• Tidak ada hasil yang ditemukan

Analisa Perbandingan Logic Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno, Dan Mamdani (Studi Kasus : Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Analisa Perbandingan Logic Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno, Dan Mamdani (Studi Kasus : Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung)"

Copied!
8
0
0

Teks penuh

Gambar

Tabel 3.1. Data mahasiswa baru Fak. Sains  dan teknologi tahun ajaran 2013/2014 sampai
Tabel 3.3 Hasil perbandingan ke 3 metode  fuzzy  Tahun  ajaran Tsukamoto Sugeno Mamdani 2013/2014 2376 570 3423 2014/2015 3339 782 4542 2015/2016 3075 670 4519 2016/2017 3380 676 3650
Gambar 4.5 Use case diagram
Gambar 4.1 Tampilan proses perhitungan

Referensi

Dokumen terkait

Analisis koefesien korelasi ganda dilakukan untuk mengetahui terdapat atau tidaknya kontribusi antara status gizi dan panjang tungkai terhadap kemampuan lari 200 meter pada

Terkait dengan tradisi pernikahan, di sini penulis akan membahas tentang adat pernikahan endogami keluarga Bani Seruji Desa Blega, Kecamatan Blega, Kabupaten

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui: (1) pengaruh kepercayaan terhadap keputusan pembelian pada pelanggan online shop Blibli.com di Kota Yogyakarta, (2)

Untuk mempertahankan mutu dan kinerja pelayanannya manajemen RPH Taliwang harus mempertahankan dan meningkatkan nilai dari unsur- unsur yang telah memiliki nilai tinggi

Di dalam fenomena komunitas MCL (Malang Cat Lovers) pada anggota laki – laki belum mampu untuk mengontrol emosinya, sedangkan anggota perempuan mampu untuk

Berdasarkan hasil penelitian manajemen strategi peningkatan mutu pendidikan di SMK Negeri 5 Medan sudah berjalan dengan baik, jika dilihat dari kerja sama tim yang

Berdasarkan data tabel tersebut, maka produk pengembangan akan berakhir saat skor penilaian terhadap media pembelajaran ini telah memenuhi syarat kelayakan dengan tingkat kesesuaian

Logika fuzzy dapat digunakan untuk menggambarkan suatu sistem dinamika yang kacau, dan logika fuzzy dapat berguna untuk sistem yang bersifat dinamis yang kompleks