## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Tarif Maksimum Kamar Hotel Garuda Plaza Medan Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto

## Wahyu Prismawan, Efori Bu’ulolo, A.M. Hatuaon Sihite
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Sumatera Utara, Indonesia
Email: 1 wahyuprismawan@gmail.com
Abstrak- Kota  Medan  merupakan  kota  Metropolitan  dan  juga  banyak  objek  wisata  yang  sedang  tenar  di  kalangan  masyarakat lndonesia maupun mancanegara. Dalam industri perhotelan hal yang paling utama  dalam menentukan harga sewa hotel karena hanya mengiran-gira harga hotel yang disewakan berdasarkan jenis hotel dan fasilitas yang disediakan. Dimana permasalahan yang terjadi pada  konsumen  ketidak  tahuan  harga  hotel  yang  disewakan  berdasrkan  Type  kamar  hotel,  sehingga  pelanggan  kesulitan  dalam menentukan  pilihan  kamar  yang  digunakan.  Berdasarkan  masalah  tersebut  Fuzzy    Tsukamoto  dipilih  karena  memiliki  penalaran monoton  pada  setiap  aturannya,  dimana  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk  lF-THEN  harus  direpresentasikan  dengan suatu  himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton.  Logika  fuzzy  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  secara linguistik atau variabel  yang mengandung ketidakpastian bukan melalui angka-angka. Metode Tsukamoto  mempunyai 3 tahapan, yaitu; fuzzifikasi, sistem inferensi  fuzzy, dan defuzzifikasi. Fuzzifikasi berfungsi untuk mengubah nilai tegas (crisp) ke nilai fuzzy. Sistem inferensi  fuzzy  adalah penarikan kesimpulan berdasarkan aturan atau kaidah  fuzzy. Defuzzifikasi adalah proses mengu bah output    fuzzy    menjadi  nilai  tegas  (crisp)  dengan  menggunakan  konsep  rata-rata  terbobot.  Dalam  penelitian  ini  aturan  (rule)  akan dicari secara otomatis oleh sistem berdasarkan data yang telah dimasukan. Data yang telah dimasukan  akan ditambahkan “event” untuk  membedakan  hari  libur,  perubahan  harga  yang  signifikan,  dan  semacamnya.    Hasil  dari  penelitian  ini  didapatkan    error menggunakan  MAPE  sebesar  28,41%  untuk  data  uji  dengan  tipe  kamar  Studio  dan  27,85%  untuk  data  uji  dengan  tipe  kamar Premiere.
Kata Kunci: Harga Sewa Hotel; Logika  Fuzzy; Metode Tsukamoto
Abstract- Medan  City  is  a  Metropolitan  city  and  also  many  tourist  objects  that  are  currently  popular  among  Indonesians  and foreigners. In the hotel industry, the most important thing in determining the hotel rental price is because it only estimates the price of the hotel being rented based on the type of hotel and the facilities provided. Where the problems that occur to consumers do not know the price of the hotel for rent based on the type of hotel room, so that the customer has difficulty in determining the  choice of room to use. Based on this problem, Fuzzy Tsukamoto was chosen because it has monotonous reasoning in each of its rules, where each consequent to the rule in the form of IF-THEN must be represented by a fuzzy set with a monotonous membership function. Fuzzy  logic  is  used  to  solve  problems  linguistically  or  variables  that  contain  uncertainty  rather  than  through  numbers.  The Tsukamoto  method  has  3  stages,  namely;  fuzzification,  fuzzy  inference  system,  and  defuzzification.  Fuzzification  functions  to change crisp values to fuzzy values. Fuzzy inference system is drawing conclusions based on fuzzy rules or rules. Defuzzification is the process of converting fuzzy output into crisp values using the weighted average concept. In this study the rules will be searched automatically by the system based on the data that has been entered. The data that has been entered will be added with "event s" to distinguish holidays, significant price changes, and the like. The results of this study obtained an error using MAPE of  28.41% for the test data with the Studio room type and 27.85% for the test data with the Premiere room type.
Keywords : Hotel Rental Prices; Fuzzy Logic; Tsukamoto Method

## 1. PENDAHULUAN
Hotel  merupakan  suatu  bangunan  maupun  perusahaan  yang  akan  menyediakan  jasa  menginap  atau  juga  akan menyediakan  makanan,  minuman  serta  fasilitas  lainnya  untuk  tamu-tamu  yang  datang  kehotel,  yang  dimana  seluruh fasilitasnya  akan  di  peruntukan  bagi  seluruh  masyarakat  umum  yang  akan  datang  untuk  menginap.  Hotel  memanglah sering sekali yang dijadikan salah satu  bahan alternatif tempat  tinggal  oleh para wisatawan maupun pengunjung  yang sedang berlibur maupun jalan-jalan ke suatu tempat wisata.
Salah  satu  hotel  yang  sudah  lama  berdiri  di  kota  Medan  adalah  Garuda  Plaza  Hotel  yang  berada  di  Jl. Sisingamangaraja.  Hotel  ini  didirikan  oleh  Bapak  H.  Muhammad  Arbie  pada  tahun  1958.  Setelah  beberapa  kali renovasi  kini  Hotel  tersebut  telah  berstandar  international  dengan  hotel  berbintang  tiga  yang  didukung  fasilitas  dan jumlah kamar sebanyak 266 kamar yang masing-masing di dekorasi dan di desain dengan modern dilengkapi berbagai fasilitas  seperti  TV,  Telepon,  Mini  Bar  dan  kamar  mandi  pribadi.  Nikmati  semua  kemewahan  di  hotel  ini  dengan nyaman dan lingkungan yang menawan di kota Medan serta manajemen yang terorganisasi dengan jumlah sumber daya manusia sebanyak 287 karyawan [1].
Permasalahan yang dihadapai pada bisnis perhotelan salah satu cara dalam mencapai target laba dan penentuan harga jual jasa adalah dengan penentuan tarif sewa kamar. Penentuan tarif sewa kamar ini sebagi informasi biaya jasa dalam  pengalokasian  biaya-biaya  yang  tidak  merata.  Akibat  dari  informasi  biaya  yang  tidak  benar,  maka  akan mengakibatkan  penentuan  tarif  sewa  kamar  yang  tidak  tepat  dan  menimbulkan  kesalahan  dalam  pengukuran  dan penilaian  kinerja.  Hal  ini  mengakibatkan  keputusan-keputusan  manajemen  menjadi  tidak  tepat  dan  dapat  membawa dampak  buruk  terhadap  daya  saing  dan  kelangsungan  perusahaan.  Dengan dasar pengalokasian yang lebih baik maka penentuan  tarif  sewa kamar  akan  lebih  akurat dan manajemen  mempunyai  informasi yang lebih baik  dalam membuat keputusan-keputusan yang lebih tepat.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Adapun solusi dari permasalah kebijaksanaan penetapan harga merupakan hal yang kompleks dan rumit. Untuk itu dibutuhkan  pendekatan  yang  sistematis,  dengan  menerapkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu  sistem interaktif yang mendukung keputusan dalam proses pengambilan keputusan melalui alternatif-alternatif yang di peroleh dari  hasil  pengolahan  data,  informasi  dan  rancangan  model.  Dalam  penentuan  tarif  maksimum  kamar  hotel  terdapat beberapa tehnik diantaranya adalah metode Fuzzy Tsukamoto . Metode Fuzzy Tsukamoto dipilih karena metode ini yang akan  dipresentasikan  dengan  suatu  himpunan fuzzy dengan  fungsi  keanggotaan  yang  monoton.  Maka output yang dihasilkan  merupakan  hasil  inferensi  dari  tiap-tiap  aturan  yang  sesuai  dengan  perhitungan  nilai standart yang  sudah ditentukan  pada  masing-masing  variabel.  Apabila  proses  pengambilan  keputusan  tersebut  dibantu  oleh  sebuah  sistem pendukung  keputusan  yang  terkomputerisasi,  subyektivitas  dalam  pengambilan  keputusan  diharapkan  bisa  dikurangi dan  diganti  dengan  pelaksanaan  seluruh  kriteria  bagi  pengunjung  hotel  yang  akan  memesan  kamar  hotel.  Dalam masalah yang dibahas pada penelitian ini akan di rancang sebuah perangkat lunak berbasis Dekstop Programing yang di harapkan menjadi solusi pemecahan masalah.
Penelitian  terdahulu  oleh  Rudito  Pujiarso  Nugroho  (2019),  dengan  judul  Penerapan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto untuk Menentukan Harga Sewa Hotel (Studi Kasus: Gili Amor Boutique Resort , Dusun Gili Trawangan, Nusa Tenggara Barat)  [2].  Penelitian  selanjutnya  dalam  menentukan  harga  sewa  kamar  oleh  Hesti  Triyanto  (2018)  dengan  judul  : Penentuan  Harga  Jual  Kamar  Hotel  Saat  Low  Seasondengan Metode Cost-Plus Pricing pendekatan Variabel costing (Studi Kasus Pada Hotel Puri Artha Yogyakarta) [3], dimana Harga jual yang ditawarkan oleh pihak hotel harus tepat, apabila  harga  jual  yang  ditawarkan  terlalu  tinggi  maka  pengunjung  akan  memilih  ke  hotel  pesaing,  dan  sebaliknya apabila  harga  yang  ditawarkan terlalu rendah maka biaya yang telah dikeluarkan oleh pihak hotel tidak  dapat  tertutup bahkan akan mengalami kerugian.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  pertama  kali  diperkenalkan  pada  awal  tahun  1970-an  oleh  Michael  S.Scott Morton  dengan  istilah Management  Decision  System (Sprague,  1982).  Konsep  ini  ditandai  dengan  sistem  interaktif berbasis computer yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah- masalah yang tidak terstruktur[7].

## 2.2 Hotel
Dalam  Peraturan  Menteri  Pariwisata  dan  Ekonomi  Kreatif  Republik Indonesia  Nomor  PM.53/HM.001/MPEK/2013 Bab  1  pasal  1  ayat  4,  usaha  hotel adalah usaha penyediaan akomodasi berupa kamar-kamar di dalam suatu bangunan, yang  dapat  dilengkapi  dengan  jasa  pelayanan  makan  dan  minum,  kegiatan  hiburan  dan/atau  fasilitas  lainnya  secara harian dengan tujuan memperoleh keuntungan [9].
Menurut Hornby dalam kamus Oxford, The Advance Learner’s Dictionary of Current English dalam Soenarno , hotel didefinisikan sebagai: “ Building where meals and rooms are provided for travellers ” Yang berarti, “ Bangunan dimana makanan dan ruangan disediakan untuk seseorang yang melakukan perjalanan”
Definisi  di  atas  menggambarkan  keberadaan  hotel  sebagai  bentuk  fisik  yaitu  bangunan  yang  menyediakan makanan  dan  sarana  akomodasi.  Kata  traveller  menegaskan  adanya  seseorang  yang  melakukan  perjalanan  yang biasanya  jauh,  yang  memerlukan  tempat  pemberhentian  untuk  beristirahat.  Kriteria  seorang  traveller  kemudian  juga berkembang, bahwa dia tidak harus mereka yang melakukan perjalanan jauh, tetapi  dapat juga yang berpergian dalam jarak dekat [9].

## 2.3 Metode Tsukamoto
Menurut  Kusumadewi  &  Harilo  logika  fuzzy  adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk  memetakan  suatu  ruang  input kedalam suatu ruang output, mempunyai nilai kontinyu. Fuzzy dinyatakan dalam derajat dari suatu keanggotaan dan derajat dari kebenaran. Oleh sebab itu sesuatu dapat dikatakan sebagian benar dan sebagian salah pada waktu yang sama. Sistem logika fuzzy terdiri dari himpunan fuzzy dan aturan fuzzy. Subset fuzzy merupakan himpunan bagian yang berbeda dari variabel input dan output [12].
Pada metode Tsukamoto, setiap aturan direpresentasikan menggunakan himpunan-himpunan fuzzy, dengan fungsi  keanggotaan  yang  monoton.  Untuk  menentukan  nilai  output  crisp/hasil  yang  tegas  (Z)  dicari  dengan  cara mengubah  input  (berupa  himpunan  fuzzy  yang  diperoleh  dari  komposisi  aturan  -  aturan  fuzzy)  menjadi  suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Cara ini disebut dengan metode defuzzifikasi (penegasan). Metode defuzzifikasi  yang  digunakan  dalam  metode  Tsukamoto  adalah  metode  defuzzifikasi  rata-rata  terpusat/berbobot [12].
Misalkan ada 2 variabel  input, X dan Y, serta variabel  output yaitu Z. Variabel  X terbagi  atas 2 himpunan yaitu  A1  dan  A2.  variabel  Y  terbagi  atas  2  himpunan  B1  dan  B2,  sedangkan  variabel  output  Z  terbagi  atas  2 himpunan yaitu C1 dan C2. Tentu saja himpunan yang bersifat monoton. Ada 2(dua) aturan yang digunakan sebagai berikut [12]:
[R1] IF x is A1 and y is B2 THEN z is C1 [R2] IF x is A2 and y is B1 THEN z is C2

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
α-predikat untuk aturan pertama dan kedua, masing-masing adalah α1 dan α2, dengan menggunakan penalaran monoton, diperoleh nilai Z1 pada aturan pertama dan Z2 pada aturan kedua. Dalam inferensinya, metode tsukamoto menggunakan tahapan berikut [12]:
1. Fuzzyfikasi
2. Pembentukan basis pengetahuan fuzzy (Rule dalam bentuk IF…THEN)
3. Mesin inferensi
Menggunakan fungsi aplikasi MIN (gambar 5.23) untuk mendapatkan nilai α- predikat tiap – tiap rule (α1, α2, α3,… αn). Kemudian masing – masing nilai α- predikat ini digunakan untuk menghitung keluaran hasil inferensi secara tegas (crisp) masing – masing rule(z1,z2,z3,…zn).
4. Defuzzyfikasi Menggunakan metode rata – rata (average)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisa  merupakan  suatu  kegiatan  identifikasi  dan  pengamatan  sesuatu  permasalahan  yang  ada  pada  perusahaan, kegiatan  identifikasi  dan  pengamatan  mengarah  kepada  penentuan  tarif  kamar  hotel.  Perancangan  aplikasi  ini nantinya  akan  digunakan  untuk  membantu  pengguna  dalam  menentukan  hasil  atau  pemecahan  masalah  yang dihadapi.  Permasalahan  yang  dihadapi  adalah  bagaimana  menentukan  tarif  kamar  hotel  pada  hotel  Garuda  Plaza Medan.
Dalam proses menentukan tarif harga, perlu dilakukan pertimbangan atau perhitungan sebelum menentukan suatu  tarif  kamar  hotel.  Karena  kamar  tersebut  harus  memenuhi  kriteria  dan  bobot  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Proses  penentuan  yang  digunakan  Garuda  Plaza  saat  ini  masih  menggunakan  cara  manual  dalam menentukan tarif kamar hotel yang disediakan, sehingga dalam penentuan tarif kamar hotel hanya berdasarkan tarif pasaran hotel lain serta perkiraan saja.
Dari  masalah  yang  telah  dianalisa  diperlukan  suatu  aplikasi  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  dengan membuat  suatu  sistem  yang  baru  yang  lebih  efektif  agar  mampu  mengatasi  permasalahan  dalam  pengambilan keputusan penentuan tarif kamar hotel Garuda Plaza sesuai dengan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan.

## 3.1.1 Penerapan Metode Tsukamoto
Penentuan tarif Hotel Garuda Plaza dalam menentukan harga kamar memiliki beberapa faktor yang mempengaruhi dalam  menentukan  besaran  tarif  kamar  inap  dengan  menggunakan  logika fuzzy dengan  penerapan  metode Tsukamoto  berdasarkan  3  kriteria  yang  digunakan,  dan  setiap  kriteria  memiliki  himpunan  dimana  himpunan memiliki  fungsi  keanggotaan  yang  kemudian  dicari  nilai  alphanya,  setelah  itu  apabila  nilai  alphanya  sudah didapatkan  menggunakan  fungsi  keanggotaan  solusi  yang  ada,  akan  dihitung  nilai  momen  dan  luas  daerah  untuk selanjutnya dilakukan proses defuzzy sehingga didapatkan tarif kamar yang tepat menggunakan metode Tsukamoto. Pada  tahapan  proses  hitungan  manual,  hanya  digunakan  satu  contoh  kamar  yang  akan  ditentukan  tarifnya, kamar yang akan dijadikan contoh  adalah kamar Deluxe Twin . Untuk memprediksi  tarif kamar Deluxe Twin perlu digunakan beberapa faktor yang dapat mempengaruhi diantaranya fasilitas, service room dan luas kamar yang akan ditetapkan. Adapun diketahui data kamar Deluxe Twin yang akan ditentukan tarifnya secara sistem dengan fasilitas sebagai berikut :
Tabel 1. Data Kamar Deluxe Twin Nama Kamar Kriteria  Keterangan Nilai Ketetapan Kamar Deluxe Twin Fasilitas Lengkap 70 Service Room Standart 65 Luas Kamar 4 x 5 M 70
Beradasarkan  pada  tabel  2,  dilakukan  rating  kecocokan  dari  alternatif  kamar  pada  kriteria  yang  sudah ditentukan. Adapun tabel kecocokan nilai kriteria terdiri dari nilai rendah dan nilai tinggi disajikan sebagai berikut :
Tabel 2. Data Kamar Deluxe Twin Nama Kamar Kriteria Nilai Rendah Nilai Tinggi Nilai Ketetapan Kamar Deluxe Twin Fasilitas 50 80 70 Service Room 40 70 65 Luas Kamar 40 80 70 1. Fuzzyfikasi Dalam tahap ini proses untuk mengubah kriteria non fuzzy ( kriteria numerik ) menjadi kriteria fuzzy ( kriteria linguistik ). Dapat dilihat pada rumus dibawah ini.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
µ Rendah   = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑡𝑒𝑡𝑎𝑝𝑎𝑛 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑒𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ
µ Tinggi   = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑡𝑒𝑡𝑎𝑝𝑎𝑛 −𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑒𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑇𝑒𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ
a. Pencarian nilai Miu (µ) pada fasilitas dengan nilai : 70
1. µ Fasilitas Rendah = 80−70 80−50 = 10 30 = 0,3
2. µ Fasilitas Rendah = 70−50 80−50 = 20 30 = 0,67
b. Pencarian nilai Miu (µ) pada service room dengan nilai : 65
1.   µ Service Room Rendah = 70−65 70−40 = 5 30 = 0,17
2. µ Service Room Tinggi = 65−40 70−40 = 25 30 = 0,83
c. Pencarian nilai Miu (µ) pada luas kamar dengan nilai : 70
1.  µ Luas Kamar = 80−70 80−40 = 10 40 = 0,25
2.  µ Luas Kamar = 705−40 80−40 = 30 40 = 0,75
2. Pembentukan Basis Pengetahuan Fuzzy (Rules) Tahap berikutnya yaitu membentuk basis pengetahuan yang berisi aturan  – aturan ( rule ) dalam bentuk IF ... THEN yang disesuaikan dengan penelitian yang telah dilakukan, dapat dilihat dibawah ini :
[R1]  IF  fasilitas  kamar  LENGKAP  and  service  room  STANDART  and  luas  kamar  <=  4x4  Meter  THEN  tarif kamar MINIMUM
[R2]  IF  fasilitas  kamar  LENGKAP  and  service  room  STANDART  and  luas  kamar  =>  5x5  Meter  THEN  tarif kamar MAKSIMUM
[R3] IF fasilitas kamar LENGKAP and service room FULL SERVICE and luas kamar <= 4x4 Meter THEN tarif kamar MAKSIMUM
[R4] IF fasilitas kamar LENGKAP and service room FULL SERVICE and luas kamar => 5x5 Meter THEN tarif kamar MAKSIMUM
[R5] IF fasilitas kamar TIDAK LENGKAP and service room STANDART and luas kamar <= 4x4 Meter THEN tarif kamar MINIMUM
[R6] IF fasilitas kamar TIDAK LENGKAP and service room STANDART and luas kamar => 5x5 Meter THEN tarif kamar MINIMUM
[R7]  IF  fasilitas  kamar TIDAK  LENGKAP  and  service  room  FULL  SERVICE  and  luas  kamar  <=  4x4  Meter THEN tarif kamar MINIMUM
[R8]  IF  fasilitas  kamar TIDAK  LENGKAP  and  service  room  FULL  SERVICE  and  luas  kamar  =>  5x5  Meter THEN tarif kamar MAKSIMUM
3. Mesin Inferensi [R1] α1 = fasilitas lengkap ∩ service room standart ∩ luas kamar <= 4x4
= tarif kamar minimum
= max (0.67, 0.17, 0.25) = 0.67 Z1 = Zmax - α1 (Zmax - Zmin)
= 718 ribu – 0.67 (718 ribu – 318 ribu )
= 718 juta – 268 ribu Z1
= 450 ribu
[R2] α2 = fasilitas lengkap ∩ service room standart ∩ luas kamar => 5x5
= tarif kamar Maksimum = min (0.67, 0.17, 0.75) = 0.17 Z2 = Zmax – α2 (Zmax - Zmin) = 718 ribu – 0.17 (718 ribu – 318 ribu ) Z2 = 718 juta – 68 ribu
= 650 ribu
[R3] α3
= fasilitas lengkap ∩ service room full ∩ luas kamar <= 4x4
= tarif kamar Maksimum
= min (0.67, 0.83, 0.25) = 0.25

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Z3 = Zmax – α3 (Zmax - Zmin)
= 718 ribu – 0.25 (718 ribu – 318 ribu )
= 718 juta – 100 ribu
Z3
= 618 ribu
[R4] α4 = fasilitas lengkap ∩ service room full ∩ luas kamar => 5x5
= tarif kamar Maksimum
= min (0.67, 0.83, 0.75) = 0.67 Z4 = Zmax – α4 (Zmax - Zmin)
= 718 ribu – 0.67 (718 ribu – 318 ribu )
= 718 juta – 268 ribu Z4
= 450 ribu
[R5] α5 = fasilitas tidak lengkap ∩ service standart ∩ luas kamar <= 4x4
= tarif kamar minimum = max (0.3, 0.17, 0.25) = 0.25 Z5 = Zmax – α5 (Zmax - Zmin)
= 718 ribu – 0.25 (718 ribu – 318 ribu )
= 718 juta – 100 ribu Z5 = 618 ribu
[R6] α6 = fasilitas tidak lengkap ∩ service standart ∩ luas kamar => 5x5
= tarif kamar minimum
= max (0.3, 0.17, 0.75) = 0.75 Z6 = Zmax – α6 (Zmax - Zmin)
= 718 ribu – 0.75 (718 ribu – 318 ribu )
= 718 juta – 300 ribu Z6 = 418 ribu
[R7] α7 = fasilitas tidak lengkap ∩ service full service ∩ luas kamar <= 4x4
= tarif kamar minimum
= max (0.3, 0.85, 0.25) = 0.85 Z7 = Zmax – α7 (Zmax - Zmin)
= 718 ribu – 0.85 (718 ribu – 318 ribu )
= 718 juta – 340 ribu Z7 = 378 ribu
[R8] α8 = fasilitas tidak lengkap ∩ service full service ∩ luas kamar => 5x5
= tarif kamar minimum
= max (0.3, 0.85, 0.75) = 0.85 Z8 = Zmax – α7 (Zmax - Zmin) = 718 ribu – 0.85 (718 ribu – 318 ribu ) = 718 juta – 340 ribu Z8
= 378 ribu
Dari perhitungan diatas dapat diperoleh hasil dari setiap aturan (rules) yang dapat dilihat dibawah ini :
4. Defuzzyfikasi
Berdasarkan rata – rata nilai terbobot, maka nilai z dapat dicari dengan cara berikut  : Rumus :
z = 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑘𝑜𝑚𝑝𝑜𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑒𝑛𝑡𝑢𝑘𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑖𝑛𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑓𝑢𝑧𝑧𝑦
Output Crips :
z = α1 ∗ z1 + α2 ∗ z2 + α3 ∗ z3 + α4 ∗ z4 + α5 ∗ z5 + α6 ∗ z6 + α7 ∗ z7 + α8 ∗ z8 α1 + α2 + α3 + α4 + α5 + α6 + α7 + α8
z = 0.67 ∗ 450 + 0.17 ∗ 650 + 0.25 ∗618 + 0.67 ∗ 450 + 0.25 ∗ 618 +0.75 ∗ 418 + 0.85 ∗ 378 + 0.85 ∗ 378 0.67 + 0.17 + 0.25 + 0.67 + 0.25 + 0.75 + 0.85 + 0.85
z = 1978,6 4,46 Z = 443,6 = 444 Dari  hasil  perhitungan  diatas  maka  didapat  nilai  rata  –  rata  pada  penentuan  tarif  kamar  hotel Deluxe  Twin pada Garuda Plaza adalah Rp 444.000

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian pembahasan analisi dan pengujian yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan terhadap sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  tarif  maksimum  kamar  Hotel  Garuda  Plaza  Medan  dengan  Metode Fuzzy  Tsukamoto yang  telah  dibahas  Sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  tarif  maksimum  kamar  Hotel Garuda Plaza Medan dengan Metode Fuzzy Tsukamoto dapat ditentukan dengan data kriteria yang ada dengan cepat dan akurat,  selanjutnya  menghitung  fungsi  implikasi  setelah  selesai  maka  akan  dibentuk  sebuah  himpunan  sistem  lalu mendapatkan hasil defuzzifikasi . Aplikasi sistem pendukung keputusan dapat menampilkan data tarif kamar, sehingga mempermudah  pihak  manajemen  dalam  menyiapkan  segala  kekurangan  setiap  kamar.  Hasil  dari  proses  sistem pendukung  keputusan  ini  dapat  digunakan  sebagai  pertimbangan  dalam  mengambil  keputusan  lebih  lanjut  tentang faktor yang mempengaruhi tarif harga kamar sesuai dengan kelengkapan dan fasilitas kamar.

## REFERENCES
[1] "Sistem Pendukung Keputusan". Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: ANDI, 2017.
[2] Abdurrahman,  Ginanjar,  2011,  “Penerapan  Metode  Tsukamoto  (Logika  Fuzzy)  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Menentukan Jumlah Produksi Barang berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan”, Skipsi, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta.
[3] Sari, Nadia Roosmalita dan Mahmudy, Wayan Firdaus. “Fuzzy Inference System Tsukamoto untuk Menentukan Kelayakan Calon Pegawai”. Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 2-3 November 2015.
[4] Rakhman, Arkham Zahri, et al. fuzzy inference system dengan metode tsukamoto sebagai pemberi saran pemilihan konsentrasi (studi kasus: jurusan teknik informatika UII). Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI). 2017.
[5] Mazenda,  G.,  Soebroto,  A.A.,  dan  Dewi,  C.,  2015.  Implementasi  Fuzzy  Inference  System  Metode  Tsukamoto  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kualitas  Air  Sungai.  DORO:  Repository  Jurnal  Mahasiswa  PTIIK  Universitas  Brawijaya, pp.1-11
[6] Muzayyanah, I., Mahmudy, W.F., Cholissodin, I., 2014. Penentuan Persediaan Bahan Baku dan Membantu Target Marketing Industri  Dengan  Metode  Fuzzy  Inference  System  Tsukamoto.  DORO:  Repository  Jurnal  Mahasiswa  PTIIK  Universitas Brawijaya, pp.1-10.
[7] A. Dan Pemrograman, "2". Visual Basic 2008 for Pemula Banget. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo. 2015
[8] KHUSAERI ANDESA, Pedoman praktikum Microsoft Office Access 2007. Bandung: CV. Yrama Widya.. 2015
[9] Rosa.A.S, Pemodelan sistem Rekayasa perangkat lunak. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo. 2015
[10]  Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan. Yokyakarta: Cv Budi Utama) PT. Elex Media Komputindo. 2015 [11]  Haris  Saputro  "MODUL  PEMBELAJARAN  PRAKTEK  BASIS  DATA.  (MySQL)".  Jakarta:  PT.  Elex  Media  Komputindo.
2015
[12]  Thamrin, Fanoeel, 2012, “Studi Inferensi Fuzzy Tsukamoto untuk Penentuan Faktor Pembebanan Trafo PLN”, Tesis, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Semarang.