: Mahasiswa mampu memahami konsep-konsep logika fuzzy dan mengimplementasikannya ke dalam sistem fuzzy
|
|
|
- Suryadi Hartanto
- 5 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 1 NAMA MATA KULIAH KODE MATA KULIAH DOSEN : FUZZY LOGIC : TIF : Yulmaini, S.Kom., M.Cs Prasyarat Mata Kuliah Fuzzy Logic : Kecerdasan Buatan Tujuan Mata Kuliah : Mahasiswa mampu memahami konsep-konsep logika fuzzy dan mengimplementasikannya ke dalam sistem fuzzy PENILAIAN 1. UTS = 30% 2. UAS = 30% 3. TUGAS = 30% 4. PRESENSI = 10% RANGE NILAI A B C D E < 40 ATURAN : 1. Keterlambatan Maks. 10 menit 2. Memilih ketua dan wakil kelas 3. Membentuk kelompok Maks. 4 orang 4. Tidak ada toleransi bagi mahasiswa yang saling copy tugas, atau saling contek saat UTS atau UAS 5. Mahasiswa wajib memiliki min. 1 buku referensi/buku teks/buku ajar 6. Kelompok/Mahasiswa yang terlambat mengumpulkan tugas nilai akan dikurangi 40%. TUGAS PRESENTASI (BERKELOMPOK) : a. Presentasi Materi setiap pertemuan b. Presentasi Mereview jurnal tentang salah satu metode logika fuzzy setelah UTS (Pertemuan ke-9). Tiap kelompok berbeda metode. Hasil riview dibuat dalam bentuk paper. Jurnal yang akan diriview dan hasil riview di kan paling lambat pada pertemuan ke- 7 c. Alamat yulmaini@darmajaya.com d. Membuat studi kasus penerapan salah satu metode fuzzy dalam kehidupan sehari-hari. Buat dalam bentuk laporan penelitian (format skripsi) dan dikumpulkan saat UAS.
2 2 MATERI FUZZY LOGIC 1. Pertemuan 1 : Pengenalan Logika Fuzzy a. Sistem Fuzzy b. Alasan Menggunakan Sistem Fuzzy c. Logika Fuzzy d. Alasan Menggunakan Logika Fuzzy e. Aplikasi logika Fuzzy f. Metode Inferensi Pengenalan Fuzzy Logic (Praktikum) a. Tools Fuzzy : Matlab b. Pengenalan Matlab 2. Pertemuan 2 : Himpunan Fuzzy a. Istilah-istilah Fuzzy : Semesta Pembicaraan, Himpunan Crisp, Variabel Fuzzy, Himpunan Fuzzy, Domain Himpunan Fuzzy, Tinggi Himpunan Fuzzy, Support set dan -CUT SET b. Perbedaan Himpunan Crisp dan Fuzzy c. Fungsi Keanggotaan d. Logika Tradisional e. Operator Dasar Fuzzy f. Transformasi Aritmatika Praktikum Himpunan Fuzzy : a. Menentukan Istilah Fuzzy dan Fungsi Keanggotaan dengan Excell b. Menentukan Istilah Fuzzy dan Fungsi Keanggotaan dengan Matlab 3. Pertemuan 3 : Fuzzy Inference Systems (FIS) a. Pendahuluan FIS b. Mekanisme FIS c. Penalaran Monoton d. Fungsi Implikasi e. Diagram Blok Sistem Fuzzy f. Arsitektur FIS g. Macam-macam FIS Praktikum Fuzzy Inferensi Sistem : a. Pengenalan Tools Matlab untuk FIS : Tsukamoto, Mamdani, Sugeno
3 3 4. Pertemuan 4 : Fuzzy Inference Systems (FIS)-Tsukamoto a. Metode FIS Tsukamoto b. Langkah-langkah FIS-Tsukamoto c. Contoh FIS-Tsukamoto Praktikum FIS - Tsukamoto: a. Penyelesaian Kasus FIS-Tsukamoto dengan Excell b. Penyelesaian Kasus FIS-Tsukamoto dengan Matlab 5. Pertemuan 5 : Fuzzy Inference Systems (FIS)-Mamdani a. Metode FIS Mamdani b. Langkah-langkah FIS-Mamdani c. Contoh FIS-Mamdani Praktikum FIS - Mamdani: a. Penyelesaian Kasus FIS-Mamdani dengan Excell b. Penyelesaian Kasus FIS-Tsukamoto dengan Matlab 6. Pertemuan 6 : Fuzzy Inference Systems (FIS)-Sugeno a. Metode FIS Sugeno b. Langkah-langkah FIS Sugeno c. Contoh FIS-Sugeno Praktikum FIS Sugeno : a. Penyelesaian Kasus FIS - Sugeno dengan Excell b. Penyelesaian Kasus FIS - Sugeno dengan Matlab 7. Pertemuan 7 : Fuzzy Associative Memory (FAM) a. Pendahuluan FAM b. Fuzzy Hebb FAM c. Relasi Komposisi d. Superimposing FAM Rules e. Deffuzifikasi f. Langkah-langkah FAM g. Contoh FAM Praktikum FAM : a. Penyelesaian Kasus FAM dengan Excell b. Penyelesaian Kasus FAM dengan Matlab
4 4 8. Pertemuan 9 : Presentasi a. Presentasi 9. Pertemuan 10 : Relasi Preferensi dan Fuzzy MADM a. Pendahuluan Relasi b. Relasi Preferensi Fuzzy yang diperluas c. Format Repreferensi d. Penyeragaman Format Preferensi e. Operator2 Agregasi Relasi Preferensi Fuzzy f. Pendahuluan FMADM g. Fuzzy MADM dengan Indeks Kekuatan & Kelemahan h. Representasi Masalah i. Evaluasi Himpunan Fuzzy j. Seleksi Alternatif yang Optimal a. Pembahasan dan Penyelesaian Presentasi dengan Excell dan Matlab 10. Pertemuan 11 : Fuzzy MADM FSAW a. Pendahuluan Fuzzy SAW b. Perbedaan Metode SAW (Simple Additive Weighting) dan FSAW c. Langkah-langkah Metode FSAW Praktikum Fuzzy SAW : a. Penyelesaian Kasus Fuzzy SAW dengan Excell b. Penyelesaian Kasus Fuzzy SAW dengan Matlab 11. Pertemuan 12 : Fuzzy MADM FWP a. Pendahuluan Fuzzy WP b. Perbedaan Metode WP dan FWP c. Langkah-langkah Metode FWP Praktikum Fuzzy WP : a. Penyelesaian Kasus Fuzzy WP dengan Excell b. Penyelesaian Kasus Fuzzy WP dengan Matlab 12. Pertemuan 13 : Fuzzy MADM Fuzzy Topsis d. Pendahuluan Fuzzy TOPSIS e. Perbedaan Metode Topsis dan Fuzzy Topsis f. Langkah-langkah Metode Fuzzy Topsis
5 5 Praktikum Fuzzy TOPSIS: a. Penyelesaian Kasus Fuzzy TOPSIS dengan Excell b. Penyelesaian Kasus Fuzzy TOPSIS dengan Matlab 13. Pertemuan 14 : Fuzzy MADM Fuzzy AHP g. Pendahuluan Fuzzy AHP h. Perbedaan Metode AHP dan Fuzzy AHP i. Langkah-langkah Metode Fuzzy AHP Praktikum Fuzzy AHP: a. Penyelesaian Kasus Fuzzy AHP dengan Excell b. Penyelesaian Kasus Fuzzy AHP dengan Matlab 14. Pertemuan 15 : Presentasi a. Presentasi Referensi : 1. Buku Wajib : A. Kusumadewi, S. dan Purnomo, H., 2004, Aplikasi Logika Fuzzy : Untuk Pendukung Keputusan, Graha Ilmu, Yogyakarta. 2. Buku-Buku Penunjang : B. Klir, G.J., Folger, T.A.; Fuzzy Set: Uncertaintly and Information; PHI, C. Kosko, B.; Neural Network and Fuzzy System; PHI, 1991 D. Lee, H. K., First Course on Fuzzy Theory & Applications, Springer, 2006 E. Klir, G.J., Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications, Prentice Hall, F. Bojadziev G, Bojadziev M., 2007, Fuzzy logic for Business, Finance, and Management second edition, Word Scientific, Singapore. G. Kusumadewi, 2003, Artificial Intelegence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu, Yogyakarta H. Naba A., 2009, Belajar cepat Fuzzy Logic menggunakan mattlab, Andi Offsett, Yogyakarta I. Suyanto, 2007, Artificial Intelegence : Searching, Reasoning, Planning, and Learning, Informatika, Bandung J. Kusumadewi S., Hartati S., Harjoko A., Wardoyo R., Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM), Graha Ilmu, 2006
GBPP. SPMI-DARMAJAYA/GBPP/ Garis Besar Program Pembelajaran Mata Kuliah Fuzzy Logic
GARIS BESAR PROGAM PEMBELAJARAN (GBPP) GBPP Revisi : Tanggal : Dikaji Ulang Oleh : Dikendalikan Oleh : Disetujui Oleh : Revisi ke Tanggal SPMI-DARMAJAYA/GBPP/ Garis Besar Progra Pebelajaran Mata Kuliah
P13 Fuzzy MCDM. A. Sidiq P.
P13 Fuzzy MCDM A. Sidiq P. http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id Program Studi Teknik Informatika Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Tujuan Mahasiswa
KONTRAK PEMBELAJARAN (KP) MATA KULIAH
KONTRAK PEMBELAJARAN (KP) MATA KULIAH Kode MK: TSK-710 Program Studi Sistem Komputer Fakultas Teknik Universitas Diponegoro Pengajar : Eko Didik Widianto, ST, MT Semester : 7 KONTRAK PEMBELAJARAN Nama
P14 FMADM Dengan Pengembangan. A. Sidiq P.
P14 FMADM Dengan Pengembangan A. Sidiq P. http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id Program Studi Teknik Informatika Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta
PENGGUNAAN METODE FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) MAMDANI DALAM PEMILIHAN PEMINATAN MAHASISWA UNTUK TUGAS AKHIR. Yulmaini ABSTRACT
PENGGUNAAN METODE FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) MAMDANI DALAM PEMILIHAN PEMINATAN MAHASISWA UNTUK TUGAS AKHIR Yulmaini Fakultas Ilmu Komputer Informatics & Business Institute Darmajaya Jl. Z.A. Pagar Alam
P1 Sistem Penunjang Keputusan (TIF49) Pengantar (RPKPS) A. Sidiq P.
P1 Sistem Penunjang Keputusan (TIF49) Pengantar (RPKPS) A. Sidiq P. Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta Sistem Penunjang Keputusan Kontrak Kuliah
FUZZY INFERENCE SYSTEM DENGAN METODE TSUKAMOTO SEBAGAI PEMBERI SARAN PEMILIHAN KONSENTRASI (STUDI KASUS: JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UII)
FUZZY INFERENCE SYSTEM DENGAN METODE TSUKAMOTO SEBAGAI PEMBERI SARAN PEMILIHAN KONSENTRASI (STUDI KASUS: JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UII) Arkham Zahri Rakhman 1, Helmanatun Nisa Wulandari 2, Geralvin Maheswara
BAB 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
Oleh : Tutut Maitanti*, Ema Utami**, Emha Taufiq Luthfi**
PENERAPAN TOPSIS FUZZY MADM DALAM MEMBANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA Oleh : Tutut Maitanti*, Ema Utami**, Emha Taufiq Luthfi** STMIK AMIKOM YOGYAKARTA ABSTRAK Penelitian ini
4-5-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
TK36301 PENGANTAR KECERDASAN BUATAN
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) TK36301 PENGANTAR KECERDASAN BUATAN DISUSUN OLEH : APRIANTI PUTRI SUJANA, S.KOM., M.T. PROGRAM STUDI S1 SISTEM KOMPUTER FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS
Kata Kunci : Fuzzy MADM, SAW, kriteria, beasiswa.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : SISWA SMK MUHAMMADIYAH PRINGSEWU) Andra Setiawan Jurusan Sistem Informasi STMIK
SPK 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
Penilaian 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
LOGIKA FUZZY PADA PROSES PELET PAKAN IKAN
LOGIKA FUZZY PADA PROSES PELET PAKAN IKAN Agung Saputra 1), Wisnu Broto 2), Ainil Syafitri 3) Prodi Elektro Fakultas Teknik Univ. Pancasila, Srengseng Sawah Jagakarsa, Jakarta, 12640 Email: 1) agungsap2002@yahoo.com
Multi-Attribute Decision Making
Materi Kuliah [05] SPK & Business Intelligence Multi-Attribute Decision Making Dr. Sri Kusumadewi Lizda Iswari Magister Teknik Informatika Program Pascasarjana Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam
ARTIFICIAL 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
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELULUSAN UJIAN SARINGAN MASUK JALUR PMDK BERDASARKAN NILAI RATA-RATA MATEMATIKA DAN BAHASA INGGRIS Fitrah Rumaisa, S.T., Tanti Nurafianti Universitas Widyatama, Jl. Cikutra
SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Sistem Informasi OLEH :
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BERAS MISKIN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( STUDI KASUS KEL. JAMSAREN KOTA KEDIRI) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat
Kata 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
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009 (SNATI 2009) ISSN: Yogyakarta, 20 Juni 2009
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BANK BRI MENGGUNAKAN FMADM (STUDI KASUS: MAHASISWA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA) Henry Wibowo S 1), Riska Amalia
IMPLEMENTASI FUZZY MAMDANI DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KESESUAIAN BIDANG PEMINATAN MAHASISWA (STUDI KASUS : UNIVERSITAS POTENSI UTAMA)
IMPLEMENTASI FUZZY MAMDANI DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN KESESUAIAN BIDANG PEMINATAN MAHASISWA (STUDI KASUS : UNIVERSITAS POTENSI UTAMA) Alfa Saleh Teknik Informatika, Fak. Ilmu Komputer
IMPLEMENTASI 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,
RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER. Judul Matakuliah Logika Fuzzy. Disusun oleh: Retantyo Wardoyo
RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER Judul Matakuliah Logika Fuzzy Disusun oleh: Retantyo Wardoyo PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER JURUSAN ILMU KOMPUTER DAN ELEKTRONIKA FAKULTAS MIPA, UNIVERSITAS
Penerapan 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
Analisis 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
SISTEM PENENTUAN KANDIDAT KETUA KARANG TARUNA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC
SISTEM PENENTUAN KANDIDAT KETUA KARANG TARUNA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC ( STUDY KASUS : KARANG TARUNA DESA PUHJARAK ) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
PEMANFAATAN FUZZY TAHANI DAN METODE SAW DALAM EVALUASI KINERJA KARYAWAN BAU UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG TUGAS AKHIR
PEMANFAATAN FUZZY TAHANI DAN METODE SAW DALAM EVALUASI KINERJA KARYAWAN BAU UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika
IMPLEMENTASI METODE FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) MAMDANI DALAM PEMILIHAN PEKERJAAN BAGI LULUSAN IBI DARMAJAYA
IMPLEMENTASI METODE FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) MAMDANI DALAM PEMILIHAN PEKERJAAN BAGI LULUSAN IBI DARMAJAYA Asri Bunga Renjani* 1, Yulmaini 2 Bandar Lampung, Telp. 0721-787214, Fax. 0721-700261 1,2 Teknik
PERBANDINGAN NILAI RELIABILITAS DARI HASIL METODE SAW DAN METODE TOPSIS
SNIPTEK 206 ISBN: 978-602-72850-3-3 PERBANDINGAN NILAI RELIABILITAS DARI HASIL METODE SAW DAN METODE TOPSIS Hidayanti Murtina STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat (Margasatwa) Jakarta
Penentuan 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
Kata Kunci: Guru, Decision support systems, MADM, SAW. 1. Pendahuluan
RANCANG BANGUN DECISION SUPPORT SYSTEM PEMILIHAN GURU TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS : SMA BHAKTI PERTIWI KOTA TANGERANG) Taufik Hidayat, S.Kom., M.Kom 1, Fajar
KECERDASAN BUATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Copyright: Anik Handayani FT-UM
KECERDASAN BUATAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE Copyright: Anik Handayani FT-UM ARTIFICIAL INTELLIGENCE Mata Kuliah:Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) Deskripsi Mengenai Kecerdasan Buatan Kecerdasan
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA DI SMA NEGERI 6 PANDEGLANG Heri Sulistiyo Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Komputer Indonrsia Jln.
PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI DENGAN APLIKASI METODE FUZZY MAMDANI
PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI DENGAN APLIKASI METODE FUZZY MAMDANI Much. Djunaidi Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. Ahmad Yani Tromol Pos 1 Pabelan Surakarta email: joned72@yahoo.com
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) IKG2J3 KECERDASAN BUATAN Disusun oleh: PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTASI FAKULTAS INFORMATIKA TELKOM UNIVERSITY LEMBAR PENGESAHAN Rencana Semester (RPS) ini telah disahkan
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) DENGAN METODE SAW
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 205 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari 205 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE
Sistem Informasi Penilaian Supplier Komputer Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Dengan Simple Additive Weighting
Sistem Informasi Penilaian Supplier Komputer Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Dengan Simple Additive Weighting Johana Harjayanti 1, Anief Fauzan Rozi 2 1 2 Program Studi Sistem
APLIKASI 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
IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM
IMPLEMENTASI SISTEM REKOMENDASIAN PENERIMAAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FMADM Anis Yusrotun Nadhiroh Jurusan Teknik Informatika - STT Nurul Jadid Paiton ayusrotun@gmail.com ABSTRAK Sesuai dengan peraturan
Metode 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,
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Keputusan Teori keputusan adalah teori mengenai cara manusia memilih pilihan diantara pilihan-pilihan yang tersedia secara acak guna mencapai tujuan yang hendak diraih (Hansson,
Jurnal Informasi Volume VII No.1 / Februari / 2015
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA KOPERTIS DI FAKULTAS TEKNIK UNSUR CIANJUR MENGGUNAKAN FUZZY MADM DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Ai Musrifah Ela Sopiyillah ABSTRAK Fakultas Teknik
Perekrutan 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,*
Penerapan 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:
Multi-Attribute Decision Making
Multi-Attribute Decision Making Kompetensi Dasar Mahasiswa dapat menyelesaikan masalah pengambilan keputusan dengan metode-metode pada model MADM. Mahasiswa dapat membedakan karakteristik permasalahan
RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS)
RENCANA PROGRAM DAN KEGIATAN PEMBELAJARAN SEMESTER (RPKPS) 1. Nama Matakuliah : KECERDASAN BUATAN 2. Kode/SKS : IES5353 / 3 sks 3. Semester : 5 4. Sifat Mata Kuliah : Wajib 5. Prasyarat : Tidak ada 6.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ARTIKEL SKRIPSI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ARTIKEL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada
Penggunaan 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
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Matakuliah Pilihan... Pilihan pada Kurikulum Berbasis KKNI Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno. Muhammad Dedi Irawan
27 Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Matakuliah Pilihan pada Kurikulum Berbasis KKNI Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno Muhammad Dedi Irawan Dosen Teknik Informatika, Universitas Asahan Jl. Jend. Ahmad
BAB 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
PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING.
PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATRIBUTE DECISSION MAKING Apriansyah Putra 1, Dinna Yunika Hardiyanti 2 Jurusan Sistem Informasi,Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Zainollah Effendy Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik, Universitas Madura zainollah.effendy@unira.ac.id
PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI TELEVISI MERK X MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI
PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI TELEVISI MERK X MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI Ahmad Mufid Program Studi Sistem Komputer Fakultas Teknik Universitas Sultan Fatah (UNISFAT) Jl. Sultan Fatah No. 83 Demak Telpon
SISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI
SISTEM REKOMENDASI PEMBERHENTIAN HUBUNGAN KERJA MENGGUNAKAN FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING METODE SIMPLE ADDTIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SNASTIKOM 2013) ISBN
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Lokasi Pasar Dengan Menggunakan Fuzzy Multi Atribut Decision Making (FMADM) Metode Simple Additive Weighting (SAW) Reny Wahyuning Astuti 1), Muhsin 2) Program
STUDY 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
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN UNTUK PROMOSI JABATAN SUPERVISOR PRODUKSI DENGAN METODE FUZZY MADM
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN UNTUK PROMOSI JABATAN SUPERVISOR PRODUKSI DENGAN METODE FUZZY MADM Abdullah Jurusan Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro E-mail : abdu124h@yahoo.co.id
Logika Fuzzy Pengambilan Keputusan Pemilihan Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Mamdani
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 Logika Fuzzy Pengambilan Keputusan Pemilihan Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Mamdani Erma Suryani, Indah Puspita, Agus Maman Abadi Program Studi
KBKF63307 INTELIGENSI BUATAN
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) KBKF63307 INTELIGENSI BUATAN Disusun oleh: PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER (FILKOM) UNIVERSITAS PUTRA INDONESIA YPTK PADANG LEMBAR PENGESAHAN
Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi
E-journal Teknik Informatika, Volume 9, No 1 (2016), ISSN : 1 Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Dosen Pembimbing Skripsi Iwan Laengge, Hans F. Wowor, Muhamad D. Putro Teknik Informatika Universitas
PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TOPSIS (Studi Kasus UD PRAKTIS)
PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TOPSIS (Studi Kasus UD PRAKTIS) Skripsi Diajukan Kepada Universitas Muhammadiyah Malang Untuk Memenuhi Salah Satu Persyaratan Akademik Dalam Menyelesaikan
Model Evaluasi Performa Mahasiswa Tahun Pertama Melalui Pendekatan Fuzzy Inference System dengan Metode Tsukamoto
Model Evaluasi Performa Mahasiswa Tahun Pertama Melalui Pendekatan Fuzzy Inference System dengan Metode Tsukamoto Zaenal Abidin Program studi Sistem Informasi STMIK Teknokrat Bandar Lampung, Indonesia
SIMULASI 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
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGAJUAN KREDIT SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN METODE FUZZY SUGENO (Studi Kasus PT. Bussan Auto Finance Malang) TUGAS AKHIR
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGAJUAN KREDIT SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN METODE FUZZY SUGENO (Studi Kasus PT. Bussan Auto Finance Malang) TUGAS AKHIR Sebagai Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1
Desain Sistem Beasiswa Menggunakan Metode fuzzy
Desain Sistem Beasiswa Menggunakan Metode fuzzy Richki Hardi Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi (STITEK) Bontang Jl Ir H Juanda No. 73 RT 36 Bontang, Indonesia richkihardi@gmail.com
Data Responden Berdasarkan Angkatan
BAB I Pendahuluan I.1 Latar Belakang Program Studi Sistem Informasi Universitas Telkom memiliki Kelompok Keahlian (KK) dengan total tujuh bidang peminatan didalamnya. Kelompok keahlian ESD (Enterprise
ANALISIS & 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
PENENTUAN PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN KRITERIA PADA UIN RADEN FATAH PALEMBANG
PENENTUAN PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN KRITERIA PADA UIN RADEN FATAH PALEMBANG Gusmelia Testiana UIN Raden Fatah Palembang Jl.KH. Zainal Abidin Fikri Palembang gusmelia.testiana@gmail.com ABSTRAK Masalah
JURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI STRATEGIS UNTUK PENDIRIAN TEMPAT USAHA JAMU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
JURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI STRATEGIS UNTUK PENDIRIAN TEMPAT USAHA JAMU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DECISION SUPPORT SYSTEM SELECTION OF STRATEGIC LOCATION
ANALISA 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
FUZZY MAMDANI DALAM MENENTUKAN TINGKAT KEBERHASILAN DOSEN MENGAJAR
Seminar Nasional Informatika 23 (semnasif 23) ISSN: 979-2328 UPN Veteran Yogyakarta, 8 Mei 23 FUZZY MAMDANI DALAM MENENTUKAN TINGKAT KEBERHASILAN DOSEN MENGAJAR Sundari Retno Andani ) ) AMIK Tunas Bangsa
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Gudang di Perusahaan dengan Metode Weighted Product Indah Kumala Sari 1, Yohana Dewi Lulu W 2, Kartina Diah K 3 1,2 Jurusan Sistem Informasi,.3 Jurusan Teknik
Jurnal String Vol. 1 No. 1 Tahun 2016 ISSN: MODEL EVALUASI KINERJA KARYAWAN DENGAN METODE FUZZY SUGENO PADA RESTO ABTL
MODEL EVALUASI KINERJA KARYAWAN DENGAN METODE FUZZY SUGENO PADA RESTO ABTL Fanisya Alva Mustika 1, Sutrisno 2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI Jakarta 1,2 E-mail: alva.mustika@gmail.com
MODEL 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
DENIA 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
RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS)
RENCANA PROGRAM KEGIATAN PERKULIAHAN SEMESTER (RPKPS) Kode / Nama Mata Kuliah : E124907 / Sistem Cerdas Revisi 4 Satuan Kredit Semester : 2 SKS Tgl revisi : 16 Juli 2015 Jml Jam kuliah dalam seminggu :
PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-TOPSIS
PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-TOPSIS Fera Tri Wulandari 1), Fajar Budi Hartono 2) Abstrak : Pemilihan produk unggulan diharapkan dapat membantu pihak perindustrian dan perdagangan
Studi 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
Metode 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
SISTEM 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
PENGGUNAAN 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.
Gus melia Testiana. IAIN Raden Fatah, Palembang, Indonesia
PEMANFAATAN LOGIKA FUZZY MULTIPLE ATTRIBUTE DECISSION MAKING (FMADM) DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DI IAIN RADEN FATAH PALEMBANG Gus melia Testiana IAIN
PERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP
PERBANDINGAN PENERAPAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PEMILIHAN LAPTOP SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada Program Studi Teknik Informatika
SISTEM SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) ABSTRAK
SISTEM SELEKSI BEASISWA SMA NEGERI 2 BAE KUDUS DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Herdi widyatmoko Jurusan teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jln Nakula
IMPLEMENTASI 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
PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-SAW. Fera Tri Wulandari 1*, Setiya Nugroho 1
PENENTUAN PRODUK KERAJINAN UNGGULAN DENGAN MENGGUNAKAN MADM-SAW Fera Tri Wulandari 1*, Setiya Nugroho 1 1 Program Studi Manajemen Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Widya Dharma Klaten Jl
PERBANDINGAN 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
IMPLEMENTASI FUZZY TERHADAP SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN KELAYAKAN PEMBIAYAAN PENGAJUAN KREDIT BARANG.
Jurnal Informatika, Vol. 12, No. 2, Desember 2012 Septilia Arfida IMPLEMENTASI FUZZY TERHADAP SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN KELAYAKAN PEMBIAYAAN PENGAJUAN KREDIT BARANG 1Septilia Arfida 1Jurusan
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) CIG4B3 SOFT COMPUTING Disusun oleh: Syahrul Mubarok PROGRAM STUDI S1 TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS INFORMATIKA TELKOM UNIVERSITY LEMBAR PENGESAHAN Rencana Pembelajaran
Daniel Oktodeli Sihombing Program Studi Manajemen Informatika, AMIK BSI, Pontianak
Seminar Nasional Inovasi dan Teknologi (SNIT) 01 PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PEMILIHAN KONSENTRASI TUGAS AKHIR (STUDI KASUS AMIK BSI
FUZZY MADM DALAM EVALUASI PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIF WEIGHTING
FUZZY MADM DALAM EVALUASI PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIF WEIGHTING Erliza Yubarda Jurusan Manajemen Informatika, AMIK Mitra Gama Jl. Kayangan No. 99 Duri Riau e-mail : erliza_yubarda@yahoo.co.id
Penerapan Metode Fuzzy Sugeno Dalam Pendaftaran Siswa Baru di SDN Sonopatik 1 Nganjuk
Nusantara of Enginering/Vol.3/No.1/ISSN: 2355-6684 41 Penerapan Metode Fuzzy Sugeno Dalam Pendaftaran Siswa Baru di SDN Sonopatik 1 Nganjuk Fajar Rohman Hariri Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik,
PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MADM
PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MADM Apriansyah Putra 1), Dinna Yunika Hardiyanti 2) Email: Apriansyah@unsri.ac.id, dinna_yunika@yahoo.co.id Abstract In every institution especially
Keputusan Pemilihan Program Studi dengan
Pengembangan Aplikasi Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi dengan Metode Fuzzy Logic (Studi Kasus: Universitas Multimedia Nusantara) Joko Haryanto, Seng Hansun Program Studi Teknik Informatika,
Menentukan Harga Beras Sesuai Mutu Kualitas Beras dengan Logika Fuzzy Mamdani
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 T - 13 Menentukan Harga Beras Sesuai Mutu Kualitas Beras dengan Logika Fuzzy Mamdani Ghulam Abdul Malik, Agus Maman Abadi Prodi Matematika, Universitas
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan perekonomian yang terjadi saat ini menjadikan persaingan bisnis semakin kompetitif, konsumen semakin kritis dalam memilih produk berkualitas tinggi sehingga
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN METODE SAW Arie Wedhasmara 1, Jasmo ari wibowo 2 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Email : jasmo_ari_wibowo@yahoo.co.id
FUZZY 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
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI SMK KRISTEN TOMOHON MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2017 STMIK STIKOM Bali, 10 Agustus 2017 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI SMK KRISTEN TOMOHON MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING