IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY METODE SUGENO UNTUK PREDIKSI JUMLAH MAHASISWA BARU PADA STMIK DUMAI

januari audrey, Abdul Fadlil, Sunardi Sunardi

Abstract


Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Dumai merupakan salah satu perguruan tinggi yang setiap tahun ajaran baru membuka pendaftaran mahasiswa baru untuk masuk ke kampus tersebut. Melalui  tahapan seleksi penerimaan, jumlah mahasiswa baru beberapa tahun terakhir mengalami peningkatan dan penurunan. Dalam penelitian dilakukan analisis perbandingan algoritma menggunakan logika fuzzy metode Sugeno untuk memprediksi jumlah pendaftar untuk tahun kedepan ditinjau dari jumlah mahasiswa yang lulus registrasi dari tahun sebelumnya. Dalam membandingkan perhitungan menggunakan nilai rata-rata dari hasil perhitungan menggunkan metode sugeno dengan aplikasi Matlab.


Full Text:

PDF

References


Abidah, S, (2016). Analisis Komparasi Metode Tsukamoto dan Sugeno dalam Prediksi Jumlah Siswa Baru, Jurnal Speed Vol 8 No 2 pp 1–8.

Afkarina, N. K., Widodo, A. W., & Furqon, M. T. (2019). Implementasi Regresi Linier Berganda untuk Prediksi Jumlah Peminat Mata Kuliah Pilihan. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 3 No 11 pp 10462 – 10467.

Dorteus Lodewyik Rahakbauw (2015). Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno Untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Permintaan. Jurnal ilmu matematika dan terapan, Vol 9 No 2 pp 121-134.

Anggraeni, H. D., Saputra, R., & Noranita, B. (2013). Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat (Studi Kasus di Apotek Setya Sehat Semarang). Jurnal Masyarakat Informatika, Vol 4 No 7 pp 1-8.

Batubara, S. (2017). Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Mamdani dan Fuzzy Sugeno untuk Penentuan Kualitas Cor Beton Instan. It Journal Research and Development, Vol 2 No 1 pp 1–11.

Buffa, Elwood. S, Rakesh K. Sarin, 1996. Manajemen Operasi dan Produksi Jilid I. Binarupa Aksara: Jakarta

Imami, A. I. 2013. Metode Fuzzy Time Series dengan Faktor Pendukung untuk Meramalkan Data Saham. Skripsi, Universitas Pendidikan Indonesia

Irfan, M., Ayuningtias, L. P., & Jumadi, J. (2018). Analisa Perbandingan Logic Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno, dan Mamdani (Studi Kasus : Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sunan Gunung Djati Bandung). Jurnal Teknik Informatika, Vol 10 No 1 pp 9–16.

Kusumadewi, Sri. Purnomo Hari. (2010). Aplikasi Logika Fuzzy (Fuzzy Inference System). Yogyakarta: Graha Ilmu.

Makridakis. (1999). Metode dan Aplikasi Peramalan Edisi 2. Jakarta: Binarupa Aksara

Minarni, & Aldyanto, F. (2016). Prediksi Jumlah Produksi Roti Menggunakan Metode Logika Fuzzy (Studi Kasus: Roti Malabar Bakery), Jurnal TEKNOIF Vol 4 No 2 pp 59–65.

Rahakbauw, D. L., Ilwaru, V. Y., & Hahury, M. H. (2017). Implementasi fuzzy C-means Clustering dalam Penentuan Beasiswa. Barekeng: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, Vol 11 No 1 pp 1-12.

Syahnandar, S., Hidayatullah, R., Rubiati, N., & Kurniawan, R. (2019). Implementasi Fuzzy Logic Penentuan Kelayakan Karyawan Mendapat Reward di Toko Roti Mengunakan Metode Tsukamoto. Jurnal Informatika, Vol 10 No 2 pp 56-65.

Valian, P. A., Hariyadi, I. P., & Martono, G. H. (2016). Analisa dan Perhitungan Redaman Hujan pada Link Radio 2,4 GHz dengan Arah Link Berlawanan dengan Arah Angin di Daerah Mataram. Seminar Nasional APTIKOM (SEMNASTIKOM) pp 58–63.

Widaningsih, S. (2017). Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Tsukamoto, Mamdani, dan Sugeno dalam Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Distribusi Raskin di Bulog Sub. Divisi Regional (Divre) Cianjur. Jurnal Infoman’s Vol 11 No 1 pp 51–65.

Yulmaini, Y. (2015). Penggunaan Metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani dalam Pemilihan Peminatan Mahasiswa untuk Tugas Akhir. Jurnal Informatika Darmajaya, Vol 15 1 pp 10-23.




DOI: http://dx.doi.org/10.36723/juri.v14i1.263

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.

 

 

 

 

 

View My Stats