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

Implementations of Fuzzy Tsukamoto And IoT on A Decision Support Systems to Determine Parking Density Level

Abstract

Penelitian ini bertujuan merancang suatu sistem pendukung keputusan untuk
menentukan tingkat kepadatan lahan parkir dengan menerapkan konsep IoT dan sistem
inferensi fuzzy metode Tsukamoto. IoT merupakan kumpulan perangkat fisik yang
mampu bertukar informasi antar sumber informasi, operator layanan ataupun perangkat
lainnya yang terhubung kedalam sistem sehingga dapat memberikan manfaat yang lebih
besar. Logika fuzzy umumnya diterapkan pada masalah yang mengandung unsur
ketidakpastian. Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan berbentuk IFTHEN.
Metode untuk perancangan sistem pada penelitian ini mencakup perancangan
perangkat keras dan perangkat lunak. Pada perancangan ini pengambilan data
menggunakan sensor ultrasonik HC-SR04, dan diproses dengan konsep IoT
menggunakan perangkat Wemos D1. Sensor diletakan pada jalur keluar dan masuknya
kendaraan pada lahan parkir untuk mendeteksi adanya kendaraan yang masuk dan keluar.
Lahan parkir yang digunakan pada penelitian ini berupa miniatur. Data kendaraan
diproses menggunakan logika fuzzy Tsukamoto untuk menentukan keputusan kepadatan
lahan parkir. Variabel data yang digunakan yaitu: waktu masuk, waktu keluar, durasi, dan
kepadatan lahan parkir. Sistem pendukung keputusan dirancang dengan menggunakan
framework Laravel. Hasil penelitian ini berupa suatu sistem pendukung keputusan dalam
bentuk web yang diuji menggunakan server komputer lokal. Pengujian menggunakan
konsep black box yang dilakukan untuk menguji perangkat keras dan perangkat lunak
sistem. Hasil keputusan dari sistem akan dibandingkan dengan keputusan manual.