Widiyantoro et al . (2024).
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 29(1): 60-72. Doi: https://doi.org/10.35760/ik.2024.v29i1.10598

## PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK PENENTUAN HARGA RUMAH DI KOTA BANDUNG
1 Pawit Widiyantoro*, 2 Rosita Dian Febriyanti, 3 Cheppi Garda Muhamad 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Telkom Purwokerto 1,2,3 Jl. DI Panjaitan No.128, Kec. Purwokerto Selatan, Kab. Banyumas,
Jawa Tengah 53147
1 21102184@ittelkom-pwt.ac.id, 2 21102186@ittelkom-pwt.ac.id,
3 21102163@ittelkom-pwt.ac.id *) Penulis Korespondensi

## Abstrak
Rumah merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia yang harganya selalu naik tiap tahunnya.  Prediksi  harga  rumah  dapat  membantu  seseorang  untuk  mengetahui  harga  rumah dengan faktor-faktor tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga rumah di kota Bandung menggunakan logika fuzzy. Digunakan metode Fuzzy Tsukamoto dalam penelitian ini dengan menggunakan 3 variabel masukan yaitu jumlah kamar, luas bangunan, dan luas lahan dengan  keluaran  yaitu  variabel  harga  rumah.  Variabel  masukan  yang  digunakan  disusun  ke dalam  18  rule  fuzzy  dan  diuji  menggunakan  5  data.  Hasil  perhitungan  kemudian  dievaluasi menggunakan Mean Average Error (MAE). Hasil perhitungan menunjukan nilai MAE sebesar 34.691.272,8 yang jika dipersentasekan terhadap harga rata-rata akan menjadi 7,5%. Hasil ini menunjukan bahwa metode Fuzzy Tsukamoto yang digunakan dalam penelitian ini cukup baik untuk memprediksi harga rumah di Kota Bandung.
Kata Kunci : Logika Fuzzy, Metode Tsukamoto, Prediksi Harga Rumah.

## Abstract
The house is one of the basic needs of humans, and its price always increases every year. A house price prediction can help someone determine the price of a house with certain factors. This  study  aims  to  predict  house  prices  in  the  city  of  Bandung  using  fuzzy  logic.  The  Fuzzy Tsukamoto method is employed in this research, utilizing 3 input variables: Number of Rooms, Building Area, and Land Area, with the output being the house price variable. The input variables are  organized  into  18  fuzzy  rules  and  tested  using  5  data.  The  calculation  results  are  then evaluated  using  Mean  Absolute  Error  (MAE).  The  calculation  result  shows  an  MAE  value  of 34,691,272.8, which, when expressed as a percentage of the average price, becomes 7.5%. The result indicates that the Fuzzy Tsukamoto method is quite effective for predicting house prices in Bandung City.
Keywords: Fuzzy Logic, Tsukamoto Method, House Price Prediction.

## PENDAHULUAN
Rumah merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia [1]. Permintaan pasar terhadap rumah  yang  selalu  naik  setiap  tahunnya menyebabkan naiknya harga rumah. Terdapat berbagai cara untuk menentukan harga rumah,
salah  satunya  adalah  menggunakan  metode hedonic price [2]. Hedonic price didefinisikan sebagai  penentuan  harga  produk  berdasarkan perbedaan  atribut  atau  karakter  tertentu  [3]. Biasanya  terdapat  empat  karakteristik  yang digunakan  untuk    menentukan  harga  rumah, yaitu karakteristik struktural (umur rumah, tipe
material,  ukuran,  dan  jumlah  kamar), karakteristik  lokasi  (jarak  ke  area  bisnis), karakteristik  warga  (berdasarkan  pendapatan dan  edukasi),  dan  karakteristik  lingkungan (kualitas tanah dan udara) [4].
Prediksi  harga  rumah  memberikan manfaat  baik  bagi  pembeli  maupun  investor. Bagi pembeli, prediksi harga dapat membantu mereka  menentukan  waktu  yang  tepat  untuk membeli  rumah.  Sementara  bagi  investor, prediksi  harga  dapat  membantu  mereka menentukan  rentang  harga  yang  sesuai  untuk produk  mereka  [2].  Dulu,  digunakan  cara manual untuk memprediksi harga rumah, akan tetapi  perhitungan  manual  memberikan error sekitar  25% [5].  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan sebuah  sistem  yang  mampu  memprediksi harga rumah dengan lebih akurat. Logika fuzzy dianggap cocok untuk kasus ini karena mampu memetakan suatu input ke dalam output tanpa mengabaikan faktor-faktor pendukungnya [6].
Himpunan  klasik  atau  sering  disebut sebagai crisp merupakan  sebuah  himpunan tanpa  ambiguitas.  Hal  ini  berarti  tidak  ada ketidakpastian  yang  terlibat  dalam  himpunan ini. Karakteristik dari himpunan klasik adalah hanya memasukkan nilai 0 atau 1 untuk setiap anggotanya  tanpa  memasukkan  nilai  antara  0 dan  1.  Beberapa  contoh  anggota  himpunan crisp  adalah  “benar”  atau  “salah”,  “ya”  atau “tidak”,  “benar”  atau  “buruk”.  Hal  tersebut berbeda  dengan  himpunan fuzzy yang anggotanya  dinyatakan  dengan  derajat keanggotaan  diantara  0  dan  1.  Dengan  kata lain,  nilai  kebenaran  suatu  item  tidak  hanya
bernilai  salah  (0)  atau  benar  (1),  tetapi  masih ada nilai lain di antara benar dan salah. Teori fuzzy sangat  efisien  untuk  menangani  hal-hal yang ambigu [1], [7]-[11].
Dalam bahasa inggris fuzzy memiliki arti kabur atau tidak jelas. Jadi, logika fuzzy adalah logika  yang  kabur  atau  mengandung  unsur ketidakpastian.  Konsep  tentang  logika fuzzy pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Prof.  Lotfi Astor Zadeh, seorang peneliti dari Universitas California,  Berkeley,  pada  Juni  1962. Zadeh membuat  himpunan fuzzy sebagai  himpunan dari  semesta  x  yang  mampu  mengakomodasi “derajat keanggotaan”. Konsep dari himpunan fuzzy kontras terhadap konsep himpunan klasik (crisp)  yang  memiliki  batasan  pasti.  Zadeh mengembangkan  ide  dari  himpunan  crisp dengan  menambahkan  nilai  interval  antara  0 dan 1 [1], [9]-[12].
Dalam  logika fuzzy ,  sifat-sifat  seperti "panas"  atau  "dingin"  dapat  diukur  dengan skala  yang  berbeda  dan  tidak  dibatasi  pada kategori yang jelas. Ini memungkinkan sistem untuk menangani masalah dengan faktor yang tidak  dapat  diukur  dengan  jelas [13].  Logika fuzzy digunakan  secara  luas  dalam  sistem prediksi  dan  pengambilan  keputusan  yang melibatkan  ketidakpastian  dan  keambiguan [14].  Terdapat  berbagai  metode  dalam fuzzy logic seperti  metode  Mamdani,  Tsukamoto, dan Sugeno [11], [12].
Metode  Tsukamoto  yang  merupakan metode  pengambilan  keputusan  yang  dapat diterapkan  ke  dalam  semua rule monoton pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Tsukamoto
pada  1979.  Metode  Tsukamoto  memberikan output  crisp yang  memudahkan  untuk mengidentifikasi  hubungan  antara input dan output [15].  Pada  metode  Tsukamoto,  setiap konsekuen  pada  aturan  IF-THEN  harus direpresentasikan  dengan  satu  atau  lebih himpunan fuzzy [16],  [17].  Sebagai  hasilnya, output  akhir  hasil  inferensi  tiap  aturan  akan berbentuk  tegas  berdasarkan alpha predikat.
Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata rata terbobot [18]. Kelebihan dari metode Tsukamoto  adalah  sifatnya  yang  intuitif  dan dapat  bekerja  dengan  informasi  yang  bersifat kualitatif, tidak akurat, dan ambigu [17], [19].
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu yang  menjadi  referensi  bagi  penelitian  ini. Penelitian yang dilakukan oleh Priyani s.d. et al  membahas  tentang  penentuan  harga  rumah di  Jakarta  menggunakan  metode fuzzy . Digunakan  empat  input  yaitu  lokasi,  luas tanah, tipe rumah, dan fasilitas yang semuanya terdiri atas 3 nilai fuzzy . Sementara output yaitu harga rumah dibagi menjadi 5 nilai fuzzy yaitu sangat  murah,  murah,  normal,  mahal,  dan sangat mahal. Penelitian berfokus pada analisis terhadap  3  studi  kasus  sesuai rule yang  telah dibuat  [1] . Penelitian  yang  dilakukan  oleh Reynaldi  et  al[19]  membahas  tentang perbandingan akurasi metode fuzzy Tsukamoto dengan fuzzy sugeno  dalam  prediksi  harga mobil bekas. Terdapat empat rule dengan tiga variabel yang digunakan yaitu harga baru dan kondisi  sebagai  variabel  input,  sementara variabel harga bekas digunakan sebagai output. Dengan  menggunakan AFER ( Average
Forecasting  Error  Rate ),  didapatkan  nilai error dari  15  data  untuk  metode  Tsukamoto sebesar  8%  dan  metode  Sugeno  sebesar  38% [19] . Penelitian Setyono A. dan Nur Aeni S. membahas tentang sistem pendukung keputusan  pemesanan  barang  menggunakan fuzzy Tsukamoto.
Digunakan  tiga  variabel  dalam  sistem yaitu  penjualan,  persediaan,  dan  pemesanan. Variabel penjualan terdiri dari tiga nilai yaitu turun,  tetap,  dan  naik.  Variabel    persediaan terdiri  atas  nilai  sedikit,  sedang,  dan  banyak. Sementara variabel pemesanan juga terdiri dari tiga nilai yaitu turun, tetap, dan naik. Tahapan penelitian terdiri atas fuzzifikasi, inferensi, dan defuzzifikasi.  Digunakan  9 rule untuk perhitungan nilai fuzzy . Hasil perhitungan dites menggunakan Mean  Squared  Error dengan nilai  akhir MSE dari  7  data  yang  digunakan adalah  0,20815 [7] . Penelitian  ini  bertujuan untuk  memprediksi  harga  rumah  di  kota Bandung menggunakan metode fuzzy Tsukamoto.  Penelitian  ini  menggunakan  data yang  dikumpulkan  oleh  peneliti  sendiri  pada saat  penelitian  dilakukan  sehingga  data  yang digunakan relevan dengan kondisi sesungguhnya.
Untuk  mengurangi  waktu  komputasi, penelitian ini hanya mengambil sebagian data dari  dataset  sebagai  representasi  setiap rule , sehingga model yang dihasilkan kemungkinan belum dapat memprediksi harga dengan sangat akurat.  Hasil  prediksi  dari  semua  data  yang digunakan  akan  dievaluasi  menggunakan Mean Absolute Error (MAE) untuk
mengetahui  berapa  besar  nilai  error  yang didapatkan oleh metode fuzzy Tsukamoto.

## METODE PENELITIAN
Berdasarkan  gambar  1,  berikut  rincian metodologi yang digunakan pada penelitian ini dimulai  dari  proses  pengumpulan  data, perhitungan fuzzy Tsukamoto, hingga evaluasi [10], [17], [20].
Pengumpulan Data Proses  pengumpulan  data  dilakukan  dengan teknik scraping pada website jual beli rumah
menggunakan scraper  tools bernama web scraper yang  tersedia  sebagai  ekstensi  pada Google Chrome.
Dilakukan filtering untuk  memastikan data  yang  diambil  hanya  berasal  dari  kota bandung. Didapatkan total data sebanyak 900 data  yang  terdiri  atas  5  kolom  yaitu URL , alamat,  jumlah  kamar,  luas  bangunan,  luas lahan, dan harga. Untuk mempersingkat waktu perhitungan, dipilih lima data yang merepresentasikan sebagian rule .
Gambar 1. Flowchart Penelitian
Tabel 1. Data Harga Rumah di Bandung Alamat Kamar  Bangunan  Lahan Harga Soreang, Bandung 4 78 78 490.500.000 Bandung 3 85 90 500.000.000 Pasir Impun, Bandung 2 60 65 435.000.000 Ujung Berung, Bandung 2 50 60 400.000.000 Baleendah 3 60 86 465.000.000
Gambar 2. Variabel Jumlah Kamar

## Gambar 3. Variabel Luas Bangunan
Pada tabel 1 menunjukkan data 5 (lima) rumah yang dijual dan dipilih secara acak dari total  900  data  rumah  di  Kota  Bandung  yang didapatkan setelah melakukan proses scraping . Data terlebih dahulu dianalisis untuk menghilangkan data noise yang memiliki nilai terlalu ekstrim.
Fuzzifikasi Merupakan fase pertama dari
perhitungan fuzzy yaitu pengubahan nilai crisp ke  dalam  bentuk fuzzy .  Secara  umum, fuzzifikasi  dilakukan  dengan  menentukan fungsi  keanggotaan  dari  setiap  variabel  input dan  variabel  output  yang  digunakan.  Fungsi keanggotaan  ini  menentukan  seberapa  besar suatu nilai crisp memiliki kaitan dengan setiap
kategori fuzzy .  Setiap  nilai crisp dikonversi menjadi  nilai fuzzy dengan  menghitung  nilai keanggotaan  dari  setiap  kategori fuzzy yang sesuai dengan nilai crisp tersebut [21]. Berikut adalah grafik himpunan fuzzy tiap variabel.
Pada  gambar  2  menunjukan  kurva himpunan fuzzy pada  variabel  jumlah  kamar, dimana  variabel  tersebut terbagi  menjadi  dua himpunan fuzzy yaitu  sedikit  dan  banyak.
Rentang nilai 2 sampai 5 merupakan wilayah fuzzy , dimana jumlah kamar masuk ke dalam kategori sedikit dan banyak secara bersamaan.
Gambar 3 menunjukkan kurva himpunan fuzzy pada variabel luas bangunan, dimana variabel tersebut terbagi menjadi tiga himpunan fuzzy yaitu sempit, sedang dan luas.
Rentang  nilai  50  sampai  60  merupakan wilayah fuzzy , dimana luas bangunan masuk ke dalam  kategori  sempit  dan  sedang  secara bersamaan.  Kemudian  untuk  rentang  nilai  70 sampai  80  merupakan  wilayah fuzzy ,  dimana luas  bangunan  masuk  ke  dalam  kategori sedang dan luas secara bersamaan.
Pada  gambar  4  menunjukkan  kurva variabel  himpunan fuzzy pada  variabel  luas lahan,  dimana  variabel  tersebut  terbagi menjadi  tiga  himpunan fuzzy yaitu  sempit, sedang  dan  luas.  Rentang  nilai  50  sampai  60 merupakan  wilayah fuzzy ,  dimana  luas  lahan masuk  ke  dalam  kategori  sempit  dan  sedang secara  bersamaan.  Kemudian  untuk  rentang nilai 70 sampai 80 merupakan wilayah fuzzy , dimana  luas  lahan  masuk  ke  dalam  kategori sedang dan luas secara bersamaan.
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  kurva himpunan fuzzy pada  variabel  harga  terbagi
menjadi dua himpunan fuzzy yaitu murah dan mahal.    Rentang  harga  400.000.000  sampai 500.000.000 merupakan wilayah fuzzy , dimana harga  masuk  ke  dalam  kategori  murah  dan mahal secara bersamaan
Pembentukan  Basis  Pengetahuan Fuzzy ( rule IF…THEN… )
Pembentukan  aturan fuzzy merupakan proses  untuk  menentukan  aturan  yang digunakan  dalam fuzzy . Fuzzy  Inference System (FIS) terdiri dari sekumpulan rule IF- THEN tentang  suatu  observasi.  Pembuatan aturan fuzzy akan  sangat  memakan  waktu karena rule yang  dibuat  memerlukan pengetahuan spesifik tentang hal yang dibahas sehingga  memerlukan  seorang  pakar  [21] . Rule pada umumnya memiliki fakta lebih dari satu  yang  dihubungkan  dengan  operasi gabungan atau union AND [22]. Berikut adalah rule yang digunakan pada penelitian.
Gambar 4. Variabel Luas Lahan
Gambar 5. Variabel Harga
[R1] IF  Kamar  SEDIKIT  Bangunan SEMPIT  Lahan  SEMPIT  THEN  Harga
MURAH;
[R2] IF  Kamar  SEDIKIT  Bangunan
SEMPIT  Lahan  SEDANG  THEN  Harga MURAH;
[R3] IF  Kamar  SEDIKIT  Bangunan
SEMPIT  Lahan  LUAS  THEN  Harga MURAH;
[R4] IF  Kamar  SEDIKIT  Bangunan
SEDANG  Lahan  SEMPIT  THEN  Harga MURAH;
[R5] IF  Kamar  SEDIKIT  Bangunan
SEDANG  Lahan  SEDANG  THEN  Harga MAHAL;
[R6] IF  Kamar  SEDIKIT  Bangunan
SEDANG  Lahan  LUAS  THEN  Harga MAHAL;
[R7] IF Kamar SEDIKIT Bangunan LUAS
Lahan SEMPIT THEN Harga MURAH;
[R8] IF Kamar SEDIKIT Bangunan LUAS
Lahan SEDANG THEN Harga MAHAL; [R9] IF Kamar SEDIKIT Bangunan LUAS Lahan LUAS THEN Harga MAHAL; [R10]  IF  Kamar  BANYAK  Bangunan SEMPIT  Lahan  SEMPIT  THEN  Harga MURAH;
[R11]  IF  Kamar  BANYAK  Bangunan SEMPIT  Lahan  SEDANG  THEN  Harga MAHAL;
[R12]  IF  Kamar  BANYAK  Bangunan SEMPIT  Lahan  LUAS  THEN  Harga MAHAL;
[R13]  IF  Kamar  BANYAK  Bangunan SEDANG  Lahan  SEMPIT  THEN  Harga MAHAL;
[R14]  IF  Kamar  BANYAK  Bangunan SEDANG  Lahan  SEDANG  THEN  Harga MAHAL;
[R15]  IF  Kamar  BANYAK  Bangunan SEDANG  Lahan  LUAS  THEN  Harga MAHAL;
[R16]  IF  Kamar  BANYAK  Bangunan LUAS  Lahan  SEMPIT  THEN  Harga MAHAL;
[R17]  IF  Kamar  BANYAK  Bangunan LUAS  Lahan  SEDANG  THEN  Harga MAHAL;
[R18]  IF  Kamar  BANYAK  Bangunan LUAS Lahan LUAS THEN Harga MAHAL;
Inferensi Fuzzy Merupakan proses penalaran
menggunakan  input  dan rule yang  telah ditentukan sehingga menghasilkan output. Ada dua  keadaan  dalam  himpunan fuzzy  linear , yaitu  linear  naik  dan  linear  turun.  Ada  tiga operator  dasar  yang  sering  digunakan  dalam fuzzy yaitu and , or ,  dan not .  And  diperoleh dengan  mengambil  keanggotaan  terkecil ( min / intersection ), or diperoleh  dengan mengambil keanggotaan terbesar ( max / union ), sementara not merupakan  komplemen  dari nilai keanggotaan [18]. Fungsi inferensi fuzzy Tsukamoto  menggunakan fungsi Min untuk mendapatkan nilai alpha predikat (a ₁ ,a ₂ ,a ₃ ,…).
Alpha  predikat  digunakan  untuk  menghitung keluaran  hasil  inferensi  secara  tegas  ( crisp )
(z ₁ ,z ₂ ,z ₃ …)  [19] . Berikut  persamaan  dari grafik linear naik dan linear turun.
𝜇 [𝑥]   = * 0;   x ≤ a 012 312 ;  a ≤ x ≤ b 1;   x ≥ b (1)
Berdasarkan persamaan (1) suatu nilai x akan bernilai 0 jika nilai tersebut kurang dari nilai minimum himpunan fuzzy , jika x berada di rentang fuzzy maka nilai dikurangi dengan nilai  minimum  dan  dibagi  dengan  rentang fuzzy untuk  mendapatkan  nilai  fuzzynya, sementara  jika  x  lebih  besar  dari  nilai maksimum himpunan fuzzy maka akan bernilai 1.
𝜇 [𝑥]   =   * 1;   x ≤ a 31 0 312 ;  a ≤ x ≤ b 0;   x ≥ b (2)
Pada  persamaan  (2)  suatu  nilai  x  akan bernilai  1  jika  nilai  tersebut  kurang dari  nilai minimum  himpunan fuzzy ,  jika  x  berada  di rentang fuzzy maka  nilai  maksimum  akan dikurangi  dengan  nilai  x  dan  dibagi  dengan rentang fuzzy untuk  mendapatkan  nilai fuzzy , sementara  jika  x  lebih  besar  dari  nilai maksimum himpunan fuzzy maka akan bernilai 0.
𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 ₙ =  𝑚𝑖𝑛 ( 𝜇𝐴(𝑥) ;  𝜇𝐵(𝑦)) (3) Pada  persamaan  (3)  dihitung  nilai keanggotaan  dari output  rule menggunakan fungsi implikasi Min dari variabel input yang menyusun rule tersebut.

## Defuzzifikasi
Mengubah  output fuzzy menjadi  nilai crisp berdasarkan  fungsi  keanggotaan  yang telah ditentukan.
Defuzzifikasi dapat
dilakukan dengan beberapa metode,
diantaranya :
1. Metode  Centroid  :  menentukan  nilai crisp sebagai  titik  berat  (centroid)  dari
fungsi keanggotaan fuzzy .
2. Metode Mean  of  Maximum  (MOM) : menentukan  nilai crisp sebagai  nilai rata-rata  dari  nilai  maksimum  dari fungsi keanggotaan fuzzy .
3. Metode Smallest of  Maximum  (SOM) : menentukan  nilai crisp sebagai  nilai minimum  dari  nilai  maksimum  dari fungsi keanggotaan fuzzy .
4. Metode Large  of  Maximum  (LOM) : menentukan  nilai crisp sebagai  nilai maksimum  dari  nilai  maksimum  dari fungsi keanggotaan fuzzy .
Metode yang digunakan dalam
defuzzifikasi  tergantung  pada  kondisi  dan konteks  masalah  yang  dihadapi  [1] . Pada penelitian  ini  sendiri  akan  digunakan  metode average untuk menentukan nilai Z.
Z  = ∑ (J KLMNOP2Q R ∗ T R ) U RVW ∑ (J KLMNOP2Q R ) U RVW (4)
Dari persamaan (4) di atas Z merupakan hasil  dari fuzzy  inference metode  Tsukamoto dengan  memasukkan  setiap  nilai  yang diberikan ke fungsi keanggotaan [16]. Nilai Z didapatkan dari total nilai 𝛼 predikat dikalikan dengan  nilai  z  nya  masing  masing  dibagi dengan jumlah nilai 𝛼 predikat.
Evaluasi
Digunakan Mean Absolute Error (MAE) sebagai Evaluation Metrics dalam mengevaluasi hasil perhitungan. MSE merupakan salah satu metode yang digunakan
dalam  menghitung  nilai error hasil  prediksi [7]. Selain MAE , terdapat berbagai metode lain seperti Mean Squared Error (MSE) dan Root Mean  Squared  Error  (RMSE) . MAE dipilih karena  variabel  harga  yang  diprediksi  ada  di nilai  juta  yang  dapat  menyulitkan  jika menggunakan MSE dikarenakan nilai Squared Error nya  bisa  menjadi  sangat  besar.  Proses untuk  menghitung  nilai  error  adalah  dengan membandingkan  data  hasil  prediksi  dengan data sebenarnya. Berikut persamaan dari MAE .
MAE = X Y ∑ ZY Q − Y\ Q Z Y Q]X 𝑧 (5)
Berdasarkan persamaan (5) di atas, nilai
MAE didapatkan  dengan  menjumlahkan selisih  absolut  antara  nilai  prediksi  dengan nilai  sebenarnya  lalu  dibagi  dengan  jumlah data untuk mendapatkan rata-ratanya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dikarenakan panjangnya proses perhitungan,  penulis  memutuskan  hanya menyertakan proses perhitungan data pertama. Sementara  untuk  data  lain  akan  langsung dicantumkan  hasil  akhirnya  pada  tabel  di bagian  akhir.  Berikut  merupakan  proses perhitungan  untuk  memprediksi  harga  rumah pada  data  pertama  dengan  jumlah  kamar sebanyak 4, luas bangunan 78, luas lahan 78, dan harga asli Rp. 490.500.000.
Fuzzifikasi
● Jumlah kamar:
- Sedikit  => ( 5 1 4 ) 3 = 0,33
- Banyak => ( 4 1 2 ) 3 = 0,67
● Luas bangunan
- Sempit = 0
- Sedang => ( 80 1 78 ) 10 = 0.2 - Luas   => ( 78 1 70 ) 10 = 0.8 ● Luas lahan - Sempit = 0
- Sedang => ( 80 1 78 ) 10 = 0.2 - Luas   => ( 78 1 70 ) 10 = 0.8
● Harga
- Murah : _ 1 `
a 1`
- Mahal : a 1 _
a 1 `

## Inferensi
Berdasarkan  persamaan  (3)  dihitung nilai ⍺ -  predikat,  kemudian  dihitung  nilai z menggunakan  persamaan  (1)  jika output  rule mahal  dan  persamaan  (2)  jika output  rule murah.  Semua  hasil  perhitungan  dimasukkan ke dalam tabel 2.
Pada  tabel  2  ditampilkan  hasil perhitungan ⍺ -  predikat dan  nilai  z  untuk setiap rule . Alpha predikat menunjukkan nilai keanggotaan dari setiap rule . Sementara nilai z menunjukkan output dari rule tersebut.

## Defuzzifikasi
Berdasarkan  persamaan  (4),  dihitung nilai  Z  yang  merupakan  hasil  dari fuzzy inference metode  Tsukamoto  untuk  semua data dengan hasil sebagai berikut (Tabel 3)
Tabel 2. Perhitungan Inferensi
Rule ⍺ - predikat ₙ 𝑧 ₙ [R1] 0 500.000.000 [R2] 0 500.000.000 [R3] 0 500.000.000 [R4] 0 500.000.000 [R5] 0,2 420.000.000 [R6] 0,2 420.000.000 [R7] 0 500.000.000 [R8] 0,2 420.000.000 [R9] 0,33 433.000.000 [R10] 0 500.000.000 [R11] 0 400.000.000 [R12] 0 400.000.000 [R13] 0 400.000.000 [R14] 0,2 420.000.000 [R15] 0,2 420.000.000 [R16] 0 400.000.000 [R17] 0,2 420.000.000 [R18] 0,67 467.000.000 Tabel 3. Menentukan nilai Z Alamat Z Soreang, Bandung 436.263.636 Bandung 455.780.000 Pasir Impun, Bandung 500.000.000 Ujung Berung, Bandung  400.000.000 Baleendah 455.000.000 Tabel 4. Hasil Perhitungan Kamar  Bangunan  Lahan Harga Harga Prediksi Difference Absolute Difference 4 78 78 490.500.000  436.263.636  54.236.364 54.236.364 3 85 90 500.000.000 455.780.000  44.220.000 44.220.000 2 60 65 435.000.000 500.000.000  65.000.000 65.000.000 2 50 60 400.000.000 400.000.000 0 0 3 60 86 465.000.000 455.000.000  10.000.000 10.000.000 Total 2.290.500.000 173.456.364 Mean 458.100.000 34.691.272,8 Pada tabel 3 di atas menunjukkan hasil
dari perhitungan nilai Z sebagai harga prediksi dari  semua  data  yang  didapatkan  dengan memasukkan data ke dalam persamaan (4).

## Evaluasi
Berikut  merupakan  hasil  perhitungan lengkap  dari  5  data  yang  digunakan.    Pada
tabel 4 di atas menunjukkan hasil dari evaluasi perhitungan yang telah dilakukan.
Ditampilkan  nilai  variabel  dari  semua  data yang  digunakan,  harga  asli,  harga  prediksi, selisih harga asli dan harga prediksi ( difference / error ), dan hasil nilai absolut dari error .
Persentase = cde f`g`1f`g` h`fi` * 100 = 34 . 691 . 272 , 8 458 . 100 . 000 * 100
= 7,5%
Hasil Mean  Absolute  Error ( MAE ) menunjukkan  jika  terdapat  rata-rata error sebesar  34.691.272,8  dari  setiap  harga  hasil prediksi  jika  dibandingkan  dengan  harga sebenarnya. Angka tersebut akan terlihat besar jika  dibaca  secara  sekilas,  tetapi  jika dipersentasekan  terhadap  rata-rata  harga rumah  maka  nilai MAE hanya  sebesar  7,5%.
Penelitian  ini  membahas  tentang  prediksi harga rumah di Kota Bandung, dimana belum ditemukan penelitian terdahulu yang mencoba melakukan  hal  serupa  di  kota  ini.  Pemilihan variabel  mengkombinasikan  tiga  variabel input yaitu jumlah kamar, luas bangunan, dan luas lahan. Variabel tersebut  berbeda dengan variabel  yang  digunakan  pada  penelitian serupa  lainnya  baik  dalam  jumlah  variabel input  yang  digunakan  ataupun  variabel  input yang  dipilih.  Selain  itu,  data  yang  digunakan merupakan  data  yang  dikumpulkan  sendiri oleh  peneliti  menggunakan  teknik web scraping sehingga data yang digunakan sesuai dengan kondisi sebenarnya saat penelitian ini dilakukan  dan  tentunya  berbeda  dengan  data yang  digunakan  pada  penelitian-penelitian terdahulu.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil akhir perhitungan didapatkan nilai  evaluasi  menggunakan Mean  Absolute
Error  (MAE) sebesar  34.691.272,8  atau  jika dipersentasekan terhadap harga rata-rata maka akan menjadi 7,5%.
Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat digunakan  data  yang  lebih  tervalidasi,  pada penelitian  ini  data  berasal  dari  proses web scraping yang  mana  tidak  semua  data  dapat dipastikan  validasinya.  Selain  itu,  dapat digunakan  metode  lain  selain  metode Tsukamoto  seperti  Mamdani  atau  Sugeno. Penelitian  di  luar  bidang  logika fuzzy pun dimungkinkan  karena  keterbatasan  logika fuzzy dalam  melakukan  prediksi,  beberapa teknik yang mungkin dapat menghasilkan hasil yang lebih baik adalah Machine Learning dan Deep Learning .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Dewi  Priyani,  P.  Firdaus,  E.
Permatasari,  and  R.  Safitri,  “Studi Penentuan  Harga  Rumah  di  Jakarta Menggunakan  Metode  Fuzzy,” Jurnal AL-AZHAR  INDONESIA  SERI  SAINS DAN  TEKNOLOGI ,  vol.  3,  no.  2,  pp.
98–103, 2015.
[2] Universitas  Indonesia.  Fakultas  Ilmu
Komputer,  Institute  of  Electrical  and Electronics Engineers. Indonesia Section,  Institut  Pertanian  Bogor. Departamen Ilmu Komputer, Universitas  Negeri  Surabaya,  and Institute  of  Electrical  and  Electronics
Engineers,  “Data-Driven  Fuzzy  Rule Extraction for Housing Price Prediction in  Malang,  East  Java,”  in 2017
International  Conference  on  Advanced Computer  Science  and  Information Systems (ICACSIS) , Jakarta, Oct. 2017,
pp. 351–358.
[3] S. Rosen, “Hedonic Prices and Implicit
Markets: Product Differentiation in Pure
Competition,” 1974. [Online]. Available: http://www.journals.uchicago.edu/t-
and-c
[4] C.  Y.  Jim  and  W.  Y.  Chen,  “Value  of scenic  views:  Hedonic  assessment  of private housing in Hong Kong,” Landsc Urban Plan , vol. 91, no. 4, pp. 226–234, Jul. 2009, doi: 10.1016/j.landurbplan.2009.01.009.
[5] A. G. Rawool, D. V Rogye, S. G. Rane, D. R. Vinayk, and A. Bharadi, “House Price  Prediction  Using  Machine Learning,” IRE Journals , vol. 4, no. 11, pp. 29–33, 2021.
[6] V. A. Fitria and P. A. Wasna, “Prediksi Jumlah Produksi Barang pada UD. Sari Murni  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” JMT : Jurnal Matematika
dan  Terapan ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  20–32, Feb. 2021, doi: 10.21009/jmt.3.1.3.
[7] A.  Setyono  and  S.  N.  Aeni, “Development  of  Decision  Support System for Ordering Goods using Fuzzy Tsukamoto,” International  Journal  of Electrical  and  Computer  Engineering ,
vol. 8, no. 2, pp. 1182–1193, 2018, doi:
10.11591/ijece.v8i2.pp1182-1193. [8] R.  Purwandito,  H.  Suyitno,  and Alamsyah,  “PENERAPAN  SISTEM INFERENSI FUZZY METODE

## MAMDANI  UNTUK  PENENTUAN
JUMLAH  PRODUKSI  EGGROLL,” UNNES Journal of Mathematics , vol. 8, no.  1,  pp.  1–10,  2019,  [Online]. Available:
http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/
ujm
[9] S. N. Sivanandam, S. Sumathi, and S. N. Deepa, Introduction to fuzzy logic using
MATLAB . Springer, 2007.
[10]  L.  Beu  and  A.  Husna,  “Metode  Fuzzy Tsukamoto Untuk Memprediksi Jumlah Produksi  Kue  Pia,” Jurnal  Nasional
cosPhi , vol. 3, no. 2, pp. 46–49, 2019. [11]  A. Shoniya and A. Jazuli, “PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI PAKAIAN DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO STUDI KASUS  KONVEKSI  NISA,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran  Informatika) ,  vol. 4,  no.
1, pp. 54–65, 2019.
[12]  R.  Adrial,  “Fuzzy  Logic  Modeling
Metode  Sugeno  Pada  Penentuan  Tipe Diabetes Melitus Menggunakan MATLAB,” Jurnal Ilmiah Informatika , vol. 6, no. 1, 2018.
[13]  A.  P.  Sari,  K.  I.  Deswanti,  and
Nurahman,  “ANALISIS  JUMLAH PRODUKSI TAHU WAWAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO,” JURSISTEKNI
(Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  225–238,
2023.
[14]  H. F. Adnanto et al. , “Penentuan Harga
Motor  Bekas  Menggunakan  Metode Fuzzy Tsukamoto dan Fuzzy Mamdani,”  in Seminar  Nasional
Informatika  Bela  Negara  (SANTIKA) , vol. 3, 2023.
[15]  Suharjito,  Diana,  Yulyanto,  and  A. Nugroho, “Mobile Expert System Using Fuzzy Tsukamoto for Diagnosing Cattle Disease,”  in Procedia  Computer Science , Elsevier B.V., 2017, pp. 27–36.
doi: 10.1016/j.procs.2017.10.005.
[16]  S. M. Hardi, A. Triwiyono, and Amalia, “Expert System for Diagnosing Osteoarthritis  with  Fuzzy  Tsukamoto Method,”  in Journal  of  Physics: Conference Series , IOP Publishing Ltd, Nov. 2020. doi: 10.1088/1742-
6596/1641/1/012107.
[17]  W.  Febrianti,  G.  W.  Nurcahyo,  and
Sumijan,  “Diagnosis  Penyakit  Rubella Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” Jurnal  Sistim  Informasi dan Teknologi , vol. 3, no. 1, pp. 12–17, Sep. 2021.
[18]  S.  Pinontoan  and  I.  Alwiah  Musdar,
“PERBANDINGAN METODE FUZZY  SUGENO  DENGAN  FUZZY TSUKAMOTO PADA SISTEM PREDIKSI  HARGA  SMARTPHONE BEKAS  BERBASIS  ANDROID  DI WILAYAH  MAKASSAR,” Jurnal
Ilmu Komputer KHARISMA TECH , pp.
34–42.
[19]  W.  Syafrizal  and  M.  Faris  Al  Hakim,
“Analisis Perbandingan Akurasi Metode  Fuzzy  Tsukamoto  dan  Fuzzy Sugeno  Dalam  Prediksi  Penentuan Harga  Mobil  Bekas,” Indonesian Journal  of  Mathematics  and  Natural Sciences , vol. 44, no. 2, 2021, [Online].
Available: http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php /JM
[20]  M. Ahsin Febrianto and M. Ayu Dusea
Widya  Dara,  “Sistem  Kecerdasan
Buatan untuk Menentukan Harga Sewa
Kamar  Kost  Menggunakan  Algoritma
Fuzzy Tsukamoto,” in Seminar
Nasional Inovasi Teknologi , Kediri: UN
PGRI Kediri, Jul. 2021, pp. 275–280.
[21]  A. G. Sarip, M. Burhan Hafez, and M. N.  Daud,  “Application  Of  Fuzzy Regression Model For Real Estate Price Prediction,” Malaysian  Journal  of Computer  Science ,  vol.  29,  no.  1,  pp.
15–27, 2016.
[22]  Y.  Ferdiansyah  and  N.  Hidayat, “Implementasi Metode Fuzzy-
Tsukamoto  Untuk  Diagnosis  Penyakit Pada  Kelamin  Laki  Laki,” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 12, pp. 7516–7520,  2018,  [Online].  Available: http://j-ptiik.ub.ac.id