## Volume 4
Juli No 2 2021
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory
Muhammad L O Mardin 1 , Achamad Fuad 2 , Hairil K Sirajuddin 3 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Khairun mhd.la.ode.mardin@gmail.com

## Abstrak
Banyaknya  pilihan  rumah  seringkali  membuat  calon  pembeli  merasa  ragu  atau kesulitan saat harus menentukan langsung rumah yang mana yang akan dibeli, karena pada pemilihan  perumahan  yang  akan  dibeli  belum  ada  sistem  yang  akan  membantu  dalam memilih perumahan yang dibeli, sehingga pada proses pemilihan masih menggunakan pikiran saja  dan belum ada  perhitungan pada saat pemilihan perumahan yang akan di  beli. Tujuan penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  perumahan. Kriteria  yang  diajukan  dalam  proses  pemilihan  perumahan  yaitu:  Harga  perumahan, Jarak dari pusat kota, Jarak dengan pasar terdekat, [1], tipe perumahan, jarak dengan jalan umum, jarak dengan lahar. Dari hasil pemilihan perumahan menggunakan sistem yang telah dibuat. dengan  10  alternatif,  dengan  tingkat  kepentingan  masing-masing  kriteria  yang  digunakan yaitu: harga = 5, tipe rumah = 5, jarak dengan pusat kota = 2, jarak dengan pasar terdekat = 2, jarak dengan jalan umum = 4, jarak perumahan dengan lahar = 5, telah diperoleh alternatif yang akan direkomendasikan yaitu perumahan safira residen 70 dengan dengan nilai tertinggi 0,65.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Pemilihan, Perumahan, Multi Attribute Utility Theory

## Abstract
A large number of choices of houses often makes prospective buyers feel doubtful or difficult when they have to determine directly which house to buy because, in the selection of housing to be purchased, no system will assist in  choosing the housing to  be  purchased so that in the selection process,  you  still  use  your  mind.   T here  is  no  calculation  at  the  time of  the  selection  of  housing  to  be purchased. The purpose of this research is to produce a housing  selection  decision  support  system.  The  criteria  proposed  in  the  housing  selection process are housing prices, distance from the city, distance to the nearest market, [1] , type of housing, distance to public roads, distance to lava. From the results of the election using the system  that  has  been  created.  With  ten  alternatives,  with  their  respective  interests.  The criteria  used  are:  price  =5, type of house = 5, distance to city center = 2, distance to the nearest market  =  2,  distance to  public  roads  =  4  distance from  housing  to  lava =  5,  has obtained an alternative that will be recommended, namely the residential sapphire housing 70 with the highest value of 0.65.
Keywords: Housing, Selection, Decision Support System, Multi-Attribute Utility Theory .

## PENDAHULUAN
Rumah  merupakan  suatu  kebutuhan pokok  bagi  manusia.  Dimana  rumah memiliki fungsi sebagai tempat tinggal atau juga  sebagai  pelindung  dari  cuaca,  hujan, panas,  dan  lain-lain.  Oleh  karena  itu  para pengembang berlomba-lomba membangun perumahan  dengan  keunggulan  dan kelebihan  masing-masing  agar  membuat konsumen  tertarik  untuk  membeli  rumah tersebut.  Disamping  adanya  beragam pilihan  tersebut,  para  calon  pembeli  juga dihadapkan  dengan  berbagai  kriteria diantaranya  harga  rumah  tipe  rumah,  dan lain sebagainya.
Banyaknya  pilihan  rumah  seringkali membuat calon pembeli merasa ragu atau kesulitan saat harus menentukan langsung rumah yang mana yang akan dibeli, karena pada  pemilihan  perumahan  yang  akan dibeli  belum  ada  sistem  yang  akan membantu  dalam  memilih  perumahan yang layak dibeli. Dengan persoalan yang ada,  maka  dibutuhkan  suatu  sistem  yang dapat      membantu      masyarakat      atau calon pembeli untuk memutuskan memilih rumah yang mana akan dibelinya, dimanah rumah tersebut sesuai dengan kriteria, dan tingkat  kepentingan  masing-  masing kriteria.
Berdasarkan      permasalahan      diatas tersebut, maka  dapat  diselesaikan dengan membuat  sistem  pendukung    keputusan pemilihan    perumahan.  Kriteria  yang diajukan dalam proses pemilihan perumahan yaitu: Harga perumahan, Jarak dari  pusat  kota,  Jarak  dengan  pasar terdekat [1], Tipe rumah, jarak perumahan dengan  jalan  umum,  jarak  perumahan dengan lahar.  Berdasarkan latar  belakang diatas,  penulis  tertarik  untuk  melakukan penelitian dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan
Perumahan    Dengan    Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory ”.

## LANDASAN TEORI
Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan merupakan suatu pendekatan (atau metodologi) untuk mendukung pengambilan keputusan [2].
Metode      Multi-Attribute      Utility Theory (MAUT )
Multi        Atribute        Utility  Theory
(MAUT)  merupakan      suatu  skema  yang evaluasi  akhir,  v(x)  dari  suatu  objek  x didefinisikan sebagai bobot yang dijumlahkan    dengan    suatu    nilai    yang releva terhadap nilai dimensinya. Ungkapan yang  biasa  digunakan  untuk  menyebutnya adalah  nilai  utilitas.  MAUT  digunakan untuk  merubah  dari  beberapa  kepentingan kedalam  nilai  numerik  dengan  skala  0-1 dengan  0  mewakili  pilihan  terburuk  dan  1 terbaik  [3].  Hal  ini  memungkinkan perbandingan  langsung  yang  beragam ukuran.  Hasil  akhirnya  adalah  urutan peringkat dari evaluasi yang menggambarkan pilihan  dari para pembuat keputusan.
Jika  bobot  kriteria  metode  maut menggunakan aturan    skala  likert  maka tingkat  kepentingan  [4] adalah:
1 =  Sangat tidak penting
2 =  Tidak penting
3 = Cukup penting
4 = Penting
5 = Sangat penting
Menurut  (Nurjannah,  dkk,  2015) Sehingga untuk pembobotan setiap kriteria maka  menghitung  tingkat  kepentingan skaliker  setiap  kriteria  yang  dipakai, menggunakan  fungsi  normalisasi  boboot [4] sebagai berikut:
Dimana: :Bobot Kriteria :Tingkat kepentingan setiap kriteria :jumlah seluruh tingkat kemptingan kriteria
Menurut  (Liu,  2015)  utilitas digunakan  untuk  normalisasi  setiap atribut  menjadi  skala  0-1  disebut yang dinyatakan dengan menggunakan  Persamaan  2  untuk kriteria bukan biaya, sedangkan kriteria
biaya menggunakan Persamaan 3 [4]:
Keterangan :
U(:Nilai  utilitas  dari  setiap  kriteria alternatif ke-x :Nilai kriteria dari setiap alternatif ke-X :Nilai terburuk (minimum) dari kriteria ke- I di semua alternativ :Nilai terbaik (maximum) dari kriteria ke-I di semua alternativ
Menurut  (Schaefer,  2012)  Nilai evaluasi  seluruhnya  dapat  didefinisikan sebagai  penjumlahan  bobot  dari  tiap-tiap nilai  dimensi  yang  relevan  yang  disebut utility, dengan persamaan 4 [4] Di mana: :Evaluasi total alternatif ke-x :Bobot relative kriteria ke-i :Hasil evaluasi atribut (kriteria) ke-i untuk alternatif ke-x/utilitas :Indeks untuk menunjukkan kriteria :jumlah kriteria terhadap nilai dimensinya. Ungkapan yang biasa  digunakan  untuk  menyebutnya adalah  nilai  utilitas.  MAUT  digunakan untuk merubah dari beberapa kepentingan kedalam  nilai  numerik  dengan  skala  0-1 dengan  0  mewakili  pilihan  terburuk  dan 1  terbaik  [3].  Hal  ini  memungkinkan
perbandingan  langsung  yang  beragam ukuran.  Hasil  akhirnya  adalah  urutan peringkat dari evaluasi yang menggambarkan pilihan dari para pembuat keputusan.
Jika  bobot  kriteria  metode  maut menggunakan aturan    skala  likert  maka tingkat  kepentingan  [4] adalah:
1 =  Sangat tidak penting
2 =  Tidak penting
3 = Cukup penting
4 = Penting
5 = Sangat penting

## Metode Pengembangan Sistem
Metode   Prototype   merupakan   salah satu  metode  pengembangan  perangkat lunak. Prototype suatu  teknik  untuk mengumpulkan informasi tertentu mengenai  kebutuhan-kebutuhan  informasi pengguna  secara  cepat.  Berfokus  pada penyajian  dari  aspek-  aspek  perangkat lunak  tersebut  yang  akan  nampak  bagi pelanggan    atau    pemakai. Prototype tersebut akan   dievaluasi   oleh   pelanggan/ pemakai      dan  dipakai  untuk  menyaring kebutuhan pengembangan perangkat lunak. Tahapan  model  pengembangan  Prototype ini  digambarkan  pada  Gambar  2.5  Model Pengembangan Prototype menurut  Roger S. Pressman, Ph.D [5].
Gambar 1 Metode Prototype
[6]
Tahap-tahap prototype berdasarkan gambar [7]
1. Mendengarkan Pelanggan
No Nama Kriteria Bobot k1  Harga
5 k2  Tipe rumah 5 k3  Jarak Dengan Pusat kota 2 k4  Jarak Dengan Pasar Terdekat 2 k5  Jarak dengan jalan umum 4 k6  Jarak perumahan dengan lahar 5
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan  kebutuhan  dari sistem  dengan  cara  mendengar keluhan  dari  pelanggan.  Untuk membuat suatu sistem yang sesuai kebutuhan,  maka  harus  diketahui terlebih dahulu bagaimana  sistem yang  sedang  berjalan  untuk kemudian  mengetahui  masalah yang terjadi. 2. Merancang dan Membuat Prototype Pada tahap ini, dilakukan perancangan dan pembuatan prototype sistem. Prototype yang dibuat    disesuaikan    dengan kebutuhan    system yang  telah didefinisikan  sebelumnya  dari keluhan pelanggan atau pengguna.
3. Uji coba Pada tahap ini, prototype
dari  sistem  di  uji  coba  oleh pelanggan atau pengguna. Kemudian  dilakukan    evaluasi kekurangan-kekurangan dari kebutuhan pelanggan. Pengembangan kemudian kembali mendengarkan keluhan dari pelanggan  untuk  memperbaiki prototype yang ada.

## METODE PENELITIAN
Metode  pengembangan  sistem  yang digunakan pada penelitian ini adalah salah satu  metode yang terdapat dalam software development  life  cycle yaitu prototype . Adapun tahapan-tahapan prototype

## Mendengarkan Pelanggan
Untuk  membuat  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  perumahan,  maka harus  dilakakuan  wawancara  untuk mengetahui  sistem  yang  sedang  berjalan dengan tujuan untuk mengetahui masalah
yang  terjadi  pada  pemilihan  perumahan. Untuk  membuat  sistem  pendukung keputusan pemilihan perumahan juga  ada beberapa    hal yang harus dipenuhi, yang menjadi  kebutuhan.  Adapun  tahapan pengumpulan kebutuhan dari sistem antara lain:
1. Kuesioner Kuesioner  akan  dilakukan  dengan membagi  formulir  kepada  20  orang responden calon pembeli rumah dan 20 orang  responden  yang  sudah  tinggal diperumahan. Kuesioner ini digunakan untuk  memperoleh  data  tentang mengenai  faktor  atau  kriteria  yang menjadi  pertimbangan  dalam  memilih rumah  serta  tingkat  kepentingan masing-masing kriteria.
Setelah membagi kuesioner maka kriteria yang digunakan  dalam  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  perumahan  ini, adalah sebagai berikut:
1.      Harga
2.      Tipe rumah
3.      Jarak dengan pusat kota
4.      Jarak dengan pasar terdekat
5.      Jarak dengan jalan umum
6.      Jarak perumahan dengan lahar
Adapun  bobot  kepentingan  yang diberikan  berdasarkan  nilai  kepentingan yang telah ditentukan oleh para responden dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Bobot Kepentingan Kriteria
2. Studi Pustaka
pada  studi  pustaka  dimana  peneliti mengambil  buku-buku  maupun jurnal
yang terkait dengan
penelitian.
3.      Analisa Masalah
Masalah didapatkan adalah konsumen  yang  akan  memilih perumahan terkadang bingung dalam menentukan pilihan perumahan yang akan  dibeli  sesuai  dengan  kriteria- kriteria  yang  diinginkan,  karena belum  ada  sistem  yang  akan membantu.
4. Analisis  Sistem  yang  Sedang Berjalan Adapun sistem yang sedang berjalan dapat dilihat pada gambar

## Gambar 2. Sistem yang berjalan
5. Sistem yang Diusulkan Adapun    sistem    yang    diusulkan dapat  dilihat pada gambar berikut
Gambar 3. Sistem yang diusulkan
Kerangka Pikir

## Gambar 4. Kerangka Pikir

## PERANCANGAN SISTEM
Perancangan Sistem  merupakan tahapan  dalam  model  pengembangan sistem dimana sistem tersebut akan dibuat dalam  model  diagram  secara  detail dengan  menggunakan  alat  bantu  (tools), rancangan  system  ini  yang  dilakukan setelah  analisa  dan  desain  system  secara umum dibuat yaitu Desain analisis system berjalan  maupun  Desain  analisis  sistem yang  diusulkan.  agar  mendapatkan gambaran  jelas  tentang  apa  yang dikerjakan  pada  analisa  sistem  yang diusulkan,  maka  dilanjutkan  dengan memikirkan bagaimana membentuk sistem tersebut secara detail[8] Pada  tampilan awal  aplikasi  terdapat beberapa  halaman  menu  diantaranya melihat  beranda,  melihat  data  user, melihat  data  alternatif,  melihat  data  nilai Admin  Melihat  Data  User  Mengedit Edit User  Melihat  Data  Alternatif  Melakukan Login  kriteria,  melihat  data  hasil  analisa spk maut. Use case Sistem ini dibangaun dengan  dua  level  yaitu  Menambah  Data Menghapus  Data  Alternatif  user  dan admin  sesuai  dengan  hak  akses  masis- Alternatif  Mengedit  Data  Alternatif Melakukan  Daftar  masing  sepeti  Gambar
berikut
Gambar 5. Amin kelola sistem
Gambar 6. user akses sistem
Gambar 7. Activity Diagram
Gambar 8. Sequance Diagram
Gambar 9. class Diagram
Gambar 10. ERD
IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN Halaman User Halaman user merupakan  halaman yang dijalankan oleh user pada sistem dari interface  yang  telah  dibuat  sebelumnya. Halaman Login
Gambar 11. User Login
Gambar 12. Tampilan Halaman
Utama User
Adapun  flowchart  halaman  Hasil Analisa SPK dapat  dilihat  pada  gambar 4.3,  dan  tampilan  data nilai kriteria dapat dilihat pada gambar 4.4, dan gambar Gambar 13. Analisa SPK Tabel 2. Bobot Kriteria Kriteria Nama Kriteria Bobot K1 Harga perumahan 5 K2 Tipe Perumahan 5 K3 Jarak dari pusat kota 2 K4 Jarak dengan pasar terdekat 2 K5 Jarak    perumahan    dengan jalan umum 4 K6 Jarak perumahan dengan lahar 5
Gambar 14. Menu hasil  perhitungan
Gambar 15. Menu bobot kriteria
Setelah  data  kriterianya  dan  bobot telah  diketahui  maka  dilakukan  tahapan- tahapan untuk mencari   alternatif   terbaik dengan      menerapkan  metode Multi Atribute  Utility  Theory (MAUT).  Untuk mendapatkan  alternatif  terbaik    maka tahap  awal    adalah  dengan  melakukan normalisasi  bobot dengan  menggunakan persamaan 1,  dan  hasil normalisasi bobot untuk setiap kriteria adalah:
Adapun hasil normalisai untuk bobot setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Normalisasi bobot Nama Kriteria Hasil Normalisasi Bobo t Harga perumahan 0.2 2 Tipe perumahan 0.2 2 Jarak dari pusat kota 0.0 9 Jarak dengan pasar terdekat 0.0 9 Jarak perumahan dengan jalan umum 0.1 7 Jarak perumahan dengan lahar 0.2 2 Data Nilai Kriteria Pada  data  nilai  kriteria  ini,  yaitu data yang di input adalah data nilai kriteria dari  stiap  alternatif.  Adapun  data  nilai kriteria  dari  alternati  dapat  dilihat  pada tablel 4
Tabel 4. Nilai Kriteria N o Nama Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6
1 Safira Residen 70 0.5 41 0.4 05 0.5 48 0.10 5 0.9 61 1 2 Safira Residen 36 1 0 0.5 16 0.05 3 0.9 61 1 3 Perumaha n Fianta 0.4 94 0.2 86 1 1 0.7 35 0.4 29 4 Perumaha n Dagymoi Green Village 40 0.8 06 0.0 48 1 0.73 7 0.5 51 0 5 Perumaha n Dagymoi Green Village 45 0.7 6 0.1 07 1 0.63 2 0.5 51 0
6 Perumaha n Dagymoi Green Village 70 0.4 7 0.4 05 1 0.63
2 0.5 51 0
7 Perumaha n Dagymoi Green Village 120 0 1 1 0.63 2 0.5 51 0 8 Dagymoi Green Park 1  - Tubo 1 0 0.0 65 0.68 4 0 0.4 29 9 Dagymoi Green Park 2  - Tubo 1 0 0 0.57 9 0.5 51 0.8 57 1 0 Griya Ngade Indah 1 0 0.4 84 0 1 0.2 86

## Perhitungan        Menggunakan        Metode
Multi Atribute Utility Theory , Tahap     ini melakukan        normalisasi        data  kriteria setiap        alternatif,  untuk  kriteria  tipe perumahan, jarak perumahan dengan lahar menggunakan   persamaan   2,    sedangkan untuk kriteria  haraga,  jarak  dengan  pusat kota,  jarak dengan pasar, jarak perumahan dengan jalan umum  menggunakan persamaan 3 .
Tabel 5. Hasil Normalisasi kriteria
N o Nama Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 Juta 2 M K m K m M Km 1 Safira Residen 70 451.00 0.000 70 5.9 3.7 77 5.3 3 2 Safira Residen 36 168.00 0.000 36 6.0 3.8 77 5.3 3 3 Perumahan Fianta 480.00 0.000 60 4.5 2.0 20 0 4.8 7 4 Perumahan Dagymoi 288.00 0.000 40 4.5 2.5 30 0 4.6 Green Village 40 5 Perumahan Dagymoi Green Village 45 316.00 0.000 45 4.5 2.7 30 0 4.6 6 Perumahan Dagymoi Green Village 70 495.00 0.000 70 4.5 2.7 30 0 4.6 7 Perumahan Dagymoi Green Village 120 785.00 0.000 12 0 4.5 2.7 30 0 4.6 8 Dagymoi Green Prak1- Tubo 168.00 0.000 36 7.4 2.6 60 0 4.9 4 9 Dagymoi Green Prak2- Tubo 168.00 0.000 36 7.6 2.8 30 0 5.2
3 1 0 Griya Ngade Indah 168.00 0.000 36 6.1 3.9 56 4.7 6
Adapun hasil evaluasi total untuk data nilia  kriteria  dari  setiap  alternative  atau hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 6
Tabel 6. Hasil Perhitungan No Nama Alternatif Hasil 1 Safira Residen 70 0.65
2 Safira Residen 36 0.65 3 Perumahan Fianta 0.57 4 Dagymoi Green Park 2 - Tubo 0.55 5 Griya Ngade Indah 0.50 6 Perumahan Dagymoi Green Village 120 0.46 7 Perumahan Dagymoi Green Village 40 0.44 8 Perumahan Dagymoi Green Village 45 0.43 9 Perumahan Dagymoi Green Village 70 0.43 10 Dagymoi Green Park 1 - Tubo 0.38
Alternatif  yang  Direkomendasikan  Dari hasil  table 4.5  diatas maka alternatif  yang akan  direkomendasikan  adalah  alternatif urutan  pertama  yaitu  safira  residen  70 dengan  nilai  evaluasi  total  terbesar  0.65. Adapun  diangram  hasil  perhitungan mentode Multi        Attribute       Utillity Theory (MAUT) dapat dilihat ada gambar

## Gambar 16. Menu hasil  perhitungan
Multi     Attribute     Utillity Theory (MAUT)

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil pembahasan  pada bab-bab  sebelumnya  maka  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1.  Berdasarkan  dari  penelitian  ini  telah dihasilkan  sebuah  sistem  untuk pemilihan perumahan. Pada sistem ini terdapat    fungsi-fungsi    atau  menu yang  dapat  dimanfaatkan  oleh  calon pembeli untuk melakukan pengolahan data alternatif, data nilai kriteria setiap alternatif. Dapat melakukan pemilihan  perumahan,  melihat  hasil alternatih perumahan yang direkomendasikan dari sistem. 2.  Dari  hasil  pemilihan  perumahan menggunakan  sistem  yang  telah dibuat.    dengan  10  altertatif,  dengan
tingkat  kepentingan  masing-masing kriteria yang digunakan yaitu: harga= 5,  tipe rumah= 5, jarak dengan pusat kota= 2, jarak dengan pasar terdekat= 2,  jarak  dengan  jalan  umum  =  4, jarak  perumahan  dengan  lahar=  5, telah  diperoleh  alternatif  yang  akan direkomendasikan  yaitu  perumahan safira residen 70 dengan dengan nilai tertinggi 0,65.
3.  Dalam  penelitian    ini,    pengujian sistem  yang digunakan adalah Black box . Hasil pengujian sistem menggunakan Black box menunjukan bahwa  sistem  yang  telah  dibangun memiliki fungsional yang baik, karena semua  pengujian  yang  dilakukan menghasilkan  hasil  yang  sesuai dengan harapan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H. Manao, B. Nadeak, and T. Zebua, “ Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw) ,”  Media  Inform.  Budi  Darma Darma, vol. 1, no. 2, pp. 49–53, 2017.
[2]   E. Turban, J. E. A. Aronson, and T.- P.  Liang, Decision  Support  System and  Intelligent  Systems  (Sistem Pendukung  Keputusan  dan  Sistem Cerdas) ,    7th    ed.    Yograkarta: Andi, 2005.
[3]  A.  Adam  et  al.,  “ Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi  Di  Universitas  Khairun Ternate  Dengan  Metode  Multi-
Attribute ,” vol. 3, no. 3, pp. 166–172,
2020, doi: 10.33387/jiko.
[4]   K.  A.  Umar,  S.  Lutfi,  and  F.
Tempola, “ Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Webhosting  Pada  Kantor  Media Online  Suaramu.Co  Menggunakan
Metode  Multi  Attribute    Utility Theory  (Maut) ,” J.  Teknol. Inform. , vol. 2617, no. 1, pp. 21–27, 2019
[5]  R.  Susanto  and  A.  D.  Andriani,
“ Perbandingan  Model  Waterfall Dan Prototyping Untuk Pengembangan    Sistem  Informasi ,” Maj. Ilm. Unikom, vol. 14, no. 1, pp. 41–46, 2016.
[6]  R. S. Pressman, Software Engineering Practitioner's Approach Fifth Edition. 2001 . [7]   A. B. Prabowo, “ Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa    Penyakit  Infeksi Saluran  Pernafasan  Akut  (ISPA)
Berbasis Web ,” pp. 1–6, 2014.
[8]  A  Ambarita,  2020, Analisys  dan Pengembangan  Sistem  Informasi
Pendekatan Model Driven , gosyenpublishing, Jogyakarta