## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN MENERAPKAN LOGIKA FUZZY DALAM MENENTUKAN PRIORITAS CALON DEBITUR
Ahmadi Yuli Ananta 1 ,  Erfan Rohadi 2 , Dimas Wahyu Wibowo 3
1,2 Teknik Informatika, Politeknik Negeri malang
1,2,3 ahmadi@poltek-malang.ac.id,erfanr@polinema.ac.id,dimas.w@polinema.ac.id
Abstrak − Pinjaman  dana  tunai  adalah  fasilitas yang  disediakan  oleh  PT.  NSC  Finance  untuk konsumen melakukan pinjaman dengan jaminan BPKB Motor.  Proses  pengolahan  pinjaman  dana  tunai  di proses bagian marketing, survey, dan administrasi. Data yang dikelola adalah berkas pengajuan, surat perjanjian pinjaman  dana  tunai,  motor  di  asuransikan,  hasil survey,  jumlah  pinjaman,  angsuran  pinjaman  dan pembayaran  angsuran.  Sedangkan  laporan  yang  di proses  dalam  pinjaman  dana  tunai  adalah  laporan berkas  pengajuan,  laporan  angsuran  konsumen,  isi perjanjian  pembayaran  dan  laporan  motor  yang digunakan. Proses input data dilakukan oleh admin atau Credit  Marketing  Suvervisor  (CMS).  Jika  salah  satu syarat tidak terpenuhi maka secara otomatis sistem akan menolak  penga-  juan  pinjaman  dana,  sehingga  dapat meng ganggu pemasukan perusahaan.Sehingga diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat membantu  perusahaan  dalam  mengambil  keputusan. Dengan  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan menggunakan fuzzy diharapkan dapat
mempermudahkan  peru  sahaan  dalam  menentukan prioritas pinjaman dana kepada Nasabah.
Kata  kunci :  NSC,  Sistem  Pendukung  Keputusan, Fuzzy .

## I. P ENDAHULUAN
PT.  Nusa  Surya  Ciptadana  merupakan lembaga  pembiayaan  kendaraaan  bermotor  yang merupakan bagian dari Nusantara Group didirikan pada tahun  2000  serta  disahkan  oleh  Menteri  Kehakiman Republik  Indonesia  pada  27  April  2001.  PT.  Nusa Surya  Ciptadana  memiliki  cabang  di  93  lokasi  yang tersebar  di  28  propinsi  di  Indonesia.  NSC  Finance mulai  Agustus  2004  membiayai  mayoritas  kredit  di authorized  dealer  sepeda  motor  Honda  PT.  Nusantara Sakti  dan  PT.  Nusantara  Surya  Sakti  yang  merupakan “Sister Company”  yang mempunyai  cabang di 91 kota yang  tersebar  di  seluruh  wilayah  Indonesia.  NSC Finance mempunyai pangsa pasar sendiri yang 'captive' karena  tergabung  dalam  group  dealer  sepeda  motor sehingga  dengan  layanan  satu  atap  ini  akan mewujudkan konsep Nusantara Group berupa 3T  yaitu Tercepat,  Termudah,  dan  Terpercaya  dalam  bidang
Kepemilikan  Kendaraan  Bermotor.  NSC  Finance didukung  oleh  direksi  PT.  Nusantara  Sakti  dan  PT. Nusantara  Surya  Sakti  yang  berpengalaman  dalam penjualan  sepeda  motor  sejak  tahun  1962  dan pembiayaan sepeda motor sejak tahun 1984.
Salah  satu  cabang  NSC  Finance  terdapat  di malang beralamat jln.Soekarno Hatta no.D510 Malang. Untuk  kantor  NSC  Finance  terdapat  pada  lantai  2, sedangkan  pada  lantai  1  merupakan  kantor  dari  NSS dealer. Sehingga konsumen yang akan meminjam dana tunai  dapat  menuju  kantor  NSC  pada  lantai  2.  Untuk Proses pinjaman dana dilakukan survey terlebih dahulu ke  rumah  konsumen  dan  melakukan  cek  lingkungan untuk  mengetahui  informasi  calon  debitur.  Setelah proses cek lingkungan selesai  maka  data  dari surveyor akan  diserahkan  ke  admin  untuk  diinput  berdasarkan hasil  dari  cek  lingkungan  surveyor.  Untuk  selama  ini hasil  keputusan  diterima  atau  tidaknya  calon  debitur untuk  mengajukan  pinjaman  dana  hanya  berdasarkan lapangan. Sistem  hanya  untuk  memasukkan data  tanpa adanya  sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu perusahaan dalam menentukan calon debitur.
Sehingga  diperlukan  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  perusahaan  dalam mengambil  keputusan.  Dengan  menggunakan  sistem pendukung  keputusan  dengan  logika  fuzzy  diharapkan dapat  membantu  perusahaan  dalam  menentukan prioritas pinjaman dana kepada calon nasabah.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Menurut  Turban  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  atau Decision  Support  System (DSS)  adalah sebuah sistem yang dapat memecahkan masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. SPK dapat membantu  memberikan  penilaian  terhadap  alternatif dalam  pengambilan  keputusan.  Proses  pengambilan keputusan terdiri dari tiga fase proses, yaitu:
 Fase intelligence atau  studi  kelayakan, dalam  tahap  ini  dilakukan  proses identifikasi masalah
 Fase design atau perancangan, dalam tahap ini  memformulasikan  model  yang  akan digunakan dan menentukan kriteria.
 Fase choice atau  pemilihan,  dalam  tahap ini  didapatkan  keluaran  berupa  solusi permasalahan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  terdiri  dari  tiga komponen utama yaitu:
 Subsistem  data,  merupakan  komponen penyedia data yang diperlukan oleh sistem.
 Subsistem  model,  merupakan  komponen yang  mengubah  data  menjadi  sebuah informasi yang berguna bagi sistem.
 Antarmuka  pengguna,  komponen  ini berfungsi  sebagai  sarana  interaksi  antara user dengan sistem.

## B. Logika Fuzzy
Logika Fuzzy pertama  kali  diperkenalkan  oleh Prof.  Lotfi  A.  Zadeh  pada  tahun  1965.  Dasar  logika fuzzy adalah  teori  himpunan fuzzy .  Peranan  derajat keanggotaan pada teori himpunan fuzzy sebagai penentu keberadaan  elemen  dalam  suatu  himpunan.  Nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan atau membership function menjadi  ciri  utama  dari  penalaran  dengan logika fuzzy tersebut.
Fuzzy memiliki  3  bagian,  yaitu  fuzzifikasi, inferensi fuzzy ,  dan  defuzzifikasi.  Fuzzifikasi  adalah proses  untuk  mengubah  input  sistem  yang  mempunyai nilai  tegas  menjadi  variabel  linguistik  menggunakan fungsi  keanggotaan  yang  disimpan  dalam  basis pengetahuan fuzzy .  Inferensi fuzzy adalah  proses  untuk mengubah input fuzzy menjadi output fuzzy dengan cara mengikuti  aturan-aturan  (IF-THEN  Rule)  yang  telah ditetapkan pada basis pengetahuan. Defuzzifikasi adalah proses mengubah output fuzzy yang diperoleh dari mesin inferensi  menjadi  nilai  tegas  menggunakan  fungsi keanggotaan  yang  sesuai  dengan  saat  dilakukan fuzzifikasi.
Ada beberapa fungsi keanggotaan himpunan fuzzy , antara  lain  fungsi  keanggotaan  linier,  fungsi keanggotaan segitiga, dan fungsi keanggotaan trapesium

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Desain Sistem
1. Analisa Kebutuhan Sistem
Pada sistem ini, user dapat memasukan sendiri masukan data masing-masing parameter sesuai dengan range  yang telah disediakan oleh sistem. Sistem akan memproses  data  input  untuk  dikelompokan  sesuai fungsi keanggotaan dan rule yang telah ditentukan.
a. Kebutuhan Input Kebutuhan  input  sistem  terdiri  dari:  Status Rumah, penghasilan, dan Jenis_Pekerjaan.
b. Kebutuhan Output Output  sistem  berupa  rekomendasi  nama  calon debitur yang berhak mendapatkan pinjaman.
2 . Diagram Use Case
Gambar 1. Grafik fungsi keanggotaan himpunan representasi linear naik
Gambar 2. Grafik fungsi keanggotaan himpunan representasi linear turun
Gambar 3. Grafik fungsi keanggotaan himpunan representasi keanggotaan segitiga
Gambar 4. Grafik fungsi keanggotaan himpunan fuzzy representasi keanggotaan trapesium
Use  case  merupakan  sebuah  teknik  yang digunakan  dalam  pengembangan  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode fuzzy untuk mendapatkan  kebutuhan  fungsional  dari  sistem.  Pada use  case  ini  akan  menjelaskan  interaksi  yang  terjadi antara  „aktor‟-„inisiator‟  dari  sistem  pendukung keputusan  ini.  Diagram  Use  Case  untuk  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode fuzzy seperti pada gambar 5.

## 3. Konsep Pembentukan Database
Untuk  konsep  pembuatan  database  peneliti menggunakan satu tabel calon debitur dimana tabel  ini berfungsi  menampung  data  calon  debitur.  Pada  tabel calon  debitur  terdapat  6  field  antara  lain  Id,  No_KTP, nama,  Status_Rumah,  Penghasilan,  Jenis_Pekerjaan. Sedangkan  untuk  hasil  perhitungan  ditampilkan  pada halaman web dan tidak disimpan pada database. Untuk struktur pembentukan database seperi pada gambar 6

## 4. Fungsi Derajat Keanggotaan
Tabel 1. Data Calon Debitur No KTP Nama Stat us Rum ah Pengha silan Jenis Pekerj aan 35730160108 xxxx YENNY MARSEL A 70 80 78 35730204109 1xxxx FARIS MARND ANI 60 60 70 35730524037 4xxxx YASIN 86 80 65 35730111027 6xxxx ADI SURYAN TO 90 88 65 35072207087 3xxxx SUGIANT O 90 69 60 35790367019 1xxxx ENGKY YANUAR RISKA 88 80 65
35730253019 0xxxx RANI SISKA 77 77 77 35790116026 9xxxx BUDI YUWON O ATASAG AWA 50 79 77
35071818057 6xxxx AFANDI KURNIA WAN 70 73 65 35730312127 7xxxx HENDIK ISTIAWA N 67 79 69 35072343047 6xxxx CHUSNU L CHOTIM AH 72 69 60 35730423038 20xxxx NUR WAKIT 80 70 67 35730371079 1xxxx NOVI DWI ELIA 66 67 67 35790209047 0xxxx SURONO 80 69 65 35072423038 9xxxx M ARIFIN 67 66 67
Pada fungsi derajat keanggotaan menggunakan fuzzy dibagi  menjadi  keanggotaan  Status  Rumah, penghasilan, dan jenis pekerjaan.
Tabel 2. Pengelompokan Status Rumah Variabel Himpunan Fuzzy kondisi Domain Nilai Status Rumah Kurang Dinas atau Kontrak 0 – 65 Cukup Milik Keluarga 54 – 80 Tinggi Milik Sendiri 65 – 100
Fungsi keanggotaan untuk variabel Status Rumah terdiri dari  tiga  himpunan fuzzy yaitu  Kurang,  Cukup,  dan Tinggi yang diambarkan dalam kurva segitiga sebagai
Gambar 6. Struktur Pembentukan Database
Fungsi keanggotaan:

## [ ]   {
[ ] { [ ]   { Tabel 3. Pengelompokan Penghasilan
Variabel Himpunan Fuzzy Range Peghasilan kotor orangtua (x) Domain Nilai Penghasilan kotor orangtua Kurang x < 1.000.000 0 – 65 Cukup 1.000.000 < x < 3.000.000 54 – 80 Tinggi x > 3.000.000 65 – 100
Fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  penghasilan  terdiri dari  tiga  himpunan fuzzy yaitu  Kurang,  Cukup,  dan Tinggi  yang  diambarkan  dalam  kurva  segitiga  sebagai berikut:
[ ]   { [ ] {
[ ]   {
Tabel 4 Pengelompokan Jenis Pekerjaan Variabel Himpunan Fuzzy Jenis Pekerjaan Domain Nilai Penghasilan kotor orangtua Kurang Lain-lain 0 – 65 Cukup Pegawai Swasta 54 – 80 Tinggi Pegawai Negeri 65 – 100
Fungsi keanggotaan untuk variabel prestasi non akademik  terdiri  dari  tiga  himpunan fuzzy yaitu  lain- lain:Wiraswasta, Pegawai Swasta, Pegawai Negeri yang diambarkan dalam kurva segitiga sebagai berikut:
Fungsi keanggotaan:
[ ]   {
[ ]
Gambar 7. Grafik Fungsi Keanggotaan Status Rumah
Gambar 8. Grafik Fungsi Keanggotaan Penghasilan
Gambar 9. Grafik Fungsi Keanggotaan Jenis Pekerjaan
[ ]   {

## IV. H ASIL P ENELITIAN DAN P EMBAHASAN
Bab  ini  merupakan  hasil  dan  pembahasan sistem  penerapan  metode fuzzy dalam  menentukan mahasiswa  yang  berhak  menerima  beasiswa.  Proses melakukan identifikasi dilakukan dengan melaksanakan penelitian  dan  observasi  pada  sistem  yang  sedang berjalan. Hasil
penelitian-penelitian
tersebut dipergunakan  untuk  masukan  ke  dalam  sistem  yang akan dikembangkan.
A. Antar Muka Pengguna
Antar muka
pengguna
digunakan untuk memudahkan user
dalam melakukan operasi perhitungan.  Pada  antar  muka  ini  akan  dijabarkan  di beberapa bagian yang akan digunakan oleh user .

## 1. Halaman Utama
Halaman  utama  adalah  halaman  awal  yang diakses  oleh  user.  Halaman  ini  terdiri  dari  judul penelitian  dan  pengertian  dari  Sistem  Pendukung Keputusan.  Selain  itu  pada  halaman  utama  ini  terdapat tombol toggle menu  untuk  menyembunyikan  atau menampilkan menu pada sidebar. Pada side bar terdapat menu-menu  yang  dapat  digunakan  user  atau  untuk menampilkan hasil dari perhitungannya.

## 2. Halaman Input Data Calon Debitur
Pada  halaman  input  data  calon  debitur  user dapat  memasukkan  data  berdasarkan  No  KTP,  Nama, Status  Rumah,  Penghasilan,  Jenis  Pekerjaan.  User memasukkan  angka  pada  text  box  Status  rumah, penghasilan  dan  jenis  pekerjaan  berdasarkan  parameter fuzzy yang telah ditentukan diawal seperti pada gambar 11.  Untuk  memulai  input  data  user  dapat  menekan tombol tambah data pada menu input data calon debitur pada sidebar seperti pada gambar 10

## 3. Halaman Data Calon Debitur
Pada halaman ini digunakan user dapat melihat hasil inputan user dan user dapat juga melakukan proses edit dan delete data.

## 4. Halaman Parameter Fuzzy
Pada  halaman  parameter fuzzy user  dapat mengetahui parameter-paramater yang digunakan. Pada saat  proses  input  data  user  harus  mengacu  pada parameter-paramater  yang  telah  ditentukan  pada halaman  parameter fuzzy sehingga  hasil  dari  proses perhitungan  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  benar. Halaman  ini  sangat  perlu  dikarenakan  agar  user  dapat melihat  kembali  parameter-paramater  dan  kententuan yang  berlaku  agar  tidak  terjadi  kesalahan  perhitungan. Adapun isi dari tabel dari input fuzzy ini adalah variabel yang  terdiri  dari  2  kolom  yaitu  nama  dan  notasi, himpunan fuzzy nama dan notasi, kondisi dan domain. Untuk  variabel  nama  terdapat  3  baris  yaitu status  rumah,  penghasilan  dan  jenis  pekerjaan.  Pada baris status rumah terdapat 3 baris yang terdiri kurang, cukup  dan  tinggi  begitu  juga  dengan  penghasilan  dan jenis pekerjaan. Sedangkan pada kolom kondisi adalah menjelaskan  kondisi  dari  masing-masing  baris  dari himpunan input fuzzy seperti pada variabel status rumah dengan notasi A dan pada kolom himpunan input fuzzy dengan  baris  nama  kurang  notasi  K  maka  kondisinya adalah  Dinas  atau  kontrak.  Sedangkan  kolom  terakhir adalah  domain,  kolom  ini  sebagai  acuan  user  untuk menentukan  inputan  pada  text  box  status  rumah, penghasilan dan jenis pekerjaan pada proses input data.
Gambar 10. Antarmuka Halaman Utama
Gambar 11. Halaman Data Calon Debitur
Gambar 12. Halaman Data Calon Debitur
5. Halaman Fuzzifikasi Status Rumah
Halaman fuzzifikasi status  rumah  adalah halaman hasil perhitungan dari proses fuzzy berdasarkan inputan dari user berupa status rumah. Pada halaman ini user  dapat  melihat  nama  calon  debitur,  status  rumah yang  merupakan  inputan  awal  dari  user,  derajat keanggotaan yang terdiri dari kurang, cukup dan tinggi dan  terdapat  kolom  terakhir  adalah  drajat  anggota. Untuk  kolom  terakhir  derajat  anggota  adalah  hasil  dari perhitungan fuzzy berdasarkan status rumah
6. Halaman Fuzzifikasi Status Penghasilan
Halaman fuzzifikasi status pengahasilan adalah halaman hasil perhitungan dari proses fuzzy berdasarkan inputan  dari  user  berupa  status  penghasilan.  Pada halaman  ini  user  dapat  melihat  nama  calon  debitur, status  penghasilan  yang  merupakan  inputan  awal  dari user,  derajat  keanggotaan  yang  terdiri  dari  kurang, cukup  dan  tinggi  dan  terdapat  kolom  terakhir  adalah drajat  anggota.  Untuk  kolom  terakhir  derajat  anggota adalah  hasil  dari  perhitungan fuzzy berdasarkan  status penghasilan.
7. Halaman Fuzifikasi Jenis Pekerjaan Halaman fuzzifikasi status  jenis  pekerjaan adalah  halaman  hasil  perhitungan  dari  proses fuzzy berdasarkan  inputan  dari  user  berupa  status  jenis pekerjaan.  Pada  halaman  ini  user  dapat  melihat  nama calon  debitur,  status  jenis  pekerjaan  yang  merupakan inputan awal dari user, derajat keanggotaan yang terdiri dari  kurang,  cukup  dan  tinggi  dan  terdapat  kolom terakhir  adalah  drajat  anggota.  Untuk  kolom  terakhir derajat  anggota  adalah  hasil  dari  perhitungan fuzzy berdasarkan status jenis pekerjaan

## 8. Halaman Defuzzifikasi
Halaman defuzzifikasi ini  adalah  merupakan kesimpulan  dari  perhitungan fuzzy berdasarkan  status rumah,  penghasilan  dan  jenis  pekerjaan.  User  dapat melihat  kesimpulan  dari  perhitungan  pada  kolom keterangan. Pada kolom keterangan terdapat keterangan calon debitur itu lolos atau tidak lolos. Lolos dan tidak lolosnya  calon  debitur  yang  akan  melakukan  proses peminjaman dana berdasarkan total kemampuan dimana total  kemampuan  ini  adalah  hasil  total  perhitungan status rumah, penghasilan dan jenis pekerjaan yang telah diinputkan  oleh  user  pada  halaman  input  data  calon debitur.
Gambar 13. Halaman Parameter Fuzzy
Gambar 14. Halaman Fuzzifikasi Status Rumah
Gambar 15. Halaman Fuzzifikasi Penghasilan
Gambar 16. Halaman Fuzzifikasi Jenis Pekerjaan
B. Pengujian
Untuk  proses  pengujian  peneliti  menggunakan 15 sampel data yang didapat dari PT.NSC yang nantinya diinputkan pada  sistem  atau  aplikasi  yang  telah  dibuat. Untuk  15  data  sampel  yang  telah  diambil  ini  telah diinput  pada  sistem  PT.NSC  dan  kondisinya  telah diterima atau lolos semua.  Sedangkan untuk penentuan point  peneliti  meminta  bantuan  bagian  lapangan  dalam hal  ini  adalah  surveyor    berdasarkan  kondisi  di lapangan.
Setelah data telah dimasukkan ke dalam sistem tidak semua dapat lolos pada sistem hal ini dikarenakan pada  aplikasi  peneliti  menentukan  jika  salah  satu derajat  keanggotaan  pada  calon  debitur  terdapat  yang kurang  maka  sistem  akan  menolak  atau  dalam  hal  ini calon  debitur  tersebut  tidak  dapat  lolos.  Dari  15  data yang telah diterima oleh PT.NSC hanya 6 calon debitur saja yang lolos menurut sistem antara lain Yenny, Rani, Hendik, Nur, Novi, dan M.Arifin.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  maka  dapat diambil  kesimpulan  sebagai  berikut  logika fuzzy dapat diterapkan untuk menentukan calon debitur yang berhak mendapatkan pinjaman dana dengan menggunakan nilai kriteria-kriteria sebagai data input fuzzy . Dengan logika fuzzy proses penyeleksian menjadi lebih adil dan akurat dengan  memperhatikan  nilai  yang  proporsional  bagi setiap  kriteria  perekrutannya.  Logika fuzzy dapat dijadikan  sebagai  alat  bantu  pendukung  keputusan dalam  melakukan  proses  seleksi  penerimaan  pinjaman dana tunai.

## B.   Saran
1.  Dapat dilakukan penambahan variabel.
2.  Dalam  perhitungan  solusi  dengan  menggunakan model fuzzy , dapat memperbanyak pilihan kriteria yang diajukan sistem yang bersifat dinamik, yang terdiri dari variabel input fuzzy dan variabel input non fuzzy .

## VI. D AFTAR P USTAKA
[1]  Turban,  Efraim,  2005,  Sistem  Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas, Andi, Yogyakarta.
[2]  Kusumadewi,  Sri.  2007.  Sistem  Fuzzy  Untuk Klasifikasi Indikator Kesehatan Daerah. Yogyakarta. ISSN: 978-979-96964-5-8.
Gambar 17. Halaman DeFuzzifikasi
Gambar 18. Sampel data
Gambar 19. Hasil Perhitungan Sistem
[3]  Kusumadewi, Sri & Hari Purnomo. 2010. Aplikasi Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung  keputusan  Edisi Kedua. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[4]  Kusrini,  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung keputusan. Yogyakarta : Penerbit ANDI, 2007.
[5]  Cristiono,  Denny,  2005,  Aplikasi  Pendukung Keputusan  Dengan  Menggunakan  Logika  Fuzzy (studi  kasus  Pemilihan  Handphone  Berdasarkan Kebutuhan Konsumen), Salatiga, Fakultas Teknologi  Informasi,  Universitas  Kristen  Satya
Wacana.
[6]  Yudanto,  A.Y,  Apriyadi,  M  dan  Sanjaya,  K. Optimalisasi  Lampu  Lalu  Lintas  dengan  Fuzzy Logic,  ULTIMATICS,Vol  V,  No.2  |  Desember 2013
[7]  Wibowo,  D.W  ,  Amalia,  E.L  Sistem  Pendukung
Keputusan dalam menentukan beasiswa
berprestasi  Menggunakan  Metode  Fuzzy(Studi Kasus:Instansi  XYZ)  ANTIVIRUS,  Vol  11  No  1 Mei 2017