Sifat-sifat Fungsi Keanggotaan, Fuzzifikasi, Defuzzifikasi. Logika Fuzzy

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Sifat-sifat Fungsi Keanggotaan, Fuzzifikasi, Defuzzifikasi. Logika Fuzzy"

Transkripsi

1 Sifat-sifat Fungsi Keanggotaan, Fuzzifikasi, Defuzzifikasi Logika Fuzzy 1

2 Fitur Fungsi Keanggotaan Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy: Core (inti) Support (pendukung) Boundary (batas) 2

3 (a) (b) Himp. Fuzzy normal Himp. Fuzzy subnormal (a) (a) Himp. Fuzzy konveks utk x < y < z maka Himp. Fuzzy nonkonveks 3

4 Irisan 2 himp. fuzzy konveks menghasilkan himp. fuzzy konveks. Crossover points fungsi keanggotaan didefinisikan sbg elemen dalam semesta pembicaraan yg mpy nilai keanggotaan 0,5 atau Tinggi sebuah himp fuzzy A adl nilai maksimum dari fungsi keanggotaannya, yaitu Jika tinggi himp fuzzy kurang dari 1 maka disebut himp fuzzy subnormal 4

5 Jenis fungsi keanggotaan yg diperlihatkan di atas mrpk jenis yg sederhana atau ordinary membership function. Fungsi keanggotaan yg lbh rumit misalnya generalized membership function spt gambar berikut yg mrpk fungsi keanggotaan dgn interval nilai (interval-valued membership function). 5

6 Fuzzifikasi Fuzzifikasi adl proses utk membuat kuantitas yg sifatnya tegas menjadi fuzzy Kuantitas yg terlihat tegas dan pasti sebenarnya tdk benarbenar pasti atau mengandung ketidakpastian misalnya krn ketidak-telitian shg variabel tsb mpy kemungkinan fuzzy dan dpt dinyatakan dlm fungsi keanggotaan. Misalnya hasil pembacaan tegangan pd gambar berikut. 6

7 Himp fuzzy dan pembacaan tegas 7

8 Himp fuzzy dan pembacaan fuzzy Irisan antara himp fuzzy medium voltage dan pembacaan tegangan scr fuzzy terjadi pd keanggotaan 0,4. Terlihat bhw irisan kedua himp berupa segitiga kecil dgn nilai keanggotaan tertinggi = 0,4 8

9 Defuzzifikasi ke Himp. Tegas Misalkan sebuah himp fuzzy A Didefinisikan himp lambda-cut yaitu A dengan 0 1. Himp A adl himp tegas yg disebut himp lambda-cut atau alpha-cut dari himp fuzzy A, yaitu: Suatu himp fuzzy tertentu dpt ditransformasi ke tak-hingga himp lambda-cut, krn ada tak-hingga nilai pd interval [0, 1] Setiap elemen x A termasuk dlm himp fuzzy A dg derajat keanggotaan yang 9

10 Example Misalkan himp fuzzy dalam notasi Zadeh berikut didefinisikan dlm semesta X = {a, b, c, d, e, f} Atau digambarkan dlm btk skema sbb: 10

11 Dari himp fuzzy A dpt dibuat bbrp lambda-cut yg semuanya mrpk himp tegas. Misalnya akan didefinisikan himp lambda-cut utk nilai = 1; 0,9; 0,6; 0,3; 0 + ; 0. Maka: Catatan: 0 + artinya > 0 11

12 Secara skematik menjadi: A 1 = {a} A 0,6 = {a, b, c} A 0,9 = {a, b} 12

13 A 0,3 = {a, b, c, d} A 0 = {a, b, c, d, e, f} A 0+ = {a, b, c, d, e} 13

14 Himp lambda-cut dpt dinyatakan dgn notasi Zadeh sbb: Coba nyatakan semua himpunan lambda-cut pada contoh di atas menggunakan notasi Zadeh 14

15 Sifat-sifat himpunan lambda-cut pd himp fuzzy: Kecuali untuk nilai = 0,5 4. Utk setiap dimana maka A A dimana A 0 = X. Perhatikan ilustrasi berikut. 15

16 Lambda-cut Utk Relasi Fuzzy Misalkan relasi fuzzy R sebagai berikut: Maka lambda-cut untuk relasi fuzzy ditentukan oleh definisi: Relasi fuzzy diubah mjd relasi tegas 16

17 Example Misalkan relasi fuzzy R berikut ini: Maka lambda-cut utk relasi fuzzy di atas: 17

18 Dan Serta PR: tentukan hasilnya jika: = 0,8 = 0,2 =

19 Sifat-sifat himpunan lambda-cut pd relasi fuzzy: Utk setiap dimana maka R R Defuzzifikasi Jika diperlukan maka himpunan fuzzy dapat dibawa ke bentuk skalar tunggal. Proses konversi dari kuantitas fuzzy ke kuantitas non-fuzzy (tertentu=precise) disebut defuzzifikasi 19

20 Defuzzifikasi ke Skalar Output proses fuzzy dpt berupa union dari dua atau lebih fungsi keanggotaan fuzzy. Misal output keluaran fuzzy t.a. dua himp fuzzy C 1 (berbentuk trapesium) dan C 2 (berbentuk segitiga) sbb. (a) himp fuzzy C 1 (b) himp fuzzy C 2 20

21 Union dari kedua himp fuzzy tsb adl Secara umum dpt dinyatakan: 21

22 Metode Defuzzifikasi 1. Prinsip Keanggotaan maks (max membership principle) Juga dikenal dg metode ketinggian (height method), hanya utk fungsi yg mpy nilai puncak saja. dgn z* adl nilai yg hasil defuzzifikasi. 22

23 2. Metode Centroid Juga dikenal sbg center of area atau center of gravity. 23

24 3. Metode rerata bobot (weighted average method) Metode ini paling banyak digunakan krn efisien dlm perhitungannya, namun terbatas utk fungsi keanggotaan output yg simetris saja. dg adl centroid setiap fungsi keanggotaan. Misal utk gambar disamping, maka 24

25 4. Mean Max Membership Juga dikenal sbg metode middle-of-maxima. 25

26 5. Center of sums Metode ini lbh cpt drpd yg terdahulu. Dlm perhitungannya digunakan himp fuzzy output scr individual (bukan unionnya), namun hrs mencari centroid setiap fungsi membership dan jg terdapat redundansi dlm perhitungannya. dgn adl jarak ke centroid dari masingmasing fungsi keanggotaan. 26

27 (a) dan (b) fungsi keanggotaan (c) defuzzifikasi 27

28 6. Center of largest area Jk himp fuzzy output mpy setidaknya 2 wilayah konveks, mk center of gravity (yaitu z* yg dihitung menggunakan metode centroid) dari wilayah konveks dg luas terbesar digunakan utk mencari z*, atau dinyatakan scr aljabar sbb: dg adl wilayah konveks yg mpy luas terbesar 28

29 Gambar di atas mengilustrasikan defuzzifikasi dg center of largest area utk kasus semua himp fuzzy output atau berbentuk nonkonveks. Jika konveks maka z* mpy nilai sama dg nilai defuzzikasi menggunakan metode centroid 29

30 7. Maksimum pertama (atau terakhir) (first or last of maxima). Metode ini menggunakan seluruh output atau union semua himp fuzzy output utk menentukan nilai terkecil dari domain dg derajat keanggotaan tertinggi dlm Pertama, dicari ketinggian yg plg besar dlm union: Maka maksimum pertama adl: 30

31 Dan maksimum terakhir adl: dimana notasi sup {} adl supremum yaitu batas atas terkecil dan inf {} adl infimum yaitu batas bawah terbesar. Perhatikan ilustrasi berikut: 31

Relasi Tolerans & Relasi Ekivalen. Logika Fuzzy

Relasi Tolerans & Relasi Ekivalen. Logika Fuzzy Relasi Tolerans & Relasi Ekivalen Logika Fuzzy 1 Sifat-sifat Relasi Misalkan terdapat sebuah semesta dengan 3 elemen dinyatakan X = {1, 2, 3}, maka berikut adalah sifat-sifat relasi yang mungkin: Refleksivitas

Lebih terperinci

Relasi Tegas (Crips Relation)

Relasi Tegas (Crips Relation) Logika Fuzzy (3) 1 Cartesian Product Terdapat dua himpunan A = {0, 1} dan B = {a, b, c}. Maka beberapa variasi hasil-kali kartesian (cartesian product) dapat dituliskan sebagai berikut: 2 Relasi Tegas

Lebih terperinci

Pada dasarnya lebih sulit drpd classifier berdasar teori bayes, terutama untuk data dimensi tinggi.

Pada dasarnya lebih sulit drpd classifier berdasar teori bayes, terutama untuk data dimensi tinggi. 1 Fokus pd desain fungsi pembeda (discriminant function) atau decision surface scr langsung yang membedakan satu kelas dengan kelas yg lain berdasarkan kriteria yg telah ditentukan. Pada dasarnya lebih

Lebih terperinci

Fuzzy Associative Memory (FAM) Logika Fuzzy

Fuzzy Associative Memory (FAM) Logika Fuzzy Fuzzy Associative Memory (FAM) Logika Fuzzy 1 Misalkan suatu sistem fuzzy dengan n input dan satu output. Setiap input X1, X2,, Xn dipartisi menjadi k partisi fuzzy. Maka menggunakan aturan fuzzy IF THEN..

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN

METODOLOGI PENELITIAN 7 terboboti dari daerah output fuzzy. Metode ini paling dikenal dan sangat luas dipergunakan. First of Maxima (FoM) dan Last of Maxima (LoM) Pada First of Maxima (FoM), defuzzifikasi B( y) didefinisikan

Lebih terperinci

Fuzzy Logic. Untuk merepresentasikan masalah yang mengandung ketidakpastian ke dalam suatu bahasa formal yang dipahami komputer digunakan fuzzy logic.

Fuzzy Logic. Untuk merepresentasikan masalah yang mengandung ketidakpastian ke dalam suatu bahasa formal yang dipahami komputer digunakan fuzzy logic. Fuzzy Systems Fuzzy Logic Untuk merepresentasikan masalah yang mengandung ketidakpastian ke dalam suatu bahasa formal yang dipahami komputer digunakan fuzzy logic. Masalah: Pemberian beasiswa Misalkan

Lebih terperinci

Pertemuan 8 Aljabar Linear & Matriks

Pertemuan 8 Aljabar Linear & Matriks Pertemuan 8 Aljabar Linear & Matriks 1 Jika A adl matriks nxn yg invertible, untuk setiap matriks b dgn ukuran nx1, maka sistem persamaan linier Ax = b mempunyai tepat 1 penyelesaian, yaitu x = A -1 b

Lebih terperinci

LEMBAR PENGESAHAN PERNYATAAN ABSTRAK...

LEMBAR PENGESAHAN PERNYATAAN ABSTRAK... DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN PERNYATAAN ABSTRAK... i KATA PENGANTAR... ii UCAPAN TERIMA KASIH... iv DAFTAR ISI... vi DAFTAR TABEL... viii DAFTAR GAMBAR... ix DAFTAR SIMBOL... x BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

Himpunan Tegas (Crisp)

Himpunan Tegas (Crisp) Logika Fuzzy Logika Fuzzy Suatu cara untuk merepresentasikan dan menangani masalah ketidakpastian (keraguan, ketidaktepatan, kekuranglengkapan informasi, dan kebenaran yang bersifat sebagian). Fuzzy System

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. papernya yang monumental Fuzzy Set (Nasution, 2012). Dengan

BAB 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

Manajemen Waktu Proyek & Penjadwalan Proyek. By Wiji Nurastuti,MT

Manajemen Waktu Proyek & Penjadwalan Proyek. By Wiji Nurastuti,MT Manajemen Waktu Proyek & Penjadwalan Proyek By Wiji Nurastuti,MT 1 PROYEK : KEGIATAN tertentu (oleh manusia ada waktunya tempat & metode/cara alat & bahan) JELAS WAKTUNYA TIDAK RUTIN ADA ALASAN YANG JELAS

Lebih terperinci

Metode Fuzzy. Analisis Keputusan TIP FTP UB

Metode Fuzzy. Analisis Keputusan TIP FTP UB Metode Fuzzy Analisis Keputusan TIP FTP UB Pokok Bahasan Pendahuluan Logika Klasik dan Proposisi Himpunan Fuzzy Logika Fuzzy Operasi Fuzzy Contoh Pendahuluan Penggunaan istilah samar yang bersifat kualitatif

Lebih terperinci

Superposisi & Interferensi

Superposisi & Interferensi Pertemuan 3 1 Superposisi & Interferensi Fenomena gel. di alam tdk dpt digambarkan hanya dgn perambatan 1 pulsa/gel. kombinasi byk gel. yg merambat Prinsip superposisi: Jk 2 atau lbh gel. merambat mll

Lebih terperinci

KONSEP SISTEM DAN PENGELOLAAN INTEGRASI

KONSEP SISTEM DAN PENGELOLAAN INTEGRASI KONSEP SISTEM DAN PENGELOLAAN INTEGRASI Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta Manajemen Proyek (TKE 3101) oleh: Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

Lebih terperinci

PENGUAT DAYA KELAS A

PENGUAT DAYA KELAS A LKTRONKA ANALOG ertemuan 14 NGUAT DAYA KLAS A enguat sinyal besar (large signal) dimana penekanan adl pd penguatan daya, disebut dengan penguat daya. Klasifikasi penguat daya yang ada adalah kelas A, kelas

Lebih terperinci

Dasar Logika Fuzzy. Kuliah Kontrol Cerdas Semester genap 2006/2007. Feb 20, KC-Slide-02

Dasar Logika Fuzzy. Kuliah Kontrol Cerdas Semester genap 2006/2007. Feb 20, KC-Slide-02 Dasar Logika Fuzzy Kuliah Kontrol Cerdas Semester genap 2006/2007 Feb 20, 2007-1 Materi Konsep Dasar Algoritma Fuzzy Operator Fuzzy Feb 20, 2007-2 Konsep Dasar [1] Teori klasik, himpunan = kumpulan elemen

Lebih terperinci

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis

Lebih terperinci

Logika Himpunan Fuzzy

Logika Himpunan Fuzzy Logika Himpunan Fuzzy 1 Fungsi Keanggotaan untuk crisp logic True False 1 0 80F Panas Temperature f temperature >= 25C, Panas (1 atau Benar); f temperature < 25C, tidak Panas (0 atau Salah). Fungsi keanggotaan

Lebih terperinci

Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas

Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas Zulfikar Sembiring Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Medan Area zoelsembiring@gmail.com Abstrak Logika Fuzzy telah banyak

Lebih terperinci

5. Sifat Kelengkapan Bilangan Real

5. Sifat Kelengkapan Bilangan Real 5. Sifat Kelengkapan Bilangan Real Sifat aljabar dan sifat urutan bilangan real telah dibahas sebelumnya. Selanjutnya, akan dijelaskan sifat kelengkapan bilangan real. Bilangan rasional ℚ juga memenuhi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Himpunan Himpunan adalah kata benda yang berasal dari kata himpun. Kata kerjanya adalah menghimpun. Menghimpun adalah kegiatan yang berhubungan dengan berbagai objek apa saja.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

PEMODELAN SISTEM. Pemodelan & simulasi TM05

PEMODELAN SISTEM. Pemodelan & simulasi TM05 PEMODELAN SISTEM Pemodelan & simulasi TM5 Pemodelan Sistem isik Pemodelan matematis dari sebuah sistem diperoleh dg mengaplikasikan hukum-hukum fisika yg scr natural mengatur komponen-komponen yg ada dlm

Lebih terperinci

Himpunan Fuzzy. Sistem Pakar Program Studi : S1 sistem Informasi

Himpunan 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 terperinci

DAFTAR ISI. KATA PENGANTAR i. DAFTAR ISI. iv. DAFTAR GAMBAR. viii. DAFTAR TABEL. x. DAFTAR LAMPIRAN.. xi. 1.1 Latar Belakang dan Rumusan Masalah..

DAFTAR ISI. KATA PENGANTAR i. DAFTAR ISI. iv. DAFTAR GAMBAR. viii. DAFTAR TABEL. x. DAFTAR LAMPIRAN.. xi. 1.1 Latar Belakang dan Rumusan Masalah.. DAFTAR ISI Halaman ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR i DAFTAR ISI. iv DAFTAR GAMBAR. viii DAFTAR TABEL. x DAFTAR LAMPIRAN.. xi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Rumusan Masalah.. 1 1.1.1 Latar Belakang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Rangkaian AC Tiga-Fase [1]

Rangkaian AC Tiga-Fase [1] Rangkaian AC Tiga-Fase [1] Slide-12 Ir. Agus Arif, MT Semester Genap 2015/2016 1 / 23 Materi Kuliah 1 Sistem Tiga-Fase Sistem Fase-Jamak Definisi Tiga-Fase Notasi Subskrip-Ganda 2 Definisi Sumber Tiga-Fase

Lebih terperinci

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis

Lebih terperinci

PENALARAN FUZZY SISTEM PAKAR DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2012

PENALARAN FUZZY SISTEM PAKAR DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2012 PENALARAN FUZZY SISTEM PAKAR DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2012 PENALARAN FUZZY Digunakan untuk menghasilkan suatu keputusan tunggal / crisp saat defuzzifikasi Penggunaan akan bergantung

Lebih terperinci

ESTIMATOR FUNGSI PDF. Pertemuan 4

ESTIMATOR FUNGSI PDF. Pertemuan 4 ESTIMATOR FUNGSI PDF Pertemuan 4 1 Bangkitkan data dimensi sebanyak N = 500 yang terdistribusi Gaussian N(m,S) dan rerata m = [0 0] T dan kovarian dengan Plot data yg dibangkitkan tsb, pengertian apa yg

Lebih terperinci

Aspek Teknis. Manajemen Proyek (TKE 3101) oleh: Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

Aspek Teknis. Manajemen Proyek (TKE 3101) oleh: Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Aspek Teknis Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta Manajemen Proyek (TKE 3101) oleh: Indah Susilawati, S.T., M.Eng. 1 Pengkajian aspek teknis

Lebih terperinci

Phasor dan Impedans. Slide-09. Ir. Agus Arif, MT. Semester Gasal 2016/2017

Phasor dan Impedans. Slide-09. Ir. Agus Arif, MT. Semester Gasal 2016/2017 Phasor dan Slide-09 Ir. Agus Arif, MT Semester Gasal 2016/2017 1 / 23 Materi Kuliah 1 Phasor Frekuensi Komplex Definisi Phasor Transformasi Phasor Hubungan Tegangan-Arus Hukum Ohm dan Kirchhoff Rangkaian

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR FUZZY

PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR FUZZY FUZZY EXPERT SYSTEM FUZZY INFERENCE SYSTEM FUZZY REASONING Toto Haryanto MATA KULIAH SISTEM PAKAR DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER INSTITUT PERTANIAN BOGOR PENGEMBANGAN SISTEM PAKAR FUZZY Domain Masalah Fuzzifikasi

Lebih terperinci

Rangkaian RL dan RC Dengan Sumber

Rangkaian RL dan RC Dengan Sumber Rangkaian RL dan RC Dengan Sumber Slide-07 Ir. Agus Arif, MT Semester Gasal 2016/2017 1 / 32 Materi Kuliah 1 Pengantar Rangkaian Sebelumnya Fungsi Undak Satuan Sumber Ekivalen Fungsi Pulsa 2 Rangkaian

Lebih terperinci

Selama berabad-abad orang mengetahui bahwa penyakit-penyakit tertentu tidak pernah menyerang orang yang sama dua kali. Orang yang sembuh dari

Selama berabad-abad orang mengetahui bahwa penyakit-penyakit tertentu tidak pernah menyerang orang yang sama dua kali. Orang yang sembuh dari Selama berabad-abad orang mengetahui bahwa penyakit-penyakit tertentu tidak pernah menyerang orang yang sama dua kali. Orang yang sembuh dari serangan epidemi cacar dapat menangani para penderita dengan

Lebih terperinci

Bab III TEORI DAN PENGONTOR BERBASIS LOGIKA FUZZI

Bab III TEORI DAN PENGONTOR BERBASIS LOGIKA FUZZI Bab III TEORI DAN PENGONTOR BERBASIS LOGIKA FUZZI III.1 Teori Logika fuzzi III.1.1 Logika fuzzi Secara Umum Logika fuzzi adalah teori yang memetakan ruangan input ke ruang output dengan menggunakan aturan-aturan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam kondisi yang nyata, beberapa aspek dalam dunia nyata selalu atau biasanya

BAB 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 terperinci

Contoh Kasus. Bagus Ilhami HIdayat

Contoh Kasus. Bagus Ilhami HIdayat Contoh Kasus Suatu perusahaan tekstil akan memproduksi pakaian dengan jenis XYZ. Dari 1 bulan terakhir, permintaan terbesar mencapai 5000 potong per hari, dan permintaan terkecil mencapai 1000 potong per

Lebih terperinci

BAB 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. 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 terperinci

Memahami pentingnya jadwal proyek dan manajemen waktu proyek yg baik Menentukan aktivitas sbg dasar membuat jadwal proyek Menjelaskan bgmn manajer

Memahami pentingnya jadwal proyek dan manajemen waktu proyek yg baik Menentukan aktivitas sbg dasar membuat jadwal proyek Menjelaskan bgmn manajer 1 Memahami pentingnya jadwal proyek dan manajemen waktu proyek yg baik Menentukan aktivitas sbg dasar membuat jadwal proyek Menjelaskan bgmn manajer proyek menggunakan diagram jaringan dan ketergantungan

Lebih terperinci

Pengertian dan Ruang Lingkup Ekonomi Manajerial

Pengertian dan Ruang Lingkup Ekonomi Manajerial Pengertian dan Ruang Lingkup Ekonomi Manajerial Definisi Ekonomi Manajerial Adalah aplikasi teori ekonomi dan perangkat analisis ilmu keputusan u/ membahas bagaimana suatu organisasi dapat mencapai tujuan

Lebih terperinci

Materi 8: Introduction to Fuzzy Logic

Materi 8: Introduction to Fuzzy Logic Materi 8: Introduction to Fuy Logic I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Introduction to Fuy Logic Kusuma Wardana, M.Sc. 2 Fuy berarti kabur, samar Istilah Logika Fuy diperkenalkan

Lebih terperinci

Aljabar Linier & Matriks

Aljabar Linier & Matriks Aljabar Linier & Matriks 1 Vektor Orthogonal Vektor-vektor yang saling tegak lurus juga sering disebut vektor orthogonal. Dua vektor disebut saling tegak lurus jika dan hanya jika hasil perkalian titik-nya

Lebih terperinci

DENIA FADILA RUSMAN

DENIA FADILA RUSMAN Sidang Tugas Akhir INVENTORY CONTROL SYSTEM UNTUK MENENTUKAN ORDER QUANTITY DAN REORDER POINT BAHAN BAKU POKOK TRANSFORMER MENGGUNAKAN METODE FUZZY (STUDI KASUS : PT BAMBANG DJAJA SURABAYA) DENIA FADILA

Lebih terperinci

BAB III METODE TIME-INVARIANT FUZZY TIME SERIES BERDASARKAN SELISIH DATA HISTORIS

BAB III METODE TIME-INVARIANT FUZZY TIME SERIES BERDASARKAN SELISIH DATA HISTORIS BAB III METODE TIME-INVARIANT FUZZY TIME SERIES BERDASARKAN SELISIH DATA HISTORIS 3.1 Model Peramalan Peramalan adalah penggunaan data masa lalu dari sebuah variabel atau kumpulan variabel untuk mengestimasi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 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 terperinci

Prof. Erich P., Johannes Kepler Univ. Suyanto, Artificial Intelligence

Prof. Erich P., Johannes Kepler Univ. Suyanto, Artificial Intelligence Prof. Erich P., Johannes Kepler Univ. Suyanto, Artificial Intelligence 12/11/2009 1 Pada hidup sehari-hari, kita terbiasa dengan ucapan kecil, agak panas, sekitar jam 2. Ucapan yang tidak presisi (imprecise

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 5 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 terperinci

PENGUKURAN RESISTANSI

PENGUKURAN RESISTANSI Pengukuran Besaran Listrik (TC22082) Pertemuan 9 PENGUKURAN RESSTANS Pengukuan resistansi dapat dilakukan dengan mudah, namun kelemahannya adalah kurang akurat. Pengukuran resistansi yang lebih baik dapat

Lebih terperinci

MANAJEMEN MODAL KERJA

MANAJEMEN MODAL KERJA MANAJEMEN MODAL KERJA Konsep Modal Kerja 1. Konsep Kuantitatif Konsep ini mendasarkan pd kuantitas dr dana yg tertanam dlm unsur aktiva lancar (Aktiva yg sekali berputar kembali dlm bentuk semula / dana

Lebih terperinci

Kewirausahaan Wira Usaha

Kewirausahaan Wira Usaha KEWIRAKOPERASIAN Masalah Manusia dalam Koperasi Mpy SDM yang masih kurang memiliki etos kerja dan budaya kerja yg menggambarkan jiwa dan semangat kewirausahaan yg tangguh Mpy tk kemampuan, keahlian dan

Lebih terperinci

BAB 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 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 terperinci

EVALUASI KINERJA GURU DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) MAMDANI

EVALUASI KINERJA GURU DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) MAMDANI EVALUASI KINERJA GURU DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) MAMDANI Karmila Suryani 1), Khairudin 2) 1) FKIP Universitas Bung Hatta Padang 2) FKIP Universitas Bung Hatta Padang e-mail: karmilasuryani.ptik@gmail.com,khaihatta@yahoo.com

Lebih terperinci

Penyimpulan data numerik & kategorik. Elsa Roselina Dewi Gayatri

Penyimpulan data numerik & kategorik. Elsa Roselina Dewi Gayatri Penyimpulan data numerik & kategorik Elsa Roselina Dewi Gayatri P. data numerik Tendensi sentral (mean, median, modus) Hubungan mean, median, modus Ukuran variasi (range, interkuartil range, mean deviasi,

Lebih terperinci

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE BERDASARKAN KEBUTUHAN KONSUMEN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY. Abstraksi

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE BERDASARKAN KEBUTUHAN KONSUMEN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY. Abstraksi SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE BERDASARKAN KEBUTUHAN KONSUMEN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY Denny Cristiono T.S., Yugowati P.,Sri Yulianto J.P. Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen

Lebih terperinci

Logika Klasik Misalkan himpunan klasik A dan B. P adl nilai kebenaran bahwa x A dan Q adl nilai kebenaran bahwa x B. jika x A maka T(P) = 1, jika x A

Logika Klasik Misalkan himpunan klasik A dan B. P adl nilai kebenaran bahwa x A dan Q adl nilai kebenaran bahwa x B. jika x A maka T(P) = 1, jika x A Logika Fuzzy 1 Logika Klasik Misalkan himpunan klasik A dan B. P adl nilai kebenaran bahwa x A dan Q adl nilai kebenaran bahwa x B. jika x A maka T(P) = 1, jika x A maka T(P) = 0 jika x B maka T(Q) = 1,

Lebih terperinci

18/09/2013. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 1. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 2

18/09/2013. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 1. Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 2 PENERAPAN PROGRAM LINIER dalam OPTIMASI PRODUKSI Ekonomi Teknik / Sigit Prabawa / 1 MASALAH yg banyak dihadapi oleh INDUSTRI adalah BAGAIMANA MENGGUNAKAN atau MENENTUKAN ALOKASI PENGGUNAAN SUMBER DAYAYG

Lebih terperinci

Penentuan Harga dengan Menggunakan Sistem Inferensi Fuzzy Tsukamoto Pada Rancang Bangun Aplikasi Finding-Tutor

Penentuan Harga dengan Menggunakan Sistem Inferensi Fuzzy Tsukamoto Pada Rancang Bangun Aplikasi Finding-Tutor A527 Penentuan Harga dengan Menggunakan Sistem Inferensi Fuzzy Tsukamoto Pada Rancang Bangun Aplikasi Finding-Tutor Syah Dia Putri Mustika Sari, R.V. Hari Ginardi, dan Chastine Fatichah Departemen Teknik

Lebih terperinci

Aspek Finansial. Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Aspek Finansial. Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta Aspek Finansial Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta Manajemen Proyek (TKE 3101) oleh: Indah Susilawati, S.T., M.Eng. 1 Aspek Finansial vs Aspek

Lebih terperinci

Materi 3: Relasi dan Fungsi

Materi 3: Relasi dan Fungsi Materi 3: Relasi dan Fungsi I Nyoman Kusuma Wardana STMIK STIKOM Bali Definisi Relasi & Fungsi Representasi Relasi Relasi biner Sifat-sifat relasi biner Relasi inversi Mengkombinasikan relasi Komposisi

Lebih terperinci

Pengantar Kecerdasan Buatan (AK045218) Logika Fuzzy

Pengantar Kecerdasan Buatan (AK045218) Logika Fuzzy Logika Fuzzy Pendahuluan Alasan digunakannya Logika Fuzzy Aplikasi Himpunan Fuzzy Fungsi keanggotaan Operator Dasar Zadeh Penalaran Monoton Fungsi Impilkasi Sistem Inferensi Fuzzy Basis Data Fuzzy Referensi

Lebih terperinci

ANALISIS & SELEKSI AITEM

ANALISIS & SELEKSI AITEM ANALISIS & SELEKSI AITEM Kualitas skala psikologi sangat ditentukan oleh kualitas aitem-aitem di dlmnya. Hanya aitem2 yg ditulis dgn m ikuti blue-print dan bimbingan kaidah penulisan yg benar sajalah yg

Lebih terperinci

Praktikum sistem Pakar Fuzzy Expert System

Praktikum sistem Pakar Fuzzy Expert System Praktikum sistem Pakar Fuzzy Expert System Ketentuan Praktikum 1. Lembar Kerja Praktikum ini dibuat sebagai panduan bagi mahasiswa untuk praktikum pertemuan ke - 8 2. Mahasiswa akan mendapatkan penjelasan

Lebih terperinci

PERTEMUAN 12 METODE GREEDY

PERTEMUAN 12 METODE GREEDY PERTEMUAN 12 METODE GREEDY METODE GREEDY Untuk mendapatkan solusi optimal dr permasalahan yg mempunyai dua kriteria yaitu Fungsi Tujuan/Utama & nilai pembatas (constrain) Proses Kerja Metode Greedy : Untuk

Lebih terperinci

Daya Rangkaian AC [2]

Daya Rangkaian AC [2] Daya Rangkaian AC [2] Slide-11 Ir. Agus Arif, MT Semester Gasal 2016/2017 1 / 16 Materi Kuliah 1 Nilai Efektif Tegangan & Arus Efektif Nilai Efektif Gelombang Berkala Nilai RMS Gelombang Sinusoidal Nilai

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 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 terperinci

Daya Rangkaian AC [1]

Daya Rangkaian AC [1] Daya Rangkaian AC [1] Slide-10 Ir. Agus Arif, MT Semester Gasal 2016/2017 1 / 21 Materi Kuliah 1 Daya Sesaat Definisi Daya Input Undak Daya Input Sinusoidal 2 Definisi Daya Input Sinusoidal Daya Resistif

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Himpunan Himpunan adalah suatu kumpulan atau koleksi objek-objek yang mempunyai kesamaan sifat tertentu. Objek ini disebut elemen-elemen atau anggota-anggota dari himpunan (Frans

Lebih terperinci

Viewing 3D. Tujuan: memberi kesan pada viewer bahwa ia melihat foto 3D dengan cara yg sama saat kita memotret obyek 3D ke film 2D.

Viewing 3D. Tujuan: memberi kesan pada viewer bahwa ia melihat foto 3D dengan cara yg sama saat kita memotret obyek 3D ke film 2D. Komputer Grafik 1 Viewing 3D Tujuan: memberi kesan pada viewer bahwa ia melihat foto 3D dengan cara yg sama saat kita memotret obyek 3D ke film 2D. memproyeksikan obyek 3D ke bidang 2D 2 Pinhole Camera

Lebih terperinci

TK. BUNGA NOMINAL : PERKALIAN ANTARA JUMLAH PERIODE PEMAJEMUKAN / TAHUN DGN TINGKAT BUNGA / PERIODE.

TK. BUNGA NOMINAL : PERKALIAN ANTARA JUMLAH PERIODE PEMAJEMUKAN / TAHUN DGN TINGKAT BUNGA / PERIODE. TEKNIK SIIL TK. BUNG NOMINL : ERKLIN NTR JUMLH ERIODE EMJEMUKN / THUN DGN TINGKT BUNG / ERIODE. r = i. m R = TINGKT BUNG NOMINL ( THUNN ) i = TINGKT BUNG NMINL ( TU TINGKT BUNG EEKTI ) / ERIODE EMJEMUKN

Lebih terperinci

KASUS PENERAPAN LOGIKA FUZZY. Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno

KASUS PENERAPAN LOGIKA FUZZY. Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno KASUS PENERAPAN LOGIKA FUZZY Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno CARA KERJA LOGIKA FUZZY MELIPUTI BEBERAPA TAHAPAN BERIKUT : 1. Fuzzyfikasi 2. Pembentukan basis pengetahuan fuzzy (rule dalam bentuk if..then).

Lebih terperinci

BAB II: TINJAUAN PUSTAKA

BAB II: TINJAUAN PUSTAKA BAB II: TINJAUAN PUSTAKA Bab ini akan memberikan penjelasan awal mengenai konsep logika fuzzy beserta pengenalan sistem inferensi fuzzy secara umum. 2.1 LOGIKA FUZZY Konsep mengenai logika fuzzy diawali

Lebih terperinci

FUZZY LOGIC CONTROL 1. LOGIKA FUZZY

FUZZY 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 terperinci

DAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL... i. HALAMAN PENGESAHAN... ii. HALAMAN PERNYATAAN... iii. KATA PENGANTAR... iv. MOTO DAN PERSEMBAHAN... v. DAFTAR ISI...

DAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL... i. HALAMAN PENGESAHAN... ii. HALAMAN PERNYATAAN... iii. KATA PENGANTAR... iv. MOTO DAN PERSEMBAHAN... v. DAFTAR ISI... DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii HALAMAN PERNYATAAN... iii KATA PENGANTAR... iv MOTO DAN PERSEMBAHAN... v DAFTAR ISI... vi DAFTAR GAMBAR... viii DAFTAR TABEL... x ABSTRAK... xi ABSTRACT...

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Logika fuzzy memberikan solusi praktis dan ekonomis untuk mengendalikan

BAB 1 PENDAHULUAN. Logika fuzzy memberikan solusi praktis dan ekonomis untuk mengendalikan BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Logika fuzzy memberikan solusi praktis dan ekonomis untuk mengendalikan sistem yang kompleks. Logika fuzzy memberikan rangka kerja yang kuat dalam memecahkan masalah

Lebih terperinci

Penerapan FuzzyTsukamotodalam Menentukan Jumlah Produksi

Penerapan FuzzyTsukamotodalam Menentukan Jumlah Produksi Penerapan FuzzyTsukamotodalam Menentukan Jumlah Produksi Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan Ria Rahmadita Surbakti 1), Marlina Setia Sinaga 2) Jurusan Matematika FMIPA UNIMED riarahmadita@gmail.com

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 HIMPUNAN CRIPS Himpunan adalah suatu kumpulan objek-objek yang mempunyai kesamaan sifat tertentu. Suatu himpunan harus terdefinisi secara tegas, artinya untuk setiap objek selalu

Lebih terperinci

Perkenalan. Kuliah Kecerdasan Buatan Semester genap 2006/2007. Feb 28, KB-Slide-01

Perkenalan. Kuliah Kecerdasan Buatan Semester genap 2006/2007. Feb 28, KB-Slide-01 Perkenalan Kuliah Kecerdasan Buatan Semester genap 2006/2007 Feb 28, 2007-1 Pendahuluan Bahasa Prolog Hubungan keluarga Kesimpulan #1 Aturan Kesimpulan #2 Materi Feb 28, 2007-2 Pendahuluan [1] Kecerdasan

Lebih terperinci

Kata kunci: Sistem pendukung keputusan metode Sugeno, tingkat kepribadian siswa

Kata kunci: Sistem pendukung keputusan metode Sugeno, tingkat kepribadian siswa SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN METODE SUGENO DALAM MENENTUKAN TINGKAT KEPRIBADIAN SISWA BERDASARKAN PENDIDIKAN (STUDI KASUS DI MI MIFTAHUL ULUM GONDANGLEGI MALANG) Wildan Hakim, 2 Turmudi, 3 Wahyu H. Irawan

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN 10 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Fuzzy Time Series yang dikembangkan oleh Song dan Chissom Song dan Chissom merupakan orang yang pertama kali memperkenalkan teori fuzzy time series yaitu dalam peramalan

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Sistem pendukung keputusan pertama kali diperkenalkan pada awal tahun 1970 oleh Michael S. Scott dengan istilah management decision system yang merupakan

Lebih terperinci

BAB 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) 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 terperinci

Larutan Nonelektrolit dan Elektrolit Lemah yang Sendiri

Larutan Nonelektrolit dan Elektrolit Lemah yang Sendiri Kekuatan Ion Larutan Nonelektrolit dan Elektrolit Lemah yang Sendiri Pd larutan encer nonelektrolit, aktivitas dan konsentrasi dianggap praktis sama krn gaya elektrostatik tidak menyebabkan penyimpangan

Lebih terperinci

c. Politik Hukum Materiil 2/28/2013 2:03 PM

c. Politik Hukum Materiil 2/28/2013 2:03 PM c. Politik Hukum Materiil Bagian dr politik hk yg mengkaji isi kebijakan pemerintah dlm menetapkan hk yg berlaku. Isi kebijakan pemerintah mnrt Dye: Apapun yg dipilih o/ pemerintah u/ dilakukan / tdk dilakukan.

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. masalah fuzzy linear programming untuk optimasi hasil produksi pada bab

BAB II KAJIAN TEORI. masalah fuzzy linear programming untuk optimasi hasil produksi pada bab BAB II KAJIAN TEORI Berikut diberikan landasan teori mengenai program linear, konsep himpunan fuzzy, program linear fuzzy dan metode Mehar untuk membahas penyelesaian masalah fuzzy linear programming untuk

Lebih terperinci

Pokok Bahasan. Teori tentang asam, basa dan garam Kesetimbangan asam-basa Skala ph Sörensen (Sörensen ph scale) Konstanta keasaman

Pokok Bahasan. Teori tentang asam, basa dan garam Kesetimbangan asam-basa Skala ph Sörensen (Sörensen ph scale) Konstanta keasaman Kesetimbangan Ionik Pokok Bahasan Teori tentang asam, basa dan garam Kesetimbangan asam-basa Skala ph Sörensen (Sörensen ph scale) Konstanta keasaman Teori tentang asam dan basa Arrhenius: Asam: zat yg

Lebih terperinci

METODE GREEDY PERTEMUAN 12 METODE GREEDY

METODE GREEDY PERTEMUAN 12 METODE GREEDY PERTEMUAN 12 METODE GREEDY Untuk mendapatkan solusi optimal dr permasalahan yg mempunyai dua kriteria yaitu Fungsi Tujuan/Utama & nilai pembatas (constrain) METODE GREEDY Proses Kerja Metode Greedy : Untuk

Lebih terperinci

KONSEP SISTEM DALAM SISTEM USAHATANI TERPADU

KONSEP SISTEM DALAM SISTEM USAHATANI TERPADU KONSEP SISTEM DALAM SISTEM USAHATANI TERPADU Pengertian sistem Menurut Odum (1983) Sistem mrpk suatu susunan beberapa komponen (sub sistem) yg berinteraksi satu sama lain dlm melakukan fungsi sistem yaitu

Lebih terperinci

ANALISIS & DESAIN SISTEM FUZZY. Menggunakan TOOLBOX MATLAB

ANALISIS & DESAIN SISTEM FUZZY. Menggunakan TOOLBOX MATLAB ANALISIS & DESAIN SISTEM FUZZY Menggunakan TOOLBOX MATLAB ANALISIS & DESAIN SISTEM FUZZY Menggunakan TOOLBOX MATLAB Sri Kusumadewi Analisis & Desain Sistem Fuzzy Menggunakan Toolbox Matlab Oleh: Sri Kusumadewi

Lebih terperinci

Model Linear Programming:

Model Linear Programming: Model Linear Programming: Pengertian, Contoh masalah dan Perumusan model Metode penyelesaian (grafik dan simpleks) Interpretasi hasil Analisis sensistivitas Model Dualitas Penyelesaian kasus (Aplikasi

Lebih terperinci

FUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING

FUZZY 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 terperinci

KEMAMPUAN KHUSUS INDIVIDU & ANTISIPASI PENDIDIKAN

KEMAMPUAN KHUSUS INDIVIDU & ANTISIPASI PENDIDIKAN KEMAMPUAN KHUSUS INDIVIDU & ANTISIPASI PENDIDIKAN I. Pendidikan Anak Berbakat A. Pengalaman Mancanegara & Indonesia Amerika Serikat - 1958 diadakan konferensi ttg pendidikan yg b tuj utk menemukan org

Lebih terperinci

MA5031 Analisis Real Lanjut Semester I, Tahun 2015/2016. Hendra Gunawan

MA5031 Analisis Real Lanjut Semester I, Tahun 2015/2016. Hendra Gunawan MA5031 Analisis Real Lanjut Semester I, Tahun 2015/2016 Hendra Gunawan 4.2 Sifat-Sifat Fungsi Kontinu Diberikan f dan g, keduanya terdefinisi pada himpunan A, kita definisikan f + g, f g, fg, f/g secara

Lebih terperinci

PENGGUNAAN SISTEM INFERENSI FUZZY UNTUK PENENTUAN JURUSAN DI SMA NEGERI 1 BIREUEN

PENGGUNAAN SISTEM INFERENSI FUZZY UNTUK PENENTUAN JURUSAN DI SMA NEGERI 1 BIREUEN Saintia Matematika Vol. 1, No. 3 (2013), pp. 233 247. PENGGUNAAN SISTEM INFERENSI FUZZY UNTUK PENENTUAN JURUSAN DI SMA NEGERI 1 BIREUEN Zati Azmiana, Faigiziduhu Bu ulolo, dan Partano Siagian Abstrak.

Lebih terperinci

BAB 3 METODE FUZZY TIME SERIES DENGAN FAKTOR PENDUKUNG UNTUK MERAMALKAN DATA SAHAM

BAB 3 METODE FUZZY TIME SERIES DENGAN FAKTOR PENDUKUNG UNTUK MERAMALKAN DATA SAHAM BAB 3 METODE FUZZY TIME SERIES DENGAN FAKTOR PENDUKUNG UNTUK MERAMALKAN DATA SAHAM 3.1 Pengertian Dasar Peramalan Peramalan (forecasting) adalah suatu kegiatan yang memperkirakan apa yang akan terjadi

Lebih terperinci

FUZZY MAMDANI DALAM MENENTUKAN TINGKAT KEBERHASILAN DOSEN MENGAJAR

FUZZY MAMDANI DALAM MENENTUKAN TINGKAT KEBERHASILAN DOSEN MENGAJAR Seminar Nasional Informatika 23 (semnasif 23) ISSN: 979-2328 UPN Veteran Yogyakarta, 8 Mei 23 FUZZY MAMDANI DALAM MENENTUKAN TINGKAT KEBERHASILAN DOSEN MENGAJAR Sundari Retno Andani ) ) AMIK Tunas Bangsa

Lebih terperinci

II. PARETO OPTIMALITY (PO) & CRITERION (PC)

II. PARETO OPTIMALITY (PO) & CRITERION (PC) II. PARETO OPTIMALITY (PO) & CRITERION (PC) o Lester Thurow: banyak proyek yg bagus tidak dilakukan hanya krn manajer proyek tidak mau membayar kompensasi kpd orang2 yg akan dirugikan dgn proyek tsb. Jika

Lebih terperinci

MASALAH PARTISIPASI. Masalah pembentukan partisipasi menurut Jochen Ropke adalah : 1. Konflik kepentingan / Perbedaan keinginan (Conflict of interest)

MASALAH PARTISIPASI. Masalah pembentukan partisipasi menurut Jochen Ropke adalah : 1. Konflik kepentingan / Perbedaan keinginan (Conflict of interest) MASALAH PARTISIPASI Masalah pembentukan partisipasi menurut Jochen Ropke adalah : 1. Konflik kepentingan / Perbedaan keinginan (Conflict of interest) 2. Biaya partisipasi (The cost of participation) 3.

Lebih terperinci

Kelayakan Proyek dan Keputusan Investasi

Kelayakan Proyek dan Keputusan Investasi Kelayakan Proyek dan Keputusan Investasi Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta Manajemen Proyek (TKE 3101) oleh: Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

Lebih terperinci