Modul Praktikum Fuzzy Logic 2016

  

FAKULTAS ILMU KOMPUTER

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

  

INSTITUT INFORMATIKA & BISNIS DARMAJAYA

Waktu : Fuzzy Logic Praktikum 1 PERHITUNGAN HIMPUNAN 100 Menit FUZZY dengan Microsoft Excell

  Leacturer : Yulmaini, S.Kom., M.Cs

  Tujuan : Mahasiswa dapat menentukan Himpunan Fuzzy menggunakan Formula Di Microsoft Excell

1. Representasi Linier Naik

  Diketahui Persamaan Fungsi Keanggotaan Sebagai berikut : x

  ;  

  35  x

   

  35 x x

   [ ]  ;  35  

  60  60 

  35  x

  1 ;  

  60  Berapakah µ[40], µ[45], µ[50] ? Langkah-langkahnya : [1] Ketik seperti tampilan berikut : A B

  1 umur Tua

  2

  40

  3

  45

  4

  50 [2] Letakkan Kursor di sel B2 untuk mencari nilai keanggotaan 40, dengan rumus sebagai berikut : =IF(A2<=35,0,IF(A2>=60,1,(A2-35)/(60-35))) [3] Copy pada Sel B2, kemudian Paste pada cel B3..B4

  [4] Maka akan tampil hasil berikut : umur Tua 40 0.2000 45 0.4000 50 0.6000

  2. Representasi Linier Turun Diketahui Persamaan Fungsi Keanggotaan Sebagai berikut : _x

  ;

  60    _x 

  60 _{x x}  [ ]  ;  35  

  60 

   60  35 

   Berapakah µ[45], µ[55] ? Langkah-langkahnya :

  [1] Ketik seperti tampilan berikut : A B 1 umur Tua

  2

  45

  3

  55 [2] Letakkan Kursor di sel B2 untuk mencari nilai keanggotaan 45, dengan rumus sebagai berikut : =IF(A2>=60,0,(60-A2)/(60-35))

  [3] Copy pada Sel B2, kemudian Paste pada cel B3 [4] Maka akan tampil hasil berikut : umur Tua 45 0.6000

  55 0.2000

  3. Representasi Segitiga Diketahui Persamaan Fungsi Keanggotaan Sebagai berikut :

  Langkah-langkahnya : [1] Ketik seperti tampilan berikut : A B

1 Umur Tua

  2

  38

  3

  50 [2] Letakkan Kursor di sel B2 untuk mencari nilai keanggotaan 38, dengan rumus sebagai berikut : =IF(OR(A2<25,A2>65),0,IF(A2<45,(A2-25)/20,(65-A2)/20))

  [3] Copy pada Sel B2, kemudian Paste pada cel B3 [4] Maka akan tampil hasil berikut : umur Tua 38 0.6500

  50 0.7500 SOAL LATIHAN : Diketahui fungsi kenggotaan variabel nilai adalah seperti terlihat pada Gambar

  

Gambar

Cari nilai [46], [65], [90] Ketik Tabel berikut di Excell Nilai Rendah Sedang Tinggi

  46 ??? ??? ??? 65 ??? ??? ??? 90 ??? ??? ???

  

FAKULTAS ILMU KOMPUTER

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

  

INSTITUT INFORMATIKA & BISNIS DARMAJAYA

Waktu : Fuzzy Logic Praktikum FUZZY SIMPLE ADDITIVE 100 Menit WEIGHTING METHOD (SAW)

  Leacturer : Yulmaini, S.Kom., M.Cs  Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot.

   Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.

   Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.

  Langkah-langkah Penyelesaian dengan Metode MADM SAW, adalah sebagai berikut :

  1. Lakukan Normalisasi Matrik X, berdasarkan persamaan 1

   x _ij jika j adalah atribut keuntun (benefit)  Max x _ij  _i 

  (Persamaan 1)  r _{ij } 

  Min x _{i ij}  jika j adalah atribut biaya (cost)  x _ij  _{ij i j}

  dimana r adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A pada atribut C ; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.

  2. Matrik Ternormalisasi R _i

  3. Proses Perangkingan berdasarkan persamaan 2 (Nilai V ) Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)diberikan sebagai:

  n (Persamaan 2)

  V w r  i j ij

   j 

  1 _i

  4. Menentukan Nilai Terbesar dari V _{i i} Nilai V yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A lebih terpilih

  STUDI KASUS 1

  Suatu perusahaan di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) ingin membangun sebuah gedung yang akan digunakan sebagai tempat untuk menyimpan sementara hasil produksinya. Ada 3 lokasi yang akan menjadi alternatif, yaitu : A1 = Ngemplak, A2 = Kalasan, A3 = Kota Gedhe. Ada 5 kriteria yang dijadikan acuan dalam pengambilan Keputusan, yaitu : C ₂ ^{1 = jarak dengan pasar terdekat (km)} ₂ C = kepadatan penduduk disekitar lokasi (orang/km ) ₃ C = jarak dari pabrik (km) ₄ C = jarak dengan gudang yang sudah ada (km) _{5 2} C = harga tanah untuk lokasi (x1000 Rp/m )

  Ranting kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria, dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu : 1 = Sangat buruk 2 = Buruk 3 = Cukup 4 = Baik 5 = Sangat Baik Tabel 1. Menunjukkan ranting kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Sedangkan tingkat kepentingan setiap kriteria, juga dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu : 1 = Sangat rendah 2 = rendah 3 = Cukup 4 = Tinggi 5 = Sangat Tinggi

  Tabel 1 Ranting Kecocokan dari setiap Alternatif pada setiap kriteria Kriteria Alternatif _{1 2 3 4 5 1} C C C C C A ₂

  4

  4

  5

  3

  3 A

  3

  3

  4

  2

  3 A ³

  5

  4

  2

  2

  2 Karena setiap nilai yang diberikan pada setiap alternatif di setiap kriteria merupakan nilai kecocokan (nilai terbesar adalah terbaik), maka semua kriteria yang diberikan diasumsikan sebagai kriteria keuntungan. Pengambilan keputusan memberikan bobot preferensi sebagai :

  W = (5, 3, 4, 4, 2) Matriks keputusan dibentuk dari tabel kecocokan sebagai berikut : 4 4 5 3 3 X = 3 3 4 2 3 5 4 2 2 2

PENYELESAIAN KASUS DENGAN METODE SAW

  1. Tulislah Matriks X sebagai berikut

  2. Tuliskan Nilai Bobot tiap kriteria

  11

  3. Lakukan Normalisasi Matrik X (berdasarkan persamaan 1), untuk mencari nilai R _35.

• – R
₁₁ Mencari nilai R sebagai berikut : =C2/MAX(C2:C4) ₁₁ Sehingga ketika di enter Nilai R = 0.8000

  4. Lakukan Langkah 3 sampai mendapatkan nilai R ³⁵ 5. sehingga akan di dapat nilai Matrik Ternormalisasi R sebagai berikut : ⁱ –

  6. Proses Perangkingan berdasarkan persamaan 2 (Nilai V ), untuk mencari nilai V1 V2.

1 Mencari Nilai V

  =C6*C12+D6*D12+E6*E12+F6*F12+G6*G12

  1 Sehingga ketika di enter Nilai V = 17.000 ₂ Mencari Nilai V

  1 Sehingga ketika di enter Nilai V = 13.1167 ₃ Mencari Nilai V

  1 Sehingga ketika di enter Nilai V = 13.600

  7. Hasil Nilai Proses perangkingan

  i

  8. Menentukan Nilai Terbesar dari V

  STUDI KASUS 2

  Suatu perusahaan di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) ingin membangun sebuah gedung yang akan digunakan sebagai tempat untuk menyimpan sementara hasil produksinya. Ada 3 lokasi yang akan menjadi alternatif, yaitu : A1 = Ngemplak, A2 = Kalasan, A3 = Kota Gedhe. Ada 5 kriteria yang dijadikan acuan dalam pengambilan Keputusan, yaitu : ₁ C = jarak dengan pasar terdekat (km) ₂ C ₃ ^{2 = kepadatan penduduk disekitar lokasi (orang/km )}

  C = jarak dari pabrik (km) ₄ C = jarak dengan gudang yang sudah ada (km) _{5 2} C = harga tanah untuk lokasi (x1000 Rp/m ) Ranting kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria, dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu : 1 = Sangat buruk 2 = Buruk 3 = Cukup 4 = Baik 5 = Sangat Baik Tabel 1. Menunjukkan ranting kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.

  Sedangkan tingkat kepentingan setiap kriteria, juga dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu : 1 = Sangat rendah 2 = rendah 3 = Cukup 4 = Tinggi 5 = Sangat Tinggi

  Tabel 1. Ranting Kecocokan dari setiap Alternatif pada setiap kriteria Kriteria Alternatif _{1 2 3 4 5} C C C C C

  A ¹ ₂

  4 Baik Sangat Baik Cukup Cukup A ₃

  3 Cukup Baik Buruk Cukup A

  5 Baik Buruk Buruk Buruk Karena setiap nilai yang diberikan pada setiap alternatif di setiap kriteria merupakan nilai kecocokan (nilai terbesar adalah terbaik), maka semua kriteria yang diberikan diasumsikan sebagai kriteria keuntungan. Pengambilan keputusan memberikan bobot preferensi sebagai :

  W = (5, 3, 4, 4, 2) Matriks keputusan dibentuk dari tabel kecocokan sebagai berikut : 4 4 5 3 3 X = 3 3 4 2 3 5 4 2 2 2

PENYELESAIAN KASUS DENGAN METODE SAW

  1. Tulislah Matriks X sebagai berikut

  2. Tuliskan Nilai Bobot tiap kriteria

  11

  3. Lakukan Normalisasi Matrik X (berdasarkan persamaan 1), untuk mencari nilai R _35.

• – R
₁₁ Mencari nilai R sebagai berikut : =C2/MAX(C2:C4) ₁₁ Sehingga ketika di enter Nilai R = 0.8000

  4. Lakukan Langkah 3 sampai mendapatkan nilai R ³⁵ 5. sehingga akan di dapat nilai Matrik Ternormalisasi R sebagai berikut : ⁱ –

  6. Proses Perangkingan berdasarkan persamaan 2 (Nilai V ), untuk mencari nilai V1 V2.

1 Mencari Nilai V

  =C6*C12+D6*D12+E6*E12+F6*F12+G6*G12

  1 Sehingga ketika di enter Nilai V = 17.000 ₂ Mencari Nilai V

  1 Sehingga ketika di enter Nilai V = 13.1167 ₃ Mencari Nilai V

  1 Sehingga ketika di enter Nilai V = 13.600

  7. Hasil Nilai Proses perangkingan

  i

  8. Menentukan Nilai Terbesar dari V

  LATIHAN

  Perusahaan susu balita “SGM” akan melakukan penilaian kinerja karyawan dengan menggunakan metode fuzzy simple additive weighted (F-SAW). Adapun criteria penilaian adalah sebagai berikut :

  No Kriteria Penilaian Bobot Keterangan Preferensi

  1 Kualitas dan Sangat Tinggi Menilai berapa jumlah dan kuantitas kerja (C1) bagaimana kualitas pekerjaan yang telah diselesaikan karyawan

  2 Ketaatan (C2) Tinggi Menilai tanggung jawab terhadap seluruh proses pelaksanaan tugas dan ketaatan terhadap aturan perusahaan

  3 Kerjasama (C3) Cukup Menilai tingkat kemampuan bekerjasama dengan atasan dan rekan kerja dalam melaksanakan tugas

  4 Semangat kerja (C4) Cukup Menilai motivasi secara terus menerus dalam pelaksanaan tugas dan antusiasme untuk pengembangan dirinya

  5 Disiplin kerja (C5) Tinggi Menilai ketepatan hadir di tempat kerja Dari bilangan fuzzy bobot yang telah ditentukan dapat dikonversikan ke bilangan crips : Sangat Rendah (SR) =0; Rendah (R)=0,25; Cukup (C)=0,5; Tinggi (T)=0,75; dan Sangat Tinggi (ST)=1;

  Nilai Kriteria NO Alternatif C1 C2 C3 C4 C5

  1 Ahmad Sholeh Baik Baik Sangat Cukup Baik Baik

  2 Eko Darmawanto Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik

  Baik

  3 Kiswandi Baik Sangat Cukup Baik Baik Baik

  4 Ibnu Nugroho Cukup Baik Cukup Cukup Baik Semua kriteria terbagi atas 5 (lima) bilangan fuzzy, yaitu sangat kurang (SK), kurang (K), cukup (C), baik (B), sangat baik (SB). Bilangan-bilangan fuzzy tersebut dapat dikonversikan ke bilangan crips : SK=0; K=0,25; C=0,5; B=0,75; dan SB=1;