Fuzzy Set Pertemuan 7 : Mata kuliah :K0144/ Matematika Diskrit

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
HIMPUNAN MATEMATIKA EKONOMI
Advertisements

Relasi (Off Class) Pertemuan 6:
Himpunan: suatu kumpulan dari obyek-obyek.
MATEMATIKA EKONOMI Bab I fungsi.
HIMPUNAN MATEMATIKA EKONOMI.
BAB I HIMPUNAN KULIAH KE 1.
MATEMATIKA BISNIS HIMPUNAN.
MATEMATIKA BISNIS by : Dien Novita
LOGIKA FUZZY Kelompok Rhio Bagus P Ishak Yusuf
Pertemuan 03 Teori Peluang (Probabilitas)
Fuzzy Systems.
KONSEP DAN OPERASI HIMPUNAN
1 Pertemuan 19 LOGIKA FUZZY Matakuliah: H0434/Jaringan Syaraf Tiruan Tahun: 2005 Versi: 1.
MATEMATIKA BISNIS BY : ERVI COFRIYANTI.
LOGIKA FUZZY .
Pertemuan 12 : DNF (Disjunction Normal Form)
Teori Himpunan (Set Theory)
Bina Nusantara Analisis Jalur Kerja Proyek Pertemuan 9: Mata kuliah: K0194-Pemodelan Matematika Terapan Tahun: 2008.
Mata kuliah :K0144/ Matematika Diskrit Tahun :2008 Fuzzy Logic
Fuzzy Set dan Fuzzy Logic
Pertemuan ke-1 Himpunan Matakuliah : I0252 / Probabilitas Terapan
Pedoman pembuatan makalah Pertemuan 26 :
Logika fuzzy.
Matematika Diskrit bab 2-Himpunan
Dasar Pengendali cerdas
LOGIKA FUZZY Oleh I Joko Dewanto
LOGIKA FUZZY ABDULAH PERDAMAIAN
HIMPUNAN.
Pertemuan 6 : Teori Set/Himpunan (Off Class)
MATEMATIKA DISKRIT PERTEMUAN KE 2 SAFITRI JAYA, S.Kom, M.T.I
Pendahuluan.
Pertemuan 11 : Aljabar Boole
Pedoman pembuatan makalah Pertemuan 26 :
Matematika Diskrit Himpunan Sri Nurhayati.
HIMPUNAN MATEMATIKA EKONOMI 1.
HIMPUNAN MATEMATIKA EKONOMI.
OPERASI-OPERASI DASAR HIMPUNAN
Matematika Diskrit (1) Himpunan.
Sebaran Peluang (II) Pertemuan 4
LOGIKA MATEMATIKA PENGANTAR LOGIKA FUZZY
Pendahuluan.
Teori Himpunan (Set Theory)
Pertemuan 20 OPERASI PADA HIMPUNAN FUZZY
TEORI HIMPUNAN.
<KECERDASAN BUATAN>
Matematika Diskrit Himpunan
MATEMATIKA DASAR Ismail Muchsin, ST, MT 1.
MATEMATIKA BISNIS Pertemuan Pertama Hani Hatimatunnisani, S. Si
KALKULUS Betha Nurina Sari,S.Kom.
HIMPUNAN Dasar dasar Matematika aderismanto01.wordpress.com.
MATEMATIKA EKONOMI UT HIMPUNAN dan SISTEM BILANGAN.
Learning Outcomes Mahasiswa dapat menjelaskan definisi aljabar boole dan hukum-hukum aljabar boole,duality dan contoh pemakaian aljabar boole. Bina Nusantara.
Logika Fuzzy.
HEMDANI RAHENDRA HERLIANTO
Oleh : Jaka Wijaya Kusuma, M.Pd
TEORI HIMPUNAN Pertemuan ke sembilan.
PENDAHULUAN : ALJABAR ABSTRAK
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:
MATEMATIKA EKONOMI HIMPUNAN dan SISTEM BILANGAN Ir Tito Adi Dewanto.
Sistem Berbasis Aturan Fuzzy
Sistem Pakar teknik elektro fti unissula
LOGIKA MATEMATIKA PENGANTAR LOGIKA FUZZY.
Matematika Diskrit Himpunan Sri Nurhayati.
CCM110, MATEMATIKA DISKRIT Pertemuan 13-14, Sistem Fuzzy
Pendahuluan LOGIKA FUZZY
Dasar Dasar Matematika
Logika Fuzzy Dr. Mesterjon,S.Kom, M.Kom.
HIMPUNAN MATEMATIKA DISKRIT.
Logika Fuzzy Pertemuan 13
PERTEMUAN 1 MATEMATIKA BISNIS 1A
Transcript presentasi:

Fuzzy Set Pertemuan 7 : Mata kuliah :K0144/ Matematika Diskrit Tahun :2008 Fuzzy Set Pertemuan 7 : Bina Nusantara

Learning Outcomes Mahasiswa dapat menguraikan arti dari fuzzy set dan contoh tentang penyelesaian sesuatu masalah dengan menggunakan teori fuzzy set. Mahasiswa dapat menguraikan arti dari scalar cardinality dan contoh tentang penyelesaian sesuatu masalah dengan menggunakan fuzzy set dan scalar cardinality Bina Nusantara

Outline Materi: Pengertian Fuzzy Set Derajat Keanggotaan Fuzzy Support Fuzzy Set, α- C ut Aplikasi Fuzzy Set Pengertian Scalar Cardinality Set Inclusion Complement set Fuzzy Union & Intersection Aplikasi Fuzzy set Bina Nusantara

Pengertian Fuzzy Set Konsep tentang Fuzzy Set diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Astor Zadeh pada tahun 1962. Teori Fuzzy Set merupakan pengembangan dari teori Set (biasa) atau Crisp Set. Tingkat keanggotaan elemen pada fuzzy set berada pada interval [0,1], tetapi tingkat keanggotaan pada crisp set berada pada himpunan {0,1}. Bina Nusantara

Pengertian Fuzzy Set(2) Teori fuzzy set telah banyak diaplikasikan dalam berbagai bidang, terutama Computer service dan Computer Engineering, seperti penggunaan fuzzy logic, fuzzy controller, dsb. Jepang telah banyak memanfaatkan konsep ini untuk penerapan diproduct-product industrinya. Bina Nusantara

Pengertian Fuzzy Set(3) CRISP SET DAN FUZZY SET: Perbedaan kedua himpunan ini adalah pada keanggotaan suatu obyek. pada crisp set suatu obyek hanya mempunyai dua kemungkinan keanggotaan yaitu anggota himpunan atau bukan anggota himpunan. Bina Nusantara

Pengertian Fuzzy Set(4) Sehingga bila kita definisikan suatu tingkat keanggotaan pada crisp set maka tingkat ekanggotaan suatu obyek yang menjadi elemen himpunan adalah 1 dan tingkat keanggotaan suatu obyek yang bukan elemen himpunan adalah 0. Bina Nusantara

Pengertian Fuzzy Set (5)   Bina Nusantara

Contoh fungsi keanggotaan fuzzy set diskrit dapat diberikan sebagai berikut: Misalkan universal set adalah himpunan usia yaitu U = {5, 10, 20, 30, 50, 60, 70, 80} dan ada 4 fuzzy set yaitu Bayi, Dewasa, Muda dan Tua dengan tingkat keanggotaan dinyatakan oleh tabel berikut: Bina Nusantara

(usia) x (x) 5 1 10 20 0,8 0,1 30 0,5 0,2 40 0,4 50 0,6 60 70 80 Bina Nusantara

Penjelasan Contoh Dari tabel terlihat bahwa usia 60 masuk dalam anggota fuzzy set Tua dengan tingkat keanggotaan 0,8 dan juga masuk dalam fuzzy set Dewasa dengan tingkat keanggotaan 1, tetapi bukan anggota fuzzy set Bayi dan fuzzy set Muda. Bina Nusantara

Notasi Fuzzy Set, NOTASI FUZZY SET : Untuk menuliskan fuzzy set berbeda dengan cisp set, sebab anggota dari fuzzy set mempunyai tingkat keanggotaan yang berbeda. Untuk Fuzzy set diskrit dan fuzzy set kontinu penulisannya dilakukan dengan notasi berikut: Bina Nusantara

Notasi Fuzzy Set(2) Bina Nusantara

Support Fuzzy Set Support dari Fuzzy Set A pada universal set X adalah set yang terdiri dari elemen- elemen X yang memiliki derajat keanggotaan tidak sama dengan 0, support fuzzy set A disefinisikan sebagai berikut : Dari tabel fuzzy set usia maka kita peroleh support dari fuzzy set Bayi, Dewasa, Muda dan Tua adalah sebagai berikut: supp Tua = {20,30,40,50,60,70,80} Bina Nusantara

Alpha (α) Cut Fuzzy Set Cut dari Fuzzy set A, ditulis Aα pd universal set X adalah set yg terdiri dari unsur X yang memiliki derajat keanggotaan α Ditulis : A α ={ x Є X| μ A ≥ α } Contoh: α=0,2  Muda 0,2 = {5,10,20,30,40} α=0,8  Muda 0,8 = {5,10,20} α=1  Muda1 = {5,10} Bina Nusantara

Scalar Cardinality SCALAR CARDINALITY : Scalar Cardinality dari fuzzy set A dalam universal set X adalah jumlah derajat keanggotaan semua unsur X dalam A, notasi : Pada tabel terdahulu, yaitu fuzzy set usia maka kita dapatkan |Bayi| = 0 Bina Nusantara

Operasi Fuzzy Set Kesamaan dari dua himpunan fuzzy ditentukan oleh kesamaan dari fungsi keanggotaannya. Misalnya fuzzy set A dan fuzzy set B pada universal set X memiliki fungsi keanggotaan dan , maka fuzzy set B sama dengan fuzzy set A (ditulis A = B) jika dan hanya jika Bina Nusantara

Operasi Fuzzy Set(2) Fuzzy set A (himpunan bagian) subset dari fuzzy set B (ditulis A B) jika dan hanya jika Bina Nusantara

Operasi Fuzzy Set(3) KOMPLEMEN FUZZY SET : Bila fuzzy set A pada universal set X mempunyai fungsi keanggotaan maka komplemen dari fuzzy set A adalah fuzzy set AC dengan fungsi keanggotaan untuk setiap x elemen X. IRISAN DUA FUZZY SET : Intersection atau irisan dari Fuzzy Set A dan B adalah fuzzy set AB dengan fungsi keanggotaan Bina Nusantara

Operasi Fuzzy Set(4) Contoh: lihat tabel berikut GABUNGAN DUA FUZZY SET : Union dari fuzzy set A dan B adalh fuzzy set A  B, dengan fungsi keanggotaan : Derajat keanggotaan setiap unsur fuzzy set AB adalah derajat keanggotaannya pada fuzzy set A atau B yang memiliki nilai lebih besar. Contoh: lihat tabel berikut Bina Nusantara

(usia) x (x) 5 1 10 20 0,8 0,1 30 0,5 0,2 40 0,4 50 0,6 60 70 80 Bina Nusantara

Contoh : Dari tabel tsb diperoleh : Muda ∩ Tua = 1/5+1/10+0,8/20+0,5/30+0,4/40+0,6/50+0,8/60+1/70+1/80. Muda ∩ Tua =0,1/20+0,2/30+0,2/40+0,1/50 Berikan contoh untuk yang lainnya ! Bina Nusantara

Terima kasih, semoga berhasil Bina Nusantara