Optimasi Fungsi Keanggotaan Fuzzy Dua Tahap Menggunakan Algoritme Genetika Untuk Penentuan Bakat Dan Tingkat Persentase Kecerdasan Anak

Aisyah, Khairiyyah Nur (2017) Optimasi Fungsi Keanggotaan Fuzzy Dua Tahap Menggunakan Algoritme Genetika Untuk Penentuan Bakat Dan Tingkat Persentase Kecerdasan Anak. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Setiap anak pada dasarnya memiliki bakat dan kemampuan yang tidak sama. Bakat merupakan sesuatu yang perlu digali terlebih dahulu yang nantinya menjadi faktor penting sebagai sebuah keterampilan khusus dalam mencapai keberhasilan hidup. Namun sayangnya, tidak semua orang tua dapat mengenali bakat yang sebenarnya ada pada diri anak. Banyak orang tua yang salah menilai terkait potensi yang dimiliki sang buah hati. Pandangan dan arahan yang salah justru dapat berakibat pada perkembangan anak itu sendiri. Alhasil, tidak sedikit anak yang justru menekuni bidang yang tidak sesuai dengan passion yang dimilikinya. Bahkan sering didapati dari mereka yang tidak berkembang pada profesi yang ditekuninya dikarenakan kurangnya rasa cinta terhadap hal tersebut. Oleh karena itu, perlu dilakukan sesuatu yang dapat memberikan pengetahuan kepada orang tua terkait bakat dan kemampuan yang sebenarnya dimiliki oleh anak. Dengan dibuatnya sebuah sistem yang dapat menentukan bakat dan tingkat kecerdasan, diharapkan adanya sinergi yang baik antara guru dan orang tua dalam memberikan arahan yang tepat sesuai dengan kemampuan yang dimiliki oleh anak. Proses yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari 2 tahap fuzzy yang terpisah tidak saling berurutan. Tahap pertama adalah penentuan bakat dengan Fuzzy Logic dan tahap kedua adalah penentuan tingkat persentase kecerdasan anak dengan Fuzzy Inference System Tsukamoto. Keduanya akan dilakukan optimasi terhadap fungsi keanggotaan fuzzy menggunakan Algoritme Genetika agar memberikan hasil yang lebih optimal. Akurasi yang didapat setelah dilakukan optimasi dengan Algoritme Genetika memberikan hasil akurasi sebesar 87,91%, meningkat 27,08% lebih baik dibanding tanpa menggunakan optimasi dengan akurasi 60,83%. Nilai fitness terbaik didapatkan dengan variasi representasi kromosom 7 gen, jumlah populasi 100, jumlah generasi 70, serta kombinasi cr=0,8 dan mr=0,2.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	SKR/FTIK/2017/490/051707812
Uncontrolled Keywords:	Bakat anak, Kecerdasan anak, Fuzzy Logic, Fuzzy Inference System Tsukamoto, Algoritme Genetika
Subjects:	000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data > 005.1 Programming
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Yusuf Dwi N.
Date Deposited:	04 Sep 2017 03:20
Last Modified:	09 Sep 2020 07:59
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/1999

	Text Bagian Depan.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Repository staff only Download (391kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (842kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (505kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text BAB VI.pdf Restricted to Repository staff only Download (748kB)
	Text BAB VII.pdf Restricted to Repository staff only Download (349kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Restricted to Repository staff only Download (354kB)

Actions (login required)

View Item