Vol. 16, No. 3, Sept 2023, pp. 190~196 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i3.17685
 190

## Sistem Pakar Rekomendasi Pendakian Gunung di Jawa Tengah menggunakan Algoritma Fuzzy Tsukamoto Berbasis Website
Cut Tesya Iftillah Anggun Pratiwi 1 , Norhikmah 2
1,2 Department of Information System, Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Received May 31, 2023 Revised Sep 08, 2023 Accepted Oct 26, 2023 Indonesia  has  a  variety  of  unique  tourist  attractions  in  terms  of  nature  and history,  which  can  be  used  as  local  and  foreign  tourist  attractions,  with  a variety  of beauty that can be  enjoyed. One  of them is the  mountainous area which  offers  soothing  and  pleasing  to  the  eye.  Almost  every  region  in Indonesia has different mountain characteristics, especially the island of Java; to  be  precise,  the  Central  Java  region  has  around  12  mountains.  These mountains usually used as a climbing place for residents inside and outside the region. In addition to helping the community economy, climbing can also be used to protect nature and introduce the natural beauty that exists in Indonesia to  the  international  world.  Therefore,  a  website-based  mountain  climbing recommendation  system  was  created  in  the  Central  Java  region  using  the Fuzzy  Tsukamoto  method.  By  being  based  on  a  website,  users  will  find  it easier to find information and can access it  anytime, anywhere. This system uses a fuzzy method whose data can be said to be accurate and based on the information from an experienced expert.
Keywords: East Java Mountain
Hiking
Fuzzy Tsukamoto Tour Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Cut Tesya Iftillah Anggun Pratiwi, Department of Information System, Universitas Amikom Yogyakarta,
Jl. Ring Road Utara, Condong Catur, Sleman, Yogyakarta. Email: syaa1101@students.amikom.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Wisata adalah sebuah kegiatan atau perjalanan yang dilakukan baik secara individu ataupun kelompok dengan berbagai tujuan, seperti pengembangan diri, rekreasi maupun mempelajari budaya dan keunikan dari sebuah  negara/daerah  tersebut.  Berdasarkan  penjelasan  ini,  maka  wisatawan  tentu  memiliki  tujuan  yang berbeda-beda [1]. Indonesia merupakan salah satu negara yang mempunyai banyak budaya dan objek wisata, maka  dari  itu  begitu  banyak  tempat  pariwisata  di  Indonesia  salah  satunya  adalah  daerah  pegunungan, Pariwisata  adalah  industri  terbesar  yang  bisa  menambahkan  devisa  negara.  Sehingga  pemerintah  maupun masyarakat gemar memasarkan pariwisata di negara mereka. Tujuannya adalah agar warga negara asing suka untuk datang ke negara tersebut untuk melihat dan membantu memasarkan ke warga negara lain [2]
Keindahan alam di Indonesia sangatlah  beragam terutama daerah pegunungan, Indonesia  memiliki banyak pegunungan yang bisa dijadikan objek wisata bagi para peminat olahraga hiking, bahkan hampir semua pulau  di  Indonesia  menjadikan  gunung  sebagai  tempat  pendakian,  warga  lokal  maupun  pemerintahan  telah membuka jalur untuk melakukan pendakian di setiap gunung, apabila ditinjau dari konteks wisata, perjalanan yang dilakukan oleh para pendaki, secara tidak langsung selain dapat berkontribusi bagi ekonomi masyarakat lokal di sekitar tempat pendakian gunung, mereka juga termasuk yang mendukung aktivitas wisata alam dengan mempelajari  dan  menghargai  kelestarian  alam  [1].  Banyaknya  pegunungan  di  Indonesia  tentu  memiliki ketinggian  dan  tingkat  kesulitan  yang  berbeda-beda  ,  maka  dari  itu  perlunya  pengetahuan  atau  pemandu
191 sebelum  melakukan  pendakian  terutama  bagi  pemula,  wisatawan  memerlukan  referensi  untuk  melakukan aktivitas  wisata  alam  untuk  mengetahui  gunung  mana  yang  cocok  untuk  melakukan  pendakian,  tentunya menyesuaikan dengan kemampuan diri, dengan melihat rekomendasi maka pendaki akan dapat memilih jalur pendakian, basecamp, dan informasi lainnya [2] .
Melihat permasalahan ini ide membuat website[3] sistem pakar yang dapat membantu wisatawan[4]] berkunjung  pada  destinasi  wisata  gunung  tersebut.  Dengan  adanya  website  ini  user  akan  lebih  banyak mendapatkan  informasi  yang  akurat  dengan  berbagai  penjelasan  dari  setiap  gunung  yang  ada  di  Indonesia. Pada  penelitian  ini  menerapkan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto,  metode  ini  akan  memecahkan  masalah  untuk menentukan objek wisata khususnya wisata gunung [4].
Ide membuat website ini adalah karena banyaknya minat wisatawan dalam hal pendakian dan hampir rata-rata pemuda di indonesia maupun manca negara menyukai olahraga hiking, untuk menikmati keindahan alam.  Sehingga  wisatawan  harus  mengetahui  banyaknya  gunung  yang  bisa  dijadikan  objek  pendakian  dari berbagai pulau di Indonesia[5] Dengan adanya website ini membuat wisatawan lebih mengenal Indonesia [3].

## 2. METODE
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut  penjelasan  detail  dari  gambar  1  yaitu  menuntukan  tahapan  menelitian  mulai  dari  analisis masalah, pengumpulan data melalui wawancara pakar, representasi pengetahuan yang menggunakan decision tree, Kemudian lanjut ke penerapan algoritma Fuzzy Tsukamato dan terakhir tahap pengujian pada perhitungan fuzzy dan penilaian pakar. 2.1 Analisis Masalah
Setelah  melihat  permasalahan  yang  ada  pada  dunia  pariwisata,  dengan  kurangnya  pemasaran  dan promosi rekomendasi terhadap berbagai tempat wisata di Indonesia. Khususnya Daerah pegunungan yang bisa membantu  perekonomian  warga  sekitar,  dengan  diadakannya  pendakian,  dibuatnya  rekomendasi  pendakian gunung ini maka akan membantu para pendaki untuk mencari kriteria gunung yang diinginkan,

## 2.2 Sistem Pakar
Suatu  program  komputer  atau  sistem  informasi  yang  mengandung  beberapa  pengetahuan  dari  satu atau lebih pakar  manusia. Sistem pakar sering disebut dengan  istilah Expert  System merupakan  bagian dari beberapa domain  yang dimiliki oleh AI ( Artificial Intelligence ) digunakan untuk memecahkan  masalah dari bidang tertentu, dengan melibatkan seorang pakar yang ahli di bidang tersebut [2].
2.3 Tahap Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini juga menggunakan mempelajari berupa referensi jurnal yang keaslian datanya dengan konsep dan teori mengenai metode fuzzy tsukamoto maupun tempat wisata populer di Indonesia yang digunakan untuk mendukung pembuatan sistem [6] . Wawancara Pakar digunakan juga dalam penelitian ini, pengumpulan data yang dilakukan dengan cara melakukan tanya jawab kepada pakar atau ahli dari bidang yang akan diteliti [7] .
2.4 Metode Fuzzy Tsukamoto Pada  metode  ini  setiap  konsekuen  pada  aturan  yang  berbentuk IF-Then [8]  .  Logika Fuzzy adalah cabang dari sistem kecerdasan buatan atau AI yang menstimulasi kemampuan manusia dalam berfikir ke dalam bentuk algoritma  yang kemudian dijalankan  oleh  mesin/komputer.  Algoritma  ini  digunakan  dalam  berbagai aplikasi pemrosesan data yang tidak dapat direpresentasikan dalam bentuk biner. Penelitian ini menggunakan linier turun (x-a) / (b-a).
1
9 2 2.5 Representasi Pengetahuan
Penjelasan pada tabel 1 dan gambar 2 adalah  menyajikan algoritma dengan  menggunakan decision tree yang  digunakan  untuk  metode  pengambilan  keputusan[9]  yang  menyusun,  tabel  1  menjelaskan penyesuaian       data sesuai dengan kriteria gunung dan penilaian pakar.
Keterangan :
Mh = Mudah Tg = Tinggi Rh  = Rendah St  = Sulit Sg  = Sedang Sg  = Sedang Tabel 1. Representasi Kriteria Aturan Gn1 Gn2 Gn3 Gn4 Gn5 Gn6 Gn7 Gn8 Gn9 Gn10 Gn11 Gn12 Mh 🗸 🗸 🗸 🗸 Sg 🗸 🗸 🗸 🗸
St 🗸
🗸 🗸 🗸 Rh 🗸 🗸 🗸 🗸 🗸 Sg 🗸 🗸 🗸 🗸
Tg 🗸 🗸 🗸 Gambar 2. Pohon Keputusan
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Manual

## Aturan-Aturan Inferensi Fuzzy
Pada  studi  kasus  ini  terdapat  dua  variabel  input  ,  tingkat  kesulitan  dan  ketinggian  dari  pendakian masing-masing gunung[10], sedangkan untuk variabel output adalah status.
Pada variabel input dalam pemilihan jalur pendakian memiliki tiga nilai yaitu, mudah, sedang, sulit. Pada  variabel  input  dalam  pemilihan  ketinggian  gunung  memiliki  tiga  nilai  yaitu,  rendah,  sedang,  tinggi. Sedangkan  untuk  variabel  output  yakni  variabel  status  memiliki  dua  nilai  linguistik  yaitu  tidak  dipilih  dan dipilih. Dari unit penalaran pada fuzzy inference , maka akan terbentuk aturan-aturan ( rules ), seperti pada tabel 2 berikut :
Tabel 2. Aturan yang terbentuk pada Inferensi Fuzzy
193 No Nama Gunung Mdpl Jalur Tracking Ketinggian Status 1 Mt. Slamet 3.428 Mdpl Sulit Tinggi Tidak dipilih 2 Mt. Sumbing 3.371 Mdpl Sedang Tinggi Tidak dipilih 3 Mt. Sindoro 3.153 Mdpl Sedang Tinggi Tidak dipilih 4 Mt. Lawu 3.265 Mdpl Sedang Tinggi Tidak dipilih 5 Mt. Merbabu 3.142 Mdpl Sulit Sedang Dipilih 6 Mt. Prau 2.590 Mdpl Mudah Rendah Dipilih 7 Mt. Kembang 2.340 Mdpl Sedang Sedang Dipilih 8 Mt. Bismo 2.338 Mdpl Sulit Sedang Dipilih 9 Mt. Ungaran 2.050 Mdpl Mudah Rendah Dipilih 10 Mt. Telomoyo 1.894 Mdpl Mudah Rendah Dipilih 11 Mt. Andong 1.726 Mdpl Mudah Rendah Dipilih 12 Mt. Muria 1.602 Mdpl Sulit Rendah Tidak dipilih

## 3.2 Perhitungan Fuzzy Tsukamoto
Pada tabel 3 penjelasan  yang Jika akan  melakukan  penentuan wisata pendakian  terhadap salah  satu gunung dengan data input ketentuan berikut ini:
R1
: Rules 1 R4 : Rules 4 R2 : Rules 2 R5 : Rules 5 R3 : Rules 3 R6
: Rules 6 Tabel 3. Inference Engine Rule Pernyataan [R1] IF jalur tracking is sulit AND ketinggian tinggi THEN tidak dipilih [R2] IF jalur tracking is sedang AND ketinggian tinggi THEN tidak dipilih [R3] IF jalur tracking is sedang AND ketinggian sedang THEN dipilih [R4] IF jalur tracking is sulit AND ketinggian sedang THEN dipilih [R5] IF jalur tracking is mudah AND ketinggian rendah THEN dipilih [R6] IF jalur tracking is sulit AND ketinggian rendah THEN tidak dipilih

## Gambar 3. Diagram Nilai Jalur Pendakian
Nilai  Jalur  Pendakian  [x] :  Gambar  3  menjelaskan  tentang  range  nilai  jalur  pendakian  dengan  ketentuan Mudah  (1-40),  Sedang  (30-80),  Sulit  (70-100)  yang  di  data  berdasarkan  tingkat  kesulitan  jalur  pendakian sehingga user bisa memprediksi jalur mana yang dipilih. Dirumuskan membership function sebagai berikut:
1
9
4 𝜇 Nilai Jalur Pendakian Mudah [x] { 𝟏, 𝒙  ≤ 𝟑𝟎 𝟑𝟎  < 𝒙  < 𝟒𝟎 𝜇 Nilai Jalur Pendakian Sedang [x] { 𝟑𝟎 < 𝒙 < 𝟓𝟎 𝟏, 𝟓𝟎  ≤ 𝒙  ≤ 𝟔𝟎 𝟔𝟎  < 𝒙  < 𝟕𝟎 𝜇 Nilai Jalur Pendakian Sulit [x] { 𝟏, 𝟕𝟎  ≤ 𝒙  ≤ 𝟏𝟎𝟎
𝟔𝟎  < 𝒙  < 𝟕𝟎
Gambar 4. Diagram Nilai Jalur Pendakian
Nilai  Ketinggian  Gunung  [x]  : Gambar  4  menjelaskan  tentang range nilai  ketinggian  gunung  dengan ketentuan Rendah (1-50), Sedang (30-70), Tinggi (60-100).Nilai ini ditentukan berdasarkan tingkat ketinggian gunug sehingga user bisa memprediksi tinggi rendah nya gunung Dirumuskan membership function sebagai berikut:
𝜇 Nilai Jalur Pendakian Rendah [x]
{ 𝟏, 𝒙  ≤ 𝟑𝟎
𝟑𝟎  < 𝒙  < 𝟒𝟎 𝜇 Nilai Jalur Pendakian Sedang [x] { 𝟑𝟎 < 𝒙 < 𝟒𝟎 𝟏, 𝟒𝟎  ≤ 𝒙  ≤ 𝟕𝟎 𝟕𝟎  < 𝒙  < 𝟖𝟎 𝜇 Nilai Jalur Pendakian Tinggi [x] { 𝟏, 𝟖𝟎  ≤ 𝒙  ≤ 𝟏𝟎𝟎 𝟕𝟎  < 𝒙  < 𝟏𝟎𝟎

## 3.3 Pengujian Akurasi
Penjelasan pengujian akurasi adalah perhitungan antara penilaian pakar dan penilaian user pada saat  menginputkan  nilai,  pada  tabel  4  merupakan  perhitungan  pakar  dan  pada  tabel  5  merupakan perhitungan user. Perhitungan linier naik  : (x-a) / (b-a)
Keterangan:
X (nilai yang akan dicari) A (nilai awal) B (nilai akhir) NKG (nilai ketinggian gunung)
NJT  (nilai jalur tracking )
Tabel 4. Inference Engine penilaian pakar
195 No Nama Gunung Mdpl 𝜇 NKG 𝜇 NJT 𝑎 z 𝑎 *z Status 1 Mt. Slamet 3.428 Mdpl 0,75 0,66 0,66 90 59,4 Tidak dipilih 2 Mt. Sumbing 3.371 Mdpl 0,62 1,2 0,62 85 52,7 Tidak dipilih 3 Mt. Sindoro 3.153 Mdpl 0,37 0,9 0,9 75 67,5 Tidak dipilih 4 Mt. Lawu 3.265 Mdpl 0,12 0,7 0,7 65 45,5 Tidak dipilih 5 Mt. Merbabu 3.142 Mdpl 1 0 0 70 0 Dipilih 6 Mt. Prau 2.590 Mdpl 0,69 0,87 0,69 35 24,15 Dipilih 7 Mt. Kembang 2.340 Mdpl 0,90 0,3 0,3 45 27,5 Dipilih 8 Mt. Bismo 2.338 Mdpl 0,63 0,5 0,5 55 27,5 Dipilih 9 Mt. Ungaran 2.050 Mdpl 0,38 0,48 0,38 20 7,6 Dipilih 10 Mt. Telomoyo 1.894 Mdpl 0,48 0,61 0,48 25 12 Dipilih 11 Mt. Andong 1.726 Mdpl 0,59 0,74 0,59 30 17,7 Dipilih 12 Mt. Muria 1.602 Mdpl 1 0,66 0,66 50 33 Tidak dipilih Jumlah 6, 48 372,55

## 3.4 Pengujian Sistem
Berfungsi untuk mengetahui apakah sistem befungsi dengan baik dan secara  otomatis status apa yang didapat  oleh  pendaki  sebagai  tempat  pendakian,  yaitu  dengan  cara  menginputkan  kriteria  gunung, nilai ketinggian gunung, nilai  jalur tracking pada form yang telah di  sediakan. Hasil Perbandingan yang telah  dilakukan  antara  penilaian fuzzy dan  penilaian  pakar,  dari  12  perbandingan  terdapat  10  data yang mempunyai keputusan sesuai dan 2 data yang mempunyai keputusan tidak sesuai. Dari hasil perbandingan maka di dapatkan nilai akurasi sebesar 10/12 * 100 = 83,3%.
Sebagai contoh data pada Tabel 5.
Tabel 5. Tahap Perbandingan No Nama Gunung Penilaian Fuzzy Tsukamoto Manual Status Penilaian Pakar Status Keterangan 1 Slamet 53,4 Dipilih 59,4 Tidak dipilih Tidak sesuai 2 Sumbing 47,31 Tidak dipilih 52,7 Tidak dipilih Sesuai 3 Sindoro 62,78 Dipilih 67,5 Dipilih Sesuai 4 Lawu 21,6 Tidak dipilih 45,5 Tidak dipilih Sesuai 5 Merbabu 0 Dipilih 0 Dipilih Sesuai 6 Prau 21,45 Dipilih 24,15 Dipilih Sesuai 7 Kembang 12,6 Dipilih 27,5 Dipilih Sesuai 8 Bismo 32,4 Tidak dipilih 27,5 Dipilih Tidak sesuai 9 Ungaran 6,12 Dipilih 7,6 Dipilih Sesuai 10 Telemoyo 11,04 Dipilih 12 Dipilih Sesuai 11 Andong 15,4 Dipilih 17,7 Dipilih Sesuai
1
9
6 No Nama Gunung Penilaian Fuzzy Tsukamoto Manual Status Penilaian Pakar Status Keterangan 12 Muria 33 Tidak dipilih 33 Tidak dipilih Sesuai

## 4. PENUTUP
Dengan  berbasis website ini  maka  user  akan  mudah  menentukan  pendakian  hanya  dengan menginputkan  nilai-nilai  yang  telah  ditentukan  maka  akan  otomatis  muncul  penjelasan  dari  gunung tersebut yang informasi di dapatkat dari data yang akurat, cara perhitungan Fuzzy Tsukamato , Implementasi perhitungan Fuzzy dapat menentukan rekomendasi pendakian gunung sesuai dengan kriteria yang di sesuaikan dengan yang dibutuhkan, Hasil rekomendasi dapat membantu para pendaki dalam memilih kriteria gunung mana yang sesuai dengan kemampuan diri, secara kondisi fisik baik individu ataupun kelompok dengan melihat hasil nilai dari segi jalur tracking dan ketinggian  gunung. Perhitungan yang dilakukan dengan perbandingan antara pakar dan user tidak di dapat perbedaan yang sangat berbeda dan penelitian ini memberikan rekomendasi yang cepat dan terpercaya,  berdasarkan  pengalaman  yang  bersumber  dari  seorang  pakar  dengan  hasil  perbandingan  di dapatkan nilai akurasi sebesar 10/12 * 100 = 83,3% .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. R. Putra, U. L. S. Khadijah, C. U. Rakhman, and A. Nugraha, “Tipologi, Motivasi Dan Karakteristik Perilaku  Komunitas  Pecinta  Alam  Wanadari  Dalam  Melakukan  Aktivitas  Wisata  Alam,”  Jurnal Pariwisata Pesona, vol. 5, no. 1, Jul. 2020, doi: 10.26905/jpp.v5i1.3476.
[2] L. J. Sutedjo and R. Tanamal, “Rancang Bangun Sistem Pakar dengan Metode Forward Chaining untuk Rekomendasi  Pariwisata  di  Labuan  Bajo  Menggunakan  iOS  Platform,”  Jurnal  Teknologi  Sistem Informasi dan Aplikasi, vol. 3, no. 3, p. 125, Aug. 2020, doi: 10.32493/jtsi.v3i3.5220.
[3] Y. Kristiana, “Aplikasi Perjalanan Dan Perilaku Wisatawan,” Jurnal Pariwisata Pesona, vol. 3, no. 1, Jun. 2018, doi: 10.26905/jpp.v3i1.2022.
[4] H.  Irawan,  E.  Nurhazizah,  J.  Nathan,  and  C.  G.  Panjaitan,  “Analisis  Perpindahan  Wisatawan  Dan Preferensi Destinasi Wisata Favorit Berdasarkan Geotag Instagram (Studi Kasus Pada Destinasi Wisata Bandung Raya),” vol. 9, no. 3, pp. 639–646, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202295747.
[5] N.  Hidayah  et  al.,  “Strategi  Pemasaran  Media  Sosial  Destinasi  Pariwisata  Menggunakan  Pendekatan SOSTAC,” Jurnal Kepariwisataan: Destinasi, Hospitalitas dan Perjalanan, vol. 5, no. 2, pp. 57–75, Dec. 2021, doi: 10.34013/jk.v5i2.408.
[6] D.  Fitriati  and  N.  Meutia  Nessrayasa,  “Implementasi  Algoritma  Hill  Climbing  Pada  Penentuan  Jarak Terpendek Kota Wisata Di Indonesia,” vol. 1, no. 3, 2019.
[7] S. M. N. Muhammad, F. A. Mauladi, R. Kurniawan, and R. Sanjaya, “Pengembangan Sistem Informasi Kawasan  Agrowisata  Menggunakan  Konsep  Model  View  Control  berbasis  Web,”  Edumatic:  Jurnal Pendidikan Informatika, vol. 6, no. 1, pp. 88–97, Jun. 2022, doi: 10.29408/edumatic.v6i1.5422.
[8] Syafrinal, Bahruni, Syarifuddin, and F. P. Albahri, “Implementasi Fuzzy Tsukamoto Untuk Menentukan Objek Wisata Terbaik di Kota Sabang Berbasis Web,” Journal Digital Technology Trend, vol. 1, no. 1, pp. 46–61, Jun. 2022, doi: 10.56347/jdtt.v1i1.35.
[9] T.  Tundo,  R.  Akbar,  and  E.  I.  Sela,  “Analisis  Perbandingan  Fuzzy  Tsukamoto  dan  Sugeno  dalam Menentukan Jumlah Produksi Kain Tenun Menggunakan Base Rule Decision Tree,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 7, no. 1, p. 171, Feb. 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020701751.
[10] A. A. Syahidi, F. Biabdillah, and F. A. Bachtiar, “Perancangan Dan Implementasi Fuzzy Inference System (Fis)  Metode  Tsukamoto  Pada  Penentuan  Penghuni  Asrama,”  vol.  6,  no.  1,  pp.  55–62,  2019,  doi: 10.25126/jtiik.201961228.