Hybrid Intelligent System Berbasis Decision Tree, Fuzzy Logic, dan PSO untuk UMKM

Abstract

Penelitian ini membandingkan model baseline Decision Tree dengan Hybrid Intelligent System (HIS) yang mengintegrasikan Decision Tree, Fuzzy Inference System (FIS), dan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk prediksi numerik berbasis dataset simulasi UMKM. Dataset dibagi menjadi 70% data training dan 30% data testing. Decision Tree digunakan untuk mempelajari hubungan fitur UMKM, yaitu omset, biaya, jumlah pegawai, dan lama usaha, dengan target numerik. Pada HIS, aturan awal diperoleh dari struktur Decision Tree, kemudian dimodelkan dalam FIS dan dioptimasi menggunakan PSO. Hasil pengujian menunjukkan bahwa HIS menurunkan MAE sebesar 18,81% dan RMSE sebesar 29,30%, serta meningkatkan R² dari -0,47 menjadi 0,27. Temuan ini menunjukkan bahwa HIS lebih adaptif dalam menangani variasi dan ketidakpastian data UMKM sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan berbasis data.