Upload
others
View
39
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Data dosen
• NAMA : ARITA WITANTI
• KODE DOSEN : ART
• ALAMAT : JLN JOGOKARYAN 51 YOGYAKARTA
• EMAIL : [email protected]
• HP : 0818 0909 4343
• RUANG : RUANG DOSEN FTI
• MK YG DIAMPU :
• - LOGIKA FUZZY
• - ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN
• - DWDM
2
3
LOGIKA FUZZY
Kontrak Kuliah Nama Matakuliah : Logika Fuzzy
Kode Matakuliah : TIF56
SKS : 3
Semester : V (Gasal)
Alokasi Waktu : 150 Menit X 14
Program Studi : Teknik Informatika
Fakultas : Teknologi Informasi
Prasyarat : -
Waktu Perkuliahan
E- learning
1x kelas pagi
2x kelas malam
(optional)
Kuliah Minggu 1-7 UTS
E- learning
1x kelas pagi
2x kelas malam
(optional)
Kuliah Minggu 9-15 UAS
5
Aturan Perkuliahan 1. Absensi (kelas pagi)
1. > Absensi minimum untuk kelas pagi adalah
1. 75% (pagi) = 75% x 14 = 10 kali minimal harus masuk kuliah
> Presensi kurang dari 75% = Tidak bisa ikut UTS = Nilai UTS 0
> 25% maksimal ketidakhadiran sudah termasuk sakit, izin, bolos dll
> Toleransi keterlambatan adalah 30 menit
> Lewat 30 menit tidak dihitung absen
> Bisa ikut kelas lain di minggu yang sama
6
Aturan Perkuliahan 1. Absensi (kelas malam)
1. > Absensi minimum untuk kelas malam adalah
> 50% + 1 (malam) = (50% x 14) + 1 = 8 kali minimal harus masuk kuliah
> Presensi kurang dari 50 %+1 = Tidak bisa ikut UTS = Nilai UTS 0
> 50%-1 maksimal ketidakhadiran sudah termasuk sakit, izin, bolos dll
> Terlambat lebih dari 1 jam tidak dihitung absen
> Bisa ikut kelas lain di minggu yang sama
7
Aturan Perkuliahan3 . Tugas dan Quiz
• > Tugas dikumpulkan tepat waktu, terlambat pengurangan point
• > Quiz dilaksanakan sesuai jadwal
• > Quiz boleh ikut kelas lain
• > Tidak ada quiz susulan , tugas susulan, tugas tambahan
• > CP Ketua Kelas
Ujian Ulang bagi nilai D,E dengan syarat- absensi memenuhi -- bila tidak ikut uts dan uas karena sakit dibuktikan dengan surat
11
Aturan Perkuliahan4. PLAGIARISM
• Nilai akhir Turun Grade s.d E
• Yang termasuk Plagiarism :
• 1. Mencontek Tugas dari Internet, teman, dan sumber lain
• (tidak ada usaha mengerjakan, full copas)
• 2. Mencontek saat Kuis, UTS, UAS
• 3. Tidak Jujur
• Biasakan mencantumkan referensi pustaka
12
Komponen Penilaian
• UTS
• UAS
• Quiz = Ulangan
• Tugas
• Absen dan sikap
UTS, 25, 26%
UAS, 25, 26%Quiz, 10, 11%
Tugas, 25, 26%
Absen dan sikap, 10, 11%
UTS UAS Quiz Tugas Absen dan sikap
13
Standart kompetensi
Course ObjectivesMahasiswa memahami/menguasai dan mampu
Results/OutcomeExpected
Skills Developed
Memahami dasar-dasar logika fuzzy
Paham Logika fuzzy -
Mengusai algoritma fuzzyMemprogram Fuzzy dengan Matlab
Matlab
Menerapkan logika fuzzy untuk pendukung keputusan
Memecahkan studi kasus SPPK dengan fuzzy
Studi kasus SPPKSolve using Matlab Toolbox
16
17
Mata kuliah ini mempelajari :
Pengantar Logika Fuzzy
Logika Fuzzy
Sifat Fungsi Keanggotaan
Fuzzifikasi
Defuzzifikasi
Fuzzy Rule Based System
Fuzzy Clustering
Fuzzy Decision Making
Fuzzy Pattern Recognion
19
Silabus PerkuliahanNo Kompetensi Dasar Materi Pokok Waktu
1 Mahasiswa mengerti sistem pembelajaran mata kuliah Logika Fuzzy.
a. Perkenalanb. Perjanjian untuk proses
belajar-mengajarc. Fungsi dan tugas dosen dan
mahasiswad. SAP/RPKPSe. Bahan kuliahf. Literatur
150
2 Mahasiswa mengerti mengenai himpunan klasik dan himpunan fuzzy
a. Himpunan Klasik, sifat-sifat, dan pemetaannya ke fungsi
b. Himpunan Fuzzy dan sifat-sifatnya
150
3 Mahasiswa mengerti mengenai relasi pada himpunan klasik dan himpunan fuzzy
a. Hasil Kali Kartesian sebuah Relasi
b. Relasi Klasik c. Relasi Fuzzy
150
4 Mahasiswa mengerti mengenai relasi pada himpunan klasik dan himpunan fuzzy
a. Relasi Toleransi b. Relasi Eivalensi
150
20
silabus
No Kompetensi Dasar Materi Pokok Waktu
5 Mahasiswa mengerti mengenai fungsi keanggotaan (membership functions), fuzzifikasi, dan defuzzifikasi
a. Sifat-sifat Fungsi Keanggotaan
b. Fuzzifikasic. Defuzzifikasi
150
6 Mahasiswa mengerti mengenai fungsi keanggotaan (membership functions), fuzzifikasi, dandefuzzifikasi
a. Pemotongan Lambda untuk Himpunan Fuzzy
b. Pemotongan Lambda untuk Relasi Fuzzy
c. Metode Defuzzifikasi
150
7 Mahasiswa mengerti mengenai fungsi keanggotaan (membership functions), fuzzifikasi, dandefuzzifikasi
Metode Defuzzifikasi keSkalar(SCL)
150
UJIAN TENGAH SEMESTER
9 Mahasiswa mengerti mengenai metode-metode membangun fungsi keanggotaan
Menentukan Nilai Keanggotaan:a. Intuisib. Inferensc. Rank Orderingd. Neural Networkse. Algoritma Genetik
150
21
silabus
No Kompetensi Dasar Materi Pokok Waktu
10 Mahasiswa mengerti mengenai
sistem-sistem berdasar Aturan Fuzzy
a. Bentuk Aturan
b. Dekomposisi Aturan
c. Agregasi Aturan
d. Sifat-sifat Aturan
e. Fuzzi Inference
System (FIS)
150
11 Mahasiswa mengerti mengenai
sistem-sistem berdasar Aturan Fuzzy
a. Ukuran Fuzzy
b. Fuzzy C-Means
(FCM)
c. Fuzzy Subtractive
Clustering
150
12 Mahasiswa mengerti mengenai Fuzzy
Decision Making
a. Fuzzy Ordering
b. Individual Decision
Making
c. Multi-Person
Decision Making
150
13 Mahasiswa mengerti mengenai Fuzzy
Decision Making
a. Multi-Objective
Decision Making
b. Fuzzy Bayesian
Decision Method
150
22
silabus
No Kompetensi Dasar Materi Pokok Waktu
14 Mahasiswa mengerti mengenai Fuzzy
untuk data mining
a. Preprocessing
b. Pemodelan
c. Studi kasus
150
15 Mahasiswa mengerti mengenai Fuzzy
Data Mining
Studi kasus 150
UJIAN AKHIR SEMESTER
Required Materials
• Buku Logika Fuzzy• Slide kuliah • Sumber pembelajaran dari internet
Reading
• Tugas Besar , kelompok 3 org, • UTS teori• UAS project studi kasus
Project
• Laptop/PC• Matlab
Technology/Tools
23
Resources
Software Tools
Visio/dia diagram
Matlab
Materi
Slide Kuliah
Buku
E-book
Labs, Kerja Kelompok
Labs
Kerja kelompok
27
REFERENSI
• [1] Timothy J Ross, 2010, Fuzzy Logic with Engineering Applications, John Wiley & Sons
• [2] SN Sivanandam, Sumathi, Deepa, 2007, Introduction to Fuzzy Logic using Matlab, Springer
• [3] Sri Kusumadewi, Hari Purnomo, 2010, “Aplikasi Logika Fuzzy untuk Pendukung Keputusan”, Penerbit Graha Ilmu
• [4] Sri Kusumadewi, 2010, “Neuro-Fuzzy: Integrasi Sistem Fuzzy & Jaringan Syaraf”, Penerbit Graha Ilmu
28