Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024),  pp. 226-237

## Pengukuran Kepuasan Pelanggan Menggunakan Konsep Fuzzy Inference System
Rio Rahmat Yusran
Universitas Mohammad Natsir, Kota Bukittinggi, Sumatra Barat, Inonesia E-mail: riorahmatyusran@gmail.com

## Abstract
Currently,  the  development  of  E-commerce  in  Indonesia  has  significantly  increased, evidenced by the high volume of sales conducted both directly and indirectly. To enhance sales  outcomes,  producers  must  provide  services  that  ensure  customer  satisfaction, thereby  generating  profits.  Customer  satisfaction  needs  careful  attention  to  maintain competitiveness in the market. The criteria for improving customer satisfaction consist of four  variables:  1.  Product  Quality,  2.  Service Quality, 3. Product Price, and 4. Product Accessibility. The research issue identified by the researcher is the lack of understanding among  sellers  in  addressing  these  criteria,  resulting  in  inconsistent  purchase  intensity. The  objective  of  this  study  is  to assist sellers in enhancing satisfaction criteria to foster continuous  customer  purchases  and  sustain  seller  viability,  ultimately  boosting  sales results.  The  method  employed  is the Sugeno method, involving four stages: fuzzification, inference engine, application and implication functions, and finally, defuzzification, using AND operators and MAX calculations. This study can serve as a decision-making system to improve customer satisfaction.
Keywords: Customer  Satisfaction,  Criteria,  Fuzzy  Logic,  Sugeno  Method, Defuzzification

## Abstrak
Saat ini perkembangan  E-commerce di Indonesia sangat besar dilihat dari banyaknya perjualan  yang  dilakukan  baik  secara  langsung  maupun  secara  tidak  langsung.  Untuk meningkatkan  hasil  penjualan  pihak  produksi  harus  memberikan  layanan  dan  kepuasan pelanggan  agar  penjualan  mendapatkan  keuntungan.  Kepuasan  pelanggan  harus diperhatikan  agar  dapat  bertahan  atau  bahkan  memenangkan  persaingan  dalam  pasar. Kriteria dalam meningkatkan kepuasan pelanggan terdiri dari 4 Variabel diantaranya 1. Kualitas    Produk    yang  dihasilkan,  2.  Kualitas  Pelayanan  yang  diberikan,  3.  Harga Produk  4.  Kemudahan  Mengakses  Produk.    Permasalahan  penelitian  yang  ditemukan peneliti  yaitu  kurangnya  pemahaman  penjual  dalam  memperhatikan  kriteria  kriteria kepuasan  pelanggan  sehingga  itensitas  penjualan  tidak  terjadi  pembelian  secara  terus menerus.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  membantu  penjual  dalam  meningkatkan  kriteria kepuasaan  sehingga  pembelian  pelanggan  dan  penjual  bertahan,  menjadikan  pelanggan tetap  berbelanja  secara  terus  menerus  sehingga  mampu    meningkatkan  hasil  penjualan. Metode yang digunakan yaitu metode Sugeno, dengan proses kerja melalui 4 tahap yaitu, fuzifikasi,  mesin  inferensi, aplikasi dan fungsi implikasi, dan yang terakhir defuzifikasi, operator  yang  digunakan  yaitu  operator  AND  dan  perhitungann  MAX.  Penelitian  ini mampu  dijadikan  sebagai  system  pengambilan  keputusan dalam meningkatkan kepuasan pelanggan .
Kata  Kunci: Kepuasan  Pelanggan,  Kriteria,  Logika  Fuzzy,  Metode  Suneno, Defuzifikasi

## 1. Pendahuluan
E-commerce di Indonesia saat  ini  mengalami  perkembangan  yang  pesat. Perkembangan  tersebut  dipicu  dengan  adanya  perkembangan  teknologi  khususnya

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan  Kecerdasan  Buatan
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024),  pp. 226-237
teknologi  internet.  Teknologi  memungkinkan  pemasar  menjual  produknya  secara  online misalnya  melalui  e-commerce,  maupun  melalui  social  media  seperti  facebook,  istagram, dll.  Sedangkan  kemudahan  pelanggan  dalam  memesan  produk  secara  online  dapat diperoleh  melalui  penggunaan  smartphone  maupun  PC  yang  memungkinkan  pelanggan dapat  memesan  produk  secara  online  kapanpun  dan  dimanapun  dia  berada  [1]. Mengharapkan  sikap  positif  dan  perilaku  sopan  dari  penjual  untuk  memastikan  bahwa pelanggan  puas.  Wawan,  (2010)  dan  Notoatmodjo,  (2012)  menyatakan  bahwa  sikap datang  dalam  berbagai  tingkatan,  antara  lain;  1.  Menerima  (menerima)  Menerima menunjukkan  bahwa  subjek  tertarik  dan  menginginkan  stimulus  yang  disajikan  (objek). 2. Bereaksi  (merespon)  Memberi  jawaban  ketika  ditanya  atau  melakukan  tugas  adalah  tanda sikap  karena  itu  menunjukkan  bahwa  Anda  berusaha untuk melakukan keduanya. Apakah tugas  itu  benar  atau  salah,  itu  menunjukkan  bahwa  individu menerima konsep tersebut. 3. Bersyukur  (valuing)  Sikap  yang  ditunjukkan  ketika  seseorang  mengajak  orang  lain  untuk bekerja  sama  atau  mendiskusikan  suatu  masalah  dengan  mereka.  4.  Akuntabel (bertanggung  jawab)  Sikap  yang  mengambil  tanggung  jawab  atas  segala  sesuatu  yang telah dipilih  terlepas dari segala  resiko  [2].
Kepuasan  pelanggan  merupakan  perasaan  seseorang  yang  timbul  setelah  menimbang kinerja  atau  hasil  produk  dalam  pemikiran  dengan  kinerja  yang  diharapkan.  Pelanggan merasa  senang  jika  harapannya  terpenuhi  dan  merasa  sangat  senang  jika  harapannya terlampaui.  Kepuasan  pelanggan  tercipta  ketika  kebutuhan,  keinginan,  dan  harapannya terpenuhi.  Tingkat  kepuasan  pelanggan  merupakan  fungsi  dari  perbedaan  antara  kinerja yang  dirasakan  dan  yang  diharapkan.  Secara  umum  kepuasan  pelanggan  merupakan perasaan  atau  intuisi  manusia  yang  digambarkan  dalam  variable    Variabel  kata-kata tersebut  bersifat  tidak  kaku  atau  samar  sehingga  tidak  dapat  diperhitungkan  secara  pasti nilainya.  Oleh  karena  itu,  logika  fuzzy  dapat  digunakan  untuk  merasakan  langsung  nilai dari variabel  dalam bahasa sehari-hari  [3]
Pelayanan  adalah  produkproduk  yang  tidak  kasat  mata  (tidak  dapat  diraba)  yang melibatkan  usaha-usaha  manusia  dan  menggunakan  peralatan  (Ivancevich,  dkk.,  1997). Sementara  itu,  pelayanan  menurut  Gronroos  (1990)  adalah  suatu  aktifitas  atau serangkaian  aktivitas  yang  bersifat  tidak  kasat  mata  (tidak  dapat  diraba)  yang  terjadi sebagai  akibat  adanya  interaksi  antara  konsumen  dengan  karyawan  atau  hal-hal  lain  yang dimaksudkan  untuk  memecahkan  permasalahan  konsumen  atau  pelanggan.  Parasuraman dkk.  (1985)  menyimpulkan  bahwa  kualitas  pelayanan  adalah  harapan  sebagai  keinginan para pelanggan  ketimbang  layanan  yang mungkin  diberikan  oleh perusahaan  [4].
Menurut  rondonuwu  dan  komalig  dalam  jurnal  purnomo  edwin  setyo  (2017)kepuasan konsumen  di  ukur  dari  sebaik  apa  harapan  konsumen  atau  pelanggan  terpenuhi. Menjelaskan  indikator  kepuasan  pelanggan,  yaitu  :  1.  Terpenuhi  harapan  konsumen. Konsumen  merasakan  kepuasan  akan  terpenuhinya  keinginan  dan  kebutuhan  dari  sebuah produk  barang  atau  jasa  2.  Merekomendasikan  kepada  pihak  lain.  Konsumen  akan  selalu merekomendasikan  hasil  pengalamnya  kepada  orang  lain  atas  apa  yang  di  peroleh  dari suatu  kualitas  produk  yang  di  tawarkan  oleh  perusahaan.  3.  Kualitas  layanan.  Dapat  di wujudkan  melalui  pemenuhan  dan  keinginan  konsumen  serta  ketetapan  menyampaikan untuk  mengimbangi  harapankonsumen.  4.  Loyal.  Konsumen  memiliki  berbagai  alasan untuk  tidak  mengembangkan  loyalitas  terhadap  produk  atau  jasa  tertentu,  yang mampumemberikan  manfaat  atau  harapan  mereka  terpenuhi.  5.  Lokasi.  Tempat  dimana perusahaan  memperjual  belikan  produk  barang/jasa  yang  di  tawarkan  kepada  konsumen tertentu [5].
Kepuasan  pelanggan  hasil  dari  penilaian  produk/pelayanan  memberikan  kenikmatan pemenuhan  iyang  dirasa  bisa  memenuhi  keinginananya.  Kepuasan  Pelanggan  feeling pembeli  perasaan  yang  memenuhi  harapan.  Kepuasan  Pelanggan  perilaku  setelah pembelian  sikap  puas  maupun  tidak  pada  konsumen,  kepuasan  pelanggan  fungsi  harapan pembeli  jasa  yang  dirasakan  Terdapat  bebrapa  dari  Indikator  kepuasan  pelanggan (Tjiptono,  2011:  229).  Yaitu:  a.  Kesesuaian  harapan  jasa  b.  Persepsi  kinerja  jasa  c.

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan  Kecerdasan  Buatan
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024),  pp. 226-237
Penilaian  konsumen  Kualitas  produk  Produk  aspek  penting  mendapatkan  persepsi  baik konsumen,  produk  salah  satu  variabel  dapat  menentukan  kegiatan  dalam  suatu  usaha perusahaan.  Adanya  produkk  dapat  menciptakan  tujuan  yang  dapat  diharapkan  (Kotler  & Keller,  2016:  389).  Terdapat  indikator  kualitas  produk  (Tjiptono,  2014:  75).  a.  Kinerja atau  fungsi  dasar  produksi.  b.  Fitur  pelengkap  dari  produk.  c.  Ketahanan  produk.  d. Kesesuaian,  standarisasi  suatu  produk.  e.  Daya  tahan produk waktu tertentu. f. Pelayanan yang  ditetapkan.  g.  Daya  tarik  secara  estetika.  h.  Persepsi  produk  yang  dihasilkan  [6]. Dalam  era  digital  yang  semakin  berkembang,  pengambilan  keputusan  yang  cerdas  dan efisien  menjadi  kunci  sukses  bagi  organisasi.  Khususnya  dalam  konteks  produksi, penentuan  jumlah  produksi  yang  optimal  sangat  penting  untuk  memenuhi  permintaan pasar dan mengelola  persediaan  dengan  efektif  [7].
Logika  fuzzy  merupakan  cabang  ilmu  matematika  yang  baru  ditemukan  beberapa tahun  yang  lalu  dan  memiliki  konsep  yang  sederhana.  Terdapat  berbagai  masalah  dalam kehidupan sehari-hari yang erat hubungannya dengan ketidakpastian. Guna menggambarkan  keadaan  sehari-hari  yang  tidak  pasti  maka  muncul  istilah  fuzzy  yang pertama  kali  dikemukakan  oleh  Zadeh  (1962).  Atas  dasar  inilah  Zadeh  (1965)  berusaha memodifikasi  teori  himpunan,  dimana  setiap  anggotanya  memiliki  derajat  keanggotaan yang  bernilai  kontinu  antara  nol  sampai  satu  (Yulianto,  et  al,  2012).  Logika  fuzzy  adalah metode  yang  termasuk  dalam  kategori  softcomputing,  metode  yang  dapat  mengolah  data- data  yang  bersifat  tidak  pasti  dan  dapat  diimplementasikan  dengan  biaya  yang  murah  [8] [9].  Teori  Fuzzy  digunakan  sebagai  sarana  untuk  merepresentasikan  ketidakpastian  dan merupakanalat  yang  sangat  bagus  untuk  permodelan  ketidakpastian  yang  berhubungan dengan  kesamaran,  ketidakpastian  dan  kekurangan  informasi  mengenai  elemen  tertentu dari  problemyangdihadapi(Nandiroh,  2006).  Pada  prinsipnya  himpunan  Fuzzy  adalah perluasan  dari  himpunan  crisp,  yaituhimpunan  yang  membagi  sekelompok  individu  ke dalam  dua  kategori,  anggota  dan  bukan  anggota  [10].  Fuzzy  Service  Quality  adalah  Teori himpunan  fuzzy  yang  memberikan  sarana  untuk  mempresentasikan  ketidakpastian  dan merupakan  alat  untuk  pemodelan  ketidakpastian  yang  berhubungan  dengan  kesamaran, ketidakpastian  dan  kekurangan  informasi  mengenai  elemenelemen  tertentu  dari  problem yang  dihadapi  [5].  Pada  prinsipnya  himpunan  fuzzy adalah perluasan dari himpunan crisp, yaitu  himpunan  yang  membagi  sekelompok  individu  ke  dalam  dua  kategori,  anggota  dan bukan  anggota  [11].  Fungsi  masing-masing  blok  tersebut  yaitu  sebagai  berikut.  1. Antarmuka  fuzzifikasi,  mengubah  nilai  tegas  menjadi  nilai  fuzzy  atau  derajat perbandingan  dengan  nilai  linguistik.  2.  Aturan  dasar,  berisi  sejumlah  aturan  fuzzy  IF- THEN.  3.  Basis  data,  mendefinisikan  fungsi  keanggotaan  himpunan  fuzzy  yang digunakan  dalam  aturan  fuzzy.  4.  Unit  pengambilan  keputusan,  melakukan  operasi inferensi  pada  aturan.  5.  Antarmuka  defuzzifikasi,  mengubah  hasil  inferensi  fuzzy menjadi  nilai  tegas  kembali  [12].  Matlab  merupakan  salah  satu  jenis  aplikasi  yang digunakan  untuk  memanipulasi  matrik,  implementasi  algoritma,  pembuatan  antarmuka pengguna  dengan  program  yang  menggunakan  Bahasa  pemrograman  beragam  [13]. Berikut  4 tahapan yang harus dilalui,  yaitu  [14]:
1. Pembentukan Himpunan  Fuzzy (Fuzzyfikasi)
2. Fungsi  Implikasi
3. Komposisi  Aturan
4. Defuzzyfikasi
Beberapa Penelitian  menggunakan  metode Sugeno diantaranya
Dalam  hal  ini,  analisis  data  menggunakan  model  sugeno  dengan  bantuan  program Fuzzy  Logic  pada  aplikasi  Matlab  R2013a.  Langkah-langkahnya  adalah  sebagai  berikut: 1.  Menentukan  variable  input  dan  output  2.  Fuzzifikasi  dan  mendefinisikan  himpunan universal  dari  input  dan  output  3.  Menentukan  inferensi  fuzzy  4.  Defuzzifikasi  [15]. Analisis  Kualitas  Pelayanan  Dengan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Servqual  [16].  Sistem Pengambil  Keputusan  Menggunakan  Fuzzy  Sugeno  untuk  Menentukan  Penyakit  Obesitas Anak Usia 0 sampai 16 Tahun  [17]. Penerapan Metode Fuzzy Sugeno Untuk Menentukan

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan  Kecerdasan  Buatan
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024),  pp. 226-237
Harga  Jual  Sepeda  Motor  Bekas  [18].  Penerapan  Metode  Fuzzy  Sugeno  Dalam Pendaftaran Siswa Baru di SDN Sonopatik  1 Nganjuk  [12].

## 2. Metodologi Penelitian
Metode    penelitian  berfungsi  sebagai  arah  dan  pedoman  bagi  peneliti  mengenai  apa yang  harus  dilakukan  di  tempat  peneliti,  data  apa  saja  yang  harus  dikumpulkan, bagaimana  cara  menganalisa  data  dan  menentukan  hasil  apa  saja  yang  harus  dicapai setelah  menylesaikan  proses  penelitian.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  Sugeno  atau  sering  dikenal  sebagai  metode Max-Min .  Langkah-langkah dalam analisis  data Metode Sugeno pada penelitian  ini  adalah sebagai  berikut:
Gambar  1. Metode Penelitian
a) Rumusan Masalah
Merumuskan  masalah  dari  latar  belakang  masalah  yang  terjadi  mengenai  kriteria Kepuasan Pelanggan
b) Landasan Teori
Pempelajari  buku-buku  dan  jurnal-jurnal  referensi  yang  berhubungan  dengan penelitian  yang dilakukan.
c) Pengumpulan  Data Data dan informasi  didapat  melalui  wawancara dan analisa  dokumen
d) Menganalisa  Data
Setelah  data  dan  informasi  didapatkan,  penulis  memilih  dan  mempersiapkan  data- data  tersebut  untuk  diolah  dengan  menggunakan  indikator-indikator  dari  variabel penelitian.
e) Pembentukan himpunan fuzzy .
Sebelum  dilakukan  analisis  data,  data  nilai  yang  ada  di  transformasikan  ke  dalam satu  nilai.  Dalam  pembentukan fuzzy ,  fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  adalah fungsi sigmoid , fungsi phi , fungsi segitiga,  dan fungsi  trapesium.
f) Aplikasi  fungsi  implikasi
Sebelum  masuk  ke  fungsi  implikasi,  ditentukan rule -nya  terlebih  dahulu.  Secara umum, rules dibuat  pakar  secara  intuitif. Rules berupa  pernyataan-pernyataan kualitatif  yang ditulis  dalam  bentuk if then , sehingga  mudah dimengerti.
g) Komposisi  aturan
Solusi output himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai  maksimum dari rule yang  sesuai,  kemudian  menggunakannya  untuk  memodifikasi  daerah fuzzy dan mengaplikasikannya  ke output .
h) Penegasan ( defuzzifikasi )
Defuzzifikasi adalah  cara  untuk  memperoleh  nilai  tegas  ( crisp )  dari  himpunan fuzzy .  Metode Centroid ( composite  moment )  digunakan  penentuan  gaji  tunjangan
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024),  pp. 226-237
yang  layak  kepada  karyawan.  Pada  metode  ini,  penegasan  diperoleh  dengan  cara mengambil  titik  pusat (z*) daerah fuzzy .
i) Implementasi  Matlab
Implementasi  data  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan software Matlab, dengan  menggunakan  fasilitas  yang  disediakan  pada toolbox fuzzy .  Setelah data di implementasikan  dengan  Matlab,  data  akan  dianalisa  kembali  apakah  data tersebut sesuai dengan ketentuan penulis.
j) Hasil  Penelitian
Hasil  penelitian  merupakan  bagian  akhir  dari  semua  penelitian  yang  telah dilakukan  dengan mendokumentasikan  riset secara keseluruhan.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Analisa  dan  perancangan  dalam  menentukan    kriteria  kepuasan  pelanggan menggunakan  metode  sugeno  dan  Software  Matlab,  Langkah  langkah  penyelesaian  yaitu nilai output adalah  pembentukan  grafik  keanggotaan  dalam  bentuk  kurva  yang  nantinya akan  diperoleh  himpunan fuzzy ( fuzzifikasi ).  Langkah  kedua  adalah  aplikasi  fungsi implikasi.  Langkah  ketiga  adalah  komposisi  aturan  dan  yang  terakhir  adalah  penegasan ( defuzzifikasi ). FIS  ( Fuzzy  Inference  System )  menentukan    kriteria  kepuasan  pelanggan  menggunakan metode  sugeno  mempunyai  4  variabel input dan  1 output .  Variabel input terdiri  dari  1. Kualitas    Produk    yang dihasilkan, 2. Kualitas Pelayanan yang diberikan, 3. Harga Produk 4. Kemudahan Mengakses  Produk dan keputusan.
Tabel 1. Himpunan  Kabur Fungsi Nama Variabel Semesta Pembicaraan Input Kualitas   Produk  yang dihasilkan [0 100] Kualitas  Pelayanan yang diberikan [0 100] Harga Produk [0 100] Kemudahan Mengakses Produk [0 100] Output Puas/Tidak Puas [0 1] Tabel 2. Domain Himpunan Fuzzy Variabel Nama Himpunan  Fuzzy Domain Kualitas   Produk  yang dihasilkan Sangat Bagus [55 80 100] Sedang [25 50 70] Tidak   Bagus [0 25 40] Kualitas  Pelayanan yang diberikan Sangat Baik [55 80 100] Baik [25 50 70] Tidak  Baik [0 25 40] Harga Produk Tinggi [55 80 100] Sedang [25 50 70] Rendah [0 25 40] Kemudahan Mengakses Produk Sangat Lancar [55 80 100] Sedang [25 50 70] Tidak  Lancar [0 25 40] Keputusan Sangat Puas [55 80 100] Puas [1] Tidak  Puas [0]

## A. Fuzifikasi
Pada  Langkah  Pertama  menentukan  Fuzifikasi  dengan  cara  mengubah  nilai  Input yang memiliki  nilai  menjadi  variable  linguistic  pada  fungsi  ini  disimpan  pada  basis pengetahuan.  Dibawah  ini  terdapat  variable  variable  yang  digunakan  pada  proses pembahasan fuzifikasi.

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan  Kecerdasan  Buatan
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024),  pp. 226-237
1. Kualitas   Produk  yang  dihasilkan Fungsi  keanggotaan  kurva linier digunakan  untuk  merepresentasikan  himpunan fuzzy . Pada  variabel  Kualitas    Produk    yang  dihasilkan  didefinisikan  tiga  himpunan fuzzy ,  yaitu Tidak Bagus, Bagus, Sangat  Bagus. Berikut adalah  bentuk representasinya.
Tabel 3. Variabel Kualitas   Produk  yang dihasilkan Semesta Pembicaraan Nama himpunan fuzzy Model MF Parameter Domain 0-100 Sangat Bagus Trimf [55 80 100] 55-100 0-100 Sedang Trimf [25 50 70] 25-70 0-100 Tidak   Bagus Trimf [0 25 40] 0-40
Gambar  2. Representasi Kualitas   Produk  yang dihasilkan
µ  Tidak  Bagus [x]
{
µ  Bagus [x] {
µ  Sangat Bagus [x] {

## 2. Kualitas  Pelayanan yang diberikan
Fungsi  keanggotaan  kurva linier digunakan  untuk  merepresentasikan  himpunan fuzzy . Pada  variabel  Kualitas  Pelayanan  yang  diberikan  yang  dihasilkan  didefinisikan  tiga himpunan fuzzy ,  yaitu  Tidak  Bagus,  Bagus,  Sangat  Bagus.  Berikut  adalah  bentuk representasinya.
Gambar  3. Kualitas Pelayanan yang diberikan
µ  Tidak  Baik [x] {
µ  Baik [x]
{
µ  Sangat Baik [x] {

## 3. Harga Produk
Fungsi  keanggotaan  kurva linier digunakan  untuk  merepresentasikan  himpunan fuzzy . Pada  variabel  Harga  Produk    yang  diberikan  yang  dihasilkan  didefinisikan  tiga  himpunan fuzzy , yaitu Murah, Sedang, Mahal. Berikut  adalah bentuk representasinya.
Gambar  4. Harga Produk
µ  Rendah [x] {
µSedang [x] {
µ  Tinggi [x] {

## 4. Kemudahan  Mengakses  Produk
Fungsi  keanggotaan  kurva linier digunakan  untuk  merepresentasikan  himpunan fuzzy . Pada  variabel  Kemudahan    Mengakses  Produk  yang  diberikan  yang  dihasilkan didefinisikan  tiga  himpunan fuzzy ,  yaitu  Tidak  Lancar,  Lancar,  Sangat  Lancar.  Berikut adalah bentuk representasinya.
Gambar  5. Kemudahan  Mengakses Produk
µ  Tidak  Lancar [x] {
µLancar  [x] {
µ  Sangat Lancar [x]
{

## B. Pembentukan  Rule
Pada  metode  Mamdani,  fungsi  implikasi  yang  digunakan  adalah  Max.  Tapi,  sebelum masuk  ke  fungsi  implikasi,  ditentukan rule -nya  terlebih  dahulu. Secara umum rules dibuat pakar  secara  intuitif. Rules berupa  pernyataan-pernyataan  kualitatif  yang  ditulis  dalam bentuk if then , sehingga  mudah dimengerti
Tabel 4. Pembentukan Rule No Aspek Keputusan Kualitas Produk yang dihasilkan Kualitas Pelayanan yang diberikan Harga Produk Kemudahan Mengakses Produk R1 Tidak  Bagus Tidak  Baik Rendah Tidak  Lancar Tidak  Puas R2 Tidak  Bagus Tidak  Baik Rendah Lancar Tidak  Puas R3 Tidak  Bagus Tidak  Baik Rendah Sangat Lancar Tidak  Puas R4 Tidak  Bagus Tidak  Baik Sedang Tidak  Lancar Tidak  Puas R5 Tidak  Bagus Tidak  Baik Sedang Lancar Tidak  Puas R6 Tidak  Bagus Tidak  Baik Sedang Sangat Lancar Tidak  Puas R7 Tidak  Bagus Tidak  Baik Tinggi Tidak  Lancar Tidak  Puas R8 Tidak  Bagus Tidak  Baik Tinggi Lancar Tidak  Puas R9 Tidak  Bagus Tidak  Baik Tinggi Sangat Lancar Puas R10 Tidak  Bagus Tidak  Baik Rendah Tidak  Lancar Tidak  Puas R11 Bagus Baik Tinggi Lancar Puas R12 Bagus Baik Tinggi Sangat Lancar Sangat Puas R13 Bagus Sangat Baik Rendah Tidak  Lancar TidaK Puas R14 Bagus Sangat Baik Rendah Lancar Puas R15 Bagus Sangat Baik Rendah Sangat Lancar Puas R16 Bagus Sangat Baik Sedang Tidak  Lancar Puas R17 Bagus Sangat Baik Sedang Lancar Puas R18 Bagus Sangat Baik Sedang Sangat Lancar Sangat Puas R19 Bagus Sangat Baik Tinggi Tidak  Lancar Puas R20 Bagus Sangat Baik Tinggi Lancar Sangat Puas R21 Sangat Bagus Baik Tinggi Sangat Lancar Sangat Puas R22 Sangat Bagus Sangat Baik Rendah Tidak  Lancar Puas R23 Sangat Bagus Sangat Baik Rendah Lancar Puas R24 Sangat Bagus Sangat Baik Rendah Sangat Lancar Sangat Puas R25 Sangat Bagus Sangat Baik Sedang Tidak  Lancar Puas R26 Sangat Bagus Sangat Baik Sedang Lancar Sangat Puas R27 Sangat Bagus Sangat Baik Sedang Sangat Lancar Sangat Puas R28 Sangat Bagus Sangat Baik Tinggi Tidak  Lancar Sangat Puas R29 Sangat Bagus Sangat Baik Tinggi Lancar Sangat Puas R30 Sangat Bagus Sangat Baik Tinggi Sangat Lancar Sangat Puas

## C. Aplikasi Fungsi Implikasi
Metode  maksimum  dalam  FIS  penentuan  Kualitas  Kepuasan  Pelanggan  digunakan untuk  mengevaluasi  hasil  dari rules yang  telah  dibuat.  Solusi output himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai  maksimum  dari rule yang  sesuai,  kemudian menggunakannya  untuk  memodifikasi  daerah fuzzy dan  mengaplikasikannya  ke output . Langkah  kedua  adalah  menerapkan  fungsi  implikasi  untuk  mendapatkan  modifikasi output daerah fuzzy dari  setiap rule yang  berlaku.  Fungsi  implikasi  yang digunakan adalah metode Max . Rule yang terpengaruh  nilai  derajat keanggotaan  adalah  sebagai  berikut.
[R1] if Kualitas  Produk  yang  dihasilkan  SANGAT  BAGUS, and Kualitas  Pelayanan  yang diberikan  SANGAT  BAIK, and Harga  Produk    TINGGI, and Kemudahan  Mengakses Produk  SANGAT  LANCAR, then Keputusan SANGAT  PUAS. = ∩Kualitas Pelayanan Yang Diberikan Sangat  Baik∩ ∩ Max= ( [80]∩ [80]∩ [80]∩ [80] = Max (1∩1∩1∩1)
= 1
[R2] if Kualitas  Produk  yang  dihasilkan  BAGUS, and Kualitas  Pelayanan  yang  diberikan BAIK, and Harga  Produk    SEDANG, and Kemudahan  Mengakses  Produk    LANCAR, then Keputusan SANGAT  PUAS.
= ∩Kualitas Pelayanan Yang Diberikan Sangat  Baik∩ ∩ Min= ( [50]∩ [50]∩ [50]∩ [50] = Max (1∩1∩1∩1)
= 1 [R3] if Kualitas  Produk  yang  dihasilkan  TIDAK  BAGUS, and Kualitas  Pelayanan  yang diberikan  TIDAK  BAIK, and Harga  Produk    RENDAH, and Kemudahan  Mengakses Produk  TIDAK  LANCAR, then Keputusan TIDAK  PUAS. = ∩Kualitas Pelayanan Yang Diberikan Tidak  Baik∩ ∩ Max= ( [20]∩ [20]∩ [20]∩ [20] = Max (1∩1∩1∩1)
= 1 [R4] if Kualitas  Produk  yang  dihasilkan  SANGAT  BAGUS, and Kualitas  Pelayanan  yang diberikan  BAIK, and Harga  Produk    TINGGI, and Kemudahan  Mengakses  Produk LANCAR, then Keputusan SANGAT  PUAS. = ∩Kualitas Pelayanan Yang Diberikan Sangat  Baik∩ ∩ Min= ( [80]∩ [ 50]∩ [80]∩ [50] = Max (1∩1∩1∩1) = 1
Titik pusat dapat diperoleh dari:
Z = = = 1
Berdasarkan  hasil  pengujian  diperoleh  nilai  1  dengan  keterangan  “Puas”,  Untuk meningkatkan  kepuasan  pelanggan  bisa  menggunakan  sistem  Logika  fuzzy  Sugeno  dalam pengambilan  sebuah  keputusan  yang  bisa  dijadikan  standar  penilaian  untuk  meningkatkan kualitas.
Terakreditasi  Nomor 204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, Juni  (2024),  pp. 226-237

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  Hasil  akhir  yang  diperoleh  dalam  penelitian  Fuzzy  dalam  menentukan kepuasan  pelanggan  dapat  disimpulkan  bahwa  kualitas  pelayanan  sangat  berpengaruh terhadap  kepuasan  pelanggan,  semakin  bagus  pelayanan  yang  diberikan  semakin  banyak pelanggan  dan  hasil  penjualan  semakin  meningkat.  Untuk  menjaga  kepuasan  pelanggan hal  yang  harus  diperhatikan  yaitu    diantaranya  1.  Kualitas    Produk    yang  dihasilkan,  2. Kualitas  Pelayanan  yang  diberikan,  3.  Harga  Produk  4.  Kemudahan  Mengakses  Produk. Hasil  Perhitungan  mampu  memprediksi  kepuasan  Pelanggan,  untuk  mengetahui  nilai kepuasan  tinggal  memsukkan  nilai  masing  masing  variable  yang  diperoleh. Fuzzy  Logic dengan  metode  Mamdani  dapat  diimplementasikan  untuk  menentukan  kriteria  kepuasan pelanggan  sehingga  penelitian  ini  mampu  dijadikan  sebagai  system  pengmbilan  keputusan dalam meningkatkan  kepuasan pelanggan.

## Daftar Pustaka
[1] M.  R.  Masitoh,  H.  A.  Wibowo,  And  K.  Ikhsan,  “Pengaruh  Kualitas  Pelayanan, Kepuasan  Pelanggan,  Dan  Kepercayaan  Merek  Terhadap  Loyalitas  Pelanggan Pada  Pengguna  Aplikasi  Mobile  Shopee,” Sains  Manaj. ,  Vol.  5,  No.  1,  Pp.  101– 119, 2019, Doi:  10.30656/Sm.V5i1.1515.
[2] J.  Lesnussa  And  M.  Warbal,  “Pengaruh  Sikap  Dan  Kualitas  Pelayanan  Terhadap Kepuasan  Pelanggan.,” Public  Policy; J. Apl. Kebijak. Publik Dan Bisnis , Vol. 4, No. 1, Pp. 31–46, 2023.
[3] K.  Yulianti  And  Y.  Rizal,  “Penentuan  Tingkat  Kepuasaan  Pelanggan  Dengan Pengambilan  Keputusan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  (Studi Kasus:Toko Emas Murni Padang),” J. Math. Unp , Vol. 7, No. 3, P. 83, 2022, Doi: 10.24036/Unpjomath.V7i3.13003.
[4] M.  H.  Uchyana  And  H.  Mustafidah,  “Penilaian  Kepuasan  Konsumen Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Pada  Produk  Knalpot  Di  R1  Racing Exhaust  Sokaraja,” Sainteks , Vol. 17, No. 1, P. 83,  2020,  Doi:
10.30595/Sainteks.V17i1.7831.
[5] I.  K.  Tampanguma,  J.  A.  F.  Kalangi,  And  O.  Walangitan,  “Pengaruh  Kualitas Pelayanan  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Rumah  Es  Miangas  Bahu  Kota Manado,” Productivivty , Vol. 3, No. 1, Pp. 7–12, 2022.
[6] E.  M.  Lena,  B.  Mursito,  And  S.  Hartono,  “Kepuasan  Pelanggan  Ditinjau  Dari Kualitas  Produk,  Citra  Merek  Dan  Pelayanan  Pada  Outlet  3  Second  Surakarta (Consumer  Purchase  Interest  Assessed  From  The  Atmosphere  Store,  Location, And Word Of Mouth Case Study On Solo Boutique),” J. Ekbis , Vol. 22, No. 1, P. 55, 2021, Doi: 10.30736/Je.V22i1.697.
[7] D.  Rifai  And  F.  Fitriyadi,  “Penerapan  Logika  Fuzzy  Sugeno  Dalam  Keputusan Jumlah  Produksi  Berbasis  Website,” Hello  World  J.  Ilmu  Komput. ,  Vol.  2, No. 2, Pp. 102–109, 2023, Doi: 10.56211/Helloworld.V2i2.297.
[8] D.  P.  P.  Astuti  And  Mashuri,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Dan  Fuzzy Sugeno  Dalam  Penentuan  Harga  Jual Sepeda Motor,” Unnes J. Math. , Vol. 1, No. 2252, Pp. 75–84, 2020.
[9] D.  Zakiaturrahmah,  H.  Suprapto,  And  S.  Perdana,  “Aplikasi  Metode  Fuzzy- Servqual  Dan  Theory  Of  Inventive  Problem  Solving  (  Triz  )  Pada  Peningkatan Kualitas  Jasa Di Klinik  Abc,” Ikra-Ith Teknol. … , Vol. 6, No. 1, Pp. 53–61, 2020.
[10] F.  K.  Masyarakat  And  U.  Sriwijaya,  “Importance Performance Analysis Kualitas,” Vol.  3, No. 2, Pp. 1–6, 2018.
[11] N.  F.  Kartika  And  Suprayogi,  “Implementasi  Fuzzy  -  Service  Quality  Terhadap Tingkat  Kepuasan  Layanan  Mahasiswa  Implementation  Of  Fuzzy  –  Service Quality For Student Service Level Of Satisfaction,” J. Ilm. Sisfotenika , Vol. 7, No. 1, Pp. 38–49, 2017.
[12] F.  R.  Hariri,  “Penerapan Metode Fuzzy Sugeno Dalam Pendaftaran Siswa Baru Di

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan  Kecerdasan  Buatan
Sdn Sonopatik 1 Nganjuk,” Tek. Inform. Univ. Nusant. Pgri Kediri , Vol. 3, No. 1, Pp. 41–46, 2016.
[13] A.  Z.  Ahmad,  R.  Hardianto,  A.  Armada,  And  K.  Anggraini,  “Analisa  Tingkat Kepuasan  Masyarakat  Terhadap  Pelayanan  Publik  Di  Polsek  Kecamatan Tembilahan,” Zo.  J.  Sist.  Inf. ,  Vol.  3,  No.  2,  Pp.  143–156,  2022,  Doi: 10.31849/Zn.V3i2.8502.
[14] D.  Kurniadi,  F.  Nuraeni,  And  D.  Jaelani,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  Mamdani Pada  Sistem  Prediksi  Calon  Penerima  Program  Keluarga  Harapan,” J.  Algoritm. , Vol.  19, No. 1, Pp. 151–162, 2022, Doi: 10.33364/Algoritma/V.19-1.1016.
[15] Dimas  Maulana  Hakim,  Tri  Hastono,  And  Yanuar  Arifia  Ranggana,  “Penerapan Logika  Fuzzy  Sugeno  Dalam  Memprediksi  Besar  Komisi  Penghasilan  Pada  Toko Karunia Ijo Di Malang,” J. Publ. Ilmu Komput. Dan Multimed. , Vol. 3, No. 1, Pp. 90–104, 2024, Doi:  10.55606/Jupikom.V3i1.2583.
[16] K.  Harefa,  “Analisis  Kualitas  Pelayanan  Dengan  Menggunakan  Metode  Fuzzy Servqual,” Klik Kaji. Ilm. Inform. Dan Komput. , Vol. 3, No. 2, Pp. 211–219, 2022.
[17] M.  I.  Gozali,  “Sistem  Pengambil  Keputusan  Menggunakan  Fuzzy  Sugeno  Untuk Menentukan  Penyakit  Obesitas  Anak  Usia  0  Sampai  16  Tahun,” J.  Teknol.  Dan Manaj. Inform. , Vol. 6, No. 2, Pp. 90–96, 2020, Doi: 10.26905/Jtmi.V6i2.4782.
[18] A.  H.  Agustin,  G.  K.  Gandhiadi,  And  T.  B.  Oka,  “Penerapan  Metode  Fuzzy Sugeno  Untuk  Menentukan  Harga  Jual  Sepeda Motor Bekas,” E-Jurnal Mat. , Vol.
5, No. 4, P. 176, 2016, Doi: 10.24843/Mtk.2016.V05.I04.P138.