Analisa Perbandingan Membership Function Fuzzy Tsukamoto dalam Menentukan Dosen Berprestasi: Studi Kasus Universitas Harapan Medan - Nenna Irsa Syahputri; Kalvin Chiuloto; Nadra Nur Aini Harahap (Ilmu Bersama Center, 2022)
Fuzzy merupakan logika yang berhadapan langsung dengan konsep sebagian, dimana logika klasik menyatakan bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam salah atau benar. Logika fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara salah dan benar. Logika fuzzy menyediakan cara sederhana untuk menggambarkan kesimpulan pasti dari informasi yang ambigu, sama-samar, atau tidak tepat. Sedikit banyak, logika fuzzy menyerupai pembuatan keputusan pada manusia dengan kemampuannya untuk bekerja dari data yang ditafsirkan dan mencari solusi yang tepat. Pengambilan keputusan dalam Teknik fuzzy dilakukan dalam beberapa tahapan yaitu pembentukan himpunan fuzzy (fuzzification), penentuan fungsi keanggotaan (membershipfunction), pembuatan aturan-aturan (rule), dan defuzzification. Rule merupakan konsep bagian utama dari fuzzy yang menjadi dasar untuk menentukan system menjadi pintar atau tidak. Salah satu faktor yang menentukan keakuratan hasil logika fuzzy adalah fungsi keanggotaan (membership function). Fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input ke dalam nilai keanggotaannya yang memiliki nilai interval 0 sampai 1. Masing-masing fungsi keanggotaan memiliki banyak karakteristik yang berbeda-beda tergantung dari kasus yang diambil. Penelitian ini melakukan analisa perbandingan membership function (fungsi keanggotaan) fuzzy tsukamoto dalam menentukan dosen berprestasi di Universitas Harapan Medan dikarenakan pemilihan dosen berprestasi di Universitas Harapan Medan masih dilakukan secara manual dan penilaian dirasakan masih kurang objektif..