PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DENGAN SISTEM INFERENSI FUZZY MAMDANI DALAM MEMPREDIKSI BERAT BADAN IDEAL
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 di antara 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. Perbandingannya menggunakan nilai MSE (Mean Square Error). Semakin
kecil nilai MSE, maka metode tersebut semakin baik. 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. Dari
perbandingan kedua metode tersebut, didapat 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. Maka disimpulkan analisis regresi adalah yang terbaik digunakan dalam
penelitian ini.
Penulis: Rifal Purbaya
Kode Jurnal: jpmatematikadd141101
