Versi Online tersedia di : http://jurnal.buddhidharma.ac.id

## JURNAL TECH-E
| 2581-1916 (Online) |

## Artikel
Analisis  Performance  Fuzzy  Tsukamoto  Dalam Klasifikasi Bantuan Kemiskinan
Sri Redjeki 1
1 STMIK AKAKOM, Teknik Informatika, Yogyakarta,Indonesia
S UBMISSION T RACK

## A B S T R A C T
Terima: 28 Agustus 2017 Revisi Akhir: 10 September 2017 Tersedia Online: 15 September 2017
The  Central  Bureau  of  Statistics  (BPS)  showed  that  the poverty rate in Indonesia in September 2014 still high at about 27.7  million  people,  or  about  10.96%.  As  a  basis  for  policy countermeasures,  understand  the  problem  of  poverty  often demands the effort of defining, measuring, and identifying the root  causes  of  poverty.  This  study  wanted  to  use  one  of  the methods  that  exist  in  fuzzy  logic  to  classify  beneficiaries  of poverty  that  exist  in Bantul. Fuzzy  Inference System  used in this study using Tsukamoto with 8 rule established by a group of  poor  criteria  and  types  of  poverty  relief.  There  are  three groups  of  criteria  of  poverty  derived  from  11  criteria  of poverty in Bantul. While the types of assistance that are used are Raskin, BLT and KUR. The system is built using PHP. To see the performance Tsukamoto method in this study used 50 data poor people in Sub Districs Banguntapan. From the test results turned out to obtained an accuracy of 52%, meaning that there were 26 correct data according to the original data. It is necessary to modify the rules and membership functions to improve system accuracy results
K EYWORD
Fuzzy Inference, Poverty, Tsukamoto

## K ORESPONDENSI
Phone: 081393108866 E-mail: dzeky@akakom.ac.id

## PENDAHULUAN
Data  Biro  Pusat  Statistik  (BPS) menunjukkan  bahwa  di  Indonesia  angka kemiskinan  pada  bulan  September  2014 masih  tinggi  sekitar  27,7  juta  orang  atau sekitar  10,96%  (bps.go.id).  Sebagai  dasar untuk kebijakan pengentasannya, memahami masalah  kemiskinan  seringkali  menuntut adanya upaya pendefinisian, pengukuran, dan pengidentifikasian akar-akar penyebab kemiskinan.  Sebenarnya,  berbagai    kajian yang  ditujukan  untuk    mengklasifikasi kemiskinan  dan  menganalisis    penyebabnya telah banyak dilakukan. Namun upaya-upaya
tersebut  belum  tuntas,  karena  kemiskinan bersifat multidimensi dan karena kemiskinan bersumber dari aneka kondisi.
Sri Harijati Hatmadji (2004)
mengungkapkan, sesungguhnya dimensi kemiskinan  yang  memadai  dan  sesuai perkembangannya  harus  mencakup  berbagai dimensi,  tidak  hanya  berurusan  dengan pemenuhan atau kesejahteraan materi semata (material well- being), namun juga terkait erat dengan  kesejahteraan  sosial  ( sosial  well- being ).
Hal  ini  sesuai  dengan  indikator kemiskinan  menurut  Badan  Pusat  Statistik (BPS) yang menyebutkan bahwa kemiskinan
diukur  berdasarkan  kemampuan  memenuhi kebutuhan  dasar,  yang  artinya  kemiskinan dipandang sebagai ketidakmampuan dari sisi ekonomi  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar makanan  dan  bukan  makanan  yang  diukur dari sisi pengeluaran (Cahyat, 2004).
Pemerintah  telah  berupaya  untuk mengurangi  tingkat  kemiskinan  di  setiap daerah.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  adanya penurunan  angka  kemiskinan  di  setiap propinsi (BAPPENAS, 2012). Dengan mencanangkan berbagai program
pengentasan kemiskinan, diantaranya dengan adanya  program kluster  1 untuk p rogram penanggulangan kemiskinan terpadu berbasis rumah  tangga  (jenis  bantuan  beras    untuk rakyat  miskin  (Raskin),  jaminan  kesehatan masyarakat (Jamkesmas),  bantuan  langsung tunai    (BLT),    bantuan    opersional  sekolah (BOS),  beasiswa  miskin  (BSM),  program keluarga  harapan  (PKH), kluster  2 untuk program penanggulangan kemiskinan berbasis  komunitas  (jenis  bantuan  PNPM Mandiri di perkotaan dan perdesaan), kluster 3 program  penanggulangan  kemiskinan berbasis usaha mikro dan kecil (jenis bantuan Kredit  Mikro,  Kredit  Usaha  Rakyat/KUR) (TN2PK,  2011).  Pendanaan  penanggulangan kemiskinan  selalu  meningkat  dari  tahun  ke tahun, namun demikian mekanisme penyaluran  dana    masih  tersebar  di  berbagai departemen.  Implikasinya  adalah  dalam pelaksanaan  seringkali  keterkaitan  antar program  penanggulangan  kemiskinan  baik dipusat  mau  daerah  belum  optimal  ( Royat, Sujana ) Khususnya program bantuan kluster 1
yang
berbasis keluarga, Pemerintah memberikan  bantuan  sosial  kepada  keluarga rentan  miskin  guna  mengurangi  beban ekonomi  keluarga  akibat  kenaikan  harga BBM, dari dampak putus sekolah, mengkonsumsi  makanan  rendah  gizi,  dan
menjual asset keluarga. Adapun pendistribusian bantuan diselenggarakan dengan memberikan bantuan kepada keluarga pemilik  Kartu  Perlindungan  Sosial  (KPS) (TN2PK, 2011).
Program  penanggulangan  kemiskinan yang  menjadi  harapan  pemerintah  yaitu berbasis usaha mikro dan kecil. Usaha mikro dan  kecil  merupakan  basis  ekonomi  rakyat sehingga perlu adanya program Kredit Usaha Rakyat  (KUR).  Program  ini  merupakan implementasi  dari  Inpres  No.  6  tahun  2007 tentang
Percepatan
Sektor Riil dan Pemberdayaan  Usaha  Mikro,  Kecil  dan Menengah.  Disini  kehadiran  program  KUR dimaksudkan  untuk  mempermudah  akses UMKM kepada layanan kredit dari perbankan dengan adanya skema dana penjaminan yang disediakan oleh pemerintah melalui perusahaan  penjamin.  KUR  selanjutnya ditetapkan sebagai salah satu program utama penanggulangan kemiskinan dalam Klaster 3 yakni  pemberdayaan  masyarakat  miskin berbasiskan  usaha  untuk  menghasilkan pendapatan rumah tangga (TNP2k, 2012).
Kendala  belum  maksimalnya  program penanggulangan kemiskinan banyak diindikasikan kepada ketidaktepatan penyaluran  jenis  bantuan  kemiskinan  yang ada.  Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu komponen  pembentuk  soft  computing  yang sangat membantu dalam penyelesaian masalah yang mempunyai banyak kekaburan (fuzzy).  Hal  ini  karena  logika  fuzzy  mampu beradaptasi dengan perubahan-perubahan dan ketidakpastian yang menyertai permasalahan. Penelitian ini menggunakan salah satu metode fuzzy  inference yang  ada  untuk  dapat membantu  memberikan  rekomendasi  bagi penerima  bantuan  kemiskinan  yang  ada  di Kabupaten  Bantul  khususnya  Kecamatan Banguntapan.
Beberapa  tulisan  yang  dijadikan referensi  guna  memperkuat  pembahasan  dan analisa  dalam penelitian ini antara lain: Penggunakan  fuzzy  Analytical  Hierarchy Process (F-AHP) untuk menentukan penerima  Surat  Keterangan  Tidak  Mampu (SKTM)  yang  digunakan  untuk  menerima bantuan  perawatan  medis  di  kota  Sukabumi. Penggunaan F-AHP digunakan untuk menentukan bobot penilaian terhadap kriteria yang  digunakan,  yaitu  sejumlah  14  kriteria yang  ditetapkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik (BPS).  Dengan  menentukan  peringkat  bobot fuzzy,  kandidat  penerima  SKTM  ditentukan berdasarkan kriteria kepentingan relatif yang dihasilkan  (Fiarni,  dkk  2013).  Sistem pendukung  keputusan  penentuan  warga penerima  Jamkesmas  dengan  metode  Fuzzy Tsukamoto oleh Miftahus Sholihin (2013).
Sistem  penentuan  keluarga  penerima KPS  menggunakan  Fuzzy  Inference  System metode Tsukamoto menggunakan 14 kriteria kemiskinan  versi  BPS.  Sebagai  keluaran sistem  berupa  skor  rumah  tangga,  status rekomendasi  bantuan,  dan  jumlah  warga desa/kelurahan (sugianti,2016) .
Penentuan  prioritas  rumah  tangga miskin  menggunakan  fuzzy  tsukamoto. Penelitian  ini    membentuk  peringkat  rumah tangga  miskin  sehingga  dapat  diketahui urutan  rumah  tangga  yang  berhak  untuk mendapatkan  bantuan.  Pemilihan  kriteria yang digunakan dalam perhitungan didasarkan  pada  ketentuan  BPS  mengenai kriteria  rumah  tangga  miskin.  Dari  hasil pengujian menggunakan Spearman Correlation, didapatkan nilai korelasi sebesar 0.7776,  yang  menunjukkan  bahwa  ada keterkaitan yang tinggi antara peringkat yang dihasilkan oleh sistem dengan peringkat hasil perhitungan BPS (Vivi Nur dkk, 2016).
LOGIKA FUZZY
Logika  fuzzy  adalah  suatu  cara  yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy.
Gambar 1 Prose Logika Fuzzy
Pada  teori  himpunan  fuzzy  peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan  elemen  dalam  suatu  himpunan sangatlah  penting.  Pada  Gambar  1  logika fuzzy  dapat  dianggap  sebagai  kotak  hitam yang  berhuungan  antara  ruang  input  menuju ruang  output  [Kusumadewi,  2003].  Kotak hitam yang dimaksudkan adalah metode yang dapat  digunakan  untuk  mengolah  data  input menjadi output dalam bentuk informasi yang baik.
Adapun  beberapa  alasan  mengapa digunakannya logika fuzzy adalah:
1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti.
2. Penggunaan logika fuzzy yang fleksibel.
3. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi- fungsi nonlinear yang sangat kompleks. 4. Tidak perlu adanya proses pelatihan untuk memodelkan  pengtahuan  yang  dimiliki  oleh pakar.
5. Logika fuzzy didasari pada bahasa sehari- hari  sehingga  mudah  dimengerti.  Himpunan fuzzy  disebut  himpunan  tegas  (crisp),  nilai keanggotaan  suatu  item  x  dalam  suatu himpunan  A  yang  dituliskan  dengan    µ[x], dimana memiliki dua buah kemungkinan nilai yaitu:
1.  Satu  (1),  yang  memiliki  arti  bahwa  suatu item menjadi anggota dalam suatu himpunan tertentu.
2.  Nol  (0),  yang  memiliki  arti  bahwa  suatu item  tidak  menjadi  anggota  dalam  suatu himpunan tertentu.
Himpunan fuzzy memiliki dua atribut yaitu: 1. Lingustik, merupakan penamaan grub yang mewakili suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan  menggunakan  bahasa  alami/sehari- hari.  Contohnya  :  PENDEK,  SEDANG, TINGGI 2.  Numeris,  merupakan  sutau  nilai  angka yang  menunjukkan  ukuran  dari  suatu variabel.
Logika  fuzzy  secara  umum  memiliki tahapan pengerjaan sebagai berikut [Singhala, Shah, & Patel, 2014]:
1. Menentukan variabel linguistik.
2. Membentuk fungsi keanggotaan.
3. Membentuk rule base.
4. Mengubah data crisp menjadi nilai fuzzy menggunakan fungsi keanggotaan.
5. Melakukan evaluasi rule pada rule base.
6. Menggabungkan hasil yang didapatkan pada setiap rule.
7. Mengubah output data menjadi nilai non- fuzzy.

## METODE TSUKAMOTO
Sistem  Inferensi  Fuzzy  merupakan suatu  kerangka  komputasi  yang  didasarkan pada  teori  himpunan  fuzzy,  aturan  fuzzy berbentuk  IF  -  THEN,  dan  penalaran  fuzzy. Secara  garis  besar,  diagram  blok  proses inferensi  fuzzy  terlihat  pada  gambar    2. [Kusumadewi, 2003].
Gambar 2. Diagram Blok Fuzzy Tsukamoto
Sistem  inferensi  fuzzy  menerima input  crisp.  Input  ini  kemudian  dikirim  ke basis pengetahuan yang berisi n aturan fuzzy dalam  bentuk  IF-THEN. Fire  strength akan dicari  pada  setiap  aturan.  Apabila  jumlah aturan  lebih  dari  satu,  maka  akan  dilakukan agregasi dari semua aturan. Selanjutnya, pada hasil agregasi  akan dilakukan defuzzy untuk mendapatkan  nilai  crisp  sebagai  output sistem.  Pada  dasarnya,  metode  tsukamoto mengaplikasikan  penalaran  monoton  pada setiap  aturannya.  Kalau  pada  penalaran monoton, sistem hanya memiliki satu aturan, pada  metode  tsukamoto,  sistem  terdiri  atas beberapa  aturan.  Karena  menggunakan konsep  dasar  penalaran  monoton,  pada metode  tsukamoto,  setiap  konsekuen  pada aturan  yang  berbentuk  IF-THEN  harus direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang monoton.

## METODE PENELITIAN

## Kebutuhan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian ini  merupakan  data  penerima  bantuan keluarga  miskin  di  Kecamatan  Banguntapan yang merupakan salah satu  Kecamatan  yang ada  di  wilayah  Kabupaten  Bantul.  Data penelitian primer ini diperoleh langsung dari SKPD  BKKPPKB  yang  ada  di  Kabupaten
Bantul. Kebutuhan data untuk pengembangan perangkat  lunak  ini  yaitu  data  masyarakat miskin  yang  termasuk  di  dalamnya  data variabel  pendukung  penerima  bantuan.  Data sampel  tersebut  didapat  dari  Pemerintah Kecamatan  Banguntapan  Bantul  yang  terdiri dari 60 data warga miskin. Penginputan data dilakukan oleh admin. Data masyarakat yang diperlukan antara lain :
1. Nomor kartu keluarga (KK)
2. Nama kepala keluarga
3. NIK kepala keluarga
4. Jenis Kelamin
5. Desa
6. Pedukuhan
7. RT
8. Bantuan yang diterima
Adapun variabel yang digunakan untuk perhitungan  fuzzy  tsukamoto  terdiri  dari  11 variabel  (kriteria) yang  digunakan  di Kabupaten  Bantul  dengan  rincian  sebagai berikut :
1. Seluruh  anggota  keluarga  tidak  mampu makan  minimal  2  kali  dalam  sehari (+1500  untuk  1  kali  makan  per  jiwa) (poin : 12).
2. Sebagian  besar  anggota  tidak  memiliki pakaian  yang  pantas  pakai  (min  6    stel) (poin : 9).
3. Tempat  tinggal/rumah  berlantai  tanah/ berdinding bambu/ beratap rumbia (poin: 9).
4. Jumlah  penghasilan  yang  diterima seluruh  anggota  keluarga  berusia  16 tahun     keatas (termasuk KK) rata rata perbulan Rp.993.484,- ( poin : 35).
5. Bila anggota keluarga sakit tidak mampu berobat  ke  fasilitas  kesehatan  dasar (Puskesmas) ( poin : 6).
6. Keluarga  tidak  mampu  menyekolahkan anak yang berumur 7-15 tahun(poin : 6).
7. Jumlah  kekayaan  milik  keluarga  (diluar tanah dan bangunan) < Rp.2,5 juta(poin : 5).
8. Tanah  dan  bangunan  yang  ditempati bukan milik sendiri(poin : 6).
9. Tidak  menggunakan  air  bersih  untuk keperluan makan, minum, dan
MCK(poin : 4).
10. Tidak  menggunakan  akses  listrik  untuk kebutuhan rumah tangga(poin : 3). 11. Jumlah anggota jiwa dalam KK (termasuk  kepala  keluarga)  5  jiwa  atau lebih (poin 5).
Dari 11
Variabel/kriteria yang ada dikelompokan menjadi  3 aspek  yang terlihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Pengelompokkan Kriteria No Kriteria Aspek 1  Pangan Penentu 2  Sandang 3  Papan
4  Penghasilan Penyebab 5  Kesehatan Pendukung 6  Pendidikan 7 Kekayaan
(Rupiah) 8 Kekayaan Tanah
9  Air
10  Listrik
11  Jiwa
Pengelompokkan kriteria menjadi aspek yang ada  pada  tabel  1  akan  digunakan  untuk pembuatan dasar Fuzzy Inferensi Tsukamoto.

## BLOK DIAGRAM SISTEM
Gambar 3 menunjukkan blok diagram sistem analisis performance
Fuzzy
Tsukamoto  dalam  menentukan  bantuan Kemiskinan di Kabupaten Bantul.

## Gambar 3 . Diagram Blok Sistem
Penjelasan gambar 3 sebagai berikut :

## 1. Input Sistem
Pada  sistem  ini  menggunakan  data warga  miskin  yang  meliputi  data  kriteria kemiskinan  sebanyak  11  kriteria.  Masing- masing  kriteria  dikelompokkan  kedalam  3 faktor  kriteria  yaitu  faktor  penentu,  faktor penyebab dan
faktor
pendukung.
Pengelompokkan  ini  bersumber  pada  buku petunjuk
teknis Penyusunan dan Pengumpulan  Data  Statistik  Daerah  khusus Keluarga  Miskin  Kabupaten  Bantul  2013. Selain  data  kriteria  warga  miskin  juga  di inputkan data bantuan yang pernah diterima oleh  masing-masing  warga  miskin  yang dijadikan sampel pada penelitian ini.

## 2. Proses Sistem
Pada  tahapan  proses  ini  terdapat  2 blok  yaitu  system  fuzzy  dan  Basis  aturan fuzzy. Fuzzy System berisi proses perhitungan  fuzzy  yang  menghitung  μ  tiap kelompok  kriteria  yang  ada.  Basis  aturan fuzzy  berisi  pengalaman  yang  dimiliki  oleh pakar akan digunakan untuk  membuat  fuzzy rule base. Dalam hal ini pakar yang dimaksud adalah  SKPD  BKKPPKB.  Pada fuzzy  rule base akan  terdapat  pernyataan  kondisi  dan pada umunya akan direpresentasikan dengan
menggunakan  IF  dan  ELSE.  Blok  terakhir yang  ada  pada  tahapan  proses  adalah
Knowledge Acquisition . Knowledge
Acquisition digunakan  untuk  akumulasi, transfer  dan  transformasi  keahlian  dari sumber pengetahuan pakar ke dalam program komputer.  Dalam  tahap  ini knowledge engineer berusaha  menyerap  pengetahuan pakar  (tenaga  ahli  pelaksana  proyek)  dan selanjutnya  ditransfer  ke  dalam  basis pengetahuan untuk menentukan lama pengerjaan pembangunan.

## 3. Output Sistem
Output  sistem  akan  memberikan rekomendasi  bantuan yang paling cocok bagi warga  miskin  di  Kecamatan  Banguntapan. Pada  penelitian  ini  jenis  bantuan  dibagi menjadi  3  yaitu    Raskin  (beras  bagi  orang miskin),  BLT  (bantuan  langsung  tunai)  dan KUR (kredit usaha rakyat)

## RANCANGAN FUZZY TSUKAMOTO
Untuk  menganalisis  hasil  sebuah system  yang  dibangun  menggunakan  fuzzy tsukamoto,  tahapan  yang  harus  dilakukan adalah  mendesain  fungsi  tsukamoto  dengan tepat dan melakukan simulasi perubahan rule yang ada. Desain fungsi tsukamoto meliputi :
1. Fungsi  keanggotaan  untuk  3  kelompok kriteria  yaitu  variabel  penentu,  variabel penyebab dan variabel pendukung.
2. Fungsi  keanggotaan  bantuan  yang  terdiri dari bantuan Raskin, BLT dan KUR.
3. Aturan  fuzzy  Tsukamoto  yang  dibuat dengan mengkombinasikan variabel bantuan  dan  juga  variabel  kelompok kriteria.  Jumlah  aturan  yang  di  desain sebanyak 8 aturan.
Implikasi dan agregasi yang dibuat mengikuti aturan fuzzy tsukamoto sebanyak 8 implikasi dan agregasi.

## 1. Fungsi Keanggotaan Kriteria Penentu

## Gambar  4. Fungsi  Keanggotaan  Kriteria Penentu
𝑷𝒆𝒏𝒆𝒏𝒕𝒖_𝒕𝒖𝒓𝒖𝒏(𝒙) {
𝟏;          𝒙 ≤ 𝟎 𝟒𝟎−𝒙 𝟒𝟎 ;        𝟎 < 𝒙 < 𝟒𝟎 𝟎;         𝒙 ≥ 𝟒𝟎 (1)
𝑷𝒆𝒏𝒆𝒏𝒕𝒖_𝒏𝒂𝒊𝒌(𝒙) { 𝟎;          𝒙 ≤ 𝟎 𝒙−𝟎 𝟑𝟓 ;        𝟎 < 𝒙 < 𝟒𝟎 𝟏;         𝒙 ≥ 𝟒𝟎 (2)
2. Fungsi Keanggotaan Variabel
Penyebab Gambar  5 Fungsi  Keanggotaan  Variabel

## Penyebab
𝑷𝒆𝒏𝒚𝒆𝒃𝒂𝒃_𝒕𝒖𝒓𝒖𝒏(𝒙) { 𝟏;     𝒙 ≤ 𝟎 𝟑𝟓−𝒙 𝟑𝟓 ;        𝟎 < 𝒙 < 𝟑𝟓 𝟎;         𝒙 ≥ 𝟑𝟓 . (3)
𝑷𝒆𝒏𝒚𝒆𝒃𝒂𝒃_𝒏𝒂𝒊𝒌(𝒙) { 𝟎;          𝒙 ≤ 𝟎
𝒙−𝟎 𝟑𝟓 ;        𝟎 < 𝒙 < 𝟑𝟓 𝟏;         𝒙 ≥ 𝟑𝟓 (4)
3. Fungsi Keanggotaan Kriteria
Pendukung Gambar  6. Fungsi  Keanggotaan  Kriteria

## Pendukung
𝑷𝒆𝒏𝒅𝒖𝒌𝒖𝒏𝒈_𝒕𝒖𝒓𝒖𝒏(𝒙) { 𝟏;    𝒙 ≤ 𝟎 𝟑𝟓−𝒙 𝟑𝟓 ;  𝟎 < 𝒙 < 𝟑𝟓 𝟎;    𝒙 ≥ 𝟑𝟓 (5)
𝑷𝒆𝒏𝒅𝒖𝒌𝒖𝒏𝒈_𝒏𝒂𝒊𝒌(𝒙) {
𝟎;          𝒙 ≤ 𝟎 𝒙−𝟎 𝟑𝟓 ;        𝟎 < 𝒙 < 𝟑𝟓 𝟏;         𝒙 ≥ 𝟑𝟓 (6)

## 4. Fungsi Keanggotaan Jenis Bantuan
Gambar  7. Fungsi  Keanggotaan  Variabel bantuan
𝑹𝒂𝒔𝒌𝒊𝒏(𝒙) { 𝟏;  𝒙 ≤ 𝟎 𝟓𝟎−𝒙 𝟓𝟎 ; 𝟎 < 𝒙 < 𝟓𝟎 𝟎;  𝒙 ≥ 𝟓𝟎 (7) 𝑩𝑳𝑻(𝒙) { 𝟎 ;   𝒙 ≤ 𝟐𝟓  𝒐𝒓 𝒙  ≥ 𝟕𝟓 𝒙−𝟐𝟓 𝟐𝟓 ; 𝟐𝟓 < 𝒙 < 𝟓𝟎 𝟕𝟓−𝒙 𝟐𝟓 ;  𝟓𝟎 < 𝒙 < 𝟕𝟓 (8) 𝑲𝒖𝒓(𝒙) { 𝟎;          𝒙 ≤ 𝟎 𝒙−𝟎 𝟏𝟎𝟎 ;        𝟎 < 𝒙 < 𝟓𝟎 𝟏;         𝒙 ≥ 𝟓𝟎 (9) Rule (Aturan) Fuzzy Tsukamoto Aturan ini digunakan
untuk mengklasifikasikan  jenis bantuan yang diterima  oleh  warga  miskin  berdasarkan
0 0.5 1 1.5 0 40 Penentu Turun Penentu Naik 0 0.5 1 1.5 0 35 Penyebab Turun Penyebab Naik 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 0 35 Pendukung Turun Pendukung Naik 0 0.5 1 1.5 0 25 50 75 100 Raskin BLT Kur
fungsi  keanggotaan  yang  ada.  Terdapat  8 aturan yang digunakan pada penelitian ini.
1. If  Penentu  Naik,  Penyebab  Naik, Pendukung Naik Then KUR
2. If  Penentu  Naik,  Penyebab  Naik, Pendukung Turun Then BLT
3. If  Penentu  Naik,  Penyebab  Turun, Pendukung Naik Then BLT
4. If  Penentu  Naik,  Penyebab  Turun, Pendukung Turun Then Raskin.
5. If  Penentu  Turun,  Penyebab  Naik, Pendukung Naik Then BLT
6. If  Penentu  Turun,  Penyebab  Naik, Pendukung Turun Then Raskin
7. If  Penentu  Turun,  Penyebab  Turun, Pendukung Naik Then Raskin.
8. If  Penentu  Turun,  Penyebab  Turun, Pendukung Turun Then Raskin
Dari  8  rule  diatas  akan  di  desain  fungsi implikasi dan fungsi agregasi yang terlihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Fungsi Implikasi dan Agregasi
No Fungsi Implikasi
Fungsi Agregasi
1 R1 = Min(Penentu
Naik, Penyebab Naik, Pendukung Naik) z1 = ($R1*50)+50; 2 R2 = Min(Penentu Naik, Penyebab Naik, Pendukung Turun) z2 = ($R4*25)+25; / $z2 = 75- ($R3*25); 3 R3 = Min(Penentu Naik, Penyebab Turun, Pendukung Naik) z3 = ($R4*25)+25;  / $z3 = 75- ($R3*25); 4 R4 = Min(Penentu
Naik, Penyebab Turun,
Pendukung Turun)
z4 = 50- ($R8*50); 5 R5 = Min(Penentu Turun, Penyebab Naik, Pendukung Naik) z5 = ($R4*25)+25; / $z5 = 75- ($R3*25); 6 R6 = Min(Penentu Turun, Penyebab Naik,
Pendukung Turun)
z6 = 50- ($R8*50); 7 R7 = Min(Penentu
Turun, Penyebab
z7 = 50-
($R8*50);
Turun, Pendukung Naik)
8 R8 = Min(Penentu Turun, Penyebab Turun, Pendukung Turun) z8 = 50- ($R8*50);

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengolahan Data
Data  yang  di  inputkan  pada  sistem  yang berupa data induk warga wiskin dan variabel- variabel  kemiskinan  yang  terdiri  dari  11 variabel  yaitu  variabel  aspek  pangan,  aspek sandang,  aspek  papan,  aspek  penghasilan, aspek  kesehatan,  aspek  pendidikan,  aspek kekayaan,  akses  air  bersih,  akses  listrik  dan jumlah  jiwa  seperti  pada  gambar  8  dengan mengacu  pada  tabel  1.  Sistem  dibangun menggunakan PHP dengan database MySql..

## Gambar 8. Form Input data Gakin
Inputan dari tiap variabel yang ada hanya ada 2  pilihan  sehingga  pilihan  ini  di  konvesikan ke  dalam  angka  1  dan  0.  Selain  itu  juga dinputkan  jenis  bantuan  yang  diterima  oleh masing-masing  warga  miskin,  meliputi bantuan raskin, BLT dan KUR tetapi inputan ini  hanya  dipakai  untuk  pembuatan  rule  dan pengecekan hasil akhir. Data yang diinpukan sebanyak 50 data dari warga miskin yang ada di Kecamatan Banguntapan.

## Tabel 3. Nilai Kelompok Kriteria
No Variabel No Variabel
Vt Vb Vp Vt Vb Vp 1 9 35 10 26 0 35 11 2 0 35 15 27 0 35 15 3 0 35 9 28 0 35 15 4 0 35 17 29 0 35 16 5 9 35 6 30 0 35 10
6 9 35 4 31 0 35 20 7 0 35 11 32 0 35 10
8 0 35 20 33 0 35 21 9 0 0 6 34 9 35 15 10 9 0 15 35 0 35 11 11 9 0 9 36 0 35 15 12 9 0 15 37 0 35 15
13 0 35 10 38 0 0 14 14 0 35 9 39 9 0 0 15 9 0 12 40 0 35 20 16 0 0 9 41 0 0 11 17 0 35 15 42 0 35 9
18 0 35 21 43 9 35 9
19 9 35 4 44 0 35 15
20 0 0 9 45 0 0 20
21 0 0 15 46 9 0 16 22 0 0 19 47 0 0 15 23 0 0 16 48 9 35 15 24 0 35 21 49 0 35 0
25 9 0 9 50 0 35 4
Hasil inputan 11 kriteria/variabel dari masing- masing warga miskin dihitung total poin/bobot berdasarkan masing-masing kelompok  kriteria  yang  ditampilkan  pada tabel  3.  Dari  tabel  3  akan  dihitung  fungsi keanggotaan dari 3 kelompok variabel diatas berdasarkan  rumus  1  sampai  rumus  9.  Hasil dari  perhitungan  rumus  tersebut  diperoleh nilai seperti pada tabel 4.

## Tabel 4. Nilai Fungsi Keanggotaan

## NILAI FUNGSI KEANGGOTAAN
No Vt naik Vt turun Vb naik Vb turun Vp naik Vp turun 1 0.3 0.7 1 0 0.286 0.7143 2 0 1 1 0 0.429 0.5714 3 0 1 1 0 0.257 0.7429 4 0 1 1 0 0.486 0.5143 5 0.3 0.7 1 0 0.171 0.8286 6 0.3 0.7 1 0 0.114 0.8857 7 0 1 1 0 0.314 0.6857 8 0 1 1 0 0.571 0.4286 9 0 1 0 1 0.171 0.8286 10 0.3 0.7 0 1 0.429 0.5714 11 0.3 0.7 0 1 0.257 0.7429 12 0.3 0.7 0 1 0.429 0.5714 13 0 1 1 0 0.286 0.7143 14 0 1 1 0 0.257 0.7429 15 0.3 0.7 0 1 0.343 0.6571 16 0 1 0 1 0.257 0.7429 17 0 1 1 0 0.429 0.5714 18 0 1 1 0 0.6 0.4 19 0.3 0.7 1 0 0.114 0.8857 20 0 1 0 1 0.257 0.7429 21 0 1 0 1 0.429 0.5714 22 0 1 0 1 0.543 0.4571 23 0 1 0 1 0.457 0.5429 24 0 1 1 0 0.6 0.4 25 0.3 0.7 0 1 0.257 0.7429 26 0 1 1 0 0.314 0.6857 27 0 1 1 0 0.429 0.5714 28 0 1 1 0 0.429 0.5714 29 0 1 1 0 0.457 0.5429 30 0 1 1 0 0.286 0.7143 31 0 1 1 0 0.571 0.4286 32 0 1 1 0 0.286 0.7143 33 0 1 1 0 0.6 0.4 34 0.3 0.7 1 0 0.429 0.5714 35 0 1 1 0 0.314 0.6857 36 0 1 1 0 0.429 0.5714 37 0 1 1 0 0.429 0.5714 38 0 1 0 1 0.4 0.6 39 0.3 0.7 0 1 0 1 40 0 1 1 0 0.571 0.4286 41 0 1 0 1 0.314 0.6857
42 0 1 1 0 0.257 0.7429 43 0.3 0.7 1 0 0.257 0.7429 44 0 1 1 0 0.429 0.5714 45 0 1 0 1 0.571 0.4286 46 0.3 0.7 0 1 0.457 0.5429 47 0 1 0 1 0.429 0.5714 48 0.3 0.7 1 0 0.429 0.5714 49 0 1 1 0 0 1 50 0 1 1 0 0.114 0.8857
Nilai  masing-masing  fungsi  keanggotaan yang  ada  pada  tabel  4  digunakan  untuk menghitung nilai implikasi dan agregasi yang disesuaikan dengan aturan yang didefinisikan menjadi 8 rule. Hasil disajikan pada tabel 5.
Tabel 5 . Nilai Aturan Inferensi Tsukamoto
No Nilai Aturan R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 1 0.3 0.3 0.0 0.0 0.3 0.7 0.0 0.0 2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.6 0.0 0.0 3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.7 0.0 0.0 4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.5 0.0 0.0 5 0.2 0.3 0.0 0.0 0.2 0.7 0.0 0.0 6 0.1 0.3 0.0 0.0 0.1 0.7 0.0 0.0 7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.7 0.0 0.0 8 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6 0.4 0.0 0.0 9 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.8 10 0.0 0.0 0.3 0.3 0.0 0.0 0.4 0.6 11 0.0 0.0 0.3 0.3 0.0 0.0 0.3 0.7 12 0.0 0.0 0.3 0.3 0.0 0.0 0.4 0.6 13 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.7 0.0 0.0 14 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.7 0.0 0.0 15 0.0 0.0 0.3 0.3 0.0 0.0 0.3 0.7 16 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.7 17 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.6 0.0 0.0 18 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6 0.4 0.0 0.0 19 0.1 0.3 0.0 0.0 0.1 0.7 0.0 0.0 20 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.7 21 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.6 22 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.5
23 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.5 24 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6 0.4 0.0 0.0 25 0.0 0.0 0.3 0.3 0.0 0.0 0.3 0.7 26 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.7 0.0 0.0 27 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.6 0.0 0.0 28 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.6 0.0 0.0 29 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.5 0.0 0.0 30 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.7 0.0 0.0 31 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6 0.4 0.0 0.0 32 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.7 0.0 0.0 33 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6 0.4 0.0 0.0 34 0.3 0.3 0.0 0.0 0.4 0.6 0.0 0.0 35 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.7 0.0 0.0 36 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.6 0.0 0.0 37 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.6 0.0 0.0 38 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.6 39 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.0 0.0 0.7 40 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6 0.4 0.0 0.0 41 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.7 42 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.7 0.0 0.0 43 0.3 0.3 0.0 0.0 0.3 0.7 0.0 0.0 44 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.6 0.0 0.0 45 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6 0.4 46 0.0 0.0 0.3 0.3 0.0 0.0 0.5 0.5 47 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.6 48 0.3 0.3 0.0 0.0 0.4 0.6 0.0 0.0 49 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 50 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.9 0.0 0.0
Setelah  diperoleh  nilai  Implikasi  aturan dan nilai agregasinya maka tahapan berikutnya adalah menghitung nilai defuzzifikasinya  untuk  mendapat  nilai  yang sebenarnya dari masing-masing warga miskin.  Hasil  defuzzifikasinya  ini  akan dikonversikan ke dalam tiga kategori bantuan yang ada yaitu BLT, Raskin dan KUR. Hasil tersebut dapat dllihat pada tabel 6.
Tabel 6 . Perbandingan Hasil Sistem
N o
Z Data Asli Hasil Siste m N o Z Data Asli Hasil Siste m
1
43. 6 raski n
BLT 26 21. 1 raski n Raskin
2 39. 8 blt BLT 27 39. 8 blt BLT 3
17. 6 raski n
Raskin 28 39. 8 raski n
BLT
4 43 blt BLT 29 41. 5 blt BLT 5 39. 4 blt BLT 30 19. 4 blt Raskin 6 24. 3 raski n Raskin 31 46. 9 blt
Kur 7
21. 1 kur Raskin 32 19. 4 raski n Raskin
8 46. 9 raski n Kur 33 48 raski n Kur 9 14. 2 raski n Raskin 34 49. 7 blt Kur 10 28 blt Raskin 35 21. 1 raski n
Raskin
11 25. 5 raski n Raskin 36 39. 8 kur BLT 12 28 raski n Raskin 37 39. 8 kur BLT 13 19. 4 blt Raskin 38 24 raski n Raskin 14 17. 6 raski n Raskin 39 21 blt Raskin 15 26. 7 raski n Raskin 40 46. 9 raski n Kur 16 19. 1 raski n Raskin 41 21. 6 blt Raskin 17 39. 8 raski n BLT 42 17. 6 blt Raskin 18 48 blt Kur 43 42. 6 raski n BLT 19 24. 3 blt Raskin 44 39. 8 blt BLT 20 19. 1 raski n Raskin 45 24. 5 blt Raskin 21 24. 5 raski n Raskin 46 28. 2 blt Raskin 22 24. 8 raski n Raskin 47 24. 5 raski n Raskin 23 24. 8 kur Raskin 48 49. 7 kur Kur 24 48 kur Kur 49 0 raski n Raskin 25 25. 5 raski n Raskin 50 8.2 4 blt Raskin Dari  tabel  5  terlihat  bahwa  hasil rekomendasi atau identifikasi bantuan menggunakan metode Tsukamoto dari 50 data yang digunakan terdapat 26 data yang sesuai dengan  data  asli.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa  metode tsukamoto memberikan hasil identifikasi sebesar 52%.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penjelasan  yang  ada  pada  bab sebelumnya  maka  dapat  diambil  kesimpulan mengenai hasil penelitian antara lain :
a. Metode Fuzzy Tsukamoto dapat dijadikan  alternatif  untuk  melakukan rekomendasi pemberian bantuan kemiskinan bagi warga miskin. b. Penentuan aturan (rule) sangat mempengaruhi  hasil  akhir  atau  proses defuzzifikasi Tsukamoto.
c. Fungsi  keanggotaan  yang  di  gunakan pada  penelitian  ini  hanya  berdasarkan  2 variabel  yaitu  fungsi  keanggotaan  jenis bantuan dan kelompok kriteria kemiskinan.
d. Ketepatan identifikasi metode tsukamoto pada penelitian ini hanya 52%.

## DAFTAR PUSTAKA
BKKBN. 2006. Kependudukan dan
Pembangunan. Diakses Februari 14, 2013. http://www.bkkbn.go.id/news-detail.php?nid790.
Cahyat, A. 2004. “Bagaimana Kemiskinan Diukur? Beberapa Model Penghitungan Kemiskinan di Indonesia.” Center for International Forestry Research (CIFOR) 1-8.
Klir, G. J, dan Y. Bo. 1995. Fuzzy Set and Fuzzy Logic : Theory and Applications. New Jersey: Prentice Hall International.
Kusumadewi, Sri. 2004. Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Peraturan Bupati Bantul. 2007. Nomor 21A
Pernia,  Ernesto  M,  dan  Quibra  G.  M.  1999. Poverty  in  Developing  Countries,  Handbook  of Regional and Urban Economics Vol 3. Amsterdam: Elseiver.
Rohayani, Hetty. 2015. “Fuzzy Inference System Dengan Metode Tsukamoto Sebagai Penunjang Keputusan  Produksi  (Studi  Kasus  :  PT  Talkindo  Selaksa  Anugrah).” Jurnal  Sistem Informasi (JSI).
Royat, Sujana. 2015. Kebijakan Pemerintah dalam Penanggulangan Kemiskinan. Jakarta. Sholihin, Miftahus, Fuad Nurul , dan Khamiliyah Nurul . 2013. “Sistem pendukung keputusan penentuan  warga  penerima  Jamkesmas  dengan  metode  Fuzzy  Tsukamoto.” Jurnal Teknika.
Singhala,  P,  D  N  Shah,  dan  B  Patel.  2014.  “Temperature  Control  using  Fuzzy  Logic.” International Journal of Instrumentation and Control Systems (IJICS) 1-10. Sri , Harijati Hatmadji. 2004. Empowerment of Indonesian Women: Family, Reproductive Health, Employment and Migration. Depok, FEUI.
Sugianti.  2016.  “Menentukan  Penerima  Kps  Menggunakan  Fuzzy  Inference  System  Metode Tsukamoto.” Jurnal Ilmiah Multitek Indonesia.
TNP2K.  2012. Panduan  Pemantauan  Program  Penanggulangan  Kemiskinan:  Buku  Pegangan TKPK Daerah. Jakarta.
TNP2K. 2011. Program Bantuan Sosial Dan Penanggulangan Kemiskinan. Jakarta. Wijayaningrum, , Vivi  Nur, dan Wayan Firdaus Mahmudy. t.thn.  “Penentuan Prioritas Rumah
Tangga Miskin Menggunakan Fuzzy Tsukamoto.” Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2016. Yogyakarta. 2016.

## BIOGRAFI
Nama  Penulis  :  Sri  Redjeki,S.Si,M.Kom,  Lahir  di  Surabaya,  21  April  1974,  Menyelesaikan Magister  Ilmu  Komputer  tahun  2005  di  Universitas  Gadjah  Mada.  Staf  Pengajar  di  STMIK AKAKOM Yogyakarta. Bidang Ilmu : Data Mining, Kecerdasan Buatan dan Statistika Terapan.