Analisis Algoritma C4.5 dan Fuzzy Sugeno untuk Optimasi Rule Base Fuzzy
ABSTRAK
Logika fuzzy dapat mengatasi ketidakmampuan matematika konvensional untuk
model sistem nonlinear. Fuzzy Sugeno merupakan salah satu metode yang sering
digunakan dalam logika fuzzy. Penggunaan metode Sugeno dapat mengatasi masalah
sistem nonlinear. Kelemahan dari logika fuzzy adalah meningkatnya beban komputasi
yang bertambah secara eksponensial seiring dengan bertambahnya jumlah variabel
dan jumlah aturan dalam logika fuzzy. Beberapa cara telah dilakukan oleh para
peneliti sebelumnya untuk mengurangi beban komputasi, diantaranya dengan
mengurangi sejumlah aturan dalam logika fuzzy. Mengurangi sejumlah aturan akan
berdampak pada tingkat akurasi fuzzy yang berkurang. Pada penelitian ini, peneliti
menggunakan algoritma C4.5 sebagai optimasi rule fuzzy. Aturan awal sejumlah 288
aturan, namun setelah diklasifikasikan menggunakan algoritma C4.5 maka aturan
fuzzy menjadi lebih sedikit yaitu sebanyak 52 aturan. Setelah diterapkan didalam
data, maka didapat tingkat akurasi menjadi 96,97 %.
Kata kunci : fuzzy Sugeno, algoritma C4.5, optimasi, aturan
viii
Universitas Sumatera Utara
ANALYSIS OF C4.5 ALGORITHM AND FUZZY SUGENO
FOR OPTIMATION RULE BASE FUZZY
ABSTRACT
Fuzzy logic can handle problems inability mathematic conventional for nonlinear
system model. Fuzzy Sugeno is one of method which frequently used in fuzzy logic.
The using of Sugeno method can solve problem in nonlinear system. The shortcoming
of fuzzy logic is the increasing of load computing exponentially along with the
increasing of variable value and rules in fuzzy logic. Some solution have been
investigated by researchers before for decreasing of load computing by decrease a
number of rule fuzzy logic. Decreasing a number of rule will impact the lack fuzzy
accuracy level. In this research, researcher use C4.5 algorithm as fuzzy rule
optimation. Initial rule has 288 rules but after has classified by using C4.5 algorithm,
it is converted into 52 rule. After applied in data, accordingly level accuracy convert
into 96.97%.
Keyword: Fuzzy Sugeno, C4.5 algorithm, optimation, rule
ix
Universitas Sumatera Utara
Logika fuzzy dapat mengatasi ketidakmampuan matematika konvensional untuk
model sistem nonlinear. Fuzzy Sugeno merupakan salah satu metode yang sering
digunakan dalam logika fuzzy. Penggunaan metode Sugeno dapat mengatasi masalah
sistem nonlinear. Kelemahan dari logika fuzzy adalah meningkatnya beban komputasi
yang bertambah secara eksponensial seiring dengan bertambahnya jumlah variabel
dan jumlah aturan dalam logika fuzzy. Beberapa cara telah dilakukan oleh para
peneliti sebelumnya untuk mengurangi beban komputasi, diantaranya dengan
mengurangi sejumlah aturan dalam logika fuzzy. Mengurangi sejumlah aturan akan
berdampak pada tingkat akurasi fuzzy yang berkurang. Pada penelitian ini, peneliti
menggunakan algoritma C4.5 sebagai optimasi rule fuzzy. Aturan awal sejumlah 288
aturan, namun setelah diklasifikasikan menggunakan algoritma C4.5 maka aturan
fuzzy menjadi lebih sedikit yaitu sebanyak 52 aturan. Setelah diterapkan didalam
data, maka didapat tingkat akurasi menjadi 96,97 %.
Kata kunci : fuzzy Sugeno, algoritma C4.5, optimasi, aturan
viii
Universitas Sumatera Utara
ANALYSIS OF C4.5 ALGORITHM AND FUZZY SUGENO
FOR OPTIMATION RULE BASE FUZZY
ABSTRACT
Fuzzy logic can handle problems inability mathematic conventional for nonlinear
system model. Fuzzy Sugeno is one of method which frequently used in fuzzy logic.
The using of Sugeno method can solve problem in nonlinear system. The shortcoming
of fuzzy logic is the increasing of load computing exponentially along with the
increasing of variable value and rules in fuzzy logic. Some solution have been
investigated by researchers before for decreasing of load computing by decrease a
number of rule fuzzy logic. Decreasing a number of rule will impact the lack fuzzy
accuracy level. In this research, researcher use C4.5 algorithm as fuzzy rule
optimation. Initial rule has 288 rules but after has classified by using C4.5 algorithm,
it is converted into 52 rule. After applied in data, accordingly level accuracy convert
into 96.97%.
Keyword: Fuzzy Sugeno, C4.5 algorithm, optimation, rule
ix
Universitas Sumatera Utara