Sistem pendukung pengambilan keputusan penentuan bantuan dana pembangunan rumah tidak layak huni menggunakan fuzzy logic.

(1)

ABSTRAK

Pembangunan Rumah Tidak Layak Huni (RTLH) adalah suatu program dari pemerintah khususnya dari Dinas Sosial untuk memberi bantuan dana pembangunan rumah bagi rakyat miskin. Kantor kelurahan harus mengajukan proposal tentang berapa anggaran atau dana yang diperlukan untuk memberikan bantuan dana pembangunan rumah. Kriteria yang digunakan untuk menentukan besarnya bantuan pembangunan rumah tidak layak huni adalah kondisi kerusakan rumah dan kondisi ekonomi dengan menggunakan data kepala keluarga yang diambil dari Desa Kalitanjung, Kecamatan Ngombol, Kabupaten Purworejo, Provinsi Jawa Tengah.

Konsep logika kabur yang digunakan adalah sistem penalaran fuzzy metode Tsukamoto. Penentuan bantuan dana pembangunan rumah ini memiliki 9 kombinasi aturan fuzzy dengan 3 tahapan penyelesaian, yaitu unit fuzifikasi, mekanisme inferensi fuzzy, dan unit defuzifikasi. Unit defuzifikasi akan memetakan nilai kerusakan rumah dan penghasilan tiap bulan ke himpunan fuzzy yang telah didefinisikan. Mekanisme inferensi fuzzy akan menggunakan fungsi MIN. Unit defuzifikasi akan memetakan keluaran inferensi fuzzy (fire-strength) ke nilai tegas yang berupa bantuan dana pembangunan rumah.

Hasil akhir program aplikasi ini menunjukan bahwa logika kabur sangat membantu mengatasi kondisi ketidaktegasan dan kekakuan kriteria dalam menentukan jumlah dana pembangunan rumah, sehingga kondisi ketidakadilan bantuan yang diberikan dapat lebih teratasi.

Kata kunci : Bantuan dana pembangunan rumah tidak layak huni, fuzzy logic, fuzzy Tsukamoto, fuzifikasi, defuzifikasi, sistem pendukung pengambilan keputusan.

(2)

ABSTRACT

Construction of homes not liveable is a program of the government, especially social services to provide financial aid to build homes for the poor. Headman office mush submit a proposal about how the budget or funds necessary to provide grant for the reconstruction home. Criteria used in deciding total construction of homes not liveable reconstruction fund per household were house condition and economics class using data head of family derived from Kalitanjung villages in Ngombol district, Purworejo regency of Central Java Province.

The fuzzy logic concept used was Tsukamoto’s fuzzy logical system. The determination fund granting for housing construction has nine combinations of fuzzy rules with three solution steps, which were fuzzyfication unit, fuzzy inference mechanism, and defuzzyfication unit. Fuzzyfication unit would map the house condition and monthly income into fuzzy group, which had defined. Fuzzy inference mechanism would perform fire-strength computation (α-predicate) for each rule using MIN function. Defuzzyfication unit would map fuzzy inference output (fire-strength) into rigid values of fund granting for housing sonstruction.

Final result from this application program suggested that fuzzy logic was able to resolve uncertainty and criterion rigidity in deciding total fund granting for housing construction per household, so that the inequality aid problems can be resolved.

Keyword : aid fund the construction of homes not liveable,fuzzy logic, fuzzy Tsukamoto, fuzzification, defuzzification, decision support system.

(3)

SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN

PENENTUAN BANTUAN DANA PEMBANGUNAN

RUMAH TIDAK LAYAK HUNI MENGGUNAKAN

FUZZY LOGIC

SKRIPSI

Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Program Studi Teknik Informatika

Disusun Oleh :

NEHEMIA TEGAR EKO PRAKOSO

125314133

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

(4)

DECISION SUPPORT SYSTEM TO DECIDE AID FUND

HOUSE CONTRUCTION NOT LIVEABLE

USING FUZZY LOGIC

A THESIS

Presented as a Meaning for Gaining Engineering Holder in Informatics Engineering Study Program

Created by :

NEHEMIA TEGAR EKO PRAKOSO

125314133

INFORMATICS ENGINEERING STUDY PROGRAM

DEPARTMENT OF INFORMATICS ENGINEERING

FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY

SANANTA DHARMA UNIVERSITY

YOGYAKARTA

2016

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

vii

ABSTRAK

Konsep logika kabur yang digunakan adalah sistem penalaran fuzzy metode Tsukamoto. Penentuan bantuan dana pembangunan rumah ini memiliki 9 kombinasi aturan fuzzy dengan 3 tahapan penyelesaian, yaitu unit fuzifikasi, mekanisme inferensi fuzzy, dan unit defuzifikasi. Unit defuzifikasi akan memetakan nilai kerusakan rumah dan penghasilan tiap bulan ke himpunan fuzzy yang telah didefinisikan. Mekanisme inferensi fuzzy akan menggunakan fungsi MIN. Unit defuzifikasi akan memetakan keluaran inferensi fuzzy (fire-strength) ke nilai tegas yang berupa bantuan dana pembangunan rumah.

Kata kunci : Bantuan dana pembangunan rumah tidak layak huni, fuzzy logic,

fuzzy Tsukamoto, fuzifikasi, defuzifikasi, sistem pendukung pengambilan

(10)

viii

ABSTRACT

Keyword : aid fund the construction of homes not liveable,fuzzy logic, fuzzy Tsukamoto, fuzzification, defuzzification, decision support system.

(11)

(12)

DAFTAR ISI

Halaman

HALAMAN JUDUL………..……….i

HALAMAN JUDUL ( BAHASA INGGRIS ) ………....ii

HALAMAN PERSETUJUAN ………iii

HALAMAN PENGESAHAN ………..…...iv

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ………....v

LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN ………...vi

ABSTRAK ... vii

ABSTRACT ... viii

KATA PENGANTAR ………..ix

DAFTAR ISI ... x

DAFTAR GAMBAR ... xiii

DAFTAR TABEL ... xv

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Rumusan Masalah... 3

1.3 Batasan Masalah ... 3

1.4 Tujuan Penelitian ... 3

1.5 Langkah Penelitian ... 3

1.6 Sistematika Penelitian ... 4

BAB II LANDASAN TEORI ... 5

2.1 Pendahuluan... 5

2.1.1 Sistem Pendukung Pengambil Keputusan ... 5

2.1.2 Gejala Kekaburan ... 5

2.1.3 Himpunan Fuzzy ... 6

2.1.4 Fungsi Keanggotaan ... 8

2.1.5 Operator Dasar Zadeh untuk Operasi Himpunan Fuzzy ... 12

2.1.6 Penalaran Monoton ... 12

2.1.7 Fungsi Implikasi ... 13

2.2 Sistem Inferensi Fuzzy ... 13

(13)

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ... 16

3.1 Gambaran Umum ... 16

3.2 Desain Penelitian ... 16

3.2.1 Studi Literatur ... 16

3.2.2 Data ... 16

3.2.3 Perancangan Alat Uji ... 17

3.2.4 Analisis dan Pengujian Sistem ... 18

3.3 Spesifikasi Software dan Hardware ... 18

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ... 19

4.1 Analisis Masalah ... 19

4.4.1 Analisis Sistem Lama ... 19

4.4.2 Analisis Sistem Baru ... 19

4.2 Gambaran Umum Sistem ... 19

4.3 Analisis Kebutuhan Sistem ... 22

4.4 Perancangan Sistem Inferensi Fuzzy Metode Tsukamoto ... 24

4.4.1 Kriteria Rumah Rusak ... 24

4.4.2 Pembentukan Himpunan Fuzzy ... 25

4.4.3 Mekanisme Inferensi Fuzzy ... 28

4.4.4 Unit Defuzzifikasi ... 30

4.4.5 Contoh Perhitungan Manual ... 31

4.5 Perancangan Proses ... 37

4.5.1 Diagram Konteks Sistem ... 37

4.5.2 DAD Level 1 ... 38

4.5.3 DAD Level 2 ... 39

4.5.3.1 DAD Level 2 Proses 2 ... 39

4.5.3.2 DAD Level 2 Proses 5 ... 39

4.6 Perancangan Basisdata ... 40

4.6.1 Perancangan Konseptual ... 40

4.6.2 Perancangan Logikal ... 41

4.6.3 Perancangan Fisikal ... 42

4.7 Perancangan User Interface... 48

(14)

xii

4.7.2 Desain Interface Output ... 51

BAB V IMPLEMENTASI, HASIL, DAN PEMBAHASAN ... 55

5.1 Implementasi Algoritma Sistem Inferensi Fuzzy Metode Tsukamoto ... 55

5.1.1 Perhitungan Derajat Keanggotaan ... 55

5.1.2 Mekanisme Inferensi Fuzzy ... 64

5.1.3 Unit Defuzifikasi ... 71

5.2 Implementasi Interface ... 77

5.2.1 Login ... 77

5.2.2 Tambah Data Kepala Keluarga ... 77

5.2.3 Edit Data Kepala Keluarga ... 78

5.2.4 Kelola Data Batas Himpunan ... 78

5.2.5 Upload Gambar... 79

5.2.6 Penentuan Dana Pembangunan ... 79

5.2.7 Menu Utama ... 80

5.2.8 Menu Kelola Data Kepala Keluarga ... 80

5.2.9 Pencarian Data Derajat Keanggotaan ... 81

5.2.10 Kelola Aturan Fuzzy ... 81

5.2.11 Data Kepala Keluarga Penerima Bantuan ... 82

5.2.12 Data Penerima Bantuan Dana ... 82

5.3 Hasil dan Pembahasan... 83

BAB VI PENUTUP ... 91

6.1. Kesimpulan ... 91

6.2 Saran ... 91

DAFTAR PUSTAKA ... 93

(15)

xiii

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2. 1 Representasi Linear Naik ... 8

Gambar 2. 2 Representasi Linear Turun ... 9

Gambar 2. 3 Representasi Kurva Segitiga ... 10

Gambar 2. 4 Representasi Kurva Trapesium ... 11

Gambar 2. 5 Struktur dasar suatu sistem kendali kabur ... 14

Gambar 2. 6 Inferensi dengan menggunakan Metode Tsukamoto ... 15

Gambar 4. 1 Flowchart Sistem ... 21

Gambar 4. 2 Usecase Diagram ... 23

Gambar 4. 3 Fungsi Keanggotaan Variabel Kerusakan Rumah ... 26

Gambar 4. 4 Fungsi Keanggotaan Variabel Kondisi Ekonomi ... 27

Gambar 4. 5 Fungsi Keanggotaan Variabel Bantuan Rumah ... 28

Gambar 4. 6 Nilai µRusakSedang danµRusakBerat ... 33

Gambar 4. 7 Nilai µMiskin danµMenengah ... 34

Gambar 4. 8Nilai z1 pada [R1] ... 34

Gambar 4. 9 Nilai z2 pada [R2] ... 35

Gambar 4. 10 Nilai z4 pada [R4] ... 35

Gambar 4. 11 Nilai z5 pada [R5] ... 35

Gambar 4. 12 Diagram Konteks Sistem ... 37

Gambar 4. 13 Diagram Aliran Data Level 1 ... 38

Gambar 4. 14 Diagram Aliran Data Level 2 Proses 2... 39

Gambar 4. 15 Diagram Aliran Data Level 2 Proses 5... 39

Gambar 4. 16 Entity Relationship Diagram ... 40

Gambar 4. 17 Desain Interface input ... 48

Gambar 4. 18 Desain Interface Tambah Data Kepala Keluarga ... 49

Gambar 4. 19 Desain Interface Edit Data Kepala Keluarga ... 49

Gambar 4. 20 Desain Interface Kelola Data Batas Himpunan... 50

Gambar 4. 21 Desain Interface Upload Gambar ... 50

Gambar 4. 22 Desain Interface Penentuan Dana Pembangunan ... 51

Gambar 4. 23 Desain Interface Menu Utama... 52

(16)

xiv

Gambar 4. 25 Desain Interface Pencarian Data Derajat Keanggotaan ... 53

Gambar 4. 26 Desain Interface Kelola Aturan Fuzzy ... 53

Gambar 4. 27 Desain Interface Data Kepala Keluarga Penerima Bantuan... 54

Gambar 4. 28 Desain Interface Data Penerima Bantuan Dana Pembangunan ... 54

Gambar 5. 1 Fungsi Keanggotaan Rusak Ringan ... 56

Gambar 5. 2 Fungsi Keanggotaan Rusak Sedang ... 57

Gambar 5. 3 Fungsi Keanggotaan Rusak Berat ... 59

Gambar 5. 4 Fungsi Keanggotaan Miskin... 60

Gambar 5. 5 Fungsi Keanggotaan Menengah ... 62

Gambar 5. 6 Fungsi Keanggotaan Kaya ... 63

Gambar 5. 7 Interface Login ... 77

Gambar 5. 8 Interface Tambah Data Kepala Keluarga ... 77

Gambar 5. 9 Interface Edit Data Kepala Keluarga ... 78

Gambar 5. 10 Interface Kelola Data Batas Himpunan ... 78

Gambar 5. 11 Interface Upload Gambar ... 79

Gambar 5. 12 Interface Penentuan Dana Pembangunan ... 79

Gambar 5. 13 Interface Menu Utama ... 80

Gambar 5. 14 Interface Menu Kelola Kepala Keluarga ... 80

Gambar 5. 15 Interface Pencarian Data Derajat Keanggotaan ... 81

Gambar 5. 16 Interface Kelola Aturan Fuzzy... 81

Gambar 5. 17 Data Kepala Keluarga Penerima Bantuan ... 82

Gambar 5. 18 Interface Data Penerima Bantuan Dana Pembangunan... 82

Gambar 5. 19 Representasi Crisp Kerusakan Rumah ... 83

(17)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 4. 1Kondisi Atap (k1) ... 24

Tabel 4. 2Kondisi Dinding (k2) ... 24

Tabel 4. 3Kondisi Lantai (k3) ... 24

Tabel 4. 4 Penilaian Rumah (%) ... 25

Tabel 4. 5 Aturan Fuzzy ... 29

Tabel 4. 6 Tabel User_RTLH... 42

Tabel 4. 7 Tabel BatasHimpunan ... 43

Tabel 4. 8 Tabel KepalaKeluarga... 43

Tabel 4. 9 Tabel DerajatKeanggotaan ... 45

Tabel 4. 10 Tabel KondisiRumah ... 46

Tabel 4. 11 Tabel Aturan ... 47

Tabel 4. 12 Tabel Gambar ... 48

Tabel 5. 1 Tabel Batas Himpunan ... 85

Tabel 5. 2 Tabel Derajat Keanggotaan Kerusakan Rumah ... 87

Tabel 5. 3 Tabel Derajat Keanggotaan Kondisi Ekonomi ... 87

Tabel 5. 4 Tabel Batas Himpunan ... 88

Tabel 5. 5 Tabel Derajat Keanggotaan Kerusakan Rumah ... 90

(18)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Masyarakat di jaman modern ini, dituntut untuk lebih mengenal perkembangan teknologi. Teknologi dapat membantu manusia dalam menangani kehidupannya, khususnya dalam hal pekerjaan. Komputer merupakan salah satu sarana atau media yang banyak digunakan untuk membantu manusia dalam pekerjaannya. Tentunya komputer dibekali dengan program aplikasi atau software yang menunjang kebutuhan penggunannya. Kita melihat banyak komputer yang tersedia di perkantoran, khususnya di kantor kelurahan. Namum penggunaannya masih kurang maksimal dalam menunjang kerja. Komputer hanya dipakai untuk kebutuhan administrasi seperti membuat surat-surat, membuat berita acara, dan pendataan penduduk.

Pembangunan Rumah Tidak Layak Huni (RTLH) adalah suatu program dari pemerintah khususnya dari Dinas Sosial untuk memberi bantuan dana pembangunan rumah bagi rakyat miskin. Namun pada realisasinya masih sering dijumpai dana bantuan dari pemerintah masih kurang bahkan tidak tepat sasaran. Rumah yang tidak layak huni atau memprihatinkan akan mendapat sebuah dana bantuan. Ini adalah salah satu bentuk perhatian dari pemerintah kepada rakyat miskin. Kantor kelurahan akan mengajukan proposal pembangunan rumah tidak layak huni yang berisikan data-data kepala keluarga yang mendapat bantuan beserta jumlah dana bantuan yang kemudian akan dilaporkan ke pemerintahan pusat.

Namun di balik itu semua, sebelum bantuan dana pembangunan diberikan, pendataan mengenai kondisi rumah dan warga harus dilakukan terlebih dahulu oleh para perangkat desa yang khusus menangani bagian ini atau petugas survei. Pada saat pendataan timbul masalah mengenai penilaian tingkat kerusakan rumah. Hal ini dikarenakan penilaian seorang petugas survei terhadap tingkat kerusakan suatu rumah tidak sama dengan penilaian petugas survei yang lainnya. Penilaian yang berbeda-beda ini mengakibatkan kriteria mengenai kondisi kerusakan rumah menjadi ambiguous (tidak pasti, tidak tepat, tidak tegas, samar). Hal ini menyebabkan bantuan yang diterima oleh tiap kepala keluarga menjadi kurang

(19)

adil. Petugas survei akan menentukan kriteria terhadap tingkat atau kondisi rumah yang layak untuk mendapat bantuan. Maka, dibuat suatu kriteria terhadap kerusakan rumah yang dihasilkan dari keputusan antara penulis dan perangkat desa. Kriteria kondisi rumah bisa diliat dari atap yang bocor dan keropos, dinding yang miring dan keropos, serta lantai yang berlubang dan beralaskan tanah saja. Selain kriteria rumah rusak, perangkat desa juga menambahkan kriteria kondisi ekonomi sebagai acuan untuk memberikan dana bantuan. Kriteria kondisi ekonomi bisa dilihat dari penghasilan tiap bulan. Maka ditentukan kriteria ekonomi yaitu miskin, menengah atau kaya. Dari kriteria diatas menyulitkan perangkat desa untuk memberikan jumlah dana bantuan pembangunan rumah yang akan diterima oleh setiap kepala keluarga.

Berkaitan dengan permasalahan tersebut, penulis tertarik untuk membuat suatu perangkat lunak menggunakan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan (SPPK) dengan menggunakan konsep logika kabur dengan penalaran (inferensi)

fuzzy metode Tsukamoto untuk menentukan jumlah bantuan dana pembangunan

rumah tidak layak huni. Hal ini dikarenakan konsep logika kabur mudah dimengerti, dan memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat (Kusumadewi & Hari P,2004). Menurut Thomas Sri Widodo (2005) inferensi logika kabur mempunyai kemiripan dengan penalaran manusia dalam menilai sesuatu, sehingga memberikan fleksibilitas dibandingkan menggunakan logika tegas. Selain itu, inferensi fuzzy metode Tsukamoto dipilih untuk menyelesaikan permasalahan ini karena memiliki tahapan perhitungan yang mudah dan tidak memboroskan waktu (Thomas Sri Widodo, 2005).

(20)

1.2Rumusan Masalah

Dari latar belakang masalah di atas, dapat dirumuskan masalah yaitu :

1. Bagaimana membuat sebuah Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Penentuan Dana Pembangunan Rumah Menggunakan Fuzzy Logic?

2. Bagaimana menentukan besarnya bantuan dana pembangunan rumah bagi masing-masing kepala keluarga menggunakan konsep logika kabur?

1.3Batasan Masalah

Sesuai dengan rumusan masalah diatas, maka dibuat batasan masalah berupa :

1. Variabel yang digunakan untuk menentukan warga yang layak mendapat bantuan adalah warga negara indonesia (dibuktikan dengan KTP),kartu keluarga, kondisi ekonomi, kondisi rumah (tingkat kerusakan rumah). 2. Kasus yang diambil hanya pada satu kelurahan atau desa.

3. Program dibuat menggunakan Java Netbeans versi 7.4 dengan menggunakan basisdata Oracle sql developer versi 2.1.1.64.

1.4Tujuan Penelitian

Tujuan penulisan Tugas Akhir ini adalah

1. Membuat suatu Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk menentukan dana bantuan pembangunan rumah tidak layak huni.

2. Melihat jumlah bantuan yang akan diterima kepala keluarga yang dihasilkan oleh sistem yang akan dibangun.

1.5Langkah Penelitian

Langkah penelitian pada penyusunan Tugas Akhir ini, adalah 1. Pengumpulan data penerima bantuan dana pembangunan rumah.

2. Studi Pustaka teori logika kabur dengan menggunakan inferensi fuzzy metode Tsukamoto.

3. Analisa dan perancangan sistem yang akan dibangun, meliputi : - analisis masalah.

- gambaran umum sistem. - analisis kebutuhan sistem.

- perancangan sistem inferensi fuzzy menggunakan metode Tsukamoto. - perancangan proses.

(21)

- perancangan basisdata. - perancangan interface.

4. Implementasi rancangan sistem penentuan bantuan data pembangunan rumah.( Instalansi program di balai Desa Kalitanjung, input data survei ke dalam program, output rekomendasi jumlah bantuan dana pembangunan rumah).

1.6 Sistematika Penelitian

Penulisan penelitian ini terdiri dari 6 bab yang mana pada setiap bab berisi penjelasan yang berkaitan, sebagai berikut :

a. Bab I Pendahuluan

Menguraikan tentang latar belakang masalah, rumusan, batasan masalah, tujuan penelitian dari penelitian yang akan dilakukan.

b. Bab II Landasan Teori

Berisi tentang teori-teori yang digunakan sebagai acuan dalam melakukan penelitian.

c. Bab III Metodologi Penelitian

Berisi tentang gambaran umum penelitian, desain penelitian (studi literatur, data penelitian, perancangan alat uji, dan analisis sistem), dan spesifikasi software dan hardware.

d. Bab IV Analisis Masalah dan Perancangan Sistem

Bab ini menjelaskan tentang analisis sistem dan perancangan desain aplikasi.

e. Bab V Implementasi, Hasil, dan Pembahasan

Bab ini berisi tentang analisa hasil implementasi Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Penentuan Dana Pembangunan Rumah Tidak Layak Huni menggunakan Fuzzy Logic. Dengan menggunakan inferensi

fuzzy Tsukamoto. Analisa hasil implementasi yang telah diuji cobakan

terhadap user (perangkat desa).

f. Bab VI Penutup

Bab ini berisi tentang kesimpulan dan saran dari penelitian yang telah dilakukan.

(22)

BAB II LANDASAN TEORI 2.1Pendahuluan

2.1.1Sistem Pendukung Pengambil Keputusan

Konsep Sistem Pendukung Pengambil Keputusan (SPPK) / Decision

Support System (DSS) pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an

oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision System. Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditunjukan untuk membantu mengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur. Istilah SPPK mengacu pada suatu sistem yang memanfaatkan dukungan komputer dalam proses pengambilan keputusan (Turban, 2001).

2.1.2Gejala Kekaburan

Kita Sering kali berjumpa dengan gejala kekaburan dalam kehidupan sehari-hari. Tanpa disadari kita pun juga melalukan gejala kekaburan tersebut. Ambil Suatu contoh, dalam suatu kelas seorang guru menyuruh para murid yang mempunyai sepeda untuk mengangkat tangan. Maka dalam seketika kelas itu terbagi menjadi dua kelompok (himpunan) secara tegas yaitu kelompok para murid yang mengangkat tangannya (mereka yang mempunyai sepeda) dan kelompok para murid yang tidak mengangkat tangannya (mereka yang tidak mempunyai sepeda). Tetapi kalau sang guru kemudian menyuruh para muridnya yang pandai untuk mengangkat tangan, maka akan timbul keragu-raguan diantara para murid itu, yaitu mereka ragu-ragu apakah mereka termasuk kelompok murid yang pandai atau tidak. Batas antara “punya sepeda” dan “tidak punya sepeda” adalah jelas dan tegas,tetapi tidak demikian halnya dengan batas antara “pandai” dan “tidak pandai”. Dengan perkataan lain, himpunan para murid yang pandai dan himpunan murid yang tidak pandai seakan-akan dibatasi secara tidak tegas (kabur). Masih banyak contoh kata/istilah lainnya dalam kehidupan sehari-hari yang mengandung ketidaktegasan semacam itu, misalnya : tinggi, mahal, cantik, muda, kotor, dingin, cepat, dan sebagainya. (Susilo F, 2006)

(23)

2.1.3Himpunan Fuzzy

Bahasa semacam itulah yang diciptakan oleh Lotfi Asker Zadeh, seorang guru besar pada university of California, Berkeley, Amerika Serikat. Zadeh mendfinisikan himpunan fuzzy dengan menggunakan apa saja yang disebut fungsi keanggotaan ( Membership function ), yang nilainya berada dalam selang tertutup [0,1] (Susilo F, 2006). Jadi, keanggotaan dalam himpunan

fuzzy tidak lagi merupakan sesuatu yang tegas, melainkan sesuatu yang

berderajat atau bergradasi secara kontinu.

Pada himpunan fuzzy, fungsi keanggotaan dari suatu himpunan kabur Ã dalam semesta X adalah pemetaan

µ

Ã (x) ke selang [0,1], yaitu

µÃ : X → [0,1] ……….(1.1)

Nilai fungsi

µ

Ã (x) menyatakan derajat keanggotaan unsur x X dalam

himpunan kabur Ã. Apabila x memiliki nilai keanggotaan fuzzy sama dengan nol (

µ

Ã (x) = 0 ) berarti x tidak menjadi anggota himpunan A, demiian pula

apabila x memiliki keanggotaan fuzzy sama dengan satu (

µ

Ã (x) = 1) berarti x

menjadi anggota penuh pada himpunan A. Maka himpunan tegas juga dapat dipandang sebagai kejadian khusus dari himpunan kabur, yaitu himpunan kabur yang fungsi keanggotaanya hanya bernilai 0 dan 1 saja. Jadi fungsi keanggotaan dari suatu himpunan tegas A dalam semesta X adalah pemetaan dari X ke himpunan {0,1}., yang tidak lain daripada fungsi karakteristik

χ

_A, seperti dibawah ini,

χ A (x) = ………...……(1.2)

(24)

Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, antara lain :

a. Linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang mewakili suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami, seperti : agak rusak,

rusak, sangat rusak.

b. Numeris, yaitu suatu nilai (angka) yang menunjukan ukuran dari suatu variabel, seperti: 40,60, dan 80.

Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy, yaitu: a. Variabel fuzzy

Merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu sistem fuzzy. Contoh : umur, temperatur, kecepatan dan yang lainya.

b. Himpunan fuzzy

Merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy. Contoh:

- Variabel kecepatan, terbagi menjadi 5 himpunan fuzzy, yaitu berhenti,

lambat, sedang, cepat, sangat cepat.

- Variabel kerusakan, terbagi menjadi 5 himpunan fuzzy, yaitu tidak

rusak, agak rusak, rusak, sangat rusak.

c. Semesta pembicara

Keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy. Contoh :

- Semesta pembicara untuk kecepatan : [0, 13000] dalam satuan rpm. - Semesta pembicara untuk kerusakan : [0, 100] dalam satuan

persentase. d. Domain

Keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicara dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Contoh domain himpunan fuzzy untuk variabel kecepatan:

- Berhenti = [0] - Lambat = [0, 4000] - Sedang = [3000, 7000] - Cepat = [6000, 9000]

(25)

2.1.4Fungsi Keanggotaan

Fungsi keanggotaan (membership function) adalah suatu kurva yang menunjukan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaan (derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1 ( Kusumadewi & Hari P, 2004). Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan aalah dengan melalui pendekatan fungsi. Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan, antara lain:

a. Representasi Linear

Pada representasi linear, pemetaan dari input ke derajat keanggotaannya dapat digambarkan sebagai sebuah garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas.

Ada dua jenis himpunan fuzzy dengan representasi linear, yaitu linear naik dan linear turun.

1. Linear Naik

Kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan nol [0] bergerak ke kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi yang disebut dengan representasi fungsi linear naik. Representasi fungsi keanggotaan untuk linear naik adalah sebagai berikut :

1 Derajat Keanggotaan

µ [x]

0 a domain b

(26)

Fungsi Keanggotaan :

1; x ≥ b µ[x,a,b]=

; a ≤ x ≤ b………..…(1.3)

0; x ≤ a

Keterangan:

a = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol. b = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu. x = nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy. 2. Linear Turun

Fungsi Linear turun merupakan kebalikan dari fungsi linear 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. Representasi fungsi keanggotaan untuk linear turun dapat dilihat sebagai berikut:

1

Derajat Keanggotaan µ [x]

0 a domain b

Gambar 2. 2 Representasi Linear Turun Fungsi Keanggotaan :

; a ≤ x ≤ b

µ[x,a,b] = ……..……… (1.4) 0; x ≥ b

(27)

Keterangan:

a = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu. b = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan nol. x = nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy.

b. Representasi Kurva Segitiga

Represetasi Kurva Segitiga, pemetaan input ke derajat keanggotaannya digambarkan dengan bentuk segitiga dimana pada dasarnya bentuk segitiga tersebut gabungan antara 2 garis (linear). Nilai-nilai di sekitar b memiliki derajat keanggotaan turun yang cukup tajam (menjahui 1). Representasi fungsi keanggotaan untuk kurva segitiga adalah sebagai berikut:

1 Derajat

Keanggotaan µ [x]

0 a b c

Gambar 2. 3 Representasi Kurva Segitiga Fungsi Keanggotaan :

; a ≤ x ≤ b

µ[x,a,b,c]=

b ≤ x ≤ c …….…..………..(1.5)

0; x ≥ b Keterangan:

a = nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan nol. b = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu.

(28)

3. Representasi Kurva Trapesium

Kurva trapesium pada dasarnya menyerupai bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1. Representasi fungsi keanggotaan untuk kurva trapesium adalah sebagai berikut:

1 Derajat Keanggotaan µ [x]

0 a b c d

Gambar 2. 4 Representasi Kurva Trapesium Fungsi Keanggotaan :

0; x ≤ a

; a ≤ x ≤ b

µ[x,a,b,c,d]=

;

b ≤ x ≤ c ………. (1.6)

; c ≤ x ≤ d

0; x ≥ d Keterangan:

a = nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan nol. b = nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan satu. c= nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan satu. d = nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan nol. x = nilai input yang akan di ubah ke dalam bilangan fuzzy.

(29)

2.1.5Operator Dasar Zadeh untuk Operasi Himpunan Fuzzy

a. Operator AND

Operator ini berhubungan dengan operasi interseksi pada himpunan.

α-predikat sebagai hasil operasi dengan operator AND diperoleh

dengan mengambil nilai keanggotaan terkecil antara elemen pada himpunan-himpunan yang bersangkutan.

μ

A∩B= min(

μ

A[x],

μ

B[y]) …………..…………(1.7)

b. Operator OR

Operator ini berhubungan dengan operasi union pada himpunan

α-predikat sebagai hasil operasi dengan operator OR diperoleh

dengan mengambil nilai keanggotaan terbesar antara elemen pada himpunan-himpunan yang bersangkutan.

Μ

AUB= max(

μ

A[x],

μ

B[y]) ……….(1.8)

c. Operator NOT

Operator ini berhubungan dengan operasi komplemen pada himpunan. α-predikat sebagai hasil operasi dengan operator NOT

diperoleh dengan mengurangkan nilai keanggotaan elemen pada himpunan-himpunan yang bersangkutan dari 1.

μA’=1- μA [x] …….………(1.9) 2.1.6Penalaran Monoton

Metode penalaran secara monoton digunakan sebagai dasar untuk teknik implikasi fuzzy. Meskipun penalaran ini sudah jarang sekali digunakan, namun terkadang masih digunakan untuk penskalaan fuzzy. Jika 2 daerah

fuzzy direlasikan dengan implikasi sederhana sebagai berikut:

IF x is A THEN y is B ………..….(1.10) transfer fungsi:

(30)

maka sistem fuzzy dapat berjalan tanpa harus melalui komposisi dan dekomposisi fuzzy. Nilai output dapat diestimasi secara langsung dari nilai keanggotaan yang berhubungan dengan antesedennya.

2.1.7Fungsi Implikasi

Tiap-tiap aturan (proposisi) pada basis pengetahuan fuzzy akan berhubungan dengan suatu relasi fuzzy. Bentuk umum dari aturan yang digunakan dalam fungsi implikasi adalah:

If x is A THEN y is B ………...(1.12) Dengan x dan y adalah skalar, dan A dan B adalah himpunan fuzzy. Proporsisi yang mengikuti IF disebut sebagai anteseden, sedangkan proposisi yang mengikuti THEN disebut sebagai konsekuen. Proposisi ini dapat diperluas dengan menggunakan operator fuzzy, seperti:

IF(x1 is A1) and (x2 = A2) and … and (xn is An) THEN y is B Secara umum ada dua fungsi implikasi yang digunakan (Kusumadewi, 2003), yaitu:

1. Min (minimum).

Fungsi ini akan memotong output himpunan fuzzy. 2. Dot (product).

Fungsi ini akan men-skala output himpunan fuzzy.

2.2Sistem Inferensi Fuzzy

Sistem inferensi kabur yaitu sistem komputasi yang bekerja atas dasar penalaran kabur. Salah satu dari sistem semacam itu, yaitu sistem kendali otomatis yang juga dikenal dengan nama sistem kendali kabur (fuzzy control

system). Sistem kendali ini berfungsi untuk mengendalikan proses tertentu

dengan mempergunakan aturan infe-rensi berdasarkan logika kabur (Susilo F, 2006).

Pada dasarnya sistem kendali semacam itu terdiri dari empat unit, yaitu : 1. Unit Pengaburan ( fuzzification unit )

(31)

2. Unit Penalaran logika kabur ( fuzzy logic reasoning unit )

3. Unit Basis Pengetahuan ( knowledge base unit ), yang terdiri dari dua bagian :

a. Basis data ( data base ), yang memuat fungsi-fungsi keanggotaan dari himpunan-himpunan kabur yang terkait dengan nilai dari variabel-variabel linguistik yang dipakai.

b. Basis kaidah ( rule base ), yang memuat kaidah-kaidah berupa implikasi kabur.

4. Unit Penegasan ( defuzzification unit )

Suatu sistem kendali semacam itu mula-mula mengukur nilai-nilai tegas dari semua variabel masukan yang terkait dalam proses yang akan dikendalikan. Nilai-nilai itu kemudian dikonversikan oleh unit

pengaburan ke nilai kabur yang sesuai. Hasil pengukuran yang telah

dikaaburkan itu kemudian doproses oleh unit penalaran, yang dengan menggunakan unit basis pengetahuan, menghasilkan himpunan kabur sebagai keluarannya. Langkah terakhir dikerjakan oleh unit penegasan, yaitu menerjemahkan himpunan kabur keluaran itu ke dalam nilai yang tegas. Nilai tegas inilah yang kemudian direalisasikan dalam bentuk suatu tindakan yang dilaksanakan dalam proses pengendalian itu. Langkah-langkah tersebut secara skematis disajikan dalam gambar 2.5 di bawah ini.

Unit Basis Pengetahuan

(kabur) (kabur)

Masukan Keluaran (tegas) (tegas)

Gambar 2. 5 Struktur dasar suatu sistem kendali kabur Basis Data

Basis Data Kaidah

Unit Penalaran

Unit Pengaburan

Unit Penegasan

(32)

2.3 Inferensi Menggunakan Metode Tsukamoto

Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari masing-masing aturan (rule) ditetapkan secara tegas (crips) berdasarkan

α – predikat (fire-strength).

Hasil akhirnya didapat dari rata-rata terbobot dari masing-masing output rule. Alur inferensi untuk mendapatkan suatu nilai crisp z dari 2-input dan 2-rule

output seperti pada gambar 2.6 dibawah ini.

Gambar 2. 6 Inferensi dengan menggunakan Metode Tsukamoto

Misalkan ada 2 variabel input, var-1 (x) dan var-2 (y), serta 1 variabel output, var-3 (z),dimana var-1 terbagi atas 2 himpunan, yaitu A1 dan A2, var-2 terbagi atas 2 himpunan, yaitu B1 dan B2, serta var-3 terbagi atas 2 himpunan C1 dan C2(C1 dan C2 harus MONOTON). Ada 2 aturan yang digunakan yaitu:

[R1] IF (x is A1) and (y is B1) THEN (z is C1) …………..…..(1.13) [R2] IF (x is A2) and (y is B2) THEN (z is C2) ………... (1.14) Dengan konsekuennya adalah z is C (rata-rata terbobot dari masing-masing

(33)

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Gambaran Umum

Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk menentukan jumlah dana bantuan pembangunan rumah tidak layak huni. Input yang digunakan berupa data kepala keluarga, tingkat kerusakan rumah dan penghasilan warga tiap bulan. Data tersebut akan diolah untuk selanjutnya menghasilkan output rekomendasi jumlah dana bantuan. Nantinya sistem diharapkan mampu membantu pihak desa untuk menentukan jumlah dana bantuan pembangunan rumah tidak layak huni.

3.2 Desain Penelitian 3.2.1 Studi Literatur

Studi literatur dilakukan dengan membaca buku, jurnal, serta sumber lain yang berkaitan dengan Sistem Pendukung Pengambil Keputusan (SPPK) dan fuzzy khususnya fuzzy Tsukamoto.

3.2.2 Data

- Data yang Digunakan

Data yang digunakan adalah data kepala keluarga, kerusakan rumah dan penghasilan perbulan. Kepala keluarga yang dimaksud adalah data yang ada pada kartu keluarga, kerusakan rumah adalah tingkat persentase kerusakan rumah yang telah disurvei berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, penghasilan perbulan adalah jumlah rupiah penghasilan warga dalam satu bulan.

- Teknik Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah wawancara dan seleksi data dan survei data. Wawancara dilakukan dengan melakukan tanya jawab dengan perangkat desa di Desa Kalitanjung. Melalui wawancara, peneliti dapat mengetahui gambaran proses penerimaan dana bantuan dari pusat dan proses menentukan kriteria

(34)

rumah tidak layak huni. Selain itu, peneliti memperoleh data kepala keluarga dan menyeleksi kepala keluarga yang mendapat bantuan dana. Peneliti juga mendapatkan data kerusakan rumah dari survei langsung bersama perangkat desa untuk menentukan persentase kerusakan rumah.

3.2.3 Perancangan Alat Uji

Metodologi yang digunakan dalam penelitian adalah model pengembangan alat uji waterfall. Model pengembangan ini dilakukan secara sistematis. Berikut adalah beberapa tahapannya :

- Analisa

Dalam tahap ini dilakukan analisa terhadap kebutuhan sistem. Seorang sistem analis bertugas dalam mencari informasi sebanyak mungkin dari user sehingga sistem yang dibuat sesuai dengan keinginan user. Tahapan ini biasanya akan menghasilkan dokumen

user requirement yang dapat digunakan sistem analis untuk

menerjemahkan ke dalam bahasa pemrograman. - Desain

Dalam tahap ini dilakukan proses membuat rancangan alat uji berdasarkan informasi dari tahap-tahap sebelumnya. Proses ini berfokus pada struktur data, arsitektur perangkat lunak, representasi

interface, dan detail algoritma. Tahapan ini akan menghasilkan

dokumen yang disebut software requirement. Dokumen ini yang digunakan seorang programmer untuk membangun sistemnya. - Pengkodean (Coding)

Pengkodean merupakan tahap di mana perancangan yang telah dibuat pada tahap desain diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman pada komputer. Pengkodean menghasilkan alat uji dalam bentuk perangkat lunak yang dibuat berdasarkan rancangan yang telah ada.

- Pengujian

Pada tahap pengujian, alat uji berupa perangkat lunak diuji coba untuk mengetahui apakah perangkat lunak tersebut sudah sesuai

(35)

dengan rancangan dan kebutuhan pengguna. Selain itu, pengujian dilakukan untuk menemukan kesalahan-kesalahan sistem yang kemudian akan diperbaiki.

3.2.4 Analisis dan Pengujian Sistem

Analisis hasil dan pengujian sistem yang dibangun adalah sebagai berikut :

a. Analisis

Pada tahap analisis, melakukan percobaan perhitungan jumlah dana bantuan menggunakan inferensi fuuzy metode Tsukamoto. Melihat pengaruh perubahan nilai domain pada setiap kriteria terhadap jumlah bantuan dana yang diperoleh kepala keluarga.

b. Pengujian

Sistem diuji di kantor kelurahan oleh penulis dan perangkat desa untuk melihat sejauh mana hasil keputusan penentuan jumlah dana pembangunan rumah. Melihat kekurangan sistem yang nantinya akan diperbaiki.

3.3 Spesifikasi Software dan Hardware

Spesifikasi software dan hardware yang digunakan dalam implementasi sistem penentuan stok buku ini adalah sebagai berikut :

a. Software

-Sistem Operasi yang digunakan adalah Microsoft Windows 7 64-bit -Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Java dengan aplikasi

Netbeans versi 7.4.

-Basisdata yang digunakan adalah Oracle sql developer versi 2.1.1.64. b. Hardware

-Processor yang digunakan yaitu Intel(R) Pentium® CPU P6200 @ 2.13GHz

(36)

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

4.1 Analisis Masalah

4.4.1 Analisis Sistem Lama

Masalah utama dalam pemberian dana bantuan rumah tidak layak huni bagi rakyat miskin adalah menentukan kriteria apa saja yang digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan bantuan pembangunan rumah dan sistem pengambilan keputusan yang masih manual. Kesulitan tim survei dalam menilai kondisi rumah atau kerusakan rumah. Serta mempertimbangkan besarnya dana bantuan dalam waktu yang cukup lama.

4.4.2 Analisis Sistem Baru

Sistem baru yang akan dibangun ini adalah suatu sistem pengambil keputusan secara terkomputerisasi yang sangat membantu tim survei dalam menangani atau menentukan berapa besar dana bantuan yang akan diberikan warga yang memiliki rumah tidak layak huni. Tentunya banyak hal yang perlu dipertimbankan dalam membangun sistem tersebut. Dengan dibangunnya sistem tersebut, diharapkan sistem yang dibangun benar-benar membantu menyelesaikan masalah diatas. Dan meminimalisir adanya ketidak tepat sasaran bantuan. Dan bantuan dana yang diterima masyarakat akan bernilai adil.

4.2 Gambaran Umum Sistem

Ada tahapan-tahapan yang harus dijalani dalam menentukan bantuan dana pembangunan rumah tidak layak huni. Secara umum, jalannya kerja sistem untuk menentukan bantuan dana pembangunan rumah adalah sebagai berikut: 1. User harus menginputkan data calon warga pendapat bantuan dana

pembangunan rumah antara lain :

(37)

b. Kondisi ekonomi(termasuk miskin, menengah, atau mampu) dinilai dari hasil pendapatan perbulan.

c. Besarnya kerusakan rumah (lantai, dinding, atap) dinilai dari persentase kerusakan rumah.

2. User harus mengelola atau menentuan Aturan Fuzzy yang akan digunakan sesuai dengan kebutuhan.

3. Sistem menghitung derajat keanggotaan dari masing-masing kriteria yang diinputkan.

4. Sistem menghitung fire-strength dari masing-masing aturan fuzzy menggunakan fungsi MIN.

5. Sistem menghitung nilai Z (rekomendasi bantuan) untuk tiap aturan fuzzy. 6. Sistem menghitung rata-rata terbobot nilai Z dari semua aturan fuzzy. 7. Jika kepala keluarga belum pernah menerima bantuan dana pembangunan

rumah, maka akan keluar output berupa rekomendasi bantuan yang akan diterima tersebut.

8. Tetapi jika kepala keluarga sudah pernah mandapat bantuan dana pembangunan rumah, maka rekomendasi bantuan dinyatakan NOL.

(38)

Berikut ini gambar yang menunjukan gambaran umum kerja sistem : START Input : Kerusakan rumah dan penghasilan/ bulan Perhitungan derajat keanggotaan tiap himpunan fuzzy Perhitungan fire-strenght tiap aturan fuzzy

Perhitungan nilai Z tiap rule fuzzy

Perhitungan rata-rata nilai Z dari semua rule fuzzy

Output : Rekomendasi Jumlah

Bantuan Dana Pembangunan Rumah Yang Diterima

END Kelola Aturan

Fuzzy

KK Belum Pernah Mendapat Bantuan Dana Pembangunan Rumah ? Ya Rekomendasi Jumlah Bantuan Dana Pembangunan Dinyatakan NOL Tidak

(39)

4.3 Analisis Kebutuhan Sistem

Kebutuhan sistem “Sistem Pendukung Pengambil Keputusan Penentuan Bantuan Dana Pembangunan Rumah” yang akan dibangun terdiri dari 3 kebutuhan yaitu kebutuhan input, kebutuhan proses dan kebutuhan output sistem.

1. Kebutuhan input

Kebutuhan input digolongkan menjadi 3, yaitu input tegas, input fuzzy dan input domain fuzzy.

a. Input tegas, berupa data dari Status Kewarganegaraan( WNI atau WNA) dan data Kartu Keluarga(KK).

b. Input fuzzy, terdiri dari data-data mengenai : 1. Kerusakan rumah.

2. Kondisi ekonomi. c. Domain himpunan fuzzy :

1. Kerusakan rumah (%) a. Rusak ringan :[0,50] b. Rusak sedang : [0,100] c. Rusak berat:[50,100] 2. Kondisi ekonomi (ribu rupiah)

a. Miskin :[0,1500]

b. Menengah : [500, 2500]

c. Kaya :[1500, +∞]

3. Bantuan rumah

a. Bantuan sedikit : [1,10] b. Bantuan sedang : [7,23] c. Bantuan banyak : [20,30] 2. Kebutuhan Proses

Sistem ini memiliki 1 aktor yang terlibat, yaitu perangkat desa. Diagram usecase dapat digunakan untuk menggambarkan siapa yang akan menggunakan sistem dan dengan cara apa pengguna mengharapkan untuk berinteraksi dengan sistem. Berikut adalah uraian bagaimana aktor berinteraksi dengan sistem yang ditunjukan pada gambar 4.2 :

(40)

a. Admin harus login terlebih dahulu dengan memasukan username dan

password untuk masuk ke dalam sistem.

b. Skenario proses yang dilakukan oleh perangkat desa adalah menambah data kepala keluarga, edit data KK, hapus data KK, edit batas himpunan, kelola aturan fuzzy serta mencari data derajat keanggotaan, menentukan jumlah bantuan dana dan cetak data penerima bantuan dana pembangunan rumah.

c. Proses kelola data yang dilakukan oleh perangkat desa tersebut bersifat depend on atau tergantuk pada proses login. Jika proses login tidak berhasil maka admin tidak bisa melakukan proses kelola data. d. Skenario logout, admin akan keluar dari sistem aplikasi setelah

menjalankan perintah logout.

Gambar 4. 2 Usecase Diagram 3. Kebutuhan Output

Output sistem berupa rekomendasi bantuan dana pembangunan

rumah yang diterima Kepala Keluarga sesuai dengan data yang diinputkan oleh perangkat desa.

(41)

4.4 Perancangan Sistem Inferensi Fuzzy Metode Tsukamoto 4.4.1 Kriteria Rumah Rusak

Pada bagian ini, menentukan seberapa besar kerusakan suatu rumah dengan diberi nilai persentase. Sebelum menentukan nilai tersebut ada beberapa kriteria rumah rusak, dinilai dari 3 aspek yaitu kondisi atap, kondisi dinding dan kondisi lantai.

1. Tiga aspek kriteria rumah rusak

Tabel 4. 1 Kondisi Atap (k1)

Nilai (ni) Kondisi

1 Bocor (Genting Berlubang)

2 Bocor (Genting Berlubang) dan usuk keropos (rapuh) 3 Bocor (Genting Berlubang) , usuk keropos (rapuh), dan

gordin keropos.

4 Bocor (Genting Berlubang) , usuk keropos (rapuh), gordin keropos dan kuda-kuda keropos.

Tabel 4. 2 Kondisi Dinding (k2)

Nilai(ni) Kondisi

1 Semi permanen(cor dan papan)

2 Terbuat dari anyaman bambu atau triplek keropos

3 Terbuat dari anyaman bambu atau triplek keropos dan penyangga keropos

4 Terbuat dari anyaman bambu atau triplek keropos , penyangga keropos dan keadaan dinding miring

Tabel 4. 3 Kondisi Lantai (k3)

Nilai(ni) Kondisi

1 Tegel atau cor berlubang dan retak-retak 2 Beralaskan dari karpet plastik

3 Beralaskan dari karpet plastik dan berlubang-lubang 4 Hanya dari tanah saja

(42)

2. Penilaian rumah

Tabel 4. 4 Penilaian Rumah (%) Kondisi Nilai

1 2 3 4 Atap

Dinding Lantai

- Menghitung persentase kerusakan rumah.

K = ∑

∑ ∑

x 100%

Keterangan :

K = Persentase kerusakan rumah n = nilai

k = kondisi

4.4.2 Pembentukan Himpunan Fuzzy

Ada 3 variabel fuzzy yang digunakan yaitu kerusakan rumah,

kondisi ekonomi, dan bantuan dana pembangunan rumah dengan fungsi

keanggotaan : linear turun, linear naik, dan segitiga sebagai pendekatan untuk memperoleh derajat keanggotaan suatu nilai dalam suatu himpunan fuzzy. Variabel masukan meliputi kerusakan rumah dan kondisi ekonomi sedangkan variabel keluaran adalah bantuan dana pembangunan rumah.

a. Variabel Kerusakan Rumah

Variabel kerusakan rumah ini diasumsikan berdasarkan seberapa persen bagian rumah yang mengalami kerusakan. Variabel kerusakan rumah dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy yaitu RUSAK RINGAN, RUSAK SEDANG, dan RUSAK BERAT. Himpunan RUSAK RINGAN menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk linear turun. Himpunan RUSAK BERAT

(43)

menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk linear naik. Dan himpunan RUSAK SEDANG menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan berbentuk segitiga.

Gambar 4. 3 Fungsi Keanggotaan Variabel Kerusakan Rumah Fungsi keanggotaan pada variabel kerusakan rumah :

0 5

µ

RusakRingan [y] =

µ

RusakSedang [y] =

µ

RusakBerat [y] =

b. Variabel Kondisi Ekonomi

Variabel kondisi ekonomi dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy yaitu MISKIN, MENENGAH, dan KAYA. Himpunan MISKIN menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk linear turun. Himpunan KAYA menggunakan pendekatan fungsi

(44)

keanggotaan yang berbentuk linear naik. Dan himpunan MENENGAH menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan berbentuk segitiga.

Gambar 4. 4 Fungsi Keanggotaan Variabel Kondisi Ekonomi Fungsi keanggotaan pada variabel kerusakan rumah :

0 ≤ x ≤ 500

µ

Miskin [x] = 500 ≤ x ≤ 1500 0 untuk yang lainya

500 ≤ x ≤ 1500

µ

Menengah [x] = 1500 ≤ x ≤ 2500 0 untuk yang lainya

5 5

µ

Kaya[x] =

1 5

c. Variabel Bantuan Rumah

Variabel bantuan rumah dibagi menjadi 3 himpunan fuzzy yaitu SEDIKIT, SEDANG, dan BANYAK. Himpunan SEDIKIT menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan yang berbentuk linear turun. Himpunan BANYAK menggunakan pendekatan fungsi

(45)

keanggotaan yang berbentuk linear naik. Dan himpunan SEDANG menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan berbentuk segitiga.

Gambar 4. 5 Fungsi Keanggotaan Variabel Bantuan Rumah Fungsi keanggotaan pada variabel kerusakan rumah :

µ

Sedikit[z] =

7 z 5

µ

Sedang [z] = 15 z

0 untuk yang lainya

µ

Banyak[z] =

0 untuk yang lainnya

4.4.3 Mekanisme Inferensi Fuzzy

a. Pembentukan Aturan Fuzzy

Penentuan bantuan dana pembangunan rumah ini memiliki 9 kombinasi pilihan (3 x 3), yaitu 2 variabel fuzzy antara kerusakan rumah dengan 3 himpunan fuzzy dan kondisi ekonomi dengan 3

(46)

himpunan fuzzy. Sehingga terbentuk 9 rule atau aturan. Ke-9 aturan

fuzzy yang terbentuk adalah sebagai berikut :

Tabel 4. 5 Aturan Fuzzy Aturan Kondisi

Ekonomi

Kerusakan Rumah

Bantuan Rumah [R1] Miskin Berat Banyak [R2] Miskin Sedang Banyak [R3] Miskin Ringan Sedang [R4] Menengah Berat Banyak [R5] Menengah Sedang Sedang [R6] Menengah Ringan Sedang [R7] Kaya Berat Sedikit [R8] Kaya Sedang Sedikit [R9] Kaya Ringan Sedikit

Bantuan dana pembangunan rumah yang diterima disesuaikan dengan kondisi ekonomi dan kerusakan rumah yang dialami. Pada kasus ini, warga dengan kondisi ekonomi miskin akan lebih diprioritaskan dibandingankan dengan yang menengah dan kaya. b. Penentuan fire-strength (α-predikat)

Setelah masing-masing variabel fuzzy dihitung derajat keanggotaanya, kemudian menentukan fire-strength dengan mengambil nilai minimun ( MIN ) dari seluruh derajat keanggotaan. Operator yang digunakan untuk menghitung fire-strength

rekomendasi jumlah bantuan dana pembangunan rumah adalah operator AND. Hasil operasi dengan operator AND dari masing-masing aturan diperoleh dengan :

(47)

Keterangan :

A : kerusakan rumah B : kondisi ekonomi

Fire-strength ke-9 aturan fuzzy :

[R1] α-predikat1 = min(µEkonomiMiskin, µRusakBerat) [R2] α-predikat2 = min(µEkonomiMiskin, µRusakSedang) [R3] α-predikat3 = min(µEkonomiMiskin, RusakRingan) [R4] α-predikat4 = min(µEkonomiMenengah, µRusakBerat) [R5] α-predikat5 = min(µEkonomiMenegah, µRusakSedang) [R6] α-predikat6= min(µEkonomiMenengah, µRusakRingan) [R7] α-predikat7 = min(µEkonomiKaya, µRusakBerat) [R8] α-predikat8 = min(µEkonomiKaya, µRusakSedang) [R9] α-predikat9= min(µEkonomiKaya, µRusakRingan) 4.4.4 Unit Defuzzifikasi

Unit defuzifikasi melakukan pemetaan dari keluaran inferensi

fuzzy (fire-strength) ke nilai tegas yang berupa rekomendasi jumlah

bantuan dana pembangunan rumah. Pada unit ini memiliki 2 proses perhitungan yaitu perhitungan nilai z tiap aturan fuzzy dan perhitungan rata-rata nilai z dari semua aturan fuzzy.

a. Perhitungan nilai Z (bantuan rumah) tiap aturan fuzzy

Perhitungan nilai z merupakan perhitungan bantuan dana pembangunan rumah yang direkomendasikan pada setiap aturan. Berikut nilai z untuk tiap rule :

[R1] z1=20+( α-predikat1 * (30-20)) [R2] z2=20+( α-predikat2*(30-20)) [R3] z3=23-( α-predikat3*(23-15)) [R4] z4=20+( α-predikat4*(30-20)) [R5] z5= 23-( α-predikat5*(23-15)) [R6]z6=7+( α-predikat6*(15-7))

(48)

[R7]z₇=7+( α-predikat₇*(15-7)) [R8]z8=10-( α-predikat8*(10-1)) [R9]z9=10-( α-predikat9*(10-1))

b. Perhitungan rata-rata nilai Z (center of single-ton)

Setelah nilai z untuk setiap aturan fuzzy diketahui, maka langkah terakhir adalah menghitung rata-rata nilai z dari ke-9 aturan tersebut.

4.4.5 Contoh Perhitungan Manual

Berikut adalah contoh berdasarkan data “Survei salah satu keadaan rumah atau tempat tinggal warga secara langsung pada tanggal 03 Desember 2015” warga RT 001 RW 001, Desa Kalitanjung :

Misalkan dalam suatu kasus, ditemukan seorang Kepala Keluarga bernama Asmoro Bayu Nurprasetyo dengan penghasilan Rp 700.000,00 per-bulan. Dan memiliki rumah dengan kondisi seperti gambar berikut,

(49)

 Kondisi Atap Rumah

 Kondisi Dinding Rumah

(50)

Maka dapat dihitung :

1. Perhitungan Penilaian Rumah Kondisi Nilai

1 2 3 4

Atap *

Dinding *

Lantai *

K =

= 0,67 x 100 % = 67 %

Jadi persentase kerusakan rumah adalah 67 % 2. Perhitungan derajat keanggotaan

a. Kerusakan rumah 67 % µRusakRingan [y] = 0

µRusakSedang [y] = = = 0,66

µRusakBerat [y] = = = 0,34

Gambar 4. 6 Nilai µRusakSedang danµRusakBerat

b. Penghasilan : Rp 700.000,00 per-bulan

µMiskin [x] = = = 0,8

µMenengah [x] = = = 0,2

(51)

Gambar 4. 7 Nilai µMiskin danµMenengah

3. Penentuan α – predikat

Pada proses inferensi fuzzy ini dilakukan perhitungan fire-strength

( α – predikat ) untuk setiap aturan dengan menggunakan fungsi MIN

pada aplikasi fungsi implikasi. Berikut perhitungan nilai z untuk setiap rule :

[R1] α – predikat1 =min(0.8 ; 0.34) = 0.34

[R2] α – predikat2 = min(0.8 ; 0.66) = 0.66

[R3] α – predikat3 = min(0.8 ; 0) = 0

[R4] α – predikat4 = min(0.2 ; 0.34) = 0.2

[R5] α – predikat5 = min(0.2 ; 0.66) = 0.2

[R6] α – predikat6 = min(0.2 ; 0) = 0 [R7] α – predikat7 = min(0 ; 0.34) = 0 [R8] α – predikat8 = min(0 ; 0.66) = 0 [R9] α – predikat9 = min(0 ; 0) = 0

4. Proses Defusifikasi

a. Perhitungan nilai Z tiap rule

[R1] z1=20+( 0.34 * (30-20)) = 23.4

Gambar 4. 8Nilai z1 pada [R1] [R2] z2=20+( 0.66*(30-20)) = 26.6

(52)

Gambar 4. 9 Nilai z2 pada [R2] [R3] z3=23-( 0 *(23-15)) = 23

[R4] z4=20+( 0.2 *(30-20)) = 22

Gambar 4. 10 Nilai z4 pada [R4] [R5] z5= 23-( 0.2 *(23-15))= 21.4

Gambar 4. 11 Nilai z5 pada [R5] [R6]z6=7+( 0 *(15-7)) = 7

[R7]z7=7+( 0 *(15-7))= 7 [R8]z8=10-( 0 *(10-1))= 10 [R9]z9=10-( 0 *(10-1))= 10

(53)

b. Perhitungan rata-rata nilai Z

Nilai rata-rata Z dicari dengan cara sebagai berikut :

Z =

= 24.4

Jadi jumlah bantuan dana pembangunan rumah tidak layak huni yang akan diterima Bayu sebanyak Rp 24.400.000,00.

(54)

4.5 Perancangan Proses

4.5.1 Diagram Konteks Sistem

Diagram konteks sistem digunakan untuk menunjukan antarmuka utama sistem dengan lingkungannya. Dari Perangkat desa akan diperolah data untuk melalukak login, data Kepala Keluarga, data batas himpunan fuzzy. Lalu perangkat desa akan mendapatkan informasi mengenai data kepala keluarga, data batas himpunan, data derajat keanggotaan, data aturan fuzzy, data kondisi rumah, rekomendasi bantuan dana pembangunan rumah tidak layak huni dan hasil laporan data penerima bantuan dana pembangunan rumah dalam bentuk Ms. Excel. Berikut diagram konteks sistem yang ditunjukan pada gambar 4.12 :

0 Sistem Perangkat

Desa

Data Kepala keluarga Data batas himpunan Data derajat keanggotaan

Data Login

Data Kepala Keluarga Data Batas Himpunan Kriteria Kondisi Rumah

Rekomendasi Jumlah Bantuan yang Diterima

Data Aturan Fuzzy Kriteria Kondisi Rumah

(55)

4.5.2 DAD Level 1

Berikut diagram konteks sistem pada level 1 yang ditunjukkan pada gambar 4.13 :

1 Login 2 Kelola/CRUD data KK 3 Edit Batas Himpunan 4 Cari data derajat keanggotaan 5 Upload Gambar Rumah 6 Kelola Aturan Fuzzy 8 Penentuan dana bantuan 10 logout Perangkat Desa Login Kepala Keluarga Batas Himpunan Derajat Keanggotaan Username, password Data KK

Data Batas Himpunan

Data Derajat Keanggotaan Data Kepala Keluarga

Data Batas Himpunan

Id Kepala Keluarga

Data Gambar

Validasi Login

Validasi login Validasi login

Derajat kenggotaan kerusakan rumah, Derajat keanggotaan kondisi ekonomi,

Rekomendasi dana bantuan Batas himpunan fuzzy

Perintah logout Id Kepala Keluarga

Data Derajat Keanggotaan Validasi login

Validasi login

Gambar Data Gambar

Aturan Data Aturan Fuzzy

Persentase kerusakan rumah, penghasilan Status CRUD Data KK

7 View data kepala keluarga 9 Cetak dan View Data Penerima Bantuan Dana Status Edit Batas Himpunan

Status upload dan Data Gambar

Rekomendasi dana bantuan

Data Kepala Keluarga view

Data Kepala Keluarga Status Perubahan Data Aturan Fuzzy

Data Aturan fuzzy

Data Kepala keluarga cetak

Data Penerima Bantuan Dana (M.S Excel)

Data Derajat Keanggotaan Kondisi Rumah Kondisi Rumah

Kondisi Rumah

Aturan Fuzzy

(56)

4.5.3 DAD Level 2

4.5.3.1 DAD Level 2 Proses 2

Berikut diagram konteks sistem pada level 2 pada proses 2 yang ditunjukkan pada gambar 4.14 :

Perangkat Desa

2.1 Tambah Data

2.2 Cari Data KK

2.3 Edit Data KK

2.4 Hapus Data

Kepala Keluarga Data KK

Status Tambah Data KK

Data KK yang akan dicari Data KK

Data KK yang akan dicari

Status edit data KK

Data KK yang akan dihapus Status Hapus data KK

Data KK

Data Kepala Keluarga

Data KK

Gambar 4. 14 Diagram Aliran Data Level 2 Proses 2

4.5.3.2 DAD Level 2 Proses 5

Berikut diagram konteks sistem pada level 2 pada proses 5 yang ditunjukkan pada gambar 4.15 :

Perangkat Desa 5.1 Tambah Gambar 5.2 Cari Gambar Id KK, kondisi rumah,

Dan Gambar rumah Status Tambah Gambar

Id KK & Kondisi Rumah yang akan dicari Gambar rumah

Gambar Id KK, kondisi rumah,

Dan Gambar rumah

kondisi rumah, Dan Gambar rumah

(57)

4.6 Perancangan Basisdata 4.6.1 Perancangan Konseptual

Pada tahap ini kegiatan yang dilakukan mengecek tentang kebutuhan– kebutuhan pemakai terhadap data yang dihasilkan, dimana tujuan dari proses perancangan skema konseptual adalah menyatukan pemahaman dalam struktur database, pengertian semantik, keterhubungan dan batasan-batasannya, dengan membuat sebuah skema database konseptual dengan menggunakan model data ER/ERD tanpa tergantung dengan sistem manajemen database. Himpunan entitas lemah/bergantung (dependent entity) adalah himpunan entitas yang keberadaanya bergantunng pada keberadaan himpunan entitas lain. Pada perancangan dibawah ini ada 4 entitas yaitu kepala keluarga, derajatkeanggotaan, kondisirumah dan gambar. Untuk entitas derajatkeanggotaan, kondisi rumah dan gambar sangat bergantung pada entitas kepalakeluarga. Berikut model data ERD yang ditunjukan pada gambar 4.16 :

(58)

Keterangan:

a. Entitas yang terlibat ada 4, yaitu KepalaKeluarga, DerajatKeanggotaan, KondisiRumah, Gambar.

b. Setiap entitas memiliki atribut masing-masing.

c. Relasi KepalaKeluarga dengan KondisiRumah adalah 1 to 1. Setiap Kepala Keluarga hanya memiliki satu kondisi rumah karena hanya memiliki satu rumah. Satu kondisi rumah terdiri dari tiga kondisi dari atap, dinding dan lantai.

d. Relasi Kepala Keluarga dengan DerajatKeanggotaan adalah 1 to 1.

Setiap Kepala Keluarga hanya boleh memiliki nilai derajat keanggotaan dari masing-masing kriteria sebanyak 1 untuk proses perhitungan fire-strenght.

e. Relasi Kepala Keluarga dengan Gambar adalah 1 to N (one to

many).

f. Setiap Kepala Keluarga mempunyai banyak gambar dari setiap masing-masing kondisi rumah( atap, dinding dan lantai).

4.6.2 Perancangan Logikal

Perancangan logikal adalah proses membangun model informasi yang digunakan berdasarkan pada model data khusus, tetapi terlepas dari DBMS dan pertimbangan fisik tertentu. Ada 4 entitas yang digunakan dan yang berelasi saja, antara lain : KepalaKeluarga, DerajatKeanggotaan, KondisiRumah dan Gambar.

KepalaKeluarga

- ID_KK : number PK - NamaKK : varchar2 (50) - NamaPemilik : varchar2 (50) - AlamatRumah : varchar2 (50) - RT : varchar2 (20)

- RW : varchar2 (20) - Desa : varchar2 (20) - Kecamatan : varchar2 (20) - Kodepos : varchar2 (20) - Provinsi: varchar2 (20) - Pekerjaan : varchar2 (20) - Penghasilan : varchar2 (20)

(59)

- Persentaserusak : varchar2 (20) - Kondisiatap : varchar2 (20) - Kondisidinding : varchar2 (20) - Kondisilantai : varchar2 (20) DerajatKeanggotaan

- ID_KK : number FK - NamaKK : varchar2 (50) - NamaPemilik : varchar2 (50) - MuRusakRingan : varchar2 (20) - MuRusakSedang : varchar2 (20) - MuRusakBerat : varchar2 (20) - MuMiskin : varchar2 (20) - MuMenengah : varchar2 (20) - MuKaya : varchar2 (20) - JumlahBantuan : varchar2 (20) KondisiRumah

- ID_KK : number FK

- KondisiAtap: varchar2 (100) - KondisiDinding : varchar2 (100) - KondisiLantai : varchar2 (100) Gambar

- ID_KK : number FK - Kondisi : varchar2 (50)

- Alamatgambar : varchar2 (100)

4.6.3 Perancangan Fisikal a. Tabel User_RTLH

Tabel Login digunakan untuk menyimpan data UserName dan Password dari user.

Tabel 4. 6 Tabel User_RTLH

Nama Field Tipe Data Lebar Keterangan

PK UserName Varchar2 20 Nama user untuk login ke sistem Password Varchar2 20 Password user untuk

(60)

b. Tabel BatasHimpunan

Tabel BatasHimpunan digunakan untuk menyimpan data-data batas himpunan batas fuzzy.

Tabel 4. 7 Tabel BatasHimpunan Nama Field Tipe

Data

Lebar Keterangan

PK HimpunanFuzzy Varchar2 50 Nama suatu himpunan fuzzy Variabel Varchar2 50 Nama suatu

variabel dari himpunan fuzzy BatasBawah Varchar2 20 Nilai batas bawah

suatu himpunan

fuzzy

BatasTengah Varchar2 20 Nilai batas tengah suatu himpunan

fuzzy

BatasAtas Varchar2 20 Nilai batas atas suatu himpunan

fuzzy c. Tabel KepalaKeluarga

Tabel KepalaKeluarga digunakan untuk menyimpan data-data Kepala Keluarga penerima dana bantuan pembangunan rumah.

Tabel 4. 8 Tabel KepalaKeluarga Nama Field Tipe

Data

Lebar Keterangan

PK ID_KK number - Kode KK

penerima bantuan NamaKK Varchar2 50 Nama KK

(61)

NamaPemilik Varchar2 50 Nama KK pemilik rumah

AlamatRumah Varchar2 50 Alamat rumah yang ditempati

RT Varchar2 20 No. RT

RW Varchar2 20 No. RW

Desa Varchar2 20 Nama Desa penerima bantuan Kecamatan Varchar2 20 Nama Kecamatan penerima bantuan Kabupaten Varchar2 20 Kabupaten

penerima bantuan Kodepos Varchar2 20 Kode pos

Kecamatan Provinsi Varchar2 20 Provinsi dari

alamat penerima bantuan

Pekerjaan Varcha2 20 Jenis Pekerjaan penerima bantuan penghasilan Varchar2 20 Penghasilan KK

per-bulan

Persentaserusak Varchar2 20 Kondisi kerusakan rumah

Kondisisatap Varchar 25 Bobot nilai kerusakan atap Kondisidinding Varchar2 20 Bobot nilai

kerusakan dinding Kondisilantai Varchar2 20 Bobot nilai

(62)

d. Tabel DerajatKeanggotaan

Tabel DerajatKeanggotaan digunakan untuk menyimpan data-data mengenai derajat keanggotaan pada himpunan fuzzy tertentu, dan jumlah bantuan yang direkomendasikan.

Tabel 4. 9 Tabel DerajatKeanggotaan Nama Field Tipe

Data

Lebar Keterangan

FK ID_KK number - Kode KK

penerima bantuan NamaKK Varchar2 50 Nama KK

penerima bantuan NamaPemilik Varchar2 50 Nama pemilik

rumah penerima bantuan

MuRusakRingan Varchar2 20 Derajat

keanggotaan untuk kerusakan rumah di himpunan RUSAK RINGAN MuRusakSedang Varchar2 20 Derajat

keanggotaan untuk kerusakan rumah di himpunan RUSAK SEDANG MuRusakBerat Varchar2 20 Derajat

keanggotaan untuk kerusakan rumah di himpunan RUSAK BERAT MuMiskin Varchar2 20 Derajat

keanggotaan untuk kondisi ekonomi di

(63)

himpunan MISKIN MuMenengah Varchar2 20 Derajat

keanggotaan untuk kondisi ekonomi di himpunan

MENENGAH MuKaya Varchar2 20 Derajat

keanggotaan untuk kondisi ekonomi di himpunan KAYA JumlahBantuan Varchar2 20 Rekomendasi

besarnya bantuan yang diterima KK

e. Tabel KondisiRumah

Tabel KondisiRumah digunakan untuk menyimpan data-data deskripsi kondisi rumah penerima dana bantuan pembangunan rumah.

Tabel 4. 10 Tabel KondisiRumah Nama Field Tipe

Data

Lebar Keterangan

FK ID_KK number - Kode KK

penerima bantuan KondisiAtap Varchar2 100 Deskripsi dari

kondisi atap rumah penerima bantuan KondisiDinding Varchar2 100 Deskripsi dari

kondisi dinding rumah penerima bantuan

(64)

kondisi lantai rumah penerima bantuan

f. Tabel Aturan

Tabel Aturan digunakan untuk menyimpan data-data aturan fuzzy yang digunakan untuk menentukan proses perhitungan jumlah dana bantuan.

Tabel 4. 11 Tabel Aturan Nama Field Tipe

Data

Lebar Keterangan

PK ID_ATURAN Varchar2 20 Kode aturan fuzzy

Nilai Varchar2 20 Parameter untuk nilai true dan false Kondisiekonomi Varchar2 30 Deskripsi fuzzy

untuk kondisi ekonomi Kerusakanrumah Varchar2 30 Deskripsi fuzzy

untuk kerusakan rumah

Jumlahbantuan Varchar2 30 Deskripsi fuzzy untuk jumlah bantuan

(65)

g. Tabel Gambar

Tabel Gambar digunakan untuk menyimpan data-data gambar dari setiap kondisi rumah penerima bantuan.

Tabel 4. 12 Tabel Gambar Nama Field Tipe

Data

Lebar Keterangan

FK ID_KK number - Kode KK

penerima bantuan Kondisi Varchar2 50 Berisi kondisi atap,

dinding dan lantai rumah.

Alamatgambar Varchar2 100 Alamat directori dari gambar yang di ambil.

4.7 Perancangan User Interface 4.7.1 Desain Interface Input

a. Login

Gambar 4.17 dibawah ini, menunjukan desain interface Login. Menu login akan tampil pertama kali ketika sistem aplikasi ini dijalankan.

(66)

b. Tambah Data Kepala Keluarga

Gambar 4.18 dibawah ini, menunjukan desain interface Tambah Data Kepala Keluarga yang digunakan untuk melakukan penambahan data Kepala Keluarga.

Gambar 4. 18 Desain Interface Tambah Data Kepala Keluarga c. Edit Data Kepala Keluarga

Gambar 4.19 dibawah ini, menunjukan desain interface edit data kepala keluarga yang digunakan untuk melakukan perubahan data kepala keluarga.

Gambar 4. 19 Desain Interface Edit Data Kepala Keluarga d. Kelola Data Batas Himpunan

Gambar 4.20 dibawah ini menunjukan desain interface kelola data batas himpunan digunakan untuk mengelola batas himpunan masin-masing himpunan fuzzy. Tombol “ Lihat Fungsi Keanggotaan”

(67)

digunakan untuk melihat fungsi dari suatu variabel fuzzy (kerusakan rumah, kondisi ekonomi dan jumlah bantuan). Tombol “edit” digunakan untuk mengubah batas himpunan fuzzy dari suatu variabel

fuzzy. Tombol “Reset” digunakan untuk me-reset semua batas menjadi null.

Gambar 4. 20 Desain Interface Kelola Data Batas Himpunan e. Upload Gambar

Gambar 4.21 dibawah ini, menunjukan desain interface upload gambar digunakan untuk penambahan gambar kondisi rumah( atap, dinding dan lantai). Tombol “ cari “ digunakan untuk menampilkan gambar rumah berdasarkan ID_KK dan kondisi rumah.

(68)

f. Penentuan Dana Pembangunan

Gambar 4.22 dibawah ini, menunjukan desain interface penentuan dana pembangunan rumah tidal layak huni digunakan untuk menentukan rekomendasi bantuan dana. Perangkat desa harus mengisi Id Kepala Keluarga maka akan tampil keterangan nama KK penghasilan dan kerusakn rumah yang nantinya akan diproses. Tombol “ Proses” digunakan untuk melihat rekomendasi jumlah dana bantuan pembangunan rumah tidak layak huni yang diterima Kepala Keluarga.

Gambar 4. 22 Desain Interface Penentuan Dana Pembangunan

4.7.2 Desain Interface Output

a. Menu Utama

Gambar 4.23 dibawah ini, menunjukan desain interface menu utama. Perangkat Desa dapat mengakses beberapa menu yang disediakan sistem.

(69)

Gambar 4. 23 Desain Interface Menu Utama b. Menu Kelola Data Kepala Keluarga

Pada gambar 4.24 dibawah ini, menunjukan menu kelola data KK. Perangkat desa bisa melakukan proses tambah KK dengan klik Tombol “Tambah KK” dan bisa melakukan proses pencarian sekaligus edit dengan klik tombol “Pencarian”.

Gambar 4. 24 Desain Interface Menu Kelola Kepala Keluarga. c. Pencarian Data Derajat Keanggotaan

Gambar 4.25 dibawah ini, menunjukan form pencarian data KK. Perangkat desa dapat melakukan pencarian data derajat keanggotaan berdasarkan id kepala keluarga.

(70)

Gambar 4. 25 Desain Interface Pencarian Data Derajat Keanggotaan d. Kelola Aturan Fuzzy

Gambar 4.26 dibawah ini, menunjukan halaman kelola aturan fuzzy. Perangkat desa dapat melakukan pemilihan aturan fuzzy yang diinginkan. Tombol “ Reset” harus di klik sebelum perangkat desa melakukan pemilihan aturan. Tombol “default” bertujuan untuk mengaktifkan semua aturan yang tersedia.

Gambar 4. 26 Desain Interface Kelola Aturan Fuzzy e. Data Kepala Keluarga Penerima Bantuan

Gambar 4.27 dibawah ini, menunjukan halaman data KK penerima bantuan. Perangkat desa dapat melihat seluruh kepala keluarga penerima bantuan yang sudah ditambahkan pada proses tambah sebelumnya. Perangkat desa cukup pilih menu view lalu klik “ Data Kepala Keluarga” maka akan tampil seluruh data KK.

(71)

Gambar 4. 27 Desain Interface Data Kepala Keluarga Penerima Bantuan

f. Data Penerima Bantuan Dana

Gambar 4.28 dibawah ini, menunjukan halaman data penerima bantuan dana. Perangkat desa dapat melihat semua kepala keluarga yang sudah mendapat bantuan dana pembangunan rumah. Pilih menu view lalu klik “Data Penerima Jumlah Bantuan” maka akan muncul semua data KK yang sudah mendapat bantuan dana. Tombol “Export/Cetak” digunakan untuk membuat laporan sekaligus mencetak data yang telah di eksport menjadi Ms. Excel.

Gambar 4. 28 Desain Interface Data Penerima Bantuan Dana Pembangunan

(72)

BAB V IMPLEMENTASI, HASIL, DAN PEMBAHASAN

5.1 Implementasi Algoritma Sistem Inferensi Fuzzy Metode Tsukamoto

Perhitungan untuk menentukan besarnya bantuan dana pembangunan rumah tidak layak huni yang akan diterima kepala keluarga terdapat 3 tahapan, yaitu : perhitungan derajat keanggotaan variabel masukan( kerusakan rumah dan kondisi ekonomi ), mekanisme inferensi fuzzy, dan unit defuzifikasi. Berikut penjelasan lebih lanjut :

5.1.1 Perhitungan Derajat Keanggotaan

Berikut ini penjelasan lebih lanjut mengenai perhitungan derajat keanggotaan tiap himpunan fuzzy dari variabel kerusakan rumah dan kondisi ekonomi dari kasus yang diambil dari survei terhadap rumah seorang Kepala Keluarga bernama Asmoro Bayu Nurprasetyo dengan penghasilan Rp 700.000,00 per-bulan. Dan memiliki rumah dengan kondisi seperti gambar berikut,

Kondisi Nilai 1 2 3 4

Atap *

Dinding *

Lantai *

a. Perhitungan Persentase Kerusakan Rumah

Perhitungan persentase kerusakan rumah harus ditentukan dengan menghitung dari nilai bobot yang telah ditentukan. Berikut formula untuk menentuka persentase kerusakn rumah :

K = ∑

∑ ∑

x 100%

Keterangan :

K = Persentase kerusakan rumah n = nilai

(73)

maka diperoleh perhitungan seperti dibawah ini : K =

= 0,67 x 100 % = 67 %

Jadi persentase kerusakan rumah adalah 67 %. b. Perhitungan

µ

_RusakRingan[y]

Perhitungan derajat keanggotaan himpunan fuzzy “rusak ringan” menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan linear turun. Perhitungan derajat keanggotaan ini, diimplementasi dalam

function bernama “ FuncRusakringan”.

Kerusakan Rumah ( Persen ) Gambar 5. 1 Fungsi Keanggotaan Rusak Ringan

Batas bawah ( 0% ) dan batas atas (50%) himpunan fuzzy “ rusak ringan” diambil dari tabel “ batashimpunan”. Listing program adalah :

select batasbawah ,batastengah, batasatas from

batashimpunan where himpunanfuzzy = 'rusakringan'; Jika kerusakan rumah berada diantara 0 % sampai 50 % maka nilai keanggotaan “rusak ringan” adalah (50-y) / (50-0). Listing programnya adalah

if (kerusakan >= bawah && kerusakan <= atas) {

myuRusakRingan = (double) Math.round((atas

-kerusakan) / (atas - bawah) * bulat) / bulat;

if (myuRusakRingan <= 0) {

myuRusakRingan = 0; }

(74)

Jika kerusakan rumah lebih besar 50 % maka µ RusakRingan

[y] = 0. Karena nilai kerusakan rumah sebesar 67% maka nilai kerusakan tersebut diatas batas atas yaitu sebesar 50 %. Listing programnya sebagai berikut :

if (kerusakan >= atas) { myuRusakRingan = 0; }

maka menjadi : if (67 >= 50) {

myuRusakRingan = 0; }

Jadi nilai myuRusakRingan adalah 0.

Function “FuncRusakringan” akan memberikan nilai balik berupa nulai dari myuRusakRingan.

c. Perhitungan

µ

_RusakSedang[y]

Perhitungan derajat keanggotaan himpunan fuzzy “rusak sedang” menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan segitiga. Perhitungan derajat keanggotaan ini, diimplementasi dalam

function bernama “ FuncRusakSedang”.

Kerusakan Rumah (Persen)

Gambar 5. 2 Fungsi Keanggotaan Rusak Sedang Batas bawah (0%), batas tengah (50%) dan batas atas (100%) himpunan fuzzy “rusak sedang” diambil dari tabel “ batashimpunan”. Berikut Listing programnya :

(75)

select batasbawah, batastengah, batasatas from batashimpunan where himpunanfuzzy = 'rusakringan';

Jika kerusakan rumah berada diantara 0% sampai 50% ( antara batas bawah dan batas tengah fungsi keanggotaan rusak sedang), maka nilai kenaggotaan “rusak sedang”

µ

_RusakSedang[y] adalah (y-0) / (50-0). Berikut listing programnya :

if (kerusakan2 >= bawah2 && kerusakan2 <= tengah2) { myuRusakSedang = (double) Math.round((kerusakan2 - bawah2)/(tengah2 - bawah2) * bulat) / bulat;

}

Jika kerusakan rumah berada diantara 50% sampai 100% ( antara batas tengah dan batas atas fungsi keanggotaan rusak sedang), maka nilai keanggotaan “rusak sedang”

µ

RusakSedang [y] adalah (100-y) / (100-50). Karena nilai kerusakan rumah sebesar 67% maka nilai kerusakan tersebut berada diantara batas tengah yaitu sebesar 50 % dan batas atas yaitu 100% . Berikut adalah listing programnya:

if (kerusakan2 >= tengah2 && kerusakan2 <= atas2) { myuRusakSedang = (double) Math.round((atas2 - kerusakan2) / (atas2 - tengah2) * bulat) / bulat; }

Maka menjadi :

if (67 >= 50 && 67 <= 100) {

myuRusakSedang = (double) Math.round((100 - 67) / (67 - 100) * bulat) / bulat;

}

Jadi nilai myuRusakSedang adalah 0,66.

Function “FuncRusakSedang” akan memberikan nilai balik berupa nulai dari myuRusakSedang.

(76)

d. Perhitungan

µ

_RusakBerat[y]

Perhitungan derajat keanggotaan himpunan fuzzy “rusak berat” menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan linear naik. Perhitungan derajat keanggotaan ini, diimplementasi dalam

function bernama “ FuncRusakBerat”.

Kerusakan Rumah (Persen)

Gambar 5. 3 Fungsi Keanggotaan Rusak Berat Batas bawah (50%), batas tengah (100%) dan batas atas (100%) himpunan fuzzy “rusak berat” diambil dari tabel “ batashimpunan”. Berikut Listing programnya :

select batasbawah, batastengah, batasatas from

batashimpunan where himpunanfuzzy = 'rusakberat'; Jika kerusakan rumah berada diantara 50% sampai 100% ( antara batas bawah dan batas tengah fungsi kenaggotaan rusak berat), maka nilai kenaggotaan “rusak berat”

µ

_RusakBerat[y] adalah (y-50) / (100-(y-50). Karena nilai kerusakan rumah sebesar 67% maka nilai kerusakan tersebut berada diantara batas bawah yaitu sebesar 50 % dan batas tengah yaitu 100%. Berikut listing programnya : if (kerusakan3 >= bawah3 && kerusakan3 <= tengah3) {

myuRusakBerat = (double) Math.round((kerusakan3 - bawah3) / (tengah3 - bawah3) * bulat) / bulat; }

(77)

if (67 >= 50 && 67 <= 100) {

myuRusakBerat = (double) Math.round((67 - 50) / (100 - 50) * bulat) / bulat;

}

Jadi nilai myuRusakBerat adalah 0,34.

Jika kerusakan rumah lebih besar 100 % (batas atas) maka nilai keanggotaan “rusak berat”

µ

RusakBerat [y] =1. Berikut adalah listing programnya:

if (kerusakan3 >= atas3) { myuRusakBerat = 1; }

Function “FuncRusakBerat” akan memberikan nilai balik berupa nulai dari myuRusakBerat.

e. Perhitungan

µ

_Miskin[x]

Perhitungan derajat keanggotaan himpunan fuzzy “miskin” menggunakan pendekatan fungsi keanggotaan linear turun.

Perhitungan derajat keanggotaan ini, diimplementasi dalam

function bernama “ FuncMiskin”.

Kondisi Ekonomi (rupiah) Gambar 5. 4 Fungsi Keanggotaan Miskin

Batas bawah ( 0 ribu ) batas tengah ( 500 ribu) dan batas atas (1500 ribu) himpunan fuzzy “ Miskin ” diambil dari tabel “ batashimpunan”. Listing program adalah :

(1)

3306021208083874 MUJI UTOMO 650000 1 1 2

3306021208083881 MISRAN 860000 2 2 1

3306021208083822 ALI MUSTAR 900000 3 2 2

3306021208083832 SINGOTARUNO 640000 2 3 2

3306021208083856 PRAPTO SUDARMO 600000 2 2 4

3306021208083883 JEMADI 800000 3 3 3

3306021208083860 SETRO SASMITO 480000 1 2 3

3306021208083866 PUJI PERMONO 760000 1 2 4

3306021208083893 SUDARTI 970000 3 2 4

3306021208083887 WIDOTO 740000 3 3 2

Tabel 2 Data KTP Calon Penerima Dana Bantuan

No. Kepala

Keluarga Nama Lengkap

KTP

3306021208083900

ASMORO BAYU NURPRASETYO

(2)

3306021208083881 MISRAN

3306021208083822 ALI MUSTAR

3306021208083832 SINGOTARUNO

(3)

3306021208083856 PRAPTO SUDARMO

3306021208083883 JEMADI

3306021208083860

SETRO SASMITO

3306021208083866 PUJI PERMONO

(4)

(5)

(6)

Sistem pendukung pengambilan keputusan penentuan bantuan dana pembangunan rumah tidak layak huni menggunakan fuzzy logic.

SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN

PENENTUAN BANTUAN DANA PEMBANGUNAN

RUMAH TIDAK LAYAK HUNI MENGGUNAKAN

FUZZY LOGIC

SKRIPSI

Disusun Oleh :

NEHEMIA TEGAR EKO PRAKOSO

125314133

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI

UNIVERSITAS SANATA DHARMA

YOGYAKARTA

DECISION SUPPORT SYSTEM TO DECIDE AID FUND

HOUSE CONTRUCTION NOT LIVEABLE

USING FUZZY LOGIC

A THESIS

Created by :

NEHEMIA TEGAR EKO PRAKOSO

125314133

INFORMATICS ENGINEERING STUDY PROGRAM

DEPARTMENT OF INFORMATICS ENGINEERING

FACULTY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY

SANANTA DHARMA UNIVERSITY

YOGYAKARTA

2016

µ

µ

µ

µ

χ

1

;

μ

μ

μ

Μ

μ

μ

x 100%

µ

µ

µ

µ

µ

µ

µ

µ

µ

x 100%

µ

µ

µ

µ

µ

µ

µ

µ

Tabel 2 Data KTP Calon Penerima Dana Bantuan

KTP

Parts

Dokumen yang terkait

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN BANTUAN DANA RUMAH TIDAK LAYAK HUNI BERBASIS WEB PADA KECAMATAN KOTA KUDUS DENGAN METODE TOPSIS.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN RUMAH LAYAK HUNI DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP).

Sistem pendukung pengambilan keputusan pembelian rumah menggunakan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP).

Sistem pendukung pengambilan keputusan pembelian rumah menggunakan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)

Proposal Bantuan Rehab Rumah Tidak Layak Huni

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI DI CANGKRING REMBANG KECAMATAN KARANGANYAR DEMAK

TAHUN 2017 (JUKNIS BANTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI)0001

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA DANA BANTUAN UNTUK RUMAH TIDAK LAYAK HUNI PADA DINAS SOSIAL TENAGA KERJA DAN TRANSMIGRASI KABUPATEN KUDUS MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT

Penerapan Metode VIKOR Dalam Penentuan Penerima Dana Bantuan Rumah Tidak Layak Huni

265 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI DI CANGKRING REMBANG KECAMATAN KARANGANYAR DEMAK Ahmad Jazuli

Dokumen yang Anda mencari sudah siap untuk unduhkan