Skripsi

Penerapan hybrid fuzzy inference system (fis) tsukamoto dan algoritma genetika untuk klasifikasi wilayah menurut indeks pembangunan manusia (studi kasus provinsi jawa timur) / Dian Nikawati

Abstrak
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah parameter perbandingan yang digunakan oleh suatu negara dalam mengklasifikasikan pencapaian pembangunan manusia di setiap wilayahnya. Pengelompokan wilayah berdasarkan indeks pembangunan manusia dalam penelitian ini menggunakan proses hybrid Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto dan algoritma genetika. Hybrid Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto dan algoritma genetika merupakan metode klasifikasi dengan cara mengoptimalkan batas-batas fungsi keanggotaan pada proses fuzzifikasi Tsukamoto terlebih dahulu sebelum melakukan proses klasifikasi menggunakan FIS Tsukamoto. Data yang diujicobakan merupakan data sekunder yang didapatkan dari website BPS Jawa Timur. Dari penelitian ini didapatkan hasil bahwa proses optimasi menggunakan algoritma genetika membutuhkan parameter ukuran populasi (popSize) 50 nilai crossover rate (cr) 0.9 dan mutation rate (mr) 0.1 untuk mendapatkan nilai parameter algoritma genetika yang paling optimal. Setelah dilakukan pengujian menggunakan metode hybrid Fuzzy Inference System (FIS) Tsukamoto dan algoritma genetika pada data uji wilayah Jawa Timur tahun 2014 mdash 2019 didapatkan rata-rata akurasi sebesar 99%.

Informasi Detail

DDC

Rs 005.1 NIK p

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Matematika, 2022.

Deskripsi Fisik

vi, 38 lembar. : ilus. ; 30 cm

Bahasa

Indonesia

No Reg

05090/KI/22

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2022

Subjek

1. ALGORITMA GENETIKA
2. GENETIC ALGORITHM

Pembimbing

1. Lucky Tri Oktoviana

Lampiran Berkas