## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMBERIAN KELAYAKAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Remang Rachmad Fadli 1 , Achmad Zakki Falani 2
Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Narotama Surabaya
remang.04318012@fik.narotama.ac.id 1 , achmad.zakki@narotama.ac.id 2

## ABSTRAK
Semakin  maju  sebuah  teknologi,  semakin  mudah  pula  manusia  dalam  melakukan  sebuah  aktivitas. Aktivitas kerja salah satunya, yaitu dalam pemberian keputusan kelayakan kredit pada nasabah bank. Bank  merupakan  sebuah  lembaga  keuangan  yang  berfungsi  mengelola  keuangan  nasabah.  Di  dalam pengelolaan  tersebut  termasuk  mengelola  kredit  dari  nasabah.  Dalam  praktiknya  tidak  mudah memutuskan pemberian kelayakan kredit pada nasabah. Perlu adanya pencarian informasi lebih lanjut mengenai nasabah seperti penghasilan nasabah, nilai jaminan, dan nilai kredit yang diberikan. Resiko yang  diakibatkan  jika  salah  dalam  memberikan  keputusan  dalam  pemberian  kelayakan  kredit  yaitu tidak kompetennya nasabah dalam melakukan pembayaran angsuran kreditnya. Jika itu terjadi dalam jumlah  yang  banyak  maka  akan  mengakibatkan  kerugian  pada  bank.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya suatu  sistem  yang  mampu  memberikan  keputusan  kelayakan  pemberian  kredit  pada  nasabah,  agar nantinya  tidak  ada  kesalahan  dalam  memberikan  keputusan.  Di  dalam  penelitian  ini  juga  terdapat metode  yang  akan  digunakan  serta  implementasinya  pada  sebuah  web  yang  digunakan  untuk memberikan keputusan kelayakan pemberian kredit pada nasabah bank.
Kata Kunci: fuzzy tsukamoto, kecerdasan buatan, sistem pendukung keputusan

## ABSTRACT
The  more  advanced  a  technology,  the  easier  it  goes  for  humans  to  carry  out  an  activity.  One  of  the work  activities  is  in  giving  credit  worthiness  decisions  to  bank  customers.  Bank  is  a  financial institution  that  used  to  manage  customer  finances.  This  management  includes  managing  credit  for customers. In some conditions, it is not easy to decide on granting creditworthiness to customers. It is necessary to seek further information about customers such as customer income, collateral value, and credit  value.  The  risk  that  results  from  making  a  wrong  decision  in  granting  creditworthiness  is  the customer is incompetence in making credit installment payments. If it occurs in large quantities it will result  in  losses  to  the  bank.  Therefore,  it  is  necessary  to  have  a  system  that  is  able  to  provide creditworthiness  decisions  to  customers,  so  there  will  be  no  mistakes  in  making  decisions.  In  this study there is also a method that will be used and its implementation on a web that is used to provide decisions on the feasibility of providing credit to bank customers.
Keywords: artificial intelligence, decission support system, fuzzy tsukamoto

## 1. PENDAHULUAN
Secara  umum,  bank  mempunyai makna  dan  fungsi  sebagai  lembaga keuangan suatu negara untuk menghimpun,  mengelola,  dan  mengatur seluruh  hal  yang  berkaitan  dengan keuangan.  Bank  juga  didirikan  untuk memaksimalkan  pemanfaatan  keuangan dalam menunjang pergerakan ekonomi dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat di dalam  suatu  negara.  Dalam  menjalankan
sebuah usaha, pengusaha perlu memperhatikan  modal  dalam  usahanya. Untuk  mengantisipasi  kerugian  dalam menjalankan sebuah bisnis, dimana pengusaha  perlu  mengelola  modal  dengan baik.  Tidak  bisa  dipungkiri  bahwa  salah satu  tujuan  seorang  pengusaha  adalah untuk  mendapatkan  sebuah  keuntungan. Oleh  sebab  itu  pengusaha  mengajukan kredit di bank untuk melakukan perputaran modal  usahanya.  Dalam  praktiknya,  bank
tidak langsung memberikan pinjaman atau kredit  kepada  pengusaha  atau  nasabah yang  membutuhkan  kredit.  Perlu  adanya perhitungan kelayakan yang matang dengan  mempertimbangkan  resiko  kredit macet.  Ketika  bank  salah  memberikan keputusan dalam memberikan kredit kepada  nasabah,  maka  resiko  bank menjadi pailit atau bangkrut akan besar.
Berdasarkan  permasalahan  diatas, maka  lembaga  perbankan  membutuhkan sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang baik  dalam  memberikan  kredit  kepada nasabah.  Dalam  dunia  digitalisasi,  banyak teknologi  yang  mampu  memecahkan sebuah  permasalahan  tersebut.  Sistem Pendukung  Keputusan  atau  yang  sering disebut  sebagai Decision  Support  System adalah  sebuah  sistem  berbasis  komputer yang digunakan untuk mendukung pengambilan  keputusan  dalam  sebuah permasalahan.  Adapun  salah  satu  metode yang  sering  digunakan  didalam  Sistem Pendukung Keputusan adalah fuzzy tsukamoto .    Karena  kemampuan  metode fuzzy  tsukamoto mampu  menyelesaikan permasalahan variable system dengan bias. Permasalahan  dalam  implementasi penelitian  ini  nantinya  yaitu  bagaimana mengatasi  kesulitan  dalam  pengambilan sebuah  keputusan  pemberian  kelayakan kredit  yang  dapat  membantu  pihak  bank dalam  memutuskan  nasabah  mana  yang layak  diberikan  kredit,  agar  mengurangi resiko  kemacetan  kredit  menggunakan metode fuzzy tsukamoto .
Tujuan  dari  kegiatan  penelitian  ini adalah  membantu  pihak  bank  dalam memutuskan  kelayakan  pemberian  kredit pinjaman tetap  angsuran terhadap nasabah agar  mengurangi  resiko  kemacetan  kredit dengan menggunakan metode fuzzy tsukamoto .
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  merupakan  sebuah  sistem  yang menyediakan kemampuan dalam penyelesaian  masalah  dan  komunikasi
untuk  permasalahan  yang  bersifat  semi- terstruktur [1].
Sistem Pendukung Keputusan dikategorikan  menjadi  tujuh  model,  salah satu model yang populer dalam penyelesaian masalah adalah model heuristic  dimana  terdapat Fuzzy  Inference System (FIS) [2].
Menyatakan  bahwa  SPK  memiliki 6 karakteristik antara lain:
1. Mendukung proses pengambilan keputusan yang menitik beratkan pada manajemen dengan persepsi.
2. Adanya  interface  manusia  atau  mesin dimana  manusia  sebagai  user  tetap memegang kontrol proses
pengambilan keputusan.
3. Mendukung  pengambilan  keputusan untuk  membahas  masalah  terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur.
4. Memiliki  kapasistas  dialog  untuk memperoleh  informasi  sesuai  dengan kebutuhan.
5. Memiliki  subsistem-subsistem  yang terintegrasi  sedemikian  rupa  sehingga berfungsi sebagai kesatuan sistem.
6. Membutuhkan  struktur  data  yang komprehensif sehingga dapat
melayani kebutuhan informasi seluruh tahap manajemen [3].
Fuzzy  Logic merupakan  salah  satu komponen  pembentuk soft  computing .
Dasar fuzzy  logic adalah  teori  himpunan fuzzy .  Pada  teori  himpunan fuzzy peranan derajat  keanggotaan  sebagai  penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah  penting.  Nilai  keanggotaan  atau derajat  keanggotaan  atau  membership function menjadi ciri utama dari penalaran dengan fuzzy logic tersebut [4].
Pada himpunan tegas, nilai keanggotaan suatu x dalam suatu himpunan  A,  sering  ditulis  dengan  µ A , memiliki dua kemungkinan yaitu:
1. Satu  (1),  yang  berarti  suatu  item menjadi anggota dalam himpunan.
2. Nol  (0),  yang  berarti  suatu  item  tidak menjadi anggota dalam himpunan.
Himpunan fuzzy juga  memiliki  2
atribut, yaitu:
1. Linguistik Penamaan dalam suatu grup yang mewakili suatu keadaan
dengan
menggunakan bahasa alami, seperti kurang sehat, cukup sehat, sehat.
2. Numeris
Suatu nilai yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel seperti 25, 50, dan 100. Beberapa  hal  yang  harus  diketahui mengenai sistem fuzzy adalah:
1. Variabel Fuzzy Variabel fuzzy merupakan  variabel  yang mempunyai  nilai  yang  tidak  pasti  atau samar seperti umur, suhu, tinggi, dll.
2. Himpunan Fuzzy
Merupakan
suatu himpunan yang mewakili  suatu  kondisi  dari  suatu  grup dalam variabel
fuzzy .
Misalkan mengelompokkan kategori umur ke dalam himpunan muda, paruhbaya, dan tua [5].
Dalam logika tegas, fungsi keanggotaan menyatakan keanggotaan pada suatu himpunan. Fungsi keanggotaan χA(x)  bernilai  1  jika  x  anggota  himpunan A,  dan  bernilai  0  jika  x  bukan  anggota himpunan  A.  Jadi,  fungsi  keanggotaan  ini hanya bisa bernilai 0 atau 1.
χA : x  {0,1} (1) Sedangkan  dalam  logika fuzzy ,  fungsi
keanggotaan
menyatakan
derajat keanggotaan  pada  suatu  himpunan.  Nilai dari  fungsi  keanggotaan  ini  berada  dalam selang [0,1], dan dinyatakan dengan µA.
µA : x  [0,1]
(2)
Fungsi keanggotaan µA(x)  bernilai 1  jika  x  anggota  penuh  himpunan  A,  dan bernilai  0  jika  x  bukan  anggota  himpunan A.  Sedangkan  jika  derajat  keanggotaan berada dalam selang (0,1), misalnya µA(x) =  µ,  menyatakan  x  sebagian  anggota himpunan  A  dengan  derajat  keanggotaan sebesar µ [6].
Ada  beberapa  fungsi  keanggotaan dalam himpunan fuzzy, yaitu fungsi linier, fungsi  segitiga  ( triangle ),  dan  trapesium ( trapezoidal ).
1. Fungsi Keanggotaan Linier
Persamaan  fungsi  keanggotaan  linier adalah:
(3) Dengan  keterangan  nilai bernilai  0 ketika   kurang dari sama dengan  . Nilai bernilai ketika    di  antara    dan
. Serta nilai bernilai 1 ketika   lebih dari sama dengan  .
Persamaan tersebut direpresentasikan dalam bentuk grafik sebagai berikut:
Gambar 1. Contoh Grafik Kurva Linier
2. Fungsi Keanggotaan Segitiga
Persamaan fungsi keanggotaan segitiga adalah:
(4) Dengan keterangan nilai bernilai 0 ketika   kurang dari sama dengan   atau lebih dari sama dengan  . Nilai bernilai ketika   di antara   dan  .
Serta nilai bernilai ketika   di
antara   dan  .
Persamaan tersebut direpresentasikan dalam bentuk grafik sebagai berikut:
Gambar 2. Contoh Grafik Kurva Segitiga

## 3. Fungsi Keanggotaan Trapesium
Persamaan  fungsi  keanggotaan  trapesium adalah:
(5) Dengan  keterangan  nilai bernilai  0 ketika   kurang dari sama dengan   atau lebih  dari  sama  dengan .  Nilai bernilai
ketika    di  antara    dan  .
Nilai bernilai  1  ketika    lebih  dari sama  dengan    dan  ketika    lebih  kecil
sama  dengan  .  Serta  nilai bernilai
ketika   di antara   dan  .
Persamaan tersebut direpresentasikan dalam bentuk grafik sebagai berikut:
Gambar 3. Contoh Grafik Kurva Trapesium

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  mempunyai  konsep serta kerangka penelitian yang di dalamnya  berisi  langkah-langkah  serta penjelasan  agar  penelitian  ini  berjalan dengan baik dan terarah, di mana kerangka tersebut  berbentuk  flowchart  seperti  pada gambar berikut ini.
Gambar 4. Alur Metode Penelitian
2.1 Analisa Permasalahan
Agar lebih memahami
permasalahan  pada  studi  kasus  yang  kami teliti  dalam  pembuatan  sistem  pendukung keputusan  ini  maka  langkah  awal  yang kami  lakukan  adalah  melakukan  studi literatur, observasi, dan wawancara.

## 2.1.1 Studi Literatur
Di  dalam  mendukung  analisa permasalahan  yang  akan  kami  teliti,  kami melakukan  sebuah  studi  literatur.  Dalam studi  literatur  terdapat  dua  tahap  yang kami  lakukan.  Tahap  yang  pertama  yaitu membandingkan jurnal penelitian terdahulu  dan  tahap  selanjutnya  yaitu pengumpulan data serta informasi mengenai  prosedur  pembuatan  sistem pendukung  keputusan.  Pengumpulan  data dilakukan  dengan  cara  mempelajari  buku- buku acuan serta literatur yang mendukung untuk pembuatan sistem.

## 2.1.2 Wawancara
Tahapan wawancara dilakukan dengan  pihak marketing dan legal kredit PT.  Prima  Master  Bank  KCU  guna pencarian  data  yang  diperlukan  sebagai penunjang  pada  kebutuhan  penelitian. Adapun tahap-tahap yang dilakukan dalam proses  wawancara  yaitu  pemahaman proses bisnis pada bank, data nasabah yang
dibutuhkan,  dan aturan  yang  ada  di  dalam proses pencairan kredit.

## 2.1.3 Observasi
Observasi  dilakukan  dengan  cara melakukan  pengamatan  secara  langsung pada  PT.  Prima  Master  Bank  KCU  yang bertempat  di  Jl.  Jembatan  Merah  No.  15- 17,  Surabaya.  Observasi  dilakukan  guna mengetahui secara langsung alur dari awal sampai  akhir  seorang  debitur  yang  ingin mengajukan  kredit.  Tahap  pertama  yaitu debitur harus mengisi
formulir permohonan  kredit  dahulu.  Kemudian pihak marketing memberikan form tersebut  kepada  pihak  kredit  untuk dilakukan  pemeriksaan  informasi  debitur. Pemeriksaan  informasi  debitur  meliputi apakah  debitur  masuk  ke  dalam  daftar hitam  Bank  Indonesia,  apakah  debitur masuk  ke  dalam  daftar  pencarian  orang, daftar teroris, dan lain sebagainya. Setelah itu bagian marketing melakukan wawancara  dan  survey  terkait  data  yang ada  pada  debitur.  Data  yang  dimaksud adalah  data  diri,  data  usaha  atau  data penghasilan, dan data jaminan. Setelah itu data  debitur  yang  ada  pada marketing diberikan  kepada  bagian  analis  kredit untuk  dilakukan  pemberian  keputusan kredit oleh komite kredit.

## 2.2 Pembentukan Aturan
Kumpulan  aturan  merupakan  salah satu  ciri  dan  syarat  yang  harus  ada  pada Fuzzy  Inference  System (FIS)  model tsukamoto . Setelah dilakukannya wawancara  dan  observasi  adapun  aturan yang dibuat pada penelitian ini menggunakan  variabel input berupa  nilai penghasilan  per  bulan,  variabel  nilai jaminan,  dan  variabel  jumlah  kredit. Sedangkan  variabel output nanti  berupa nilai  keputusan  yang  akan  diberikan kepada  debitur  yang  telah  diproses menggunakan fuzzy logic model tsukamoto . Untuk format aturan telah kami tetapkan yaitu sebagai berikut.
[R i ] IF X ij is A ij 0 Y ij is A ij 0 Z ij is A ij THEN Keputusan is B i
Keterangan: R i = Aturan fuzzy ke-i X ij
=  Bobot  variabel  nilai  penghasilan per bulan ke-j  yang relevan dengan aturan yang ke-i A ij =  Himpunan fuzzy untuk  setiap variabel yang relevan dengan aturan fuzzy
0 = Operator yang dapat digunakan Y ij
= Bobot variabel nilai jaminan ke-j yang relevan dengan aturan yang ke-i
Z ij
= Bobot variabel jumlah kredit ke-j yang relevan dengan aturan yang ke-i
B i :  Himpunan fuzzy untuk  variabel keputusan pada aturan ke-i
Untuk menentukan keputusan kredit  kepada  debitur,  ada  27  aturan  yang sesuai  dengan  variabel  yang  digunakan serta  format  aturan  yang  telah  ditentukan, di  antaranya  yaitu  seperti  terlihat  pada tabel berikut:
Tabel 1. Tabel Aturan Setiap Himpunan Fuzzy C1 C2 C3 Keputusan Tinggi Tinggi Tinggi Layak Tinggi Tinggi Sedang Layak Tinggi Tinggi Rendah Tidak Layak Tinggi Sedang Tinggi Layak Tinggi Sedang Sedang Layak Tinggi Sedang Rendah Tidak Layak Tinggi Rendah Tinggi Tidak Layak Tinggi Rendah Sedang Tidak Layak Tinggi Rendah Rendah Tidak Layak Sedang Tinggi Tinggi Layak Sedang Tinggi Sedang Layak Sedang Tinggi Rendah Tidak Layak Sedang Sedang Tinggi Layak Sedang Sedang Sedang Layak Sedang Sedang Rendah Tidak Layak Sedang Rendah Tinggi Tidak Layak Sedang Rendah Sedang Tidak Layak Sedang Rendah Rendah Tidak Layak Rendah Tinggi Tinggi Tidak Layak Rendah Tinggi Sedang Tidak Layak Rendah Tinggi Rendah Tidak Layak Rendah  Sedang  Tinggi Tidak Layak Rendah  Sedang  Sedang  Tidak Layak
Rendah  Sedang  Rendah  Tidak Layak Rendah  Rendah  Tinggi Tidak Layak Rendah  Rendah  Sedang  Tidak Layak Rendah  Rendah  Rendah  Tidak Layak
Keterangan:
C1 = Variabel Penghasilan C2 = Variabel Nilai Jaminan C3 = Variabel Jumlah Kredit

## 2.3 Proses Fuzzifikasi
Pada  FIS  model tsukamoto tahap
yang dilakukan pertama kali yaitu pembuatan himpunan fuzzy . Tahap fuzzifikasi ini mencoba melakukan perhitungan  secara  manual  pada  variabel input fuzzy dengan  5  sampel  data  debitur yang bisa dilihat pada tabel berikut:
Tabel 2. Sampel Data Debitur
No Nama Debitur Penghasilan per Bulan Nilai Jaminan Jumlah Kredit 1. Abdul Romli 15.557.134 286.800.000 275.000.000 2. Ernawati 54.450.000 579.200.000 500.000.000 3. Jeffry Nichol 76.400.000 2.503.300.000 800.000.000 4. Masruroh 112.000.000 507.000.000 400.000.000 5. Walujo 34.650.000 515.000.000 350.000.000

## 2.3.1 Fuzzifikasi Variabel Penghasilan
Pada variabel penghasilan memiliki
3  himpunan fuzzy yaitu  RENDAH,
SEDANG, dan TINGGI. Untuk penggambaran kurva dari variabel penghasilan  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Gambar 5. Kurva Himpunan Fuzzy Variabel Penghasilan
Fungsi keanggotaan pada setiap himpunan menggunakan rumus seperti berikut.
(6)
(7) (8)
Jika  dari  sampel  data  pada  tabel  2 menggunakan  perhitungan  rumus  fungsi keanggotaan  di  atas,  maka  didapatkan hasil seperti pada tabel berikut:
Tabel 3. Hasil Fuzzifikasi Debitur Berdasarkan Penghasilan
No. Nama Debitur Penghasilan Per Bulan Himpunan Fuzzy Rendah Sedang Tinggi 1. Abdul Romli 15.557.134 1 0 0 2. Walujo 34.650.000 0,61 0,39 0 3. Ernawati 54.450.000 0 0,91 0,09 4. Jeffry Nichol 76.400.000 0 0,76 0,24 5. Masruroh 112.000.000 0 0 1 2.3.2 Fuzzifikasi Variabel Nilai Jaminan Pada variabel nilai jaminan memiliki 3 himpunan fuzzy yaitu RENDAH,  SEDANG,  dan  TINGGI. Untuk  penggambaran  kurva  dari  variabel nilai  jaminan  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Gambar 6. Kurva Himpunan Fuzzy Variabel
Nilai Jaminan
Fungsi  keanggotaan  pada  setiap himpunan  menggunakan  rumus  seperti berikut.
(9)
(10) (11)
Jika  dari  sampel  data  pada  tabel  2 menggunakan  perhitungan  rumus  fungsi keanggotaan  di  atas,  maka  didapatkan hasil seperti pada tabel berikut:
Tabel 4. Hasil Fuzzifikasi Debitur Berdasarkan Nilai Jaminan
No. Nama Debitur Nilai Jaminan Himpunan Fuzzy Rendah Sedang Tinggi 1. Abdul Romli 286.800.000 0,85 0,15 0 2. Masruroh 507.000.000 0 0,99 0,01 3. Walujo 515.000.000 0 0,97 0,03 4. Ernawati 579.200.000 0 0,84 0,16 5. Jeffry Nichol 2.503.300.000 0 0 1 2.3.3 Fuzzifikasi Variabel Jumlah Kredit Pada variabel jumlah kredit memiliki 3 himpunan fuzzy yaitu RENDAH,  SEDANG,  dan  TINGGI. Untuk  penggambaran  kurva  dari  variabel jumlah  kredit  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:
Gambar 7. Kurva Himpunan Fuzzy Variabel
Jumlah Kredit
Fungsi  keanggotaan  pada  setiap himpunan  menggunakan  rumus  seperti berikut:
(12)
(13) (14)
Jika dari sampel data pada tabel 3.3 menggunakan  perhitungan  rumus  fungsi keanggotaan  di  atas,  maka  didapatkan hasil seperti pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Fuzzifikasi Debitur Berdasarkan Jumlah Kredit
No. Nama Debitur Jumlah Kredit Himpunan Fuzzy Rendah Sedang Tinggi 1. Abdul Romli 275.000.000 0,90 0,10 0 2. Walujo 350.000.000 0,60 0,40 0 3. Masruroh 400.000.000 0,40 0,60 0 4. Ernawati 500.000.000 0 1 0 5. Jeffry Nichol 800.000.000 0 0,4 0,60

## 2.4 Fungsi Penentuan α-predikat dan Z setiap aturan
Pada  tahap  ini  kami  akan  mencari nilai  α-predikat  dan  z  di  setiap  aturan berdasarkan  hasil  fuzzifikasi  di  setiap himpunan fuzzy pada  masing-masing variabel  dari  perhitungan  sebelumnya. Berikut  adalah  tabel  hasil  fuzzifikasi  dari data  sampel  debitur  ke-1  dari  tiap-tiap variabel yang digunakan untuk mencari  α- predikat dan z di setiap aturan:
Tabel 6. Hasil Fuzzifikasi Sampel Data ke-1 dari Tiap-tiap Variabel
Nama Debitur Fuzzifikasi Penghasilan Per Bulan Fuzzifikasi Nilai Jaminan Fuzzifikasi Jumlah Kredit R S T R S T R S T
Abdul Romli 1 0 0 0,85 0,15 0 0,9 0,1 0
Untuk mencari α-predikat dan z di setiap  aturan  kami  menggunakan  fungsi implikasi MIN untuk mendapatkan nilai α terkecil dari nilai himpunan fuzzy yang ada di setiap aturan dengan rumus:
(15)
Kemudian  untuk  mencari  nilai  Z dari tiap aturan kami menggunakan fungsi keanggotaan variabel nilai keputusan yang mempunyai  kurva  fungsi  keanggotaan sebagai berikut:
Gambar 8. Kurva Himpunan Fuzzy Variabel
Keputusan
Rumus  fungsi  keanggotaan  yang digunakan dalam mencari Z yaitu ditentukan oleh rumus berikut.
(16) (17)
Dalam  menghitung  dan  mencari nilai  Z,  kami  akan  menggunakan  data sampel ke-1 hasil fuzzifikasi terhadap tiap- tiap  variabel  seperti  pada  tabel  6  yang kemudian akan kami hitung menggunakan fungsi  implikasi  min  di  setiap  rule  seperti pada tabel berikut:
Tabel 7. Fungsi Implikasi MIN Setiap Rule dan Nilai Z Setiap Rule
C1 C2 C3 Keputusan αi zi
0 0 0 Layak 0 50 0 0 0,1 Layak 0 50 C1 C2 C3 Keputusan αi zi 0 0 0,9  Tidak Layak 0 100 0 0,15 0 Layak 0 50 0 0,15  0,1 Layak 0 50 0 0,15  0,9  Tidak Layak 0 100 0 0,85 0 Tidak Layak 0 100 0 0,85  0,1  Tidak Layak 0 100 0 0,85  0,9  Tidak Layak 0 100 0 0 0 Layak 0 50 0 0 0,1 Layak 0 50 0 0 0,9  Tidak Layak 0 100 0 0,15 0 Layak 0 50 0 0,15  0,1 Layak 0 50 0 0,15  0,9  Tidak Layak 0 100 0 0,85 0 Tidak Layak 0 100 0 0,85  0,1  Tidak layak 0 100 0 0,85  0,9  Tidak Layak 0 100 1 0 0 Tidak Layak 0 100 1 0 0,1  Tidak Layak 0 100 1 0 0,9  Tidak Layak 0 100 1 0,15 0 Tidak Layak 0 100 1 0,15  0,1  Tidak Layak 0,1 95 1 0,15  0,9  Tidak Layak  0,15 92,5 1 0,85 0 Tidak Layak 0 100 1 0,85  0,1  Tidak Layak 0,1 95 1 0,85  0,9  Tidak Layak  0,85 57,5
Keterangan: C1 = Variabel Penghasilan C2 = Variabel Nilai Jaminan C3 = Variabel Jumlah Kredit αi  = Nilai α-predikat ke-i

## 2.5 Defuzzifikasi  atau  Penentuan  Nilai
Crisp Z Tahapan
selanjutnya yaitu defuzzifikasi  nilai output  fuzzy .  Proses defuzzifikasi  pada  metode tsukamoto menggunakan metode weight yaitu dengan membagi  jumlah  dari  hasil  α*z  yang  ada disetiap rule dengan  jumlah  dari  α  yang ada di setiap rule .
(18) (19)
Setelah mendapatkan nilai Z langkah  yang  selanjutnya  adalah  mencari keanggotaan  masing-masing  dari  variabel output lalu  membandingkannya  dengan menggunakan  rumus  fungsi  keanggotaan. Jika  nilai  yang  didapatkan  68,125  maka derajat  keanggotaan fuzzy pada  setiap himpunan adalah:
1. Himpunan fuzzy tidak layak = 0,6375
2. Himpunan fuzzy layak = 0,3625 Dari  hasil  perbandingan  nilai himpunan output di  atas,  himpunan fuzzy tidak  layak  lebih  besar  dibandingkan himpunan fuzzy layak.  Himpunan fuzzy tidak  layak  mempunyai  nilai  himpunan 0,6375  sedangkan  himpunan fuzzy layak mempunyai  nilai  himpunan  0,3625.  Jadi, keputusan  yang  diambil  adalah  kelayakan pemberian  kredit  pada  debitur  bernama Abdul Romli adalah tidak layak.

## 2.6 Implementasi dan Testing
Setelah melakukan tahap
perhitungan  dan  analisa  data,  tahap  yang akan  kami  lakukan  selanjutnya  adalah implementasi  sistem  dengan  membangun sistem dan tahapan testing .
Pada  tahap  implementasi  sistem, kami  menggunakan  bahasa  pemrograman HTML  dan  PHP.  Untuk database dalam penelitian ini, kami menggunakan
database MySQL.  Pada  bagian front-end , kami  akan  menggunakan  HTML  dengan framework  bootstrap. Sedangkan  pada
bagian back-end ,  kami  menggunakan laravel sebagai framework dari PHP. Pada tahapan testing , kami menggunakan  metode blackbox  testing . Jika  terdapat  kesalahan  dalam  pembuatan sistem  maka  akan  terlihat.  Pengujian blackbox adalah  salah  satu  metode pengujian  perangkat  lunak  yang  berfokus pada  sisi  fungsionalitas,  khususnya  pada input dan output aplikasi. Tahap pengujian merupakan salah satu tahap yang harus ada

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  menjelaskan tentang pengimplementasian program pemberian  keputusan  kelayakan  kredit berupa web yang kemudian akan didapatkan  hasil  dari  perhitungan fuzzy yang telah dipaparkan di atas.
3.1 Tampilan Halaman Login
Halaman Login digunakan  untuk mengakses  masuk  pada user agar  dapat menggunakan  program  tersebut.  Pada halaman  ini  merupakan library bawaan dari framework laravel .
Gambar 9. Halaman Login Laravel

## 3.2 Tampilan Dashboard
Gambar 10. Halaman Dashboard
Halaman dashboard berfungsi untuk  menampilkan  data  nasabah  yang telah  diinput  pada  bagian  halaman input
data .  Terdapat  2 button yaitu  hapus  dan perhitungan.
Gambar 11. Tampilan Fungsi Button
Perhitungan
Button hapus  berfungsi  untuk menghapus data nasabah yang berada satu baris dengan button hapus. Button perhitungan  berfungsi  untuk  melihat rumus  perhitungan  fungsi  implikasi  MIN pada  setiap  rule  dan  nilai crisp Z. Singkatnya pada fungsi tersebut menampilkan perhitungan fuzzy pada tahap akhir  yaitu  setelah  semua  nilai  himpunan fuzzy didapatkan.

## Gambar 11. Box Label
Di  dalam  halaman dashboard terdapat 3 box label yaitu jumlah nasabah, jumlah nasabah layak, dan jumlah nasabah tidak layak. Fitur tersebut digunakan untuk menampilkan  jumlah  total  data-data  yang terdapat di dalam tabel data nasabah.

## 3.3 Tampilan Input Data
Gambar 12. Form Input Data Nasabah
Di  dalam  halaman input data nasabah  terdapat  form  pengisian  data
nasabah yang berfungsi untuk menambahkan  data  nasabah  yang  akan diproses.  Ada  beberapa entry yaitu  nama nasabah,  penghasilan  per  bulan,  nilai jaminan,  dan  jumlah  kredit.  Terdapat tombol submit yang  berfungsi  untuk menyimpan  data  nasabah  yang  telah  diisi.
Setelah  menekan  tombol submit maka form  tersebut  secara  otomatis  akan mengosongkan kolom isian yang ada. Lalu data  yang  sudah  diisi  tersimpan  di  dalam database yang  secara  langsung  akan ditampilkan di halaman dashboard .

## 4. KESIMPULAN
Dengan dibuatnya sistem
penunjang  keputusan  dalam  pemberian kelayakan kredit, harapannya dapat membantu kinerja bank dalam memberikan  keputusan  kelayakan  kredit secara  cepat  dan  optimal.  Hasil  yang didapatkan setelah penerapan sistem penunjang keputusan kelayakan pemberian kredit dengan variabel jumlah penghasilan per  bulan,  nilai  jaminan,  dan  plafond kredit  dapat  mengurangi  resiko  terjadinya kemacetan kredit pada bank sehingga bank dapat beroperasi dan memutuskan pemberian  kredit  lebih  cepat,  efisien  dan optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F. Rizaldi and A. Z. Falani, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk
Menentukan Nilai Kredit Pinjaman Dengan Fuzzy Logic Model Tsukamoto ,” vol. 5, no. 1, p. 8, 2020. [2]  L. H. Son, P. Van Viet, and P. Van Hai, “Picture inference system: a new fuzzy inference system on picture fuzzy set,” Appl Intell , vol. 46, no. 3,
pp. 652–669, Apr. 2017, doi:
10.1007/s10489-016-0856-1.
[3]  L. Hermawan and A. Felicia, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Busana Sesuai Dengan Karakter Seseorang,” JuSiTik (Jurnal Sistem
dan Teknologi Informasi Komunikasi) , vol. 1, no. 1, Art. no. 1, 2017.
[4]  S. Phoemphon, C. So-In, and D. (Tao) Niyato, “A hybrid model using fuzzy
logic and an extreme learning machine with vector particle swarm optimization for wireless sensor network localization,” Applied Soft
Computing , vol. 65, pp. 101–120, Apr. 2018, doi: 10.1016/j.asoc.2018.01.004.
[5]  A. Z. Falani, “Analisis Laporan Keuangan Perusahaan Sebagai Dasar
Pengambilan Keputusan Investasi
Saham Berbasis DU Pont System & Fuzzy Logic ,” p. 7.
[6]  M. I. Pulukadang, Y. Langi, and A. J. Rindengan, “Optimasi Perencanaan
Produksi Pada CV. Meubel Karya Nyata Gorontalo Menggunakan Model Program Linear Fuzzy,” d’CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi , vol. 7, no. 2, Art. no. 2, 2018, doi: 10.35799/dc.7.2.2018.20629.