Elektron Jurnal Ilmiah Volume 16  Nomor  1 Juni  2024
TERAKREDITASI RISTEKDIKTI No. SK : 72/E/KPT/2024
DOI : https://doi.org/ 10.30630/eji.0.0.455

## Implementasi Fuzzy Query dalam Sistem Pendukung Keputusan berbasis Web untuk Investasi Properti
Renovita Edelani 1* , Entin Martiana Kusumaningtyas 2 , Ira Prasetyaningrum 3 , dan Bagus Anggriawan 4 1,2,3,4 Departemen Teknik Informatika dan Komputer, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya *Corresponding Author, email:renovita@pens.ac.id
Abstract—Urbanisasi  yang  pesat  dan  meningkatnya  permintaan  akan  properti  residensial  telah  menciptakan tantangan  yang  signifikan  di  pasar  real  estate.  Calon  pembeli  rumah  sering  kali  menghadapi  kesulitan  dalam menemukan properti rumah yang memenuhi kriteria spesifik mereka di pasar yang padat dan kompetitif. Penelitian ini bertujuan untuk mengambil keputusan investasi properti berdasarkan metode Fuzzy Query dengan menyediakan aplikasi  berbasis  web  yang  dirancang  untuk  menyederhanakan  proses  pencarian  properti  dengan  memungkinkan pengguna memfilter properti berdasarkan beberapa kriteria, seperti harga, luas tanah, luas bangunan, dan kebisingan lingkungan  tingkat.    Aplikasi  ini  menggunakan  antarmuka  pengguna  yang  memungkinkan  pengguna  dengan  cepat menemukan properti yang sesuai dengan preferensi mereka. Sistem Pendukung keputusan ini terbukti membantu para investor properti untuk mendapatkan penilaian berinvestasi.
Kata kunci:  Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy Query, properti, real estate
Abstrak—Rapid urbanization and the increasing demand for residential  properti have created significant challenges in the real estate market. Prospective homebuyers often face difficulties in finding properties that meet their specific criteria in a crowded and competitive market. This research aims to develop a decision support system for property investment using the  Fuzzy  Query  method,  providing  a  web-based  application  designed  to  simplify  the  property  search  process.  The application allows users to filter properties based on various criteria, such as price, land area, building area, number of bathrooms, number of bedrooms, certificate type, and environmental noise levels. The application features an user interface that  enables  users  to  quickly  find  properties  that  match  their  preferences.  This  decision  support  system  assists  property investors in obtaining investment assessments.
Keywords:  Decision Support System, Fuzzy Query, property, real estate
© 2024 Elektron Jurnal Ilmiah

## I. PENDAHULUAN
Investasi properti adalah investasi yang berbentuk properti  yang  berupa  real  properti,  properti  jenis  ini adalah properti aset berwujud ( tangible property ) yang produknya  adalah  berdasarkan  fungsinya  yaitu bangunan perumahan berupa rumah tinggal, apartemen, atau kondominium [1].
Investasi properti merupakan bentuk investasi yang menjanjikan,  tetapi  dalam  pengambilan  keputusan untuk  menentukan  properti  yang  cocok  bagi  investor sering  kali  terpengaruhi  oleh  banyak  faktor  eksternal, antara  lain  kuantitatif  dan  kualitatif  [2].  Hal  ini membuat  para  investor  kesulitan  untuk  menentukan properti  yang  sesuai  dengan  keinginan  para  investor dan  ketakutan  para  investor  untuk  membeli  properti tersebut  karena  harganya  yang  tinggi  dan  berbentuk illiquid [3].
Dalam  kurun  satu  tahun  terakhir,  pasar  properti terutama di Surabaya, terdapat angka kumulasi indeks suplai  yang  menurun  dalam  periode  tahunan berdasarkan  persentase  koreksi  yang  mencapai  -9.9% tapak yang kalah dalam mengungguli indeks harga dan suplai di Q4 2020 yang meraih sebanyak 130.6 (YoY)
membuat indeks harga dari properti naik hingga 0.7% untuk  tapak  rumah  dalam  Q4  2021  sejumlah  107.4 (YoY) [4].
Dari  penjelasan  diatas,  keterkaitan  antar  indeks suplai  dan  harga  properti  rumah  di  daerah  kota Surabaya  adalah  perwujudan  ekonomi  dengan  supply and  demand  yang  menyebabkan  penurunan  indeks suplai dapat menyebabkan indeks harga naik. Dengan analisa ini, dapat tergambarkan faktor harga dan suplai mempengaruhi  keputusan  seorang  investor  untuk menentukan  pembelian  sebuah  properti  dengan beberapa pertimbangan lainnya. Batasan penelitian dari penelitian  ini  adalah  properti  perumahan  di  wilayah bagian  seluruh  Surabaya  tanpa  adanya  variabel  non- teknis  seperti  perkembangan  wilayah,  valuasi  tanah, dan lain-lain.
Menurut  Sunarsip  dalam  tulisan  di  CNBC Indonesia, kondisi sektor properti global yang saat ini kurang  baik  tidak  mempengaruhi  kinerja  sektor properti  di  Indonesia  [5].  Kinerja  sektor  properti  di Indonesia selama 2023 belum terlalu kuat terlihat dari pertumbuhan  sektor  konstruksi  dan real  estate .  Akan tetapi,  kinerja  penyaluran  kredit  properti  di  segmen terkait.  Secara  umum,  perkembangan  properti  di
Renovita Edelani,.dkk: Implementasi Fuzzy Query dalam Sistem Pendukung Keputusan berbasis Web untuk Investasi Properti
Indonesia selama 2023 masih sangat dipengaruhi oleh kondisi  perekonomian  domestik  dan  intervensi kebijakan  dari  otoritas.  Faktor  lain  selain  kebijakan PPN-DTP  (Pajak  Pertambahan  Nilai  Ditanggung Pemerintah)  yang  mengalami  pelonggaran  adalah kenaikan  permintaan  dari end-user khususnya  pada perumahan tapak ( landed residential ) serta tingkat suku bunga  KPR  uang  diperkirakan  tetap  lebih  rendah dibanding  sebelum  pandemi  Covid-19.  Bisa  terlihat bahwa bisnis properti di Indonesia masih berkembang pesat  gambar  1  menjelaskan  penjualan  properti  pada pengembang  besar  mengalami  pertumbuhan    5% sampai  10%  pada  tahun  2024.  Dan  diperkirakan  juga terjadi pada pengembang kelas menengah dan kecil.
Gambar 1. Perkembangan Penjualan Properti – Pengembang Besar
Dari  penjelasan  tersebut,  terlihat  bahwa  tantangan dan peluang dari investasi properti di Indonesia masih berkembang baik. Penelitian ini bertujuan membangun sistem  pendukung  keputusan  investasi  properti  di Surabaya  yang  memberikan  saran  atau  anjuran portofolio  terbaik  bagi  investor  dengan  menggunakan metode  fuzzy  query.  Sistem  ini  akan  mengolah  data properti dengan  variabel fuzzy  untuk  mengakomodasi ketidakpastian,  menggabungkan  berbagai  kriteria  dan bobot,  serta  menyajikan  informasi  dan  saran  yang sesuai dengan preferensi investor.
Penelitian  ini  menggunakan  Fuzzy  Query  sebagai dasar  untuk  mengambil  keputusan  investasi  properti. Secara garis besar, tahap pertama yang dilakukan dari penelitian ini adalah wawancara dengan agen properti yang  menghasilkan  fungsi  dari  derajat  keanggotaan fuzzy.  Tahap  kedua,  proses  fuzifikasi  dari  setiap  data properti yang telah dikumpulkan. Tahap ketiga, proses query dengan mengambil hasil inputan dari pengguna, hasil  inputan  tersebut  di-agregasikan  dengan  metode OR  atau  MAX  dari  hasil  fuzzifikasi  data  properti. Tahap terakhir pengurutan secara descending dari nilai agregasi yang dihasilkan pada tahap sebelumnya.
Aplikasi  akan  memberikan  informasi  dan  saran yang  dapat  membantu  dengan  menampilkan  secara informasi-informasi krusial yang perlu dipertimbangkan dalam menentukan properti.
Sistem  ini  menyediakan  informasi  terperinci tentang  setiap  properti  termasuk  harga,  lokasi, keramaian, luas, kondisi, dan beberapa faktor lain yang relevan. Sehingga, aplikasi ini juga mempertimbangkan
preferensi dan kriteria individu investor seperti tujuan investasi,  toleransi  risiko,  dan  preferensi  personal investor.
Fuzzy Query merupakan metode yang diperkenalkan  oleh  M.  Nikravesh  dan  B.  Azvine sebagai  alternatif  untuk  pengurutan  dan  memprediksi risiko  penilaian  kredit,  penerimaan  universitas,  dan beberapa  aplikasi  lainnya  yang  saat  ini  menggunakan proses yang tidak tepat dan subjektif [5]. Fuzzy query dan proses pemeringkatan memberikan wawasan yang lebih  baik  dan  gambaran  yang  lebih  besar  dan mengandung  lebih  banyak  penjelasan  tentang  pola yang  mendasari  data,  dan  mampu  melakukan  kueri yang fleksibel serta pencarian yang cerdas.
A.  Moreau,  O.  Pivert,  dan  G.  Smits  menjelaskan bahwa  fuzzy  query  yang  memungkinkan  pengguna mengakses  data  tanpa  pengetahuan  tentang  skema database  atau  bahasa  kueri.  Pengguna  mengevaluasi item  dari  database  secara  biner,  dan  sistem mengidentifikasi  sifat-sifat  yang  dimiliki  oleh  item yang  dievaluasi  positif  atau  negatif.  Sifat-sifat  ini diungkapkan  dengan  istilah  fuzzy  untuk  memastikan pemahaman  pengguna  tentang  kueri  yang  dihasilkan [6].  Metode  Fuzzy  query  juga  digunakan  oleh  H. Manda  dan  A.  Johar  dalam  pengelolaan  database Apotek di Bengkulu [7].
Penelitian  terkait  dengan  Sistem  Pendukung Keputusan  dilakukan  oleh  Shaofeng  Liu,  Alex  H.  B. Duffy, Robert Ian Whitfield, Iain M. Boyle ini adalah mengembangkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang sudah ada dan sudah tersebar pada area riset-riset dan perkembangan  yang  resmi  menjadi  pengembangan Integrasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (ISPK)  yang dikembangkan  dan  dilihat  dari  beberapa  perspektif menggunakan  teknologi  yang  mendukung  integrasi sistem  tersebut  [8].    Robert  R.  Trippi  merangkum secara  heuristik  terhadap  fenomena-fenomena  yang terjadi dalam sistem pendukung keputusan dalam kurun beberapa  dekade  sebelumnya,  adanya  bantuan  sistem pendukung  keputusan  untuk  investasi  properti real estate [2] .
Phie  Chyan,  ini  mengusulkan  dengan  membuat suatu sistem pendukung keputusan berbasis AHP atau Analytic  Hierarchy  Process  atau  Proses  Analitis Hierarkis  yang  diterapkan  pada  investasi  properti  di Makassar dengan komponen-komponen sistem pendukung keputusan yang sederhana, dalam penelitian  ini  menyatakan  permasalahan  yang  ada adalah  dengan  perkembangan  populasi  di  Makassar termasuk  kota  yang  sangat  padat  penduduk  dengan perkiraan populasi sebanyak 1.3 juta orang pada tahun 2010  yang  membuat  para  agen-agen  muncul  untuk berbisnis  pada  bidang  properti  [9].  Raul  Valverde  ini menerangkan tentang penambahan metode manajemen risiko  dengan  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  untuk  industri real  estate [10].  A.  Faisol,  dkk melakukan komparasi antara Fuzzy AHP dengan AHP
Gambar 2. Desain Arsitektur Sistem
untuk  sistem  pendukung  keputusan  investasi properti dan mendapatkan hasil bahwa metode AHP memiliki  waktu  eksekusi  yang  lebih  cepat  dan penggunaan  memori  yang lebih kecil dibandingkan metode FAHP pada saat proses pembobotan kriteria atau  sub  kriteria.  Akan  tetapi  metode  FAHP  lebih cepat  saat  mengeksekusi  proses  pembobotan terhadap alternatif properti [11].
Zulfan  Efendi  telah  melakukan  penelitian membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan  pemilihan lokasi  perumahan  menggunakan  metode Profile Matching ,  dimana  metode  tersebut  menggunakan nilai GAP untuk menentukan bobot kecocokan dari pilihan  pengguna  [13].  Ela  Nurelasari  dan  Esty Purwaningsing menggunakan metode Technique for Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan pemilihan  perumahan  terbaik  berdasarkan  harga, lokasi,  fasilitas  umum, perijinan, dan desain rumah [14].  Waris  Widekso,  dkk  melakukan  komparasi metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Rumah  sebagai Tempat  Tinggal.  Dari  hasil  penelitian,  ketepatan hasil  perhitungan  dengan  metode  SAW  dengan rekomendasi  pakar  lebih  tinggi  dibanding  dengan hasil perhitungan metode AHP. Proses pembobotan di metode AHP  dirasa kurang efektif  karena terlalu subjektif, terutama di bagian harga [15].
Dari  seluruh  penelitian  terkait,  penelitian  ini menyediakan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan berdasarkan  hasil  dari  metode  fuzzy  query  yang memberikan  anjuran  dalam  investasi  properti berdasarkan  harga,  keramaian,  luas  tanah  dan  luas bangunan.  Selama  ini,  untuk  menentukan  investasi properti menggunakan metode manual dari kebiasaan  dan  pengetahuan  ahli.  Metode  lainnya yang  biasa  digunakan  adalah Analytic  Hierarchy Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW).  Penggunaan  Fuzzy  sudah  ada  tapi  hanya menggunakan  fuzzy  biasa  bukan  Fuzzy  Query. Sehingga  penggunaan  Fuzzy  Query  untuk  sistem pendukung  keputusan  investasi  properti  tergolong hal baru.

## II. METODE
Pada  penelitian  ini,  peneliti  membuat  suatu aplikasi  Sistem  Pengambilan  Keputusan  untuk investasi  properti  dengan  menggunakan  metode Fuzzy Query. Aplikasi ini menggunakan fuzzy query untuk  menghasilkan  pemeringkatan  hasil  pencarian dari inputan pengguna.  Fitur  utama  yang  ada  pada aplikasi  ini  adalah  proses  pencarian  properti berdasarkan  harga,  luas  tanah,  luas  bangunan,  dan keramaian.  Pilihan  untuk  harga,  luas  tanah,  luas bangunan dan keramaian berdasarkan pilihan derajat keanggotaan  fuzzy  yang  dijelaskan  pada  tabel  1. Hasil  dari  aplikasi  ini  menampilkan  urutan  daftar properti  yang  memiliki score tertinggi  hingga terendah. Score disini  merupakan  hasil  dari pemeringkatan fuzzy query.

## Tabel 1. Derajat Keanggotaan Fuzzy Investasi Properti
Anggota Kelas Fuzzy Harga {“murah”, “sedang”, “mahal”} Keramaian {“sepi”, “sedang”, “ramai”} Luas Tanah {“luas”, “sedang”, “sempit”}
Luas Bangunan {“luas”, “sedang”, “sempit”}
Untuk mencapai tujuan dari penelitian ini, desain sistem  dari  aplikasi  dibuat  untuk  menjabarkan pekerjaan  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti. Gambar 1 menggambarkan desain sistem penelitian. Sistem  desain  menjelaskan  alur  kerja  dari  dari penelitian  yaitu  (1)  Pengumpulan  data,  (2)  Proses Pembuatan Sistem Pendukung Keputusan bedasarkan Fuzzy query, dan (3) Website Pencarian Investasi  Properti.  Langkah  pertama  pengambilan data  yang  diambil  melalui  agen  properti    dan internet.  Agen  properti  sendiri  disini  sebagai  ahli yang  nantinya  akan  membantu  dalam  pemodelan derajat  keanggotaan  fuzzy.  Langkah kedua, pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  dimana query yang diinputkan oleh pengguna akan masuk ke proses low  level  aggregation, setelah  itu  proses pemeringkatan  dan  muncul  nilai  scoring.  Langkah
Renovita Edelani,.dkk: Implementasi Fuzzy Query dalam Sistem Pendukung Keputusan berbasis Web untuk Investasi Properti
terakhir,  pembuatan  website  pencarian  investasi properti.  Website  ini  menampilkan  halaman pengguna  untuk  menginputkan    kriteria  pencarian yang  diinginkan  dan  hasilnya  akan  ditampilkan secara terurut berdasarkan score oleh website

## A. Pengambilan  Data  dan  Wawancara  dengan Ahli
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan  data-data  riil  dari  web  penjualan properti seperti seperti lamudi.co.id, rumah123.com, dan  olx.co.id  dan  wawancara  terhadap  beberapa agen sales properti. Data yang didapatkan sebanyak 10 data properti. Contoh data di tampilkan pada tabel 2.

## Tabel 2. Contoh Data Properti
Nama Harga Luas Bangu -nan Luas Tan- ah Kamar Tidur Kam -ar Man -di Serti- fikat Wisata Seman ggi Cluster Avicen nia Type Lenata Rp1.26 2.700.0 00 56 84 3 2
SHM Wisata Seman ggi Cluster
Avicen nia Type
Marina 1 Rp1.30 6.100.0 00 62 91 3 1
SHM
Hasil  wawancara  yang  dilakukan  pada  tiga narasumber  agar  properti  mendapatkan  kesimpulan bahwa dalam hal harga properti dianggap murah jika bernilai  dibawah  150  jutaan  hingga  500  jutaan, sedang disekitaran harga 500 jutaan sampai 1 milyar, dan  mahal  diatas  1  milyar.  Untuk  luas  tanah dianggap sempit diperkirakan sekitar dibawah 45-60 m 2 , sedang disekitar 60-100 m 2 , dan luas diatas 100 m 2 .  Luas  bangunan  sendiri  hampir  sama  dengan Luas Tanah, akan tetapi dianggap sempit jika sekitar dibawah 30-60 m 2 .
Sedangkan  keramaian,    memiliki  perhitungan tersendiri  untuk  dianggap  sepi,  sedang  dan  ramai didasarkan  dari  rate  dan  kriteria  keramaian.  Rating ini  juga  berpengaruh  dalam  area  yang  terbagi  dan jenis  kebisingan  yang  ada,  area  keramaian  ini menurut  Permenkes  No.  718  tahun  1987  dibagi
menjadi empat, yaitu Zona A yang sekitar 35 - 45 dB yang  cocok  untuk  rumah  sakit,  tempat  perawatan kesehatan  atau  sosial,  Zona  B  yang  sekitar  45  -  55 dB  yang  cocok  untuk  tempat  pendidikan  dan rekreasi, Zona C yang sekitar 50 - 60 dB yang cocok untuk  tempat  perdagangan,  pasar,  dan  perkantoran, dan  Zona  D  yang  sekitar  60  -  70  dB  yang  cocok untuk  industri,  pabrik,  stasiun,  dan  terminal  [12]. Berdasarkan  dari  kriteria-kriteria  diatas,  disusunlah tabel  3  untuk  menghitung  rate  keramaian,  telah diberikan  beberapa  kelas-kelas  yang  dijadikan acuan.

## Gambar 3. Contoh area penilaian properti terhadap keramaian
Misalkan pada suatu properti seperti properti Puri Indah  Ketintang  Type  Bima  dan  Arjuna,  properti tersebut  memiliki  jarak  yang  sangat  dekat  dari pemukiman, berada di daerah zona C dalam jarak 2 KM,  dan  jauh  alam  sekitar,  dan  cukup  dekat  dari jalan  arteri.  Maka,  nilai  dari  bagiannya  itu  juga ditentukan dengan adanya jarak dari penempatannya,  semisal  untuk  daerah  pemukiman yang  sangat  dekat,  maka  bisa  diambil  nilai tertingginya  yaitu  6,  kemudian  untuk  dekatnya terhadap jalan arteri, maka diambil nilai tertingginya yaitu 6, dan cukup dekat dengan transportasi umum, maka  diambil  nilai  tengahnya  7.  Kemudian  setelah diambil  semuanya,  dijadikan  rata-rata  maka  akan menghasilkan nilai 6.3, maka akan dimasukkan nilai tersebut dalam derajat keanggotaannya. Penilaian ini dilakukan secara manual dengan melihat lokasi dari properti  pada  peta  gmaps  dan  mengukur  dari  jarak 2KM tersebut.
Tabel 3. Rate dan kriteria keramaian
Kriteria kelas Rate Pemukiman Kumuh 4 – 6 Jalan arteri 5 – 6 Pusat perbelanjaan 4 – 5 Transportasi umum 6 – 8
Data-data  yang  didapatkan  ini  dipergunakan untuk tahap selanjutnya dalam proses fuzifikasi.

## Gambar 4. Entity Relationship Diagram Sistem
Gambar  4  diatas  menjelaskan  ERD  atau  Entity Relational  Diagram  yang  menerangkan  interaksi antara  entitas  dan  struktur  data  dalam  sistem  ini. Database  pada  sistem  ini  terdiri  dari  2  tabel  utama yaitu,  tabel  users  yang  terdiri  dari field user_id, username, password dan tabel properties yang terdiri dari  kolom  nama_properti,  harga,  luas_tanah, luas_bangunan,  latitude,  longitude,  kamar_tidur, kamar_mandi, keramaian, dan sertifikat.

## B. Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan Fuzzy Query
Pada  tahap  ini,  dari  hasil  pengambilan  data  dan wawancara  diolah  untuk  membentuk  derajat keanggotaan  fuzzy  dari  tiap-tiap  kriteria.  Logika Fuzzy adalah sebuah logika   yang dapat digunakan untuk  menganalisa  masalah  yang  mengandung ketidakpastian,  seperti  proses  sistem  pendukung keputusan  [13].  Logika  ini  dijadikan  referensi sebagai  dasar  perkembangan  metode  fuzzy  query yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan pertimbangan-pertimbangan dari kelas-kelas variabel yang telah disusun terhadap masukkan user [14].
Proses fuzzifikasi ini adalah proses yang dimana masukan  data  dari  user  secara  antarmuka  akan diproses  dengan  memasukkan  ke  fungsi  logika fuzzy.  Proses  ini  mengubah  masukan  data  menjadi fungsi  keanggotaan  dengan  tingkat  keanggotaan terhadap suatu nilai masukkan dari setiap himpunan fuzzy  yang  ada  seperti  yang  ada  di  tabel  1. Kemudian, konversikan berdasarkan dari data yang ada,  maka  menghasilkan  himpunan  fuzzy,  fungsi keanggotaan, dan metode.
Variabel  harga  dibagi  menjadi  tiga  himpunan fuzzy  yaitu  murah,  sedang  dan  mahal.  Domain himpunan fuzzy digambarkan dalam diagram fungsi keanggotaan harga pada gambar 5 dan persamaan 1 merupakan fungsi keanggotaan harga.
Gambar 5. Grafik himpunan fuzzy variabel harga
(1)
Variabel  keramaian  sesuai  dengan  tahap pengambilan  data  dan  nilai  rate  tingkat  keramaian dibagi  menjadi  himpunan  fuzzy  sepi,  sedang  dan ramai.  Diagram  fungsi  keanggotaan  keramaian dijelaskan pada gambar 6.
Gambar 6. Grafik himpunan fuzzy variabel keramaian

## (2)
Variabel  Luas  tanah  memiliki  himpunan  fuzzy sempit,  sedang  dan  luas.  Himpunan  tersebut memiliki fungsi keaggotaan yang digambarkan pada gambar 7.
Renovita Edelani,.dkk: Implementasi Fuzzy Query dalam Sistem Pendukung Keputusan berbasis Web untuk Investasi Properti
Gambar 7. Grafik himpunan fuzzy variabel luas tanah

## (3)
Variabel Luas Bangunan  mempunyai  himpunan fuzzy  sempit,  sedang  dan  luas.  Himpunan  tersebut memiliki  fungsi  keanggotaan  yang  dijelaskan  pada gambar 8.
Gambar 8. Grafik himpunan fuzzy variabel luas bangunan

## (4)
Setelah  proses  fuzifikasi  selesai,  pada  website ditampilkan  pilihan  sesuai  hasil  fuzifikasi  tersebut. Gambar  7  menampilkan  inputan  yang  akan diinputkan  oleh  user.  Pilihan  inputan  pada  harga, luas tanah, luas bangunan dan keramaian berdasarkan hasil fuzifikasi tahap sebelumnya.

## Gambar 8. Alur Pembuatan Sistem
Gambar  8  menjelaskan  alur  proses  yang dilakukan oleh sistem dari tahap pengambilan data, proses  pembuatan  grafik  derajat  keanggotaan, melakukan proses fuzifikasi pada data properti, serta proses  perhitungan  scoring  dan  ranking  yang ditampilkan didalam website.
Cara  kerja  dari  sistem  pengambilan  keputusan adalah sebagai berikut:
(1) Fuzifikasi Data Properti
Pada tahapan ini, data properti pada tabel 2 merupakan data angka sehingga kita perlu untuk memfuzifikasi  semua  data  properti  tersebut. Sebagai contoh data pertama pada tabel 2 pada kategori  mahal  Nilai  dari  fungsi  keanggotaan tersebut  adalah  1  yang  didapatkan  dari  kriteria dimana µ[1.262.700.000] mahal = 1 yang didapatkan  karena  nilai  Rp1.262.700.000 memenuhi bagian ‘mahal’ dimana melebihi dari Rp1.000.000.000. Nilai dari fungsi keanggotaan Luas  Bangunan  adalah  0.6  dan  0.4  yang didapatkan dari kriteria dimana µ[84] sedang = 0.4 dan  µ[84] luas = 0.6 yang didapatkan karena nilai 84  m2  memenuhi  bagian  ‘sedang’  dan  ‘luas’ dimana  nilainya  diantara  60  m 2 dan  100  m 2 .
Nilai  dari  fungsi  keanggotaan  Luas  Tanah adalah  0.73  dan  0.27  yang  didapatkan  dari kriteria dimana µ[56] sempit = 0.27 dan µ[56] sedang =  0.73  yang  didapatkan  karena  nilai  56  m 2 memenuhi bagian ‘sempit’ dan ‘sedang’ dimana nilai diantara dari 45 m 2 dan 100 m 2 . Nilai dari fungsi  keanggotaan  Keramaian  adalah  1  yang didapatkan dari kriteria dimana µ[3] sepi = 1 yang didapatkan  karena  nilai  3  memenuhi  bagian ‘sepi.
Setelah  semua  data  properti  di-fuzzykan nilainya  fitur  berubah.  Contoh  data  pertama fiturnya  menjadi  harga  µ (mahal) =1,  luas  tanah µ (sempit) =0.27  dan  µ (sedang) =0.73,  luas  bangunan µ (sedang) =0.4  dan  µ (luas) =0.6,  serta  keramaian µ (sepi) =1.
(2) Query, Scoring dan Ranking
Setelah  fuzifikasi  semua  data  properti    tahap selanjutnya  proses  query  dimana  pengguna memberikan  masukan  berupa  permintaan berdasarkan fitur terkait properti yang diinginkan. Masukkan ini kemudian diubah
Tabel 4. Hasil fuzifikasi data properti
menjadi  bentuk  yang  dapat  diproses  oleh  metode fuzzy  query.  Contoh  pada  bagian  ini,  pengguna menginputkan Harga ‘mahal’, Luas Tanah ‘sedang’, Luas Bangunan ‘luas’, Keramaian ‘sepi seperti pada gambar  7.  Untuk  data  properti  pertama  maka  nilai scoringnya  diambil  fungsi  keanggotaan  fuzzy-nya sehingga  scorenya  dihitung  dengan  menggunakan proses  Agregasi  dengan  OR  sesuai  dengan  query yang diinputkan user.
𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑝𝑒𝑟𝑡𝑖1 = MAX(µ (mahal) ; µ (sedang) ;µ (luas) ;µ (sepi)) = 𝑀𝐴𝑋(1; 0.73; 0.6; 1) = 1 Sehingga  score  properti  ke-1  adalah  1.  Sistem melakukan  perhitungan  scoring  terhadap  semua properti  yang  ada  sesuai  dengan  pilihan  dari pengguna. Proses pengurutan dilakukan dengan cara descending yaitu dari yang terbesar ke yang terkecil berdasarkan nilai score yang sudah dikalkulasikan.
Gambar 7. Pilihan Kriteria

## C. Website Pencarian Investasi Properti
Setelah  sistem  pendukung  keputusan  terbentuk, untuk  memudahkan  pengguna  dalam  mencari properti yang diinginkan disediakan sebuah website yang  membantu  pengguna  nantinya.  Gambar  8 merupakan tampilan website terdapat bagian inputan yang  diquerykan  dan  dibawahnya  daftar  properti yang  ditampilkan  berdasarkan  scoring  yang dilakukan sebelumnya.

## Gambar 8. Halaman Website
Saat di-klik salah satu propertinya pada halaman website  maka  muncul  penjelasan  detail  properti, deskripsi  dan  gambar  propertinya  yang  dijelaskan pada gambar 9.
Gambar 9. Halaman Detail Properti

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  awal  dari  percobaan  adalah  dengan melakukan fuzifikasi dari 10 data properti yang telah dikumpulkan.  Tabel  4  menampilkan  data  hasil fuzifikasi  semua  properti.  Data  ini  dijadikan referensi untuk proses query selanjutnya. Dari hasil sistem aplikasi yang dibuat untuk contoh penggunaan  fuzzy  query  dalam  website  pencarian properti  diberikan  inputan  seperti  pada  tabel dibawah ini:
data μ harga μ luas bangunan μ luas tanah μ keramaian murah sedang mahal sempit sedang luas sempit sedang luas sepi sedang ramai 1 0 0 1 0.133 0.867 0 0 0.4 0.6 1 0 0 2 0 0 1 0 0.95 0.05 0 0.225 0.775 1 0 0 3 0 0 1 0 0.675 0.325 0 0 1 1 0 0 4 0 0 1 0 0.85 0.15 0 0 1 1 0 0 5 0 0 1 0 0.5 0.5 0 0.25 0.75 1 0 0 6 0 0 1 0 0.175 0.825 0 0 1 1 0 0 7 0 0.8 0.2 0 0.6 0.4 0 0.3 0.7 0 1 0 8 0 0.56 0.44 0 0.23 0.767 0 0.25 0.75 0.33 0.67 0 9 0 0 1 0 0 1
0 0 1 0 0.25 0.75 10 0 0 1 0 0 1
0 0 1 0 0.25 0.75
(5)
Renovita Edelani,.dkk: Implementasi Fuzzy Query dalam Sistem Pendukung Keputusan berbasis Web untuk Investasi Properti

## Tabel 5. Contoh query percobaan
Fitur Kelas Harga Murah Luas Tanah Sempit Luas Bangunan Sempit Keramaian Sepi
Dari  tabel  4  akan  dilakukan  proses  scoring  dan ranking  dengan  membandingkan  inputan  tersebut dengan  tabel  5.  Proses  scoring  dilakukan  dengan cara  menjumlahkan  nilai  fungsi  keanggotaan  yang sesuai dengan pilihan pengguna. Tabel 6 menampilkan  hasil  scoring  setiap  data  properti sesuai query dari pengguna.
Tabel 6. Hasil urutan score dari data properti
data score 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 8 0.33 7 0 9 0 10 0
Dari  percobaan  yang  dilakukan  didapatkan bahwa data 1, 2, 3, 4, 5 dan 6 sebagai properti yang dianjurkan untuk melakukan investasi sesuai dengan query.  Jika  kita  lihat  dari  data  ternyata  fitur keramaian  dengan  nilai  ‘sepi’  mendominasi  dari hasil  query  yang  dilakukan.  Dimana  data-data tersebut  memiliki  nilai  pembobotan  1  pada  fungsi keanggotaan keramaian. Dari hasil kita lihat bahwa masih  terdapat  kekurangan  dari  sistem  pada  proses agregasi  nilai  keanggotaan  fuzzy,  dimana  terlihat kurang  seimbang  dalam  hal  pembobotan  kuerinya dan data latih yang tersedia masih sedikit.
Metode  pencarian  properti  biasanya  dilakukan dengan  mengunjungi  website-website  ataupun survei  langsung  sehingga  memakan  waktu  untuk membandingkan  antara  properti  satu  dengan  yang lain. Pengujian dilakukan  secara langsung terhadap seorang investor memberi nilai secara  langsung dari kriteria yang telah diberikan pada gambar.

## Gambar 10. Uji coba aplikasi oleh investor
Gambar  10  merupakan  bukti  proses  validasi  uji coba  aplikasi  terhadap  pengguna.  Pada  proses  ini, didemokan  aplikasi  yang  tersedia  dan  dilakukan validasi yang tertera pada tabel 7.

## Tabel 7. Hasil Pengujian Sistem
Pengujian Hasil Kesim- pulan Hasil Kriteria Fuzzy yang cocok Hasil kriteria fuzzy sudah cocok dengan kriteria yang dipilih Valid Hasil dan urutan properti yang sesuai Hasil dan urutan properti sudah sesuai dengan kriteria yang dipilih Valid Kepuasan Investor Investor sudah puas dengan hasil pencarian properti Valid
Batasan  dari  sistem  ini  belum  menyediakan penilaian  dan  prediksi  dari  aspek-aspek  proyeksi ROI (Return of Investment), risiko pasar, likuiditas, kredit  dan  lokasi  serta  faktor  lain  yang  relevan. Sistem  ini  hanya  membantu  pengguna  untuk melakukan  pencarian  properti  berdasarkan  inputan yang sudah diubah dalam bentuk derajat keanggotaan fuzzy, bukan dalam bentuk crisp .

## IV. KESIMPULAN
Kebutuhan  untuk  berinvestasi  pada  portofolio properti  membutuhkan  pertimbangan  yang  matang dikarenakan  selain  harga  yang  sangat  tinggi  juga merupakan  aset  yang  konkret  dan illiquid ,  bentuk aset  properti  sangatlah  sulit  untuk  dicairkan, sehingga perhitungan selain harga, maka luas tanah untuk  peletakan  keluasan  tanah  yang  bisa  dimiliki, luas  bangunan  sebagai  investasi  utama  bagian investasi properti, dan keramaian untuk kenyamanan properti. Sistem ini membantu untuk merekomendasikan  properti  sesuai  dengan  kriteria yang  investor  inginkan  dan  terbukti  menghasilkan pilihan yang cukup baik.
Renovita Edelani,.dkk: Implementasi Fuzzy Query dalam Sistem Pendukung Keputusan berbasis Web untuk Investasi Properti
Sistem  ini  menggunakan  fungsi  utama  yaitu fuzzy query yang dimana mempertimbangkan nilai- nilai  subjektif  terhadap  properti  yang  ada  dalam sistem, sehingga data  rekomendasi setelah dihitung oleh sistem dapat menangkap dari subjektivitas para pengguna  dalam  menentukan  properti  yang  terbaik untuk  mereka.  Penilaian  fuzzy  query  ini  cukup sederhana  dengan  kriteria-kriteria  yang  telah disunting  di  dalam  sistem  dan  nilai-nilai  yang didapatkan  dari  data-data  riil,  maka  bisa  diberikan rekomendasi  nilai  decision  index  yang  baik  untuk para  pengguna.  Sistem  ini  masih  memiliki kelemahan dari segi penentuan scoring-nya dan pe- rangkinganya, karena jika tidak hanya menggunakan agregasi  OR  atau  MAX  tanpa  memperhitungkan faktor-faktor dan fitur lainnya sehingga hasil scoring masih banyak yang memiliki nilai sama.

## REFERENSI
[1]   R.  W.  Hidayat,  “PELUANG  DAN  TANTANGAN INVESTASI  PROPERTI  DI  INDONESIA,” Jurnal Akuntansi AKUNESA, vol. 2, pp. 1-18, 2014.
[2]   R.  R.  Trippi,  “Decision  Support  and  Expert  Systems  for Real  Estate  Investment  Decisions:  A  Review,” Sigma Research Associates, vol. 20, no. 5, pp. 50-60, 1990.
[3]   R. R. Trippi, “A Decision Support System for Real Estate Investment  Portofolio  Management,” Sigma  Research Associates, vol. 16, pp. 47-54, 1989.
[4]   Rumah.com,  “Pasar  Properti  Di  Surabaya  Awal  2022  dan Rekomendasinya,” Rumah.com, 2022. [Online]. Available: https://www.rumah.com/areainsider/surabaya/article/pasar- properti-di-surabaya-14382. [Diakses 22 4 2024].
[5]   Sunarsip,  “Prospek  Properti  2024:  Potensi  Pertumbuhan dan  Tantangannya,”  CNBC  Indonesia,  31  Januari  2024. [Online]. Available: https://www.cnbcindonesia.com/opini/20240131115052- 14-510443/prospek-properti-2024-potensi-pertumbuhan- dan-tantangannya. [Diakses 29 Juli 2024].
[6]   M.  Nikravesh dan B.  Azvine,  “Fuzzy  queries,  search, and decission support system,” Soft Computing, vol. 6, pp. 373-
399, 2002.
[7]   A.  Moreau,  O.  Pivert  dan  G.  Smits,  “Fuzzy  Query  By Example,” dalam The  33rd ACM/SIGAPP  Symposium  On Applied Computing , Pau, 2018.
[8]   Manda, O. Harvence, A. Johar dan Ernawati, “IMPLEMENTASI  FUZZY  QUERY  DATABASE UNTUK  PENGELOLAAN  DATA  OBAT  (Studi  Kasus: Apotek Sehat Bersama I Kota Bengkulu),” Jurnal Rekursif, vol. 4, no. 1, 2016.
[9]   S. a. D. Liu, A. a. Whitfield dan R. a. Boyle, “Integration of decision  support  systems  to  improve  decision  support performance,” Knowledge  and  Information  Systems, vol. 22, no. 3, pp. 261-286, 2010.
[10]   P.  Chyan,  “Decision  Support  System  for  Property Investment  Selection  in  Makassar  City,” Journal  of Engineering  and  Applied  Sciences, vol.  14,  no.  23,  pp. 8705-8711, 2019.
[11]   R.  Valverde,  “A  Risk  Management  Decision  Support System for the Real Estate Industry,” International Journal of Information and Communication Technology Research, vol. 1, no. 3, pp. 139-147, 2011.
[12]   A. Faisol, M. A. Muslim dan H. Suyono, “Komparasi Fuzzy AHP  dengan  AHP  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Investasi  Properti,” JEECCIS, vol.  8,  no.  2,  pp.  123-128,
2014.
[13]   Z.  Efendi,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI PERUMAHAN
MENGGUNAKAN  METODE  PROFILE  MATCHING,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi), vol.
VI, no. 1, pp. 79 - 86, Desember 2019.
[14]   E.  Nurelasari  dan  E.  Purwaningsih,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Rumah  Terbaik  dengan  Metode TOPSIS,” Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi (JUSTIN), vol. 08, no. 4, pp. 317-321, 2020.
[15]   N.  A.  U.  N.  Muljadi,  W.  Widekso  dan  W.  T.  Atmojo, “Komparasi AHP dengan SAW dalam Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Rumah  sebagai  Tempat  Tinggal,” Jurnal Inovasi Informatika, vol. 6, no. 2, pp. 64-74, 2021.
[16]   Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor 718 Tahun 1987 Tentang Kebisingan.
[17]   L. A. Zadeh, “Fuzzy Logic,” Computer, vol. 21, no. 4, pp. 83-93, 1988.
[18]   M.  NikRavesh,  “Fuzzy  conceptual-based  search  engine using conceptual semantic indexing,” dalam 2002  Annual Meeting  of  the  North  American  Fuzzy  Information Processing  Society  Proceedings.  NAFIPS-FLINT  2002 , New Orleans, 2022.