Prediksi Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Pasca Pandemi Covid-19 Dengan Menggunakan Fuzzy Logic
DOI:
https://doi.org/10.53513/jis.v22i1.7466Abstract
Corona virus Disease 2019 (Covid-19) telah menjadi pandemic yang mengerikan Akibat dari pandemic membuat prekonomian dunia sangat buruk. Di Indonesia, Buruknya perekenomian salah satunya sangat berdampak dalam bidang Pendidikan. Pada Perguruan Tinggi Swasta (PTS) terjadi penurunan jumlah mahasiswa baru. Penurunan tersebut mencapai hingga 20% - 30%. Bagi perguruan tinggi swasta (PTS), jumlah mahasiswa merupakan komponen penting. Jumlah mahasiswa yang mengalami penurunan akan berdampak dengan adanya kekurangan biaya untuk menjalani kegiatan operasional kampus sehingga juga dapat berdampak kepada proses pembelajaran yang tidak berjalan dengan baik. STMIK Triguna Dharma adalah salah satu perguruan tinggi swasta yang berdampak akibat adanya covid-19 tersebut. Sebelum pandemic covid-19 Jumlah penerimaan mahasiswa baru STMIK Triguna dapat mencapai angka 1600 mahasiswa baru. Namun akibat dari pandemic tersebut dari tahun ajaran 2020/2021 hingga saat ini mahasiswa sangat banyak berkurang. Oleh karena itu diperlukan prediksi jumlah mahasiswa baru untuk meningkatkan efektivitas dan efisensi dalam persiapan dan pelaksanaan proses belajar mengajar. Banyak metode yang dapat menangani proses prediksi dalam menentukan Prediksi jumlah mahasiswa baru diantaranya adalah dengan menggunakan Fuzzy Logic. Dengan melakukan prediksi diharapkan dapat memperkirakan jumlah penerimaan mahasiswa baruReferences
faisal salistia dedi junaedi, “1.pdf.†pp. 995–1115, 2020.
F. Ampera, “Kita Dan Corona (Catatan Kritis Di Tengah Pandemi Covid-19),†Yogyakarta: Buku Litera, 2020.
D. A. D. Nasution, Erlina, and I. Muda, “Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Perekonomian,†J. Benefita, vol. 5, no. 2, pp. 212–224, 2020.
S. Redjeki, “Analisis Performance Fuzzy Klasifikasi Bantuan Kemiskinan Tsukamoto Dalam,†J. TECH-E, vol. 1, no. 1, pp. 1–12, 2017, [Online]. Available: http://jurnal.buddhidharma.ac.id.
J. Audrey1, A. Fadlil, and Sunardi, “Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Menggunakan Logika Fuzzy Metode Sugeno,†J. Inform. Manaj. dan Komput., vol. 14, no. 1, pp. 56–66, 2022.
H. Nasution and L. Fuzzy, “Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan,†J. ELKHA, vol. 4, no. 2, pp. 4–8, 2012.
A. G. Novianti, M. R. Irjii, M. Zayyan, and N. Allam, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Prediksi Pemesanan Bahan Baku Produksi Air Minum Kemasan Akuapura,†Semin. Nas. Teknol. Inf. Dan Komun., vol. 6, pp. 611–618, 2018.
D. Emilia, B. Manik, and K. Ibnutama, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Dalam Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Jumlah Produksi Seragam Pada Produksi Barang Di Rumah Jahit SFD Padang Bulan Medan,†J. CyberTech Vol.x., vol. x, no. x, pp. 1–8, 2019.
L. P. Ayuningtias, M. Irfan, and J. Jumadi, “Analisa Perbandingan Logic Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno, Dan Mamdani (Studi Kasus : Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung),†J. Tek. Inform., vol. 10, no. 1, pp. 9–16, 2017.
V. M. Nasution and G. Prakarsa, “Perancangan Aplikasi Fuzzy Logic Untuk Prediksi Kasus Positif Covid-19 Menggunakan Metode Tsukamoto,†J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 4, p. 1642, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3338.
M. Dandi, K. Fernando, and T. Hidayat, “Analisis Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Universitas Wiralodra Indramayu Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,†Teknokom, vol. 3, no. 2, pp. 14–22, 2020, doi: 10.31943/teknokom.v3i2.49.
“Arti Kata Prediksi di Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI).†https://kbbi.web.id/prediksi.
A. A. Azahra, “Analisis Prediksi Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Regresi Linier Sederhana,†Bull. Appl. Ind. Eng. Theory, vol. 3, no. 1, pp. 75–78, 2022, [Online]. Available: http://jim.unindra.ac.id/index.php/baiet/article/view/6532/893.
A. Shoniya and A. Jazuli, “Penentuan Jumlah Produksi Pakaian Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto Studi Kasus Konveksi Nisa,†JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 4, no. 1, p. 54, 2019, doi: 10.29100/jipi.v4i1.1068.
A. J. Rindengan and Y. A. R. Langi, Sistem Fuzzy. Bandung: CV. Patra Media Grafindo, 2019.
A. Sianipar and K. Handoko, “Implementasi Fuzzy Logic Untuk Sortasi Buah Tomat Secara Otomatis,†J. COMASIE, vol. 03, pp. 48–55, 2020, [Online]. Available: http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/comasiejournal.
A. Setiawan, B. Yanto, and K. Yasdomi, LOGIKA FUZZY DENGAN MATLAB. Bali: Jayapangus Press, 2018.
J. F. Simanjuntak, A. P. Sari, and A. N. Syahputri, “Implementasi Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Harga Gabah Pada Petani,†Brahmana J. Penerapan Kecerdasan Buatan, vol. 1, no. 2, pp. 121–125, 2020, doi: 10.30645/brahmana.v1i2.28.
Z. Zurzaq, Silviani, and M. Mukhlis, “Prediksi Awal Ramadhan Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,†ARITMATIKA J. Ris. Pendidik. Mat., vol. 1, no. 2, pp. 88–95, 2020, doi: 10.35719/aritmatika.v1i2.4.
I. K. Logika, “Implementasi Kendali Logika Fuzzy Pada Sistem Pengaturan Temperatur Proses Penurun Kadar Air Susu,†ELTEK, vol. 16, no. 2, pp. 49–61, 2018.
