Rika Adwitiar 2012.81.189 Fuzzy Logic.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Definisi Rekursif Ada kalanya kita mengalami kesulitan untuk mendefinisikan suatu obyek secara eksplisit. Mungkin lebih mudah untuk mendefinisikan obyek.
Advertisements

LOGIKA MATEMATIKA PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
Materi ini dapat diunduh di LOGIKA MATEMATIKA By GISOESILO ABUDI Materi ini dapat diunduh di
Pertemuan 3 Viska armalina, st.,m.eng
DASAR-DASAR LOGIKA Septi Fajarwati, S.Pd..
TEORI HIMPUNAN LANJUT ALJABAR HIMPUNAN PRINSIP DUALITAS
Bahan Kuliah IF4058 Topik Khusus IF
LOGIKA MATEMATIKA Pertemuan III.
PERNYATAAN ATAU PROPORSI
Himpunan dan Relasi Fuzzy
MATEMATIKA DISKRIT By DIEN NOVITA.
Ade Yusuf Yaumul Isnain
MATEMATIKA DISKRIT By DIEN NOVITA.
PROPORSI (LOGIKA MATEMATIKA)
SOFT COMPUTING PERTEMUAN 2.
Matematika Diskrit Oleh Ir. Dra. Wartini.
MATA KULIAH TEKNIK DIGITAL DISUSUN OLEH : RIKA SUSANTI, ST
Logika Fuzzy Jurusan Teknik Informatika Samuel Wibisono
Bina Nusantara Logika Proposisi Pertemuan 1: Matakuliah:K0144/Matematika Diskrit Tahun:2008.
Mata kuliah :K0144/ Matematika Diskrit Tahun :2008 Fuzzy Logic
Fuzzy Set dan Fuzzy Logic
LOGIKA FUZZY.
Logical Connectives – Penghubung Logika / Operator Logika
TEORI DASAR Logika Fuzzy
Kode MK :TIF , MK : Fuzzy Logic
DASAR-DASAR MATEMATIKA DAN SAINS
LOGIKA PROPOSISI (Logika Pernyataan).
Logika Informatika Fajrian nur adnan, mcs.
IMPLIKASI (Proposisi Bersyarat)
Logika Fuzzy Jurusan Teknik Informatika Samuel Wibisono
Logika matematika Implikasi
Pertemuan 11 : Aljabar Boole
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - MAMDANI
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
LOGIKA MATEMATIKA (Lanjutan).
PERNYATAAN ATAU PROPORSI
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS)
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
PENGERTIAN HIMPUNAN Himpunan merupakan kumpulan objek-objek (benda). Objek-objek yang dimaksud di sini adalah elemen atau anggota himpunan tersebut CARA.
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - SUGENO
Agiska Ria Supriyatna, S.Si, MTI
PENGERTIAN HIMPUNAN Himpunan merupakan kumpulan objek-objek (benda). Objek-objek yang dimaksud di sini adalah elemen atau anggota himpunan tersebut CARA.
KESETARAAN LOGIS Dua buah pernyataan yang berbeda dikatakan setara/equivalen bila nilai kebenarannya sama Contoh: Tidak benar bahwa aljabar linier adalah.
Pertemuan 1 Logika.
Prepared by eva safaah LA – PROPOSISI Prepared by eva safaah
Dasar dasar Matematika
Learning Outcomes Mahasiswa dapat menjelaskan definisi aljabar boole dan hukum-hukum aljabar boole,duality dan contoh pemakaian aljabar boole. Bina Nusantara.
Perhitungan Membership
Core Jurusan Teknik Informatika Kode MK/SKS : TIF /2
MATA KULIAH TEKNIK DIGITAL DISUSUN OLEH : RIKA SUSANTI, ST., M.ENG
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
PENGERTIAN HIMPUNAN Himpunan merupakan kumpulan objek-objek (benda). Objek-objek yang dimaksud di sini adalah elemen atau anggota himpunan tersebut CARA.
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Logika Fuzzy Matematika Diskrit STKIP BBM.
Sistem samar (fuzzy System)
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - SUGENO
Proposisi Sri Nurhayati.
LOGIKA MATEMATIKA Logika matematika pada hakekatnya adalah suatu metode dalam komputasi menggunakan proposisi atau kalimat deklaratif. Kalimat deklaratif.
Matematika Diskrit TIF (4 sks).
Tabel Kebenaran Dan Proposisi Majemuk
Fungsi Logika Ms Excel PKTI 2A pertemuan 3 Dwi Setyasih.
LOGIKA MATEMATIKA Logika matematika pada hakekatnya adalah suatu metode dalam komputasi menggunakan proposisi atau kalimat deklaratif. Kalimat deklaratif.
FUZZY LOGIC Kadek Dwi Pradnyani Novianti. FUZZY LOGIC.
(6) Bab IV. Aljabar Boolean
Pertemuan 1 Logika.
Model Boolean & Advanced Boolean
PENGERTIAN HIMPUNAN Himpunan merupakan kumpulan objek-objek (benda). Objek-objek yang dimaksud di sini adalah elemen atau anggota himpunan tersebut CARA.
“MODEL BOOLEAN DAN ADVANCED BOOLEAN”
LOGIKA MATEMATIKA.
BAB I DASAR-DASAR LOGIKA
Transcript presentasi:

Rika Adwitiar 2012.81.189 Fuzzy Logic

Pengertian Fuzzy Logic Seperti halnya himpunan biasa dan himpunan fuzzy, maka teori logika fuzzy pun dapat dikembangkan serupa dengan teori himpunan fuzzy. Jika pada logika biasa nilai kebenaran suatu proposisi/pernyataan hanya ada dua macam yaitu 1 = benar dan 0 = salah maka dalam fuzzy logic nilai kebenaran bias diperluas dengan bilangan diantara 0 dan 1.

Pengertian Fuzzy Logic (2) Salah satu contoh fuzzy logic adalah dengan menambahkan nilai kebenaran ½ disamping nilai kebenaran 0 dan 1. Jika 1=benar, 0=salah maka ½ dapat diartikan sbgi ‘tidakpasti’/ mengandung kebenaran 50% dan kesalahan 50%.

Pengertian Fuzzy Logic (3) LUKASIEWICZ FUZZY LOGIC : Lukasiewicz mengembangkan suatu bentuk logika fuzzy untuk operator logika komplemen, dan, atau, implikasi dan biimplikasi untuk fuzzy logic dgn tiga nilai kebenaran 1, ½ dan 0.

Operasi Fuzzy Logic (1) OPERASI FUZZY LOGIC: Sesuai dengan pengembangan Lukasiewicz maka operasi- operasi logika fuzzy didefinisikan sebagai berikut:

Operasi Fuzzy Logic (2)

Operasi Fuzzy Logic (3) TABEL KEBENARAN FUZZY LOGIC : Dari operasi Lukasiewicz fuzzy logic tersebut mk diperoleh tabel kebenaran untuk operasi dan, atau, implikasi dan biimplikasi diperoleh sebagai berikut:

Operasi Fuzzy Logic (4) a b a’  v   0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1/2 1 0 1/2 1 1/2 0 1 1 0 1 1 0 1/2 0 1/2 0 1/2 1/2 1/2 1/2 1/2 1/2 1/2 1/2 1 1 1/2 1 1/2 1/2 1 1 1/2 1 0 0 0 1 0 0 1 1/2 0 1/2 1 1/2 1/2 1 1 0 1 1 1 1

Operasi Fuzzy Logic (5) LOGICAL EQUIVALENCE DUA PROPOSISI FUZZY : Dua proposisi pada fuzzy logic adalah logical equivalence bila keduanya memiliki tabel kebenaran yg sama. Bila dua proposisi p dan q logical equivalence maka ditulis p  q atau p = q.

TERIMA KASIH,