contoh logika fuzzy

Post on 14-Dec-2015

208 Views

Category:

Documents

5 Downloads

Preview:

Click to see full reader

DESCRIPTION

Ini hanya bagian contoh logika fuzzy hanya sebagian

TRANSCRIPT

LOGIKA FUZZY

1. SISTEM INFERENSI FUZZYa. METODE TSUKAMOTOb. METODE MAMDANIc. METODE SUGENO

1.1.METODE TSUKAMOTO

Setiap konsekuen pada aturan berbentuk IF-THEN direpresentasikan dengan suatu himpunan Fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasil, output tiap-tiap aturan diberikan secara tegas berdasar α-predikat (fire strenght).

CONTOH KASUS 1:

Sebuah perusahaan makanan kaleng akan memproduksi makanan jenis ABC. Dari data 1 bulan terakhir, PERMINTAAN TERBESAR mencapai 5000 kemasan/hari, dan PERMINTAAN TERKECIL 1000 kemasan/hari. PERSEDIAAN TERBANYAK digudang sampai 600 kemasan/hari, dan PERSEDIAAN TERKECIL mencapai 100 kemasan/hari. Dengan segala keterbatasan kemampuan PRODUKSI TERBANYAK adalah 7000 kemasan/hari, dan agar efisien PRODUKSI TERKECIL adalah 2000 kemasan/hari. Dalam produksi perusahaan menggunakan aturan :

R1 : JIKA permintaan TURUN dan persediaan BANYAK maka produksi BERKURANGR2 : JIKA permintaan TURUN dan persediaan SEDIKIT maka produksi BERKURANGR3 : JIKA permintaan NAIK dan persediaan BANYAK maka produksi BERTAMBAHR4 : JIKA permintaan NAIK dan persediaan SEDIKIT maka produksi BERTAMBAH

Berapa harus diproduki jika PERMINTAAN 4000 kemasan dan PERSEDIAAN 300 kemasan.

1

50000

1000 4000

0,25

0,75

TURUN NAIK

PERMINTAANKemasan/hari

μ[x]

1

6000

100 300

0,4

0,6

SEDIKIT BANYAK

PERSEDIAANKemasan/hari

μ[y]

SOLUSI :

Terdapat 3 variabel fuzzy yaitu (1) permintaan, (2) persediaan, dan (3) produksi

PERMINTAAN Terdiri dari 2 himpunan fuzzy, yaitu (1) TURUN, dan (2) NAIKDiketahui :Permintaan terendah adalah 1000 kemasan/hariPermintaan tertinggi adalah 5000 kemasan/hariPermintaan permasalahan = 4000 kemasan

μpermintaan−turun [x]{ 1 x≤10005000−x4000

, 1000≤ x≤5000

0 x ≥5000

μpermintaan−naik[ x] { 0 x≤1000x−10004000

, 1000≤x ≤5000

1 x ≥5000

PERSEDIAAN

Terdiri dari 2 himpunan fuzzy, yaitu (1) SEDIKIT, dan (2) BANYAKDiketahui :Persediaan terendah adalah 100 kemasan/hariPersediaan tertinggi adalah 600 kemasan/hariPersediaan permasalahan = 300 kemasan

μpersediaan−sedikit [ y]{ 1 y ≤100600− y500

, 100≤ y ≤600

0 y ≥600

μpersediaan−banyak [ y ]{ 0 y≤100y−100500

, 100≤ y ≤600

1 y≥600

1

70000

2000

BERKURANG BERTAMBAH

PRODUKSIKemasan/hari

μ[z]

PRODUKSI

Terdiri dari 2 himpunan fuzzy, yaitu (1) BERKURANG, dan (2) BERTAMBAHDiketahui :Produksi terendah adalah 2000 kemasan/hariProduksi tertinggi adalah 7000 kemasan/hariProduksi permasalahan = ditanyakan ?? kemasan

μproduksi−berkurang[ z ]{ 1 z ≤20007000−z5000

, 2000≤ z≤7000

0 z≥7000

μproduksi−bertambah[ z] { 0 z ≤2000z−20005000

, 2000≤ z≤7000

1 z≥7000

Cari Nilai Produksi Z, dengan fungsi implikasi MIN

Permintaan x

Fungsi keanggotaan TURUN :

μpermintaan−turun [x]{ 1 x≤10005000−x4000

, 1000≤ x≤5000

0 x ≥5000

Permintaan = 4000

μpermintaan−turun [ 4000 ]=5000−40004000

¿0,25

Fungsi keanggotaan NAIK :

μpermintaan−naik[ x] { 0 x≤1000x−10004000

, 1000≤x ≤5000

1 x ≥5000

Permintaan = 4000

μpermintaan−naik [4000 ]=4000−10004000

¿0,75

Persediaan y

Fungsi keanggotaan SEDIKIT :

μpersediaan−sedikit [ y]{ 1 y ≤100600− y500

, 100≤ y ≤600

0 y ≥600

Persediaan = 300

μpersediaan−sedikit [300 ]=600−300500

¿0,6

Fungsi keanggotaan BANYAK : Permintaan = 300

μpersediaan−banyak [300 ]=300−600500

μpersediaan−banyak [ y ]{ 0 y≤100y−100500

, 100≤ y ≤600

1 y≥600

¿0,4

Mencari Produksi zR1 :JIKA permintaan TURUN dan persediaan BANYAK maka produksi BERKURANGα−predikat 1=μ permintaan−turun∩μ persediaan−banyak¿min (μpermintaan−turun [4000 ]∩μ persediaan−banyak [300 ])¿min (0,25 ;0,4)¿0,25

μproduksi−berkurang[ z ]{ 1 z ≤20007000−z5000

, 2000≤ z≤7000

0 z≥7000

7000−z 15000

=0,25 z1 = 5750

R2 :JIKA permintaan TURUN dan persediaan SEDIKIT maka produksi BERKURANGα−predikat 2=μ permintaan−turun∩μ persediaan− sedikit¿min (μpermintaan−turun [4000 ]∩μ persediaan−sedikit [300 ])¿min (0,25 ;0,6)¿0,25

μproduksi−berkurang[ z ]{ 1 z ≤20007000−z5000

, 2000≤ z≤7000

0 z≥7000

7000−z 25000

=0,25 z2 = 5750

R3 :JIKA permintaan NAIK dan persediaan BANYAK maka produksi BERTAMBAHα−predikat 3=μ permintaan−naik∩μpersediaan−banyak¿min (μpermintaan−naik [4000 ]∩μpersediaan−banyak [300 ])¿min (0,75 ;0,4)¿0,4

μproduksi−bertambah[ z] { 0 z ≤2000z−20005000

, 2000≤ z≤7000

1 z≥7000

z3−20005000

=0,4 z3 = 4000

R4 :JIKA permintaan NAIK dan persediaan SEDIKIT maka produksi BERTAMBAH

α−predikat 4=μpermintaan−naik∩μ persediaan−sedikit¿min (μpermintaan−naik [4000 ]∩μpersediaan−sedikit [300 ])¿min (0,75 ;0,6)¿0,6

μproduksi−bertambah[ z ]{ 0 z ≤2000z−20005000

, 2000≤ z≤7000

1 z ≥7000

z4−20005000

=0,6 z3 = 5000

α1

1

6000

100 300

BANYAK

PERSEDIAANKemasan/hari

μ[y]

1

50000

1000 4000

0,25

TURUN

PERMINTAANKemasan/hari

μ[x]

1

70000

2000

BERKURANG

PRODUKSIKemasan/hari

μ[z]

0,4

z1

z2

α2

1

6000

100 300

SEDIKI

PERSEDIAANKemasan/hari

μ

1

50000

1000 4000

0,

0,

TURU

PERMINTAANKemasan/hari

μ

1

70000

2000

BERKURAN

PRODUKSIKemasan/hari

μ

α3

α4

1

6000

100 300

BANYAK

PERSEDIAANKemasan/hari

μ[y]

1

50000

1000 4000

0,75

NAIK

PERMINTAANKemasan/hari

μ[x]

1

70000

2000 z3

BERTAMBAH

PRODUKSIKemasan/hari

μ[z]

1

6000

100 300

SEDIKIT

PERSEDIAANKemasan/hari

μ[y]

1

50000

1000 4000

0,75

NAIK

PERMINTAANKemasan/hari

μ[x]

1

70000

2000 z4

BERTAMBAH

PRODUKSIKemasan/hari

μ[z]

Hitung z sebagai berikut :

z=α−predikat 1∗z 1+α−predikat 2∗z 2+α−predikat 3∗z 3+α−predikat 4∗z 4

α−predikat 1+α−predikat 2+α−predikat 3+α−predik at 4

z=0,25∗5750+0,25∗5750+0,4∗4000+0,6∗50000,25+0,25+0,4+0,6

z=74751,5

=4983

1.2.METODE MAMDANI

Disebut juga metode MAX-MIN. Untuk mendapatkan output melalui 4 tahapan sebagai berikut :

1. Pembentukan himpunan fuzzy2. Aplikasi Fungsi Implikasi (aturan)

Mamdani menggunakan fungsi Implikasi Min3. Komposisi Aturan

Mamdani dapat menggunakan 3 komposisi aturan, yaitu : max, additive, or4. Penegasan (defuzzy)

Hasil dari himpunan komposisi, perlu diterjemahkan menjadi nilai crisp sebagai hasil akhir.Terdapat beberapa metode defuzzifikasi :a. Metode Centroidb. Metode Bisektorc. Metode Mean of Maximumd. Metode Largest of Maximume. Metode Smallest of Maximum

CONTOH KASUS 1:

Sebuah perusahaan makanan kaleng akan memproduksi makanan jenis ABC. Dari data 1 bulan terakhir, PERMINTAAN TERBESAR mencapai 5000 kemasan/hari, dan PERMINTAAN TERKECIL 1000 kemasan/hari. PERSEDIAAN TERBANYAK digudang sampai 600 kemasan/hari, dan PERSEDIAAN TERKECIL mencapai 100 kemasan/hari. Dengan segala keterbatasan kemampuan PRODUKSI TERBANYAK adalah 7000 kemasan/hari, dan agar efisien PRODUKSI TERKECIL adalah 2000 kemasan/hari. Dalam produksi perusahaan menggunakan aturan :

R1 : JIKA permintaan TURUN dan persediaan BANYAK maka produksi BERKURANGR2 : JIKA permintaan TURUN dan persediaan SEDIKIT maka produksi BERKURANGR3 : JIKA permintaan NAIK dan persediaan BANYAK maka produksi BERTAMBAHR4 : JIKA permintaan NAIK dan persediaan SEDIKIT maka produksi BERTAMBAH

Berapa harus diproduki jika PERMINTAAN 4000 kemasan dan PERSEDIAAN 300 kemasan.

1

50000

1000 4000

0,25

0,75

TURUN NAIK

PERMINTAANKemasan/hari

μ[x]

1

6000

100 300

0,4

0,6

SEDIKIT BANYAK

PERSEDIAANKemasan/hari

μ[y]

SOLUSI :

Terdapat 3 variabel fuzzy yaitu (1) permintaan, (2) persediaan, dan (3) produksi

PERMINTAAN Terdiri dari 2 himpunan fuzzy, yaitu (1) TURUN, dan (2) NAIKDiketahui :Permintaan terendah adalah 1000 kemasan/hariPermintaan tertinggi adalah 5000 kemasan/hariPermintaan permasalahan = 4000 kemasan

μpermintaan−turun [x]{ 1 x≤10005000−x4000

, 1000≤ x≤5000

0 x ≥5000

μpermintaan−naik[ x] { 0 x≤1000x−10004000

, 1000≤x ≤5000

1 x ≥5000

PERSEDIAAN

Terdiri dari 2 himpunan fuzzy, yaitu (1) SEDIKIT, dan (2) BANYAKDiketahui :Persediaan terendah adalah 100 kemasan/hariPersediaan tertinggi adalah 600 kemasan/hariPersediaan permasalahan = 300 kemasan

μpersediaan−sedikit [ y]{ 1 y ≤100600− y500

, 100≤ y ≤600

0 y ≥600

μpersediaan−banyak [ y ]{ 0 y≤100y−100500

, 100≤ y ≤600

1 y≥600

1

70000

2000

BERKURANG BERTAMBAH

PRODUKSIKemasan/hari

μ[z]

PRODUKSI

Terdiri dari 2 himpunan fuzzy, yaitu (1) BERKURANG, dan (2) BERTAMBAHDiketahui :Produksi terendah adalah 2000 kemasan/hariProduksi tertinggi adalah 7000 kemasan/hariProduksi permasalahan = ditanyakan ?? kemasan

μproduksi−berkurang[ z ]{ 1 z ≤20007000−z5000

, 2000≤ z≤7000

0 z≥7000

μproduksi−bertambah[ z] { 0 z ≤2000z−20005000

, 2000≤ z≤7000

1 z≥7000

Cari Nilai Produksi Z, dengan fungsi implikasi MIN

Permintaan x

Fungsi keanggotaan TURUN :

μpermintaan−turun [x]{ 1 x≤10005000−x4000

, 1000≤ x≤5000

0 x ≥5000

Permintaan = 4000

μpermintaan−turun [ 4000 ]=5000−40004000

¿0,25

Fungsi keanggotaan NAIK :

μpermintaan−naik[ x] { 0 x≤1000x−10004000

, 1000≤x ≤5000

1 x ≥5000

Permintaan = 4000

μpermintaan−naik [4000 ]=4000−10004000

¿0,75

Persediaan y

Fungsi keanggotaan SEDIKIT :

μpersediaan−sedikit [ y]{ 1 y ≤100600− y500

, 100≤ y ≤600

0 y ≥600

Persediaan = 300

μpersediaan−sedikit [300 ]=600−300500

¿0,6

Fungsi keanggotaan BANYAK : Permintaan = 300

μpersediaan−banyak [300 ]=300−600500

μpersediaan−banyak [ y ]{ 0 y≤100y−100500

, 100≤ y ≤600

1 y≥600

¿0,4

α1

1

6000

100 300

BANYAK

PERSEDIAANKemasan/hari

μ[y]

1

50000

1000 4000

0,25

TURUN

PERMINTAANKemasan/hari

μ[x]

1

70000

2000

BERKURANG

PRODUKSIKemasan/hari

μ[z]

0,4

α2

1

6000

100 300

SEDIKI

PERSEDIAANKemasan/hari

μ

1

50000

1000 4000

0,

0,

TURU

PERMINTAANKemasan/hari

μ

1

70000

2000

BERKURAN

PRODUKSIKemasan/hari

μ

α3

α4

1

6000

100 300

BANYAK

PERSEDIAANKemasan/hari

μ[y]

1

50000

1000 4000

0,75

NAIK

PERMINTAANKemasan/hari

μ[x]

1

70000

2000

BERTAMBAH

PRODUKSIKemasan/hari

μ[z]

1

6000

100 300

SEDIKIT

PERSEDIAANKemasan/hari

μ[y]

1

50000

1000 4000

0,75

NAIK

PERMINTAANKemasan/hari

μ[x]

1

70000

2000

BERTAMBAH

PRODUKSIKemasan/hari

μ[z]

0,6

1

70000

2000

Komposisi PRODUKSI dengan MAXKemasan/hari

μ[z]

a1 a2

0,25

a1−20005000

=0,25 a1 = 3250

a2−20005000

=0,60 a2 = 5000

Didapat fungsi keanggotaan hasil komposisi sbb :

μ[ z] { 0,25 z ≤3250z−20005000

, 3250≤z ≤5000

0,6 z ≥5000

Defuzzifikasi

Dengan Metode Centroid hitung momen tiap area

M 1=∫0

3250

0,25 z dz=0,125 z2¿03250= 1320312,5

M 2=∫3250

5000z−20005000

zdz=∫3250

5000

(0,0002 z2−0,4 z)dz=0,000067 z3−0,2 z2¿50007000= 3187515,625

M 3=∫5000

7000

0,6 zdz=0,3 z2 ¿50007000= 7200000

Hitung luas masing2 area

A1=3250∗025=812,5

A2=(0,25+0,6)∗(5000−3250)

2

A3= (7000−5000 )∗0,6=1200

Sehingga

z=1320312,5+3187515,625+7200000812,5+743,75+1200

=4247,74

1.3.METODE SUGENO

Secara umum menyerupai metode MAMDANI, akan tetapi output/konsekuen berupa konstanta atau persamaan linear.

a. Module Fuzzy Sugeno Orde-NolIF ( x1 is A1 )∗( x2 is A2 )∗…∗( xn is An )THEN z=k

b. Model Fuzzy Sugeno Orde-SatuIF ( x1 is A1 )∗( x2 is A2 )∗…∗( xn is An )THEN z=p1∗z1+…+ pn∗xn+q

CONTOH KASUS 1:

Sebuah perusahaan makanan kaleng akan memproduksi makanan jenis ABC. Dari data 1 bulan terakhir, PERMINTAAN TERBESAR mencapai 5000 kemasan/hari, dan PERMINTAAN TERKECIL 1000 kemasan/hari. PERSEDIAAN TERBANYAK digudang sampai 600 kemasan/hari, dan PERSEDIAAN TERKECIL mencapai 100 kemasan/hari. Dengan segala keterbatasan kemampuan PRODUKSI TERBANYAK adalah 7000 kemasan/hari, dan agar efisien PRODUKSI TERKECIL adalah 2000 kemasan/hari. Dalam produksi perusahaan menggunakan aturan :

R1 : JIKA permintaan TURUN dan persediaan BANYAK maka produksi = permintaan - persediaanR2 : JIKA permintaan TURUN dan persediaan SEDIKIT maka produksi = permintaanR3 : JIKA permintaan NAIK dan persediaan BANYAK maka produksi = permintaanR4 : JIKA permintaan NAIK dan persediaan SEDIKIT maka produksi = 1,25 * Permintaan - Persediaan

Berapa harus diproduki jika PERMINTAAN 4000 kemasan dan PERSEDIAAN 300 kemasan.

SOLUSI :

Terdapat 3 variabel fuzzy yaitu (1) permintaan, (2) persediaan, dan (3) produksi

PERMINTAAN Terdiri dari 2 himpunan fuzzy, yaitu (1) TURUN, dan (2) NAIKDiketahui :Permintaan terendah adalah 1000 kemasan/hariPermintaan tertinggi adalah 5000 kemasan/hariPermintaan permasalahan = 4000 kemasan

1

50000

1000 4000

0,25

0,75

TURUN NAIK

PERMINTAANKemasan/hari

μ[x]

1

6000

100 300

0,4

0,6

SEDIKIT BANYAK

PERSEDIAANKemasan/hari

μ[y]

μpermintaan−turun [x]{ 1 x≤10005000−x4000

, 1000≤ x≤5000

0 x ≥5000

μpermintaan−naik[ x] { 0 x≤1000x−10004000

, 1000≤x ≤5000

1 x ≥5000

PERSEDIAAN

Terdiri dari 2 himpunan fuzzy, yaitu (1) SEDIKIT, dan (2) BANYAKDiketahui :Persediaan terendah adalah 100 kemasan/hariPersediaan tertinggi adalah 600 kemasan/hariPersediaan permasalahan = 300 kemasan

μpersediaan−sedikit [ y]{ 1 y ≤100600− y500

, 100≤ y ≤600

0 y ≥600

μpersediaan−banyak [ y ]{ 0 y≤100y−100500

, 100≤ y ≤600

1 y≥600

Cari Nilai Produksi Z

Permintaan x

Fungsi keanggotaan TURUN :

μpermintaan−turun [x]{ 1 x≤10005000−x4000

, 1000≤ x≤5000

0 x ≥5000

Permintaan = 4000

μpermintaan−turun [ 4000 ]=5000−40004000

¿0,25

Fungsi keanggotaan NAIK : Permintaan = 4000

μpermintaan−naik [4000 ]=4000−10004000

μpermintaan−naik[ x] { 0 x≤1000x−10004000

, 1000≤x ≤5000

1 x ≥5000

¿0,75

Persediaan y

Fungsi keanggotaan SEDIKIT :

μpersediaan−sedikit [ y]{ 1 y ≤100600− y500

, 100≤ y ≤600

0 y ≥600

Persediaan = 300

μpersediaan−sedikit [300 ]=600−300500

¿0,6

Fungsi keanggotaan BANYAK :

μpersediaan−banyak [ y ]{ 0 y≤100y−100500

, 100≤ y ≤600

1 y≥600

Permintaan = 300

μpersediaan−banyak [300 ]=300−600500

¿0,4

Mencari Produksi zR1 :JIKA permintaan TURUN dan persediaan BANYAK maka produksi = Permintaan - Persediaanα−predikat 1=μ permintaan−turun∩μ persediaan−banyak¿min (μpermintaan−turun [4000 ]∩μ persediaan−banyak [300 ])¿min (0,25 ;0,4)¿0,25

z1=4000−300=3700

R2 :JIKA permintaan TURUN dan persediaan SEDIKIT maka produksi = Permintaanα−pred ikat 2=μpermintaan−turun∩μpersediaan−sedikit¿min (μpermintaan−turun [4000 ]∩μ persediaan−sedikit [300 ])¿min (0,25 ;0,6)¿0,25

z2=4000

R3 :JIKA permintaan NAIK dan persediaan BANYAK maka produksi = Permintaanα−predikat 3=μ permintaan−naik∩μpersediaan−banyak¿min (μpermintaan−naik [4000 ]∩μpersediaan−banyak [300 ])¿min (0,75 ;0,4)¿0,4

z3=4000

R4 :JIKA permintaan NAIK dan persediaan SEDIKIT maka produksi = 1,24 * Permintaan - Persediaan

α−predikat 4=μpermintaan−naik∩μ persediaan− sedikit¿min (μpermintaan−naik [4000 ]∩μpersediaan−sedi kit [300 ])¿min (0,75 ;0,6)

¿0,6

z 4=1,25∗4000−300=4700

Hitung z sebagai berikut :

z=α−predikat 1∗z 1+α−predikat 2∗z 2+α−predikat 3∗z 3+α−predikat 4∗z 4

α−predikat 1+α−predikat 2+α−predikat 3+α−predikat 4

z=0,25∗3700+0,25∗4000+0,4∗4000+0,6∗47000,25+0,25+0,4+0,6

z=63451,5

=4230

DAFTAR PUSTAKA

[1] Kusumadewi , Artificial Intelligence,

[2] Russel, S.J., dan Norvig, P., Artificial Intelligence a Modern Aproach

[3] Winston, P.H., Artificial Intelligence

NEURAL NETWORK / JARINGAN SYARAF TIRUAN

KOMPONEN

SINGLE LAYER

MULTI LAYER

Fungsi Aktivasi (Fungsi Undak Biner)

Fungsi Aktivasi (Fungsi Undak Biner dgn Threshold)

Fungsi Aktivasi (Bipolar)

Pembelajaran• Terawasi (supervised Learning)

– Hebb– Perceptron– Backpropagation

• Tidak Terawasi (unsupervised learning)

Hebb

Merupakan model jaringan dengan pembelajaran paling sederhana

Proses perbaikan bobot :

wi(baru) = wi(lama) + xi*y

dengan :

wi = bobot data input ke i

xi = input data ke i

y = output data

algoritma

0. Inisialisasi semua bobot wij = 0; dengan i = 1,2, ..., n dan j = 1,2, .., m

1. Untuk setiap pasangan input output (s-t)a. Set input dengan nilai sama dengan vektor input

xi = si (i=1,2,.., n)b. Set output dengan nilai sama dengan vektor output

yj = ti (j=1,2,..m)c. Perbaiki bobot

wij(baru) = wij(lama) + xi*yj(i = 1,2, ..., n dan j = 1,2, .., m)

Catatan bias selalu = 1

CONTOH KASUS :

Jaringan syaraf untuk fungsi OR :

Input bias target-1 -1 1 -1-1 1 1 1 1 -1 1 1

1 1 1 1

X =-1 -1-1 1 1 -1 1 1

T =-1 1 1 1

Bobot awal =

W =00

B = 0

Perubahan bobot :Data ke -1

w1 = 0 + 1 = 1w2 = 0 + 1 = 1b = 0 – 1 = -1

Data ke -2

w1 = 1 - 1 = 0w2 = 1 + 1 = 2b = -1 + 1 = 0

Data ke -3w1 = 0 + 1 = 1w2 = 2 - 1 = 1b = 0 + 1 = 1

Data ke -4w1 = 1 + 1 = 2w2 = 1 + 1 = 2b = 1 + 1 = 2

pengecekan y = 2 + (-1*2) + (-1*2) = -2

y-1n = -2y = f(y-1n)f(-2) = -1

top related