29
membuat laporan hasil, melakukan presentasi di
seminar internasional dan nasional, membuat
paper untuk jurnal internasional
Drs. Nurhayadi,
M.Si. 0025046707
Model Neural
network, model
fuzzy 8 Mengumpulkan
refernsi buku dan jurnal,
membuat prosedur pemodelan fuzzy untuk
data polikotomus, menganalisis model
fuzzy, menganalisis aplikasi model fuzzy
untuk klasifikasi diagnosis kanker
payudara, membuat draf laporan, membuat
laporan hasil, melakukan presentasi di
seminar internasional
2. Musthofa, M.Sc.
0007118002 Model Fuzzy
7 Mengumpulkan refernsi
buku dan jurnal, membuat prosedur
pemodelan fuzzy untuk data polikotomus,
menganalisis model fuzzy, menganalisis
aplikasi model fuzzy untuk klasifikasi
diagnosis kanker payudara, membuat draf
laporan, membuat laporan hasil,
melakukan presentasi di seminar internasional
10. Ketersediaan sarana dan prasarana penelitian
Pelaksanaan penelitian ini didukung oleh Laboratorium Matematika FMIPA UNY. Belum ada dukungan dana penelitian baik dari dalam maupun luar negeri untuk
pelaksanaan penelitian ini. No.
Nama Alat Spesifikasi Alat
Jml Unit 1.
Personal komputer Komputer Core i-7, RAM 2 G, Hardisk 1 GB
1 2.
Printer HP Laserjet HP Laserjet 1020
2 3. Internet
Internet UNY dan Speedy personal
30
BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN
7.1 Kesimpulan
Pada penelitian tahun pertama telah dilakukan pembentukan prosedur baru pemodelan fuzzy Mamdani terbobot dan pemodelan fuzzy TSK order satu terbobot
untuk klasifikasi data polikotomus. Pada prosedur ini, aturan fuzzy diberi bobot. Bobot ini memberikan probabilitas untuk masing-masing aturan fuzzy sehingga
aturan fuzzy dengan bobot yang tinggi menandakan bahwa aturan fuzzy tersebut mempunyai kontribusi yang tinggi dalam pemodelan. Selanjutnya aturan fuzzy
terbobot tersebut digunakan untuk melakukan inferensi dan defuzzifikasi. Kemudian hasil dari defuzzifikasi ini ditransformasi ke jenis klasifikasinya dari data
polikotomus. Model fuzzy terbobot yang sudah optimal diterapkan untuk klasifikasi data polikotomus.
7.2 Saran
Pada penenlitian ini, parameter pada bagian anteceden dari aturan fuzzy ditentukan lebih dahulu. Untuk mendapatkan model fuzzy terbobot yang lebih
optimal, perlu diteliti bagaimana memilih parameter pada bagian anteceden dari aturan fuzzy terbobot.
