Klasifikasi tingkat stres berbasis fuzzy mamdani menggunakan indikator aktivitas harian - Sandi Badiwibowo Atim; Erin Eka Citra (Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, 2026)
Peningkatan beban kerja dan penurunan kualitas tidur dalam pola hidup modern telah memicu peningkatan tingkat stres individu, yang sering kali dinilai secara subjektif dan kurang akurat menggunakan pendekatan konvensional. Penelitian ini mengusulkan model klasifikasi tingkat stres berbasis Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani untuk menangani ketidakpastian dan subjektivitas pada indikator gaya hidup. Model ini menggunakan empat variabel input: sleep duration, sleep quality, physical activity level, dan daily steps, dengan tingkat stres sebagai variabel output. Data penelitian bersumber dari sleep health and lifestyle dataset sebanyak 374 data. Sistem dirancang menggunakan 20 aturan fuzzy dan metode defuzzifikasi centroid yang diimplementasikan melalui aplikasi berbasis web interaktif. Hasil pengujian menunjukkan performa model yang sangat baik dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 1,671 dengan akurasi sebesar 88,50% dan Mean Squared Error (MSE) sebesar 1,671. Hasil Ini menunjukkan bahwa logika fuzzy efektif dalam memberikan hasil klasifikasi yang stabil dan memiliki interpretabilitas tinggi dalam merepresentasikan kondisi manusia.