑥 3.5 , 3 < 𝑥 < 6.5 0 , 𝑥 > 6.5
𝜇 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 ( 𝑥 ) = { 0 , 𝑥 < 3
𝑥 − 3 3.5 , 3 < 𝑥 < 6.5 10 − 𝑥 3.5 , 6.5 < 𝑥 < 10
𝜇 𝐿𝑒𝑏𝑎𝑟 ( 𝑥 ) = { 0 , 𝑥 < 6.5
𝑥 − 6.5 3.5 , 6.5 < 𝑥 < 10 1 , 𝑥 > 10
Suatu  pantai  akan  dikatakan  sempit  apabila  lebarnya kurang  dari  3  meter,  dikatakan  lebar  pantai  sedang apabila lebarnya dari 6.5 meter sampai kurang dari 10 meter, dan lebar jika ukuran luas lebar pantainya lebih dari 10 meter.

## 5) Kategori Wisata Pantai
Pada  variabel  katagori  wisata  didefinisikan  dua himpunan  fuzzy  yaitu  REKREASI,  dan  LAINNYA. Untuk  mempresentasikan  variabel  katagori  wisata digunakan  bentuk  kurva  bahu  kiri  untuk  himpunan fuzzy  LAINNYA,  ,  dan  kurva  bahu  kanan  untuk himpunan fuzzy REKREASI. Gambar himpunan fuzzy untuk variabel katagori wisata ditunjukan pada gambar 10:
0 Tinggi Gelombang 2.7 0 1 Rendah Sedang Tinggi 0 Lebar Pantai 20 0 1 Sempit Sedang Lebar
Gambar 10. Grafik himpunan keanggotaan fuzzy katagori wisata
Dimana  sumbu  horisontal  merupakan  nilai  input  dari variabel  katagori  wisata,  sedangkan  sumbu  vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input. Dengan persamaan fungsi keanggotaan sebagai berikut:
𝜇 𝐿𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 ( 𝑥 ) = { 1 , 𝑥 < 9
10 − 𝑥 1 , 9 < 𝑥 < 10 0 , 𝑥 > 10
𝜇 𝑅𝑒𝑘𝑟𝑒𝑎𝑠𝑖 ( 𝑥 ) = { 0 , 𝑥 < 9 𝑥 − 9
1 , 9 < 𝑥 < 10
1 , 𝑥 > 10
Suatu  pantai  akan  dikatagorikan  cocok  untuk  wisata selain  rekreasi  apabila  skor  bernilai  kurang  dari  9, sedang kan pantai itu dikatagorikan cocok untuk wisata janis rekreasi apabila skor dari pembobotannya bernilai lebih dari 10 meter.

## B. Aplikasi Fungsi Implikasi
Setelah  proses  pembentukan  himpunan  fuzzy  untuk masing-masing variabel, maka selanjutnya dilakukan pembentukan aturan fuzzy. Aturan - aturan ini dibentuk untuk menyatakan  relasi  antara  input  dan  output  dari  hasil  proses pembentukan  himpunan.  Dimana  setiap  aturan  adalah merupakan  suatu  implikasi.  Dan  operator  yang  digunakan untuk menghubungkan antara dua input adalah operator AND, dan  operator  yang  digunakan  untuk  memetakan  antara  input- output adalah IF-THEN. Proposisi yang mengikuti IF disebut anteseden, sedangkan proposisi yang mengikuti THEN disebut konsekuen.  Berdasarkan  variabel  yang  ada,  maka  dapat dibentuk aturan-aturan sebagai berikut:
[R1]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Lanau) and (Tinggi Gelombang is Rendah) and (Lebar Pantai is Sempit) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R2]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Lanau) and (Tinggi Gelombang is Rendah) and (Lebar Pantai is Sedang) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R3]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Lanau) and (Tinggi Gelombang is Rendah) and (Lebar Pantai is Lebar) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R4]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Lanau) and (Tinggi Gelombang is Sedang) and (Lebar Pantai is Sempit) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R5]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Lanau) and (Tinggi Gelombang is Sedang) and (Lebar Pantai is Sedang) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R6]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Lanau) and (Tinggi Gelombang is Sedang) and (Lebar Pantai is Lebar) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R7]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Lanau) and (Tinggi Gelombang is Tinggi) and (Lebar Pantai is Sempit) then (Potensi Wisata is Rekreasi)
[R8]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Lanau) and (Tinggi Gelombang is Tinggi) and (Lebar Pantai is Sedang) then (Potensi Wisata is Rekreasi)
[R9]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Lanau) and (Tinggi Gelombang is Tinggi) and (Lebar Pantai is Lebar) then (Potensi Wisata is Rekreasi)
[R10]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Pasir) and (Tinggi Gelombang is Rendah) and (Lebar Pantai is Sempit) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi) (1)
[R11]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Pasir) and (Tinggi Gelombang is Rendah) and (Lebar Pantai is Sedang) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R12]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Pasir) and (Tinggi Gelombang is Rendah) and (Lebar Pantai is Lebar) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R13]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Pasir) and (Tinggi Gelombang is Sedang) and (Lebar Pantai is Sempit) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R14]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Pasir) and (Tinggi Gelombang is Sedang) and (Lebar Pantai is Sedang) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R15]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Pasir) and (Tinggi Gelombang is Sedang) and (Lebar Pantai is Lebar) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R16]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Pasir) and (Tinggi Gelombang is Tinggi) and (Lebar Pantai is Sempit) then (Potensi Wisata is Rekreasi)
0 Potensi Wisata 12 0 1 Lainnya Rekreasi
[R17]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Pasir) and (Tinggi Gelombang is Tinggi) and (Lebar Pantai is Sedang) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R18]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Pasir) and (Tinggi Gelombang is Tinggi) and (Lebar Pantai is Lebar) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R19]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Kerikil) and (Tinggi Gelombang is Rendah) and (Lebar Pantai is Sempit) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R20]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Kerikil) and (Tinggi Gelombang is Rendah) and (Lebar Pantai is Sedang) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R21]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Kerikil) and (Tinggi Gelombang is Rendah) and (Lebar Pantai is Lebar) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R22]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Kerikil) and (Tinggi Gelombang is Sedang) and (Lebar Pantai is Sempit) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R23]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Kerikil) and (Tinggi Gelombang is Sedang) and (Lebar Pantai is Sedang) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)
[R24]: If (Kedalaman Laut is Dangkal) and (Besar Butir Pasir is Kerikil) and (Tinggi Gelombang is Sedang) and (Lebar Pantai is Lebar) then (Potensi Wisata is Bukan Rekreasi)

## C. Hasil Analisis Defuzzifikasi untuk Kategori Wisata Pantai
Langkah terakhir dalam proses inferensi Mamdani adalah defuzzifikasi.  Input  dari  proses  defuzzifikasi  adalah  suatu himpunan  fuzzy  yang  diperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan fuzzy,  sedangkan  output  yang  dihasilkan  merupakan  suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Sehingga jika diberikan  suatu  himpunan  fuzzy  dalam  range  tertentu,  maka harus  dapat  diambil  suatu  nilai  crisp  tertentu  sebagai  output. Metode  defuzzifikasi  yang  paling  populer  digunakan  adalah metode  centroid  (Coxct,  1999).  Pada  metode  ini,  solusi  crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat (z*) daerah fuzzy. Secara matematis pusat gravitasi atau center of gravity (COG) dapat dinyatakan menggunakan,
Dan hasil dari analisa defuzzyfikasi untuk pengkatagorian wisata  pantai  dari  data  geologi  pantai  yang  dianalisa menggunakan  metode  centroid,  maka  wisata  pantai  dapat dikatagorikan sebagai berikut seperti pada tabel VIII:

## TABEL VIII SKOR DAN KATEGORI WISATA PANTAI

## V. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini yang bertujuan untuk mengetahui katagori  wisata  pantai  dengan  berdasar  data  geologi,  yang dianalisa menggunakan metode fuzzy mamdani berbasis logika fuzzy maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Logika fuzzy dapat  digunakan  untuk  mengembangkan model  dan  menganalisa  katagori  wisata  pantai berdasarkan data geologi pantai tersebut.
2. Dari  perhitungan  metode  mamdani  didapat  katagori wisata  pantai  untuk  dikembangkan  menjadi  wisata rekreasi atau wisata pantai lainnya.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Kusumadewi, “Perancangan Sistem fuzzy : Studi Kasus Prediksi Jumlah Produksi dan Harga Jual Barang” dalam Jurnal Teknologi Industri Volume 5, No.1. Jogjakarta: Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia., 2000.
[2] Kusumadewi,  Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[3] Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  H.  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk Pendukung Keputusan Edisi 2. Yogyakarta: Graha Ilmu., 2010.
[4] D.  M.  Sukandy,  A.  T.  Basuki,  S.  Puspasari,  “Penerapan Metode  Fuzzy Mamdani  untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi  Minyak  Sawit Berdasarkan  Data  Persediaan  dan  Jumlah  Permintaan(Studi  Kasus  PT Perkebunan Mitra Ogan Baturaja)”,2013.
[5] Yulius.BRKP-DKP,  Aplikasi  Sistem  Informasi  Geografis  Dalam Penentuan  Kawasan  Wisata  Pantai  Kategori  Rekreasi  Di  Teluk  Bungus, Kota Padang, 2004.
[6] Coxct,  E.,  The  Fuzzy  Systems  Handbook:  A  Practitioner’s  Guide  to Building, Using, and Maintaining Fuzzy Systems, 2nd edition. Academic Press, San Diego, CA. 1999.
[7] Ablhamid, R. K., Santoso, B., & Muslim, M. A., Decision Making And Evaluation  System  For  Employee  Recruitment  Using  Fuzzy  Analytic Hierarchy  Process.  Interational  Refereed  Journal  Of  Engineering  And Science (IRJES) ISSN (Online) 2319-183X, (Print) 2319-1821 Volume 2, Issue7, 1-8. 2013.
[8] Banerjee,  R.,  &  Ghosh,  D.  N.  Faculty  Recruitment  In  Engineering Organization  Through  Fuzzy  MultiCriteria  Group  Decision  Making Methods. International Journal Of U- And E- Science And Technology, 1- 16. 2013.
[9] Kaur, A., & Kaur, A. Comparison Of Mamdani-Type And Sugeno-Type Fuzzy  Inference  System  For  Air  Conditioning  System.  International
Nama pantai  Kedalaman pantai Butir pasir Tinggi gelombang Lebar pantai Skor Kategori Pangkul 5.5 0.004 1.75 7.5 10.70 Rekreasi Batu hiu 25 0.75 1.5 7.5 10.67 Rekreasi Pangandaran 15 0.75 1.85 22.5 6.00 Lainnya Samudra baru 7.5 0.03325 0.75 7.5 10.70 Rekreasi Tanjung pasir 7.5 0.375 1.25 15 10.67 Rekreasi Yehsanih 75 3 1.75 5 10.67 Rekreasi Karang kering 15 3 1.5 7.5 10.70 Rekreasi Jungkat 8 0.03325 0.75 15 10.67 Rekreasi Amal lama 75 0.03325 1 15 10.76 Rekreasi Iboih 75 160 1 7.5 10.70 Rekreasi
Journal Of Soft Computing And Engineering (IJSCE) ISSN: 2231-2307, Volume-2, Issue-2, 1-3, 2012.
[10] Poonam.  Uncertainty  Handlin  Fuzzy      Logic  In  Rule  Based  System. International Journal Of Advanced Science And Technology Vol. 45, 1- 16, 2012.
[11] Cincin-Sain  B.,  and  Robert  W.B.  Integrated  Coastal  and  Ocean Management.  Concepts  and  Practices.  Island  Press  Washington,  DC. Covello,California, 2013.
[12] Nithya, R., & Santhi, B. Classification of Normal and Abnormal Patterns in  Digital  Mammograms  for  Diagnosis  of  Breast  Cancer.  International Journal  of  Computer  Applications.  Vol  28.  No  6.Alayón,  S., Roberston, R. K., Warfield, S., Ruiz-Alzoa, J., (2007). A Fuzzy System for Helping Medical  Diagnosis  of  Malformations  of  Cortical  Development.  Journal Biomedical Information, 40 (3), 221–235, 2011.
[13] Khanale,  P.  B.,  Ambilwade,  R.  P.,  A  Fuzzy  Inference  System  for Diagnosis of Hypothyroidism. Jurnal of Artificial Intelligence 4 (1), 45- 54, 2011.
[14] Maramin.  2004.  Teknik  dan  Aplikasi  Pengambilan  Keputusan  Kriteria Majemuk. Jakarta : PT Gramedia Widiasarana Indonesia.
[15] Puslitbang  Geologi  Kelautan.  Penelitian  Geologi  Pantai  Jawa  Timur, 2003.
[16] Badan Koordinasi Survey dan Pemetaan Nasional. (1996). Pengembangan Protipe Wilayah Pesisir dan Marine Kupang Nusa Tenggara Timur. Pusat
Bina Aplikasi Inderaja dan SIG. Cibinong.
[17] Dahuri  R.  2003.  Keanekaragaman  Hayati  Laut,  Aset  Pembangunan
Berkelanjutan Indonesia. PT Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.
[18] Eka  Noerma  Yulisa.  (2013).  Analisis  Kesesuaian  Dan  Daya  Dukung Ekowisata  Pantai  Kategori  Rekreasi  Pantai  Laguna  Desa  Merpas Kabupaten Kaur. Jurnal Enggano Vol. 1, No. 1, April 2016: 97-111.
[19] Sarah  Nicholls.  Agent-Based  Modeling:  A  Powerful  Tool  for  Tourism Researchers. Journal of Travel Research, Vol. 56 (I), 3-5, 2017.
[20] A.  Yaniarsyah  Hasan.  Analisis  Biaya  Modal  Terhadap  Tingkat Pengembalian  Investasi  Pada  Pt.  Harimugabe  Jaya.  Jurnal  Ilmiah WIDYA, Vol. 1 No. 1, 45-51, 2013.
[21] Juliana.  Kesesuaian  Dan  Daya  Dukung  Wisata  Bahari  Di  Perairan Bandengan  Kabupaten  Jepara  Jawa  Tengah.  Jurnal  Perikanan  dan Kelautan Tropis Vol. IX-1, April 2013., 2016.
[22] Ashfa Durri. (2016). Analisis Kelayakan Usaha Dalam Rangka Rencana Pengembangan  Usaha  (Studi  Kasus  Pada  Po.  Zena  Pariwisata  Malang). Jurnal Administrasi Bisnis (JAB), Vol.35 No.2, 174-180.