Untuk dapat lebih memahani fuzzy Tsukamoto, berikut contoh kasus :
|
|
- Lanny Halim
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Fuzzy Tsukamoto Ahmadulillah saya sempat menuliskan kembali sedikit menganai fuzzy reasoning. Jika masih lupa silahkan baca tautan berikut. Untuk dapat lebih memahani fuzzy Tsukamoto, berikut contoh kasus : Suatu perusahaan tekstil akan memproduksi pakaian dengan jenis XYZ. Dari 1 bulan terakhir, permintaan terbesar mencapai 5000 potong per bulan, dan permintaan terkecil mencapai 1000 potong per bulan. Persediaan barang di gudang tiap hari paling banyak 600 potong. dan persediaan terkecil mencapai 100 potong per hari. Dikarenakan memiliki keterbasan, perusahaan ini hanya mampu memproduksi pakaian paling banyak 7000 potong per bulan. Untuk efisiensi, mesin dan SDM setiap bulan diharapkan perusahaan memproduksi paling tidak 2000 potong pakaian. Berapa potong pakaian jenis XYZ yang harus diproduksi apabila terdapat permintaan sejumlah 4000 potong dan persediaan di gudang terdapat 300 potong.? Tahap Fuzzifikasi Pada tahap ini setiap input dan output akan difuzzikan menjadi variabel linguistik. Berikut rancangan kurva keanggotaan untu setiap variabel: Variabel Permintaan: page 1 / 7
2 Variabel Persediaan page 2 / 7
3 Variabel Jumlah Produksi: page 3 / 7
4 Tahap Pembuatan Aturan Fuzzy Jika diketahui aturan (rule) : [R1] : IF Permintaan TURUN And Persediaan BANYAK THEN Produksi Pakaian BERKURANG [R2] : IF Permintaan TURUN And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Pakaian BERKURANG [R3] : IF Permintaan NAIK And Persediaan BANYAK THEN Produksi Pakaian BERTAMBAH [R4] : IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Pakaian BERTAMBAH Tahap Perhitungan Nilai Z (output) berdasarkan aturan yang digunakan: Dari hasil fuzzifikasi, dapat diketahui bahwa permintaan sejumlah 4000 masuk dalam himpunan (Turun dan Naik) dan persediaan 300 masuk dalam himpunan (Sedikit dan Banyak). Berdasarkan aturan yang ada (4 rule) diketahui bahwa keempat aturan tersebut bersesuaian dengan input yang masuk ke dalam sistem. Dengan demikian keempat rule tersebut fired. Implementasi aturan pertama [R1] IF Permintaan TURUN And Persediaan BANYAK THEN Produksi Pakaian BERKURANG alpha_predikat1 = min (µturun [4000],µBanyak [300]) = min page 4 / 7
5 (0,25;0,4) = 0,25 Lihat Himpunan Berkurang pada Output (7000-z1) / ( ) = 0,25 z1 = 5750 Implementasi aturan kedua [R2] IF Permintaan TURUN And Persediaan BANYAK THEN Produksi Pakaian BERKURANG alpha_predikat1 = min (µturun [4000],µBanyak [300]) min (0,25;0,4) = 0,25 = Lihat Himpunan Berkurang pada Output (7000-z) / ( ) = 0,25 z1 = 5750 Implementasi aturan ketiga [R3] IF Permintaan NAIK And Persediaan BANYAK THEN Produksi Pakaian BERTAMBAH alpha_predikat3 = min (µnaik [4000],µBanyak [300]) = min (0,75;0,4) = 0,4 Lihat Himpunan Bertambah pada Output (z-2000) / ( ) = 0,4 z3 = 4000 page 5 / 7
6 Implementasi aturan keempat [R4] IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Pakaian BERTAMBAH alpha_predikat4 = min (µnaik [4000],µSedikit [300]) = min (0,75;0,6) = 0,6 Lihat Himpunan Bertambah pada Output (z-2000) / ( ) = 0,6 z4 = 5000 Defuzzifikasi Tahap akhir dari fuzzy Tsukamoto adalah menghitung Ztotal (Hasil) Defuzzifikasi dengan rata-rata terbobot Dengan demikian, jumlah potong pakaian yang harus diproduksi adalah sebanyak : page 6 / 7
7 4983 potong page 7 / 7
Contoh Kasus. Bagus Ilhami HIdayat
Contoh Kasus Suatu perusahaan tekstil akan memproduksi pakaian dengan jenis XYZ. Dari 1 bulan terakhir, permintaan terbesar mencapai 5000 potong per hari, dan permintaan terkecil mencapai 1000 potong per
Lebih 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 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 terperinciTahap Sistem Pakar Berbasis Fuzzy
Company LOGO Penalaran Mamdani dan Tsukamoto Pada pendekatan Fuzzy Inference System Departemen Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor 2011 www.company.com
Lebih terperinciFuzzy Expert Sistem. Departemen Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor 2015
Fuzzy Expert Sistem Departemen Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor 2015 Ketentuan Praktikum Lembar Kerja Praktikum ini dibuat sebagai panduan bagi mahasiswa
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 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Pengumpulan Data Dalam penelitian diagnosa penyakit asma dengan menggunakan metode fuzzy Tsukamoto, dibutuhkan data mengenai gejala penyakit dari seorang pakar atau
Lebih terperinciFUZZY SYSTEM & FUZZY REASONING DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER IPB
FUZZY SYSTEM & FUZZY REASONING Workshop on Fundamental Concept and Implementation of Fuzzy Logic March 17 th 2016 Net Centric Computing Lab DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER IPB Outline Crips VS Fuzzy Pengembangan
Lebih terperinciKASUS PENERAPAN LOGIKA FUZZY. Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno
KASUS PENERAPAN LOGIKA FUZZY Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno CARA KERJA LOGIKA FUZZY MELIPUTI BEBERAPA TAHAPAN BERIKUT : 1. Fuzzyfikasi 2. Pembentukan basis pengetahuan fuzzy (rule dalam bentuk if..then).
Lebih terperinciSistem Inferensi Fuzzy
Sistem Inferensi Fuzzy METODE SUGENO 27 Sistem Inferensi Fuzzy Metode Tsukamoto Metode Sugeno! Diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno-Kang, tahun 1985.! Bagian output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan
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 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 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 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 terperinci4-5-FUZZY INFERENCE SYSTEMS
4-5-FUZZY INFERENCE SYSTEMS Shofwatul Uyun Mekanisme FIS Fuzzy Inference Systems (FIS) INPUT (CRISP) FUZZYFIKASI RULES AGREGASI DEFUZZY OUTPUT (CRISP) 2 Metode Inferensi Fuzzy Metode Tsukamoto Metode Mamdani
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 terperinciPENERAPAN METODE ALORITMA FUZZY MAMDANI PADA APLIKASI SPK PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI BARANG CV.KURNIA ALAM DI JEPARA
PENERAPAN METODE ALORITMA FUZZY MAMDANI PADA APLIKASI SPK PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI BARANG CV.KURNIA ALAM DI JEPARA Andreas Widiyantoro-NIM : A11.2009.04835 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu
Lebih terperinciKecerdasan Buatan. Pertemuan 10. (Review) Faktor Kepastian Sistem Penalaran Fuzzy Mamdani Pembelajaran Mesin ID3. Husni
Kecerdasan Buatan Pertemuan 10 (Review) Faktor Kepastian Sistem Penalaran Fuzzy Mamdani Pembelajaran Mesin ID3 Husni Lunix96@gmail.com http://komputasi.wordpress.com S1 Teknik Informatika, STMIK AMIKOM,
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 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 terperinciANALISA KELAYAKAN TRUK PENGANGKUT MATERIAL ALAM PT. ARGA WASTU SLUKE REMBANG MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC TSUKAMOTO
ANALISA KELAYAKAN TRUK PENGANGKUT MATERIAL ALAM PT. ARGA WASTU SLUKE REMBANG MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC TSUKAMOTO Mutiara Permana Pratiwi A.2.5467 Teknik Informatika S Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian
Lebih terperinciPendapatan Masyarakat Disekitar Kampus dengan Adanya Mahasiswa Menggunakan Fuzzy
Pendapatan Masyarakat Disekitar Kampus dengan Adanya Mahasiswa Menggunakan Fuzzy Asrianda 1 Teknik Informatika Kampus Bukit Indah Lhokseumawe email : asrianda@unimal.ac.id ABSTRAK Bertambahnya permintaan
Lebih 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 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 PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE FUZZY (STUDI KASUS: INSTANSI XYZ)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE FUZZY (STUDI KASUS: INSTANSI XYZ) Dimas Wahyu Wibowo 1, Eka Larasati Amalia 2 1,2 Teknik Informatika, Politeknik Negeri
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 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 terperinciPENERAPAN METODE FUZZY MAMDANI DALAM MEMPREDIKSI TINGGINYA PEMAKAIAN LISTRIK ( STUDI KASUS KELURAHAN ABC )
PENERAPAN METODE FUZZY MAMDANI DALAM MEMPREDIKSI TINGGINYA PEMAKAIAN LISTRIK ( STUDI KASUS KELURAHAN ABC ) Edy Victor Haryanto1), Fina Nasari) Universitas Potensi Utama Jl. K. L. Yos Sudarso Km. 6,5 No.
Lebih terperinciIMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY MAMDANI UNTUK MENENTUKAN HARGA GABAH
IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY MAMDANI UNTUK MENENTUKAN HARGA GABAH Reino Adi Septiawan Program Studi Teknik Informatika S1 Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang Email : a11.2009.04948@gmail.com
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 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 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 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 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 III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Descriptive Research Penelitian deskriptif adalah metode penelitian yang digunakan untuk menmukan pengetahuan yang seluas-luasnya terhadap objek penelitian pada suatu masa
Lebih terperinci: Pengantar Intelegensi Buatan. Worksheet 2 : Praktikum Fuzzy Logic menggunakan MATLAB
Worksheet 2 : Praktikum Fuzzy Logic menggunakan MATLAB Sumber : - Belajar Cepat Fuzzy Logic menggunakan MATLAB oleh Agus Naba, Penerbit ANDI - Slide bahan Kuliah IF4058 Topik Khusus IF oleh Rinaldi Munir,
Lebih terperinciDAFTAR ISI. KATA PENGANTAR i. DAFTAR ISI. iv. DAFTAR GAMBAR. viii. DAFTAR TABEL. x. DAFTAR LAMPIRAN.. xi. 1.1 Latar Belakang dan Rumusan Masalah..
DAFTAR ISI Halaman ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR i DAFTAR ISI. iv DAFTAR GAMBAR. viii DAFTAR TABEL. x DAFTAR LAMPIRAN.. xi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Rumusan Masalah.. 1 1.1.1 Latar Belakang
Lebih terperinciANALISA KELAYAKAN TRUK PENGANGKUT MATERIAL ALAM PT. ARGA WASTU SLUKE REMBANG MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC TSUKAMOTO
Techno.COM, Vol. 14, No. 1, Februari 2015: 42-48 ANALISA KELAYAKAN TRUK PENGANGKUT MATERIAL ALAM PT. ARGA WASTU SLUKE REMBANG MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC TSUKAMOTO Mutiara Permana Pratiwi 1, Sendi Novianto
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek penelitian dalam tugas akhir ini adalah BPR BKK Kendal yang beralamatkan di jalan Soekarno Hatta No 335 Kendal. Penelitian ini berlangsung dari bulan
Lebih terperinciBAB VII LOGIKA FUZZY
BAB VII LOGIKA FUZZY Logika fuzzy 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 memetakan
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENERAPAN METODE FUZZY MAMDANI DAN SUGENO DALAM MEMPREDIKSI TINGGINYA PEMAKAIAN LISTRIK ( STUDI KASUS KELURAHAN XYZ)
PERBANDINGAN PENERAPAN METODE FUZZY MAMDANI DAN SUGENO DALAM MEMPREDIKSI TINGGINYA PEMAKAIAN LISTRIK ( STUDI KASUS KELURAHAN XYZ) Edy Victor Haryanto 1, Fina Nasari 2 1,2 UniversitasPotensiUtama Jl. K.
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN HASIL PENGUJIAN 4.1 Implementasi Sistem Implementasi sistem merupakan tahapan dimana sistem yang telah dirancang sebelumnya dapat berjalan dan dioperasikan. Implementasi sistem
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 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 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 terperinciADLN - Perpustakaan Universitas Airlangga BAB IV PEMBAHASAN. menggunakan pemrograman Microsoft Visual Basic.NET
27 BAB IV PEMBAHASAN Pada bab ini akan dibahas tentang penerapan fuzzy inference system Tsukamoto untuk mendiagnosis penyakit mata serta implementasi ke dalam program menggunakan pemrograman Microsoft
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 terperinciTUGAS PRAKTIKUM SISTEM CERDAS
TUGAS PRAKTIKUM SISTEM CERDAS Modul III Penerapan Logika Fuzzy Dengan Matlab Tanggal 17 November 2015 Disusun Oleh : Fahmi Ahmad Husaeni (201302025) Dosen Pengampu : E. Agung Nugroho S.T, M.T Program Studi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Fuzzy set pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Zadeh pada tahun 1965 yang merupakan guru besar di University of California Berkeley pada papernya yang berjudul
Lebih terperinciPendekatan Logika Fuzzy untuk Perhitungan Gap pada Metode Profile Matching dalam Menentukan Kelayakan Proposal Penelitian
Pendekatan Logika Fuzzy untuk Perhitungan Gap pada Metode Profile Matching dalam Menentukan Kelayakan Proposal Penelitian Jumadi 1, a) Cecep Nurul Alam 2, b) 3, c) dan Ichsan Taufik 1, 2, 3 Jurusan Teknik
Lebih terperinciLogika Fuzzy. Farah Zakiyah Rahmanti 2016
Logika Fuzzy Farah Zakiyah Rahmanti 2016 Topik Bahasa Alami Crisp Logic VS Fuzzy Logic Fungsi Keanggotaan (Membership Function) Fuzzifikasi (Fuzzyfication) Inferensi (Inference) Komposisi (Composition)
Lebih terperinciREVIEW JURNAL LOGIKA FUZZY
REVIEW JURNAL LOGIKA FUZZY Disusun oleh : Gita Adinda Permata 1341177004309 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS NEGERI SINGAPERBANGSA KARAWANG KATA PENGANTAR Assalamualaikum
Lebih terperinciIMPLEMENTASI FUZZY MAMDANI DALAM MENENTUKAN PEMBELIAN CAT (STUDI KASUS PT. XYZ)
IMPLEMENTASI FUZZY MAMDANI DALAM MENENTUKAN PEMBELIAN CAT (STUDI KASUS PT. XYZ) Edy Victor Haryanto Universitas Potensi Utama Jl. K. L. Yos Sudarso Km. 6,5 No. 3 A Tj. Mulia Medan edy@potensi-utama.ac.id,
Lebih terperinciPenerapan FuzzyTsukamotodalam Menentukan Jumlah Produksi
Penerapan FuzzyTsukamotodalam Menentukan Jumlah Produksi Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan Ria Rahmadita Surbakti 1), Marlina Setia Sinaga 2) Jurusan Matematika FMIPA UNIMED riarahmadita@gmail.com
Lebih 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 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 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 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 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 terperinciRima Ayuningtyas NIM Jurusan Teknik Informatika, Universitas Maritim Raja Ali Haji. Jl. Politeknik Senggarang, Tanjungpinang
Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Jenis Budidaya Ikan Dengan Mengukur Kualitas Air Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto (Studi Kasus : Balai Benih Ikan di Pengujan Kabupaten Bintan) Rima Ayuningtyas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy Logika fuzzy adalah cabang dari sistem kecerdasan buatan (Artificial Inteligent) yang mengemulasi kemampuan manusia dalam berfikir ke dalam bentuk algoritma yang
Lebih terperinciREKOMENDASI PEMILIHAN LAPTOP MENGGUNAKAN SISTEM INFERENSI FUZZY TSUKAMOTO
REKOMENDASI PEMILIHAN LAPTOP MENGGUNAKAN SISTEM INFERENSI FUZZY TSUKAMOTO Endra Pratama, Titin Sri Martini, Mania Roshwita Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas
Lebih terperinciLEMBAR PENGESAHAN PERNYATAAN ABSTRAK...
DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN PERNYATAAN ABSTRAK... i KATA PENGANTAR... ii UCAPAN TERIMA KASIH... iv DAFTAR ISI... vi DAFTAR TABEL... viii DAFTAR GAMBAR... ix DAFTAR SIMBOL... x BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE FUZZY MAMDANI DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT KEBISINGAN LALU LINTAS
IMPLEMENTASI METODE FUZZY MAMDANI DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT KEBISINGAN LALU LINTAS Alfa Saleh Teknik Informatika, Fak Ilmu Komputer Universitas Potensi Utama Jl KL Yos Sudarso KM 65 No3-A, Tanjung Mulia,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1. PENDAHULUAN
BAB III METODOLOGI 3.1. PENDAHULUAN Dalam melakukan studi Tugas Akhir diperlukan metodologi yang akan digunakan agar studi ini dapat berjalan sesuai dengan koridor yang telah direncanakan di awal. Dalam
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 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 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 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 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 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 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 terperinciLOGIKA FUZZY. Dr. Ade Gafar Abdullah JPTE-UPI
LOGIKA FUZZY Dr. Ade Gafar Abdullah JPTE-UPI Introduction Logika fuzzy adalah cabang dari sistem kecerdasan buatan (Artificial Intelegent) yang mengemulasi kemampuan manusia dalam berfikir ke dalam bentuk
Lebih terperinciContoh Penerapan Fuzzy Logic - Metode Tsukamoto menggunakan Matlab
Jun 24 Contoh Penerapan Fuzzy Logic - Metode Tsukamoto menggunakan Matlab Bagi anda yang mempelajari tentang Artificial Intelligence pada pokok bahasan Fuzzy Logic, ada tiga metode yang sering digunakan
Lebih terperinciOptimalisasi Jumlah Produksi Jamu Jaya Asli Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto
Optimalisasi Jumlah Produksi Jamu Jaya Asli Dengan Metode Fuzzy Tsukamoto SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program Studi Sistem Informasi
Lebih terperinciPrediksi Jumlah Permintaan Gas Cair Menggunakan Fuzzy Inference Model pada PT Air Products Gresik Oleh : Lailatul Khikmiyah
Prediksi Jumlah Permintaan Gas Cair Menggunakan Fuzzy Inference Model pada PT Air Products Gresik Oleh : Lailatul Khikmiyah - 5208100093 Latar Belakang PT Air Products Gresik adalah sebuah perusahaan penghasil
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MENENTUKAN JUMLAH PRODUKSI ROTI
ISSN : 2338-4018 IMPLEMENTASI ALGORITMA FUZZY TSUKAMOTO UNTUK MENENTUKAN JUMLAH PRODUKSI ROTI Kurnia Martha Herdiastuti (kurnia19martha@gmail.com) Bebas Widada(bbswdd@gmail.com) Yustina Retno Wahyu Utami
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 terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Jual beli handphone adalah salah satu kegiatan transaksi yang dilakukan oleh toko handphone atau toko seluler. Kegiatan jual beli ini meliputi pembelian dan
Lebih terperinciMetode Tsukamoto untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi pada Manusia
Metode Tsukamoto untuk Mendiagnosa Penyakit Infeksi pada Manusia Irmalia Suryani Faradisa dan Putri Sari Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Nasional Malang E-mail: faradyza@gmail.com Abstrak Gejala
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 terperinciSKRIPSI. MERANCANG SISTEM PAKAR BERBASIS FUZZY UNTUK PRA PENGUJIAN JUDUL SKRIPSI (Studi Teknik Informatika)
SKRIPSI MERANCANG SISTEM PAKAR BERBASIS FUZZY UNTUK PRA PENGUJIAN JUDUL SKRIPSI (Studi Teknik Informatika) Diajukan Sebagai Syarat Untuk Kelulusan Program Studi Strata Satu (S1) di Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciPerekrutan Karyawan Tetap Dengan Fuzzy Inference System Metode Mamdani
BINA INSANI ICT JOURNAL, Vol.3, No. 2, Desember 2016, 279-290 ISSN: 2355-3421 (Print) ISSN: 2527-9777 (Online) 279 Perekrutan Karyawan Tetap Dengan Fuzzy Inference System Metode Mamdani Ghofar Taufik 1,*
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 terperinciIMPLEMENTASI METODE FUZZY TSUKAMOTO PADA PENENTUAN HARGA JUAL BARANG DALAM KONSEP FUZZY LOGIC
IMPLEMENTASI METODE FUZZY TSUKAMOTO PADA PENENTUAN HARGA JUAL BARANG DALAM KONSEP FUZZY LOGIC Riky Amelia (1111981) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisingamangaraja
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1 Tampilan Hasil Pada bab ini akan dijelaskan mengenai tampilan hasil dari aplikasi yang telah dibangun dan digunakan untuk memperjelas tentang tampilan-tampilan yang ada pada
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 terperinciMODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PROMOSI KARYAWAN
Seminar Nasional Inovasi dan Teknologi (SNIT) 202 MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN FUZZY INFERENCE SYSTEM UNTUK PROMOSI KARYAWAN Ghofar Taufiq AMIK Bina Sarana Informatika Jakarta Jl. Kramat Raya
Lebih terperinciTAHUN AKADEMIK 2016/2017. : PENGANTAR INTELEGENSI BUATAN : Betha Nurina Sari, M.Kom. : Open Book via Google Form (90 Menit)
IFT 501 PANITIA UJIAN AKHIR SEMESTER GANJIL FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS SINGAPERBANGSA KARAWANG Jl. H.S. Ronggowaluyo Telukjambe Telp. (0267) 641177 Ex 307 Fax (0267) 641367 Karawang 41361 TAHUN
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Himpunan Himpunan adalah kata benda yang berasal dari kata himpun. Kata kerjanya adalah menghimpun. Menghimpun adalah kegiatan yang berhubungan dengan berbagai objek apa saja.
Lebih terperinciBAB III ANALISIS SISTEM
BAB III ANALISIS SISTEM 3. Identifikasi Masalah Masalah yang dihadapi adalah sebagai berikut :. Banyak kriteria yang terlibat dalam perhitungan yang masih menggunakan cara konvensional sehingga membutuhkan
Lebih terperinciMetode Mamdani Untuk Klasifikasi Dalam Prediksi Indeks Pembangunan Manusia Di Kota Banda Aceh
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Metode Mamdani Untuk Klasifikasi Dalam Prediksi Indeks Pembangunan Manusia Di Kota Banda Aceh T - 42 Yudha Al Afis, Agus Maman Abadi Prodi Matematika,
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 terperinciIMPLEMENTASI FUZZY LOGIC DALAM MENENTUKAN PENDUDUK MISKIN (STUDI KASUS PADA BADAN PUSAT STATISTIK KOTA PAGARALAM)
IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC DALAM MENENTUKAN PENDUDUK MISKIN (STUDI KASUS PADA BADAN PUSAT STATISTIK KOTA PAGARALAM) Junius_Effendi* Email : Cyberpga@ymail.com ABSTRAK Penelitian ini dilakukan untuk memperlajari
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang PT. Sinar Sosro adalah salah satu perusahaan yang bergerak di bidang produksi minuman dengan skala besar (mass production). PT. Sinar Sosro Cabang Deli Serdang memproduksi
Lebih terperinciPENERAPAN LOGIKA FUZZY UNTUK MENGUKUR KINERJA FRONTLINER PEGAWAI BANK BRI
PENERAPAN LOGIKA FUZZY UNTUK MENGUKUR KINERJA FRONTLINER PEGAWAI BANK BRI Deval Gusrion Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Indonesia devalgusrion@gmail.com ABSTRACT Performance measurement front-liner
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 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 terperinci