PREDIKSI TINGKAT KEBISINGAN LALU LINTAS MENGGUNAKAN SISTEM INFERENSI FUZZY MODEL SUGENO - Alfa Saleh (STMIK Tasikmalaya, 2016)
Kebisingan lalu lintas merupakan sebuah gangguan yang mengarah kepada polusi suara jika suara yang dihasilkan sangat keras, hal ini juga sangat mengganggu kenyamanan dan kesehatan makhluk hidup yang berada disekitar lingkungan tersebut. Kebisingan lalu lintas yang sering terjadi berasal dari suara knalpot kendaraan, mesin kendaraan dan penumpang pengguna alat transportasi tersebut. Penting sekali adanya strategi untuk mengendalikan kebisingan lalu lintas di jalan raya, salah satunya adalah pengendalian terhadap jalur kebisingan. Untuk memprediksi tingkat kebisingan lalu lintas di jalan raya, maka pada penelitian ini akan diimplementasikan sistem inferensi fuzzy model sugeno yang akan menghitung tingkat kebisingan lalu lintas berdasarkan jumlah kendaraan, faktor koreksi dan lebar jalan. Hasil dari sepuluh data yang diuji pada penelitian ini, didapatkan nilai persentase error sebesar 5,68 %.