Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Model Fuzzy Tahani Untuk Pencarian Pelanggaran Pelanggan Dalam Pemakaian Tenaga Listrik
Budi Waluyo 1 , Ghofar Taufiq 2 , Yopi Handrianto 3
1 Universitas Nusa Mandiri, rajobudiwaluyo27@gmail.com, Jl. Jatiwaringin Raya No.2, Jakarta Timur, Indonesia
2 Universitas Bina Sarana Informatika, ghofar.gft@bsi.ac.id, Jl. Kramat Raya No.98, Jakarta Pusat, Indonesia
3 Universitas Bina Sarana Informatika, yopi.yph@bsi.ac.id, Jl. Kramat Raya No.98, Jakarta Pusat, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Oktober 4, 2021 : November 6, 2021 : Desember 2, 2021 Sebagai salah satu perusahaan BUMN dibidang jasa penyedia tenaga listrik bagi kepentingan seluruh rakyat Indonesia baik secara  umum  maupun  khusus,  PT.  PLN  (Persero)  berusaha untuk  memberikan  pelayanan  terbaiknya.  Salah  satu upayanya  adalah  dengan  menyediakan  dan  meningkatkan pasokan  listrik  yang  cukup  bagi  seluruh  rakyat  Indonesia yang  membutuhkan  dimana  pun  mereka  berada.  Salah  satu upaya peningkatan pelayanan dari PT. PLN (Persero)  adalah dengan  melakukan  pencarian  pelanggaran  pelanggan  PLN dalam  menggunakan  daya  tenaga  listrik.  Pelanggaran  ini diindikasikan  dengan  adanya  pemakaian  energy  listrik  yang berlebih  dari  kententuan  jumlah  beban  listrik  yang  telah ditentukan  oleh  PT.  PLN  (Persero)  kepada  para  pelanggan sesuai  dengan  perjanjian  diawal  pada  saat  pelanggan melakukan  pemasangan  instalasi  tenaga  listrik  yang  akan mereka  gunakan.  Beberapa  krteria  penting  yang  dapat digunakan dalam pencarian pelanggaran pelanggan ini terdiri dari tegangan daya, temuan daya dan temuan energi. Kriteria- kriteria  ini  memiliki  nilai  atau  data  yang  masih  ambigu (kabur).  Logika  fuzzy  model  Tahani  dapat  digunakan  untuk menghilangkan  nilai  ambiguitas  dari  kriteria-kriteria  yang ada.  Penerapan  logika  fuzzy  model  Tahani  bertujuan  untuk mengevaluasi  pemakaian  daya  energi  listrik  yang  mereka gunakan,  apakah  ditemukannya  pelanggaran  atau  tidak. Sedangkan  hasil  penelitian  ini  adalah  model  pendukung keputusan  untuk  memberikan  informasi  tentang  pencarian pelanggaran  pelanggan  dalam  pemakaian  tenaga  listrik dengan menggunakan fuzzy Tahani. Dan Fuzzy Tahani dapat digunakan untuk melakukan pencarian pelanggaran pelanggan  dengan  21  sampel  pelanggan,  maka  ditemukan tegangan daya. temuan daya dan temuan energi dengan nilai fuzzy  Tinggi  yang  ditentukan  dengan firestrengh tertingi (rekomendasi) dengan nilai 1 mendapatkan hasil pelanggaran yaitu  pelanggan  dengan  ID  547200063988  atas  nama  H. Mutu Sani C.

## Kata Kunci :
Sistem Pendukung Keputusan Fuzzy Tahani Pelanggaran Pelanggan PLN

## Abstract
As one of the state-owned companies in the field of electricity supply services for the benefit of all Indonesian people, both in general and in particular, PT. PLN (Persero) strives to provide the best service.  One  of  the  efforts  is  to  provide  and  increase  the  supply  of  sufficient  electricity  for  all Indonesian people in need wherever they are. One of the efforts to improve services from PT. PLN (Persero)  is  to  search  for  violations  of  PLN  customers  in  using  electric  power.  This  violation  is indicated by the use of excessive electrical energy from the amount of electrical load that has been determined by PT. PLN (Persero) to customers in accordance with the initial  agreement when the customer installs the electrical power they will use. Some of the important criteria that can be used in  the  search  for  this  customer  violation  consist  of  power  voltage,  power  finding  and  energy finding. These criteria have values or data that are still ambiguous (fuzzy). The fuzzy logic of the Tahani model can be used to eliminate ambiguity values from the existing criteria. The application of  the  fuzzy  logic  of  the  Tahani  model  aims  to  evaluate  the  power  consumption  of  the  electrical energy  they  use,  whether  a  violation  is  found  or  not.  While  the  results  of  this  study  is  a  decision support  model  to  provide  information  about  the  search  for  customer  violations  in  the  use  of electricity by using fuzzy Tahani. And Fuzzy Tahani can be used to search for customer violations with 21 samples of customers, then the power voltage is found. power findings and energy findings with a High fuzzy value determined by the highest firestrengh (recommendation) with a value of 1 get a violation result, namely a customer with ID 547200063988 on behalf of H. Mutu Sani C.

## 1. Pendahuluan
PT.  PLN  (Persero)  merupakan  salah  satu BUMN  (Badan  Usaha  Milik  Negara)  yang berusaha memberikan pelayanan yang terbaik bagi masyarakat dalam bidang energi listrik  serta  berusaha  untuk  memenuhi standar ketenagalistrikan yang dapat diterima di dunia internasional. Dikarenakan banyaknya  pelanggan  yang  harus  dicek dalam pengendalian penggunaan listrik maka dibentuklah  sebuah  tim  khusus  untuk pelaksanaan pemeriksaan yaitu tim
Penertiban Pemakaian Tenaga Listrik
(P2TL).  Tim  ini  dibentuk  untuk  melakukan penertiban  para  pelanggan  dalam  pemakaian daya  listrik  sekaligus  juga  melakukan pemeriksaan secara berkala mengenai penggunaan  listrik  oleh  para  pelanggan berdasarkan  hak  mereka  secara  sah.  Tim  ini disebar  ke  berbagai  cabang  PT.  PLN,  salah satunya  PT.  PLN  UP3  Ciracas.  Pemeriksaan yang  dilakukan  oleh  tim  ini  adalah  untuk memastikan  pemakaian  listrik  yang  telah disediakan  PT.  PLN  yang  digunakan  oleh
para pelanggan sudah dilakukan dengan baik dan  benar  dan  dengan  tidak  melakukan pelanggaran  berdasarkan  ketentuan  yang sudah  ditetapkan.  Yang  nantinya  hasil  kerja dari tim ini salah satunya adalah memperoleh hasil  pemeriksaan  berupa  pelanggaran  atau catatan  pemeriksaan  pada  saat  pelanggan menggunakan listrik.
Tim  Pelaksana  P2TL  melakukan  survei langsung  terhadap  instalasi  listrik  yang terpasang  di  tempat  para  pelanggan  baik  di rumah  maupun  di  gedung  perkantoran.
Pemeriksaan  ini  dilakukan  secara  visual seperti  pemeriksaan  terhadap  Alat  Pembatas dan  Pengukur  (APP)  apakah  sudah  sesuai standar  atau  tidak,  apakah  segel  terpasang dengan  baik atau rusak. Selain itu, pemeriksaan juga dilakukan dengan menggunakan peralatan yang sudah disiapkan oleh PLN dengan standarisasi yang baik. Kemudian untuk hasil pemeriksaan dan pengukuran yang dilakukan ini dicatat dalam berita  acara  dan  dilaporkan  secara  tertulis.
Masalah  yang  dihadapi  dalam  melakukan
penentuan  pelanggaran  yaitu  penentuan golongan  pelanggaran  yang  masih  kurang objektif.  Kurang  objektifnya  penentuan golongan  pelanggaran  dapat  mempengaruhi proses perhitungan denda pelanggaran dalam mencapai  tujuan  sehingga  perusahaan  dapat mengalami  tuntutan  hukum  oleh  pelanggan bahkan  sampai  terjerat  pidana.  Untuk mengatasi  hal  ini,  diperlukan  analisa  serta pengolahan  data  yang  baik  dengan  tujuan untuk  menetukan  golongan  pelanggaran secara  objektif.  Hal  ini  diperlukan  untuk menjamin  proses  perhitungan  denda  yang tepat sesuai kriteria dan ketentuan pelanggaran yang berlaku.
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan penerapan  logika  fuzzy  model  Tahani,  dapat digunakan untuk penentuan golongan pelanggaran.  Logika  fuzzy dapat  memetakan suatu  input  kedalam  suatu  output  tanpa melupakan faktor-faktor yang terdapat didalamnya  secara  tepat.  Logika  fuzzy  salah satu  metode  yang  dapat  diterapkan  karena mempunyai toleransi terhadap data-data yang tidak  tepat  dan  fleksibel  terhadap  data  serta mampu  beradaptasi  dengan  ketidakpastian (Nu’man,  Kusumadewi,  &  Muzayyanah, 2020). Didasari Logika fuzzy, akan menghasilkan  suatu  model  sebuah  sistem
pendukung keputusan yang dapat menentukan  sebuah  golongan  pelanggaran. Sistem  pendukung  keputusan  merupakan sistem  yang  terlahir  dan  berguna  bagi seorang manajer dalam situasi semi terstruktur  dalam  melakukan  pengambilan keputusan  (Jannah,  Putra,  &  Tambunan, 2021).
Beberapa  hal  yang  dapat  mempengaruhi penentuan  pelanggaran  adalah  pelanggan atau  bukan  pelanggan,  tegangan  daya  dan kriteria temuan yang tertuang di berita acara. Fuzzy model Tahani dapat di terapkan karena sistem dengan konsep perhitungan matematika  sederhana  yang  berdasasarkan penalaran  fuzzy  dan  mudah  di  mengerti. Dengan metode tersebut diharapkan penentuan  akan  lebih  tepat  karena  didasari
oleh  kriteria  dan  bobot  yang  sudah  di tentukan  sehingga  akan  mendapatkan  hasil yang akurat.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  diperkenalkan  pertama  kali oleh  seseorang  berkebangsaan  Iran  pada tahun 1965 yang bernama Lotfi Asker Zadeh, yang  kemudian  pada  tahun  1973  dijabarkan menjadi  himpunan  fuzzy  (Kurnia,  2017). Sebagai salah satu komponen pendukung soft computing ,  logika  fuzzy  merupakan  inovasi baru yang banyak digunakan dalam membangun sistem cerdas (Nurjayadi, 2015). Soft  computing merupakan  suatu  model komputasi  yang  memiliki  kemampuan  untuk meniru akal manusia agar dapat menalar dan belajar pada lingkungan yang dilingkupi pada suatu keadaan yang penuh dengan ketidakpastian  (Kusumadewi  &  Hartati, 2010).  Logika  fuzzy  dapat  memetakan  suatu ruang  input  ke  dalam  suatu  ruang  output yang dilakukan dengan cara yang tepat, yang dinyatakan kedalam suatu derajat keanggotaan  dan  derajat  kebenaran  yang memiliki  nilai  secara  berkesinambungan (Susanti, 2017).
2.2.    Fungsi  Keanggotaan  ( Membership Function ) Fungsi keanggotaan merupakan
penggambaran suatu kurva dengan menunjukan  pemetaan  suatu  titik-titik  input data kedalam interval antara 0 sampai 1 pada suatu nilai keanggotaan (Hadi, 2015). Berikut adalah  beberapa  fungsi  keanggotaan  yang digunakan pada penelitian ini :
1.  Representasi Linier
Ada  2  representasi  linier  yang  digunakan dalam  penelitian  ini,  yang  pertama  adalah representasi  linier  naik  yang  merupakan pemetaan  suatu  nilai  input  ke  dalam  derajat keanggotaan  yang  dimulai  dengan  nilai  nol (0)  yang  digambarkan  dengan  garis  lurus
bergerak  naik  kearah  kanan.  Ini  merupakan bentuk sederhana dan dapat dijadikan pilihan yang  baik  jika  didapati  suatu  konsep  yang kurang jelas.
Gambar 1. Representasi linier naik
Ekspresi  dari  representasi  linier  naik  untuk fungsi keanggotaanya sebagai berikut :
µ [𝑥] = { 0;                             𝑥 ≤ 𝑎
(𝑥−𝑎)
(𝑏−𝑎) ;              𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
1;                             𝑥 ≥ 𝑏
(1)
Kemudian  untuk  yang  kedua  adalah representasi  linier  turun,  yaitu  dimulai dengan  nilai  suatu  domain  yang  mempunyai derajat  keanggotaan  tertinggi  (max.  1)  pada bagian sebelah kiri, yang kemudian bergerak menurun ke nilai domain derajat keanggotaan yang lebih rendah.
Gambar 2. Representasi linier turun
Ekspresi  dari  representasi  linier  turun  untuk fungsi keanggotaanya sebagai berikut :
µ [𝑥] = { 0;                             𝑥 ≤ 𝑎
(𝑏−𝑥) (𝑏−𝑎) ;             𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 1;                             𝑥 ≥ 𝑏 (2) 2.  Representasi Kurva Segitiga Representasi ini terdiri dari 2 garis (linier) yang digabung dan pada dasarnya membentuk sebuah kurva segitiga.

## Gambar 3. Representasi kurva segitiga
Ekspresi  dari  representasi  kurva  segitiga untuk fungsi keanggotaanya sebagai berikut :
µ [𝑥] =
{

## 0;                𝑥 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑐
(𝑥−𝑎)
(𝑏−𝑎) ;                 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 (𝑏−𝑥) (𝑐−𝑏) ;                 𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑐 (3)
2.3.  Fuzzy Tahani
Fuzzy  Tahani  merupakan  salah  satu
cabang  dari  logika  fuzzy,  yaitu  salah  satu metode fuzzy menggunakan database standar.  Model  Tahani  menjelaskan  metode pemrosesan query fuzzy, berdasarkan manipulasi bahasa yang dikenal sebagai SQL ( Structured  Query  Language ),  sehingga model  Tahani  fuzzy  tepat  digunakan  secara presisi  dan  akurat  proses  pengambilan  data (Sahir,  Rosmawati,  &  Rahim,  2018). Tahapan  dari  logika  fuzzy  model  Tahani adalah sebagai berikut :
1.  Menggambarkan  Fungsi  Keanggotaan ( Membership Function )
Membership  function merupakan  suatu cara  untuk  mendefinisikan  setiap  nilai
0
1
Derajat keanggotaan µ ( x ) a b domain 0 1 Derajat keanggotaan µ ( x ) a b domain
0 1 Derajat keanggotaan µ ( x ) a b domain c
dalam  suatu  input    yang  kemudian dipetakan kedalam suatu nilai membership dengan  nilai  antara  0  hingga 1 (Sunanto, 2015).
2.  Fuzzifikasi Fuzzifikasi merupakan perhitungan dengan  melakukan  proses  pengubahan nilai  tegas  ke  suatu    nilai  fuzzy (Supardianto,  Kusumadewi,  &  Rosita, 2021).  Ini  adalah  fase  pertama  yang melakukan penghitungan nilai dari
membership function dari suatu himpunan fuzzy dari suatu variabel fuzzy.
3.  Fuzzifikasi Query Proses  ini  melakukan  pengolahan  data awal  yang  memiliki  nilai  tertentu  atau jelas  ( crisp )  dan  samar  (Prabandani  & ‘Uyun, 2021). Dapat diasumsikan dengan menggunakan  sebuah query konvensional (nonfuzzy) DBMS serta  membuat  dan menerapkan  sebuah  sistem  dasar  logika fuzzy  query atau  dengan  menggunakan relasi  dasar  untuk  pembentukan  sebuah query nya.  Berikut  ini  adalah  operator yang  sering  dipakai  guna  melakukan relasi  dasar  dalam  fase  ini  (Astari  & Komarudin, 2018) :
a.  Interseksi,  merupakan  operator  yang digunakan  untuk  operasi  interseksi pada  himpunan  dengan  penggunaan operator AND maka  akan  diperoleh nilai  keanggotaan  terkecil  antar elemen  yang  diambil  dari  himpunan yang berhubungan.
µ𝐴 ∩ 𝐵 = min(µ𝐴(𝑥), µ𝐵(𝑦)) (4)
b.  Union,  merupakan  operator  yang digunakan  untuk  operasi  interseksi pada  himpunan  dengan  penggunaan operator OR maka  akan  diperoleh nilai  keanggotaan  terbesar  antar elemen  yang  diambil  dari  himpunan yang berhubungan.
µ𝐴 ∩ 𝐵 = max(µ𝐴(𝑥), µ𝐵(𝑦)) (5)
c.  Komplemen,  adalah  operator  yang digunakan  untuk  operasi  komplemen pada himpunan dengan menggunakan operator NOT sehingga akan diperoleh dengan cara mengurangkan nilai keanggotaan elemen pada himpunan yang berhubungan dari 1. µ𝐴̅ = 1 − µA(x) (6)
4.  Dan  jika  suatu  hasil  telah  diperoleh dengan  menggunakan  operasi  relasi  dasar dengan  melakukan  pembentukan  query, maka  hasil  tersebut  dapat  dijadikan sebagai  sebuah  nilai  rekomendasi  yang dilakukan  dengan  menggunakan  operator AND  atau  OR  dengan  hasil  nilai rekomendasi > 0.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1.  Fungsi Keanggotaan ( Membership
Function ) Dalam hal pencarian pelanggaran pelanggan  dalam  pemakaian  tenaga  listrik ada  tiga  kriteria  yang  terdiri  dari  tegangan daya,  temuan  daya  dan  temuan  energi.  Dari ketiga  kriteria  ini  dijadikan  sebagai  variabel yang  akan  membentuk  suatu  himpunan fuzzy,  yang  akan  digunakan  sebagai  dasar untuk pencarian pelanggaran dengan menggunakan fuzzy Tahani.
Tabel 1. Variabel Golongan Pelanggaran Nama Variable Semesta Pembicaraan Himpunan Fuzzy Tegangan Daya [450,630.000] Rendah, Menengah, Tinggi Temuan Daya [0,7.560] Rendah, Menengah, Tinggi Temuan Energi [0,3.470.040] Rendah, Menengah, Tinggi
0 1 20 65  79 7.560 µ [ y ]
Rendah Menengah Tinggi
Fungsi  yang  digunakan  untuk  melakukan pemetaan  nilai  derajat  keanggotaan  fuzzi adalah  menggunakan  representasi  linear  dan representasi kurva segitiga. Sedangkan variabel  yang  digunakan  sebagai  nilai  input suatu  fungsi  keanggotaan  yaitu  variabel tegangan  daya,  temuan  daya  dan  temuan energi.  Berikut  ini merupakan  fungsi keanggotaan dari variabel-variabel yang ada :
1. Tegangan Daya
Variabel Tegangan daya terbagi menjadi 3  himpunan  fuzzy  rendah,  menengah,  dan tinggi.  Kurva  himpunan  fuzzy  dan  fungsi keanggotaan  variable  tegangan  daya  dalam VA  .  Dimana  Tegangan  pelanggan    dibatasi tegangan  tertinggi  1300,  menengah  minimal 1300,  tinggi  minimal  6.600    yang  di  di gamabarkan  secara  detail  seperti  gambar Variable  Tegangan  Daya  menggunakan kurva segitiga sebagai berikut ini:
Gambar 4. Grafik membership function tegangan daya
Ekspresi  untuk  derajat  keanggotaan  fuzzy dari variabel Tegangan Daya :
µ Rendah [𝑥] = { 1;                                          𝑥 ≤ 1300 2200 − 𝑥 900 ;           1300 ≤ 𝑥 ≤ 2200 0;                                          𝑥 ≥ 2200 µ Menengah [𝑥] = { 0;               𝑥 ≤ 1300 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 6600 𝑥 − 1300 900 ;          1300 ≤ 𝑥 ≤ 2200 6600 − 𝑥 4400 ;           2200 ≤ 𝑥 ≤ 6600
µ Tinggi [𝑥] = { 0;                                          𝑥 ≤ 2200 𝑥 − 2200 4400 ;           2200 ≤ 𝑥 ≤ 6600 1;                                          𝑥 ≥ 6600
2.   Temuan Daya Variabel Temuan daya terbagi menjadi 3 himpunan  fuzzy  Rendah,  Menengah  dan Tinggi.  Kurva  himpunan  fuzzy  dan  fungsi keanggotaan  variable  Tegangan  dalam  VA. Dimana  Tegangan  pelanggan    dibatasi tegangan  rendah  20,  menengah  minimal  20, tinggi  minimal  79    yang  di  di  gamabarkan secara  detail  seperti  gambar  Variable Tegangan Daya menggunakan kurva segitiga sebagai berikut ini:
Gambar 5. Grafik membership function temuan daya
Sedangkan  untuk  derajat  keanggotaan  fuzzy dari variable Temuan Daya :
µ Rendah [𝑦]
= { 1;                                          𝑦 ≤ 20 65 − 𝑦 45 ;                    20 ≤ 𝑦 ≤ 20 0;                                          𝑦 ≥ 65 µ Menengah [𝑦] = { 0;                       𝑦 ≤ 20 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑦 ≥ 65 𝑦 − 20 45 ;                          20 ≤ 𝑦 ≤ 65 79 − 𝑦 14 ;                          65 ≤ 𝑦 ≤ 79
0 1 1.300 2.200 6.600  630.000 µ [ x ]
Rendah  Menengah Tinggi
0 1 10.000 30.000 36.000 3.470.040 µ [ z ] Rendah Menengah
Tinggi
µ Tinggi [𝑦]
= { 0;                                          𝑦 ≤ 65 𝑦 − 65 14 ;                    65 ≤ 𝑦 ≤ 79 1;                                          𝑦 ≥ 79 3.    Temuan Energi Variabel Temuan Energi terbagi
menjadi 3 himpunan fuzzy Rendah,
Menengah,  dan  Tinggi.  Kurva  himpunan fuzzy dan  fungsi  keanggotaan  variable Tegangan  dalam  VA  .  Dimana  Tegangan pelanggan    dibatasi  tegangan  rendah  10000, menengah  minimal  10000,  tinggi  minimal 36000    yang  di  di  gamabarkan  secara  detail seperti  gambar  Variable  Tegangan  Daya menggunakan  kurva  segitiga  sebagai  berikut ini:
Gambar 6. Grafik membership function temuan energi
Kemudian  untuk  derajat  keanggotaan  fuzzy dari variabel Temuan Energi, ekspresinya :
µ Rendah [𝑧] = { 1;                                                         𝑧 ≤ 10000 10000 − 𝑧 20000 ;                    10000 ≤ 𝑧 ≤ 10000 0;                                                        𝑧 ≥ 30000 µ Menengah [𝑧] = { 0;                        𝑧 ≤ 10000 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑧 ≥ 36000 𝑧 − 10000 20000 ;                   10000 ≤ 𝑧 ≤ 30000 36000 − 𝑧 6000 ;                    30000 ≤ 𝑧 ≤ 36000 µ Tinggi [𝑧] = { 0;                                                         𝑧 ≤ 30000 𝑧 − 30000 6000 ;                    30000 ≤ 𝑧 ≤ 36000 1;                                                         𝑧 ≥ 36000
3.2. Fuzzifikasi
Berikut  ini  adalah  hasil  dari  proses
fuzzifikasi untuk semua variabel fuzzy sebagai berikut :
1. Tegangan Daya Variabel  tegangan  daya ada  tiga himpunan fuzzy yang derajat
keanggotaannya  rendah,  menengah  dan tinggi.  Hasil  dari  proses  fuzzifikasi  variabel tegangan daya adalah sebagai berikut:

## Tabel 2. Hasil Fuzzifikasi Variabel Tegangan Daya
No Nama ID Pelanggan Tegangan Daya Derajat Keanggotaan [x] Rendah Menengah Tinggi 1 DRS.ABDUL RASYID 547102909062 450 1 0 0 2 HADIWIJAYA 547200176576 450 1 0 0 3 BURHANUDIN 547102236503 900 1 0 0 4 NAPIH 547100919850 1300 1 0 0 5 AANG KUNAEPI 547201253383 2200 0 1 0 6 INDRI DANIAWATI S.PD 547202009372 2200 0 1 0 7 IYAS TJAHYADI 547102599158 1300 1 0 0 8 SOLIHAT (A) 547200405098 1300 1 0 0 9 EVI SILVIAWATI 547200950862 2200 0 1 0 10 ZAINAL ARIFIN 547101612814 450 1 0 0
11 SADIYAH 547201334577 450 1 0 0 12 HERMANTO 547201931066 900 1 0 0 13 NAPIH 547101390087 1300 1 0 0 14 ROBBY LIMAHELU SH/A 547200520113 1300 1 0 0 15 PURI CBBR PERMAI BLK B- 3 547201054140 1300 1 0 0 16 ZAINUDDIN USMAN 547101944205 1300 1 0 0 17 ROBERTUS RODRYGO WADE 547201162573 2200 0 1 0 18 RENI SAGITA RIAWATI 547201989002 3500 0 0.7 0.3 19 XL BTS JKT HUT DALANG 547200958186 13200 0 0 1 20 MUKH.GUFRONI S 547102162188 450 1 0 0 21 H. MUTU SANI /C 547200063988 23000 0 0 1 2. Temuan Daya Variabel temuan daya terdiri dari 3 himpunan fuzzy, yang derajat keanggotaannya yaitu rendah,  menengah  dan  tinggi.  Hasil  dari proses  fuzzifikasi  variabel  temuan  daya adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Fuzzifikasi Variabel Temuan Daya
No Nama ID Pelanggan Temuan Daya Derajat Keanggotaan [y] Rendah Menengah Tinggi 1 DRS.ABDUL RASYID 547102909062 5.4 1 0 0 2 HADIWIJAYA 547200176576 5.4 1 0 0 3 BURHANUDIN 547102236503 10.8 1 0 0 4 NAPIH 547100919850 15.6 1 0 0 5 AANG KUNAEPI 547201253383 26.4 0.9 0.1 0 6 INDRI DANIAWATI S.PD 547202009372 26.4 0.9 0.1 0 7 IYAS TJAHYADI 547102599158 0 0 0 0 8 SOLIHAT (A) 547200405098 0 0 0 0 9 EVI SILVIAWATI 547200950862 0 0 0 0 10 ZAINAL ARIFIN 547101612814 5.4 1 0 0 11 SADIYAH 547201334577 5.4 1 0 0 12 HERMANTO 547201931066 10.8 1 0 0 13 NAPIH 547101390087 15.6 1 0 0 14 ROBBY LIMAHELU SH/A 547200520113 15.6 1 0 0 15 PURI CBBR PERMAI BLK B-3 547201054140 15.6 1 0 0 16 ZAINUDDIN USMAN 547101944205 15.6 1 0 0 17 ROBERTUS RODRYGO WADE 547201162573 26.4 0.9 0.1 0 18 RENI SAGITA RIAWATI 547201989002 42 0.5 0.5 0 19 XL BTS JKT HUT DALANG 547200958186 0 0 0 0 20 MUKH.GUFRONI S 547102162188 5.4 1 0 0 21 H. MUTU SANI /C 547200063988 276 0 0 1 3. Temuan Energi Variabel  temuan  energi  terdiri  dari  3 himpunan fuzzy, yang derajat
keanggotaannya yaitu rendah, menengah dan tinggi.  Hasil  dari  proses  fuzzifikasi  variabel
temuan  energi  adalah  sebagai  berikut  :
Tabel 4. Hasil Fuzzifikasi Variabel Temuan Energi
No Nama ID Pelanggan Tegangan Daya Derajat Keanggotaan [z] Rendah  Menengah  Tinggi 1 DRS.ABDUL RASYID 547102909062 0 0 0 0 2 HADIWIJAYA 547200176576 0 0 0 0 3 BURHANUDIN 547102236503 0 0 0 0 4 NAPIH 547100919850 0 0 0 0 5 AANG KUNAEPI 547201253383 0 0 0 0 6 INDRI DANIAWATI S.PD 547202009372 0 0 0 0 7 IYAS TJAHYADI 547102599158 7,16 0.1 0 0 8 SOLIHAT (A) 547200405098 7,16 0.1 0 0 9 EVI SILVIAWATI 547200950862 12,118 0 0.1 0 10 ZAINAL ARIFIN 547101612814 2,479 0.4 0 0 11 SADIYAH 547201334577 2,479 0.4 0 0 12 HERMANTO 547201931066 4,957 0.3 0 0 13 NAPIH 547101390087 7,16 0.1 0 0 14 ROBBY LIMAHELU SH/A 547200520113 7,16 0.1 0 0 15 PURI CBBR PERMAI BLK B-3 547201054140 7,16 0.1 0 0 16 ZAINUDDIN USMAN 547101944205 7,16 0.1 0 0 17 ROBERTUS RODRYGO WADE 547201162573 12,118 0 0.1 0 18 RENI SAGITA RIAWATI 547201989002 19,278 0 0.5 0 19 XL BTS JKT HUT DALANG 547200958186 72,706 0 0 1 20 MUKH.GUFRONI S 547102162188 0 0 0 0 21 H. MUTU SANI /C 547200063988 126,684 0 0 1

## 3.3. Fuzzifikasi Query
Untuk  penggambaran  dan  penjelasan fase ini dapat diberikan sebuah contoh kasus dengan  melakukan  penyeleksian  suatu  atau variable yang ada untuk pencarian pelanggan yang melakukan pelanggaran dengan
ketentuan  variable  tegangan  daya  tinggi,
variable temuan daya tinggi, variable temuan energi  tinggi  yang  kemudian  di  eksekusi
menggunakan suatu Structure Query Langguage (SQL) berikut ini :
SELECT nama_pelanggan, id_pelanggan, gol_pelanggan, tegangan_daya, temuan_daya, temuan_energi, (tegangan_daya +temuan_daya+temuan_energi)/ 3 AS rekomendasi FROM pelanggaran WHERE rekomendasi=1;
Maka hasilnya :
Tabel 5. Hasil Fuzzifikasi Query Semua Variabel
No Nama ID Pelanggan Gol Tegangan Daya Temuan Daya Temuan Energi Rekomen dasi 1 DRS.ABDUL RASYID 547102909062 P1 0 0 0 0 2 HADIWIJAYA 547200176576 P1 0 0 0 0 3 BURHANUDIN 547102236503 P1 0 0 0 0 4 NAPIH 547100919850 P1 0 0 0 0
5 AANG KUNAEPI 547201253383 P1 0 0 0 0 6 INDRI DANIAWATI S.PD 547202009372 P1 0 0 0 0 7 IYAS TJAHYADI 547102599158 P2 0 0 0 0 8 SOLIHAT (A) 547200405098 P2 0 0 0 0 9 EVI SILVIAWATI 547200950862 P2 0 0 0 0 10 ZAINAL ARIFIN 547101612814 P3 0 0 0 0 11 SADIYAH 547201334577 P3 0 0 0 0 12 HERMANTO 547201931066 P3 0 0 0 0 13 NAPIH 547101390087 P3 0 0 0 0 14 ROBBY LIMAHELU SH/A 547200520113 P3 0 0 0 0 15 PURI CBBR PERMAI BLK B-3 547201054140 P3 0 0 0 0 16 ZAINUDDIN USMAN 547101944205 P3 0 0 0 0 17 ROBERTUS RODRYGO WADE 547201162573 P3 0 0 0 0 18 RENI SAGITA RIAWATI 547201989002 P3 0.3 0 0 0.1 19 XL BTS JKT HUT DALANG 547200958186 P2 1 0 1 0.7 20 MUKH.GUFRONI S 547102162188 P1 0 0 0 0 21 H. MUTU SANI /C 547200063988 P3 1 1 1 1
Dari hasil di atas bahwa seleksi kriteria untuk ke  21  sampel  dengan  menggunakan  Fuzzy Tahani dapat di hasilkan output yaitu berupa rekomendasi  21  pelanggan  yang  melakukan pelanggaran,  dengan  tegangan  daya  tinggi, temuan  daya  tinggi,  serta  temuan  energy tinggi  dapat  ditentukan  dengan firestrengh tertingi  (rekomendasi)  yaitu  1  mendapatkan hasil  berupa  golongan  pelanggaran  yaitu golongan p3, dengan Id pelanggan 547200063988,  pelanggan  atas  nama  H. MUTU  SANI  /C  yang  masuk  kelayakan untuk  dikategorikan  kedalam  pelanggan golongan  tegangan  tertingi,  temuan  daya tertinggi  dan  temuan  energi  tertinggi  karena memiliki nilai rekomendasi yang lebih tinggi dari 20 pelanggan yang lainnya.

## 4.  Simpulan
Logika  Fuzzy  Tahani  dapat  diterapkan untuk  pencarian  pelanggaran  pelanggan dalam  pemakaian  tenaga  listrik  dengan menggunakan  beberapa  kriteria  tertentu.
Dengan  menggunakan  logika  Fuzzy  Tahani, penilaian  lebih  akurat  dan  mengurangi subjektifitas  dalam  pemilihan    golongan pelanggaran  pelanggan  serta  mempermudah dalam memilih golongan pelanggaran. Structure Query Language (SQL), di gunakan untuk melakukan penentuan golongan  pelanggaran  pelanggan  pemakaian tenaga  listrik,  data  pelanggan  pemeriksaan yang  di  golongkan  dengan  kriteria  golongan di  proses  terlebih  dahulu  dengan  fuzzy Tahani.  Dan  sebagai  alat  bantu  pendukung keputusan dalam melakukan pencarian pelanggaran  pelanggan  dalam  pemakaian tenaga  listrik  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  logika  fuzzy  dengan  model Tahani.

## 5.  Referensi
Astari,  A.  P.,  &  Komarudin,  R.  (2018).
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Dengan Metode Fuzzy Tahani. PIKSEL :
Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded  and  Logic , 6 (2),  169–178. https://doi.org/10.33558/piksel.v6i2.150 7
Hadi,  A.  (2015).  Adaptive  Neuro  Fuzzy Inference  System  (ANFIS)  Untuk Prediksi Pembayaran Pinjaman Berdasarkan Rencana Pembiayaan Nasabah. SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi , 1 (2), 1–9. https://doi.org/10.33372/stn.v1i2.20
Jannah,  M.,  Putra,  K.  O.,  &  Tambunan,  L.
(2021).  Penerapan  Metode  Analytic Network  Process  (  ANP  )  Dalam Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai ( BLT ). SATIN - Sains Dan  Teknologi  Informasi , 07 (01),  81–
90.
https://doi.org/10.33372/stn.v7i1.708
Kurnia,  D.  (2017).  Analisa  Penentuan
Masyarakat  Miskin  pada  Pemetaan
Swadaya  dalam  Penerimaan  Bantuan untuk Masyarakat dengan Fuzzy Mamdani. SATIN - Sains Dan Teknologi  Informasi , 3 (2),  19–27.
https://doi.org/https://doi.org/10.33372/ stn.v3i2.267
Kusumadewi,  S.,  &  Hartati,  S.  (2010).
Neuro-Fuzzy  Integrasi  Sistem  Fuzzy  &
Jaringan  Syaraf (2nd  ed.).  Yogyakarta:
Graha Ilmu.
Nu’man, N., Kusumadewi, S., &
Muzayyanah, N. (2020). Sistem Inferensi  Fuzzy  Untuk  Membantu Diagnosis  Penyakit  Pneumonia  Anak.
IT  Journal  Research  and  Development , 5 (1), 53–62. https://doi.org/10.25299/itjrd.2020.vol5 (1).5088 Nurjayadi,  N.  (2015).  Implementasi  Neuro Fuzzy  dalam  Proses  Belajar  Mengajar untuk Meningkatkan Prestasi Mahasiswa. SATIN  -  Sains  Dan Teknologi  Informasi , 1 (2),  97–103.
https://doi.org/https://doi.org/10.33372/ stn.v1i2.29 Prabandani,  E.  A.,  &  ‘Uyun,  S.  (2021).
Comparative analysis of fuzzy database Tahani  model  and  Fuzzy  Multi- Attribute  Decision  Making  TOPSIS method in cotton product for determination recommendations in textile  industry  (Case  study:  PT. Pandatex).  In IOP  Conference  Series: Materials  Science  and  Engineering (Vol.  1077,  pp.  1–12).  IOP  Publishing. https://doi.org/10.1088/1757- 899x/1077/1/012027
Sahir,  S.  H.,  Rosmawati,  R.,  &  Rahim,  R. (2018).  Fuzzy  model  tahani  as  a decision  support  system  for  selection computer  tablet. International  Journal of  Engineering  and  Technology(UAE) ,
7 (2.9), 61–65. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i2.9.133 48 Sunanto,  S.  (2015).  Pengaturan  Kecepatan Putaran Motor Listrik 3 Phasa Menggunakan Logika Fuzzy Tsukamoto  pada  Proses  Penyaringan Minyak  Goreng. SATIN  -  Sains  Dan Teknologi  Informasi , 1 (2),  10–16. https://doi.org/10.33372/stn.v1i2.21
Supardianto,  Kusumadewi,  S.,  &  Rosita,  L.
(2021).  Fuzzy  expert  system  untuk membantu diagnosis awal. JIRE (Jurnal
Informatika  &  Rekayasa  Elekronika) ,
4 (1), 30–39. https://doi.org/ttps://doi.org/10.36595/ji re.v4i1.313 Susanti,  M.  (2017).  Sistem  Penunjang
Keputusan Untuk Penilaian Guru Menggunakan  Model  Logika  Fuzzy Tahani. Swabumi , 5 (1), 90–98. Retrieved from https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.p hp/swabumi/article/view/3399