## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ibu PKK Terbaik Menggunakan Metode Fuzzy Tahani (Studi Kasus: Kantor PKK Pakpak Bharat)

## Delina Berutu
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: sayadelibrt@gmail.com Submitted: 09/05/2020 ; Accepted: 19/07/2020 ; Published: 21/08/2020
Abstrak − Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem yang dapat membantu pimpinan dalam mengambil keputusan yang akurat dan tepat sasaran. Banyak permasalahan yang dapat diselesaikan menggunakan SPK dari beberapa permasalahan tersebut salah satunya adalah Sistem Penduduk Keputusan Pemilihan Pelajaran ibu PKK Terbaik Kabupaten Pakpak Bharat. Dari banyaknya calon anggota ibu PKK yang ada dikabupaten Pakpak Bharat tentu sangan sulit untuk mencari ibu PKK yang terbaik  di  kabupaten  Pakpak  Bharat.  Hal  ini  dikarenakan  bahwa calon  ibu  PKK  pasti memiliki  keunggulan serta  kelebihan tersendiri dan ini akan membuat kesulitan ketua PKK dalam menentukan ibu PKK terbaik. Dari permasalahan yang dihadapi tersebut,  penggunaan  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  diharapkan  merupakan  solusi  yang  tepat.  Dikarenakan  terdapat beberapa  alternatif dan  krireria  yang  dapat mempengaruhi  dalam menghasilkan  suatu  keputusan.  Terdapat  beberapa  metode yang  digunakan  dalam  membangun  SPK  diantaranya,  WSM,  AHP,  TOPSIS,  WP,  SAW.  Dalam  penelitian  ini  peneliti menggunakan metode Fuzzy Tahani yang diyakini dapat menyelesaikan permasalahan yang dihadapi tim PKK dalam memilih ibu PKK terbaik.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan,Ibu PKK, Fuzzy Tahani
Abstract − Decision Support System (SPK) is a system that can help leaders in making decisions that are accurate and right on target. Many problems can be solved using the SPK from some of these problems, one of which is the  Population System for the Decision on the Selection of the Best PKK Mother Lessons in Pakpak Bharat Regency. Of the many prospective members of PKK mothers in Pakpak Bharat district, it is certainly very difficult to find the best PKK mothers in Pakpak Bharat district. This is because that PKK mothers-to-be must have their own advantages and disadvantages and this will make it difficult for the PKK chair in determining the best PKK mothers. From the problems faced, the use of a Decision Support System is expected to be the right solution. Because there are several alternatives and criteria that can influence in producing a decision. There are several methods used in building SPK including, WSM, AHP, TOPSIS, WP, SAW. In this study, researchers used the Fuzzy Tahani method which is believed to solve the problems faced by the PKK team in choosing the best PKK mothers.
Keywords : Decision Support System, PKK Mother, Fuzzy Tahani

## 1. PENDAHULUAN
Pemberdayaan merupakan upaya untuk membangun kemampuan masyarakat dengan mendorong, motivasi, dan membangkitkan  potensi  yang  dimiliki  serta  mengembangkan  potensi  tersebut  menjadi  tindakan  nyata. Pemberdayaan  merupakan  salah  satu  upaya  untuk  menghadapi  persoalan  kependudukan  terkait  dengan pembangunan  dibidang  kesejahteraan  sosial.  Salah  satu  persoalan  yang  sampai  saat  ini  menjadi  persoalan kependudukan adalah permasalahan yang berkaitan dengan pemeberdayaan perempuan
PKK  adalah  sebuah  organisasi  kemasyarakatan  desa  yang mampu menggerakkan  partisipasi masyarakat desa  dalam  pembangunan  desa,  juga  berperan  dalam  kegiatan  pertumbuhan  desa.  PKK  sebagai  gerakan  yang tumbuh dari bawah dengan perempuan sebagai penggerak dalam membangun, membina, dan membentuk keluarga guna mewujudkan kesejahteraan keluarga sebagai unit kelompok terkecil dalam keluarga
Dalam pemilihan ibu PKK terbaik, perhitungan dilakukan dengan melibatkan data yang jumlahnya tidak sedikit dan mengakibatkan rentan terhadap kesalahan jika dilakukan dengan cara manual. Untuk itulah diperlukan suatu sistem informasi berbasis komputer yang dapat menghasilkan keputusan yang tepat dan akurat. Sistem ini dinamakan sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode-metode yang bekerja berdasarkan alternatif- alternatif serta kriteria, sehingga menghasilkan keputusan yang dapat membantu pimpinan dalam menyelesaikan suatu masalah. Dalam Sistem Pendukung Keputusan terdapat beberapa metode yang dapat digunakan diantaranya Fuzzy Tahani, Weighted Sum Model (WSM), Weighted Product (WP), Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART), Elimination  and  Choice  Translation  Reality (ELECTRE), Additive  Ratio  Assessment (ARAS)  dan Complex Proportional Assessment (COPRAS).
Sistem pendukung keputusan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan dalam menentukan penerimaan ibu PKK mengunakan metode logika Fuzzy dengan iferensi Tahani. Logika Fuzzy Tahani dipilih karena metode Fuzzy Tahani Merupakan salah satu metode Fuzzy yang menggunakan basis data standar. Pada basis data standar, data  diklasifikasikan  berdasarkan  bagaimana  data  dipandang  oleh  user  dan  dimana  peralatan  utamanya  adalah sebuah hirarki fungsional dengan input utamanya kriteria yang telah ditentukan. Dengan adanya aplikasi sistem pendukung  keputusan  ini  diharapakan  dapat  mempermudah  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan penerimaan ibu PKK terbaik.
Penerapan metode Fuzzy Tahani  dalam menyelesaiakan  dengan multi  kriteria  dapat  dilihat  berdasarkan penelitian sebelumnya oleh Nurul Fuad (2017) dengan judul Pemanfaatan metode Fuzzy Tahani untuk  rekrutmen

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
pembina pramuka pada MTs Swasta Lamongan dan disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan rekrutmen pembina pramuka menggunakan metode Fuzzy Tahani menentukan bahwa apabila calon akan diterima sebagai pembina jika crips yang diperoleh adalah sama dengan mengitung rekomendasi dari hasil nilai normalisasi [1]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Iqbal  (2017)  dengan  judul Penerapan metode  Fuzzy Tahani  pada  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  beasiswa  dan  disimpulan  bahwa Fuzzy Tahani  dapat  memberikan  informasi eksekutif  dalam  proses  menentukan  tingkat  prioritas  perangkingan  penerimaan  beasiswa  dan  dapat  digunakan sebagai metode pendukung pengambilan keputusan penerima beasiswa [2].
Penelitian dilakukan oleh Ghofar Taufiq (2014) dengan penelitian yang berjudul logika Fuzzy Tahani untuk pendukung  keputusan  perekrutan  karyawan  tetap  dan  dapat  disimpulkan  bahwa  logika Fuzzy Tahani  dapat diterapkan untuk perekrutan karyawan tetap dengan menggunakan nilai kriteria perekrutannya sebagai data input Fuzzy .  Dengan  logika Fuzzy Tahani  proses  penyeleksian  karyawan  yang  akan  direkrut  menjadi  lebih  adil  dan akurat dengan memperhatikan nilai proporsional bagi setiap kriteria perekrutannya[3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System)
DSS ( Decision Support System ) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan  pemanipulasian  data.  Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan itu  seharusnya  dibuat.  DSS  ( Decision  Support  System )  biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu masalah atau mengevaluasi suatu peluang. DSS ( Decision Support System ) merupakan sistem informasi interaktif yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  itu  digunakan  untuk  bantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, di mana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [5].

## 2.2 PKK
PKK  adalah  sebuah  organisasi  kemasyarakatan  desa  yang  mampu  menggerakkan  partisipasi  masyarakat  desa dalam  pembangun,  juga  berperan  dalam  kegiatan  pertumbuhan  desa.  PKK  sebagai  gerakan  yang  tumbuh  dari bawah  dengan  perempuan  sebagai  penggerak  dalam  membangun,  membina,  dan  membentuk  keluarga  guna mewujudkan kesejahteraan keluarga sebagai unit kelompok terkecil dalam keluarga [6].

## 2.3 Metode Fuzzy Tahani
Metode Fuzzy Tahani adalah sebuah metode yang digunakan untuk perangkingan kriteria, dalam melakukan proses perangkingan, metode Fuzzy Tahani memiliki beberapa tahapan yang harus dilakukan untuk menghitung metode Fuzzy Tahani, yaitu:
Adapun langkah-langkah dari metode Fuzzy Tahani sebagai berikut[7]: Langkah 1: Pembentukan Decision Making Matrix
𝑋 = [ 𝑋01 𝑋0𝑗 ⋯ 𝑋0𝑛 𝑋𝑖1 𝑋𝑖𝑗 ⋯ 𝑋𝑖𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮
𝑋𝑛1 𝑋𝑚𝑗 ⋯ 𝑋𝑚𝑛 ] (𝑖 = 0, m; …  𝑗 = 1, n ) ......................................................  (1)
Dimana m = jumlah alternatif n = jumlah kriteria x ij = nilai performa dari alternatif i terhadap kriteria j x 0j = nilai optimum dari kriteria j Jika nilai optimal kriteria j (𝑋0𝑗) tidak diketahui, maka:
𝑋0𝑗 = 𝑚𝑎𝑥 𝑖 . 𝑋𝑖𝑗, 𝑖𝑓 𝑚𝑎𝑥 𝑖 . 𝑋𝑖𝑗 𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑒𝑟𝑎𝑏𝑙𝑒 ........................................................................  (2)
𝑋0𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 . 𝑋𝑖𝑗, 𝑖𝑓 𝑚𝑖𝑛 𝑖 . 𝑋𝑖𝑗 𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑎𝑏𝑙𝑒 .............................................................................  (3)
Langkah 2: Penormalisasian matriks keputusan untuk semua kriteria Jika kriteria Beneficial maka dilakukan normalisasi mengikuti:
𝑋𝑖𝑗 ∗ = 𝑋𝑖𝑗 ∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 ...................................................................................................................  (4)
Dimana 𝑋𝑖𝑗 ∗ adalah nilai normalisasi. Jika kriteria Non-Beneficial maka dilakukan normalisasimengikuti:
Tahap 1: 𝑋𝑖𝑗 ∗ = 1 𝑋𝑖𝑗 ) ..........................................................................................................  (5)
Tahap 2: 𝑅 = 𝑋𝑖𝑗∗
∑ 𝑋𝑖𝑗∗ 𝑚 𝑖=0 .......................................................................................................  (6)
Langkah3: Menentukan bobot matriks yang sudah dinormalisasi
𝐷 =   [𝑑𝑖𝑗]𝑚𝑥𝑛 = 𝑟𝑖𝑗. 𝑊𝑗 ...................................................................................................  (7)
Dimana

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Wj = bobot kriteria j Langkah 4: Menentukan nilai dari fungsi optimalisasi (𝑆𝑖)
𝑆𝑖 =   ∑ 𝑑𝑖𝑗; 𝑛 𝑗=1 (𝑖 = 1,2 … , 𝑚; 𝑗 = 1,2 … , 𝑛) .......................................................................  (8)
Dimana 𝑆𝑖 adalah nilai  fungsi  optimalitas alternatif  i.  Nilai terbesar  adalah yang  terbaik,  dan  nilai  yang paling  sedikit  adalah  yang  terburuk.  Dengan memperhitungkan  proses,hubungan  proporsional  dengan  nilai  dan bobot kriteria yang diteliti berpengaruh pada hasil akhir.
Langkah 5: Menentukan tingkatan peringkat tertinggi dari alternatif
𝐾𝑖 = 𝑆𝑖 𝑆0 ; ............................................................................................................................  (9)
Dimana 𝑆𝑖 dan 𝑆0 merupakan  nilai  kriteria  optimalitas,  diperoleh  dari  persamaan.  Sudah  jelas,  itu dihitung nilai 𝑈𝑖 berada pada interval [0,1] dan merupakan pesanan yang diinginkan didahulukan efisiensi relatif kompleks dari alternatif yang layak bisa ditentukan sesuai dengan nilai fungsi utilitas[3].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
PKK  merupakan  Pembinaan  Kesejahteraan  Keluarga  yang  merupakan  organisasi  kemasyarakatan  yang memberdayakan  wanita  untuk  turut  ambil  bagian  dan  berpartisipasi  dalam  membangun  Indonesia.  Didalam kesehariannya  banyak  kegiatan  yang  dilakukan  oleh  PKK  antara  lain  yaitu;  Penghayatan  dan  pengamalan Pancasila,  gotong  royong,  pangan,  sandang,  perumahan  dan  tatalaksana  rumah  tangga,  Pendidikan  dan keterampilan, kesehatan, pengembangan kehidupan berkoperasi, kelestarian lingkungan hidup, dan perencanaan sehat.  Berdasarkan  kegiatan-kegiatan  tersebut diatas  diperlukan  sebuah tolok  ukur  untuk  meningkatkan  kinerja para  ibu  PKK.  Dalam  kasus ini  dibahas  tentang  penilaian terbaik  para  ibu  PKK,  hal ini bertujuan  untuk  dapat membantu  para  ibu  PKK  untuk  menjadi  yang  terbaik  dengan  demikian  produktivitas  para  ibu  PKK  dapat meningkat setiap harinya.
Dalam  menentukan  ibu  PKK  terbaik  ada  beberapa  kriteria  yang  menjadi  acuan  antara  lain  yaitu; pengalaman,  kinerja, loyalitas,  kedisiplinan,  dan  sikap.  Hal tersebut  merupakan  kriteria  yang  digunakan  dalam menentukan pemilihan ibu PKK terbaik dikantor PKK Pakpak Bharat.

## 3.2 Penerapan Metode Tahani
Dalam pembahasan ini akan dibahas aplikasi Fuzzy Tahani dalam menentukan ibu PKK terbaik dengan kriteria pengalaman, kinerja, loyalitas, kedisiplinan, dan sikap. Berikut ini adalah kriteria yang digunakan dalam pemilihan ibu PKK di wilayah kabupaten Pakpak Bharat:
Tabel 1. Data Variabel Pemilihan Ibu PKK No Nama Variabel Semesta Pembicaraan Himpunan Fuzzy 1 Pengalaman [0,5] Sedikit, Banyak 2 Kinerja [0,100] Buruk, Cukup, Baik 3 Loyalitas [0,100] Buruk, Cukup, Baik 4 Kedisiplinan [0,100] Buruk, Cukup, Baik 5 Sikap [0,100] Buruk, Cukup, Baik Tabel 2. Data Sampel Ibu PKK Pakpak Bharat No Nama Pengalaman Kinerja Loyalitas Kedisiplinan Sikap 1 Sulistiowati 4 70 85 90 80 2 Endah Suwono 5 95 90 55 70 3 Henny Jayani 3 55 70 85 80 4 Indri Winarti 2 80 65 95 60 5 Siti Nurjanah 1 65 50 65 80
Berdasarkan data tabel variabel tersebut diatas maka dapat digambarkan fungsi keanggotaan untuk variabel yang  pertama  yaitu  pengalaman.  Fungsi  keanggotaan  fuzzy  pada  variabel  pengalaman  terdapat  dua  himpunan fuzzy yaitu sedikit dan banyak. Berikut ini adalah tampilan grafik fungsi keanggotaan variabel pengalaman:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
𝑆 ≤ 20 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑆 ≥ 60
20 ≤ 𝑆 ≤ 40 40 ≤ 𝑆 ≤ 60
Sedikit Banyak 1 2 3 4 0 Pengalaman 1 µ(d) 5
Gambar 1. Fungsi Keanggotaan pada Himpunan-Himpunan Fuzzy pada Variable Pengalaman
Pada variabel desain(d), data yang dimiliki adalah 1, 2, 3, 4 dan 5, dengan demikian pada variabel ini bisa dibagi menjadi 2 himpunan fuzzy, yaitu sedikit dan banyak. Himpunan fuzzy sedikit akan memiliki domain [0, 2], dengan derajat keanggotaan sedikit tertinggi (=1) terletak pada nilai 2. Apabila pengalaman semakin sedikit dari 2,  maka  pengalaman  sudah  semakin  mendekati  sangat  sedikit,  dan  keluar  dari  semesta  pembicaraan  dari  data penelitian.  Namun  apabila  pengalaman  semakin  melebihi  3  ,  maka  kondisi  desain  sudah  semakin  mendekati banyak.  Himpunan  fuzzy  pengalaman  direpresentasikan  dengan  fungsi  keanggotaan  segitiga  dengan  derajat keanggotaan semakin tinggi apabila variable pengalaman semakin mendekati 4.  Berikut ini ekspresi dari fungsi keanggotaan variable pengalaman;
µ SEDIKIT [d]= { 1;        𝑑 ≤ 1
(3−𝑑) 2 ;
0;           𝑎 ≥ 3 1 ≤ 𝑑 ≥ 3
µ BANYAK [d]= { 0;        𝑑 ≤ 2
(𝑑−2) 2 ;
1;           𝑎 ≥ 5
2 ≤ 𝑑 ≥ 5
Tabel 3. Data Sampel Berdasarkan Variabel Pengalaman
No Nama Ibu PKK Pengalaman Derajat Keanggotaan Sedikit Banyak 1 Sulistiowati 4 0 1 2 Endah Suwono 5 0 1 3 Henny Jayani 3 0 0,5 4 Indri Winarti 2 0,5 0 5 Siti Nurjanah 1 1 0
Pembentukan fungsi keanggotaan pada himpunan-himpunan fuzzy variabel Kinerja :
Buruk Cukup Baik
20 40 60 80 100 0 Kinerja 1 µ(p)
Gambar 2. Fungsi Keanggotaan pada Himpunan-Himpunan Fuzzy pada Variabel Kinerja
Pada variabel kinerja(p), data yang dimiliki adalah 40, 60, dan 80, dengan demikian pada variabel ini bisa dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy, yaitu Buruk, Cukup, dan Baik. Himpunan fuzzy Buruk akan memiliki domain [0, 60], dengan derajat keanggotaan Buruk tertinggi (=1) terletak pada nilai 40. Apabila kinerja semakin kurang dari 20, maka kondisi kinerja sudah semakin mendekati Sangat Buruk, dan keluar dari semesta pembicaraan dari data  penelitian.  Namun  apabila  kinerja  semakin  melebihi  60,  maka  kondisi  kinerja  sudah  semakin  mendekati Cukup.  Himpunan  fuzzy  direpresentasikan  dengan  fungsi  keanggotaan  segitiga  dengan  derajat  keanggotaan semakin tinggi apabila kinerja semakin mendekati 40.
µ BURUK [p]= { 0
(𝑆 − 20)/20
(60 − 𝑆)/20
Himpunan fuzzy CUKUP akan memiliki domain [40, 80], dengan derajat keanggotaan CUKUP tertinggi (=1) terletak pada nilai 60. Apabila kinerja semakin kurang dari 60 dan mendekati 40, maka kondisi kinerja sudah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
𝑆 ≤ 60 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑆 ≥ 100
60 ≤ 𝑆 ≤ 80
80 ≤ 𝑆 ≤ 100
𝑆 ≤ 20 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑆 ≥ 60 20 ≤ 𝑆 ≤ 40 40 ≤ 𝑆 ≤ 60
semakin BURUK, sehingga derajat keanggotaannya pada himpunan CUKUP akan semakin berkurang sedangkan derajat keanggotaannya pada himpunan BURUK akan semakin bertambah. Namun apabila suhu semakin melebihi 60, maka kondisi kinerja sudah semakin mendekati BAGUS. Himpunan fuzzy CUKUP direpresentasikan dengan fungsi keanggotaan segitiga dengan derajat keanggotaan semakin tinggi apabila kinerja semakin mendekati 60.
µ CUKUP [p]= { 0 (𝑆 − 40)/20 (80 − 𝑆)/20
Himpunan  fuzzy  Baik akan memiliki  domain  [60,  100], dengan  derajat  keanggotaan  Baik  tertinggi (=1) terletak  pada  nilai  100.  Apabila  banyaknya  kinerja  semakin  kurang  dari  100  dan  mendekati  60,  maka  kondisi kinerja  sudah  semakin  Cukup,  sehingga  derajat keanggotaannya  pada himpunan  Baik akan  semakin  berkurang sedangkan  derajat  keanggotaannya  pada  himpunan  Cukup  akan  semakin  bertambah.  Namun  apabila  kinerja semakin melebihi 100, maka kondisi kinerja sudah semakin mendekati Sangat Baik dan keluar dari pembicaraan data  penelitian.  Himpunan fuzzy Baik  direpresentasikan  dengan  fungsi  keanggotaan  segitiga  dengan  derajat keanggotaan semakin tinggi apabila kinerja semakin mendekati 80.
µ BAIK [p]= { 0
(𝑆 − 60)/20
(100 − 𝑆)/20
Tabel 4. Data Sampel Berdasarkan Variabel Kinerja
No Nama Ibu PKK Kinerja Derajat Keanggotaan Buruk Cukup Baik 1 Sulistiowati 70 0 0,5 0,5 2 Endah Suwono 95 0 0 0,25 3 Henny Jayani 55 0,25 0,75 0 4 Indri Winarti 80 0 0 1 5 Siti Nurjanah 65 0 0,25 0,25
Pembentukan fungsi keanggotaan pada himpunan-himpunan fuzzy variabel Loyalitas :
Buruk Cukup Baik
20 40 60 80 100 0 Loyalitas 1 µ(c)
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan pada Himpunan-Himpunan Fuzzy pada Variabel Loyalitas
Pada variabel loyalitas (c), data yang dimiliki adalah 40, 60, dan 80, dengan demikian pada variabel ini bisa dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy, yaitu Buruk, Cukup, dan Baik. Himpunan fuzzy Buruk akan memiliki domain [0, 60], dengan derajat keanggotaan buruk tertinggi (=1) terletak pada nilai 40. Apabila loyalitas semakin kurang dari 20, maka kondisi loyalitas sudah semakin mendekati sangat buruk, dan keluar dari semesta pembicaraan dari data penelitian. Namun apabila loyalitas semakin melebihi 60, maka kondisi loyalitas sudah semakin mendekati cukup. Himpunan fuzzy buruk direpresentasikan dengan fungsi keanggotaan segitiga dengan derajat keanggotaan semakin tinggi apabila loyalitas semakin mendekati 40.
µ BURUK [S]= { 0 (𝑆 − 20)/20

## (60 − 𝑆)/20
Himpunan fuzzy cukup akan memiliki domain [40, 80], dengan derajat keanggotaan cukup tertinggi (=1) terletak pada nilai 60. Apabila loyalitas semakin kurang dari 60 dan mendekati 40, maka kondisi loyalitas sudah semakin  buruk,  sehingga  derajat  keanggotaannya  pada  himpunan  Cukup  akan  semakin  berkurang  sedangkan derajat  keanggotaannya  pada  himpunan  buruk  akan  semakin  bertambah.  Namun  apabila  loyalitas  semakin melebihi 60,  maka  kondisi  loyalitas  sudah  semakin  mendekati  Baik.  Himpunan  fuzzy  cukup  direpresentasikan dengan  fungsi  keanggotaan  segitiga  dengan  derajat  keanggotaan  semakin  tinggi  apabila  loyalitas  semakin mendekati 60.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
𝑆 ≤ 40 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑆 ≥ 80
40 ≤ 𝑆 ≤ 60 60 ≤ 𝑆 ≤ 80
𝑆 ≤ 60 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑆 ≥ 100
60 ≤ 𝑆 ≤ 80
80 ≤ 𝑆 ≤ 100
𝑆 ≤ 20 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑆 ≥ 60 20 ≤ 𝑆 ≤ 40
40 ≤ 𝑆 ≤ 60
𝑆 ≤ 40 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑆 ≥ 80
40 ≤ 𝑆 ≤ 60 60 ≤ 𝑆 ≤ 80
µ CUKUP [c]= { 0 (𝑆 − 40)/20

## (80 − 𝑆)/20
Himpunan  fuzzy  Baik  akan  memiliki  domain  [60,  80],  dengan  derajat  keanggotaan  Baik  tertinggi  (=1) terletak pada nilai 80. Apabila banyaknya loyalitas semakin kurang dari 80 dan mendekati 60, maka kondisi sudah semakin Cukup, sehingga derajat keanggotaannya pada himpunan Baik akan semakin berkurang sedangkan derajat keanggotaannya pada himpunan Cukup akan semakin bertambah. Namun apabila suhu semakin melebihi 80, maka kondisi loyalitas sudah semakin mendekati Sangat Baik dan keluar dari pembicaraan data penelitian. Himpunan fuzzy  Baik  direpresentasikan  dengan  fungsi  keanggotaan  segitiga  dengan  derajat  keanggotaan  semakin  tinggi apabila loyalitas semakin mendekati 80.
µ BAGUS [c]= { 0
(𝑆 − 60)/20
(100 − 𝑆)/20
Tabel 5. Data Sampel Berdasarkan Variabel Loyalitas
No Nama Ibu PKK Loyalitas Derajat Keanggotaan Buruk Cukup Baik 1 Sulistiowati 85 0 0 0,25 2 Endah Suwono 90 0 0 0,5 3 Henny Jayani 70 0 0,5 0,5 4 Indri Winarti 65 0 0,75 0,25 5 Siti Nurjanah 50 0,5 0,5 0
Pembentukan fungsi keanggotaan pada himpunan-himpunan fuzzy variabel Kedisiplinan :
Buruk Cukup Baik
20 40 60 80 100 0 Kedisiplinan 1 µ(d)
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan pada Himpunan-Himpunan Fuzzy pada Variabel Kedisiplinan
Pada variabel kedisiplinan(d), data yang dimiliki adalah 40, 60, dan 80, dengan demikian pada variabel ini bisa  dibagi menjadi  3  himpunan  fuzzy,  yaitu  Buruk,  Cukup,  dan  Baik.  Himpunan  fuzzy  Buruk  akan memiliki domain  [0,  60],  dengan  derajat  keanggotaan  buruk  tertinggi  (=1)  terletak  pada  nilai  40.  Apabila  kedisiplinan semakin  kurang  dari  20,  maka  kondisi  kedisiplinan  sudah  semakin  mendekati  sangat  buruk,  dan  keluar  dari semesta  pembicaraan  dari  data  penelitian.  Namun  apabila  kedisiplinan  semakin  melebihi  60,  maka  kondisi kedisiplinan  sudah  semakin  mendekati  cukup.  Himpunan  fuzzy  buruk  direpresentasikan  dengan  fungsi keanggotaan segitiga dengan derajat keanggotaan semakin tinggi apabila kedisiplinan semakin mendekati 40.
µ BURUK [S]= { 0
(𝑆 − 20)/20

## (60 − 𝑆)/20
Himpunan fuzzy cukup akan memiliki domain [0, 60], dengan derajat keanggotaan cukup tertinggi (=1) terletak pada nilai 60. Apabila kedisiplinan semakin kurang dari 60 dan mendekati 40, maka kondisi kedisiplinan sudah semakin buruk, sehingga derajat keanggotaannya pada himpunan Cukup akan semakin berkurang sedangkan derajat  keanggotaannya  pada  himpunan  buruk  akan  semakin  bertambah.  Namun  apabila  kedisiplinan  semakin melebihi 60, maka kondisi kedisiplinan sudah semakin mendekati Baik. Himpunan fuzzy cukup direpresentasikan dengan  fungsi  keanggotaan  segitiga  dengan  derajat  keanggotaan  semakin  tinggi  apabila  kedisiplinan  semakin mendekati 60.
µ CUKUP [c]= { 0 (𝑆 − 40)/20 (80 − 𝑆)/20
Himpunan  fuzzy  Baik  akan  memiliki  domain  [40,  80],  dengan  derajat  keanggotaan  Baik  tertinggi  (=1) terletak pada nilai 80. Apabila banyaknya kedisiplinan semakin kurang dari 80 dan mendekati 60, maka kondisi sudah semakin Cukup, sehingga derajat keanggotaannya pada himpunan Baik akan semakin berkurang sedangkan derajat keanggotaannya pada himpunan Cukup akan semakin bertambah. Namun apabila suhu semakin melebihi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
𝑆 ≤ 20 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑆 ≥ 60 20 ≤ 𝑆 ≤ 40 40 ≤ 𝑆 ≤ 60 𝑆 ≤ 40 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑆 ≥ 80 40 ≤ 𝑆 ≤ 60
60 ≤ 𝑆 ≤ 80
80, maka kondisi kedisiplinan sudah semakin mendekati Sangat Baik dan keluar dari pembicaraan data penelitian. Himpunan fuzzy Baik direpresentasikan dengan fungsi keanggotaan segitiga dengan derajat keanggotaan semakin tinggi apabila kedisiplinan semakin mendekati 80.
µ BAIK [c]= { 0 (𝑆 − 60)/20
(100 − 𝑆)/20
Tabel 6. Data Sampel Berdasarkan Variabel Kedisiplinan
No Nama Ibu PKK Kedisiplinan Derajat Keanggotaan Buruk Cukup Baik 1 Sulistiowati 90 0 0 0.5 2 Endah Suwono 55 0.25 0.75 0 3 Henny Jayani 85 0 0 0.75 4 Indri Winarti 95 0 0 0.25 5 Siti Nurjanah 65 0 0.75 0.25
Pembentukan fungsi keanggotaan pada himpunan-himpunan fuzzy variabel Sikap :
Buruk Cukup Baik
20 40 60 80 100 0 Sikap 1 µ(e)
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan pada Himpunan-Himpunan Fuzzy pada Variabel Sikap
Pada variabel sikap(e), data yang dimiliki adalah 40, 60, dan 80, dengan demikian pada variabel ini bisa dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy, yaitu Buruk, Cukup, dan Baik. Himpunan fuzzy Buruk akan memiliki domain [0, 60], dengan derajat keanggotaan buruk tertinggi (=1) terletak pada nilai 40. Apabila sikap semakin kurang dari 20, maka kondisi  sikap sudah semakin mendekati  sangat buruk, dan keluar dari semesta pembicaraan dari data penelitian.  Namun  apabila  sikap  semakin  melebihi  60,  maka  kondisi  variable  sikap  sudah  semakin  mendekati cukup. Himpunan fuzzy buruk direpresentasikan dengan fungsi keanggotaan segitiga dengan derajat keanggotaan semakin tinggi apabila sikap semakin mendekati 40.
µ BURUK [S]= { 0 (𝑆 − 20)/20

## (60 − 𝑆)/20
Himpunan fuzzy cukup akan memiliki domain [0, 60], dengan derajat keanggotaan cukup tertinggi (=1) terletak pada nilai 60. Apabila sikap semakin kurang dari 60 dan mendekati 40, maka kondisi sikap sudah semakin buruk,  sehingga  derajat  keanggotaannya  pada  himpunan  Cukup  akan  semakin  berkurang  sedangkan  derajat keanggotaannya pada himpunan buruk akan semakin bertambah. Namun apabila sikap semakin melebihi 60, maka kondisi  sikap  sudah  semakin  mendekati  Baik.  Himpunan  fuzzy  cukup  direpresentasikan  dengan  fungsi keanggotaan segitiga dengan derajat keanggotaan semakin tinggi apabila sikap semakin mendekati 60.
µ CUKUP [c]= { 0
(𝑆 − 40)/20

## (80 − 𝑆)/20
Himpunan  fuzzy  Baik  akan  memiliki  domain  [40,  80],  dengan  derajat  keanggotaan  Baik  tertinggi  (=1) terletak pada nilai 80. Apabila banyaknya sikap semakin kurang dari 80 dan mendekati 60, maka kondisi sudah semakin Cukup, sehingga derajat keanggotaannya pada himpunan Baik akan semakin berkurang sedangkan derajat keanggotaannya pada himpunan Cukup akan semakin bertambah. Namun apabila suhu semakin melebihi 80, maka kondisi sikap sudah semakin mendekati Sangat Baik dan keluar dari pembicaraan data penelitian. Himpunan fuzzy Baik  direpresentasikan  dengan fungsi  keanggotaan  segitiga dengan  derajat  keanggotaan  semakin  tinggi  apabila sikap semakin mendekati 80.
µ BAIK [c]= { 0 (𝑆 − 60)/20
(100 − 𝑆)/20

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 7. Data Sampel Berdasarkan Variabel Sikap
No Nama Ibu PKK Sikap Derajat Keanggotaan Buruk Cukup Baik 1 Sulistiowati 80 0 0 1 2 Endah Suwono 70 0 0.5 0.5 3 Henny Jayani 80 0 0 1 4 Indri Winarti 60 0 1 0 5 Siti Nurjanah 80 0 0 1
Berikut ini adalah contoh kasus untuk penyeleksian variabel-variabel pemilihan ibu PKK terbaik dengan ketentuan adalah Pengalaman banyak, Kinerja BAIK, loyalitas BAIK, kedisiplinan BAIK dan sikap BAIK yang dieksekusi dengan menggunakan Structure Query Language (SQL). SQL yang dibentuk adalah sebagai berikut: SELECT  nm_ibuPKK,  pengalaman,  kinerja,  loyalitas,  kedisiplinan,  sikap,  (pengalaman,  kinerja,  loyalitas, kedisiplinan, sikap)/5 AS terpilih FROM tabel_penilaian WHERE pengalaman= ’banyak’ AND kinerja= ’BAIK’, AND loyalitas= ’BAIK’, AND  kedisiplinan= ’BAIK’, AND sikap=’BAIK’. Berikut ini adalah hasil yang didapat dari kondisi tersebut diatas;
Tabel 8. Data Sampel Ibu PKK Pakpak Bharat No Nama Pengalaman Kinerja Loyalitas Kedisiplinan Sikap Kandidat Terpilih 1 Sulistiowati 1 0.5 0.25 0.5 1 0.65 2 Endah Suwono 1 0.25 0.5 0 0.5 0.45 3 Henny Jayani 0,5 0 0.5 0.75 1 0.55 4 Indri Winarti 0 1 0.25 0.25 0 0.3 5 Siti Nurjanah 0 0.25 0 0.25 1 0.3
Berdasarkan hasil diatas dapat disimpulkan bahwa alternative ibu PKK terbaik adalah Sulistiowati dengan nilai 0,65. Dengan demikian maka Metode Fuzzy Tahani dapat digunakan dalam memilih ibu PKK terbaik berdasarkan kriteria pengalaman, kinerja, loyalitas, kedisiplinan, dan sikap.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari implementasi dan pengujian Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan ibu PKK  Terbaik di kantor PKK Pakpak Bharat Menggunakan Metode Fuzzy Tahani , maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Sistem dapat menyelesaikan permasalahan dengan baik dalam pemilihan pelajar  ibu PKK terbaik di Pakpak Bharat dengan mengimplementasikan Metode Fuzzy Tahani karena langkah-langkah penyelesaiannya cukup sederhana.
2. Dengan menggunakan sistem ini pengguna dapat lebih efektif dan efisien dalam menentukan ibu PKK terbaik yang akan dipilih dalam satu periode.
3. Hasil yang diperoleh dari perhitungan sistem ini hanya sebagai alat bantu bagi pengguna untuk menyelesaikan permasalahan Pemilihan ibu PKK Terbaik di Pakpak Bharat.

## REFERENCES
[1] N. Fuad, “PEMANFAATAN METODE FUZZY TAHANI UNTUK REKRUTMEN,” vol. 9, no. 2, pp. 18–25.
[2] Iqbal, “PENERAPAN  METODE  FUZZY  TAHANI PADA  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PENERIMAAN BEASISWA,” vol. 9, pp. 36–39, 2017.
[3] G.  Taufiq,  “LOGIKA  FUZZY  TAHANI  UNTUK  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEREKRUTAN  KARYAWAN TETAP,” Pros. Semin. Nas. Apl. Sains Teknol., no. November, pp. 99–106, 2014.
[4] D. I. Komputer, “Sistem informasi pendukung keputusan,” no. November, 2011.
[5] P. Y. Ahmadi, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) Pada Penilaian Kerja Pegawai Di Badan Pelayanan Sosial Kabupaten Kendal,” Fak. Ilmu Komput. Univ. Dian Nuswantoro Semarang, hal. 1–5, 2012.
[6] E. K. Zavadskas dan Z. Turskis, “A new additive ratio assessment ( ARAS) method in multicriteria decision ‐ making,” vol. 8619, 2011.
[7] Tata Sutabri “Konsep Sistem Informasi,” hal. 20–26, 2012.
[8] Kusrini, M.Kom “Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan” hal. 3-32, 2007
[9] Abdul Kadir, “Pengenalan Algoritma,” hal. 19–23, 2013.
[10] Rosa A,S M. Shalahuddin , “Rekayasa Perangkat Lunak,” hal. 43–160, 2016.
[11] R.H.SIANIPAR, “Pemrograman Visual Baic.Net 2014,”hal. 2-5, 2009.