LOGIKA FUZZY SEBAGAI SUATU METODE ANALISIS DATA KUANTITATIF (STUDI KASUS: ANALISIS VARIABEL KEMISKINAN DAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA DI KECAMATAN FATUMNASI KABUPATEN TTS)
Keywords:
Logika Fuzzy, KuantitatifAbstract
Dalam analisis variabel-variabel kuantitatif, sangat lazim untuk mengukur variabel-variabel kuantitatif terkait dengan nilai tunggal. Akan tetapi, untuk mendapatkan ukuran-ukuran yang tepat sangat sulit didapatkan. Metode statistik didasari oleh teori probabilitas yang merepresentasikan ketidakpastian. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dan mengkorelasikan teori logika fuzzy ke dalam teori statistik, untuk analisis data kuantitatif, serta menguji kehandalannya. Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1, tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk linguistik, konsep tidak pasti seperti "sedikit", "lumayan", dan "sangat". Skala ini sangat melekat pada nilai jawaban kognitif pada kuesioner. Penelitian ini mengambil kasus studi kemiskinan menggunakan kuesioner untuk mengambil data kognitif dan berskala dan dilakukan pengolahan data menggunakan tenik fuzzy lalu membandingkan dengan kinerja metode statistika konvensional. Dari hasil penelitian yang dilaksanakan terhadap studi kasus kemiskinan ini, fuzzy logic diterapkan pada model analisis kuantitatif tipologi dan analisis perangkingan tingkat kemiskinan berdasarkan kriteria sehingga terlihat adanya suatu metode baru dalam melakukan analisis data kuantitatif hasil penelitian survei.
References
Supriyono, 2007. Analisis Perbandingan Fuzzy regresi berganda dengan Regresi konvensional sebagai alat permalan, Proceeding Seminar Nasional Teknologi Nuklir Yogyakarta.
Setyawan, Sholeh H. 2009. Penerapan Logika Fuzzy Untuk Memperbaiki Penyusunan Rangking Wilayah Miskin, Proceeding KOnferensi Nasional Sistem dan Informatika, Bali.
Triyuniarta, A.,Winiarti,S.,Pujianta,A. 2009. Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan Penentuan Keluarga Miskin di Kota Yogyakarta. Proceeding Seminar Nasional Informatika. Yogyakarta.
Sutrisno,(2011). Analisis Perbandingan Fuzzy Regresi Berganda Dengan Regresi Konvensional Sebagai Alat Pearmalan, Proceeding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan komunikasi ,Yogyakarta.
Wati,S.E, Sebayang,D., Sitepu,R. 2013. Perbandingan Metode Fuzzy dengan Regresi Linear Berganda dalam Peramalan Jumlah Produksi (Studi kasus : Produksi Kelapa Sawitdi PT Perkebunan III Medan Tahun 2011-2012, Saintia Matematika
Departemen Komunikasi dan Informatika. (2005). Kriteria Rumah Tangga Miskin. Tim Koordinasi Pusat Program Pemberian Subsidi
Langsung Tunai Kepada Rumah Tangga Miskin, Jakarta.
Zadeh, Lotfi A. (1975). Fuzzy Sets and Their Applications to Cognitive and Decision Processes. NewYork: Academic Press, Inc.
