Upload
seveenth
View
240
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
1/45
METODE-METODE DALAM
SISTEM INFERENSI FUZZYSukmawati NE
PS ILKOM UNDIP
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
2/45
AGGREGASI OUTPUT
Proses dimana himpunan-himpunan fuzzy yang merepresentasikanoutput dari tiap-tiap aturan dikombinasikan dalam sebuah himpunanfuzzy tunggal
Merupakan komposisi aturan-aturan fuzzy
Metode aggregasi ada 3 macam,
metode max (maximum),
metode probor (probabilistic or) metode sum (the sum of each rules output set).
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
3/45
Metode Max
Langkah-langkah:
Mengambil nilai maksimum aturan untuk memodifikasi daerah fuzzy
Mengaplikasikannya ke output dengan menggunakan operator OR
Rumus umum :
sf[xi] max (sf[xi] ,kf[xi])
dengan :
sf[xi] : Nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i
kf[xi] : Nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i
AGGREGASI OUTPUT
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
4/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
5/45
Metode Sum
Menjumlah semua output daerah fuzzy
Rumus umum :
sf[xi] min (1, sf[xi] + kf[xi])dengan :
sf[xi] : Nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i
kf[xi] : Nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i
Bagaimana hasilnya jika contoh dalam Metode Max diganti denganMetode Sum?
AGGREGASI OUTPUT
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
6/45
Metode Probor
Solusi didapat dengan melakukanproductterhadap semua outputdaerah fuzzy
INGAT : Operator Product !!
Rumus umum :
sf[xi] (sf[xi] + kf[xi]) - (sf[xi] * kf[xi])
dengan :
sf[xi] : Nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i
kf[xi] : Nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i
AGGREGASI OUTPUT
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
7/45
OPERATOR PRODUCT
Rumus yang digunakan :
Interseksi : AB = A[x] * B[y]
Union : AB = ( A[x] + B[y]) - ( A[x] * B[x])
Contoh:
Diberikan aturan sbb:
IF service is excellent PRODUCT.OR food is delicious
THEN tip is generous
Diberi input service =3 dan food = 8 sehingga derajat keanggotaan untuk excellent[x] = 0,0 dan delicious[y] = 0,7.
INGAT KEMBALI!!!
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
8/45
OPERATOR PRODUCT
Nilai keanggotaan fuzzy untuk predikat aturan tersebut adalah
A = ( excellent [x] + delicious [y]) - ( excellent [x] * delicious [y])
= (0,0 + 0,7) (0,0 * 0,7)
= 0,7
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
9/45
DEFUZZIFIKASI
Suatu proses untuk menentukan suatu bilangan (nilai crisp) padadomain himpunan fuzzy hasil aggregasi.
Metode tergantung dari sistem inferensi fuzzy yang digunakan
Metode defuzzifikasi pada komposisi aturan Mamdani
metode centroid
metode bisektor
metode mean of maximum (MOM) metode largest of maximum (LOM)
metode smallest of maximum (SOM).
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
10/45
Metode defuzzifikasi
Metode Centroid
Solusi dipilih dengan mengambil titik pusat daerah fuzzy
Keuntungan :
Mudah dihitung
Nilai defuzzy akan bergerak secara halus
atau
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
11/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
12/45
Metode defuzzifikasi
Metode largest of maximum (LOM)
Mengambil nilai terbesar dari domain yang memiliki nilai keanggotaanmaksimum
Metode smallest of maximum (SOM) Mengambil nilai terkecil domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
13/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
14/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
15/45
STUDI KASUS 1 : MAMDANI
Suatu perusahaan softdrink akan memproduksi minuman jenis X. Pada 3bulan terakhir biaya produksi untuk minuman jenis tersebut rata-ratasekitar Rp 500,- per kemasan, dan maksimum Rp 1000,- per kemasan.Banyaknya permintaan per hari rata-rata mencapai 30000 kemasan dan
maksimum hingga mencapai 60000 kemasan. Sampai saat ini,perusahaan baru mampu memproduksi barang maksimum 100000kemasan per hari. Apabila proses produksi perusahaan tersebutmenggunakan 3 aturan fuzzy :
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
16/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
17/45
1. Membuat himpunan dan input fuzzy
Ada 3 variabel fuzzy yang akan dimodelkan, yaitu:a. Biaya Produksi; terdiri-atas 3 himpunan fuzzy,
yaitu: RENDAH,STANDAR dan TINGGI.
b. Permintaan; terdiri-atas 3 himpunan fuzzy,yaitu: TURUN, BIASA dan NAIK.c. Produksi Barang; terdiri-atas 3 himpunan
fuzzy, yaitu: BERKURANG, NORMAL danBERTAMBAH.
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
18/45
VARIABEL BIAYA PRODUKSI
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
19/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
20/45
VARIABEL PRODUKSI BARANG
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
21/45
2. Aplikasi Operator Fuzzy
Aturan 1
[R1] IF Biaya Produksi RENDAH And Permintaan NAIKTHEN Produksi Barang BERTAMBAH
Operator AND
min
Aturan2
[R2] IF Biaya Produksi sesuai STANDARTHEN Produksi Barang NORMAL
0
)0;0min(
])25[],800[min( Re11
PmtNaikndahBPPREDIKATR
32,0
]800[tan21
darBPSPREDIKATR
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
22/45
Aturan 3
[R3] IF Biaya Produksi TINGGI And PermintaanTURUN
THEN Produksi Barang BERKURANG
25,0
)25,0;68,0min(
])25[],800[min(31
PmtTurunBPTinggiPREDIKATR
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
23/45
3. Aplikasi Fungsi Implikasi
Aturan 1 Tidak ada daerah hasil implikasi
Aturan 2 BPNormal [z] = 0,32
0,32 = (z-30)/20
z = .atau
0,32 = (70-z)/20
z = .
Aturan 3
BPBerkurang [z] = 0,250,25 = (50-z)/40
z = .
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
24/45
4. Aggregasi Output
Titik potong antara aturan 2 dan 3 terjadi saat BPNormal [z] =BPBerkurang [z] = 25
0,25 = (z-30)/20
z= .
Sehingga
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
25/45
5. Defuzzy
Daerah solusi
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
26/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
27/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
28/45
LANJUTAN SOAL...
[R1] IF Permintaan TURUN And Persediaan BANYAKTHEN Produksi Barang = 10000
[R2] IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKITTHEN Produksi Barang =1,25* permintaan- persediaan
[R3] IF Permintaan NAIK And Persediaan BANYAK
THEN Produksi Barang = permintaan -persediaan
Tentukan berapa jumlah barang yang harus diproduksi hari ini, jikapermintaan sebanyak 52000 kaleng dan persediaan yang masih adadi gudang sebanyak 8000 kaleng.
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
29/45
Metode Inferensi Fuzzy:
Tsukamoto
setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-Thenharus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzydengan fungsi keanggotaan yang monoton
output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan
secara tegas (crisp) berdasarkan -predikat (fire strength).
Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rataterbobot.
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
30/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
31/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
32/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
33/45
[R1] IF Permintaan TURUN And Persediaan BANYAKTHEN Produksi Barang BERKURANG
[R2] IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKITTHEN Produksi Barang BERTAMBAH
[R3] IF Permintaan NAIK And Persediaan BANYAK
THEN Produksi Barang BERTAMBAH
[R4] IF Permintaan TURUN And Persediaan SEDIKIT
THEN Produksi Barang BERKURANG
Tentukanlah berapa jumlah barang yang harus diproduksi hariini, jika permintaan sebanyak 60000 kaleng, dan persediaan
yang masih ada di gudang sebanyak 8000 kaleng.
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
34/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
35/45
0 45 60 75permintaan per hari (x1000 kaleng)
1
0
[x]
TURUN NAIK
A. Variabel Permintaan
0,08
0,5
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
36/45
Jika permintaan 60000 maka nilai keanggotaan
fuzzy pada tiap-tiap himpunan adalah:
Himpunan fuzzy TURUN, PmtTurun[60] = 0,08. Himpunan fuzzy NAIK, PmtNaik[60] = 0,5.
diperoleh dari:= 2[(60-75)/(75-45)]2
= 0,5
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
37/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
38/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
39/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
40/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
41/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
42/45
B. Aturan ke-2:
[R2] IF Permintaan NAIKAnd Persediaan SEDIKIT
THEN Produksi Barang BERTAMBAH
Operator yang digunakan adalah AND, sehingga:
2 = PredikatR2 = min(PmtNaik[60],PsdSedikit[8])= min(0,5;0,25) = 0,25
Cari nilai z2, untuk 2 = 0,25; lihat himpunan BERTAMBAH:0,25 = (z2 25)/75
z2 = 18,75 + 25 = 43,75
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
43/45
C. Aturan ke-3:
[R3] IF Permintaan NAIKAnd Persediaan BANYAK
THEN Produksi Barang BERTAMBAH
Operator yang digunakan adalah AND, sehingga:
3 = PredikatR3 = min(PmtNaik[60],PsdBanyak[8])= min(0,5;0,5) = 0,5
Cari nilai z3, untuk 3 = 0,5; lihat himpunan BERTAMBAH:0,5 = (z3 25)/75
z3 = 37,5 + 25 = 62,5
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
44/45
7/22/2019 Metode - metode Dalam Sistem Inferensi Fuzzy
45/45
3. Penegasan (Defuzzy)
Jadi produksi barang = 58703 kaleng
703,5808,05,025,008,0
2,70*08,05,62*5,075,43*25,02,70*08,0z