Contoh 2 – Penerapan Konsep Sistem Fuzzy

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
PENGANTAR PROGRAM LINIER & SOLUSI GRAFIK
Advertisements

Analisa grafik Analisa ini hanya dapat digunakan bila variabel output hanya ada 2 buah saja, untuk lebih dari 2 variabel metode ini sulit digunakan. Analisa.
SISTEM PAKAR DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2011
FUZZY.
Teknik Pengambilan Keputusan Programa Linier
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BEASISWA BAGI MAHASISWA BERBASIS LOGIKA FUZZY ADE SYAYUTI MANNAF K
Logika Fuzzy.
LOGIKA FUZZY.
Fuzzy Systems.
LOGIKA FUZZY .
FUNGSI KONSUMSI DAN TABUNGAN
CONTOH PENERAPAN LOGIKA FUZZY Fuzzy tsukamoto, mamdani, sugeno
FUZZY LOGIC LANJUTAN.
Struct 2nd Part.
LOGIKA FUZZY.
Logika fuzzy.
Program Linier : Penyelesaian Grafik
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Calon Mahasiswa Penerima Beasiswa PPA Dengan Metode SAW (Study Kasus Undiksha) Oleh I Putu Adi Juni Suantara.
KECERDASAN BUATAN LOGIKA FUZZY (Fuzzy Logic) Edy Mulyanto.
LOGIKA FUZZY (Lanjutan)
LOGIKA FUZZY Oleh I Joko Dewanto
LOGIKA FUZZY ABDULAH PERDAMAIAN
FUZZY INFERENCE SYSTEMS
Dipresentasikan: SUGIYONO
Menyelesaikan Masalah Program Linear
Linier Programming (2) Metode Grafik.
Pertemuan 9 Logika Fuzzy.
Logika Fuzzy.
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - MAMDANI
Teknik Pengambilan Keputusan Programa Linier
Penyelesaian Persamaan Linear (Metode Gauss)
Sistem Berbasis Fuzzy Materi 3
REASONING FUZZY SYSTEMS.
Program Linier :Penyelesaian Simplek
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
Fuzzy Database.
Kuliah Sistem Fuzzy Pertemuan 10 “Fuzzy Multiobjective Optimization”
06 SESI 6 MATEMATIKA BISNIS Viciwati STl MSi.
Fuzzy Set Pertemuan 7 : Mata kuliah :K0144/ Matematika Diskrit
<KECERDASAN BUATAN>
Pertemuan 9 Logika Fuzzy.
LOGIKA FUZZY Dosen Pengampu : Dian Tri Wiyanti, S.Si, M.Cs
Program Linier :Penyelesaian Simplek
Pertemuan 11 FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 8.
HEMDANI RAHENDRA HERLIANTO
Tugas Kelompok Studi Kasus :
Operasi Himpunan Fuzzy
Rusmala, S.Kom., M.Kom Pertemuan 9, 10, 11
Menyelesaikan Masalah Program Linear
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
Contoh Penerapan Fuzzy System 1
FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
PROGRAM LINIER : ANALISIS POST- OPTIMAL
CCM110, MATEMATIKA DISKRIT Pertemuan 13-14, Sistem Fuzzy
Menyelesaikan Masalah Program Linear
Modul Praktikum 13 Tujuan khusus
CCM110 Matematika Diskrit Pertemuan-11, Fuzzy Inference System
CSG3G3 Kercerdasan Mesin dan Artifisial Reasoning 2: Fuzzy
PERTEMUAN VII MERUMUSKAN HIPOTESIS 7-Nov-18.
Saint Manajemen LINEAR PROGRAMMING
Metode Eliminasi Gauss Jordan
Operator Himpunan Fuzzy
Aljabar Linier TIF 206 Mohammad Nasucha, S.T., M.Sc.
Peta Konsep. Peta Konsep A. Sistem Persamaan Linier dengan dua Variabel.
Logika Fuzzy Dr. Mesterjon,S.Kom, M.Kom.
Reasoning CCH3F3 Kecerdasan Buatan
FUZZY SYSTEM.
Model Regresi Variabel Dummy Dr. Endri., SE., MA Program Doktor Ilmu Manajemen UPI YAI.
Transcript presentasi:

Contoh 2 – Penerapan Konsep Sistem Fuzzy

Sistem yang Linier W1 adalah bobot untuk IPK, W2 adalah bobot untuk Gaji. Asumsi: IPK maksimum adalah 4,00 Asumsi: Gaji Orang tua maksimum adalah Rp 20 jt/bln. Karena skala untuk NK adalah [0, 100], maka W1 + W2 harus sama dengan 100.

W1 = 50 dan W2 = 50 Mhs A Mhs B

W1 = 80 dan W2 = 20 Mhs A Mhs B

Kelebihan Fuzzy Systems Kebanyakan permasalahan dunia nyata: non linier Sistem berbasis crisp set dengan pembobotan sulit digunakan karena menghasilkan grafik yang linier. Untuk menyelesaikan masalah non linier, tentu saja dibutuhkan sistem yang juga bersifat non linier. Dilihat dari proses dan keluarannya, sistem berbasis fuzzy set memiliki sifat non linier.

Kasus 1: Pemberian Beasiswa Mahasiswa IPK Gaji Ortu (Rp/bulan) A 3,00 10 juta B 2,99 1 juta

Mhs A Mhs B Mhs B Mhs A

Mamdani, Segitiga, 3 NL

Mamdani, Gauss, 3 NL

Mamdani, Segitiga, 7 NL