## PERBANDINGAN AKURASI PENERAPAN ANFIS DALAM PENILAIAN APARTEMEN ANTARA MANAGER DAN STAFF MARKETING PADA PERUSAHAAN KONSULTAN PROPERTI

## Lala Nilawati
Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Jakarta Jl. R.S Fatmawati No. 24 Pondok Labu, Jakarta Selatan lala.lni@bsi.ac.id
Abstract  Assessment  apartment  is  one  of  the essential  elements  for  a  property  consultancy services  company.  Results  of  the  assessment  will reflect  the  image  of  the  apartments  are  offered  to clients.  In  this  study,  the  assessment  uses  a  model apartment Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS).  Initial  assessment  is  carried  out  by assessing  the  facility  owned  by  the  apartments, with  input  parameters  furnishing,  bedroom, bathroom, and maid bedroom. Having obtained the results of the assessment of the facility, then did an assessment  of  the  apartment  with  the  input parameter to be considered is the place, price, size, and  facility.  The  results  showed  that  the  model ANFIS trainning data and data testing, has a good ability  to  predict  the  apartments  assessment. Testing  in  this  study  using  the  four  membership functions, to produce the alleged level closest to the real  conditions.  By  using  a  hybrid  method  to produce  the  lowest  RMSE,  compared  with  the backpropagation method with membership functions trapmf and trimf.
Intisari  Penilaian apartemen adalah salah satu elemen  penting  bagi  sebuah  perusahaan  jasa konsultan  properti.  Hasil  dari  penilaian  akan mencerminkan  citra  dari  apartemen  yang ditawarkan  kepada  klien.  Dalam  penelitian  ini, penilaian apartemen menggunakan model Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS). Penilaian  awal  yang  dilakukan  adalah  dengan melakukan  penilaian  terhadap  facility  yang dimiliki  oleh  apartemen,  dengan  parameter masukan furnishing, bedroom, bathroom, dan maid bedroom.  Setelah  didapat  hasil  dari  penilaian facility,  kemudian  barulah  dilakukan  penilaian apartemen  dengan  parameter  masukan  yang dipertimbangkan  adalah  place,  price,  size,  dan facility.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa model  ANFIS  pada  data  training  dan  data  testing, memiliki kemampuan yang baik untuk memprediksi  penilaian  apartemen.  Pengujian dalam  penelitian  ini  menggunakan  empat  fungsi keanggotaan, untuk menghasilkan tingkat dugaan yang  paling  dekat  dengan  kondisi  riil.  Dengan menggunakan  metode  hybrid  menghasilkan  RMSE terendah,  dibandingkan  metode  backpropagation
dengan fungsi keanggotaan trimf dan trapmf.
Kata  Kunci : Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System (ANFIS), Logika Fuzzy , Penilaian apartemen,

## PENDAHULUAN
Perusahaan konsultan properti adalah sebuah perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  properti, sebagai  penyedia  pelayanan  terhadap  riset  dan konsultasi,  investasi,  penilaian,  pengembangan konsep project , pemasaran, penyewaan, pelelangan,  pengelolaan  properti  dan  konstruksi untuk properti dalam berbagai sektor. Perusahaan properti banyak menawarkan berbagai  jenis  properti,  salah  satunya  adalah apartemen. Demi menawarkan hunian apartemen yang  terbaik,  perusahaan  konsultan  properti akan  membantu  konsumen  dalam  melakukan penilaian  apartemen  nya  terlebih  dahulu, sebelum  ditawarkan  kepada  konsumen  atau klien.
Pada  penelitian  ini  akan  membahas  tentang penilaian  terhadap  apartemen  yang  dilakukan oleh  manager  dan  staff  marketing,  dengan  studi kasus  di  PT.  Triexpi  Properti  Advisindo.  Dalam melakukan  penilaian  apartemen,  akan  dinilai terlebih  dahulu  oleh  Staff  Marketing,  kemudian akan dicek kembali (validasi) oleh Manager. Pada saat pengecekan inilah terjadi perbandingan hasil penilaian yang dilakukan oleh keduanya.  Dengan mempertimbangkan  beberapa  kriteria  penilaian, berdasarkan pada pedoman pelaksanaan penilaian  apartemen  yang  ada  di  perusahaan, seperti:  Lokasi  ( Place) ,  Harga (Price), ukuran (Size), dan fasilitas  ( Facility). Dalam  penilaian fasilitas, kriteria penilaian terdiri dari Perlengkapan  ( Furnishing) ,  jumlah  kamar  tidur ( Bedroom), jumlah kamar mandi ( Bathroom) dan jumlah  kamar  pembantu (Maid  Bedroom). Diharapkan  akan  diperoleh  hasil  akurasi  dengan tingkat error terkecil,  antara  penilaian  yang dilakukan  Manager  dan  Staff  Marketing.  Untuk mengantisipasi  agar  tidak  terjadi  kesalahan dalam  proses  penilaian  apartemen,  maka dibutuhkan model pendukung keputusan sebagai wujud  pemanfaatan  teknologi  informasi.    Proses
penilaian  properti  jenis  apartemen  ini,  akan dibuat  dengan  menggunakan Adaptive  Neuro Fuzzy  Inference  System untuk  mengolah  datanya, sehingga  dapat  menghasilkan  keputusan  yang lebih  tepat,  cepat  dan  efisien.  Diharapkan  hasil dari  proses  penggunakan  Logika Adaptive  Neuro Fuzzy Inference System ini, kemudian diaplikasikan  menggunakan  Toolbox  Matlab R2011b  dan  dapat  dijadikan  sebagai  sistem pendukung keputusan yang baik.

## BAHAN DAN METODE

## a. ANFIS
ANFIS (Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System atau Adaptive  Network-based  Fuzzy Inference  System) adalah  arsitektur  yang  secara fungsional  sama  dengan fuzzy  rule  base model Sugeno.  Arsitektur  ANFIS  juga  sama  dengan jaringan  syaraf  dengan  fungsi  radial  dengan sedikit  batasan  tertentu  (Kusumadewi  dan Hartati,  2010). Adaptive  Neuro  -  Fuzzy  Inference System ( ANFIS ) merupakan jaringan saraf adaptif yang  berbasis  pada  sistem  kesimpulan  fuzzy ( fuzzy  inference  system ).  Dengan  penggunaan suatu  prosedur hybrid  learning . ANFIS dapat membangun  suatu  mapping input  -  output yang keduanya berdasarkan pada pengetahuan manusia  (pada  bentuk  aturan  fuzzy if  –  then ) dengan  fungsi  keanggotaan  yang  tepat.  ANFIS adalah  jaringan Neural-Fuzzy yang  terdiri  dari atas  lima  lapisan  dan  setiap  lapisan  terdapat node.  Terdapat  dua  macam  node  yaitu  node adaptif (bersimbol kotak) artinya paramater bisa berubah  dengan  proses  pembelajaran  dan  node tetap (bersimbol lingkaran).
Sumber: Jang, Sun, dan Mizutani (1997)

## Gambar 1. Arsitektur Jaringan ANFIS
Penjelasan  pada  masing-masing  lapisan  strukur ANFIS dapat dijabarkan sebagai berikut:
Layer 1 :
Merupakan  layer  pertama  setelah x dan y dimasukkan. Setiap node ke – I di dalam layer ini merupakan adaptive node dengan fungsi tersendiri.
O1,i = μAi (x) untuk tiap i = 1, 2, atau O1, i = μBi – 2(y ) untuk tiap I = 3,4
Dimana  x  (  atau  y  )  merupakan  data  input  ke dalam node i dan Ai ( atau
Bi-2  )  berisi  label  linguistic  (  misal  “kecil”  atau “besar” ) yang terkait dengan  node  ini.  Fungsi  yang  digunakan,  yaitu generalize bell function :
….. (1)
..… (2)
Dimana: μ(x) : Derajat Keanggotaan
{ai,  bi,  ci}  adalah  parameter  set.  Selama parameter  ini  berubah,  fungsi  bentuk  bell  ini akan  berubah,  yang  kemudian  menunjukkan berbagai  macam  bentuk  fungsi  keanggotaan untuk  set  fuzzy  A.  Parameter  dalam  layer  ini disebut sebagai premise parameters .

## Layer 2:
Setiap  simpul  pada  layer  ini  adalah  simpul nonadaptif. Outputnya merupakan perkalian dari semua input yang masuk pada lapisan ini. O2,i = wi = μAi(x) . μAi-2(y), i = 1,2,…,n
Tiap  keluaran  simpul  menyatakan  derajat pengaktifan  (firing  strength)  tiap  aturan  fuzzy. Banyaknya simpul pada lapisan ini menunjukkan banyaknya aturan yang dibentuk.
Layer 3 :
Tiap  node  pada  layer  ini  merupakan  node  yang ditandai  dengan  tetap  sebagai N .  Node  ke  -  i mengkalkulasi rasio dari kekuatan rule ke – i (wi) ke  semua  jumlah  yang  didapat  dari  rule’s  firing strengths:
Untuk penggunaannya, tiap output pada layer ini disebut sebagai normalized firing strengths . Layer 4 :
Setiap  simpul  pada  lapisan  ini  adalah  simpul adaptif dengan fungsi simpul: dengan Wi adalah  bobot  yang  dinormalkan  dari lapisan  3  dan  { pi,  qi,  ri }  menyatakan  parameter konsekuen yang adaptif.
Layer 5 :
Fungsi  layer  ini  adalah  untuk  menjumlahkan semua masukan. Fungsi simpul:
Jaringan  adaptif  dengan  lima  lapisan  diatas ekivalen  dengan  sistem inferensi  fuzzy Takagi- Sugeno-Kang  (TSK)  atau  yang  lebih  dikenal
…… (2) …… (3)
…… (4)
dengan sugeno (Jang, Sun, dan Mizutani, 1997).

## b. Proses Belajar ANFIS
Menurut  Jang,  Sun,  dan  Mizutani  (1997), ANFIS  dalam  cara  kerjanya  mempergunakan algoritma  hibrida,  yaitu  dengan  menggabungkan metode Least  Squares  Estimator (LSE)  dan Error Back-Propagation (EBP).  Pada  lapisan  ke-1 parameternya  merupakan  parameter  dari  fungsi keanggotaan  himpunan  fuzzy  sifatnya non-linier terhadap  keluaran  sistem.  Proses  belajar  pada parameter  ini  menggunakan  metode  EBP  untuk memperbaharui  nilai  parameternya.  Sedangkan pada  lapisan  ke-4,  parameter  merupakan parameter linier terhadap  keluaran  sistem,  yang menyusun  basis  kaidah  fuzzy.  Proses  belajar untuk  memperbaharui  parameter  di  lapisan  ini menggunakan  metode  LSE.  Pada  peramalan dengan  metode  ANFIS  terbagi  menjadi  tiga proses  yaitu:  proses  Inisialisasi  awal,  proses pembelajaran  ( learning ),  dan  proses  peramalan.
Penentuan  periode  input  dan  periode  training dilakukan  saat  inisialisasi  awal  dimana  tiap-tiap periode  input  memiliki  pola  atau pattern yang berbeda.  Data  yang  digunakan  untuk  proses pembelajaran  ( traning )  terdiri  dari  data  input, parameter ANFIS, dan data test yang berada pada periode traning ANFIS.
c. Model dan Variable Penelitian
Tahapan  dalam  pembelajaran  model  dan inferensi  model  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Data  yang  diperoleh  adalah  sekumpulan pasangan input-output ,  berdasarkan  data tersebut  maka  sistem  ANFIS  yang  dibangun akan  menghasilkan  suatu  model  yang karakteristiknya mendekati sifat-sifat sistem.
2. Model yang dibangun akan memiliki beberapa membership-function (MF) serta rule .
3. Berdasarkan pasangan data input-output yang dimasukkan  ke  dalam  sistem  ANFIS,  maka akan dihasilkan sebuah FIS ( Inference System ), di  mana  MF  ( membership  function )  dapat disesuaikan nilainya.
4. ANFIS  akan  melakukan  proses  pembelajaran terhadap  data  yang  ada,  guna  memperoleh model  yang  paling  mendekati,  berdasarkan data yang dimasukkan ke dalam sistem ANFIS.
5. Proses penyesuaian MF ( membership function )  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma hybrid dan backpropagation.
Setelah  ANFIS  menghasilkan  sebuah  model, maka  model  tersebut  harus  diuji  validasinya terhadap  kriteria  model  yang  dikehendaki. Tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk  melihat seberapa  jauh  keberhasilan  ANFIS  melakukan pemodelan  sistem.  ANFIS  melakukan  validasi model  ini  dengan  cara  membandingkan output
dari data yang telah dilakukan proses pembelajaran,  dengan  kumpulan  data  lain  yang tidak  dilakukan  proses  pembelajaran,  selain  itu ketiga  kumpulan  data  tersebut  saling  bebas  satu sama  lain , sehingga  perbandingan  tadi  akan menghasilkan “error” yang  dapat  dijadikan ukuran  tingkat  keberhasilan  model  ini.  Semakin kecil  tingkat error, maka  semakin  baik  model tersebut.  Variabel  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  tabel berikut:
Tabel 1. Tabel Variable Penelitian Fungsi Nama Variable Nama Indikator Input Place - Rent Price - Size - Facility Furnishing Bedroom Bathroom Maid Bedroom Output Condition Apartemen Sumber: Hasil Penelitian (2014)
Sedangkan  pengukuran  untuk  masing-masing parameter tersebut adalah sebagai berikut:

## Tabel 2. Tabel Pengukuran Parameter
Penilaian Utama Nama Variable Nama Himpunan Fuzzy Skor Nilai Place South Jakarta 3 South Jakarta Central Jakarta 2 Central Jakarta West Jakarta 1 West Jakarta Price (dalam satuan mata uang US$) Mahal 3 3000- 15000 Sedang 2 1001-2999 Murah 1 0-1000

## Sumber: Hasil Penelitian (2014)
Tabel 3. Tabel Pengukuran Parameter Penilaian Utama-Lanjutan Nama Variable Nama Himpunan Fuzzy Skor Nilai Size (dalam m 2 ) Luas 3 400-800 Sedang 2 101-399 Sempit 1 0-100 Facility Baik 3 3 Sedang 2 2
Kurang 1 1 Sumber: Hasil Penelitian (2014)
Untuk  menghasilkan  nilai  skor Facility, akan dinilai berdasarkan indikator dibawah ini:

## Tabel 4. Tabel Pengukuran Parameter

## Sumber: Hasil Penelitian (2014)
Data  yang  digunakan  diperoleh  dari  PT. Triexpi  Properti  Advisindo  berjumlah  1700 record,    dibagi  menjadi  dua  untuk  data training (80%)  dan  data testing (20%),  sebanyak  1360 record    akan  digunakan    untuk    data    training (80%)  dan  340  record  digunakan  sebagai  data testing  (20%).  Data  ini  berisi  hasil  penilaian apartemen  yang  dilakukan  antara  Manager  dan Staff  Marketing  yang  akan  dihitung  akurasi  nya dengan nilai error terendah. Untuk mengumpulkan  data  serta  informasi  yang diperlukan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  dengan menggunakan:
1. Pengumpulan data primer Data  primer  diperoleh  melalui  observasi  dan wawancara  dengan  pihak  terkait,  seperti Jajaran  Manajemen,  Manager  dan  Staff Marketing PT. Triexpi Properti Advisindo.
2. Pengumpulan data sekunder Data  sekunder  diperoleh  melalui  buku referensi,  dokumentasi,  literature,  jurnal,  dan informasi  lainnya  yang  berhubungan  dengan masalah yang diteliti.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Penentuan  Jumlah  dan  Tipe  Fungsi
Keanggotaan Fungsi  keanggotaan  dalam  penelitian  ini adalah  variabel  dari  data input penilaian apartemen  pada  PT.  Triexpi  Properti  Advisindo Jakarta,  yang  terdiri  dari  4  variabel Place , Price,
Size,  Facility. Untuk  kriteria Facility mempunyai indikator yang  terdiri  dari Furnishing,  Bedroom, Bathroom  dan  Maid  Bathroom. Jumlah  fungsi keanggotaan dalam penilaian apartemen ditentukan  menjadi  3  3  3  3.  Pada  penelitian  kali ini  akan  diujicoba  beberapa  tipe  fungsi keanggotaan  yaitu  fungsi  keanggotaan  segitiga ( trimf ),  trapesium  ( trapfm ),  lonceng  ( gbellmf ) dan  gaussian  ( gaussmf ).  Di  mana  dari  masing- masing  fungsi  keanggotaan  tersebut  akan dibandingkan masing-masing tingkat keakurasianya.
b. Penentuan  Metode  Optimalisasi, Error Tolerance dan Epochs
Metode optimasi terdiri dari dua pilihan yaitu metode hybrid dan backpropagation .  Pada penelitian  ini  akan  membandingkan  hasil  antara penggunaa  metode hybrid dengan  metode backpropagation. Metode
hybrid yaitu penggunaan/penyatuan dua metoda
pembelajaran  pada  ANFIS.  Pembelajaran hybrid terdiri  atas  dua  bagian  yaitu  arah  maju  ( forward pass ) dan arah mundur ( backward pass ).
Pada  arah  maju,  parameter  premis  dibuat tetap.  Dengan  menggunakan  metode Recursive Least  Square  Estimator (RLSE),  parameter konsekuen  diperbaiki  berdasarkan  pasangan data  masukan-keluaran.  Pada  arah  mundur, parameter  konsekuen  dibuat  tetap.  Kesalahan yang terjadi antara keluaran jaringan adaptif dan keluaran sebenarnya dipropagasikan balik dengan  menggunakan gradient  descent untuk memperbaiki  parameter  premis.  Pembelajaran ini  dikenal  sebagai  Algoritma Backpropagation- error .  Satu  tahap  arah  pembelajaran  maju- mundur dinamakan satu epoch.
c. Penerapan  Matlab  Untuk  Pemrosesan
Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System (ANFIS)
Matlab  telah  terintegrasi  dengan fuzzy logic  toolbox yang  di  dalamnya  terdapat ANFIS Editor  GUI . ANFIS  Editor  GUI terdiri  dari  4  area yang  berbeda.  GUI  tersebut  menunjukan  fungsi kerja sebagai berikut:
1. Mengunggah  ( Loading ),  memplot  ( ploting ) dan membersihkan data.
2. Mengenerate  atau  mengunggah  permulaan Strukture FIS.
3. Melatih data FIS.
4. Memvalidasi  data  FIS  yang  sudah  dilatih.
(Naba, 2009)
Nama Indikator Nama Himpunan Fuzzy Skor Nilai Furnishing  Furnished 3 Furnished Semi Furnished 2 Semi Furnished Unfurnished 1 Unfurnished Bedroom Banyak 3 5-6 Sedang 2 3-4 Sedikit 1 0-2 Bathroom Banyak 3 3-4 Sedang 2 2 Sedikit 1 0-1 Maid Bedroom Banyak 3 2 Sedang 2 1 Sedikit 1 0

## Sumber: Hasil Penelitian (2014)
Gambar 2. Tahap Load Data Pada Matlab

## Sumber: Hasil Penelitian (2014)
Gambar 3. Menentukan Jumlah dan Tipe Fungsi Keanggotaan
Sumber: Hasil Penelitian (2014)
Gambar 4. Proses Data Training

## Sumber: Hasil Penelitian (2014)
Gambar 5. Proses Data Testing
Berdasarkan  simulasi  ANFIS  yang  dilakukan, maka  didapatkan  hasil  simulasi  dengan  kategori berdasarkan metode hybrid dan metode backpropagation dari  hasil  penilaian  antara manager  dan  staff  marketing. Untuk  penilaian facility dan  apartemen,  berdasarkan  kategori variabel dari tipe MF ( Membership Function ) yang digunakan pada setiap tahap simulasi. Hasil dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Pengujian Simulasi ANFIS untuk Data Training dengan Metode Hybrid (berdasarkan data penilaian apartemen oleh
Manager Marketing) Memberhip Funticion RMSE ( Root Mean Square Error ) Data Training Facility Apartemen Trimf 1.4716e-007 1.2035e-007 Trapmf 1.4716e-007 1.2035e-007 Gbellmf 1.8577e-007 1.5617e-007 Gaussmf 1.792e-007 1.4812e-007 Sumber: Hasil Penelitian (2014) Tabel 6. Hasil Pengujian Simulasi ANFIS untuk Data Testing dengan Metode Hybrid
(berdasarkan data penilaian apartemen oleh Manager Marketing) Memberhip Funticion RMSE ( Root Mean Square Error ) Data Testing Facility Apartemen Trimf 1.698 2.0031 Trapmf 1.698 2.0031 Gbellmf 1.7052 2.0092 Gaussmf 1.7052 2.0092 Sumber: Hasil Penelitian (2014)
Pada  tabel  5  dan  6  menunjukkan  hasil pengujian  pada  simulasi  ANFIS,  menggunakan data  penilaian  oleh  Manager  Marketing  dengan metode hybrid. Pada  proses  pembelajaran ( training ), RMSE terendah untuk penilaian facility yaitu  1.4716e-007,  sedangkan    untuk  penilaian apartemen  yaitu  1.2035e-007,  dengan  fungsi keanggotaan trimf dan trapmf .  Pada  proses validasi  ( testing) RMSE  terendah  pada  proses validasi  untuk  penilaian facility yaitu  1.698, sedangkan RMSE  terendah  pada  proses  validasi untuk  penilaian  apartemen  yaitu  2.0031  dengan fungsi  keanggotaan trimf dan trapmf .  Berikut  ini adalah  tabel  hasil  pengujian  simulasi  ANFIS dengan metode backpropagation.

## Tabel 7. Hasil Pengujian Simulasi ANFIS untuk
Data Training dengan Metode Hybrid (berdasarkan data penilaian apartemen oleh
Staff Marketing) Memberhip Funticion RMSE ( Root Mean Square Error ) Data Training Facility Apartemen Trimf 2.18e-01 2.10e-01 Trapmf 2.18e-01 2.10e-01 Gbellmf 2.64e-01 2.55e-01 Gaussmf 2.56e-01 2.36e-01 Sumber: Hasil Penelitian (2014)
Tabel 8. Hasil Pengujian Simulasi ANFIS untuk Data Testing dengan Metode Hybrid (berdasarkan data penilaian apartemen oleh
Staff Marketing) Memberhip Funticion RMSE ( Root Mean Square Error ) Data Testing Facility Apartemen Trimf 1.873 2.0745 Trapmf 1.873 2.0745 Gbellmf 1.8034 2.0787 Gaussmf 1.8034 2.0787 Sumber: Hasil Penelitian (2014)
Pada  tabel  7  dan  8  menunjukkan  hasil pengujian  pada  simulasi  ANFIS,  menggunakan data  penilaian  oleh  Staff  Marketing  dengan metode hybrid. Pada  proses  pembelajaran ( training ), RMSE terendah untuk penilaian facility yaitu  2.18e-01,  sedangkan    untuk  penilaian apartemen  yaitu  2.10e-01,  dengan  fungsi keanggotaan trimf dan trapmf .  Pada  proses validasi  ( testing) RMSE  terendah  pada  proses validasi  untuk  penilaian facility yaitu  1.873, sedangkan RMSE  terendah  pada  proses  validasi untuk  penilaian  apartemen  yaitu  2.0745  dengan fungsi  keanggotaan trimf dan trapmf .  Berikut  ini
adalah  tabel  hasil  pengujian  simulasi  ANFIS dengan metode backpropagation.

## Tabel 9. Hasil Pengujian Simulasi ANFIS untuk
Data Training dengan Metode Backpropagation (berdasarkan data penilaian apartemen oleh Manager Marketing)
Memberhip Funticion RMSE ( Root Mean Square Error ) Data Training Facility Apartemen Trimf 2.3598 2.6041 Trapmf 2.3598 2.6041 Gbellmf 2.3725 2.6118 Gaussmf 2.3727 2.6118 Sumber: Hasil Penelitian (2014) Tabel 10. Hasil Pengujian Simulasi ANFIS untuk Data Testing dengan Metode Backpropagation (berdasarkan data penilaian apartemen oleh Manager Marketing)
Memberhip Funticion RMSE ( Root Mean Square Error ) Data Testing Facility Apartemen Trimf 2.4076 2.0031 Trapmf 2.4076 2.0031 Gbellmf 1.7052 2.0092 Gaussmf 1.7052 2.0092 Sumber: Hasil Penelitian (2014)
Pada  tabel  9  dan  10  menunjukkan  hasil pengujian  pada  simulasi  ANFIS,  menggunakan data  penilaian  oleh  Manager  Marketing  dengan metode backpropagation. Pada proses pembelajaran  ( training ),  RMSE  terendah  untuk penilaian facility yaitu  2.3598,  sedangkan    untuk penilaian apartemen yaitu 2.6041, dengan fungsi keanggotaan  trimf  dan  trapmf.  Pada  proses validasi  ( testing) RMSE  terendah  pada  proses validasi  untuk  penilaian facility yaitu  1.7052, dengan  fungsi  keanggotaan gbellmf dan gaussmf .
Sedangkan RMSE  terendah  pada  proses  validasi untuk  penilaian  apartemen  yaitu  2.0031  dengan fungsi keanggotaan trimf dan trapmf . Tabel 11. Hasil Pengujian Simulasi ANFIS untuk Data Training dengan Metode Backpropagation (berdasarkan data penilaian apartemen oleh Staff Marketing)
Memberhip Funticion RMSE ( Root Mean Square Error ) Data Training Facility Apartemen Trimf 3.0694 2.8247 Trapmf 3.0694 2.8247 Gbellmf 3.0873 2.8563 Gaussmf 3.0873 2.8563 Sumber: Hasil Penelitian (2014)
Tabel 12. Hasil Pengujian Simulasi ANFIS untuk Data Testing dengan Metode Backpropagation (berdasarkan data penilaian apartemen oleh Manager Marketing)
Memberhip Funticion RMSE ( Root Mean Square Error ) Data Testing Facility Apartemen Trimf 2.6232 2.1165 Trapmf 2.6232 2.1165 Gbellmf 2.3243 2.1192 Gaussmf 2.3243 2.1192 Sumber: Hasil Penelitian (2014)
Pada  tabel  11  dan  12  menunjukkan  hasil pengujian  pada  simulasi  ANFIS,  menggunakan data  penilaian  oleh  Staff  Marketing  dengan metode backpropagation. Pada proses pembelajaran  ( training ),  RMSE  terendah  untuk penilaian facility yaitu  3.0694,  sedangkan    untuk penilaian apartemen yaitu  2.8247, dengan  fungsi keanggotaan  trimf  dan  trapmf.  Pada  proses validasi  ( testing) RMSE  terendah  pada  proses validasi  untuk  penilaian facility yaitu  2.3243, dengan  fungsi  keanggotaan gbellmf dan gaussmf . Sedangkan RMSE  terendah  pada  proses  validasi untuk  penilaian  apartemen  yaitu  2.1165  dengan fungsi keanggotaan trimf dan trapmf .

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penilaian  yang  dilakukan  oleh staff  marketing  dan  hasil  validasi  oleh  manager marketing,  dari  hasil  pengujian  didapat  tingkat error yang  berbeda  antara  penilaian  keduanya. Hasil dari penelitian ini dapat terlihat perbandingan
akurasi
dalam penilaian apartemen  antara  Manager  dan  Staff  Marketing dengan  menggunakan  metode Adaptive  Neuro Fuzzy  Inference  System (ANFIS).  Pada  penilaian yang dilakukan oleh keduanya menunjukan hasil simulasi ANFIS dengan metode hybrid, baik pada proses  pembelajaran  ( training )  dan  proses validasi  ( testing) menunjukan  RMSE  terendah dengan fungsi keanggotaan trimf dan trapmf.

## REFERENSI
Arikunto,  Suharsimi.  Manajemen  penelitian. Jakarta: Rineka Cipta, 2007.
Away,  Gunaidi  Abdia. The  Shortcut  Of  Matlab Programing . Bandung: Informatika, 2010. Jang,  Jyh-Shing  Roger.  Chuen-Tsai  Sun,  and  Eiji Mizutani. Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine  Intelligence .  Upper  Saddle  River: Prentice Hall, 1997.
Khoshnevisan, Benyamin, Shahin
Rafiee,
Mahmoud Omid, and Hossein Mousazadeh. Development of an Intelligent System Based on  ANFIS  for  Predicting  Wheat  Grain  Yield on  the  Basis  of  Energy  Inputs. Journal Information  Processing  in  Agriculture, 2014.
Kusumadewi,  Sri,  dan  Sri  Hartati. Neuro  Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy dan Jaringan Syaraf. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
Naba, Agus. Belajar Cepat Fuzzy Logic Menggunakan  Matlab.  Yogyakarta:  PT. Andi Offset, 2009.
Patil, Pravin, Satish C. Sharma, Himanshu Jaiswal, and Ashwani Kumar. Modeling Influence of Tube  Material  on  Vibration  Based  EMMFS using  ANFIS ,  3rd  International  Conference on Materials Processing and Characterisation (ICMPC), Procedia
Materials  Science  6  (2014)  1097  –  1103,
2014.
Riduwan.  Skala  Pengukuran  Variabel-Variabel Penelitian. Alfabeta: Bandung, 2008.
Tjahjono,  Anang,  Entin  Martiana,  dan  Taufan Harsilo  Ardhinata.  Penerapan Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS) Untuk  Sistem  Pengambilan  Keputusan Distribusi  Obat  pada  Sistem  Informasi
Terintegrasi Puskesmas dan Dinas Kesehatan. Computer Science and Engineering, Information Systems Technologies  and Applications ,  Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya (EEPIS), 2011.
Widodo,  Prabowo  Pudjo,  dan  Rahmadya  Trias Handayanto.  Penerapan Soft  Computing Dengan  Matlab.  Bandung:  Rekayasa  Sains, Edisi Revisi, 2012.

## BIODATA PENULIS
Lala
Nilawati, M.Kom . Menempuh  pendidikan  di  MIN Maleber  Kuningan  lulus  tahun 1998, MTsN Maleber Kuningan lulus  tahun  2001,  SMKN  2 Kuningan lulus tahun 2004, D3 AMIK  BSI  Jakarta  Program Studi  Komputerisasi  Akuntansi  lulus  tahun 2007, S1 STMIK Nusa Mandiri  Jakarta Program Studi  Sistem  Informasi  lulus  tahun  2010,  dan Program  Pascasarjana  (S2)  STMIK  Nusa Mandiri  Jakarta  Program  Studi  Ilmu  Komputer lulus  tahun  2015.  Pernah  bekerja  menjadi Asisten  Laboratorium  Komputer  Bina  Sarana Informatika  tahun  2006  sampai  tahun  2007, tahun  2008  samapai  sekarang  bekerja  menjadi staff pengajar (dosen) di AMIK BSI Jakarta.