Penerapan hybrid fuzzy inference system (fis) tsukamoto dan algoritma genetika untuk klasifikasi wilayah menurut indeks pembangunan manusia (studi kasus provinsi jawa timur) / Dian Nikawati - Repositori Universitas Negeri Malang

Penerapan hybrid fuzzy inference system (fis) tsukamoto dan algoritma genetika untuk klasifikasi wilayah menurut indeks pembangunan manusia (studi kasus provinsi jawa timur) / Dian Nikawati

Nikawati, Dian (2022) Penerapan hybrid fuzzy inference system (fis) tsukamoto dan algoritma genetika untuk klasifikasi wilayah menurut indeks pembangunan manusia (studi kasus provinsi jawa timur) / Dian Nikawati. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah parameter perbandingan yang digunakan oleh suatu negara dalam mengklasifikasikan pencapaian pembangunan manusia di setiap wilayahnya. Pengelompokan wilayah berdasarkan indeks pembangunan manusia dalam penelitian ini menggunakan proses hybrid Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto dan algoritma genetika. Hybrid Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto dan algoritma genetika merupakan metode klasifikasi dengan cara mengoptimalkan batas-batas fungsi keanggotaan pada proses fuzzifikasi Tsukamoto terlebih dahulu sebelum melakukan proses klasifikasi menggunakan FIS Tsukamoto. Data yang diujicobakan merupakan data sekunder yang didapatkan dari website BPS Jawa Timur. Dari penelitian ini didapatkan hasil bahwa proses optimasi menggunakan algoritma genetika membutuhkan parameter ukuran populasi (popSize) 50 nilai crossover rate (cr) 0.9 dan mutation rate (mr) 0.1 untuk mendapatkan nilai parameter algoritma genetika yang paling optimal. Setelah dilakukan pengujian menggunakan metode hybrid Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto dan algoritma genetika pada data uji wilayah Jawa Timur tahun 2014 mdash 2019 didapatkan rata-rata akurasi sebesar 99%.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: ?? ??
Divisions: Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA) > Departemen Matematika (MAT) > S1 Matematika
Depositing User: library UM
Date Deposited: 18 May 2022 04:29
Last Modified: 09 Sep 2022 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/262160

Actions (login required)

View Item View Item