## METODE FUZZY UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN AGEN SEMEN (STUDI KASUS CV. GANESHA JAYA MANDIRI)

## Ramadhani
Program Studi Pendidikan Ekonomi STKIP YPM Bangko, Jambi e-mail:  francealdi05@gmail.com

## Abstrak
PT.  Semen  Padang  merupakan  pabrik  semen  yang  terdapat  di  provinsi  sumatera  barat, banyak bekerjasama dengan para distributor dan dari distributor inilah semen sampai ke berbagai daerah.  Di  dalam  proses  pemasaran  dari  agen  ke  agen  kecil  atau  toko  bangunan    ada    sebuah permasalahan  yang dialami  oleh  agen  yaitu  pembayaran oleh toko bangunan sering terlambat, dan  hal  ini  sering  menghambat  kebijakan,  pengembangan  serta  proses  operasional  sebuah    agen semen. Salah   satu  agen  yang berkontribusi dalam memasarkan  semen  adalah CV.  Ganesha  Jaya Mandiri. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meneliti  kelayakan  para  agen  dari  distributor untuk menjadi agen semen. Hasil dalam penelitian ini adalah menentukan kelayakan dibatasi oleh dua indikator  yakni  modal  dan  permintaan serta  menggunakan logika  Fuzzy.  Dari  hasil  penelitian menunjukkan bahwa jumlah modal dan permintaan menjadi indikator penting dalam menentukan kelayakan  agen  semen di CV. Ganesha Jaya Mandiri sehingga diharapkan bisa  menjadi solusi alternatif  pengambilan  keputusan  oleh  pihak  managemen  untuk  menentukan  kelayakan  agen dalam  mendistribusikan  semen  di  masa  akan  datang.  Dengan  demikian  Logika  Fuzzy  dapat diterapkan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  kelayakan  agen  semen  pada  CV.  Ganesha  Jaya Mandiri dalam mengatasi kelayakan agen semen.
Kata Kunci : Analisis kelayakan, Logika Fuzzy

## Abstrack
PT. Semen Padang is a cement factory located in the province of West Sumatra, in collaboration with many distributors and from this distributor cement reaches various regions. In the marketing process from agents to small agents or building shops there is a problem experienced by agents, namely payments by building shops are often late, and this often hinders the policies, development and  operational  processes  of  a  cement  agent.  One  of  the  agents  who  contribute  to  cement marketing is CV. Ganesha Jaya Mandiri. This study aims to examine the feasibility of agents from distributors to become cement agents. The results in this study are to determine the feasibility of being limited by two indicators, namely capital and demand and using fuzzy logic. The results of the study indicate that the amount of capital and demand are important indicators in determining the feasibility of cement agents in CV. Ganesha Jaya Mandiri so that it is expected solution to be an alternative for decision making by the management to determine the feasibility of agents in distributing cement in the future. Thus Fuzzy Logic can be applied to solve the problem of the feasibility  of  the  cement  agent  on  CV.  Ganesha  Jaya  Mandiri  in  overcoming  the  feasibility  of cement agents.
Keyword :  Feasibility analysis, Fuzzy Logic
Vol. 7, No. 1, Juni 2022
I

## PENDAHULUAN
Semen merupakan salah satu bahan yang sangat di butuhkan untuk membangun  sebuah  bangunan,  rumah, gedung dan lain – lain. PT. Semen Padang merupakan  pabrik  semen  yang  berada  di Provinsi  Sumatera  Barat.  Pabrik  ini  berdiri tahun 1910. Khusus untuk daerah  Sumatera
Barat dalam memasarkan semen
kemasyarakat,  proses  pendistribusiannya adalah melalui para agen distributor ke agen besar  berlanjut  ke  agen-agen  kecil  atau ketoko bangunan. Di dalam proses pemasaran dari agen ke agen kecil atau toko bangunan  ada  sebuah  permasalahan  yang dialami  oleh  agen  yaitu  pembayaran oleh toko  bangunan  sering  terlambat,  dan  hal  ini sering menghambat kebijakan,  pengembangan serta proses operasional sebuah  agen  semen. Salah    satu    agen    yang  berkontribusi  dalam memasarkan  semen  ke  agen kecil dan ke toko bangunan yang mengalami permasalahan dalam masalah  pembayaran  sehingga  menghambat proses  operasional  adalah  CV.  Ganesha  Jaya Mandiri.
Penelitian  terdahulu  terkait  konsep kelayakan agen semen menggunakan metode Fuzzy  terdapat  tiga  penelitian  relevan  yang digunakan  dari  kumpulan  beberapa  artikel penelitian  sebelumnya  dalam  menentukan kelayakan agen semen.
Penelitian  lain  dengan  penelitian berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Objek  Wisata  di  Kabupaten Pasuruan  dengan  Menggunakan  metode Fuzzy”.  Membahas  pemilihan  objek  wisata dapat  di  akses  dengan  dua  jenis  user  yaitu admin  dan  user  biasa.  Bertujuan  untuk memberikan  kemudahan kepada calon pengunjung  wisata  untuk  memilih  objek. Hasil penelitian ini adalah telah terbangunnya  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  objek  wisata  di  Kabupaten Pasuruan menggunakan metode Fuzzy tahani yang mampu memberika rekomendasi
pemilihan objek wisata sesuai dengan kriteria yang dipilih. [1]
Penelitian  lain  dengan  penelitian berjudul  “Implementasi  Logika  Fuzzy Mamdani  Pada  Penilaian  Kinerja  Pelayanan Parawat”. Membahas  pendekatan  cara mengukur kinerja pelayanan perawat dengan logika fuzzy Mamdani yang merupakan salah satu metode yang sangat fleksibel, mempunyai  toleransi  pada  data  yang  ada. Fuzzy Mamdani dapat diterapkan pada kasus evaluasi kinerja pelayanan perawat berdasarkan Tangibility, Reliability, responsiveness, Assurance, dan Empaty. Dari variabel  tersebut  dihasilkan defuzzyfikasi
yang  merupakan  output  evaluasi  kinerja diperoleh bilangan riil sebesar 84,9 merupakan keanggotaan dari domain
himpunan  bilangan  fuzzy  baik  artinya variabel  evaluasi  kinerja    dapat  dikatakan baik mencapai 84,9. [2]
Penelitian  lain  dengan  penelitian berjudul  “Metode  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Pekerjaan  Menggunakan  Fuzzy
Mamdani Studi Kasus: AMIK BSI
Tasikmalaya”.  Membahas  logika  fuzzy Mamdani    untuk  memperoleh  keluaran berupa  keputusan  pekerjaan    yang  dipilih tersebut sesuai atau tidak dan mengahasilkan rekomendasi  berupa  pekerjaan    yang  paling tepat  dari  sistem  yang  digunakan.  Bertujuan untuk memberikan kemudahan kepada calon pengunjung  wisata,  memilih  objek.  Hasil dalam  penelitian  ini  penalaran  logika  fuzzy mamdani  digunakan  untuk  memproses  data masukan  yang  selanjutnya  digunakan  untuk menghasilkan  keluaran  berupa  rekomendasi pekerjaan apa yang tepat bagi seseorang[3]
Pada hasil penelitian sebelumnya maka penulis menyimpulkan bahwa metode Fuzzy merupakan  metode  yang  tepat  untuk membantu  Agen  sebuah  semen  agar  proses operasionalnya  tidak  terganggu  dan  untuk menghasilkan sebuah Analisa dalam menentukan  kelayakan  agen  semen  dengan menggunakan logika fuzzy.
Vol. 7, No. 1, Juni 2022
Berdasarkan  penalaran  masalah  ini penulis  mencoba  menerapkan  logika fuzzy untuk mengimplementasikannya dalam menganalisa  kelayakan  yang  berguna  bagi agen  semen  dalam  memecahkan  persoalan yang dihadapi dalam menentukan kelayakan agen semen.

## II T IN J A U A N  P U S TAK A

## 2.1 Logika Fuzzy
Metode  Fuzzy  dikembangkan  agar dapat  mengambil  keputusan  yang  tepat. Logika  Fuzzy  merupakan  perubahan  pada himpunan hipotesis yang mana setiap bagian mempunyai tingkatan atau derajat keikutsertaan  terdiri  dari  nol    dan  satu  [4]. Dan  ini  bisa  juga  merupakan  komputasi perangkat  lunak  yang  dapat  menyelesaikan masalah kompleksita [5].
Logika  Fuzzy diperkenalkan  pada tahun  1965.  Pada  awalnya  penemuan  ini kurang  diterima  dengan  baik  bahkan  sangat terkesan  diremehkan,  sampai  akhirnya    Dr. E.H. Mamdani menerapkan logika  ini  untuk mengendalikan  mesin   uap secara otomatis, semenjak  saat  itu  logika Fuzzy banyak digunakan  dalam  berbagai  riset  penelitian [6]. Logika Fuzzy hasil turunan pada  logika dengan  standar  hanya  mempunyai  dua  nilai keanggotaan,  diantaranya  nol  dan  satu  (off dan on). Artinya pada logika fuzzy ada sebuah nilai  tidak  seutuhnya  dinyatakan  benar  dan juga tidak seutuhnya dinyatakan salah [7].
Dari  informasi  di  atas  dapat  diambil kesimpulan logika  fuzzy juga menyatakan metode  yang  tepat  untuk  memetakan  ruang input kedalam sebuah ruang output. Contoh:
1. Bagian  inventory  menyatakan  bahwa pada bagian produksi  seberapakah banyak  menyediakan barang  pada akhir minggu ini, kemudian   bagian   produksi akan   menetapkan   jumlah   barang yang dapat  diproduksi dikemudian hari.
2. Petugas kamar hotel memberikan pelayanan    kepada    pengunjung  hotel yang  menjadi  tamu,  kemudian  tamu
tersebut  nantinya  akan  memberikan  tip berdasarkan  baik  tidaknya  pelayanan yang diberikan oleh pelayan hotel [8].
Penyebab  mengapa  banyak yang menggunakan Logika Fuzzy , antara lain [7]:
1. Mudah di pelajari.
2. Memiliki  kapasitas  untuk  menanggung informasi yang tidak benar
3. Dapat  menampilkan  kapasitas  tidak linear yang begitu sangat kompleks. 4. Dapat mengumpulkan dengan menerapkan  pertemuan  para  ahli  secara langsung tanpa melewati siklus
persiapan.
5. Dapat  bekerja  melalui  strategi  kontrol yang teratur.

## 2.2 Perbedaan Himpunan Fuzzy dengan
Himpunan Biasa Perbedaan  antara  dua  jenis  himpunan ini adalah himpunan standar selalu memberikan nilai benar dan salah, sedangkan  dengan  teori Fuzzy hasilnya berupa  sekumpulan  hipotesis  rasional  yang diciptakan  untuk  mengalahkan  gagasan tentang  nilai  penting  yang  berada  di  antara kebenaran dan kesalahan. Dengan menggunakan Fluffy Rational, nilai
selanjutnya  tidak  hanya  menyatakan  Ya untuk  satu  atau  TIDAK  untuk  nol  tetapi semua  prospek  di  suatu  tempat  di  kisaran  0 dan 1 [1].

## 2.3 Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  ( membership function ) adalah sebuah kurva yang menunjukkan  pemetaan  titik-titik  input  data ke  dalam  nilai  keanggotaannya  (sering  juga dinamakan  dengan  tingkat  keanggotaan) yang  mempunyai  rentang  nilai  antara  nol sampai  dengan  satu.  Salah  satu  cara  yang dapat  digunakan  untuk  memperoleh  nilai keanggotaan ialah dengan melalui
pendekatan fungsi. Terdapat beberapa fungsi yang dapat digunakan:
Vol. 7, No. 1, Juni 2022
1. Representasi Linear Naik
Kenaikan  himpunan  dimulai  dari  nilai
domain yang mempunyai tingkatan keanggotaan  nol  berjalan  ke  arah  kanan menuju  nilai  domain  yang  mempunyai tingkatan keanggotaan lebih tinggi.
Gambar 1. Representasi linear naik [1]
(1)
2. Representasi Linear Turun.
Linear  turun  ialah  kebalikan  dari
representasi linear naik.  Garis  lurus  dimulai dari nilai domain dengan tingkatan keanggotaan tertinggi dari sisi kiri, kemudian berjalan menurun ke arah nilai domain yang mempunyai  tingkatan  keanggotaan  lebih rendah.
Gambar 2. Representasi linear turun [1]
(2)
3. Representasi Kurva Segitiga
Kurva  segitiga  pada  dasarnya  ialah
gabungan antara dua buah garis linear seperti pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Representasi kurva segitiga [1]
(3)
4. Kurva Trapesium. Trapesium  pada  dasarnya  seperti bentuk segitiga, hanya saja terdapat beberapa titik yang mempunyai nilai keanggotaan satu.
Gambar 4. Representasi kurva trapesium [1]
Vol. 7, No. 1, Juni 2022
5. Representasi Kurva Bentuk Bahu
Daerah  yang  berada  di  tengah-tengah sebuah  variabel  yang  direpresentasikan dalam  bentuk  segitiga,  pada  sisi  kanan  dan kirinya  akan  naik  dan  turun  (misalkan: DINGIN  bergerak  ke  SEJUK  berjalan menuju ke HANGAT dan berjalan menuju ke PANAS). Tetapi terkadang salah satu sisi dari variabel tersebut tidak mengalami perubahan. Contoh, jika telah mencapai kondisi PANAS, kenaikan  temperatur  akan  tetap  berada  pada kondisi  PANAS.  Himpunan Fuzzy ’bahu’, bukan  merupakan  segitiga,  digunakan  untuk mengakhiri  variabel  sebuah  daerah Fuzzy . Bahu  kiri  berjalan  dari  benar  menuju  ke salah,  sebaliknya  bahu  kanan  berjalan  dari salah menuju ke benar. Gambar 5
menunjukkan variabel TEMPERATUR dengan daerah bahunya.
Gambar 5. Daerah “Bahu” pada
variabel temperatur[1] 2.4 Tahapan Perhitungan Dalam Logika Fuzzy 1. Input  harga  variabel  :  Pemilihan Variabel masukan
2. Fuzzyfikasi  :  proses  merubah  variabel input    yang  mempunyai  nilai  nyata menjadi
variabel dari fungsi
keanggotaan  himpunan  fuzzy.  Fungsi keanggotaan  merupakan  bentuk  kurva untuk  memetakan  hasil  input  tingkatan keanggotaan.
3. Mesin  inferensi  :  kumpulan  ketentuan atau aturan Fuzzy Aturan dan ketentuan Fuzzy ini berupa  pernyataan IF  ...
THEN .
4. Mesin  inferensi  :  suatu  proses  untuk merubah  input  Fuzzy  menjadi  output Fuzzy dengan cara mengikuti ketentuan dan  aturan  –  aturan (IF  THEN  RULE) yang telah ditetapkan mesin inferensi.
5. Defuzzyfikasi  :  merubah  nilai  akhir Fuzzy menjadi  nilai  asli  menggunakan fungsi  keanggotaan  berkaitan  pada  saat dilakukan Fuzzyfikasi [2]
Gambar 6.
Tahapan dalam logika fuzzy [2] III METODOLOGI PENELITIAN Metode penelitian yang akan diterapkan  untuk  menentukan  kelayakan agen  semen  dilakukan  sesuai  rancangan tahapan  dalam  logika  fuzzy,  tahapannya dilihat pada gambar 6.
Teknik yang digunakan adalah berupa kerangka kerja dan pengumpulan data.
1. Kerangka kerja Adapun kerangka kerja yang digunakan adalah  melakukan  analisis  masalah, menentukan  tujuan,  mencari  referensi dan  literatur  yang  berhubungan  dengan penelitian,  serta  melakukan  ovservasi lapangan.
Vol. 7, No. 1, Juni 2022
2. Kumpulkan Data
Tahap  menggunakan  beberapa  cara antara  lain  :  wawancara  dengan pimpinan  CV.  Ganesha  Jaya  Mandiri. Dan  agen  agen  semen  yang  berada dibawah  nya  dan  juga  melakukan pengambilan data di perusahaan tersebut.
3. Perancangan Logika Fuzzy Untuk  proses  melakukan  perancangan terdapat  beberapa  langkah  yang  harus dilewati, antara lain :
 Tentukan  himpunan,  pada  variabel fuzzy yang  telah  didefinisikan  dan dibutuhkan
 Menentukan fungsi keanggotaan,.
 Mendefinisikan himpunan yakni dengan mengelompokkan berdasarkan variabel, yang dinyatakan dengan fungsi keanggotaan.  Keanggotaan  suatu nilai  dari  himpunan  dinyatakan dengan tingkatan keanggotaan dimana  nilainya  antara  0.0  sampai dengan 1.0. Himpunan fuzzy didasarkan  pada  gagasan  untuk memperluas jangkauan fungsi karakteristik  hingga  fungsi  tersebut dapat  mencakup  bilangan  real  pada selang interval [0,1]. Nilai
keanggotaannya  menunjukan  bahwa suatu item tidak hanya bernilai benar atau  salah.  Nilai  nol  menunjukkan salah,  nilai  satu  menunjukan  benar, dan  masih  terdapat  nilai-nilai  yang berada diantara benar atau salah.
4. Pengujian Hasil
Dalam meneliti kebenaran hasil perancangan  serta  nilai  kelayakan,
proses pengujian ini akan menggunakan Matlab  sebagai  alat  ukur  hasil  serta visualisasi.
IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil 1.

## Analisa Variabel
Berdasarkan  fakta  yang  ada.  Kasus  :Input untuk  kasus  menentukan  kelayakan  agen semen  adalah  modal  dan  permintaan  yang diberikan  untuk  variabel modal   adalah   45 dan  input  untuk  variable permintaan adalah 75. Adapun nilai dari input adalah 45 dan 75 adalah hasil normalisasi agar lebih memudahkan dalam proses perhitungan.

## 2. Analisa Variabel Input Modal
Identifikasi  data  untuk  variabel  input modal  adalah  dengan  melakukan  input  nilai variabel modal dapat dikelompokkan menjadi sedikit, sedang, dan banyak.
Tabel  1. Variabel Modal [3] Variabel Membership Domain Modal Sedikit 0 – 50 Sedang 40 – 80 Banyak 70 – 100
Pada  tabel  1  dapat  dilihat  bahwa terdapat  data  dalam  himpunan  sedikit mempunyai  domain  0-50.  Jadi  jika  modal bernilai  30  maka    tergolong  sedikit,  begitu juga  sedang  mempunyai  domain  40-80,  jika nilai  modal  60  maka  tergolong  ke  dalam himpunan  sedang,  Untuk  Himpunan  banyak sama  halnya  dengan  himpunan  kurang,  dan sedang,  jika  nilainya  90  maka  tergolong  ke dalam  himpunan  banyak.  Untuk  lebih  jelas dapat dilihat pada gambar fungsi
keanggotaan variabel di bawah:
Gambar 7. Fungsi keanggotaan variabel modal [3]
Vol. 7, No. 1, Juni 2022

## 3. Analisa Variabel Input Permintaan
Pengolahan  dan  analisis,  di  mana anggota  atau  membership  dari,  variabel permintaan  dapat  dikelompokkan  menjadi sedikit, sedang, dan banyak.
Tabel  2. Variabel Permintaan [3] Variabel Membership Domain Permintaan Sedikit 0 - 50 Sedang 40 - 80 Banyak 70 - 100
Pada  tabel  2  di  atas  diketahui  bahwa himpunan sedikit memiliki domain 0-50. Jadi jika  permintaan  bernilai  30  maka  tergolong sedikit,  begitu  juga  untuk  himpunan  sedang memiliki domain 40-80, jika nilai permintaan 60  maka  tergolong  ke  dalam  himpunan sedang,  Untuk  Himpunan  banyak  sama halnya dengan himpunan kurang, dan sedang, apabila nilainya 90 maka tergolong ke dalam himpunan banyak,  dapat dilihat gambar 8 di bawah ini:
Gambar 8.
Fungsi keanggotaan variabel permintaan [3] 4. Variabel Out Put Kelayakan
Output dalam sistem  ini  ialah
kelayakan,  yang  mana  variabel  output kelayakan dibagi ke dalam tiga bagian yaitu: kurang sedang dan baik. Klasifikasinya dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini:
Tabel  3. Out Put Kelayakan [3] Variabel Membership  Domain Kelayakan Kurang 0 – 50 Sedang 40 – 80 Baik 70 - 100
Pada  tabel  3  dapat  diketahui  bahwa data  dalam  himpunan  kurang  memiliki domain 0-50. Jadi jika kelayakan bernilai 30
maka    tergolong  kurang,  begitu  juga  untuk himpunan  sedang  memiliki  domain  40-80, jika  nilai  kelayakan  60  maka  tergolong  ke dalam  himpunan  sedang.  Untuk  Himpunan Baik sama halnya dengan himpunan kurang, dan sedang, jika nilainya 90 maka tergolong ke dalam himpunan banyak. Fungsi keanggotaan  untuk  variabel  output  dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Fungsi keanggotaan variabel output kelayakan [3]

## 5. Penalaran dan Inferensi
Proses  ini    berfungsi  untuk  mencari output  dari  input.  Proses  adalah  sebagai berikut : Suatu nilai input berasal dari proses fuzzification kemudian dimasukkan ke dalam
sebuah Aturan yang  telah  dibuat  dapat menjadi sebuah Fuzzy output. Dalam  proses penalaran terdapat 3 hal yang akan dilakukan yaitu,  mengaplikasikan  operaror Fuzzy , mengaplikasikan  metode  implikasi,  dan komposisi semua output. Untuk mengaplikasikan  operator  fuzzy  didapatkan 27 kombinasi rule. Tabel  4. Kombinasi Rule [3] No  Modal Permintaaan Kelayakan 1 Sedikit Sedikit Kurang 2 Sedikit Sedikit Sedang 3 Sedikit Sedikit Baik 4 Sedikit Sedang Kurang 5 Sedikit Sedang Sedang 6 Sedikit Sedang Baik 7 Sedikit Banyak Kurang 8 Sedikit Banyak Sedang 9 Sedikit Banyak Baik 10 Sedang  Sedikit Kurang 11 Sedang  Sedikit Sedang
10 0 90 80
Vol. 7, No. 1, Juni 2022
12 Sedang  Sedikit Baik 13 Sedang  Sedang Kurang 14 Sedang  Sedang Sedang 15 Sedang  Sedang Baik 16 Sedang  Banyak Kurang 17 Sedang  Banyak Sedang 18 Sedang  Banyak Baik 19 Banyak  Sedikit Kurang 20 Banyak  Sedikit Sedang 21 Banyak  Sedikit Baik 22 Banyak  Sedang Kurang 23 Banyak  Sedang Sedang 24 Banyak  Sedang Baik 25 Banyak  Bnyak Kurang 26 Banyak  Bnyak Sedang 27 Banyak  Banyak Baik
Agar  lebih  jelas  rule  aggregasi kelayakan  agen  semen  dapat  dijabarkan sebagai berikut :
Agregasi rule kelayakan agen semen:
1. Jika  jumlah  modal    sedikit  dan  dan permintaan  kecil  maka  kelayakan kurang .
2. Jika jumlah modal sedikit dan permintaan    kecil  maka  kelayakan sedang.
3. Jika  jumlah  modal    sedikit  dan permintaan  kecil maka kelayakan baik.
4. Jika  jumlah  modal    sedikit    dan permintaan  sedang  maka  kelayakan kurang
5. Jika jumlah modal sedikit dan
permintaan  sedang  maka  kelayakan sedang. 6. Jika jumlah modal sedikit dan
permintaan  sedang  maka  kelayakan baik. 7. Jika jumlah modal sedikit dan
permintaan  banyak  maka  kelayakan kurang . 8. Jika jumlah modal sedikit dan permintaan  banyak  maka  kelayakan sedang 9. Jika jumlah modal sedikit dan permintaan  banyak  maka  kelayakan baik.
10. Jika jumlah modal sedang dan permintaan  kecil  maka  kelayakan kurang .
11. Jika jumlah modal sedang dan permintaan  kecil  maka  kelayakan sedang . 12. Jika jumlah modal sedang dan permintaan  kecil  maka  kelayakan banyak.
13. Jika jumlah modal sedang dan permintaan  sedang  maka  kelayakan kurang.
14. Jika jumlah modal sedang dan permintaan  sedang  maka  kelayakan sedang .
15. Jika jumlah modal sedang dan permintaan  sedang  maka  kelayakan banyak . 16. Jika jumlah modal sedang dan permintaan  banyak  maka  kelayakan kurang 17. Jika jumlah modal sedang dan permintaan  banyak  maka  kelayakan sedang. 18. Jika jumlah modal sedang dan permintaan  banyak  maka  kelayakan banyak .
19. Jika jumlah modal banyak dan permintaan  kecil  maka  kelayakan kurang 20. Jika jumlah modal banyak dan permintaan  kecil  maka  kelayakan sedang . 21. Jika jumlah modal banyak dan permintaan  kecil  maka  kelayakan banyak .
22. Jika jumlah modal banyak dan permintaan  sedang  maka  kelayakan kurang 23. Jika jumlah modal banyak dan permintaan  sedang  maka  kelayakan sedang .
Vol. 7, No. 1, Juni 2022
24. Jika jumlah modal banyak dan permintaan  sedang  maka  kelayakan banyak .
25. Jika jumlah modal banyak dan permintaan  banyak  maka  kelayakan kurang
26. Jika jumlah modal banyak dan permintaan  banyak  maka  kelayakan sedang .
27. Jika jumlah modal banyak dan permintaan  banyak  maka  kelayakan banyak .
Mesin  inferensi  yang digunakan untuk  melakukan  penentuan  kelayakan ini i alah  MAX-MIN  atau  biasa  dinamakan dengan  MAMDANI.  Karena  Logika Fuzzy yang  digunakan  adalah  Mamdani  maka penalaran  fungsi inferensi menggunakan fungsi    min  atau  mengambil  nilai  min  dari fungsi  keanggotaan  yang  telah  didapatkan dalam proses Fuzzifikasi.

## 4.2 Defuzzi fikasi
Setelah  mendapatkan  hasil  variabel dari  titik  potong  dari  variabel  output  pada masing-masing Rule yang digunakan, langkah berikutnya ialah mencari nilai COA ( Center of Area ).
Metode ini didefinisikan sebagai berikut [3]:
𝑍 = ∑ 𝑣 𝑘 𝜇 𝑘 (𝑣 𝑘 ) 𝑗 𝑗=1 ∑ 𝜇 𝑣 (𝑣 𝑘 ) 𝑚 𝑘=1
𝑍 =
(10.0,25)+(20.0,25)+(30x0,25)+ (40.0,25)+(50.0.5)+(60.0,5)+(70.0,5) (0.25+0.25+0.25+0,25+0,5+0.5+0,5) =   115/ 2,5
= 46
Hasil  penggabungan  dari  semua Rule adalah 46 di mana nilai ini sudah berada pada kelayakan  Sedikit  dan  Sedang.  Apabila modal sebanyak 45 dan permintaan 75 maka kelayakan  tergolong  kedalam  Sedikit  dan Sedang.
Tabel  5. Perhitungan Manual Kelayakan No Modal Permi ntaaan Rule Nilai Ketera ngan 1 74 78,44 14,17 ,23,2 7 71,25  Sedang , Baik 2 65 68,9 14 60 Sedang 3 65 68,9 14 60 Sedang 4 75 79,5 14,17 ,23,2 7 73,3 Sedang , Baik 5 58 61 14 56,3 Sedang 6 15 15,9 1 22,3 Kurang 7 40 42,4 1,4 25,3 Kurang 8 75 79,5 14,17 ,23,2 7 73,3 Sedang , Baik 9 84 89 27 87,6 Baik 10 50 53 14 60 Sedang 11 96 100 27 87,6 Baik 12 74 78,4 14,17 ,23,2 7 71,25  Sedang , Baik 13 66 69 14 60 Sedang 14 52 55 14 60 Sedang 15 72 76,32 14,17 ,23,2 7 67,7 Sedang 16 78 82,68 17,27 80 Baik 17 93 98,6 27 87,6 Baik 18 75 79,5 14,17 ,23,2 7 73,3 Sedang , Baik 19 100 10 27 87,6 Baik

## 4.3 Pembahasan
Setelah mendapatkan hasil perhitungan secara  manual,  selanjutnya  hasil  yang  telah ada perlu di uji. Dalam melakukan pengujian hasil  pengujian  digunakan  aplikasi  matlab yang telah teruji kebenaran dan
efektivitasnya  dalam  melakukan  visualisasi.
Berikut implementasi matlab dalam melakukan pengujian kelayakan agen semen [9] .
Gambar 10. Membership function input modal [10]
Gambar 11. Membership function permintaan[3]
Gambar 12. Membership function kelayakan[3] V KESIMPULAN Berdasarkan hasil yang telah didapatkan baik melalui maupun perhitungan menggunakan  aplikasi  Matlab  dapat    ditarik kesimpulan : 1. Jumlah  Modal  dan  permintaan  menjadi indikator  penting  dalam  menentukan kelayakan  agen  semen di CV. Ganesha Jaya  Mandiri  sehingga  diharapkan  bisa menjadi solusi  pihak managemen dalam menentukan  kelayakan  agen  untuk mendistribusikan  semen  di  masa  yang akan datang. 2. Logika  Fuzzy  menggunakan  metode Fuzzy dapat diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan kelayakan agen  semen  pada  CV.  Ganesha  Jaya Mandiri  dalam  mengatasi  kelayakan agen semen. VI SARAN Dalam rangka pengembangan selanjutnya,  penulis  memberikan  saran diantaranya sebagai berikut: 1 Metode  yang  dibuat  dapat  digunakan dalam  menentukan  kelayakan  agen semen,    dan  bisa  dikembangkan  untuk kasus    penentuan  kelayakan  lainnya,
seperti  untuk  menentukan  kelayakan calon nasabah dalam menerima pinjaman dana atau kredit. 2 Banyak  himpunan  dari  masing-masing variabel  ialah  3,  bisa  ditambah  atau dikurangi sesuai dengan kebutuhan. 3 Logika  Fuzzy menggunakan  metode Fuzzy tidak hanya dapat digunakan untuk mengetahui  kelayakan  agen  semen,  tapi juga  bisa  digunakan  untuk  menentukan kelayakan di bidang lainnya.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] Busthomy.A, Sultoni, and Hariyanto. R.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Objek Wisata Di Kabupaten  Pasuruan  Menggunakan Metode Fuzzy,” J  I  M  P  -  J.  Inform.
Merdeka Pasuruan , vol. 2, no. 1, pp.
Vol. 7, No. 1, Juni 2022
33–56, 2016. [2] Muthohar.A and Rahayu.Y, “Implementasi Logika Fuzzy Mamdani  Pada  Penilaian  Kinerja Pelayanan  Perawat,” J.  Appl.  Intell. Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 67–76, 2016.
[3] Sutisna.H and Basjaruddin.N.C, “Metode Pendukung Keputusan Pemilihan  Pekerjaan  Menggunakan Fuzzy  Mamdani  Studi  Kasus:  Amik
Bsi Tasikmalaya,” J. Inform. , vol. II, no. 2, pp. 362–375, 2015.
[4] Saifulloh, Wiharno.W.W, and Luthfi.E.T,  “Penerapan  Fuzzy  Logic Untuk Menentukan Kelayakan
Pemberian Kredit,” ijse.bsi.ac.id , vol.
2, no. 2, pp. 30–37, 2016.
[5] Deepthi.K.B,
Arun.P.H.S, and Manoj.M.B,  “Fuzzy  Petrinet  For Modeling In Biological Experimentations,” Int.  Educ.  Sci. Res. J. , vol. 2, no. 3, pp. 1–8, 2016.
[6] Ali.O.A.M, Ali.A.Y, and Sumait.B.S, “Comparison  between  the  Effect  of Differents  Types  of  Membership
Functions on Fuzzy  Logic Controller Performances,” Int.  J.  Emerg.  Eng. Res. Technol. , vol. 3, no. 3, pp. 76–83,
2015.
[7] Sari.N.R,
Mahmudy.W.F, and Wibawa.A.P,  “Mengukur  Performa Model  Fuzzy  Logic  Menggunakan Faktor  Eksternal  Untuk  Peramalan
Laju Inflasi,” Matics , vol. 9, no. 1, pp.
27–32, 2017.
[8] Puspita.E.A and Yulianti.L, “Merancang Metode Peramalan Cuaca  Berbasis  Logika  Fuzzy,” J.
Media Infotama , vol 12, no. 1, pp. 1–
10, 2016.
[9] Aminatus.S and Prananda.J, “Menentukan  Kualitas  Biogas  Untuk Pemenuhan  Energi  Skala  Rumah
Tangga  Berbasis  Fuzzy  Logic,” e- NARODROID ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  49–
53, 2015.
[10] Sunoto.I and Nulhakim.A.L, “Mengukur Tingkat Partisipasi Pemuda  Dalam  Program  Karang Taruna Dengan Metode Fuzzy Inferensi Mamdani,” Simetris  J. Tek.
Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol.
8, no. 2, pp. 711–720, 2017.