Optimasi pengadaaan kapal-kapal pengangkut LNG untuk distribusi LNG dari Pulau Kalimantan ke Pulau Jawa menggunakan Fuzzy Logic.
|
|
- Hartono Herman Tan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jurnal Tugas Akhir Optimasi pengadaaan kapal-kapal pengangkut LNG untuk distribusi LNG dari Pulau Kalimantan ke Pulau Jawa menggunakan Fuzzy Logic. Zainury (), Rosyid (2), Mulyadi (3) Mahasiswa Teknik Kelautan, 2,3 Staf Pengajar Teknik Kelautan Penentuan kapal yang akan digunakan untuk transportasi LNG termasuk hal yang utama dalam perencanaan transportasi LNG. -kapal pengangkut LNG tersebut dianalisa berdasarkan beberapa hal yang penting, yaitu jenis usia kapal, tangki muatan, kapasitas muat, kecepatan kapal, biaya transportasi, waktu transportasi, kompatibilitas kapal,dll. Dalam Tugas Akhir ini, dikaji mengenai optimasi pengadaan kapal-kapal pengangkut LNG untuk distribusi LNG dari Pulau Kalimantan menuju Pulau Jawa. Optimasi dilakukan dengan menggunakan model transportasi yaitu dengan Bontang Plant sebagai titik Origin (Asal) dan Muara Angke sebagai titik destination. Muatan dalam analisa ini adalah LNG sebesar.5 MTPY. Optimasi kapal-kapal pengangkut LNG dilakukan dengan membandingkan beberapa kapal-kapal yang selama ini melayani Bontang Plant. Optimasi dalam tugas akhir ini menggunakan Fuzzy Logic sebagai pendekatan optimasinya, yaitu dengan menggunakan kriteria umur kapal, nilai kompatibilitas kapal, waktu transportasi dan biaya transportasi. Dari analisa yang dilakukan, diperoleh bahwa kapal yang paling maksimal dari beberapa kapal pengangkut yang dianalisa adalah kapal Dwi Putra dengan nilai optimal 7.83% dan kapal Golar Mazo dengan nilai optimal 69.55%. Sedangkan kapal yang tidak optimal adalah kapal LNG Capricorn diikuti oleh kapal Surya Aki dan Eka Putra berturut-turut sebesar 55.45%, 62.34% dan %. Surya Satsuma berada diantaranya yaitu dengan nilai optimal %. Kata kunci: Optimasi, Liquefied Natural Gas, Distribusi, LNG Carrier, Fuzzy Logic, Transportation.. PENDAHULUAN Gas bumi mempunyai peran yang sangat penting dalam pembangunan nasional, yaitu sebagai sumber energi, bahan baku dalam negeri dan sebagai sumber penerimaan negara dan devisa. Pada tahun 23 kontribusi penerimaan negara dari gas bumi sebesar Rp. 3,4 Triliun atau sekitar 9,3% dari total dalam negeri yaitu sebesar Rp. 337, Triliun. Saat ini, permintaan gas bumi di dalam negeri cenderung meningkat dengan adanya pengurangan subsidi BBM, berkembangnya industri petrokimia dan isu lingkungan. Gas Alam bisa diangkut dalam dua bentuk, yaitu dalam bentuk gas dan dalam bentuk LNG (Liquified Natural Gas). Masing masing cara pengangkutan mempunyai konsekuensi berbeda - beda terhadap moda angkut yang digunakan dan otomatis berpengaruh terhadap biaya angkut. Moda angkut lintas laut yang umum digunakan untuk sarana distribusi LNG yaitu (i) kapal tanker LNG, (ii) pipa gas (OffShore) dan (iii) kapal kontainer. Hingga saat ini, distribusi gas alam di dalam negeri Indonesia menggunakan jaringan pipa transmisi dan distribusi. Distribusi dengan menggunakan jaringan pipa memiliki beberapa kelemahan antara lain instalasi yang mahal, tidak adanya pemanfaatan lebih lanjut terhadap pipa yang tidak produksi lagi dan hanya dapat melayani beberapa kilang minyak saja. Hal ini menjadi sangat tidak efektif ketika sumur produksi LNG menurun kapasitas produksinya. Konsorsium tiga BUMN energi yaitu PGN, PLN dan Pertamina melihat peluang pembangunan terminal penerima LNG di Pulau Jawa. Infrastruktur lain yang tidak kalah penting adalah moda angkut LNG, salah satunya adalah kapal-kapal pengangkut LNG dan kapal container LNG. Studi Optimasi sangat penting perannya dalam merencanakan suatu proyek. Dengan adanya studi optimasi, maka akan diketahui pilihan mana yang paling optimal (dari beberapa pilihan) untuk menggunakan sumber daya yang ada. Optimasi yang dilakukan dalam tugas akhir ini menggunakan metode fuzzy logic dalam menentukan pilihan mana yang paling optimal. Studi Optimasi pengadaaan kapal-kapal pengangkut LNG dari Terminal muat Bontang ke terminal penerima di Muara Angke diharapkan dapat memberikan masukan dalam pelaksanaan pembangunan terminal penerima LNG di Pulau Jawa. 2. DASAR TEORI 2.. LNG (Liquified Natural Gas) LNG (Liquified Natural Gas) adalah gas alam yang didinginkan sampai mencapai suhu ± minus 6 derajat celcius pada tekanan atmosfer yang membuat gas menjadi zat cair. Hal terpenting pada pemuatan LNG dapat diringkas dalam tiga unsur sifat LNG, yaitu:
2 Sifat mudah menguap Sifat mudah menyala Spesifik gravity rendah 2.2 pengangkut LNG ( LNG Carrier) Pengangkutan gas alam dengan menggunakan pipa memiliki beberapa keterbatasan, antara lain : keterbatasan gerak, memerlukan investasi yang besar, penanganan sistem kompressor yang cukup rumit mengingat semakin jauh jarak maka semakin besar kompressor yang digunakan, penanganan terhadap keselamatan lingkungan cukup besar mengingat tekanan dalam jaringan pipa tersebut sangat tinggi sehingga sedikit kebocoran dapat berakibat fatal terhadap lingkungannya (Soegiono dan Arta 26). Alternatif lain yang digunakan untuk mengangkut gas alam adalah menggunakan jasa angkutan laut, akan tetapi karena tekanan gas tersebut sangat tinggi maka tekanan gas tersebut harus diturunkan sampai mencapai Atm. Moda angkut kapal untuk LNG dapat berupa kapal-kapal pengangkut LNG (LNG Carrier / LNG Tanker) dan kapal-kapal kontainer. LNG Carrier / LNG Tanker merupakan salah satu jenis kapal khusus yang dirancang untuk mengangkut satu jenis muatan/kargo saja. kapal tersebut memiliki tangki-tangki khusus yang dirancang untuk menjaga suhu muatannya (LNG) hingga 63 derajat celcius. Beberapa kelebihan dari moda angkut kapal-kapal pengangkut LNG adalah gas alam yang diangkut bisa dalam jumlah besar untuk sekali angkut mengingat gas alam yang diangkut dalam bentuk cairan dan memiliki volume seperenam ratus (/6) dari volume semula (bentuk gas). siklus pelayaran kapal-kapal pengangkut LNG dapat digolongkan menjadi tiga, yaitu : Ballast Voyage Loaded Voyage Docking Voyage (baik sesudah maupun sebelum) 2.3. Kompatibilitas Untuk melakukan studi kompatibilitas kapal dan terminal LNG, diperlukan waktu dan usaha yang tidak sedikit. Hal ini disebabkan banyak dan kompleksnya parameter dari kapal dan terminal yang harus dievaluasi. Displin ilmu yang terlibat dalam studi ini juga beragam, mulai dari mechanical, civil, instrumentasi dan marine serta shipping. Sampai saat ini, belum ditemukan adanya standart yang memberikan prosedur baku untuk studi kompatibilitas kapal dan terminal LNG secara keseluruhan. Karena bersifat multidisiplin, beberapa standart hanya memberikan sebagian pembahasan dan dasar perhitungan berdsarkan displin ilmu yang sesuai. Pada dasarnya, kompatibilitas kapal-kapal pengangkut LNG dapat dilihat berdasarkan peralatan yang terlibat dalam proses loading dan discharging. 2.4 Parameter-parameter perhitungan nilai ekonomis kapal Setiap benda yang diproduksi pasti memiliki nilai ekonomis. Nilai ekonomis dari setiap benda berbeda-beda. Perbedaaan ini yang menjadi pertimbangan dalam memproduksi ataupun menggunakan benda tesebut dalam pengambilan keputusan. Nilai ekonomis dapat dihitung dari beberapa parameter yang terkait dengan benda tersebut. Parameter-parameter perhitungan nilai ekonomis kapal adalah sebagai berikut : Dimensi kapal Ongkos muatan Biaya operasi Biaya operasi pada pengoperasian kapal dihitung berdasarkan waktu yang dibutuhkan untuk transportasi kapal tersebut. Waktu operasi kapal (RTT) dapat dirumuskan sebagai berikut :....(4) Jumlah round trip (ARRT), tergantung dari waktu pelayaran dan off hire....(5) Keterangan: Vs : Kecepatan kapal. UL : kecepatan pemuatan muatan dari kapal. UR : kecepatan pembongkaran muatan dari kapal. Biaya Operasi dibagi menjadi dua jenis biaya yaitu Fixed costs dan Variabel costs. Komponen fixed costs adalah biaya tetap dan tidak tergantung pada operasi kapal, terdiri atas biaya kepemilikan (ownership cost component), sedangkan biaya variabel adalah biaya yang tergantung pada operasional kapal itu sendiri. 2.5 Pengambilan Keputusan dan Optimasi Sudah menjadi hal yang wajar jika dalam kehidupan manusia dihadapkan dengan permasalahan yang membutuhkan pengambilan keputusan. Dalam mengambil keputusan setiap manusia memikirkan hal-hal yang berkaitan dengan masalah tersebut. Persoalan pengambilan keputusan dapat dianalisa dengan mengenali variabel keputusan (decision variabels) dan variabel konsekuensinya (consequence variabel). Dalam pengambilan keputusan, kita dapat menganalisisnya dengan mengetahui Variabel keputusan (decision variabels) dan variabel 2
3 Jurnal Tugas Akhir konsekuensi (consequence variabels). Variabel keputusan dapat pula dipahami sebagai tindakan (act) yang akan diambil, sementara variabel konsekuensi sebagai hasil (outcome) keputusan tersebut (Rosyid 29). Variabel konsekuensi dibedakan menjadi dua, yaitu kendala (constraint) dan kriteria keputusan (decision criteria). Pada umumnya, pengambilan keputusan menggunakan beberapa kriteria (kriteria Majemuk). Metode penyelesaian untuk optimasi dengan kriteria majemuk, antara lain adalah :. Metode fungsi Utilitas 2. Metode fungsi Tujuan Berbatas 3. Metode Leksiografik 4. Metode Goal Programing 2.5 Charter of Ship (Sewa Menyewa ) Chartering adalah salah satu aktivitas dalam industri pelayaran. Charter berarti pemilik atau disponent owner bersedia menyewakan kapal atau memberikan jasa pelayaran tertentu kepada penyewa (charterer) dan penyewa bersedia untuk membayar freight atau hire yang disepakati. Terdapat beberapa biaya dalam sewa kapal, antara lain Capital cost atau biaya tetap dan operation cost meliputi manning, repairs, maintenance, bunker, dll. Voyage charter, adalah kesepakatan untuk menyewa kapal beserta kru kapal dalam satu pelayaran antara terminal loading dan terminal penerima. Time charter, adalah kesepakatan untuk menyewa kapal dan memberikan hak kepada penyewa untuk menggunakan kapal dalam periode waktu tertentu. Bareboat charter, adalah kesepakatan untuk menyewa kapal dalam jangka waktu tertentu. Penyewa menyediakan kru dan bertanggung-jawab terhadap keseluruhan biaya operasi dari kapal tersebut. Keseluruhan kesepakatan antara penyewa dan pemilik kapal terdapat dalam Charter Party. Charter Party adalah dokumen perjanjian atau kontrak antara pemilik kapal dengan penyewa, dimana kapal digunakan atau disewa untuk mengantarkan muatan pada rute pelayaran yang ditetapkan (voyage charter) atau untuk periode waktu yang ditetapkan (time charter). Charter Party juga berisikan semua kesepakatan, kondisi dan pengecualian yang berdasarkan referensi hukum yang berlaku. 2.6 Logika Fuzzy (Fuzzy Logic) Sebelum munculnya teori logika Fuzzy (Fuzzzy Logic), dikenal sebuah logika tegas (Crip Logic) yang memiliki nilai benar atau salah secara tegas. Sebaliknya Logika Fuzzy merupakan sebuh logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran antara benar dan salah. Dalam teori logika Fuzzy sebuah nilai bisa bernilai benar dan salah secara bersamaan namun berpa besar kebenaran dan kesalahan suatu nilai tergantung bobot/grade keanggotaan yang dimilikinya. Hal-hal yang terdapat pada sistem fuzzy : Variabel Fuzzy Himpunan Fuzzy Semesta Pembicaraan Domain Himpunan support Fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukan pemetaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya (derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara sampai. Operator Dasar Zadeh beberapa operatornya antara lain :. Operator AND μa B = min (μa[x], μb[y]) 2. Operator OR μaub = max (μa[x], μb[y]) 3. Operator NOT μa = -μa[x] Fungsi keanggotaan suatu himpunan fuzzy dapatditentukan dengan fungsi segitiga (triangle), trapesium (trapezoidal) atau fungsi Gauss (Gausian). Persamaan fungsi keanggotaan segitiga adalah...() Persamaan fungsi keanggotaan trapesium adalah (2) Persamaan fungsi keanggotaan Gauss (Gausian) adalah :,,...(3) Dalam sistem logika Fuzzy terdapat beberapa operasi aritmatika yang diperlukan dalam penalarannya antara lain : a. Gabungan (Union) dalam sistem logika Fuzzy dikenal dengan istilah Max. b. Irisan (Intersection) dalam sistem logika Fuzzy dikenal dengan istilah Min. c. Kesamaan (Equality), operasi kesamaan dinyatakan dalam persamaan : d. Produk (Product), operasi produk dinyatakan dalam persamaan : Dalam fuzzy logic terdapat beberapa system untuk merubah nilai linguistik menjadi nilai tegas. Beberapa Sistem Inferensi Fuzzy yang dikenal secara umum adalah sebagai berikut: 3
4 . Metode Tsukamoto 2. Metode Mamdani 3. Metode Sugeno 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.. Pemodelan Transportasi Model transportasi adalah dari bontang menuju muara angke dengan moda transportasi LNG carrier. Asumsi model yang dibuat adalah sebagai berikut :. Saat proses distribusi, kecepatan kapal dianggap konstan selama dalam perjalanan mulai dari berangkat dari lokasi asal hingga tiba di lokasi tujuan. 2. Tidak ada waiting time bagi kapal, sehingga LNG yang akan dibongkar atau muat, dapat dilakukan secara langsung. 3. Waktu untuk cooling-down dianggap tidak ada, dalam artian bahwasannya suhu LNG Tanks dan Arms dianggap -6 C. 4. Waktu Roundtrip Days dihitung hanya berdasarkan pada lamanya waktu di laut (seatime) yang dihitung dengan kecepatan konstan, ditambah dengan lamanya proses muat dan bongkar LNG (port time) dari lokasi asal dan lokasi tujuan. 5. Terminal Penerima selama beroperasi dianggap tidak ada halangan apapun sehingga setiap ada kapal langsung bisa dilayani dengan konsekwensi penambahan biaya untuk pengerukan. 6. Boil of Gas untuk semua kapal sama yaitu -.5% per day. 7. Penggunaan LNG dengan skenario sewa (Charter Hire). 8. Jumlah hari efektif kapal (commission days) dalam satu tahun adalah 33 hari. Data kapal-kapal LNG yang akan dianalisa adalah sebagai berikut : Tabel.Data kapal-kapal yang dianalisa NO Nama Penamaan LNG CAPRICORN a 2 DWIPUTRA b 3 SURYA AKI c 4 SURYA SATSUMA d 5 EKA PUTRA e 6 GOLAR MAZO f Lanjutan Tabel.Data kapal-kapal yang dianalisa Deliv. Vs (Knots) Nama LOA B T Year (m) (m) (m) Load Ball (year) a b c d e f Lanjutan Tabel.Data kapal-kapal yang dianalisa Capacity of Owner Cost Operating Cost Nama Cargo Tanks Component Component (m3) (US$/Day) (US$/Day) a 26,3. 82, , b 27, , ,36.4 c 9,47. 38, ,35.64 d 23, , , e 37, , ,5.24 f 36, , , Umur. Umur kapal yang digunakan adalah umur kapal hingga rahun 2. Umur kapal untuk masingmasing kapal adalah sebagai berikut : Tabel 2.Umur Umur Nama (years) LNG CAPRICORN 3 DWIPUTRA 5 SURYA AKI 3 SURYA SATSUMA 9 EKA PUTRA 9 GOLAR MAZO Waktu dan biaya transportasi 3.3.Waktu tansportasi. Dibutuhkan masing-masing satu kapal LNG dari kapal yang dianalisa, kecuali untuk kapal surya aki dan surya Satsuma menggunakan 3 unit kapal. Waktu transportasi masing-masing kapal adalah sebagai berikut : Tabel 3. Waktu Transportasi No Nama Delivery time (days/year) EKA PUTRA DWIPUTRA GOLAR MAZO LNG CAPRICORN SURYA SATSUMA SURYA AKI Biaya transportasi Biaya transportasi masing-masing kapal yang dianalisa adalah sebagai berikut : Tabel 4.Biaya Transportasi No Nama Transportation Cost (US$/MMBTU) EKA PUTRA.23 2 DWIPUTRA.24 3 GOLAR MAZO.24 4 LNG CAPRICORN.26 5 SURYA SATSUMA.6 6 SURYA AKI Perhitungan kompatibilitas. Perhitungan kompatibilitas kapal menggunakan fuzzy logic dengan berdasarkan panjang kapal, lebar kapal dan sarat air kapal. Untuk membentuk sistem Fuzzy Logic perhitungan kompatibilitas kapal yang berdasarkan metode mamdani, dibutuhkan langkah-langkah sebagai berikut : 4
5 Jurnal Tugas Akhir. Masukan nilai tegas (data in-put). Nilai tegas untuk perhitungan kompatibilitas kapal adalah panjang kapal, lebar kapal dan sarat air kapal. 2. Perancangan variabel dan himpunan Logika Fuzzy (Fuzzyfikasi). Variabel dan himpunan logika fuzzy untuk perhitungan berikut : kompatibilitas adalah sebagai Variabel. Variabel Lebar. Variabel Sarat air. Variabel Kompatibilitas. Himpunan masing-masing variabel adalah sebagai berikut : < x 23 x >23 x < x < x 27 4 x >27 x < x < x 3 4 x >3 x < x 3 4 x >3 Variabel lebar dan sarat air kapal diperoleh dengan cara yang sama. Sedangkan untuk variabel kompatibilitas, linguistiknya kecil, menengah dan besar. 3. Pengaplikasian Logika Fuzzy). Fungsi Implikasi (Inferensi Didalam Pengaplikasian Fungsi Implikasi dibutuhkan langkah-langkah sebagai berikut : Pembuatan aturan dasar (rule base). Dibuat 25 aturan dasar sebagai berikut : Nomor Aturan 2 3 Tabel 6. Aturan-aturan dasar sistem fuzy logic kompatibilitas kapal Lebar Kompatibili Sarat Air tas 6 Fungsi keanggotaann untuk variabel kapal adalah sebagai berikut : Tabel 5. Fungsi keanggotaan variabel panjang kapal Domain Lingustik Keanggotaan Keanggotaan (m) Lebar Lebar x < x 9 x >9 5 4 x 5 5 < x 9 5
6 Variabel Keanggotaan (.62,.38 ), Lebar Keanggotaan (.65,.35 ) Sarat Air Keanggotaan (.24,.76) Variabel Keanggotaan (. 97,.3) Lebar Keanggotaan (.2,.8) Sarat Air Perhitungan variabel input. keanggotaan masing-masing Tabel 7. Keanggotaan dan linguistic masingmasing kapal. LNG Capricorn, Lebar, Keanggotaan (.47,.53), Lanjutan Tabel 7. Keanggotaan dan linguistic masing-masing kapal. Surya Satsuma,, Dwiputra (.95,.5), (.28,.72), (.8,.82), Eka Putra (.5,.5), (.4,.6), Lebar (.8,.92), Surya Aki (.98,.2), (.2,.8), (.9,.8), Golar Mazo (.5,.5), (.4,.6), Lebar (.6,.84), 4. Defuzzyfikasi. Didalam Defuzzyfikasi dibutuhkan langkah-langkah sebagai berikut: Komposisi himpunann berdasarkan aturan dasar dan pencarian keanggotaan Min-Max. Perhitungan nilai crips (menggunakan metode centre of gravity). Nilaii crips berupa kompatibilitas masing-masing kapal adalah sebagai berikut : Tabel 9. Kompatibilitas Masing-masing No Nama Nilai SURYA AKI 2 SURYA SATSUMA 3 DWIPUTRA 4 EKA PUTRA 5 GOLAR MAZO 6 LNG CAPRICORN Perhitungan optimasi. Perhitungan optimasii kapal menggunakan fuzzy logic dengan berdasarkan umur kapal, kompatibilitas kapal, waktu transporatsi dan biaya transportasi. Untuk membentuk sistem Fuzzy Logic perhitungan optimasii kapal yang berdasarkan metode mamdani, dibutuhkan langkah-langkah sebagai berikut :. Masukan nilai tegas (data in-put). Nilaii tegas untuk perhitungan optimasi adalah umur kapal, kompatibilitas kapal, waktu transportasi dan biaya transportasi. 2. Perancangan variabel dan himpunan Logika Fuzzy (Fuzzyfikasi). Variabel dan himpunan logika fuzzy untuk perhitungan berikut : kompatibilitas adalah sebagai Variabel Umur. Variabel Kompatibilitas. Variabel Waktu Transportasi. Variabel Biaya Transportasi. Variabel Optimasi. Himpunan masing-masing variabel adalah sebagai berikut : Tabel 8. Max keanggotaan dan linguistik Nama Max Keanggotaan LNG Capricorn Dwi Putra Surya Aki Surya Satsuma Eka Putra Golar Mazo
7 Jurnal Tugas Akhir < x 45 x >45 Variabel waktu transportasi, biaya transportasi dan optimasi diperoleh dengan cara yang sama. Sedangkan untuk variabel kompatibilitas, linguistiknya kecil, menengah dan besar. 3. Pengaplikasian Logika Fuzzy). Fungsi Implikasi (Inferensi Didalam Pengaplikasian Fungsi Implikasi dibutuhkan langkah-langkah sebagai berikut : Pembuatan aturan dasar (rule base). Dibuat 25 aturan dasar sebagai berikut : Fungsi keanggotaan untuk variabel Umur kapal adalah sebagai berikut : Tabel. Fungsi keanggotaan variabel panjang kapal Lingustik Baru Muda Lama Keanggotaan Tua Domain Keanggotaan (years) x 5 5 < x 5 x >5 x 5 5 < x 5 5 < x 25 x >25 x 5 5 < x < x 35 x >35 x < x < x 45 x >45 x 35 Nomor Aturan Perhitungan keanggotaan variabel input. Tabel 2. Keanggotaan dan linguistic masing- masing kapal. Variabel Umur kapal Tabel. Aturan-aturan dasar sistem fuzy logic optimasii Umur Baru Baru Baru Muda Lama Tua Komp atibili tas LNG Capricorn Waktu Transp. Lambat Lambat Dwiputra Biaya Transp. Murah Murah Murah Optimasi Lebih Lebih Lebih Kurang Kurang masing-masing Surya Aki Keanggotaan (.3,.7) (.9,.) (.,.9) Kompatibilit as, Muda, Lama Baru, Muda Keanggotaan (.4,.86) (.,.) (.34,.66),,, Waktu Transportasi Keanggotaan (.93,.7) (.9,.9) (.39,.6) 7
8 ,, Lambat, Lambat Biaya Transportasi Keanggotaan (.48,.52) (.52,.48) (.58,.42) Murah Murah Tabel 2. Keanggotaan dan linguistic masingmasing kapal. Surya Satsuma Eka Putra.42.5 Lebih.38.5 Lebih.46 Variabel Surya Satsuma Eka Putra Golar Mazo.9 Umur kapal Keanggotaan (.5,.5) (.5,.5) (.5,.5) Kompatibilit as Baru, Muda Muda, Baru, Muda Keanggotaan (.38,.62) (.8,.92) (.4,.86),,, Waktu Transportasi Keanggotaan (.8,.2) (.27,.73) (.39,.6) Lambat, Lambat,, Biaya Transportasi Keanggotaan (.78,.22) (.54,.46) (.52,.48) Murah Murah 4. Defuzzyfikasi. Didalam Komposisi Variabel dibutuhkan langkahlangkah sebagai berikut: Komposisi himpunan berdasarkan aturan dasar dan pencarian keanggotaan Min-Max. Tabel 3. Max keanggotaan dan linguistik Nama Max keanggotaan LNG Capricorn Dwi Putra.3 Lebih.4 Kurang Lebih. Golar Mazo.5 Lebih.4 Perhitungan nilai crips (menggunakan metode centre of gravity). Nilai crips berupa optimasi masing-masing kapal adalah sebagai berikut : Tabel 4.Optimasi masing-masing kapal No Nama Optimasi (%) DWIPUTRA GOLAR MAZO SURYA SATSUMA EKA PUTRA SURYA AKI LNG CAPRICORN KESIMPULAN 5.. Kesimpulan Dari Tugas Akhir yang telah dilakukan selama ini, kesimpulan yang diperoleh dari analisa hasil dan pembahasan adalah sebagai berikut :. Eka Putra membutuhkan waktu dan biaya transportasi yang paling minimum dibandingkan dengan kapal-kapal lainnya. Waktu transportasi untuk kapal Eka Putra adalah 36.4 day/year dan biaya transportasi.23 US$/MMBTU. 2. Surya Aki memiliki kompatibilitas paling tinggi dibandingkan kapal-kapal lainnya. Kompatibilitas Surya Aki adalah Dwi Putra adalah kapal yang paling optimal untuk distribusi LNG dari Bontang Plant menuju Muara Angke. Optimasi untuk kapal Dwi Putra adalah 7.83 %. Surya Aki.58 Lebih 8
9 Jurnal Tugas Akhir 5.. Saran Saran yang dapat diberikan untuk penelitian lebih lanjut adalah sebagai berikut :. Semesta himpunan dari kapal-kapal yang dianalisa akan lebih baik jika lebih luas lagi. Sehingga kapal-kapal yang dianalisa dapat dibandingkan dengan kapal-kapal lainnya yang lebih luas. Hal ini dibutuhkan data yang lebih banyak dan sulit terutama untuk kapal-kapal yang sudah tidak aktif lagi saat ini. 2. Penambahan variabel yang akan dianalisa akan memberikan nilai yang lebih maksimal, karena dalam penentuan kapal yang akan digunakan tidak hanya mempertimbangkan umur kapal, kompatibilitas kapal, waktu transportasi dan biaya transportasi. 3. Perlunya studi kompatibilitas yang lebih mendalam untuk mengetahui nilai kompatibilitas dari kapal, tidak hanya berdasarkan panjang kapal, lebar kapl dan sarat air kapal, meskipun secara kasar halhal tersebut yang menentukan. 4. Perhitungan waktu dan biaya transportasi akan lebih akurat jika terdapat data dari pihak kapal dan pihak penyewa kapal. Pada kenyataannya, pasti terdapat perbandingan antar keduanya. 5. Optimasi kapal-kapal yang dianalisa berdasarkan umur kapal, nilai kompatibilitas kapal, waktu transportasi dan biaya transportasi akan lebih baik jika terdapat faktor pemberat untuk tiap-tiap kriteria. Hal ini dikarenakan pada umumnya optimasi dilakukan dengan pertimbangan pentingnya kriteria-kriteria yang dianalisa. 6. Optimasi kapal-kapal tersebut juga dapat dilakukan dengan menggunakan struktur preferensi yang compromising, yaitu memakai hubungan atau. Hal ini dapat memperluas optimasi kapal-kapl yang dianalisa. Optimasi yang dilakukan akan lebih baik jika dilakukan optimasi pengadaan terminal penerima LNG, karena transportasi LNG adalah transportasi yang saling berkaitan satu dengan yang lainnya (supply chain). DAFTAR PUSTAKA Ayuningtiyas, Ika.27. Sistem Pendukung Penanganan Kesehatan Balita menggunakan Penalaran Fuzzy Mamdani.Jurusan Teknik Informatika Universitas Islam Indonesia.Yogyakarta. Gorton, Lars.24. Shipbroking and Chatering Practice Sixth edition. Liber Hermonds. London. Gripnios, Hector.959. Tramp Shipping. Thomas Nelson and Sons, London. Hendro, Nikolas.2. Studi Pemilihan Trayek KM.Caraka Jaya Niaga III-4 dari Tanjung Perak-Ambo dengan Analisa Required Freight Rate. Jurusan Teknik Perkapalan Institut Teknologi Sepuluh Nopember.Surabaya. Hidayat, Nurul.27. Desain Sistem Pakar Fuzzy untuk Diagnosa Kanker Prostat.Universitas Jendral Soedirman, Yogyakarta. Indartono, Arie.989. Perancangan Sistem Bongkar Muat kapal LNG. Jurusan Teknik Perkapalan.Institut Teknologi Sepuluh Nopember.Surabaya. Muntahir, Ferry.27. Kajian Perencanaan Distribusi LNG dari Pulau Kalimantan ke Pulau Jawa.Jurusan Teknik Perkapalan. Institut Teknologi Sepuluh Nopember.Surabaya. Rosyid, M.Daniel.29. Optimasi : Pengambilan Keputusan Secara kuantitatif. ITS press, Surabaya. Setijoprajudo.99. Teori dan Aplikasi Investasi pada Industri Maritim. FTK- Institut Teknologi Sepuluh Nopember.Surabaya. Soegiono dan K. Buda, Artana. (26). Transportasi LNG Indonesia. Airlangga University Press,Surabaya. Soesilo, Triharyo.26. Perlunya LNG Receiving Terminal di Pulau Jawa. PT.Rekayasa Industri.Jakarta. Syahrudin, Nasrul.26. Studi Kompatibilitas dan Terminal LNG/LPG. PT.Badak NGL, Bontang. Umar, Husein. 23. Studi Kelayakan Bisnis, edisi 2. PT. Gramedia Pustaka Utama: Jakarta. Vaudolo, Alain.2. Liquefied Gases Marine Transportation and Storage.Witherby, London. <URL : http : <URL : http : > <URL : http : www. cimc-tanks.com > 9
10 <URL : http : <URL : http : > <URL : http : <URL : http : <URL : http : www. tradekorea.com > <URL : http : www. widyagama.ac.id >
UNTUK DISTRIBUSI LNG DARI PULAU KALIMANTAN MENUJU PULAU JAWA MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC FERRIZA ZAINURY
OPTIMASI PENGADAAN AA KAPAL-KAPAL A A A PENGANGKUT G LNG UNTUK DISTRIBUSI LNG DARI PULAU KALIMANTAN MENUJU PULAU JAWA MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC FERRIZA ZAINURY 4303 100 010 JURUSAN TEKNIK KELAUTAN FAKULTAS
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 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 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 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 terperinciPRESENTASI SKRIPSI OPTIMASI RANTAI DISTRIBUSI LNG PAGERUNGAN DALAM MEMENUHI KEBUTUHAN GAS BALI LOGO. I Putu Yusna Armita
PRESENTASI SKRIPSI LOGO OPTIMASI RANTAI DISTRIBUSI LNG PAGERUNGAN DALAM MEMENUHI KEBUTUHAN GAS BALI I Putu Yusna Armita 4207 100 027 Contents Outline Skripsi Metodologi Penelitian Identifikasi Data Optimasi
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 terperinciFuzzy Inference System untuk Mengurangi Kemacetan di Perempatan Jalan
Fuzzy Inference System untuk Mengurangi Kemacetan di Perempatan Jalan Edwin Romelta / 13508052 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha
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 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 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 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 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 II TINJAUAN PUSTAKA
4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Penjurusan di SMA Sepanjang perkembangan Pendidikan formal di Indonesia teramati bahwa penjurusan di SMA telah dilaksanakan sejak awal kemerdekaan yaitu tahun 1945 sampai sekarang,
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Himpunan Himpunan adalah setiap daftar, kumpulan atau kelas objek-objek yang didefenisikan secara jelas, objek-objek dalam himpunan-himpunan yang dapat berupa apa saja: bilangan, orang,
Lebih terperinciBAB 2 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 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 terperinciMODEL PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERENCANAAN SANDARAN KAPAL INTEGRASI DENGAN LAYANAN KERETA API BARANG. (STUDI KASUS: PT.TERMINAL TELUK LAMONG SURABAYA)
MODEL PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERENCANAAN SANDARAN KAPAL INTEGRASI DENGAN LAYANAN KERETA API BARANG. (STUDI KASUS: PT.TERMINAL TELUK LAMONG SURABAYA) Ivan Akhmad 1) dan Ahmad Rusdiansyah 2) 1) Program Studi
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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciOPTIMASI RANTAI PASOK LNG: STUDI KASUS KEBUTUHAN LNG DI BALI
OPTIMASI RANTAI PASOK LNG: STUDI KASUS KEBUTUHAN LNG DI BALI I Putu Yusna Armita*, Ketut Buda Artana**, AAB Dinariyana D.P.*** Department of Marine Engineering, Faculty of Marine Technology, Sepuluh Nopember
Lebih terperinciBAB II. KAJIAN PUSTAKA. A. Kinerja Pegawai di Universitas Muhammadiyah Purwokerto
BAB II. KAJIAN PUSTAKA A. Kinerja Pegawai di Universitas Muhammadiyah Purwokerto Masalah kinerja pegawai di Universitas Muhammadiyah Purwokerto sangat mendapat perhatian. Hal ini dibuktikan dengan diadakannya
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 terperinciModel Pengangkutan Crude Palm Oil
TUGAS AKHIR Model Pengangkutan Crude Palm Oil (CPO) Untuk Domestik Oleh : Wahyu Aryawan 4105 100 013 Dosen Pembimbing : Ir. Setijoprajudo, M.SE. Bidang Studi Transportasi Laut dan Logistik Jurusan Teknik
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 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 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 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 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 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 terperinciSIDANG TUGAS AKHIR. Studi Kebutuhan dan Kapasitas CNG Carrier pada Distribusi CNG dari FSRU ke End Costumer dengan Pendekatan Simulasi
SIDANG TUGAS AKHIR Studi Kebutuhan dan Kapasitas CNG Carrier pada Distribusi CNG dari FSRU ke End Costumer dengan Pendekatan Simulasi EKO BUDI FEBRIANTO 2509.100.023 Latar Belakang 27 3 nd th rd Sumber
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 terperinciSebelumnya... Penalaran pada Sistem Pakar. Ketidakpastian dalam Sistem Pakar. Contoh forward chaining & backward chaining
Sebelumnya... Penalaran pada Sistem Pakar Contoh forward chaining & backward chaining Ketidakpastian dalam Sistem Pakar Teori Peluang Teori Bayes Jaringan Bayes Faktor Kepastian Kecerdasan Buatan Pertemuan
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 terperinciMODEL PERENCANAAN TRANSPORTASI LAUT DISTRIBUSI BBM: DUMAI PONTIANAK BELAWAN - KRUENG RAYA
MODEL PERENCANAAN TRANSPORTASI LAUT DISTRIBUSI BBM: DUMAI PONTIANAK BELAWAN - KRUENG RAYA Firmanto Hadi 1, Hasan Iqbal Nur 1, Irfa atil Karimah 1 *, Fara Putri Nur Hariadi 1 1 Jurusan Transportasi Laut,
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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan dapat diartikan sebagai sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil keputusan dalam situasi tertentu. Sistem
Lebih terperinciAnalisis Model Pembiayaan Investasi Pengembangan Alur Pelayaran Berbasis Public Private Partnership (Studi Kasus: Sungai Kapuas)
1 Analisis Model Pembiayaan Investasi Pengembangan Alur Pelayaran Berbasis Public Private Partnership (Studi Kasus: Sungai Kapuas) Made Ary Januardana, Tri Achmadi Jurusan Teknik Perkapalan, Fakultas Teknologi
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 terperinciKajian Perencanaan Gas Handling System dan Transportation System: Studi Kasus Distribusi di Bali
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, No. 1(Sept. 2012) ISSN: 2301-9271 G-253 Kajian Perencanaan Gas Handling System dan Transportation System: Studi Kasus Distribusi di Bali Muhammad Adam Iqro, A.A.B Dinariyana D.P,
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 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 terperinciLATAR BELAKANG TUJUAN PERUMUSAN MASALAH. Fadila Putra K Distribusi menurun hingga 60% (2007) Kebutuhan Pupuk
Fadila Putra K. 4105 100 044 LATAR BELAKANG Agraris Pertanian Kebutuhan Pupuk Pemenuhan PT PUSRI Distribusi Pupuk Surabaya, Januari 2010 Distribusi menurun hingga 60% (2007) Muatan Tidak Optimum Dosen
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 terperinciMenentukan Jumlah Produksi Berdasarkan Permintaan dan Persediaan Dengan Logika Fuzzy Menggunakan Metode Mamdani
Menentukan Jumlah Produksi Berdasarkan Permintaan dan Persediaan Dengan Logika Fuzzy Menggunakan Metode Mamdani Anitaria Simanullang 1), Marlina Setia Sinaga 2) Jurusan Matematika FMIPA UNIMED anitaria.simanullang@gmail.com
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI. lebih cepat dalam mengantisipasi kebutuhan dari pelanggan sehingga dapat lebih
BAB III METODOLOGI 3.1 KERANGKA PIKIR Perusahaan pada masa sekarang ini dituntut untuk dapat lebih efisien serta lebih cepat dalam mengantisipasi kebutuhan dari pelanggan sehingga dapat lebih bersaing
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 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 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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Bab landasan teori bertujuan untuk memberikan penjelasan mengenai metode atau pun teori yang digunakan dalam laporan tugas akhir ini, sehingga dapat membangun pemahaman yang sama antara
Lebih terperinciMengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Kinerja Dosen Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani
Seminar Nasional Teknologi Informatika, "The Future of Computer Vision", 27, ISBN : 978-62-56--7 Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Kinerja Dosen Menggunakan Metode Fuzzy Mamdani Sepri Yanti
Lebih terperinciPENGENDALIAN KECEPATAN KENDARAAN RODA EMPAT DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM METODE MAMDANI
Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 03, No. (204), hal 39-46. PENGENDALIAN KECEPATAN KENDARAAN RODA EMPAT DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM METODE MAMDANI Yoakim Marinus
Lebih terperinciANALISIS & DESAIN SISTEM FUZZY. Menggunakan TOOLBOX MATLAB
ANALISIS & DESAIN SISTEM FUZZY Menggunakan TOOLBOX MATLAB ANALISIS & DESAIN SISTEM FUZZY Menggunakan TOOLBOX MATLAB Sri Kusumadewi Analisis & Desain Sistem Fuzzy Menggunakan Toolbox Matlab Oleh: Sri Kusumadewi
Lebih terperinciSebelumnya... Penalaran pada Sistem Pakar. Ketidakpastian dalam Sistem Pakar. Contoh forward chaining & backward chaining
Sebelumnya... Penalaran pada Sistem Pakar Contoh forward chaining & backward chaining Ketidakpastian dalam Sistem Pakar Teori Peluang Teori Bayes Jaringan Bayes Faktor Kepastian Kecerdasan Buatan Pertemuan
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 terperinciAnalisis Dampak Pendalaman Alur Pada Biaya Transportasi (Studi Kasus : Sungai Musi)
JURNAL TUGAS AKHIR, ITS (Juli,2014) 1 Analisis Dampak Pendalaman Alur Pada Biaya Transportasi (Studi Kasus : Sungai Musi) Wina Awallu Shohibah, Firmanto Hadi, dan Irwan Tri Yunianto Jurusan Teknik Perkapalan,
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 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 terperinciPREDIKSI PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA KONSTRUKSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY LOGIC
PREDIKSI PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA KONSTRUKSI MENGGUNAKAN PENDEKATAN FUZZY LOGIC Elizar Program Studi Teknik Sipil, Universitas Islam Riau, Jl.Kaharuddin Nst 113 Pekanbaru Mahasiswa Program Doktor Teknik
Lebih terperinciEstimasi Kebutuhan BBM
Estimasi Kebutuhan BBM Hasil Estimasi Tahun Kunsumsi Total (Liter) Gayam Nonggunong Ra as Arjasa Kangayan Sapeken Masalembu Total 2013 1.985.587 228.971 2.180.642 4.367.677 365.931 3.394.745 3.462.689
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 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 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 terperinciSISTEM PENGENDALIAN PERSEDIAAN DENGAN PERMINTAAN DAN PASOKAN TIDAK PASTI (Studi Kasus pada PT.XYZ) AYU TRI SEPTADIANTI
SISTEM PENGENDALIAN PERSEDIAAN DENGAN PERMINTAAN DAN PASOKAN TIDAK PASTI (Studi Kasus pada PT.XYZ) AYU TRI SEPTADIANTI 1209100023 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciInternalisasi Biaya Eksternal pada Angkutan Laut BBM Domestik
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No. 1, (213) ISSN: 23373539 (2319271 Print) E27 Internalisasi Biaya Eksternal pada Angkutan Laut BBM Domestik Ni Putu Intan Pratiwi dan Firmanto Hadi, S.T., M.Sc. Jurusan Teknik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Zadeh di pertengahan tahun 1960 untuk mewakili nilai yang tidak pasti, namun efektif untuk menggambarkan perilaku sistem
Lebih terperinci2018, No Peraturan Pemerintah Nomor 67 Tahun 2002 tentang Badan Pengatur Penyediaan dan Pendistribusian Bahan Bakar Minyak dan Kegiatan Usah
BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA No.169, 2018 KEMEN-ESDM. Pengusahaan Gas Bumi. Pencabutan. PERATURAN MENTERI ENERGI DAN SUMBER DAYA MINERAL REPUBLIK INDONESIA NOMOR 4 TAHUN 2018 TENTANG PENGUSAHAAN GAS
Lebih terperinciPenerapan Logika Fuzzy
1 Penerapan Logika Fuzzy M. Faisal Baehaki - 13506108 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia 1 m_faisal_b@yahoo.com
Lebih terperincimanusia diantaranya penyakit mata konjungtivitis, keratitis, dan glaukoma.
6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Gambaran Tentang Mata Mata merupakan organ tubuh manusia yang paling sensitif apabila terkena benda asing misal asap dan debu. Debu akan membuat mata kita terasa perih atau
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 terperinciPenerapan Fuzzy Mamdani Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Telepon Seluler
Penerapan Fuzzy Mamdani Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Telepon Seluler Wira Buana Dosen STMIK Jayanusa wira_buana59@yahoo.com ABSTRAK Fuzzy logic merupakan salah satu pendekatan yang menggunakan
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 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 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 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
Lebih terperinciFUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING
Media Informatika, Vol. 3 No. 1, Juni 2005, 25-38 ISSN: 0854-4743 FUZZY MULTI-CRITERIA DECISION MAKING Sri Kusumadewi, Idham Guswaludin Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Persediaan 2.1.1 Pengertian Persediaan Persediaan adalah bahan atau barang yang disimpan yang akan digunakan untuk digunakan memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk proses produksi
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 terperinciBAB II KAJIAN TEORI. Berikut diberikan landasan teori mengenai teori himpunan fuzzy, program
BAB II KAJIAN TEORI Berikut diberikan landasan teori mengenai teori himpunan fuzzy, program linear, metode simpleks, dan program linear fuzzy untuk membahas penyelesaian masalah menggunakan metode fuzzy
Lebih terperinciBAB II PROFIL PERUSAHAAN. A. Sejarah Ringkas PT. BURUNG LAUT BANDA ACEH CABANG. Perusahaan pelayaran PT. Burung Laut Banda Aceh didirikan sesuai
BAB II PROFIL PERUSAHAAN A. Sejarah Ringkas PT. BURUNG LAUT BANDA ACEH CABANG MEDAN Perusahaan pelayaran PT. Burung Laut Banda Aceh didirikan sesuai dengan akte No. 18 April 1988 yang dibuat dihadapan
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 terperinciPrediksi Ketersediaan Beras di Masyarakat Menggunakan Logika Fuzzy Dalam Upaya Meningkatkan Ketahanan Pangan ( Studi Kasus di Kecamatan Harau)
Prediksi Ketersediaan Beras di Masyarakat Menggunakan Logika Fuzzy Dalam Upaya Meningkatkan Ketahanan Pangan ( Studi Kasus di Kecamatan Harau) Hezy Kurnia Universitas Putra Indonesia YPTK, Padang e-mail
Lebih terperinciAnalisis Pengaruh Pemilihan Fuzzy Membership Function Terhadap Output Sebuah Sistem Fuzzy Logic
Analisis Pengaruh Pemilihan Fuzzy Membership Function Terhadap Output Sebuah Sistem Fuzzy Logic Luh Kesuma Wardhani, Elin Haerani Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi UIN SUSKA Riau
Lebih terperinciBAB 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 terperinciK : DIMAS CRISNALDI ERNAND DIMAS
Perancangan Sistem Monitoring di Pelabuhan Tanjung Perak Dalam Rangka Meningkatkan Faktor Keamanan Presented By : DIMAS CRISNALDI ERNANDA 4203 109 019 Latar Belakang Kecelakaan yang terjadi pada kapal
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 terperinci1. Tentang Kami. 2. Visi. 3. Misi. 4. Integritas
Jl. Sungai Bambu Raya No. 19, Tg. Priok, Jakarta Telp. +6221 22652213 Fax : +6221 22652214 Email : official@samudragroup.xyz Website : 1. Tentang Kami PT. Samudra Lomanis Shipping Lines didirikan pada
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 HIMPUNAN CRIPS Himpunan adalah suatu kumpulan objek-objek yang mempunyai kesamaan sifat tertentu. Suatu himpunan harus terdefinisi secara tegas, artinya untuk setiap objek selalu
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 terperinciPENELAAHAN PRIORITAS BESARAN CADANGAN BAHAN BAKAR NASIONAL. Agus Nurhudoyo
PENELAAHAN PRIORITAS BESARAN CADANGAN BAHAN BAKAR NASIONAL Agus Nurhudoyo Pusat Penelitian dan Pengembangan Teknologi Ketenagalistrikan, Energi Baru Terbarukan dan Konservasi Energi agusn@p3tkebt.esdm.go.id
Lebih terperinciIr. Dicky Gumilang, MSc. Manajemen Rantai Pasokan
Ir. Dicky Gumilang, MSc. Manajemen Rantai Pasokan Transportasi memindahkan produk dari satu tempat ke tempat lain yang membuat suatu rantai pasokan menjalankan pengiriman barang dari hulu ke hilir (pelanggan).
Lebih terperinciANALISIS PENENTUAN RUTE PELAYARAN PETIKEMAS DOMESTIK BERBASIS PERMINTAAN
SIDANG PRESENTASI TUGAS AKHIR 8 April 2010 ANALISIS PENENTUAN RUTE PELAYARAN PETIKEMAS DOMESTIK BERBASIS PERMINTAAN Disusun oleh: YUNISTYANA RATRI N.R.P. 4105 100 005 Dosen Pembimbing Firmanto Hadi, ST,
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 terperinci