ANALISA PERBANDINGAN LOGIC FUZZY METODE TSUKAMOTO, SUGENO, DAN MAMDANI (STUDI KASUS : PREDIKSI JUMLAH PENDAFTAR MAHASISWA BARU FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SUNAN GUNUNG DJATI BANDUNG)
ABSTRAK: Universitas Islam
Negeri (UIN) Sunan Gunung Djati Bandung salah satu institusi perguruan tinggi
yang memiliki kualitas yang bagus dan memiliki potensi yang dapat menyerap
mahasiswa baru berdasarkan berlimpahnya data awal yang diperoleh dari tahun
ajaran 2013/2014 sampai dengan 2016/2017, dengan tahapan seleksi penerimaan
yang banyak bahkan mahasiswa baru yang terserap beberapa tahun terakhir
mengalami peningkatan dan penurunan.Dalam penelitian dilakukan analisa
perbandingan algoritma fuzzy logic metode Tsukamoto, Sugeno dan Mamdani untuk
memprediksi jumlah pendaftar untuk tahun kedepan dilihat dari jumlah mahasiswa
yang lulus dan registrasi dari tahun sebelumnya dan dalam membandingkan
perhitungannya menggunakan nilai rata-rata dari hasil yang diperoleh pada
ketiga metode fuzzy tersebut dengan aplikasi berbasis web.Hasil dari penelitian
yang telah dihitung bahwa metode fuzzy Mamdani mempunyai tingkat error yang
lebih kecil sebesar 19,76 % dibandingkan dengan metode Tsukamoto sebesar 39,03
% dan Sugeno sebesar 86,41 % pada prediksi jumlah pendaftar mahasiswa baru.
Kata Kunci: komparasi,
prediksi, mahasiswa baru, Tsukamoto, Sugeno, Mamdani, framework CI, registrasi
Penulis: Laras Purwati
Ayuningtias, Mohamad irfan, Jumadi
Kode Jurnal: jptinformatikadd170161
