UM SURABAYAUM SURABAYA

MUST: Journal of Mathematics Education, Science and TechnologyMUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology

Tujuan penelitian ini yaitu membuat model matematis yang berkaitan dengan logika fuzzy untuk memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa mulai tahun 2024. Jenis penelitian ini merupakan penelitian terapan. Metode yang digunakan yaitu metode Tsukamoto dalam analisis fuzzy serta pengecekan keakuratan peramalan dengan MAPE. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan data primer dan data sekunder. Data primer yang digunakan yaitu data penerimaan mahasiswa baru, banyak lulusan, dan banyak wisudawan dari Universitas Muhammadiyah Ponorogo pada tahun 2021, 2022, dan 2023. Data sekunder diperoleh dari buku, artikel, dan dokumen yang relevan dengan fuzzy Tsukamoto. Hasil analisis fuzzy Tsukamoto dengan pengujian MAPE menunjukkan bahwa model fuzzy yang dibangun berada pada persentase 5,3%. Artinya sistem fuzzy memiliki kemampuan peramalan yang sangat baik dalam memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa di tahun 2021, 2022, dan 2023 serta dapat digunakan untuk memprediksi banyak lulusan tahun 2024.

Metode fuzzy Tsukamoto dapat diterapkan untuk memprediksi jumlah lulusan perguruan tinggi menggunakan variabel jumlah mahasiswa baru dan jumlah peserta wisuda.Sistem fuzzy yang dikembangkan untuk memprediksi jumlah lulusan di Universitas Muhammadiyah Ponorogo memperoleh nilai MAPE sebesar 5,3%, yang termasuk dalam kategori peramalan sangat baik.Dengan akurasi tersebut, model ini dapat digunakan untuk memprediksi jumlah lulusan tahun-tahun berikutnya selama tidak ada perubahan kebijakan atau faktor eksternal yang signifikan.

Pertama, perlu dikembangkan penelitian yang menguji pengaruh variabel akademik lainnya, seperti indeks prestasi semester (IPS) dan jumlah mata kuliah yang diulang, terhadap akurasi prediksi kelulusan menggunakan logika fuzzy Tsukamoto, agar model menjadi lebih komprehensif. Kedua, dapat dilakukan studi perbandingan antara metode Tsukamoto dengan metode fuzzy lainnya seperti Mamdani atau Sugeno dalam konteks prediksi kelulusan mahasiswa, untuk mengetahui metode mana yang paling optimal dalam berbagai kondisi data perguruan tinggi. Ketiga, sebaiknya dikaji penerapan model prediksi ini secara lintas institusi, dengan ukuran dan karakteristik data yang berbeda, untuk mengevaluasi kemampuan generalisasi sistem fuzzy Tsukamoto dalam konteks pendidikan tinggi yang lebih luas. Penelitian-penelitian lanjutan ini akan memperdalam pemahaman tentang efektivitas sistem fuzzy dan mendukung pengembangan sistem prediksi yang lebih adaptif dan andal bagi manajemen perguruan tinggi.

Read online
File size728.31 KB
Pages16
DMCAReport

Related /

ads-block-test