## Sistem Pengambilan Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Rumah Bersubsidi Menggunakan Fuzzy Sugeno

## Silvilestari
Manajemen Informatika, AMIK KOSGORO, Kota Solok, Indonesia Email: rendanghjfatimah@gmail.com Email Penulis Koresponding: rendanghjfatimah@gmail.com Submitted 23-10-2022; Accepted 30-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
Rumah  bersubsidi  merupakan  pogram  pemerintah  untuk  mengejar  kebutuhan  tempat  tinggal  yang  semakin  meningkat.  Program bersubsidi ini khusus diberikan kepada rakyat yang belum memiliki tempat tinggal sendiri. Permasalahan pada penelitian yaitu  sulit menentukan  orang  yang  berhak  merima  bantuan  rumah  Subsidi.  Tujuan  penelitian  yaitu  mempermudah  pihak  penyeleksi  pemberi perumahan sesuai dengan kriteria yang sudah ditetapkan. Penyelesaian kasus ini menggunakan metode Sistem pengambilan keputusan menggunakan konsep Logika Fuzzy.  Karakteristik dan konsep Sistem Pengambilan Keputusan merupakan proses dalam pemilihan salah  satu  alternatif  dindakan  yang  dilakukan  untuk  memperoleh suatu  tujuan  untuk  memecahkan  masalah  dalam  mencapai  tujuan dalam  menggambil  sebuah  keputusan.  Konsep  yang  digunakan  menggunakan  metode  Sugeno  dengan  melalui  empat  tahap  yaitu Fuzifikasi, mesin inferensi, fungsi Implikasi dan Fuzifikasi dengan mangambil nilai x terbesar (Max) dengan proses operator AND. Hasil Akhir penentuan kelayakan Pemberian Rumah Subsidi dengan nilai X, 14,63,100.130 menghasilkan output 1 dengan keputusan diterima.
Kata Kunci: Pemberian Rumah Subsidi; SPK; Kecerdasan Buatan; Fuzzy Sugeno; Defuzifikasi

## Abstract
Subsidized housing is a government program to meet the increasing housing needs. This subsidized program is specifically given to people who do not have their own place to live. The problem in this study is that it is difficult to determine who is entitled to receive subsidized housing assistance. The purpose of this study is to facilitate the housing provider selectors in accordance with predetermined criteria. The settlement of this case uses the Decision Making System method using the concept of Fuzzy Logic. Characteristics and concepts of Decision-Making System is a process in selecting an alternative action taken to obtain a goal to solve problems in achieving goals in taking a decision. The concept used is the Sugeno method by going through four stages, namely Fuzification, inference engine, the  implication  function  and  fuzification  by  taking  the  largest  x  value  (Max)  with  the  AND  operator  process.  The  final  result  of determining  the  feasibility  of  providing  subsidized  housing  with  a  value  of  X,  14,63,100,130  produces output 1  with  the  decision accepted
Keywords: Subsidized Housing Grants; SPK; Artificial intelligence; Fuzzy Sugeno; Defuzzification

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  amanat  UUD  1945  negara  berkewajiban untuk  memenuhi  hak  tersebut,  diantaranya  adalah  hak  mendapatkan tempat tinggal, negara mengatur  tentang kebijakan mengenai perumahan dan kawasan permukiman [1]. Fasilitas yang diberikan pemerintah untuk program perumahan bersubsidi ini diberikan kepada masyarakat yang memenuhi persyaratan dan ketentuan untuk mendapatkan fasilitas kredit perumahan bersubsidi  [2]. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  atau Decision Support System (DSS) merupakan salah satu bagian dari sistem informasi yang berguna untuk meningkatkan efektifitas  pengambilan  keputusan  [3].  Sistem  pendukung keputusan  umumnya  dibangun  untuk  membantu  solusi  atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu kesempatan atau sering juga disebut sebagai aplikasi SPK. Aplikasi SPK umumnya memakai CBIS ( Computer Based Information System ) yang fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk membantu solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur [3]. Sistem ini digunakan untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  semi  terstruktur  dan  situasi  tidak  terstruktur,  dimana  tidak seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat  [4]. Dalam  memproses  pengambilan  keputusan tidak  bisa  ditentukan  sekaligus  tetapi  dilaksanakan  melalui  beberapa  tahapan.  Pada  dasarnya,  pengambilan  keputusan dilakukan  melalui  empat  tahapan,  yaitu Inteligence,  Design,  Choice dan Implementasi,  Artificial  Intelligence  atau kecerdasan buatan merupakan bidang ilmu komputer yang mempunyai peran pentingdi era ini dan masa akan datang. AImencakup bidang yang cukup besar. Mulai dari yang paling umum hingga khusus [5]. Menerapkan solusi yang sudah diputuskan untuk melihat sejauh mana solusi tersebut dapat menyelesaikan masalah [6].Teori tentang fuzzy set atau logika samar pertama kali dikemukaan oleh Lotfi Zadeh sekitar tahun 1965 pada sebuah makalah yang berjudul ‘ fuzzy sets’. Setelah itu, sejak pertengahan 1970-an, para peneliti jepang berhasil mengaplikasikan teori ini dalam berbagai permasalah praktis [7]. Beberapa alasan digunakannya logika  fuzzy menurut kusumadewi [8] karena Konsep logika fuzzy mudah dimengerti , sangat  fleksibel,  memiliki  toleransi  terhadap  data  yang  tidak  tepat,  mampu  memodelkan  fungsi-fungsi nonlinier yang sangat komplek , dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali konvensional, didasarkan pada bahasa alami  dan dapat  membangun  dan  mengaplikasikan  pengalaman  pengalaman  para  pakar  secara  langsung  tanpa  harus melalui proses pelatihan. Pada logika biasa, yaitu logika tegas, kita hanya mengenal dua nilai, salah ataubenar, 0 atau 1. Sedangkan logika fuzzy mengenal nilai antara benar dan salah.Kebenaran dalam logika fuzzy dapat dinyatakan dalam derajat  kebenaran  yang  nilainya  antara  0  sampai 1  [9]. Fuzzy sugeno  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Takagi-Sugeno Kang pada tahun 1985. Sehingga metode ini sering dinamakan dengan metode TSK (Takagi-Sugeno Kang)[10]. Fungsi keanggotaan  pada  metode  fuzzy  Sugeno  disebut  fungsi singleton yaitu  fungsi  keanggotaan  yang  memiliki  nilai
keanggotaan 1 pada fungsi aktual tunggal dan 0 pada fungsi aktual yang lain [11]. Sistem inferensi fuzzy menggunakan metode  Sugeno  memiliki  karakteristik,  yaitu  konsekuen  tidak  merupakan  himpunan  fuzzy,  namun  merupakan  suatu persamaan  linear  dengan  variabel  -  variabel  sesuai  dengan  variabel  -  variabel input nya  [12]  [13]  [14]  Metode  ini diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno Kang pada tahun 1985.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian adalah gambaran tentang penelitian yang akan dilaksanakan. Langkah langkah penelitian yang akan dilaksanakan diantaranya:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap awal fuzzifikasi adalah mengubah variabel input / output tegas ( crisp ) ke dalam bentuk variabel input / output fuzzy dengan  terlebih  dahulu  melakukan  pembentukan  himpunan fuzzy dan  kemudian  menentukan  fungsi  keanggotaan  dari masing-masing variabel.

## Gambar 2. Variabel Fuzzy
Berikut  ini  adalah  tabel  himpunan fuzzy dan  himpunan fuzzy variabel input dan output yang  digunakan  dalam penelitian.
Tabel 1. Himpunan Fuzzy Fungsi Variabel Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Input Usia Tua 0 - 60 Probaya Muda Pekerjaan/ Usaha Tidak Tetap 0 - 100 Kontrak
JURIKOM is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Pemanen Pendapatan Sedikit 0 – 5.000.000 Sedang Banyak Rekam Jejak Peminjaman Bermasalah 0 - 10 Kurang Lancar Bagus Output Keputusan Diterima 0 - 1 Ditolak Tabel 2. Domain Fuzzy Variabel Himpunan Fuzzy Domain Fuzzy Usia Tua [0 7 9] Probaya [8 10 12] Muda [11 13 15] Pekerjaan/ Usaha Tidak Tetap [40 45 50] Kontrak [45 55 60] Pemanen [55 60 65] Pendapatan Sedikit [30 40 50] Sedang [40 50 80] Banyak [40 50 60] Rekam Jejak Peminjaman Bermasalah [ 45 55 65] Kurang Lancar [75 85 95] Bagus [85 110 130] Keputusan Diterima [1] Ditolak [0]

## 3.1 Fuzifikasi
a. Fungsi derajat keanggotaan variabel Usia
Fungsi derajat keanggotaan linier turun digunakan untuk merepresentasikan himpunan fuzzy rendah dan fungsi derajat  keanggotaan linier naik  untuk  himpunan fuzzy tinggi.  Fungsi  derajat  keanggotaan  segitiga  digunakan  untuk merepresentasikan himpunan fuzzy normal. Bentuk representasinya.
Gambar 3. Variabel Usia
µ Tua [x ]
µ Probaya [x]
µ Muda [x]
b. Fungsi derajat keanggotaan variabel Pekerjaan/ Usaha
Fungsi derajat keanggotaan linier turun digunakan untuk merepresentasikan himpunan fuzzy rendah dan fungsi derajat  keanggotaan linier naik  untuk  himpunan fuzzy tinggi.  Fungsi  derajat  keanggotaan  segitiga  digunakan  untuk merepresentasikan himpunan fuzzy normal. Bentuk representasinya.
Gambar 4. Pekerjaan/Usaha
µ Tidak Tetap [x]
µ Kontrak [x]
µ Permanen [x]
c. Fungsi derajat keanggotaan variabel Pendapatan
Fungsi derajat keanggotaan linier turun digunakan untuk merepresentasikan himpunan fuzzy rendah dan fungsi derajat  keanggotaan linier naik  untuk  himpunan fuzzy tinggi.  Fungsi  derajat  keanggotaan  segitiga  digunakan  untuk merepresentasikan himpunan fuzzy normal. Bentuk representasinya.
Gambar 5. Variabel Pendapatan
µ Sedikit [x]
µ Sedang [x]
µ Banyak [x]
d. Fungsi derajat keanggotaan variabel Rekam Jejak Peminjaman
Fungsi derajat keanggotaan linier turun digunakan untuk merepresentasikan himpunan fuzzy rendah dan fungsi derajat  keanggotaan linier naik  untuk  himpunan fuzzy tinggi.  Fungsi  derajat  keanggotaan  segitiga  digunakan  untuk merepresentasikan himpunan fuzzy normal. Bentuk representasinya.
Gambar 6. Variabel Rekam Jejak Peminjaman
µ Bermasalah [x]
µ Kurang Lancar [x]
µ Bagus [x]
e. Fungsi derajat keanggotaan variabel Keputusan
Fungsi derajat keanggotaan linier turun digunakan untuk merepresentasikan himpunan fuzzy rendah dan fungsi derajat  keanggotaan linier naik  untuk  himpunan fuzzy tinggi.  Fungsi  derajat  keanggotaan  segitiga  digunakan  untuk merepresentasikan himpunan fuzzy normal. Bentuk representasinya.
Gambar 7. Variabel Output

## 3.2 Mesin Inferensi
Berikut aturan – aturan yang terbentuk dari inferensi fuzzy bisa dilihat di Tabel 3.
Tabel 3. Aturan Yang Terbentuk Pada FIS
Aturan  Usia  Pekerjaan/Usaha Pendapatan Rekam Jejak Peminjaman Keputusan
R1 Tua Tidak Tetap Sedikit Bermasalah Diterima R2 Tua Tidak Tetap Sedikit Kurang Lancar Diterima R3 Tua Tidak Tetap Sedikit Bagus Diterima R4 Tua Tidak Tetap Sedang Bermasalah Diterima R5 Tua Tidak Tetap Sedang Kurang Lancar Diterima R6 Tua Tidak Tetap Sedang Bagus Diterima R7 Tua Tidak Tetap Banyak Bermasalah Diterima R8 Tua Tidak Tetap Banyak Kurang Lancar Diterima R9 Tua Tidak Tetap Banyak Bagus Diterima R10 Tua Kontrak Sedikit Bermasalah Diterima R11 Tua Kontrak Sedikit Kurang Lancar Diterima R12 Tua Kontrak Sedikit Bagus Diterima R13 Tua Kontrak Sedang Bermasalah Diterima
R14 Tua Kontrak Sedang Kurang Lancar Diterima R15 Tua Kontrak Sedang Bagus Diterima R16 Tua Kontrak Banyak Bermasalah Diterima R17 Tua Kontrak Banyak Kurang Lancar Diterima R18 Tua Kontrak Banyak Bagus Diterima R19 Tua Permanen Sedikit Bermasalah Diterima R20 Tua Permanen Sedikit Kurang Lancar Diterima R21 Tua Permanen Sedikit Bagus Diterima R22 Tua Permanen Sedang Bermasalah Diterima R23 Tua Permanen Sedang Kurang Lancar Diterima R24 Tua Permanen Sedang Bagus Diterima R25 Tua Permanen Banyak Bermasalah Diterima R26 Tua Permanen Banyak Kurang Lancar Diterima R27 Tua Permanen Banyak Bagus Diterima R28  Probaya Tidak Tetap Sedikit Bermasalah Diterima R29  Probaya Tidak Tetap Sedikit Kurang Lancar Diterima R30  Probaya Tidak Tetap Sedikit Bagus Diterima R31  Probaya Tidak Tetap Sedang Bermasalah Diterima R32  Probaya Tidak Tetap Sedang Kurang Lancar Diterima R33  Probaya Tidak Tetap Sedang Bagus Diterima R34  Probaya Tidak Tetap Banyak Bermasalah Diterima R35  Probaya Tidak Tetap Banyak Kurang Lancar Diterima R36  Probaya Tidak Tetap Banyak Bagus Diterima R37  Probaya Kontrak Sedikit Bermasalah Diterima R38  Probaya Kontrak Sedikit Kurang Lancar Diterima R39  Probaya Kontrak Sedikit Bagus Diterima R40  Probaya Kontrak Sedang Bermasalah Diterima R41  Probaya Kontrak Sedang Kurang Lancar Diterima R42  Probaya Kontrak Sedang Bagus Diterima R43  Probaya Kontrak Banyak Bermasalah Diterima R44  Probaya Kontrak Banyak Kurang Lancar Diterima R45  Probaya Kontrak Banyak Bagus Diterima R46  Probaya Permanen Sedikit Bermasalah Diterima R47  Probaya Permanen Sedikit Kurang Lancar Diterima R48  Probaya Permanen Sedikit Bagus Diterima R49  Probaya Permanen Sedang Bermasalah Diterima R50  Probaya Permanen Sedang Kurang Lancar Diterima R51  Probaya Permanen Sedang Bagus Diterima R52  Probaya Permanen Banyak Bermasalah Diterima R53  Probaya Permanen Banyak Kurang Lancar Diterima R54 Muda Permanen Banyak Bagus Diterima R55 Muda Tidak Tetap Sedikit Bermasalah Diterima R56 Muda Tidak Tetap Sedikit Kurang Lancar Diterima R57 Muda Tidak Tetap Sedikit Bagus Diterima R58 Muda Tidak Tetap Sedang Bermasalah Diterima R59 Muda Tidak Tetap Sedang Kurang Lancar Diterima R60 Muda Tidak Tetap Sedang Bagus Diterima R61 Muda Tidak Tetap Banyak Bermasalah Diterima R62 Muda Tidak Tetap Banyak Kurang Lancar Diterima R63 Muda Tidak Tetap Banyak Bagus Diterima R64 Muda Kontrak Sedikit Bermasalah Diterima R65 Muda Kontrak Sedikit Kurang Lancar Diterima R66 Muda Kontrak Sedikit Bagus Diterima R67 Muda Kontrak Sedang Bermasalah Diterima R68 Muda Kontrak Sedang Kurang Lancar Diterima R69 Muda Kontrak Sedang Bagus Diterima R70 Muda Kontrak Banyak Bermasalah Diterima R71 Muda Kontrak Banyak Kurang Lancar Diterima R72 Muda Kontrak Banyak Bagus Diterima R73 Muda Permanen Sedikit Bermasalah Diterima R74 Muda Permanen Sedikit Kurang Lancar Diterima R75 Muda Permanen Sedikit Bagus Diterima
R76 Muda Permanen Sedang Bermasalah Diterima R77 Muda Permanen Sedang Kurang Lancar Diterima R78 Muda Permanen Sedang Bagus Diterima R79 Muda Permanen Banyak Bermasalah Diterima R80 Muda Permanen Banyak Kurang Lancar Diterima R81 Muda Permanen Banyak Bagus Diterima R82 Tua Tidak Tetap Sedikit Bermasalah Ditolak R83 Tua Tidak Tetap Sedikit Kurang Lancar Ditolak R84 Tua Tidak Tetap Sedikit Bagus Ditolak R85 Tua Tidak Tetap Sedang Bermasalah Ditolak R86 Tua Tidak Tetap Sedang Kurang Lancar Ditolak R87 Tua Tidak Tetap Sedang Bagus Ditolak R88 Tua Tidak Tetap Banyak Bermasalah Ditolak R89 Tua Tidak Tetap Banyak Kurang Lancar Ditolak R90 Tua Tidak Tetap Banyak Bagus Ditolak R91 Tua Kontrak Sedikit Bermasalah Ditolak R92 Tua Kontrak Sedikit Kurang Lancar Ditolak R93 Tua Kontrak Sedikit Bagus Ditolak R94 Tua Kontrak Sedang Bermasalah Ditolak R95 Tua Kontrak Sedang Kurang Lancar Ditolak R96 Tua Kontrak Sedang Bagus Ditolak R97 Tua Kontrak Banyak Bermasalah Ditolak R98 Tua Kontrak Banyak Kurang Lancar Ditolak R99 Tua Kontrak Banyak Bagus Ditolak R100 Tua Permanen Sedikit Bermasalah Ditolak R101 Tua Permanen Sedikit Kurang Lancar Ditolak R102 Tua Permanen Sedikit Bagus Ditolak R103 Tua Permanen Sedang Bermasalah Ditolak R104 Tua Permanen Sedang Kurang Lancar Ditolak R105 Tua Permanen Sedang Bagus Ditolak R106 Tua Permanen Banyak Bermasalah Ditolak R107 Tua Permanen Banyak Kurang Lancar Ditolak R108 Tua Permanen Banyak Bagus Ditolak R109  Probaya Tidak Tetap Sedikit Bermasalah Ditolak R110  Probaya Tidak Tetap Sedikit Kurang Lancar Ditolak R111  Probaya Tidak Tetap Sedikit Bagus Ditolak R112  Probaya Tidak Tetap Sedang Bermasalah Ditolak R113  Probaya Tidak Tetap Sedang Kurang Lancar Ditolak R114  Probaya Tidak Tetap Sedang Bagus Ditolak R115  Probaya Tidak Tetap Banyak Bermasalah Ditolak R116  Probaya Tidak Tetap Banyak Kurang Lancar Ditolak R117  Probaya Tidak Tetap Banyak Bagus Ditolak R118  Probaya Kontrak Sedikit Bermasalah Ditolak R119  Probaya Kontrak Sedikit Kurang Lancar Ditolak R120  Probaya Kontrak Sedikit Bagus Ditolak R121  Probaya Kontrak Sedang Bermasalah Ditolak R122  Probaya Kontrak Sedang Kurang Lancar Ditolak R123  Probaya Kontrak Sedang Bagus Ditolak R124  Probaya Kontrak Banyak Bermasalah Ditolak R125  Probaya Kontrak Banyak Kurang Lancar Ditolak R126  Probaya Kontrak Banyak Bagus Ditolak R127  Probaya Permanen Sedikit Bermasalah Ditolak R128  Probaya Permanen Sedikit Kurang Lancar Ditolak R129  Probaya Permanen Sedikit Bagus Ditolak R130  Probaya Permanen Sedang Bermasalah Ditolak R131  Probaya Permanen Sedang Kurang Lancar Ditolak R132  Probaya Permanen Sedang Bagus Ditolak R133  Probaya Permanen Banyak Bermasalah Ditolak R134  Probaya Permanen Banyak Kurang Lancar Ditolak R135  Muda Permanen Banyak Bagus Ditolak R136  Muda Tidak Tetap Sedikit Bermasalah Ditolak R137  Muda Tidak Tetap Sedikit Kurang Lancar Ditolak
R138  Muda Tidak Tetap Sedikit Bagus Ditolak R139  Muda Tidak Tetap Sedang Bermasalah Ditolak R140  Muda Tidak Tetap Sedang Kurang Lancar Ditolak R141  Muda Tidak Tetap Sedang Bagus Ditolak R142  Muda Tidak Tetap Banyak Bermasalah Ditolak R143  Muda Tidak Tetap Banyak Kurang Lancar Ditolak R144  Muda Tidak Tetap Banyak Bagus Ditolak R145  Muda Kontrak Sedikit Bermasalah Ditolak R146  Muda Kontrak Sedikit Kurang Lancar Ditolak R147  Muda Kontrak Sedikit Bagus Ditolak R148  Muda Kontrak Sedang Bermasalah Ditolak R149  Muda Kontrak Sedang Kurang Lancar Ditolak R150  Muda Kontrak Sedang Bagus Ditolak R151  Muda Kontrak Banyak Bermasalah Ditolak R152  Muda Kontrak Banyak Kurang Lancar Ditolak R153  Muda Kontrak Banyak Bagus Ditolak R154  Muda Permanen Sedikit Bermasalah Ditolak R155  Muda Permanen Sedikit Kurang Lancar Ditolak R156  Muda Permanen Sedikit Bagus Ditolak R157  Muda Permanen Sedang Bermasalah Ditolak R158  Muda Permanen Sedang Kurang Lancar Ditolak R159  Muda Permanen Sedang Bagus Ditolak R160  Muda Permanen Banyak Bermasalah Ditolak R161  Muda Permanen Banyak Kurang Lancar Ditolak R162  Muda Permanen Banyak Bagus Ditolak 3.3 Implikasi
R1 If Usia MUDA, and Pekerjaan/ Usaha  PERMANEN, and Pendapatan BANYAK, and Rekam Jejak  Peminjaman Bagus, then Hasil Keputusan DITERIMA. α 1 =  µ UsiaMuda È µ Pekerjaan/UsahaPermanen È µ PendapatanBanyak Èµ RekamJejas PeminjamanBagus = max (µ UsiaMuda [14] µ Pekerjaan/UsahaPermanen [63] =µ PendapatanBanyak [100] È µ RekamJejas PeminjamanBagus [120]) = max (0,5, 0,2, 0,25, 0,5) =  0,25 3.4 DefuzzifikasiDefuzzifikasi
Langkah  keempat  adalah defuzzifikasi  ouput  fuzzy hasil  komposisi  aturan.  Metode  yang  digunakan  adalah  metode Centroid . Untuk itu, pertama-tama kita hitung dulu momen untuk setiap daerah.

## z  = 1
Setelah melakukan Proses Matematika Mencari Nilai output Hasil z adalah 1 yang berada pada range keputusan diterima.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan penelitian dan analisa telah yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa untuk menentukan kelayakan pemberian kredit rumah bersubsidi membutuhkan variabel input dan variabel output . variabel input terdiri dari usia,  pekerjaan/usaha,  pendapatan,  dan  rekam  jejak  peminjaman  sedangkan  variabel output berupa  hasil  keputusan diterima  atau  diterima.  Berdasarkan  perhitungan manual  dengan  hasil  pengujian  pertama    dengan nilai output 1 yaitu
diterima.  penelitian  ini  adalah  logika fuzzy metode  sugeno bisa  diterapkan  dalam  kelayakan pemberian  rumah  subsidi dengan memperhatikan variabel input sebagai acuan layak atau tidak konsumen rumah bantuan subsidi. untuk mencari masing masing nilai kalayakan, cukup meng input nilai x kedalam software matlab yang sudah diproses.

## REFERENCES
[1]     I.  G.  N.  W.  Hardy,  R.  Y.  Y.  Maromon,  and  D.  A.  Amabi,  “Tipologi  Pengembangan  Rumah Subsidi  Oleh Penghuni  Di  Kota Kupang  Nusa  Tenggara  Timur  (Ntt),” Langkau  Betang:  Jurnal  Arsitektur ,  vol.  8,  no.  1,  p.  1,  2021,  doi: 10.26418/lantang.v8i1.43062.
[2] F. Agus, S. Fanny, and R. Muliana, “Efektivitas Implementasi Program Perumahan Bersubsidi Bagi Masyarakat Berpenghasilan Rendah Kota Pekanbaru (Studi Kasus : Kecamatan Tenayan Raya),” Jurnal  Saintis ,  vol. 20, no. 02, pp. 101–109, 2020, doi: 10.25299/saintis.2020.vol20(02).5710.
[3] P. Meilina, N. Rosanti, and N. Astryani, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jumlah Produksi Barang Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Android,” Jurnal Seminar Nasional Sains dan Teknologi , no. November, pp. 1–11, 2017.
[4] I. H. 1Universitas Rissa Nurfitriana Handayani1, “Calon penerima bantuan,” vol. 4, no. 2, pp. 190–195, 2022.
[5] N. Luthan, “Implementasi  Logika Fuzzy Dengan Menggunakan Metode Mamdani  Untuk Menentukan Penerimaan Beasiswa Dari Yayasan Rumah Zakat,” Edik Informatika , vol. 4, no. 1, pp. 40–51, 2018, doi: 10.22202/ei.2017.v4i1.2699.
[6] P. Parjono, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Dengan Metode Fuzzy Mamdani Berbasis WEB (Studi Kasus Pada  PT.  Time  Excelindo  Yogyakarta),” Jurnal  Ilmiah  Sains  dan  Teknologi ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  58–75,  2021,  doi: 10.47080/saintek.v5i2.1514.
[7] M. B. S. Adib, A. C. Fauzan, N. N. Choiriyah, and I. Kurniawan, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto dalam Sistem Pendukung Keputusan  untuk  Menentukan  Jumlah  Produksi  Opak  Gambir,” ILKOMNIKA:  Journal  of  Computer  Science  and  Applied Informatics , vol. 2, no. 1, pp. 26–36, 2020, doi: 10.28926/ilkomnika.v2i1.27.
[8] A. Rusman, “Logika Fuzzy Tahani Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Lulusan Terbaik,” Jurnal Informatika , vol. 3, no. 1, pp. 31–40, 2016.
[9] S. D. 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, p. 98, 2017, doi: 10.36722/sst.v3i2.192.
[10]  Fajar Rohman Hariri, “Penerapan Metode Fuzzy Sugeno Dalam Pendaftaran Siswa Baru di SDN Sonopatik 1 Nganjuk,” Teknik Informatika, Universitas Nusantara PGRI Kediri , vol. 3, no. 1, pp. 41–46, 2016.
[11]  C. A. Oktavia and R. Maulidi, “Penerapan Logika Fuzzy Sugeno Untuk Penentuan Reward Pada Game Edukasi Aku Bisa,” JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi , vol. 17, no. 2, p. 117, 2019, doi: 10.12962/j24068535.v17i2.a825.
[12]  S. L. M. Sitio, “Penerapan Fuzzy Inference System Sugeno untuk Menentukan Jumlah Pembelian Obat (Studi Kasus: Garuda Sentra Medika),” Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 3, no. 2, p. 104, 2018, doi: 10.32493/informatika.v3i2.1522.
[13]  J. Warmansyah and D. Hilpiah, “Penerapan metode fuzzy sugeno untuk prediksi persediaan bahan baku,” Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains , vol. 9, no. 2, pp. 12–20, 2019, doi: 10.36350/jbs.v9i2.58.
[14]  T.  Tundo,  “Kinerja  Logika  Fuzzy  Sugeno  dalam  Menangani  Prediksi  Kain  Tenun  dengan  Kombinasi  Random  Tree  dalam Membangun  Rule,” Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika  (JANAPATI) ,  vol.  10,  no.  2,  p.  67,  2021,  doi: 10.23887/janapati.v10i2.29081.