Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Technology and Informatics (JoTI)
Hanif Al Fatta
Program Studi Teknik Informatika AMIKOM Yogyakarta
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Mechanical Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Peserta Matakuliah Menggunakan Artificial Neural Network - Fuzzy Inferented System (Ann-Fis) Studi Kasus: Universitas Muhammadiyah Surakarta Noto Narwanto; Kusrini; Hanif Al Fatta
Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol. 1 No. 2 (2020): Vol.1 No. 2 (2020)
Publisher : Universitas Dinamika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (285.317 KB) | DOI: 10.37802/joti.v2i1.49

Abstract

Pengelolaan sebuah institusi perguruan yang efektif dan efisien sangat diperlukan, yaitu dengan memanfaatkan sumber daya semaksimal mungkin. Salah satu kendala dalam pengelolaan adalah tidak meratanya jumlah peserta kuliah yang disebabkan oleh jumlah kelas yang disediakan lebih banyak dari kebutuhan seharusnya. Semisal satu matakuliah cukup dengan 2 kelas tapi dibuka 4 kelas. Hal ini terjadi karena prodi belum mampu memperkirakan berapa kira-kira peserta yang akan mengambil matakuliah tersebut. Penelitian ini bertujuan membantu untuk memperkirakan berapa jumlah mahasiswa yang mengambil suatu matakuliah dengan menggunakan data-data lama sebagai pertimbangannya. Metode ANFIS (Adaptif Neural Fuzzy Inferented System) yaitu gabungan Jaringan Syaraf Tiruan dan Fuzzy. Jaringan syaraf tiruan digunakan untuk sistem pembelajarnya dan fuzzy digunakan untuk perkiraan jumlah pesertanya, dengan menggunakan beberapa variabel yang sudah disortir dengan sistem regresi, seperti mahasiswa yang seharusnya mengambil, jumlah mahasiswa yang belum lulus dan juga mahasiswa yang berpotensi mengulang (nilainya C, CB). Variabel tersebut untuk selanjutnya diolah menggunakan ANFIS. Variabel-variabel terpilih diuji dengan metode ANFIS yang menghasilkan error 16,3. Hal ini berarti rata-rata hasil perhitungan tool dan data asli memiliki selisih 16.3. Angka ini diklasifikasikan sebagai nilai yang cukup besar untuk peluang membuka kelas baru.
Co-Authors Kusrini Noto Narwanto