scholarly journals Analisis Penerapan Fuzzy Inference System (FIS) Dengan Metode Mamdani Pada Sistem Prediksi Mahasiswa Non Aktif (Studi Kasus AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar)

2018 ◽  
Author(s):  
Anjar Wanto
Keyword(s):  
Fuzzy Inference System ◽  
Fuzzy Inference ◽  
Object Oriented ◽  
Inference System ◽  
Analysis System ◽  
Object Oriented Analysis

AMIK Tunas Bangsa merupakan Perguruan Tinggi di Pematangsiantar yang sedang berkembang. Banyaknya Mahasiswa yang kuliah membuat kesulitan dalam menangani pengolahan data keaktifan Mahasiswa. Seiring pelaksanaannya muncul masalah-masalah, salah satunya adalah banyaknya mahasiswa yang non aktif. Tingginya tingkat keberhasilan mahasiswa dan rendahnya tingkat kegagalan mahasiswa dapat mencerminkan kualitas suatu perguruan tinggi. Penelitian secara statistik telah banyak dilakukan untuk hal tersebut. Padapenelitian ini dikembangkan suatu sistem yang akan memprediksi mahasiswa Non Aktif menggunakan OOAD (Object Oriented Analysis System) dan Fuzzy Inference system (FIS) dengan menggunakan variabel input. OOAD (Object Oriented Analysis System) terbagi atas empat tahapan, yaitu analisis, desain, implementasi dan testing. Untuk perhitungan data digunakan Fuzzy Inference system (FIS) melalui tahapan fuzzifikasi, inferensi, dan defuzzifikasi. Prediksi dilakukan dengan cara memasukkan parameter-parameter yang ada sehingga diperoleh kesimpulan seberapa besar tingkat mahasiswa non aktif tersebut.

Aplikasi Peramalan Kebutuhan Beban Listrik Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)

2017 ◽  
Vol 3 (1) ◽  
pp. 36-48
Author(s):  
Erwan Ahmad Ardiansyah ◽  
Rina Mardiati ◽  
Afaf Fadhil
Keyword(s):  
Fuzzy Inference System ◽  
Fuzzy Inference ◽  
Inference System ◽  
Neuro Fuzzy

Prakiraan atau peramalan beban listrik dibutuhkan dalam menentukan jumlah listrik yang dihasilkan. Ini menentukan  agar tidak terjadi beban berlebih yang menyebabkan pemborosan atau kekurangan beban listrik yang mengakibatkan krisis listrik di konsumen. Oleh karena itu di butuhkan prakiraan atau peramalan yang tepat untuk menghasilkan energi listrik. Teknologi softcomputing dapat digunakan  sebagai metode alternatif untuk prediksi beban litrik jangka pendek salah satunya dengan metode  Adaptive Neuro Fuzzy Inference System pada penelitian tugas akhir ini. Data yang di dapat untuk mendukung penelitian ini adalah data dari APD PLN JAWA BARAT yang berisikan laporan data beban puncak bulanan penyulang area gardu induk majalaya dari januari 2011 sampai desember 2014 sebagai data acuan dan data aktual januari-desember 2015. Data kemudian dilatih menggunakan metode ANFIS pada software MATLAB versi b2010. Dari data hasil pelatihan data ANFIS kemudian dilakukan perbandingan dengan data aktual dan data metode regresi meliputi perbandingan anfis-aktual, regresi-aktual dan perbandingan anfis-regresi-aktual. Dari perbandingan disimpulkan bahwa data metode anfis lebih mendekati data aktual dengan rata-rata 1,4%, menunjukan prediksi ANFIS dapat menjadi referensi untuk peramalan beban listrik dimasa depan.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document