JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.5087

## IMPLEMENTASI  LOGIKA  FUZZY  PADA  RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PARKIR BERBASIS WEB DI UNIVERSITAS ISLAM BALITAR
Danang Saputra 1* , Sri Lestanti 2 , Mohammad Faried Rahmat 3
1,2 Universitas Islam Balitar; Jl. Majapahit No.2- 4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur 66137 ; (0342) 813145
Received: 15 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Logika Fuzzy, Sistem Informasi Parkir, Berbasis Web, Efisiensi Parkir, Universitas Islam Balitar..
Corespondent Email: dngsptr10@gmail.com
Abstrak. Sistem  manajemen  parkir  dan  fasilitas  parkir  memiliki  peranan penting dalam pelayanan fasilitas umum. Kualitas layanan parkir yang efektif, efisien,  dan  aman  sangat  diperlukan  untuk  memberikan  pengalaman  yang positif kepada pengguna fasilitas. Universitas Islam Balitar, yang mengalami pertumbuhan  pesat  dalam  jumlah  mahasiswa,  menghadapi  tantangan  dalam pengelolaan  parkir  sepeda  motor.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi permasalahan  parkir  di  Unisba  dengan  mengembangkan  sistem  informasi parkir  berbasis  web  yang  menggabungkan  konsep  logika  fuzzy  metode Tsukamoto  dan  QR  Code.  Logika  fuzzy  metode  Tsukamoto  berhasil mengatasi  ketidakpastian  dalam  pengambilan  keputusan  mengenai ketersediaan tempat parkir. QR Code efektif mengumpulkan data kendaraan masuk dan keluar, serta ketersediaan tempat parkir dengan cepat dan akurat. Penelitian ini mengadopsi pendekatan pengembangan sistem dengan langkah analisis  kebutuhan,  perancangan,  implementasi,  dan  pengujian.  Pengujian sistem  oleh  dua  orang  ahli  diperoleh  rata-rata  skor  sebesar  91%.  Pengujian pengguna  dengan  menyebar  kuisioner  secara  acak  dengan Google  Form diperoleh  rata-rata  skor  sebesar  88,67%.  Pengujian  akurasi  sistem  dengan membandingkan  hasil  data  total  kendaraan  yang  parkir,  antara  perhitungan manual oleh manusia pada program excel, perhitungan oleh program google colab,  dan  hasil  perhitungan  oleh  program  sistem  dengan  metode fuzzy Tsukamoto. Hasil  perbandingan berupa nilai error (%) diperoleh nilai error 0% sesuai yang diharapkan pada skenario pengujian.
Abstract. Parking management systems and parking facilities play a crucial role in public service facilities. Effective, efficient, and secure parking service quality  is  essential  to  provide  a  positive  experience  for  facility  users. Universitas  Islam  Balitar,  experiencing  rapid  growth  in  student  numbers, faces  challenges  in  managing  motorcycle  parking.  This  research  aims  to address  parking  issues  at  Unisba  by  developing  a  web-based  parking information system that combines the Tsukamoto fuzzy logic method and QR Code. The Tsukamoto fuzzy logic method successfully addresses uncertainty in  decision-making  regarding  parking  availability.  QR  Codes  effectively collect data on vehicles entering and exiting, as well as on parking availability quickly and accurately. This research adopts a system development approach with  steps  of  requirement  analysis,  design,  implementation,  and  testing. System testing by two experts yielded an average score of 91%. User testing, conducted through a randomly distributed questionnaire via Google Forms, resulted  in  an  average  score  of  88.67%.  System  accuracy  testing  involved comparing the total number of parked vehicles data between manual human calculations  in  Excel,  calculations  by  a  program  in  Google  Colab,  and calculations by the system using the Tsukamoto fuzzy method. The comparison results  in  error  values  (%)  showed  an  expected  0%  error  value  in  the  test scenario.

## 1. PENDAHULUAN
Tempat parkir dan sistem manajemen parkir merupakan  komponen  penting  di  dalam pelayanan fasilitas umum. Fasilitas umum yang dimanfaatkan  oleh  banyak  orang  pasti  akan didukung  dengan  adanya  infrastruktur  layanan parkir  yang  mumpuni[1].  Universitas  Islam Balitar  “Unisba”  adalah  salah  satu  universitas swasta  yang  mengalami  banyak  pertumbuhan jumlah  mahasiswa  yang  relatif  cepat,  yang menyebabkan  masalah  parkir  sepeda  motor mahasiswa.  Di  Unisba,  parkir  kendaraan bermotor  masih  dikelola  secara  manual sehingga  menimbulkan  resiko  keamanan. Sistem  saat  ini  memiliki  kelemahan,  seperti ketidakmampuan  untuk  merekam  informasi masuk  dan  keluarnya  kendaraan.  Bahkan, informasi ini dapat digunakan untuk mendukung pelaporan dan, jika perlu, memantau atau melacak data keluar dan masuk motor  untuk  meningkatkan  kenyamanan  dan keamanan pengguna. Selain kelemahan tersebut, sistem parkir saat ini masih belum bisa memberikan  informasi  kepada  pengguna tentang tempat parkir masih tersedia.
Sistem informasi dibuat untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi aktivitas manusia. Kecerdasan buatan (AI) adalah istilah yang mengacu pada penciptaan dan penggabungan  kecerdasan  ke  dalam  Sistem Informasi untuk memungkinkan mereka melakukan  kegiatan  yang  sama  dengan  yang dikerjakan  oleh  manusia[2].  Logika fuzzy adalah  salah  satu  penggunaan  AI  yang biasanya,  logika  fuzzy  digunakan  untuk memecahkan masalah yang melibatkan beberapa tingkat ketidakpastian. Metode Tsukamoto untuk logika fuzzy mudah dipahami dan  dapat  memberikan  hasil  berdasarkan  data kualitatif. Pendekatan ini menggunakan aturan IF-THEN untuk memandu proses inferensi (jika x maka y)[3].
Pemanfaatan QR  Code, pengembangan barcode , tidak hanya digunakan untuk keperluan  bisnis  tetapi  juga  sering  digunakan secara  luas.  Fokus  penelitian  ini  adalah mengembangkan  konsep  sistem  parkir  yang menawarkan  keamanan  dan  kenyamanan pengendara  khususnya  di  Unisba. Peneliti bekerja untuk membuat sistem informasi parkir yang bisa diterapkan untuk mengatasi masalah parkir  di  Unisba  mengingat  masalah  saat  ini. Dimungkinkan  untuk  merumuskan  masalah
dari uraian yang telah dibahas, yaitu “Bagaimana    menganalisis    dan    merancang suatu  Sistem  Informasi  Parkir di Universitas Islam  Balitar  untuk  menentukan  ketersediaan lahan  parkir  berbasis  website  dengan  sistem yang menerapkan konsep logika fuzzy metode Tsukamoto  dan QR  Code untuk  membantu manajemen  lahan  parkir”.  Area  parkir  yang digunakan  untuk  pengujian  berupa  area  parkir di Unisba. Konsep QR Code pada penelitian ini bertujuan untuk mengotomatisasi pengambilan data dari tempat parkir. Penggunaan QR Code akan diintegrasikan dengan tempat parkir yang bertujuan  untuk  menyimpan  data  kemudian mengirim data tersebut ke dalam server sistem. Data yang digunakan untuk variabel yaitu data kendaraan masuk, data kendaraan keluar dalam satu periode, dan ketersediaan tempat parkir[4].
Data  yang  terkumpul  digunakan    untuk membuat  sistem    aturan  logika  fuzzy menggunakan inferensi logika fuzzy tsukamoto.  Logika  fuzzy  tsukamoto  yang digunakan untuk menentukan hasil ketersediaan ruang  atau  lahan  parkir.  Hasil  alur  sistem ketersediaan  lahan  parkir  lalu  dibuktikan melalui cara menyesuaikan dengan kesimpulan yang  dibuat  oleh  pikiran  manusia  secara manual[5].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Kode  QR  adalah  suatu  jenis  kode  matriks atau kode batang dua dimensi yang dikembangkan oleh Denso Wave, sebuah divisi Denso  Corporation  yang  merupakan  sebuah perusahaan  Jepang  dan  dipublikasikan  tahun 1994  dengan  fungsi  utama  yaitu  dapat  dengan mudah  dibaca  oleh  pemindai  QR  ( quick response )  atau  respons  cepat,  yang  sesuai dengan tujuannya adalah untuk menyampaikan informasi  dengan  cepat  dan  mendapatkan respon  yang  cepat  pula.  Berbeda  dengan  kode batang,  yang  hanya  menyimpan  informasi secara horizontal, kode QR mampu menyimpan informasi  secara  horizontal  dan  vertikal,  oleh karena  itu  secara  otomatis  kode  QR  dapat menampung  informasi  yang  lebih  banyak  dari pada kode batang[6].
Fuzzy secara bahasa diartikan sebagai kabur atau  samar  samar.  Suatu  nilai  dapat  bernilai besar atau salah secara bersamaan. Dalam fuzzy dikenal  derajat  keanggotaan  yang  memiliki rentang  nilai  0  (nol)  hingga  1(satu).  Berbeda dengan  himpunan  tegas  yang  memiliki  nilai  1
atau 0 (ya atau tidak). Logika Fuzzy merupakan seuatu  logika  yang  memiliki  nilai  kekaburan atau  kesamaran  (fuzzyness)  antara  benar  atau salah. Dalam teori logika fuzzy suatu nilai bias bernilai  benar  atau  salah  secara  bersama. Namun berapa besar keberadaan dan kesalahan suatu tergantung pada bobot keanggotaan yang dimilikinya.  Logika  fuzzy  memliki  derajat keanggotaan dalam rentang 0 hingga 1. Berbeda dengan logika digital yang hanya memiliki dua nilai  1  atau  0.  Logika  fuzzy  digunakan  untuk menterjemahkan suatu besaran yang diekspresikan menggunakan bahasa (linguistic),  misalkan  besaran  kecepatan  laju kendaraan  yang  diekspresikan  dengan  pelan, agak cepat, cepat, dan sangat cepat. Dan logika fuzzy  menunjukan  sejauh  mana  suatu  nilai  itu benar  dan  sejauh  mana  suatu  nilai  itu  salah. Derajat keanggotaan 0 (nol) artinya nilai bukan merupakan  anggota  himpunan  dan  1  (satu) berarti nilai tersebut adalah anggota himpunan[7].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode Waterfall dengan  beberapa  tahapan,  seperti pada gambar 1.1 berikut ini:
Gambar 3.1 Alur Penelitian Gambar 1.1 dapat dijelaskan bahwa diagram alur penelitian ini dimulai dari mengidentifikasi permasalahan,  kemudian  dilanjutkan  analisa data  dan  kebutuhan  sistem  yang  diperlukan, dilanjutkan  dengan  tahapan  perancangan sistem, dilanjutkan dengan tahapan pengkodean sistem,  dan  pada  tahapan  terakhir  akan dilakukan  pengujian  sistem,  apakah  sistem sudah  dapat  dijalankan  dan  sesuai  dengan kebutuhan[8].
Identifikasi  terhadap  masalah  keamanan parkir yang terjadi di Universitas Islam Balitar, Blitar.  Menurut  hasil  dari  observasi  penelitian yang  sudah  dilaksanakan  peneliti  di  lokasi
parkir, permasalahan yang masih sering terjadi pada keamanan parkir adalah masih rendahnya tingkat  pengamanan  kendaraan  mahasiswa, maka  dengan  melalui  penelitian  ini  dapat dijadikan  solusi  alternatif  bagi  masalah  yang dianalisa tentang berbagai elemen pengamanan kendaraan beserta penanganan terhadap pengamanan kendaraan tersebut.
Tahap analisis data dan kebutuhan sistem ini meliputi tentang penjabaran data kendaraan dan data mahasiswa yang didapat oleh peneliti dari hasil  pengamatan  atau  observasi.  Serta  akan menjelaskan  kebutuhan  system  yang  akan dibutuhkan  dalam proses pembangunan sistem parkir menggunakan QR Code .
1. Analisis Data
Analisis data dilakukan untuk mendapatkan data  yang  diperlukan.  Data  yang  didapat  dari observasi  di  kampus  digunakan  sebagai  data acuan pengolahan database .
2. Kebutuhan Sistem
Dalam pembuatan dan implementasi sistem keamanan  parkir  ini  membutuhkan  beberapa spesifikasi  perangkat  keras  dan  perangkat lunak.
Spesifikasi  hardware  dan  software  yang diperlukan adalah sebagai berikut.:
a. Spesifikasi kebutuhan Perangkat Keras 1) Komputer / Laptop 2) Processor minimal Core i3 3) RAM 4GB 4) Hardisk 500GB b. Spesifikasi kebutuhan Perangkat Lunak 1) Sistem operasi Microsoft Windows 10
2) XAMP  tools  yang  digunakan adalah apache
3) Web  Browser  Mozila  Firefox, Google Crome
4) Visual Studio Code
5) Framework Laravel
6) Figma Perancangan  sistem  merupakan  langkah yang  sangat  penting  dalam  pembuatan  sebuah aplikasi  karena  menunjukkan  bagaimana sebuah  sistem  dibangun  mulai  dari  tahap perencanaan  dan  penggambaran  hingga  tahap pembentukan  elemen-elemen  yang  diperlukan agar  aplikasi  dapat  berfungsi.  Perancangan sistem  ini  bertujuan  untuk  dapat  menentukan
apakah  sistem  yang  akan  dibuat  dapat memenuhi  kebutuhan  pengguna.  Rancangan program sistemnya dapat digambarkan beberapa  metode,  meliputi flowchart sistem, Data Flow Diagram (DFD) sistem , dan Entity Relationship  Diagram (ERD)  sistem,  Desain Layout yang merupakan penggambaran tampilan yang digunakan secara langsung oleh pengguna kedalam system[9].
penerapan  logika  fuzzy  secara  umum terdapat tiga langkah untuk menentukan tingkat kepadatan  lahan  parkir  dengan  inferensi fuzzy , yaitu: mendefinisikan variabel fuzzy (fuzzifikasi), inferensi, dan defuzzifikasi (menentukan output crisp ).
Gambar 3.2 Sistem Inferensi Fuzzy Alur  untuk  inferensi  dengan  metode Tsukamoto yang digunakan dapat dengan cara forward  chaining dan backward  chaining, dimana  variabel  yang  digunakan  adalah variabel kepadatan Blok A, variabel kepadatan Blok  B,  variabel  kepadatan  Blok  C,  variabel kepadatan  Blok  D,  dan  variable  output  status lahan parkir.
Gambar  3.3  metode  inferensi forward chaining
Gambar  3.4  metode  inferensi backward chaining
Pada teori himpunan Fuzzy , peranan derajat keanggotaan  sebagai  penentu  keberadaan elemen  dalam  suatu  himpunan  sangatlah penting. Nilai keanggotaan menjadi ciri  utama dari  penalaran  dengan Fuzzy  Logic tersebut.
Pada  metode  Tsukamoto,  setiap  aturan berbentuk IF-THEN dan harus dipresentasikan dengan  suatu  himpunan fuzzy dengan  fungsi keanggotaan yang monoton .
Pada  sistem  yang  akan  dibangun,  logika fuzzy akan melakukan pembelajaran berdasarkan data yang didapatkan dari validasi qr  code yang  diterapkan  pada  lahan  parkir. Perangkat qr code akan menghasilkan data dari setiap  variabel  yang  dibutuhkan,  kemudian berdasarkan  data  tersebut  logika fuzzy akan menentukan  aturan fuzzy -nya.  Aturan fuzzy dapat berubah sesuai dengan pola[10].
Berikut ini adalah contoh untuk menghitung nilai  keanggotaan  himpunan fuzzy dari  setiap variabel:
Variabel  output  status  lahan  parkir  terdiri dari  5  himpunan fuzzy ,  yaitu  Kosong,  Sepi, Ramai,  Hampir  Penuh,  dan  Penuh.  Fungsi untuk  nilai  keanggotaan  himpunan fuzzy tersebut direpresentasikan pada Gambar 3.5

## Gambar 3.5 Diagram Keanggotaan Variabel Output Status Lahan Parkir
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy KOSONG dari himpunan fuzzy status adalah:
μ statusKOSONG [𝑥] = { 1; 𝑥 = 0 ⬚
0; 𝑥 ≠ 0 (1)
Fungsi  keanggotaan  himpunan fuzzy SEPI dari himpunan fuzzy status adalah:
μ status 𝑆𝐸𝑃𝐼 [𝑥] =   { 0 ;  𝑥 ≥ 125 125−𝑥 125−0 ; 0 ≤ 𝑥 ≤ 125 1 ; 𝑥  ≤ 0 (2)
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy RAMAI dari himpunan fuzzy status adalah:
μ statusRAMAI
[𝑥] =   { 0 ;  𝑥 ≤ 125 𝑥−125 250−125 ; 125 ≤ 𝑥 ≤ 250 1 ; 𝑥  ≥ 250 (3)
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy HAMPIR  PENUH  dari  himpunan fuzzy status adalah: Fuzzifikasi Inferensi Defuzzifikasi Blok A Blok B Blok C Blok D Status Blok A Blok B Blok C Blok D Status
μ statusHAMPIRPENUH [𝑥] =   { 0 ;  𝑥 ≤ 250
𝑥−250 399−250 ; 250 ≤ 𝑥 ≤ 399 1 ; 𝑥  ≥ 399 (4)
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy PENUH dari himpunan fuzzy status adalah:
μ statusPENUH [𝑥] = { 1; 𝑥 = 400
⬚
0; 𝑥 ≠ 400
(5)
Tahap  pengkodean  pada  sistem.  Penulisan kode  program  merupakan  tahap  penerjemahan desain sistem yang telah dibuat ke dalam bentuk perintah  -  perintah  yang  dimengerti  komputer dengan mempergunakan bahasa pemrograman. Sistem ini menggunakan bahasa pemrograman yang dipakai adalah PHP dan database MySQL dengan menggunakan Framework Laravel [11]. Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui celah atau bug pada setiap halaman dan fungsi yang  sudah  dibuat, testing dimulai  sesudah progress rancangan source  code dan  desain selesai dan tidak ada tambahan lagi source code ataupun  desain,  dengan  adanya  testing  maka program  yang  telah  dibuat  dapat  berguna  dan berjalan[12]. Pengujian  akurasi  sistem  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  menghitung berapa  banyak  data  yang  sama  antara  hasil berdasarkan  perhitungan  manual  oleh  manusia pada program excel, perhitungan oleh program google  colab,  dan  perhitungan  oleh  program sistem  dengan  metode  fuzzy  Tsukamoto. Pengujian akurasi dilakukan untuk mengetahui performa  dari  sistem  informasi  parkir  untuk memberikan informasi ketersedian lahan parkir. Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan hasil  data  total  kendaraan  yang  parkir,  antara perhitungan  manual  oleh  manusia  pada program  excel,  perhitungan  oleh  program google  colab,  dan  hasil  perhitungan  oleh program sistem dengan metode fuzzy Tsukamoto. Hasil  perbandingan  berupa  nilai error (%) . Nilai  error  didapatkan  dari perhitungan  selisih  jumlah  kendaraan  pada program excel, jumlah kendaraan pada program Google  Colab,  dan  jumlah  kendaraan  pada program  sistem  kemudian  dibagi  dengan  nilai maksimal  dari  jumlah  kendaraan  program excel,  jumlah  kendaraan  program  Google Colab, dan jumlah kendaraan program sistem.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Pada penelitian ini, tempat parkir pada Universitas Islam Balitar dengan kapasitas 400 sepeda motor dijadikan sebagai test case logika fuzzy .  Tempat  parkir  buka  dari  jam  enam  pagi sampai jam sembilan malam. Pengambilan data dilakukan  selama  2  minggu  pada  periode tanggal  20  Agustus  2023  sampai  dengan  02 September 2023, pengambilan data di saat hari kerja pada jam 09:00 pagi. Untuk menentukan status  ketersediaan  tempat  parkir  dalam  kasus ini,  Jika  total  kendaraan  pada  lahan  parkir adalah sama dengan 0 motor, maka status lahan parkir kosong. Jika banyaknya kendaraan dalam tempat  parkir  adalah  kurang  dari  atau  sama dengan  150  motor,  maka  status  lahan  parkir menjadi  sepi.  Jika  total  kendaraan  pada  lahan parkir adalah kurang dari atau sama dengan 250 motor, maka status lahan parkir menjadi ramai. Jika  total  kendaraan  pada  lahan  parkir  adalah kurang dari atau sama dengan 399 motor, maka status lahan parkir menjadi hampir penuh. Jika total kendaraan pada lahan parkir adalah  sama dengan  400  motor,  maka  status  lahan  parkir menjadi penuh.
Untuk  melakukan  inferensi  menggunakan metode  fuzzy  Tsukamoto,  terdapat  aturan- aturan  dalam  bentuk  IF-THEN  monoton. Contoh  representasi  aturan fuzzy pada  metode Tsukamoto sesuai dengan hasil pengelompokan variabel yang dilakukan sebelumnya yaitu jika (IF) banyaknya kendaraan pada tempat parkir 0, dan  (AND)  status  lahan  parkir  kosong,  maka (THEN) info lahan parkir akan tersedia. Dapat dilihat pada Tabel 4.1 berikut ini:
R
I F Banyak kendaraan
T H E N Status Lahan Parkir A N D Info Lahan Parkir 1 = 0 kosong Parkir Tersedia 2 ≤ 150 sepi Parkir Tersedia 3 ≤ 250 ramai Parkir Tersedia 4 ≤ 399 hampir penuh Parkir Tersedia 5 = 400 penuh Parkir Tidak Tersedia
Dari  hasil  pola  basis  aturan fuzzy pada program  sistem  diperoleh  data real  time pada table 4.2 berikut ini:
No. I F
Banyak kendara an T H E N
Status Lahan Parkir A N D Info Lahan Parkir 1 36 sepi Parkir Tersedia 2 29 sepi Parkir Tersedia 3 25 sepi Parkir Tersedia 4 31 sepi Parkir Tersedia 5 33 sepi Parkir Tersedia 6 40 sepi Parkir Tersedia 7 32 sepi Parkir Tersedia 8 23 sepi Parkir Tersedia 9 30 sepi Parkir Tersedia 10 37 sepi Parkir Tersedia
Pengujian akurasi sistem pada penelitian ini dilakukan  dengan  menghitung  berapa  banyak data  yang  sama  antara  hasil  berdasarkan perhitungan  manual  oleh  manusia  pada program  excel,  perhitungan  oleh  program Google  Colab,  dan  hasil  perhitungan  oleh program sistem dengan metode fuzzy Tsukamoto. Pengujian akurasi dilakukan untuk mengetahui  performa  dari  sistem  informasi parkir untuk memberikan informasi ketersedian lahan  parkir.  Pengujian  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  data  total  kendaraan yang  parkir,  antara  perhitungan  manual  oleh manusia pada program excel, perhitungan oleh program  Google  Colab,  dan  hasil  perhitungan oleh  program  sistem  dengan  metode fuzzy Tsukamoto. Hasil  perbandingan  berupa  nilai error (%) . Nilai error didapatkan  dari perhitungan  selisih  jumlah  kendaraan  pada program  excel  dan  jumlah  kendaraan  pada program  sistem  kemudian  dibagi  dengan  nilai maksimal dari jumlah kendaraan program excel atau program sistem. Hasil pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 4.3
No Data Hasil Perhitungan Total Kendaraan Hasil Program Excel Total Kendaraan Hasil Program Google Colab Total Kendaraan Hasil Program Sistem Error (%) 1 36 36 36 0.00 2 29 29 29 0.00 3 25 25 25 0.00 4 31 31 31 0.00 5 33 33 33 0.00 6 40 40 40 0.00 7 32 32 32 0.00 8 23 23 23 0.00 9 30 30 30 0.00 10 37 37 37 0.00 Rata – rata error 0%
Berdasarkan pengujian akurasi yang didapatkan  dengan  membandingkan  hasil  data total kendaraan yang parkir, antara perhitungan manual  oleh  manusia  pada  program  excel, perhitungan  oleh  program  Google  Colab,  dan hasil  perhitungan  oleh  program  sistem  dengan metode fuzzy Tsukamoto dengan data sebanyak 10  data real  time yang  diambil  selama  2 minggu, menghasilkan error sebesar 0,00%.
Implementasi  dari  logika fuzzy tsukamoto yang merupakan penggambaran tampilan yang digunakan  secara  langsung  oleh  pengguna kedalam sistem. Implementasi dari logika fuzzy tsukamoto terdapat pada gambar 4.1
Gambar 4.1 Implementasi halaman admin validasi masuk
Dalam  proses  penelitian,  penulis  membuat Sistem  Informasi  Parkir  di  Universitas  Islam
Balitar  untuk  menentukan  ketersediaan  lahan parkir  berbasis  website  dengan  sistem  yang menerapkan  konsep  logika fuzzy metode Tsukamoto  dan QR  Code untuk  membantu manajemen lahan parkir. Data yang dibutuhkan untuk pembuatan sistem informasi parkir yaitu jumlah kendaraan parkir. Menguji fungsi logika Fuzzy dengan  menginput qr  code untuk mengetahui ketersediaan lahan parkir.

## 5. KESIMPULAN
a. Dalam    membuat  Sistem  Informasi Parkir  di  Universitas  Islam  Balitar untuk  menentukan  ketersediaan lahan parkir berbasis website dengan  sistem  yang  menerapkan konsep logika fuzzy metode Tsukamoto  dan QR  Code untuk membantu manajemen lahan parkir. Data yang dibutuhkan untuk pembuatan  sistem  informasi  parkir yaitu jumlah kendaraan parkir yang digunakan    untuk  menguji  fungsi logika Fuzzy dengan cara menginputkan qr code untuk mengetahui ketersediaan lahan parkir.
b. Berdasarkan  hasil  pengujian  yang dilakukan oleh ahli, diperoleh  hasil bahwa seluruh elemen dalam sistem dapat berfungsi dan berjalan dengan baik sesuai kegunaannya. Hasil rata- rata  dari  penilaian  dari  dua  orang validator  adalah  91%.  Pengujian Pengguna dan perhitungan perolehan skor pada form kuesioner, diperoleh  rata-rata  skor  sebesar 88,67%. Skor tersebut menunjukkan bahwa  pengguna  memiliki  tingkat kepuasan  yang  tinggi  terhadap aplikasi  sistem  Informasi  Parkir  di
Universitas Islam. Pengujian
akurasi  sistem  yang  didapatkan dengan  membandingkan  hasil  data total  kendaraan  yang  parkir,  antara perhitungan  manual  oleh  manusia pada  program  excel,  perhitungan oleh  program  Google  Colab,  dan hasil  perhitungan  oleh  program sistem dengan metode fuzzy Tsukamoto dengan data sebanyak 10
data real time yang diambil selama
2  minggu,  menghasilkan error sebesar 0,00%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis menyadari bahwa dalam penyelesaian penelitian ini tidak akan mendapatkan  suatu  hasil  baik  tanpa  adanya bimbingan,  bantuan,  dorongan,  koreksi,  saran serta  doa  dari  berbagai  pihak.  Maka  dalam kesempatan ini tidak lupa penulis menyampaikan  penghargaan  dan  ungkapan terima  kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah ikut  serta  memberikan  bantuan  dukungan  dan semangat  kepada  penulis,  sehingga  penelitian ini dapat terselesaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nababan, M. N. K., Desyana, T., Rumapea, S., Sihotang,  S.  S.,  &  Gultom,  L.  M.  (2020). Pemodelan Sistem Parkir Kendaraan Berbasis Android Menggunakan Algoritma Aes.
Jikomsi , 3 (2), 76–80.
[2] Putra,  A.  S.  (2020).  Analisa  Dan  Perancangan Sistem  Tata  Kelola  Parkir  Cerdas  Di  Kota Pintar Jakarta. Jurnal Ikra-Ith , 4 (3), 13–21.
[3] Tyas  Adhitria,  I.,  Wedashwara,  W.,  & Mardiansyah,  A.  Z.  (N.D.). Implementasi Fuzzy  Tsukamoto  Dan  Iot  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Tingkat  Kepadatan Lahan  Parkir  (Implementations  Of  Fuzzy Tsukamoto  And  Iot  On  A  Decision  Support Systems To Determine Parking Density Level) . Http://Jtika.If.Unram.Ac.Id/Index.Php/Jtika/.
[4]  Bay  Haqi,  Jonser  Sinaga,  H.  S.  S.  (2017). Aplikasi Mobile Scan Parkir Berbasis Qr Code Pada  Co-Working  Space  Ruang  Hampa. Prosiding Snst , 70 , 138–143.
[5] Ramadhani, D. H., Srikandi, R., Ikhwan, M., & Saputra,  R.  A.  (2024).  Penerapan  Logika Fuzzy Dalam Klasifikasi Status Gizi Balita Di Puskesmas  Pondidaha  Menggunakan  Metode Fuzzy  Tsukamoto. Jurnal  Informatika  Dan Teknik Elektro Terapan , 12 (2). Https://Doi.Org/10.23960/Jitet.V12i2.4017.
[6] Rian Hidayat, Agustian, I., & Daratha, N. (2018). Perancangan  Prototipe  Sistem  Keluar  Masuk Kendaraan Dengan Proses Lpr (License Plate Recognition) Dan Qr (Quick Response) Code Di Universitas Bengkulu. Journal Of Chemical Information And Modeling , 53 (9), 1689–1699.
[7]  Setia,  B.,  &  Ramadan,  A.  (2019).  Penerapan Logika  Fuzzy  Pada  Sistem  Cerdas.  In Jurnal Sistem Cerdas .
[8] Kristanto,  A.  (2019).  Rancang  Bangun  Sistem Parkir  Otomatis  Pada  Kampus  Ii  Itn  Malang Menggunakan  Minimum  Sistem  Arduino
Dengan  Website  Sabagai  Media  Pelaporan. Jati , 3 (1), 46–52.
[9]  Isa,  I. G. T. (2017). Perancangan Sistem Parkir Qr  Code  Menggunakan  Mikrokontroller Arduino Berbasis Android. Seminar Nasional
Teknologi  Informasi  Dan  Multimedia  2017 , Stmik  Amikom  Yogyakarta,  4  Februari  2017 , 25–30.
[10]  Hapiz,  A.  (2017). Penerapan  Logika  Fuzzy Dengan Metode Tsukamoto .
[11] Sumarkantini, Solihin, L., & Nurtiyanto, W. A. (2020).  Perancangan  Parkir  Pintar  Bertingkat Menggunakan  Metode  Sms  Gateway. Jurnal
Saintika Unpam , 2 (2), 156–174.
[12] Aziz, H., Alfarabi, M., & Istiqphara, S. (2021). Rancang  Bangun  Automatic  Parking  Gate System  Based  On  Iot  Berbasis  Quick Response. Jurnal Teknologi , 1–10.