## ANALISIS POTENSI WISATA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

## Alvendo Wahyu Aranski, Hery Sanjaya
Universitas Putera Batam, Jl. R. Soeprapto Mukakuning, Batam 29434,Indonesia.

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 1 Februari 2018
Revisi Akhir: 10 Maret 2018 Diterbitkan Online : 23 Maret 2018 Tourism is one of the main icons being developed by Batam city government today. In
2020, Batam is proclaimed to be a well-managed tourist destination. Not only stir in the field of industry, Batam will also be known later as a tourist city. This is evident from the many  emerging tourist spots that are managed both by  Batam city  government, Batam
Enterprises  Agency,  as  well  as  private  parties  who  have  a  desire  in  developing  its business. The more existing tourist attractions, infrastructure such as roads are also being carried out repairs and development. The goal for tourist attractions that can be used as a family recreation arena  can be accessed easily. Fuzzy logic with mamdani method, has the ability that can be used to analyze the tourism potential in the city of Batam. With the analysis of the potential of this tour, will make the existing tourist attractions in the city of  Batam  is  able  to  obtain  existing  tourists,  both  local  and  international  tourists.  This analysis can also be used for the investors or developers in the government or private to see the potential that can be obtained from new attractions that have been and will be built later.  The  analysis  can  also  provide  consideration  for  potential  tourists  to  come  and explore new tourist attractions in the city of Batam.
K ATA K UNCI
Tourism, fuzzy logic, mamdani

## K ORESPONDENSI
No HP: 08117788090 E-mail: vendowa@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Sektor pariwisata merupakan bidang ekonomi yang sedang berkembang di Indonesia. Sebagai salah satu negara tropis, Indonesia  mempunyai  banyak  tempat  kunjungan  wisata, baik  wisata  alam  maupun  wisata  buatan,  khususnya  kota Batam sebagai tempat tujuan wisata yang sedang diminati oleh turis lokal dan mancanegara[1].
Letak  kota  Batam  yang  strategis  berbatasan  langsung dengan  Negara  Singapura  dan  Malaysia  yang  terdiri  dari 400  pulau  lebih  kurang.  Luas  wilayah  3.990  km 2 terdiri dari  luas  wilayah  daratan  1.380,85  km 2 dan  luas  wilayah lautan 2.950 km 2 . Secara geografis kota Batam berbatasan langsung dengan: Utara: Selat Singapura, Selatan: Wilayah Kecamatan  Senayang  Kabupaten  Lingga,  Barat: Wilayah Kecamatan  Moro  Kabupaten  Karimun,  Timur:  Wilayah Kecamatan Bintan Utaran Kabupaten Bintan.
Posisi  Batam  yang  berdekatan  dengan  Singapura  dan Malaysia  sebagai  salah  satu  tujuan  wisata  dunia  dapat dikembangkan sebagai Gerbang Wisata Indonesia.
Pulau Batam dan beberapa Pulau disekitarnya dikembangkan  oleh  Pemerintah  RI  menjadi  Daerah Industri, Perdagangan, Jasa, Alih Kapal dan pariwisata . Sejak terbentuknya Kotamadya Administratif Batam tanggal 24 Desember 1983, Batam terus mengalami perkembangan.  Hasil  sensus  penduduk,  selama  periode 2000-2012  laju  pertumbuhan  penduduk  Batam  rata-rata sebesar 7,68 % . Data Kependudukan  Kota Batam per 31
Desember 2014 berjumlah  1.030.528  jiwa termasuk Kota dengan  Pertumbuhan  Penduduk  terpesat  di  Indonesia. Pertumbuhan  ekonomi  Batam  sebesar  rata-rata 7% lebih besar dari pertumbuhan ekonomi Nasional. Penduduk Asli Pulau Batam adalah Suku Melayu .
Agar potensi wisata yang ada di kota Batam bisa dikelola dengan baik oleh pemerintah dan rakyat yang ada di sana bisa terbantu, peneliti mencoba untuk membuatkan sebuah analisis  terhadap  potensi  pariwisata  yang  ada  di  kota Batam menggunakan logika fuzzy.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Wisata
Menurut  Moli  (2011)  sektor  pariwisata  telah  muncul sebagai  salah  satu  industri  yang  terbesar  di  dunia[2]. Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia,  pengertian wisata  adalah  bepergian  secara  bersama-sama  dengan tujuan  untuk  bersenang-senang,  menambah  pengetahuan, dan  lain-lain.  Selain  itu  juga  dapat  diartikan  sebagai bertamasya atau piknik [3].

## 2.2. Logika Fuzzy
Logika  Fuzzy  adalah  peningkatan  dari  logika  Boolean yang berhadapan dengan konsep kebenaran sebagian. Saat logika  klasik  menyatakan  bahwa  segala  hal  dapat diekspresikan  dalam  istilah  biner  (0  atau  1,  hitam  atau putih, ya atau tidak), logika fuzzy menggantikan kebenaran boolean dengan tingkat kebenaran[4].
J URNAL I LMIAH I NFORMATIKA - V OL . 6 N O . 1 (2018) |    ISSN (Print) 2337-8379    |    ISSN (Online) 2615-1049
Logika  Fuzzy  memungkinkan  nilai  keanggotaan  antara  0 dan 1, tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk  linguistik,  konsep  tidak  pasti  seperti  "sedikit", "lumayan", dan "sangat". Logika ini berhubungan dengan set  fuzzy  dan  teori  kemungkinan.  Logika  fuzzy diperkenalkan  oleh  Dr.  Lotfi  Zadeh  dari  Universitas California, Berkeley pada 1965[5].

## Kelebihan Logika Fuzzy
a. Konsep  logika  fuzzy  mudah  dimengerti.  Konsep matematis  yang  mendasari  penalaran  fuzzy  sangat sederhana dan mudah dimengerti.
b. Logika Fuzzy sangat fleksibel.
c. Logika  fuzzy  memiliki  toleransi  terhadap  data-data yang tidak tepat.
d. Logika Fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi non linearyang sangat kompleks.
e. Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman  para  pakar  secara  langsung tanpa harus melalui proses pelatihan.
f. Logika  Fuzzy  dapat  bekerjasama  dengan  teknik- teknik kendali secara konvensional.
g. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.

## 2.3. Metode Mamdani
Metode Mamdani sering juga dikenal dengannamaMetode Max-Min.  Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Ebrahim Mamdani  pada  tahun  1975[6].  Dibandingkan  dengan sistem  logika  lain, fuzzy  logic dapat  menghasilkan keputusan yang lebih adil dan lebih manusiawi. Kelebihan lainnya adalah fuzzy logic cocok digunakan pada sebagian besar  permasalahan  yang  terjadi  di  dunia  nyata  yang kebanyakan  bukan  biner  dan  bersifat  non  linier  karena fuzzy  logic menggunakan  nilai  linguistik  yang  tidak linier[7].  Logika fuzzy mamdani  merupakan  salah  satu metode yang sangat fleksibel dan memiliki toleransi pada data yang ada. Fuzzy mamdani memiliki kelebihan yakni, lebih  intuitif,  diterima  oleh  banyak  pihak.  Penggunaan fuzzy mamdani  ini  sama  halnya  dengan  penggunaan metode peramalan pada bidang statistik. Penentuan analisis berdasarkan  pendekatan fuzzy lebih  efisien  dalam pendekatan menggunakan angka dibanding dengan metode peramalan. Peramalan dalam statistik dapat menghasilkan galat  error  lebih  besar  dari  pendekatan fuzzy .  Dengan adanya Software MATLAB proses analisis fungsi alih akan menjadi  jauh  lebih  mudah  dan  cepat  sehingga  akan memudahkan dalam proses pembelajaran terutama dalam perancangan  sistem  kontrolnya.  Dengan  melakukan pendekatan fuzzy menghasilkan output yang  lebih  dekat dengan keadaan sebenarnya.

## 3. METODOLOGI

## 3.1. Desain Penelitian
Desain  penelitian  ini  sebagaisurvei  pendahuluan  untuk mengidentifikasi  apakah  potensi  wisata  yang  ada  di  kota Batam berpotensi, cukup berpotensi, atau tidak berpotensi. Dilakukan dengan melakukan pengamatan secara langsung ke  beberapa  lokasi  wisata  baru  yang  ada  di  kota  Batam.
Dari  pengamatan  awal  dapat  dikemukakan  beberapa hipotesis  masalah  yang  perlu  dipecahkan  seperti  telah disinggung secara garis besar pada bab pendahuluan.

## Gambar 1 Desain Penelitian

## 3.2. Lokasi Penelitian
Pelaksanaan  penelitian  dalam  kegiatan  mengambil  data dilakukan  pada  bulan  Desember  2017.  Pengambilan  data didapat dengan cara observasi  ke beberapa tempat  wisata baru yang ada di kota Batam.

## 3.3. Variabel Penelitian
Adapun  variabel  dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1) Variabel Input
a) Sarana dan Prasarana
b) Kondisi Alam
c) Lokasi/Aksesibilitas
d) Jumlah Pengunjung
e) Biaya Masuk
2) Variabel Output
a) Potensi Wisata

## 3.4. Analisis Data
Berikut  tabel  analisis  data  yang  akan  dilakukan  di  dalam penelitian yang peneliti lakukan.
Tabel 1. Analisis Data Input Proses Keputusan Sarana dan Prasarana Mamdani Potensi Wisata Kondisi Alam Lokasi/Aksesibilitas Jumlah Pengunjung
Biaya Masuk
Mendefinisikan Ruang Lingkup Mencari dan Mempelajari literatur Menganalisa Masalah Menentukan Tujuan Mengumpulkan data dan Menentukan Tujuan Mengolah Data dengan Metode Menganalisa data-data yang ada Menarik Kesimpulan Mengimplementasikan dengan Menguji hasil penelitian
J URNAL I LMIAH I NFORMATIKA - V OL . 6 N O . 1 (2018) |    ISSN (Print) 2337-8379    |    ISSN (Online) 2615-1049
Berdasarkan  analisis  data  pada  tabel  1  di  atas,  peneliti sudah  mengumpulkan  data-data  yang  relevan  kedalam bentuk tabel sebagai berikut:
Tabel 2. Tempat Wisata Baru No Nama Tempat Wisata Lokasi Wisata 1 Queen Garden Waterboom Lokasi:  Sadai,  Bengkong,  Kota Batam, Kepulauan Riau 2 Pulau Tunjuk Lokasi: Pulau Tunjuk ini lokasinya  berada  di  bagian tenggara Pulau Batam, berseberangan  dengan  Pulau Subang Mas 3 Masjid  Muhammad Cheng Hoo Lokasi: Tj. Buntung, Bengkong, Kota Batam, Kepulauan Riau 4 Bukit Piayu Laut Lokasi: Kampung Tua RT. 02 / RW.  10,  Tanjung  Piayu,  Sei Beduk,  Kabil,  Nongsa,  Kota Batam, Kepulauan Riau 5 Pulau Mubut Darat Lokasi:  Sembulang,  Galang,
Kota Batam, Kepulauan Riau
6 Pulau Petong Lokasi:  Pulau  Petong,  Kota Batam, Kepulauan Riau
7 Kebun Raya Batam Lokasi:  Sembulang,  Galang,
Kota Batam, Kepulauan Riau
8 Telaga Bidadari Lokasi:  Kabil,  Nongsa,  Kota Batam, Kepulauan Riau 9 Pantai Sekilak Lokasi:  Batu  Besar,  Nongsa, Kota Batam, Kepulauan Riau 10 Pantai Nongsa Lokasi:  Sambau,  Nongsa,  Kota Batam, Kepulauan Riau 11 Pantai Tanjung Pinggir Lokasi:  Sekupang,  Tj.  Pinggir, Batam, Kota Batam, Kepulauan Riau 12 Pantai Viovio Lokasi: Sijantung, Galang, Kota Batam, Kepulauan Riau 13 Pantai Payung Lokasi:  No.  47,  RT.  2  RW.  2, Batu  Besar,  Kampung  Melayu, Batu Besar, Batam, Kota Batam, Kepulauan Riau 14 Pantai Café Lokasi: Komplek Pantai Permata  Blok  E  No.  1-6,  Tj. Uma, Batam Kota, Kota Batam, Kepulauan Riau 15 Pantai  Bale  Bale Nongsa Lokasi:  Sambau,  Nongsa,  Kota Batam, Kepulauan Riau 16 Pantai Panau Lokasi:  Kabil,  Nongsa,  Kota Batam, Kepulauan Riau
17 Pantai Tegar Putri Lokasi:  Galang  Baru,  Galang, Kota Batam, Kepulauan Riau 18 Pantai Cakang Lokasi:  Galang  Baru,  Galang, Galang  Baru,  Batam,  Kota Batam 19 Pa-Auk Tawya Vipassana Dhura Hermitage Lokasi: Rempang Island, Rempang  Cate,  Batam,  Kota

## Batam
Setelah  data  terkumpul,  langkah  berikutnya  adalah fuzzyfication ,  pengelompokan  data  –  data  dalam  bentuk himpunan fuzzy, semesta pembicaraan dan domain.
a. Fuzzyfication
Pada  langkah  ini,  peneliti  mengelompokkan  data  –  data yang  sudah  didapat  dan  ditulis  dalam  bentuk  tabel himpunan fuzzy sebagai berikut:
Tabel 3. Himpunan Fuzzy
Fung si Variabel Nama Himp. Fuzzy Semesta Pembicara an
Domai n
Input
Sarana/Prasaran a Kurang 0 - 9 [0  2,5
4,5] Cukup [2,5 4,5 4,5] Bagus [4,5 6,5 9] Kondisi alam Kurang [0  2,5 4,5] Cukup [2,5 4,5 4,5] Bagus [4,5 6,5 9] Lokasi/aksesibil itas Jauh [0  2,5 4,5] Sedang [2,5 4,5 4,5] Dekat [4,5 6,5 9] Jml Pengunjung Sedikit [0  2,5 4,5] Sedang [2,5 4,5 4,5] Banyak [4,5 6,5 9] Biaya masuk Mahal [0  2,5 4,5] Sedang [2,5 4,5 4,5] Murah [4,5 6,5 9] Outp ut Potensi Wisata Kurang Berpoten si [0  2,5 4,5] Cukup Berpoten si [2,5 4,5 4,5] Sangat Berpoten si [4,5 6,5 9] b. Pembentukan Aturan Fuzzy
Berikut  ini  merupakan rule  –  rule yang  terbentuk berdasarkan  pada  data  yang  sudah  ada  seperti  pada  tabel sebelumnya.

## Tabel 4. Pembentukan Aturan
No Rules
R1 If [A is a3] and [B is b2] and [C is c3] and [D is d3] and [E is e2] then [F is f2]
J URNAL I LMIAH I NFORMATIKA - V OL . 6 N O . 1 (2018) |    ISSN (Print) 2337-8379    |    ISSN (Online) 2615-1049
R2 If [A is a2] and [B is b3] and [C is c1] and [D is d2]
and [E is e2] then [F is f2]
R3 If [A is a3] and [B is b1] and [C is c2] and [D is d3]
and [E is e3] then [F is f3]
R4 If [A is a1] and [B is b3] and [C is c2] and [D is d2]
and [E is e3] then [F is f2]
R5 If [A is a2] and [B is b3] and [C is c1] and [D is d2]
and [E is e2] then [F is f2]
R6 If [A is a3] and [B is b3] and [C is c2] and [D is d3]
and [E is e3] then [F is f3]
R7 If [A is a1] and [B is b3] and [C is c1] and [D is  d1] and [E is e3] then [F is f2]
R8 If [A is a1] and [B is b3] and [C is c2] and [D is d2] and [E is e2] then [F is f2]
R9 If [A is a2] and [B is b2] and [C is c3] and [D is d2]
and [E is e2] then [F is f2]
R10 If [A is a1] and [B is b2] and [C is c2] and [D is d1]
and [E is e1] then [F is f1]
R11 If [A is a2] and [B is b2] and [C is c2] and [D is d2]
and [E is e2] then [F is f2]
R12 If [A is a2] and [B is b1] and [C is c3] and [D is d2]
and [E is e2] then [F is f2]
R13 If [A is a2] and [B is b3] and [C is c1] and [D is d1]
and [E is e1] then [F is f1]
R14 If [A is a3] and [B is b3] and [C is c2] and [D is d3]
and [E is e2] then [F is f3]
R15 If [A is a1] and [B is b3] and [C is c1] and [D is d1]
and [E is e1] then [F is f1]
R16 If [A is a3] and [B  is b2] and [C is c2] and [D is d3] and [E is e3] then [F is f3]

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Penelitian
Hasil penelitian yang sudah peneliti lakukan, dapat dilihat dari  serangkaian  hasil  matlab  yang  ada  pada  gambar  di bawah ini.
a. Representasi Variabel Input Sarana Prasarana
Pada  gambar  2,  dijelaskan  bahwa  variabel  input  Sarana Prasarana  memiliki  tiga  bentuk  himpunan  fuzzy,  yaitu: kurang dengan nilai domainnya [0 2,5 4,5], Cukup dengan nilai  domainnya  [2,5  4,5  6,5],  dan  Baik  dengan  nilai domainnya [4,5 6,5 9].
Gambar 2.Variabel Input Sarana Prasarana
b. Representasi Variabel Input Kondisi alam
Pada  gambar  3,  dijelaskan  bahwa  variabel  input  Kondisi alam memiliki tiga bentuk himpunan fuzzy, yaitu: kurang dengan  nilai  domainnya  [0  2,5  4,5],  Cukup  dengan  nilai domainnya [2,5 4,5 6,5], dan Baik dengan nilai domainnya [4,5 6,5 9].

## Gambar 3 Variabel Input Kondisi alam
c. Representasi Variabel Input Lokasi
Pada  gambar  4,  dijelaskan  bahwa  variabel  input  Lokasi memiliki tiga bentuk himpunan fuzzy, yaitu:  jauh dengan nilai  domainnya  [0  2,5  4,5],  sedang  dengan  nilai domainnya [2,5 4,5 6,5], dan dekat dengan nilai domainnya [4,5 6,5 9].
J URNAL I LMIAH I NFORMATIKA - V OL . 6 N O . 1 (2018) |    ISSN (Print) 2337-8379    |    ISSN (Online) 2615-1049
Gambar 4 Variabel Input Lokasi
d. Representasi Variabel Input Jumlah Pengunjung
Pada  gambar  5,  dijelaskan  bahwa  variabel  input  Jumlah Pengunjung  memiliki tiga  bentuk himpunan  fuzzy,  yaitu: sepi  dengan  nilai  domainnya  [0  2,5  4,5],  sedang  dengan nilai  domainnya  [2,5  4,5  6,5],  dan  ramai  dengan  nilai domainnya [4,5 6,5 9].

## Gambar 5 Variabel Input Jumlah Pengunjung
e. Representasi Variabel Input Biaya Masuk
Pada  gambar  6,  dijelaskan  bahwa  variabel  input  Biaya Masuk memiliki tiga bentuk himpunan fuzzy, yaitu: Mahal dengan  nilai  domainnya  [0  2,5  4,5],  sedang  dengan  nilai domainnya  [2,5  4,5  6,5],  dan  murah  dengan  nilai domainnya [4,5 6,5 9].
Gambar 6 Variabel Input Biaya Masuk
f. Representasi Variabel Output Potensi Wisata
Pada gambar 7, dijelaskan bahwa variabel Output Potensi Wisata  memiliki  tiga  bentuk  himpunan  fuzzy,  yaitu: kurang  berpotensi  dengan  nilai  domainnya  [0  2,5  4,5], cukup berpotensi dengan nilai domainnya [2,5 4,5 6,5], dan sangat berpotensi dengan nilai domainnya [4,5 6,5 9].

## Gambar 7 Variabel Output Potensi Wisata

## 4.2. Pembahasan
Berikut ini adalah salah satu data yang peneliti uji. Peneliti melakukan  pengujian  pada  data  nomor  1,  dengan  nilai masing – masing, yaitu: Sarana = 6,5; Kondisi Alam = 4,5; Lokasi = 4,5; Jml_Pengunjung = 6,5; Biaya_Masuk = 4,5 a. Himpunan Fuzzy
1) Sarana  dengan  input  6,5,  selanjutnya  akan  disebut dengan  nilai  x,  dimasukkan  kedalam  rumus  fungsi keanggotaan sebagai berikut: Sarana [6,5] = Kurang
Hasil akan  bernilai  nol (0) karena nilai  x  lebih  besar dari nilai c.
Sarana [6,5] = Cukup
Hasil akan  bernilai  nol (0) karena nilai  x  lebih  besar dari nilai c.
Sarana [6,5] = Baik
J URNAL I LMIAH I NFORMATIKA - V OL . 6 N O . 1 (2018) |    ISSN (Print) 2337-8379    |    ISSN (Online) 2615-1049
Hasil akan bernilai satu (1) karena nilai x lebih besar dari nilai c atau lebih kecil dari nilai d.
2) Kondisi  Alam  dengan  input  4,5,  selanjutnya  akan disebut  dengan  nilai  x,  dimasukkan  kedalam  rumus fungsi keanggotaan sebagai berikut:
Kondisi Alam [4,5] = Kurang
Hasil akan  bernilai  nol (0) karena nilai  x  lebih  besar dari nilai c.
Kondisi Alam [4,5] = Cukup (x-a)/(b-a) = (4,5-2,5)/(4,5-2,5) = 1 Kondisi Alam [4,5] = Baik Hasil akan  bernilai  nol (0) karena nilai  x  lebih  besar dari nilai c.
3) Lokasi  dengan  input  4,5,  selanjutnya  akan  disebut dengan  nilai  x,  dimasukkan  kedalam  rumus  fungsi keanggotaan sebagai berikut:
Lokasi [4,5] = Jauh
Hasil akan  bernilai  nol (0) karena nilai  x  lebih  besar dari nilai c.
Lokasi [4,5] = Sedang (x-a)/(b-a) = (4,5-2,5)/(4,5-2,5) = 1 Lokasi [4,5] = Dekat
Hasil akan  bernilai  nol (0) karena nilai  x  lebih  besar dari nilai c.
4) Jumlah  Pengunjung  dengan  input  6,5,  selanjutnya akan  disebut  dengan  nilai  x,  dimasukkan  kedalam rumus fungsi keanggotaan sebagai berikut:
Jumlah Pengunjung [6,5] = Sepi
Hasil akan  bernilai  nol (0) karena nilai  x  lebih  besar dari nilai c.
Jumlah Pengunjung [6,5] = Sedang Hasil akan  bernilai  nol (0) karena nilai  x  lebih  besar dari nilai c.
Jumlah Pengunjung [6,5] = Ramai
Hasil akan bernilai satu (1) karena nilai x lebih besar dari nilai c atau lebih kecil dari nilai d.
5) Biaya  Masuk  dengan  input  4,5,  selanjutnya  akan disebut  dengan  nilai  x,  dimasukkan  kedalam  rumus fungsi keanggotaan sebagai berikut:
Biaya Masuk [4,5] = Mahal
Hasil akan  bernilai  nol (0) karena nilai  x  lebih  besar dari nilai c.
Biaya Masuk [4,5] = Sedang (x-a)/(b-a) = (4,5-2,5)/(4,5-2,5) = 1 Biaya Masuk [4,5] = Murah
Hasil akan  bernilai  nol (0) karena nilai  x  lebih  besar dari nilai c.
Nilai Derajat keanggotaan dari data pertama adalah: Sarana [6,5]: Kurang = 0; Cukup = 0; Baik = 1 Kondisi Alam [4,5]: Kurang = 0; Cukup = 1; Baik = 0 Lokasi [4,5]: Jauh = 0; Sedang = 1; Dekat = 0 Jumlah Pengunjung [6,5]: Sepi = 0; Sedang = 0; Ramai = 1
Biaya Masuk [4,5]: Mahal = 0; Sedang = 1; Murah = 0
b. Komponen Aturan
Setelah melakukan tahapan implikasi dari himpunan fuzzy yang  ada,  langkah  selanjutnya  adalah  membuatkan kompenen  aturan.  Pada  komponen  aturan  ini,  peneliti membandingkan  beberapa  rule  yang  memiliki  derajat keanggotaan bernilai sama.
Berikut  ini  merupakan  perbandingan  beberapa  rule  yang peneliti gambarkan dalam bentuk grafik.
R1 If [A is a3] and [B is b2] and [C is c3] and [D is d3] and [E is e2] then [F is f2] Nilai minimum = [1; 1; 1; 1; 1;]
= 1
Gambar 8Rule No. 1
R9 If [A is a2] and [B is b2] and [C is c3] and [D is d2] and [E is e2] then [F is f2] Nilai minimum = [0; 1; 1; 1; 1;] = 0
Gambar 9Rule No. 9 R14 If [A is a3] and [B is b3] and [C is c2] and [D is d3] and [E is e2] then [F is f3] Nilai minimum = [1; 0; 1; 1; 1;]
= 0
Gambar 10Rule No. 14
R16 If [A is a3] and [B is b2] and [C is c2] and [D is d3] and [E is e3] then [F is f3] Nilai minimum = [1; 1; 1; 1; 0;] = 0
Gambar 11Rule No. 16 Dari  hasil  fungsi  implikasi  ini  yang  menentukan  nilai minimum,  selanjutnya  akan  ditentukan  nilai  maksimum dari beberapa rule yang sudah diuji sebelumnya. Nilai maksimum = [R1; R9; R14; R16] = [1; 0; 0; 0] = 1
Gambar 12Komposisi Aturan
J URNAL I LMIAH I NFORMATIKA - V OL . 6 N O . 1 (2018) |    ISSN (Print) 2337-8379    |    ISSN (Online) 2615-1049
c. Defuzzyfikasi
Ini merupakan tahapan akhir untuk mendapatkan nilai yang sudah diuji pada tahapan sebelumnya. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan rumus Centroid untuk mendapatkan hasilnya.
Langkah  pertama  adalah  menentukan  luas  daerah  dari himpunan  fuzzy  sebelumnya.  Karena  bentuk  kurva  yang dihasilkan  berbentuk  1  segitiga  saja,  maka  rumus  yang digunakan adalah rumus luas segitiga. A1 = a*t/2 dimana a adalah alas yang didapat dari nilai pada titik b; t adalah tinggi yang diukur dari nilai y pada grafik. Sehingga, nilai A1 adalah A1 = 4,5*1/2 = 2,25 Langkah berikutnya menentukan momen dengan integral. Karena hasil yang didapat hanya ada satu grafik, sehingga nilai  ketegasannya  bisa  langsung  dihitung  dengan  rumus centroid.
Z* = M1/A1 =10,125/2,25 = 4,5
Hasil  pada  hitungan  manual  dan  aplikasi  matlab  bernilai sama, yaitu 4,5, dengan keputusan potensi pariwisata pada nilai cukup berpotensi.

## Gambar 13 Hasil Perhitungan Matlab

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Adapun  simpulan  yang  diperoleh  dari  hasil  dan pembahasan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penentuan  potensi  wisata  yang  ada  di  kota  Batam dapat dilakukan dengan baik.
2. Hasil analisis potensi wisata di kota Batam  memiliki hasil  yang  bisa  diuji  tingkat  potensinya  berdasarkan hitungan  manual  menggunakan  rumus  logika  fuzzy dan metode Mamdani.
3. Hasil  perhitungan  menggunakan aplikasi Matlab  dan metode  Mamdani  untuk  menentukan  potensi  wisata yang  ada  di  kota  Batam  memiliki  hasil  yang  sama dengan  hitungan  manualnya,  yaitu  4,5  yang  berarti
nilai  keputusannya  berada  pada  himpunan  fuzzy cukup berpotensi.
Adapun saran yang bisa dilakukan untuk selanjutnya pada penelitian ini adalah mengembangkan kearah aplikasi yang bisa  dijual  kepada  semua  pengguna  yang  membutuhkan informasi  untuk  penentuan  pengembangan  objek  wisata yang ada di kota Batam dan kota-kota lainnya yang ingin menggunakan aplikasi tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adikampana,  S.  R.  (2014).  Pengembangan  Potensi Wisata Pantai Lasiana. Jurnal Destinasi Pariwisata , 11- 23.
[2] Martinus,  M.  (2013).  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Pada Sistem  Pakar  Pariwisata. Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Komunikasi 2013 (SENTIKA 2013) , 112- 119
[3] Wisata,  A.  T.  (2004-2017,  Januari  25). Pengertian Wisata  Secara  Umum .  Retrieved  Desember  4,  2017, from Aneka Tempat Wisata: http://anekatempatwisata.com/pengertian-wisata- secara-umum/ [4] Pierpaolo D'Urso, M. D. (2016). Fuzzy segmentation of postmodern tourists. Elsevier , 297-308
[5] Wikipedia.  (2017,  November  28). Wikipedia,  Logika Fuzzy .  Retrieved  Desember  5,  2017,  from  Wikipedia: https://id.wikipedia.org/wiki/Logika_fuzzy.
[6] Arif,  K.  (2015,  Maret  3). Defenisi  Logika  Fuzzy .
Retrieved Desember 4, 2017, from Kasminarif.blogspot: http://kasminarif.blogspot.co.id/2013/05/definisi-
logika-fuzzy.html#
[7] Gunardi,  G.  (2014).  Identifikasi  Potensi  Kawasan Wisata Kali Pasir, Kota. Jurnal PLANESATM Vo. 28 1, No. 1, Mei 2014 , 28-35.

## BIODATA PENULIS

## Alvendo Wahyu Aranski
Lulus  S1  di  Program  Studi  Sistem  Informasi Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Putra Indonesia  “YPTK”  Padang  Tahun  2013,  lulus S2  di  Program  Magister  Ilmu  Komputer Konsentrasi Sistem Informasi Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang Tahun 2014. Saat ini menjadi dosen pada Prodi Teknik Informatika pada Universitas Putera Batam.

## Hery Sanjaya
Mahasiswa  S1  di  Program  Studi  Teknik  Informatika  Fakultas Teknik dan  Komputer Universitas Putera Batam. Saat  sekarang ini masih mengenyam bangku perkuliahan pada semester 6.