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)

Edit
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

Artikel Terkait :

Jp Teknik Informatika dd 2017