Wuryaningrum, Evy Teguh (2024) Perbandingan rule decision tree j48, rule pakar, dan rule alami pada fuzzy mamdani dalam memprediksi jumlah mahasiswa baru / Evy Teguh Wuryaningrum</p>. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
p Banyaknya mahasiswa baru yang diterima pada perguruan tinggi akan berkaitan dengan ketersediaan dosen dan ruang kuliah. Oleh karena itu prediksi jumlah mahasiswa baru diperlukan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam perkuliahan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi adalah Fuzzy Inference System (FIS). Ada beberapa rule yang dapat digunakan sebagai rule base pada FIS seperti rule alami rule pakar dan rule decision tree. Pada FIS pembentukan rule base merupakan salah satu tahapan yang penting karena berperan dalam proses inferensi. Penelitian ini menjelaskan tentang perbandingan rule decision tree rule J48 rule pakar dan rule alami pada Fuzzy Inference System Mamdani dalam memprediksi jumlah mahasiswa baru di Universitas Negeri Malang. Ada 4 variabel yang digunakan yaitu jumlah pendaftar daya tampung jumlah mahasiswa yang lulus seleksi sebagai variabel input dan jumlah mahasiswa yang melakukan registrasi sebagai variabel output. Berdasarkan 32 data uji diperoleh hasil prediksi dengan FIS Mamdani menggunakan rule decision tree J48 memiliki nilai Mean Absolute Error (MAE) Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) paling kecil dibandingkan menggunakan rule pakar dan rule alami. Akurasi tersebut menunjukkan bahwa metode FIS Mamdani menggunakan rule decision tree J48 lebih baik dibandingkan menggunakan rule pakar dan rule alami. /p
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Divisions: | Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA) > Departemen Matematika (MAT) > S1 Matematika |
| Depositing User: | library UM |
| Date Deposited: | 10 Jun 2024 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2024 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/362654 |
Actions (login required)
 |
View Item |