Fuzzy Inference System Metode Tsukamoto dalam Prediksi Jumlah Pelanggan Baru Inalite Broadband Internet
Keywords:
Fuzzy Tsukamoto, prediksi, pelanggan baru, MAPEAbstract
Dalam era digital saat ini, kebutuhan masyarakat akan layanan internet yang cepat dan stabil semakin meningkat. Kondisi ini menimbulkan tantangan bagi penyedia jasa, termasuk Inalite Broadband Internet. Dalam proses pengembangan bisnisnya, Inalite Broadband Internet menghadapi beberapa kendala, antara lain kesulitan dalam menentukan jumlah persediaan barang yang tepat untuk memenuhi permintaan pemasangan pelanggan baru, serta kesulitan dalam menetapkan acuan target pelanggan baru yang dapat dijadikan dasar dalam penyusunan strategi pemasaran yang menguntungkan. Kendala tersebut disebabkan oleh belum adanya sistem dan metode prediksi yang mampu membantu perusahaan dalam memperkirakan jumlah pelanggan baru yang terukur dan mendekati kenyataan. Penelitian ini bertujuan merancang dan menerapkan sistem prediksi jumlah pemasangan pelanggan baru dengan metode Fuzzy Inference System Tsukamoto. Sistem ini dibangun pada platform Java NetBeans IDE dengan dua variabel masukan, yaitu jumlah pendaftar dan hasil survei terjangkau, serta satu variabel keluaran berupa jumlah pemasangan. Proses prediksi dilakukan melalui tahapan fuzzifikasi, pembentukan aturan (rule base), inferensi, hingga defuzzifikasi untuk menghasilkan estimasi pemasangan yang lebih akurat. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode white box dan black box untuk memastikan kebenaran logika program serta kesesuaian hasil keluaran. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memprediksi jumlah pemasangan dengan tingkat kesalahan yang rendah sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan dalam perencanaan persediaan dan strategi layanan perusahaan.
References
Agustian, M. L., Farkhatin, N., & Ramliyana, R. (2022, Desember). RANCANG BANGUN APLIKASI PENGENDALIAN BARANG PADA PT KENCANA GRAHA PERTIWI BERBASIS JAVA. Jurnal Mahasiswa, 426-433. Diambil kembali dari https://ejurnal.provisi.ac.id/index.php/ jurnalmahasiswa/article/view/496
Athiyah, U., Handayan, A. P., Aldean, M. Y., Putra, N. P., & Ramadhani, R. (2021). Sistem Inferensi Fuzzy : Pengertian, Penerapan, dan Manfaatnya. Journal of DINDA(Data Science, Information Technology, and Data Analytics), 1 (2), 73-76. Diambil kembali dari https://journal.ittelkom-pwt.ac.id /index.php/dinda/article/view/201/136
Dewi, S. P., Nurwati, & Rahayu, E. (2022, Maret). Penerapan Data MiningUntuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 3, 639−648.
Dharmawan, A. E. (2023). PERANCANGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PENYEBARAN DAERAH ZONASI MANGROVE DI PULAU AMBON. Jurnal ELKO Elektikal dan Komputer, 4 (1), 283-290. doi:https://doi.org/10.54463/je.v4i1.75
Hartiwati, E. N. (2022, Januari-Juni). APLIKASI INVENTORI BARANG MENGGUNAKAN JAVA DENGAN PHPMYADMIN. Cross-border, 5 (1), 601-610. Diambil kembali dari https://journal .iaisambas.ac.id/index.php/Cross-Border/article/view/1113/885
Inkiriwang, R., & Pramadjaya, A. (2024, Juli). Penerapan Metode Fuzzy Untuk Mendukung Sistem. Journal Information & Computer (JICOM), 156-163. Diambil kembali dari https://openjournal. unpam.ac.id/index.php/jisc/article/view/43156
Irwati, D., & Hidayat, A. N. (2023, September). ANALISIS KEAKURATAN FORECAST RESIN ABS GRADE 500 322 MENGGUNAKAN PENDEKATAN MEAN ABSOLUTE PERCENTAGE ERROR (MAPE): STUDI KASUS INDUSTRI MANUFAKTUR PLASTIC COLORING DAN COMPOUNDING. Industry Xplore, 8 (2), 269-273. doi:10.36805/teknikindustri.v8i2.5518
Jeniarta, T., & Farida, I. N. (2024, Agustus). Pengujian Black Box dan White Box pada SistemRekomendasi Jenis Kendaraan Rental Mobil. INOTEK, 8, 1575-1581. Diambil kembali dari https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/article/view/5102/3535
Kusuma, S. F., Izak, M. F., Adawiyyah, H., & Andika, D. (2022). Perancangan Sistem Informasi Administrasi Tugas Akhir (SIATA) Berbasis Web Pada PSDKU Politeknik Negeri Malang di Kota Kediri. JURNAL INFORMATIKA & MULTIMEDIA, 14 (1), 1-11. Diambil kembali dari https://jurnal.polinema.ac.id/index.php/jtim/article/view/355/3086
Mahendra, Y. P., & Siahaan, R. F. (2024, Februari). Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto dalamMenentukanJumlahProduksiOpak padaHomeIndustriTegarJaya. Jurnal Pelita Ilmu Pendidikan, 2 (1), 39-46. doi:https://doi.org/10.69688/jpip.v2i1.60
Putri, A. R., Hafizhah, A., Rahmah, F. H., Muslikhah, R., & Nabila, S. (2021, November). Pemodelan Diagram UML Pada Perancangan Sistem Aplikasi Konsultasi Hewan Peliharaan Berbasis Android (Studi Kasus: Alopet). JIKB Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis, 12 (2), 130-139. Diambil kembali dari https://ojs.stmikdharmapalariau.ac.id/index.php/jikb/article/view/150
Renaldi, D. (2025, Januari). DATA TRAINING DALAM FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PENINGKATAN PREDIKSI PRADIABETES. POTERS (Proceedings of Technology, Engineering and Computers), 1 (1), 1-8. Diambil kembali dari https://jurnal. buddhidharma.ac.id/ index.php/poters/article/view/3442
Setiyani, L., & Setiawan, B. (2021, April). ANALISISDANDESIGNMANAJEMENCONTROLPRODUKSI MENGGUNAKAN BUSINESS PROCESS IMPROVEMENTDAN UNIFIED MODELLING LANGUAGE(STUDI KASUS: PT. MULTISTRADA). Jurnal Interkom: Jurnal Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi, 16 (1), 27-37. Diambil kembali dari https://e-journal.rosma.ac.id/index.php/interkom/article/view/94/88
Setiyawan, D., Arbansyah, & Latipah, A. J. (2023, Februari). FUZZY INFERENCE SYSTEM METODE TSUKAMOTO UNTUK PENENTUAN PROGRAM STUDI FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH KALIMANTAN TIMUR. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer), 7 (1), 23–29. Diambil kembali dari https://ejournal .akakom.ac.id/index. php/jiko/article/view/657/pdf
Wahyuni, N. A., Fauzan, A. C., & Harliana. (2021, November). Implementasi Algoritma Fuzzy Tsukamoto Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar. JACIS : Journal Automation Computer Information System, 1 (2), 75-88. doi:https://doi.org/10.47134/jacis.v1i2.11
Yudha, B. (2021, Desember). PengukuranRate Kualitas Villa-Vila Daerah Puncak Bogordengan Logika Fuzzy Metode Tsukamoto. Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 6 (4), 688-696. Diambil kembali dari https://openjournal.unpam.ac.id/index.php/informatika/article/view/12726/pdf




