## IMPLEMENTASI METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KEPUASAN TERHADAP PELAYANAN AKADEMIK UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA
Windania Purba 1) , Cristine Mendyeta 2) , Reno Simanullang 3) , Olwen Kienan 4) , Pravin Raj 5) 1,2,3,4,5 Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia windania@unprimdn.ac.id , cristinemendyeta19@gmail.com , renosimanullang123@gmail.com , olwenkienan@gmail.com , ravins039@gmail.com

## Abstract
This  study  highlights  the  importance  of  understanding  student  satisfaction  with  academic  services  at Universitas  Prima  Indonesia.  Using  the  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System  (ANFIS)  method,  the research identifies factors such as teaching quality, access to academic resources, and class schedules that influence student satisfaction. Data was collected through questionnaires and observations, then processed with  ANFIS  to  clean,  train,  and  test  the  data.  The  findings  indicate  that  the  variables  of  tangibles, responsiveess,  reliability,  empathy,  and  assurance  significantly  affect  student  satisfaction.  The  ANFIS model used demonstrates that student satisfaction can be predicted with relatively high accuracy, with an average root mean square error of 0.083297. This study provides guidance for improving the quality of academic services at Universitas Prima Indonesia, emphasizing the importance of professional and high- quality services to meet student expectations.
Keywords : ANFIS, Students, Academic Services, Satisfaction, Accuracy.

## 1. PENDAHULUAN
Peran  pendidikan  tinggi  sangat  penting dalam  pembangunan  suatu  negara.  Pendidikan merupakan  aset  penting  bagi  kemajuan  suatu negara karena kesejahteraan dan kemajuan suatu negara  dapat  dinilai  dari  tingkat  pendidikannya [1]. Perguruan tinggi sebagai lembaga pendidikan bertanggung  jawab  dan  bermutu  agar  dapat menyelenggarakan pelayanan pendidikan bermutu  [2].  Kepuasan  mahasiswa  terhadap layanan  pembelajaran  merupakan  salah  satu indikator  utama  untuk  menilai  mutu  pendidikan tinggi.  Jumlah  perguruan  tinggi  juga  harus diimbangi  dengan  peningkatan  kualitas  layanan akademik [3].
Mahasiswa merupakan konsumen utama proses  pendidikan  dan  harus  mendapat  layanan akademik  berkualitas,  agar  dapat  menghasilkan lulusan  yang  diharapkan  oleh  departemen perekrutan  [4].  Pelayanan  akademik  khususnya bagi mahasiswa menjadi tolak ukur diterima atau tidaknya  suatu  organisasi.  Pengukuran  ini  dapat dilakukan  dengan  melakukan  survei  berkala
terhadap  kepuasan  mahasiswa  terhadap  layanan akademik  [5].  Universitas  Prima  Indonesia, sebagai  salah  satu  universitas  terkemuka  di Indonesia,  juga  berupaya  untuk  memastikan kepuasan mahasiswa terhadap layanan akademik yang  diterimanya.  Namun,  untuk  meningkatkan kepuasan terhadap layanan pembelajaran, Universitas  Prima  Indonesia  perlu  memahami faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi kepuasan tersebut. Faktor-faktor yang berhubungan  dengan  berbagai  aspek,  seperti jadwal kelas, kualitas pengajaran, akses terhadap sumber daya akademik, dan banyak lagi.
Terkait  kepuasan  mahasiswa  terhadap layanan akademik, staf dan tenaga pengajar perlu memberikan  layanan  yang  prima  kepada mahasiswa  dengan  cara  yang  lebih  profesional [6]. Kepuasan adalah perasaan senang dan senang yang  dirasakan  individu  ketika  kebutuhan  dan keinginannya  terpenuhi  [7].  Setelah  mengikuti suatu perkuliahan, mahasiswa merasakan adanya rasa puas atau tidak puas [8].
Salah  satu  yang  dapat  digunakan  oleh
teknologi data dalam pengelolaan data kepuasan mahasiswa  dapat  memanfaatkan data  mining . Data  mining merupakan  proses  mengekstraksi data  serupa  dari  database/dataset  di  berbagai bidang  seperti  keuangan,  ritel,  sains,  statistik, ilmu  kedokteran,  kecerdasan  buatan,  dan  ilmu saraf.    Jumlah  data  berkembang  sangat  cepat, sehingga diperlukan teknologi dan algoritma baru dan cepat untuk  mengumpulkan dan  memproses data [9], [10], [11], [12]. Data mining sebenarnya memiliki  akar  yang  panjang  dari  bidang  ilmu seperti kece rdasan buatan ( artificial intelligent ).
Salah  satu  pendekatan  yang  dapat digunakan adalah metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) yang menggabungkan kecerdasan  buatan  dan  pemodelan  logika  fuzzy untuk  menganalisa  data  yang  kompleks.  Logika fuzzy adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk memetakan  suatu  ruang input ke  dalam  suatu ruang output . Fuzzy dalam  bahasa  Indonesia dapat  didefinisikan  sebagai  sesuatu  yang  tidak jelas atau tidak tegas, yang berarti suatu nilai bisa jadi benar atau salah secara bersamaan [13], [14], [15].
Sistem  inferensi fuzzy atau  disebut  juga dengan fuzzy inference engine adalah sistem yang dapat  melakukan  penalaran  hampir  serupa dengan  manusia. Terdapat  tiga  metode  dalam fuzzy inference system , yaitu metode Tsukamoto,  Mamdani  dan  Sugeno  [16],  [17]. Tiga komponen konsep fuzzy inference system yaitu  baris  aturan  (mengandung  seleksi  dari aturan-aturan fuzzy ), basis data dan mekanisme penalaran.
Jaringan syaraf tiruan merupakan
implementasi dari teknologi artificial intelligence . Jaringan  saraf  tiruan  pertama  kali dikembangkan  pada  tahun  1943  oleh  ahli neurofisiologi Warren McCulloch dan ahli logika Walter Pits, namun teknologi yang tersedia pada saat  itu  tidak  memungkinkan  adanya  kemajuan lebih  lanjut.  JST  memiliki  keuntungan  yaitu dapat digunakan untuk mengambil data,
mendeteksi  tren,  dan  juga dapat  memprediksi pola yang tidak diberikan selama pelatihan yang disebut dengan generalisasi [18], [19]. Cara kerja JST  seperti  halnya  cara  kerja  manusia,  yaitu mempelajari melalui contoh.
Untuk  memberikan  pemahaman  yang lebih  mendalam  mengenai  kepuasan  mahasiswa terhadap  layanan  akademik,  penelitian  ini bertujuan  untuk  menerapkan  metode  ANFIS dalam  konteks  Universitas  Prima  Indonesia. Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  mengenai faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kepuasan mahasiswa dan memberikan pedoman pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  guna meningkatkan kualitas layanan akademik.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan dalam pendekatan  untuk  menguatkan  penggunaan ANFIS dengan memproses data dan memprediksi kepuasan  mahasiswa.  Analisis  metode  ANFIS menggunakan pendekatan hybrid yang menggabungkan  keunggulan  logika fuzzy dan jaringan saraf tiruan (JST). Jika terbukti, ANFIS dapat digunakan untuk memproses transkrip pada tingkat pelayanan. Tahapan penelitian akan diurai seperti pada flowchart gambar 1. Adapun tahapan yang dilakukan antara lain :
1. Menganalisa Masalah
Langkah pertama dilakukan dengan menganalisa  masalah  yang  akan  dibahas  yaitu menilai  kepuasan  siswa  terhadap  pelayanan akademik  Universitas  Prima  Indonesia.  Dapat ditentukan    dan    diteliti    sehingga    masalah- masalah        yang        ada        dapat        diselesaikan dengan memberikan solusi yang terbaik.
2. Pengumpulan Data
Teknik  pengambilan  data  sebagai  sampel yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah purposive sampling . Barometer pengujian sampel dibuat  dengan  membandingkan  kesalahan  rata-
rata  untuk  berbagai  varietas keanggotaan.  Pada penelitian ini data diperoleh dengan mendistribusikan  kuesioner  dan  observasi. instrumen  utama  penelitian  adalah  kuesioner untuk  mengumpulkan  data  kepuasan  mahasiswa terhadap layanan akademik. Kuesioner dirancang berdasarkan  kerangka  konseptual  penelitian  dan terdiri  dari  pertanyaan-pertanyaan  terstruktur yang  mencakup  aspek-aspek  yang  berkaitan dengan  kepuasan  mahasiswa.  Diperkuat  dengan observasi  untuk  mendapat  data  primer  dengan cara mengamati langsung objek data.
3. Pengolahan Data
Langkah  awal  dalam  pengolahan  data adalah  melakukan cleaning  data, dimana membersihkan  data  untuk  mengidentifikasi, menyortir, mengoreksi ketidakseragaman, menghilangkan blunder, dan inkonsistensi terhadap data. Data yang kotor atau unstructured akan menyebabkan kegagalan dalam analisis data dan konklusi yang keliru.
Oleh sebab itu, penting untuk membersihkan  data  sebelum  melanjutkan  ke tahap  berikutnya.  Data  hasil cleaning kemudian menelusuri proses delimiter dengan memisahkan data  awal  (latih)  dan  data  akhir  (uji). Pengelompokan kemudian dilakukan agar seluruh  data  mempunyai  peluang  yang  sama untuk  digunakan  sebagai  data  uji  dan  data  latih. lalu  setiap  indikator  harus  diwakili  dengan proporsi  yang  sama  dengan  populasinya.  Skala populasi  membagi  dua  indikator  pada  kualitas pelayanan memuat Tangible , responsive, Reliability, Empathy, dan Assurance . Terhimpun kepuasan mahasiswa menjadi indicator kedua.
4. Pelatihan Data
Setelah  data  kotor  atau unstructured dibersihkan  dari missing  value pada  basis  data . Selanjutnya ialah training data dimana pada data training akan  digunakan  sebagai  acuan  untuk melatih  algoritma  atau  pola  untuk  membangun model dalam mengenali arketipe yang
diadaptasikan.  Proses training sendiri  akan membantu  model  dalam  memprediksi pola yang telah  dikenali  berdasarkan  data training yang  di input .  Sedangkan  data testing digunakan  untuk menguji  kinerja  model  yang  telah  dilatih sebelumnya pada data training [20].
5. Pengujian Data
Data testing merupakan  himpunan  data yang  digunakan  untuk  menguji  model  setelah melalui  proses training selesai.  Data testing adalah  data  yang   digunakan untuk   mengukur sejauh mana pengklasifikasi berhasil mengklasifikasikan    dengan    benar  [21].  Data testing digunakan  untuk  menguji  kinerja  model yang telah dilatih pada data training . Data testing berfokus  untuk  menilai  prediksi  dan  penentuan yang dibuat oleh masing-masing algoritma sudah benar  atau  belum.  Data testing akan  mengukur sejauh mana model mampu melakukan prognosis yang  akurat  dan  memberi  penilaian  terhadap mutu model yang telah dibuat.
Gambar 1 Flowchart Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembelajaran ANFIS dapat
menggunakan  algoritma  perambatan  balik  atau algoritma hybrid .  Algoritma hybrid adalah gabungan  antara  algoritma perambatan  balik dengan  metode  kuadrat  terkecil  ( Least  Squares Estimate ).  Metode  kuadrat  terkecil  digunakan untuk  menentukan parameter  konsekuensi, sedangkan  perambatan  balik  digunakan untuk memperbaharui bobot premis [22].
Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System model unik yang dikembangkan oleh Takagi dan Sugeno (1983) memodelkan kumpulan algoritma yaitu  sistem  inferensi fuzzy yang  dirancang dengan  aplikasi  MATLAB  yang  mempelajari logika fuzzy dan  melakukan  estimasi  yang bergantung  pada  fungsi  kumpulan  data  yang diterima [23].
Berikut  merupakan  gambar  struktur ANFIS  yang menggambarkan  sistem fuzzy Takagi Sugeno Kang:

## Gambar 2 Arsitektur Jaringan ANFIS
Gambar  diatas  terlihat  bahwa  sistem neuro - fuzzy terdiri dari lima lapisan. Tiap lapisan terdiri  dari  beberapa  simpul  yang  dilambangkan dengan  lingkaran  atau  kotak.  Lambang  kotak menyatakan simpul adaptif yang nilai parameternya bisa berubah berdasarkan pembelajaran  dan  lingkaran  menyatakan  simpul non adaptif dimana nilainya tidak berubah [24].
Sketsa  arsitektur  jaringan  ANFIS pada gambar  2  diatas  dapat  dideskripsikan  secara singkat sebagai berikut:
Layer  1 :    merupakan  lapisan fuzzifikasi  atau dikenal dengan lapisan kabur. Dimana output dari
setiap  neuron  punya  derajat  keanggotaan  yang diberikan  oleh  fungsi input .  Dengan  Z  adalah input ,  jadi  dalam  hal  ini  Z  ={Zt-1,Zt-2}  dan  {c, σ}  adalah  parameter.  Jika  parameter  tersebut berubah  maka bentuk curva ikut berubah. Maka persamaan sebagai berikut:
𝜇[𝑍] =   𝑒 − 1 2 ( 𝑧−𝑐 𝜎 ) 2 (1)
Layer 2 :   Pada layer kedua neuron tetap dengan bentuk  lingkaran  yang  diberi  simbol  II,  adalah hasil  produk  di  semua input dalam  operasi penggalian  sinyal  input  (operasi AND ).  Hasil perhitungan  tersebut  memperoleh  keluaran ( output )  yang  disebut fitring  strength .  Setiap neuron mewakili aturan ke-k sebagai berikut:
𝑤𝑘 = 𝜇𝐴𝑘 . 𝜇𝐵 (2)
Layer 3: Fuzzy  reasoning  layer atau  nilai  bobot (w) di lapisan ketiga, tiap neuron pada lapisan ini berupa neuron tetap (diberi simbol N) merupakan hasil  perhitungan  rasio  dari firing  strength ke-k (wk)  terhadap  jumlah  dari  keseluruhan  daya tembak  pada layer kedua.  Hasil  perhitungan  ini disebut  kuat normalized  firing  strength (tembak ternormalisasi),  dengan  persamaan  sebagai berikut:
𝑤 𝑘 = 𝑤 𝑘 𝑤 1 +𝑤 2 , 𝑖 = 1,2 (3)
Layer 4: Terdiri dari neuron adaptif pada lapisan keempat  ini  yang  berupa  keluaran  ( output ). Dimana 𝑤 ̅ 𝑘 adalah gaya tembak yang ternormalisasi pada lapisan ketiga dan qk, rk, dan sk  adalah  nilai  neuron.  Parameter-parameter  ini biasa  disebut  parameter  konsekuen,  ditulis sebagai berikut:
𝑤 𝑘 𝑓 𝑘 =   𝑤 𝑘 (𝑞 𝑘 𝑍 𝑡−1 + 𝑟 𝑘 𝑍 𝑡−2 + 𝑠 𝑘) (4)
Layer  5:  Lapisan  defuzzifikasi  merupakan lapisan  kelima.  Dibentuk  neuron  tunggal  yang dilambangkan (simbol Σ) lapisan ini menjumlahkan seluruh keluaran dan
menghasilkan  satu  simpul  keluaran,  dengan persamaan sebagai berikut:
∑ 𝑘 𝑤 𝑘 𝑓 𝑘 = ∑ 𝑘 𝑤 𝑘 𝑓 𝑘 ∑ 𝑘 𝑤 𝑘 (5)

## 3.1.   Basis Data
Data yang dibutuhkan pada penelitian ini diambil dari responden mahasiswa yang dikumpulkan  dengan  membagikan  kuesioner. Data  yang  diperlukan  bersumber  dari  masing- masing fakultas.
Gambar 3 Basis Data Responden Mahasiswa
3.2. Training dan Testing Data Pengolahan data dapat dilatih dengan dua cara  yaitu training  data dan testing  data , menggunakan grid partition dengan menggunakan 3 3 3 3 3 sebagai member function . Epochs yang digunakan adalah 50 dalam training data yang  menunjukkan root mean square error 0,083297.
Pengujian data yang
dilakukan menghasilkan output yang menunjukkan perbandingan  antara training  data (gelang  biru) dengan fis output (asterik merah).
Ada  90  perbandingan  yang  menyatu antara data training dan  keluaran  fis.  Hal  ini menunjukkan bahwa data yang diuji
menghasilkan hasil yang akurat. Selanjutnya, ada 6  perbandingan  yang  berdekatan  antara data training dan  keluaran  fis.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  data  yang  diuji  menghasilkan  hasil  yang kurang  lebih  akurat.  Ada  4  perbandingan  yang berjauhan antara data latih dan keluaran fis.

## Gambar 4 Testing Data

## 3.3.   Struktur ANFIS
Struktur  pada  ANFIS  yang  digunakan terdiri  dari  5  tingkatan.  Tingkatan  pertama memiliki  5 input .  Tingkatan  kedua  adalah fuzzifikasi  atau  proses  memetakan  nilai crisp (numerik)  ke  dalam  himpunan fuzzy dan menentukan  derajat  keanggotaannya  di  dalam himpunan fuzzy .
Pada  pengolahan  data  ini  setiap  satu input memiliki tiga fungsi keanggotaan. Tingkatan  ketiga  adalah  penentuan  pembobot. Tingkatan keempat adalah normalisasi pembobot. Tingkatan kelima adalah perhitungan level output fuzzy ,  dan  yang  terakhir  adalah defuzzifikasi.
Gambar 5 Struktur ANFIS
3.4.   Desain Input dan Output
Model  prediksi  untuk menentukan tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan dibangun  dengan  memanfaatkan  ANFIS  dengan menggunakan  lima input dengan  satu output sebagai test data dan train data .  Menggunakan metode  sugeno  yang  terdiri  dari  lima input berupa:  Tampilan  Fisik  ( tangibles ),  Daya
Tanggap ( responsiveness ), Kehandalan
( reliability ),  Kepedulian  ( empathy )  dan  Jaminan ( assurance )  yang  masing-masing  memiliki  tiga neuro,  serta  satu output berupa  kepuasan mahasiswa terhadap fuzzy interface .
Gambar 6 Tampilan Desain Input dan Output
3.5. View Design Editor
Berdasarkan range nya,  setiap  variabel dikategorikan  menjadi  tiga  kelas  yaitu:  Tidak Puas  (TP),  Cukup  Puas  (CP),  dan  Puas  (P). Sebagai contoh, pada variabel kepuasan mahasiswa  terdapat  parameter  23  sampai  45. Angka  tersebut  mengartikan  bahwa  jika  nilai variabel  kepuasan  mahasiswa  berada  diantara parameter  27  sampai  33  maka  data  akan dikategorikan sebagai Tidak Puas (TP). Jika nilai variabel  kepuasan  mahasiswa  berada  diantara angka 34 hingga 39 maka data akan dikategorikan sebagai Cukup Puas (CP), dan jika nilai variabel berada diantara angka 40 hingga 45 maka data akan dikategorikan sebagai Puas (P).
Gambar 7 Tampilan Desain Input dan Output

## 3.6.  Tabel Kategori Variabel
Tabel 1 Hasil Pengkategorian Variabel Berdasarkan Range No Variabel Range Keterangan 1 Tangible 27 – 33 Tidak Puas 34 – 39 Cukup Puas 40 - 45 Puas 2 Responsiven 11 – 12,2 Tidak Puas 12,3 – 13,6 Cukup Puas 13,7 - 15 Puas 3 Reliability 15 – 18,2 Tidak Puas 18,3 – 21,6 Cukup Puas 21,7 - 25 Puas 4 Empathy 12 – 14,6 Tidak Puas 14,7 – 17,3 Cukup Puas 17,4 - 20 Puas 5 Assurance 15 – 18,2 Tidak Puas 18,3 – 21,6 Cukup Puas 21,7 - 25 Puas 6 Kepuasan Mahasiswa 17 – 19,6 Tidak Puas 19,7 – 22,3 Cukup Puas 22,4 - 26 Puas

## 3.7.   Tampilan Aturan
Pada view  rules menunjukkan  hasil perbandingan  variabel input terhadap output . Pada  input  aspek Tangible diperoleh  nilai  34  = Cukup Puas, aspek responsive diperoleh nilai 13
= Cukup Puas, aspek reliability diperoleh nilai 20 = Cukup Puas, aspek Empathy diperoleh nilai 16 = Cukup Puas, aspek assurance diperoleh nilai 20 =  Cukup  Puas.  Maka  kondisi  ini  sesuai  dengan aturan fuzzy pada  poin  ke-5.  Sehingga  dengan hasil  perhitungan  nilai  keanggotaan  yang diakumulasikan maka diperoleh output kepuasan mahasiswa  dengan  nilai  21,1  dengan  artian Cukup Puas.
Gambar 8 Rule Viewer 3.8.   Editor Aturan
Menggabungkan lima input dalam setiap kelas  variabel  dependen  menghasilkan  hasil dengan 243 kemungkinan yang ditentukan dalam 35  langkah.  Pada  percobaan  yang  dilakukan, struktur  model  ANFIS  yang  dikembangkan adalah  5  15  243  243  1.  Angka  5  adalah banyaknya variabel masukan, 15 adalah banyaknya  masing-masing  fungsi  keanggotaan, 243  adalah  banyaknya  kemungkinan  yang diperoleh dari masukan, 243 adalah bilangan dari aturan  keluaran  yang  diterima,  dan  1  adalah keluaran.

## 3.9.   Model Tingkat Pengukuran
Hasil output dari  sistem  kemudian dibandingkan  dengan output data  pengujian menggunakan  metode Root  Mean  Square  Error (RMSE).  Nilai  yang  dimasukan  pada  setiap
variabel  input  akan  dihitung,  diakumulasikan, dan  dikategorikan  berdasarkan  tiga  kelas,  yaitu: Tidak  Puas,  Cukup  Puas,  dan  Puas.  Ketentuan sebagai  contoh  nilai  34  diisi  pada  variabel Tangibles , nilai 13 diisi pada variabel responsive, nilai  20  diisi  pada  variabel Reliability ,  nilai  16 diisi  pada  variabel Empathy ,  dan  nilai  20  diisi pada variabel Assurance yang menghasilkan nilai 21,1 pada output dengan kategori Cukup Puas.
Gambar 9 Interface GUI Model Pengukuran
Tingkat Kepuasan Mahasiswa 3.10.   Tampilan Wujud Permukaan View  surface menunjukkan  bahwa
variabel Tangible dan reliability sangat mempengaruhi  kepuasan  mahasiswa.  Diperoleh nilai Variabel tangible pada titik koordinat 34 dan nilai variabel yang sama pada variabel reliability dan assurance yang  berada  di  titik  koordinat  20 dianalogikan terhadap output kepuasan mahasiswa, maka diperoleh bahwa nilai variabel Tangible , reliability dan assurance menghasilkan nilai  yang  maksimum  terhadap  kepuasan mahasiswa.

## 3.11.   Diagram Lingkaran
Terdapat 26
pertanyaan yang dikelompokkan  berdasarkan  enam  variabel: aspek Tangible , Reliability , responsive, Empathy , Assurance dan  Kepuasan  Mahasiswa.  Untuk setiap pertanyaan, jawaban dihasilkan berdasarkan kategori berikut: Sangat Puas, Puas, Tidak Puas. Tanggapan yang diperoleh dari hasil kuesioner  yang  disebarkan  ditampilkan  dalam
bentuk pie chart dengan persentase dari total 200 responden.
Gambar 10 View Surface Pengaruh Parameter Input Terhadap Output
Gambar 11 Grafik Lingkaran

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)  dalam  konteks  Universitas  Prima Indonesia  efektif  untuk  menganalisa  dan memprediksi  kepuasan  mahasiswa  terhadap layanan akademik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor seperti Tangibles, responsiveess, reliability, empathy, dan
assurance memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat  kepuasan  mahasiswa.  Metode  ANFIS mampu  mengintegrasikan  keunggulan  logika fuzzy  dan  jaringan  saraf  tiruan  untuk  menyusun model yang akurat dalam menilai dan meningkatkan kualitas layanan akademik, sesuai dengan harapan dan kebutuhan mahasiswa.

## 5. REFERENSI
[1] P.  D.  H.  A.  Irianto, Pendidikan  Sebagai
Investasi  Dalam  Pembangunan  Suatu Bangsa . Kencana, 2017. [2] Suffiyah  Arrafiatus,  “Pengaruh  Kualitas Layanan Akademik dan Birokrasi Terhadap  Kepuasan  Mahasiswa,” J.  Ilm. Aset , vol. Vol. 13, no. No. 2, hal. hlm. 84, 2011. [3] E. Manik dan I. Sidharta, “The impact of academic  service  quality  on  student satisfaction,” Int.  Conf.  Accounting, Manag. Econ. Soc. Sci. , no. 80878, hal. 1–
6, 2017.
[4] A.  Sriyanto,  “Analisis  Faktor-Faktor
Yang  Memengaruhi  Kepuasan  Layanan Akademik  Mahasiswa  Prodi  Diploma  I Kepabeanan Dan Cukai,” J. Perspekt. Bea
Dan Cukai , vol. 1, no. 1, hal. 26–38, 2017, doi: 10.31092/jpbc.v1i1.124. [5] T.  Widiastuti,  K.  Karsa,  dan  C.  Juliane, “Evaluasi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa
Terhadap Pelayanan Akademik Menggunakan Metode Klasifikasi Algoritma C4.5,” Technomedia J. , vol. 7,
no. 3, hal. 364–380, 2022, doi:
10.33050/tmj.v7i3.1932.
[6] M. Yusa, A. S. F. Alqap, Helmizar, dan N.
Hidayati,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan
Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik Di Fakultas Teknik Universitas Bengkulu,” JBMI (Jurnal Bisnis, Manajemen,  dan  Inform. ,  vol.  18,  no.  2, hal. 103–118, 2021, doi: 10.26487/jbmi.v18i2.14104.
[7] N.  Ibrahim  Saif,  “The  Effect  of  Service Quality  on  Student  Satisfaction:  A  Field Study for Health Services Administration Students,” Int. J. Humanit. Soc. Sci. , vol. 4, no. 8, hal. 172–181, 2014.
[8] N.  Nurjannah,  “Evaluasi  Kepuasan
Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik  Fakultas  Tarbiyah  Dan  Ilmu Keguruan  Iai  Muhammadiyah  Sinjai,” J. Eval. Pendidik. , vol. 11, no. 2, hal. 51–57, 2020, doi: 10.21009/10.21009/jep.0122.
[9] W. Purba et al. , “Penerapan Data Mining Untuk  Pengelolaan  Data  Rekam  Medis Menggunakan Metode K-means Clustering  Pada  Rumah  Sakit  Royal Prima Medan,” J. TEKINKOM , vol. 6, no.
1, hal. 158–168, 2023, doi:
10.34012/jusikom.v2i2.429.
[10] P.  H.  Simbolon,  “Implementasi  Data Mining  Pada  Sistem  Persediaan  Barang Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi Kasus:  Srikandi  Cash  Credit  Elektronic dan  Furniture),” Jurikom) ,  vol.  6,  no.  4, hal. 401–406, 2019.
[11] A.  J.  Wahidin  dan  D.  I.  Sensuse, “Perbandingan  Algoritma  K-Means,  X- Means Dan K-Medoids Untuk
Klasterisasi  Awak  Kabin  Lion  Air,” J.
ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 20, no.
2, hal. 298–302, 2021, doi: 10.36054/jict- ikmi.v20i2.387.
[12] A. Srirahayu dan L. S. Pribadie, “Review Paper  Data  Mining  Klasifikasi  Data Mining,” J.  Ilm.  Inform.  Glob. ,  vol.  14, no. 1, 2023, doi: 10.36982/jiig.v14i1.2981. [13] S.  L.  M.  Sitio,  “Penerapan  Fuzzy Inference System Sugeno untuk
Menentukan  Jumlah  Pembelian  Obat (Studi Kasus: Garuda Sentra Medika),” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 3, no. 2, hal. 104, 2018.
[14] D. Dedi, P. Prayogo, S. D. Hapid, dan ..., “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Pegawai  Dengan  Menggunakan  Logika Fuzzy,” J. Sisfotek … , vol. 5, no. 1, 2015.
[15] R.  Rumfot,  Y.  A.  Lesnussa,  dan  D.  L. Rahakbauw, “Perbandingan Metode
Fuzzy Mamdani, Sugeno Dan Tsukamoto Untuk Menentukan Jumlah Produksi Batu Pecah,” MATHunesa J. Ilm. Mat. , vol. 12, no. 1, hal. 157–168, 2024, doi: 10.26740/mathunesa.v12n1.p157-168.
[16] K.  Kiswanto,  B.  W.  Benny,  Y.  Yuri,  M. Mar,  S.  Sarwindah,  dan  S.  Supardi, “Penerapan  Logika  ANFIS  Sistem Penilaian Kinerja Dosen Pada Tri Dharma dan  Perilaku  Kerja,” J.  Sist.  Inf.  Bisnis , vol.  12,  no.  1,  hal.  57–65,  2022,  doi: 10.21456/vol12iss1pp57-65.
[17] P.  Harianto,  “Penerapan  Metode  Fuzzy Mamdani  Untuk  Penentuan  Peminatan Program  Studi  Teknik  Informatika  di STMIK  Pontianak,” Semin.  Nasonal Corisindo , hal. 134–138, 2023.
[18] S. S. Winarto dan T. Sutojo, “Menentukan Harga Mobil Bekas Dengan Menggunakan  Metode  Fuzzy  Mamdani

## Dan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan,”
Techno.COM ,  vol.  11,  no.  3,  hal.  134– 141, 2012.
[19] A. Rosen et al., “No Covariance Structure Analysis  Of  Health-Related  Indicators For  Elderly  People  Living  At  Home,
Focusing  On  Subjective  Sense  Of Health,” Teach Educ , vol. 12, n.
[20] L.  Wiranda  dan  M.  Sadikin,  “Penerapan
Long  Short  Term  Memory  pada  Data
Time Series untuk
Memprediksi Penjualan Produk PT. Metiska Farma,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 8, no. 3, hal. 184–196, 2019.
[21] R. A. Anggraini, G. Widagdo, A. S. Budi, dan  M.  Qomaruddin,  “Penerapan  Data Mining Classification untuk Data Blogger
Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, hal. 47,
2019, doi: 10.26418/justin.v7i1.30211.
[22] F.  T.  Prasojo,  “Identifikasi  Sistem  Pada Modul-PV Menggunakan
Metode Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System (ANFIS),” 2017.
[23] F.  N.  W.  Sari,  “Adaptive  Neuro  Fuzzy
Inference  System  (ANFIS)  terhadap Klasifikasi Kendaraan Roda Dua Mahasiswa Teknik Perkeretaapian Angkatan  2019  di  Politeknik  Negeri
Madiun,” J.  Tek.  Elektro  Uniba  (JTE UNIBA) , vol. 7, no. 1, hal. 247–254, 2022, doi: 10.36277/jteuniba.v7i1.161.
[24] S. Arslankaya, “Comparison of performances of fuzzy logic and adaptive neuro-fuzzy  inference  system  (ANFIS) for  estimating  employee  labor  loss,” J. Eng.  Res. ,  vol.  11,  no.  4,  hal.  469–477,
2023, doi: 10.1016/j.jer.2023.100107.