## ANALISIS KREDIT CALON DEBITUR MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO
1 Eka Patriya, 2 Ety Sutanty, 3 Handayani, 4 Meilani B. Siregar, 5 Esti Setiyaningsih
1,3 Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma, 2,5 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma, ,4 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma, Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 eka_p@staff.gunadarma.ac.id, 2 ety_s@staff.gunadarma.ac.id,
3 handayani@staff.gunadarma.ac.id, 4 meilani@staff.gunadarma.ac.id , 5 esti@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Bank sebagai salah satu lembaga keuangan di Indonesia yang berbentuk bank memberikan jasa  keuangan  dengan  menggunakan  prinsip-prinsip  perbankan.  Bank  SENDIRI  menyediakan berbagai  jenis  fasilitas  kredit,  salah  satunya  Kredit  Multi  Guna.  Saat  ini  proses  analisis pengajuan kredit di Bank dilakukan dengan menggunakan Sistem Electronic Loan, akan tetapi ketika sistem bermasalah maka proses analisis kredit dilakukan dengan cara manual oleh analis. Tentu saja hal ini mengakibatkan proses analisis kredit membutuhkan waktu. Pada penelitian ini peneliti  mengimplementasikan  diimplementasikan  penggunaan  metode  fuzzy  tsukamoto  dalam menganalisis  kelayakan  kredit  calon  debitur  Bank.  Proses  analisis  kredit  pada  penelitian  ini menggunakan  3  variabel  yaitu  pekerjaan,  Debt  Service  Ratio  (DSR)  yang  merupakan perbandingan antara angsuran kredit dengan penghasilan, serta kolektabilitas. Masing-masing variabel  memiliki  3  himpunan  fuzzy  dan  aturan  yang  terbentuk  adalah  sebanyak  27  aturan. Kelayakan KMG calon debitur pada penelitian ini menggunakan hasil dari proses defuzzifikasi. Hasil  ujicoba  menunjukkan,  implementasi  fuzzy  tsukamoto  berdasarkan  variabel,  DSR,  dan kolektabilitas berhasil menghasilkan keputusan kelayakan fasilitas kredit calon debitur Bank dari hasil defuzzifikasi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat mempermudah analis dalam melakukan proses analisis pemutusan kredit calon debitur Bank.
Kata Kunci: Analisis, DSR, Fuzzy Tsukamoto, Himpunan, Kredit.

## Abstract
Bank  as  one  of  the  financial  institutions  in  Indonesia  in  the  form  of  a  bank  provides financial services using banking principles. Bank SELF provides various types of credit facilities, one of which is Multi-Use Credit. Currently, the process of analyzing credit applications at the Bank is carried  out  using  the  Electronic  Loan  System,  but  when  the  system  has problems, the credit analysis process is carried out manually by the analyst.  Of course, this will result in the credit analysis process taking time. In this study, the researcher implemented it using the fuzzy Tsukamoto method in prioritizing credit for prospective bank debtors. The credit analysis process in  this  study  uses  3  variables,  namely  employment,  Debt  Service  Ratio  (DSR),  which  is  a comparison between credit installments and income, and collectability. Each variable has 3 fuzzy sets and the rules formed are 27 rules. The feasibility of KMG prospective debtors in this study uses the results of the defuzzification process. The test results show that the implementation of fuzzy tsukamoto based on DSR, and collectability has succeeded in determining the location of the defuzzified bank's prospective debtor credit facilities. The results of this study are expected to facilitate  analysts  in  conducting  the  credit  termination  analysis  process  of  prospective  bank debtors.
Keywords: Analysis, DSR, Fuzzy Tsukamoto, Set, Credit.

## PENDAHULUAN
Salah  satu  lembaga  keuangan  di Indonesia  yang  berbentuk  bank  memberikan jasa  keuangan  dengan  menggunakan  prinsip- prinsip  perbankan  [1].  Salah  satu  bentuk pelayanan bank bagi masyarakat yaitu sebagai penyalur kredit.  Sebelum  memberikan  kredit, bank  terlebih  dahulu  melakukan  penilaian terhadap  calon  debitur  [2]  untuk  mengetahui layak  atau  tidaknya  calon  debitur  dalam menerima fasilitas kredit [3]. Pihak bank harus dengan  teliti  dan  berhati-hati  [4]  dalam memberikan  penilaian  dan  pemeriksaan  [5] agar dapat  di  ketahui,  apakah  proses berjalan lancar,  atau  sebaliknya  yang  menyebabkan kerugian pada pihak bank.
Instansi  Bank  menyediakan  berbagai jenis fasilitas kredit, salah satunya yaitu Kredit Multi Guna yang diberikan kepada masyarakat yang  bertujuan  untuk  memenuhi  kebutuhan individu  yang  bersifat  konsumtif.  Saat  ini proses analisa pengajuan Kredit Multi Guna di Bank dilakukan dengan menggunakan Sistem Electronic Loan. Sistem ini mampu mendukung  proses  Kredit  Multi  Guna  yang terintegrasi  meliputi  analisis  kredit  [6], keputusan  kredit,  akad  kredit  dan  proses pencairan  kredit  ( disbursement ).  Akan  tetapi ketika  sistem  bermasalah,  proses  analisis kredit  dilakukan  dengan  cara  manual  oleh analis. Tentu saja hal ini mengakibatkan proses analisis kredit membutuhkan waktu [7]. Salah satu cara untuk menangani hal tersebut adalah dengan  mengimplementasikan  penggunaan
sistem penunjang keputusan dalam melakukan proses  analisis  kredit  [8].  Salah  satu  metode pada  sistem  penunjang  keputusan  yang  dapat digunakan  dalam  melakukan  proses  analisis kredit adalah metode fuzzy tsukamoto [9].
Metode fuzzy tsukamoto dapat diimplementasikan  dalam  proses  analisis kredit  dengan  melihat  beberapa  parameter yang  digunakan  untuk  proses  analisis  kredit tidak  terdapat  pada  metode  lain.  Nilai-nilai yang  terdapat  pada  parameter  analisis  kredit bersifat  linguistik  [10]  sehingga  penggunaan metode ini lebih tepat diimplementasikan pada analisis pemutusan KMG. Beberapa penelitian terkait metode fuzzy tsukamoto sebagai sistem penunjang  keputusan  dilakukan  oleh  peneliti terdahulu.  Penelitian  [11]  dilakukan  tentang metode pengambilan keputusan dalam penerimaan  beasiswa  dengan  menggunakan fuzzy  inference  system  tsukamoto .  Penelitian ini  menggunakan  beberapa  variabel  yang berpengaruh dalam proses penerimaan beasiswa  yaitu  IPK(1),  Penghasilan  Orang Tua(2),  dan  Prestasi(3).  Hasil  yang  diperoleh dalam  sistem  ini  dalah  keputusan  kelayakan mahasiswa untuk diberikan beasiswa. Penelitian  [12]  dilakukan  tentang  metode pengambilan  keputusan  penentuan  penerima Kredit  Usaha  Rakyat  dengan  metode fuzzy tsukamoto . Penelitian ini menggunakan beberapa  variabel  yang  berpengaruh  dalam proses  penentuan  penerima  Kredit  Usaha Rakyat yaitu Karakter(1), Jaminan(2), Modal(3),  dan  Ekonomi(4).  Hasil  yang diperoleh  dalam  sistem  ini  adalah  tingkat
keakuratan aplikasi untuk menentukan kelayakan  fasilitas  kredit  nasabah  jika dibandingkan  dengan  perhitungan  analis. Penelitian  [13]  dilakukan  tentang  metode pengambilan  keputusan  pemberian  kredit sepeda  motor  bekas  pada  PT  Tri  Jaya  Motor dengan  metode tsukamoto .  Penelitian  ini menggunakan beberapa variabel yang berpengaruh  dalam  pemberian  kredit  sepeda motor bekas  yaitu Character (1), Capacity (2), Capital (3),  dan Condition(4) .  Hasil  yang diperoleh  dalam  sistem  ini  adalah  kelayakan konsumen  untuk  diberikan  fasilitas  kredit sepeda motor  bekas pada  PT  Tri  Jaya  Motor. Penelitian  [14]  dilakukan  tentang  metode pengambilan  keputusan  dalam  penentuan kesesuaian  lahan  untuk  tanaman  karet  dan kelapa  sawit  dengan  metode fuzzy  tsukamoto Penelitian ini menggunakan beberapa variabel yang berpengaruh dalam menentukan kesesuaian  lahan  untuk  tanaman  karet  dan kelapa sawit yaitu Kedalaman Tanah(1), KTK Tanah(2),  Kejenuhan  Basa(3),  ph  H20(4),  C- Organik(5), N Total(6), P2O5(7), dan K2O(8). Hasil yang  diperoleh  dalam  sistem  ini  adalah tingkat kesesuaian lahan untuk tanaman karet dan  kelapa  sawit.  Penelitian  [15]  dilakukan tentang metode pengambilan keputusan pemberian  kredit  modal  usaha  pada  PT  BPR Bina Barumun dengan metode fuzzy tsukamoto . Penelitian ini menggunakan beberapa  variabel  yang  berpengaruh  dalam pemberian  kredit  usaha  yaitu Character (1), Capacity (2), Capital (3), Collateral (4), Condition (5),  dan Cash  Flow (6).  Hasil  yang
diperoleh  dalam  sistem  ini  adalah  kelayakan nasabah  pada  PT  BPR  Bina  Barumun  untuk diberikan  fasilitas  kredit  modal  usaha.    Pada penelitian  ini  peneliti  diimplementasikan penggunaan  metode  fuzzy  tsukamoto  untuk membantu  analis  melakukan  proses  analisis kelayakan kredit calon debitur. Proses analisis kredit  pada  penelitian  ini  menggunakan  3 variabel  yaitu  pekerjaan, Debt  Service  Ratio (DSR)  yang  merupakan  perbandingan  antara angsuran  kredit  dengan  penghasilan,  serta kolektabilitas.
Masing-masing variabel memiliki  3  himpunan fuzzy dan  aturan  yang terbentuk adalah sebanyak 27 aturan. Kelayakan kredit calon debitur pada penelitian ini menggunakan hasil dari proses defuzzifikasi.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan dapat mempermudah analis dalam melakukan proses analisis pemutusan kredit calon debitur Bank.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa tahapan-tahapan dalam mengimplementasikan metode fuzzy tsukamoto dalam proses analisis kredit  calon  debitur  Bank.  Tahapan  proses pada penelitian ini dimulai dengan input nilai crisp ,  fuzzifikasi,  pembentukan  aturan fuzzy , inferensi fuzzy , sampai pada tahap defuzzifikasi  seperti  dapat  dilihat  pada Gambar  1.  Penelitian  ini  menggunakan  3 variabel  untuk  melakukan  proses  analisis kredit. Penentuan variabel diambil berdasarkan  hasil  wawancara  dan  SOP  yang
ada  pada  lampiran  1.  Variabel  input  yang digunakan yaitu pekerjaan, DSR (Debt Service Ratio),  dan  kolektabilitas.  Masing-masing variabel  memiliki  cara  yang  berbeda  dalam menentukan nilai crisp sebagai nilai masukan. Nilai crisp dari  variabel  pekerjaan  ditentukan berdasarkan  bobot  dari  pekerjaan.    Masing- masing  pekerjaan  memiliki  bobot  yang berbeda.
Pada  Tabel  1  dapat  dilihat  bobot  dari masing-masing  pekerjaan.  Pada  salah  satu record  dari  Tabel  1  yang  berwarna  biru menunjukkan  jika  pekerjaan  calon  debitur adalah  PNS  Guru  Pemerintah  Provinsi  DKI
Jakarta, maka bobot / nilai crisp dari variabel pekerjaan adalah 10.
Nilai crisp dari variabel DSR ditentukan berdasarkan hasil perhitungan nilai DSR. Nilai DSR didapat menggunakan persamaan 1.
𝐷𝑆𝑅 = 𝐴𝑛𝑔𝑠𝑢𝑟𝑎𝑛 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝑃𝑒𝑛𝑔ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛−𝑃𝑖𝑛𝑗𝑎𝑚𝑎𝑛 𝐿𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 𝑥 10 (1)
DSR  merupakan  presentase  nilai.  Debt Service Ratio, Angsuran Kredit sebagai besar angsuran  kredit  calon  debitur,  Penghasilan yang merupakan besar gaji / penghasilan calon debitur  per  bulan  dan  Pinjaman  Lainnya merupakan  besar  pinjaman  lain  calon  debitur per bulan
Gambar 1. Metode Penelitian Analisis Kredit dengan Fuzzy Tsukamoto
Tabel 1.  Bobot Pekerjaan Nama Pekerjaan Bobot / Nilai Crisp PNS Guru Pemerintah Provinsi DKI Jakarta 10 PNS Non Guru Pemerintah Provinsi DKI Jakarta 10 CPNS Pemerintah Provinsi DKI Jakarta 8 BUMD Pemerintah Provinsi DKI Jakarta 7 DPRD Pemerintah Provinsi DKI Jakarta 8 PNS Pemerintah Pusat (Gaji melalui Bank) 8 Pegawai BUMN (Gaji melalui Bank) 8 PNS Pemerintah Daerah Lain (Gaji melalui Bank) 8 PNS Pemerintah Pusat (Gaji tidak melalui Bank) 8 Pegawai BUMN (Gaji tidak melalui Bank) 8 PNS Pemerintah Daerah Lain (Gaji tidak melalui Bank) 8 Pensiunan PNS Pemerintah Provinsi DKI Jakarta 10 Pensiunan Duda / Janda Pegawai Bank 8 Pensiunan PNS Pemerintah Pusat 7 Pensiunan BUMD 7 Pensiunan BUMN 7 Pegawai Masa Persiapan Pensiun PNS Pemprov DKI Jakarta 8 Pegawai Perusahaan / Instansi Lainnya (Gaji melalui Bank) 5 Pegawai Perusahaan / Instansi Lainnya (Gaji tidak melalui Bank) 5
Nilai  dari  angsuran  kredit  didapat menggunakan persamaan 2.
𝐴𝑛𝑔𝑠𝑢𝑟𝑎𝑛 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 = 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑎𝑗𝑢𝑎𝑛 𝑥 1+(𝐵𝑢𝑛𝑔𝑎 𝑥 𝐽𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑇𝑎ℎ𝑢𝑛) 𝐽𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐵𝑢𝑙𝑎𝑛 (2) Pengajuan merupakan jumlah
pengajuan  pokok  pinjaman  yang  diajukan calon  debitur,  Bunga  merupakan  suku  bunga flat  per  tahun  (10%),  Jangka  Waktu  Tahun adalah  jumlah  tahun  jangka  waktu  kredit  dan Jangka  Waktu  Bulan  adalah  jumlah  bulan dalam jangka waktu kredit.  Masing – masing pekerjaan  memiliki  batas  jumlah  pengajuan, DSR, jangka waktu dan usia dalam melakukan pengajuan  kredit.  Batas  dari  masing-masing pekerjaan  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Pada salah satu record dari Tabel 2 yang berwarna kuning  menunjukkan  jika  pekerjaan  calon debitur  adalah  PNS  Non  Guru  Pemerintah Provinsi DKI Jakarta memiliki batas pengajuan  pinjaman  sebesar  Rp  300.000.000,
batas presentase nilai DSR sebesar 60%, batas jangka waktu pengajuan 120 bulan, dan batas usia  60  tahun.  Nilai crisp variabel  DSR ditentukan  berdasarkan  keanggotaan  nilai DSR pada range tertentu. Tabel 3 menunjukkan range yang  digunakan  untuk menentukan  nilai crisp variabel  DSR.  Pada salah satu record dari Tabel 3 yang berwarna kuning  menunjukkan  jika  hasil  nilai  DSR masuk  ke  dalam range nilai  menggunakan persamaan 3.
DSR <= (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 2)) && DSR > (DSR maksimal  (0,1 x DSR maksimal x 3))
(3)
DSR  merupakan  hasil  perhitungan  presentase nilai Debt Service Ratio dan DSR maksimal = batas presentase nilai Debt Service Ratio setiap pekerjaan Maka nilai crisp dari variabel DSR adalah 3.

## Tabel 2. Batas Pekerjaan
Nama Pekerjaan Batas Pengajuan (Rp) DSR (%) Batas Jangka Waktu (Bulan) Batas Usia (Tahun) PNS Guru Pemerintah Provinsi DKI Jakarta 350000000 75 120 60 PNS Non Guru Pemerintah Provinsi DKI Jakarta 300000000 60 120 60 CPNS Pemerintah Provinsi DKI Jakarta 300000000 60 120 60 BUMD Pemerintah Provinsi DKI Jakarta 250000000 50 120 56 DPRD Pemerintah Provinsi DKI Jakarta 350000000 60 60 70 PNS Pemerintah Pusat (Gaji melalui Bank) 250000000 50 60 60 Pegawai BUMN (Gaji melalui Bank) 250000000 50 60 56 PNS Pemerintah Daerah Lain (Gaji melalui Bank) 250000000 50 60 60 PNS Pemerintah Pusat (Gaji tidak melalui Bank) 100000000 50 60 60
Nama Pekerjaan Batas Pengajuan (Rp) DSR (%) Batas Jangka Waktu (Bulan) Batas Usia (Tahun) Pegawai BUMN (Gaji tidak melalui Bank) 100000000 50 60 56 PNS Pemerintah Daerah Lain (Gaji tidak melalui Bank) 100000000 50 60 60 Pensiunan PNS Pemerintah Provinsi DKI Jakarta 250000000 75 120 60 Pensiunan Duda / Janda Pegawai PT Bank 250000000 75 96 70 Pensiunan PNS Pemerintah Pusat 250000000 75 60 70 Pensiunan BUMD 250000000 75 120 70 Pensiunan BUMN 250000000 75 60 70 Pegawai Masa Persiapan Pensiun PNS Pemprov DKI Jakarta 250000000 70 120 70 Pegawai Perusahaan / Instansi Lainnya (Gaji melalui Bank) 150000000 50 60 60 Pegawai Perusahaan / Instansi Lainnya (Gaji tidak melalui Bank) 30000000 50 60 60

## Tabel 3. Range Nilai Crisp DSR
Range Nilai Crisp DSR <= DSR maksimal && DSR > (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal)) 1 DSR <= (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal)) && DSR > (DSR maksimal  – (0,1 x DSR maksimal x 2)) 2 DSR <= (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 2)) && DSR > (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 3)) 3 DSR <= (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 3)) && DSR > (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 4)) 4 DSR <= (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 4)) && DSR > (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 5)) 5 DSR <= (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 5)) && DSR > (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 6)) 6 DSR <= (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 6)) && DSR > (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 7)) 7 DSR <= (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 7)) && DSR > (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 8)) 8 DSR <= (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 8)) && DSR > (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 9)) 9 DSR <= (DSR maksimal – (0,1 x DSR maksimal x 9)) 10 Tabel 4. Bobot Kolektabilitas Kolektabilitas Keterangan Bobot / Nilai Crisp Lancar Tepat Waktu 5 Perhatian Khusus Menunggak 1-90 hari 4 Kurang Lancar Menunggak 91-120  hari 3 Diragukan Menunggak 121-180 hari 2 Macet Menunggak lebih dari 180 hari 1
Nilai crisp dari  variabel  kolektabilitas ditentukan  berdasarkan  tingkat  kolektabilitas dari  calon  debitur.  Tiap  kolektabilitas
memiliki  bobot  yang  berbeda.  Tabel  4 menunjukkan  bobot  dari  tiap  kolektabilitas. Pada  salah  satu record pada  Tabel  4  yang
berwarna  kuning  menunjukkan  jika  tingkat kolektabilitas  dari  calon  debitur  adalah “Diragukan”  maka  bobot  /  nilai  crisp  dari variabel kolektabilitas adalah 2. Implementasi metode fuzzy tsukamoto dalam proses analisis kredit menggunakan 3 variabel dan menggunakan  aturan  ( rule )  berdasarkan  pada Tabel 5, dimana proses implementasi dilakukan dengan fuzzifikasi.
Fuzzifikasi  bertujuan  untuk  mengubah data  masukan  tegas  ( crisp )  menjadi fuzzy .
Semesta  pembicaraan  pada  penelitian  ini diperoleh  dengan  melihat  data  terendah  dan tertinggi  dari  data  variabel  masukan  dan keluaran. Sebagai contoh, seperti dapat dilihat pada  record  yang  diberi  warna  biru  Tabel  5 variabel pekerjaan, nilai semesta pembicaraan [1,10],  angka  ini  menunjukkan  1  merupakan data terendah dan 10 merupakan data tertinggi. Semesta  pembicaraan  dari  masing-masing variabel dapat dilihat pada Tabel 5.
Setelah
menentukan semesta
pembicaraan  dari  masing-masing  variabel, selanjutnya adalah menentukan domain. Setiap himpunan fuzzy mempunyai  domain  yang
nilainya terdapat dalam semesta pembicaraan. Domain  dari  masing-masing  himpunan fuzzy dapat dilihat pada Tabel 6.
Himpunan fuzzy diperlukan  untuk mempresentasikan  variabel fuzzy dengan membentuk  fungsi  keanggotaan.  Berikut  ini fungsi  keanggotaan  dari  masing-masing variabel :
1. Himpunan Fuzzy Variabel Pekerjaan. Pada variabel  pekerjaan  didefinisikan  tiga himpunan fuzzy yaitu  tidak  baik,  cukup baik, dan sangat baik. Untuk merepresentasikan variabel pekerjaan digunakan  bentuk  kurva  bahu  kiri  untuk himpunan fuzzy tidak  baik,  bentuk  kurva segitiga untuk himpunan fuzzy cukup baik, dan  bentuk  kurva  bahu  kanan  untuk himpunan fuzzy sangat  baik.  Himpunan fuzzy untuk variabel pekerjaan ditunjukkan pada  Gambar  3.  Sumbu  horizontal merupakan  nilai input dari  variabel pekerjaan  sedangkan  sumbu  vertikal merupakan  tingkat  keanggotaan  dari  nilai input .  Fungsi  keanggotaan  dari  variabel pekerjaan menggunakan persamaan 4.
Tabel 5. Semesta Pembicaraan Fungsi  Nama Variabel  Semesta Pembicaraan Input Pekerjaan [1,10] DSR [1,10] Kolektabilitas [1,5] Output Keputusan [0,100]
Tabel 6. Domain Himpunan Fuzzy

## Fungsi  Nama Variabel  Himpunan Fuzzy  Semesta Pembicaraan  Domain
Input Pekerjaan Tidak Baik [1,10] [1,4] Cukup Baik [2,10] Sangat Baik [6,10] DSR Tidak Baik [1,10] [1,4] Cukup Baik [2,9] Sangat Baik [6,10] Kolektabilitas Tidak Baik [1,5] [1,3] Cukup Baik [2,4] Sangat Baik [3,5] Output  Keputusan Tidak Layak [0,100] [0,50] Layak [50,100]
Gambar 3. Fungsi Keanggotaan Variabel Pekerjaan
µ 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘𝑏𝑎𝑖𝑘 (𝑥) = { 1;             𝑥 ≤ 1 4 − 𝑥 3 ;             1 ≤ 𝑥 ≤ 4 0;             𝑥 ≥ 4 µ 𝑐𝑢𝑘𝑢𝑝𝑏𝑎𝑖𝑘 (𝑥) =
{ 0;             𝑥 ≤ 2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 9 𝑥 − 2 3 ;             2 ≤ 𝑥 ≤ 5 9 − 𝑥 4 ;             5 ≤ 𝑥 ≤ 9 µ 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝑏𝑎𝑖𝑘 (𝑥) = { 0;             𝑥 ≤ 6 𝑥 − 6 4 ;             6 ≤ 𝑥 ≤ 10 1;             𝑥 ≥ 10 (4) 2. Himpunan Fuzzy Variabel  DSR.  Pada variabel  DSR  didefinisikan  tiga  himpunan fuzzy yaitu  tidak  baik,  cukup  baik,  dan sangat  baik.    Untuk  merepresentasikan variabel DSR digunakan bentuk kurva bahu kiri  untuk  himpunan fuzzy tidak  baik, bentuk  kurva  segitiga  untuk  himpunan fuzzy cukup  baik,  dan  bentuk  kurva  bahu kanan  untuk  himpunan fuzzy sangat  baik.
Himpunan fuzzy untuk  variabel  DSR ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Fungsi Keanggotaan Variabel DSR
Gambar 5. Fungsi Keanggotaan Variabel Kolektabilitas
µ 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘𝑏𝑎𝑖𝑘 (𝑥) = { 1;             𝑥 ≤ 1
4−𝑥 3 ;             1 ≤ 𝑥 ≤ 4 0;             𝑥 ≥ 4
µ 𝑐𝑢𝑘𝑢𝑝𝑏𝑎𝑖𝑘 (𝑥)
= { 0;             𝑥 ≤ 2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 9 𝑥 − 2 3 ;             2 ≤ 𝑥 ≤ 5 9 − 𝑥 4 ;             5 ≤ 𝑥 ≤ 9 µ 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝑏𝑎𝑖𝑘 (𝑥) = { 0;             𝑥 ≤ 6 𝑥 − 6 4 ;             6 ≤ 𝑥 ≤ 10 1;             𝑥 ≥ 10 (5)
Sumbu horizontal merupakan nilai input dari  variabel  DSR  sedangkan  sumbu  vertikal merupakan  tingkat  keanggotaan  dari  nilai input . Fungsi  keanggotaan  dari  variabel  DSR menggunakan persamaan 5.
3. Himpunan Fuzzy Variabel  Kolek-tabilitas.
Pada  variabel  kolektabilitas  didefinisikan
tiga himpunan fuzzy yaitu tidak baik, cukup baik, dan sangat baik. Untuk merepresentasikan  variabel  kolek-tabilitas digunakan  bentuk  kurva  bahu  kiri  untuk himpunan fuzzy tidak  baik,  bentuk  kurva segitiga untuk himpunan fuzzy cukup baik, dan  bentuk  kurva  bahu  kanan  untuk himpunan fuzzy sangat  baik.    Himpunan fuzzy untuk variabel kolektabilitas ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Sumbu horizontal  merupakan  nilai input dari variabel  kolektabilitas  sedangkan  sumbu vertikal  merupakan  tingkat  keanggotaan dari  nilai input .  Fungsi  keanggotaan  dari variabel kolek-tabilitas menggunakan persamaan 6.
µ 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘𝑏𝑎𝑖𝑘 (𝑥) = { 1;             𝑥 ≤ 1 3 − 𝑥 2 ;             1 ≤ 𝑥 ≤ 3 0;             𝑥 ≥ 3 µ 𝑐𝑢𝑘𝑢𝑝𝑏𝑎𝑖𝑘 (𝑥) = { 0;             𝑥 ≤ 2 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥  ≥ 4 𝑥 − 2 1 ;             2 ≤ 𝑥 ≤ 3 4 − 𝑥 1 ;             3 ≤ 𝑥 ≤ 4 µ 𝑠𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡𝑏𝑎𝑖𝑘 (𝑥)
= { 0;             𝑥 ≤ 3 𝑥 − 3 2 ;             3 ≤ 𝑥 ≤ 5 1;             𝑥 ≥ 5 (6) ( 6 ) 4. Himpunan Fuzzy Variabel Keputusan. Pada variabel  keputusan  didefinisikan  dua himpunan fuzzy yaitu tidak layak dan layak.
Untuk merepresentasikan variabel keputusan  digunakan  bentuk  kurva  bahu kiri untuk himpunan fuzzy tidak layak, dan bentuk  kurva  bahu  kanan  untuk  himpunan fuzzy layak .  Himpunan fuzzy untuk variabel  keputusan  ditunjukkan  pada Gambar  6.  Sumbu  horizontal  merupakan nilai input dari variabel keputusan
sedangkan  sumbu  vertikal  merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input. Fungsi keanggotaan  dari  variabel  keputusan menggunakan persamaan 7. Setelah melakukan  proses  fuzzifikasi  langkah selanjutnya  adalah  membentuk  aturan fuzzy. Aturan ini dibentuk untuk menyatakan relasi antara input dan output. Setiap aturan terdiri dari tiga antiseden dan satu  konsekuen,  dengan  operator  yang digunakan  untuk  menghubungkan  adalah operator AND. Sedangkan yang
memetakan antara input dan output adalah “If-Then”,  jumlah  aturan  yang  terbentuk berdasarkan  tiga  himpunan  fuzzy  dari  tiap variabel adalah sebanyak 27 aturan. Aturan yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 7.
µ 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘𝑙𝑎𝑦𝑎𝑘 (𝑧)
= { 1;             𝑧 ≤ 0 50 − 𝑧 50 ;             0 ≤ 𝑧 ≤ 50 0;             𝑧 ≥ 50 µ 𝑙𝑎𝑦𝑎𝑘 (𝑥) = { 0;             𝑧 ≤ 50 𝑧 − 50 50 ;             50 ≤ 𝑧 ≤ 100 1;             𝑧 ≥ 100 (7)
Gambar 6. Fungsi Keanggotaan Variabel Keputusan
Tabel 7 Aturan Fuzzy Rule Pekerjaan DSR Kolektabilitas Keputusan R1 Sangat Baik  Sangat Baik Tidak Baik Layak R2 Sangat Baik  Sangat Baik Sangat Baik Layak R3 Sangat Baik  Sangat Baik Cukup Baik Tidak Layak R4 Sangat Baik  Cukup Baik Tidak Baik Layak R5 Sangat Baik  Cukup Baik Sangat Baik Tidak Layak R6 Sangat Baik  Cukup Baik Cukup Baik Tidak Layak R7 Sangat Baik Tidak Baik Tidak Baik Layak R8 Sangat Baik Tidak Baik Sangat Baik Tidak Layak R9 Sangat Baik Tidak Baik Cukup Baik Tidak Layak R10 Cukup Baik  Sangat Baik Tidak Baik Layak R11 Cukup Baik  Sangat Baik Sangat Baik Layak R12 Cukup Baik  Sangat Baik Cukup Baik Tidak Layak R13 Cukup Baik  Cukup Baik Tidak Baik Layak R14 Cukup Baik Cukup Baik Sangat Baik Tidak Layak R15 Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Tidak Layak R16 Cukup Baik Tidak Baik Tidak Baik Layak R17 Cukup Baik Tidak Baik Tidak Baik Tidak Layak R18 Cukup Baik Tidak Baik Sangat Baik Tidak Layak R19 Tidak Baik Sangat Baik Cukup Baik Layak R20 Tidak Baik Sangat Baik Tidak Baik Tidak Layak R21 Tidak Baik Sangat Baik Sangat Baik Tidak Layak R22 Tidak Baik Cukup Baik Cukup Baik Layak R23 Tidak Baik Cukup Baik Tidak Baik Tidak Layak R24 Tidak Baik Cukup Baik Sangat Baik Tidak Layak R25 Tidak Baik Tidak Baik Cukup Baik Tidak Layak R26 Tidak Baik Tidak Baik Tidak Baik Tidak Layak R27 Tidak Baik Tidak Baik Sangat Baik Tidak Layak
Setelah  membentuk  aturan fuzzy tahap selanjutnya  melakukan  analisa  logika fuzzy dengan cara :
1. Menghitung  nilai  α-predikat  dari  masing- masing aturan yang terdapat pada Tabel 7. Nilai  α-predikat  didapat  dengan  fungsi implikasi min menggunakan persamaan 8.
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 = 𝑚𝑖𝑛[µ 𝐴 (𝑥), µ 𝐵 (𝑦)] (8)
𝑎 𝑖 adalah  nilai  minimum  dari  himpunan kabur  A  dan  B  pada  aturan  ke-I, 𝐴𝑖(𝑥) merupakan  derajat  keanggotaan  x  dari himpunan  kabur  A  pada  aturan  ke-I,
𝐵𝑖(𝑦) =  derajat  keanggotaan  x  dari himpunan kabur B pada aturan ke-i
2. Menghitung  hasil  inferensi  secara  tegas ( crisp ) masing-masing aturan yang terdapat
pada  Tabel  7  dari  masing-masing  nilai  α- predikat yang telah diketahui.
Hasil  dari  himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan fuzzy yang terdapat pada tabel 7 selanjutnya dilakukan proses  defuzzifikasi  untuk  mendapatkan nilai tegas menggunakan persamaan 9.
𝑍 = ∑ 𝑥 𝑖 .  𝛼 𝑖 ∑ 𝛼 𝑖 , 𝑖 = 1,2,3 … (9)
𝑍 merupakan nilai rata-rata terbobot, 𝑥 𝑖 adalah nilai  konsekuen  pada  aturan  ke-i  dan 𝛼 𝑖 merupakan nilai 𝛼 -predikat pada aturan ke-i

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  untuk  melihat sejauh  mana  kebenaran  dari  analisis  kredit
dengan implementasi metode fuzzy tsukamoto ini  dapat  bekerja.  Hal  pertama  yang  harus dilakukan adalah melakukan input nilai. Nilai yang  harus  diinput  adalah  pekerjaan  calon debitur, jumlah penghasilan, jumlah pinjaman lainnya,  jangka  waktu  pengajuan,  jumlah pengajuan  dan  kolektabilitas  dari  calon debitur.  Nilai  yang  diinput  pekerjaan  berupa PNS  Guru  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta, penghasilan  sebesar  Rp  4.500.000,-,pinjaman sebesar Rp 1.000.000,-, jangka waktu 8 tahun, jumlah  pengajuan  Rp  50.000.000,-,  dan kolektabilitas nya lancar. Berikut adalah nilai yang telah diinput :
Setelah  melakukan input nilai  yang dibutuhkan,  tahap  selanjutnya  mencari  nilai crisp dari  masing-masing  variabel  sebagai nilai input untuk  proses  fuzzifikasi  dengan menggunakan  tiga  variabel  yaitu  :  Variabel Pekerjaan,  Variabel  DSR,  dan  Variabel Kolektabilitas.
Nilai crisp variabel  pekerjaan  didapat dari bobot pekerjaan. Berdasarkan data debitur PNS  Guru  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta yang  memiliki  bobot  pekerjaan  sebesar  10, sehingga  nilai crisp dari  variabel  pekerjaan adalah 10. Sedangkan Nilai crisp variabel DSR didapat  berdasarkan  perhitungan  nilai  DSR menggunakan  persamaan  (1).  Nilai  DSR didapat  dari  hasil  bagi  antara  nilai  angsuran kredit  dengan  penghasilan  yang  sudah dikurangi  dengan  pinjaman  lainnya  sebesar Rp.937500,  Selanjutnya  menghitung  nilai DSR  menggunakan  persamaan  (2)  dan  nilai DSR  yang  didapat  yaitu  26,8%.  Batas
maksimal  nilai  DSR  untuk  PNS  Guru Pemerintah Provinsi DKI Jakarta adalah 75%, sehingga  nilai  DSR  yang  didapat  memenuhi syarat.  Nilai crisp variabel  DSR  dengan  nilai DSR  yang  didapat  sebesar  26.8%  dan maksimal  nilai  DSR  75% adalah  7.  Dan  nilai crisp variabel kolektabilitas didapat berdasarkan  kolektabilitas  dari  calon  debitur. Kolektabilitas dari calon debitur adalah Lancar sehingga  nilai crisp variabel  kolektabilitas adalah 5.
Setelah  nilai crisp dari  masing-masing variabel  sudah  didapat,  tahap  selanjutnya adalah  melakukan  proses  fuzzifikasi  dengan menentukan  fungsi  keanggotaan  masing- masing  variabel.  Untuk  fungsi  keanggotaan Variabel  Pekerjaan  (Nilai input  crisp =  10) dengan kriteria μTidakBaik[10] = 0 , μCukupBaik[10] = 0 , μSangatBaik[10] = 1 .  Fungsi  keanggotaan  Variabel  DSR  (Nilai
input crisp = 7) dengan kriteria
μTidakBaik[10] = 0 , μCukupBaik[10] = 0,5 , μSangatBaik[10] = 0,25 .  DanFungsi Keanggotaan  Variabel  Kolektabilitas  (Nilai input crisp = 5) dengan kriteria μTidakBaik[10] = 0 , μCukupBaik[10] = 0 , μSangatBaik[10] = 1 .
Tahap  selanjutnya  mengolah input fuzzy menjadi output  fuzzy dengan  cara mengikuti  aturan-aturan  ( rule )  yang  telah ditetapkan.. Mesin inferensi merupakan fungsi implikasi min untuk mendapat nilai α-predikat tiap rule . Kemudian masing-masing nilai akan digunakan  untuk  menghitung output hasil inferensi  secara  tegas  ( crisp )  masing-masing
rule (z)  dengan  menggunakan  metode tsukamoto . Inferensi masing-masing rule dapat dilihat pada Tabel 8. Dapat dilihat pada salah satu record pada  Tabel  8  yang  berwarna kuning, rule R1 masing-masing variabel input memiliki  himpunan fuzzy sangat  baik  dan variabel output memiliki  himpunan fuzzy Layak.  Nilai  α-predikat  yang  dihasilkan dengan melakukan perhitungan menggunakan persamaan (8) ) adalah  0,25  dan  nilai  Z  yang dihasilkan  adalah  62,5.  Tahap  Defuzzifikasi untk mencari nilai tegas Z yang dicari dengan menggunakan  rata-rata  terbobot  dengan
menggunakan persamaan (9) dan didapat nilai Z = 70,83, karena nilai Z lebih dari 50, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa calon debitur tersebut Layak untuk  diberikan  fasilitas kredit. Hasil ujicoba akan menghasilkan hasil analisis kelayakan calon debitur menggunakan metode fuzzy  tsukamoto .  Tampilan  halaman hasil  uji  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Pada bagian  yang  dilingkari  dengan  warna  kuning adalah  menu-menu  yang  terdapat  pada aplikasi,  bagian  di  dalam  persegi  panjang berwarna biru adalah tabel untuk menampilkan hasil uji analisis calon debitur.
Tabel 8. Inferensi Contoh Perhitungan Rule IF Variabel Input Variabel Output α-predikat Z Pekerjaan DSR Kolektabilitas R1 IF Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Layak 0,25 62,5 R2 IF Sangat Baik Sangat Baik Cukup Baik Layak 0 50 R3 IF Sangat Baik Sangat Baik Tidak Baik Tidak Layak 0 50 R4 IF Sangat Baik Cukup Baik Sangat Baik Layak 0,5 75 R5 IF Sangat Baik Cukup Baik Cukup Baik Tidak Layak 0 50 R6 IF Sangat Baik Cukup Baik Tidak Baik Tidak Layak 0 50 R7 IF Sangat Baik Tidak Baik Sangat Baik Layak 0 50 R8 IF Sangat Baik Tidak Baik Cukup Baik Tidak Layak 0 50 R9 IF Sangat Baik Tidak Baik Tidak Baik Tidak Layak 0 50 R10 IF Cukup Baik Sangat Baik Sangat Baik Layak 0 50 R11 IF Cukup Baik Sangat Baik Cukup Baik Layak 0 50 R12 IF Cukup Baik Sangat Baik Tidak Baik Tidak Layak 0 50 R13 IF Cukup Baik Cukup Baik Sangat Baik Layak 0 50 R14 IF Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Tidak Layak 0 50 R15 IF Cukup Baik Cukup Baik Tidak Baik Tidak Layak 0 50 R16 IF Cukup Baik Tidak Baik Sangat Baik Layak 0 50 R17 IF Cukup Baik Tidak Baik Cukup Baik Tidak Layak 0 50 R18 IF Cukup Baik Tidak Baik Tidak Baik Tidak Layak 0 50 R19 IF Tidak Baik Sangat Baik Sangat Baik Layak 0 50 R20 IF Tidak Baik Sangat Baik Cukup Baik Tidak Layak 0 50 R21 IF Tidak Baik Sangat Baik Tidak Baik Tidak Layak 0 50 R22 IF Tidak Baik Cukup Baik Sangat Baik Layak 0 50 R23 IF Tidak Baik Cukup Baik Cukup Baik Tidak Layak 0 50 R24 IF Tidak Baik Cukup Baik Tidak Baik Tidak Layak 0 50 R25 IF Tidak Baik Tidak Baik Sangat Baik Tidak Layak 0 50 R26 IF Tidak Baik Tidak Baik Cukup Baik Tidak Layak 0 50 R27 IF Tidak Baik Tidak Baik Tidak Baik Tidak Layak 0 50

## Gambar 7. Hasil Penilaian Fuzzy

## KESIMPULAN DAN SARAN
Beberapa kesimpulan yang dapat diambil  pada  penelitian  ini  antara  lain  : Penelitian  ini  berhasil  membentuk  fungsi keanggotaan tiap variabel dari proses fuzzifikasi.    Fungsi  keanggotaan  akan digunakan  untuk  menentukan  keanggotaan dari  nilai crisp .  Penelitian  ini  berhasil membentuk nilai α-predikat dan hasil inferensi secara tegas ( crisp ) dari proses inferensi.  Nilai tegas ( crisp ) dari proses deffuzifikasi berhasil dihasilkan dalam menunjang keputusan kelayakan kredit. Aplikasi dapat menghasilkan keputusan  kelayakan  fasilitas  kredit  calon debitur Bank dari hasil defuzzifikasi.
Pengembangan  sistem  ini  dapat  dilakukan dengan penggabungan metode sistem penunjang  keputusan  yang  lain  seperti  SAW, AHP dan beberapa sistem penunjang keputusan  lain,  sehingga  dapat  meningkatkan subjektifitas hasil keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.A.  Rahman,  R.A.  Latif,  R.  Muda,  and
M.A.  Abdullah,  “Failure  and  potential
of  profit-loss  sharing  contracts:  a perspective  of  New  Institutional ”, Economic  (NIE)  Theory.  Pacific-Basin Finance  Journal ,  28(3),  136-151,  June 2014.
[2]  A.S.  Alshatti,  “The  effect  of  credit  risk management  on  financial  performance of  Jordanian  Commercial  banks”,
Investment  Management  &  Financial Innovations ,  12(1),  338-345,  April  30,
2015.
[3] F. Li, Y. Zou, and C. Lions, “The Impact of credit risk management on profitability of  commercial  banks:  A  study  of Europe”, Journal  of  Business  and
Economics , 4(8), 1-93, 2014.
[4]  F.N  Misman,  I.  Bhatti,  W.  Lou,  S. Samsudin, and N.H.A. Rahman,
“Islamic  Banks  Credit  Risk:  A  Panel Study”, Procedia  Economics  and Finance , 31(3), 75-82, 2015.
[5] I. Abiola, S. Olausi, “The Impact of credit risk management on commercial banks performance”, International  Journal  of
Management  and  Sustainability ,  3(5), 295-306, 2014.
[6]  A.  Lahsasna,“Evaluatoon  of  credit  risk using evolutionary fuzzy logic scheme”,
Master,  Faculty  of  computer  science and information of technology ,
University of Malaya, 2019
[7] Y. Hao, M. Usama, J. Yang, M. S. Hossain, Q.  Liu,  and  A.  Ghoneim,  “Recurrent convolutional  neural  network  based multimodal  disease  risk  prediction,”
Future  Generation  Computer  Systems , vol. 92, no. 1, pp. 76–83, 2019.
[8]  P.  Ziemba,  A.  R.  Zalas,  and  J.  Becker, “Client  evaluation  decision  models  in the  credit  scoring  tasks”, Procedia
Computer  Science ,Volume  176,  2020,
Pages 3301-3309, ISSN 1877-0509
[9] B. Nurdewanto, E. Sonalitha, F. Amrullah, and  S.  Ratih,  “Aplikasi  Market Matching  Berbasis  Fuzzy  sebagai Penunjang  Keputusan  Ekspor  Produk UMKM (Market Matching Application Based  Fuzzy  as  Supporting  MSMEs Product  Export  Decision),” MATICS , vol. 9, no. 2, p. 58, Dec 2017.
[10]    N.  R.  Sari,  W.  F.  Mahmudy,  and  A.  P. Wibawa,  “Mengukur  Performa  Model
TSK Fuzzy Logic Menggunakan Faktor Eksternal untuk Peramalan Laju Inflasi (Measuring  the  Performance  of  Fuzzy Logic  TSK  Model  Using  External Factors for Inflation Rate Forecasting)”,
MATICS ,  vol.  9,  no.  1,  p.  27,  March 2017.
[11]  S.Y.  Irianto,  Fitria,  “Penerapan  Metode Fuzzy  Inference  System  Tsukamoto Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Penerimaan  Beasiswa”, Jurnal Informatika , 16(1), pp. 10–24, 2016.
[12]  H.  Awliya,  S.N.  Endah,  “Aplikasi Penentuan  Penerima  Kredit  Usaha Rakyat  Menggunakan  Model  Fuzzy Tsukamoto”, Jurnal  SIFO  Mikroskill,
17(2), pp. 163–170, 2016.
[13]  Marsono,  S.N.  Arif,  and  I.  Zulkarnain, “Penerapan  Metode  Tsukamoto  Dalam Pemberian Kredit Sepeda Motor Bekas
Pada  Pt  Tri  Jaya  Motor”, Jurnal SAINTIKOM , 16(1), pp. 87–100, 2017.
[14]  M.  Yusida,  D.  Kartini,  A.  Farmadi,  R.A
Nugroho,  and  Muliadi  “Implementasi Fuzzy  Tsukamoto  Dalam  Penentuan Kesesuaian  Lahan  Untuk  Tanaman Karet  Dan  Kelapa  Sawit”, Klik  - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , 4(2), p.  233.  doi:  10.20527/klik.v4i2.115, 2018.
[15]  N.S  Tanjung,  K.  Tampubolon,  M. Sianturi,  and  Suginam  “Modal  Usaha Menerapkan  Metode  Fuzy  Tsukamoto (Studi  Kasus :  PT  .  BPR  Bina Barumun)”,
Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer , vol.
2, pp. 376–381, 2018.