## MENENTUKAN BESARNYA OMSET PEGADAIAN MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO

## DETERMINE THE AMOUNT OF PAWNSHOP TURNOVER USING THE FUZZY INFERENCE SYSTEM WITH THE TSUKAMOTO FUZZY METHOD
Rahmawati 1 § , Ade Novia Rahma 2 , Sri Basriati 3 , Novi Andriani 4
1 Program Studi Matematika, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia [Email : rahmawati@uin-suska.ac.id] 2 Program Studi Matematika, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia [Email : adenoviarahma_mufti@yahoo.co.id] 3 Program Studi Matematika, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia [Email : sribasriati@uin-suska.ac.id]
4 Program Studi Matematika, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia [Email : noviandriani179@gmail.com]
§ Corresponding Author
Received Mei 2020; Accepted Juni 2020; Published Juni 2020;

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan jumlah omset berdasarkan jumlah nasabah, inflasi dan kurs di Pegadaian Syariah Cabang Subrantas Unit Sidomulyo Pekanbaru. Teknik analisa yang digunakan studi ini adalah Metode Fuzzy Tsukamoto yang merupakan salah satu Fuzzy Inference System . Penelitian diawali dengan  pembentukan  aturan  dan  himpunan fuzzy ,  lalu  dicari  nilai z untuk  setiap  aturan  dengan menggunakan fungsi MIN pada aplikas fungsi implikasinya, kemudian dicari nilai keakuratan atau Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dari omset. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa prediksi jumlah omset dengan nilai keakuratan mencapai 84,4098%.
Kata Kunci : Omset, Fuzzy Tsukamoto, Fuzzy Inference System

## Abstract
This study aims to determine the amount of turnover based on the number of customers, inflation and the exchange  rates  at  the  Pegadaian  Syariah  Branch  Subrantas  Sidomulyo  Unit  Pekanbaru.  The  analysis technique used in this study is the Tsukamoto Fuzzy Method which is one of the Fuzzy Inference Systems. The research begins with the formation of fuzzy rules and sets, then looks for the z value for each rule by using the MIN function in the application of the implication function, then looks for the accuracy value or Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  of  the  turnover.  The  results  of  this  study  indicate  that  the prediction of turnover with accuracy reaches 84.4098%.
Keywords : Turnover, Fuzzy Tsukamoto, Fuzzy Inference System

## 1. Pendahuluan
Perum pegadaian adalah salah satu lembaga keuangan  non  perbankan  yang  memberikan  jasa kredit kepada masyarakat yang jasanya berorientasi  pada jaminan.  Pegadaian merupakan salah  satu  alternatif  bagi  masyarakat  untuk
mendapatkan  kredit,  baik  skala  kecil  maupun skala besar dengan pelayanan yang mudah, cepat, dan  aman.  Dalam  [1]  telah  diperoleh  bahwa omset  penjualan  memiliki  arti  jumlah  total penjualan dari sebuah perusahaan (organisasi dan
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Sri Basriati, Novi Andriani                                                                  Menentukan Jumlah Omset Prgadaian…
hukum)  dalam  periode  tertentu  dan  terdiri  dari dua  komponen,  yaitu  harga  dan  kuantitas penjualan.  Omset  penjualan  adalah  sebuah perhitungan  total  penjualan  produk  yang  ada selama  jangka  waktu  yang  diberikan,  dapat berupa bulanan, triwulan, maupun setahun.
Omset merupakan semua penghasilan  yang diperoleh  dari  aktivitas  penjualan  pada  jangka masa  yang  telah  ditentukan  tetapi  belum  dipisah dari  biaya  HPP  (Harga  Pokok  Produksi, peralatan,  bahan  dasar,  dll)  dan Expense (gaji karyawan,  gaji  diri  sendiri,  peralatan,  tagihan rekening,  operasional  iklan,  aktivitas  pemasaran, aktivitas  distribusi,  pembayaran  tempat,  aktivitas transportasi,  honor  komunikasi,  dll).  Intinya omset  merupakan  keseluruhan  dari  yang diperoleh  selama  melakukan  transaksi  penjualan dalam  jarak  waktu  tertentu  (contohnya  sebulan) tetapi  masih  belum  dihitung  atau  dikurangi dengan  semua  biaya  yang  dikeluarkan  untuk keperluan selama melaksanakan aktivitas tersebut.  Omset  penjualan  mengalami  fluktuasi seiring dengan perubahan dari faktor-faktor yang mempengaruhinya, seperti pertumbuhan ekonomi dan  kondisi  perekonomian  di  suatu  Negara. Pertumbuhan  ekonomi  seperti  tingkat  inflasi  dan nilai tukar mempengaruhi penjualan suatu produk di  Negara  tersebut.  Fluktuasi  inflasi  dan  nilai tukar  akan  mempengaruhi  tingkat  harga  yang terbentuk atas produk, selanjutnya dari penetapan harga  tersebut  akan  mempengaruhi  omset penjualan suatu produk [2].
Dalam [3] diperoleh bahwa inflasi adalah suatu keadaan dari nilai uang turun terus menerus dan harga naik terus menerus. Inflasi berpengaruh
terhadap  UMKM  atau  badan  Usaha  lainnya karena jika terjadi inflasi maka bank sentral akan menaikkan  bunga  kemudian  akan  berdampak pada penaikan bunga oleh bank-bank umum, dan juga  jika  terjadi  inflasi  dunia  usaha  akan mengalami  kelesuhan  atau  pemerosotan.  Hal  ini menjadi  penghambat  bagi  pengusaha  atau perusahaan  untuk  mendapatkan  modal  dalam menjaga kelangsungan usahanya. Jika pengusaha atau  perusahaan  mengalami  kendala  atau hambatan  dalam  usahanya,  maka  hal  yang  akan terjadi adalah penurunan jumlah omset penjualan. Hal  ini  berpengaruh  juga  dalam  PT.Pegadaian, jika  inflasi  terjadi  maka  masyarakat  mengalami kesulitan dalam keuangan maka akan menyebabkan  berkurangnya  keinginan  untuk menggadai  atau  membeli  produk-produk  pada pegadaian  sehingga  mengakibatkan  berkurang nya omset pada pegadaian. Inflasi dan nilai tukar rupiah  akan  mempengaruhi  tingkat  harga  yang terbentuk atas produk.
Dalam  [4]  diperoleh  bahwa  nilai  tukar rupiah  adalah  nilai  tukar  sejumlah  rupiah  yang diperlukan untuk membeli satu US Dollar dengan ditentukan  oleh  permintaan  dan  penawaran terhadap kurs. [5] Kurs mengakibatkan
menurunnya nilai asset yang dimiliki masyarakat. Kurs  atau  nilai  tukar  mata  rupiah  tidak  hanya menurunkan  nilai  aset  yang  dimiliki,  tapi  juga mengakibatkan  menurunnya  daya  beli  karena harga  barang-barang  melambung.  Sehingga, masyarakat menjadi enggan untuk menggadaikan barangnya ke pegadaian. Hal ini berpegaruh pada omset  pegadaian.  Karena  rendahnya  masyarakat gadai  maka  mengakibatkan  omset  pegadaian
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Sri Basriati, Novi Andriani                                                                  Menentukan Jumlah Omset Prgadaian…
menurun. Hal ini juga berpengaruh pada besarnya daya tarik pegadaian dalam meningkatkan jumlah nasabah. Semakin  banyak jumlah nasabah, maka omset  pegadaian  akan  naik.  Begitu  juga  sebalik nya.  Karena  besarnya  keinginan  masyarakat dalam  menggadai  dan  membeli  produk-produk pegadaian sangat mempengaruhi omset pegadaian.
Dalam  menentukan  jumlah  omset  dapat menggunakan sistem pendukung keputusan fuzzy (Fuzzzy  Inference  System) .  Dalam  sistem pendukung  keputusan fuzzy terdapat  beberapa metode  yang  dapat  digunakan  seperti  metode fuzzy Tsukamoto, metode fuzzy Mamdani, metode fuzzy Sugeno, dan lain sebagainya.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah melakukan  penelitian  dilakukan  oleh  Hanis Setiawati  Permatasari,  dkk  [6]  dengan  metode fuzzy yang dibangun sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Tsukamoto sebagai metode  yang  cukup  baik  untuk  menangani pengurutan  data  multikriteria.  Penelitian  ini memperoleh  hasil  bahwa  metode  Tsukamoto mampu  memberikan  rekomendasi  program  studi yang  memiliki  kriteria  yang  sesuai  dengan kriteria dari pengguna. Penelitian dilanjutkan oleh Eliska  Sulistiani  dan  Shandi  Noris  (2016)  [7]
yang berhasil menerapkan FIS metode Tsukamoto  untuk  membuat  sistem  pendukung keputusan  kelayakan  pemberian  kredit  terhadap calon customer .
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Abdul Hapiz (2017) [8] dengan metode fuzzy Tsukamoto dalam  menentukan  estimasi  curah  hujan  yang memperoleh hasil kurang sesuai pada data aktual
curah  hujan,  persentase  kesalahan  logika fuzzy Tsukamoto  sebesar  58%.  Kemudian  penelitian selanjutnya  dilakukan  oleh  Rahmawati,  dkk (2018)  [9]  yang  membahas  perencanaan  jumlah pasokan komoditas pangan di Provinsi Riau yang dilakukan  dengan  memperhitungkan  jumlah kebutuhan dan jumlah produksi pangan sehingga diperoleh  hasil  keputusan  prediksi  pasokan komoditas  pangan  dengan  nilai  keakuratan mencapai 94,7695%.
Kemudian  Penelitian dilakukan oleh  Graha Prakarsa  dan  Vani  Maharani  Nasution  (2019) [10]  yang  menunjukkan  bahwa  dalam  mencari persentase tingkat risiko hanger masuk maintenance ,  terlebih  dahulu  harus  mencari output  crisp dari  persentase  tingkat  kebutuhan hanger  dengan  metode  Tsukamoto.  Penelitian dilanjutkan  oleh  Irma  Anggraeni  dan  Yusma Yanti  (2020)  [11]  sistem  ini  menggunakan fuzzy Tsukamoto untuk menentukan himpunan keanggotaan  dari  setiap  variabel  input  sehingga hasil  input  data  kriteria  serta  perhitungan menggunakan fuzzy Tsukamoto,  maka  didapat keluaran  berupa  status  dari  pertumbuhan  anak tersebut.
Keberhasilan dari sebuah perusahaan dapat diukur  dengan  omset  penjualan  dari  masing- masing  produk  pegadaian.  Faktor  yang  dapat mempengaruhi  omset  dapat  berupa  jumlah nasabah, inflasi dan kurs. Jumlah nasabah sangat berpengaruh  pada  omset  pegadaian,  semakin banyak jumlah nasabah akan semakin meningkat omset  pegadaian  begitu  juga  sebaliknya.  Jika inflasi  meningkat,  masyarakat  akan  mengalami kesulitan  dalam  keuangan  maka  menyebabkan
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Sri Basriati, Novi Andriani                                                                  Menentukan Jumlah Omset Prgadaian…
berkurangnya  keinginan  masyarakat  untuk menggadai  atau  membeli  produk-produk  pada pegadaian. Sehingga mengakibatkan menurunnya omset pegadaian.
Rendahnya keinginan masyarakat gadai maka mengakibatkan  omset  pegadaian  menurun  jika terjadinya  penurunan  kurs.  Jika  kurs  turun  maka nilai aset yang dimiliki masyarakat juga menurun. Hal  ini  juga  mengakibatkan  menurunnya  daya beli karena harga barang di  pasaran melambung. Maka  dari  itu  masyarakat  menjadi  enggan  untuk menggadaikan barangnya ke pegadaian. Sehingga dari paparan sebelumnya, penulis akan menentukan  jumlah  omset  berdasarkan  jumlah nasabah,  inflasi  dan  kurs  di  Pegadaian  Syariah Cabang  Subrantas  Unit  Sidomulyo  Pekanbaru tahun  2015-2019  menggunakan  logika fuzzy , yaitu  dengan  menggunakan  metode fuzzy Tsukamoto.

## 2. Landasan Teori
Dalam  penelitian  ini,  diberikan  teori-teori pendukung sebagai berikut :

## 2.1 Logika Fuzzy
Teori himpunan logika samar dikembangkan oleh  Prof.  Lofti  Zadeh  pada  tahun  1965.  Zadeh berpendapat bahwa logika benar dan salah dalam logika  konvensional  tidak  dapat  mengatasi masalah gradasi  berada pada dunia nyata.  Untuk mengatasi  masalah  gradasi    tidak  terhingga tersebut, Zadeh mengembangkan sebuah himpunan fuzzy .  Tidak  seperti  logika  boolean, logika fuzzy mempunyai  nilai    kontinu.  Samar dinyatakan dalam  derajat  dari suatu keanggotaan dan derajat dari kebenaran. Oleh sebab itu sesuatu
dapat  dikatakan  sebagian  benar  dan  sebagian salah pada waktu  sama dalam [12].
Dalam  [13]  mempelajari fuzzy juga mempelajari  mengenai  himpunan fuzzy .  Teori himpunan Fuzzy merupakan  titik  penting perkembangan  konsep  ketidakpastian.  Teori himpunan fuzzy diperkenalkan  oleh  Lotfi  A. Zadeh pada tahun 1965. Dengan
diperkenalkannya  teori  himpunan fuzzy ,  maka anggapan  bahwa  teori  probabilitas  sebagai  satu- satunya  alat  untuk  memecahkan  masalah  yang mengandung  unsur  ketidakpastian,  mengalami perkembangan. Teori  himpunan fuzzy merupakan salah  satu  alat  untuk  memecahkan  masalah ketidakpastian. Himpunan non fuzzy (crisp set) A didefinisikan  oleh  anggota-anggota himpunan tersebut.  Himpunan fuzzy didasarkan  pada gagasan untuk memperluas jangkauan karakteristik  sedemikian  hingga  fungsi  tersebut akan mencakup bilangan riil pada interval [0,1].
Dalam  [14]  diperoleh  bahwa  Fungsi keanggotaan adalah suatu grafik yang menunjukkan  pemetaan  titik–titik input data  ke dalam  derajat  keanggotaannya  yang  intervalnya antara  0  sampai  1.  Ada  beberapa  representasi fungsi  keanggotaan fuzzy yaitu  representasi linear, representasi kurva segitiga, dan representasi kurva trapesium.

## 2.2 Fungsi Implikasi Fuzzy
Tiap-tiap  aturan  (proporsi)  pada  basis pengetahuan fuzzy akan  berhubungan  dengan suatu relasi fuzzy . Bentuk umum dari aturan yang digunakan dalam fungsi implikasi adalah :
Jika x adalah A , maka y adalah B
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Sri Basriati, Novi Andriani                                                                  Menentukan Jumlah Omset Prgadaian…
dengan x dan y adalah  skalar, A dan B adalah himpunan fuzzy .  Proposisi  yang  mengikuti  kata “Jika”  disebut  sebagai  anteseden,  sedangkan proposisi  yang  mengikuti  kata  “maka”  disebut sebagai konsekuen.

## 2.3 Sistem Inferensi Fuzzy
Dalam [15] sistem inferensi fuzzy merupakan suatu  kerangka  komputasi  yang  didasarkan  pada teori himpunan fuzzy , aturan fuzzy yang berbentuk IF-THEN,  dan  penalaran fuzzy .  Secara  garis besar, diagram blok proses inferensi fuzzy terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1.  Diagram Blok Sistem Inferensi Fuzzy
Dalam  [14]  Sistem  ini  berfungsi  untuk mengambil  keputusan  melalui  proses  tertentu dengan mempergunakan aturan inferensi berdasarkan  logika fuzzy .  Pada  dasarnya  sistem inferensi fuzzy terdiri dari empat unit, yaitu:
1. Unit fuzzifikasi ( fuzzification unit )
2. Unit  penalaran  logika fuzzy ( fuzzy  logic
reasoning unit )
3. Unit  basis  pengetahuan  ( knowledge  base unit ), yang terdiri dari dua bagian:
a. Basis  data  ( data  base ),  yang  memuat fungsi-fungsi keanggotaan
dari himpunan-himpunan fuzzy yang  terkait dengan  nilai  dari  variabel-variabel linguistik yang dipakai.
b. Basis  aturan  ( rule  base ),  yang  memuat
aturan-aturan  berupa  implikasi fuzzy . Biasanya disimbolkan dengan ( Ri ). Untuk menentukan  berapa  banyaknya  aturan yang  digunakan  itu  dapat  dilihat  pada jumlah variabel dan himpunan fuzzy yang sudah ditentukan.
4. Unit  defuzzifikasi ( defuzzification  unit /  unit penegasan)
Pada  sistem  inferensi fuzzy ,  nilai-nilai masukan tegas dikonversikan oleh unit fuzzifikasi ke nilai fuzzy yang sesuai. Hasil pengukuran yang telah  difuzzikan  itu  kemudian  diproses  oleh  unit penalaran,  yang  dengan  menggunakan  unit  basis pengetahuan, menghasilkan himpunan (himpunan-himpunan) fuzzy sebagai keluarannya. Langkah terakhir dikerjakan oleh unit defuzzifikasi  yaitu  menerjemahkan  himpunan (himpunan-himpunan) keluaran itu kedalam nilai (nilai-nilai)  yang  tegas.  Nilai  tegas  inilah  yang kemudian  direalisasikan  dalam  bentuk  suatu tindakan yang dilaksanakan dalam proses itu.
Gambar 2. Langkah-Langkah Pengembangan Sistem Fuzzy
Menghubungkan ke sistem produkan Mendefinisikan matriks untuk kerja sistem Pengujian mengatur dan memvalidasi Menjalankan simulasi sistem Mendeskripsikan metode defuzzifikasi Membentuk Aturan-aturan Mendeskripsikan variabel- variabel ke dalam himpunan- himpunan Fuzzy Mendefinisikan normalisasi Post model
Mendefinisikan karakteristik model secara fungsional dan operasional Menyususn model Output Crisp De fuzzy fuzzy Agregasi fuzzy fuzzy IF - THEN IF - THEN Aturan - n Input Crisp
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Sri Basriati, Novi Andriani                                                                  Menentukan Jumlah Omset Prgadaian…

## 2.4 Metode Tsukamoto
Dalam  menentukan  jumlah  produksi  barang, peneliti  akan  menggunakan  metode  Tsukamoto.
Adapun  langkah  –  langkah  yang  akan  dilakukan dalam metode Tsukamoto yaitu :

## 1. Pembentukan himpunan fuzzy
Menentukan  semua  variabel  yang  terkait dalam  proses  yang  akan  ditentukan.  Untuk masing-masing  variabel input ,  tentukan  suatu fungsi  fuzzifikasi  yang  sesuai.  Pada  metode Tsukamoto,  baik  variabel input maupun  variabel output dibagi  menjadi  satu  atau  lebih  himpunan fuzzy .

## 2. Aplikasi fungsi implikasi
Menyusun  basis  aturan,  yaitu  aturan-aturan
berupa implikasi-implikasi fuzzy
yang menyatakan  relasi  antara  variabel input dengan variabel output .  Pada  metode  Tsukamoto,  fungsi implikasi yang digunakan adalah Min .

## 3. Defuzzifikasi
Input dari  proses  penegasan  adalah  suatu himpunan fuzzy yang  diperoleh  dari  komposisi aturan-aturan fuzzy ,  sedangkan output yang dihasilkan  merupakan  suatu  bilangan real yang tegas.  Sehingga  jika  diberikan  suatu  himpunan fuzzy dalam  range  tertentu,maka  harus  dapat diambil suatu nilai tegas tertentu sebagai output.

## 2.5 Ukuran Akurasi Peramalan
Dalam  [16]  diperoleh  bahwa  ukuran  hasil peramalan  yang  merupakan  ukuran  kesalahan peramalab  merupakan  ukuran  tentang  tingkat perbedaan  antara  hasil  peramalan  dengan permintaan  yang  sebenarnya  terjadi.  Apabila
ingin menentukan keakuratan model, maka dapat menggunakan  MSE  ( Mean  Square  Error )  dan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ).
1. MSE ( Mean Square Error )
MSE  merupakan  kriteria  prediksi  dengan mengkuadratkan setiap error dan dibagi sebanyak jumlah  data.  Bentuk  persamaannya  sebagai berikut :
n z z MSE n i i i     1 2 ) ˆ ( (1)
dimana :
 i z nilai data asli amatan ke-i  i z ˆ nilai ramalan amatan ke-i
 n banyak data.
2. MAPE ( Mean Absolute Percentage Error )
MAPE  merupakan  suatu  ukuran  akurasi peramalan dari suatu metode peramalan. Caranya yaitu dengan menghitung selisih dari output yang diperoleh  dengan  data  sebenarnya,  kemudian dibagi  dengan  data  sebenarnya.  Hasilnya  yang berbentuk  persentase  kemudian  dimutlakkan. Perhitungan ini dilakukan pada setiap amatannya, kemudian  dirata-ratakan.  Hasil  peramalan  sangat bagus  jika  nilai MAPE kurang  dari  10% sedangkan  nilai MAPE dikatakan  bagus  jika kurang  dari  20%. MAPE didefinisikan  sebagai berikut:
% 100 ˆ 1 x n z z MAPE n i i i     (2)
dimana :
 i z nilai data asli amatan ke-i
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Sri Basriati, Novi Andriani                                                                  Menentukan Jumlah Omset Prgadaian…
 i z ˆ nilai ramalan amatan ke-i

##  n banyak data
Setelah  memperoleh  nilai  MAPE  untuk mengetahui  nilai  kebenarannya  dapat  dilakukan dengan :

## Tingkat Kebenaran = 100%-MAPE
Kriteria  nilai MAPE menurut  (Chang,  Wang & Liu, 2007) adalah :
i. < 10 % (kemampuan peramalan sangat baik)
ii. 10%-20% (kemampuan peramalan baik)
iii. 20%-50% (kemampuan peramalan cukup)
iv. > 50% (kemampuan peramalan buruk).
Namun  menurut  Makridakis,  model  yang tepat  adalah  model  yang  memiliki  nilai MAPE sekitar  0%-30%.  Jadi,  dapat  disimpulkan  nilai MAPE 0%  minimal  cukup  dan  maksimal  30% untuk dijadikan sebagai input dari metode fuzzy .

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Data yang diolah adalah data jumlah nasabah, inflasi,  kurs  dan  omset  di  Pegadaian  Syariah Cabang  Subrantas  Unit  Sidomulyo  Pekanbaru pada tahun 2015-2019 dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Data Jumlah Nasabah, Inflasi, Kurs dan Omset di Pegadaian Syariah   Cabang Subrantas Unit Sidomulyo
Pekanbaru Tahun 2015-2019
Tahun Jumlah Nasabah (Jiwa) Inflasi (%) Kurs (Rp) Omset (Rp) 2015 4.095 6,3825 13.477 14.870.023.030 2016 4.301 3,5308 13.330 14.975.672.558 2017 4.737 3,8092 13.399 17.719.013.293 2018 5.336 3,1975 14.248 19.920.847.604 2019 5.665 3,0292 14.113 24.569.650.600
Sumber  :  Pegadaian  Syariah  Cabang  Subrantas
Unit  Sidomulyo  Pekanbaru,  Data  Historis UDS/IDR investing.com dan Data laporan inflasi Bank Indonesia.
Berdasarkan  minimal  dan  maksimal  dari variabel input maupun  variabel output dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut :
Tabel 2. Nilai Minimal dan Maksimal dari Variabel Input dan Output Fungsi Nama Variabel Domain Input Jumlah Nasabah [4.095 – 5.665] Inflasi [3,0292 – 6,3825] Kurs [13.330 – 14.248] Output Omset [14.870.023.030 – 24.569.650.600] Telah ditentukan pembentukan aturan output dari tiga  variabel input dan  sebuah  variabel output , dengan  menganalisa  data  terhadap  batas  setiap himpunan fuzzy sehingga terhadap 8 aturan fuzzy yang  akan  dipakai  dalam  sistem  ini,  dengan susunan  aturan  IF  jumlah  nasabah  IS  …,  AND inflasi  IS  …,  AND  kurs  IS  …  THEN  omset  IS …, hasil dari 8 aturan ini dapat dilihat pada Tabel 3 yaitu :
Tabel  3.  Hasil  dari  Aturan-Aturan  yang  terbentuk  pada Inferensi Fuzzy No. Variabel Input Output Jumlah Nasabah Inflasi Kurs Omset 1 Sedikit Menurun Turun Menurun 2 Sedikit Menurun Naik Menurun 3 Sedikit Meningkat Turun Menurun 4 Sedikit Meningkat Naik Meningkat 5 Banyak Menurun Turun Menurun 6 Banyak Menurun Naik Meningkat 7 Banyak Meningkat Turun Meningkat 8 Banyak Meningkat Naik Meningkat
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Sri Basriati, Novi Andriani                                                                  Menentukan Jumlah Omset Prgadaian…

## Masalah  di  atas  diselesaikan  menggunakan
Metode fuzzy Tsukamoto, dengan langkah berikut ini.

## 3.1 Pembentukan Himpunan Fuzzy
Pada  kasus  ini,  ada  4  variabel  yang  akan dimodelkan  dalam  menentukan  variabel  yang terkait  dalam  proses  yang  akan  ditentukan  dan fungsi fuzzifikasi yang sesuai, yakni :
a. Jumlah  Nasabah  ( w ),  terdiri  dari  2 himpunan fuzzy , yaitu Sedikit dan Banyak.
Sehingga fungsi keanggotaan dari variabel Jumlah Nasabah ialah:
1 ) ( w 
Sedikit Banyak 0 4.095 5.665 Gambar 3. Fungsi keanggotaan dari variabel Jumlah Nasabah
Diperoleh fungsi keanggotaan Jumlah Nasabah
“ w ” sebagai berikut :
             
665 . 5 ; 0 665 . 5 095 . 4 ; 095 . 4 665 . 5 665 . 5 095 . 4 ; 1 ) (
w w w w w Sedikit        
       665 . 5 ; 1 665 . 5 095 . 4 ; 095 . 4 665 . 5 095 . 4 095 . 4 ; 0 ) (
w w w w w Banyak 
b. Inflasi  ( x ),  terdiri  dari  2  himpunan fuzzy ,
yaitu  Menurun  dan  Meningkat.  Sehingga fungsi  keanggotaan  dari  variabel  Inflasi ialah :
1 ) ( x 
Menurun Meningkat 0 3,0292 6,3825
Gambar 4. Fungsi keanggotaan dari variabel Inflasi
Diperoleh fungsi keanggotaan Inflasi “ x ” sebagai berikut :
               3825 , 6 ; 0 3825 , 6 0292 , 3 ; 0292 , 3 3825 , 6 3825 , 6 0292 , 3 ; 1 ) x ( x x x x
Menurun              
 3825 , 6 ; 1 3825 , 6 0292 , 3 ; 0292 , 3 3825 , 6 0292 , 3 0292 , 3 ; 0 ) x ( x x x x
Menurun 
c.
Kurs  ( y ),  terdiri  dari  2  himpunan fuzzy , yaitu  Turun  dan  Naik.  Sehingga  fungsi keanggotaan dari variabel Kurs ialah :
1 ) ( y 
Turun Naik 0 13.330 14.248
Gambar 5. Fungsi keanggotaan dari variabel Kurs
Diperoleh fungsi keanggotaan Kurs “ y ” sebagai berikut :
      
       248 . 14 ; 0
248 . 14 330 . 13 ; 330 . 13 248 . 14 248 . 14 330 . 13 ; 1 ) ( y y y y y Turun 
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Sri Basriati, Novi Andriani                                                                  Menentukan Jumlah Omset Prgadaian…
 
    
       248 . 14 ; 0 248 . 14 330 . 13 ; 330 . 13 248 . 14 248 . 14 330 . 13 ; 1 ) (
y y y y y Naik 
d. Omset  ( z ),  terdiri  dari  2  himpunan fuzzy , yaitu  Menurun  dan  Meningkat.  Sehingga fungsi  keanggotaan  dari  variabel  Omset ialah :
1 ) ( z 
Menurun Meningkat 0 624.906.104 2.002.726.879
Gambar 6. Fungsi keanggotaan dari variabel  Omset
Diperoleh fungsi keanggotaan Omset “ z ” sebagai berikut :
              600 . 650 . 569 . 24 ; 0 600 . 650 . 569 . 24 030 . 023 . 870 . 14 ; 030 . 023 . 870 . 14 600 . 650 . 569 . 24 600 . 650 . 569 . 24 030 . 023 . 870 . 14 ; 1 ) x ( x x x x Menurun 
              600 . 650 . 569 . 24 ; 1 600 . 650 . 569 . 24 030 . 023 . 870 . 14 ; 030 . 023 . 870 . 14 600 . 650 . 569 . 24 030 . 023 . 870 . 14 030 . 023 . 870 . 14 ; 0 ) ( x x x x x Meningkat 
3.2 Fungsi Implikasi dan Penugasan (Defuzzifikasi) Berikut ini ialah penyelesaian menggunakan  metode fuzzy Tsukamoto  sesuai data pada Tabel 4.
Berikut  ini  adalah  tabel  hasil  penyelesaian fuzzy
Tsukamoto :
Tabel 4.  Omset yang diprediksi Berdasarkan Input Jumlah Nasabah,  Inflasi dan kurs ( Fuzzy Tsukamoto)
Tahun Jumlah Nasabah (Jiwa) Inflasi (%) Kurs (Rp) Omset (Rp) Omset ( Fuzzy Tsukamoto) (Rp) 2015 4.095 6,3825 13.477 14.870.023.030 17.479.006.968 2016 4.301 3,5308 13.330 14.975.672.558 15.837.062.664
2017 4.737 3,8092 13.399 17.719.013.293 21.015.883.205 2018 5.336 3,1975 14.248 19.920.847.604 18.630.709.883 2019 5.665 3,0292 14.113 24.569.650.600 17.304.140.804 3.3 Nilai  Kebenaran  Omset  Metode Fuzzy Tsukamoto
Dari  hasil  metode fuzzy Tsukamoto  maka didapat  hasil  perbandingan  hasil  metode fuzzy Tsukamoto  dengan  omset  tahun  2015-2019  di Pegadaian  Syariah  Cabang  Subrantas  Unit Sidomulyo,  menggunakan  persentase  rata-rata atau Mean  Absolute  Precentage  Error (MAPE) berikut ini.
Tabel 5. Tabel Perhitungan MAPE Omset dari tahun 2015-
2019 Tahu n Omset i Z ( Fuzzy Tsukamo to) i Z Error i i Z Z 
2 i i Z Z  % 100 x Z Z Z i i i    
     2015 14.870.0 23.030 17.479.0 06.968 2.608.9 83.938 6,8068 x10 18 17,5452 2016 14.975.6 72.558 15.837.0 62.664 861.39 0.106 7,4199 xx 10 17 5,7519 2017 17.719.0 13.293 21.015.8 83.205 3.296.8 69.912 1,0869 x10 19 18,6064 2018 19.920.8 47.604 18.630.7 09.883 1.290.1 37.721 1,6645 x10 18 6,4763 2019 24.569.6 50.600 17.304.1 40.804 7.265.5 09.796 5,2788 x10 19 29,5710 Jumla h 92.055.20 7.085 90.266.80 3.524 15.322. 891.473 7,2870 x10 19 77,9510
Kemudian dapat diperoleh MSE omset dari tahun 2015-2019 dari Tabel 5 berikut ini.
19 19 5 1 2 1,4574x10 5 7,28702x10 5 ) (       i i i Z Z

## MSE
Lalu  diperoleh  persentase  rata-rata  atau Mean Absolute  Precentage  Error (MAPE)  omset  dari tahun 2015-2019 sebagai berikut.
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Sri Basriati, Novi Andriani                                                                  Menentukan Jumlah Omset Prgadaian…
15,5902% 5 77,9510 5 % 100 5 1 1           
 
 i i i x Z Z Z

## MAPE
Selanjutnya  diperoleh  tingkat  kebenaran  metode fuzzy Tsukamoto :
84,4098% 15,5902% % 100  

## 4. Kesimpulan Dan Saran
Adapun  kesimpulan  dan  saran  yang diperoleh  dalam  penelitian  ialah  sebagai berikut.

## 4.1 Kesimpulan
Dari    hasil    penelitian    dan    pembahasan pada  bab  sebelumnya. Dapat disimpulkan bahwa omset Pegadaian Syariah Cabang Subrantas Unit Sidomulyo  Pekanbaru  dengan  menggunakan fuzzy Tsukamoto  tahun  2015-2019  sebesar  Rp.
90.266.803.524,-  ,  dengan MSE sebesar
19
1,4574x10 serta nilai MAPE sebesar 15,5902% .
Karena  nilai  MAPE  berada  di  antara  10%-20%, hal  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat  peramalan omset Pegadaian Syariah Cabang Subrantas Unit
Sidomulyo Pekanbaru tahun 2015-2019 menggunakanan fuzzy tsukamoto dikatakan baik.

## 4.2 Saran
Dalam  penelitian  ini  diberikan  saran  untuk peneliti-peneliti selanjutnya ialah sebagai berikut.
a. Dalam  penelitian  ini  untuk  mengetahui jumlah  omset  terhadap  jumlah  nasabah, inflasi dan kurs di Pegadaian Syariah Cabang Subrantas  Unit  Sidomulyo  Pekanbaru  Setiap tahunnya  dari  tahun  2015-2019  digunakan
metode fuzzy Tsukamoto,  sehingga  untuk penelitian  lebih  lanjut  dapat  menggunakan metode fuzzy  inference  system lain  yang
sejalan dengan permasalahan ini. b. Dalam  menentukan  jumlah  omset  dengan metode fuzzy Tsukamoto ini dapat diimplementasikan  kedalam  suatu  program aplikasi  sehingga  si  pembuat  keputusan  di pegadaian untuk merencanakan jumlah omset yang maksimal.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Dalam  penelitian  ini  peneliti  mengucapkan terima  kasih  kepada  pihak-pihak  terkait  yang telah  membantu  dalam  penyelesaian  penelitian ini.  Khususnya  kepada Pimpinan  cabang, pimpinan  setiap  unit,  para  staff  dan  jajaran Pegadaian  Syariah  Cabang  Subrantas  Unit Sidomulyo Pekanbaru.

## Daftar Pustaka
[1] Teeuw,  A. 2005. Kamus Belanda  Indonesia . PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
[2] Syahputra,  Gunawan,  dkk.  2019. Dampak Transaksi  Jual  Beli  dengan  Pengembalian Menggunakan  Permen  Terhadap  Omset Penjualan . Sumatra Utara.
[3] Pasaribu, Benny. 2011. Analisis Faktor Yang Mempengaruhi  Indeks  Harga  Saham  Sektor Industri  Barang  Konsumsi  Di  Pasar  Modal Indonesia . PT. Indeks, Jakarta.
[4] Kuncoro,  Mudrajad.  2001. Manejemen Keuangan Internasional Pengantar Ekonomi dan  Bisnis  Global  Edisi  Kedua .  BPFE, Yogyakarta.
[5] Fatharani, Dinda Rima, dkk. 2015. Pengaruh Inflasi dan Nilai Tukar (KURS US$ Terhadap Rupiah)  Terhadap  Harga  dan  Omset Penjualan  Toyota  Kijang  Innova  Tipe  G  di Jawa  Tengah  dan  Daerah  Istimewa Yogyakarta . Yogyakarta.
Rahmawati, Ade Novia Rahma, Sri Basriati, Novi Andriani                                                                  Menentukan Jumlah Omset Prgadaian…
[6] Permatasari,  Hanis  Setiawan.,  dkk.  2015. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Program  Studi  di  Universitas  Mulawarman Menggunakan  Metode  Tsukamoto  (Studi kasus  :  Fakultas  MIPA). Jurnal  Informatika Mulawarman 10(1), p.32.17.
[7] Sulistiani,  Eliska.,  dkk. 2016. Penerapan FIS Metode  Tsukamoto  Untuk  Menentukan Kelayakan Pemberian Kredit. Jurnal Informatika Universitas Pamulang 1(1), p.23-
27 Banten.
[8] Hapiz,  Abdul.,  2017. Penerapan  Logika Fuzzy  Dengan  Metode  Tsukamoto  Untuk Mengestimasi Curah Hujan . Malang.
[9] Rahmawati,  dkk.,  2018.  Menentukan  Jumlah Pasokan  Komoditas  Pngan  di  Provinsi  Riau Berdasarkan Fuzzy Inference  System  dengan Metode Fuzzy Tsukamoto. Jurnal  Sains, Tekonologi dan Industri 15(2), p.105-112.
[10] Prakarsa,  Graha.,  dkk.  2019.  Pengembangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan Metode  Tsukamoto. Jurnal  RESTI  5(3), p.414-421 .
[11] Anggraeni,  Irma.,  dkk.  2020.  Sistem Pemantauan  Batita  Menggunakan  Metode
Fuzzy Tsukamoto. Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer  dan  Matematika  17(1),  p.346- 353 .
[12] S. Kusumadewi dan P. Hari. 2004. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Mendukung Keputusan .
Graha Ilmu, Yogyakarta.
[13] Klir,  George  J.  Bo  Yuan.  1995. Fuzzy  Set and  Fuzzy  Logic,  Theory  and  Aplication .
Prentice Hall.
[14] Ismail  Solihin.  2011 .  Corporate  Social Responsibility : From Charity to Sustainability . Salemba Empat, Jakarta. [15] Sri Kusumadewi & Sri Hartati. 2006. Neuro Fuzzy-Integrasi Sistem Fuzzy dan Jaringan Syaraf . Graha Ilmu, Yogyakarta.
[16] Nasution,  A.  H.  2003. Perencanaan  dan Pengendalian Produksi Edisi Kedua . Prima Printing, Surabaya.