Bab II Dasar Teori. 2.1 Klasifikasi Tanah Pengertian Klasifikasi Tanah
|
|
- Liani Gunardi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Bab II Dasar Teori Pada bab ini akan dijelaskan secara singkat mengenai pengertian Klasifikasi Tanah dan klasifikasi tanah USDA beserta jenis-jenis tanah yang termasuk dalam klasifikasi USDA. Kemudian akan dibahas juga mengenai Logika Fuzzy dan tahapan dalam logika fuzzy. 2.1 Klasifikasi Tanah Pengertian Klasifikasi Tanah Tanah adalah kumpulan benda alam di permukaan bumi, setempatsetempat dimodifikasi atau bahkan dibuat oleh manusia dari bahan bumi, mengandung gejala-gejala kehidupan, dan menopang atau mampu menopang pertumbumbuhan tanaman diluar rumah. Tanah meliputi horison-horison tanah yang terletak di atas bahan batuan dan terbentuk sebagai hasil interaksi sepanjang waktu dari iklim, organism hidup, bahan induk dan relief. [5, h 4] Berbagai usaha telah dilakukan untuk memperoleh klasifikasi umum yang dapat membantu dalam memprediksi perilaku tanah ketika mengalami pembebanan. Metode yang telah dibuat didasarkan pada pengalaman yang diperoleh dalam perancangan fondasi dan riset. Dari sini, tanah fondasi yang ditinjau menurut klasifikasi tertentu dapat diprediksi perilakunya, yaitu didasarkan pada pengalaman di lokasi lain, namun memiliki tipe tanah yang sama. Dalam melakukan klasifikasi tanah para ahli pertama kali melakukannya berdasarkan ciri fisika dan kimia, serta dengan melihat lapisan-lapisan yang membentuk profil tanah. Selanjutnya, setelah teknologi jauh berkembang para ahli juga melihat aspek batuan dasar yang membentuk tanah serta proses pelapukan batuan yang kemudian memberikan ciri-ciri khas tertentu pada tanah yang terbentuk. Sistem klasifikasi tanah adalah suatu sistem pengaturan beberapa jenis tanah yang berbeda-beda tapi mempunyai sifat yang serupa ke dalam kelompokkelompok dan sub kelompok-sub kelompok berdasarkan pemakaiannya. 7
2 Sistem klasifikasi memberikan bahasa yang mudah untuk menjelaskan secara singkat sifat-sifat tanah yang bervariasi tanpa penjelasan yang terinci. Adanya klasifikasi untuk tanah yaitu bertujuan untuk : a. Mengorganisasi atau menata tanah b. Mengetahui hubungan individu tanah c. Memudahkan mengingat sifat-sifat tanah d. Mengelompokkan tanah untuk : - menaksir sifat - penelitian - mengetahui lahan-lahan yang baik. Sehingga pada tahun 1975 dirilis sistem klasifikasi USDA (Departemen Pertanian AS).Sistem ini dibuat karena sistem-sistem klasifikasi lama saling tumpang tindih dalam penamaan akibat perbedaan kriteria. Dalam pemakaiannya, sistem USDA memberikan kriteria yang jelas dibandingkan sistem klasifikasi lain, sehingga sistem USDA ini biasa disertakan dalam pengklasifikasian tanah untuk mendampingi penamaan berdasarkan sistem FAO atau PPT (Pusat Penelitian Tanah) Klasifikasi Tanah USDA Salah satu sistem klasifikasi tanah yang telah dikembangkan Amerika Serikat dikenal dengan nama: Soil Taxonomy (USDA, 1975). Sistem klasifikasi ini menggunakan enam (6) kategori, yaitu : 1. Ordo 2. Subordo 3. Great group 4. Subgroup 5. Family 6. Seri Sistem klasifikasi tanah ini berbeda dengan sistem yang sudah ada sebelumnya. Sistem klasifikasi ini memiliki keistimewaan terutama dalam hal: 1. Penamaan atau Tata Nama atau cara penamaan. 2. Definisi-definisi horison penciri. 3. Beberapa sifat penciri lainnya. 8
3 Berikut ini adalah ciri-ciri dari horison generik dan horison penciri yang terdapat dalam klasifikasi tanah USDA yang dituliskan dalam bentuk tabel: 1. Horison Generik Tabel 2.1. Karakteristik Horison O - Bahan organik >4% Ada seresah, ranting, - Drainase Baik - Kedalaman (cm) 0-5 cm - Warna Hitam - Struktur Remah, Granuler Tabel 2.2. Karakteristik Horison A - Bahan organik 2-4% - Drainase baik - Kedalaman (cm) 5 20 cm - Struktur Remah, Gumpal Membulat - Warna Hitam - coklat Tabel 2.3. Karakteristik Horison E - Bahan organik <2% - Drainase baik - Kedalaman (cm) cm - Liat Rendah, <15% - Debu Tinggi - Pasir Tinggi - Fe Rendah - Al Rendah - Karbonat (kalsium Rendah karbonat) - Gipsum Rendah - Natrium Rendah - Silikat (Si) Rendah - Seskuioksida Rendah Fe2O3 - Seskuioksida Rendah Al2O3 - Struktur Remah, Gumpal Membulat - Warna Pucat: merah, kuning, abuabu 9
4 Tabel 2.4. Karakteristik Horison B - Bahan organik 2-4% - Drainase Buruk - Kedalaman (cm) cm - Liat Tinggi, > 15% - Debu Rendah - Pasir Rendah - Fe Tinggi - Al Tinggi - Karbonat (kalsium Tinggi karbonat) - Gipsum Tinggi - Natrium Tinggi - Silikat (Si) Tinggi - Seskuioksida Tinggi Fe2O3 - Seskuioksida Tinggi Al2O3 - Struktur Granuler Gumpal Prismatik Mudah hancur/rapuh (brittle) - Warna Gelap: coklat muda, merah tua, kuning tua, abu-abu tua Warna: - value lebih rendah <3, - kroma lebih tinggi >4, - hue lebih merah 2. Horison Permukaan (Epipedon) Tabel 2.5. Karakteristik Epipedon Anthropik - P2O5 >250 ppm - tebal >18 cm - bahan organik >1% - Warna Warna gelap: Value <3,5 (kondisi lembab) Value <5,5 (kondisi kering) - Kejenuhan basa >50% - Lingkungan Daerah tidak pernah kering dari 3 bulan - Kekerasan Tidak keras dan tidak memadat (pada kondisi kering tidak ada air) 10
5 Tabel 2.6. Karakteristik Epipedon Histik - Bahan Organik >20% untuk tanah berpasir - Bahan organik >30% untuk tanah liat Tabel 2.7. Karakteristik Epipedon Mollik - tebal >18 cm - bahan organik >1% - Warna Warna gelap: Value <3,5 (kondisi lembab) Value <5,5 (kondisi kering) - Kejenuhan basa >50% - Lingkungan Daerah tidak pernah kering dari 3 bulan - Kekerasan Tidak keras dan tidak memadat (pada kondisi kering tidak ada air) Tabel 2.8. Karakteristik Epipedon Okhrik - ketebalan <18 cm - Bahan organik <1% - Warna Warna Terang: Value >3,5 (kondisi lembab) Value >5,5 (kondisi kering) - Lingkungan Daerah kering lebih dari 3 bulan - Kekerasan Keras dan memadat (pada kondisi kering tidak ada air) Tabel 2.9. Karakteristik Epipedon Melanik - Ketebalan >30 cm - Bahan organik >6% - Warna Warna Gelap: Value dan kroma <2 (kondisi lembab) - Berat jenis <0,9 gr/cm3 - Jumlah Al dan (AL + ½ Fe) > 2% Fe - Pasir, debu, liat (%Pasir +%Debu+%Liat) >30% 11
6 Tabel Karakteristik Epipedon Plagen - Ketebalan >50 cm - Bahan organik >4 % - Warna Warna Gelap: Value dan kroma <2 (kondisi lembab) Tabel Karakteristik Epipedon Umbrik - tebal >18 cm - bahan organik >1% - Warna Warna gelap: Value <3,5 (kondisi lembab) Value <5,5 (kondisi kering) - Kejenuhan basa <50% - Lingkungan Daerah tidak pernah kering dari 3 bulan - Kekerasan Tidak keras dan tidak memadat (pada kondisi kering tidak ada air) Tabel Karakteristik Epipedon Arenik - Ketebalan >50 cm - Tekstur Tanah Kasar (Pasir Berlempung, Pasir) - Pasir >70% Tabel Karakteristik Epipedon Grossarenik - Ketebalan >100 cm - Tekstur Tanah Kasar (Pasir Berlempung, Pasir) - Pasir >70% b. Horison Bawah Permukaan (Horison Bawah Penciri) Tabel Karakteristik Horison Agrik - Posisi Dibawah Lapisan Horison O (Lapisan Olah) - Bahan Organik Tinggi, > 5% - Debu Tinggi - Liat Tinggi 12
7 Tabel Karakteristik Horison Albik - Bahan organik <2% - Drainase baik - Warna Pucat: merah, kuning, abu-abu: -Value >4 (kondisi lembab) -Valua >5 (kondisi kering) - Liat Rendah - Debu Tinggi - Pasir Tinggi - Fe Rendah - Al Rendah - Karbonat Rendah (kalsium karbonat) - Gipsum Rendah - Natrium Rendah - Silikat (Si) Rendah - Seskuioksida Rendah Fe2O3 - Seskuioksida Rendah Al2O3 - Struktur Remah, Gumpal Membulat Tabel Karakteristik Horison Argilik - Liat Tinggi, > 18% Liat Harus lebih tinggi 1,2 kali nya pada horison atasnya (Horison E) - Tebal >15 cm - Posisi Dibawah Horison E - KTK >16 me/100 g NH4OAc - KTK efektif >12 me/100 g Tabel Karakteristik Horison Kalsik - CaCO3 >15% - Tebal >15 cm - Struktur Tidak memadas, Granular, Blocky atau lainnya 13
8 Tabel Karakteristik Horison Kandik - Liat Tinggi, > 18% Liat Harus lebih tinggi 1,2 kali nya pada horison atasnya (Horison E) - Tebal >15 cm - Posisi Dibawah Horison E - KTK <16 me/100 g NH4OAc - KTK efektif <12 me/100 g Tabel Karakteristik Horison Kambik - Tekstur Pasir sangat halus - Bahan organik Tinggi - Seskuioksida Tinggi Fe2O3 - Seskuioksida Tinggi Al2O3 - Warna Merah - Liat Sedang, 15-18%, tetapi kandungan Liat lebih tinggi dari pada horison atasnya (Horison E) - Tebal 15 cm 30 cm - Posisi Dibawah Horison E - KTK NH4OAc <16 me/100 g - KTK efektif <12 me/100 g Tabel Karakteristik Horison Gipsik - CaSO4 Tinggi, > 5% - Tebal >15 cm - Struktur Tidak memadas, Granular, Blocky atau lainnya Tabel Karakteristik Horison Natrik - Liat Tinggi, > 18% Liat Harus lebih tinggi 1,2 kali nya pada horison atasnya (Horison E) - Tebal >15 cm - Posisi Dibawah Horison E - KTK NH4OAc >16 me/100 g 14
9 - KTK efektif >12 me/100 g - Na Tinggi - Struktur Prismatik Tiang Tabel Karakteristik Horison Oksik - Liat Sedang, 15% - Tebal >30 cm - Posisi Dibawah Horison E - KTK NH4OAc <16 me/100 g - KTK efektif <12 me/100 g Tabel Karakteristik Horison Petrokalsik - CaCO3 >15%, tidak mudah larut - Tebal >15 cm - Struktur Memadas, padat, masif Tabel Karakteristik Horison Petrogipsik - CaSO4 Tinggi, > 5%, tidak mudah larut - Tebal >15 cm - Struktur Memadas, padat, masif Tabel Karakteristik Horison Plakik - Ketebalan 2 10 mm - Warna Gelap: Coklat, Kemerahan, Hitam - Struktur Memadas, padat, masif - Fe Tinggi - Mn Tinggi - Posisi Kedalaman <50 cm Tabel Karakteristik Horison Salik - Ketebalan >15 cm - Na Tinggi, mudah larut - CaSO4 Tinggi, mudah larut - 15
10 Tabel Karakteristik Horison Sombrik - Warna Gelap: Coklat, Kemerahan, Hitam - Kejenuhan Basa <50% - Bahan Organik Tinggi, 4-6% Tabel Karakteristik Horison Spodik - Bahan Organik Tinggi, 4 6% - Seskuioksida Tinggi Fe2O3 - Seskuioksida Al2O3 Tinggi Tabel Karakteristik Horison Sulfurik - ph <3,5 - Warna Kuning - FeSO3 Tinggi Sistem klasifikasi tanah terbaru ini memberikan Penamaan Tanah berdasarkan sifat utama dari tanah tersebut. Berikut adalah ordo tanah dalam sistem Taksonomi Tanah USDA, yaitu : [4, h ] 1. Alfisol Tanah yang termasuk ordo Alfisol merupakan tanah-tanah yang terdapat penimbunan liat di horison bawah (terdapat horison argilik)dan mempunyai kejenuhan basa tinggi yaitu lebih dari 35% pada kedalaman 180 cm dari permukaan tanah. Liat yang tertimbun di horison bawah ini berasal dari horison di atasnya dan tercuci kebawah bersama dengan gerakan air. Padanan dengan sistem klasifikasi yang lama adalah termasuk tanah Mediteran Merah Kuning, Latosol, kadang-kadang juga Podzolik Merah Kuning. 2. Aridisol Tanah yang termasuk ordo Aridisol merupakan tanah-tanah yang mempunyai kelembapan tanah arid (sangat kering). Mempunyai epipedon ochrik, kadang-kadang dengan horison penciri lain. Padanan dengan klasifikasi lama adalah termasuk Desert Soil. 16
11 3. Entisol Tanah yang termasuk ordo Entisol merupakan tanah-tanah yang masih sangat muda yaitu baru tingkat permulaan dalam perkembangan. Tidak ada horison penciri lain kecuali epipedon ochrik, albik atau histik. Kata Ent berarti recent atau baru. Padanan dengan sistem klasifikasi lama adalah termasuk tanah Aluvial atau Regosol. c. Histosol Tanah yang termasuk ordo Histosol merupakan tanah-tanah dengan kandungan bahan organik lebih dari 20% (untuk tanah bertekstur pasir) atau lebih dari 30% (untuk tanah bertekstur liat). Lapisan yang mengandung bahan organik tinggi tersebut tebalnya lebih dari 40 cm. Kata Histos berarti jaringan tanaman. Padanan dengan sistem klasifikasi lama adalah termasuk tanah Organik atau Organosol. d. Inceptisol Tanah yang termasuk ordo Inceptisol merupakan tanah muda, tetapi lebih berkembang daripada Entisol. Kata Inceptisol berasal dari kata Inceptum yang berarti permulaan. Umumnya mempunyai horison kambik. Tanah ini belum berkembang lanjut, sehingga kebanyakan dari tanah ini cukup subur. Padanan dengan sistem klasifikasi lama adalah termasuk tanah Aluvial, Andosol, Regosol, Gleihumus, dll. e. Mollisol Tanah yang termasuk ordo Mollisol merupakan tanah dengan tebal epipedon lebih dari 18 cm yang berwarna hitam (gelap), kandungan bahan organik lebih dari 1%, kejenuhan basa lebih dari 50%. Agregasi tanah baik, sehingga tanah tidak keras bila kering. Kata Mollisol berasal dari kata Mollis yang berarti lunak. Padanan dengan sistem kalsifikasi lama adalah termasuk tanah Chernozem, Brunize4m, Rendzina, dll. 17
12 f. Oxisol Tanah yang termasuk ordo Oxisol merupakan tanah tua sehingga mineral mudah lapuk tinggal sedikit. Kandungan liat tinggi tetapi tidak aktif sehingga kapasitas tukar kation (KTK) rendah, yaitu kurang dari 16 me/100 g liat. Banyak mengandung oksida-oksida besi atau oksida Al. Berdasarkan pengamatan di lapang, tanah ini menunjukkan batas-batas horison yang tidak jelas. Padanan dengan sistem klasifikasi lama adalah termasuk tanah Latosol (Latosol Merah & Latosol Merah Kuning), Lateritik, atau Podzolik Merah Kuning. g. Spodosol Tanah yang termasuk ordo Spodosol merupakan tanah dengan horison bawah terjadi penimbunan Fe dan Al-oksida dan humus (horison spodik) sedang, dilapisan atas terdapat horison eluviasi (pencucian) yang berwarna pucat (albic). Padanan dengan sistem klasifikasi lama adalah termasuk tanah Podzol. h. Ultisol Tanah yang termasuk ordo Ultisol merupakan tanah-tanah yang terjadi penimbunan liat di horison bawah, bersifat masam, kejenuhan basa pada kedalaman 180 cm dari permukaan tanah kurang dari 35%. Padanan dengan sistem klasifikasi lama adalah termasuk tanah Podzolik Merah Kuning, Latosol, dan Hidromorf Kelabu. i. Vertisol Tanah yang termasuk ordo Vertisol merupakan tanah dengan kandungan liat tinggi (lebih dari 30%) di seluruh horison, mempunyai sifat mengembang dan mengkerut. Kalau kering tanah mengkerut sehingga tanah pecah-pecah dan keras. Kalau basah mengembang dan lengket. Padanan dengan sistem klasifikasi lama adalah termasuk tanah Grumusol atau Margalit. 18
13 j. Andisol Tanah yang termasuk ordo Andisol merupakan Jenis tanah mineral yang telah mengalami perkembangan profil, solum agak tebal, warna agak coklat kekelabuan hingga hitam, kandungan organik tinggi, tekstur geluh berdebu, struktur remah, konsistensi gembur dan bersifat licin berminyak (smeary), kadang-kadang berpadas lunak, agak asam, kejenuhan basa tinggi dan daya absorpsi sedang, kelembaban tinggi, permeabilitas sedang dan peka terhadap erosi. Tanah ini berasal dari batuan induk abu atau tuf vulkanik. k. Gleisol Tanah yang termasuk ordo Gleisol merupakan Jenis tanah ini perkembangannya lebih dipengaruhi oleh faktor lokal, yaitu topografi merupakan dataran rendah atau cekungan, hampir selalu tergenang air, solum tanah sedang, warna kelabu hingga kekuningan, tekstur geluh hingga lempung, struktur berlumpur hingga masif, konsistensi lekat, bersifat asam (ph ), kandungan bahan organik. Ciri khas tanah ini adanya lapisan glei kontinu yang berwarna kelabu pucat pada kedalaman kurang dari 0.5 meter akibat dari profil tanah selalu jenuh air. Penyebaran di daerah beriklim humid hingga sub humid, curah hujan lebih dari 2000 mm/tahun. 2.2 Logika Fuzzy Teori Fuzzy Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Sistem ini merupakan sistem yang dapat melakukan penalaran dengan prinsip serupa seperti manusia melakukan penalaran dengan nalurinya. Kalau pada himpunan crisp, nilai keanggotaannya hanya ada 2 kemungkinan, yaitu 0 dan 1, namun pada himpunan fuzzy, nilai keanggotaan terletak pada rentang 0 sampai 1. Logika fuzzy juga berbeda dengan logika boolean, dimana logika boolean menggambarkan nilai-nilai benar dan salah. Prof. Zadeh mempublikasikan pendapatnya tentang perlunya ada gradasi dalam keanggotaan suatu himpunan. 19
14 Keanggotaan atau derajat keanggotaan suatu himpunan tidak cukup hanya 1 dan 0 atau benar dan salah seperti pada himpunan crisp ataupun boolean. Oleh karena itu, tersusunlah teori himpunan fuzzy, dimana objek-objek atau anggota-anggota himpunan mempunyai derajat keanggotaan yang bertingkattingkat (bergradasi). Dari derajat keanggotaan yang satu ke derajat keanggotaan yang lain berubah secara halus, merupakan bilangan real antara 0 dan 1; atau dalam interval [0,1]. Derajat keanggotaan bernilai 1 menyatakan keanggotaan penuh, dan semakin mendekati 0, semakin lemahnya objek tersebut dalam himpunan. Derajat keanggotaan 0 bukan berarti derajat keanggotaannya lemah atau sangat lemah, tetapi sudah tidak layak menjadi anggota himpunan, dengan perkataan lain, bukan anggota himpunan tersebut Alasan Digunakannya Logika Fuzzy Ada beberapa alasan mengapa pada perancangan sistem dalam skripsi ini menggunakan logika fuzzy, antara lain: [8, h 9] 1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. Konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti. 2. Logika fuzzy sangat fleksibel. 3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat. 4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks. 5. Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan. 6. Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional. 7. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami Himpunan Fuzzy Pada himpunan tegas(crisp), nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A yang sering ditulis dengan μa[x], memiliki dua kemungkinan, yaitu: Satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota dalam suatu himpunan, atau 20
15 Nol (0), yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan Misalkan kita gunakan contoh: Variabel perakaran dibagi menjadi 3 (tiga) kategori, yaitu: Sedikit jumlah akar < 25% Sedang jumlah akar 25% - 75% Banyak jumlah akar > 75% Nilai keanggotaan secara grafis himpunan Sedikit, Sedang, dan banyak ini dapat kita lihat pada Gambar 2.1. Gambar 2.1. Nilai keanggotaan secara grafis himpunan Sedikit, Sedang, dan Dari Gambar 2.1.dapat dilihat bahwa: Banyak Apabila tanah memiliki perakaran sebanyak 20% maka tanah tersebut dikatakan memiliki perakaran sedikit (μ sedikit [20%] =1); Apabila tanah memiliki perakaran sebanyak 25% maka tanah tersebut dikatakan tidak memiliki perakaran sedikit (μ sedikit [25%] =0); Apabila memiliki perakaran sebanyak 24% maka tanah tersebut dikatakan memiliki perakaran sedikit (μ sedikit [24%] =1); Apabila tanah memiliki perakaran sebanyak 25% maka tanah tersebut dikatakan memiliki perakaran sedang (μ sedang [25%] =1); 21
16 Dari sini bisa dikatakan bahwa penggunaan himpunan crisp untuk menyatakan perakaran sangat tidak adil, adanya perubahan kecil saja pada suatu nilai mengakibatkan perbedaan kategori yang cukup signifikan. Untuk mengantisipasi hal tersebut maka digunakan himpunan fuzzy. Dengan menggunakan himpunan fuzzy, seseorang dapat masuk dalam dua himpunan yang berbeda, Sedikit dan Sedang, Sedang dan Banyak, dsb. Seberapa besar eksistensinya dalam himpunan tersebut dapat dilihat pada nilai keanggotaannya. Gambar 2.2. menunjukkan himpunan fuzzy untuk variabel Perakaran. Gambar 2.2. Himpunan Fuzzy untuk Variabel Perakaran Pada Gambar 2.2. dapat dilihat bahwa: Tanah yang memiliki perakaran sebanyak 35% termasuk dalam himpunan Perakaran Sedang dengan μ sedang [35] =0.67 namun ia juga termasuk dalam himpunan perakaran sedikit dengan μ Sedikit [35] =0.33 Tanah yang memiliki perakaran 70% termasuk dalam himpunan perakaran Sedang dengan μ sedang [70] =0.33 namun ia juga termasuk dalam himpunan perakaran banyak dengan μ banyak [70] =0.67 Apabila pada himpunan crisp, nilai keanggotaan hanya ada 2 (dua) kemungkinan yaitu 0 atau 1, pada himpunan fuzzy nilai keanggotaan terletak pada rentang 0 sampai 1. Apabila x memiliki nilai keanggotaan fuzzy μ A [x] = 0 berarti 22
17 x tidak menjadi anggota himpunan A, demikian pula apabila x memiliki nilai keanggotaan fuzzy μ A [x] = 1 berarti x menjadi anggota penuh pada himpunan A. yaitu: Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy a. variabel fuzzy Variabel fuzzy merupakan variabel yang hendak dibahas dalam suatu sistem fuzzy. Contoh : kecepatan roda, temperatur, umur, error sudut. b. himpunan fuzzy Himpunan fuzzy merupakan suatu himpunan yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy. Contoh variabel kecepatan roda dibagi kedalam 5 (lima) himpunan fuzzy : sangat lambat, lambat, normal, cepat, sangat cepat. c. semesta pembicaraan Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy. Semesta pembicaraan merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai semesta pembicaraan dapat berupa bilangan positif maupun negatif. Adakalanya nilai semesta pembicaraan ini tidak dibatasi batas atasnya. Contoh: semesta pembicaraan untuk variabel Modulasi Lebar Pulsa: [0-255] semesta pembicaraan untuk variabel Tinggi Badan: [50-250], dsb d. domain Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Seperti halnya semesta pembicaraan, domain merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik(bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai domain dapat berupa bilangan positif maupun negatif. Contoh: sedikit [0-40], Sedang [25-75], Banyak[60-100] 23
18 2.2.4 Fungsi Keanggotaan Fungsi keanggotaan (membership Function) adalah suatu fungsi yang menunjukan pemetaan titik-titik masukan data ke dalam nilai keanggotaannya. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi dengan menggunakan sistem persamaan garis berdasarkan dengan gambar pada gambar 2.3 : y y 1 y 2 y 1 = x x 1 x 2 x 1 y 0 = x a 1 0 b a y = x a b a (2.1) Sehingga ada beberapa fungsi yang digunakan pada penulisan skripsi ini, yaitu : [2, p.22-31] Representasi Linear Pada representasi linear, pemetaan masukan ke derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas. Ada 2 keadaan himpunan fuzzy yang linear. Pertama, kenaikan himpunan dimulai pada domain yang memiliki derajat keanggotaan nol(0) bergerak kekanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan yang lebih tinggi. Gambar berikut ini menunjukkan himpunan fuzzy naik. Gambar 2.3. Representasi Linear Naik (Sri Kusumadewi, 2010:22) 24
19 Kedua, merupakan kebalikan yang pertama. Garis lurus dimulai dari nilai daerah dengan derajat keanggotaan tertinggi pada sisi kiri, kemudian bergerak turun ke nilai pada daerah yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah. Gambar berikut ini menunjukkan himpunan fuzzy turun. Gambar 2.4. Representasi Linear Turun (Sri Kusumadewi, 2010:24) Representasi Kurva Segitiga Representasi segitiga, pada dasarnya adalah gabungan antara dua representasi linier naik dan turun. Gambar dibawah ini menunjukkan representasi himpunan fuzzy segitiga. Gambar 2.5. Representasi Kurva Segitiga (Sri Kusumadewi, 2010:25) Representasi Kurva Bentuk Bahu Daerah yang terletak di tengah-tengah suatu variabel yang direpresentasikan dalam bentuk segitiga, pada sisi kanan dan kirinya akan aik dan turun (misalkan: DINGIN bergerak ke SEJUK bergerak ke HANGAT dan 25
20 bergerak ke PANAS). Tetapi terkadang salah satu sisi dari variabel tersebut tidak mengalami perubahan. Sebagai contoh, apabila telah mencapai kondisi PANAS, kenaikan temperatur akan tetap berada pada kondisi PANAS. Himpunan fuzzy bahu, bukan segitiga, digunakan untuk mengakhiri variabel suatu daerah fuzzy. Bahu kiri bergerak dari benar ke salah, demikian juga bahu kanan bergerak dari salah ke benar. Gambar 2.7. menunjukkan variabel TEMPERATUR dengan daerah bahunya. Gambar 2.6. Representasi Kurva Bentuk Bahu (Sri Kusumadewi, 2010:28) Operator Dasar Zadeh untuk Operasi Himpunan Fuzzy Seperti halnya himpunan konvensional, ada beberapa operasi yang didefinisikan secara khusus untuk mengkombinasi dan memodifikasi himpunan fuzzy. Nilai keanggotaan sebagai hasil dari operasi 2 himpunan sering dikenal dengan nama fire strength atau α predikat. Ada 3 operator dasar yang diciptakan oleh Zadeh, yaitu: [6, p.38-39] Operator AND Operator ini berhubungan dengan operasi interseksi pada himpunan. α predikat sebagai hasil operasi dengan operator AND diperoleh dengan mengambil nilai keanggotaan terkecil antar elemen pada himpunan-himpunan yang bersangkutan. (2.2) 26
21 Operator OR Operator ini berhubungan dengan operasi union pada himpunan. α predikat sebagai hasil operasi dengan operator OR diperoleh dengan mengambil nilai keanggotaan terbesar antar elemen pada himpunan-himpunan yang bersangkutan. (2.3) Operator NOT Operator ini berhubungan dengan operasi komplemen pada himpunan. α predikat sebagai hasil operasi dengan operator NOT diperoleh dengan mengurangkan nilai keanggotaan elemen pada himpunan yang bersangkutan dari 1. (2.4) Sistem Inferensi Fuzzy Sistem inferensi Fuzzy (Fuzzy Inference System atau FIS) merupakan suatu kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy berbentuk IF THEN, dan penalaran fuzzy. Secara garis besar, diagram blok proses inferensi fuzzy terlihat pada gambar dibawah ini ; Gambar 2.7. Diagram blok sistem inferensi Fuzzy (Sri Kusumadewi, 2010:40) Sistem inferensi fuzzy menerima masukan crisp. masukan ini kemudian dikirim ke basis pengetahuan yang berisi n aturan fuzzy dalam bentuk IF THEN. Fire strength akan dicari pada setiap aturan. Apabila jumlah aturan lebih dari satu, 27
22 maka akan dilakukan agregasi dari semua aturan. Selanjutnya, pada hasil agregasi akan dilakukan defuzzy untuk mendapatkan nilai crisp sebagai output sistem Proses Pengambilan Keputusan Fuzzy (Fuzzy Inference Process) Proses pengambilan keputusan Fuzzy merupakan proses perumusan pemetaan dari masukan yang diberikan ke keluaran dengan menggunakan logika fuzzy. Pemetaan ini kemudian akan dijadikan basis pengambilan keputusan fuzzy. Proses pengambilan keputusan fuzzy melibatkan proses yang sudah dijelaskan pada bagian sebelumnya yaitu fungsi keanggotaan, operator logika fuzzy dan aturan jika maka[3, pp ]. Secara umum proses pengambilan keputusan fuzzy terdiri dari lima langkah yaitu fuzifikasi masukan, pengaplikasian operator fuzzy, pengaplikasian metode implikasi, komposisi semua keluaran, dan terakhir defuzifikasi keluaran [3, p.100]. 1. Fuzifikasi masukan Fuzifikasi masukan adalah langkah pertama yang dilakukan, yaitu menentukan derajat keanggotaan dari masukan ke himpunan fuzzy yang bersesuaian dengan menggunakan fungsi keanggotaan. 2. Pengaplikasian Operator Fuzzy Setelah masukan-masukan yang ada telah difuzifikasi maka derajat keanggotaan untuk masing-masing masukan telah diketahui. Apabila ada sebuah aturan yang nilainya ditentukan oleh lebih dari satu masukan, maka kita perlu menghitung menggunakan operator fuzzy untuk memperoleh sebuah nilai yang merepresentasikan derajat keanggotaan dari aturan yang bersesuaian dengan masukan. Nilai yang didapatkan kemudian diterapkan dalam fungsi keluaran. 3. Pengaplikasian metode implikasi Implikasi diaplikasikan kepada seluruh aturan yang ada. Keluaran dari proses ini masih berupa sebuah himpunan fuzzy. 28
23 4. Komposisi semua Keluaran Karena keputusan diambil berdasar nilai keanggotaan dari tiap aturan, maka nilai keanggotaan untuk tiap aturan haruslah digabung dengan cara tertentu sebelum keputusan dapat diambil. Komposisi keluaran merupakan proses dimana seluruh himpunan fuzzy yang merepresentasikan nilai keluaran untuk tiap aturan dikombinasikan kedalam sebuah himpunan fuzzy. 5. Defuzifikasi Keluaran Merupakan langkah terakhir dari proses pengambilan keputusan fuzzy. Masukan dari proses ini adalah himpunan fuzzykeluaran, dan keluarannya adalah sebuah nilai tunggal. Pada proses ini himpunan fuzzykeluaran dikalkulasi sehingga menghasilkan sebuah nilai(crisp) tunggal Model Fuzzy Tsukamoto Pemodelan fuzzy Tsukamoto didasarkan pada konsep penalaran monoton. Pada metode penalaran secara monoton, nilai crisp pada daerah konsekuen dapat diperoleh secara langsung berdasarkan fire strength pada antesedennya. Salah satu syarat yang harus dipenuhi pada metode penalaran ini adalah himpunan fuzzy pada konsekuennya harus bersifat monoton (baik monoton naik maupun monoton turun). Pada dasarnya, metode Tsukamoto mengaplikasikan penalaran monoton pada setiap aturannya. Kalau pada penalaran monoton, sistem hanya memiliki satu aturan, pada metode Tsukamoto, sistem terdiri atas beberapa aturan. Karena menggunakan konsep dasar penalaran monoton, pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk If-Then harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan α-predikat (fire strength). Proses agregasi antaraturan dilakukan, dan akhirnya diperoleh dengan menggunakan defuzzy dengan konsep rata-rata terbobot. Misalkan ada 2 variabel masukan, yaitu x dan y, serta satu variabel output yaitu z. variabel x terdiri atas 2 himpunan yaitu A1 dan A2; variabel y terbagi atas 2 himpunan juga, yaitu B1 dan B2; sedangkan variabel output z terbagi atas 2 29
24 himpunan yaitu C1 dan C2. Tentu saja himpunan C1 dan C2 harus merupakan himpunan yang bersifat monoton. Diberikan 2 aturan sebagai berikut: [R1] IF x is A1 and y is B2 THEN z is C1 {R2] IF x is A2 and y is B1 THEN z is C2 α-predikat untuk aturan pertama dan kedua, masing-masing adalah α1 dan α2. Dengan menggunakan penalaran monoton, diperoleh nilai z1 pada aturan pertama dan z2 pada aturan kedua. Terakhir dengan menggunakan aturan terbobot, diperoleh hasil akhir dengan formula sebagai berikut (Sri Kusumadewi, 2010:45); z = α 1 z 1 +α 2 z 2 α 1 +α 2 (2.5) Diagram blok proses inferensi dengan metode Tsukamoto (Sri Kusumadewi, 2010:46) dapat dilihat pada gambar Gambar 2.8. Inferensi dengan menggunakan Metode Tsukamoto (Sri Kusumadewi, 2010:46) Karena pada metode Tsukamoto operasi himpunan yang digunakan adalah konjungsi (AND), maka nilai keanggotaan anteseden dari aturan fuzzy [R1] adalah irisan dari nilai keanggotaan A1 dari Var-1 dengan nilai keanggotaan B1 dari Var- 30
25 2. Maka nilai keanggotaan anteseden dari operasi konjungsi (And) dari aturan fuzzy [R1] adalah nilai minimum antara nilai keanggotaan A1 dari Var-1 dan nilai keanggotaan B2 dari Var-2. Demikian pula nilai keanggotaan anteseden dari aturan fuzzy [R2] adalah nilai minimum antara nilai keanggotaan A2 dari Var-1 dengan nilai keanggotaan B1 dari Var-2. Selanjutnya, nilai keanggotaan anteseden dari aturan fuzzy [R1] dan [R2] masing-masing disebut dengan α1 dan α2. Nilai α1 dan α2 kemudian disubstitusikan pada fungsi keanggotaan himpunan C1 dan C2 sesuai aturan fuzzy [R1] dan [R2] untuk memperoleh nilai z1 dan z2, yaitu nilai z (nilai perkiraan produksi) untuk aturan fuzzy [R1] dan [R2]. Untuk memperoleh nilai output crisp/nilai tegas Z, dicari dengan cara mengubah masukan (berupa himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy) menjadi suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Cara ini disebut dengan metode defuzifikasi (penegasan). Metode defuzifikasi yang digunakan dalam metode Tsukamoto adalah metode defuzifikasi rata-rata terpusat (Center Average Defuzzyfier) yang dirumuskan seperti dibawah ini: z = n i=1 αizi n i=1 αi (2.6) 31
Klasifikasi Tanah USDA Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Brawijaya Malang. Bayu Prasetiyo B-01
Klasifikasi Tanah USDA 1975 Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Brawijaya Malang Bayu Prasetiyo 125 080 500 111 045 B-01 Klasifikasi Tanah USDA 1975 Dr. Ir. Abdul Madjid, MS Salah satu sistem
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN. Tabel 3.1. Ciri-ciri Horison Generik pada klasifikasi tanah. Nilai Indikator Horison O A E B. Indikator
BAB III PERANCANGAN Pada bagian ini akan dijelaskan mengenai perancangan sistem untuk menentukan jenis klasifikasi tanah tanah yang terdiri dari perancangan sistem untuk menentukan Horison Generiknya,
Lebih terperinciBab IV. Hasil Pengujian dan Analisis
Bab IV Hasil Pengujian dan Analisis Pada bab ini akan dibahas mengenai pengujian mengenai sistem yang sudah dirancang dan dibuat. Pengujian yang dilakukan adalah pengujian dengan memberikan inputan yang
Lebih terperinciPENGAMATAN MINIPIT DI LAPANG DAN KLASIFIKASI TANAH
.1 PENDAHULUAN Dasar utama melakukan klasifikasi dan memahami tanah adalah diskripsi profil tanah yang dilakukan di lapang. Pengamatan di lapang pada dasarnya dibedakan menjadi 3 (tiga) macam, yaitu; 1)
Lebih terperinciSurvey Tanah & Klasifikasi Tanah
Survey Tanah & Klasifikasi Tanah Klasifikasi Tanah Salah satu sistem klasifikasi tanah yang telah dikembangkan Amerika Serikat dikenal dengan nama: Soil Taxonomy (USDA, 1975; Soil Survey Satff, 1999; 2003).
Lebih terperinciSoal UTS Klasifikasi Tanah dan Evaluasi Lahan Dikumpul Pada hari Jum at 26 Afril 2013 Batas pengumpulan Pukul Wib
Soal UTS Klasifikasi Tanah dan Evaluasi Lahan Dikumpul Pada hari Jum at 26 Afril 2013 Batas pengumpulan Pukul 11.00 Wib 1. Jelaskan pengertian klasifikasi tanah dan evaluasi lahan...?? Jawaban : Klasifikasi
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. tebal. Dalam Legend of Soil yang disusun oleh FAO, Ultisol mencakup sebagian
TINJAUAN PUSTAKA Ultisol Ultisol adalah tanah mineral yang berada pada daerah kering sampai tropika, mempunyai horison argilik atau kandik atau fragipan dengan lapisan liat tebal. Dalam Legend of Soil
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 terperinciKLASIFIKASI TANAH INDONESIA
Klasifikasi Tanah Indonesia KLASIFIKASI TANAH INDONESIA (Dudal dan Supraptoharjo 1957, 1961 dan Pusat Penelitian Tanah (PPT) Bogor 1982) Sistem klasifikasi tanah yang dibuat oleh Pusat Penelitian Tanah
Lebih terperinciDASAR-DASAR ILMU TANAH
DASAR-DASAR ILMU TANAH OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2011 KLASIFIKASI TANAH 8.1 Pengertian Klasifikasi Tanah Klasifikasi tanah adalah usaha untuk mengelompokkan
Lebih terperinciDASAR-DASAR ILMU TANAH
DASAR-DASAR ILMU TANAH OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009 KLASIFIKASI TANAH 8.1 Pengertian Klasifikasi Tanah Klasifikasi tanah adalah usaha untuk mengelompokkan
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. seperti tekstur tanah (misalnya lempung, tanah liat atau pasir) atau bahan induk
TINJAUAN PUSTAKA Klasifikasi Tanah Klasifikasi tanah pada awalnya didasarkan pada karakteristik individu seperti tekstur tanah (misalnya lempung, tanah liat atau pasir) atau bahan induk (misalnya tanah
Lebih terperinciDASAR-DASAR ILMU TANAH
DASAR-DASAR ILMU TANAH OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009 8.1 Pengertian Klasifikasi Tanah Klasifikasi tanah adalah usaha untuk mengelompokkan tanah atas dasar
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 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 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 terperinciGELISOLS. Pustaka Soil Survey Staff Soil Taxonomy, 2 nd edition. USDA, NRCS. Washington. 869 hal.
GELISOLS Gelisols adalah tanah-tanah pada daerah yang sangat dingin. Terdapat permafrost (lapisan bahan membeku permanen terletak diatas solum tanah) sampai kedalaman 2 meter dari permukaan tanah. Penyebaran
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 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 terperinciKlasifikasi tanah : Usaha utk mengelompokkan tanah berdasarkan sifat-sifatnya.
Klasifikasi tanah : Usaha utk mengelompokkan tanah berdasarkan sifat-sifatnya. Sebelum th 1988 ada 3 sistem : - Pusat Penelitian Tanah (PPT) - FAO/UNESCO dan Taksonomi Tanah. Sejak th 1988 hanya gunakan
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 terperinciPengantar 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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Penjurusan di SMA Sepanjang perkembangan Pendidikan formal di Indonesia teramati bahwa penjurusan di SMA telah dilaksanakan sejak awal kemerdekaan yaitu tahun 1945 sampai sekarang,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Permintaan 2.1.1 Pengertian Permintaan Permintaan adalah banyaknya jumlah barang yang diminta pada suatu pasar tertentu dengan tingkat harga tertentu pada tingkat pendapatan tertentu
Lebih terperincimanusia diantaranya penyakit mata konjungtivitis, keratitis, dan glaukoma.
6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Gambaran Tentang Mata Mata merupakan organ tubuh manusia yang paling sensitif apabila terkena benda asing misal asap dan debu. Debu akan membuat mata kita terasa perih atau
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 terperinciLOGIKA FUZZY. Kelompok Rhio Bagus P Ishak Yusuf Martinus N Cendra Rossa Rahmat Adhi Chipty Zaimima
Sistem Berbasis Pengetahuan LOGIKA FUZZY Kelompok Rhio Bagus P 1308010 Ishak Yusuf 1308011 Martinus N 1308012 Cendra Rossa 1308013 Rahmat Adhi 1308014 Chipty Zaimima 1308069 Sekolah Tinggi Manajemen Industri
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 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 terperinciBAB 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 terperinciLEMBAR KERJA SISWA. No Jenis Tanah Jenis tanaman Pemanfaatannya
LEMBAR KERJA SISWA KELOMPOK :. Nama Anggota / No. Abs 1. ALFINA ROSYIDA (01\8.6) 2.. 3. 4. 1. Diskusikan tabel berikut dengan anggota kelompok masing-masing! Petunjuk : a. Isilah kolom dibawah ini dengan
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. yang dipergunakan sebagai kriteria pengklasifikasian tidak di
TINJAUAN PUSTAKA Karakteristik Tanah Entisol Berdasarkan sifat dan ciri tanah yang ada menunjukkan bahwa dalam tanah tidak menunjukkan adanya gejala pembentukan horizon penciri, sehingga horizon yang dipergunakan
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 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 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 terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Logika Fuzzy Zadeh (1965) memperkenalkan konsep fuzzy sebagai sarana untuk menggambarkan sistem yang kompleks tanpa persyaratan untuk presisi. Dalam jurnalnya Hoseeinzadeh et
Lebih terperinciPENDAPATAN MASYARAKAT DENGAN ADANYA KAMPUS MENGGUNAKAN FUZZY TSUKAMOTO
PENDAPATAN MASYARAKAT DENGAN ADANYA KAMPUS MENGGUNAKAN FUZZY TSUKAMOTO Asrianda 1 asrianda@unimal.ac.id Abstrak Bertambahnya permintaan mahasiswa atas kebutuhan makan seharihari, berkembangnya usaha warung
Lebih terperinciAPLIKASI SOIL TAXONOMY USDA BERBASIS FUZZY LOGIC ( STUDI DI FAKULTAS PERTANIAN DAN BISNIS UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA ) oleh.
APLIKASI SOIL TAXONOMY USDA BERBASIS FUZZY LOGIC ( STUDI DI FAKULTAS PERTANIAN DAN BISNIS UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA ) oleh Agus Kunawan NIM : 612008031 Skripsi Untuk melengkapi salah satu syarat
Lebih terperinciSISTEM INFERENSI FUZZY (METODE TSUKAMOTO) UNTUK PENENTUAN KEBUTUHAN KALORI HARIAN OLEH
KECERDASAN BUATAN SISTEM INFERENSI FUZZY (METODE TSUKAMOTO) UNTUK PENENTUAN KEBUTUHAN KALORI HARIAN OLEH AMARILIS ARI SADELA (E1E1 10 086) SITI MUTHMAINNAH (E1E1 10 082) SAMSUL (E1E1 10 091) NUR IMRAN
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 terperincigeografi Kelas X PEDOSFER II KTSP & K-13 Super "Solusi Quipper" F. JENIS TANAH DI INDONESIA
KTSP & K-13 Kelas X geografi PEDOSFER II Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi ini kamu diharapkan memiliki kemampuan untuk memahami jenis tanah dan sifat fisik tanah di Indonesia. F. JENIS TANAH
Lebih terperinciModul ini mencakup bahasan tentang sifat fisik tanah yaitu: 1.tekstur, 2. bulk density, 3. porositas, 4. struktur 5. agregat 6. warna tanah 7.
Modul ini mencakup bahasan tentang sifat fisik tanah yaitu: 1.tekstur, 2. bulk density, 3. porositas, 4. struktur 5. agregat 6. warna tanah 7. Konsistensi Warna merupakan petunjuk untuk beberapa sifat
Lebih terperinciII. PEMBENTUKAN TANAH
Company LOGO II. PEMBENTUKAN TANAH Dr. Ir. Mohammad Mahmudi, MS Arief Darmawan, S.Si., M.Sc Isi A. Konsep pembentukan tanah B. Faktor pembentuk tanah C. Proses pembentukan tanah D. Perkembangan lapisan
Lebih terperinciBAB II METODE PEMBELAJARAN PQ4R DALAM MENINGKATKAN HASIL BELAJAR SISWA PADA MATERI PEDOSFER
BAB II METODE PEMBELAJARAN PQ4R DALAM MENINGKATKAN HASIL BELAJAR SISWA PADA MATERI PEDOSFER A. Pembelajaran Dengan Metode PQ4R 1. Pengertian Metode PQ4R Metode ini dicetuskan oleh Thomas dan Robinson tahun
Lebih terperincike dalam suatu ruang output. Orang yang belum pernah mengenal logika fuzzy pasti
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Orang yang belum pernah mengenal logika fuzzy pasti akan
Lebih terperinciAplikasi Prediksi Harga Bekas Sepeda Motor Yamaha. Menggunakan Fuzzy Logic
Aplikasi Prediksi Harga Bekas Sepeda Motor Yamaha Menggunakan Fuzzy Logic 1. Pendahuluan Jual beli motor merupakan suatu kegiatan transaksi yang mungkin sering kita temukan di kehidupan sehari-hari. Untuk
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 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 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 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 terperinciPenerapan 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 terperinciBAB II. KAJIAN PUSTAKA. A. Kinerja Pegawai di Universitas Muhammadiyah Purwokerto
BAB II. KAJIAN PUSTAKA A. Kinerja Pegawai di Universitas Muhammadiyah Purwokerto Masalah kinerja pegawai di Universitas Muhammadiyah Purwokerto sangat mendapat perhatian. Hal ini dibuktikan dengan diadakannya
Lebih terperinciLogika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy.
LOGIKA FUZZY UTHIE Intro 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
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. ini tercatat melakukan erupsi terakhir pada tahun muda. Perkembangan tanah masih terbatas dan tekstur tanah kasar beralih ke
TINJAUAN PUSTAKA Gunung Api Burni Telong Gunung api Burni Telong merupakan gunung berapi aktif di dataran tinggi Gayo, Kabupaten Bener Meriah, Aceh. Secara geografis puncak gunung Burni Telong adalah 4
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.2. LATAR BELAKANG MASALAH
BAB I PENDAHULUAN Pada bab pertama ini akan dibahas mengenai latar belakang mengapa perlu dibuat aplikasi Soil Taxonomy USDA berbasis Fuzzy Logic. Dijabarkan juga mengenai tujuan dan maksud dari pembuatan
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 terperinciPERANCANGAN SISTEM. Kelas Kriteria
Kelas Kriteria Lahan S2 Unit lahan memiliki lebih dari 4 pembatas ringan, dan/atau memiliki tidak lebih dari 3 pembatas sedang S3 Unit lahan memiliki lebih dari 3 pembatas sedang, dan/atau 1 atau lebih
Lebih terperinciKECERDASAN BUATAN LOGIKA FUZZY
KECERDASAN BUATAN LOGIKA FUZZY Pengertian adalah suatu cara untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Skema logika fuzzy Antara input dan output terdapat suatu kotak hitam yang harus
Lebih terperinciMENGENAL JENIS-JENIS TANAH
Ultisols MENGENAL JENIS-JENIS TANAH Sifat atau ciri tanah Ultisols yaitu terdapat pengendapan liat dari lapisan A (iluviasi) dan diendapkan di lapisan B (eluviasi), sehingga kadar liat horizon B > 1,2
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT FISIK dan MORFOLOGI TANAH
III. SIFAT-SIFAT FISIK dan MORFOLOGI TANAH Sifat morfologi tanah adalah sifat sifat tanah yang dapat diamati dan dipelajari di lapang. Sebagian dari sifat morfologi tanah merupakan sifat fisik dari tanah
Lebih terperinciSEBARAN JENIS TANAH DI SUB DAERAH ALIRAN SUNGAI KARANG MUMUS MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
SEBARAN JENIS TANAH DI SUB DAERAH ALIRAN SUNGAI KARANG MUMUS MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS Dwi Agung Pramono Program Studi Geoinformatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, Samarinda, Indonesia
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 terperinciTanah dapat diartikan sebagai lapisan kulit bumi bagian luar yang merupakan hasil pelapukan dan pengendapan batuan. Di dala
Geografi Tanah dapat diartikan sebagai lapisan kulit bumi bagian luar yang merupakan hasil pelapukan dan pengendapan batuan. Di dala TANAH Tanah dapat diartikan sebagai lapisan kulit bumi bagian luar yang
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 terperinciBatuan beku Batuan sediment Batuan metamorf
Bagian luar bumi tertutupi oleh daratan dan lautan dimana bagian dari lautan lebih besar daripada bagian daratan. Akan tetapi karena daratan adalah bagian dari kulit bumi yang dapat kita amati langsung
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 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 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 terperinci2
APLIKASI ANALISIS LANSEKAP SEBARAN JENIS TANAH PADA LANSEKAP LABORATORIUM PJP FP UNIBRAW 1 2 ALFISOL Memiliki horison argilik, kandik atau natrik tetapi tidak memiliki fragipan Ada fragipan dibahwah horison
Lebih terperinciBahan diskusi minggu ke-1
Bahan diskusi minggu ke-1 1. Peta skala besar dan skala kecil? Peta skala besar adalah peta yang mempunyai skala 1:5000 sampai 1:250.000. Peta skala besar disebut juga sebagai peta yang sangat detail yang
Lebih terperinciANGGOTA KELOMPOK 6: KELAS : F TUGAS STELA MO-1
ANGGOTA KELOMPOK 6: 1. EKI ANNISA PRATAMI 115040200111155 2. EKO RAHMAT SHOUMI 115040201111010 3. ELLY DARU IKA WILUJENG 115040201111294 4. ENDAH SETIYO RINI 115040207111038 KELAS : F TUGAS STELA MO-1
Lebih terperinciBAB 2 2. LANDASAN TEORI
BAB 2 2. LANDASAN TEORI Bab ini akan menjelaskan mengenai logika fuzzy yang digunakan, himpunan fuzzy, penalaran fuzzy dengan metode Sugeno, dan stereo vision. 2.1 Logika Fuzzy Logika fuzzy adalah suatu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sebuah aplikasi berupa Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) mulai dikembangkan pada tahun 1970. Decision Support Sistem (DSS) dengan
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 terperinciLOGIKA FUZZY. By: Intan Cahyanti K, ST
LOGIKA FUZZY By: Intan Cahyanti K, ST Pengertian Adalah suatu cara untuk memetakan suatu ruang input kedalam suatu ruang output. Skema Logika Fuzzy Antara input dan output terdapat suatu kotak hitam yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Metode Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah situasi atau kondisi yang
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 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 terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA BIDIK MISI DI POLITEKNIK NEGERI JEMBER MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA BIDIK MISI DI POLITEKNIK NEGERI JEMBER MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY oleh: 1 I Putu Dody Lesmana, 2 Arfian Siswo Bintoro 1,2 Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik
Lebih terperinciPendapatan Masyarakat Disekitar Kampus dengan Adanya Mahasiswa Menggunakan Fuzzy
Pendapatan Masyarakat Disekitar Kampus dengan Adanya Mahasiswa Menggunakan Fuzzy Asrianda 1 Teknik Informatika Kampus Bukit Indah Lhokseumawe email : asrianda@unimal.ac.id ABSTRAK Bertambahnya permintaan
Lebih terperinci11 Jenis Jenis Tanah Berikut Penjelasannya Tanah Organosol atau Tanah Gambut, Tanah Aluvial,
11 Jenis Jenis Tanah Berikut Penjelasannya - Interaksi antara faktor-faktor pembentuk tanah akan menghasilkan tanah dengan sifat-sifat yang berbeda. Berdasarkan pada faktor pembentuk dan sifat tanah inilah,
Lebih terperinciLampiran 1. Deskripsi Profil
Lampiran 1. Deskripsi Profil A. Profil pertama Lokasi : Desa Sinaman kecamatan Barus Jahe Kabupaten Tanah Karo Simbol : P1 Koordinat : 03 0 03 36,4 LU dan 98 0 33 24,3 BT Kemiringan : 5 % Fisiografi :
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. mengikuti sertifikasi, baik pendidikan gelar (S-1, S-2, atau S-3) maupun nongelar (D-
BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Kualifikasi Akademik Ditjendikti - kemendiknas, (2010) menyatakan bahwa kualifikasi akademik adalah ijazah pendidikan tinggi yang dimiliki oleh guru pada saat yang bersangkutan
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Sifat-sifat Tanah. Sifat Morfologi dan Fisika Tanah. Sifat morfologi dan fisika tanah masing-masing horison pada pedon pewakil
HASIL DAN PEMBAHASAN Sifat-sifat Tanah Sifat Morfologi dan Fisika Tanah Pedon Berbahan Induk Batuliat Sifat morfologi dan fisika tanah masing-masing horison pada pedon pewakil berbahan induk batuliat disajikan
Lebih terperinciPenerapan 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 terperinciSISTEM 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 terperinciACHMAD MJR BACHTIAR. Oleh : A JURUSAN TANAH FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT PERTANAN BOGOR
PENGARUH PEMBERIAN Bm ORGANIK DAN KAPUR TERHADAP KETERSEDIAAN DAN KEHILANGAN UNSUR HARA (N, P, K, Ca, Mg, Na) PADA MODEL TERAS BANGKU MASYARAKAT SELAMA SAW MUSIM TANAM KEDELAI (Glycine mat- (L) Merr.)
Lebih terperinciACHMAD MJR BACHTIAR. Oleh : A JURUSAN TANAH FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT PERTANAN BOGOR
PENGARUH PEMBERIAN Bm ORGANIK DAN KAPUR TERHADAP KETERSEDIAAN DAN KEHILANGAN UNSUR HARA (N, P, K, Ca, Mg, Na) PADA MODEL TERAS BANGKU MASYARAKAT SELAMA SAW MUSIM TANAM KEDELAI (Glycine mat- (L) Merr.)
Lebih terperinciPENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT (STUDI KASUS : PT. AMAL TANI PERKEBUNAN TANJUNG PUTRI BAHOROK)
PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT (STUDI KASUS : PT. AMAL TANI PERKEBUNAN TANJUNG PUTRI BAHOROK) Andrian Juliansyah ( 1011287) Mahasiswa Program Studi Teknik
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 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 terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI 3.1. Sistem Pendukung Keputusan DSS adalah suatu sistem informasi yang datanya diproses dalam bentuk pembuatan keputusan bagi pemakai akhir. Karena berorientasi pada pemakai akhir,
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 1. Karakteristik Lahan Kesesuaian Tanaman Karet
57 BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. HASIL PENELITIAN 1. Karakteristik Lahan Kesesuaian Tanaman Karet Sektor pekebunan dan pertanian menjadi salah satu pilihan mata pencarian masyarakat yang bermukim
Lebih terperinciPEDOGENESIS DAN MORFOLOGI TANAH. Ida Ayu Suty Adnyani, dkk
PEDOGENESIS DAN MORFOLOGI TANAH Ida Ayu Suty Adnyani, dkk PEDOGENESIS DAN MORFOLOGI TANAH PENDAHULUAN PENDEKATAN PEDOGENESIS PROSES PELAPUKAN DAN PEMBENTUKAN TANAH TANAH SEBAGAI SUATU SISTEM TERBUKA MORFOLOGI
Lebih terperinciTANAH. Apa yang dimaksud dengan tanah? Banyak definisi yang dapat dipakai untuk tanah. Hubungan tanah dan organisme :
TANAH Apa yang dimaksud dengan tanah? Banyak definisi yang dapat dipakai untuk tanah Hubungan tanah dan organisme : Bagian atas lapisan kerak bumi yang mengalami penghawaan dan dipengaruhi oleh tumbuhan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI FUZZY TSUKAMOTO DALAM PENENTUAN KESESUAIAN LAHAN UNTUK TANAMAN KARET DAN KELAPA SAWIT
IMPLEMENTASI FUZZY TSUKAMOTO DALAM PENENTUAN KESESUAIAN LAHAN UNTUK TANAMAN KARET DAN KELAPA SAWIT Maya Yusida 1, Dwi Kartini 2, Andi Farmadi 3, Radityo Adi Nugroho 4, Muliadi 5 123Prodi Ilmu Komputer
Lebih terperinciSMA/MA IPS kelas 10 - GEOGRAFI IPS BAB 4. Dinamika Lithosferlatihan soal 4.6
SMA/MA IPS kelas 10 - GEOGRAFI IPS BAB 4. Dinamika Lithosferlatihan soal 4.6 1. Komponen tanah yang baik yang dibutuhkan tanaman adalah.... bahan mineral, air, dan udara bahan mineral dan bahan organik
Lebih terperinci3. List Program Pertanyaan Untuk Ciri-Ciri Asal Terjadinya Tanah. 4. List Program Pertanyaan Untuk Ciri-Ciri Sifat Dan Bentuk Tanah
1. List Program Untuk Menu Utama MPenjelasan_Menu_Utama.Show 1 2. List Program Untuk Penjelasan Menu Utama MPenjelasan_Tanah.Show 1 3. List Program Pertanyaan Untuk Ciri-Ciri Asal Terjadinya Tanah MSifat_Bentuk2.Show
Lebih terperinci