PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TINGKAT KEPADATAN LAHAN PARKIR BERBASIS IOT DAN FUZZY INFERENCE SYSTEM METODE TSUKAMOTO

Indraning, Tyas Adhitria (2020) PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TINGKAT KEPADATAN LAHAN PARKIR BERBASIS IOT DAN FUZZY INFERENCE SYSTEM METODE TSUKAMOTO. S1 thesis, Universitas Mataram.

[img] Text
LAPORAN TUGAS AKHIR - INDRANING TYAS ADHITRIA - F1D014039 - SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TINGKAT KEPADATAN LAHAN PARKIR BERBASIS IOT DAN FUZZY.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)

Abstract

Kendaraan bermotor merupakan kebutuhan yang sangat penting bagi kebanyakan masyarakat. Maka lahan parkir merupakan hal yang biasa ditemukan di kehidupan sehari- hari. Kepadatan lahan parkir dapat menjadi acuan untuk mengetahui banyaknya orang yang mengunjungi tempat tersebut. Hal ini dapat dimanfaatkan oleh pemilik lahan parkir untuk melakukan manajemen terhadap tempat yang dimilikinya tersebut. Saat ini kebanyakan pengelola suatu tempat hanya memperkirakan seadanya saja secara manual dalam mengetahui tingkat kepadatan suatu lahan parkir. Padahal dengan mengetahui tingkat kepadatan lahan parkir di waktu-waktu tertentu, pengelola tempat dapat lebih efisien dalam mengelola tempatnya. Misalnya, pemilik tempat dapat menentukan luasnya halaman parkir yang dibuka, menentukan jumlah penjaga lahan parkir yang harus ditempatkan, atau jumlah pos parkir yang harus dibuka. Maka dari itu, jika sistemnya dikembangkan dengan sistem yang lebih modern, dengan memberikan informasi tingkat kepadatan lahan parkir pada waktu tertentu, maka akan membantu pengelola dalam proses manajemen lahan parkir. Untuk mengatasi hal tersebut, maka penelitian ini akan merancang suatu sistem pendukung keputusan (SPK) untuk menentukan tingkat kepadatan lahan parkir. Sistem menerapkan konsep IoT dan logika fuzzy metode Tsukamoto. Lahan parkir yang digunakan untuk pengujian berupa miniatur lahan parkir khusus mobil berukuran 60 cm x 70 cm. Konsep IoT digunakan untuk otomatisasi pengambilan data lahan parkir. Data yang diambil berupa total kendaraan yang ada di lahan parkir, dan waktu saat ada kendaraan yang masuk atau keluar. Data tersebut digunakan untuk membuat pola aturan fuzzy menggunakan sistem inferensi metode fuzzy Tsukamoto. Logika fuzzy Tsukamoto tersebut akan menentukan hasil kepadatan lahan parkir pada periode waktu yang diinginkan. Berdasarkan pengujian akurasi yang didapatkan dengan membandingkan hasil dari perhitungan logika fuzzy dengan pengamatan manual sebanyak 12 sampel, dihasilkan error sebesar 8,11%. Error terbesar dihasilkan dari sampel data pada hari Senin. Hal tersebut karena pada hari Senin adalah awal sistem menghitung pola aturan, di mana jumlah data yang digunakan untuk menentukan pola aturan belum sebanyak pada hari selanjutnya.

Item Type: Thesis (S1)
Keywords (Kata Kunci): Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, IoT, Logika Fuzzy Tsukamoto, Parkir
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknik
Depositing User: Rini Trisnawati
Date Deposited: 15 Jul 2020 03:25
Last Modified: 15 Jul 2020 03:25
URI: http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/16287

Actions (login required)

View Item View Item