## ___________________________________________________________________________

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN PENERIMA BERAS RASKIN DENGAN METODE FUZZY MAMDANI
1 Ali Ikhwan, 2 Samsul Bahri Siagian, 3 Siti Mawaddah, 4 Melenia Annisah
1234 Sistem Informasi,Fakultas sains dan Teknologi
1 Email: ali_ikhwan@uinsu.ac.id
2 Email: samsulbahrisiagian@gmail.com
3 Email: meleanis19@gmail.com
4 Email: smawaddah185@gmail.com

## Abstract
The Raskin program is one of the poverty alleviation and social protection programs organized by the Central Government in the form of subsidized rice assistance to low-income households (poor and vulnerable households), as an effort from the government to improve food security and provide social protection at home target ladder. This program aims to reduce the expenditure burden of Households (RTS) through fulfilling some basic food needs in the form of rice and preventing a decrease in energy and protein consumption, therefore I chose fuzzy mamdani to help certain parties to distribute Raskin rice on target
Keywords:  Decision support system for determining risk of risk people with fuzzy mamdani method

## Abstrak
Program  Raskin  adalah  salah  satu  program  penanggulangan  kemiskinan  dan  perlindungan sosial  di  bidang  pangan  yang  diselenggarakan  oleh  Pemerintah  Pusat  berupa  bantuan  beras bersubsidi kepada rumah tangga berpendapatan rendah (rumah tangga miskin dan rentan), sebagai upaya dari pemerintah untuk meningkatkan ketahanan pangan dan memberikan perlindungan sosial pada  rumah  tangga  sasaran.  Program  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  beban  pengeluaran  Rumah Tangga  Sasaran  (RTS)  melalui  pemenuhan  sebagian  kebutuhan  pangan  pokok  dalam  bentuk  beras dan mencegah penurunan konsumsi energi dan protein, maka dari itu saya memilih fuzzy mamdani untuk membatu pihak tertentu untuk pembagian beras raskin tepat sasaran
Kata  Kunci  :  Sistem  pendukung  keputusan  untuk  penentuan  penerima  beras  raskin  dengan  metode fuzzy mamdani.

## ___________________________________________________________________________

## PENDAHULUAN
Program Raskin merupakan komitmen Pemerintah  dalam  pemenuhan  kebutuhan pangan  bagi  masyarakat  kurang  mampu (miskin).  Program  ini  bertujuan  untuk mengurangi  beban  pengeluaran  Rumah Tangga  Miskin  dalam  memenuhi  kebutuhan pangan. Disamping itu, program juga memiliki peran  untuk  meningkatkan  akses  masyarakat miskin  dalam  pemenuhan  kebutuhan  pangan pokok sebagai salah satu hak dasar masyaraka (Indroyono, 2011).
Maka  dari  itu  Program  Raskin  sangat di  butuhkan  Masyarakat  miskin  di  kehidupan untuk  menunjang  kebutuhan  terutama  di daerah-daerah  yang  kecil,  untuk  penentuan siapa saya yang layak dalam penerimaan Beras Raskin di daerah maka dari itu Metode Fuzzy Mamdani  sangat  berguna  dalam  penentuan siapa saja yang berhak menerima Beras Raskin secara layak.
Untuk Pengambilan Sistem Keputusan dalam  Penentuan  Penerimaan  Beras  Raskin kita  harus  menentukan  data  dan  Nilai  yang akan  di  gunakan  secara  sistematis.Proses analisis  dan  Pengambilan  Keputusan  juga memiliki  strategi  Pendataan,  data  yang  ada akan  di  integrasikan  dari  berbagai  sumber yang  menyakinkan  dan  yang  benar,  Sehingga Probabilitas data yang akan di dapatkan atau di uji  Sesuai  dengan  Proses  yang  di  tentukan. Maka dari itu nilai yang akurat dan data yang ada  akan  memastikan  kualitas  informasi  dan Keputusan  yang  baik.  (Sri  Haryati,  Ali Ikhwan, & Diki Arisandi, 2017)

## TINJAUAN PUSTAKA

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung
Keputusan merupakan      Sistem      berbasis      komputer yang  interaktif,  yang  membantu    pengambil keputusan  dengan  memanfaatkan    data   dan model  untuk  menyelesaikan            masalah masalah yang tak terstruktur (Irfan, 2002)
Ada    yang    mendefinisikan    bahwa sistem pendukung    keputusan     merupakan suatu  pendekatan      untuk      mendukung pengambilan  keputusan.  Sistem  pendukung keputusan  menggunakan  data,memberikan antarmuka  pengguna  yang  mudah,  dan  dapat menggabungkan SPK  (Turban, 2005)

## B. Logika Fuzzy
Logika  fuzzy  merupakan  suatu  cara untuk  memetakan  suatu  ruang  masukan  ke dalam  suatu  ruang  keluaran.  Dalam  teori logika  fuzzy  dikenal  himpunan  fuzzy  (fuzzy set).  Merupakan  pengelompokan  sesuatu berdasarkan  variabel  bahasa  yang  dinyatakan dalam  fungsi  keanggotaan  (membership function).
Logika  Fuzzy  banyak  digunakan  di berbagai  bidang.  seperti  pada  sistem  diagnosa penyakit (dalam bidang kedokteran), pemodelan  sistem  pemasaran,  riset  operasi (dalam  bidang  ckonomi),  kendali  kualitas  air, prediks  adanya  gempa  bumi,  klasifikasi  dan pencocokan pola (dalam bidang teknik). (Heru Didyo & Effendi, 2011)
Adapun  variabel-variabel  nilai  yang akan  dimodelkan  dalama  Penentuan  Penerima Raskin adalah suatu berikut:

## ___________________________________________________________________________

## 1. Variabel Nilai Bagunan Rumah
Dalam  menentukan  Nilai  Bangunan Rumah  Kita  akan  Membagi  atas    3  himpunan Variabel  fuzzy  yaitu:  Antara  Variabel  Nilai Bangunan  Rumah  yang  Tidak  Baik,    Nilai Bangunan  Rumah  Baik,  dan  Nilai  Bangunan Rumah  Sangat  Baik.  Adapun  penilaian Bangunan  Rumah  ini  dapat  kita  lihat  dari gambar  fungsi  keanggotaan  variabel  Nilai Bangunan Rumah Yang di bawah ini:
Table 1 Nilai Variabel Bangunan Rumah
Gambar  1KurvaBangunanRumah µ Tidak Baik[x]= 10 − 𝑥 1 ; / 0 ; 10 − 40 ; 𝑥 ≤ 40 10 ≤ 𝑥 40 𝑥 ≥ 40 µ Baik[x]= 𝑥 − 30 70 − 𝑥 0 ; / / 50 − 30 70 − 50 ; ; 𝑥 ≤ 30 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 70 30 ≤ 𝑥 ≤ 50 50 ≤ 𝑥 ≤ 70
µ SangatBaik[x]= 𝑥 − 60 0 ; / 1 ; 90 − 60 ; 𝑥 ≤ 60 60 ≤ 𝑥 ≤ 90 𝑥 ≥ 90

## 2. Variabel Pendapatan
Dalam  menentukan  pendapatan  dibagi ada  3  himpunan  fuzzy  yaitu:  Pendapatan Rendah,  Sedang,  Tinggi.  Adapun  penilaian
Fungsi Variabel Nama Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Input Bangunan Rumah Tidak Baik 10-90 10-40 Baik 30-70 Sangat Baik 60-90 Pendapatan Rendah 100000 -500000 1.000.00-3.000.00 Sedang 2.000.00-4.000.00 Tinggi 3.000.00-5.000.00 Jumlah Keluarga Sedikit 2 - 6 2-4 Cukup 3-5 Banyak 4-6 Output Evaluasi Penilaian Layak 0 - 100 50 < x ≤ 100 Tidak Layak 0 ≤ x ≤ 50 No Nama Kepala Keluar ga Nilai Bangun an Rumah Drajat Bagunan Rumah Tidak Baik Bai k Sangat Baik 1 Sanjiw an Pasarib u 20 1 0 0 2 Jumant
o Siagian 40 0 1 0 3 Rizky Amand a 10 1 0 0
4 Jaki Gultom 50 1 0 0 5 Baban Hutaba rat 80 0 0 1

## ___________________________________________________________________________
penapatan  ini dapat dinilai dari gambar fungsi keanggotaan berikut:
Gambar  2 Kurva Pendapatan Kepala Keluarga
Table 2 NilaiVariabelPendapatanKepalaKeluarga
µ Rendah[x]= 300 . 000 − 𝑥 1 ; / 300 . 000 − 100 . 000 0 ; 𝑥 ≤ 100 . 000 100 . 000 ≤ 𝑥 ≤ 300 . 000 𝑥 ≥ 300 . 000
µ Sedang[x]= 0 ; 𝑥 − 200 . 000 400 . 000 − 200 . 000 400 . 000 − 𝑥 400 . 000 − 300 . 000 ; ; 𝑥 ≤ 200 . 000 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 400 . 000 200 . 000 ≤ 𝑥 ≤ 300 . 000
300 . 000 ≤ 𝑥 ≤ 400 . 000
µ Tinggi[x]= 𝑥 − 300 . 000 / 500 . 000 − 300 . 000 ;
𝑥 ≤ 300 . 000 300 . 000 ≤ 𝑥 ≤ 500 . 000 𝑥 ≥ 500 . 000

## 3. Variabel Jumlah Keluarga
Dalam menentukan jumlah tangungan keluarga  dibagi  3  himpunan  fuzzy  yaitu: Jumlah  Keluarga  Sedikit,  Jumlah  Keluarga Cukup,  Jumlah  Keluarga  Banyak.  Adapun penilaian  jumlah  keluarga    ini  dapat  dilihat dari gambar fungsi keanggotaan berikut:
Gambar 3 Kurva Jumlah Keluarga
µ Sedikit[x]= 1 ; 4 − 𝑥 / 4 − 2 ; 0 ; 𝑥 ≤ 2 2 ≤ 𝑥 ≤ 4 𝑥 ≥ 4 µ Cukup[x]= 0 ; 𝑥 − 3 / 4 − 3 ; 5 − 𝑥 / 6 − 4 ; 𝑥 ≤ 3 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 5 𝑥 = 3 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 = 4 𝑥 = 4 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 = 5 µ Banyak[x]= 0 ; 𝑥 − 4 / 6 − 4 ; 1 ; 𝑥 ≤ 4 4 ≤ 𝑥 ≤ 6 𝑥 ≥ 6
Selanjutnya  Kita  Cocok  kan  Nilai Variabel  dengan  Nilai  yang  akan  di Masukkan.
Table 3 Nilai Variabel Jumlah Keluarga
No Nama Kepala Keluarga
Nilai Pendapatan Drajat Pendapatan Rendah  Sedang  Tinggi 1 Sanjiwan Pasaribu 1.500.000 1 0 0 2 Jumanto Siagian 4.200.000 0 0 1 3 Rizky Amanda 1.000.000 1 0 0 4 Jaki Gultom 5.000.000 0 0 1 5 Baban Hutabarat 3.000.000 0 1 0 No
Nama Kepala Keluarga Nilai Kelua rga Drajat Jumlah Keluarg Rend ah Cuku p Bany ak 1 Sanjiwan Pasaribu 5 0 0 0,5 2 Jumanto Siagian 4 0 1 0 3 Rizky Amanda 3 0,5 0 0 4 Jaki Gultom 2 1 0 0 5 Baban Hutabarat 4 0 1 0

## ___________________________________________________________________________
4. Variabel Evaluasi Penilaian
Untuk menentukan kriteria penentuan penerimaan  Bantuan  siswa  miskin  (BSM) berdasarkan  nilai  kedisiplnan,  pendapatan orang  tua,  dan  tanggungan  keluraga  maka sebagai  keluaran  dikeompokkan  mejadi  2 himpunan fuzzy, yaitu: layak dan tidak layak. Adapun  proses  penilaian  ini  dapat  dilihat  dri gambar fungsi keanggotaan dibawah ini:
Gambar  4 KurvaKeanggotaanEvaluasiPenilaian
µTidakLayak[x]= 1 ; 50 − 𝑧 / 50 − 0 ; 0 ; 𝑥 ≤ 0 0 ≤ 𝑧 ≤ 50 𝑧 ≥ 50
µLayak[x]=
0 ; 𝑧 − 50 / 100 − 50 ;
1 ; 𝑥 ≤ 50 50 ≤ 𝑧 ≤ 100 𝑥 ≥ 100

## C.  TAHAP  PEMBENTUKAN  BASIS PENGETAHUAN FUZZY
Berisi  tentang  aturan  yang  berlaku untuk semua kejadian (kombinasi). Proses ini untuk  mencari  suatu  nilai  fuzzy  output  dari fuzzy input. Prosesnya adalah sebagai berikut: suatu  nilai  fuzzy  input  yang  berasal  dari proses  fuzzifikasi  kemudian  dimaskkan kedalam  rule  yang  telah  dibuat  untuk dijadikan sebuah fuzzy output. Adapun aturan aturan  yang  dipergunakan  dalam  penentuan penerima  beras  raskin  dengan  metode  fuzzy mamdani adalah sebagai berikut:
Table 4 Hasil Nilai Variabel  yang di dapat

## D. Mesin Inferensi dan Defuzzyfikasi
Mesin  inferensi  merupakan  proses  untuk mengolah  input  fuzzy  menjadi  output  fuzzy dengan  mengikuti  rule  yang  telah  ditetapkan pada  basis  pengetahuan  fuzzy.        Mesin inferensi  merupakan  fungsi  implikasi  MIN untuk mendapatkan nila a-predikat tiap rule.
Kemudian masing masing nilai digunakan untuk  menghitung  output,  hasil  inferensi secara  tegas  (crisp)  masing  masing  rule  (z). Sedangkan  fungsi  fuzzifikasi  adalah  untuk mengolah  output  yang  diperoleh  dari  mesin inferensi menjadi nilai tegas dengan menggunakan fungsi keanggotaan yang sesuai dengan fuzzyfikasi yang  ada.
Berikut  adalah  penjelasan α -predikat, scrisp  (z)  dan  hasil  defuzzyfikasi  (Z)  Sistem Penilaian penentuan penerima Beras Raskin:
α 22 = MIN( µ NilaiBangunanTidakBaik AND µ PendapatanRendah AND µ JumlahKeluargaBanyak) =MIN( 1 AND 1 AND 0,5)
=0,7
Berdasarkan  hasil  evaluasi  penilaian bahwa R7 yang mempunyai derajat keanggotaan  LAYAK,  maka  dapat  dihitung nilai z7 adalah sebagai berikut:
Nama Kepala Keluarga Bangunan Rumah Pendapa tan Jumlah Keluara ga R
T B B  S B

## R  S  T  S  C  B
Sanjiwan Pasaribu 1 0  0 1 0  0  0  0 0 , 5 R 22 Jumanto Siagian 0 1 0 0  0 1 0 1 0 R 23 Rizky Amanda 1 0  0 1 0  0 0 , 5 0  0 R 1 Jaki Gultom 1 0  0 0  0 1  1 0  0 R 12 Baban Hutabara t 0 0 1 0 1 0  0 1 0 R 5
___________________________________________________________________________
(z7 – 50)/(100-50)=0,7
(Z7 - 50)=0,7*50
z7= (0,7*50)+50
z7=85 = LAYAK

## E. Hasil Pengujian
Untuk  Melakukan  Hasil  Pengujian Terhadap  Matlab  dapat  kita  lakukan  sebagai berikut:
Table 5 Rule Penentu Penerimaan Raskin

## Gambar  5 Perhitungan Menggunkan Matlab
Pada  Gambar  5,  di  atas  hasil pengujian  menggunakan  matlab  adalah  88.3 sedangkan  perhitungan  manual  adalah  85 yang  memiliki  selisih  sebesar  3,3  namun masih  tetap  dalam  range  yang  sama  dan meiliki keputusan yang sama juga.

## KESIMPULAN
Dari  analisa  di  atas,maka  dapat  disimpulkan yaitu:
1. Sistem  fuzzy  dalam  system  ini  dapat digunakan  untuk  pengambilan  Sistem pendukung
keputusan
untuk penentuan  penerima  beras  raskin dengan metode fuzzy mamdani.
2. Pengujian  terhadap  hasil  penentuan penerima beras raskin dengan metode fuzzy  mamdani  berdasarkan  kriteria yang diberikan.
3. Setelah  menggunakan  system  ini dapat menentukan penentuan penerima beras raskin dengan metode fuzzy  mamdani  dengan  hasil  yang objektif berdasarkan kriteria yang ada.

## D AFTAR P USTAKA
Sri Haryati, Ali Ikhwan, & Diki Arisandi. (2017). Quality Assurance in Knowledge Data Warehouse. INA-Rxiv , Volume 3.
No Variabel Input Variabel Output Nilai Bangunan Rumah Pendapa tan Jumlah Keluarga Evaluasi Penilaian 1 Tidak Baik  Rendah Sedikit Layak 2 Baik Rendah Sedikit Layak 3 Sangat Baik Rendah Sedikit Tidak Layak 4 Sangat Baik
Sedang Sedikit Tidak Layak 5 Sangat Baik Sedang Cukup Tidak Layak 6 Sangat Baik Tinggi Cukup Tidak Layak 7 Sangat Baik Tinggi Banyak Tidak Layak 8 Baik Tinggi Banyak Tidak Layak 9 Sangat Baik Sedang Sedikit Layak 10 Sangat Baik Rendah Sedikit Layak 11 Tidak Baik  Sedang Cukup Layak 12 Tidak Baik  Tinggi Sedikit Layal 13 Tidak Baik  Sedang Banyak Layak 14 Baik Rendah Banyak Tidak Layak 15 Sangat Baik Rendah Cukup Tidak Layak 16 Sangat Baik Sedang Banyak Tidak Layak 17 Sangat Baik Tinggi Cukup Tidak Layak 18 Sangat Baik Tinggi Sedikit Tidak Layak 19 Baik Rendah Cukup Layak 20 Baik Sedang Cukup Layak 21 Baik Sedang Sedikit Layak 22 Tidak Baik  Rendah Banyak Layak 23 Baik Tinggi Cukup Tidak Layak

## ___________________________________________________________________________
I. S. (2002). Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System ). Yogyakarta: Graha Ilmu.
T. E. (2005). Decision Support Systems and Intelligent Systems Edisi Bahasa Indonesia Jilid 1. Yogyakarta: Andi.
I. S. (2011). Pedoman Umum Raskin Beras Bersubsidi untuk Rumah Tangga Miskin. Jakarta : Kementrian Koordinator Bidang Kesejahteraan Rakyat Republik Indonesia.