PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Fuzzy Membership Pertemuan 14 Inteligensi Buatan 100 menit
|
|
- Suhendra Sutedja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : TK PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Fuzzy Membership Pertemuan 14 Inteligensi Buatan 100 menit Function Lecturer : M. Miftakul Amin, S. Kom., M. Eng. Website : Tujuan : 1. Mahasiswa dapat membuat variable, semesta pembicaraan, himpunan dan domain fuzzy. 2. Mahasiswa dapat menggunakan perangkat lunak matlab untuk membuat membership function. Perlengkapan : Perangkat Lunak Matlab versi Pengertian Fungsi Keanggotaan Fungsi keanggotaan (membership function), adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya (derajat keanggotaan) yang memiliki interval nilai dari 0 sampai 1. Titik input berada sepanjang rentang nilai semesta pembicaraan atau nilai dalam rentang domain himpunan fuzzy. Derajat keanggotaan sebuah nilai input disimbolkan dengan mu (µ). 2. Fungsi Keanggotaan 2. 1 Representasi Linear Representasi linear bagian permukaan digambarkan sebagai garis lurus, biasanya digunakan untuk menggambarkan suatu konsep yang kurang jelas. Ada 2 pendekatan untuk menggambarkan representasi linear, yaitu linear naik dan linear turun. a) Linear naik Kenaikan himpunan dimulai pada domain yang memiliki derajat keanggotaan 0 (nol) bergerak ke kanan menuju nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi. 0; x a µ [x] = (x a) / (b a); a x b 1; x b 1 H alaman
2 Sebagai contoh kita mempunyai variable Temperatur dengan semesta pembicaraan dari nilai 0 sampai 35. Terdapat satu buah himpunan panas dengan domain dari 25 sampai 35. Maka dalam representasi linear naik dapat digambarkan. Berapakah derajat keanggotaan untuk 32 0 Celcius? µ PANAS [32] = (32 25) / (35-25) = 7/10 0,7 Di dalam matlab belum terdapat membership function untuk representasi linear naik. Untuk itu perlu dibuat fungsi buatan sendiri (user defined function). Ikuti langkah berikut: 1) Dari menu File New M-File. Kemudian pada editor matlab ketikkan kode program berikut. linear_naik.m function derajat = linear_naik(x,a,b) if x<=a derajat = 0 elseif (x>=a) & (x<=b) derajat = (x-a)/(b-a); else derajat=1; end 2) Selanjutnya simpan di dalam folder D:\Mathlab_Latihan\Fuzzy\linear_naik.m 2 H alaman
3 3) Kemudian atur direktori kerja pada window current directory supaya merujuk pada alamat penyimpanan file linear_naik.m. Anda dapat melakukan klik pada tombol untuk menelusuri alamat penyimpanan file linear_naik.m. perhatikan gambar berikut. Catatan: Jika alamat current directory berbeda dengan alamat file linear_naik.m, maka fungsi yang telah dibuat tidak dapat dijalankan. 4) Selanjutnya lakukan pengujian terhadap fungsi yang telah dibuat, dengan mengetikkan kode berikut lewat command window. Anda cukup mengetikkan pada bagian >> dengan menuliskan linear_naik(32,25,35) selanjutnya tekan tombol Enter. Hasil dari fungsi dapat dilihat sebagai umpan balik dari sistem dengan member jawaban (ans) bernilai 0.7. b) Linear turun Garis lurus dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemugian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah. (b x)/(b a); a x b µ [x] = 0; x b sebagai contoh untuk merepresentasikan variable temperature dengan himpunan dingin yang memiliki domain nilai dari 15 sampai 30 dapat digambarkan sebagai berikut. 3 H alaman
4 DINGIN 1 Derajat keanggotaan µ [x] 0,667 µ DINGIN [20] = (30 20)/(30 15) = 10/15 = 0, untuk mengimplementasikan fungsi linear turun, dapat dituliskan dengan menggunakan script berikut. linear_turun.m function derajat = linear_turun(x,a,b) end if (x>=a) & (x<=b) derajat = (b-x)/(b-a); else derajat=0; Kemudian untuk pengujian dapat dituliskan secara langsung dalam command window sebagai berikut: 2. 2 Kurva Segitiga Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis linear seperti terlihat berikut. Fungsi keanggotaan: 0; x a atau x c µ [x] = (x-a)/(b-a); a x b (c-x)/(c-b); b x c 4 H alaman
5 Sebagai contoh untuk variable temperature dengan himpunan normal yang bernilai domain dari dapat digambarkan sebagai berikut. µ NORMAL [23] = (23-15)/(25-15) = 8/10 = 0,8 Berbeda dengan fungsi linear naik maupun turun, di dalam matlab telah disediakan sebuah fungsi built-in berupa kurva segitiga yang diberi nama trimf() atau dengan nama lengkap Triangular membership function. Syntax : trimf(x,params) trimf(x,[a b c]) melalui command window silahkan jalankan fungsi trimf() dengan script berikut. >> x = 0:0.1:35; >> trimf(x,[ ]); >> plot(x,y);grid;title('fungsi Segitiga');xlabel('x');ylabel('mu[x]'); Sehingga diperoleh hasil sebagai berikut. Anda dapat mencoba untuk mengecek hasil nilai untuk setiap input x sebagai berikut. >> trimf(23,[ ]) >> trimf(20,[ ]) Hasil yang diperoleh adalah bahwa x = 23 akan menghasilkan 0.8, sedangkan x = 20 akan menghasilkan H alaman
6 2. 3 Representasi Kurva Trapesium Kurva trapezium pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1. Derajat keanggotaan µ [x] 1 0 a b c d DOMAIN Fungsi keanggotaan: Sebagai contoh implementasi fungsi trapezium dalam merepresentasikan variable temperature pada himpunan normal. NORMAL 1 Derajat keanggotaan µ [x] 0,375 µ NORMAL [32] = (35 32)/(35 27) = 3/8 = 0, Di dalam matlab terdapat fungsi built-in dengan nama trapmf() atau Trapezoidal-shaped built-in membership function. Dengan syntax: trapmf(x,[a b c d]) script berikut digunakan untuk memetakan setiap input x ke y. >> x = 0:0.1:35; >> trapmf(x,[ ]); >> plot(x,y);grid;title('fungsi Trapesium');xlabel('x');ylabel('mu[x]'); Sehingga diperoleh hasil pemetaan fungsi keanggotaan untuk setiap input x dalam domain seperti tampilan gambar berikut. 6 H alaman
7 Untuk mencoba seperti kasus hitungan manual pada temperature normal dapat dihitung dengan cara sebagai berikut. >> trapmf(32, [ ]) Maka akan diperoleh jawaban 0, Representasi Kurva S Kurva S merupakan kurva sigmoid pertumbuhan dengan kenaikan permukaan secara tidak linear. Kurva S pertumbuhan akan bergerak dari sisi paling kiri dengan nilai keanggotaan 0 (nol) ke sisi keanggotaan 1. Fungsi keanggotaannya akan bertumpu pada 50% nilai keanggotaanya yang sering disebut dengan titik infleksi. Kurva S didefinisikan dengan menggunakan 3 parameter, yaitu nilai keanggotaan 0 (α), titik infleksi atau crossover (β) nilai keanggotaan lengkap (γ). Fungsi keanggotaan: 0; x α µ [x] = S(x;α,β,γ) = 2((x-α)/(γ-α)) 2 ; α x β 1-2((γ-x)/(γ-α)) 2 ; β x γ 1; x γ Contoh fungsi keanggotaan variable umur pada himpunan tua dapat digambarkan dengan representasi kurva S sebagai berikut: 7 H alaman
8 TUA Derajat keanggotaan µ [x] Dengan perhitungan: µ TUA [50] = 1 2 ((60 50)/(60 35)) 2 = 1-2 (10/25) 2 = 0,68 Di dalam matlab disediakan sebuah fungsi dengan nama smf() atau dengan nama lengkap S-shaped curve membership function dengan syntax: smf(x,[a b]) Anda dapat menyelesaikan kasus pada himpunan tua dengan menjalankan script berikut pada rentang domain TUA. >> x=0:0.1:60; >> y=smf(x,[35 50]); >> plot(x,y);title('fungsi Keanggotaan S');xlabel('x');ylabel('mu[x]'); Sehingga diperoleh tampilan sebagai berikut. Untuk menguji satu input dapat digunakan script berikut. >> smf(50,[35 60]) H alaman
9 Jika akan dilihat nilai input tepat pada titik infleksi (yaitu 47.5), maka akan diperoleh hasil sebagai berikut. >> smf(47.5,[35 60]) Representasi Kurva Z Fungsi kurva Z disebut juga kurva penyusutan, karena nilai bergerak dari sisi paling kiri dengan nilai keanggotaan 1 ke kanan dengan nilai keanggotaan 0. Fungsi keanggotaan: 1; x α µ [x] = S(x;α,β,γ) = 1-2((x-α)/(γ-α)) 2 ; α x β 2((γ-x)/(γ-α)) 2 ; β x γ 0; x γ Contoh fungsi keanggotaan variable umur pada himpunan MUDA dapat digambarkan dengan representasi kurva S sebagai berikut: µ MUDA [37] = 2 ((50 37)/(50 20)) 2 = 2 (13/30) 2 = 0,376 Di dalam matlab telah disediakan sebuah fungsi dengan nama zmf () atau dengan nama lengkap Z shaped built in membership function. Dengan syntax: zmf(x,[a b]) 9 H alaman
10 Pada kasus himpunan himpunan muda dengan α = 20 dan γ = 50 dapat ditulis diselesaikan dengan script berikut: >> x=0:0.1:60; >> y=zmf(x,[20 50]); >> plot(x,y);title('fungsi Keanggotaan Z');xlabel('x');ylabel('mu[x]'); Sehingga menghasilkan gambar seperti berikut: Kita dapat menyelesaikan kasus untuk input usia 37 dengan perintah sebagai berikut. >> y=zmf(37,[20 50]) Jika kita menghitung untuk input dengan nilai infleksi maka dapat digunakan perintah berikut: >> y=zmf(35,[20 50]) H alaman
11 2. 6 Kurva PI (π) Kurva PI berbentuk lonceng dengan derajat keanggotaan 1 terletak pada pusat dengan domain γ, lebar kurva β. Fungsi Keanggotaan: S(x; γ β, γ β/2, γ) x γ µ [x] = π (x,β,γ) = { 1-S(x; γ, γ+ β/2, γ +β) x > γ Sebagai contoh pada kasus himpunan setengah baya pada variable umur digambarkan pada kurva berikut. µ SBAYA [42] = 1 2[(45 42)/(45 35)] 2 = 1 2(3/10) 2 = 1 2(0.09) = = 0,82 Coba menghitung pada titik infleksi (45) µ SBAYA [45] = 1 2[(45 45)/(45 35)] 2 = 1 2(0/10) 2 = 1 2(0) = 1 0 = 1 11 H alaman
12 µ SBAYA [51] = 1 (1 2[(55 51)/(55 45)] 2 ) = 1 (1 2(4/10) 2 ) = 1 (1 2(0.16)) = 1 (1 0.32) = = 0,32 Di dalam matlab disediakan sebuah fungsi dengan nama pimf() atau dengan nama lengkap PI -shaped built-in membership function. Dengan syntax: pimf(x,[a b c d]) script berikut digunakan untuk menggunakan fungsi pimf() dalam rentang input x sebagai domain himpunan setengah baya. >> x=0:0.1:55; >> y=pimf(x,[ ]); >> plot(x,y);title('fungsi Keanggotaan PI');xlabel('x');ylabel('mu[x]'); sehingga diperoleh hasil sebagai berikut: 12 H alaman Anda dapat mencoba beberapa script sebagai berikut untuk memperoleh nilai keanggotaan pada himpunan separu baya: >> y=pimf(42,[ ]) >> y=pimf(51,[ ]) >> y=pimf(45,[ ]) 1
13 2. 7 Kurva BETA Pada dasarnya baik kurva PI maupun kurva BETA merupakan bagian dari kurva bentuk lonceng, karena memang bentuk permukaannya mirip dengan lonceng. Faktor yang membedakan antara keduanya adalah pada kerapatannya, sehingga berada dalam kelas yang berbeda. Kurva BETA didefinisikan dengan 2 parameter, yaitu nilai pada domain yang menunjukkan titik pusat kurva (γ) dan setengah lebar kurva (β) pada sisi kanan dan kiri dari titik pusat. DOMAIN Titik infleksi γ-β Titik infleksi γ+β 1 Derajat keanggotaan µ [x] α γ β Fungsi keanggotaan: Titik pusat ;, 1 1 Sebagai contoh akan dibuat sebuah variable umur dengan himpunan SETENGAH BAYA (SB) sebagai berikut: µ SB [42] = 1/(1+((42 45)/5) 2 ) = 0,7353 µ SB [51] = 1/(1+((51 45)/5) 2 ) = 0, H alaman
14 Di dalam perangkat lunak matlab secara default belum terdapat fungsi BETA, sehingga untuk keperluan pembuatan system fuzzy dapat dilakukan dengan membuat fungsi buatan sendiri. Buat sebuah script dengan nama KURVA_BETA.m, simpan di direktori kerja function KURVA_BETA(x); [m n] = size(x); for i=1:n, if (x(i)<=35) (x(i)>=55) y(i)=0; else y(i) = 1/(1+((x(i)-45)/5)^2) end; end; selanjutnya dari command window silahkan uji nilai yang telah dihitung secara manual. Jika pada pengujian program sama dengan hasil perhitungan secara manual maka dapat dikatakan pembuatan fungsinya berhasil dengan benar. >> x=42; >> y=kurva_beta(x) >> x=51; >> y=kurva_beta(x) Selanjutnya untuk mengukur titik infleksi pada sisi kiri dan kanan dari titik pusat. >> x=40; >> y=kurva_beta(x); >> x=50; >> y=kurva_beta(x); Selanjutnya dapat dilakukan proses untuk menggambar grafik input untuk setiap nilai x sebagai rentang nilai dari sebuah domain. >> x=0:55; >> y=kurva_beta(x); >> plot(x,y);title('kurva BETA');xlabel('x');ylabel('mu[x]'); Sehingga diperoleh hasil sebagai berikut. 14 H alaman
15 2. 8 Kurva Bentuk Bahu Kurva bentuk bahu merupakan kombinasi dari fungsi linear naik maupun turun. Misalnya akan dibuat variable fuzzy temperature dengan 3 himpunan yaitu dingin, normal dan panas. Domain himpunan sebagai berikut: DINGIN = {0.. 28} NORMAL = { } PANAS = { } Untuk himpunan DINGIN, maka dapat dibuat sebuah formula sebagai berikut: 1; x 20 µ DINGIN [x] = { (28-x)/28-20; 20 x 28 0; x 28 0; x 25 atau x 35 µ NORMAL [x] = { (x-25)/30-25; 25 x 30 (35-x)/35-30; 30 x 35 0; x 33 µ PANAS [x] = { (x-33)/40-33; 33 x 40 1; x H alaman
16 Fungsi yang digunakan untuk menyelesaikan kasus di atas harus diselesaikan dengan membuat fungsi buatan sendiri. Karena pada dasarnya kurva bentuk bahu merupakan gabungan dari fungsi linear dan fungsi segitiga. DINGIN.m function DINGIN(x); [m n] = size(x); for i=1:n, if x(i) >= 28 y(i) = 0; elseif (x(i) >= 20) & (x(i) <= 28) y(i) = (28-x(i))/(28-20); else y(i) = 1; end; end; NORMAL.m function NORMAL(x); [m n] = size(x); for i=1:n, if (x(i) <= 25) (x(i) >= 35) y(i) = 0; elseif (x(i) >= 25) & (x(i) <= 30) y(i) = (x(i)-25)/(30-25); elseif (x(i) >= 30) & (x(i) <= 35) y(i) = (35-x(i))/(35-30); end; end; PANAS.m function PANAS(x); [m n] = size(x); for i=1:n, if x(i) <= 33 y(i) = 0; elseif (x(i) >= 33) & (x(i) <= 40) y(i) = (x(i)-33)/(40-33); else y(i) = 1; end; end; Kemudian ujilah hasil pembuatan script dengan menjalankan perintah berikut pada command window. 16 H alaman
17 >> clear all >> x=0:50; >> y1=dingin(x); >> y2=normal(x); >> y3=panas(x); >> plot(x,y1,x,y2,x,y3);title('representasi Bahu'); Sehingga diperoleh tampilan seperti gambar berikut. Tugas : 1) Modifikasilah program matlab pada representasi linear naik untuk himpunan PANAS (fungsi keanggotaan 1) sehingga semua rentang nilai pada domain dapat ditampilkan dalam bentuk grafik fungsi keanggotaan. Buat m-file dengan nama PANAS_LINEAR.m 2) Modifikasilah program matlab pada representasi linear turun untuk himpunan DINGIN (fungsi keanggotaan 1) sehingga semua rentang nilai pada domain dapat ditampilkan dalam bentuk grafik fungsi keanggotaan. Buat m-file dengan nama DINGIN_LINEAR.m Diperiksa tanggal : Dosen Pengampu: Nama Laboratorium : Nomor Komputer : (M. Miftakul Amin, S. Kom., M. Eng.) NIP Sumber referensi: Kusumadewi, Sri Analisis dan Desain Sistem Fuzzy Menggunakan Toolbox Matlab. Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu 17 H alaman
LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN MATLAB
LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN MATLAB T.SUTOJO,Ssi,M.Kom 5.10 Fuzzy Logic Toolbox Matlab menyediakan fungsi-fungsi khusus untuk perhitungan logika Fuzzy dimulai dari perhitungan fungsi keanggotaan sampai dengan
Lebih terperinciHimpunan Fuzzy. Sistem Pakar Program Studi : S1 sistem Informasi
Himpunan Fuzzy Sistem Pakar Program Studi : S1 sistem Informasi Outline Himpunan CRISP Himpunan Fuzzy Himpunan CRISP Pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan suatu item dalam suatu himpunan A, yang
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam kondisi yang nyata, beberapa aspek dalam dunia nyata selalu atau biasanya
BAB II LANDASAN TEORI A. Logika Fuzzy Dalam kondisi yang nyata, beberapa aspek dalam dunia nyata selalu atau biasanya berada di luar model matematis dan bersifat inexact. Konsep ketidakpastian inilah yang
Lebih terperinciLOGIKA FUZZY FUNGSI KEANGGOTAAN
LOGIKA FUZZY FUNGSI KEANGGOTAAN FUNGSI KEANGGOTAAN (Membership function) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai/derajat keanggotaannya yang memiliki interval
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Himpunan Himpunan adalah setiap daftar, kumpulan atau kelas objek-objek yang didefenisikan secara jelas, objek-objek dalam himpunan-himpunan yang dapat berupa apa saja: bilangan, orang,
Lebih terperinciMEDIA PEMBELAJARAN HIMPUNAN FUZZY BERBASIS MULTIMEDIA
MEDIA PEMBELAJARAN HIMPUNAN FUZZY BERBASIS MULTIMEDIA 1 Cendi Praseptyo, 2 Ardi Pujiyanta (5295661) 1,2 Program Studi Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan Prof. Dr. Soepomo, S.H., Janturan, Umbulharjo,
Lebih terperinciMATERI KULIAH (PERTEMUAN 12,13) Lecturer : M. Miftakul Amin, M. Eng. Logika Fuzzy. Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang
HIMPUNAN FUZZY MATERI KULIAH (PERTEMUAN 2,3) Lecturer : M. Miftakul Amin, M. Eng. Logika Fuzzy Jurusan Teknik Komputer Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang Pokok Bahasan Sistem fuzzy Logika fuzzy Aplikasi
Lebih terperinciErwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom
Erwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom PENDAHULUAN Logika Fuzzy pertama kali dikenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh tahun 1965 Dasar Logika Fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Teori himpunan fuzzy adalah peranan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy 2.1.1 Pendahuluan Titik awal dari konsep modern mengenai ketidakpastian adalah paper yang dibuat oleh Lofti A Zadeh, di mana Zadeh memperkenalkan teori yang memiliki
Lebih terperinciMENENTUKAN HARGA MOBIL BEKAS TOYOTA AVANZA MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO
MENENTUKAN HARGA MOBIL BEKAS TOYOTA AVANZA MENGGUNAKAN METODE TSUKAMOTO Ganjar Ramadhan Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Email : ganjar.ramadhan05@yahoo.com
Lebih terperinciStudi Kasus Fuzzy Logic 2016
1. Menentukan Himpunan Fuzzy Menggunakan Formula Di Microsoft Excell 2.1 Representasi Linier Naik Diketahui Persamaan Fungsi Keanggotaan Sebagai berikut : Berapakah µ[40], µ[45], µ[50]? Langkah-langkahnya
Lebih terperinciANALISA SISTEM PENILAIAN TINGKAT KUALITAS PENGAJAR MENGGUNAKANLOGIKA FUZZY MAMDANI (STUDI KASUS PADA POLIBAN)
Jurnal INTEKNA (Edisi Khusus), Tahun XIII, No. 3, Desember 23 : 279-285 ANALISA SISTEM PENILAIAN TINGKAT KUALITAS PENGAJAR MENGGUNAKANLOGIKA FUZZY MAMDANI (STUDI KASUS PADA POLIBAN) Lea Emilia Farida ()
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam bab ini dibahas beberapa definisi dan konsep-konsep yang
BAB II LANDASAN TEORI Dalam bab ini dibahas beberapa definisi dan konsep-konsep yang digunakan untuk membahas aplikasi PLFTG untuk investasi portofolio saham. A. Pemrograman Linear Pemrograman matematis
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Pemrograman Berorientasi Objek 3 (Mobile And Web Programming)
TK Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711-353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Pemrograman Berorientasi Objek 3 (Mobile And Web
Lebih terperinciLogika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy.
LOGIKA FUZZY UTHIE Pendahuluan Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy. Lotfi Asker Zadeh adalah seorang ilmuwan Amerika
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Tingkat kesehatan bank dapat diketahui dengan melihat peringkat
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Tingkat Kesehatan Bank Tingkat kesehatan bank dapat diketahui dengan melihat peringkat komposit bank tersebut. Menurut peraturan Bank Indonesia No. 13/1/PBI/2011
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini penulis akan menjelaskan mengenai landasan teori yang digunakan pada penelitian ini. Penjabaran ini bertujuan untuk memberikan pemahaman lebih mendalam kepada penulis
Lebih terperinciPENENTUAN JUMLAH PRODUKSI PULP PADA PT.TOBA PULP LESTARI, Tbk. DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY-MAMDANI SKRIPSI AGNES NENNY SISKA SINAGA
PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI PULP PADA PT.TOBA PULP LESTARI, Tbk. DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY-MAMDANI SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains AGNES NENNY
Lebih terperinciPENENTUAN JUMLAH PRODUKSI TELEVISI MERK X MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI
PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI TELEVISI MERK X MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI Ahmad Mufid Program Studi Sistem Komputer Fakultas Teknik Universitas Sultan Fatah (UNISFAT) Jl. Sultan Fatah No. 83 Demak Telpon
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Pemrograman Berorientasi Objek 3 (Mobile And Web Programming)
TK Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711-353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Pemrograman Berorientasi Objek 3 (Mobile And Web
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Beras merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia yang sangat penting dalam kelangsungan hidupnya. Untuk memenuhi kebutuhan beras, setiap manusia mempunyai cara-cara
Lebih terperinciPROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab 10
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 10
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 10 Animasi Menggunakan
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 5 Video Effects 150 menit/ 3 jam
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 5 Video Effects
Lebih terperinciPROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Praktikum Pengolahan Citra Digital
TK Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Praktikum Pengolahan Citra Digital Hand
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. papernya yang monumental Fuzzy Set (Nasution, 2012). Dengan
BAB II LANDASAN TEORI 2.. Logika Fuzzy Fuzzy set pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Zadeh, 965 orang Iran yang menjadi guru besar di University of California at Berkeley dalam papernya yang monumental
Lebih terperinci( ) ( ;,, ) Π(,, ) ( ;, ) ( ;, ) ( ) BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta merupakan salah satu kota tujuan wisata yang cukup menarik minat para wisatawan baik
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. Berikut diberikan landasan teori mengenai teori himpunan fuzzy, program
BAB II KAJIAN TEORI Berikut diberikan landasan teori mengenai teori himpunan fuzzy, program linear, metode simpleks, dan program linear fuzzy untuk membahas penyelesaian masalah menggunakan metode fuzzy
Lebih terperinciJOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2. Fuzzifikasi
JOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2 Fuzzifikasi S1 PENDIDIKAN TEKNIK ELEKTRO JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI MALANG 2016 PRAKTIKUM SISTEM CERDAS - REASONING JOBSHEET 2 - FUZZIFIKASI
Lebih terperinciKECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8. Entin Martiana
Logika Fuzzy KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 8 Entin Martiana 1 Kasus fuzzy dalam kehidupan sehari-hari Tinggi badan saya: Andi menilai bahwa tinggi badan saya termasuk tinggi Nina menilai
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Dalam hidup sehari-hari, banyak hal-hal yang saling berpasangan, seperti hitam
BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Konsep Dasar Himpunan Fuzzy (Fuzzy Sets) Dalam hidup sehari-hari, banyak hal-hal yang saling berpasangan, seperti hitam dengan putih, ya dengan tidak, benar dengan salah, tua dengan
Lebih terperinciBAB II TEORI PENUNJANG
BAB II TEORI PENUNJANG 2.1 LOGIKA FUZZY Titik awal dari konsep modern mengenai ketidakpastian adalah paper yang dibuat oleh Lofti A Zadeh, dimana Zadeh memperkenalkan teori yang memiliki obyek-obyek dari
Lebih terperinciFUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING
Media Informatika, Vol. 3 No. 1, Juni 2005, 25-38 ISSN: 0854-4743 FUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING Sri Kusumadewi, Idham Guswaludin Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas
Lebih terperinciPROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab 12
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 9
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711-353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 9 Dasar Animasi
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)
86 RANCANG BANGUN APLIKASI REKOMENDASI PEMBELIAN LAPTOP DENGAN METODE FUZZY DATABASE MODEL TAHANI BERBASIS WEB Hendry Setiawan 1, Seng Hansun 2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Multimedia
Lebih terperinciFUZZY LOGIC CONTROL 1. LOGIKA FUZZY
1. LOGIKA FUZZY Logika fuzzy adalah suatu cara tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Teknik ini menggunakan teori matematis himpunan fuzzy. Logika fuzzy berhubungan dengan
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Praktikum Basis Data Terapan 2
TK Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Praktikum Basis Data Terapan 2 Hand On Lab 1 Instalasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Permintaan, Persediaan dan Produksi 2.1.1 Permintaan Permintaan adalah banyaknya jumlah barang yang diminta pada suatu pasar tertentu dengan tingkat harga tertentu pada tingkat
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini berisi tentang teori mengenai permasalahan yang akan dibahas
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini berisi tentang teori mengenai permasalahan yang akan dibahas dalam pembuatan tugas akhir ini. Secara garis besar teori penjelasan akan dimulai dari definisi logika fuzzy,
Lebih terperinciPENENTUAN JUMLAH PRODUKSI DENGAN APLIKASI METODE FUZZY MAMDANI
PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI DENGAN APLIKASI METODE FUZZY MAMDANI Much. Djunaidi Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. Ahmad Yani Tromol Pos 1 Pabelan Surakarta email: joned72@yahoo.com
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 13
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 13 Efek Gelombang
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KETUA SENAT MAHASISWA DENGAN LOGIKA FUZZY
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KETUA SENAT MAHASISWA DENGAN LOGIKA FUZZY Jamaludin Malik 1), Arik Sofan Tohir 2), Jl Ring road Utara, Condongcatur, Sleman, Yogyakarta 55281 Email: 1) malixjams@gmail.com,
Lebih terperinciSolusi MATLAB. Double Click salah satu kotak input sehingga muncul Membership Function Editor. Pada Membership Function Editor:
PRAKTIKUM 2 Studi Kasus 2: Metode Sugeno Suatu perusahaan mampu memproduksi rata-rata 50.000 unit barang per hari, dan dalam 3 bulan terakhir permintaan tertinggi sebesar 75.000 unit. Barang yang tersedia
Lebih terperinciJika kecepatan mobil adalah : 50 km/jam dan jaraknya adalah 0,75 m berapa posisi pedal yang harus di injak? Denganketentuan aturan sebagai berikut :
SOAL : Suatu sistem pengendali kecepatan mobil dengan dengan logika fuzzy digunakan untuk mengendalikan kecepatannya, mobil ini memiliki sensor jarak, sensor kecepatan dan situasi dari sistem pengendali
Lebih terperinciPROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab 6
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab
Lebih terperinciPROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab 13
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. 2.1 Penelusuran Minat dan Kemampuan (PMDK) diselenggarakan oleh suatu perguruan tinggi secara mandiri.
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Penelusuran Minat dan Kemampuan (PMDK) PMDK adalah salah satu program penerimaan mahasiswa baru yang diselenggarakan oleh suatu perguruan tinggi secara mandiri. Sesuai dengan
Lebih terperinciAPLIKASI BERBASIS WEB PEMILIHAN OBYEK PARIWISATA DI YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE TAHANI
APLIKASI BERBASIS WEB PEMILIHAN OBYEK PARIWISATA DI YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE TAHANI Hafsah1), Wilis Kaswidjanti2), Tendi R. Cili3) 1,2,3) Jurusan Teknik Informatika UPN "Veteran" Yogyakarta Jl. Babarsari
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy Logika Fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh pada tahun1965. Teori ini banyak diterapkan di berbagai bidang, antara lain representasipikiran manusia
Lebih terperinciPraktikum Sistem Pakar Jumat 16 Desember 2013 Pertemuan 12. Tabel 1. Rancangan Variabel fuzzy Fungsi Nama Variabel Rentang Nilai Keterangan
Praktikum Sistem Pakar Jumat 16 Desember 2013 Pertemuan 12 Studi Kasus : Studi Permasalahan: Suatu Perusahaan akan melakukan perkiraan terhadap produksi suatu barang tiap bulan. Untuk menentukan jumlah
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 11
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 11 Efek Pencahayaan
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Pemrograman Berorientasi Objek 3 (Mobile And Web Programming)
TK Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711-353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Pemrograman Berorientasi Objek 3 (Mobile And Web
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sekarang ini hampir semua perusahaan yang bergerak di bidang industri dihadapkan pada suatu masalah yaitu adanya tingkat persaingan yang semakin kompetitif. Hal ini
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemilihan Laptop Menggunakan Fuzzy Tahani
Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemilihan Laptop Menggunakan Fuzzy Tahani Eddy Triswanto S., ST., M.Kom. Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika Indonesia Jl. Raya Sukomanunggal Jaya 3, Surabaya
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 4
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 4 Working With
Lebih terperinciAPLIKASI MODEL FUZZY DALAM PREDIKSI PRODUKSI TELUR AYAM PETELUR DI KABUPATEN SLEMAN
APLIKASI MODEL FUZZY DALAM PREDIKSI PRODUKSI TELUR AYAM PETELUR DI KABUPATEN SLEMAN SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta Untuk Memenuhi Sebagian
Lebih terperinciPraktikum 10 Tim Asisten Praktikum Sistem Pakar
FUZZY LOGIC TOOLBOX IN MATLAB (MAMDANI) Praktikum 10 Tim Asisten Praktikum Sistem Pakar EXAMPLE Studi Permasalahan: Suatu Perusahaan akan melakukan perkiraan terhadap produksi suatu barang tiap bulan.
Lebih terperinciSPK PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN PADA RESTORAN XYZ
SPK PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN PADA RESTORAN XYZ P.A Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta Kampus 3 UAD, Jl. Prof. Soepomo rochmahdyah@yahoo.com Abstrak Perkembangan teknologi
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab 5
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab 5 Efek Foto (Lanjutan)
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. untuk mengembangkan konsep dalam melakukan optimasi rule dalam diagnosa
BAB II KAJIAN TEORI Bab II berisi tentang teori dan temuan-temuan yang dapat dijadikan acuan untuk mengembangkan konsep dalam melakukan optimasi rule dalam diagnosa kanker payudara. Teori-teori yang digunakan
Lebih terperinciPROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab 14
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Praktikum Basis Data Terapan 2
TK Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Praktikum Basis Data Terapan 2 Hand On Lab 2 Membangun
Lebih terperinciMODEL ANALISIS MENENTUKAN ALAT KONTRASEPSI BAGI ASEPTOR KELUARGA BERENCANA DENGAN LOGIKA FUZZY
MODEL ANALISIS MENENTUKAN ALAT KONTRASEPSI BAGI ASEPTOR KELUARGA BERENCANA DENGAN LOGIKA FUZZY Isworo Nugroho; Sri Eniyati Abstract Data yang sulit diketahui nilai kepastiannya seperti faktor kesehatan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Logika Fuzzy Logika fuzzy merupakan suatu metode pengambilan keputusan berbasis aturan yang digunakan untuk memecahkan keabu-abuan masalah pada sistem yang sulit dimodelkan
Lebih terperinciPROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab 15
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab 1 Konsep Layer dan Tool Dasar
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab 1 Konsep Layer
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan dapat diartikan sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan dalam situasi tertentu. Sistem
Lebih terperinciJl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon :
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab
Lebih terperinciJl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon :
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab 3 Teknik Masking
Lebih terperinciPENENTUAN TINGKAT PELUNASAN PEMBAYARAN KREDIT PEMILIKAN MOBIL DI PT AUTO 2000 MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI
PENENTUAN TINGKAT PELUNASAN PEMBAYARAN KREDIT PEMILIKAN MOBIL DI PT AUTO 2000 MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI Hilda Lutfiah, Amar Sumarsa 2, dan Sri Setyaningsih 2. Program Studi Matematika Fakultas Matematika
Lebih terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Aplikasi Sistem Inferensi Fuzzy Metode Sugeno dalam Memperkirakan Produksi Air Mineral dalam Kemasan Oleh Suwandi NRP 1209201724 Dosen Pembimbing 1. Prof. Dr M. Isa Irawan, MT 2. Dr Imam Mukhlash, MT Institut
Lebih terperinciPROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Praktikum Bahasa Rakitan Hand On Lab 4
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Praktikum Bahasa Rakitan Hand On Lab
Lebih terperinciJurnal Informatika SIMANTIK Vol. 2 No. 2 September 2017 ISSN:
PENERAPAN LOGIKA FUZZY UNTUK MENENTUKAN MAHASISWA BERPRESTASI DI STMIK CIKARANG MENGGUNAKAN JAVA NETBEANS DAN MYSQL Ema Dili Giyanti 1), Ali Mulyanto 2) 1) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Cikarang
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dibahas perancangan serta penerapan pengendalian berbasis logika fuzzy pada sistem Fuzzy Logic Sebagai Kendali Pendingin Ruangan Menggunakan MATLAB. Dan simulasi
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 2
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711-353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 2 Lingkungan
Lebih terperinciPrediksi Beban Listrik jangka Panjang di Kabupaten Batu Bara tahun dengan Menggunakan Metode Fuzzy Clustering
Prediksi Beban Listrik jangka Panjang di Kabupaten Batu Bara tahun 2015-2014 dengan Menggunakan Metode Fuzzy Clustering Hermansyah Alam I nst it ut T ek no lo g i M ed a n E ma il : he r ma ns_it m@ ya
Lebih terperinciPendahuluan. Praktikum Pengantar Pengolahan Citra Digital Departemen Ilmu Komputer Copyright 2008 All Rights Reserved
1 Pengenalan Matlab Pendahuluan Matlab adalah perangkat lunak yang dapat digunakan untuk analisis dan visualisasi data. Matlab didesain untuk mengolah data dengan menggunakan operasi matriks. Matlab juga
Lebih terperinciPROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab 9
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 1 (Multimedia) Hand On Lab
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengertian Fuzzy Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output. Titik awal dari konsep modern
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 6
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 6 Editing Lanjut
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. diantaranya mengenai Pariwisata di Yogyakarta, obyek wisata, penelitianpenelitian
BAB II KAJIAN TEORI Bab II berisi kajian teori. Teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya mengenai Pariwisata di Yogyakarta, obyek wisata, penelitianpenelitian terdahulu, teori himpunan
Lebih terperinciBAB IV KONSEP FUZZY LOGIC DAN PENERAPAN PADA SISTEM KONTROL. asing. Dalam pengalaman keseharian kita, permasalahan yang berkaitan dengan fuzzy
BAB IV KONSEP FUZZY LOGIC DAN PENERAPAN PADA SISTEM KONTROL 4.1 Pengenalan konsep fuzzy logic Konsep mengenai fuzzy logic bukanlah merupakan sesuatu yang baru dan asing. Dalam pengalaman keseharian kita,
Lebih terperinciDAFTAR ISI BAB I PENDAHULUAN
DAFTAR ISI Halaman Judul... i Lembar Pengesahan Pembimbing... ii Lembar Pernyataan Keaslian Tugas Akhir... iii Lembar Pengesahan Penguji... iv Halaman Persembahan... v Motto... vi Kata Pengantar... vii
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy Fuzzy secara bahasa diartikan sebagai kabur atau samar yang artinya suatu nilai dapat bernilai benar atau salah secara bersamaan. Dalam fuzzy dikenal derajat keanggotan
Lebih terperinciDAFTAR ISI. KATA PENGANTAR... Error! Bookmark not defined. ABSTRAK... Error! Bookmark not defined. ABSTRACT... Error! Bookmark not defined.
DAFTAR ISI KATA PENGANTAR... Error! Bookmark not ABSTRAK... Error! Bookmark not ABSTRACT... Error! Bookmark not DAFTAR ISI... v DAFTAR GAMBAR... ix DAFTAR TABEL... xi BAB I... Error! Bookmark not PENDAHULUAN...
Lebih terperinciPENGEMBANGAN APLIKASI PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PEKERJAAN DI BIDANG TEKNOLOGI INFORMASI
PENGEMBANGAN APLIKASI PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PEKERJAAN DI BIDANG TEKNOLOGI INFORMASI Wilis Kaswidjanti 1, Novrido Charibaldi 2, Datu Lestari Mallisa 3 1,2,3 ), Jurusan Teknik Informatika
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Praktikum Basis Data Terapan 2
TK Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Praktikum Basis Data Terapan 2 Hand On Lab 5 Menggunakan
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM PENGUNDIAN SEPAKBOLA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY
RANCANG BANGUN SISTEM PENGUNDIAN SEPAKBOLA MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY Irving Vitra Paputungan, Denni Irawan Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia Jl. Kaliurang
Lebih terperinciPROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Praktikum Pengolahan Citra Digital
TK Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711 353414 PROGRAM STUDI TEKNIK KOMPUTER JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG Praktikum Pengolahan Citra Digital Hand
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN DI SMU DENGAN LOGIKA FUZZY
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN DI SMU DENGAN LOGIKA FUZZY Hafsah, Heru Cahya Rustamaji, Yulia Inayati Jurusan Teknik Informatika UPN "Veteran" Yogyakarta Jl. Babarsari No 2 Tambakbayan Yogyakarta
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN LOGIKA FUZZY DENGAN REGRESI BERGANDA SEBAGAI ALAT PERAMALAN
ANALISIS PERBANDINGAN LOGIKA FUZZY DENGAN REGRESI BERGANDA SEBAGAI ALAT PERAMALAN SUPRIYONO Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir BATAN Jl. Babarsari Kotak Pos 6101/YKBB Yogyakarta. Email : masprie_sttn@yahoo.com
Lebih terperinciSIMULASI MENENTUKAN WAKTU MEMASAK BUAH KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI
SIMULASI MENENTUKAN WAKTU MEMASAK BUAH KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI Nofriadi * 1), Havid Syafwan 2) 1) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran Jl. Prof. M. Yamin 173 Kisaran, Sumatera
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 8
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711-353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 8 Editing Video
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kepuasan Pelanggan Perasaan puas pelanggan timbul ketika konsumen membandingkan persepsi mereka mengenai kinerja produk atau jasa dengan harapan mereka. Sementara itu kepuasan
Lebih terperinciPROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 7
Jl Srijaya Negara Bukit Besar Palembang 30139, Telpon : +62711-353414 PROGRAM STUDI D3 JURUSAN TEKNIK KOMPUTER POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA PALEMBANG TK Computer 2 (Multimedia) Hand On Lab 7 Editing Video
Lebih terperinci: Sistem Pendukung Keputusan, Siswa berprestasi, Tsukamoto
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI BERBASIS WEB DENGAN METODE TSUKAMOTO PADA SMA INSTITUT INDONESIA Eko Purwanto Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas
Lebih terperinciMahasiswa mampu memformulasikan permasalahan yang mengandung fakta dengan derajad ketidakpastian tertentu ke dalam pendekatan Sistem Fuzzy.
Chapter 7 Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa mampu memformulasikan permasalahan yang mengandung fakta dengan derajad ketidakpastian tertentu ke dalam pendekatan. Mahasiswa mampu melakukan perhitungan
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI Bab ini akan memaparkan berbagai teori yang melandasi penulis dalam membangun sistem yang nantinya akan dibuat. 3.1. Pengertian Optimalisasi Secara umum pengertian optimalisasi menurut
Lebih terperinciARTIFICIAL INTELLIGENCE MENENTUKAN KUALITAS KEHAMILAN PADA WANITA PEKERJA
ARTIFICIAL INTELLIGENCE MENENTUKAN KUALITAS KEHAMILAN PADA WANITA PEKERJA Rima Liana Gema, Devia Kartika, Mutiana Pratiwi Universitas Putra Indonesia YPTK Padang email: rimalianagema@upiyptk.ac.id ABSTRAK
Lebih terperinci