Pemodelan Metode Fuzzy Tsukamoto Pada Sistem Pendukung Keputusan Prediksi Biaya Sewa Kost - Aldiva Restu Krista; Wanda Fadillah; Ryan Arya Pramudya (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis, 2023)
Pemilik kost sering mengalami kesulitan dalam menentukan harga sewa yang sesuai dengan kondisi dan kualitas kost yang ditawarkan, ketidakpastian dalam memprediksi permintaan dan penawaran kost di pasar, serta keterbatasan dalam mengakses data dan informasi yang relevan untuk mendukung pengambilan keputusan. Oleh sebab itu, dibutuhkan sistem pendukung keputusan yang bisa menolong pemilik kost memperkirakan biaya sewa dengan lebih akurat dan efektif. Untuk menyelesaikan masalah ini, peneliti menggunakan logika Fuzzy Tsukamoto, yang akan dimasukkan ke dalam sistem untuk melakukan prediksi biaya sewa kost. Metode ini akan mempertimbangkan lima variabel atau kriteria, yaitu Jarak ke kampus, Luas kamar, Fasilitas, Kebersihan, dan Akses transportasi. Data yang diperlukan akan diambil melalui beberapa metode pengumpulan informasi, di antara lain merupakan observasi, wawancara, serta kuisioner. Sistem Fuzzy Tsukamoto dimulai dengan variabel input dan outputnya. Kemudian, nilai fuzzy dibentuk. Selanjutnya, membuat aturan untuk menghitung Fuzzy Tsukamoto. Terakhir, defuzzifikasi dilakukan untuk mendapatkan nilai outputnya. Penelitian ini mengkonfirmasi bahwa metode Fuzzy Tsukamoto dapat digunakan sebagai pendekatan yang efektif untuk memprediksi biaya sewa kost. Melalui penerapan metode ini, hasil prediksi biaya sewa kost dapat diperoleh dengan tingkat akurasi yang memadai. Pengembangan sistem pendukung keputusan ini memberikan nilai tambah bagi pemilik kost dalam menentukan harga sewa yang sesuai dengan kondisi dan kualitas kost yang ditawarkan. Dengan menggunakan sistem ini, pemilik kost dapat memperoleh estimasi biaya sewa yang lebih akurat dan efektif, mengurangi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan.