Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda

## JOURNAL OF DINDA
Kelompok Keahlian Rekayasa Data Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Vol. 1 No. 2 (2021) 77 - 81
ISSN Media Elektronik: -
Sistem Pendukung Keputusan Prediksi Harga Rumah Kost untuk Mahasiswa IT Telkom Purwokerto Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Web
Ummi Athiyah 1 , Arnelka Hananta 2 , Taufik Maulidi 3 , Vico Meylana Eka Putra 4 , Theo Felix Harianto Purba 5 , Elisabeth Angeline Wilhelmina Bakowatun 6 1,6 Sains Data, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
2,3,4,5 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 ummiathiyah@ittelkom-pwt.ac.id, 2 17102004@ittelkom-pwt.ac.id, 3 17102118@ittelkom-pwt.ac.id,
4 17102143@ittelkom-pwt.ac.id, 5 17102166@ittelkom-pwt.ac.id, 6 20110003@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
Purwokerto City is a developing city located in the southwestern part of Central Java Province. Purwokerto is known as the city of students in Central Java. It is not wrong if many newcomers choose to continue their studies at the favorite universities in this city. One of the universities in this city is the Telkom Purwokerto Institute of Technology. With so many newcomers who want to continue their studies in this city. Of course, you need a place to live like a boarding house. Each boarding house has different facilities and also has varying prices, making it difficult for newcomers to choose the boarding house. So a decision support system is  needed to help  students  of  the  Telkom  Purwokerto  Institute  of  Technology  to  make the right  decision  in predicting the price of a boarding house when choosing a boarding house according to the existing criteria and funds using the Fuzzy Tsukamoto method.
Keywords: Boarding House, Fuzzy Tsukamoto, Telkom Purwokerto Institute of Technology

## Abstrak
Kota Purwokerto merupakan sebuah kota berkembang yang terletak di bagian barat daya Provinsi Jawa Tengah. Purwokerto mendapat julukan sebagai kota pelajar di Jawa Tengah, tidak salah jika banyak pendatang yang memilih untuk melanjutkan studinya  ke  perguruan  tinggi  favorit  di  kota  ini.  Salah  satu  perguruan  tinggi  di  kota  ini  yaitu  Institut  Teknologi  Telkom Purwokerto. Dengan banyaknya para pendatang yang ingin melanjutkan studinya di kota ini. Tentunya membutuhkan tempat untuk ditinggali seperti rumah kost. Setiap rumah kost memiliki fasilitas yang berbeda dan juga memiliki harga yang bervariasi sehingga membuat para pendatang kesulitan dalam memilih rumah kost tersebut. Maka diperlukan suatu sistem pendukung keputusan untuk membantu mahasiswa Institut Teknologi Telkom Purwokerto untuk mengambil keputusan yang tepat dalam memprediksi harga rumah kost pada saat memilih rumah kost sesuai dengan kriteria dan dana yang ada menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto.
Kata kunci: Rumah Kost, Fuzzy Tsukamoto, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
© 2021 Jurnal DINDA

## 1. Pendahuluan
Kota  Purwokerto  merupakan  sebuah  kota  berkembang yang terletak di bagian barat daya Provinsi Jawa Tengah, Purwokerto  sendiri  merupakan  Ibukota  Kabupaten Banyumas.  Meskipun  Purwokerto  hanyalah  sebatas Ibukota  Kabupaten,  kota  ini  digolongkan  sebagai Ibukota  Kabupaten  yang  maju  dan  perkembangannya yang pesat dari tahun ke tahun.
Purwokerto  mendapat  julukan  sebagai  kota  pelajar  di Jawa  Tengah,  tidak  salah  jika  banyak  pendatang  yang memilih untuk melanjutkan studinya ke perguruan tinggi favorit di kota ini. Salah satu perguruan tinggi di kota ini yaitu  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto.  Institut Teknologi  Telkom  Purwokerto  merupakan  perguruan tinggi  swasta  dan  satu-satunya  institut  di  Jawa  Tengah yang  fokus  pada  pengembangan  ilmu  pengetahuan berbasis  teknologi  informasi  pada  bidang Healthcare,
Ummi Athiyah 1 , Arnelka Hananta 2 , Taufik Maulidi 3 , Vico Meylana Eka Putra 4 , Theo Felix Harianto Purba 5 Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 77 – 81
Agro-Industry,  Tourism, dan Small  Medium  Enterprise (HATS) [3].
Dengan  banyaknya  para  pendatang  yang  ingin melanjutkan studinya di kota ini. Tentunya membutuhkan  tempat  untuk  ditinggali  seperti  rumah kost.  Sedangkan  banyaknya  rumah  kost  di  Purwokerto begitu banyak dan setiap rumah kost  memiliki fasilitas yang  berbeda  dan  juga  memiliki  harga  yang  bervariasi sehingga  membuat  para  pendatang  kesulitan  dalam memilih  rumah  kost  tersebut.  Dikarenakan  rumah kostnya nanti sesuai dengan kriterianya dan juga dengan mempertimbangkan dana yang ada.
Banyak hal yang menjadi pertimbangan dalam memilih kost misalnya ada yang memilih kost dengan lokasi yang strategis  seperti  dekat  dengan  kampus,  tempat  makan, fasilitas  kost,  ataupun  tempat  hiburan.  Ada  yang memilih  kost dengan lingkungan yang mendukung dan kondusif  untuk  belajar  atau  ada  juga  yang  lebih  suka keramaian. Selain itu harga sewa dan fasilitas kost juga menjadi pertimbangan mahasiswa dalam memilih rumah kost [7].
Berdasarkan  dari  permasalahan  tersebut  maka  penulis mengambil  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Prediksi  Harga  Rumah  Kost  Untuk  Mahasiswa  Institut Teknologi  Telkom  Purwokerto  Menggunakan  Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Web” harapannya penelitian ini  dapat  mempermudah  mahasiswa  Institut  Teknologi Telkom  Purwokerto  dalam  memprediksi  harga  rumah kost  sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan  dengan sebuah  sistem  pengambilan  keputusan  menggunakan metode fuzzy tsukamoto.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  untuk  membuat sistem  pengambilan  keputusan  untuk  Keputusan Prediksi  Harga  Rumah  Kost  Untuk  Mahasiswa  Institut Teknologi  Telkom  Purwokerto  menggunakan  analisis deskriptif,  yang  merupakan  metode  yang  bertujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang hal-hal yang  diperlukan.  Metodologi  ini  dibagi  menjadi  dua, yaitu, pengumpulan data dan pengembangan perangkat lunak sebagai berikut :
a. Pengumpulan Data Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1). Studi Literatur Mempelajari buku-buku acuan dan literatur yang  berhubungan  dengan  materi  dalam penulisan laporan serta melakukan pengamatan.
2). Observasi
Observasi  adalah  metode  mengumpulkan
data  dengan  melakukan  penelitian  dan tinjauan  langsung  terhadap  masalah  yang diambil, sehingga penulis dapat menemukan  apa  yang  dapat  ditemukan dalam  sistem  pendukung  keputusan  untuk Prediksi  Harga  Rumah  Kost  Untuk Mahasiswa  Institut  Teknologi  Telkom Purwokerto  Menggunakan  Metode  Fuzzy Tsukamoto Berbasis Web.
b. Pengembangan Perangkat  Lunak Metode pengembangan sistem yang digunakan untuk sistem pendukung keputusan ini yaitu : 1). Merancang dan Membuat Prototype berbasis web.
2). Uji Coba Sistem.
2.1. Ruang Lingkup Untuk mempermudah penulisan penelitian ini dan agar lebih terarah dan berjalan dengan baik, maka perlu  kiranya  dibuat  suatu  batasan  masalah. Adapun  ruang  lingkup  yang  akan  dibahas  dalam penulisan,yaitu :
a. Penelitian  menggunakan  data  kriteria  yang menjadi fasilitas umum sebuah rumah kost.
b. Penelitian  ini  hanya  menggunakan  data  dan jarak  rumah  kost  menuju  IT  Telkom Purwokerto.
2.2. Landasan Teori
a. Sistem Pendukung Keputusan Sistem  pendukung  keputusan  atau Computer Based  Decision  Support  System (DSS) merupakan  salah  satu  bagian  dari  sistem informasi  yang  berguna  untuk  meningkatkan efektifitas  pengambilan  keputusan  [5].  Sistem pendukung  keputusan  dimaksudkan  untuk menjadi  alat  bantu  bagi  para  pengambil keputusan  untuk  memperluas  kapabilitas mereka,  namun  tidak  untuk  menggantikan penilaian mereka [2].
b. Rumah Kost Rumah  kost  merupakan  hunian  sewa  yang diperuntukkan untuk tempat singgah sementara [1].  Rumah  kost  menawarkan  sebuah  kamar atau  tempat  untuk  ditinggali  dengan  sejumlah pembayaran  tertentu  untuk  setiap  periode tertentu.
c. Metode Fuzzy Tsukamoto Metode  Tsukamoto  adalah  perluasan  dari penalaran  monoton.  Pada  metode  Tsukamoto, setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk IF-THEN harus direpresentasikan dengan suatu himpunan  fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan yang  monoton.  Sebagai  hasilnya,  output  hasil inferensi dari tiap- tiap aturan diberikan secara tegas  (crisp)  berdasarkan  α-predikat  (fire
Ummi Athiyah 1 , Arnelka Hananta 2 , Taufik Maulidi 3 , Vico Meylana Eka Putra 4 , Theo Felix Harianto Purba 5 Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 77 – 81
strength).  Hasil  akhirnya  diperoleh  dengan menggunakan rata-rata terbobot [4].

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1 Analisis Sistem Dalam  tahap  analisis  sistem,  di  tahap  ini  bertujuan untuk  mengidentifikasi  masalah  dan  kebutuhan dalam  membangun  sebuah  sistem,  agar  diperoleh hasil yang sesuai dengan apa yang dibutuhkan. a. Analisis Sistem Yang Berjalan Dalam  tahapan  ini  sistem  yang  sedang  berjalan bertujuan untuk mengetahui lebih jelas bagaimana kerja sistem tersebut. Dengan begitu kelebihan dan kekurangan sistem dapat diketahui.
b. Analisa Proses
Dalam proses ini mahasiswa yang ingin mengetahui prediksi harga rumah kost yang ada di purwokerto, dengan memasukan beberapa nilai di beberapa variabel di kolom yang sudah disediakan.
3.2. Penyelesaian Dengan Fuzzy Tsukamoto Dengan  melakukan  pengambilan  data  kriteria rumah kost yang dimana data tersebut berisi jarak, fasilitas  rumah  kost,  ukuran  kamar,  dan  harga rumah  kost  berdasarkan  pilihan  yang  peneliti tentukan.
Tabel 1. Kriteria Rumah Kost Kriteria dan Fasilitas Range Jarak 0 - 40 km Fasilitas 0%-100% Ukuran Kamar 0 - 20 m 2 Tabel 2. Contoh kasus inferensi Fuzzy Variabel Input Nilai Input Jarak 1km Fasilitas 20% Ukuran Kamar 4 m2
3.3. Fungsi Keanggotaan a. Jarak Derajat keanggotaan Jarak Dekat
1 ; w ≤ 1 0 ; w ≥ 3

## Derajat keanggotaan Jarak Sedang
1 ; 3 ≤ w ≤ 5
0 ; w ≤ 1 atau w ≥ 7
Derajat keanggotaan Jarak Jauh
0 ; w ≤ 5
1 ; w ≥ 7 b. Ukuran Kamar
Derajat keanggotaan Ukuran Kamar Sempit :
1 ; y ≤ 4 0 ; y ≥ 8
Derajat keanggotaan Ukuran Kamar Sedang 0 ; y ≤ 4 atau y ≥ 18
Ummi Athiyah 1 , Arnelka Hananta 2 , Taufik Maulidi 3 , Vico Meylana Eka Putra 4 , Theo Felix Harianto Purba 5 Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 77 – 81
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 77 – 81
1
; 8 ≤ y ≤ 15 Derajat keanggotaan Ukuran Kamar Luas
0 ; y ≤ 15
1 ; y ≥ 18 c. Fasilitas Derajat keanggotaan Fasilitas Biasa 1 ; v ≤ 20 0 ; v ≥ 70 Derajat keanggotaan Fasilitas Lengkap
0 ; v ≤ 20 1 ; v ≥ 70 d. Harga
Derajat keanggotaan Harga Murah 1 ; x ≤ 300 0 ; x ≥ 900 Derajat keanggotaan Harga Mahal 0 ; x ≤ 300
1 ; x ≥ 900

## 3.4 Pembentukan Aturan
Pembentukan Aturan Fuzzy, Dari dua variabel input dan sebuah variabel output yang telah didefinisikan. Variabel  tersebut  berisi  jarak,  fasilitas  rumah  kost, ukuran  kamar,  dan  harga  rumah  kost  berdasarkan pilihan yang peneliti tentukan.
1). Jika fasilitas BIASA dan ukuran SEMPIT dan jarak DEKAT maka harga MAHAL
2). Jika fasilitas BIASA dan ukuran SEMPIT dan jarak SEDANG maka harga MURAH. 3). Jika fasilitas BIASA dan ukuran SEMPIT dan jarak JAUH maka harga MURAH.
4). Jika fasilitas BIASA dan ukuran SEDANG dan jarak DEKAT maka harga MAHAL.
5). Jika fasilitas BIASA dan ukuran SEDANG dan jarak SEDANG maka harga MURAH.
6). Jika fasilitas BIASA dan ukuran SEDANG dan jarak JAUH maka harga MURAH.
7). Jika  fasilitas  BIASA  dan  ukuran  LUAS  dan jarak DEKAT maka harga MAHAL.
8). Jika  fasilitas  BIASA  dan  ukuran  LUAS  dan jarak SEDANG maka harga MURAH.
9). Jika  fasilitas  BIASA  dan  ukuran  LUAS  dan jarak JAUH maka harga MURAH.
10). Jika  fasilitas  LENGKAP  dan  ukuran  SEMPIT dan jarak DEKAT maka harga MAHAL.
11). Jika  fasilitas  LENGKAP  dan  ukuran  SEMPIT dan jarak SEDANG maka harga MAHAL.
12). Jika  fasilitas  LENGKAP  dan  ukuran  SEMPIT dan jarak JAUH maka harga MURAH.
13). Jika fasilitas LENGKAP dan ukuran SEDANG dan jarak DEKAT maka harga MAHAL.
14). Jika fasilitas LENGKAP dan ukuran SEDANG dan jarak SEDANG maka harga MAHAL.
15). Jika fasilitas LENGKAP dan ukuran SEDANG dan jarak JAUH maka harga MURAH.
16). Jika fasilitas LENGKAP dan ukuran LUAS dan jarak DEKAT maka harga MAHAL.
17). Jika fasilitas LENGKAP dan ukuran LUAS dan jarak SEDANG maka harga MAHAL.
18). Jika fasilitas LENGKAP dan ukuran LUAS dan jarak JAUH maka harga MURAH.
3.5 Implementasi
Dalam  Tahap  implementasi  ini  merupakan  suatu tindakan  atau  pelaksanaan  dari  rencana  yang  sudah disusun secara matang dan terperinci.
a. Tampilan aplikasi Dibawah  ini  merupakan  tampilan  aplikasi prediksi harga rumah kost. Tampilan aplikasi ini
Ummi Athiyah 1 , Arnelka Hananta 2 , Taufik Maulidi 3 , Vico Meylana Eka Putra 4 , Theo Felix Harianto Purba 5 Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 77 – 81
disajikan  beberapa  inputan  berupa  jarak  kost, ukuran kamar, dan list fasilitas.
b. Tampilan Hasil Perhitungan Dibawah ini adalah hasil perhitungan berdasarkan  inputan  menggunakan  metode Tsukamoto.  Hasil  prediksi  akan  ditampilkan berupa perkiraan harga rumah kost.
4.   Kesimpulan
a. Kesimpulan Penelitian ini berfokus pada rumah kost yang akan  digunakan  oleh  mahasiswa  IT  Telkom Purwokerto.  Penelitian  ini  menggunakan  metode tsukamoto dan berbasis web.
b. Saran Pada penelitian ini hanya menggunakan data acak.  Maka  untuk  penelitian  yang  lebih  baik kedepannya,  diharapkan  menggunakan  data  yang riil atau nyata agar penelitian dapat berjalan dengan baik.

## Daftar Rujukan
[1] D.  Gunawan  and  E.  Nugroho,  “Sistem  Informasi Sewa Rumah Kost Dan Rumah Kontrakan Berbasis Web  Di  Surakarta,” Informatika ,  vol.  2,  no.  1,  p. 242608, 2015.
[2] Arisandi,  M.  I.  Sarita,  and  L.  O.  H.  S.  Sagala, “Sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  hotel  di kota  kendari  menggunakan  metode,” J.  Semant. , vol. 2, no. 1, pp. 331–340, 2016.
[3] “Profil  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto”, ittelkom-pwt.ac.id, 13 Januari 2021,
https://ittelkom-pwt.ac.id/profil/.
[4] A. A. Caraka, H. Haryanto, D. P. Kusumaningrum, S. Astuti, F. I. Komputer, and U. D. Nuswantoro, “Logika Fuzzy Menggunakan Metode Tsukamoto Untuk  Prediksi  Perilaku  Konsumen  Di  Toko
Bangunan,” Techno.COM , vol. 14, no. 4, pp. 255– 265, 2015, [Online]. Available: http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/arti cle/view/970.
[5] Murti,  T.,  Abdillah,  L.  A.,  &  Sobri,  M.  (2015). Sistem penunjang keputusan kelayakan pemberian pinjaman  dengan  metode  fuzzy  tsukamoto .  252– 256.
[6] Susanti,  N.  (2013).  Penentuan  Harga  Jual  Produk Pisau  pada  UKM”  Bareng  Jaya”  Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Jurnal SIMETRIS , 4 (1).
[7] Matematika,  J.,  Mahasiswa,  K.,  Faktor,  A.,  & Indonesia, D. (2012). FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI KEPUTUSAN MAHASISWA DALAM MEMILIH RUMAH KOST. 1 (1), 25–31.
[8] Muchlas  and  T.  Sutikno,  “Prediksi  harga  saham berbasis  web  dengan  sistem  inferensi  fuzi tsukamoto,” Pros.  Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.  Inf. 2007 (SNATI 2007) , vol. 2007, no. Snati, pp. D27– D31, 2007 .
[9] A. Wantoro, K. Muludi, and Sukisno, “Penerapan Logika Fuzzy pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Kualitas Telur Bebek,” Jutis , vol. 7, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[10] A. P. Ardyanti, I. I. Adnyana, and I. N. Purnama, “Sistem  Pakar  Untuk  Deteksi  Penyakit  Pada Ternak Babi Dengan Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  4, no. 2, pp. 141–149,
2018, doi: 10.36002/jutik.v4i2.546.
[11] M.  A.  Rahmadani  and  A.  Septiarini,  “Penerapan Fuzzy Tahani  Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Pembelian  Rumah  Di  Kota  Samarinda 1),” J. Inform. Mulawarman Ed. Juli , vol. 8, no. 2, pp. 56–60, 2013.
[12] Suryati,  M.  Ricky  Hikmawan,  R.  G.  (2016) ‘Politeknik Negeri
Sriwijaya’, SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BEASISWA DI POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA MENGGUNAKAN METODE FUZZY LOGIC TSUKAMOTO Suryati , 7(July 2016), p. 55.