Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan II “Logika Fuzzy”

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Penyelesaian Masalah Dengan AI
Advertisements

Logika Fuzzy Stmik mdp
Konsep dasar Pengolahan citra digital
Pengenalan Logika Informatika
DASAR-DASAR PEMROGRAMAN
KONSEP This presentation is a basic overview of research as it applies for Masters and PhD students. While the exact requirements between the two degrees.
Ade Yusuf Yaumul Isnain
LOGIKA FUZZY PERTEMUAN 3.
YUSRON SUGIARTO, STP., MP., MSc
LOGIKA FUZZY.
Logika Fuzzy Jurusan Teknik Informatika Samuel Wibisono
Pengantar PLC.
LOGIKA FUZZY .
Kuliah Sistem Fuzzy nama :herlandi supriyadi nim :
LOGIKA FUZZY Rika Harman, S.Kom.M.SI.
LOGIKA FUZZY.
LOGIKA FUZZY Anifuddin Azis.
Kecerdasan Buatan Logika Fuzzy.
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 10.
Konsep Data Digital Dwi Sudarno Putra
Logika fuzzy.
Dasar Pengendali cerdas
KECERDASAN BUATAN LOGIKA FUZZY (Fuzzy Logic) Edy Mulyanto.
LOGIKA FUZZY Oleh I Joko Dewanto
LOGIKA FUZZY ABDULAH PERDAMAIAN
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
Materi 1 Pengantar Kecerdasan Buatan
KECERDASAN BUATAN (Artificial Intelligence) Materi 5
Pertemuan 9 Logika Fuzzy.
Sistem Pengolahan Data Komputer
Logika Fuzzy Jurusan Teknik Informatika Samuel Wibisono
SISTEM BERBASIS PENGETAHUAN
Logika Fuzzy.
Model Heuristik Dr. Sri Kusumadewi, S.Si., MT. Materi Kuliah [8]:
LOGIKA FUZZY.
BAB I DASAR-DASAR LOGIKA PERTEMUAN KE-2 OLEH: SRI WEDA MAHENDRA S.T.
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 10.
Kode MK : TIF01405; MK : Kecerdasan Buatan
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
<KECERDASAN BUATAN>
DASAR FUZZY.
Pertemuan 9 Logika Fuzzy.
LOGIKA FUZZY Dosen Pengampu : Dian Tri Wiyanti, S.Si, M.Cs
Oleh : Yusuf Nurrachman, ST, MMSI
Bahasa Pemrograman Poltek Balikpapan 2010.
Perhitungan Membership
Logika Fuzzy.
KECERDASAN BUATAN (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 8.
HEMDANI RAHENDRA HERLIANTO
Operasi Himpunan Fuzzy
Pemanfaatan Sistem Fuzzy Sebagai Pendukung Keputusan
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Fuzzy Systems – Bagian 1 Ide dasar fuzzy systems adalah fuzzy sets dan fuzzy logic. Fuzzy logic sudah lama dipikirkan oleh para filsuf Yunani kuno. Plato:
Sistem Berbasis Aturan Fuzzy
Sistem Pakar teknik elektro fti unissula
Mesin Cerdas 17/9/2015 Kode MK : MK :.
CCM110, MATEMATIKA DISKRIT Pertemuan 13-14, Sistem Fuzzy
Pengenalan Sistem Pakar
Review Kalkulus dan Aritmatika Komputer
GUNAWAN Materi Kuliah [8]: (Sistem Pendukung Keputusan)
Penalaran Logika Fuzzy
RANGKAIAN DIGITAL ENCODER & Decoder.
Operator Himpunan Fuzzy
Logika Fuzzy Dr. Mesterjon,S.Kom, M.Kom.
ARSITEKTUR SISTEM PAKAR
DASAR FUZZY.
Logika Fuzzy Pertemuan 13
FUZZY. Pendahuluan ■Logika fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh melalui tulisannya pada tahun 1965 tentang teori himpunan fuzzy. ■Lotfi.
Transcript presentasi:

Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan II “Logika Fuzzy”

Logika Fuzzy Suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output Input Black Box Output Representasi suatu pengetahuan yang direkonstruksikan dengan if – then rules

Aplikasi Fuzzy Mesin cuci (Matsushita Electric Industrial Company) Transmisi otomatis (Mobil Nissan) Ilmu kedokteran dan biologi Klasifikasi dan pencocokan pola Ilmu lingkungan (mis. prediksi cuaca, kendali kualitas air) dll

Watak Kekaburan Mesin yang dihidupkan terus menerus akan cepat panas

Perubahan dari Hangat ke Panas Jika mesin terus dipanaskan

Mengapa Fuzzy ? Permasalahan : Komputer hanya berbasiskan bilangan biner 0 dan 1 Kesenjangan komunikasi antara manusia yang menggunakan “BAHASA” (manusia) dan mesin (komputer) yang hanya memahami “0 dan 1” Ekspresi matematis atau angka-angka yang kaku untuk memahami fenomena alam yang secara alami dirasakan manusia (exp. panas, dingin, cepat, lambat dll.)

Sejarah Fuzzy Tahun 1965, Prof. Zadeh dari California Univ. menulis paper yang sangat terkenal dan menjadi bahan referensi utama dunia Fuzzy. Tahun 1974, Prof Mandani dari London Univ. menerapkan teori Fuzzy untuk mengendalikan steam engine. Tahun 1970-an, Institusi Ilmiah mengenai Fuzzy Logic terbentuk dan teori mengenai Fuzzy berkembang pesat. Tahun 1980-an, Fuzzy masuk pada dunia terapan seperti industri semen, IC fuzzy, komputer fuzzy, kendali fuzzy, dsb.

Perasaan Manusia Manusia memiliki suatu naluri untuk merasakan sesuatu seperti panas, dingin, jauh, dekat, tinggi, rendah, cepat, lambat, berat, ringan dsb.

Cara berekspresi manusia Ekspresi bisa dengan perkiraan angka (exp. 5 cm, 10 gram 28 derajat C) yang belum tentu tepat betul. Ekspresi bisa dengan BAHASA seperti “Udara dingin sekali”, “Tanahnya luas sekali” Seukuran 1 sendok makan , dsb.

Kerja Mesin Mesin (komputer) melakukan tugasnya berdasarkan urutan program yang disimpan dalam memori.

Cara berekspresi mesin Semua ekspresi mesin (komputer) berbasiskan bilangan binari 0 dan 1. Untuk ekspresi bilangan maka dibuat kumpulan 0 dan 1 yang disebut dengan binary word. Dapat melakukan proses logika “JIKA …. MAKA…. ‘ yang merupakan satu kalimat. Kumpulan kalimat ini dikenal dengan “Knowledge base”

Problema ekspresi mesin Jika tidak ditemukan logika yang tepat benar (data matching) maka tidak akan keluar jawaban. Hanya dapat memproses informasi yang sudah jelas batasannya yang dapat diekspresikan dengan binary word. Tidak dapat memasukan beberapa aturan inklusi (aturan IF.. THEN..) yang tidak konsisten ke dalam “knowledge base”

Belajar pada manusia Manusia memiliki kreatifitas yang memberikan jawaban atas suatu persoalan yang sedikit di luar pengetahuan yang dimilikinya. Manusia melakukan “kesalahan” dan selanjutnya dapat memperbaikinya. Manusia mengambil karakteristik tertentu dari suatu benda dan memasukan esensinya yang penting dikepalanya.

Sampai Jumpa di Pertemuan III Selamat Belajar