MUJAB, SAIFUL (2018) IMPLEMENTASI FUZZY INFRENCE SYSTEM METODE MAMDANI MOM ( MEAN OF MAXIMUM METHOD ) UNTUK KLASIFIKASI KELOMPOK BELAJAR SISWA BARU ( STUDI KASUS : MTs N 2 LAMONGAN ). undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.
|
Text
11. Abstrack.pdf Download (198kB) | Preview |
|
|
Text
BAB I.pdf Download (222kB) | Preview |
|
|
Text
BAB II.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text
BAB III.pdf Download (651kB) | Preview |
|
Text
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (925kB) |
||
|
Text
BAB-V.pdf Download (105kB) | Preview |
Abstract
Setiap tahun ajaran baru MTs N 2 Lamongan mengadakan penerimaan siswa baru. Kegiatan ini menimbulkan masalah dalam mengelompokkan kelompok belajar siswa yang sesuai dengan kemampuan mereka. Keputusan dalam mengelompokkan kelompok belajar harus segera ditangani. Salah satu dengan aplikasi logika fuzzy yaitu sistem inferensi fuzzy mamdani. Sistem inferensi fuzzy mamdani membutuhkan empat tahapan untuk memperoleh suatu output, yaitu pembentukan himpunan fuzzy, pembentukan relasi, aplikasi fungsi implikasi dan inferensi aturan serta defuzifikasi. Tulisan ini membangun sistem inferensi fuzzy mamdani dalam menentukan kelompok belajar siswa baru di MTs N 2 Lamongan. Variabel inputnya adalah nilai Bahasa Indonesia, nilai matematika, nilai IPA, dan nilai tes. Variabel outputnya adalah kelas rendah, kelas sedang, dan kelas tinggi. Dari percobaan yang dilakukan terhadap data siswa kelas VII tahun ajaran 2015/2016 yang telah diproses pada sistem inferensi fuzzy setelah data-data nilai siswa dimasukkan. hasilnya dapat memberikan sebuah klasifikasi kelompok belajar siswa baru yang sesuai dengan kempampuan siswa.
Item Type: | Thesis (undergraduate) |
---|---|
Subjects: | Engineering > Informatics Engineering Engineering |
Divisions: | Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program |
Depositing User: | Shandy Rahma Ramadhan, S.IIP |
Date Deposited: | 08 Nov 2018 12:29 |
Last Modified: | 08 Mar 2019 06:10 |
URI: | http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/626 |
Actions (login required)
View Item |