Purbaya, Rifal (2014) Perbandingan Analisis Regresi Linier Berganda Dan Fuzzy Inference System Mamdani Dalam Memprediksi Berat Badan Ideal. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Mempunyai bentuk tubuh yang proposional, maupun bentuk tubuh ideal tentunya adalah harapan semua orang. Berbagai cara dilakukan demi bisa mendapatkan berat badan yang dinginkan, mulai dari mengatur pola makan, diet, olahraga, dan lain sebagainya. Namun tidak semua orang bisa dengan mudah mendapatkan berat badan yang ideal. Hal ini mungkin bisa disebakan oleh beberapa faktor seperti metabolisme tubuh yang kurang baik, pola makan kurang sehat, atau faktor genetik yang mengakibatkan sulitnya untuk memprediksi atau mencapai berat badan yang ideal. Penelitian ini menggunakan pendekatan dua metode untuk memprediksi berat badan, yaitu analisis regresi linier berganda dengan sistem inferensi fuzzy madani. Dari kedua metode tersebut, akan dibandingkan, manakah diantara kedua metode tersebut yang paling baik dalam memprediksi berat badan yang ideal. Variabel yang digunakan yaitu berat badan, tinggi badan, lama waktu tidur, lama waktu olahraga, dan frekuensi makan perhari. Dari hasil hasil yang diperoleh, didapatkan kesimpulan jika analisis regresi linier berganda adalah yang paling baik digunakan untuk memprediksi berat badan ideal dibandingkan dengan metode sistem inferensi fuzzy mamdani. Perbandingan tersebut didapat dari nilai MSE (Mean Square Error) yang terkecil untuk masing – masing metode. Pada analisis regresi berganda, diperoleh MSE sebesar 56,54, sedangkan metode fuzzy mamdani sebesar 69,45.
English Abstract
Have a proportional body shape, and of course the ideal body shape is the hope of all people. Various methods are used in order to gain weight that is cool, ranging from diet, diet, exercise, and so forth. But not everyone can easily get the ideal body weight. This may be caused by several factors such as metabolism that is less good, less healthy diet, or genetic factors that made it difficult to predict or achieve ideal body weight. This study uses two methods of approach to predict the weight, namely multiple linear regression analysis with fuzzy inference system mamdani. Of both methods will be compared, which of the two methods in predicting the best ideal weight. The variables used were weight, height, duration of sleep, duration of exercise, and frequency of meals per day. From the results of the results obtained, it was concluded if the multiple linear regression analysis is best used to predict the ideal body weight as compared with the method of fuzzy inference system mamdani. The comparison is obtained from the MSE (Mean Square Error) is the smallest for each method. In multiple regression analysis, obtained MSE of 56,54, while the fuzzy method mamdani at 69,45.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FT/2014/139/051402653 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 519 Probabilities and applied mathematics > 519.5 Statistical mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Statistika |
| Depositing User: | Hasbi |
| Date Deposited: | 08 May 2014 14:52 |
| Last Modified: | 14 Feb 2022 04:28 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/142408 |
Preview |
Text
BAB_III.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
COVER.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB_IV.pdf Download (2MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB_V.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
GABUNGAN.pdf Download (4MB) | Preview |
Preview |
Text
DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB_I.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB_II.pdf Download (2MB) | Preview |
Preview |
Text
Awalan.pdf Download (1MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |