3. METODOLOGI. 3.1 Kerangka Pemikiran
|
|
- Bambang Sasmita
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 3. METODOLOGI 3.1 Kerangka Pemikiran Berdasarkan tingkatannya, analisis daya saing dapat dilakukan pada tiga tingkat agregasi yaitu: tingkat perusahaan, tingkat industri atau suatu sektor, dan tingkat negara (McFetridge 1995; Ambastha dan Momaya 2004). Terdapat perbedaan dalam pengukuran indikator daya saing pada ketiga tingkat tersebut. Analisis daya saing tingkat industri atau suatu sektor ditujukan untuk mengetahui: faktor apa yang menentukan investasi, bagaimana keberhasilan suatu unit usaha ditentukan, serta kebijakan publik apa yang baik untuk sektor atau industri (Solleiroa dan Rosaria 2005). Pengukuran daya saing dapat dilakukan dengan metode: (1) pengukuran kinerja, (2) pengukuran potensi daya saing, serta (3) pengukuran proses daya saing (Kemp dan Horbach 2008). Pengukuran kinerja dilakukan dengan menganalisis seberapa baik industri berperilaku dibandingkan dengan para pesaingnya, dimana ukuran dinyatakan dalam profitabilitas, pertumbuhan, pangsa pasar, dan keseimbangan komersial. Pengukuran potensi daya saing, yang dilakukan dengan mengukur ketersediaan dan jumlah bahan baku, teknologi untuk menghasilkan harga dan biaya yang bersaing, serta produktivitas yang lebih tinggi. Pengukuran proses daya saing, yang merupakan ukuran terhadap proses penciptaan daya saing. Kerangka pemikiran yang digunakan dalam penelitian ini tertera pada Gambar 7. Kerangka analisis industri menyebutkan bahwa daya saing pada tingkat industri dapat dilakukan dengan menganalisis indikator daya saing (competitiveness indicator) dan pemicu daya saing (competitiveness driver) (Sirikrai dan John 2006). Tingkat daya saing ditentukan oleh bekerjanya dua set variabel yaitu aset penciptaan daya saing dan proses penciptaan daya saing (World Bank 2009). Aset penciptaan daya saing meliputi: teknologi, pendanaan, infrastruktur dan transportasi, serta sumber daya manusia. Proses penciptaan daya saing dapat ditempuh antara lain melalui penerapan manajemen risiko, sedangkan aset penciptaan daya saing dapat diperoleh melalui penerapan pemberian dukungan fasilitas. 31
2 Gambar 7. Kerangka Konseptual Operasionalisasi dari penciptaan daya saing dapat dilakukan melalui pendekatan rantai nilai (value chain). Kinerja rantai nilai dapat dioptimalkan melalui faktor pengungkit yaitu skala, pembelajaran, keterkaitan, pola utilisasi kapasitas, integrasi, waktu, dan kebijakan. Adapun faktor pemicu yang dimungkinkan atas hal tersebutt adalah teknologi, yang terbagi atas teknologi produk dan teknologi proses (Porter 1998). Implementasi konsep tersebut dapat dijalankan melalui kegiatan investasi. Oleh karena itu, manajemen risiko yang diajukan adalah manajemen risiko investasi yang didalamnya tercakup analisis terhadap kegiatan investasi dan operasi. Berdasarkan hal tersebut, pengembangan model analisis investasi, yang memperhitungkan risiko, menerapkan manajemen risiko, dan pemberian dukungan fasilitas, merupakan upaya menjawab peluang dan tantangan dalam pengembangan agroindustri lada. 32
3 3.2 Tahapan Penelitian Kegiatan penelitian terdiri dari beberapa tahap seperti tertera pada Gambar 8. Penelitian diawali dengan melakukan analisis situasional. Tahap ini terdiri dari tujuh kegiatan yaitu: analisis kinerja sistem komoditas, pemetaan lingkungan strategis, analisis komparatif sistem komoditas lada di Indonesia dengan Vietnam, analisis nilai tambah, desain model proses adopsi teknologi, analisis pembiayaan investasi, dan analisis persepsi terhadap risiko. Metode yang digunakan adalah Analytical Hierarchy Proces, Fuzzy Inferrence System, dan Analisis Deskriptif. Analisis Deskriptif digunakan pada analisis kinerja sistem komoditas, analisis komparatif sistem komoditas lada di Indonesia dengan Vietnam, analisis nilai tambah, analisis pembiayaan investasi, dan analisis persepsi terhadap risiko. Analisis pemetaan lingkungan strategis dilakukan dengan menggunakan pendekatan Analytical Hierarchy Proces, sedangkan desain model proses adopsi teknologi dilakukan dengan menyertakan Fuzzy Inferrence System sebagai metode analisis. Hasil analisis situasional adalah deskripsi kinerja pengembangan sistem komoditas, strategi pengembangan sistem komoditas, strategi peningkatan nilai tambah, model proses adopsi teknologi, deskripsi pembiayaan investasi, dan deskripsi persepsi terhadap risiko. Berdasarkan hasil analisis situasional kemudian dikembangkan kerangka analisis yang komprehensif untuk melakukan identifikasi risiko. Perancangan model manajemen risiko investasi pada agroindustri lada diawali dengan melakukan penilaian risiko. Penilaian risiko dilakukan dengan menganalisis terlebih dahulu bobot pakar dan bobot komponen risiko. Kedua bobot tersebut kemudian digunakan dalam proses perhitungan nilai risiko. Berdasarkan nilai risiko tersebut kemudian dilakukan agregasi nilai risiko, dimana di dalamnya meliputi kegiatan pembobotan aspek risiko. Agregasi nilai risiko akan memberikan nilai agregat risiko dan status risiko. Status risiko ditetapkan dengan menggunakan rule base. Nilai risiko juga digunakan untuk melakukan analisis lanjutan dalam bentuk analisis kerentanan (vulnerability) dan analisis instrumen pengelolaan risiko. Analisis kerentanan diawali dengan melakukan penilaian kemampuan 33
4 pengelolaan risiko. Berdasarkan nilai risiko dan nilai kemampuan pengelolaan risiko tersebut kemudian ditetapkan nilai kerentanan (vulnerability) yang selain dinyatakan dalam bentuk numerik juga dinyatakan dalam radar chart. Analisis instrumen pengelolaan risiko dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui dukungan fasilitas apa yang harus diberikan oleh pemerintah atau stakeholder lain berdasarkan nilai prioritasnya. Pada sisi yang lain, dilakukan analisis finansial untuk mendapatkan gambaran kinerja investasi agroindustri lada. Simulasi kelayakan investasi dilakukan berbasis risiko, oleh karena itu nilai risiko juga digunakan sebagai dasar untuk melakukan simulasi kelayakan investasi. Perhitungan diawali dengan menghitung besarnya nilai pengaruh setiap kelompok risiko terhadap komponen biaya atau manfaat. Simulasi kelayakan investasi dilakukan dengan menghitung pengaruh risiko terhadap komponen pada struktur manfaat dan biaya berdasarkan nilai keparahannya (severity). Keseluruhan tahapan tersebut terintegrasi dalam SPK Manajemen Risiko Terpada pada Investasi Agroindustri Lada. SPK terdiri dari delapan jenis model yaitu: Pembobotan Pakar, Pembobotan Komponen Risiko, Penilaian Risiko, Agregasi Nilai Risiko, Analisis Kapasitas Pengelolaan Risiko, Analisis Instrumen Pengeloaan Risiko, Analisis Finansial, dan Simulasi Kelayakan Investasi. Jenis data yang digunakan adalah data input maupun data hasil proses yang terdiri dari: bobot pakar, bobot komponen risiko, tingkat keparahan, tingkat kejadian, tingkat pendeteksian, nilai kerentanan (vulnerability), kemampuan pengelolaan risiko, bobot instrumen pengelolaan risiko, nilai bobot kelompok risiko, input analisis finansial, serta nilai indikator peubah. Data yang digunakan adalah data yang berjenis pengetahuan dan data numerik. Metoda analisis yang digunakan adalah logika fuzzy dengan pendekatan Fuzzy Weighted Average, FMEA dengan pendekatan logika fuzzy, Radar Chart, Analytical Hierarchy Proces, dan Analisis Finansial. Secara terperinci, tahapan dan alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini tertera pada Tabel 4. 34
5 Gambar 8. Metodologi Peneliti 35
6 Tabel 4. Kerangka Penelitian Tahapan Metode Analisis Output Analisis Situasional 1. Analytical Hierarchy Process 2. Fuzzy Inferrence System 3. Analisis Deskriptif Perancangan SPK Manajemen Risiko Investasi Agroindustri Lada Penilaian dan Pengelolaan Risiko Agregasi Nilai Risiko Analisis Kerentanan (vulnerability) Analisis Instrumen Pengelolaan Risiko Analisis Finansial Simulasi Kelayakan Investasi 1. Fuzzy Weighted Average Index 2. Fuzzy Weighted Average FMEA 3. Fuzzy Weighted Average Risk Analysis Fuzzy Weighted Average Radar Chart Analytical Hierarchy Process 1. Kinerja pengembangan sistem komoditas 2. Strategi pengembangan sistem komoditas 3. Deskripsi komparatif sistem komoditas Indonesia-Vietnam 4. Strategi peningkatan nilai tambah 5. Model proses adopsi teknologi 6. Deskripsi pembiayaan investasi 7. Deskripsi persepsi terhadap risiko 1. Bobot Pakar 2. Bobot Komponen Risiko 3. Nilai Risiko Nilai Total Risiko Nilai Kerentanan (vulnerability) Instrumen Pengelolaan Risiko Cash Flow Analysis 1. NPV 2. IRR 3. Net BC Ratio 4. Pay Back Period Analisis Kelayakan Investasi Berbasis Risiko 1. Kemampuan Pembayaran Upah Jasa Pengolahan 2. Jumlah Lada Diolah 3. Rendemen 1. NPV berbasis Risiko 2. IRR berbasis Risiko 3. Net BC Ratio berbasis risiko 4. Pay Back Period berbasis Risiko 3.3 Metode Analisis Penelitian ini menggunakan pendekatan sistem. Hal ini didasarkan kepada kondisi dimana obyek analisis memerlukan analisis yang holistik, yaitu memandang secara utuh terhadap keseluruhan bagian. Keputusan investasi agroindustri merupakan proses pengambilan keputusan strategis yang dihadapkan pada situasi yang tidak pasti dan berorientasi jangka panjang serta untuk mencapai efektifitas secara menyeluruh. Dengan demikian proses pengambilan keputusan 36
7 dalam bentuk strategi dan penjabarannya merupakan sesuatu yang kompleks. Input sistem yaitu input berbasis pengetahuan (knowledge base) dan berbasis data (data base). Analisis berbasis data dilakukan pada analisis finansial, sedangkan analisis lainnya berbasis pengetahuan. Pendekatan penelitian ini kemudian diaplikasikan dalam sebuah kerangka SPK sebagai sistem komputerisasi informasi yang menggunakan model-model yang diakomodasikan dengan basis data. SPK dapat dapat menunjang pengguna dalam proses pengambilan keputusan karena mampu memaparkan secara rinci elemen-elemen sistem yang ada. SPK akan membantu pengambil keputusan terutama pada situasi keputusan yang bersifat semi-struktur dan tidak terstruktur dengan mengintegrasikan penilaian pengambil keputusan dan informasi yang terkomputerisasi, membantu pengambil keputusan pada berbagai tingkatan menajemen serta proses pengambilan keputusan secara individu atau kelompok, dan membantu semua tahapan dalam proses pengambilan keputusan. Pada SPK terdapat kendali pengambil keputusan terhadap semua tahapan dalam proses pengambilan keputusan. Aplikasi kajian ini dalam sebuah kerangka SPK diharapkan dapat bersifat adaptif terhadap waktu, serta memperbaiki efektifitas pengambilan keputusan dalam ketepatan, kecepatan dan mutu, dibandingkan dengan aspek efisiensi. Struktur dasar SPK terdiri dari: manajemen basis data, manajemen baisi model, sistem pengolahan terpusat, dan manajemen dialog, seperti ditunjukkan pada Gambar 9. Manajemen data memasukkan satu basis data yang berisi data yang sesuai dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut sistem manajemen basis data. Database dibuat, diakses, dan diperbarui oleh sebuah sistem manajemen basis data. Basis model berisi model kuantitatif dan berfungsi untuk mengelola model agar dapat digunakan untuk melakukan analisis dan perhitungan komputatif pada proses pengambilan keputusan. Pengelolaan meliputi aktivitas untuk menyimpan, menghubungkan dan mengakses model. SPK memiliki kemampuan untuk mengintegrasikan akses data dan model-model keputusan. Kemampuan tersebut diperoleh melalui penambahan model-model keputusan ke dalam sistem informasi yang menggunakan database sebagai mekanisme integrasi dan komunikasi diantara model-model. 37
8 Data Model Sistem Manajemen Basis Data DBMS Sistem Manajemen Basis Model MBMS Sistem Pengolahan Terpusat Sistem Manajemen Dialog SPK Pengguna Gambar 9. Struktur Sistem Penunjang Keputusan Sumber: Turban (2005) Sistem pengolahan terpusat adalah koordinator dan pengendali dari operasi SPK secara menyeluruh dan berfungsi menjaga keterkaitan antar bagian sistem yang ada. Sistem ini menerima masukan basis data, basis model, dan manajemen dialog dalam bentuk baku serta menghasilkan keluaran sistem yang dikehendaki. Sistem manajemen dialog adalah bagian sistem penunjang keputusan yang berkomunikasi langsung dengan pengguna. Sistem ini berfungsi menerima masukan dan memberi keluaran yang dikehendaki oleh pengguna. Prinsip yang nantinya dikembangkan dalam merancang SPK adalah keinteraktifan dan kemudahan untuk digunakan dalam operasi dan rekayasa masukan. SPK dapat dibedakan menjadi: model driven, data driven, communication driven, document driven, dan knowledge driven (Power 2007). SPK tipe model driven menekankan akses dan manipulasi model keuangan, optimasi atau simulasi. Model kuantitatif sederhana menyediakan tingkat fungsional dasar. SPK ini menggunakan data terbatas dan parameter yang disediakan oleh pembuat keputusan untuk membantu para pengambil keputusan dalam menganalisis situasi, tetapi secara umum yang besar basis data yang tidak diperlukan. SPK tipe data driven menekankan pada akses dan manipulasi dari dara runut waktu (time series) sebagai data internal dan eksternal, dan kadang data real time. SPK tipe communication driven menggunakan jaringan dan teknologi komunikasi untuk memfasilitasi kolaborasi dan komunikasi keputusan yang sesuai. SPK tipe 38
9 document driven menggunakan fasilitas penyimpanan pada komputer dan teknologi pengolahan untuk melakukan pengambilan dokumen dan analisis. SPK knowledge driven dimungkinkan menyarankan atau merekomendasikan tindakan kepada pengguna. SPK yang dikembangkan pada penelitian ini ini merupakan SPK dengan tipe model driven yang memungkinkan dilakukan analisis dan simulasi dengan aplikasi bidang manajemen risiko pada kegiatan investasi. Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu FMEA, Analisis Risiko, Logika Fuzzy, Analytical Hierarchy Process, Fuzzy Inference System, Fuzzy Weighted Average, Radar Chart, Analisis Finansial. Setiap alat analisis diuraikan sebagai berikut: 1. Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) FMEA adalah metoda untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi kegagalan potensial selama proses produksi, menentukan tingkat risiko dari kegagalan, serta menetapkan skala prioritas untuk mengambil tindakan yang diperlukan. FMEA merupakan metode yang sistematik dalam mengidentifikasi dan mencegah permasalahan produk dan proses. FMEA fokus kepada pencegahan kegagalan, peningkatan keamanan, dan peningkatan kepuasan pelanggan (McDermott et al. 2009). FMEA digolongkan menjadi dua jenis yaitu Design FMEA dan Process FMEA. Design FMEA yaitu alat yang digunakan untuk memastikan bahwa model kegagalan potensial, serta penyebab dan akibatnya terkait dengan karakteristik desain. Design FMEA akan menguji fungsi dari komponen, sub sistem dan sistem. Model kegagalan potensialnya dapat berupa kesalahan pemilihan jenis material, ketidaktepatan spesifikasi dan yang lainnya. Process FMEA yaitu alat yang digunakan untuk memastikan bahwa model kegagalan potensial, sebab dan akibatnya telah diperhatikan terkait dengan karakteristik prosesnya. Process FMEA akan menguji kemampuan proses yang akan digunakan untuk membuat komponen, sub sistem dan sistem. Model kegagalan pontensialnya dapat berupa kesalahan operator dalam merakit bagian atau adanya variasi proses yang terlalu besar. 39
10 Tahapan dalam metode FMEA terdiri dari 12 langkah yaitu: (1) identifikasi fungsi dari ruang lingkup sistem, (2) identifikasi segala kegagalan yang mungkin terjadi pada setiap fungsi, (3) untuk setiap mode kegagalan, identifikasi segala konsekuensi pada sistem, sistem terkait, proses, proses terkait, produk, servis, pelanggan, dan regulasi, (4) penentuan tingkat keseriusan (severity, disimbolkan dengan S ) dari masing-masing efek, (5) untuk setiap mode kegagalan, ditentukan penyebab utama yang berpotensi, (6) untuk setiap penyebab, ditentukan rating atau peluang muncul kejadian (occurrence, disimbolkan dengan O ), (7) penentuan proses kontrol yang telah ada untuk masing-masing penyebab, (8) untuk setiap kontrol, ditentukan tingkat deteksi dari kontrol (detection disimbolkan dengan D ), (9) pada industri tertentu, ditentukan apakah mode kegagalan ini berasosiasi dengan Critical Characteristic Indicator yang merefleksikan keamanan atau pemenuhan regulasi dari pemerintah dan membutuhkan kontrol khusus, (10) Perhitungan nilai Risk Priority Number (RPN) sebagai fungsi perkalian dari S, O, dan D, (11) indentifikasi aksi atau tindakan yang direkomendasikan, serta (12) evaluasi dan perbaikan. Dalam penerapannya, terdapat beberapa kelemahan FMEA (Yeh dan Hsieh 2007; Wang et al. 2009). Kelemahan-kelemahan tersebut adalah: (1) informasi pada FMEA dinyatakan dalam bentuk linguistik, sehingga sulit bagi konvensional FMEA untuk melakukan secara tepat reliability dan safety dari produk atau proses, (2) penilaian ketiga parameter severity (S), occurrence (O), dan detection (D) diasumsikan memiliki tingkat kepentingan yang sama, serta (3) mengabaikan tingkat kepentingan anggota tim penilai ketika melakukan penilaian dalam FMEA. Dalam FMEA konvensional, penilaian faktor-faktor failure mode yaitu faktor severity (S), faktor occurrence (O) dan faktor detection (D) yang diterapkan dalam natural language akan menghasilkan informasi yang tidak tepat dan bersifat samar. Peningkatan kinerja FMEA dalam menilai faktor-faktor risiko pada penelitian ini dilakukan dengan: (1) menggunakan metode fuzzy sebagai langkah untuk memperbaiki metode akuisisi pengetahuan, dan (2) melakukan pembobotan sebagai upaya untuk mengukur tingkat kepercayaan pakar dan tingkat kepentingan komponen risiko. Penggunaan teori fuzzy memberi fleksibilitas 40
11 untuk menampung ketidakpastian akibat samarnya informasi yang dimiliki maupun unsur preferensi yang subjektif yang digunakan dalam penilaian terhadap mode kegagalan yang terjadi (Yeh dan Hsieh 2007; Shirouyehzad et al. 2010). Pengembangan lebih jauh untuk keperluan detailisasi adalah menerapkan metode fuzzy yang lebih mendalam dengan menggunakan fuzzy weighted geometric mean (Wang et al. 2009), fuzzy inference system (Hu dan Cheng 2009). Selain itu juga telah dilakukan penggabungan fuzzy FMEA dengan metode lain seperti: pengembangan model penentuan prioritas terhadap mode kegagalan potensial dengan Fuzzy FMEA dan TOPSIS (Wang 2005). 2. Analisis Risiko (Risk Analysis) Analisis Risiko merupakan metode untuk mengukur dan memetakan peluang terjadinya risiko (occurrence) dan derajat dampak (severity) dari suatu risiko (Hanafi 2006; Siahaan 2009). Hasil analisis risiko biasanya dipetakan dalam bentuk matriks risiko dua dimensi, sebagai alat untuk menggambarkan tingkat kepentingan suatu risiko bagi penyusunan strategi manajemen risiko. Status matriks merupakan fungsi dari occurrence dan severity. Analisis risiko diperlukan bagi analisis aspek risiko selain agroindustri. 3. Logika Fuzzy Logika fuzzy merupakan suatu logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran (fuzzyness). Dalam teori logika fuzzy suatu nilai bias bernilai benar atau salah, dimana berapa besar kebenaran dan kesalahan suatu tergantung pada bobot keanggotaan yang dimilikinya. Logika fuzzy memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0 hingga 1. Hal ini berbeda dengan logika klasik (crisp), suatu nilai hanya mempunyai dua kemungkinan yaitu merupakan suatu anggota himpunan atau tidak. Himpunan fuzzy A pada semesta X dinyatakan sebagai himpunan pasangan berurutan baik diskrit maupun kontinu. Fungsi keanggotaan memetakan setiap pada suatu nilai antara [0,1] yang disebut derajat keanggotaan (membership value). Fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya atau derajat keanggotaan, 41
12 yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Derajat keanggotaan dalam himpunan (degree of membership) dilambangkan dengan. Beberapa fungsi yang dapat digunakan antara lain: linear, segitiga, trapesium, kurva bentuk bahu, kurva S, atau kurva lonceng (Kusumadewi dan Purnomo 2004). Secara umum, hubungan antara dua variabel lingustik pada logika fuzzy dapat dinyatakan dalam bentuk fuzzy if then rules. Aturan yang diperoleh dari pakar merupakan dasar dalam pengembangan knowledge base dari fuzzy controller atau fuzzy expert systems (Bih 2006). Operator dasar yang didefinisikan khusus untuk mengkombinasi dan memodifikasi himpunan fuzzy adalah: operator and, operator or, dan operator not. Metode Multi Atribute Decision Making (MADM) umumnya menganggap bahwa semua kriteria dan bobot masing-masing dinyatakan dalam nilai crisp. Dalam situasi keputusan dunia nyata, penerapan metode MADM klasik menghadapi kendala besar dalam penilaian kriteria yang mencerminkan ketidakjelasan. Nilai kriteria menjadi lebih realistis apabila dinyatakan secara kualitatif atau dengan menggunakan istilah linguistik, oleh karena itu dibutuhkan pendekatan fuzzy (Kahraman, 2008). Tahapan dari metode fuzzy terdiri dari: (1) fuzzifikasi, yaitu proses untuk mengubah variabel non fuzzy (variabel numerik) menjadi variabel fuzzy (variabel linguistik), (2) komputasi secara fuzzy, serta (3) defuzifikasi, yaitu proses pengubahan data-data fuzzy tersebut menjadi data-data numerik. Terdapat beberapa teknik defuzzifikasi, yaitu metode center of area (COA) atau metode centroid, bisektor, mean of maximum (MOM), largest of maximum (LOM), dan smallest of maximum (SOM). Pada metode COA, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat daerah fuzzy. Pada metode Bisektor, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai pada domain fuzzy yang memiliki nilai keanggotaan separuh dari jumlah total nilai keanggotaan pada daerah fuzzy. Pada metode MOM, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai rata-rata domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum. Pada metode LOM, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai terbesar dari domain 42
13 yang memiliki nilai kenggotaan maksimum. Pada metode SOM, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai terkecil dari domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum. Kelebihan dari teori logika fuzzy adalah kemampuan dalam proses penalaran secara bahasa. Dalam perancangannya, logika fuzzy tidak memerlukan persamaan matematik dari objek yang akan dikendalikan. Selain itu logika fuzzy toleran terhadap data yang tidak akurat, dapat memodelkan fungsi non linear, dapat dibangun berdasarkan pengalaman pakar, serta dapat digabungkan dengan metode konvensional lainnya (Hellmann 2002). 4. Fuzzy Inference System Metode penalaran dalam sistem fuzzy yaitu: metode Tsukamoto, metode Mamdani dan metode Sugeno. Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuensi pada aturan yang berbentuk if then harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan dengan tegas (crisp) berdasarkan predikat (fire strength). Metode Mamdani merupakan metode penalaran dimana output hasil inferensi dinyatakan dalam bentuk himpunan fuzzy. Metode penalaran pada metode Sugeno memiliki kemiripan dengan metode Mamdani, namun output hasil inferensi tidak dinyatakan berupa himpunan fuzzy melainkan berupa konstanta atau persamaan linear. Tahapan yang dilakukan pada metode Mamdani adalah sebagai berikut: a. Melakukan fuzzifikasi kriteria pemilihan. Pada variabel input dan variabel output dilakukan fuzzifikasi dengan cara memberikan variabel linguistik yang mencerminkan intensitas dari kriteria. Hasil fuzzifikasi adalah himpunan fuzzy (fuzzy set). b. Menentukan model fungsi keanggotaan fuzzy (membership function). Model fungsi keanggotaan fuzzy yang digunakan adalah triangular fuzzy number (TFN) atau trapesium fuzzy number. c. Pembentukan aturan (if then rules). Berdasarkan pendekatan teoritis dan pendapat pakar ditetapkan sejumlah aturan yang digunakan dalam proses penarikan kesimpulan. 43
14 d. Evaluasi aturan. Terdapat beberapa operasi yang didefinisikan secara khusus untuk mengkombinasikan dan memodifikasi himpunan fuzzy. Hasil aplikasi operator fuzzy (output) untuk setiap aturan dapat dinyatakan dengan. Nilai merupakan nilai fungsi keanggotaan ( ) yang bernilai antara 0 dan 1 atau dinyatakan sebagai [0,1]. Operator dasar yang didefinisikan khusus untuk mengkombinasi dan memodifikasi himpunan fuzzy adalah: operator and, operator or, dan operator not. Selanjutnya, implikasi masing-masing aturan dianalisis dengan membandingkan nilai-nilai yang telah diperoleh dengan model representasi fungsi keanggotaan output. Analisis ini menghasilkan daerah solusi output untuk masing-masing aturan. Daerah solusi atau sering disebut solusi himpunan fuzzy adalah daerah yang berada pada interval nilai z tertentu. e. Agregasi output dilakukan dengan melakukan komposisi daerah solusi output yang dihasilkan oleh masing-masing aturan. Agregasi akan menghasilkan daerah solusi yang merefleksikan kontribusi dari setiap aturan. Terdapat tiga metode yang digunakan dalam melakukan inferensi system fuzzy yaitu: maximum (max), additive (sum), dan probabilistic or. f. Defuzzifikasi. Input dari dari proses defuzzifikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. 5. Fuzzy Weighted Average Salah satu penggunaan logika fuzzy pada FMEA yaitu metode FMEA yang berbasis kepada fuzzy if then rules. Metode ini memiliki beberapa kelemahan yaitu kesulitan membangun ratusan aturan karena berbasis kepada pengetahuan pakar, sedangkan reduksi aturan akan membatasi efektivitas metode ini. Pada metode fuzzy sekalipun, penilaian risiko tidak selalu mudah dinyatakan dalam bentuk nilai crisp, sehingga kemudian dilakukan penilaian dengan nilai linguistik. Permasalahan selanjutnya adalah dalam hal agregasi, yang kemudian dapat diselesaikan melalui metode Fuzzy Weighted Average (FWA) (Dong dan Wong 1987). Secara teori perhitungan ini dapat diselesaikan dengan menggunakan -level dan linear programming, namun untuk menghindari 44
15 kompleksitas perhitungan, defuzifikasi nilai dapat dilakukan dengan metode defuzified centroid (Wang et al. 2009). Aplikasi FWA pada tahap pembobotan pakar dan pembobotan komponen risiko yaitu Fuzzy Weighted Average Index yang bergunakan untuk menghitung bobot pakar, bobot komponen risiko, dan bobot kelompok risiko. Aplikasi FWA pada penilaian risiko yaitu Fuzzy Weighted Average FMEA yang digunakan untuk menghitung nilai risiko faktor sebagai fungsi dari Occurrence (O), Severity (S), dan Detection (D). Langkah FWA terdiri dari: (1) melakukan fuzzifikasi kriteria pemilihan, (2) menentukan model fungsi keanggotaan fuzzy (membership function), (3) dan Defuzzifikasi. 6. Radar Chart Penjelasan hasil yang berbasis kepada nilai non matematis memerlukan sebuah pendekatan tertentu. Pada satu sisi, adalah sebuah langkah penting untuk mengakumulasi penilaian pada sebuah kerangka yang komprehensif untuk memudahkan pemahaman. Pada sisi yang lain, detailisasi analisis memerlukan sebuah metode yang mampu merepresentasikan hasil secara konsisten. Visualisasi nilai risiko memainkan peran penting dalam proses memahami dan menangani risiko. Metode yang dapat digunakan untuk merepresentasikan hasil penilaian risiko antara lain: peta, grafik, diagram, dan deskripsi visual lainnya (Eppler dan Aeschimann 2008). Grafik yang dapat dipilih untuk mengatasi hal tersebut adalah radar chart (Schreyer et al. 2010). Grafik radar (radar chart) menggambarkan nilai data menggunakan sumber nilai yang ditarik dari pusat diagram dan terpisah untuk setiap kategori atau bagian data. Radar chart memudahkan dalam proses menafsirkan, membandingkan, melihat kecenderungan, serta menarik kesimpulan dari data. Penggunaan radar chart antara lain pada area manajemen risiko, atau manajemen konflik (Mans dan Shimshon 2005). 7. Analitical Hierarchy Process Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan sebuah pendekatan untuk mengorganisasikan informasi dan pendapat dalam memilih alternatif terbaik atas 45
16 pertimbangan tertentu (Saaty 1983). Prosedur yang digunakan meliputi: (1) penyusunan struktur hirarki dan (2) penilaian kriteria dan altenatif, (3) penentuan prioritas, dan (4) konsistensi logis (Marimin 2005) dengan uraian sebagai berikut: a. Penyusunan struktur hirarki. Pada tahap ini ditentukan tujuan yang ingin dicapai dan elemen-elemen pada setiap tingkat hirarki dari permasalahan yang dihadapi dalam mencapai tujuan tersebut. b. Penilaian kriteria dan alternatif. Prosedur AHP menggunakan teknik pembobotan untuk menghasilkan faktor bobot. Faktor bobot ini menggambarkan ukuran relatif nilai kepentingan suatu elemen dibandingkan dengan lainnya. c. Penentuan prioritas. Penentuan prioritas diperoleh dengan melakukan perbandingan berpasangan untuk setiap kriteria dan alternatif dilakukan perbandingan berpasangan. Nilai-nilai perbandingan relatif kemudian diolah untuk menentukan peringkat relatif dari seluruh alternatif. d. Konsistensi logis. Semua elemen dikelompokkan secara logis dan diperingkatkan secara konsisten sesuai dengan kriteria yang logis. 8. Analisis Kelayakan Finansial Analisis investasi digunakan untuk mengukur nilai pengembalian pada masa yang akan datang dari investasi yang ditanamkan. Beberapa metode analisis yang dapat dipergunakan adalah: a. Metode Non-Discounted Cash Flow. Metode ini adalah metode pengukuran investasi dengan melihat kekuatan pengembalian modal tanpa mempertimbangkan nilai waktu terhadap uang (time value of money). Metode ini terdiri dari analisis titik impas dan pay back period. Titik Impas (Break Even Point, BEP) adalah metode yang dipergunakan untuk menghitung jumlah atau nilai dimana diperoleh keuntungan sama dengan biaya yang dikeluarkan. Nilai titik impas yang dinyatakan dalam unit kuantitas adalah sebagai berikut: BEP =... (1) 46
17 Pay Back Period (PBP) adalah metode yang dipergunakan untuk menghitung waktu yang diperlukan untuk pengembalian. PBP dinyatakan dalam formula: = 1 n... (2) Metode PBP merupakan alat ukur yang sangat sederhana, mudah dimengerti dan berfungsi sebagai tahapan paling awal bagi penilaian suatu investasi. Model ini umum digunakan untuk pemilihan alternatif-alternatif usaha yang mempunyai resiko tinggi, karena modal yang telah ditanamkan harus segera dapat diterima kembali secepat mungkin. b. Metode Discounted Cash Flow. Metode ini adalah metode pengukuran investasi dengan melihat nilai waktu uang (time value of money) dalam menghitung tingkat pengembalian modal pada masa yang akan datang. Metode ini terdiri dari NPV, IRR, dan Net B/C. Net Present Value (NPV) didefinisikan sebagai selisih antara investasi sekarang dengan nilai sekarang (present value) dari proyeksi hasil-hasil bersih masa datang yang diharapkan. Dengan demikian, NPV dapat dirumuskan: = ( ) + ( ) (3) di mana: i = bunga tiap periode N = periode (tahun, bulan) - C = modal (capital) C = hasil bersih (proceed) Internal Rate of Return didefinisikan sebagai besarnya suku bunga yang menyamakan nilai sekarang (present value) dari investasi dengan hasil-hasil bersih yang diharapkan selama usaha berjalan. Dasar yang dipakai sebagai acuan baik tidaknya IRR biasanya adalah suku bunga pinjaman bank yang sedang berlaku, atau suku bunga deposito jika usaha tersebut dibiayai sendiri. Dengan skenario dua nilai NPV yang telah diketahui sebelumnya, IRR dapat dirumuskan sebagai: 47
18 IRR = i + (i i ) x ( ) x 100%... (4) di mana: NPV 1 harus di atas 0 (NPV 1 > 0) NPV 2 harus di bawah 0 (NPV 2 < 0) Net B/C merupakan perbandingan antara biaya dan manfaat yang dikeluarkan selama kegiatan investasi berlangsung. Net B/C dihitung dengan menggunakan persamaan sebagai berikut: Net B/ C= ( ) ( )... (5) 3.4 Verifikasi dan Validasi Model Verifikasi dan validasi dilakukan untuk membangun tingkat kepercayaan model. Verifikasi berkaitan dengan hubungan antara model konseptual dan model komputer. Validasi berkaitan dengan hubungan antara model komputer dan pengukuran eksperimental. Verifikasi model komputerisasi didefinisikan sebagai langkah untuk meyakinkan bahwa pemrograman komputer dan implementasi dari model konseptual adalah benar. Hal ini dilakukan untuk menjamin bahwa model yang diajukan adalah benar dan cocok dengan spesifikasi dan asumsi yang disepakati (Carson 2002). Validasi adalah proses penentuan apakah model, sebagai konseptualisasi atau abstraksi, merupakan representasi berarti dan akurat dari sistem nyata. Validasi model konseptual didefinisikan sebagai langkah menentukan bahwa teori dan asumsi yang mendasari model konseptual adalah benar dan bahwa model representasitasi model terhadap permasalahan adalah masuk akal. Validasi operasional didefinisikan sebagai langkah menentukan perilaku keluaran model memiliki akurasi yang cukup untuk tujuan model ini atas penerapan model dituju. Validitas data didefinisikan sebagai langkah memastikan bahwa data yang diperlukan untuk membangun model, evaluasi dan pengujian model, dan percobaan model, yang dilakukan untuk memecahkan masalah adalah memadai dan benar (Sargent 2007). 48
19 Terdapat beberapa metode validasi yang dapat digunakan. Martis (2006) menyebutkan metode tersebut adalah: comparison to other models, degenerate test, events validity, face validity, historical data validation, predictive validation, schellenberger s criteria, scoring model approach, clarity, black-box validation, atau extreme condition test. Secara lebih spesifik validasi menurut Forrester dan Senge (1980) dapat dibagi menjadi: analisis nilai penting tujuan model, validasi struktur model, validasi perilaku model, dan validasi implikasi kebijakan. Model dapat dinyatakan valid melalui berbagai metode, namun demikian validasi tersebut tidak akan berarti apabila tujuan diformulasikan tidak tepat. Oleh karena itu perlu dianalisis tujuan berdasarkan kesesuaian dengan keadaan nyata. Validasi model struktur dapat dilakukan dengan tes kesesuaian (suitability test), tes konsistensi (consistency test), dan tes efektivitas (effectivenss test). Tes kesesuaian dapat dilakukan dengan structure verification test, dimensional consistency, extreme condition, boundary adequacy. Tes konsistensi dapat dilakukan dengan face validity test, parameter verification test. Tes efektivitas dapat dilakukan dengan cara menilai kesesuaian dengan pelaku (appropriate for audience). Validasi model perilaku dapat dilakukan dengan tes kesesuaian (suitability test), tes konsistensi (consistency test), dan tes efektivitas (effectivenss test). Tes kesesuaian dapat dilakukan dengan parameter sensitivity test. Tes konsistensi dapat dilakukan dengan behavior-reproduction test, behavior-prediction test, behavior-anomaly test, family member test, surprising behavior test, extremepolicy test, boundary adequacy (behavior) test, behavior-sensitivity test, atau statistical tests. Tes efektivitas dapat dilakukan dengan counter intuitive behavior. Validasi implikasi kebijakan dapat dilakukan dengan tes kesesuaian (suitability test), tes konsistensi (consistency test), dan tes efektivitas (effectivenss test). Tes kesesuaian dapat dilakukan dengan policy sensitivity and robustness test. Tes konsistensi dapat dilakukan dengan behavior prediction test, boundary adequacy (policy) test, atau system improvement test. Tes efektivitas dapat dilakukan dengan implementable policy test. 49
20 Teknik validasi yang digunakan dalam penelitian ini dilakukan dengan menilai tingkat kepentingan tujuan model, validasi struktur model, validasi perilaku model, dan validasi implikasi kebijakan. Analisis kesesuaian tujuan dilakukan dengan melakukan analisis situasional. Validasi struktur model dilakukan dengan structure verification test dengan cara menganalisis apakah struktur model kontradiksi dengan kondisi nyata, dan face validity test dengan cara menganalisis kesesuaian dengan kondisi nyata. Validasi model perilaku dilakukan dengan menggunakan parameter sensitivity test, dimana dianalisis perubahan perilaku dengan melakukan simulasi yang didalamnya terdapat perubahan nilai beberapa parameter. Validasi implikasi kebijakan dilakukan dengan menggunakan behavior prediction test, yaitu dengan cara menilai apakah model dapat memprediksi dengan benar bagaimana sistem akan berubah dengan menerapkan suatu kebijakan. 3.5 Tata Laksana Penelitian Pengembangan model manajemen risiko investasi agroindustri terdiri dari beberapa langkah yang tertera pada Gambar 10. Penelitian terdiri dari kegiatan studi pustaka, pengumpulan data, pengembangan sistem, serta validasi dan verifikasi. Kegiatan lapang dilakukan di Kepulauan Bangka, Provinsi Kepulauan Bangka Belitung pada periode panen tahun 2011 yaitu pada bulan Juni dan Juli, sedangkan kegiatan pengembangan model dilakukan hingga bulan Mei Pengembangan model menggunakan data primer dan data sekunder baik yang berbasis data maupun pengetahuan. Data dan pengetahuan bagi pengembangan model diperoleh melalui observasi, metode baseline survey, in depth interview dan Focus Group Discussion (FGD). Observasi dilakukan melalui peninjauan unit penangkaran benih dan perkebunan lada, peninjauan agroindustri lada secara tradisional dan mekanis, serta kunjungan dan wawancara dengan eksportir lada. Peninjauan unit penangkaran benih dan perkebunan lada dilakukan di Kabupaten Bangka Barat dan Bangka Selatan. Peninjauan agroindustri lada secara tradisional dilakukan di Kabupaten Bangka Selatan, sedangkan peninjauan agroindustri lada secara mekanis dilakukan di Kabupaten Bangka Tengah dan Bangka Selatan. 50
21 Gambar 10. Tata Laksana Penelitian Baseline survey dilakukan dengan menjaring pendapat responden yaitu petani sebagai pihak penerima manfaat atas pengembangan sistem komoditas lada. Baseline survey dilakukan di tiga desa pada dua kecamatan di Kabupaten Bangka Selatan. Baseline survey melibatkan 42 petani di Kabupaten Bangka Selatan yang tersebar di Desa Delas dan Desa Nyelanding, Kecamatan Air Gegas, serta Desa Bedegung, Kecamatan Payung. Kegiatan in depth interview dilakukan terhadap petani, pedagang, eksportir, pemerintah daerah tingkat provinsi dan kabupaten, peneliti pada lembaga penelitian, International Pepper Community (IPC), serta Badan Pengelola Pengembangan dan Pemasaran Lada (BP3L). Pada tingkat Kementerian Pertanian, in depth interview dilakukan pada Balai Penelitian Tanaman Rempah dan Obat (Balittro), Balai Penelitian Tanaman Industri (Balittri), Balai Besar Pasca Panen Hasil Pertanian (BBPPHP), serta Balai Pengkajian Teknologi Pertanian (BPTP) Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Kegiatan FGD dilakukan di ibukota Provinsi Kepulauan Bangka Belitung dengan melibatkan unsur pemerintah daerah tingkat provinsi, dunia usaha, dan lembaga penelitian. Kegiatan FGD dilakukan untuk melihat kesinergian dan 51
22 fokus kebijakan pemerintah dan kesesuaian terhadap permasalahan dan kebutuhan atas pengembangan komoditas lada. Pada model yang telah dikembangkan kemudian dilakukan validasi dengan melihat implementasi model tersebut pada sentra produksi lada putih di kepulauan Bangka. Penilaian dan analisis dilakukan dengan menjaring pengetahuan pakar yang terdiri dari petani, staf pemerintah daerah, dan peneliti pada lembaga penelitian. Pemilihan responden didasarkan kepada aspek pengetahuan, tingkat pendidikan, serta kemampuan pemahaman terhadap tujuan dan masalah dalam konteks kesisteman. Kajian juga dilengkapi dengan berbagai data sekunder yang bersifat data dunia, data nasiona, maupun data wilayah. Pengumpulan data sekunder diperoleh dari BPS, Kementerian Pertanian, Kementerian Perindustrian, Bank Indonesia, IPC, dan Pemerintah Daerah. 52
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 terperinciBAB III METODOLOGI 3.1. Kerangka Pemikiran
62 BAB III METODOLOGI 3.1. Kerangka Pemikiran Agroindustri sutera alam merupakan industri pengolahan yang mentransformasikan bahan baku kokon (hasil pemeliharaan ulat sutera) menjadi benang, kain sutera,
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 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 terperinciIV. ANALISA FAKTOR KELAYAKAN FINANSIAL
32 IV. ANALISA FAKTOR KELAYAKAN FINANSIAL 4.1. Identifikasi Indikator Kelayakan Finansial Pada umumnya ada enam indikator yang biasa dipertimbangkan untuk dipakai dalam penilaian kelayakan finansial dari
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: 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 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 terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
61 HASIL DAN PEMBAHASAN Sistem manajemen ahli model SPK agroindustri biodiesel berbasis kelapa sawit terdiri dari tiga komponen utama yaitu sistem manajemen basis data, sistem manajemen basis pengetahuan
Lebih terperinci7. KESIMPULAN DAN SARAN
7. KESIMPULAN DAN SARAN 7.1 Kesimpulan Produksi lada putih di Indonesia terus menurun, sementara pencapaian standar mutu masih rendah. Hal ini tidak terlepas dari dominasi kelemahan pada sistem komoditas
Lebih terperinci3. METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran
65 3. METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Permasalahan utama yang dihadapi industri gula nasional yaitu rendahnya kinerja khususnya produktivitas dan efisiensi pabrik gula. Untuk menyelesaikan permasalahan
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 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 terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN DI SMU DENGAN LOGIKA FUZZY
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN DI SMU DENGAN LOGIKA FUZZY Hafsah, Heru Cahya Rustamaji, Yulia Inayati Jurusan Teknik Informatika UPN "Veteran" Yogyakarta Jl. Babarsari No 2 Tambakbayan Yogyakarta
Lebih 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 terperinciBab 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 terperinciANALISIS & 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 terperinciPenggunaan Mamdani Fuzzy Expert System untuk Mengevaluasi Kinerja Dosen
Penggunaan Mamdani Fuzzy Expert System untuk Mengevaluasi Kinerja Dosen Dwi Rolliawati Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Komputer, Universitas Narotama dwi.roliawati@narotama.ac.id Abstrak Dosen sebagai pendidik
Lebih terperinciPEMODELAN SISTEM 6.1. KONFIGURASI MODEL
VI. PEMODELAN SISTEM 6.1. KONFIGURASI MODEL Sistem Penunjang Keputusan Perencanaan Pengembangan Agroindustri Manggis dirancang dan dikembangkan dalam suatu paket perangkat lunak ng diberi nama mangosteen
Lebih terperinciMETODOLOGI PENELITIAN
55 METODOLOGI PENELITIAN Kerangka Pemikiran Membangun agroindustri yang tangguh dan berdaya saing tinggi seharusnya dimulai dengan membangun sistem jaringan rantai pasokan yang tangguh dan saling menguntungkan
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 terperinciDENIA 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 terperinciTeam 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 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 terperinciPENALARAN 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 terperinci3.1. Kerangka Pemikiran
27 III. METODOLOGI 3.1. Kerangka Pemikiran Penggunaan medote fuzzy pada penghitungan cash flow dimulai oleh Ward (1985) yang menggambarkan fuzzy dengan fungsi keanggotaan trapezium untuk menyelesaikan
Lebih terperinciPraktikum 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 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Pendukung Keputusan Menurut Turban, sistem pendukung keputusan (Decision Support System) merupakan suatu pendekatan untuk mendukung pengambilan keputusan. Sistem pendukung
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy AHP. Adapun tahapan penelitian adalah sebagai berikut
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Diagram Alir Metode Penelitian Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy AHP. Adapun tahapan penelitian adalah sebagai berikut Gambar 3.1 Diagram Alir Metode Penelitian 15 16
Lebih terperinciGambar 9 Sistem penunjang keputusan pengembangan klaster agroindustri aren.
44 V. PEMODELAN SISTEM Dalam analisis sistem perencanaan pengembangan agroindustri aren di Sulawesi Utara menunjukkan bahwa terdapat berbagai pihak yang terlibat dan berperan didalam sistem tersebut. Pihak-pihak
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 terperinciPENGEMBANGAN 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan dapat diartikan sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan dalam situasi tertentu. Sistem
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 14 LANDASAN TEORI 2.1 Proses Hierarki Analitik 2.1.1 Pengenalan Proses Hierarki Analitik Proses Hierarki Analitik (Analytical Hierarchy Process AHP) dikembangkan oleh Dr. Thomas L. Saaty dari Wharton
Lebih terperinci3.2 METODE PERBANDINGAN EKSPONENSIAL
III. LANDASAN TEORI 3.1 TEKNIK HEURISTIK Teknik heuristik adalah suatu cara mendekati suatu permasalahan yang kompleks ke dalam komponen-komponen yang lebih sederhana untuk mendapatkan hubungan-hubungan
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 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 terperinciIII. METODE PENELITIAN
3.1. Kerangka Pemikiran Konseptual III. METODE PENELITIAN Nilai tambah yang tinggi yang diperoleh melalui pengolahan cokelat menjadi berbagai produk cokelat, seperti cokelat batangan merupakan suatu peluang
Lebih terperinciFuzzy 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 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 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 Bab ini berisi tentang pemahaman dari logika fuzzy dan data mining. Pada bab ini juga akan dijelaskan bagian-bagian yang perlu diketahui dalam logika fuzzy dan data mining, sehingga
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Game dan Video Game Menurut kamus Cambridge Advanced Learner Dictionary, game adalah sebuah aktivitas menghibur dan menyenangkan yang dimainkan oleh anak anak. Sedangkan video
Lebih terperinciIV. PEMODELAN SISTEM. A. Konfigurasi Sistem EssDSS 01
IV. PEMODELAN SISTEM A. Konfigurasi Sistem EssDSS 01 Sistem penunjang keputusan pengarah kebijakan strategi pemasaran dirancang dalam suatu perangkat lunak yang dinamakan EssDSS 01 (Sistem Penunjang Keputusan
Lebih terperinciV. PENDEKATAN SISTEM 5.1. Analisis Kebutuhan Pengguna 1.) Petani
V. PENDEKATAN SISTEM Sistem merupakan kumpulan gugus atau elemen yang saling berinteraksi dan terorganisasi untuk mencapai suatu tujuan atau serangkaian tujuan. Pendekatan sistem merupakan metode pemecahan
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 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 IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Tingkat kesehatan bank dapat diketahui dengan melihat peringkat
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Tingkat Kesehatan Bank Tingkat kesehatan bank dapat diketahui dengan melihat peringkat komposit bank tersebut. Menurut peraturan Bank Indonesia No. 13/1/PBI/2011
Lebih terperinciANALISIS RULE INFERENSI SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN
ANALISIS RULE INFERENSI SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN Khairul Saleh Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara Jalan Universitas
Lebih terperinciMETODOLOGI 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 terperinciPEMODELAN SISTEM Konfigurasi Model
PEMODELAN SISTEM Konfigurasi Model Rekayasa sistem kelembagaan penelusuran pasokan bahan baku agroindustri gelatin untuk menjamin mutu produk melibatkan berbagai pihak yang mempunyai kepentingan yang berbeda,
Lebih terperinciMetode Fuzzy Inference System untuk Penilaian Kinerja Pegawai Perpustakaan dan Pustakawan
Scientific Journal of Informatics Vol., No. 1, Mei 2016 p-issn 2407-7658 http://journal.unnes.ac.id/nju/inde.php/sji e-issn 2460-0040 Metode Fuzzy Inference System untuk Penilaian Kinerja Pegawai Perpustakaan
Lebih terperinciErwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom
Erwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom PENDAHULUAN Logika Fuzzy pertama kali dikenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh tahun 1965 Dasar Logika Fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Teori himpunan fuzzy adalah peranan
Lebih terperinciBAB IV METODOLOGI. Gambar 4.1 Model keseimbangan air pada waduk (Sumber : Noor jannah,2004)
BAB IV METODOLOGI 4.1 Sistem Pengoperasian Waduk. Tujuan di bangun suatu sistem waduk sangat mempengaruhi strategi pengoperasian sistem waduk yang bersangkutan. Dalam mengembangkan model optimasi pengoperasian
Lebih terperinciAPLIKASI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE TSUKAMOTO PADA PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN (STUDI KASUS DI TOKO KENCANA KEDIRI)
APLIKASI PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE TSUKAMOTO PADA PENENTUAN TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN (STUDI KASUS DI TOKO KENCANA KEDIRI) 1Venny Riana Agustin, 2 Wahyu H. Irawan 1 Jurusan Matematika, Universitas
Lebih terperinci3. METODOLOGI PENELITIAN
20 3. METODOLOGI PENELITIAN Kerangka Pemikiran Penelitian Pengembangan agroindustri udang merupakan hal yang sangat penting dalam siklus rantai komoditas udang. Pentingnya keberadaan agroindustri udang
Lebih terperinciPEMODELAN SISTEM. Konfigurasi Model. Data Pengetahuan Model. Perumusan Strategi Bauran Pemasaran MEKANISME INFERENSI SISTEM PENGOLAHAN TERPUSAT
PEMODELAN SISTEM Konfigurasi Model Rancang bangun model pengembangan industri kecil jamu dirancang dalam bentuk paket program komputer sistem manajemen ahli yang terdiri dari komponen : sistem manajemen
Lebih terperinciSIDANG TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI FUZZY RULES UNTUK PERENCANAAN DAN PENENTUAN PRIORITAS DI PDAM KOTA SURABAYA. oleh: WINDA ZULVINA
SIDANG TUGAS AKHIR IMPLEMENTASI FUZZY RULES UNTUK PERENCANAAN DAN PENENTUAN PRIORITAS PEMELIHARAAN PERALATAN PRODUKSI DI PDAM KOTA SURABAYA oleh: WINDA ZULVINA 5206100040 Dosen Pembimbing : Mahendrawathi
Lebih terperinciTeam 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 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 terperinci1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Salah satu aplikasi sistem cerdas yang paling sukses dan masih berkembang saat ini yaitu peramalan beban listrik. Peramalan beban listrik adalah suatu ilmu
Lebih terperinciMETODA PENELITIAN Kerangka Pemikiran Konseptual Penelitian
IV. METODA PENELITIAN 4.1. Kerangka Pemikiran Konseptual Penelitian Komoditi sapi potong merupakan sumber daya lokal yang sangat potensial dikembangkan di Sumatera Barat. Pengembangan sapi potong di Sumatera
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 terperinciNURAIDA, IRYANTO, DJAKARIA SEBAYANG
Saintia Matematika Vol. 1, No. 6 (2013), pp. 543 555. ANALISIS TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN BERDASARKAN PELAYANAN, HARGA DAN KUALITAS MAKANAN MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI (Studi Kasus pada Restoran Cepat Saji
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 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 terperinciBAB 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 terperinciJOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2. Fuzzifikasi
JOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2 Fuzzifikasi S1 PENDIDIKAN TEKNIK ELEKTRO JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI MALANG 2016 PRAKTIKUM SISTEM CERDAS - REASONING JOBSHEET 2 - FUZZIFIKASI
Lebih terperinciProses Pendiagnosaan Penyakit Menggunakan Logika Fuzzy Dengan Metode Mamdani
JURNAL SAINTIFIK VOL.3 NO. 2, JULI 2017 Proses Pendiagnosaan Penyakit Menggunakan Logika Fuzzy Dengan Metode Mamdani Darmawati Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sulawesi Barat; e-mail: dharmawangs89@gmail.com
Lebih terperinciAnalisis Pengaruh Pemilihan Fuzzy Membership Function Terhadap Output Sebuah Sistem Fuzzy Logic
Analisis Pengaruh Pemilihan Fuzzy Membership Function Terhadap Output Sebuah Sistem Fuzzy Logic Luh Kesuma Wardhani, Elin Haerani Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi UIN SUSKA Riau
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertiaan Persediaan Persediaan adalah bahan atau barang yang disimpan yang akan digunakan untuk digunakan memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk proses produksi atau perakitan,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ekonomi dan Produk Domestik Regional Bruto. Istilah ekonomi berasal dari bahasa Yunani, terdiri atas kata oikos dan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2. Ekonomi dan Produk Domestik Regional Bruto Istilah ekonomi berasal dari bahasa Yunani, terdiri atas kata oikos dan nomos. Oikos berarti rumah tangga, nomos berarti aturan. Sehingga
Lebih terperinciGambar 3. Kerangka pemikiran kajian
III. METODE KAJIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Kajian Usaha pengolahan pindang ikan dipengaruhi 2 (dua) faktor penting yaitu faktor internal dan faktor eksternal. Faktor internal meliputi aspek produksi, manajerial,
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) REPRESENTASI EMOSI MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY PADA PERMAINAN BONNY S TOOTH BOOTH
68 REPRESENTASI EMOSI MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY PADA PERMAINAN BONNY S TOOTH BOOTH Septiani Nur Hasanah 1, Nelly Indriani Widiastuti 2 Program Studi Teknik Informatika. Universitas Komputer Indonesia. Jl.
Lebih terperinciContoh 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Kawasan Pengembangan Pariwisata Nasional
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Kawasan Pengembangan Pariwisata Nasional Pariwisata merupakan kegiatan perjalanan untuk rekreasi dengan mengunjungi tempat-tempat wisata seperti gunung, pantai, perkotaan, dan
Lebih terperinciLampiran 1. Rugi Laba
LAMPIRAN Lampiran 1. Rugi Laba Uraian Tahun 1 Tahun 2 Tahun 3 Tahun 4 Tahun 5 Tahun 6 Tahun 7 Tahun 8 Tahun 9 Tahun 10 PENERIMAAN Kapasitas Pengolahan (kg buah) 480,000 480,000 480,000 480,000 480,000
Lebih terperinciLOGIKA SAMAR (FUZZY LOGIC)
LOGIKA SAMAR (FUZZY LOGIC) 2. Himpunan Samar 2.. Himpunan Klasik dan Himpunan Samar Himpunan klasik merupakan himpunan dengan batasan yang tegas (crisp) (Jang, Sun, dan Mizutani, 24). Sebagai contoh :
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Sebagai tinjauan pustaka berikut beberapa contoh penelitian yang sudah dilakukann oleh para penelti yang dapat digunakan sebagai acuan dan
Lebih terperinciElin Haerani. Kata Kunci : Defuzzifikasi, COA (center of area), bisektor, MOM (mean of maximum) LOM
ANALISA KENDALI LOGIKA FUZZY DENGAN METODE DEFUZZIFIKASI COA (CENTER OF AREA), BISEKTOR, MOM (MEAN OF MAXIMUM), LOM (LARGEST OF MAXIMUM), DAN SOM (SMALLEST OF MAXIMUM) Elin Haerani Jurusan Teknik Informatika,
Lebih terperinciLogika 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 terperinciKata 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 terperinciPERBANDINGAN METODE TSUKAMOTO, METODE MAMDANI DAN METODE SUGENO UNTUK MENENTUKAN PRODUKSI DUPA (Studi Kasus : CV. Dewi Bulan)
PERBANDINGAN METODE TSUKAMOTO, METODE MAMDANI DAN METODE SUGENO UNTUK MENENTUKAN PRODUKSI DUPA (Studi Kasus : CV. Dewi Bulan) Komang Wahyudi Suardika 1, G.K. Gandhiadi 2, Luh Putu Ida Harini 3 1 Program
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN Kerangka Pemikiran Konseptual Penelitian
METODE PENELITIAN Kerangka Pemikiran Konseptual Penelitian Penelitian ini dilakukan berdasarkan pendekatan ilmiah dengan kerangka berfikir logis. Pemodelan sistem kelembagaan pasokan bahan baku agroindustri
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 terperinciBAB III METODE FUZZY MAMDANI
29 BAB III METODE FUZZY MAMDANI Fuzzy Inference System merupakan sebuah kerangka kerja perhitungan berdasarkan konsep teori himpunan fuzzy dan pemikiran fuzzy yang digunakan dalam penarikan kesimpulan
Lebih terperinciEFEKTIFITAS PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN PERANGKAT LUNAK PENGOLAH CITRA DENGAN MENGGUNAKAN EXPERT CHOICE
34 EFEKTIFITAS PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN PERANGKAT LUNAK PENGOLAH CITRA DENGAN MENGGUNAKAN EXPERT CHOICE Faisal piliang 1,Sri marini 2 Faisal_piliang@yahoo.co.id,
Lebih terperinciEVALUASI 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 terperinciOleh: ABDUL AZIS JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2013
Oleh: ABDUL AZIS 1209 100 073 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2013 Sektor pertanian merupakan salah satu penopang perekonomian
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 terperinciLANDASAN TEORI Sistem Manajemen Ahli
LANDASAN TEORI Sistem Manajemen Ahli Para pengambil keputusan sering dihadapkan pada tantangan baik internal dan eksternal yang semakin komplek. Semakin banyaknya informasi pada satu sisi memberikan keuntungan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. Simplikasi. Asumsi. Validasi model. Verifikasi, pengujian yang diusulkan. Implementasi solusi Gagal
21 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Pengambilan Keputusan Pengambilan keputusan adalah sebuah proses memilih tindakan (diantara berbagai alternatif) untuk mencapai suatu tujuan atau beberapa tujuan (Turban,
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 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 terperinciPENGARUH METODE EVALUASI PENAWARAN PENGADAAN BARANG/JASA PEMERINTAH TERHADAP HASIL PEKERJAAN DENGAN PENDEKATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
PENGARUH METODE EVALUASI PENAWARAN PENGADAAN BARANG/JASA PEMERINTAH TERHADAP HASIL PEKERJAAN DENGAN PENDEKATAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS ( Studi Kasus di Pemerintah Kabupaten Temanggung ) RINGKASAN
Lebih terperinciImplementasi Metode Fuzzy-Mamdani Dalam Menentukan Jumlah Produksi Penganan Menggunakan Visual Basic
JTRISTE, Vol.2, No.2, Oktober 2015, pp. 18~28 ISSN: 2355-3677 Implementasi Metode Fuzzy-Mamdani Dalam Menentukan Jumlah Produksi Penganan Menggunakan Visual Basic Junaedy 1, Abdul Munir 2 STMIK KHARISMA
Lebih terperinciPENENTUAN TINGKAT PELUNASAN PEMBAYARAN KREDIT PEMILIKAN MOBIL DI PT AUTO 2000 MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI
PENENTUAN TINGKAT PELUNASAN PEMBAYARAN KREDIT PEMILIKAN MOBIL DI PT AUTO 2000 MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI Hilda Lutfiah, Amar Sumarsa 2, dan Sri Setyaningsih 2. Program Studi Matematika Fakultas Matematika
Lebih terperinciHimpunan 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 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 terperinci