SUATU UKURAN KESAMAAN HIMPUNAN KABUR INTUITIONISTIC BERNILAI INTERVAL DAN APLIKASINYA UNTUK PENGENALAN POLA

dokumen-dokumen yang mirip
HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN

SIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 6 No.1 Juni 2012: 9-16 KRITERIA KEKONVERGENAN CAUCHY PADA RUANG METRIK KABUR INTUITIONISTIC

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

SIFAT-SIFAT SEMIGRUP SIMETRIS INTERVAL

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

TEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL

PENERAPAN TEOREMA TITIK TETAP UNTUK MENUNJUKKAN ADANYA PENYELESAIAN PADA SISTEM PERSAMAAN LINEAR

TUGAS ANALISIS REAL LANJUT. a b < a + A. b + B < A B.

BAB III RUANG HAUSDORFF. Pada bab ini akan dibahas mengenai ruang Hausdorff, kekompakan pada

Secara umum, suatu barisan dapat dinyatakan sebagai susunan terurut dari bilangan-bilangan real:

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

Hendra Gunawan. 12 Februari 2014

Definisi Integral Tentu

BAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN

LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

Semigrup Matriks Admitting Struktur Ring

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 71-76, Agustus 2003, ISSN :

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling

Mariatul Kiftiah. JurusanMatematika FMIPA Universitas Tanjungpura, Pontianak Jl. A Yani Pontianak ABSTRACT

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

Himpunan Kritis Pada Graph Caterpillar

TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

MATHunesa (Volume 3 No 3) 2014

PEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK

UKURAN PEMUSATAN DATA

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

MAKALAH ALJABAR LINEAR SUB RUANG VEKTOR. Dosen Pengampu : Darmadi, S.Si, M.Pd

Beberapa Sifat Semigrup Matriks Atas Daerah Integral Admitting Struktur Ring 1

RUANG VEKTOR MATRIKS FUZZY

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

2 BARISAN BILANGAN REAL

Pengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)

Aji Wiratama, Yuni Yulida, Thresye Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend. A. Yani km 36 Banjarbaru

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

HALAMAN Dengan definisi limit barisan buktikan limit berikut ini : = 0. a. lim PENYELESAIAN : jadi terbukti bahwa lim = 0 = 5. b.

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 1, 41-48, April 2003, ISSN : MATRIKS STOKASTIK GANDA DAN SIFAT-SIFATNYA

MA1201 MATEMATIKA 2A Hendra Gunawan

PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG b-metrik CONE R BERNILAI R 2

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT

INVERS TERGENERALISASI MATRIKS ATAS ALJABAR MAXPLUS Musthofa Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY

BAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas.

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN

,n N. Jelas barisan ini terbatas pada dengan batas M =: 1, dan. barisan ini kovergen ke 0.

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN

Homomorfisma Pada Semimodul Atas Aljabar Max-Plus

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

SISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS

PERTEMUAN 13. VEKTOR dalam R 3

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA

BARISAN DAN DERET. Nurdinintya Athari (NDT)

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

PENAKSIR RANTAI RASIO DAN RANTAI PRODUK YANG EFISIEN UNTUK MENAKSIR RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA

SEMI MODUL POLINOMIAL FUZZY ATAS ALJABAR MAX-PLUS FUZZY

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

DIMENSI PARTISI PADA GRAF KINCIR PARTITION DIMENSION OF WINDMILL GRAPH

HUBUNGAN PELABELAN GRACEFUL PADA DIGRAF BIDIRECTIONAL G DAN GRAF UNDERLYING DARI G

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

BAB III LANDASAN TEORI

Bab III Metoda Taguchi

An = an. An 1 = An. h + an 1 An 2 = An 1. h + an 2... A2 = A3. h + a2 A1 = A2. h + a1 A0 = A1. h + a0. x + a 0. x = h a n. f(x) = 4x 3 + 2x 2 + x - 3

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

SEBARAN t dan SEBARAN F

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN

PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN

Supriyadi Wibowo Jurusan Matematika F MIPA UNS

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Bab 3 Metode Interpolasi

BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA B 1/4 (K) Malahayati

BARISAN PANGKAT TERURUT MATRIKS PADA ALJABAR MAX PLUS

PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

SISTEM PERSAMAAN LINEAR PADA ALJABAR MIN-PLUS. Abstrak

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 2, No.1, Februari 2013

STUDI TENTANG BEBERAPA MODIFIKASI METODE ITERASI BEBAS TURUNAN

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Transkripsi:

Jural Matematika UNAND Vol. VII No. 2 Hal. 76 83 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND SUATU UKURAN KESAMAAN HIMPUNAN KABUR INTUITIONISTIC BERNILAI INTERVAL DAN APLIKASINYA UNTUK PENGENALAN POLA JUNDA SYAHWIDAN, NOVA NOLIZA BAKAR Jurusa Matematika, Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam, Uiversitas Adalas, Kampus UNAND Limau Mais Padag, Idoesia, email judasyahwilda@rocketmail.com Abstrak. Dalam kehidupa sehari-hari biasaya terjadi berbagai kasus yag rumit, dimaa kasus-kasus tersebut bayak sekali megadug usur ketidakpastia. Zadeh [6] memperkealka suatu teori baru yaitu himpua kabur (fuzzy set). Kemudia semaki berkembag ilmu pegetahua, bayak betuk umum dari fuzzy set yag diusulka, diataraya teori himpua kabur ituitioistic berilai iterval (IvIFS) yag diusulka oleh Ataassov, merupaka geeralisasi dari teori himpua kabur berilai iterval (IvFS) da himpua kabur ituitioistic (IFS). Salah satu topik petig dalam teori himpua kabur yaitu ukura kesamaa himpua kabur ituitioistic (IFS). Pada tulisa ii aka dibahas megeai metode utuk meghitug ukura kesamaa atara himpua kabur ituitioistic berilai iterval (IvIFS) berdasarka metrik Hausdorff serta aplikasiya. Kata Kuci: Himpua kabur, himpua kabur ituitioistic, himpua kabur berilai iterval, himpua kabur ituitioistic berilai iterval 1. Pedahulua Prof.L.A.Zadeh [6] pada tahu 1965 pertama kali memperkealka teori baru yaitu teori himpua kabur. Zadeh [6] medefiisika suatu himpua fuzzy atas X sebagai koleksi dari pasaga terurut (x,µ(x)), x X dimaa derajat keaggotaa µ(x) [0, 1]. Kemudia semaki berkembag ilmu pegetahua, bayak betuk umum dari fuzzy set yag diusulka, diataraya Kosep himpua kabur ituitioistic berilai iterval (IvIFS) yag diusulka oleh Ataassov, merupaka geeralisasi kosep himpua kabur berilai iterval (IvIFS) da himpua kabur ituitioistic (IFS) [1]. Salah satu topik petig dalam teori himpua kabur yaitu ukura kesamaa himpua kabur ituitioistic (IFS). Ukura kesamaa IFS diguaka utuk memperkiraka tigkat kesamaa atara dua IFS. Szimidt da Kacprzyk [5] medefiisika ukura kesamaa dega megguaka ukura jarak yag melibatka kesamaa da ketidaksamaa. Seperti yag diketahui, ukura kesamaa cukup petig dalam beberapa bidag aplikasi. Baru-baru ii, bayak cara utuk meghitug ukura kesamaa atara himpua kabur ituitioistic (IFS) da himpua kabur berilai iterval (IvFS) 76

Ukura Kesamaa Himpua Kabur Ituitioistic Berilai Iterval 77 seperti yag telah diusulka dalam [7]. Pada peelitia ii aka megulas kembali apa yag dibahas pada [8] yaitu meghitug ukura kesamaa atara IvIFS berdasarka metrik Hausdorff. 2. Ladasa Teori 2.1. Himpua Kabur ( Fuzzy Set) Defiisi 2.1. [4] Misalka U adalah himpua semesta. Suatu himpua kabur (fuzzy set) X atas U dapat didefiisika sebagai X = {(u, µ x (u)) u U, µ x (u) [0, 1]} (2.1) dimaa µ x : U [0, 1] disebut fugsi keaggotaa X atas U. 2.2. Himpua Kabur Ituitioistik ( Ituitioistic Fuzzy Set) Himpua kabur ituitioistic merupaka himpua kabur yag memperhitugka ilai keaggotaa da o keaggotaa dalam proses pegambila keputusa. Defiisi 2.2. [1] Misalka X = {x 1, x 2,, x } adalah himpua. Suatu himpua kabur ituitioistic A pada X dapat didefiisika dalam betuk himpua pasaga terurut A = {(x, µ A (x), ν A (x)) x X} (2.2) dimaa µ A : X [0, 1] disebut fugsi keaggotaa A atas X da ν A : X [0, 1] disebut fugsi ketidakaggotaa A atas X, dega kodisi 0 µ A (x) + ν A (x) 1, x X. Defiisi 2.3. [1] Misalka X = {x 1, x 2,, x } suatu himpua. Himpua A da B adalah himpua kabur ituitioistic, maka didefiisika operasi da hubuga sebagai berikut: (1) A c = {(x, ν A (x), µ A (x)) x X}, (2) A B = {(x, mi{µ A, µ B }, max{ν A, ν B }) x X}, (3) A B = {(x, max{µ A, µ B }, mi{ν A, ν B }) x X}. 2.3. Himpua Kabur Berilai Iterval ( Iterval Valued Fuzzy Set) Suatu geeralisasi dari himpua kabur yag diajuka oleh beberapa peeliti adalah himpua kabur berilai iterval (Iterval Valued Fuzzy Set). Defiisi 2.4. [2] Misalka X adalah himpua semesta da it(0,1) meujukka semua subiterval tertutup dari iterval [0, 1]. Sebuah himpua kabur berilai iterval (IvFS) A atas X didefiisika sebagai A = {(x, M A (x)) x X} (2.3) dega M A : X it(0, 1) meujukka derajat keaggotaa berilai iterval A atas X.

78 Juda Syahwida, Nova Noliza Bakar 2.4. Himpua Kabur Ituitioistik Berilai Iterval ( Iterval Valued Ituitioistic Fuzzy Set) Terkadag derajat keaggotaa dari himpua kabur ituitioistic (IFS) tidak dapat diperkiraka secara tepat (real), amu dapat diberika retag ilai. Dalam kasus tersebut, Ataassov da Gargov [2] memperkealka tetag himpua kabur ituitioistic berilai iterval. Defiisi 2.5. [8] Misalka X adalah himpua semesta da it(0,1) meujukka semua subiterval tertutup dari iterval [0, 1]. Sebuah himpua kabur ituitioistic berilai iterval (IvIFS) A atas X didefiisika sebagai dega dimaa A = {(x, M A (x), N A (x)) x X} (2.4) M A : X it(0, 1), da N A : X it(0, 1), M A (x) = [if M A (x), sup M A (x)], da N A (x) = [if N A (x), sup N A (x)], masig-masig meujukka derajat keaggotaa berilai iterval da derajat ketidakaggotaa berilai iterval A atas X. Da memeuhi kodisi 0 sup M A (x) + sup N A (x) 1. 2.5. Metrik Hausdorff Utuk meghitug ukura jarak da ukura kesamaa atara himpua kabur ituitioistic berilai iterval (IvIFS) aka diguaka metrik Hausdorff. Defiisi 2.6. [8] Misalka A = [a1, a2]; B = [b1, b2] it(0, 1), metrik Hausdorff atara A da B didefiisika sebagai: H = a1 b1 a2 b2 = max{ a1 b1, a2 b2 } 3. Pembahasa 3.1. Ukura Kesamaa Himpua Kabur Ituitioistik Berilai Iterval Berikut aka dijelaska tetag ukura jarak atara dua himpua kabur berilai iterval (IvFS) da sifat-sifat dari ukura jarak da ukura kesamaa atara dua himpua kabur ituitioistic berilai iterval (IvIFS). Misalka IvIFS(X) merupaka kumpula semua himpua kabur ituitioistic berilai iterval di X. Defiisi 3.1. [8] Suatu pemetaa d : IvIFS(X) IvIFS(X) [0, 1] dikataka sebagai ukura jarak atara himpua kabur ituitioistic berilai iterval (IvIFS) jika memeuhi sifat-sifat berikut. Utuk A, B, C IvIF S(X), berlaku

Ukura Kesamaa Himpua Kabur Ituitioistic Berilai Iterval 79 (1) 0 d 1 (2) d(a,b) = 0 jika da haya jika A = B (3) d(a,b) = d(b,a) (4) Jika A B C, maka d d(a, C) da d(b, C) d(a, C) (5) d(a,b) = 1, jika salah satu, yaitu A = atau B = terpeuhi. Defiisi 3.2. [8] Suatu pemetaa S : IvIFS(X) IvIFS(X) [0, 1] dikataka sebagai ukura kesamaa atara himpua kabur ituitioistic berilai iterval(ivifs) jika memeuhi sifat-sifat berikut. Utuk A, B, C IvIF S(X), berlaku (1) 0 S 1 (2) S(A,B) = 1 jika da haya jika A = B (3) S(A,B) = S(B,A) (4) Jika A B C, maka S(A, C) S da S(A, C) S(B, C) (5) S(A,B) = 0, jika salah satu, yaitu A = atau B = terpeuhi. Misalka A, B adalah dua himpua kabur ituitioistic berilai iterval (Iv- IFS) di semesta X = {x 1, x 2,, x }. Asumsika Misalka dimaa M A (x i ) = [if M A (x i ), sup M A (x i )], N A (x i ) = [if N A (x i ), sup N A (x i )], M B (x i ) = [if M B (x i ), sup M B (x i )], N B (x i ) = [if N B (x i ), sup N B (x i )]. H(M A (x i ), M B (x i )) : metrik Hausdorff atara M A (x i ) da M B (x i ), H(N A (x i ), N B (x i )) : metrik Hausdorff atara N A (x i ) da N B (x i ), H(M A (x i ), M B (x i )) = if M A (x i ) if M B (x i ) sup M A (x i ) sup M B (x i ), H(N A (x i ), N B (x i )) = if N A (x i ) if N B (x i ) sup N A (x i ) sup N B (x i ). Dega megguaka metrik Hausdorff, maka didefiisika ukura jarak atara dua buah IvIFS sebagai berikut: d p H (M A, M B ) = 1 p [H(M A (x i ), M B (x i ))] p, d p H (N A, N B ) = 1 p [H(N A (x i ), N B (x i ))] p. Selajutya, didefiisika ukura kesamaa atara dua buah IvIFS sebagai berikut: S p H = 1 2 [Sp H (M A, M B ) + S p H (N A, N B )] { = 1 1 } 2 p p [H(M A (x i ), M B (x i ))] p + p [H(N A (x i ), N B (x i ))] p

80 Juda Syahwida, Nova Noliza Bakar utuk p [1, + ), dimaa S p H (M A, M B ) = 1 1 p [H(M A (x i ), M B (x i ))] p meujukka tigkat kesamaa dari derajat keaggotaa berilai iterval M A, M B, da S p H (N A, N B ) = 1 1 p [H(N A (x i ), N B (x i ))] p meujukka tigkat kesamaa dari derajat ketidakaggotaa berilai iterval N A, N B. Teorema 3.3. [8] S p H adalah ukura kesamaa atara dua IvIFS A da B di X. Proposisi 3.4. [8] Berdasarka ukura kesamaa S p H atara dua himpua kabur ituitioistic berilai iterval (IvIFS) A da B, dapat diperoleh bahwa d p H = 1 - Sp H adalah ukura jarak atara himpua kabur ituitioistic berilai iterval (IvIFS) A da B. Misalka f : [0, 1] [0, 1] adalah suatu fugsi mooto turu da S = f(d p H ) f(1). Maka S adalah ukura kesamaa yag dibagkitka f(0) f(1) oleh fugsi f da ukura jarak d p H. (1) Ketika memilih fugsi f, f(x) = 1 x, ukura kesamaa S(A,B) didefiisika sebagai S p H S(A, B) = S p H. (2) Ketika memilih fugsi f, f(x) = e x, ukura kesamaa S(A,B) didefiisika sebagai S p e = e dp H (A,B) e 1 1 e 1 (3) Ketika memilih fugsi f, f(x) = 1 1+x,x 1, ukura kesamaa S(A,B) didefiisika sebagai S p l = 1 dp H 1 + d p H 4. Aplikasi Ukura Kesamaa Himpua Kabur Ituitioistic Berilai Iterval Aplikasi dari himpua kabur ituitioistic berilai iterval sebagai kombiasi dari himpua kabur berilai iterval dega himpua kabur ituitioistic, telah terbukti bayak diterapka dalam bayak peelitia seperti pegambila keputusa, pegeala pola [11], da diagosis medis. Berikut diberika satu cotoh umerik

Ukura Kesamaa Himpua Kabur Ituitioistic Berilai Iterval 81 utuk meujukka peerapa ukura kesamaa yag diajuka IvIFS terhadap pegeala pola. Cotoh 4.1. Misal diberika tiga pola himpua kabur ituitioistic berilai iterval (IvIFS) di X = {x 1, x 2, x 3 }, yaitu: A 1 = {(x 1, [0, 8; 0, 9], [0; 0, 1]), (x 2, [0, 1; 0, 2], [0, 5; 0, 7]), (x 3, [0, 4; 0, 6], [0, 1; 0, 2]) x X}, A 2 = {(x 1, [0, 5; 0, 6], [0, 2; 0, 4]), (x 2, [0, 8; 0, 9], [0; 0, 1]), (x 3, [0, 2; 0, 4], [0, 4; 0, 5]) x X}, A 3 = {(x 1, [0, 1; 0, 2], [0, 5; 0, 6]), (x 2, [0, 5; 0, 6], [0, 2; 0, 3]), (x 3, [0, 7; 0, 9], [0; 0, 1]) x X}, da diberika pola IvIFS lai B = {(x 1, [0, 4; 0, 5], [0, 1; 0, 3]), (x 2, [0, 7; 0, 8], [0, 1; 0, 1]), (x 3, [0, 3; 0, 4], [0, 5; 0, 6]) x X}. Aka ditetuka pola maa dari pola IvIFS A 1, A 2, A 3 yag sama dega pola Iv- IFS B. Berdasarka Defiisi 3.2, aka dihitug ukura kesamaa atara pola baru B dega masig-masig pola A i yag diketahui, i = 1, 2, 3. Ukura kesamaa atara himpua kabur ituitioistic berilai iterval (IvIFS), dapat dilakuka dega megambil parameter p = 1, 2, 3, 4, 5. Tabel 1. Tabel S p H (B, A i), i {1, 2, 3} Dari tabel di atas, dapat dilihat pegaruh dari ilai p terhadap ukura kesamaa. Berdasarka Defiisi 3.2 bahwa dua himpua kabur ituitioistic berilai iterval dikataka sama apabila ilai ukura kesamaa atara keduaya medekati 1, maka dari tabel di atas dapat dilihat bahwa ilai ukura kesamaa maa yag medekati 1. Maka dapat disimpulka bahwa pola IvIFS B memiliki kesamaa dega pola IvIFS A 2, karea ilai ukura kesamaaya medekati 1 utuk parameter p = 1, p = 2, p = 3, p = 4, da p = 5. 5. Kesimpula Himpua kabur ituitioistic berilai iterval (IvIFS) merupaka peggabuga teori himpua kabur berilai iterval da himpua kabur ituitioistic (IFS).

82 Juda Syahwida, Nova Noliza Bakar Metode yag diguaka utuk meghitug ukura jarak da ukura kesamaa atara IvIFS A da B, yaitu metode metrik Hausdorff. Dari pembahasa da aplikasi dapat disimpulka bahwa : (1) Misalka A da B adalah himpua kabur ituitioistic berilai iterval, ukura kesamaa atara dua IvIFS A da B dega berdasarka metrik Hausdorff, yaitu: S p H = 1 2 [Sp H (M A, M B ) + S p H (N A, N B )] = 1 1 2 p { p [H(M A (x i ), M B (x i ))] p + } p [H(N A (x i ), N B (x i ))] p utuk p [1,+ ). (2) Misalka f : [0, 1] [0, 1] suatu fugsi mooto turu da S = f(d p H ) f(1), maka S adalah ukura kesamaa yag dibagkitka oleh fugsi f da ukura jarak d p H f(0) f(1). (a) Ketika memilih fugsi f, f(x) = 1 x, ukura kesamaa S(A,B) didefiisika sebagai S p H S = S p H. (b) Ketika memilih fugsi f, f(x) = e x, ukura kesamaa S(A,B) didefiisika sebagai S p e = e dp H (A,B) e 1 1 e 1 (c) Ketika memilih fugsi f, f(x) = 1 1+x,x 1, ukura kesamaa S(A,B) didefiisika sebagai S p l = 1 dp H 1 + d p H (3) Utuk megetahui da megelompokka suatu pola himpua kabur ituitioistic berilai iterval yag baru, dapat diselesaika dega meghitug ilai ukura kesamaa atara dua himpua kabur ituitioistic berilai iterval berdasarka metrik Hausdorff. 6. Ucapa Terima kasih Peulis megucapka terima kasih kepada Bapak Admi Nazra, Ibu Lyra Yuliati, Ibu Moika Riati Helmi da Bapak Jeizo yag telah memberika masuka da sara sehigga makalah ii dapat diselesaika dega baik.

Daftar Pustaka Ukura Kesamaa Himpua Kabur Ituitioistic Berilai Iterval 83 [1] Ataassov, K.T. 1986. Ituitioistic Fuzzy Sets. Fuzzy Sets ad System 20 (1), pp 87 96 [2] Ataassov, K.T, G. Gargov. 1989. Iterval-valued ituitioistic fuzzy sets. Fuzzy Sets ad Systems. 31: 343 349 [3] Grzegorzewski, P. 2004. Distaces betwee ituitioistic fuzzy sets ad/or iterval-valued fuzzy sets based o the Hausdorff metric. Fuzzy Sets ad Systems, 148(2), 319 328 [4] Maji, P. K, Biswas, R da Roy, A. R. 2001.Fuzzy Soft Sets. Joural of Fuzzy Mathematics 9 (3) : 589 602 [5] Szmidt, E. J. Kacprzyk. 2004. A cocept of similarity for ituitioistic fuzzy sets ad its applicatio i group decisio makig. i: Proceedigs of Iteratioal Joit Coferece o Neural Networks ad IEEE Iteratioal Coferece o Fuzzy Systems, Hugary [6] Zadeh, L.A. 1965. Fuzzy Sets. Iformatio ad Cotrol 8 : 338 353 [7] Zeg, W.Y, Q. Yi. 2007. Similarity measure of iterval-valued fuzzy sets ad applicatio to patter recogitio, The Fifth Iteratioal Coferece o Fuzzy System ad Kowledge Discovery [8] Zhag, Q. Yao, H. ad Zhag, Z. 2011. Some similarity measures of itervalvalued ituitioistic fuzzy sets ad alicatio to patter recogitio. Applied Mechaics ad Materials, Vols 44-47, pp 3888 3892