Analisis biaya pada sistem antrian MF/MF/1 dengan metode artificial neural network dan signed distance

Muhammad Arief Syahputra, Dr. Dwi Ertiningsih, S.Si.

2024 | Skripsi | MATEMATIKA

Pada skripsi ini dianalisa total abiaya dari sistem antrian MF/MF/1 dengan menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN)dan metode signed distance yang memodelkan hubungan antara biaya tunggu dan biaya pelayanan terhadap biaya total. Dibangun model fuzzy dan Artificial Neural Network untuk memprediksi nilai biaya total. Metode fuzzy dibangun dengan memanfaatkan model dari hubungan antar biaya kedatangan dan biaya pelayanan terhadap biaya total. Metode Artificial Neural Network dibangun dengan konsep gradien. Setelah itu kedua metode dibandingkan dengan metode fuzzy yang umum digunakan yaitu metode Mamdani. Perbandingan juga dilakukan dengan metode Mamdani yang telah di modifikasi yaitu dengan menggunakan defuzzifikasi signed distance. Hasil perban dingan prediksi dari masing-masing model telah disimulasikan sehingga didapat bahwa model ANN menghasilkan hasil prediksi terbaik pada kasus yang diberikan.

 In this thesis, an analysis is conducted on total cost of the MF/MF/1 queue models using the Artificial Neural Network (ANN) method and the signed distance method, which models the relationship between waiting costs and service costs on total costs. Fuzzy and Artificial Neural Network models are constructed to predict the total cost. The fuzzy method is developed by utilizing a model of the relation ship between arrival costs and service costs on total costs. The Artificial Neural Network method is built on the gradient concept. Subsequently, both methods are compared with the commonly used fuzzy method, Mamdani. Additionally, a comparison is made with a modified Mamdani method using signed distance defuzzification. The simulation results of the prediction comparisons indicate that the ANN model produces the best predictions for the given case

Kata Kunci : MF/MF/1, Signed Distance