Santoso, Billie Ahmad (2025) Perbandingan fuzzy inference system metode Tsukamoto, Mamdani, dan Sugeno dalam memprediksi jumlah mahasiswa baru / Billie Ahmad Santoso</p>. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
p Penerimaan mahasiswa baru merupakan salah satu aktivitas utama di perguruan tinggi termasuk di Universitas Negeri Malang yang setiap tahunnya menerima mahasiswa baru melalui berbagai jalur seleksi. Proses ini memerlukan perencanaan yang matang terutama dalam pengelolaan sumber daya seperti tenaga pengajar ruang kelas dan fasilitas pendukung. Salah satu tantangan terbesar adalah ketidakpastian jumlah pendaftar setiap tahunnya yang dapat memengaruhi alokasi sumber daya. Oleh karena itu diperlukan metode prediksi yang akurat untuk meminimalkan ketidakpastian tersebut dan meningkatkan efisiensi dalam perencanaan. Mengingat kompleksitas variabel yang memengaruhi jumlah penerimaan mahasiswa baru Fuzzy Inference System (FIS) merupakan salah satu metode yang dapat memberikan hasil yang fleksibel dan akurat. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan dalam FIS tiga metode yang sering digunakan pada FIS yaitu metode Tsukamoto metode Sugeno dan metode Mamdani. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan FIS Tsukamoto Mamdani dan Sugeno dalam memprediksi jumlah mahasiswa baru di Universitas Negeri Malang. Tujuannya adalah untuk mengetahui metode FIS mana yang paling akurat dalam memprediksi jumlah mahasiswa baru di Universitas Negeri Malang sehingga dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan yang lebih baik. Hasil yang didapat yaitu fuzzy Sugeno adalah metode terbaik dalam memprediksi jumlah mahasiswa baru dengan nilai Mean Absolute Percentage Eror (MAPE) 7 83% diikiti oleh fuzzy Tsukamoto dengan 13 289% dan fuzzy Mamdani dengan 14 34%. /p
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Divisions: | Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA) > Departemen Matematika (MAT) > S1 Matematika |
| Depositing User: | library UM |
| Date Deposited: | 08 Jan 2025 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2025 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/394706 |
Actions (login required)
 |
View Item |