## PREDIKSI PEMBERIAN KELAYAKAN PINJAMAN DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
Nurul Ajeng 1) , Bety Wulan Sari, M.Kom 2) , Donni Prabowo, M.Kom 3)
1  )2)  3) Sistem Informasi Universitas AMIKOM Yogyakarta email: nurul.ajeng@students.amikom.ac.id 1) , bety@amikom.ac.id 2) donniprabowo@amikom.ac.id 3)

## Abstraksi
Sentra Gadai merupakan salah satu tempat peminjaman yang berada di Yogyakarta. Setiap harinya memberikan pinjaman kepada pelanggan. Dalam pemberian pinjaman Sentra Gadai memiliki syarat yaitu besar pinjaman 50% dari  harga  jaminan.  Jika  pinjaman  lebih  dari  50%  pihak  Sentra  Gadai  kadang  masih  ragu  untuk  memberikan pinjaman tersebut.
Sistem  Prediksi  Pemberian  Kelayakan  Pinjaman    digunakan  untuk  membantu    Sentra  Gadai  dalam  mengambil keputusan  dengan  memberikan  alternatif-alternatif  perkiraan  dalam  menentukan  kelayakan  dalam  peminjaman yang dilakukan oleh pelanggan. Sistem prediksi ini menggunakan metode fuzzy tsukamoto dalam memperkirakan kelayakan  pinjaman  kepada  pelanggan  dengan  memiliki  beberapa  kriteria  seperti  lama  peminjaman,  harga jaminan dan kondisi barang.
Sistem  Prediksi  ini  dibuat  berbasis  desktop  karena  hanya  digunakan  oleh  pihak  Sentra  Gadai  dan  tidak  untuk umum dengan bahasa pemrograman Java dan database menggunakan phpMyAdmin.
Kata Kunci : Sistem Prediksi, Pinjaman, Fuzzy Tsukamoto

## Abstract
Sentra Gadai is a place to borrow in Yogyakarta. Every day giving loans to pelanggans. In granting a loan the Senta Gadai has a condition that is a loan size of 50% of the collateral price. If the loan is more than 50%, the Sentra Gadai sometimes still hesitate to provide the loan.
The  Loan  Eligibility  Prediction  System  is  used  to  help  the  Sentra  Gadai  in  making  decisions  by  providing alternative estimates in determining the feasibility of borrowing by the  pelanggan. This prediction system uses Tsukamoto's fuzzy method in estimating the feasibility of loans to pelanggans by having several criteria such as the duration of the loan, the price of the guarantee and the condition of the goods.
This prediction system is based on desktop because it is only used by the Sentra Gadai and not to the public with the Java programming language and database using phpMyAdmin.

## Keywords :
Prediction System, Loan,Fuzzy Tsukamoto
1. Pendahuluan
Prediksi merupakan suatu hal yang sangat berpengaruh  dalam  proses  menghadapi  alternatif yang  dipilih.  Pada  masa  ini  dalam  memprediksi sudah  tidak  lagi  hanya  dengan  akal  manusia. Keterbatasan manusia dalam berpikir untuk memecahkan  suatu  permasalahan  kini  dapat  dibantu dengan suatu sistem komputer yang telah diciptakan oleh  manusia  itu  sendiri.  Perkembangan  Teknologi Informasi telah memungkinkan pengambilan prediksi dapat  dilakukan  dengan  lebih  cepat  dan  cermat. Penggunaan  komputer  telah  berkembang  dari sekadar pengolahan data maupun penyajian informasi,  menjadi  mampu  untuk  menyediakan pilihan-pilihan sebagai memprediksi dalam mengambil  keputusan.  Sistem  prediksi  merupakan suatu sistem berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu  mengambil  perkiraan  dalam  menentukan pinjaman  serta  memanfaatkan  data  dan  model
tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak  terstruktur,  yaitu  pencarian  solusi  yang melibatkan intuisi manusia dalam membuat keputusan  yang  tepat  sasaran  dan  betul  –  betul berguna  bagi  organisasi.  Dengan  pemanfaatan  yang tepat,  system  prediksi  akan  sangat  berguna  untuk pencarian  solusi  terbaik.  Sistem  ini  mempunyai banyak  kelebihan,  namun  kekurangan-kekurangan juga tetap dimiliki oleh sistem ini.
Yusron  Rijal,  Yus  Amalia  dalam  jurnalnya  yang berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penetapan Tunjangan  Prestasi  Dengan  Menggunakan  Metode Fuzzy-Tsukamoto  (Studi  Kasus  di  PT.Boxtime Indonesia).  Dalam  jurnal  tersebut  dijelaskan  bahwa dirancang  sebuah  sistem  penilaian  kinerja  karyawan dengan menggunakan metode logika fuzzy tsukamoto  untuk  menentukan  besarnya  tunjangan prestasi atau premi yang akan diterima oleh masing – masing  karyawan.  Sistem  yang  digunakan  untuk penilaian  kinerja  karyawan  pada  PT.  Boxtime
Indonesia  saat  ini  masih  belum  secara  maksimal memanfaatkan  teknologi  dalam  mengembangkan proses  bisnis,  serta  peningkatan  efektifitas  dalam pekerjaan  mereka.  Hal  ini  disebabkan  oleh  sistem penilaian  yang  terbangun  belum  didasarkan  pada kompetensi  individu.  Selain  itu  proses  penilaian membutuhkan  waktu  lama  dan  dokumentasi  tidak teratur[1].
Eliska  Sulistiani,    Shandi  Noris  dalam  jurnalnya yang  berjudul  Penerapan  FIS  Metode  Tsukamoto Untuk  Menentukan  Kelayakan  Pemberian  Kredit. Permasalahan  yang  muncul  mendorong  upaya  untuk membuat  sistem  pendukung  keputusan  dalam penentuan  kelayakan  pemberian  kredit.  Sistem pendukung keputusan ini digunakan untuk membantu pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat[2].
Marsono,  Saiful  Nur  Arif  ,  Iskandar  Zulkarnain dalam  jurnalnya  yang  berjudul  Penerapan  Metode Tsukamoto Dalam  Pemberian Kredit  Sepeda Motor Bekas  Pada  PT  TRI  JAYA  MOTOR  (Studi  Kasus PT  TRI  JAYA  MOTOR  MEDAN  ).  Dengan menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto  mencakup perhitungan  dan  pengambilan  keputusan  secara matematika  komputer  untuk  bisa  memastikan kebenaran  dan  kepastian  dalam  pengambilan keputusan yang lebih layak bagi konsumen seseorang dalam  melakukan  kegiatan  pembelian  sepeda  motor bekas secara kredit[3].
Andri  Syafrianto  dalam  jurnalnya  yang  berjudul Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kelayakan Kredit  Pinjaman  UKM  di  Koperasi  Sejahtera.  Pada penelitian  ini  perumusan  masalah  yang  akan  diteliti adalah  bagaimana  mengimplementasikan  algoritma Fuzzy  Tsukamoto  dalam  penentuan  nilai  nominal pinjaman  UKM  telur  asin.  Tujuan  dari  penelitian yang dilakukan adalah membantu Koperasi Sejahtera dalam  menentukan  jumlah  pinjaman  modal  usaha UKM telur asin[4].
Ainul yaqin (2016)  dengan  judul  Sistem  Pendukung Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Bidikmisi  Dengan Fuzzy  Logic  .  Dalam  penelitian  ini  penulis menggunakan studi kasus STMIK Amikom Yogyakarta  dengan  variabel  yang  digunakan  yaitu penghasilan  orang  tua,  nilai  ujian  nasional,  nilai prestasi  dan  nilai  kelayakan.  Berdasarkan  hasil pengujian  dari  kasus  tersebut  disimpulkan  bahwa hasil  pengujian  sistem  menujukan  angka  kesesuain sebesar  87%  yang  berarti  bahwa  sistem  pendukung keputusan  tersebut  bisa  digunakan  untuk  membantu dalam  mengambil  keputusan  penerima  beasiswa bidikmisi STMIK AMIKOM Yogyakarta[5].
Sentra  Gadai  merupakan  salah  satu  usaha  yang bergerak  dibidang  pinjaman.  Dalam  pelaksanaannya proses  penyeleksian  pemberian  pinjaman,  karyawan mengalami  kesulitan  dalam  memprioritaskan  yang berhak  menerima  pinjaman  dikarenakan  banyaknya
pengajuan pinjaman serta pertimbangan ketersediaan dana  yang  ada  sehingga  membutuhkan  waktu  yang tidak  sedikit  untuk  karyawan  mengambil  keputusan menentukan  yang  layak  diprioritaskan  dalam menerima  pinjaman.  Untuk  membantu  karyawan Sentra  Gadai  dalam  memperkirakan  serta  untuk menghindari  proses  perkiraan  dalam  pinjaman mengandalkan  intuisi  (subjektif)  dibutuhkan  sebuah rancang  bangun  sistem  prediksi.  Sistem  prediksi  ini mempertimbangkan  dari  beberapa  kriteria-kriteria diantaranya  lama  peminjaman,  harga  pasar  barang yang  menjadi  jaminan,  dan  kondisi  barang  jaminan dalam memberikan penilaian.
Dengan  adanya  permasalahan  tersebut,  peneliti mengusulkan solusi berupa Sistem Prediksi menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto  digunakan karena  dapat  menyelesaikan  permasalahan  secara dengan cara menstruktur hierarki kriteria,pihak yang berkenpentingan,  dan  hasil  kemudian  memberikan nilai  pada  kriteria  agar  mengembangkan  bobot  dan prioritas.  Sistem  yang  dibangun  berbasis  desktop yang menyediakan fasilitas untuk melakukan analisis sehingga proses prediksi yang dilakukan lebih efisien dan objektif dibanding secara konvensional.

## Sistem Prediksi
Pengertian  Prediksi  sama  dengan  ramalan  atau perkiraan. Prediksi adalah suatu proses memperkirakan  secara  sistematis  tentang  sesuatu yang  paling  mungkin  terjadi  di  masa  depan berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan  sekarang  yang dimiliki,  agar  kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Prediksi  tidak  harus  memberikan  jawaban  secara pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk  mencari  jawaban  sedekat  mungkin  yang  akan terjadi. Prediksi menunjukkan apa  yang  akan  terjadi pada  suatu  keadaan  tertentu  dan  merupakan  input bagi proses perencanaan dan pengambilan keputusan[6]

## 2. Metode Penelitian
Metode
Tsukamoto pertama kali diperkenalkan  oleh  Tsukamoto.  Pada  metode Tsukamoto,  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang terbentuk  IF-THEN  harus  direpresentasikan  dengan suatu  himpunan  fuzzy  den  gan  fungsi  keanggotaan yang  monoton.  Sebagai  hasilnya,  output  hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan dengan tegas (crisp)  berdasarkan  αpredikat  (fire  strength).  Hasil akhirnya  diperoleh  dengan  menggunakan  rata-rata terbobot[3].
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 defuzzyfikasi  untuk mendapatkan nilai crisp sebagai output sistem.
Gambar 1.Diagram Blok Sistem Inferensi Fuzzy Tsukamoto[3] Dalam inferensinya,
metode Tsukamoto menggunakan tahapan sebagai berikut[7]:
1) Fuzzyfikasi,  yaitu  Proses  untuk  mengubah input  sistem  yang  mempunyai  nilai  tegas menjadi  variabel  linguistik  menggunakan fungsi  keanggotaan  yang  disimpan  dalam basis pengetahuan fuzzy.
2) Pembentukan  basis  pengetahuan  Fuzzy (Rule  dalam  bentuk  IF…THEN),  yaitu secara umum bentuk model fuzzy Tsukamoto adalah IF (X IS A) and (Y IS B) and  (Z  IS  C),  dimana  A,  B,  dan  C  adalah himpunan fuzzy.
3) Mesin  Inferensi,  yaitu  proses  dengan menggunakan  fungsi  implikasi  MIN  untuk mendapatkan  nilai  α-predikat  tiap-tiap  rule (α1, α2,
α3,…
αn).
Kemudian masingmasing nilai α-predikat ini digunakan untuk menghitung keluaran hasil inferensi secara tegas (crisp) masing-masing rule (z1, z2, z3, …zn).
4) Defuzzyfikasi, dengan menggunakan ratarata (Weight Average)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  terdapat  20  sampel  data pelanggan yang memiliki pinjaman diatas 50% pada table 1.
T ABEL 1 D ATA P ELANGGAN S ENTRA G ADAI
No Nama
Kriteria
Lama Pinjaman Harga Jaminan Kondisi 1 Muhammad Fachrudin 29 Hari Rp 8.200.000 90 2 Julian Kaihatu 11 Hari Rp 4.100.000 70 3 Anindhita Septi Wardhani 30 Hari Rp 3.870.000 90 4 Abdul Kabir 14 Hari Rp 3.900.000 80 5 Mohammad Solehan 28 Hari Rp 4.250.000 80
No Nama Kriteria Lama Pinjaman Harga Jaminan Kondisi 6 Arief Budiman 14 Hari Rp 9.585.000 65 7 Putri Hidayati 4 Hari Rp 4.800.000 90 8 Aldi Wuisan 14 Hari Rp 4.990.000 60 9 Jihan Ruidiana 14 Hari Rp 8.499.000 75 10 Christoforus 14 Hari Rp 4.800.000 90 11 Arief Budiman 28 Hari Rp 7.850.000 65 12 Herfin Herprianto 14 Hari Rp 6.200.000 90 13 Muhammad Zidan 7 Hari Rp 12.000.000 50 14 Ridzky Karina 14 Hari Rp 3.850.000 65 15 Astarina Wisnu Adi 28 Hari Rp 5.500.000 70 16 Arfat Sujatmiko 14 Hari Rp 3.800.000 90 17 Ayu Ryan Chela Susanti 6 Hari Rp 3.700.000 90 18 Deddy Santoso 14 Hari Rp 3.750.000 90 19 Edi Musjita 14 Hari Rp 4.300.000 75 20 Riki Dwi Arianto 29 Hari Rp 6.500.000 90

## a.Pengolahan Data Logika Fuzzy
1) Fungsi Keanggotaan VariabelLama Pinjaman
Variabel  lama pinjaman dibagi  menjadi  3  himpunan fuzzy, yaitu PENDEK, SEDANG dan PANJANG.
2) Fungsi Keanggotaan Variabel Harga Jaminan
Variabel Harga Jaminan dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy, yaitu KECIL, SEDANG dan BESAR.
3) Fungsi Keanggotaan Variabel Kondisi
Variabel  kondisi  dibagi  menjadi  3  himpunan fuzzy, yaitu KURANG, CUKUP,, dan BAGUS.
4) Fungsi Keanggotaan Kelayakan
Variabel  Kelayakan  dibagi  menjadi  2  himpunan fuzzy, yaitu RENDAH, dan TINGGI.
T ABEL 2 F UZZY R ULES Rule Aturan Fuzzy R1 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  KURANG  THEN  Kelayakan TIDAK LAYAK R2 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan TIDAK LAYAK R3 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan TIDAK LAYAK R4 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  KURANG  THEN  Kelayakan TIDAK LAYAK R5 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R6 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK R7 IF Lama Pinjaman PANJANG  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  KURANG  THEN  Kelayakan TIDAK LAYAK R8 IF Lama Pinjaman PANJANG  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R9 IF Lama Pinjaman PANJANG  AND  Harga  Jaminan KECIL  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK R10 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan SEDANG AND Kondisi KURANG THEN Kelayakan LAYAK R11 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan SEDANG  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R12 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan SEDANG  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK R13 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan SEDANG AND Kondisi KURANG THEN Kelayakan TIDAK LAYAK R14 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan SEDANG  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R15 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan SEDANG  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK R16 IF Lama Pinjaman PANJANG  AND  Harga  Jaminan SEDANG AND Kondisi KURANG THEN Kelayakan TIDAK LAYAK R17 IF Lama Pinjaman PANJANG  AND  Harga  Jaminan SEDANG  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan
Rule Aturan Fuzzy LAYAK R18 IF Lama Pinjaman PANJANG  AND  Harga  Jaminan SEDANG  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK R19 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  KURANG  THEN  Kelayakan LAYAK R20 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R21 IF  Lama  Pinjaman  PENDEK  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK R22 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  KURANG  THEN  Kelayakan LAYAK R23 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R24 IF  Lama  Pinjaman  SEDANG  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK R25 IF Lama Pinjaman PANJANG  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  KURANG  THEN  Kelayakan TIDAK LAYAK R26 IF Lama Pinjaman PANJANG  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  CUKUP  THEN  Kelayakan LAYAK R27 IF Lama Pinjaman PANJANG  AND  Harga  Jaminan BESAR  AND  Kondisi  BAGUS  THEN  Kelayakan LAYAK
Digunakan  salah  satu  data  pelanggan  yaitu  data Muhammad  Fachrudin    dengan  nilai  variabel  Lama Pinjaman  29  Hari,  nilai  variabel  Harga  Jaminan sebesar  Rp.  8.200.000,  dan  nilai  variabel  Kondisi sebesar  90.  Dengan  data  tersebut  akan  dilakukan proses fuzzifikasi.
Proses fuzzifikasi dengan mencari nilai fungsi keanggotaan variabel Lama Pinjaman :
µLamaPinjamanSEDANG [29] = 0,666 µLamaPinjamanPANJANG [29] = 0,933
Proses fuzzifikasi dengan mencari nilai fungsi keanggotaan variabel Harga Jaminan :
µHargaJaminanKECIL [8200000] = 0,373 µHargaJaminanSEDANG [8200000] = 0,626
Proses fuzzifikasi dengan mencari nilai fungsi keanggotaan variabel Kondisi:
µKondisiBAGUS [90] = 1
T ABEL 3 P ENCARIAN N ILAI MIN DAN CRISP SETIAP RULE R Lama Pinjaman Harga Jaminan Kondisi a-pred Zpred R1 0 0,37333 0 0 90 R2 0 0,37333 0 0 90 R3 0 0,37333 1 0 90 R4 0,066666 0,37333 0 0 90
R Lama
Pinjaman Harga Jaminan Kondisi a-pred Zpred R5 0,066666 0,37333 0 0 10 R6 0,066666 0,37333 1 0,0666 15,333 R7 0,933333 0,37333 0 0 90 R8 0,933333 0,37333 0 0 10 R9 0,933333 0,37333 1 0,3733 39,866 R10 0 0,62667 0 0 10 R11 0 0,62667 0 0 10 R12 0 0,62667 1 0 10 R13 0,066666 0,62667 0 0 90 R14 0,066666 0,62667 0 0 10 R15 0,066666 0,62667 1 0,0666 15,333 R16 0,933333 0,62667 0 0 90 R17 0,933333 0,62667 0 0 10 R18 0,933333 0,62667 1 0,6266 60,133 R19 0 0 0 0 10 R20 0 0 0 0 10 R21 0 0 1 0 10 R22 0,066666 0 0 0 10 R23 0,066666 0 0 0 10 R24 0,066666 0 1 0 10 R25 0,933333 0 0 0 90 R26 0,933333 0 0 0 10 R27 0,933333 0 1 0 10
Setelah  nilai  z  diperoleh,  selanjutnya  adalah melakukan  proses  Defuzzyfikasi  dengan  mencari nilai rata-rata.
Kesimpulan  :  Atas  nama  Muhammad  Fachrudin dengan  jaminan  barang  berupa  Samsung  S10+ dengan lama pinjaman selama 29 hari, harga jaminan sebesar  Rp.  8.200.000  dan  kondisi  kelengkapan barang  sebesar  90%  mendapatkan  hasil  kelayakan potongan sebesar 48,18%.
b.Hasil Pengujian
Nilai  akurasi  menggambarkan  seberapa  akurat system  dapat  mengklasifikasikan  data  secara  benar. Dengan kata lain, nilai akurasi  merupakan perbandingan  antara  data  yang  terklasifikasi  benar dengan  kesuluruhan  data.  Berikut  merupakan perhitungan  akurasi  pada  hasil  penilaian  Fuzzy Tsukamoto:
T ABEL 4 H ASIL A KURASI Kriteria Pengujian Jumlah Hasil Pengujian Akurasi True Positive (TP) 14 Rumus: (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) : (14+0)/ (14+0+0+6) *100% : (14/20) *100% : 0.7*100% :70% True Negative (TN) 0 False Positive (FP) 0 False Negative (FN) 6
TOTAL 20

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  maka  dapat  dibuat  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Algoritma Fuzzy Tsukamoto
dapat diimplementasikan  sebagai  prediksi  untuk menentukan  kelayakan  pinjaman  di  Sentra Gadai.  Dalam  penelitian  ini  terdapat  3 kriteria  yang  ada,  yaitu  lama  pinjaman, harga  jaminan  barang  dan  kondisi  barang tersebut. Metode perhitungan fuzzy tsukamoto  memiliki  4  tahapan,  yaitu fuzzyfikasi (mengubah  nilai  input  menjadi variable  linguistic), rulebase (aturan  yang ada  didalam  fuzzy), mesin  inferensi (mencari nilai minimal dari setiap rule) dan Defuzzifikasi (nilai rata-rata).
2. Setelah  dilakukan  perhitungan  terhadap  20 sample data pelanggan, dilakukan pengujian menggunakan  confusion  matrix  dengan hasil  akurasi  sebesar  70%,  hasil  presisi sebesar 100% dan hasil recall sebesar 70%.

## Daftar Pustaka
[1] Yusron  Rijal,  Y.  A.  (2016).  Sistem Pendukung
Keputusan Penetapan Tunjangan  Prestasi  dengan  Menggunakan Metode  Fuzzy-Tsukamoto  (Studi  Kasus  Di PT.Boxtime Indonesia). JURNAL MATEMATIKA “MANTIK” .
[2] Eliska  Sulistiani,  S.  N.  (2016).  Penerapan FIS Metode Tsukamoto Untuk Menentukan Kelayakan  Pemberian  Kredit.  JURNAL
INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG .
[3] Marsono,  S.  N.  (2017).  Penerapan  Metode Tsukamoto dalam Pemberian Kredit Sepeda Motor Bekas pada PT TRI JAYA MOTOR (Studi  Kasus  PT  TRI  JAYA  MOTOR MEDAN  ).  Jurnal  SAINTIKOM  VOL.  16, No. 1, Januari 2017 .
[4] Syafrianto,  A.  (2015).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Kredit Pinjaman  UKM  di  Koperasi  Sejahtera  . Jurnal  Ilmiah  DASI  Vol.  16  No.  4 Desember 2015.
[5] Yaqin,  A.  (2016).  Sistem  Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Bidikmisi Dengan  Fuzzy  Logic  (Studi  Kasus  STMIK AMIKOM  Yogyakarta).  Cogito  Smart Journal/VOL. 2/NO. 1/JUNI 2016 .
[6] Fitri  Rohmawati,  G.  R.  (2017).  SISTEM
PREDIKSI JUMLAH PENGUNJUNG WISATA WEGO KEC.SUGIO. JOUTICLA Volume 3 No.2 .
[7] Nofriansyah,  D.  (2014). Konsep  Data
Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan.