## APLIKASI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE TSUKAMOTO PADA PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN
(STUDI KASUS DI TOKO KENCANA KEDIRI)
1 Venny Riana Agustin, 2 Wahyu H. Irawan
1 Jurusan Matematika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
2 Jurusan Matematika, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Email: agustinvenny@gmail.com
ABSTRAK
Metode Tsukamoto merupakan salah satu metode fuzzy inference system pada logika kabur untuk pengambilan  keputusan.  Tahapan  pengambilan  keputusan  pada  metode  ini  yaitu  pengaburan (proses  mengubah  masukan  tegas  menjadi  masukan  kabur),  pembentukan  aturan  kabur,  analisis logika kabur, penegasan, serta penarikan kesimpulan dan interpretasi hasil. Hasil yang diperoleh, metode Tsukamoto bekerja melalui tahapan pengaburan (proses mengubah masukan tegas menjadi masukan kabur), pembentukan aturan kabur dengan rumus umum IF 𝑎 adalah 𝐴 THEN 𝑏 adalah 𝐵 , analisis logika kabur untuk mendapatkan nilai 𝛼 tiap aturan, penegasan dengan rata-rata terbobot, serta  penarikan  kesimpulan  dan  interpretasi  hasil.  Pada  contoh  kasus  pelanggan  dengan  nilai 16 kualitas pelayanan, nilai 17 kualitas barang, dan  nilai 16 pada harga, diperoleh hasil dengan nilai kepuasan 45,29063 dan tingkat kepuasannya adalah rendah.
Kata kunci : logika kabur, metode Tsukamoto, kepuasan pelanggan

## ABSTRACT
Tsukamoto method is one method of fuzzy inference system on fuzzy logic for decision making. Steps of the decision making in this method, namely fuzzyfication (process changing the input into  kabur), the establishment of fuzzy rules, fuzzy logic analysis, defuzzyfication (affirmation), as well as the conclusion and  interpretation  of  the  results.  The  results from  this research  are  steps  of  the  decision  making in Tsukamoto method, namely fuzzyfication (process changing the input into kabur), the establishment of fuzzy  rules  by  the  general  form  IF 𝑎 is 𝐴 THEN 𝑏 is 𝐵 ,  fuzzy  logic  analysis  to  get 𝛼 in  every  rule, defuzzyfication (affirmation) by weighted average method, as well as the conclusion and interpretation of the results. On customers  at the case, in value of 16 the quality of services, the value of 17 the quality of goods, and value of 16 a price, a value of the results is 45,29063 and the level is low satisfaction.
Keyword: fuzzy logic, Tsukamoto method, customer satisfaction

## PENDAHULUAN
Ilmu  matematika  semakin  berkembang seiring dengan kesadaran kemudahan menggunakannya  dalam  berbagai  hal.  Berbagai bidang  ilmu  matematika  seperti  aljabar,  terapan, dan komputer banyak dijumpai untuk menyelesaikan  suatu  permasalahan.  Salah  satu ilmu matematika dalam bidang aljabar yang dapat diterapkan langsung dalam kehidupan yakni logika kabur.
Logika  kabur  merupakan  cabang  yang menginterpretasikan  pernyataan  yang  samar menjadi  sebuah  pengertian  yang  logis.  Dalam kehidupan  sehari-hari,  tidak  semua  perkara bernilai dua hal, benar dan salah. Ada pernyataan yang bernilai tidak benar, benar, dan benar sekali.
Dalam  menyelesaikan  pernyataan  di  atas, secara  umum  logika  kabur  mempunyai  3  metode yaitu  metode  Mamdani,  metode  Sugeno,  dan
metode  Tsukamoto.  Pada  metode  Tsukamoto, implikasi  setiap  aturan  berbentuk  implikasi “sebab-akibat”  atau  implikasi  “input-output” dimana  antara  sebab  (anteseden)  dan  akibat (konsekuen)  harus  ada  hubungannya.  Setiap aturan direpresentasikan menggunakan himpunan kabur, dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Kemudian  untuk  menentukan  hasil  tegas digunakan rumus penegasan (defuzzyfikasi).
Artikel  ini  merupakan  upaya  untuk mengaplikasikan  logika  kabur  pada  pemasaran dalam  rangka  pengembangan.  Penelitian  ini dilakukan  untuk  mengetahui  langkah-langkah aplikasi  pengambilan  keputusan  dengan  metode Tsukamoto  dalam  menentukan  tingkat  kepuasan pelanggan Toko Kencana Kediri.

## KAJIAN TEORI
1. Himpunan Kabur
Himpunan  kabur  adalah  suatu  himpunan yang  berisi  unsur-unsur  yang  memiliki  tingkat keanggotaan  yang  bervariasi  dari  himpunan.  Hal ini bertolak belakang dengan himpunan klasik, atau tegas,  karena  anggota  himpunan  tegas  tidak  akan menjadi  anggota  kecuali  keanggotaannya  penuh atau  lengkap.  Anggota  dalam  himpunan  kabur karena keanggotaannya tidak perlu lengkap maka anggota  kabur  yang  lain  juga  dapat  menjadi anggota di semesta yang sama [1].
2. Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan (membership  function) adalah  suatu  kurva  yang  menunjukkan  pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya (sering  juga  disebut  derajat  keanggotaan)  yang memiliki interval antara 0 sampai 1 . Salah satu cara yang  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai keanggotaan  adalah  dengan  melalui  pendekatan fungsi.  Ada  beberapa  fungsi  yang  bisa  digunakan [2]. a. Fungi keanggotaan linier turun
Representasi linier turun merupakan kebalikan dari linier naik. Garis lurus dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah.
𝜇(𝑥) = { 0 𝑥 ≥ 𝑏 𝑏 − 𝑥 𝑏 − 𝑎 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 1 𝑥 ≤ 𝑎
b. Fungsi keanggotaan linier naik
Garis lurus dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol bergerak ke kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi.
𝜇(𝑥) = { 0 𝑥 ≤ 𝑎 𝑥 − 𝑎 𝑏 − 𝑎 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏
1 𝑥 ≥ 𝑏

## 3. Aturan Kabur JIKA-MAKA
Aturan  umum  kabur  JIKA-MAKA mempunyai bentuk “JIKA 𝑎 1 adalah 𝐴 1 DAN … DAN 𝑎 𝑛 adalah 𝐴 𝑛 MAKA 𝑏 adalah 𝐵 ”. Dengan 𝐴 dan 𝐵 adalah nilai linguistik  yang  dinyatakan  dengan  himpunan kabur dalam semesta pembicaraan. “ 𝑎 1 adalah 𝐴 1 ” dan  “ 𝑎 𝑛 adalah 𝐴 𝑛 ”  disebut  sebagai  anteseden, sedangkan “ 𝑏 adalah 𝐵 ” disebut konsekuen [3].

## 4. Sistem Kendali Kabur
Sistem  kendali  kabur  merupakan  sistem  yang berfungsi  untuk  mengendalikan  proses  tertentu dengan menggunakan aturan inferensi berdasarkan logika kabur. [4] menyebutkan bahwa pada dasarnya sistem kendali semacam itu terdiri dari 4 unit, yaitu:
1. Pengaburan (Fuzzyfikasi)
Karena sistem kendali logika kabur bekerja dengan kaidah dan masukan kabur, maka langkah pertama adalah  mengubah  masukan  yang  tegas  yang diterima  menjadi  masukan  kabur.  Untuk  masing- masing variabel masukan ditentukan suatu fungsi fuzzyfikasi  yang  akan  mengubah  nilai  variabel masukan  yang  tegas  (biasanya  dinyatakan  dalam bilangan real) menjadi nilai pendekatan kabur. Jadi, fungsi  fuzzyfikasi  adalah  pemetaan 𝑓: ℝ → 𝐾 , dimana 𝐾 adalah  suatu  kelas  himpunan  kabur dalam semesta ℝ .
2. Basis pengetahuan
Basis  data (data  base) ,  memuat  fungsi-fungsi keanggotaan dari himpunan-himpunan kabur yang terkait  dengan  nilai  dari  variabel  linguistik  yang dipakai. Basis kaidah (rule base) , memuat kaidah- kaidah berupa implikasi kabur.
3. Penalaran logika kabur
Masukan  kabur  hasil  pengolahan  fuzzyfikasi diterima  oleh  penalaran  untuk  disimpulkan berdasarkan  kaidah-kaidah  yang  tersedia  dalam basis  pengetahuan.  Penarikan  kesimpulan  itu dilaksanakan berdasarkan aturan modus ponen.
4. Penegasan (Defuzzyfikasi)
Kesimpulan/keluaran  dari  sistem  kendali kabur  adalah  suatu  himpunan  kabur.  Karena sistem  tersebut  hanya  dapat  mengeksekusikan
nilai yang tegas, maka diperlukan suatu mekanisme untuk mengubah nilai kabur keluaran itu menjadi nilai  yang  tegas.  Fungsi  penegasan  adalah  suatu pemetaan 𝑡: 𝐾 → ℝ ,  dimana 𝐾 adalah  suatu  kelas himpunan  kabur,  yang  memetakan  suatu himpunan kabur ke suatu bilangan real yang tegas.
5. Teknik  Pengambilan  Keputusan  Metode
Tsukamoto
Pada metode Tsukamoto, sebagai akibat dari aturan masing-masing
kabur
yang direpresentasikan  oleh  himpunan  kabur  dengan fungsi  keanggotaan  monoton,  terkadang  disebut fungsi shoulder . Output dari masing-masing aturan bernilai tegas yang terimbas dari nilai keanggotaan. Keseluruhan  output  dihitung  dengan  rata-rata terbobot  dari  output  masing-masing  aturan. Karena  setiap  aturan  mengambil  kesimpulan outputnya bernilai tegas maka keseluruhan output model  Tsukamoto  juga  menghindari  proses  lama dari penegasan. Karena fungsi keanggotaan output khusus  diperlukan  dari  metode  ini,  maka  hal  ini tidak  berguna  sebagai  pendekatan  umum  dan harus dikerjakan pada kondisi spesifik [1].

## PEMBAHASAN
Pada penentuan tingkat kepuasan pelanggan,  variabel  input  yang  digunakan  adalah kualitas  pelayanan,  kualitas  barang,  dan  harga. Serta  variabel  output  yang  digunakan  adalah kepuasan pelanggan. Langkah awal yang dilakukan adalah  membentuk  himpunan  kabur  kemudian membentuk  aturan  JIKA-MAKA.  Data  input  yang diperoleh  dikelompokkan  berdasarkan  himpunan kabur. Kemudian memetakan data input ke fungsi keanggotaan untuk diperoleh derajat keanggotaan dari masing-masing data input. Derajat keanggotaan  digunakan  untuk  mencari  nilai 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 dari  masing-masing  aturan.  Penegasan dengan  rata-rata  terbobot  merupakan  langkah terakhir yang kemudian dapat ditarik kesimpulan dan interpretasi hasil. Berikut ini tahap-tahap dari metode Tsukamoto:
Pengaburan merupakan langkah awal pada analasis  logika  kabur.  Karena  analisis  bersifat kabur,  maka  data  input  yang  digunakan  harus bersifat kabur. Oleh karena itu, diperlukan proses mengubah data input tegas menjadi kabur.
Pembentukan  himpunan  kabur  digunakan untuk mendefinisikan nilai-nilai input tegas. Setiap himpunan kabur mempunyai domain yang nilainya terdefinisi  di  semesta  pembicaraan.  Pada penelitian  ini  digunakan  beberapa  varibel  dalam menentukan tingkat kepuasan pelanggan. Variabel kualitas  pelayanan,  kualitas  barang,  dan  harga sebagai  variabel  input.  Serta  variabel  kepuasan pelanggan sebagai variabel output. Data diperoleh dari  hasil  kuesioner  dan  dinyatakan  dengan
himpunan  kabur  yang  tercantum  pada  tabel sebagai berikut:
Tabel 1 Himpunan Kabur Fungsi  Variabel Himpunan Kabur Semesta Pembicaraan Domain Input Kualitas Pelayanan Tidak Ramah Ramah Sangat Ramah [13,21] [13,17] [15,19] [17,21] Kualitas Barang Tidak Bagus Bagus Sangat Bagus [12,21] [12, 16,5] [14,5, 18,5] [16,5, 21] Harga Tidak Murah Murah Sangat Murah [12,18] [12,15] [13,5, 16,5] [15,18] Output Kepuasan Pelanggan Rendah Tinggi [0,100] [0,75] [25,100] Himpunan kabur diperlukan untuk merepresentasikan variabel kabur dengan membentuk fungsi keanggotaan.
Fungsi keanggotaan  mendefinisikan  titik-titik  himpunan kabur ke dalam derajat keanggotaan dengan selang tertutup [0,1] pada suatu variabel kabur tertentu. Sehingga  diperoleh  fungsi  keanggotaan  untuk kualitas  pelayanan  tidak  ramah  (PTR)  sebagai berikut:
𝜇 𝑃𝑇𝑅 (𝑥) = { 1 𝑥 ≤ 13
17 − 𝑥 17 − 13 13 ≤ 𝑥 ≤ 17 0 𝑥 ≥ 17 (1)
Fungsi keanggotaan untuk kualitas pelayanan ramah (PR) sebagai berikut:
𝜇 𝑃𝑅 (𝑥) = { 1 𝑥 = 17 𝑥 − 15 17 − 15 15 ≤ 𝑥 ≤ 17 19 − 𝑥 19 − 17 17 ≤ 𝑥 ≤ 19 0 𝑥 ≥ 19  ∨ 𝑥 ≤ 15 (2)
Fungsi keanggotaan untuk kualitas pelayanan sangat ramah (PSR) sebagai berikut:
𝜇 𝑃𝑆𝑅 (𝑥) = { 0 𝑥 ≤ 17 𝑥 − 17 21 − 17 17 ≤ 𝑥 ≤ 21 1 𝑥 ≥ 21 (3)
Gambar 1 Representasi Variabel Kualitas Pelayanan
Fungsi keanggotaan untuk kualitas barang tidak bagus (BTB) sebagai berikut:
𝜇 𝐵𝑇𝐵 (𝑦) = { 1 𝑦 ≤ 12
16,5 − 𝑦 16,5 − 12 12 ≤ 𝑦 ≤ 16,5 0 𝑦 ≥ 16,5 (4)
Fungsi keanggotaan untuk kualitas barang bagus (BB) sebagai berikut:
𝜇 𝐵𝐵 (𝑦) = { 1 𝑦 = 16,5 𝑦 − 14,5
16,5 − 14,5 14,5 ≤ 𝑦 ≤ 16,5 18,5 − 𝑦 18,5 − 16,5 16,5 ≤ 𝑦 ≤ 18,5 0 𝑦 ≥ 18,5  ∨ 𝑦 ≤ 14,5 (5)
Fungsi keanggotaan untuk kualitas barang sangat bagus (BSB) sebagai berikut:
𝜇 𝐵𝑆𝐵 (𝑦) = { 0 𝑦 ≤ 16,5 𝑦 − 16,5 21 − 16,5 16,5 ≤ 𝑦 ≤ 21 1 𝑦 ≥ 21
(6)
Gambar 2 Representasi Variabel Kualitas Barang Fungsi keanggotaan untuk harga tidak murah (HTM) sebagai berikut:
𝜇 𝐻𝑇𝑀 (𝑧) = { 1 𝑧 ≤ 12 15 − 𝑧 15 − 12 12 ≤ 𝑧 ≤ 15 0 𝑧 ≥ 15 (7)
Fungsi keanggotaan untuk harga murah (HM) sebagai berikut:
𝜇 𝐻𝑀 (𝑧) = { 1 𝑧 = 15 𝑧 − 13,5
15 − 13,5 13,5 ≤ 𝑧 ≤ 15 16,5 − 𝑧 16,5 − 15 15 ≤ 𝑧 ≤ 16,5 0 𝑥 ≥ 16,5  ∨ 𝑥 ≤ 13,5 (8)
Fungsi keanggotaan untuk harga sangat murah (HSM) sebagai berikut:
𝜇 𝐻𝑆𝑀 (𝑧) = { 0 𝑧 ≤ 15 𝑧 − 15
18 − 15 15 ≤ 𝑧 ≤ 18
1 𝑧 ≥ 18 (9)
Gambar 3 Representasi Variabel Harga
Fungsi keanggotaan untuk kepuasan pelanggan rendah (KPR) sebagai berikut:
𝜇 𝐾𝑃𝑅 (𝑘) = { 1 𝑘 ≤ 0
75 − 𝑘 75 0 ≤ 𝑘 ≤ 75 0 𝑘 ≥ 75 (10) Fungsi keanggotaan untuk kepuasan pelanggan tinggi (KPT) sebagai berikut:
𝜇 𝐾𝑃𝑇 (𝑘) = { 0 𝑘 ≤ 25 𝑘 − 25 100 − 25 25 ≤ 𝑘 ≤ 100 1 𝑘 ≥ 100 (11) Gambar 4 Representasi Variabel Kepuasan
Pelanggan Logika  kabur  bekerja  berdasarkan  aturan- aturan  yang  dibentuk  dengan  aturan  JIKA-MAKA. Aturan  ini dibentuk  untuk  menyatakan  hubungan input-  output . Dari  3  variabel  kabur  dan  3 himpunan  kabur  di  atas,  diperoleh  27  aturan. Setiap  aturan  mempunyai  3  antesenden  yang menggunakan  operator  DAN  dan  1  konsekuen. Berdasarkan  hasil  penelitian  tentang  faktor  yang paling  dominan  pada  kepuasan  pelanggan  toko, diketahui  setiap  daerah  memiliki  hasil  yang berbeda.  Sehingga,  pada  pembentukan  aturan kabur  digunakan  aturan  umum  bahwa  faktor kepuasan pelanggan memiliki pengaruh yang sama besar.

## Tabel 2 Aturan-Aturan Kabur
Pelayanan  Barang  Harga Kepuasan [R1]  JIKA Tidak Ramah Sangat Bagus Sangat Murah  MAKA Tinggi [R2]  JIKA Tidak Ramah Sangat Bagus Murah  MAKA Tinggi [R3]  JIKA Tidak Ramah Bagus  Sangat Murah MAKA Tinggi [R4]  JIKA Ramah Sangat Bagus Sangat Murah  MAKA Tinggi [R5]  JIKA Ramah Sangat Bagus  Murah  MAKA Tinggi [R6]  JIKA Ramah Sangat Bagus Tidak Murah  MAKA Tinggi [R7]  JIKA Ramah Bagus  Sangat Murah MAKA Tinggi [R8]  JIKA Ramah Bagus  Murah  MAKA Tinggi [R9]  JIKA Ramah Tidak Bagus Sangat Murah MAKA Tinggi [R10]  JIKA Sangat Ramah Sangat Bagus Sangat Murah  MAKA Tinggi [R11]  JIKA Sangat Ramah Sangat Bagus  Murah  MAKA Tinggi [R12]  JIKA Sangat Ramah Sangat Bagus Tidak Murah  MAKA Tinggi
[R13]  JIKA Sangat Ramah Bagus  Sangat Murah MAKA Tinggi [R14]  JIKA Sangat Ramah Bagus  Murah  MAKA Tinggi [R15]  JIKA Sangat Ramah Bagus  Tidak Murah  MAKA Tinggi [R16]  JIKA Sangat Ramah Tidak Bagus Sangat Murah  MAKA Tinggi [R17]  JIKA Sangat Ramah Tidak Bagus  Murah  MAKA Tinggi [R18]  JIKA Tidak Ramah Sangat Bagus Tidak Murah MAKA Rendah [R19]  JIKA Tidak Ramah Bagus  Murah  MAKA Rendah [R20]  JIKA Tidak Ramah Bagus Tidak Murah  MAKA Rendah [R21]  JIKA Tidak Ramah Tidak Bagus Sangat Murah  MAKA Rendah [R22]  JIKA Tidak Ramah Tidak Bagus  Murah  MAKA Rendah [R23]  JIKA Tidak Ramah Tidak Bagus Tidak Murah MAKA Rendah [R24]  JIKA Ramah Bagus  Tidak Murah MAKA Rendah [R25]  JIKA Ramah Tidak Bagus  Murah  MAKA Rendah [R26]  JIKA Ramah Tidak Bagus Tidak Murah  MAKA Rendah [R27]  JIKA Sangat Ramah Tidak Bagus Tidak Murah MAKA Rendah
Aturan-aturan  kabur  di  atas  merupakan suatu  pernyataan  implikasi  yang  antar  variabel inputnya  dihubungkan  dengan  operator  DAN. Sehingga  untuk  mencari  nilai 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 tiap- tiap  aturan  digunakan  fungsi  implikasi  MIN (minimal),  yaitu  mengambil  derajat  keanggotaan terkecil  dari  variabel  kualitas  pelayanan,  kualitas barang, dan harga.
𝛼 𝑖 = 𝜇 𝑃∩𝐵∩𝐻 = min (𝜇 𝑃𝑖 (𝑥), 𝜇 𝐵 𝑖 (𝑦), 𝜇 𝐻 𝑖 (𝑧)) dimana 𝛼 adalah 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 pada aturan ke- i 𝜇 𝑃 (𝑥) adalah derajat keanggotaan kualitas pelayanan pada aturan ke- i 𝜇 𝐵 (𝑦) adalah derajat keanggotaan kualitas barang pada aturan ke- i 𝜇 𝐻 (𝑧) adalah derajat keanggotaan harga pada aturan ke- i. Pengambilan keputusan menggunakan metode Tsukamoto pada setiap aturan untuk mendapat nilai output (𝑘) yang tegas berupa tingkat kepuasan pelanggan. Hasil akhir berupa output nilai 𝑘 diperoleh dengan menggunakan metode rata-rata terbobot:
𝑘 = ∑ 𝑘 𝑖 𝛼 𝑖 ∑ 𝛼 𝑖 dimana 𝑘 adalah nilai tingkat kepuasan pelanggan 𝑘 𝑖 adalah nilai tingkat kepuasan pelanggan masing-masing aturan 𝛼 𝑖 adalah nilai 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 masing-masing aturan.
Hasil  dari  penegasan  di  atas  diambil kesimpulan dan diinterpretasikan pada himpunan kabur  yang  telah  dibentuk.  Hasil  output  berupa nilai sehingga dapat diketahui tingkatan kepuasan pelanggan toko dari tiap-tiap pelanggan.
Contoh  kasus  pelanggan  toko  memberikan nilai 16 pada  kualitas  pelayanan,  nilai 17 pada kualitas  barang,  dan  nilai 16 pada  harga.  Pemilik toko  ingin  mengetahui  seberapa  besar  tingkat kepuasan pelanggan tersebut.
Seperti pada Gambar 4.1 dengan fungsi keanggotaan pada persamaan (4.1), (4.2), dan (4.3), diperoleh:
𝜇 𝑃𝑇𝑅 (16) = 17 − 16 17 − 13 = 0,25 𝜇 𝑃𝑅 (16) = 16 − 15 17 − 15 = 0,5 𝜇 𝑃𝑆𝑅 (16) = 0
Seperti pada Gambar 4.2 dengan fungsi keanggotaan pada persamaan (4.4), (4.5), dan (4.6), diperoleh: 𝜇 𝐵𝑇𝐵 (17) = 0
𝜇 𝐵𝐵 (17) = 18,5 − 17 18,5 − 16,5 = 0,75
𝜇 𝐵𝑆𝐵 (17) = 17 − 16,5 21 − 16,5 = 0,11
Seperti pada Gambar 4.3 dengan fungsi keanggotaan pada persamaan (4.7), (4.8), dan (4.9), diperoleh: 𝜇 𝐻𝑇𝑀 (16) = 0
𝜇 𝐻𝑀 (16) = 16,5 − 16 16,5 − 15 = 0,33 𝜇 𝐻𝑆𝑀 (16) = 𝑧 − 15 18 − 15 = 0,33
Dengan nilai derajat keanggotaan yang diperoleh sehingga menghasilkan 𝛼 𝑖 sekaligus 𝑘 𝑖 tiap aturan sebagai berikut:
[R1] Jika pelayanan TIDAK RAMAH dan barang SANGAT BAGUS dan harga SANGAT MURAH maka kepuasan TINGGI 𝛼 1 = min(0,25,   0,11,   0,33) = 0,11
𝜇 𝐾𝑃𝑇 (𝑘) = 𝑘 1 − 25 100 − 25 ⟺ 𝑘 1 = 33,25
[R2] Jika pelayanan TIDAK RAMAH dan barang SANGAT BAGUS dan harga MURAH maka kepuasan TINGGI 𝛼 2 = min(0,25,   0,11,   0,33) = 0,11
𝜇 𝐾𝑃𝑇 (𝑘) = 𝑘 2 − 25 100 − 25 ⟺ 𝑘 2 = 33,25
[R3] Jika pelayanan TIDAK RAMAH dan barang BAGUS dan harga SANGAT MURAH maka kepuasan TINGGI 𝛼 3 = min(0,25,   0,75,   0,33) = 0,25
𝜇 𝐾𝑃𝑇 (𝑘) = 𝑘 3 − 25 100 − 25 ⟺ 𝑘 3 = 43,75
[R4] Jika pelayanan RAMAH dan barang SANGAT BAGUS dan harga SANGAT MURAH maka kepuasan TINGGI 𝛼 4 = min(0.5,   0,11,   0.33) = 0,11
𝜇 𝐾𝑃𝑇 (𝑘) = 𝑘 4 − 25 100 − 25 ⟺ 𝑘 4 = 33,25 [R5] Jika pelayanan RAMAH dan barang SANGAT BAGUS dan harga MURAH maka kepuasan TINGGI 𝛼 5 = min(0,5,   0,11,   0,33) = 0,11
𝜇 𝐾𝑃𝑇 (𝑘) = 𝑘 5 − 25 100 − 25 ⟺ 𝑘 5 = 33,25
[R7] Jika pelayanan RAMAH dan barang BAGUS dan harga SANGAT MURAH maka kepuasan TINGGI 𝛼 7 = min(0,5,   0,75,   0,33) = 0,33
𝜇 𝐾𝑃𝑇 (𝑘) = 𝑘 7 − 25 100 − 25 ⟺ 𝑘 7 = 49,75
[R8] Jika pelayanan RAMAH dan barang BAGUS dan harga MURAH maka kepuasan TINGGI 𝛼 8 = min(0,5,   0,75,   0,33) = 0,33
𝜇 𝐾𝑃𝑇 (𝑘) = 𝑘 8 − 25 100 − 25 ⟺ 𝑘 8 = 49,75
[R19] Jika pelayanan TIDAK RAMAH dan barang BAGUS dan harga MURAH maka kepuasan RENDAH 𝛼 19 = min(0,25,   0,75,   0,33) = 0,25
𝜇 𝐾𝑃𝑇 (𝑘) = 75 − 𝑘 19 75 ⟺ 𝑘 19 = 56,25
Dari proses dan hasil di atas, maka diperoleh nilai tingkat kepuasan pelanggan (𝑘) sebagai berikut:
𝑘 = ∑ 𝑘 𝑖 𝛼 𝑖 ∑ 𝛼 𝑖 = 45,29063
Jadi, pelanggan toko yang memberikan nilai 16 pada kualitas pelayanan, nilai 17 pada kualitas barang, dan nilai 16 pada harga mempunyai nilai kepuasan sebesar 45,29063 dan tingkat kepuasannya adalah rendah.

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan, maka diperoleh kesimpulan bahwa aplikasi metode Tsukamoto pada tingkat kepuasan pelanggan bekerja melalui 5 tahap yaitu:
a. Pengaburan (Fuzzyfikasi), mengubah nilai input tegas menjadi nilai input kabur dengan variabel input kualitas pelayanan, kualitas barang, harga, dan variabel output kepuasan pelanggan.
b. Pembentukan aturan kabur dengan operator antar variabel input adalah operator DAN.
c. Analisis logika kabur yang digunakan adalah fungsi implikasi MIN karena operator yang digunakan pada aturan adalah operator DAN.
d. Penegasan (Defuzzyfikasi) menggunakan metode rata-rata terbobot.
e. Penarikan kesimpulan dan interpretasi hasil.
Pada  contoh  kasus  pelanggan  yang  memberikan nilai 16 pada kualitas pelayanan, nilai 17 pada
kualitas  barang,  dan  nilai 16 pada  harga mempunyai  nilai  sebesar 45,29063 dan tingkat kepuasannya adalah rendah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. J. Ross, Fuzzy Logic with Engineering Applications Third Edition, Mexico: John Willey & Sons, Ltd, 2010.
[2]  S. Kusumadewi and H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2004.
[3]  G. Chen and T. T. Pham, Introductions to Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems, New York: CRC Press, 2001.
[4]  F. Susilo, Himpunan dan Logika Kabur serta Aplikasinya, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.