OPTIMASI FUNGSI KEANGGOTAAN FUZZY TSUKAMOTO MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENENTUAN HARGA JUAL RUMAH

Evi Nur Azizah (Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya)
Imam Cholissodin (Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya)
Wayan Firdaus Mahmudy (Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya)

Journal of Environmental Engineering and Sustainable Technology
Vol 2, No 2 (2015)

Secara umum, penentuan harga jual rumah ditentukan oleh dua bagian yaitu bagian teknik dan bagian keuangan. Namun seringkali harga jual yang didapatkan pada bagian ini berbeda sehingga menyebabkan manager melakukan perhitungan ulang dari kedua hasil tersebut. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, maka perlu dibuat suatu sistem yang dapat menghitung harga jual secara akurat. Dalam paper ini, harga jual rumah ditentukan menggunakan sistem inferensi fuzzy Tsukamoto. Namun penggunaan logika fuzzy saja masih memungkinkan mendapatkan error yang relative besar. Untuk memperkecil nilai error maka digunakan algoritma genetika untuk menentukan batasan nilai fungsi keanggotaan yang sesuai. Dari pengujian yang dilakukan didapatkan kesimpulan bahwa penggunaan algoritma genetika mampu memperkecil error secara signifikan.