## PENERAPAN LOGIKA FUZZY TAHANI DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DI KELURAHAN KESSILAMPE
Muhammad Ishak Jaelani, Alfriyanti Ahmad Sipa, Lily Aprilyani S, Rizal Adi Saputra Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo Jalan H.E.A. Mokodompit, Kodya Kendari, Sulawesi Tenggara ishakjaelani07@gmail.com

## ABSTRAK
Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  masyarakat  di  tingkat  pusat,  provinsi,  dan  kabupaten  di  Indonesia khususnya  di  wilayah  Kota  Kendari,  Provinsi  Sulawesi  Tenggara,  Kacamatan  Kota  Kendari  di  Kelurahan Kessilampe, dimana permasalahan yang sering terjadi dalam penentuan penerima bantuan program ini seringkali melibatkan banyak hal yang kompleks variabel dan bersifat subjektif, sehingga perlu adanya sistem pendukung keputusan yang efektif untuk membantu proses seleksi calon penerima bantuan secara tepat dan objektif. Adapun tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  merancang  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  program  keluarga  harapan Kelurahan Kessilampe dengan menggunakan metode logika fuzzy Tahani berbasis website. Salah satu bagian dari logika fuzzy yang  menggunakan  database  standar  disebut  Tahani,  Tahani  menguraikan  sebuah  proses  karena proses query  fuzzy didasarkan  pada  bahasa  manipulasi  sql  dan  model fuzzy Tahani  sangkat  akurat  dalam  hal menemukan data yang tepat dan benar.  Berdasarkan hasil penelitian menggunakan metode logika fuzzy Tahani dengan  jumlah  data  valid  sebanyak  20  data,  jumlah  data  sebanyak  100,  sehingga  diperoleh  dari  pengujian  ini diperoleh 15 data masyarakat yang berhasil diprediksi dengan benar dan menghasilkan akurasi sebesar 75%.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Program Keluarga Harapan, Logika fuzzy Tahani
1. PENDAHULUAN
Salah satu upaya pemerintah untuk meningkatkan  kesejahteraan  keluarga  miskin  dalam upaya  mempercepat  penanggulangan  kemiskinan adalah Program Keluarga Harapan (PKH). Pemerintah Indonesia telah melaksanakan program ini sejak tahun 2007.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  efisien diperlukan untuk membantu pemilihan calon penerima manfaat  yang  tepat  dan  tidak  memihak,  karena Masyarakat khususnya Kelurahan Kessilampe menghadapi banyak tantangan dalam mengidentifikasi penerima  manfaat  program,  banyak  di  antaranya melibatkan faktor yang rumit dan subyektif [1].
Sistem informasi yang disebut Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  dibuat  sebagai  rencana  cadangan untuk  membantu  mencapai  tujuan  atau  sasaran tertentu.  Sistem  pendukung  keputusan  beroperasi dengan  menerapkan  pendekatan  metodis  terhadap suatu  masalah,  yang  dicapai  dengan  mengubah  data menjadi  informasi  dan  menambahkan  elemen  yang penting  untuk  dipikirkan  ketika  membuat  keputusan [2].
Penelitian ini memilki tujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis fuzzy logic  berbasis  website  untuk  inisiatif harapan keluarga Kelurahan Kessilampe.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penerima  manfaat  Program  Keluarga  Harapan telah  menjadi  subjek  berbagai  penelitian,  termasuk yang  dilakukan  pada  tahun  2022  oleh  Misriani. Makalah penelitian ini membahas "Sistem Pendukung
Keputusan untuk Keluarga Penerima Manfaat di Desa Langara Indah Menggunakan Logika Fuzzy ". Setelah menggunakan teknik logika fuzzy untuk mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan,  195 sampel data warga digunakan untuk pengujian sistem, menghasilkan  tingkat  akurasi  85%  dalam  kinerja sistem. Tiga kriteria digunakan untuk mengklasifikasikan data warga yang berasal dari data ini:  54  rumah  tangga  miskin,  119  keluarga  kurang beruntung, dan 22 keluarga kaya [2].
Pada  tahun  2022,  Suhendri  dkk.  menerbitkan penelitian  berjudul  "Implementasi  Algoritma Fuzzy Tsukamoto  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Penerima  Manfaat  Program  Keluarga Harapan  (PKH)  di  Kabupaten  Majalengka."  Tujuan dari proyek ini adalah  untuk  mengembangkan  sistem yang  akan  berfungsi  sebagai  alat  untuk  memilih penerima  bantuan  dengan  menggunakan  metodologi yang  tepat.  Sistem  ini  juga  akan  menghasilkan peringkat  berdasarkan  bobot  yang  ditetapkan  untuk setiap  kriteria.  Penerapan  sistem  pengambilan keputusan untuk mengidentifikasi keluarga berpenghasilan  rendah  menghasilkan  delapan  data keluarga  dalam  bentuk  angka  penyajian  (%), berdasarkan kuantitas data yang diujikan, dengan hasil menunjukkan bahwa 60% keluarga layak mendapatkan bantuan dan 40% tidak. [3].
Dalam "Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH) Menggunakan  Pembobotan  Aditif  Sederhana Fuzzy ( Fuzzy SAW)",  Fita  Rosmania  memaparkan  temuan studinya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengembangkan  alat  pendukung  keputusan  online
yang  dapat  digunakan  asisten  PKH  untuk  memilih siapa yang akan menerima bantuan dari program PKH [4].
Makalah penelitian "Sistem Pendukung
Keputusan Penerimaan Bantuan PKH Depok Menggunakan  Metode  AHP"  ditulis  oleh  Brian Samiagi  Putra  dkk  pada  tahun  2022.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  "Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  di  Kabupaten  Depok  Jaya Menggunakan  Metode  AHP"  [5].  Program  atau aplikasi ini akan membantu aparatur Kabupaten Depok Jaya  dalam  mengidentifikasi  penerima  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  bagi  keluarga  kurang mampu.

## 2.2. Program Keluarga Harapan (PKH)
Sistem  perlindungan  sosial  bersyarat  sedang dikembangkan  untuk  keluarga  miskin  (KM)  yang diidentifikasi sebagai keluarga penerima manfaat PKH sebagai  bagian  dari  program  PKH,  yang  bertujuan untuk mengurangi kemiskinan.
Program  Keluarga  Harapan,  sebuah  program perlindungan  sosial  yang  juga  dikenal  secara internasional sebagai Bantuan Tunai Bersyarat (CCT), diluncurkan  oleh  pemerintah  Indonesia  pada  tahun 2007  dalam  upaya  untuk  mempercepat  proses pengurangan  kemiskinan.  Ini  telah  cukup  berhasil dalam  mengurangi  tingkat  kemiskinan  di  negara- negara  ini,  terutama  yang  berkaitan  dengan  masalah pengentasan kemiskinan kronis.
Pada  Maret  2016,  ada  28,01  juta  orang  hidup dalam kemiskinan di Indonesia, atau 10,86% dari total populasi negara (BPS, 2016). Menurut RPJMN 2015- 2019, pemerintah menetapkan target 7-8% pada 2019 untuk mengurangi kemiskinan. PKH diharapkan dapat berperan besar dalam menurunkan angka kemiskinan, menurunkan ketimpangan (rasio gini), dan menaikkan Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM).  Temuan penelitian  lain  menunjukkan  bahwa  PKH  telah mempengaruhi  perubahan  konsumsi  rumah  tangga, serta  di  beberapa  negara  pelaksana  CCT  lainnya.  Di Indonesia,  PKH  mampu  meningkatkan  konsumsi rumah tangga penerima manfaat sebesar 4,8% [3].
Gambar 1. Cakupan PKH tahun 2007 s.d 2020 (Kemensos.go.id, 2020)
1. Target  penerima  manfaat  dan  alokasi  anggaran PKH  meningkat  pada  PBJ  Tahun  2010-2014, melampaui target perencanaan baseline.
2. Pada  tahun  2016,  PKH  dilaksanakan  untuk 5.981.528  keluarga,  dengan  belanja  Rp  7,6 triliun.
3. Dengan  anggaran  Rp  11,3  triliun,  sebanyak 6.228.810  keluarga  menjadi  peserta  PKH  tahun 2017.
4. Dengan alokasi anggaran sebesar Rp 7,5 triliun, terdapat  10.000.232 penerima  hibah  KPM  PKH pada tahun 2018.
5. Pada  tahun  2019,  terdapat  9.841.270  KPM penerima  manfaat  PKH,  dengan  anggaran  Rp 32,7 triliun.
6. Dengan  anggaran  sebesar  Rp.  36,9  triliun,  akan ada 10.000.000 penerima hibah KPM PKH pada tahun 2020[5].

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  interaktif  yang  dikenal  sebagai  Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menyediakan pengambil keputusan dengan pilihan yang berasal dari informasi, desain model, dan hasil pengolahan data.
Mendukung  proses  pengambilan  keputusan organisasi atau perusahaan, memungkinkan pengguna untuk  mengontrol proses  melalui antarmuka  manusia atau mesin, mendorong perdebatan tentang keputusan, dan  memfasilitasi  pengambilan  keputusan  adalah karakteristik  sistem  pendukung  keputusan.  Fakta terstruktur dan semi-terstruktur membentuk keputusan yang sedang dibahas [6].
Tujuan  DSS  adalah  untuk  membantu  pengguna membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dengan mengarahkan, memprediksi, dan memberikan informasi [7].

## 2.4. Logika Fuzzy
Fuzzy adalah  pendekatan  kontrol  berbasis akuisisi  data  untuk  penyelesaian  masalah  berbasis komputer. "Benar" atau "salah" adalah dua kemungkinan  hasil  dalam  logika fuzzy ,  misalnya,  0 atau 1. Fuzzy mampu membedakan nilai keanggotaan dari  bobotnya  meskipun  nilai  keanggotaannya  sama. Fuzzy dapat  mewakili  fungsi  non-linear  yang  sangat kompleks  dengan  pemahaman  bahasa  alami  dan toleransi terhadap data yang tidak akurat [8].

## 2.5. Fuzzy Tahani
Database  standar  digunakan  oleh  pendekatan fuzzy yang  dikenal  sebagai fuzzy Tahani.  Data  dalam database  standar  dikategorikan  menurut  pandangan pengguna data. Akibatnya, data yang disajikan dalam database  konvensional  akan  menjadi  data  yang  telah disimpan. Model Tahani menggunakan teori himpunan fuzzy pada satu variabel untuk mendapatkan informasi  tentang  variabel  himpunan fuzzy ,  tetapi masih  menggunakan  hubungan  standar  dalam  basis data fuzzy -nya.
Teori  himpunan fuzzy digunakan  oleh  metode database fuzzy model  Tahani  untuk  mengumpulkan data.  Langkah-langkah  berikut  terlibat  dalam  metode database fuzzy model Tahani [8]:
1. Menjelaskan  setiap  kriteria fuzzy atau  fungsi keanggotaan  variabel,  yang  merupakan  kurva yang  menampilkan  pemetaan  titik  data  input menjadi derajat keanggotaan, atau nilai keanggotaan,  dengan  interval  antara  0  dan  1. Pendekatan  fungsi  keanggotaan  segitiga  adalah salah satu metode yang digunakan.
2. Mengubah  nilai  Perusahaan  menjadi  nilai fuzzy adalah langkah pertama dalam proses perhitungan fuzzy , yang dikenal sebagai "fuzzification."  Tingkat  keanggotaan  untuk setiap  set fuzzy dihitung  untuk  setiap  variabel fuzzy .
3. Fuzzification  query  dianggap  sebagai  kueri DBMS tradisional dan non- fuzzy yang  mencoba membuat  query fuzzy ,  terkadang  disebut konstruksi query menggunakan hubungan fundamental.
2.6. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah matriks yang mencakup data  klasifikasi  aktual  dan  prediktif  dari  sistem klasifikasi.  Kinerja  model  dapat  dipastikan  dengan menganalisis data matriks. Akurasi, presisi, recall, dan F-measure  dapat  dihitung  dengan  memproses  nilai dalam  kolom  matriks  berlabel True  Negative (TN), False  Positive (FP), False  Negative (FN),  dan True Positive (TP) [9].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode fuzzy Tahani  digunakan  bersamaan dengan  pendekatan  sistem  pendukung  keputusan untuk  melakukan  penelitian  ini.  Pendekatan fuzzy Tahani fuzzy menggunakan database standar, dan nilai fuzzy adalah  nilai  yang  bisa  benar  atau  salah  secara bersamaan dengan nilai kebenaran 0 hingga 1. Sistem pendukung  keputusan  adalah  sistem  yang  dirancang untuk  mendukung  penyelesaian  masalah  dengan bantuan teknologi komputer.
Berikut  ini  adalah  fase-fase  atau  tindakan  yang peneliti  lakukan  selama  proses  perancangan  dan pengembangan sistem dalam penelitian ini:
1.  Untuk  menentukan  siapa  yang  akan  mendapat manfaat  dari  Program  Keluarga  Harapan  di Kelurahan Kessilampe, peneliti mengidentifikasi tantangan yang dapat diselesaikan dengan teknik logika fuzzy dan menggunakan sistem pendukung keputusan untuk membuat penentuan itu.
2.   Pengumpulan data adalah tahap dimana peneliti menggunakan  logika fuzzy Tahani  untuk mengumpulkan  informasi  yang  relevan  atau diperlukan  untuk  sistem  pendukung  keputusan penerima Program Keluarga Harapan Kelurahan Kessilampe.
3.  Dengan  menggunakan  metode  logika fuzzy Tahani, peneliti mencari informasi jurnal tentang sistem  pendukung  keputusan  penerima  manfaat
Program  Keluarga  Harapan  Desa  Kessilampe selama tahap studi literatur.
4.  Desain  sistem  adalah  langkah  terakhir  dari penyelesaian
komponen. Pembuatan,
pengkodean, dan pengaturan kemudian diselesaikan  sesuai  dengan  aturan  logika fuzzy Tahani.  Desainnya  telah  dirancang  untuk menciptakan sistem yang siap digunakan.
5.   Membuat Jurnal: Dengan menggunakan pendekatan fuzzy tahani,  peneliti  pada  titik  ini membuat  jurnal  yang  mencakup  temuan  dan kesimpulan  dari  sistem  pendukung  keputusan peserta  Program  Keluarga  Harapan  Kelurahan Kessilampe.

## 3.1. Tools Pendukung Sistem
Tools  pendukung  sistem  berikut  digunakan dalam  pembangunan  sistem  pengambilan  keputusan bagi  Kelurahan  Kessilampe  penerima  Program Keluarga Harapan:
a. Website Website adalah platform digital yang menghubungkan  dokumen  baik  secara  lokal maupun  jarak  jauh.  Halaman  web  adalah dokumen  di  situs  web  yang  dapat  dikunjungi pengunjung dengan menggunakan tautan (hypertext)  antara  halaman  yang  dihosting  di server  yang  sama  serta  di  server  yang  berlokasi di seluruh dunia.
b. Hypertext Preprocessor (PHP)
Dokumen  HTML  yang  dihasilkan  dari  aplikasi bukanlah dokumen HTML yang dibuat menggunakan  editor  teks  atau  editor  HTML, sering dikenal sebagai bahasa pemrograman sisi server.  Sebaliknya,  dokumen  HTML  yang dihasilkan  dari  aplikasi  dibuat  menggunakan PHP,  bahasa  scripting  yang  menghasilkan dokumen  HTML  dengan  cepat  yang  dilakukan pada server web.
c. Visual Studio Code Microsoft  membuat  Visual  Studio  Code,  editor kode sumber terbuka yang tersedia untuk Linux, macOS,  dan  Windows.  Menulis  kode  yang mendukung  banyak  bahasa  pemrograman, termasuk C ++, C #, Java, Python, PHP, dan GO, dibuat sederhana dengan Visual Code [10].
d. Laravel Model View Controller (MVC) adalah kerangka bahasa pemrograman untuk Hypertext Preprocessor  (PHP)  yang  disebut  Laravel,  yang dimaksudkan untuk digunakan dalam pengembangan  aplikasi  web.  Pada  9  Juni  2021, Tylor  Otwell  merilis  versi  awal  kerangka  kerja ini.  Karena  Laravel  adalah  open  source, menggunakannya bebas biaya dan tidak memerlukan pembayaran [11].

## 3.2. Kerangka Pikir
Kerangka  berpikir  adalah  kerangka  pemecahan masalah  yang  diidentifikasi  dan  diartikulasikan  yang dijelaskan dan diusulkan secara naratif.
Gambar 2. Kerangka Pikir
Proses pengambilan keputusan yang metodis dan efektif  diperlukan  karena  penerima  manfaat  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  Desa  Kessilampe  masih belum mencapai tujuannya. Untuk membuat penilaian yang  efektif,  indikator  dalam  proses  pemilihan  data primer  berkonsentrasi  pada  faktor-faktor  ekonomi, seperti  status,  kondisi  perumahan,  biaya  energi,  tarif listrik,  pekerjaan,  pendapatan,  dan  tanggung  jawab keluarga.  Pendekatan  basis  data  model  Tahani fuzzy , yang digunakan dalam pekerjaan ini, digunakan untuk mengekstrak informasi dari data ambigu menggunakan  fungsi  keanggotaan  yang,  dalam  teori himpunan fuzzy ,  menunjukkan  seberapa  dekat  suatu objek  dengan  properti  tertentu.  Sistem  pendukung keputusan ini dikembangkan dan dirancang menggunakan  berbagai  bahasa  komputer,  termasuk Laravel, PHP, dan Visual Studio Code. Saat membuat sistem pendukung keputusan, tujuannya adalah untuk menciptakan  sistem  yang  dapat  memutuskan  siapa yang  akan  mendapatkan  manfaat  dari  Program Keluarga Harapan di Kelurahan Kessilampe.

## 3.3. Analisis Desain Sistem
Pada  titik  ini,  para  peneliti  menggunakan pendekatan Tahani fuzzy untuk membangun sistempendukung  keputusan  yang  akan  membantu mereka  mengidentifikasi  keluarga  penerima.  Seperti yang  dapat  diamati  pada Gambar 3,  arsitektur  sistem membuatnya lebih mudah untuk memahami seberapa baik kinerja sistem pendukung keputusan.
Gambar 3. Analisis Desain Sistem

## 3.4. Rancangan Sistem
Gambar 4. Alur Sistem
Alur sistem yang dimaksudkan ditunjukkan pada Gambar 4, di mana pemerintah desa atau pemerintah akan  mengumpulkan  data  warga  primer,  yang selanjutnya  akan  dimasukkan  ke  dalam  sistem pendukung  keputusan.  Sistem  kemudian  akan memproses  data  warga  dan  menghasilkan  output dalam  bentuk  peringkat  keluarga  yang  memenuhi syarat untuk bantuan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data
Berdasarkan hasil pendataan masyarakat Kelurahan  Kessilampe  diperoleh  batasan  himpunan fuzzy untuk  himpunan  variabel  pada  setiap  domain fuzzy .
Tabel 1. Himpunan Domain
Variabel  tersebut  terdiri  dari beberapa  indikator yang  dapat  dihitung  atau  diukur  yaitu,  kwh,  jumlah tanggungan,  dan  jumlah  pendapatan.  Himpunan merupakan  kriteria  indikator-indikator,  antara  lain kecil,  besar,  sedikit,  banyak,  rendah,  sedang,  dan tinggi.  Domain  merupakan  pengelompokan  batas ambang batas untuk setiap kriteria yaitu, 0 - 1.300, 900 -  2.200,  0  –  4,  3  –  5,  0  –  4.450.000,  3.675.000  – 5.225.000, 4.450.000 – 6.000.000.
4.2. Implementasi Sistem 4.2.1. Fuzzifikasi Tahap  awal  pemrosesan  data  logika fuzzy disebut fuzzification. Tiga indikator input kwh, jumlah tanggungan,  dan  total  pendapatan  akan  digunakan dalam  penelitian  ini.  Gambaran  umum  prosedur identifikasi  data  kriteria  yang  dimasukkan  ke  dalam sistem pendukung keputusan dapat dilihat pada rumus di bawah ini.
Variabel Himpunan Domain KWH Kecil [0 – 1.300] Besar [900 – 2.200] Jumlah Tanggungan Sedikit [0 - 4] Banyak [3 – 5] Total Pendapatan Rendah [0 – 4.450.000] Sedang [3.675.000 – 5.225.000] Tinggi [4.450.000 – 6.000.000]
1. Fungsi keanggotaan untuk variabel KWH Gambar 5 menggambarkan bahwa variabel Kwh dibagi menjadi dua set: kecil dan besar. Set kecil terdiri  dari  batas  ambang  antara  0  dan  1.300, sedangkan  set  besar  berkisar  antara  900  hingga 2.200.
Gambar 5. Grafik Keanggotaan KHW
𝜇𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙  =   {
1                  , 𝑦 ≤ 450 1300 − 𝑦
850
0       , 𝑦 ≥ 1300
, 450 ≤ 𝑦 ≤ 1300
𝜇𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟  =   { 0                 , 𝑦 ≤ 900 𝑦 − 900 1300
1      , 𝑦 ≥ 2200
, 900 ≤ 𝑦 ≤ 2200
2. Fungsi keanggotaan  untuk variabel jumlah tanggungan
Ada  dua  set  yang  membentuk  jumlah  variabel tanggungan:  sedikit  dan  banyak.    Gambar  6 menunjukkan  set  ini,  yang  memiliki  batas ambang  tiga  hingga  lima  bit  dan  lot  0  hingga 4.450.000.
Gambar 6. Grafik Derajat Keanggotaan Jumlah Tanggungan
𝜇𝑠𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡  =   { 1                 , 𝑦 ≤ 2 4−𝑦 2
0      , 𝑦 ≥ 4
, 2 ≤ 𝑦 ≤ 4 𝜇𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 =   { 0                 , 𝑦 ≤ 3 𝑦 − 3 2 1      , 𝑦 ≥ 5 , 3 ≤ 𝑦 ≤ 5
3. Fungsi keanggotaan untuk variabel total pendapatan
Ada  tiga  pengaturan  untuk  variabel  pendapatan total:  rendah,  sedang,  dan  tinggi.    Gambar  7 mengilustrasikan  serangkaian  batasan  ambang batas  ini,  yaitu  sebagai  berikut:  rendah  =  0  – 4.450.000, sedang = 3.675.000 – 5.225.000, dan tinggi = 4.450.000 – 6.000.000.
Gambar 7. Grafik Derajat Keanggotaan Total Pendapatan
𝜇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ =   { 1                 , 𝑦 ≤ 2900000 4450000 − 𝑦 1550000 0      , 𝑦 ≥ 4450000 , 2900000 ≤ 𝑦 ≤ 4450000 𝜇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ =
{
0                 , 𝑦 ≤ 3675000 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑦 ≥ 6000000 𝑦 − 3675000
1550000 6000000 775000 , 5225000 ≤ 𝑦 ≤ 6000000 , 3675000 ≤ 𝑦 ≤ 5225000 𝜇𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ =   { 0                 , 𝑦 ≤ 4450000 𝑦 − 4450000 1550000 1      , 𝑦 ≥ 6000000 , 4450000 ≤ 𝑦 ≤ 6000000

## 4.2.2. Inferensi
Dalam konteks logika fuzzy , inferensi merupakan  tahap  dimana  keputusan  diambil  dengan merujuk  pada  aturan-aturan fuzzy yang  telah  diatur sebelumnya.  Berikut 11 aturan fuzzy ( fuzzy rule ) yang digunakan :
1. IF Besaran KWH adalah Kecil AND Gaji adalah Rendah  AND  Jumlah  Tanggungan  adalah Sedikit, THEN Layak Menerima Bantuan.
2. IF Besaran KWH adalah Kecil AND Gaji adalah Rendah  AND  Jumlah  Tanggungan  adalah Banyak, THEN Layak Menerima Bantuan.
3. IF Besaran KWH adalah Kecil AND Gaji adalah Sedang  AND  Jumlah  Tanggungan  adalah Banyak, THEN Layak Menerima Bantuan.
4. IF Besaran KWH adalah Besar AND Gaji adalah Rendah  AND  Jumlah  Tanggungan  adalah Banyak, THEN Layak Menerima Bantuan.
5. IF Besaran KWH adalah Besar AND Gaji adalah Rendah  AND  Jumlah  Tanggungan  adalah Sedikit, THEN Layak Menerima Bantuan.
6. IF Besaran KWH adalah Kecil AND Gaji adalah Tinggi AND Jumlah Tanggungan adalah Sedikit, THEN Tidak Layak Menerima Bantuan.
7. IF Besaran KWH adalah Kecil AND Gaji adalah Tinggi  AND  Jumlah  Tanggungan  adalah Banyak, THEN Tidak Layak Menerima Bantuan.
8. IF Besaran KWH adalah Kecil AND Gaji adalah Sedang  AND  Jumlah  Tanggungan  adalah Sedikit, THEN Tidak Layak Menerima Bantuan.
9. IF Besaran KWH adalah Besar AND Gaji adalah Sedang  AND  Jumlah  Tanggungan  adalah Sedikit, THEN Tidak Layak Menerima Bantuan.
10. IF Besaran KWH adalah Besar AND Gaji adalah Sedang  AND  Jumlah  Tanggungan  adalah Banyak, THEN Tidak Layak Menerima Bantuan.
11. IF Besaran KWH adalah Besar AND Gaji adalah Tinggi AND Jumlah Tanggungan adalah Sedikit, THEN Tidak Layak Menerima Bantuan.
12. IF Besaran KWH adalah Besar AND Gaji adalah Tinggi  AND  Jumlah  Tanggungan  adalah Banyak, THEN Tidak Layak Menerima Bantuan.

## 4.3. Implementasi Interface
Para  peneliti  menggunakan  berbagai  bahasa komputer,  termasuk  PHP,  Visual  Studio  Code,  dan Laravel,  sedang  membangun  desain  antarmuka  situs web  sistem  pendukung  keputusan  program  keluarga penerima manfaat.

## 4.3.1. Tampilan Halaman Awal
Gambar 8. Tampilan halaman awal
Halaman  ini  menyediakan  pratinjau  sistem bantuan  keputusan  yang  tersedia  bagi  penerima program Keluarga Harapan.

## 4.3.2. Tampilan  Halaman  Daftar  Perangkingan Penerima Bantuan
Gambar 9. Tampilan halaman daftar perangkingan penerima bantuan
Pada halaman ini menampilkan daftar perangkingan  penerima  bantuan  program  keluarga harapan pada Kelurahan Kessilampe berdasarkan hasil pengujian sistem.

## 4.4. Pengujian Sistem
Confusion  Matrix  adalah  metode  pengujian akurasi  yang  digunakan  dalam  penyelidikan  ini. Dalam  penelitian  ini,  istilah  FP  ( False  Positive ),  FN ( False  Negative ),  TP  ( True  Positive ),  dan  TN  ( True Negative ) adalah : a. TP ( True Positive ). Kasus di mana model benar- benar  memprediksi  dengan  benar  bahwa seseorang  memenuhi  syarat  untuk  menerima bantuan dan orang tersebut sebenarnya memenuhi syarat.
b. TN ( True Negative ). Kasus di mana model benar- benar  memprediksi  dengan  benar  bahwa seseorang tidak memenuhi syarat untuk menerima bantuan dan orang tersebut sebenarnya tidak memenuhi syarat.
c. FP ( False Positive ). Kasus di mana model salah memprediksi bahwa seseorang memenuhi syarat untuk menerima bantuan, padahal orang tersebut sebenarnya tidak memenuhi syarat.
d. FN ( False Negative ). Kasus di mana model salah memprediksi  bahwa  seseorang  tidak  memenuhi syarat  untuk  menerima  bantuan,  padahal  orang tersebut sebenarnya memenuhi syarat.
Tabel 2. Confusion matrix Prediksi Positif Negatif Aktual Positif TP (10) FN (0) Negatif FP (5) TN (5) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑇𝑃 +   ∑ 𝑇𝑁 ∑ 𝑇𝑃 +   ∑ 𝑇𝑁 +   ∑ 𝐹𝑃 +   ∑ 𝐹𝑁 × 100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 10 + 5 10 + 5 + 5 + 0 × 100%

## 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 75%
Pengujian dalam penelitian ini menggunakan 20 data  valid.  Pengujian  tersebut  menghasilkan  15  data Masyarakat  berhasil  diprediksi  dengan  benar  dan menghasilkan akurasi 75%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian meggunakan metode logika fuzzy Tahani dengan  jumlah  data  valid  20, jumlah  keseluruhan  data  100  maka  diperoleh  dari pengujian  tersebut  15  data  Masyarakat  berhasil diprediksi  dengan  benar  dan  menghasilkan  akurasi 75%.
Pada  penelitian  lebih  lanjut  diharapkan  adanya penambahan  variabel  untuk  dapat  membuat  sistem pendukung keputusan lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Kementrian  Sosial  Republik  Indonesia.  (n.d.).
Program  Keluarga  Harapan .  KEMENTERIAN SOSIAL REPUBLIK
INDONESIA. https://pkh.kemsos.go.id
[2] Misriani, M. (2022). Sistem Pendukung
Keputusan Keluarga Penerima Bantuan  Pada
Desa Langara Indah Menggunakan Metode Fuzzy Logic. SIMKOM , 7 (2), 92–103.
https://doi.org/10.51717/simkom.v7i2.95
[3]  Suhendri, S., Deffy Susanti, & Reyza Reantino Hanggara. (2022). Implementasi Algoritma Fuzzy Tsukamoto Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Penerima Bantuan  Program Keluarga Harapan  (PKH) di  Kabupaten Majalengka. INFOTECH Journal , 8 (2), 84–93.
[4]  Rosmania, F. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Program  Keluarga Harapan  (PKH) Menggunakan Fuzzy Simple Additive Weighting (Fuzzy SAW) .
http://eprints.undip.ac.id/60739/1/Laporan_2401 0313120059_1.pdf
[5]  Putra, B. S., Ferdinan Sandy, A., Primawati, A., Raya, J., No, T., Gedong, K., Rebo, P., & Timur, J. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bantuan PKH di Kelurahan  Depok Menggunakan Metode AHP. In Jurnal Rekayasa Komputasi Terapan) (Vol. 02).
[6]  Mahatva, Z., Syafic, S.’, & Utami, A.W.  (2023). Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Sosial Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Ahp Di Desa  Blawi  Kecamatan  Karangbinangun. In JEISBI (Vol. 04).
[7]  Prasetio, W. D., Zahrroh, A., Khudri, A., Rizki, B., Izzati, A. R., Brantadikara, D., &  Kz Oktoeberza, W. (2023). Implementasi  Fuzzy Tahani Dalam Sistem  Rekomendasi  Pemilihan Smartphone
Berbasis Web. Jurnal TEKNOSIA , 16 (2), 41–54. https://ejournal.unib.ac.id/index.php/teknosia
[8]  Yasin Simargolang, M., Handika Siregar, Y., Saidah Tamba, H., Jend Ahmad Yani, J., & Utara,
S. (2018). Sistem Pendukung  Keputusan
Menggunakan Metode  Fuzzy  Sugeno Untuk
Menentukan Calon Presiden  Mahasiswa di Universitas Asahan. Jurnal Teknologi Informasi ,
2 (2).
[9]  Homepage, J., Musfiroh, D., Khaira, U., Eko,  P., Utomo, P., Suratno, T., Studi, P.,  Informasi, S., Sains, F., & Teknologi, D.  (2021). MALCOM: Indonesian Journal of  Machine Learning and Computer  Science  Sentiment Analysis of Online Lectures in Indonesia from Twitter Dataset Using InSet  Lexicon Analisis Sentimen terhadap
Perkuliahan Daring di Indonesia dari  Twitter Dataset Menggunakan InSet Lexicon . 1 , 24–33.
[10]  Ramdhan, N. A., & Nufriana, D. A. (2019). Rancang Bangun Dan Implementasi  Sistem Informasi  Skripsi Oline Berbasis WEB. Jurnal Ilmiah Intech: Information Technology Journal of UMUS , 1 (02), 1–12. https://doi.org/10.46772/intech.v1i02.75
[11]  Indah Melyani, R., Rosita, R., &  Aji, S.  (2023). Pengembangan Sistem  Informasi  Penggajian Berbasis Web Menggunakan Framework Laravel dengan  Metode  Agile  Software Development. Jurnal  Sistem  Informasi Akuntansi  (JASIKA) ,
3 (1), 31–36. https://doi.org/10.31294/jasika.v3i01.2195