Logika Fuzzy Kel.4

7/26/2019 Logika Fuzzy Kel.4

1/40

PENGERTIAN, ALASAN,DASAR-DASARLOGIKA FUZZY

PENGERTIAN...

Menurut Bahasa Samar, Logika Samar

Fuzzy memiliki 2 nilai kebenaran truedan false

ALASAN MEMAKAI FUZZY... Konsep logika fuzzy mudah dim

matematis yang mendasari pena

sangat sederhana dan mudah d Logika fuzzy sangat fleksibel. Logika fuzzy memiliki toleransi t

data yang tidak tepat. Logika fuzzy mampu memodelk

nonlinear yang sangat kompleks Logika fuzzy dapat membangun

mengaplikasikan pengalamanpepakar secara langsung tanpa ha

proses pelatihan. Logika fuzzy dapat bekerjasama

teknik kendali secara konvensio Logika fuzzy didasarkan pada ba

DASAR-DASAR LOGIKA FUZZY...

Kose! "

L#$u#st#%

Nu&er#s

'al-'al Pet#$ " (ar#a)el Fu**+

'#&!ua Fu**+

Se&esta Pe&)#araa

Do&a# '#&!ua Fu**+


2/40

FUNGSI KEANGGOTAAN

Fungsi keanggotaan adalah grafik yang mewakilibesar dari derajat keanggotaan masing-masing

variabel inut yang berada dalam interval antara !dan "

e)era!a +a$ ser#$ #$ua%a "

#rafik $eanggotaan $urva Linier #rafik $eanggotaan $urva Segitig

#rafik $eanggotaan $urva%raesium

#rafik $eanggotaan $urva BentukBahu

#rafik $eanggotaan $urvaS&Sigmoid'

#rafik $eanggotaan Bentuk Lon(e $urva #auss


3/40

GRAFIK KEANGGOTAANKURVA LINIER

L)*)+ *)$ L)*)+ %.


4/40

GRAFIK KEANGGOTAANKURVA SEGITIGA

KETERANGANa 0 nilai domain terke(il yang memukeanggotaan nol) 0 nilai domain yang memunyai dersatu

0 nilai domain terbesar yang memukeanggotaan nol


5/40

GRAFIK KEANGGOTAANKURVA TRAPESIUM

KETERANGAN "

a0 nilai domain terke(il yangmemunyai derajat keanggotaa)0 nilai domain terke(il yangmemunyai derajat keanggotaa0 nilai domain terbesar yangmemunyai derajat keanggotaa0 nilai domain terbesar yang

memunyai derajat keanggotaa/0 nilai inut yang akan di ubadalam bilanganfuzzy


6/40

GRAFIK KEANGGOTAANBENTUK BAHU


7/40

GRAFIK KEANGGOTAANBENTUK S(SIGMOID)

$.1-S

+%.MB.3*

$.1-S +*4.S


8/40

GRAFIK KEANGGOTAANBENTUK LONCENG

$.1 ) $.1 B+%


9/40

KURVA GAUSS


10/40

OPERASI HIMPUNAN FUZZY

5+S) #B.*#* &.*)5*'

0a )

1/2 3 Ma/ . 4 0a1/2 . 0

)1/25 utu% set#a! / 6 7

5+S) ))S* &)*%+S+6%)5*'

0 a u 1/2 3 M# . 4 0a 1/2 . 0) 1/25 utu% set#a! / 6 7

5+%5 65ML+M+*%

0 a u 1/2 3 M# . 4 0a 1/2 . 0) 1/25 utu% set#a! / 6 7


11/40

PENALARAN MONOTON

digunakan untuk merelasikan himunanfuzzy a ada variabelx dan himunan fuzzyb ada variabel y dengan (ara membuatimlikasi 7

IF / #s a T'EN + #s )

EX!"LE #

$iketahui dua himpunan fuzzy # %&'((

orang *emarang + dan ,E% ) ,erat b*emarang +. elasi antara kedua him

diekspresikan dengan aturan tunggal ber

IF TinggiBadan is TINGGI THEN Be

BERAT IDEAL


12/40

FUNGSI IMPLIKASI

$alam operator fuzzy fungsi implikasi diperluas

sebagai berikut #

IF ( X1 IS A1 ) ( X2 IS A2 ) ( X3 IS A3 ) ............ ( XN IS

AN ) THEN y is b

fungsi imlikasi terbagi 2 7

"8 Min1minimum2

28 95% &rodu(t'


13/40

CARA KERJA LOGIKA FUZZY

%ahapan

/uzzyfikasi "embentukan basis pengetahuan /uzzy )ule dalam bentuk &/..%0E' !esin inferensi )/ungsi implikasi !a1-!in atau $ot-"roduct+ $efuzzyfikasi

,anyak cara untuk melakukan defuzzyfikasi diantaranya metodeberikut.

a. !etode ata-ata )verage+

b. !etode %itik %engah )2enter of rea+


14/40

METODE TSUKAMOTO

B+*%.$ .M.M )f&: )S ' and &4 )S B' %hen &; )S 6', dimana , B dan 6 adalah himunan fuzzy

%3*

Fuzzyfikasi embentukan basis engetahuan Fuzzy &ule dalam bentuk )F88%3+*' Mesin )nferensi Menggunakan fungsi imlikasi M)* untuk mendaatkan nilai


15/40

METODE MAMDANI

%3*

Fuzzyfikasi embentukan basis engetahuan Fuzzy &ule dalam bentuk )F88%3+*' likasi fungsi imlikasi M)9 dan $omosisi antar-rule menggunakan fungsi M: &Meng

himunan fuzzy baru' 9effuzyfikasi menggunakan metode Centroid

s%e&a !ealara fu$s##&!l#%as# !rout a

%o&!os#s# atar-rule&e$$ua%a fu$s# &a/


16/40

METODE SUGENO

B+*%.$ .M.M

$eterangan 7

",2>8n adalah himunan fuzzy ke-) sebagai antarseden z 0 f&?,y' adalah fungsi tegas &biasanya meruakan fungsi linier dari ? dan y'

%3*

Fuzzyfikasi embentukan basis engetahuan Fuzzy &ule dalam bentuk )F88%3+*' Mesin )nferensi Menggunakan fungsi imlikasi M)* untuk mendaatkan nilai


17/40

CONTOH APLIKASI LOGIKAFUZZY


18/40

CONTOH

S#ste& 8otrol Fre%ues# Putar K#!as A$#SISTEM KONTROL INI DIPENGARU'I OLE'9 (ARIALE, YAITU

"8 $e(eatan utar kias angin

28 Suhu ruangan=8 Sumber frekuensi utar kias angin

DATA SPESIFIKASI KIPAS ANGIN

"8 ke(eatan kias angin terke(il adalah "!!!

rm &rotary er menit'

28 terbesar adalah @!!! rm

=8 $emamuan sensor suhu ruangan berada

ada interval "!! kelvin hingga A!! kelvin

8 sumber frekuensi utar kias angin hanya

mamu menyediakan frekuensi sebesar

2!!! rm hingga C!!!rm

RULES

D"E )F ke(eatan LMB% nd suhu %)

frekuensi $+6)L

D2E )F ke(eatan LMB% nd suhu +

frekuensi $+6)L

D=E )F ke(eatan 6+% nd suhu %)*#

B+S

DE )F ke(eatan 6+% nd suhu +*frekuensi B+S


19/40

ContohSoa

S!"#$% &%$'!$n *!ta% '*a an+n ,an-ha'an t$" .ont%o t$%$#!t #a *a

aat t! $no% !h! "$n!n/!''an an+'011 K$2n3 $-an+'an '*a an+n,a

#$%*!ta% -$n+an '$.$*atan 4111 %*"5

Selesaikan masalah ini dengan metode

%sukamoto

Mamdani

Sugeno


20/40

METODE TSUKAMOTO

TAHAP 6


21/40

TAHAP 6FUZZIFIKASI

= M59+L 1)BL+ F.;;4 4*# 9% 9)M59+L$* $+ #F)$ $+*##5

"8 $e(eatan terdiri atas 2 himunan fuzzy, yaitu LMB% dan 6+%

$erajat keanggotaan untuk kecepatan 3444 rpm a

5 467

5 4.87

TAHAP 6


22/40

TAHAP 6FUZZIFIKASI

28 Suhu terdiri atas 2 himunan fuzzy, yaitu +*93 dan %)*##)

$erajat keanggotaan untuk suhu 944 Ke

5 4.:

5 4.3

TAHAP 6


23/40

TAHAP 6FUZZIFIKASI

Frekuensi, terdiri atas 2 himunan fuzzy, yaitu $+6)L dan B+S ambar @

TAHAP 7


24/40

TAHAP 7PEMBENTUKAN RULE

9alam hal ini rule-rule yang dibentuk sesuai dengan yang diketahui dalam soa

D"E )F ke(eatan LMB% nd suhu %)*##) %3+* frekuensi $+6)L

D2E )F ke(eatan LMB% nd suhu +*93 %3+* frekuensi $+6)L

D=E )F ke(eatan 6+% nd suhu %)*##) %3+* frekuensi B+S

DE )F ke(eatan 6+% nd suhu +*93 %3+* frekuensi B+S

TAHAP 0


25/40

TAHAP 0MESIN INFERENSI

D"E )F ke(eatan LMB% nd suhu %)*##) %3+* frekuensi $+6)L

-redikat 0

0 min&D!!!E,D=!!E'

0 min&!,2@!,'

0 !,2@

Lihat himunan $+6)L ada grafik keanggotaan variable frekuensi,

0 !82@ z"0 @C@! &rm'

D2E )F ke(eatan LMB% nd suhu +*93 %3+* frekuensi $+6)L

-redikat 0

0 min&D!!!E,D=!!E'

0 min&!,2@!,A'

0 !,2@


0 !82@ z"0 @C@! &rm'

TAHAP 0


26/40

TAHAP 0MESIN INFERENSI

D=E )F ke(eatan 6+% nd suhu %)*##) %3+* frekuensi B+S

-redikat 0

0 min&D!!!E,D=!!E'

0 min&!,C@!,'

0 !,


0 !8 z"0 !!! &rm'

DE )F ke(eatan 6+% nd suhu +*93 %3+* frekuensi B+S

-redikat 0

0 min&D!!!E,D=!!E'

0 min&!,C@!,A'

0 !,A


0 !8A z"0 @!!! &rm'


27/40

Taha* 4D$&!889'a

Na t$+a 8 -a*at -.a% "$n++!na'an %ata:%atat$%#o#ot3 ,at!;

8

Logika Fuzzy Kel.4

Documents

Transcript of Logika Fuzzy Kel.4