## Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) terhadap Klasifikasi Kendaraan Roda Dua Mahasiswa Teknik Perkeretaapian Angkatan 2019 di Politeknik Negeri Madiun
Adiratna Ciptaningrum 1 , Akbar Arliawan 2 , Fita Nova Wima Sari 3 , Muhammad Bayu Muchlas Aditya 4 , Muhamad Zulkarnain 5 , Nur Indah Kusumawati 6 , Rizky Budisatriya 7 ,  Shinta Fajar Sari 8 1,2,3,4,5,6,7,8 Teknik Perkeretaapian,Politeknik Negeri Madiun Jl. Serayu No.84, Pandean, Taman, Pandean, Kec. Taman, Kota Madiun, Jawa Timur 63133 INDONESIA Email: 1 adiratna@pnm.ac.id , 2 arliawanakbar@gmail.com, 3 novafita60@gmail.com,
4 adityamuhammadbayu@gmail.com, 5 zulkarnainaja423@gmail.com, 6 kusumawatinur78@gmail.com,
7 rizkybudisatriya@gmail.com, 8 shintafajar151200@gmail.com
Abstract—In this study, data from a survey of the types of two- wheeled  vehicles  used  by  students  of  Railway  Engineering  class of  2019  was  used  which  consisted  of  two  inputs,  namely wheelbase and capacity (cc). The data was sampled in 2022. The types  of  two-wheeled  vehicles  surveyed  consisted  of  automatic motorbikes,  mopeds,  sport  motorbikes,  and  naked  motorbikes. In  the  first  test  sample,  the  input  value  is  entered  based  on  the datasheet, and the output value is close to 0.3 which is the symbol of  the  numeric  notation  of  the  motor  matic.  Second,  the  input value  is  entered  based  on  the  datasheet,  and  the  output  value  is close to 0.4 which is the symbol of the numerical notation of the moped  motor.  Third,  the  input  value  is  entered  based  on  the datasheet, and the output value exceeds the value 0.5 which is the symbol of the numeric notation of motor sport. Then fourth, the input value entered is based on the datasheet, the output value is less  than  the  value  0.6  which  is  the  symbol  of  the  numeric notation of the naked motorbike.
Intisari—Pada penelitian ini, digunakam data dari hasil survei jenis  kendaraan  roda  dua  yang  digunakan  mahasiswa  Teknik Perkeretaapian  angkatan  2019  yang  terdiri  dari  dua  inputan yaitu  wheelbase  dan  capacity  (cc).  Data  tersebut  diambil  sample pada  tahun  2022.  Jenis  kendaraan  roda  dua  yang  di  survey terdiri  dari  motor  matic,  motor  moped,  motor  sport,  dan  motor naked.  Pada  sample  uji  pertama,  nilai  input  yang  dimasukkan berdasarkan datasheet, dan nilai output tersebut  mendekati nilai 0.3  yang  mana  merupakan  lambang  dari  notasi  numerik  dari motor  matic.  Kedua,  nilai  input  yang  dimasukkan  berdasarkan datasheet,  dan  nilai  output  tersebut  mendekati  nilai  0.4  yang mana  merupakan  lambang  dari  notasi  numerik  dari  motor moped.  Ketiga,  nilai  input  yang  dimasukkan  berdasarkan datasheet, dan nilai output tersebut  melebihi nilai 0.5 yang mana merupakan lambang dari notasi numerik dari motor  sport. Lalu keempat,  nilai  input  yang  dimasukkan  berdasarkan  datasheet, nilai output tersebut kurang dari nilai 0.6 yang mana merupakan lambang dari notasi numerik dari motor naked.
Kata Kunci— Mahasiswa Teknik Perkeretaapian angkatan 2019, wheelbase, capacity, dan datasheet.

## I. P ENDAHULUAN
Kecerdasan  buatan  diperlukan  agar  mampu  melaksanakan pekerjaan  seperti  yang  dilaksanakan  oleh  manusia.  Terdapat beberapa  jenis  bidang  pekerjaan  yang  bersangkutan  dengan
kecerdasan  yaitu  logika  fuzzy,  sistem  pakar,  permainan komputer (games), jaringan, robotika, dan syaraf tiruan [7].
ANFIS  (Adaptive  Neuro  Fuzzy  Interface  System) didefinisikan  sebagai  jaringan  pada  hasil  dari  suatu  sistem kesimpulan  fuzzy  (fuzzy  inference  system).  ANFIS  dapat membangun  sebuah  mapping  input-output  yang  mana  dari keseluruhan  input  dan  output  tersebut  dilatarbelakangi  dari pengetahuan  manusia  dalam  bentuk  if-then  dengan  membuat sebuah  prosedur  berupa  hybrid  learning.  ANFIS  merupakan penggabungan  dari  logika  fuzzy  dan  jaringan  syaraf  tiruan yang  mana  mampu  melakukan  permodelan  kualitatif berdasarkan  pengetahuan  manusia  serta  dalam  proses pengambilan  keputusan  dengan  menerapkan  basis  aturan (rules)  yang  telah  dibuat  sebelumnya.  JST  (Jaringan  Syaraf Tiruan)  berguna  dalam  belajar  dan  berlatih  dalam menyelesaikan  permasalahan  tanpa  melakukan  pemodelan tematik sehingga dapat bekerja berdasarkan data historis yang telah dimasukkan dalam jaringan tersebut,  mampu  mengenali pola,dan  melakukan  prediksi  berdasarkan  data  yang  telah dimuat sehingga ANFIS memiliki kedua kemampuan tersebut. ANFIS  merupakan  metode  yang  efektif  dan  efisien  dalam membuat  prediksi,  dimana  memiliki  tingkat  kesalahan  yang rendah  dibanding  metode  ANN,  dan  juga  tingkat  akurasi model  ANFIS  dipengaruhi  oleh  jumlah  dna  kualitas  dari sample data tersebut [8].
Dalam  penelitian  kali  ini,  penerapan  Adaptive  Neuro- Fuzzy Inference System (ANFIS) dilakukan untuk mengklasifikasi  jenis  kendaran  beroda  dua  yang  ada  di Politeknik  Negeri  Madiun.  Tujuan  penelitian  ini  dilakukan untuk  melakukan  pengolahan  data  parameter  dari  jenis kendaraan  roda  dua  sebagai  inputan  ANFIS,  merancang sistem  ANFIS  agar  dapat  digunakan  untuk  penentuan    jenis kendaraan  roda  dua  dan  melakukan  validasi  sistem  ANFIS yang  dirancang  untuk  proses  penentuan  jenis  kendaraan  roda dua.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  referensi pengembangan  sistem  ANFIS  untuk  klasifikasi  jenis kendaraan  roda  dua  dan  hasil  dari  implementasi  sistem  ini harapannya mampu memberikan kemudahan dalam menentukan  jenis  kendaraan  roda  dua  mahasiswa  Teknik Perkeretaapian angkatan 2019 di Politeknik Negeri Madiun.

## II. TINJAUAN  PUSTAKA

## A. Logika Fuzzy
Logika yang mempunyai nilai kekaburan atau kesamaran fuzzyness  antara  benar  atau  salah  disebut  dengan  logika fuzzy. Dalam teori logika fuzzy pada nilai bias memiliki nilai benar  atau  salah  secara  bersamaan.  Namun  besarnya keberadaan dan kesalahan tergantung pada bobot keanggotaan  yang  dimilikinya.  Logika  fuzzy  memiliki derajat  keanggotaan  dalam  range  0  hingga  1.  Sedangkan pada  logika  digital  yang  hanya  memiliki  dua  nilai  1  atau  0. Logika  fuzzy  umumnya  digunakan  untuk  mengartika  suatu besaran  yang  diekspresikan  menggunakan  bahasa linguistic , salah  satu  contoh  besaran  yang  dimaksud  adalah  besaran kecepatan  laju  kendaraan  yang  diekspresikan  dengan  pelan, agak  cepat,  cepat  dan  sangat  cepat.  Berbeda  dengan  logika klasik crisp /  tegas,  suatu  nilai  hanya  mempunyai  dua kemungkinan yaitu suatu anggota himpunan atau tidak [3].
Derajat  keanggotaan  dengan  nilai  0  (nol)  artinya  nilai bukan  merupakan  anggota  himpunan  dan  1  (satu)  berarti nilai  tersebut  adalah  anggota  himpunan.  Logika fuzzy juga biasanyaa  digunakan  dalam  bidang  teori  kontrol,  teori keputusan,  dan  beberapa  bagian  dalam  managemen  sains. Kelebihan  dari  logika  fuzzy  adalah  dapat  memproses  suatu penalaran  secara  bahasa  ( linguistic  reasoning ),  sehingga dalam perancangannya tidak perlu lagi melakukan persamaan matematik dari objek yang dikendalikan [3].
B. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Sistem Inferensi  Fuzzy-Neuron adalah  sistem  yang melakukan penggabungan logika fuzzy dengan jaringan syaraf tiruan,  dengan input dari jaringan  syaraf  diolah  terbih  dahulu dengan  menggunakan  modul  fuzzifier  yang  memgakibatkan nilai  angka  biasa  menjadi  nilai  samar.  Semua  proses  dalam jaringan syaraf dalam nilai samar, kemudian  hasil dari proses yang  dilakukan  dikembalikan  ke  nilai  biasa  melalui  modul defuzzifier.  Contoh  penerapan  dari  Fuzzy-Neuron  banyak dalam  sistem  kontrol  berbagai  instrumen  dalam  pengambilan keputusan.  Berikut  ini  merupakan  contoh  dari  sistem  kontrol berbasis Fuzzy-Neuron telah digunakan secara nyata.
 Sistem  kontrol  dari  kereta  bawah  tanah  ( subway )  pada negara Jepang tepatnya di Sendai,  menggunakan Fuzzy- Neuron,  hasilnya  terdapat  peningkatan  kualitas  dari pengontrolan manusia ataupun sistem kontrol elektronik.
 Penggunaan sistem kontrol Fuzzy-Neuron pada perusahaan  mobil  Nissan  tepatnya  pada  sistem
pengereman  (braking  system)  dan  pengapian  (fuel injector).  Hal  tersebut  juga  diterapkan  pada  perusahaan mobil GM.
 Contoh yang saat ini menggunakan sistem kontrol neuro- fuzzy  peralatan  seperti  kamera, camcorder ,  mesin  cuci, vacum cleaner, kulkas, dan sebagainya.
Terdapat  lima  layer  dari  metode  ANFIS,  yaitu  layer fuzzifikasi, layer rule, layer normalisasi, layer defuzzifikasi, dan  hasil  neuro  tunggal.  Adapun  struktur  ANFIS  seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Struktur ANFIS [8]

## III. METODE PENELITIAN

## A. Pembuatan Sistem Inferensi Fuzzy
Fuzzy Inference System merupakan sebuah kerangka kerja perhitungan  berdasarkan  konsep  teori  himpunan  fuzzy  dan pemikiran fuzzy yang digunakan dalam penarikan kesimpulan atau  suatu  keputusan.  Pendekatan  ini  untuk  mengembangkan model kualitatif pengetahuan manusia dan untuk memperkirakan  kemampuan  tanpa  menggunakan  perhitungan kuantitatif yang tepat. Sistem inferensi fuzzy ini menggunakan logika fuzzy untuk merumuskan pemetaan dari input  yang  diberikan  ke  output  yang  membantu  dalam membuat keputusan. Ini mencakup parameter yang dijelaskan dalam Fungsi Keanggotaan, Operasi Logika, dan Aturan Jika- Maka [1].
Untuk  membangun  sistem  inferensi  fuzzy,  pertama-tama harus  menentukan  jumlah  variabel  input  atau  output,  jumlah dan  jenis  fungsi  keanggotaan  untuk  variabel  input  dan outputnya.  Kemudian  berdasarkan  data  yang  dikumpulkan, pilihlah rentang tampilan dan parameter semua variabel input atau  output.  Metode  fuzzifikasi  variabel  input  ini,  penerapan operator  fuzzy  pada  antecedent,  implikasi  dari  antecedent  ke consequent,  agregasi  konsekuensi  di  seluruh  aturan  dan defuzzifikasi  merupakan  syarat  untuk  menyelesaikan  fuzzy inference  system.  Logika  fuzzy  mengambil  nilai  input  yang tajam  dan  mengubahnya  menjadi  anggota  dengan  nilai  kapal mulai  dari  0  sampai  1  [1].  Salah  satu  jenis  umum  dari
kontroler  logika  fuzzy  dapat  ditunjukkan  pada  Gambar diagram alir dibawah ini :

## Gambar 2. Diagram Alir Sistem
Dari  penjabaran  diagram  alir  pada  gambar  diatas  dapat dijelaskan  bahwa  data  masuk  melalui  crisp  input  dimana memiliki arti Logika crisp atau tegas merupakan sistem logika yang  hanya  mempunyai  dua nilai keanggotaan  benar  atau salah,  tanpa  ada nilai yang  terletak  diantaranya.  Logika  fuzzy merupakan  sebuah  perluasan  dari  logika  tegas  tersebut.  Lalu tahap  selanjutnya  yaitu  masuk  ke  f uzzyfication yang merupakan langkah pertama dari metode fuzzy yang bertugas untuk  mengambil  nilai  input  berupa  nilai crisps ,  dan menentukan  derajat  dari  input  sehingga  input  dapat dikelompokkan  pada  himpunan fuzzy yang  tepat.  Selanjutnya masuk  ke  Fuzzy  Inference  System  yang  merupakan  sebuah sistem yang dapat melakukan penalaran dengan prinsip serupa, seperti  manusia  melakukan  penalaran  dengan  nalurinya. Sistem  ini  didasarkan  atas  teori  logika fuzzy yang  memiliki kemampuan  dalam  proses  penalaran  secara  bahasa  ( linguistic reasoning ).  Lalu  pada  FIS  ini  mendapat  masukan  dari fuzzy rule yang  merupakan  sebuah  masukan  yang  berupa permisalan  IF  ELSE  diamana  pada  hal  ini  juga  bisa mengetahui  jumlah  akhir  nilai  data  yang  kita  cari.  Tahapan terkahir yaitu defuzzyfikasi yang merupakan langkah terakhir dalam  suatu  sistem  logika  fuzzy  dimana  tujuannya  adalah mengkonversi  hasil  dari  inference  engine  yang  diekspresikan dalam  bentuk  fuzzy  set  kesuatu  bilangan  real.  Hasil  konversi tersebut  merupakan  aksi  yang  diambil  oleh  sistem  kendali logika fuzzy.

## B. Penyesuaian parameter FIS oleh ANFIS
Teknik  neuro-fuzzy  telah  berkembang  dari  kombinasi jaringan saraf tiruan dan sistem inferensi fuzzy. Ketika kedua sistem  ini  dihubungkan,  mereka  dapat  secara  kualitatif  dan kuantitatif  memperoleh  hasil  yang  sesuai  yang  mencakup kemampuan  kalkulatif  jaringan  saraf  atau  kecerdasan  fuzzy. Untuk  membuat  sistem  inferensi  Neuro-fuzzy  adaptif  ini, diperlukan  pelatihan,  pengujian  dan  pengecekan  set  data. Umumnya  kumpulan  data  ini  dikumpulkan  sesuai  dengan pengamatan sistem target dan selanjutnya disimpan dalam file yang terpisah [10].

## IV. PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  digunakan  data  dari  hasil  survei jenis kendaraan roda dua yang digunakan mahasiswa teknik.
Perkeretaapian angkatan 2019 yang terdiri dari dua inputan yaitu wheelbase dan capacity (cc).  Data  tersebut  diambil sample pada tahun 2022. Jenis kendaraan roda dua yang di survey terdiri dari motor matic , motor moped , motor sport , dan motor naked.

## A. Membangun Sistem Inferensi Fuzzy Awal
Sebelum  membentuk  ANFIS,  perlu  ditentukan  jenis membership  fuction yang  akan  digunakan  beserta  dengan range  dan  parameter  didalamnya  bersarakan  data  yang  telah didapatkan.  Terdapat  8  tipe membership  function yang  dapat digunakan  yaitu triangle (trimf), trapezoida l  (trapmf), generalized  bell-shaped (gbellmf), gaussian (gaussmf), gaussian2 (gauss2mf), phi (pimf), sigmoid biner (dsigmf), dan sigmoid (psigmf).  Tiap  tipe membership  function tersebut akan  memetakan  input  derajat  keangggotaannya  sehingga memiliki  bentuk  kurva  yang  berbeda.  Tipe membership function yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah triangle (trimf).  Banyaknya  epoch  yang  dipilih  adalah  200  agar mendapatkan  akurasi  yang  lebih  tinggi.  Berikut  merupakan arsitektur sistem ANFIS.

## Gambar 3. Arsitektur sistem ANFIS
Pendekatan  pemodelan  dalam  ANFIS  hamper  sama dengan  teknik  yang  mengidentifikasi  sistem  pada  umumnya. Pertama,  ANFIS  mengasumsikan  adanya  sebuah  struktur model  tertentu  yang  akan  menghubungkan input dan output . Kemudian, ANFIS harus diberikan pasangan input dan output dalam  format  kompatibel  untuk  dilakukannya  pelatihan.  Jika kedua  tahap  tersebut  terpenuhi,  maka  ANFIS  yang  telah  kita buat  siap  digunakan  untuk  melatih Fuzzy  Inference  System (FIS)  sehingga  dapat  menirukan  kelakuan  yang  sistem  yang sedang dimodelkan. ANFIS melatih FIS dengan memodifikasikan  parameter  fungsi  keanggotaan  hingga didapatkan error minimal  antara  output  FIS  dengan  data pelatihan output .
Data training yang  digunakan  sebanyak  240  data  yang terbagi menjadi 80 data wheelbase (kolom 1), 80 data capacity (kolom  2),  dan  80  data vehichle  classes (kolom  3).  Di  sini, output yang  diinginkan  adalah  kelas  kendaraan  ( vehicle classes )  yang  dilambangkan  dengan  beberapa  notasi  numerik seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1. Matriks kumpulan data training berisi  tiga  kumpulan  data  kolom  yang  mewakili wheelbase dan capacity sebagai  input  dan vehichle  classes
CRISP INPUT FUZZYFICATION FUZZY RULE DEFUZZYFIKASI
CRISP OUTPUT FUZZY INFERENCE SYSTEM
sebagai  output.    Seluruh  data  tersebut  akan  diinputkan  pada workspace kemudian diberi nama ‘ tipekendaraan ’.
Tabel 1. Notasi untuk jenis kendaraan roda dua yang digunakan dalam
penelitian Tipe Kendaraan Notasi yang Digunakan Motor Matic 0.3 Motor Moped 0.4 Motor Sport 0.5 Motor Naked 0.6
Gambar 4. Tampilan I nput Data pada Workspace
Setelah data diinputkan, selanjutnya menuliskan ‘anfisedit’ pada command  window MATLAB  sehingga  muncul  ANFIS Editor  Window .  Pada ‘Load  data’ pilih Type  ‘training’ kemudian from ‘worksp.’ . Setelah itu, tulis nama sesuai nama workspace.
Gambar 5. Tampilan ANFIS setelah Input Data
Pada  bagian  ‘Generate  FIS’,  digunakan  ‘Grid  partition’ untuk  membuat FIS Sugeno secara otomatis.  Setelah itu pilih ‘Generate FIS’ maka muncul window baru untuk menentukan
tipe membership  function  input,  output, dan jumlah input membership function untuk proses training .
Gambar 6. Tampilan Grid Partition
Pada  menu ‘Train  FIS’ .  Terdapat ‘optim.  Methode’ yang di  set  ‘hybrid’  dengan  nilai  error  tolerance  dipilih  0.  Dalam penelitian  ini  jumlah epoch yang  digunakan  adalah  200 kemudian  pilih  ‘ Train  Now’. ANFIS  akan  memuat  data pelatihan  sesuai  dengan  epoch  yang  dimasukkan.  Hasil  dari pelatihan ANFIS berupa grafik utama dan error.
Gambar 7. Tampilan Hasil Training ANFIS
Jika  diperhatikan,  hasil  gafik  training  semakin  menurun. Dapat  dilihat pada  command  window ,  nilai  RMSE  sebesar 0.040112 dengan nilai error yang tidak pernah mencapai 0.
Gambar 8. Tampilan Command Window
Setelah itu, pada menu ‘Plot against’ dipilih ‘Trining data’ , lalu  dipilih  ‘ Test  Now’ untuk  mengetahui  ketepatan  ANFIS dalam melatih.
Gambar 9. Tampilan Plot Hasil Training ANFIS
ANFIS  akan  menampilkan  ketepatan  dalam  melatih  data pada grafik ANFIS Editor . Pelatihan data yang dilambangkan dengan  lingkaran  berwarna  biru  dan  hasil  pelatihan  ANFIS yang  dilambangkan  dengan  bintang  berwarna  merah,  seperti yang ditampilkan pada gambar di atas. Semakin tepat bintang merah pada lingkaran biru maka semakin tepat ANFIS dalam melatih  data  pelatihan.  Semakin  kecil  nilai  error  pelatihan, maka semakin akurat pula system ini.
Setelah  training  data  pada  ANFIS  selesai,  kita  dapat melihat  hasil  FIS  yang  didapatkan  dengan  memilih  menu ‘edit’ kemudian  pilih ‘FIS’ . Berikut  merupakan  tampilan  FIS yang didapatkan.
Gambar 10. Tampilan Awal Fuzzy Infarance System
Gambar 11. Membership Function dari input1 “ wheele-base ”
Gambar 12. Membership Function dari input2 “ capacity ”
Gambar 13. Membership Function dari output “vehicle classes”
Gambar  dibawah  ini  menunjukkan  basis  aturan  yang digunakan dalam fuzzy inference system untuk mengklasifikasikan  kendaraan  roda  dua. Rule  Viewer memungkinkan  untuk  memahami  seluruh  proses  inferensi fuzzy  sekaligus  dan  menunjukkan  bagaimana  bentuk  fungsi keanggotaan  tertentu  mempengaruhi  hasil  keseluruhan. Karena Rule Viewer memplot setiap bagian dari setiap aturan, ini  bisa  menjadi  kompleks  untuk  sistem  besar,  tetapi  untuk jumlah  input dan output  yang relatif kecil, performanya baik. Ini  menunjukkan  satu  perhitungan  pada  satu  waktu  dan dengan  sangat  rinci.  Dalam  pengertian  ini,  Rule  Viewer menyajikan  semacam  pandangan  mikro  dari  dalam fuzzy inference system .
Gambar 14. Tampilan Rule Viewer
Gambar 15. Tampilan Surface Viewer

## B. Model Klasifikasi Kendaraan
Model  klasifikasi  kendaraan  dikembangkan  menggunakan kontroler  logika  fuzzy  di Simulink  Library yang  dibangun  di MatlabR2019a  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  di bawah ini. Pada simulink tersebut berisi dua input yang terdiri atas wheelbase dan capacity .  Pada  kolom  input  tersebut, memungkinkan  seseorang  untuk  mengedit  nilainya  satu  per satu secra manual. Kedua input ini akan digabungkan melalui MUX dan  akan  ditransfer  ke  pengontrol  logika  fuzzy. Pemilihan  FIS  awal  atau  FIS  yang  dimodifikasi  oleh  ANFIS, sebagai  pengontrol  logika  fuzzy  dapat  dilakukan  dengan mengklik ganda pada pengontrol logika fuzzy dan menuliskan nama  FIS.  Keluaran  dari  logika  fuzzy  akan  berupa  beberapa nilai pecahan dalam rentang 0 sampai 1. Oleh karena itu untuk mengklasifikasikan  kendaraan  roda  dua  pada  empat  kelas yang berbeda, perlu diatur beberapa rentang untuk setiap kelas kendaraan. Pada model ini keluaran logika fuzzy dihubungkan ke  sebuah  blok display dimana  program  Matlab  ditulis  untuk mengatur  keluaran  logika  fuzzy  pada  empat  kelas  kendaraan berdasarkan  range  yang  dipilih  untuk  kelas  kendaraan  roda dua yang berbeda.
Gambar 16. Tampilan Desain Simulink
Gambar 17. Tampilan Desain Simulink Motor Matic
Berdasarkan  sample  uji  coba  pertama  yang  dilakukan, dengan  menginputkan  data wheelbase dengan  nilai  1240  dan capacity dengan  nilai  125  menghasilkan output pada display sebesar  0.3031.  Nilai input yang  dimasukkan  berdasarkan datasheet dari salah satu motor matic dengan notasi 0.3. Nilai output tersebut  mendekati  nilai  0.3  yang  mana  merupakan lambang  dari  notasi  numerik  dari  motor matic. Jadi  dapat diketahui nilai klasifikasi yang didapatkan adalah tepat.
Gambar 18. Tampilan Desain Simulink Motor Moped.
Berdasarkan  sample  uji  coba  kedua  yang  dilakukan, dengan  menginputkan  data wheelbase dengan  nilai  1235  dan capacity dengan  nilai  125  menghasilkan output pada display sebesar  0.3944.  Nilai input yang  dimasukkan  berdasarkan datasheet dari  salah  motor moped dengan  notasi  0.4.  Nilai output tersebut  mendekati  nilai  0.4  yang  mana  merupakan lambang  dari  notasi  numerik  dari  motor moped. Jadi  dapat diketahui nilai klasifikasi yang didapatkan adalah tepat.
Gambar 19. Tampilan Desain Simulink Motor Sport.
Berdasarkan  sample  uji  coba  ketiga  yang  dilakukan, dengan  menginputkan  data wheelbase dengan  nilai  1325  dan capacity dengan  nilai  150  menghasilkan output pada display sebesar  0.5507.  Nilai input yang  dimasukkan  berdasarkan datasheet dari  motor sport dengan  notasi  0.5.  Nilai output tersebut  melebihi  nilai  0.5  yang  mana  merupakan  lambang
dari  notasi  numerik  dari  motor sport. Jadi  dapat  diketahui bahwa nilai klasifikasi yang didapatkan adalah kurang tepat.
Gambar 20. Tampilan Desain Simulink Motor Naked.
Berdasarkan  sample  uji  coba  keempat  yang  dilakukan, dengan  menginputkan  data wheelbase dengan  nilai  1295  dan capacity dengan  nilai  150  menghasilkan output pada display sebesar  0.5771.  Nilai input yang  dimasukkan  berdasarkan datasheet dari  motor naked dengan  notasi  0.6.  Nilai output tersebut kurang dari nilai 0.6 yang mana merupakan lambang dari  notasi  numerik  dari  motor naked. Jadi  dapat  diketahui bahwa nilai klasifikasi yang didapatkan adalah kurang tepat.

## V. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini dilakukan upaya untuk mengklasifikasikan  kendaraan  beroda  dua  dalam  empat kategori  pada  Mahasiswa  Teknik  Perkeretaapian  Politeknik Negeri Madiun berdasarkan konsep logika Fuzzy dan ANFIS. Sebuah  model  dikembangkan  berdasarkan  dua  algoritma  ini untuk  mengklasifikasikan  kendaraan  menggunakan  dua parameter, wheelbase dan capacity yang dapat diukur dengan mudah  di  lapangan  dengan  berbagai  cara.  Klasifikasi kendaraan  beroda  dua  telah  dilakukan  pada  kumpulan  data tipe  kendaraan  yang  diketahui  untuk  memeriksa  keakuratan dan kinerja  model. Dari hasil simulasi dapat diketahui bahwa model  dengan  FIS  yang  dimodifikasi  memberikan  hasil  yang lebih signifikan untuk mengklasifikasikan tipe kendaraan.
Pada  sample  uji  pertama,  nilai input yang  dimasukkan berdasarkan datasheet, dan  nilai output tersebut  mendekati nilai  0.3  yang  mana  merupakan  lambang  dari  notasi  numerik dari  motor matic .  Kedua,  nilai input yang  dimasukkan berdasarkan datasheet, dan nilai output tersebut  mendekati nilai  0.4  yang  mana  merupakan  lambang  dari  notasi  numerik dari  motor moped. Ketiga,  nilai input yang  dimasukkan berdasarkan datasheet, dan nilai output tersebut melebihi nilai 0.5  yang  mana  merupakan  lambang  dari  notasi  numerik  dari motor sport .  Lalu  keempat,  nilai input yang  dimasukkan berdasarkan datasheet, nilai output tersebut  kurang  dari  nilai 0.6  yang  mana  merupakan  lambang  dari  notasi  numerik  dari motor naked .
Parameter  klasifikasi  kendaraan, wheel  base dan capacity kendaraan  beroda  dua  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber termasuk  informasi  yang  diberikan  oleh  Mahasiswa  Teknik Perkeretaapian Politeknik Negeri Madiun. Pelacakan parameter  ini  dapat  memainkan  peran  penting  dalam klasifikasi  kendaraan.  Untuk  mengklaim  model  klasifikasi
kendaraan  menjadi  realistis,  harus  dievaluasi  di  lapangan dengan  melacak  fitur  input  yang  digunakan  untuk  klasifikasi kendaraan  beroda  dua.  Oleh  karena  itu,  validasi  model  skala penuh  dengan  observasi  lapangan  sangat  penting.  Pelacakan parameter  ini  dapat  memainkan  peran  penting  dalam klasifikasi kendaraan.

## R EFERENSI
[1] Aenul  Muhajirah,  Eka  Safitri,  Titin  Mardiana,  Hartina dan  Andi  Setiawan.  “Analisis  Tingkat  Akurasi  Metode Neuro  Fuzzy  dalam  Prediksi  Data  IPM  di  NTB”. Mataram  :  Jurnal  Teori  dan  Aplikasi  Matematika (JTAM), Vol. 3, No. 1, April 2019.
[2] Angga  D  Frayudha,  Aris  Yulianto  dan  Fatmawatul Qomariyah.  “Pengembangan      Sistem      Manajemen Pendukung   Keputusan   Penilaian   Mutu Kepegawaian Dinas  Pendidikan  Rembang  Menggunakan  Algoritma ANFIS  (Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System)”. Rembang : Jurnal Explore IT 12 (1) 2020.
[3] Anisa  Citra  Mutia,  Aria  Fajar  Sundoro,  Arkom  Yajiddi, Khoirullah dan Qurrotul Aini. “Review Penerapan Fuzzy Logic  Sugeno  dan  Mamdani  pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Prakiraan  Cuaca  di  Indonesia”.    Jakarta  : Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  Indonesia,  6 November 2017.
[4] Dorteus  L  Rahakbauw,  Muh.  Iskandar  Tanassy  dan Berni P Tomasouw. “Sistem  Prediksi  Tingkat Pengangguran  Di  Provinsi  Maluku  Menggunakan ANFIS  (Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System)”. Ambon :  Jurnal Ilmu  Matematika dan Terapan, Volume 12 Nomor 2, Desember 2018.
[5] Fajar  Pangestu,  Agus  Wahyu  Widodo  dan  Bayu Rahayudi.  “Prediksi  Jumlah  Kendaraan  Bermotor  di Indonesia  Menggunakan  Metode  Average-Based  Fuzzy Time  Series  Models”.  Malang  :  Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 2, No. 9, September 2018.
[6] Handa  Gustiawan.  “Prototipe  Penilaian  Kinerja  Tenaga Ahli  PT.  Inacon  Luhur  Pertiwi  Dengan  Pendekatan Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)”. Jakarta  :  Jurnal  Teknologi  Informatika  &  Komputer  | Vol. 5, No. 1, Maret 2019.
[7] Mangapul  Siahaan,  Christopher  Harsana  Jasa,  Kevin Anderson,  Melissa  Valentino  Rosiana,  Satria  Lim  dan Wahyu  Yudianto.  “Penerapan  Artificial  Intelligence (AI)Terhadap Seorang Penyandang Disabilitas Tunanetra”. Batam : Journal of Information System and Technology, Vol.01 No 02, Nov 2020.
[8] Rizka  Nurul  Fajriani,  Farida  Asriani  dan  Hesti Susilawati. “Penerapan Adaptive Neuro-Fuzzy Inference
System  (ANFIS)  untuk  Pemantauan  Status  Gunung Merapi”.  Yogyakarta  :  Prosiding  Seminar  Nasional Multimedia & Artificial Intelligence, 6 Oktober 2018.
[9] Ulla  Delfana  Rosiani,  Twisty  Henras  Permatasari  dan Yoppy Yunhasnawa. “Sistem Pakar Emosi Wanita Jawa
Menggunakan  Metode  Certainty  Factor”.  Malang  :
Jurnal  Informatika  Polinema,  Volume  4,  Edisi  3,  Mei 2018.
[10] Z  Miskiyah,  W  Liliawati  dan  D  Rusdiana.  “Identifikasi Korelasi Minat Terhadap Siswa pada Konsep Usaha dan Energi”. Bandung :  Physics Education Research Journal Vol. 3 No. 1 (2021).
[11] Zulfia  Darma,  Agus  Perdana  Windarto  dan  Dedi Suhendro.  “Penerapan  Metode  Adaptie  Neuro  Fuzzy Inference  dalam  Memprediksi  Penjualan  Buku”.
Sumatera  Utara  :  Journal  of  Informatics  Management and Information Technology, Vol 2, No 1, Januari 2022.