Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi
Sendi Novianto
Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
Computer Science & IT Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi

 1 
OPTIMASI FUNGSI KEANGGOTAAN FUZZY MENGGUNAKAN METODE MAMDANI TERHADAP PREDIKSI PERILAKU PEMBELI Sandhopi Sandhopi; Sendi Novianto; Erna Zuni Astuti
Techno.Com Vol 14, No 4 (2015): November 2015 (Hal. 242-342)
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (223.863 KB) | DOI: 10.33633/tc.v14i4.971

Abstract

Pengoptimalan penjualan dilakukan dengan berbagai cara, salah satunya dengan cara memprediksi perilaku pembeli. Dalam memprediksi perilaku pembeli logika fuzzy sangat baik digunakan dalam penelitian tersebut. Karena logika fuzzy secara konseptual mudah dipahami, fleksibel, toleran terhadap data yang tidak tepat, mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks, dapat dibangun di atas pengalaman ahli, dapat dicampur dengan teknik pengendalian konvensional dan didasarkan pada bahasa alami. Metode yang digunakan adalah metode Mamdani. Karena dalam fuzzy inferensi sistem pada metode mamdani terdapat beberapa fungsi keanggotaan yang dipakai, untuk itu perlu adanya pengkombinasian fungsi keanggotaan sehingga bisa didapatkan fungsi keanggotaan yang optimal. Hasil dari penelitian ini menyebutkan bahwa kombinasi fungsi keanggotaan yang optimal untuk variabel Umur, Pendapatan dan Harga adalah Z Membership Function, Tringular Membership Function, Trapesium Membership Function, sedangkan untuk variabel Status dan Tingkat Pinjaman adalah Tringular Membership Function, Tringular Membership Function dengan MAPE sebesar 4,8 %. Pada tahap selanjutnya bisa dikembangkan lagi untuk metode yang lain atau dengan mengembangkan menjadi sistem pendukung keputusan dalam memprediksi perilaku pembeli.   Kata Kunci: Fuzzy Inferensi Sistem, Mamdani, Sistem Pendukung Keputusan, Kecerdasan Buatan.
Co-Authors Erna Zuni Astuti Sandhopi Sandhopi