ANALISIS RULE FUZZY INFERENSI SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TESIS KHAIRUL SALEH

Transkripsi

1 ANALISIS RULE FUZZY INFERENSI SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TESIS KHAIRUL SALEH PROGRAM STUDI MAGISTER (S2) TEKNIK INFORMATIKAFAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN

2 ANALISIS RULE FUZZY INFERENSI SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TESIS KHAIRUL SALEH PROGRAM STUDI MAGISTER (S2) TEKNIK INFORMATIKAFAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2015

3 ANALISIS RULE FUZZY INFERENSI SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN TESIS Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Magister Teknik Informatika KHAIRUL SALEH PROGRAM STUDI MAGISTER (S2) TEKNIK INFORMATIKAFAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

4 MEDAN 2015 PERSETUJUAN Judul : ANALISIS RULE FUZZY INFERENSI SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Kategori : TESIS Nama : KHAIRUL SALEH NIM : Program Studi : MAGISTER (S2) TEKNIK INFORMATIKA Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA KomisiPembimbing : Pembimbing 2 Pembimbing 1 Dr. SyahrilEfendi, Ssi, MIT Prof. Dr. Muhammad Zarlis Diketahui/ disetujui oleh Program Studi Magister (S2) TeknikInformatika Ketua,

5 Prof. Dr. Muhammad Zarlis NIP PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS Sebagai sivitas akademika Universitas Sumatera Utara, saya yang bertanda tangan di bawah ini : Nama : Khairul Saleh NIM : Program Studi Jenis Karya Ilmiah : Teknik Informatika : Tesis Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada Universitas Sumatera Utara Hak Bebas Royalti Non-Eksklusif (Non-Exclusive Royalty Free Right) atas tesis saya yang berjudul : ANALISIS RULE FUZZY INFERENSI DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN Beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti Non- Eksklusif ini, Universitas Sumatera Utara berhak menyimpan, mengalih media, memformat, mengelola dalam bentuk database, merawat dan mempublikasikan tesis saya tanpa meminta izin dari saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis dan sebagai pemegang dan/atau sebagai pemilik hak cipta. Demikian pernyataan ini dibuat dengan sebenarnya. Medan, 20 Juni 2015 Khairul Saleh

6 Telah diuji pada Tanggal : 20 Juni 2015 PANITIA PENGUJI TESIS Ketua Anggota : Prof. Dr. Muhammad Zarlis : 1. Dr. Syahril Efendi 2. Prof. Dr. Tulus 3. Dr. Erna Budhiarti Nababan 4. Dr. Zakarias Situmorang

7 RIWAYAT HIDUP DATA PRIBADI Nama Lengkap : Khairul Saleh Tempat dan Tanggal Lahir : Pasaman, 04 Juni 1988 Alamat Rumah : Sontang Sumatera Barat Telepon/Fax/HP : -/ -/ Instansi Tempat Bekerja Alamat Kantor : khairulsibungsu@yahoo.com : SMK Farmasi APIPSU Medan : Jl. Sutomo No. 25 Medan DATA PENDIDIKAN SD : SDN 10 Sontang TAHUN : 2001 SMP : MTsN Is. Kadap TAHUN : 2004 SMA : SMA Negeri 1 Rao TAHUN : 2007 S1 : Teknik Informatika Universitas Padang Indonesia YPTK TAHUN : 2012 S2 : Teknik Informatika Universitas Sumatera Utara TAHUN : 2015

8 UCAPAN TERIMA KASIH Puji dan syukur kehadirat Allah Swt karena atas rahmat dan karunianya penulis dapat menyelesaikan tesis yang berjudul Analisis Rule Fuzzy Inferensi Sugeno Dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk memenuhi salah satu syarat dalam mencapai gelar Magister pada Jurusan Teknik Informatika Universitas Sumatera Utara Medan. Dalam kesempatan ini penulis menyadari bahwa banyak pihak yang ikut berperan dalam menyelesaikan tesis ini baik moril maupun materil. Oleh karena itu penulis mengucapkan rasa terima kasih kepada : 1. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis, selaku Dekan dan Dosen Pembimbing I yang telah banyak meluangkan waktunya dan pikiran untuk mengarahkan penulis dalam menyusun tesis ini. 2. Bapak Dr. Syahril Efendi selaku Dosen Pembimbing II yang telah banyak memberikan kritik dan saran dalam penyusunan tesis ini. 3. Bapak Prof. Dr. Tulus yang telah memberikan saran untuk perbaikan dan penyelesaian tesis ini. 4. Dr. Erna Budhiarti Nababan selaku Dosen Pembanding yang telah memberikan saran untuk perbaikan dan penyelesaian tesis ini. 5. Dr. Zakarias Situmorang selaku Dosen Pembanding yang telah memberikan saran untuk perbaikan dan penyelesaian tesis ini. 6. Bapak/Ibu staf, dosen dan karyawan/ti Universitas Sumatera Utara. 7. Ibunda dan Ayahanda yang telah memberikan doa dan semangat kepada penulis. 8. Teman-teman seperjuangan Angkatan 2012 Kom-C yang telah memberikan dukungan dalam penyelesaian tesis ini.

9 Dalam menyusun tesis ini penulis menyadari masih banyak kekurangan. Untuk itu penulis mengharapkan kritik dan saran untuk menyempurnakan tesis ini. Akhirnya semoga Allah Swt melimpahkan rahmatnya kepada kita semua, dan semoga tesis ini dapat bermanfaat bagi para pembaca. Medan, 20 Juni 2015 Penulis Khairul Saleh

10 ABSTRAK Persoalan pengambilan keputusan, pada dasarnya adalah bentuk pemilihan dari berbagai alternatif tindakan yang mungkin dipilih yang prosesnya melalui mekanisme tertentu, dengan harapan dapat menghasilkan sebuah keputusan yang terbaik. Penyusunan model keputusan adalah suatu cara untuk mengembangkan hubunganhubungan logis yang mendasari persoalan keputusan ke dalam suatu model matematis, yang mencerminkan hubungan yang terjadi diantara faktor-faktor yang terlibat mengajukan model yang menggambarkan pengambilan keputusan, sistem fuzzy cocok untuk penalaran pasti atau perkiraan, terutama untuk sistem dengan model matematika yang ketat yang sulit untuk mendapatkan sebuah keputusan yang pasti. Logika fuzzy dapat digunakan untuk menggambarkan suatu sistem dinamika yang kacau, dan logika fuzzy dapat berguna untuk sistem yang bersifat dinamis yang kompleks dimana penyelesaian dengan model matematika yang umum tidak dapat bekerja dengan baik. metode Sugeno melakukan komputasi secara efisien dan bekerja dengan baik dengan optimasi dan teknik adaptif, yang membuatnya sangat baik dalam masalah kontrol, terutama untuk sistem non linier dinamis. Sistem fuzzy Sugeno memperbaiki kelemahan yang dimiliki oleh sistem fuzzy murni untuk menambah suatu perhitungan matematika sederhana dengan menggunakan aturan IF-THEN. Pada perubahan ini, sistem fuzzy memiliki suatu nilai rata-rata (Weighted Average Values) di dalam bagian aturan fuzzy IF-THEN. Kata kunci : Prediksi, SPK, Sugeno, Fuzzy Inferensi Sistem, Akurasi, Analisis.

11 ANALYSIS OF FUZZY INFERENCE RULE SUGENO MODELS IN THE PREDICTION SYSTEM AND DECISION SUPPORT SYSTEM ABSTRACT The issue of decision-making, is essentially a form of election of the various alternative actions that may have been that the process through specific mechanisms, with the hope of producing a best decision. Preparation of decision model is a way of developing logical relations that underlie the decision problem into a mathematical model, which reflects the relationship between the factors involved propose a model that describes the decision, fuzzy systems suitable for reasoning definitely or forecasts, especially for a system with a strict mathematical model that is difficult to obtain a definite decision. Fuzzy logic can be used to describe a chaotic dynamic system, and fuzzy logic can be useful for systems that are complex dynamic where the completion of the general mathematical model can not work properly. Sugeno methods perform computationally efficient and works well with the optimization and adaptive techniques, which makes it very well in a control problem, especially for non-linear dynamic systems. Sugeno fuzzy systems correct weaknesses possessed by pure fuzzy system to add a simple mathematical calculation using the IF-THEN rules. At this change, the fuzzy system has an average value (Weighted Average Values) in section fuzzy IF-THEN rules. Keywords: Prediction, Sugeno, Fuzzy Inferency System, Accuracy, Analysis.

12 DAFTAR ISI Halaman PERSETUJUAN PERNYATAAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI PANITIA PENGUJI TESIS RIWAYAT HIDUP UCAPAN TERIMA KASIH ABSTRAK ABSTRACT DAFTAR ISI DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABEL ii iii iv v vi vii ix x xi xiv xvi BAB 1PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah 3 1.3Batasan Masalah Tujuan Penelitian 4 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 5

13 2.1 Kecerdasan Buatan Konsep Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan 6 2.3Logika Fuzzy 6 2.4Fungsi Keanggotaan Representasi Linear 9 2.5Teori Himpunan Fuzzy Konsep Dasar Himpunan Fuzzy Inferensi Fuzzifikasi Defuzzifikasi Aturan IF-THEN Metode Fuzzy Inferensi Sistem (FIS) Sugeno 13 BAB 3METODOLOGI PENELITIAN Pendahuluan MetodologiPenelitian Prosedur Pemrosesan Data 16 BAB 4HASIL DAN PEMBAHASAN Pendahuluan Menentukan Fungsi Keanggotaan Derajat Keanggotaan Variabel Raport Hasil Fuzzifikasi Variabel Nilai IQ Hasil Fuzzifikasi Variabel Nilai Penghasilan 22

14 4.3Model Perancangan Rule Fuzzy Rule Base Pembentukan α Predikat Data C Defuzzikasi C Pembahasan Analisis Tingkat Akurasi Sistem Prediksi dan Sistem Pendukung Keputusan Analisis Rule Sistem Prediksi dan Sistem Pendukung Keputusan 40 BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran 41 DAFTAR PUSTAKA Lampiran 1: Daftar Publikasi Ilmiah Lampiran 2 : TabelHasilPrediksidanSistemPendukungKeputusan Lampiran 3 : DaftarJurusanSaintek, dayatampung, peminat, passing grade, danstandartkelulusan Lampiran4 :TabelDaftarJurusanSoshum, dayatampung, peminat, passing grade, danstandartkelulusan Lampiran 5 : Data JurusanSaintek Di Universitas Sumatera Utara Lampiran 6 : Data JurusanSoshum Di Universitas Sumatera Utara

15 DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Tahapan Proses Dalam Logika Fuzzy 8 Gambar 2.2 fungsi keanggotaan kurva bahu 9 Gambar 2.3 Representas Linear Naik 9 Gambar 2.4 Representas Linear Turun 10 Gambar 3.1 Diagram Alir Metode Penelitian 16 Gambar 3.2 Model Sekuensial Linier

16 DAFTAR TABEL Tabel 4.1 Derajat Keanggotaan Variabel Nilai Raport 19 Tabel 4.2 Derajat Keanggotaan Nilai IQ 21 Tabel 4.3 Derajat Keanggotaan Variabel Penghasilan 23 Tabel 4.4 Hasil Fuzzyfikasi Tiga Variabel Masukan 23 Tabel 4.5 Model Perancangan Rule 31 Tabel 4.6 Hasil Pembentukan Rule Base 34 Tabel 4.7 Hasil Defuzzifikasi Variabel C1-C12 37 Tabel 4.8 Hasil Prediksi dan Sistem Pendukung Keputusan 39