Materi 8: Introduction to Fuzzy Logic
|
|
- Yandi Yuwono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Materi 8: Introduction to Fuy Logic I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali
2 Introduction to Fuy Logic Kusuma Wardana, M.Sc. 2
3 Fuy berarti kabur, samar Istilah Logika Fuy diperkenalkan pd thn 1965 oleh Lofti A. Zadeh Logika Fuy dikenal sbg logika baru yang telah lama Contoh: menyatakan tinggi badan seseorang sangat bersifat relatif Kusuma Wardana, M.Sc. 3
4 Berapakah tinggi badan sesorang sehingga dapat dikategorikan menjadi: pendek, sedang, atau tinggi? Kusuma Wardana, M.Sc. 4
5 Introduction to Fuy Logic Kusuma Wardana, M.Sc. 5
6 Amati pemetaan input ke output berikut: Ruang Input? Ruang Output Kotak hitam dpt berupa: 1. Sistem Fuy 2. Jaringan Syaraf Tiruan 3. Persamaan Diferensial 4. dll Kusuma Wardana, M.Sc. 6
7 Himpunan Fuy memiliki dua atribut: Linguistik penamaan menggunakan bahasa alami, sprt: dingin, sejuk, hangat, dan panas Numeris pemberian nilai yg menunjukkan ukuran suatu variabel, sprt: 0, 15,, 30, 40, dsb Kusuma Wardana, M.Sc. 7
8 Istilah 2 dlm Sistem Fuy: Variabel Fuy Variabel yg akan dibahas. Contoh: Temperatur, Tinggi Badan, Umur Himpunan Fuy Bagian2 yg mewakili suatu kondisi dlm variabel fuy. Contoh: varibel umur, dpt dibagi mnjd 3 himpunan fuy: muda, paruh baya, dan tua Kusuma Wardana, M.Sc. 8
9 Semesta pembicaraan keseluruhan rentang nilai dlm suatu variabel fuy Contoh: Semesta umur [0 100] Domain nilai yg boleh dioperasikan dlm himpunan fuy Contoh: muda = [0 45], paruh baya = [35 55], tua = [45 100] Kusuma Wardana, M.Sc. 9
10 Amati transisi musim dalam setahun, sbb: Apakah dlm keadaan nyata batas 2 transisi tsb jelas terlihat? Kusuma Wardana, M.Sc. 10
11 Transisi pergantian musim menunjukkan keadaan kabur dlm suatu siklus tahunan Derajat keanggotaan berada antara 0-1 Kusuma Wardana, M.Sc. 11
12 Kusuma Wardana, M.Sc. 12
13 Kusuma Wardana, M.Sc. 13
14 Detail fungsi keanggotaan dpt dilihat di MATLAB Kusuma Wardana, M.Sc. 14
15 AND = nilai minimum, OR = nilai maksimum Kusuma Wardana, M.Sc. 15
16 Merupakan rangkaian aturan yang membangun sistem fuy Sintaks: IF is A THEN y is B Contoh: IF udara is panas THEN kecepatan kipas is besar Kusuma Wardana, M.Sc. 16
17 Fuy inference (FI) adlh proses formulasi utk memetakan input ke output menggunakan logika fuy FI mencakup bbrp hal : o o o Membership functions, logical operations, dan If-Then rules Kusuma Wardana, M.Sc. 17
18 Introduction to Fuy Logic Kusuma Wardana, M.Sc. 18
19 Kasus: Karena hari ini Valentine, Romi ingin mengajak Juli dinner di suatu restoran. Sebelum berangkat dinner, Romi berpikir akan membagi kebahagiaannya pd malam ini kpd pelayan restoran dgn memberikan uang tip. Dia akan memberikan uang tip sebesar 5-25% dari total belanjanya. Besarnya uang tip akan dilihat dari tingkat Pelayanan (service) dan kualitas makanan (food) yg dihidangkan. Kusuma Wardana, M.Sc. 19
20 Pertanyaan: Bantulah Romi untuk memutuskan besarnya uang tip yang akan diberikan kepada pelayan restoran, jika setelah menikmati hidangan dan fasilitas pelayanan Romi memberi nilai, sbb: o Pelayanan = 7 o Makanan = 8 Ingat, kisaran uang tip adalah 5 25% Kusuma Wardana, M.Sc.
21 Adapun aturan pemberian tip yg ditetapkan oleh Romi adalah sebagai berikut: Jika Pelayanan Jelek ATAU Makanan Tengik, maka Tip Rendah Jika Pelayanan Sedang, maka Tip Standar Jika Pelayanan Bagus ATAU Makanan Leat, maka Tip Mahal Kusuma Wardana, M.Sc. 21
22 Jawab: Tahapan FIS: 1. Membuat himpunan fuy dan input fuy 2. Menerapkan operator fuy 3. Menerapkan fungsi implikasi 4. Mengkomposisikan semua output 5. Defuyfication Kusuma Wardana, M.Sc. 22
23 1. Membuat Himpunan & Input Fuy Asumsikan kategori setiap varibel fuy, sbb: o o o Pelayanan: Jelek, Sedang & Bagus Makanan: Tengik & Leat Tip : Murah, Standar & Mahal Kusuma Wardana, M.Sc. 23
24 Input: Pelayanan Kusuma Wardana, M.Sc. 24
25 Input: Makanan Kusuma Wardana, M.Sc. 25
26 Output: % Uang Tip Kusuma Wardana, M.Sc. 26
27 Input: Pelayanan = 7?? Kusuma Wardana, M.Sc. 27
28 Amati fungsi keanggotaan trimf berikut: b a b a c c b 0 0 a Kusuma Wardana, M.Sc. c 28
29 Input: Pelayanan = 7 μ T_Sedang = c1 c1 b1 μ T_Bagus = a2 b2 a2 b1 b2 a1 a2 c1 Kusuma Wardana, M.Sc. 29
30 Input: Pelayanan = 7 μ T_Sedang = c1 c1 b1 = = 2 4 = 0. 5 μ T_Bagus = a2 b2 a2 = = 1 4 = Kusuma Wardana, M.Sc. 30
31 Input: Pelayanan = 7 Dengan demikian, kita bisa simpulkan himpunan fuy utk input pelayanan adlh sbb: o Himp. Fuy JELEK: μ P_Jelek [7] = 0 o Himp. Fuy SEDANG: μ P_Sedang [7] = 0.5 o Himp. Fuy BAGUS : μ P_Bagus [7] = 0.25 Kusuma Wardana, M.Sc. 31
32 Amati fungsi keanggotaan trapmf berikut: b 1 c a b a d d c 0 a Kusuma Wardana, M.Sc. 32 d 0
33 Input: Makanan = 8 μ T_Leat = a b a b μ T_Leat = a b a = = 1 2 = 0. 5 a Kusuma Wardana, M.Sc. 33
34 Input: Makanan = 8 Dengan demikian, kita bisa simpulkan himpunan fuy utk input makanan adlh sbb: o Himp. Fuy TENGIK: μ P_Tengik [8] = 0 o Himp. Fuy LEZAT: μ P_Leat [8] = 0.5 Kusuma Wardana, M.Sc. 34
35 Jika kita kumpulkan semua input Pelayanan = 7 dan Makanan = 8, maka diperoleh: o Himp. Fuy JELEK: μ P_Jelek [7] = 0 o Himp. Fuy SEDANG: μ P_Sedang [7] = 0.5 o Himp. Fuy BAGUS : μ P_Bagus [7] = 0.25 o Himp. Fuy TENGIK: μ P_Tengik [8] = 0 o Himp. Fuy LEZAT: μ P_Leat [8] = 0.5 Kusuma Wardana, M.Sc. 35
36 2. Menerapkan Operator Fuy Aturan ke-1 IF Pelayanan Jelek OR Makanan Tengik THEN Tip Murah α 1 = ma(μ P_Jelek [7], μ P_Tengik [8]) = ma(0,0) = 0 Aturan ke-2 IF Pelayanan Sedang THEN Tip Standar α 2 = μ P_Sedang [7] = 0.5 Aturan ke-3 IF Pelayanan Bagus OR Makanan Leat THEN Tip Mahal α 3 = ma(μ P_Bagus [7], μ P_Leat [8]) = ma(0.25, 0.5) = 0.5
37 3. Merapkan Fungsi Implikasi Amati bahwa α 1 = 0, α 2 = 0.5 dan α 3 = 0.5 Langkah selanjutnya adlh mencari nilai2 tsb di variabel output Kusuma Wardana, M.Sc. 37
38 Selanjutnya, sesuaikan dgn output: IF Pelayanan Jelek OR Makanan Tengik THEN Tip Murah α 1 = 0 IF Pelayanan Sedang THEN Tip Standar α 2 = 0.5 IF Pelayanan Bagus OR Makanan Leat THEN Tip Mahal α 3 = 0.5???? 38
39 Kusuma Wardana, M.Sc. 39 c b b c c b a a b a c a,, atau 0, T_Murah c b b c c b a a b a c a,, atau 0, T_Standar c b b c c b a a b a c a,, atau 0, T_Mahal
40 Kusuma Wardana, M.Sc , , atau 0 0, M_Murah 15, , atau 10 0, M_Standar 30 25, , atau 0, M_Mahal
41 Aturan ke-1 α 1 = 0 Tidak ada daerah hasil implikasi Nilai alpha=0 tidak memotong daerah output. Jadi, tidak ada daerah hasil implikasi Kusuma Wardana, M.Sc. 41
42 Aturan ke-2 α 2 = = Atau: 0.5 = = 10 = = = Kusuma Wardana, M.Sc. 42
43 Aturan ke-3 α 3 = = 25 Atau: 0.5 = = = = 30 = Kusuma Wardana, M.Sc. 43
44 4. Mengkomposisikan Semua Output Kusuma Wardana, M.Sc. 44
45 Kusuma Wardana, M.Sc , , 22.5, , , , atau 10 0, SF[]
46 5. Defuyfikasi Diperoleh dengan cara menghitung momen dan luas daerah hasil implikasi Momen Luas daerah Kusuma Wardana, M.Sc. 46
47 Amati kembali daerah hasil komposisi: Kusuma Wardana, M.Sc. 47
48 Hitunglah luas daerah hasil komposisi. Dlm hal ini menggunakan rumus luas segitiga dan luas persegi panjang Kusuma Wardana, M.Sc. 48
49 A1 = ( ) 0.5 = A2 = ( ) 0.5 = 2.5 A3 = ( 17.5) 0.5 = A4 = (22.5 ) 0.5 = A5 = ( ) 0.5 = 2.5 A6 = ( ) = Kusuma Wardana, M.Sc. 49
50 Sederhanakan fungsi komposisi: Kusuma Wardana, M.Sc , , 22.5, , , , atau 0, SF[] , , , , , , atau 0, SF[]
51 Menghitung momen: Kusuma Wardana, M.Sc d d M d M d d M d d M d M d d M
52 Menghitung titik pusat (centroid): Kusuma Wardana, M.Sc ) ( ) (7.3 6) ( 6) ( * A A A A A A M M M M M M
53 Dengan demikian, besarnya uang tip yang harus diberikan oleh Romi dengan penilaian Pelayanan = 7 dan Makanan = 8 adalah sebesar % Kusuma Wardana, M.Sc. 53
54 Bandingkan hasilnya menggunakan MATLAB, sbb: Kusuma Wardana, M.Sc. 54
55 Bentuk hasil inferensi terhadap semua jenis peluang nilai dari Makanan dan Pelayanan Kusuma Wardana, M.Sc. 55
56 Wardana, I N.K. Pengantar Logika Fuy. Slide Kuliah Kontrol Cerdas. Teknik Fisika UGM Wardana, I N.K. Matematika Logika Fuy. Slide Kuliah Kontrol Cerdas. Teknik Fisika UGM Nasution H. 02. An Introduction to Fuy Logic Controller, Mechanical Engineering Faculty of Industrial Technology Bung Hatta University, Padang. MATLAB Fuy Logic Toolbo Help Fuy Logic Systems. Control-systemsprinciples.co.uk. Kusumadewi. 02. Analisis & Desain Sistem Fuy Menggunakan Toolbo Matlab. Graha Ilmu. Yogyakarta Kusuma Wardana, M.Sc. 56
Materi 9: Fuzzy Controller
Materi 9: Fuzzy Controller I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Introduction to Fuzzy Logic Kusuma Wardana, M.Sc. 2 Logika Fuzzy dapat diterapkan sebagai algoritma dalam sistem kontrol
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 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 terperinciErwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom
Erwien Tjipta Wijaya, ST.,M.Kom PENDAHULUAN Logika Fuzzy pertama kali dikenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh tahun 1965 Dasar Logika Fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Teori himpunan fuzzy adalah peranan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
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 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 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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Permintaan, Persediaan dan Produksi 2.1.1 Permintaan Permintaan adalah banyaknya jumlah barang yang diminta pada suatu pasar tertentu dengan tingkat harga tertentu pada tingkat
Lebih terperinciBAB II 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 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 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 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 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 terperinciSTUDY TENTANG APLIKASI FUZZY LOGIC MAMDANI DALAM PENENTUAN PRESTASI BELAJAR SISWA (STUDY KASUS: SMP PEMBANGUNAN NASIONAL PAGAR MERBAU)
STUDY TENTANG APLIKASI FUZZY LOGIC MAMDANI DALAM PENENTUAN PRESTASI BELAJAR SISWA (STUDY KASUS: SMP PEMBANGUNAN NASIONAL PAGAR MERBAU) Desi Vinsensia Program Studi Teknik Informatika STMIK Pelita Nusantara
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 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 terperinciMateri 6: Logic Concepts
Materi 6: Logic Concepts I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Utk memahami sistem kontrol terprogram (programmable controllers) & penerapannya pertama yg hrs dipahami adalah: konsep
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 terperinciMateri 5: Processor Structure & Function
Materi 5: Processor Structure & Function I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Organisasi Prosesor Organisasi Register Kusuma Wardana, M.Sc. 2 Bagian 2 Utama Komputer: Top level view
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 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 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 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 terperinciMEMBANGUN PERANGKAT LUNAK PENENTUAN DAYA LISTRIK DENGAN LOGIKA FUZZY
MEMBANGUN PERANGKAT LUNAK PENENTUAN DAYA LISTRIK DENGAN LOGIKA FUZZY Farikhah Indriani 1, Supriyono 2 1 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia Jln. Kaliurang
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 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 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 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 terperinciMetode Fuzzy. Analisis Keputusan TIP FTP UB
Metode Fuzzy Analisis Keputusan TIP FTP UB Pokok Bahasan Pendahuluan Logika Klasik dan Proposisi Himpunan Fuzzy Logika Fuzzy Operasi Fuzzy Contoh Pendahuluan Penggunaan istilah samar yang bersifat kualitatif
Lebih terperinciPENGGUNAAN SISTEM INFERENSI FUZZY UNTUK PENENTUAN JURUSAN DI SMA NEGERI 1 BIREUEN
Saintia Matematika Vol. 1, No. 3 (2013), pp. 233 247. PENGGUNAAN SISTEM INFERENSI FUZZY UNTUK PENENTUAN JURUSAN DI SMA NEGERI 1 BIREUEN Zati Azmiana, Faigiziduhu Bu ulolo, dan Partano Siagian Abstrak.
Lebih 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 terperinciSifat-sifat Fungsi Keanggotaan, Fuzzifikasi, Defuzzifikasi. Logika Fuzzy
Sifat-sifat Fungsi Keanggotaan, Fuzzifikasi, Defuzzifikasi Logika Fuzzy 1 Fitur Fungsi Keanggotaan Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy: Core (inti) Support (pendukung) Boundary (batas) 2 (a) (b) Himp. Fuzzy
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 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 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 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 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 terperinciMateri 4: Microprocessor-Based Control
Materi 4: Microprocessor-Based Control I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Mikroprosesor mengantarkan ke suatu era baru dlm sistem kontrol Mikroprosesor menawarkan fleksibilitas
Lebih terperinciMateri 2: Sensor, Signal & Systems
Materi 2: Sensor, Signal & Systems I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Sensor a device that receives and responds to a signal or stimulus. (alat yg menerima & merespon suatu sinyal
Lebih terperinciPenerapan Fuzzy Logic Sebagai Pendukung Keputusan Dalam Upaya Optimasi Penjualan Barang
Penerapan Fuy Logic Sebagai Pendukung Keputusan Dalam Upaya Optimasi Penjualan Barang Thomson Mary Program Studi Pendidikan Informatika, STKIP PGRI Sumatera Barat Kampus II, Gunung Pangilun, Padang Email:
Lebih terperinciMateri 7: Introduction to PLC Programming Language
Materi 7: Introduction to PLC Programming Language I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Bhs pemrograman utk PLC: mulai dikembangkan sejak mulai lahirnya PLC di akhir thn 1960an Teknologi
Lebih terperinciSISTEM INFERENSI FUZZY MAMDANI BERBASIS WEB
JURNAL MATRIX VOL. 3, NO. 1, MARET 2013 39 SISTEM INFERENSI FUZZY MAMDANI BERBASIS WEB I Ketut Suwintana Jurusan Akuntansi Politeknik Negeri Bali Kampus Bukit Jimbaran Bali Telp. +62 361 701981 Abstrak:.Logika
Lebih terperinciMateri 2: Computer Systems
Materi 2: Computer Systems I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Pendahuluan top-level view Komponen Komputer Fungsi Komputer Kusuma Wardana, M.Sc 2 Pendahuluan top-level view Komponen
Lebih terperinciSist Sis em t Fuzzy Fuzz Sistem Pakar
Sistem Fuzzy Sistem Pakar Pendahuluan Manusia cenderung menggunakan bahasa dalam bentuk sesuatu yang dapat dipahami secara umum, bukan dalam bentuk bahasa matematika yang mementingkan akurasi. Misalkan,
Lebih terperinciMateri 3: Relasi dan Fungsi
Materi 3: Relasi dan Fungsi I Nyoman Kusuma Wardana STMIK STIKOM Bali Definisi Relasi & Fungsi Representasi Relasi Relasi biner Sifat-sifat relasi biner Relasi inversi Mengkombinasikan relasi Komposisi
Lebih terperinciPENGARUH IPK DAN MOTIVASI DALAM MEMPREDIKSI KETEPATAN WAKTU KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY
Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 2-4 Desember 2013 PENGARUH IPK DAN MOTIVASI DALAM MEMPREDIKSI KETEPATAN WAKTU KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR BERBASIS ADAPTIVE NEURO FUZZY
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 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 terperinciadalahkelompok profesi terbesar dan berperan vital dalam sistem tersebut yang menyebabkan ABSTRAK
1 Evaluasi Kinerja Pelayanan Perawat Menggunakan Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani ( Studi Kasus : Puskesmas Bonang 1 Demak) ARIS MUTHOHAR Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer,
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 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 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 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 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 terperinciJMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal
12 JMP : Volume 4 Nomor 2, Desember 2012, hal. 253-264 APLIKASI FUZZY INFERENCE SYSTEM METODE MAMDANI UNTUK REKOMENDASI PEMILIHAN BIDANG KAJIAN PADA MAHASISWA PROGRAM STUDI MATEMATIKA UNSOED Yusuf Nur
Lebih terperinciMahasiswa mampu memformulasikan permasalahan yang mengandung fakta dengan derajad ketidakpastian tertentu ke dalam pendekatan Sistem Fuzzy.
Chapter 7 Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa mampu memformulasikan permasalahan yang mengandung fakta dengan derajad ketidakpastian tertentu ke dalam pendekatan. Mahasiswa mampu melakukan perhitungan
Lebih terperinciMateri 2: Matriks dan Operasi Matriks
Materi 2: Matriks dan Operasi Matriks I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Amatilah contoh jumlah jam yang dihabiskan oleh siswa di sekolah dlm satu minggu berikut: Jika kita menghilangkan
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 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 terperinciPenentuan Jumlah Produksi Kue Bolu pada Nella Cake Padang dengan Sistem Inferensi Fuzzy Metode Sugeno
Penentuan Kue Bolu pada Nella Cake Padang dengan Sistem Inferensi Fuzzy Metode Sugeno Shenna Miranda #1, Minora Longgom Nasution *2, Muhammad Subhan #3 #1 Student of Mathematics department State University
Lebih terperinciANALISA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KOSENTRASI JURUSAN TEKNIK MESIN UNP PADANG
ANALISA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KOSENTRASI JURUSAN TEKNIK MESIN UNP PADANG Harison Dosen Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Padang Abstrak Keputusan
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 terperinciProses Defuzzifikasi pada Metode Mamdani dalam Memprediksi Jumlah Produksi Menggunakan Metode Mean Of Maximum
Prosiding Penelitian SPeSIA Unisba 2015 ISSN: 2460-6464 Proses Defuzzifikasi pada Metode Mamdani dalam Memprediksi Jumlah Produksi Menggunakan Metode Mean Of Maximum 1 Fitria Tri Suwarmi, 2 M. Yusuf Fajar,
Lebih terperinciPenilaian Hasil Belajar Matematika pada Kurikulum 2013 dengan Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Penilaian Hasil Belajar Matematika pada Kurikulum 2013 dengan Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani M-4 Dewi Mardhiyana Universitas Pekaloangan dewimardhiyana139@gmail.com
Lebih terperinciMatematika Diskrit Fuzzy Inference System Prodi T.Informatika
Matematika Diskrit Fuzzy Inference System Prodi T.Informatika Mahasiswa dapat melakukan penalaran dengan hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot. Mekanisme Fuzzy Iinference Systems
Lebih terperinciSIMULASI MENENTUKAN WAKTU MEMASAK BUAH KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI
SIMULASI MENENTUKAN WAKTU MEMASAK BUAH KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN FUZZY MAMDANI Nofriadi * 1), Havid Syafwan 2) 1) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran Jl. Prof. M. Yamin 173 Kisaran, Sumatera
Lebih 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 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 terperinciANALISIS PERBANDINGAN LOGIKA FUZZY DENGAN REGRESI BERGANDA SEBAGAI ALAT PERAMALAN
ANALISIS PERBANDINGAN LOGIKA FUZZY DENGAN REGRESI BERGANDA SEBAGAI ALAT PERAMALAN SUPRIYONO Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir BATAN Jl. Babarsari Kotak Pos 6101/YKBB Yogyakarta. Email : masprie_sttn@yahoo.com
Lebih 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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Himpunan Himpunan adalah kata benda yang berasal dari kata himpun. Kata kerjanya adalah menghimpun. Menghimpun adalah kegiatan yang berhubungan dengan berbagai objek apa saja.
Lebih terperinci: 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 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 terperinciPerbaikan UTS. Telah ada tugas, merangkum paper, tujuan: Apakah tugas tsb telah dikerjakan dengan baik? Contoh yang SALAH:
Perbaikan UTS Telah ada tugas, merangkum paper, tujuan: memperbaiki hasil UTS Apakah tugas tsb telah dikerjakan dengan baik? Contoh yang SALAH: Paper tidak terkait / berbasis WEB Tidak ada unsur kecerdasan
Lebih terperinciStudi Kasus Fuzzy Logic 2016
1. Menentukan Himpunan Fuzzy Menggunakan Formula Di Microsoft Excell 2.1 Representasi Linier Naik Diketahui Persamaan Fungsi Keanggotaan Sebagai berikut : Berapakah µ[40], µ[45], µ[50]? Langkah-langkahnya
Lebih terperinciMateri 10: PID Concepts
Materi 10: PID Concepts I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Introduction to Fuzzy Logic Kusuma Wardana, M.Sc. 2 Berikut adlh blok diagram dr suatu sistem kontrol dgn menggunakan kontrol
Lebih terperinciIMPLEMENTASI FUZZY RULE BASED SYSTEM UNTUK KLASIFIKASI BUAH MANGGA
IMPLEMENTASI FUZZY RULE BASED SYSTEM UNTUK KLASIFIKASI BUAH MANGGA Subhan Hartanto Sistem Informatika, Universitas Pembangunan Panca Budi Jl. Jend Gatot Subroto, Simpang Tj., Medan Sunggal, Kota Medan,
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 terperinciSIMULASI SISTEM UNTUK PENGONTROLAN LAMPU DAN AIR CONDITIONER DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY
SIMULASI SISTEM UNTUK PENGONTROLAN LAMPU DAN AIR CONDITIONER DENGAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY Nesi Syafitri. N Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Islam Riau, Jalan Kaharuddin Nasution No. 3,
Lebih terperinciMateri 6: Control Unit Operations
Materi 6: Control Unit Operations I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Pendahuluan Siklus Instruksi Micro-operations Kusuma Wardana, M.Sc. 2 PENDAHULUAN Kusuma Wardana, M.Sc. 3 Jika
Lebih terperinciPresentasi TA DETEKSI PENYAKIT PARU-PARU OBSTRUKTIF KRONIS MENGGUNAKAN METODE FUZZY : STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT XYZ. Muhammad Reza Budiman
Presentasi TA DETEKSI PENYAKIT PARU-PARU OBSTRUKTIF KRONIS MENGGUNAKAN METODE FUZZY : STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT XYZ Muhammad Reza Budiman 5209100075 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi
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 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 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 IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Tingkat kesehatan bank dapat diketahui dengan melihat peringkat
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Tingkat Kesehatan Bank Tingkat kesehatan bank dapat diketahui dengan melihat peringkat komposit bank tersebut. Menurut peraturan Bank Indonesia No. 13/1/PBI/2011
Lebih terperinciBAB 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 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 terperinciMateri 1: Pendahuluan
Materi 1: Pendahuluan I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Mengapa Belajar Organisasi Komputer? Komputer mrpkn jantung dari komputasi tanpa komputer semua disiplin ilmu2 di bidang
Lebih terperinciBAB IV KONSEP FUZZY LOGIC DAN PENERAPAN PADA SISTEM KONTROL. asing. Dalam pengalaman keseharian kita, permasalahan yang berkaitan dengan fuzzy
BAB IV KONSEP FUZZY LOGIC DAN PENERAPAN PADA SISTEM KONTROL 4.1 Pengenalan konsep fuzzy logic Konsep mengenai fuzzy logic bukanlah merupakan sesuatu yang baru dan asing. Dalam pengalaman keseharian kita,
Lebih 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 terperinciDasar Logika Fuzzy. Kuliah Kontrol Cerdas Semester genap 2006/2007. Feb 20, KC-Slide-02
Dasar Logika Fuzzy Kuliah Kontrol Cerdas Semester genap 2006/2007 Feb 20, 2007-1 Materi Konsep Dasar Algoritma Fuzzy Operator Fuzzy Feb 20, 2007-2 Konsep Dasar [1] Teori klasik, himpunan = kumpulan elemen
Lebih terperinciMateri 4: Assembly Language Programming
Materi 4: Assembly Language Programming I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Pendahuluan Mesin sederhana Mnemonic dan sintaks Kusuma Wardana, M.Sc 2 Pendahuluan Mesin sederhana Mnemonic
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. Pada penelitian ini akan dibandingkan antara aplikasi teori graf fuzzy dan
BAB IV PEMBAHASAN Pada penelitian ini akan dibandingkan antara aplikasi teori graf fuzzy dan teori aljabar max-plus dalam pengaturan lampu lalu lintas di simpang empat Beran Kabupaten Sleman Provinsi Daerah
Lebih terperinciPENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA PREDIKSI CURAH HUJAN DI SURABAYA UTARA
LOGO PENERAPAN FUZZY INFERENCE SYSTEM PADA PREDIKSI CURAH HUJAN DI SURABAYA UTARA Oleh: DYNES RIZKY NAVIANTI (1208100017) JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI
Lebih terperinciAnalisis Fungsi Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Status Kesehatan Tubuh Seseorang
Analisis Fungsi Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Status Kesehatan Tubuh Seseorang Nurul Khairina Politeknik Ganesha Medan Jl. Veteran No. 190 Pasar VI Manunggal nurulkhairina27@gmail.com Abstrak
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 terperinciMateri 1: Teori Himpunan
Materi 1: Teori Himpunan I Nyoman Kusuma Wardana STMIK STIKOM Bali Himpunan (set) kumpulan objek-objek yang berbeda. Objek di dalam himpunan disebut elemen, unsur, atau anggota. Terdapat beberapa cara
Lebih terperinciMateri 4: Rangkaian Dioda
Materi 4: Rangkaian Dioda I Nyoman Kusuma Wardana Sistem Komputer STMIK STIKOM Bali Outline Clippers Clampers Clippers Clippers Clipper adlh rangkaian yg menghilangkan bagian positif atau negatif dr suatu
Lebih terperinciPEMILIHAN PROGRAM STUDI BAGI SISWA LULUSAN SMA DALAM SELEKSI MASUK PTN UNY DENGAN LOGIKA FUZZY MAMDANI
PEMILIHAN PROGRAM STUDI BAGI SISWA LULUSAN SMA DALAM SELEKSI MASUK PTN UNY DENGAN LOGIKA FUZZY MAMDANI Niken Lisca Aggyta Ayuningrum Universitas Negeri Yogyakarta liscaniken@gmail.com Abstrak: Seiring
Lebih terperinciVII. LOGIKA FUZZY. Antara input dan output terdapat suatu kotak hitam yang harus memetakan input ke output yang sesuai. Misal : Ruang Input
VII. LOGIKA FUZZY 8 Logika fuzzy adalah suatu cara untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Skema logika fuzzy : Ruang output Ruang input Variabel input KOTAK HITAM Variabel output
Lebih terperinci