Pengkelasan dengan Logika Fuzzy

Pengkelasan atau pengelompokan suatu objek dapat ditentukan melalui suatu model matematika. Tulisan ini mengkaji tentang pengkelasan dengan menggunakan logika fuzzy. Proses ini memakai 17 aturan fuzzy untuk 3 metode, yaitu Centroid (Composite Moment), Bisector, dan Mean of Maximum (MoM). Data yang d...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Nazaruddin Nazaruddin
Format: Article
Language:Indonesian
Published: Universitas Islam Bandung 2013-11-01
Series:Statistika
Online Access:http://ejournal.unisba.ac.id/index.php/statistika/article/view/1079
Description
Summary:Pengkelasan atau pengelompokan suatu objek dapat ditentukan melalui suatu model matematika. Tulisan ini mengkaji tentang pengkelasan dengan menggunakan logika fuzzy. Proses ini memakai 17 aturan fuzzy untuk 3 metode, yaitu Centroid (Composite Moment), Bisector, dan Mean of Maximum (MoM). Data yang digunakan adalah data mahasiswa S-1 Matematika Universitas Syiah Kuala. Nilai prediksi yang diperoleh dibandingkan dengan nilai yang sebenarnya. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode Mean of Maximum (MoM) tidak lebih baik dibanding dengan dua metode lain, yaitu Centroid (Composite Moment), Bisector, jika dilihat dari persentase kesalahan dalam pengkelasan objek. Setiap metode memiliki tingkat kesalahan sebesar 25% dari 20 objek yang digunakan.
ISSN:1411-5891