GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PERKULIAHAN (GBPP)siskom.undip.ac.id/files/2012/09/GBPP-SAP_TSK710... ·...

GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PERKULIAHAN(GBPP)

Matakuliah : Logika Fuzzy Kode : TSK-710 Teori : 2 sks Praktikum : -

Deskripsi Matakuliah : Himpunan Fuzzy dan Logika Fuzzy: motivasi, himpunan, konsep dasar, set operasi, relasi fuzzy dan keputusan fuzzy. Aplikasi logika fuzzy: aritmatika fuzzy, model linguistik, pengambilan keputusan fuzzy, klasifikasi, pengenalan pola dan kontrol fuzzy.Algoritma dan Programming: realisasi software untuk aplikasi rekayasa berbasis fuzzy.Secara rinci, materi kuliah ini yang hendak disampaikan adalah sebagai berikut:1. definisi, sifat dan operasi himpunan klasik (crisp) dan fuzzy;2. relasi dalam himpunan klasik dan fuzzy: cardinality, operasi, property dan komposisi;3. fungsi keanggotaan: klasifikasi himpunan fuzzy, proses fuzzifikasi;4. proses dan metode defuzzifikasi: metode lambda cut, centroid;5. sistem fuzzy berbasis aturan: agregasi, dekomposisi dan formulasi aturan;6. metode sistem inferensi fuzzy (FIS): mamdani dan sugeno;7. proses pengambilan keputusan: fuzzy ordering, individual decision making, multiperson decision makin;8. multiobjective decision making, dan Bayesian decision making;9. memberikan studi kasus aplikasi logika fuzzy di aplikasi industri dan kontrol;

Standar Kompetensi : Setelah selesai perkuliahan, mahasiswa akan mampu: 1) memahami dasar-dasar logika fuzzy, 2) memahami kapan dan mengapa menggunakan logika fuzzy, 3) memahami dan menggunakan teknik-teknik logika fuzzy untuk menghasilkan solusi problem rekayasa, dan 4) memahami pendekatan implementasi logika fuzzy untuk aplikasi sistem embedded dan kontrol

Program Studi : Teknik Sistem Komputer

Dosen Pengampu Matakuliah : Eko Didik Widianto,ST.,MT. NIP. -

Pustaka Pendukung : 1. S. N. Sivanandam, S. Sumathi and S. N. Deepa, “Introduction to Fuzzy Logic using MATLAB”, 20072. Ahmad M. Ibrahim, “Fuzzy Logic for Embedded System Applications”, Elsevier, 20043. Kwang H. Lee, “First Course on Fuzzy Theory and Applications”, 2005

Web kuliah: http://didik.blog.undip.ac.id/2011/09/13/tsk-710-logika-fuzzy-2011/ Web berisi deskripsi dan rencana kuliah TSK-710, file lecture note, tugas dan solusi, serta sebagai wadah interaksi dosen-mahasiswa

No. Kompentensi Dasar Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Estimasi Waktu (menit)

Daftar Pustaka

1 a) Mahasiswa akan mampu membedakan logika klasik dan logika fuzzy dengan benar

b) Mahasiswa akan mampu memahami kapan logika fuzzy bisa diterapkan

Pengantar logika fuzzy • Logika, penalaran dan pengambilan keputusan

• Logika biner (klasik) dan logika fuzzy• Contoh aplikasi menggunakan fuzzy

2 x 50 [1] Bab 1[2] Bab 1

2 Mahasiswa akan mampu membedakan antara himpunan klasik dan fuzzy, meliputi konsep dasar dan sifat himpuna serta derajat keanggotaan elemen-elemennya

Himpunan: klasik vs fuzzy • Himpunan klasik: konsep dasar dan sifat• Himpunan fuzzy: konsep dasar, derajat

keanggotaan dan sifat himpunan

2 x 50 [1] Bab 2[2] Bab 2[3] Bab 1

3 a) Mahasiswa akan mampu menuliskan model matematis dari himpunan klasik dan fuzzy dengan tepat

b) Mahasiswa akan mampu melakukan operasi himpunan fuzzy, meliputi AND, OR dan komplemen dengan tepat jika diberikan suatu himpunan

Representasi dan Operasi himpunan: komplemen, gabungan dan irisan

• Representasi himpunan klasik dan fuzzy• Operasi himpunan klasik: komplemen,

gabungan, irisan• Operasi himpunan fuzzy: komplemen,

gabungan, irisan• Operasi aljabar fuzzy

2 x 50 [1] Bab 2[2] Bab 2[3] Bab 2

4,5 a) Mahasiswa akan mampu menentukan produk kartesian dengan tepat jika diberikan dua himpunan semesta

b) Mahasiswa akan mampu menentukan relasi dan komposisi himpunan klasik dan fuzzy dengan tepat jika diberikan lebih dari satu himpunan

c) Mahasiswa akan mampu menentukan relasi toleransi dan ekuivalensi himpunan klasik dan fuzzy

d) Mahasiswa akan mampu menerapkan penalaran klasik dan fuzzy

Relasi, Komposisi dan Penalaran • Produk kartesian dari relasi • Relasi dan komposisi himpunan klasik• Relasi dan komposisi himpunan fuzzy• Operasi relasi himpunan• Relasi toleransi dan ekuivalensi• Penalaran klasik dan fuzzy

4 x 50 [1] Bab 3[2] Bab 3[3] Bab 3

6 a) Mahasiswa akan mampu mengklasifikasikan himpunan fuzzy

b) Mahasiswa akan mampu melakukan fuzzifikasi jika diberikan suatu himpunan klasik atau fuzzy

c) Mahasiswa akan mampu menyelesaikan problem terkait fungsi keanggotaan dengan tepat

Fungsi keanggotaan • Klasifikasi himpunan fuzzy• Fuzzifikasi• Pemberian nilai keanggotaan

2 x 50 [1] Bab 4

7 Mahasiswa akan mampu mengaplikasikan metode-metode defuzzifikasi dari himpunan fuzzy

Defuzzifikasi • Lambda-cut dari himpunan fuzzy• Lambda-cut dari himpunan relasi fuzzy• Metode-metode defuzzifikasi

2 x 50 [1] Bab 5

8,9 Mahasiswa akan mampu menyelesaikan problem desain sistem fuzzy berbasis aturan menggunakan metode-metode FIS (fuzzy inference system)

Fuzzy Rule-Base System • Pembentukan rule (aturan)• Dekomposisi rule• Sifat himpunan aturan-aturan• FIS (fuzzy inference system) dan metodenya• Metode Mamdani• Metode Takagi-Sugeno

4 x 50 [1] Bab 6

10 Mahasiswa akan mampu menyelesaian problem pengambilan keputusan menggunakan logika fuzzy baik keputusan individual, banyak orang maupun multi-objective

Fuzzy Decision Making • Fuzzy ordering• Individual decision making• Multi-person decision making• Multi-objective decision making• Fuzzy Bayesian decision methode

2 x 50 [1] Bab 7

11,12,13,14

Mahasiswa akan mampu mendesain satu aplikasi berbasis fuzzy dari contoh-contoh aplikasi yang diberikan

Aplikasi Logika Fuzzy • Fuzzy logic controller• Fuzzy in industrial automation• DC motor speed control system with fuzzy• Fuzzy in power system stability controller

8 x 50 [1] Bab 8,9[2] Bab 4

SATUAN ACARA PENGAJARAN

Pembelajaran : Pengantar logika fuzzyPengantar logika, penalaran dan pengambilan keputusan, serta logika klasik dan fuzzy

Kode Mata Kuliah/ sks : TSK-710 / 2 SKSWaktu Pertemuan : 2 x 50 menitPertemuan ke : 1

Kompetensi:

1. Standar kompetensi :

Mahasiswa sistem komputer akan mampu memahami dasar-dasar logika fuzzy serta memahami kapan dan mengapa menggunakan logika fuzzy

2. Kompetensi dasar :

Mahasiswa sistem komputer akan mampu membedakan logika klasik dan logika fuzzy serta memahami kapan logika fuzzy bisa diterapkan

3. Soft skill :

Bertanggung jawab, berani mengemukakan pendapat atau bertanya, menghargai pendapat orang lain

Pokok Bahasan: Pengantar logika fuzzy

Sub Pokok Bahasan : • Logika, penalaran dan pengambilan keputusan• Logika biner (klasik) dan logika fuzzy• Contoh aplikasi menggunakan fuzzy

Kegiatan Belajar Mengajar : (terlampir)

Tatap muka di kelas, presentasi materi (lecture notes) menggunakan laptop dan in-focus. Tanya jawab (diskusi) dilakukan di sela-sela materi.

Evaluasi

(tidak ada)

Referensi,• (Bab 1) S. N. Sivanandam, S. Sumathi and S. N. Deepa, “Introduction to Fuzzy Logic

using MATLAB”, 2007• (Bab 1) Ahmad M. Ibrahim, “Fuzzy Logic for Embedded System Applications”,

Elsevier, 2004

Lampiran: Kegiatan Belajar Mengajar

Tahap Kegiatan Kegiatan Pengajar Kegiatan Mahasiswa Alokasi waktuMedia dan Alat

Pengajaran

Pendahuluan o Memberikan pengantar materi dan mengarahkan mahasiswa agar mempersiapkan diri menerima materi yang akan disampaikan

o Memperhatikan

5’

Lecture notes, laptop, infocus

Penyajian o Menyajikan presentasi materi

o Menyampaikan pertanyaan untuk membuka diskusi

o Memperhatikan keterlibatan siswa di kelas dan keaktifan siswa

o Memperhatikano Memberikan respon terhadap

pertanyaan-pertanyaan yang diajukan

o mengemukakan ketidakpahaman terhadap materi yang disajikan

90'Lecture notes,

laptop, infocus, papan tulis

Penutup o Membuat kesimpulan materi yang disajikan

o Mengingatkan mahasiswa untuk memperluas wawasan terhadap materi yang disajikan dengan banyak membaca

o Mengingatkan mahasiswa untuk mempersiapkan untuk materi berikutnya

o Memperhatikan dan menerima masukan-masukan dari dosen untuk memperoleh referensi

5’



Pembelajaran : Himpunan Klasik dan Himpunan FuzzyKonsep dasar, sifat dan derajat keanggotaan himpunan klasik dan fuzzy


Kompetensi:


Mahasiswa sistem komputer akan mampu memahami dasar-dasar logika fuzzy


Mahasiswa akan mampu membedakan antara himpunan klasik dan fuzzy, meliputi konsep dasar dan sifat himpuna serta derajat keanggotaan elemen-elemennya

3. Soft skill :


Pokok Bahasan: Himpunan Klasik dan Fuzzy

Sub Pokok Bahasan : • Himpunan klasik: konsep dasar dan sifat• Himpunan fuzzy: konsep dasar, derajat keanggotaan dan sifat himpunan


Tatap muka di kelas, presentasi materi (lecture notes) menggunakan laptop dan in-focus. Latihan mengerjakan soal di papan tulis. Tanya jawab (diskusi) dilakukan di sela-sela materi.

Evaluasi

(tidak ada)


using MATLAB”, 2007• (Bab 1) Kwang H. Lee, “First Course on Fuzzy Theory and Applications”, 2005

Lampiran: Kegiatan Belajar Mengajar


Pengajaran


o Pra-kuliah: mendownload dan mempelajari materi lecture note dari dosen

o Memperhatikan

5’



o Menyelesaikan contoh soal di papan tulis bersama mahasiswa



o Memperhatikano Ikut menyelesaikan contoh

soal di papan tulis dipandu oleh dosen

o Memberikan respon terhadap pertanyaan-pertanyaan yang diajukan


90'

Lecture notes, laptop, infocus,

papan tulis





5’



Pembelajaran : Representasi dan Operasi himpunanRepresentasi himpunan klasik dan fuzzy, operasi himpunan klasik dan fuzzy


Kompetensi:


Mahasiswa Sistem Komputer akan mampu memahami dasar-dasar logika fuzzy


a) Mahasiswa Sistem Komputer akan mampu menuliskan model matematis dari himpunan klasik dan fuzzy

b) Mahasiswa Sistem Komputer akan mampu melakukan operasi himpunan fuzzy, meliputi AND, OR dan komplemen

3. Soft skill :


Pokok Bahasan: Representasi himpunan dan operasi komplemen, gabungan dan irisan

Sub Pokok Bahasan : • Representasi himpunan klasik dan fuzzy• Operasi himpunan klasik: komplemen, gabungan, irisan• Operasi himpunan fuzzy: komplemen, gabungan, irisan• Operasi aljabar fuzzy



Evaluasi

(tidak ada)



Elsevier, 2004 • (Bab 2) Kwang H. Lee, “First Course on Fuzzy Theory and Applications”, 2005

Lampiran D. Kegiatan Belajar Mengajar


Pengajaran



o Memperhatikan

5’










90'


papan tulis





5’



Pembelajaran : Relasi, Komposisi dan PenalaranProduk kartesian, relasi dan komposisi himpunan klasik dan fuzzy, serta penalaran klasik dan fuzzy

Kode Mata Kuliah/ sks : TSK-710 / 2 SKSWaktu Pertemuan : 4 x 50 menitPertemuan ke : 4,5

Kompetensi:


Mahasiswa Sistem Komputer akan mampu: a) memahami dasar-dasar logika fuzzyb) memahami kapan dan mengapa menggunakan logika fuzzyc) memahami dan menggunakan teknik-teknik logika fuzzy untuk menghasilkan

solusi problem rekayasa


a) Mahasiswa akan mampu menentukan produk kartesian dengan tepat jika diberikan dua himpunan semesta

b) Mahasiswa akan mampu menentukan relasi dan komposisi himpunan klasik dan fuzzy dengan tepat jika diberikan lebih dari satu himpunan

c) Mahasiswa akan mampu menentukan relasi toleransi dan ekuivalensi himpunan klasik dan fuzzy

d) Mahasiswa akan mampu menerapkan penalaran klasik dan fuzzy

3. Soft skill :


Pokok Bahasan: Relasi, Komposisi dan Penalaran

Sub Pokok Bahasan : • Produk kartesian dari relasi • Relasi dan komposisi himpunan klasik• Relasi dan komposisi himpunan fuzzy• Operasi relasi himpunan• Relasi toleransi dan ekuivalensi• Penalaran klasik dan fuzzy



Evaluasi:

1. Tugas rumah #3 tentang analisis dan sintesis rangkaian logika menggunakan peta Karnaugh. Waktu pengerjaan 1 minggu

Referensi:• (Bab 3) S. N. Sivanandam, S. Sumathi and S. N. Deepa, “Introduction to Fuzzy Logic


Elsevier, 2004• (Bab 3) Kwang H. Lee, “First Course on Fuzzy Theory and Applications”, 2005



Pengajaran



o Memperhatikan

5’ Lecture notes, laptop, infocus









90'


papan tulis





5’ Lecture notes, laptop, infocus


Pembelajaran : Fungsi keanggotaanKlasifikasi himpunan fuzzy, fuzzifikasi dan fungsi keanggotaan


Kompetensi


Mahasiswa Sistem Komputer akan mampu memahami dasar-dasar logika fuzzy


• Mahasiswa akan mampu mengklasifikasikan himpunan fuzzy• Mahasiswa akan mampu melakukan fuzzifikasi jika diberikan suatu himpunan

klasik atau fuzzy• Mahasiswa akan mampu menyelesaikan problem terkait fungsi keanggotaan dengan

tepat

3. Soft skill :


Pokok Bahasan: Fungsi keanggotaan

Sub Pokok Bahasan : • Klasifikasi himpunan fuzzy• Fuzzifikasi• Pemberian nilai keanggotaan



Evaluasi :

(tidak ada)


using MATLAB”, 2007