KLASIFIKASI KESEHATAN BANK MENGGUNAKAN SISTEM FUZZY SUGENO ORDER NOL YANG DIIMPLEMENTASIKAN DENGAN GRAPHICAL USER INTERFACE (GUI) - Rani Mita Sari; Agus Maman Abadi (Jurnal Kajian dan Terapan Matematika, 2016)
Perbankan merupakan jantung perekonomian negara yang mempengaruhi berbagai aspek kehidupan. Oleh karena itu, diperlukan penilaian tingkat kesehatan bank sebagai refleksi dari kondisi perbankan tersebut. Penilaian tingkat kesehatan bank diukur dengan faktor Risk Profile, Good Coorporate Governance, Earning, dan Capital (RGEC). Sistem fuzzy Sugeno order nol dengan tingkat keakurasian sangat tinggi dapat digunakan untuk menilai kesehatan bank. Penelitian ini bertujuan membentuk dan mengetahui keakuratan sistem fuzzy Sugeno order nol dalam penilaian tingkat kesehatan bank di Indonesia. Proses pertama adalah menentukan hasil penilaian tingkat kesehatan bank dengan menggunakan metode RGEC. Ada sebanyak enam rasio dalam metode RGEC yang digunakan. Data yang digunakan sejumlah 109 bank dengan periode waktu 3 tahun. Bank yang digunakan sebagai  data training sebanyak 87 bank dan 22 bank sebagai data testing. Berdasarkan peraturan Bank Indonesia variabel output dapat diklasifikasikan menjadi 5 himpunan fuzzy. Proses inferensi fuzzy dengan metode Sugeno order nol dan metode weight average pada proses defuzzifikasi. Sistem fuzzy yang telah terbentuk kemudian diimplementasikan dengan Graphical User Interface (GUI).Tingkat keakurasian sistem fuzzy menggunakan metode Sugeno order nol dengan defuzzifikasi weight average pada data training tahun 2011, 2012, dan 2013 secara berturut-turut adalah 95,4%, 97,7% dan 95,4%. Sedangkan keakurasian sistem fuzzy pada data testing tahun 2011, 2012, dan 2013 adalah 100%. Hasil akurasi yang tinggi tersebut menunjukkan bahwa sistem fuzzy Sugeno orde nol baik digunakan sebagai penilaian kesehatan bank.