1 / 26

PENALARAN FUZZY

SISTEM PAKAR DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2011. PENALARAN FUZZY. PENALARAN FUZZY. Digunakan untuk menghasilkan suatu keputusan tunggal / crisp saat defuzzifikasi Penggunaan akan bergantung dari domain masalah yang terjadi Pada Fuzzy Inference System dikenal 3 jenis

caden
Télécharger la présentation

PENALARAN FUZZY

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. SISTEM PAKARDEPARTEMEN ILMU KOMPUTERINSTITUT PERTANIAN BOGOR2011 PENALARAN FUZZY

  2. PENALARAN FUZZY • Digunakan untuk menghasilkan suatu keputusan tunggal / crisp saat defuzzifikasi • Penggunaan akan bergantung dari domain masalah yang terjadi • Pada Fuzzy Inference System dikenal 3 jenis • Tsukamoto • Mamdani • Sugeno

  3. PENALARAN TSUKAMOTO • Contoh Kasus Suatu perusahaan tekstil akan memproduksi pakaian dengan jenis XYZ Dari 1 bulan terakhir, permintaan terbesar mencapai 5000 potong per hari, dan permintaan terkecil mencapai 1000 potong per hari. Persediaan barang di gudang tiap bulan paling banyak 600 potong per hari dan persediaan terkecil mencapai 100 potong per hari. Dikarenakan memiliki keterbasan, perusahaan ini hanya mampu memproduksi pakaian paling banyak 7000 potong per hari. Untuk efisiensi, mesin dan SDM setiap hari diharapkan perusahaan memproduksi paling tidak 2000 potong pakaian. Berapa potong pakaian jenis XYZ yang harus diproduksi apabila terdapat permintaan sejumlah 4000 potong dan persediaan di gudang terdapat 300 potong.

  4. PENALARAN TSUKAMOTO • Contoh Kasus (Rule) [R1] : IF Permintaan TURUN And Persediaan BANYAK THEN Produksi Pakaian BERKURANG [R2] : IF Permintaan TURUN And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Pakaian BERKURANG [R3] : IF Permintaan NAIK And Persediaan BANYAK THEN Produksi Pakaian BERTAMBAH [R4] : IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Pakaian BERTAMBAH

  5. PENALARAN TSUKAMOTO • Penyelesaian Untuk menyelesaikan masalah tersebut perhatikan variabel yang digunakan dalam proses fuzzifikasi yang harus Kita lakukan. Input : 1. Permintaan [1000 5000] {TURUN NAIK} 2. Persediaan [100 600] {SEDIKIT BANYAK} Output : Jumlah Produksi [2000 7000] {BERKURANG BERTAMBAH}

  6. Turun Naik 0,75 0,25 1000 4000 5000 Fungsi permintaan PENALARAN TSUKAMOTO • Representasi Fuzzy Input Permintaan

  7. PENALARAN TSUKAMOTO Sedikit Banyak 0,6 0,4 100 300 600 Fungsi persediaan • Representasi Fuzzy Input Persediaan

  8. PENALARAN TSUKAMOTO Berkurang Bertambah 2000 7000 Fungsi jumlah produksi • Representasi Fuzzy Output Jumlah Produksi

  9. PENALARAN TSUKAMOTO Perhatikan Aturan Yang digunakan berdasarkan input yang diberikan pada Masalah Berapa potong pakaian jenis X, Y dan Z yang harus diproduksi apabila terdapat permintaan sejumlah 4000 potong dan persediaan di gudang terdapat 300 potong. 4000 : termasuk dalam kategori turun dan naik300 : termasuk dalam kategori banyak dan sedikit Jadi, Semua Aturan / Rule digunakan

  10. PENALARAN TSUKAMOTO Proses Implikasi [R1] IF Permintaan TURUN And Persediaan BANYAK THEN Produksi Pakaian BERKURANG alpha_predikat1 = min (µTurun [4000],µBanyak [300]) = min (0,25,0,4) = 0,25 Lihat Himpunan Berkurang pada Output (7000-z) / (7000-2000) = 0,25 z1 = 5750

  11. PENALARAN TSUKAMOTO Proses Implikasi [R2] IF Permintaan TURUN And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Pakaian BERKURANG alpha_predikat1 = min (µTurun [4000],µSedikit [300]) = min (0,25;0,6) = 0,25 Lihat Himpunan Berkurang pada Output (7000-z) / (7000-2000) = 0,25 z1 = 5750

  12. PENALARAN TSUKAMOTO Proses Implikasi [R2] IF Permintaan TURUN And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Pakaian BERKURANG alpha_predikat1 = min (µTurun [4000],µSedikit [300]) = min (0,25;0,6) = 0,25 Lihat Himpunan Berkurang pada Output (7000-z) / (7000-2000) = 0,25 z2 = 5750

  13. PENALARAN TSUKAMOTO Proses Implikasi [R3] IF Permintaan NAIK And Persediaan BANYAK THEN Produksi Pakaian BERTAMBAH alpha_predikat1 = min (µNaik [4000],µBanyak [300]) = min (0,75;0,4) = 0,4 Lihat Himpunan Bertambah pada Output (z-2000) / (7000-2000) = 0,4 z3 = 4000

  14. PENALARAN TSUKAMOTO Proses Implikasi [R4] IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Pakaian BERTAMBAH alpha_predikat1 = min (µNaik [4000],µSedikit [300]) = min (0,75;0,6) = 0,6 Lihat Himpunan Bertambah pada Output (z-2000) / (7000-2000) = 0,6 z4 = 5000

  15. PENALARAN TSUKAMOTO(DEFUZZIFIKASI) Perhitungan Nilai Crisp pada Penalaran Tsukamoto Diperoleh dengan menggunakan Rata-rata terbobot sebagai berikut : Dengan demikian, jumlah pakaian jenis XYZ yang harus diproduksi berjumlah 4983 potong

  16. PENALARAN MAMDANI Metode Mamdani dikenal dengan metode Min-Max yang diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Dengan Menggunakan Kasus yang sama, tentukan berapa jumlah pakaian yang harus diproduksi apabila kita menggunakan metode Mamdani ?

  17. PENALARAN MAMDANI [R1] IF Permintaan TURUN And Persediaan BANYAK THEN Produksi Pakaian BERKURANG Berkurang Turun Banyak 0,4 0,25 4000 300 Produksi permintaan persediaan

  18. PENALARAN MAMDANI [R2] IF Permintaan TURUN And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Pakaian BERKURANG Berkurang Sedikit Turun 0,6 0,25 0,25 300 4000 Produksi permintaan persediaan

  19. PENALARAN MAMDANI [R3] IF Permintaan NAIK And Persediaan BANYAK THEN Produksi Pakaian BERTAMBAH Bertambah Banyak Naik 0,75 0,4 0,4 4000 300 Produksi permintaan persediaan

  20. PENALARAN MAMDANI [R4] IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Pakaian BERTAMBAH Bertambah Banyak Naik 0,75 0,6 0,6 4000 300 Produksi permintaan persediaan

  21. ` PENALARAN MAMDANI(AGREGASI/KOMPOSISI) Menggunakan Nilai Maksimum Dari Daerah Hasil setiap Rule 0,6 0,25 0 500 1000 1000 1500 7000 Center of Gravity

  22. PENALARAN MAMDANI(AGREGASI/KOMPOSISI) Dengan Menggunakan Konsep Integral dan membagi dengan luas Daerah Arsiran 0,6 0,25 A2 A3 A1 ? 0 500 1000 1000 1500 7000 Center of Gravity

  23. PENALARAN SUGENO • Pada penalaran ini output bukan berupa himpunan fuzzy • Dengan demikian, aturan / rule harus dimodifikasi sedemikian rupa.

  24. RULE PADA PENALARAN SUGENO [R1] : IF Permintaan TURUN And Persediaan BANYAK THEN Produksi Pakaian Permintaan - Persediaan [R2] : IF Permintaan TURUN And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Pakaian 1.25 * Permintaan - Persediaan [R3] : IF Permintaan NAIK And Persediaan BANYAK THEN Produksi Pakaian Permintaan [R4] : IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Pakaian 1.5 *Permintaan - Persediaan

  25. DEFUZZIFIKASI PENALARAN SUGENO • Dilakukan dengan Prinsip Rata-rata Terboboti

  26. KASUS PADA PENALARAN SUGENO • Dengan Menggunakan Kasus yang sama Suatu perusahaan tekstil akan memproduksi pakaian dengan jenis XYZ Dari 1 bulan terakhir, permintaan terbesar mencapai 5000 potong per hari, dan permintaan terkecil mencapai 1000 potong per hari. Persediaan barang di gudang tiap bulan paling banyak 600 potong per hari dan persediaan terkecil mencapai 100 potong per hari. Dikarenakan memiliki keterbasan, perusahaan ini hanya mampu memproduksi pakaian paling banyak 7000 potong per hari. Untuk efisiensi, mesin dan SDM setiap hari diharapkan perusahaan memproduksi paling tidak 2000 potong pakaian. Berapa potong pakaian jenis XYZ yang harus diproduksi apabila terdapat permintaan sejumlah 4000 potong dan persediaan di gudang terdapat 300 potong. • Tentukan jumlah potong pakaian yang harus diproduksi dengan menggunakan penalaran Sugeno!

More Related