## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 300 − 308 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2305

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Keluarga Miskin Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto
Sofiansyah Fadli 1,* , Maulana Ashari 2 , Saikin 2
1 Teknik Informatika, STMIK Lombok, Praya Jalan Basuki Rahmat Praya Mataram, Praya, Kec. Praya, Kabupaten Lombok Tengah, Nusa Tenggara Barat
2 Sistem Informasi, STMIK Lombok, Praya, Indonesia Jalan Basuki Rahmat Praya Mataram, Praya, Kec. Praya, Kabupaten Lombok Tengah, Nusa Tenggara Barat Email: 1,* sofiansyah182@gmail.com, 2 aarydarkmaul@gmail.com, 3 eken.apache@gmail.com Email Penulis Korespondensi: sofiansyah182@gmail.com Submitted: 27/09/2022 ; Accepted: 31/10/2022 ; Published: 31/10/2022
Abstrak −Pemerintah dalam hal ini Kementerian Perencanaan Pembangunan Nasional Republik Indonesia/Badan Perencanaan Pembangunan Nasional telah berupaya untuk mengurangi tingkat kemiskinan di setiap daerah dengan mencanangkan berbagai program pengentasan kemiskinan, diantaranya adanya program klaster I, klaster II, klaster III dan klaster IV. Program bantuan sosial yang  dicanangkan pemerintah,  khususnya program  Klaster  I  mendapat  perhatian  lebih  dari  masyarakat.  Terdapat  14 kriteria kemiskinan, yang menjadi acuan Badan Pusat Statistik (BPS) dalam menentukan kriteria keluarga miskin yang berhak menerima  program  bantuan  dari  pemerintah.  Miskin  dan  tidak  miskin  memiliki  nilai  keanggotaan  0  dan  1,  sedang  pada kenyataannya, kemiskinan memiliki tingkatan yang berbeda-beda. Saat ini program penentuan kemiskinan terdapat masalah dalam  hal  pengambilan  keputusannya  yang  masih  terdapat  subyektif,  misalnya  yang  tidak  miskin  dikatakan  miskin  dalam pendataannya. Dalam penelitian ini akan dikembangkan sebuah sistem pendukung keputusan penentuan keluarga miskin yang terkomputerisasi yang dapat memberikan rekomendasi dalam penentuan klaster. Metode yang digunakan dalam melakukan kajian adalah metode Fuzzy Tsukamoto. Metode Fuzzy Tsukamoto digunakan dalam proses penyeleksian dengan berpedoman terhadap  14  kriteria.  Sehingga  keluaran  dari  sistem  ini  dapat  memudahkan  manajemen  desa  dalam  mengambil  keputusan menentukan  penerima  program  bantuan  yang  dicanangkan  pemerintah.  Hasil  penelitian  diperoleh  berdasarkan  pengujian akurasi yang telah dilakukan dengan menggunakan data sampel sebanyak 7 RUTA, didapatkan hasil akurasi 0.568 (Sangat miskin), 0.684 (miskin), 0.506 (Sangat miskin), 0.697 (miskin), 0.577 (Sangat miskin), 0.609 (miskin), dan 0.625 (miskin). Tingkat  kemiskinan  (Hasil  Fuzzy)  dengan  Rekomendasi  (Validasi  Pakar)  menunjukkan  keterangan  atau  hasil  yang  sama sehingga metode Fuzzy Tsukamoto ini dapat diterapkan dengan baik dalam penentuan keluarga miskin di Desa Darmaji.
Kata Kunci: Fuzzy Tsukamoto; Himpunan Fuzzy; Keluarga Miskin; Sistem Fuzzy; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract −The government, in this  case  the  ministry of  national development  planning the  Republic of  Indonesia/national development  planning  agency  has  tried  to  reduce  poverty  in  each  region.  With  articulated  the  various  poverty  alleviation programmes, including the presence of cluster I, cluster II, cluster III and cluster IV. Social assistance programs launched by the Government, in particular the first Cluster program got more attention from the citizens of society. There are 14 poverty criteria, which became the reference of criteria for Badan Pusat Statistik (BPS) in determining the poor families that eligible to receive aid from the Government. Poor and not poor membership has a value of 0 and 1, were in fact, poverty has different levels. Determination of the poverty program at this time there is a problem in terms of decision-taking which there are to many subjectivity, for example which is not poor is said to be poor in the data recording/logging. In this paper, a computerized system for determining of a poor family. The method used in this studyis developed Fuzzy Tsukamoto. Tsukamoto Fuzzy method used in the process of selection by holding against 14 criteria. Output of the system can facilitate the Management of the village in taking decisions to determine the recipients of the aid programs initiated by the Governmen. The results based on the accuracy test that has been carried out using a data sample of 7 RUTA, the results obtained are 0.568 (very poor), 0.684 (poor), 0.506 (very  poor),  0.697  (poor),  0.577  (very  poor),  0.609  (poor).  ),  and  0.625  (poor).  The  poverty  rate  (Fuzzy  Results)  with Recommendations (Expert Validation) show the same results or results so that the Fuzzy Tsukamoto method can be applied well in poor families in Darmaji Village.
Keywords : Decision Support System; Fuzzy Compilation; Fuzzy system; Fuzzy Tsukamoto; Poor Family Determiner

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah  dalam  hal  ini  Kementerian  Perencanaan  Pembangunan  Nasional  Republik  Indonesia/Badan Perencanaan Pembangunan Nasional telah berupaya untuk mengurangi tingkat kemiskinan di setiap daerah. Hal ini ditunjukkan dengan adanya penurunan angka kemiskinan di setiap provinsi [1]. Salah satu cara yang dilakukan pemerintah, yaitu memberikan bantuan sosial kepada keluarga rentan miskin  guna mengurangi  beban ekonomi keluarga akibat kenaikan harga bahan bakar minyak (BBM), dari dampak putus sekolah, mengkonsumsi makanan rendah  gizi,  dan  menjual  aset  keluarga.  Adapun  pendistribusian  bantuan  diselenggarakan  dengan  memberikan bantuan  kepada  keluarga  pemilik  Kartu  Perlindungan  Sosial  (KPS).KPS  digunakan  sebagai  penanda  keluarga miskin  dan  rentan  yang  dapat  ditunjukkan  sebagai  bukti  bahwa  keluarga  tersebut  berhak  menerima  manfaat Program  Percepatan  dan  Perluasan  Perlindungan  Sosial  (P4S)  dan  Bantuan  Langsung  Sementara  Masyarakat (BLSM).
Menurut  Keputusan  Menteri  Sosial  Republik  Indonesia  Nomor  146/HUK/2013  terdapat  14  kriteria kemiskinan, yang menjadi acuan  Badan Pusat Statistik (BPS)  dalam menentukan kriteria keluarga miskin  yang berhak menerima program bantuan dari pemerintah[2]. Miskin dan tidak miskin memiliki nilai keanggotaan 0 dan 1, sedang pada kenyataannya, kemiskinan memiliki tingkatan yang berbeda-beda. Perbedaan dari masing-masing

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 300 − 308 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2305
Rumah Tangga Sasaran tidak dapat dilihat secara kasat mata, sehingga masing-masing keluarga pemegang KPS memiliki tingkatan kemiskinan yang tidak selalu dapat diukur dengan angka (tidak jelas/samar).Miskin dan tidak miskin  memiliki  nilai  keanggotaan  0  dan  1,  namun  pada  kenyataannya,  kemiskinan  memiliki  tingkatan  yang berbeda-beda.  Perbedaan  dari  masing-masing  Rumah  Tangga  Sasaran  tidak  dapat  dilihat  secara  kasat  mata, tingkatan  kemiskinan  yang  tidak  selalu  dapat  diukur  dengan  angka  (samar)[3].  Untuk  itu  kriteria  miskin direpresentasikan  menggunakan  himpunan Fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan,  kemudian  dihitung  dengan  cara mengubah input (berupa variabel Fuzzy ) menjadi bilangan pada domain himpunan Fuzzy tersebut.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu  pendekatan  atau  metodologi  untuk  mendukung proses pengambilan keputusan dengan menentukan alternatif dan kriteria hasil penelitian adalah sistem baru yang mampu menerapkan beberapa kriteria seperti penghasilan, tanggungan anak dan kondisi rumah sehingga mampu menentukan alternatif terbaik (warga miskin) yang berhak menerima Raskin  [4]. Penelitian  yang menggunakan SPK  untuk  menentukan  perankingan  penerimaan  calon  pendataan  beras  raskin  dari  lima  alternatif  yang  di  uji terdapat  alternatif  terendah  yaitu  alternatif  2  dengan  nilai  57,5  yang  merupakan  alternatif  terpilih  seagai  calon penerima RASKIN [5]. Implementasi Metode Simple Additive Weighting untuk penentuan penerima zakat ada 4 kriteria yang digunakan untuk penenetuan penerima zakat dalam penelitian ini yaitu status  keluarga,  penghasilan keluarga,  jumlah  tanggungan  dan  nilai  rapor.  Berdasarkan  pengujian  akurasi  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan  60  data  uji,  didapatkan  hasil  akurasi  terbaik  yaitu  sebesar  90%  [6].  Hasil  penelitian  sistem pendukung  keputusan  penentuan  rumah  tangga  miskin  pada  desa  cibangkong  dengan  metode  WASPAS  antara lain  dari  jumlah  89  sampel  yang  dilakukan perhitungan hanya 45 % saja yang layak menerima bantuan  program pemerintah  [7].  Penelitian dengan judul sistem pendukung keputusan penentuan keluarga miskin menggunakan metode SAW menghasilkan output berupa rangking keluarga miskin, User dapat menentukan rangking keluarga dengan  memasukan  nilai  -  nilai  yang  digunakan  dalam  menentukan  ranking  keluarga  miskin  sesuai  dengan peraturan  yang  berlaku  [8].  Masing-masing  metode  memiliki  kekurangan  dan  kelebihan.  Metode  Tsukamoto, merupakan perluasan dari penalaran monoton, memiliki  ciri  bahwa setiap konsekuen yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan Fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Metode Fuzzy Tsukamotodapat  memberikan  rekomendasi  dalam  penentuan  klaster. Output hasil  inferensi  dari  tiap-tiap  aturan diberikan  secara  tegas  ( crisp )  berdasarkan predikat −  .  Beberapa  penelitian  yang  menggunakan  metode Tsukamoto dalam SPK untuk menentukan kelayakan calon pegawai [9], pengambilan keputusan pada pemberian kredit rumah, metode Tsukamoto juga digunakan untuk pemberian saran pemilihan konsentrasi [10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kemiskinan
Kemiskinan  relatif  merupakan  kondisi  miskin  karena  pengaruh  kebijakan  pembangunan  yang  belum  mampu menjangkau seluruh lapisan masyarakat sehingga menyebabkan ketimpangan distribusi pendapatan. Kemiskinan absolut  ditentukan  berdasarkan  ketidakmampuan  untuk  mencukupi  kebutuhan  pokok  minimum  ( basic  needs approach ) seperti sandang, pangan, kesehatan, perumahan, dan pendidikan yang diperlukan untuk bisa hidup dan bekerja  [13].  Kemiskinan  terkait  dengan  masalah  kekurangan  pangan  dan  gizi,  keterbelakangan  pendidikan, kriminalisme,  pengangguran,  prostitusi.  dan  masalah ‐ masalah  lain  yang  bersumber  dari  rendahnya  tingkat pendapatan perkapita penduduk [14].

## 2.2 Garis Kemiskinan
Garis kemiskinan adalah nilai pengeluaran untuk  kebutuhan minimum makanan dan bukan makanan per kapita per bulan. Kemiskinan di Indonesia dikategorikan dalam 4 tingkatan sebagai berikut [13]: 1. Sangat miskin (kronis), dengan kriteria jika rumah tangga memiliki indeks kemiskinan sebesar  0,8-1 2. Miskin, jika rumah tangga memiliki indeks kemiskinan sebesar 0,6 -0,79
3. Hampir miskin, jika rumah tangga memiliki indeks kemiskinan 0,4-0,59
4. Tidak miskin, jika Indeks Kemiskinan Keluarga (IKK) berada pada selang 0-0,39

## 2.3 Pendataan Rumah Tangga Sasaran
Alur pendataan keluarga miskin [12] ditunjukkan pada Gambar 1.
Pre-list data PPLS 2011 Data Daerah Data Program Lain
Masukan sesama RTS Penyisiran Desa/Kelurahan Berdasarkan musyawarah Kades dan petugas SLS Data disyahkan di Desa/ Kelurahan Data masuk Kecamatan, Kabupaten, Propinsi, TNP2K TNP2K Skoring data menggunakan PMT Basis Data Terpadu
Gambar 1. Alur pendataan keluarga miskin [13]

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 300 − 308 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2305
Penjelasan Gambar 1. Dimulai  dari  tingkat  terendah, satuan lingkungan setempat  (SLS) atau petugas pencacah menerima data prelist program pendataan perlindungan sosia (PPLS) 2011 dari kelurahan/desa. Selanjutnya SLS bertugas memverifikasi data tersebut dan menambah data rumah tangga sasaran (RTS) baru yang belum terdaftar dalam prelist PPLS 2015 berdasarkan masukan dari sesama RTS, data individual dari program lain Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS), kemudian dilakukan penyisiran. Kemudian data tersebut wajib dilaporkan kepada ketua  SLS.  kelurahan/desa  wajib  menerima  laporan  dari  ketua  SLS  dan  bertugas  memusyawarahkan  kembali laporan  dari  ketua  SLS,  serta melaporkan  hasil musyawarah  berupa  data  rumah  tangga  dengan  status  ekonomi 45% terendah ke tingkat kecamatan. Seterusnya data dilaporkan ke tingkat kabupaten dan berkoordinasi dengan BPS  kabupaten,  selanjutnya  data  dikirim  ke  BPS  tingkat  propinsi.  TNP2K,  bertugas  menerima  data  dari  BPS propinsi di seluruh Indonesia dan melakukan scoring data menggunakan ProxyMeansTest . Selanjutnya diperoleh data 25% penduduk dengan status sosial ekonomi terendah [14].

## 2.4 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan-tahapan pada penelitian ini terdapat pada gambar 3 di bawah ini:
1. Identifikasi  masalah  saat  ini  program  penentuan  kemiskinan  terdapat  masalah  dalam  hal  pengambilan keputusannya  yang  masih  terdapat  subyektif,  misalnya  yang  tidak  miskin  dikatakan  miskin  dalam pendataannya.  Dalam  penelitian  ini  akan  dikembangkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  penentuan keluarga miskin yang terkomputerisasi yang dapat memberikan rekomendasi dalam penentuan klaster.
2. Pengumpulan  data  dilakukan    dengan  caramelakukan  wawancara,  observasi  langsung  dan  melakukan  studi pustaka atau metodeliteratur.
3. Pengolahan datadilakukan setalah tahap pengumpulan data dengan cara wawancara dan observasi langsung ke Desa  Darmaji,  peneliti  melakukan  pengolahan  data  dan  mensortir  kebutuhan  kebutuhan  apa  saja  yang dibutuhkan untuk menentukan keluarga misikin
4. Penerapan Metode Tsukamoto, metode Fuzzy Tsukamoto merupakan perluasan dari penalaran monoton memiliki  ciri  bahwa  setiap  konsekuen  yang  berbentuk IF-THEN harus  direpresentasikan  dengan  suatu himpunan Fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton. Output hasil  inferensi  dari  tiap-tiap  aturan diberikan secara tegas ( crisp ) berdasarkan predikat −  . Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata- rata  terbobot  [11].  Pada  metode Fuzzy Tsukamoto,  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk IF-THEN direpresentasikan  dengan  suatu  himpunan Fuzzy dengan  keanggotaan  monoton.  Nilai  keanggotaan  sebagai hasil dari operasi 2 himpunan dikenal sebagai fire strength atau predikat −  . Penskalaan Fuzzy sebagian masih menggunakan penalaran monoton sebagai dasar untuk teknik implikasi Fuzzy dan jika 2 daerah Fuzzy direlasikan dengan implikasi sederhana dapat menggunakan Persamaan (1)
IF x adalah A THEN y adalah B , transfer fungsi y=f((x,A),B). (1)
Sebagai contoh alur inferensi secara sederhana dapat digambarkan sebagai berikut: Misal ada 2 variabel input : var-1 (x), dan var-2 (y) ; serta 1 var output :var-3 (z). Var-1 terbagi atas himpunan A1 dan A2 , var-2 terbagi atas himpunan B1 dan B2, serta var-3 terbagi atas himpunan C1 dan C2 . Maka terdapat 2 aturan ( rule ) ditunjukkan dalam Persamaan (2) dan Persamaan (3).
If (x is A1) AND (y is B2) Then (z is C1) (2) If (x is A2) AND (y is B1) Then (z is C2) (3)
Visualisasi aturan tersebut ditunjukan pada Gambar 3.
Rata-rata terbobot dapat dihitung menggunakan Persamaan 4.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 300 − 308 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2305
α2 α1 z2 α2 z1 α1 z + • + • = (4)
Dibandingkan  dengan 2 metode Fuzzy inference system yang lain, metode Fuzzy Tsukamoto lebih efisien dalam proses penghitungannya, karena tidak melalui Defuzzifikasi, sehingga proses penghitungan relatif lebih cepat[8][9][10][11][12].
5. Kesimpulandan  Pengujian  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  kondisi-kondisi  yang  berbeda  untuk menciptakan suatu  aplikasi  atau software  yang  bermanfaat   bagi  pengguna.  Metode pengujian sistem ini dilakukan dengan cara black box text
Mulai Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Pengolahan Data Penerapan Metode Tsukamoto - Menetukan deraajat keanggotaan - Menentukan variabel fuzzy - Menentukan himpunan fuzzy - Menentukan rule - Penentuan ruta miskin metode tsukamoto Kesimpulan & Pengujian Selesai
Gambar 3. Tahapan Penelitian
Metode  penelitian  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  keluarga  miskin  menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Penentuan keluarga miskin menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto
a. Variabel masukan Fuzzy terdiri dari:jenis lantai, dinding, fasilitas buang air besar (BAB), kemampuan berobat ke Rumah Sakit, sumber air, sumber penerangan, bahan bakar memasak, pendidikan  kepala keluarga (KK), lapangan pekerjaan KK, kepemilikan aset, variabel frekuensi makan, kemampuan membeli daging/susu/telur seminggu, kemampuan membeli pakaian bagi anggota rumah tangga (ART), dan luas lantai per (ART) kurang dari 8m 2 diasumsikan sebagai variabel bukan Fuzzy , karena hanya memiliki 2 kemungkinan. b. Data dari variabel Fuzzy merupakan data linguistik yang akan diproses fuzzifikasi.
c. Selanjutnya setelah menjadi data Fuzzy yang memiliki derajat keanggotaan, data diproses menggunakan Fuzzy inference system metode Tsukamoto, dimana basis aturan Fuzzy Tsukamoto diberikan, yang berisi aturan IF- THEN .
d. Keluaran yang dihasilkan dari proses Fuzzyinferencesystem menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto yang telah dilakukan adalah nilai skor indeks kemiskinan, status rumah tangga, skor non Fuzzy , dan jumlah warga.
2.6 Alur Sistem
Alur sistem penentuan keluarga miskin adalah: Tahap awal (preproses), dilakukan menentukan kebutuhan sistem agar  diperoleh  data  tumah  tangga  (RUTA)  miskin,  baik  dari  survey  lapangan  maupun  studi  pustaka  [12] , studi permasalahan,  dan  pengumpulan  data.  Setelah  diperoleh  data  kriteria  miskin,  kriteria  dipilah  menjadi  2,  yakni kriteria Fuzzy dan nonFuzzy . Kemudian kriteria miskin ditentukan derajat keanggotaannya berdasarkan banyaknya

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 300 − 308 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2305
semesta Fuzzy , karena data merupakan data diskret. Variabel Fuzzy didapatkan dari pengelompokan kriteria Fuzzy yang  bersesuaian,  dan  direlasikan  menggunakan  interseksi  untuk  bisa  mendapatkan  derajat  keanggotaan  dari  2 kriteria.
Pada  tahap  ini  variable Fuzzy ditentukan  himpunan Fuzzy -nya,  selanjutnya  ditentukan/aturan  yang menentukan hasil proses nantinya. Selanjutnya, setelah diperoleh rule , diimplementasikan Fuzzy Interface System ( FIS)  Tsukamoto,  kemudian  dilakukan defuzzifikasi .  Berikutnya,  dilakukan  eksperimen,  yakni  menguji  data dengan tidak menggunakan system FIS Tsukamoto. Hasil uji system dibandingkan dengan hasil eksperimen tanpa system FIS Tsukamoto. Selanjutnya disusun kesimpulan mengenai validitas system , dan disusun laporan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Variabel Masukan dan Himpunan Fuzzy
Sistem  dirancang  dengan  variabel inputFuzzy dan crisp ,  di  mana  variabel Fuzzy didentifikasi  sebagai  kondisi rumah  (himpunan Fuzzy jenis  lantai,  dinding),  variabel  sanitasi  (  himpunan Fuzzy fasilitas  BAB,  sumber  air), variabel konsumsi Rumah Tangga (himpunan Fuzzy sumber penerangan, bahan bakar memasak), variabel KK ( himpunan Fuzzy pendidikan KK, lapangan pekerjaan KK), variabel kesehatan (ditandai dengan himpunan Fuzzy adanya ART cacat lahir atau sakit kronik), dan variabel Fuzzy kepemilikan aset. Sedangkan variabel inputcrisp terdiri  dari  luas  lantai  per  ART,  frekuensi  makan,  kemampuan  membeli  susu/daging/telur,  dan  kemampuan membeli pakaian untuk ART setahun. Pada penelitian ini, semesta himpunan Fuzzy memiliki karakteristik atribut linguistik, dan diasumsikan bahwa himpunan Fuzzy memiliki support himpunan berupa finite support , sehingga cara menentukan derajat keanggotaan pun mengikuti aturan Fuzzydiskrit. Himpunan semesta Fuzzy dinormalisasi sedemikian hingga derajat keanggotaan elemen dari himpunan Fuzzy dipetakan agar berada dalam rentang [0,1] [15][16].

## 3.2 Fuzzifikasi
Proses fuzzifikasi dilakukan dengan menentukan derajat keanggotaan himpunan Fuzzy penyusun variabel. Derajat keanggotaan variabel Fuzzy ditentukan dengan menghitung relasi AND antara semesta himpunan Fuzzy penyusun [17]. Sedangkan derajat keanggotaan dari himpunan Fuzzy ditentukan mengikuti fungsi linier dalam rentang [0,1], karena himpunan semesta Fuzzy bersifat diskret, seperti ditunjukkan Tabel 1:
Tabel 1. Derajat keanggotaan untuk himpunan Fuzzy Variabel Derajat keanggotaan Parameter/semesta Fuzzy Jenis lantai 1. 0 2. 0,2
3. 0,4 4. 0,6 5. 0,8 6. 1 1. Tanah 2. Kayu
3. bambu
4. Plester
5. tegel 6. keramik, marmer, traso Dinding 1. 0 2. 0,25
3. 0,5 4. 0,75
5. 1 1. Bambu 2. kayu
3. semi permanen/
4. tembok rapuh/tanpa plaster
5. Tembok/beton Fasilitas BAB 1. 0 2. 0.5 3. 1 1. Tidak ada/umum 2. Ada 1c 3. Ada 1/lebih dari 1 Sumber air 1. 0 2. 0,5 3. 1
1. Hujan/sungai/mata air/sumur tak terlindung
2. Pompa manual/terlindung
3. Air ledeng/PDAM/pompa listrik,dll Sumber penerangan 1. 0 2. 0,33
3. 0,66 4. 1 1. Non PLN( aki, petromak, aladin, lilin)
2. Nyambung dari tetangga
3. PLN 450 W
4. PLN 900W BBM 1. 0 2. 0,33
3. 0,66 4. 1
1. Kayu bakar
2. arang
3. Gas 3 kg/minyak tanah
4. Listrik/gas 12 kg/briket

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 300 − 308 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2305
Kemampuan berobat/ART  sakit  dan atau cacat 1. 0 2. 0,33 3. 0,66
4. 1 1. ART cacat lahir dan sakit kronik 2. ART cacat lahir
3. ART sakit kronik 4. Tidak ada yg sakit kronik/cacat Pendidikan KK 1. 0 2. 0,2 3. 0,4 4. 0,6
5. 0.8 6. 1 1. Tidak sekolah/buta huruf
2. Tidak tamat SD
3. SD
4. Tamat SMP
5. Tamat SMA 6. Sarjana/lebih tinggi Lapangan pekerjaan 1. 0 2. 0,25 3. 0,5 4. 0,75 5. 1 1. Tidak bekerja
2. Buruh harian/petani gurem/ nelayan/pekebun
3. Petani pemilik lahan, pedagang, usaha sektor informal
4. Pegawai. Karyawan swasta
5. PNS/TNI/POLRI/BUMN/BUMD/Legislatif/eksekutif/ pengusaha dibantu karyawan Aset 1. 0 2. 0,25
3. 0,5 4. 0.75 5. 1
1. Tidak ada 2. HP/televisi/sepeda/nilai Rp 1-2 juta
3. Emas/Kulkas/motor/nilai Rp 2-6 juta
4. Motor/perahu motor/nilai Rp 6-10 juta
5. mobil/property/lahan/minimal Rp 10 juta

## 3.3 Penentuan Rule
Penentuan aturan-aturan Fuzzy ( rules ) dinyatakan dalam bentuk IF-THEN , yang merupakan inti dari relasi Fuzzy . Pada penelitian ini relasi Fuzzy dinyatakan dengan R , atau juga disebut  implikasi Fuzzy , diperoleh dengan cara menanyakan kepada pihak yang berpengalaman menentukan keluarga miskin secara manual, atau dikenal dengan istilah human expert . Untuk menggambarkan proses pengambilan kesimpulan dari sekumpulan aturan (rule base) diperlukan cara untuk menghasilkan output dari sekumpulan aturan IF-THEN . Aturan-aturan dihubungkan secara paralel menggunakan operator AND , di mana proses penghitungan menggunakan aturan min [17]. Dalam  sistem Fuzzy Tsukamoto,  proses  tidak  melalui defuzzifikasi (proses  menterjemahkan outputcrisp menjadi outputlinguistik ) [18]. Berdasarkan banyaknya variabel Fuzzy , maka dapat dirumuskan rule sistem Fuzzy penentuan  keluarga  miskin  dengan  cara  mengkomposisikan  setiap  variabel  menggunakan  relasi AND , sebagaimana ditunjukkan pada tahapan-tahapan berikut: Tahap menentukan derajat keanggotaan
µ baik X1 = { µ baik kondisi}={0 0,2 0,25 0,4 0,5 0,6 0,75 0,8 1}
µ baik X2 = { µ baik sanitasi }= {0 0,5 1}
µ baik X3 = { µ baik konsumsi} = {0 0,33 0,66 1}
µ baik X4 = { µ baik KK} = {0 0,2 0,25 0,4 0,5 0,6 0,75 0,8 1}
µ baik X5 = { µ baik kesehatan }= {0 0,33 0,66 1}
µ baik X6 = { µ baik aset} = {0 0,2 0,4 0,6 0,8 1}
µ X7={α status}=
    
           
         −   −   −   − 1 8 , 0 , 25 , 0 75 , 0 : 8 , 0 6 , 0 , 25 , 0 5 , 0 : 6 , 0 4 , 0 , 25 , 0 25 , 0 : 4 , 0 0 , 25 , 0 0 : z z Miskin Tidak z z Miskin Hampir z z Miskin z z Miskin Sangat (5)
Jika variabel Fuzzy kondisi, sanitasi, konsumsi, KK, kesehatan, dan aset didefinisikan memiliki 2 himpunan Fuzzy baik dan buruk, dengan kriteria baik:   1 6 , 0   x dan buruk:   6 , 0 0   x maka rule s dapat disusun dengan menggunakan himpunan Fuzzy sebagaimana ditunjukkan Tabel 2.
Tabel 2. Tabel rules
R Kondisi (1) Sanitasi (2) konsumsi (3) KK (4) Kesehatan (5) Aset (6) Rekomendasi (7) 1 Buruk buruk buruk buruk buruk buruk Sangat Miskin

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 300 − 308 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2305
R Kondisi (1) Sanitasi (2) konsumsi (3) KK (4) Kesehatan (5) Aset (6) Rekomendasi (7) 2 Buruk buruk buruk buruk buruk Baik Miskin 3 Buruk buruk buruk buruk Baik buruk Sangat Miskin 4 Buruk buruk buruk buruk baik baik Miskin 5 Buruk buruk buruk buruk Baik buruk Sangat Miskin 6 Buruk buruk buruk buruk buruk buruk Miskin 7 Buruk buruk buruk baik buruk buruk Miskin 8 Buruk buruk buruk baik baik baik Hampir Miskin 9 Buruk buruk baik buruk buruk buruk Sangat Miskin 10 Buruk buruk baik buruk buruk baik Hampir Miskin 11 Buruk buruk baik buruk baik buruk Miskin 12 Buruk buruk baik buruk baik baik Hampir Miskin 13 Buruk buruk baik baik buruk buruk  Hampir Miskin 14 Buruk buruk baik baik buruk baik Tidak Miskin 15 Buruk buruk baik baik baik buruk  Hampir Miskin 16 Buruk buruk baik baik baik baik Tidak Miskin 17 Buruk baik buruk buruk buruk buruk Sangat Miskin 18 Buruk baik buruk buruk buruk baik Miskin 19 Buruk baik buruk buruk baik buruk Miskin 20 Buruk baik buruk buruk baik baik Hampir Miskin Tabel 3. Data kriteria N o Kriteria Ruta1 Ruta2 Ruta3 Ruta4 Ruta5 Ruta6 Ruta7 1 Lantai tanah plester
tanah
plester Tegel keramik tanah 2 Dinding tembok T_rapuh semi
Tnp plsatr tembok tembok Bambu 3 Fasltas BAB ada Ada Ada Ada 2 Tdk ada ada ada 4 Sumber air sumur pompa pomplistrk pompa
PDAM listrik listrik 5 BBM Gas3k Kayu Gas 3 Gas 12 Gas 3 Gas 3 kayu 6 Listrik 450w 450 900 aki 450 900 Tetangga 7 Penddkan SMA SMP TdkTmt SD Sarjana SD SMA SMA 8 Pekerjaan swasta petani buruh PNS Tdk bkerja swsta Pedagang 9 Kesehatan sehat sehat sehat Skt kronik Sehat sehat Sehat 10  Aset motor mobil HP, TV motor mobil kulkas Motor
Dari 14 kriteria BPS yg digunakan sebagai acuan, pada penelitian ini hanya menggunakan 10 kriteria miskin sesuai  dengan  data  di  desa  Daramaji  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3  maka  diperoleh  nilai  derajat keanggotaan parameter berupa skor parameter sebagaimana ditunjukkan Tabel 4:
Tabel 4. Skor parameter No Kriteria Ruta1 Ruta2 Ruta3 Ruta4 Ruta5 Ruta6 Ruta7 1 Lantai 0 0.6 0 0.6 0.8 1 0 2 Dinding 1 0.75 0.5 0.75 1 1 0 3 Fasltas BAB 0.5 0.5 0.5 0.75 0 0.5 0.5 4 Sumber air 0 0.5 1 0.5 1 1 1 5 BBM 0.66 0 0.66 1 0.66 0.66 0 6 Listrik 0.66 0.66 1 0 0.66 1 0.33 7 Penddkan 0.75 0.5 0.25 1 0.25 0.75 0.75 8 Pekerjaan 0.75 0.5 0.25 1 0 0.75 0.5 9 Kesehatan 1 1 1 0.66 1 1 1 10 Aset 0.5 1 0.25 0.5 1 0.5 0.5
Maka nilai skor variabel Fuzzy diperoleh sebagaimana ditunjukkan dalam Tabel 5:
Table 5. Skor variable Fuzzy
No kondisi sanitas i konsums i KK kesehatan aset Nilai α- predikat Tingkat kemiskinan (Hasil Fuzzy) 1 0 0 0.66 0.75 1 0.5 0.568 Sangat miskin 2 0.6 0.5 0.66 0.5 1 1 0.684 miskin 3 0 0.5 0.66 0.25 1 0.25 0.506 Sangat miskin 4 0.6 0.5 0 1 0.66 0.5 0.697 miskin

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 300 − 308 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2305
No kondisi sanitas i konsums i KK kesehatan aset Nilai α- predikat Tingkat kemiskinan (Hasil Fuzzy) 5 0.8 0 0.66 0 1 1 0.577 Sangat miskin 6 1 0.5 0.66 0 1 1 0.609 miskin 7 0 0.5 0 0.5 1 0.5 0.625 miskin
Data sampel yang diperoleh dari pre-list PPLS 2015 Desa Darmaji sebanyak 7 RUTA, Kecamatan Kopang, Kabupaten  Lombok  Tengah  yang  dianalisis  menggunakan  metode Fuzzy Tsukamoto,  Tabel  5  adalah  hasil  dari implementasi sistem yang memperlihatkan bahwa perhitungan skor ruta berdasarkan input variabel yang dimiliki oleh setiap rumah tangga, yaitu variabel Fuzzy didentifikasi sebagai kondisi rumah (himpunan Fuzzy jenis lantai, dinding),  variabel  sanitasi  (himpunan Fuzzy fasilitas  BAB,  sumber  air),  variabel  konsumsi  Rumah  Tangga (himpunan Fuzzy sumber  penerangan,  bahan  bakar  memasak),  variabel  KK  (himpunan Fuzzy pendidikan  KK, lapangan pekerjaan KK), variabel kesehatan (ditandai dengan himpunan Fuzzy adanya ART cacat lahir atau sakit kronik),  dan  variabel Fuzzy kepemilikan  aset.  Sedangkan  variabel inputcrisp terdiri  dari  luas  lantai  per  ART, frekuensi makan, kemampuan membeli susu/daging/telur, dan kemampuan membeli pakaian untuk ART setahun. Menggunakan 6 variabel Fuzzy berdasarkan 10 kriteria Fuzzy miskin sebagai bahan masukan. Pada penelitian ini hasil  uji  coba  menggunakan  metode Fuzzy Tsukamoto  memiliki  nilai  yang  sama  sesuai  dengan  hasil  penilaian pakar.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan diperoleh dalam penelitian ini adalah sistem dapat berjalan sesuai dengan parameter kemiskinan yang ditentukan dan dapat membantu proses pengambilan keputusan dalam penentuan keluarga miskin, sistem ini hanya menjadi  alat  bantu  bagi  pengambil  keputusan.  Berdasarkan  pengujian  akurasi  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan data sampel  sebanyak 7 RUTA, didapatkan hasil akurasi  0.568 (Sangat  miskin), 0.684 (miskin), 0.506  (Sangat  miskin),  0.697  (miskin),  0.577  (Sangat  miskin),  0.609  (miskin),  dan  0.625  (miskin).  Tingkat kemiskinan (Hasil Fuzzy) dengan Rekomendasi (Validasi Pakar) menunjukkan keterangan atau hasil yang sama sehingga metode Fuzzy Tsukamoto ini dapat diterapkan dengan baik dalam penentuan keluarga miskin. Dilihat dari keterbatasan yang ada pada penelitian ini, penelitian selanjutnya dapat memperbaiki sistem menjadi lebih baik dengan  menambahkan  metode  optimasi  agar  mudah  dalam  mencari  nilai  bobot  yang  optimum  sehingga menghasilkan nilai akurasi terbaik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Pada  penelitian  ini,  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  teman-teman  yang  namanya  disebutkan  pada referensi, sehingga penelitian ini dapat diselesaikan dengan baik. Peneliti juga mengucapkan terima kasih kepada beberapa  mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Informatika  STMIK  Lombok  yang  telah  membantu  dalam pengumpulan data-data yang dibutuhkan pada penelitian ini.

## REFERENCES
[1] BAPPENAS,  "Laporan  Akhir  Evaluasi  Pelayanan  Keluarga  Berencana  Bagi  Masyarakat  Miskin  (Keluarga Prasejahtera/KPS dan Keluarga Sejahtera–I/KS-I," BAPPENAS, 2012.
[2] Badan Pusat Statistik, "Analisis Perkembangan Statistik Ketenagakerjaan," Badan Pusat Statistik, Jakarta, 2008.
[3] Abidatul Izzah and R Widyastuti, "Prediksi Kelulusan Mata Kuliah Menggunakan Hybrid Fuzzy Inference System," Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , vol. 2, no. 2, pp. 60-67, Juli 2016.
[4] D  A  Astika,  D  Nugroho,  T  Irawati,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beras  Untuk  Keluarga  Miskin Menggunakan Metode Simple Additive Weighting di Kantor Kepala Desa Gumpang," Jurnal TIKomSiN , vol. 6, no. 1, pp. 50-57, April 2018.
[5] G Y K S S Pahu, L R Putri, Nungsiyati, R Renaldo, "Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Calon Penerima Raskin Menggunakan Metode Simple Additive Weighting," Jurnal TEKNOINFO , vol. 12, no. 2, pp. 82-86, Juli 2018.
[6] H WA Prayogo, L Muflikhah, S HWijoyo, "Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Penentuan Penerima  Zakat," Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  2,  no.  11,  pp.  5877-5883, November 2018.
[7] S  Riyadi,  T  Haryanti,  L  Kurniawati,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Rumah  Tangga  Miskin  Pada  Desa Cibangkong Dengan metode WASPAS," Jurnal RISET INFORMATIKA , vol. 1, no. 4, pp. 197-204, September 2019.
[8] L  Nugroho,  A Hamzah,  Suraya,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Keluarga  Miskin  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus: Desa Manisharjo, Ngrambe, Ngawi)," Jurnal SCRIPT , vol. 7, no. 2, pp. 176-184, Desember 2019.
[9] W  Kaswidjanti, A,  S  Ariwibowo,  and  C,  B Wicaksono,  "Implementasi  Fuzzy  Interface  System  Metode  Tsukamoto Pada Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit Pemilikan Rumah," Telematika , vol. 10, no. 2, pp. 137-146, 2014.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 300 − 308 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2305
[10]  R Akbar, S Uyun, "Penentuan Bantuan Siswa Miskin Menggunakan Fuzzy Tsukamoto dengan Perbandingan Rule pakar dan Decision Tree (Studi Kasus : SDN 37 Bengkulu Selatan), " Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) , vol. 8, no. 4, pp. 651-662, Agustus 2021.
[11]  A Saputra, D Kartini, and O Soesanto, "Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Keluarga Miskin," Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK) , vol. 2, no. 1, pp. 84-95, 2015.
[12]  Rohmat Taufiq, "Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Produksi Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto," Jurnal Teknik , vol. 8, no. 1, pp. 6-10, Juni 2019.
[13]  Tim  Nasional  Percepatan  Penanggulangan  Kemiskinan  (TNP2K),  "Penetapan  Solusi  Masalah  Kepesertaan  dan Pemutakhiran Data Penerima KPS," 2013.
[14]  B Sutara, H Kuswanto, "Analisa Perbandingan Fuzzy Logic Metode Tsukamoto, Sugeno, Mamdani dalam Penentuan Keluarga Miskin," Jurnal Infotekmesin , vol.10, no.02, pp. 38-49, Juli 2019.
[15]  A Mardiana, D Zalilludin, Dfitriani, "Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Keluarga Miskin Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto," INFOTECH journal , vol. 6, no. 2, Desember 2020.
[16]  Auzi Asfarian, Yeni Herdiyeni, Aunu Rauf, and Kikin Hamzah Mutaqin, "Paddy diseases identification with texture analysis using fractal descriptors based on fourier spectrum," in Computer, Control, Informatics and Its Applications (IC3INA), 2013 International Conference on , Jakarta, 2013, pp. 77-81
[17]  O  S  Purwaningrum,  N  Nafi’’iyah,  K  F  Mauladi,"  Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  dan  AHP  Untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Bantuan  Siswa  Miskin  Pada  Smk  Muhammadiyah  1  Lamongan," J-TIIES ,  vol.  1,  no.  1, September 2017.
[18]  Sri  Widaningsih,  "Analisis  Perbandingan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto,  Mamdani  dan  Sugeno  dalam  Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Distribusi Raskin di Bulog Sub. Divisi Regional (Divre) Cianjur," Jurnal Informatika dan Manajemen STMIK , vol. 11, no. 1, Mei 2017.
[19]  Nurdina Rasjid, "Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Keluarga Miskin Menggunakan Metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making (FMCDM)," Inspiration : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 12, no. 1, pp. 109-118, Juni 2022.