Perbandingan Analisis Regresi Linier Berganda Dan Fuzzy Inference System Mamdani Dalam Memprediksi Berat Badan Ideal
Daftar Isi:
- 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 diantara 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. 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. Perbandingan tersebut didapat dari 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.