PREDIKSI KEKUATAN TARIK DAN BENDING KOMPOSIT SERAT TKKS MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURO FAZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

ABDUL GANI; AGUS MUJIANTO

Authors

ABDUL GANI Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur
AGUS MUJIANTO Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur

Keywords:

Komposite, Artificial Neuro Fazzy Inference Sistem (ANFIS), Prediksi

Abstract

Adaptive Neuro Fuzzy Inference Sistem (ANFIS) merupakan metode yang mengkombinasikan antara jaringan saraf tiruan dengan logika fuzzy. ANFIS yang dapat memprediksi dengan baik menggunakan data yang tidak perlu besar. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kekuatan tarik dan bending pada komposit serat tandan kosong kelapa sawit menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Data yang digunakan adalah data data uji bending pada komposit TKKS dengan komposisi serat dan matriks polimer. Pengujian dilakukan dengan menggunakan 25 data latih training dan 12 data latih testing, menggunkan dua masukan membershif function kurva trapmf dan otput linier dengan menggunakan epoch sebanyak 200, dan metode optimasi hybrid. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ANFIS dapat digunakan untuk memprediksi kekuatan tarik dan bending pada komposit TKKS dengan akurasi yang baik dan mendapatkan nilai RMSE training 0,0096531, dan nilai RMSE testing 0.06024. dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam mengembangkan bahan komposit serat TKKS dan penggunaannya dalam berbagai aplikasi Teknik

Downloads

Download data is not yet available.

References

Afriliana, I. (2016). Prediksi Indeks Kualitas Air Sungai Pemali Comal Dengan Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System. 58–62.

Azhar, M. I., & Mahmudy, W. F. (2018). Prediksi Curah Hujan Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(11), 4932–4939. Https://Openlibrarypublications.Telkomuniversity.Ac.Id/Index.Php/Engineering/Article/View/2790%0ahttps://Openlibrarypublications.Telkomuniversity.Ac.Id/Index.Php/Engineering/Article/Download/2790/2646

Bettiza, M., & Uperiati, A. (2021). Implementasi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Anfis) Untuk Prediksi Curah Hujan. Student Online Journal (Soj) Umrah - Teknik, 2(1), 186–196.

Elektro, S. T., Teknik, F., Negeri, U., Elektro, S., Teknik, F., & Surabaya, U. N. (2011). Desain Sistem Pengaturan Sudut Aero Pendulum Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ( Anfis ) Berbasis Matlab Aldo Tri Prasetyo Endryansyah , Bambang Suprianto , Puput Wanarti Rusimamto Abstrak. 387–395.

Gunandar, A. R. I. W. (2021). Program Studi Teknik Mesin.

Kasus, S., Hulu, K., & Utara, S. (2019). Prediksi Curah Hujan Menggunakan Metode Anfis (Studi Kasus: Kabupaten Hulu Sungai Utara). 5, 24–29.

Lara. (2022). No Titleהכי קשה לראות את מה שבאמת לנגד העינים. הארץ, 8.5.2017, 2003–2005. Www.Aging-Us.Com

Lestari, Y. D. (2017). Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Prediksi Penjualan Jamur Menggunakan Algoritma Backropagation. Jurnal Isd, 2(1), 2477–2863.

Muzani, M. A., Utami, E., & Hartanto, A. D. (2022). Optimasi Anfis Untuk Prediksi Data Time Series. Jatisi (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 9(3), 2449–2460. Https://Doi.Org/10.35957/Jatisi.V9i3.2956

Nilawati, L., Wahyudi, M., Informatika, M., Selatan, J., Komputer, I., & Selatan, J. (2015). Penilaian Properti Menggunakan Metode Anfis. 23–28.

Rahmasita, M. E., Farid, M., & Ardhyananta, H. (2017). Analisa Morfologi Serat Tandan Kosong Kelapa Sawit Sebagai Bahan Penguat Komposit Absorpsi Suara. 6(2).

Septiani, M., & Informatika, M. (2018). Analisis Penerimaan Matakuliah Zahir Untuk Mahasiswa Menggunakan Metode Anfis. 4(1).

Termoset, K. (N.D.). No Title.

Time, P., & Dan, S. (2019). Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Kejuruan ( Jiptek ). 12(1), 65–73.

Zulkifli, Z., Hermansyah, H., & Mulyanto, S. (2018). Analisa Kekuatan Tarik Dan Bentuk Patahan Komposit Serat Sabuk Kelapa Bermatriks Epoxyterhadap Variasi Fraksi Volume Serat. Jtt (Jurnal Teknologi Terpadu), 6(2), 90. Https://Doi.Org/10.32487/Jtt.V6i2.459