Analisa Perbandingan Tingkat Akurasi dalam Memprediksi Laju Inflasi Kota Medan Menggunakan Model Fuzzy Inference System Sugeno dan Mamdani - Putri Harliana; Mardiana Mardiana; Yuris Agustira Nainggolan (Ilmu Bersama Center, 2022)
Logika fuzzy merupakan perluasan dari penalaran tradisional, di mana x adalah salah satu anggota dari himpunan A atau tidak, atau sebuah x dapat menjadi anggota himpunan A dengan derajat keanggotaan (μ) tertentu. Kemampuan model fuzzy dalam memetakan nilai kabur menjadi alasan penggunaan model inferensi fuzzy dalam berbagai kasus yang menggunakan nilai kabur untuk menghasilkan suatu output yang jelas atau pasti. Dalam penelitian ini akan dilakukan analis tingkat akurasi yang dihasilkan model inferensi fuzzy Sugeno dan Mamdani dalam memprediksi laju inflasi di Kota Medan, hasil prediksi akan dianalisis tingkat akurasinya dengan membandingkan hasil yang diperoleh model fuzzy inferensi Sugeno dan Mamdani dengan nilai aktualnya. Hasil dari analisis yang dilakukan untuk model fuzzy Sugeno tingkat akurasi dipengaruhi nilai regresi linier berganda sedangkan tingkat akurasi dari model fuzzy inferensi Mamdani dipengaruhi oleh ketepatan nilai masukannya. Hasil akhirnya model fuzzy Mamdani lebih akurat dibandingkan dengan model fuzzy inferensi Sugeno dalam uji kasus laju inflasi di Kota Medan.