Penggunaan Toolbox Matlab menyelesaikan kasus sistem uzzy

Presentasi berjudul: "Penggunaan Toolbox Matlab menyelesaikan kasus sistem uzzy"— Transcript presentasi:

1 Penggunaan Toolbox Matlab menyelesaikan kasus sistem uzzy

2 Sekilas Fuzzy Toolbox Tool untuk Fuzzy Inference System (FIS) dalam Matlab Toolbox, dikelompokan dalam 3 kategori: Command line Graphical user interface (GUI) Simulink Block GUI memungkinkan mengakses banyak dari fungsi- fungsi yang tersedia dalam fuzzy toolbox. Command line ditujukan untuk pemakai yang sudah berpengalaman. Sedangkan untuk simulink block dirancang untuk aplikasi FIS dalam lingkungan Simulink.

3 Graphical User Interface (GUI)
Fuzzy Toolbox menyediakan 5 fasilitas GUI untuk rancang bangun FIS: FIS Editor Membership Function Editor Rule Editor Rule Viewer Surface Viewer Semua GUI ini saling mempengaruhi, perubahan yang dibuat dalam satu GUI akan mempengaruhi GUI yang lain.

4 Studi Kasus Bagaimana memecahkan masalah memberi bonus pada pelayan restoran. Besar bonus berdasarkan kualitas pelayanan dan kualitas makanan. Kedua variabel yakni pelayanan dan makanan adalah variabel bersifat fuzzy. Solusinya dengan membangun Fuzzy Inference System (FIZ) yang akan dapat dijadikan pengambil keputusan.

5 Membangun FIS Langkah pertama , mengkonversi variabel pelayanan dan makanan ke dalam rentang bilangan sehingga bisa dimengerti oleh FIS. Kedua variabel didefinisikan dalam rentang 0 s/d 10. Sehingga skor 10 berarti memuaskan dengan derajat maksimum untuk kualitas pelayanan dan lezat dengan derajat maksimum untuk kualitas makanan.

6 Selanjutnya menulis sekumpulan rule berdasarkan pada pengetahuan (knowledge) pelanggan:
If pelayanan is mengecewakan or makanan is hambar then bonus is sedikit – > rule 1. If pelayanan is bagus then bonus is sedang – > rule 2. If pelayanan is memuaskan or makanan is lezat then bonus is banyak – > rule 3. Knowledge pelanggan: bonus sedikit = 5%, sedang =15%, banyak= 25% (prosentase dihitung dari harga makanan).

7 Menggunakan FIS Editor
Ketik pada command promt: fuzzy

8

9

10 Selanjutnya mendefinisikan fungsi keanggotaan yang diasosiasikan dengan masing-masing variabel masukan dan variabel keluaran.

11 Membership Function Editor
Fungsi keanggotaan variabel masukan dan keluaran didefinisikan dalam membership function editor. Tahapannya sbb: Pilih Edit membership functions

12 Fungsi keanggotaan pada toolbox fuzzy ada 11 macam yakni:

13 Pendefinisian variabel pelayanan (input 1)

14

15 Pedefinisian variabel makanan (Input 2)

16

17 Pendefinisian variabel bonus (output)
Sudah ditentukan ada 3 fungsi keanggotaan, yaitu: sedikit, sedang dan banyak. Pendefinisian sama dengan variabel pelayanan. Hanya pada Field Range dan juga Display Range disetting [0 30] untuk menampung semua rentang nilai keluaran.

18

19

20

21 Rule Viewer

22

23 Survace Viewer

24

25 Selamat Belajar