Mata kuliah :K0144/ Matematika Diskrit Tahun :2008 Fuzzy Logic

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Rika Adwitiar Fuzzy Logic.
Advertisements

LOGIKA MATEMATIKA Pertemuan III.
Relasi (Off Class) Pertemuan 6:
Logika Fuzzy Jurusan Teknik Informatika Samuel Wibisono
Pertemuan 12 CONTEXT FREE GRAMMAR (CFG) Lanjutan..
Bina Nusantara Logika Proposisi Pertemuan 1: Matakuliah:K0144/Matematika Diskrit Tahun:2008.
Gaya Geser Pada Penampang Beton Prategang Pertemuan 12
PANJANG PENYALURAN TULANGAN PERTEMUAN 16
1 Pertemuan 19 LOGIKA FUZZY Matakuliah: H0434/Jaringan Syaraf Tiruan Tahun: 2005 Versi: 1.
Pengujian Keketerkaitan Dua Peubah Kualitatif (II) Pertemuan 16 Matakuliah: I0014 / Biostatistika Tahun: 2008.
Pertemuan 12 : DNF (Disjunction Normal Form)
Mata kuliah :K0144/ Matematika Diskrit Tahun :2008
Bina Nusantara Analisis Jalur Kerja Proyek Pertemuan 9: Mata kuliah: K0194-Pemodelan Matematika Terapan Tahun: 2008.
Mata kuliah :K0144/ Matematika Diskrit Tahun :2008
Finite Automata I (FA) Pertemuan 23:
STRUKTUR BETON DI DALAM TEKAN PERTEMUAN 09
Pertemuan 2 REGULAR EXPRESSION (RE)
Fuzzy Set dan Fuzzy Logic
Bina Nusantara Analisis Aljabar Boole (Off Class) Pertemuan 14 : Mata kuliah : K0144/ Matematika Diskrit Tahun: 2008.
TEGANGAN PADA PENAMPANG BETON Pertemuan 03 Matakuliah: S0084 / Teori dan Perancangan Struktur Beton Tahun : 2007.
Pernyataan Pertemuan 3:
Matakuliah : S0084 / Teori dan Perancangan Struktur Beton
Pertemuan 5 Balok Keran dan Balok Konsol
Fungsi Logaritma Pertemuan 12
Mengambar kurva fungsi linier Pertemuan 4
Fungsi Eksponensial Pertemuan 11 Matakuliah: J0174/Matematika I Tahun: 2008.
Bina Nusantara Mata kuliah:K0144/ Matematika Diskrit Tahun: 2008 Jenis-Jenis Graph Pertemuan 17:
Matakuliah : R0022/Pengantar Arsitektur Tahun : Sept 2005 Versi : 1/1
Pedoman pembuatan makalah Pertemuan 26 :
1 Pertemuan 03 Fungsi-fungsi Microsoft Excel Matakuliah: F0562 / Lab Pengantar Aplikasi Komputer Tahun: 2005 Versi: 1 / 0.
Matematika Keuangan Pertemuan 14
1 Pertemuan 9 Integral Matakuliah: R0262/Matematika Tahun: September 2005 Versi: 1/1.
Logika Proposisi Pertemuan 1:
LOGIKA FUZZY.
Pertemuan 9: Pedoman pembuatan makalah
Kode MK :TIF , MK : Fuzzy Logic
Pertemuan 6 : Teori Set/Himpunan (Off Class)
Mata kuliah :K0362/ Matematika Diskrit Tahun :2008
Pertemuan 26 Review Materi Kuliah dan Presentasi Tugas Akhir
LOGIKA PROPOSISI (Logika Pernyataan).
Pertemuan 13 : Pedoman pembuatan makalah
Pertemuan 11 : Aljabar Boole
Pedoman pembuatan makalah Pertemuan 26 :
PENYALURAN TULANGAN Pertemuan 23
Learning Outcomes Mahasiswa dapat menerangkan tentang aljabar proposisi dan sifat kebenaran pernyataan operator & sifat-sifat proposisi beserta contoh.
Sebaran Peluang (II) Pertemuan 4
Regresi Dalam Lambang Matriks Pertemuan 09
KRITERIA DESAIN, STANDAR DESAIN, DAN METODE ANALISIS PERTEMUAN 6
DESAIN STRUKTUR BALOK BETON PERSEGI BERTULANGAN RANGKAP PERTEMUAN 14
Matakuliah : S0084 / Teori dan Perancangan Struktur Beton
LOGIKA MATEMATIKA (Lanjutan).
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
Fuzzy Set Pertemuan 7 : Mata kuliah :K0144/ Matematika Diskrit
Pertemuan 20 OPERASI PADA HIMPUNAN FUZZY
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Analisis Sensitivitas Pertemuan 6
STRUKTUR BETON DI DALAM GESER DAN TORSI PERTEMUAN 08
Matematika Diskrit Iva Atyna
STRUKTUR BALOK BETON PERSEGI BERTULANGAN TUNGGAL PERTEMUAN 13
Matakuliah : S0084 / Teori dan Perancangan Struktur Beton
DESAIN STRUKTUR KOLOM PENDEK PERSEGI PERTEMUAN 17
PERENCANAAN PENULANGAN BALOK TPertemuan 10
DESAIN PONDASI DANGKAL GABUNGAN PERTEMUAN 22
Learning Outcomes Mahasiswa dapat menjelaskan definisi aljabar boole dan hukum-hukum aljabar boole,duality dan contoh pemakaian aljabar boole. Bina Nusantara.
FUZZY INFERENCE SYSTEM (FIS) - TSUKAMOTO
KEBUTUHAN PENULANGAN PADA PONDASI DANGKAL DAN DALAM Pertemuan 24
Logika Fuzzy Matematika Diskrit STKIP BBM.
KAPASITAS PENAMPANG MENAHAN GAYA LINTANG Pertemuan 13
Prategang Pada Struktur Statis Tak Tentu Pertemuan 13
Pendahuluan LOGIKA FUZZY
Transcript presentasi:

Mata kuliah :K0144/ Matematika Diskrit Tahun :2008 Fuzzy Logic Pertemuan 8 : Bina Nusantara

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

Outline Materi: Pengertian Fuzzy Logic Operasi fuzzy logic Support fuzzy set Aplikasi fuzzy logic Bina Nusantara

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. Bina Nusantara

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%. Bina Nusantara

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. Bina Nusantara

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

Operasi Fuzzy Logic (2)   Bina Nusantara

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: Bina Nusantara

a b    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 Bina Nusantara

Operasi Fuzzy Logic (4) 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. Bina Nusantara

Operasi Fuzzy Logic (5) Bina Nusantara

Pengujian Argumen Fuzzy Untuk menguji argumen dari fuzzy logic maka dipakai table kebenaran sesuai dengan fuzzy logic, yaitu kita memakai Lukasiewicz fuzzy logic dengan tiga kemungkinan nilai kebenaran yaitu 1, ½ , atau 0. uji kebenaran argumen berikut : AB,(BA)C |--- AB Bina Nusantara

TERIMA KASIH, SEMOGA BERHASIL Bina Nusantara