## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1436−1444 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5683

## Analisis Tingkat Kepuasan Konsumen Pada Restoran Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto
Inun Suryani Harahap * , Heri Santoso
Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Deli Serdang Jl. Lap. Golf No.120, Kp. Tengah, Kec. Pancur Batu, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1,* inunsuryaniharahap@gmail.com, 2 herisantoso@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: inunsuryaniharahap@gmail.com Submitted: 25/07/2024; Accepted: 31/07/2024; Published: 31/07/2024
Abstrak −Metode logika fuzzy Tsukamoto digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan pelanggan di Restoran Mixue. Latar belakang penelitian ini adalah betapa pentingnya memahami dan meningkatkan  kepuasan pelanggan dalam industri restoran yang sangat kompetitif. Mixue menarik perhatian banyak orang, terutama pelajar dan mahasiswa, sebagai salah satu restoran yang menawarkan minuman kekinian dengan harga terjangkau. Mixue Jamin Ginting, Medan, kuesioner dibagikan kepada 100 orang untuk melakukan penelitian ini. Variabel yang dianalisis adalah kualitas pelayanan, lokasi, harga, dan fasilitas. Dengan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto, nilai kepuasan konsumen dalam himpunan fuzzy seperti "sangat puas", "puas", dan "tidak puas" dibuat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat kepuasan pelanggan dipengaruhi oleh fasilitas yang lengkap, harga yang murah, lokasi yang strategis, dan pelayanan yang ramah. Studi ini meningkatkan pemahaman manajemen Mixue tentang harapan dan kebutuhan konsumen serta pengembangan ilmu pengetahuan dalam penerapan logika fuzzy pada analisis kepuasan konsumen. Metode fuzzy Tsukamoto memungkinkan analisis yang lebih mendalam tentang preferensi dan persepsi konsumen, dan membantu dalam pembuatan strategi perbaikan yang tepat untuk meningkatkan kepuasan konsumen Mixue. Dalam  penelitian  untuk  menentukan  tingkat  kepuasan  konsumen  di  Mixue  Tuntungan  Deli  Serdang  dengan  menggunakan teknik fuzzy tsukamoto, ditemukan nilai numerik pada variabel fasilitas sebesar 71, variabel harga sebesar 61, fasilitas kualitas layanan 58 dan variabel lokasi sebesar 52.
Kata Kunci : Kepuasan Konsumen; Mixue; Logika Fuzzy Tsukamoto; Fasilitas; Harga; Lokasi; Pelayanan
Abstract −Tsukamoto  fuzzy  logic  method  is  used  to  measure  the  level  of  customer  satisfaction  at  Mixue  Restaurant.  The background of this study is the importance of understanding and improving customer satisfaction in the highly competitive restaurant  industry.  Mixue  attracts  the  attention  of  many  people,  especially  students,  as  one  of  the  restaurants  that  offers contemporary  drinks  at  affordable  prices.  Mixue  Jamin  Ginting,  Medan,  questionnaires  were  distributed  to  100  people  to conduct this study. The variables analyzed were service quality, location, price, and facilities. By using the Fuzzy Tsukamoto method, consumer satisfaction values in fuzzy sets such as "very satisfied", "satisfied", and "dissatisfied" were created. The results showed that the level of customer satisfaction was influenced by complete facilities, low prices, strategic location, and friendly  service.  This  study  improves  Mixue  management's  understanding  of  consumer  expectations  and  needs  and  the development of science in the application of fuzzy logic to consumer satisfaction analysis. The Tsukamoto fuzzy method allows for a more in-depth analysis of consumer preferences and perceptions, and helps in creating appropriate improvement strategies to improve Mixue consumer satisfaction. In a study to determine the level of consumer satisfaction at Mixue Tuntungan Deli Serdang using the fuzzy tsukamoto technique, the numerical value of the facility variable was found to be 71, the price variable was 61, the service quality facility was 58 and the location variable was 52.
Keywords : Customer Satisfaction; Mixue; Fuzzy Tsukamoto Logic; Facilities; Price; Location; Service

## 1. PENDAHULUAN
Usaha waralaba di bidang kuliner merupakan bentuk dari inovasi dan kreatifitas manusia seiring hidup di zaman modern seperti ini. Di lain hal tersebut, membuat banyak terjadinya persaingan yang ketat antar para pelaku bisnis kuliner[1][2]. Salah satu bisnis waralaba yang menjadi fenomena dalam masyarakat modern sekarang ini adalah bisnis waralaba Mixue ice cream and tea dengan logo yang sangat otentik juga Mixue sangat mudah sekali untuk dikenal warga sekitar di Indonesia. Produk utama Mixue adalah minuman es dengan berbagai rasa yang unik dan menarik perhatian konsumen. Mixue ramai menjadi perbincangan warganet di berbagai media sosial dengan harga yang ditawarkan sangat terjangkau untuk kalangan semua kelas ekonomi dapat menciptakan kemampuan untuk dikonsumsi sehari-hari tanpa menguras kantong [3].
Mixue adalah minuman kekinian yang merupakan anak perusahaan dari PT. Pesta Pora Abadi yang berasal dari tiongkok dan kini sudah tersebar ke beberapa daerah di Indonesia. Menu yang disajikan juga cukup unik untuk tiap  kemasannya.  Konsumen  yang  membeli  Mixue  juga  bebas  memilih  sesuai  kemauan  besar  kecilnya  dengan selera rasa masing-masing. Konsumen yang membeli datang dari berbagai kalangan, mulai dari anak-anak, remaja dan orang dewasa, terutama bagi para pelajar/mahasiswa. Tak hanya rasanya yang nikmat dan segar, tetapi juga harganya yang terjangkau dan cocok untuk kantong pelajar, tentunya menjadi salah satu keunggulan dari Mixue [4]. Mixue merupakan salah satu restoran yang beroperasi di pasar yang kompetitif. Untuk tetap menjadi pilihan utama bagi konsumen, Mixue perlu memahami sejauh mana konsumen merasa puas dengan produk dan layanan yang mereka tawarkan. Memahami tingkat kepuasan konsumen adalah kunci untuk memenuhi harapan konsumen, meningkatkan  loyalitas  dan  mencapai  keberhasilan  jangka  panjang  [5].  Dalam  era  digital  saat  ini,  konsumen memiliki akses mudah informasi dan ulasan tentang restoran melalui platform media sosial dan situs ulasan. Ulasan dan pengalaman konsumen dapat mempengaruhi persepsi orang lain tentang restoran tersebut. Oleh karena itu,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1436−1444 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5683
menganalisis  tingkat  kepuasan  konsumen  menjadi  semakin  penting  bagi  restoran  Mixue  untuk  memperoleh wawasan tentang kekuatan dan kelemahan mereka serta memperbaiki aspek alam konteks ini [6]. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui cara yang efektif dalam menentukan tingkat kepuasan pelanggan terhadap Restoran Mixue menggunakan logika fuzzy, serta untuk mengetahui hasil tingkat kepuasan pelanggan terhadap pelayanan yang  diberikan  oleh  Mixue.  Keputusan  pembelian  adalah  tahap  dalam  proses  pengambilan  keputusan  dimana konsumen  benar  benar  membeli.  Keputusan  pembelian  oleh  konsumen  dipengaruhi  banyak  hal,  salah  satunya adalah perilaku konsumen. Konsumen yang membeli Mixue tidak lepas dari keputusan konsumen itu sendiri dalam memutuskan akan pemilih dan membeli Mixue [7].
Panjangnya antrian pada Mixue membuat banyak orang penasaran dengan rasa dan kenikmatannya, hingga memilih  dan  memutuskan  untuk  membeli  Mixue.  Hal  tersebut  membuat  Mixue  menjadi  viral  [8].  Dengan keviralannya  konsumen  yang  pernah  datang  dan  membeli  mulai  membicarakannya  dari  mulut  ke  mulut, merekomendasikan Mixue kepada rekan dan teman-temannya, hal ini juga disebut dengan viral marketing. Viral marketing  adalah  pemasaran  dari  mulut  ke  mulut  melalui  versi  internetnya,  yang  memiliki  hubungan  dengan menciptakan sebuah e-mail atau cara pemasaran yang sangat menular hingga konsumen atau pelanggan bersedia dan  mau  untuk  menyebarkan  dan  menyampaikan  kepada  teman-teman  mereka.  Konsumen  yang  merasa  puas dengan Mixue akan merekomendasikan kepada temannya. Mixue juga melakukan promosi dengan menggunakan media sosial instagram dengan mengunggah foto dan video yang disertai dengan caption. Mixue menggunakan beberapa  media  sosial  seperti  facebook,  tiktok,  instagram  dan  yang  paling  berpengaruh  adalah  media  sosial instagram.  Dalam  instagram  tersebut,  Mixue  mengunggah  promo  diskon  dan  event  setiap  bulannya  dan  juga mengunggah tampilan foto yang menarik sehingga membuat konsumen tertarik dan ingin membeli Mixue yang ditawarkan oleh instagram. Bukan cuma Miexue, konsumen juga membuat konten video dan di upload di berbagai media sosial mereka dengan mencoba membeli minuman mixue dengan varian rasa yg berbeda dan toping yang diinginkan. Hal itu membuat konten video tersebut ramai dikunjungi banyak netizen dan menjadi viral.
Menurut pegawai Mixue yang ada di Jl. Jamin Simpang Tuntungan berkurangnya jumlah konsumen pada Mixue disebabkan banyaknya  perusahaan yg membuka bisnis restoran dengan rasa minuman yang hampir sama, sehingga mengakibatkan persaingan tingkat kepuasan konsumen semakit ketat. Tapi setelah peneliti melakukan observasi dan wawancara pada konsumen Mixue Simpang Tuntungan, konsumen mengatakan bukan hanya karena rasa yg sama tapi karena sertifikat halal yg masih belum keluar, sehingga para konsumen samar dengan kehalalan minumannya. Untuk dapat memberikan kualitas pelayanan yang sesuai dengan keinginan konsumen maka pihak manajemen farus mengetahui persepsi konsumen terhadap kualitas pelayanan yang ada selama ini dan apa yang menjadi harapan/keinginan  konsumen dari pelayanan  yang  diberikan [9]. Berkaitan dengan kualitas pelayanan, konsep islam mengajarkan bahwa dalam memberikan layanan dari usaha yang dijalankan baik itu berupa barang atau jasa, jangan memberikan yang buruk dan tidak berkualitas, melainkan yang berkualitas kepada orang lain. Hal ini sesuai dalam Al-Qur’an surah Al-Baqarah ayat 267 [10].
Logika  fuzzy  adalah  salah  satu  metode  yang  dapat  melakukan  analisis  sitem  yang  mengandung ketidakpastian. Fuzzy Tsukamoto merupakan salah satu metode yang fleksibel dan memiliki toleransi yang ada pada pada data. Fuzzy Tsukamoto memiliki kelebihan yakni lebih diterima oleh banyak pihak, lebih cocok input yang diterima dari manusia bukan  mesin [11]. Dengan kuesioner persepsi dan harapan konsumen pada metode Fuzzy Tsukamoto  diharapkan diperoleh rancangan perbaikan pelayanan  konsumen  yang diharapkan  memenuhi keinginan  konsumen.  Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan  diatas,  maka  diperlukan  adanya  sebuah penelitian  supaya  dapat  menghasilkan  output  sehingga  dapat  meningkatkan  kualitas  pada  Mixue,  sehingga kedepanya pengelola dapat memberikan sesuai apa yang diharapkan konsumen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Logika Fuzzy
Fuzzy logic atau logika fuzzy pertama kali diperkenalkan Prof. Lotfi Zadeh seorang kebangsaan Iran yang menjadi guru  besar  di  University  Calfornia  at  Berkeley  pada  tahun  1965  [12].  Fuzzy  logic  adalah  cabang  dari  sistem kecerdasan buatan (Artificial Intelegent) yang mengemulasi kemampuan manusia dalam berikir kedalam bentuk algoritma yang kemudian dijalankan mesin [13]. Dengan kata lain, logika fuzzy memungkinkan untuk mengatasi ketidakpastian dan kompleksitas dalam pengambilan keputusan dengan cara yang lebih fleksibel daripada metode tradisional.  Konsep  logika  fuzzy  telah  diterapkan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  pengendalian  otomatis, pengenalan  pola,  sistem  pakar,  pengambilan  keputusan  dan  banyak  lagi.  Ini  telah  menjadi  alat  penting  dalam menangani masalah yang melibatkan ketidakpastian dan kompleksitas di berbagai bidang ilmu pengetahuan dan teknologi. Logika fuzzy adalah ilmu yang mempelajari tentang ketidakpastian [14]. Tanpa mengabaikan faktor- faktor yang ada logika fuzzy dianggap mampu untuk memetakkan suatu input kedalam suatu output. Logika fuzzy dianggap sangat fleksibel dan memiliki toleransi terhadap data-data yang ada [15].

## 2.2 Fuzzy Tsukamoto
Metode Tsukamoto merupakan metode dimana konsekuen dari aturan fuzzy-nya direpresentasikan dengan fungsi keanggotaan  yang  monoton.  Pada metode Tsukamoto,  setiap konsekuen pada aturan  yang berbentuk IF-THEN

## Journal of Information System Research (JOSH)
harus direpresentasikan dalam suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan monoton [16]. Nilai hasil pada konsekuen  setiap  aturan  fuzzy  berupa  nilai  crisp  yang  diperoleh  berdasarkan  fire  strength  pada  antiseden-nya. Keluaran sistem dihasilkan dari konsep rata-rata terbobot dari keluaran setiap aturan fuzzy [17].
Metode  Tsukamoto  merupakan  perluasan  dari  penalaran  monoton.  Pada  metode  Tsukamoto,  setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan predikat. Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot [18].
Gambar 1. Fuzzy Inference System Metode Tsukamoto

## 2.3 Kerangka Penelitian
Dalam  penelitian  dibutuhkan  kerangka  penelitian  agar  peneliti  berjalan  sesuai  apa  yang  diharapkan.  Kerangka penelitian ini merupakan survey pendahuluan untuk mengindentifikasi kepuasan konsumen pada Mixue.

## Gambar 2. Kerangka Penelitian
Gambar 2 merupakan kerangka penelitian untuk mengindentifikasi kepuasan konsumen pada Mixue.

## 2.4 Pengumpulan Data
Untuk  memperoleh  pengumpulan  data  dan  informasi  dalam  pengolahan  data,  perlu  adanya  pengumpulan  data, pengumpulan data dilakukan dengan 3 cara yaitu, wawancara, observasi dan membagikan angket atau kusioner [19] .
1. Wawancara (Interview)
Merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti dengan narasumber secara langsung, teknik ini dapat dilakukan apabila peneliti ingin mengetahui hal-hal dari responden yang lebih mendalam [20][21].

## Journal of Information System Research (JOSH)
2. Angket (Kuesioner)
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  memberi  seperangkat  pertanyaan  secara  tertulis  kepada responden untuk di jawab [22]. Penelitian ini menggunakan rumus hair at all karena dalam penarikan sampel, jumlah sampel harus representatip (mewakili) agar perhitunganya tidak memerlukan tabel jumlah sampel, dan hasil  penelitian  dapat  digeneralisasikan,  sehingga  dapat  dilakukan  dengan  rumus  dan  perhitungan  yang sederhana [23].
3. Pengamatan
Pengamatan  merupakan  teknik  pengumpulan  data  dengan  melakukan  pengamatan  langsung  terhadap  objek yang diteliti agar peneliti memperoleh hasil yang akurat.

## 2.5 Flowchart
Adapun flowchart algoritma sistem pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 3. Flowchart Penelitian Metode Tsukamoto
Gambar 3. merupakan flowchart dari penelitian untuk mengindentifikasi kepuasan konsumen pada Mixue dengen  metode  Tsukamoto.  Peneliti  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode  fuzzy  tsukamoto  dengan variabel yang telah ditentukan oleh peneliti. Dilanjutkan dengan mengaplikasikanya ke software matlab dan hasil akhirnya akan didapat kesimpulan dari tingkat kepuasan konsumen pada Restoran Mixue. Tahapan yang dilakukan dalam menyelesaikan suatu masalah dengan jelas dan teratur guna untuk menyelesaikan suatu perancangan pada perangkat lunak pada sistem yang dibangun dapat dituangkan dalam bentuk flowchart. Dalam mengukur kepuasan penumpang, skala yang digunakan adalah skala likert. Skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang fenomenal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Tabel 1 merupakan dataset yang diperoleh. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 100 data yang diperoleh melalui wawancara terhadap pelanggan Mixiue di Jl. Jamin Ginting Simpang Tuntungan Pancur Batu. Variabel-variabel yang dianalisis meliputi Fasilitas, Harga, Lokasi, Kualitas Pelayanan dan Kepuasan Konsumen. Masing-masing  variabel  tersebut  diukur  dalam  rentang  nilai  dari  0  hingga  100,  yang  kemudian  diolah menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto untuk menentukan tingkat kepuasan konsumen secara keseluruhan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1436−1444 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5683
Tabel 1 . Dataset No Nama Fasilitas  Harga  Lokasi  Kualitas Pelayanan Responden 1 Adelia Nabila Putri 71 61 52 58 2 Ahmad Raihan 56 84 73 91 3 Alfa Thiayara Qania Manurung 82 68 96 66 4 Carissa Aurellia Putri 85 81 61 63 5 Chairil Chandra Harahap 92 76 73 70 6 Dzil Izzati Salam 89 96 76 80 7 Faturrahman Yuwandika Sianipar 61 66 81 60 8 Haicel Musbar Siregar 76 71 68 80 9 Hani Aulia 91 71 93 86 10 Kaila Dihyan Annisya Hasibuan 93 70 61 87 11 Latifa Nazla 75 96 83 66 12 M. Hilmi Anshori Rangkuti 74 59 71 73 13 Muhammad Zaky 81 59 65 95 14 Naila Alfa Yusriya 98 97 63 81 15 Nayla Mayang Sari 59 93 58 90 ….  …. …. …. …. …. ….  …. …. …. …. …. 100  Qorina Shofiahturrahmah siregar 77 93 82 62

## 3.2 Implementasi Fuzzy Tsukamoto
Langkah pertama Fuzzy Tsukamoto adalah menentukan fuzzifikasi, langkah defuzzifikasi dalam metode Fuzzy Tsukamoto melibatkan identifikasi variabel input, penentuan himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang sesuai, dan transformasi nilai masukan menjadi derajat keanggotaan dalam himpunan fuzzy yang relevan [24]. Derajat keanggotaan variable Fasilitas;
μ tdk lengkap (x) = {
0;   x ≥ 80
80−x 80−40 ;   40 ≤ x ≤ 80
1;  x ≤ 40
μ lengkap (x) = { 0;  x ≤ 40
x−40 80−40 ;   1,75 ≤ x ≤ 4 1;  x ≥ 80
Derajat keanggotaan variabel Harga;
μ mahal (x) = {
0;   x ≥ 80
80−x
80−40 ;   40 ≤ x ≤ 80
1;  x ≤ 40
μ murah (x) = {
0;  x ≤ 40 x−40 80−40 ;   40 ≤ x ≤ 80
1;  x ≥ 80
Derajat keanggotaan variabel Lokasi;
μ tdk strategis (x) = {
0;   x ≥ 80
80−x
80−40 ;   40 ≤ x ≤ 80
1;  x ≤ 40
μ strategis (x) = { 0;  x ≤ 40 x−40 80−40 ;   40 ≤ x ≤ 80
1;  x ≥ 80
Derajat keanggotaan variabel Kualitas Pelayanan
μ tdk ramah (x) = { 0;   x ≥ 50 50−x 50−40 ;   40 ≤ x ≤ 50 1;  x ≤ 40

## Journal of Information System Research (JOSH)
μ ckp ramah (x) = { 0;   x ≤ 40 or x ≥ 60
x−40
50−40 ;   40 ≤ x ≤ 50
60−x 60−50 ;   50 ≤ x ≤ 60
μ ramah (x) = { 0;  x ≤ 50 x−50 60−50 ;   50 ≤ x ≤ 60 1;  x ≥ 60
Derajat keanggotaan variabel Kepuasan Konsumen;
μ tdk puas (z) = {
0;   x ≥ 0.5 0.5−x 0.5−0.4 ;   0.4 ≤ x ≤ 0.5
1;  x ≤ 0.4 μ puas (z) = {
0;   x ≤ 0.4 or x ≥ 0.8 x−0.5
0.5−0.4 ;   0.4 ≤ x ≤ 0.5
0.8−x 0.8−0.5 ;   0.5 ≤ x ≤ 0.8
μ sangat puas (z) = {
0;  x ≤ 0.5
x−0.5 0.8−0.5 ;   0.5 ≤ x ≤ 0.8
1;  x ≥ 0.8
Selanjutnya menentukan nilai masing-masing variabel berdasarkan data yang diperoleh pada tabel 1: variabel Fasilitas  = 71
μ tdk lengkap (x) = 80 − x 80 − 40 = 80 − 71 80 − 40 = 31 40 = 0.225
μ lengkap (x) = x − 40 80 − 40 = 71 − 40 80 − 40 = 31 40 = 0.775 variabel Harga  = 61
μ mahal (x) = 80 − x 80 − 40 = 80 − 61 80 − 40 = 19 40 = 0.475
μ murah (x) = x − 40 80 − 40 = 61 − 40 80 − 40 = 21 40 = 0.525 variabel Lokasi  = 52
μ tdk strategis (x) = 80 − x 80 − 40 = 80 − 52 80 − 40 = 28 40 = 0.7
μ strategis (x) = x − 40 80 − 40 = 52 − 40 80 − 40 = 12 40 = 0.3 variabel Kualitas pelayanan = 58 μ tdk ramah (x) = 0
μ ckp ramah (x) = 60 − x 60 − 50 = 60 − 58 60 − 50 = 2 10 = 0.2
μ ramah (x) = x − 50 60 − 50 = 58 − 50 60 − 50 = 8 10 = 0.8
Selanjutnya, penentuan Inferensi Fuzzy pada metode Fuzzy Tsukamoto melibatkan beberapa langkah, yaitu penentuan aturan inferensi, perhitungan derajat keanggotaan, dan penggunaan fungsi implikasi sederhana untuk menghasilkan  keluaran  berdasarkan  aturan  yang  telah  ditentukan.  Berikut  adalah  aturan  inferensi  Fuzzy Tsukamoto yang digunakan:
[R1] Jika fasilitas lengkap dan harga murah dan lokasi strategis dan ramah, maka sangat puas.
∝ −predikat 1 = μ lengkap (x) ∩   μ murah (x) ∩   μ strategis (x) ∩   μ ramah (x) = min (μ lengkap (71) ∩   μ murah (61) ∩   μ strategis (52) ∩   μ ramah (58)) = min(0.775; 0.525; 0.3; 0.8) = 0.3 Nilai Z 1 = 0

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1436−1444 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5683
[R2] Jika fasilitas lengkap dan harga mahal dan lokasi strategis dan ramah, maka puas. ∝ −predikat 2 = μ lengkap (x) ∩   μ mahal (x) ∩   μ strategis (x) ∩   μ ramah (x) = min (μ lengkap (71) ∩   μ mahal (61) ∩   μ strategis (52) ∩   μ ramah (58)) = min(0.775; 0.475; 0.3; 0.8) = 0.3 Nilai Z 3 = 0 [R3] Jika fasilitas lengkap dan harga murah dan lokasi tidak strategis dan ramah, sangat puas.
∝ −predikat 3 = μ lengkap (x) ∩   μ murah (x) ∩   μ tdk strategis (x) ∩   μ ramah (x) = min (μ lengkap (71) ∩   μ murah (61) ∩   μ tdk strategis (52) ∩   μ ramah (58)) = min(0.775; 0.525; 0.7; 0.8) = 0.525 Nilai Z 3 = 1 Berdasarkan  analisis  menggunakan  metode  fuzzy  logic  Tsukamoto,  didapatkan  bahwa  skor  variabel fasilitas = 71, variabel harga = 61, variabel lokasi = 52, dan variabel kualitas pelayanan = 58.
Tabel 2. Hasil Perhitungan N o Nama Responden Fasilit as Har ga Loka si Kualitas Pelayanan Kepuasan Konsumen Kateg ori 1 Adelia Nabila Putri 71 61 52 58 0.768115942 Puas 2 Ahmad Raihan 56 84 73 91 0.659574468 Puas 3 Alfa Thiayara Qania Manurung 82 68 96 66 0.466666667 Puas 4 Carissa Aurellia Putri 85 81 61 63 0.51875 Puas 5 Chairil Chandra Harahap 92 76 73 70 0.916666667 Sangat Puas 6 Dzil Izzati Salam 89 96 76 80 1 Sangat Puas 7 Faturrahman  Yuwandika Sianipar 61 66 81 60 0.511029412 Puas 8 Haicel Musbar Siregar 76 71 68 80 0.722222222 Puas 9 Hani Aulia 91 71 93 86 0.710416667 Puas 10 Kaila Dihyan Annisya Hasibuan 93 70 61 87 0.5125 Puas 11 Latifa Nazla 75 96 83 66 1 Sangat Puas 12 M. Hilmi Anshori Rangkuti 74 59 71 73 0.428571429 Puas 13 Muhammad Zaky 81 59 65 95 0.428571429 Puas 14 Naila Alfa Yusriya 98 97 63 81 0.56875 Puas 15 Nayla Mayang Sari 59 93 58 90 0.672727273 Puas … . ….
…. …. …. …. …. … . ….
…. …. …. …. …. 10 0 Qorina Shofiahturrahmah siregar 77 93 82 62 1 Sangat Puas
Dari hasil ini, diperoleh tingkat kepuasan konsumen sebesar 0.768115942 yang dikategorikan sebagai Puas. Untuk hasil keseluruhan perhitungan dapat dilihat pada tabel 2.
Studi  ini  mendokumentasikan  hasil  dari  implementasi  dan  pengujian  logika  Fuzzy  Tsukamoto menggunakan Matlab untuk menganalisis tingkat kepuasan konsumen di Restoran Mixue. Penelitian ini berfokus pada  pengukuran  kepuasan  konsumen  dengan  mempertimbangkan  variabel-variabel  seperti  Fasilitas,  Harga, Lokasi,  Kualitas  Pelayanan  dan  Kepuasan  Konsumen,  yang  diukur  dalam  nilai  keanggotaan  fuzzy  untuk memungkinkan evaluasi komprehensif oleh sistem Tsukamoto. Setelah merancang sistem dan mengidentifikasi variabel-variabel yang relevan, pengujian dilakukan untuk memverifikasi akurasi dan konsistensi hasil, terutama dalam  mengukur  tingkat  kepuasan  berdasarkan  variabel  input.  Pengujian  ini  juga  mengevaluasi  responsivitas sistem terhadap perubahan input dan efektivitas metode Tsukamoto dalam menghasilkan output yang informatif dan praktis untuk analisis kepuasan konsumen. Hasil dari pengujian ini memberikan wawasan yang mendalam tentang performa sistem dalam konteks aplikasi nyata, serta menyediakan landasan untuk rekomendasi perbaikan yang dapat meningkatkan manajemen kepuasan konsumen di restoran tersebut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1436−1444 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5683

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian,  hasil analisis dengan  menggunakan perhitungan  manual dengan fuzzy tsukamoto, tingkat  kepuasan  konsumen  di  Mixue  Tuntungan  Deli  Serdang  adalah  65  set  termasuk  nilai  “PUAS”.  Dalam penelitian  untuk  menentukan  tingkat  kepuasan  konsumem  di  Mixue  Tuntungan  Deli  Serdang,  dengan menggunakan teknik fuzzy tsukamoto, ditemukan nilai numerik pada variabel fasilitas sebesar 71, variabel harga sebesar 61, vasilitas kualitas layanan 58 dan variabel lokasi sebesar 52. Dengan menggunakan toolbox aplikasi matlab didapatkan hasil perhitungan, dan ini termasuk dalam himpunan puas.

## REFERENCES
[1] A.  S.  Maulana,  Kewirausahaan  (Entrepreneurship)  dalam  Pandangan  Islam  (Historis-Politik  dan  Ekonomi).  Penerbit NEM, 2020.
[2] A. Adita, R. Rama, N. Nersiwad, and B. Utami, “Pengaruh Marketing Mix Dan Kualitas Pelayanan Terhadap Keputusan Pembelian Produk Minuman Mixue Cabang Mojosari,” J. Manaj. Ris. Inov., vol. 1, no. 4, pp. 1–18, 2023.
[3] Nuraida Safitri, Elin Herlina, and Syamsul Hidayat, “Analisis Kepuasan Pelanggan Mixue,” GEMILANG J. Manaj. dan Akunt., vol. 4, no. 2, pp. 305–315, 2024, doi: 10.56910/gemilang.v4i2.1289.
[4] R. Ferdiansyah, A. L. Rahman, S. Fauzi, V. Dewi, V. R. Fathoni, and G. Wiharso, “Analisis Pengaruh Kualitas Produk Terhadap Kepuasan Pelanggan Menggunakan Metode Regresi Linier,” J. Pariwisata Bisnis Digit. dan Manaj., vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2024, doi: 10.33480/jasdim.v3i1.5019.
[5] B. A. Febrianto, K. Z. S. Mendrofa, W. P. Ramadhan, and R. Mayasari, “Analisis Analisis Tingkat Kepuasan Konsumen Pada Restoran Mixue Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto (Studi Kasus: Restoran Mixue Cabang UNSIKA),”  J. Comput. Sci. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 1–6, 2023.
[6] I. Ahmad et al., Digital Marketing (Concept, Strategy, and Implementation). Cendikia Mulia Mandiri, 2022.
[7] H. . N. N. . & A. F. P. Sumiati, “Pengaruh Cita Rasa Dan Harga Terhadap Kepuasan Konsumen Pada Ice Cream & Tea Mixue Di Ruko Kartika Kecamatan Klari. Management Studies and Entrepreneurship Journal (MSEJ), 4(5), 5860-5872.,” Manag. Stud. Entrep. J., vol. 4, no. 5, pp. 5860–5872, 2023.
[8] N. N. F. Siregar, “Pengaruh Viral Marketing dan Halal Awareness terhadap Keputusan Pembelian pada Mie Gacoan Cabang Dr. Mansyur Medan,” 2023.
[9] F. P. S. Fransiska Prihatini Sihotang, D. P. Desi Pibriana, and M. Mardiani, “Perbandingan kualitas layanan dua aplikasi transportasi online menggunakan metode servqual,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 6, no. 2, pp. 147–162, 2020.
[10]  W. Purnamasari and R. B. Yuliansyah, “Peningkatan Kualitas Pelayanan Menggunakan Metode Servqual Dan Kano,” J. Ilmu Sos. dan Hum., vol. 9, no. 1, pp. 68–77, 2020.
[11]  J. Salendah, P. Kalele, A. Tulenan, and J. S. R. Joshua, “Penentuan Beasiswa Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Web Scholarship Determination Using Web Based Fuzzy Tsukamoto Method,” in  Seminar Nasional Ilmu Komputer (SNASIKOM), 2022, pp. 81–90.
[12]  M. Munawaroh and A. Octaviano, “Analisa dan Penerapan Fuzzy Inference System Metode Mamdani untuk Penentuan Penerima Beasiswa,” Int. J. Artif. Intell, vol. 6, no. 1, pp. 21–52, 2019.
[13]  C. D. Mait, J. A. Watuseke, P. D. G. Saerang, and S. R. Joshua, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Fuzzy Logic Tahani Untuk Penentuan Golongan Obat Sesuai Dengan Penyakit Diabetes,” J. Media Infotama, vol. 18, no. 2, pp. 344–353, 2022.
[14]  S. Sulartopo, S. Kholifah, D. Danang, and J. T. Santoso, “Transformasi Proyek Melalui Keajaiban Kecerdasan Buatan: Mengeksplorasi Potensi AI Dalam Project Management,” J. Publ. Ilmu Manaj., vol. 2, no. 2, pp. 363–392, 2023.
[15]  M. N. Vani and P. Graha, “Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani,”  In Search, vol. 18, no. 02, pp. 180–189, 2019.
[16]  C. Caroline, R. Thayeb, H. Hermawati, W. D. Harsanto, S. Dwijayanti, and B. Y. Suprapto, “Pemanfaatan Logika Fuzzy sebagai  Pengendali  Steering  pada  Hardware  In  the  Loop  Mobil  Listrik  Otomatis,”  J.  Ecotipe  (Electronic,  Control. Telecommun. Information, Power Eng., vol. 8, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[17]  I.  Wardani,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  BUDIDAYA  IKAN  AIR  TAWAR MENGGUNAKAN  FUZZY  INFERENCE  SYSTEM  (FIS)  TSUKAMOTO  (Studi  kasus:  Budidaya  Ikan  Air  Tawar Tunggul Sari Kec. Tayu).” University of Technology Yogyakarta, 2020.
[18]  B.  D.  Kusumawati,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan  Konsumen  terhadap  Kualitas  Produk  Honda  Merek  Vario,” ALEXANDRIA (Journal Econ. Business, Entrep., vol. 2, no. 1, pp. 19–25, 2021, doi: 10.29303/alexandria.v2i1.30.
[19]  C. Casro, Y. Purwati, G. Setyaningsih, and A. P. Kuncoro, “Rancang Bangun Aplikasi Pengaduan Pelanggan Berbasis Web Menggunakan Framework Codeigniter Di Indotechno Purwokerto,” J. Sains dan Inform., vol. 6, no. 2, pp. 166– 174, 2020, doi: 10.34128/jsi.v6i2.244.
[20]  Suhardi, A. H. Lubis, A. Aprilia, and I. A. Ningrum, “Penerapan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique pada Pemilihan  Cafe  Terfavorit,”  Sist.  Pendukung  Keputusan  dengan  Apl.,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–11,  2023,  doi: 10.55537/spk.v2i1.114.
[21]  F. Y. Al Irsyadi, A. P. Priambadha, and Y. I. Kurniawan, “Game Edukasi Bahasa Arab untuk Siswa Kelas IV di Sekolah Dasar  Islam  Terpadu  Nahdlatul  Ulama  Cepogo,”  J.  Manaj.  Inform.,  vol.  Volume  10,  no.  April,  p.  12,  2020,  doi: 10.34010/jamika.v10i1.
[22]  M. Syafi’ie, T. Tursina, and Y. Yulianti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Daerah Prioritas Penanganan Stunting pada Balita Menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus : Kota Pontianak),” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 7, no. 1, p. 33, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i1.27815.
[23]  L.  C.  Masitaningrum,  “PERAN  KNOWLEDGE  SHARING  BEHAVIOR  DIGITAL  DAN  DIGITAL  TALENT DEVELOPMENT TERHADAP DIGITAL COMPETENCE DI MODERASI DIGITAL CULTURE.” Universitas Islam

## Journal of Information System Research (JOSH)
Sultan Agung Semarang, 2024.
[24]  H.  A.  Fahmianto,  “Detektor  pintar  kelayakan  tanah  untuk  tanaman  pangan  menggunakan  pendekatan  Fuzzy  Logic.” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2024.