Nabilah, Salwa (2026) PERBANDINGAN FUNGSI KEANGGOTAAN GAUSSIAN DAN SEGITIGA UNTUK MEMPREDIKSI OKUPANSI VILLA MENGGUNAKAN ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS). Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

	Text File 1 Repository - Salwa Nabilah.pdf Download (570kB)
	Text File 2 Repository Salwa Nabilah - Salwa Nabilah.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text file 3 Repository Salwa Nabilah - Salwa Nabilah.pdf Download (205kB)

Abstract

"Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan gabungan antara jaringan saraf tiruan dan logika fuzzy yang mampu mempelajari pola data dan menangani ketidakpastian secara adaptif. Penelitian ini menerapkan metode ANFIS untuk memprediksi lama terpakainya villa di Villa Rumah Liessa, dengan membandingkan dua jenis fungsi keanggotaan, yaitu fungsi keanggotaan Gaussian dan fungsi keanggotaan Segitiga (Triangular). Model ANFIS akan dilatih dan diuji menggunakan pembagian data 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian. Pembagian ini dipilih karena proporsi 70% data pelatihan dinilai cukup representatif untuk membantu model ANFIS mempelajari pola dan karakteristik data secara optimal, sedangkan 30% data pengujian digunakan untuk mengevaluasi kemampuan generalisasi model terhadap data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Proporsi ini umum digunakan dalam penelitian pemodelan dan prediksi karena mampu menjaga keseimbangan antara proses pembelajaran model dan pengujian performa secara objektif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ANFIS dengan fungsi keanggotaan Gaussian menghasilkan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) lebih kecil dibandingkan fungsi keanggotaan Segitiga, dengan nilai RMSE Gaussian 2,12. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa penggunaan fungsi keanggotaan Gaussian pada model ANFIS lebih efektif untuk memprediksi lama terpakainya villa di Villa Rumah Liessa.

Kata Kunci: ANFIS, fungsi keanggotaan, Gaussian, Segitiga, RMSE"

Actions (login required)

View Item