## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6879

## Penerapan Metode Fuzzy Tsukomoto untuk Mengukur Tingkat Kelayakan Produk
Desyanti 1* , Denok Wulandari 2 , Dewi Anjani 3
1 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai, Riau, Indonesia
2 Teknik Komputer, Amik Tridharma Pekan Baru, Riau, Indonesia
3 Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI, Jakarta, Indonesia Email: 1,* desyanti734@gmail.com, 2 denokwulandari@gmail.com, 3 dewiunindra@gmail.com Email Penulis Korespondensi: desyanti734@gmail.com
Abstrak− Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM ) menjadi salah satu bidang  usaha yang banyak diminati oleh masyarakat. UMKM memiliki keunggulan tersendiri yaitu dapat lebih mudah melakukan pengembangan produk dan dapat bertahan pada saat terjadi krisis ekonomi. Walaupun begitu kelayakan produk menjadi hal yang wajib diperhatikan dalam kegiatan UMKM karena dapat memberikan manfaat dalam arti finansial maupun sosial benefit, dengan adanya analisis kelayakan diharapkan resiko kegagalan dalam memasarkan produk dapat dihindari. Salah satu UMKM yang ada di kota Dumai adalah X Cookies, usaha yang dibangun sejak tahun 2019 ini memiliki banyak konsumen yang datang untuk membeli produk dari usaha rumahan tersebut  baik  dalam  jumlah  sedikit  maupun  jumlah  yang  besar.  Untuk  meningkatkan  kualitas  kelayakan  produk,  harus mengevaluasi kualitas produk yang diberikan kepada konsumen apakah sudah sesuai dengan harapan dan keinginan konsumen atau belum. Dengan menggunakan logika fuzzy tsukomoto dapat diketahui tingkat kelayakan terhadap produk X Cookies. Dari penelitian  yang dilakukan  menghasilkan  tingkat kelayakan produk tidak layak = 0.39155 dan layak = 0.60845 Maka dapat dikatakan tingkat kelayakan terhadap produk brownies X Cookies berada pada tingkat layak.
Kata Kunci: UMKM; Kelayakan Produk; Fuzzy Tsukomoto;
Abstract− Micro, Small and Medium Enterprises are one of the business fields that are in great demand by the public. MSMEs have  their  own  advantages,  namely  that  they  can  more  easily  carry  out  product  development  and  can  survive  during  an economic crisis. However, product feasibility is something that must be considered in MSME activities because it can provide benefits in terms of financial and social benefits. With a feasibility analysis, it is hoped that the risk of failure in marketing the product can be avoided. One of the MSMEs in the city of Dumai is X Cookies, a business that was built in 2019 and has many consumers who come to buy products from this home business, both in small and large quantities. To improve the quality of product suitability, you must evaluate the quality of the product provided to consumers whether it meets the expectations and desires of consumers or not. By using Tsukomoto's fuzzy logic, the level of suitability of X Cookies products can be determined. From the research carried out, the product feasibility level was not feasible = 0.39155 and feasible = 0.60845. So it can be said that the feasibility level for the X Cookies brownie product is at a feasible level.
Keywords MSME; Product Eligibility; Fuzzy Tsukomoto;

## 1. PENDAHULUAN
Tingginya angka pengangguran di Indonesia meningkatkan jumlah masyarakat miskin, oleh sebab itu pemerintah mencanangkan  atau  menggalakan  program  Usaha  Mikro  Kecil  Menengah  (UMKM)  guna  untuk  meningkatkan pendapatan masyarakat [1]. Disaat krisis melanda akibat berbagai hal, misalnya pada saat penyebaran virus korona 2019 lalu yang berakibatkan lumpuhnya perekonomian di indonesia UMKM menjadi salah satu pondasi ekonomi yang masih bisa bertahan [2].  UMKM memiliki peranan yang sangat penting  karena jarang terkena dampak dari krisis keuangan [3].  Jika dibandingkan dengan usaha yang besar, UMKM memiliki keunggulan tersendiri yaitu dapat lebih mudah melakukan pengembangan produk [4]. Walaupun begitu kelayakan produk menjadi hal yang wajib diperhatikan karena dapat memberikan manfaat dalam arti finansial maupun sosial benefit, dengan adanya analisis kelayakan ini diharapkan resiko kegagalan dalam memasarkan produk dapat dihindari[5]. Keberlanjutan usaha  dapat  dibuktikan  dengan  studi  kelayakan  usaha,dengan  dilakukan  analisis  kelayakan  usaha  dapat menghindari  resiko  kerugian  dan  memudahkan  perencanaan[6].  Browneis  merupakan  salah  satu  produk  yang paling banyak diminati oleh  masyarakat, karena tekturnya yang padat dan lembut, harganya pun terjangkau.   X Cookies adalah UMKM  yang ada di kota Dumai berdiri sejak tahun 2019 menjual berbagai jenis cookies seperti brownies, kue kering, cake ulang tahun dan lain sebagainya. X Cookies memiliki banyak konsumen yang datang untuk  membeli  berbagai  produk  yang  dipasarkan.  Ketatnya  persaingan  dalam  pemasaran,  juga  konsumen  yang semakin  selektif  dalam  memilih  produk  mengharuskan  X  Cookies  selaku  usaha  mandiri  untuk  selalu meningkatkan kualitas dari produk dan proses pemasaran pada pelanggan. Tujuan dari pemasaran untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Kepuasan pelanggan merupakan hal yang sangat penting dalam pemasaran [7]. Sedangkan tujuan dari penelitian ini adalah mengukur kelayakan produk yang dipasarkan oleh X Cookies apakah produk yang dijual  sudah  layak  dan  sesuai  dimata  konsumen.    Jika  pelanggan  puas  maka  dapat  dipastikan  produk  tersebut menjadi langganannya, sebaliknya ketidakpuasan pelanggan menyebabkan ia beralih keproduk yang lain [8]. Ada beberapa  kriteria  penentu  tingkat  kelayakan  suatu  produk  diantaranya  produk,  kemasan,  dan  harga  [9].  Untuk meningkatkan kualitas kelayakan produk, harus mengevaluasi kualitas produk yang diberikan kepada konsumen sebelumnya, apakah telah sesuai dengan harapan dan keinginan konsumen atau belum. Studi kelayakan di lakukan untuk meminimalkan kesalahan yang terjadi pada suatu produk [10]. Setelah mengevaluasinya, maka selanjutnya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6879
menentukan  variable  untuk  penilaian  kelayakan  produk.  Dengan  menggunakan  logika  fuzzy,  nantinya  akan dihasilkan  suatu  model  fuzzy  tsukamoto  yang  dapat  menentukan  tingkat  kelayakan  terhadap  pemasaran produknya. Logika fuzzy adalah alat bantu yang dapat digunakan untuk proses penilaian yang bersifat kualitatif [11].  Logika  fuzzy  merupakan  bagian  dari  kecerdasan  buatan  yang  dapat  menyamai  cara  manusia  berfikir  dan memiliki banyak algoritma penyelesaian [12], sehingga Logika Fuzzy banyak digunakan untuk berbagai  sistem pendukung keputusan. Salah satunya adalah penyiraman tanaman Antharium  yang dilakukan oleh  saragih tahun 2022 menghasilkan jadwal penyiraman tanaman antharium dilakukan 2 kali sehari, pagi dan sore sehingga air yang diberikan tidak terbuang[13]. Suhendri menggunakan fuzzy untuk menentukan penerima PKH dengan hasil 60% layak  menerima  bantuan  dan  40  %  tidak  layak  [14].  Selanjutnya  logika  fuzzy  tsukomoto  digunakan  untuk memprediksi  jumlah  produksi  jajan  yang  memiliki  tingkat  akurasi  90,1  %  [15].    Selain  dapat  memberikan keputusan  logika  fuzzy  juga  dapat  mendiagnosa  berbagai  macam  penyakit  seperti  diabetes,  demam  berdarah, jantung dan lain-lain[16]. Penelitian serupa dilakukan oleh Gusman dengan judul analisa fuzzy untuk menentukan angka kepuasan penjualan produk dengan menggunakan metode tsukamoto. Dengan adanya aplikasi fuzzy logic ini dapat meningkatkan efektifitas pelayanan, menstabilkan tingkat pelayanan untuk kepuasan pelangan pada kafe freak milk dan mempermudah seorang manager untuk mengetahui tingkat kepuasan pelangan terhadap pelayanan pada kafe freak milk  menurut persepsi dan harapan pelangan secara berkesinambungan [17] .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan penelitian yang penulis lakukan dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian

## 2.1.1 Analisa Permasalahan
X Cookies merupakan salah satu UMKM yang ada d kota Dumai memiliki banyak konsumen yang datang untuk membeli  berbagai produk yang dipasarkan.Adapun produk yang dipasarkan berupa Brownies, Cake Kering dan lain - lain. Ketatnya persaingan dalam pemasaran, juga konsumen yang semakin selektif dalam memilih produk mengharuskan X Cookies harus dapat bersaing dengan pelaku UMKM yang lain, salah satunya dengan menguji tingkat kelayakan produk.

## 2.1.2 Studi Pustaka
Mempelajari  teori  –  teori  yang  berkaitan  dengan  fuzzy  tsukomoto  yang  dijadikan  sebagai  referensi  dalam penyelesaian pengukuran tingkat kelayakan produk.

## 2.1.3 Pengumpulan Data
Data yang akan diolah adalah hasil dari penyebaran kuisioner yang dibagikan kepada konsumen yanbg datang ke X Cookies

## 2.1.4 Analisa Data Metode Tsukomoto
Metode Fuzzy Tsukomoto menggunakan aturan IF – THEN yang direfresentasikan dengan himpunan keanggotaan lainnya,  sistem  fuzzy  akan  memproses  data  yang  dimasukan  berdasarkan  aturan  –  aturan  IF  - THEN[18]  [19]. Langkah  –  Langkah  dalam  metode  fuzzy  secara  garis  besar  adalah  Menentukan  Variabel  Fuzzy,  Menentukan Himpunan  Fuzzy,  Menentukan  Fungsi  Keanggotaan,  Pembentukan  aturan  Fuzzy  (Rule),  proses  inferensi  dan
Pengumpulan Data Analisa Data Metode Tsukomoto Studi Pustaka Analisa Permasalahan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6879
Defuzifikasi  [20][21].  Variable  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ada  3  variabel  input  (Produk,  Kemasan, Harga) dan 1 variable output (Kelayakan).Tabel kriteria penilaian kepuasan masyarakat dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Tabel Kriteria Penilaian Kelayakan Produk Input/ Output Variabel Himpunan Skor  Semesta Domain Input Produk Sangat Setuju 5 0-25 [20 25] Setuju 4 [15 20 25] Cukup Setuju 3 [10 15 20] Tidak Setuju 2 [5 10 15] Sangat Tidak Setuju 1 [5 10] Kemasan Sangat Setuju 5 0-25 [20 25] Setuju 4 [15 20 25] Cukup Setuju 3 [10 15 20] Tidak Setuju 2 [5 10 15] Sangat Tidak Setuju 1 [5 10] Harga Sangat Setuju 5 0-25 [20 25] Setuju 4 [15 20 25] Cukup Setuju 3 [10 15 20] Tidak Setuju 2 [5 10 15] Sangat Tidak Setuju 1 [5 10] Output Kelayakan  Sangat Setuju 5 0-25 [20 25] Setuju 4 [15 20 25] Cukup Setuju 3 [10 15 20] Tidak Setuju 2 [5 10 15] Sangat Tidak Setuju 1 [5 10]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan fuzzy Tsukamoto untuk mengetahui tingkat kelayakan produk pada UMKM Mama Chia berdasarkan variabel Input (Produk, Kemasan, Harga) akan membangun beberapa rule/aturan kemudian mengeluarkan sebuah Output (Layak dan Tidak Layak), sehingga hasil yang didapatkan menjadi masukan penting bagi UMKM mama Chia  untuk  mengetahui  tingkat  kelayakan  produk  dan  meningkatkan  lagi  kualitas  produk  kepada  pelanggan Sebagai acuan dalam penelitian ini adalah jawaban dari 100 pelanggan yang sudah menikmati produk pada UMKM Mama Chia dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 . Data Responden No Nama JK Umur Pekerjaan Jawaban Produk  Kemasan  Harga 1 Dela Sari P 29 Tahun Pegawai 21 20 20 2 Srifatmala P 28 Tahun Guru 21 19 19 3 Vera Wati P 30 Tahun IRT 20 17 17 4 Rika Rusmala P 29 Tahun Guru 19 18 20 5 Fitri Handayani  P 25 Tahun IRT 19 19 20 6 Arifin L 28 Tahun Pegawai 20 20 22 7 Erna Wati P 20 Tahun  Mahasiswa 20 20 21 8 Ria Oktaviani P 22 Tahun  Mahasiswa 20 19 19 9 Heru Saputro L 25 Tahun Karyawan 19 20 19 10 Wira Sugandi L 27 Tahun Karyawan 18 19 19 100  Maya Saroh P 35 Tahun IRT 20 18 21 Total 2065 2014 2018 Rata - Rata 20.65 20.14 20.18
Dari 100 responden yang sudah mengisi kuisioner, penulis membuat presentase dari setiap pertanyaan yang ada pada kriteria tingkat kelayakan produk. Grafik jumlah responden dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 . Grafik Jumlah Responden Variabel Pernyatan SS S CS TS STS Produk 207 193 66 26 8 Kemasan 126 281 75 17 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6879
Variabel Pernyatan SS S CS TS STS Harga 143 261 71 21 4
Dari  tabel  grafik  jumlah  responden  maka  dapat  dibuat  diagram  chart  agar  lebih  mudah  untuk  dipahami penjelasannya, dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram Grafik Jawaban Responden
Form Kuisioner yang dibagikan terdapat 5 pernyatan pada setiap variabel. Dari 100 data responden pada variable produk untuk jawaban sangat setuju 207 penyataan, setuju 193 pernyataan, cukup setuju 66 pernyataan, tidak setuju 26  pernyatan , sangat tidak setuju 8 pernyataan. Untuk variabel kemasan jawaban sangat setuju 126 penyataan, setuju 281 pernyataan, cukup setuju 75 pernyataan, tidak setuju17  pernyatan , sangat tidak setuju  1 pernyataan, sedangkan untuk variabel harga kemasan jawaban sangat setuju 143 penyataan, setuju 261 pernyataan, cukup setuju 71 pernyataan, tidak setuju 21  pernyatan , sangat tidak setuju 4 pernyataan.

## 3.1 Tahapan Fuzzy Tsukamoto
Pada  penelitian  ini  ada  tiga  langkah  yang  harus  dilakukan  untuk  menentukan  kelayakan  produk,  yaitu mendefinisikan variabel, pembentukan rule (inferensi), dan menentukan output crisp (defuzzifikasi).

## 3.1.1 Mendefinisikan Variabel
Terdapat  4  variabel  yang  digunakan  yaitu  3  variabel  input  (Produk,  Kemasan,  Harga)  dan  1  variabel  output (Kelayakan) 1. Variabel Input (Produk)
Variabel Produk terdiri dari 2 himpunan fuzzy, bagus dan tidak bagus.  Dari fungsi keanggotaan Himpunan. Fuzzy tidak bagus dan bagus dari Variabel produk diperoleh rumus sebagai berikut:
𝜇𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 − 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑏𝑎𝑔𝑢𝑠 = {
1;                                         𝑥 ≤ 5 25−𝑥 25−5 ;                                        5 ≤ 𝑥 ≤ 25 0;                                            𝑥 ≥ 25 𝜇𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘_𝑏𝑎𝑔𝑢𝑠 = { 0;                                            𝑥 < 5
𝑥−5
25−5 ;                                      5 ≤ 𝑥 ≤ 25

## 1;                                                      𝑥 ≥ 25
Dari  (Tabel  2),  diperoleh  derajat  keanggotaan  variabel  Produk  sebesar  (20.65).  Maka,  nilai  keanggotaan Himpunan Fuzzy dari variabel produk dengan derajat keanggotaan (20.65) dapat dicari dengan: 𝜇𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘_𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘𝑏𝑎𝑔𝑢𝑠[20.65] = 25−20.65
25−5 = 0.217
𝜇𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘_𝑏𝑎𝑔𝑢𝑠[20.65] = 20.65−5
25−5 = 0.782
Maka, kurva untuk nilai keanggotaan variabel Produk dapat dilihat pada gambar 2.
207 126 143 193 281 261 26 17 21 8 1 4 0 100 200 300 produk kemasan harga A xi s Ti tl e Axis Title SS S CS TS STS

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6879
2. Variabel Input (kemasan)
Variabel  Harga  terdiri  dari  2  himpunan  fuzzy,  yaitu  Tidak  Menarik  dan  Menarik.  Dari  fungsi  keanggotaan Himpunan Fuzzy tidak menarik dan menarik dari Variabel kemasan diperoleh rumus sebagai berikut:
𝜇𝑘𝑒𝑚𝑎𝑠𝑎𝑛_𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑚𝑒𝑛𝑎𝑟𝑖𝑘 = {
1;                                            𝑥 ≤ 5 25−𝑥 25−5 ;                                        5 ≤ 𝑥 ≤ 25 0;                                        𝑥 ≥ 25 𝜇𝑘𝑒𝑚𝑎𝑠𝑎𝑛_𝑚𝑒𝑛𝑎𝑟𝑖𝑘 = { 0;                                       𝑥 < 5
𝑥−5
25−5 ;                                      5 ≤ 𝑥 ≤ 25

## 1;                                                      𝑥 ≥ 25
Dari  (Tabel  2),  diperoleh  derajat  keanggotaan  variabel  kemasan  sebesar  (20.14).  Maka,  nilai  keanggotaan Himpunan Fuzzy dari variabel kemasan dengan derajat keanggotaan (20.14) dapat dicari dengan:
𝜇 𝑘𝑒𝑚𝑎𝑠𝑎𝑛 _𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘𝑚𝑒𝑛𝑎𝑟𝑖𝑘[20.14] = 25−20.14
25−5 = 0.243
𝜇 𝑘𝑒𝑚𝑎𝑠𝑎𝑛 _𝑚𝑒𝑛𝑎𝑟𝑖𝑘[20.14] = 20.14−5 25−5 = 0.757
Maka, kurva untuk nilai keanggotaan variabel kemasan dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Nilai Keanggotaan Variabel Kemasan
3. Variabel Input (Harga)
Variabel  harga  terdiri  dari  2  himpunan  fuzzy,  yaitu  Mahal  dan  Murah.  Dari  fungsi  keanggotaan  Himpunan Fuzzy mahal dan murah dari Variabel Harga diperoleh rumus sebagai berikut:
𝜇ℎ𝑎𝑟𝑔𝑎_𝑚𝑎ℎ𝑎𝑙 = {
1;                                            𝑥 ≤ 5 25−𝑥 25−5 ;                                        5 ≤ 𝑥 ≤ 25 0;                                            𝑥 ≥ 25 𝜇ℎ𝑎𝑟𝑔𝑎_𝑚𝑢𝑟𝑎ℎ = { 0;                                 𝑥 < 5
𝑥−5
25−5 ;                                      5 ≤ 𝑥 ≤ 25

## 1;                                                      𝑥 ≥ 25
Dari  (Tabel  2),  diperoleh  derajat  keanggotaan  variabel  Harga  sebesar  (20.18).  Maka,  nilai  keanggotaan Himpunan Fuzzy dari variable Harga dengan derajat keanggotaan (20.18) dapat dicari dengan:
μharga_mahal[20.18] = 25−20.18
25−5 = 0.241
μharga_murah[20.18] = 20.18−5 25−5 = 0.759
Maka, kurva untuk nilai keanggotaan variabel Harga dapat dilihat pada gambar 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6879
4. Variabel Output (Kelayakan produk)
Variabel kelayakan produk terdiri dari 2 himpunan fuzzy. Dari fungsi keanggotaan Himpunan Fuzzy Layak dan  Tidak  Layak  dari  Variabel  kelayakan  produk    dari  variabel  kelayakan  produk  diperoleh  rumus  sebagai berikut:
μkelayakan_produk _tdklayak = {
1;                                            x ≤ 5
25 − x 25 − 5 ;                                        5 ≤ x ≤ 25 0;                                            x ≥ 25 μkelayakan_produk_layak = { 0;                                  x < 5 x−5 25−5 ;                                      5 ≤ 𝑥 ≤ 25 1   ;                                                      x = 15

## 3.1.2 Menentukan Rule (Inferensi)
Tahap fuzzy tsukamoto setelah mendefinisikan variabel, adalah menentukan rule (inferensi). Dalam penelitian ini, dengan  mengkombinasikan  himpunan  fuzzy  Sangat  Setuju,  Setuju,  Cukup  Setuju,  Tidak  Setuju,  Sangat  Tidak Setuju dari 4 variabel, diperoleh 8 aturan (rule) sebagai berikut:
1. IF produk is tidak bagus AND kemasan is tidak menarik AND harga is mahal THEN kelayakan is Layak α1 = MIN(produk_tidakbagus[20.65],kemasan_tidakmenarik[20.14],harga_mahal [20.18])
= MIN(0.217 : 0.243 : 0.241) = 0.217 Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  kelayakan  produk TIDAK  LAYAK pada  persamaan  diatas  maka diperoleh persamaan berikut : Z1= 25 – 0.217 (25-5) = 25 – 0.217 (20) = 25 – 4.34 =20.66
2. IF produk is tidak bagus AND kemasan is tidak menarik AND harga is murah THEN kelayakan is tidak layak. α2= MIN(produk_tidakbagus[20.65],kemasan_tidakmenarik[20.14],harga_mahal [20.18])
= MIN(0.217 : 0.243 : 0.241) = 0.217
Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  kelayakan  produk TIDAK  LAYAK pada  persamaan  diatas  maka diperoleh persamaan berikut : Z2= 25 – 0.217 (25-5) = 25 – 0.217 (20) = 25 – 4.34 =20.66
3. IF produk is tidak bagus AND kemasan is menarik AND harga is mahal THEN kelayakan is tidak layak α3 = MIN(produk_tidakbagus[20.65],kemasan_tidakmenarik[20.14],harga_mahal [20.18])
= MIN(0.217 : 0.243 : 0.241) = 0.217
Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  kelayakan  produk TIDAK  LAYAK pada  persamaan  diatas  maka diperoleh persamaan berikut : Z3= 25 – 0.217 (25-5) = 25 – 0.217 (20) = 25 – 4.34 =20.66
4. IF produk is tidak bagus AND kemasan is menarik AND harga is murah THEN kelayakan is  layak α4 = MIN(produk_tidakbagus[20.65],kemasan_tidakmenarik[20.14],harga_mahal [20.18])
= MIN(0.217 : 0.757 : 0.759) = 0.217
Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  kelayakan  produk LAYAK pada  persamaan  diatas  maka  diperoleh persamaan berikut Z4= 0.217 (25 - 5) + 5 = 0.217 (20) + 5 =4.34 + 5 =9.34 5. IF produk is bagus AND kemasan is tidak menarik AND harga is Mahal THEN Kelayakan is Layak α5 = MIN(produk_tidakbagus[20.65],kemasan_tidakmenarik[20.14],harga_mahal [20.18])
= MIN(0.782 : 0.243 : 0.241) = 0.241
Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  kelayakan  produk LAYAK pada  persamaan  diatas  maka  diperoleh persamaan berikut Z5= 25 – 0.241 (25-5) = 25 – 0.241 (20) = 25 – 4.82

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6879
= 20.18
6. IF produk is bagus AND kemasan is tidak menarik AND harga is murah THEN kelayakan is tidak layak α6 = MIN(produk_bagus[20.65],kemasan_tidakmenarik[20.14],harga_murah [20.18])
= MIN(0.782 : 0.243 : 0.759) = 0.243
Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  kelayakan  produk LAYAK pada  persamaan  diatas  maka  diperoleh persamaan berikut Z6= 0.243 (25 – 5 ) + 5 = 0.243 (20) + 5 = 4.86 + 5 = 9.86 7. IF produk is bagus AND kemasan is menarik AND harga is mahal THEN kelayakan is layak α7 = MIN(produk_bagus[20.65],kemasan_menarik[20.14],harga_mahal[20.18])
= MIN (0.782 : 0,757 : 0.241) = 0.241 Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  kelayakan  produk LAYAK pada  persamaan  diatas  maka  diperoleh persamaan berikut Z7= 0.241 (25 – 5 ) + 5 = 0.241 (20) + 5 =4.85 + 5 =9.82 8. IF produk is bagus AND kemasan is menarik AND harga is murah THEN kelayakan is layak α8 = MIN(produk_bagus[20.65],kemasan_menarik[20.14],harga_murah[20.18])
= MIN(0.782 : 0.757 : 0.759) = 0.757 Menurut  fungsi  keanggotaan  himpunan  kelayakan  produk LAYAK pada  persamaan  diatas  maka  diperoleh persamaan berikut : Z8= 0.757 (25 – 5) + 5 = 0.757 (20) + 5 = 15.14 + 5 = 20.14

## 3.1.3 Menentukan Output Crisp (Defuzzifikasi)
Setelah  diperoleh  nilai  α  predikat  dan  z  (nilai  perkiraan  kelayakan  Produk),  maka  selanjutnya  adalah  mencari output crisp/nilai tegas Z. Pada metode tsukamoto, untuk mendapatkan outputcrisp digunakan rumus defuzzifikasi rata-rata terpusat :
Z = (a1∗z1)+(a2∗z2)+(a3∗z3)+(a4∗z4)+(a5∗z5)+ (a6∗z6)+(a7∗z7)+(a8∗z8) a1+a2+a3+a4+a5+a6+a7+a8 z = ∑ a∗z ∑ a z = 40.347 2.35 = 17.1689361702127
Dari  proses  defuzzifikasi  tersebut,  diperoleh  nilai  kelayakan  produk  usaha  kerupuk  cabe  IKA  sebesar 17.1689361702127, yang berada pada himpunan kelayakan produk, layak dan Cukup layak dan berada diantara domain [15 20]. Maka hasil untuk tingkat kelayak produk dapat dicari dengan rumus fungsi keanggotaan himpunan kelaykan produk seperti dibawah ini:
μKelayakan_produk_tidaklayak[17.1689361702127] = 25−17.169 25−5 = 0.39155 μKelayakan_produk_layak[17.1689361702127] = 17.169−5 25−5
= 0. 60845
Gambar 5. Nilai Tingkat Kelayakan Produk
Dari proses data diperoleh nilai tingkat kelayakan produk tidak layak = 0.39155 dan layak = 0.60845 Maka dapat  dikatakan  tingkat  kelayakan  terhadap  produk  pada  X  Cookies  berada  pada  tingkat  layak,  karena  nilai tertinggi berada pada himpunan layak.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6879

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan, maka penulis dapat menarik kesimpulan bahwa dari rata-rata 100 kuisioner yang  diberikan  kepada  konsumen,  diperoleh  derajat  keanggotaan  masing-masing  variabel  produk  =  20.65, kemasan = 20.14, harga = 20.18. Nilai tingkat kelayakan produk menggunakan fuzzy tsukamoto dapat diperoleh dari proses kombinasi variabel dan himpunan fuzzy ke dalam 8 rule yang kemudian diperoleh nilai α predikat dan z (nilai perkiraan kelayakan produk), lalu dilanjutkan ke tahap defuzzifikasi dengan menggunakan rumus rata-rata terpusat  untuk  memperoleh  hasil  akhir  tingkat  kelayakan  produk.  Dari  proses  tersebut,  maka  diperoleh  hasil kelayakan produk dengan masing-masing nilai. Kelayakan_produk_tidak_layak = 0.39 dan kelayakan_produk_layak  =  0.61  Dari  hasil  tersebut  dapat  terlihat  bahwa  kelayakan  produk  kerupuk  cabe  IKA berada pada tingkat Layak .

## REFERENCES
[1] D. Desyanti, F. Sari, W. Febrina, and M. Arif, “Peningkatan Minat dan Skill Kewirausahaan Mayarakat di Kelurahan Bukit Batrem, Kota Dumai,” Masy. Berdaya dan Inov., vol. 2, no. 2, pp. 150–158, 2021, doi: 10.33292/mayadani.v2i2.74.
[2] M. Sri Rahmadani, “Analisis Studi  Kelayakan Bisnis  pada Pengembangan  UMKM Usaha Tahu dan Tempe  di Desa Pondok Jeruk Ditinjau dari Aspek Produksi, Aspek Pemasaran dan Aspek Keuangan,” Transform. Manag. J. Islam. Educ. Manag., vol. 2, no. 2, pp. 142–151, 2022, doi: 10.47467/manageria.v2i2.929.
[3] N. Nurmala et al., “Usaha Kuliner Sebagai Penggerak Umkm Pada Masa Pandemi Covid 19,” AKM Aksi Kpd. Masy., vol. 3, no. 1, pp. 65–74, 2022, doi: 10.36908/akm.v3i1.458.
[4] Suyadi and Syahdanur, “Analisis pengembangan  usaha mikro kecil  dan  menengah  di  Kabupaten Bengkalis Riau,”  J. Ekon. KIAT, vol. 29, no. 1, pp. 1–10, 2018.
[5] S. D. N. Siahaan and N. I. Hasibuan, “Analisis Kelayakan Bisnis Restoran Chicken Crush Tuasan Medan,”  Niagawan, vol. 10, no. 2, p. 143, 2021, doi: 10.24114/niaga.v10i2.24843.
[6] L. M. Wandreina, Y. Thorci, K. K. Putri, G. T. Kristianty, A. S. Sabrina, and E. Yusida, “Analisis Kelayakan Usaha Frescura Ditinjau Dari Empat Pilar Kelayakan Usaha,”  Jambura  Econ. Educ. J., vol. 4, no. 1, pp. 73–86, 2022, doi: 10.37479/jeej.v4i1.11850.
[7] A.  F.  Pamungkas  and  H.  Husnayetti,  “Analisis  Kepuasan  Konsumen  Melalui  Peningkatan  Kualitas  Pelayanan  Dan Strategi Promosi,” J. Muhammadiyah Manaj. Bisnis, vol. 3, no. 1, p. 11, 2022, doi: 10.24853/jmmb.3.1.11-20.
[8] A.  N.  Aliefah  and  E.  A.  Nandasari,  “Analisis  Kelayakan  Bisnis  Ditinjau  Dari  Aspek  Pemasaran  dan  Keuangan  Pada Kedai Olan’z Food Kebumen,” Lab, vol. 6, no. 01, pp. 40–56, 2022, doi: 10.33507/labatila.v5i02.475.
[9] Sitti Hajerah Hasyim, “Analisis Kelayakan Usaha ditinjau dari Aspek Pemasaran (Studi Kasus pada Warung Bakso Bagus Kecamatan Rappocini),” J. Econ. Educ. Entrep. Stud., vol. 3, no. 2, pp. 429–436, 2022, doi: 10.26858/je3s.v3i2.116.
[10]  I. Alfajri, F. Latief, A. Widiawati, and A. Ummul, “Analisis Kelayakan Usaha Minuman Daeng Fruit’s di Makassar,” Malomo J. Manaj. dan Akunt., vol. 1, no. 1, pp. 42–56, 2023.
[11]  U. M. Rifanti, H. Pujiharsono, and Z. H. Pradana, “Implementasi Logika Fuzzy Pada Penilaian Kegiatan Merdeka Belajar Kampus  Merdeka  (MBKM),”  JST  (Jurnal  Sains  dan  Teknol.,  vol.  12,  no.  1,  pp.  250–260,  2023,  doi: 10.23887/jstundiksha.v12i1.50057.
[12]  N. V. S. Martinus Maslim, B. Yudi Dwiandiyanta, “Implementasi Metode Logika Fuzzy dalam Pembangunan Sistem Optimalisasi Lampu Lalu Lintas,” J. Buana Inform., vol. 9, no. 1, pp. 11–20, 2018, doi: 10.31849/sainetin.v3i2.3038.
[13]  D.  M.  Saragi,  F.  Hamami,  and  T.  Mulyana,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung  Keputusan  Sistem Penyiraman  Otomatis  Tanaman  Anthurium,”  J.  Sist.  Komput.  dan  Inform.,  vol.  4,  no.  1,  p.  146,  2022,  doi: 10.30865/json.v4i1.4895.
[14]  S. Suhendri,  Deffy Susanti, and Reyza Reantino Hanggara, “Implementasi Algoritma Fuzzy Tsukamoto Pada Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  Bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (Pkh)  Di  Kabupaten  Majalengka,” INFOTECH J., vol. 8, no. 2, pp. 84–93, 2022, doi: 10.31949/infotech.v8i2.3312.
[15]  N. Putu, J. Pradnyawati, Y. D. Handarkho, and P. Ardanari, “Implementasi Logika Fuzzy Metode Tsukamoto Berbasis Web Untuk Prediksi Jumlah Produksi Jajan Banten,” no. 1, pp. 9–16.
[16]  D. O. Kurniawati and T. F. Efendi, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Dalam Diagnosa Penyakit Demam Berdarah,” J. Inform. Komput. dan …, vol. 2020, no. 1, pp. 1–10, 2021, [Online]. Available:
https://jurnal.itbaas.ac.id/index.php/jikobis/article/view/17
[17]  A. P. Gusman, “Analisa Fuzzy untuk Menentukan  Angka  Kepuasan Penjualan Produk dengan Menggunakan  Metode Tsukamoto,” J. KomtekInfo, vol. 5, no. 1, pp. 143–149, 2018, doi: 10.35134/komtekinfo.v5i1.14.
[18]  A. Utami, D. Aldo, and L. Norhan, “Analisa Ketepatan Jumlah Produksi Crude Palm Oil (CPO) dengan Fuzzy Inference System,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 2, p. 1000, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3933.
[19]  S.  Basriati,  M.Sc  and  E.  Safitri,  M.Mat,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  dalam  Menentukan  Jumlah  Produksi Tahu,” J. Sains, Teknol. dan Ind., vol. 18, no. 1, p. 120, 2021, doi: 10.24014/sitekin.v18i1.11022.
[20]  D. Giawa and M. Marbun, “Implementasi Logika Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Harga Coating Mobil Di Prime Coating Medan,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 1–10, 2022, doi: 10.55338/jikomsi.v5i1.200.
[21]  D. Setiyawan and  dan A. J. Arbansyah Latipah, “FUZZY INFERENCE SYSTEM METODE TSUKAMOTO UNTUK PENENTUAN PROGRAM STUDI FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH KALIMANTAN TIMUR,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 7, no. 1, pp. 23–29, 2023.