Implementasi Fuzzy Metode Sugeno untuk Penentuan Tingkat Kepuasan Pelanggan
DOI:
https://doi.org/10.71200/inokom.v1i2.36Keywords:
Logika fuzzy, Metode sugeno, Kepuasan pelanggan, Fuzzyfikasi, Interfensi sugenoAbstract
Penentuan tingkat kepuasan pelanggan merupakan salah satu aspek penting dalam mengevaluasi kualitas layanan dan produk suatu perusahaan. Dalam penelitian ini, dikembangkan sebuah sistem berbasis logika fuzzy menggunakan metode Sugeno untuk menganalisis tingkat kepuasan pelanggan. Metode Sugeno dipilih karena kemampuannya menghasilkan keluaran numerik yang lebih presisi, sehingga memudahkan pengambilan keputusan berbasis data. Parameter masukan yang digunakan meliputi kualitas produk, harga, dan layanan pelanggan, yang masing-masing diformulasikan ke dalam fungsi keanggotaan fuzzy. Sistem ini dibangun dengan menggunakan aturan fuzzy IF-THEN, di mana keluaran berupa nilai kepuasan dalam rentang 0–100. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan evaluasi tingkat kepuasan pelanggan secara akurat dan konsisten, sesuai dengan data survei manual. Dengan implementasi ini, perusahaan dapat lebih mudah memahami kebutuhan pelanggan dan meningkatkan strategi bisnis mereka.
Downloads
References
E. Erich, A. Rahman, and D. Destiarini, “Sistem Pendukung Keputusan Kemampuan Akademik Mahasiswa Menggunakan Metode Logika Fuzzy,” Intech, vol. 1, no. 2, pp. 14–19, 2020, doi: 10.54895/intech.v1i2.638.
A. Adha, “Penerapan Logika Fuzzy Pada Mesin Cuci Dan Menentukan Lama Waktu Pencucian,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 6, no. 1, p. 125, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i1.289.
Muchammad Abrori dan Amrul Hinung Prihamayu, “Aplikasi Logika Fuzzy Metode Mamdani,” Kaunia, vol. 11, no. 2, pp. 91–99, 2015.
S. Kusumadewi, Artificial Intelligence Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu, 2003.
Widodo, P. Pudjo, and R. T. Handayanto, Penerapan Soft Computing Dengan Matlab. Bandung: Rekayasa Sains, 2012.
A. Rahman, R. A. Mutiarawan, A. Darmawan, Y. Rianto, and M. Syafrullah, “Prediction of students academic success using case based reasoning,” Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. Informatics, pp. 171–176, 2019, doi: 10.23919/EECSI48112.2019.8977104.
F. Fitriyadi and H. Hariono, “Perancangan Sistem Absensi Perkuliahan Dengan Menggunakan Radio Frequency Identification,” Progresif J. Ilm. Komput., vol. 17, no. 1, p. 55, 2021, doi: 10.35889/progresif.v17i1.573.
S. P. Sihombing, I. C. Manalu, and S. R. Andani, “Jurnal JPILKOM ( Jurnal Penelitian Ilmu Komputer ) PENERAPAN FUZZY SUGENO DALAM MENGEVALUASI KEMAMPUAN TENAGA PENDIDIK SD N 12 LAUT TEDOR,” vol. 2, no. 1, 2024.
R. E. Subarja and B. Hendrik, “Evaluasi Kinerja Pelayanan Pegawai Kantor Camat Padangsidimpuan Utara Menggunakan Pendektan Fuzzy Inference System Sugeno,” Indo Green J., vol. 1, no. 3, pp. 90–95, 2023, doi: 10.31004/green.v1i3.17.
R. Yusuf, H. Hendawati, and L. A. Wibowo, “Pengaruh Konten Pemasaran Shoppe Terhadap Pembelian Pelanggan,” J. Manaj. Pendidik. dan iImu Sos., vol. 1, no. 2, pp. 506–515, 2020, doi: 10.38035/JMPIS.
Abdul Rahman, Destiarini, & Joko Kuswanto. (2021). Fuzzy Logic Recommended Student Learning Levels. Jurnal Informatika Polinema, 7(2), 51–56. https://doi.org/10.33795/jip.v7i2.531
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Jurnal Inovasi Komputer (INOKOM)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
