KOMPUTASI CERDAS/ IMAMATUL UMMAH,S.Pd,M.Si
•Himpunan yang pasti (“ya atau tidak”, “benaratau salah”, “baik atau buruk”, dll)
•Nilai keanggotaan 0 atau 1•Contoh : himpunan mahasiswa fakultas teknik ,himpunan jenis kelamin, himpunan bilanganbulat, dll
•Himpunan yang pasti (“ya atau tidak”, “benaratau salah”, “baik atau buruk”, dll)
•Nilai keanggotaan 0 atau 1•Contoh : himpunan mahasiswa fakultas teknik ,himpunan jenis kelamin, himpunan bilanganbulat, dll
Himpunan Crips
Himpunan Fuzzy
•Himpunan yang pasti (“ya atau tidak”, “benaratau salah”, “baik atau buruk”, dll)
•Nilai keanggotaan 0 atau 1•Contoh : himpunan mahasiswa fakultas teknik ,himpunan jenis kelamin, himpunan bilanganbulat, dll
•Himpunan yang pasti (“ya atau tidak”, “benaratau salah”, “baik atau buruk”, dll)
•Nilai keanggotaan 0 atau 1•Contoh : himpunan mahasiswa fakultas teknik ,himpunan jenis kelamin, himpunan bilanganbulat, dll
•Perluasan dari himpunan crips•Nilai keanggotaan di antara 0 sampai1•Contoh : himpunan kecepatan, himpunan tinggibadan, himpunan kepandaian mahasiswa,himpunan usia, dll
•Perluasan dari himpunan crips•Nilai keanggotaan di antara 0 sampai1•Contoh : himpunan kecepatan, himpunan tinggibadan, himpunan kepandaian mahasiswa,himpunan usia, dll
X Balita Dewasa Muda Tua
5 0 0 1 0
10 0 0 1 0
20 0 0.8 0.8 0.1
Himpunan Usia
20 0 0.8 0.8 0.1
30 0 1 0.5 0.2
40 0 1 0.2 0.4
50 0 1 0.1 0.6
60 0 1 0 0.8
70 0 1 0 1
80 0 1 0 1
Buat tiga himpunan fuzzy mengenai kegiatan di sekitar anda
Beberapa hal yang perlu dipahami dalam logika fuzzy:Variabel fuzzy : variabel yang akan dibahas dalam logika fuzzy
Himpunan fuzzy :suatu kelompok yang mewakili suatu keadaan dalam suatuvariabel fuzzySemesta pembicaraan : seluruh nilai yang diizinkan untuk dioperasikan dalam suatuvariabel fuzzyDomain : seluruh nilai yang diizinkan dalam semesta pembicaraan dan bolehdioperasikan dalam suatu himpunan
Beberapa hal yang perlu dipahami dalam logika fuzzy:Variabel fuzzy : variabel yang akan dibahas dalam logika fuzzy
Himpunan fuzzy :suatu kelompok yang mewakili suatu keadaan dalam suatuvariabel fuzzySemesta pembicaraan : seluruh nilai yang diizinkan untuk dioperasikan dalam suatuvariabel fuzzyDomain : seluruh nilai yang diizinkan dalam semesta pembicaraan dan bolehdioperasikan dalam suatu himpunan
Dua atribut pada himpunan fuzzyLinguistikNumeris
Dua atribut pada himpunan fuzzyLinguistikNumeris
KOMPUTASI CERDAS/ IMAMATUL UMMAH,S.Pd,M.Si
Beberapa hal yang perlu dipahami dalam logika fuzzy:Variabel fuzzy : variabel yang akan dibahas dalam logika fuzzy
Himpunan fuzzy :suatu kelompok yang mewakili suatu keadaan dalam suatuvariabel fuzzySemesta pembicaraan : seluruh nilai yang diizinkan untuk dioperasikan dalam suatuvariabel fuzzyDomain : seluruh nilai yang diizinkan dalam semesta pembicaraan dan bolehdioperasikan dalam suatu himpunan
Beberapa hal yang perlu dipahami dalam logika fuzzy:Variabel fuzzy : variabel yang akan dibahas dalam logika fuzzy
Himpunan fuzzy :suatu kelompok yang mewakili suatu keadaan dalam suatuvariabel fuzzySemesta pembicaraan : seluruh nilai yang diizinkan untuk dioperasikan dalam suatuvariabel fuzzyDomain : seluruh nilai yang diizinkan dalam semesta pembicaraan dan bolehdioperasikan dalam suatu himpunan
ContohDi sebuah kota A terdapat peraturan dalam mengendarai sepeda, aturan tersebutadalah pengendara sepeda harus berhenti atau melakukan pengereman pada jarak165 dari pejalan kaki. Sehingga perusahan BikeBraker melakukan pengontrolan padasepeda untuk menentukan bagaimana dan kapan harus mengerem.
BikeBraker Speedstopped [0 – 2 mph]slow [1 – 10 mph]pretty fast [5 – 30 mph]real fast [25 – 50 mph]
BikeBraker Distanceat [0 – 5 feet]real close [0 - 40 feet]near [20 – 80 feet]pretty far [60 – 120 feet]real far [100 – 165 feet]
BikeBraker Speedstopped [0 – 2 mph]slow [1 – 10 mph]pretty fast [5 – 30 mph]real fast [25 – 50 mph]
BikeBraker Distanceat [0 – 5 feet]real close [0 - 40 feet]near [20 – 80 feet]pretty far [60 – 120 feet]real far [100 – 165 feet]
Bike Braker Brakingnone [ 0 - 1 %]light [1 – 30 %]medium [25 – 75 %]squeeze hard [65 – 100%]
Variabel ?Himpunan ?Semesta Pembicaraan ?Domain ?Input ?Output ?Linguistic ?Numeric ?
Variabel ?Himpunan ?Semesta Pembicaraan ?Domain ?Input ?Output ?Linguistic ?Numeric ?
TUGASBuatlah satu persoalan mengenai sistem fuzzy !! (20 menit)
Fungsi keanggotaan adalah grafik yang mewakili besar derajat keanggotaan
masing-masing variabel input yang berada dalam interval antara 0 dan 1.
fungsi keanggotaan digunakan untuk mempresentasikan masalah dan
menghasilkan keputusan yang akurat. Derajat keanggotaan sebuah variabel x
dilambangkan dengan simbol µ(x).
Macam-macam fungsi keanggotaan, yaitu:
kurva linier
kurva segitiga
kurva trapesium
kurva bentuk bahu
Kurva – S (sigmoid)
kurva bentuk lonceng (bell curve)
Fungsi keanggotaan adalah grafik yang mewakili besar derajat keanggotaan
masing-masing variabel input yang berada dalam interval antara 0 dan 1.
fungsi keanggotaan digunakan untuk mempresentasikan masalah dan
menghasilkan keputusan yang akurat. Derajat keanggotaan sebuah variabel x
dilambangkan dengan simbol µ(x).
Macam-macam fungsi keanggotaan, yaitu:
kurva linier
kurva segitiga
kurva trapesium
kurva bentuk bahu
Kurva – S (sigmoid)
kurva bentuk lonceng (bell curve)
Kurva Linier
Kurva Segitiga
Kurva Trapesium
Kurva Bentuk Bahu
Misal sistem Fuzzy pada BikeBraker menggunakan fungsi keanggotaan linier turun, segitigadan linier naik, maka:
BikeBraker Speed
mph µ
1
5
BikeBraker Distance
feet µ
3
10
BikeBraker Braking
% µ
1
5
Menghitung derajat keanggotaan dari masing-masing variabel:
5
6
15
20
30
35
40
45
50
10
30
50
60
70
80
90
110
120
5
10
15
20
30
40
50
60
80
Tentukan fungsi keanggotaan dari sistem fuzzy yang telah kalian bentukdan hitung derajat keanggotaan dari masing-masing variabel fuzzy 5numerik.
TUGAS
a. Operasi AND (intersection) berhubungan dengan irisan pada himpunan.
b. Operasi OR (union) berhubungan dengan gabungan pada himpunan.
Hitung masing-masing aturan yang terbentuk menggunakan operator-operator himpunan fuzzy
TUGAS
Bentuk ruel IF … THEN … operator yang digunakan AND atau OR.Cara membentuk rule dengan mengkombinasi semua himpunan fuzzy.
Stopped Slow Pretty Fast Real Fast
BikeBraker Speed
Bike
Brak
erD
ista
nce Stopped Slow Pretty Fast Real Fast
AtNone Medium
SqueezeHard
SqueezeHard
Real CloseNone Light
SqueezeHard
SqueezeHard
NearNone Light
SqueezeHard
SqueezeHard
Pretty Far None None Medium Medium
Real Far None None Light Light
Bike
Brak
erD
ista
nce
IF BikeBraker Speed is Stopped AND BikeBraker Distance is At THEN BikeBrakerBraking is None
IF BikeBraker Speed is Stopped AND BikeBraker Distance is Real Close THENBikeBraker Braking is None
IF BikeBraker Speed is Stopped AND BikeBraker Distance is Near THENBikeBraker Braking is None
IF BikeBraker Speed is Stopped AND BikeBraker Distance is Near THENBikeBraker Braking is None
dst
IF BikeBraker Speed is Stopped AND BikeBraker Distance is At THEN BikeBrakerBraking is None
IF BikeBraker Speed is Stopped AND BikeBraker Distance is Real Close THENBikeBraker Braking is None
IF BikeBraker Speed is Stopped AND BikeBraker Distance is Near THENBikeBraker Braking is None
IF BikeBraker Speed is Stopped AND BikeBraker Distance is Near THENBikeBraker Braking is None
dst
CripsFuzzifikasiFuzzifikasi
Aturan 1
x is A1 y is B1w1
Aturan 2
x is A2 y is B2w2
.
.
.
.
.
.
Fuzzy
Kom
posis
iant
arat
uran
(Agr
egas
i)
FuzzifikasiFuzzifikasi
Aturan n
x is An y is Bnwn
.
.
.
.
.
. Kom
posis
iant
arat
uran
(Agr
egas
i)
Defuzzifikasi
Crips
MisalBikeBraker Speed 1 mph dan BikeBraker Distance 3 feet.Rule yang termasuk yaitu:[R1] if bikebraker speed is stopped and bikebraker distance is at then bikebraker
braking is nonemin = {1,0.4} = 0.4
[R2] if bikebraker speed is stopped and bikebraker distance is real close thenbikebraker braking is nonemin = {1,0.15} = 0.15
[R3] if bikebraker speed is slow and bikebraker distance is at then bikebrakerbraking is mediummin = {0,0.4} = 0
[R4] if bikebraker speed is slow and bikebraker distance is real close thenbikebraker braking is lightmin = {0,0.15} = 0
MisalBikeBraker Speed 1 mph dan BikeBraker Distance 3 feet.Rule yang termasuk yaitu:[R1] if bikebraker speed is stopped and bikebraker distance is at then bikebraker
braking is nonemin = {1,0.4} = 0.4
[R2] if bikebraker speed is stopped and bikebraker distance is real close thenbikebraker braking is nonemin = {1,0.15} = 0.15
[R3] if bikebraker speed is slow and bikebraker distance is at then bikebrakerbraking is mediummin = {0,0.4} = 0
[R4] if bikebraker speed is slow and bikebraker distance is real close thenbikebraker braking is lightmin = {0,0.15} = 0
Langkah compositionMaks derajat keanggotaan none = {0.4,0.15} = 0.4Maks derajat keanggotaan light = {0} = 0Maks derajat keanggotaan medium = {0} = 0
INPUTBikeBraker Speed [0 – 50 mph]
lambat [0 – 38 mph]cepat [14 – 50 mph]BikeBraker Distance [0 – 165 feet]
OUTPUTBike Braker Braking [0 – 100%]
INPUTBikeBraker Speed [0 – 50 mph]
lambat [0 – 38 mph]cepat [14 – 50 mph]BikeBraker Distance [0 – 165 feet]
OUTPUTBike Braker Braking [0 – 100%]
MEMBUAT FIS BARU
FIS=newfis(‘breaking','mamdani','min','max','min','max','centroid');atauFIS=newfis(‘nama file','sugeno','prod','probor','prod','sum','wtaver');
MEMBUAT VARIABEL DAN FUNGSI KEANGGOTAAN
FIS=addvar(FIS,'input',‘speed',[0 50]);FIS=addmf(FIS,'input',1,‘lambat','trapmf',[0 0 0 38]);FIS=addmf(FIS,'input',1,‘cepat',‘trapmf',[14 50 50 50]);
MEMBUAT RULE
ruleList=[1 2 1 1 1; 2 1 1 1 1 ];FIS=addrule(FIS,ruleList);
MEMANGGIL FIS
fuzzy(FIS);
MEMBUAT FIS BARU
FIS=newfis(‘breaking','mamdani','min','max','min','max','centroid');atauFIS=newfis(‘nama file','sugeno','prod','probor','prod','sum','wtaver');
MEMBUAT VARIABEL DAN FUNGSI KEANGGOTAAN
FIS=addvar(FIS,'input',‘speed',[0 50]);FIS=addmf(FIS,'input',1,‘lambat','trapmf',[0 0 0 38]);FIS=addmf(FIS,'input',1,‘cepat',‘trapmf',[14 50 50 50]);
MEMBUAT RULE
ruleList=[1 2 1 1 1; 2 1 1 1 1 ];FIS=addrule(FIS,ruleList);
MEMANGGIL FIS
fuzzy(FIS);
Cara Menghitung Fuzzy Dari File Excel
D=xlsread('Volume_Ekspor.xlsx','Sheet1','C3:G146');a=D(1:144,1); %Variabel IHSGb=D(1:144,2); %Variabel USD/IDR
c=D(1:144,3); %Variabel EUR/IDRd=D(1:144,4); %Variabel OPEC Crude Oil Pricee=D(1:144,5); %Variabel NASDAQ
out=evalfis([a,b,c,d,e],FIS)out
xlswrite('Volume_Ekspor.xlsx',out,'Sheet1','I3')
D=xlsread('Volume_Ekspor.xlsx','Sheet1','C3:G146');a=D(1:144,1); %Variabel IHSGb=D(1:144,2); %Variabel USD/IDR
c=D(1:144,3); %Variabel EUR/IDRd=D(1:144,4); %Variabel OPEC Crude Oil Pricee=D(1:144,5); %Variabel NASDAQ
out=evalfis([a,b,c,d,e],FIS)out
xlswrite('Volume_Ekspor.xlsx',out,'Sheet1','I3')
1. Ketik guide pada command window 2. enter
3. Pilih Blank GUI – Kemudian OK
CARA MEMBERI JUDUL ATAU NAMA PADA PROGRAM
1. Pilih Static text – drag pada tempat yang dinginkan
2. Untuk mengedit static text pilih property inspector
CARA MENAMPILKAN LOGO ATAU GAMBAR PADA PROGRAMCARA MENAMPILKAN LOGO ATAU GAMBAR PADA PROGRAM
Pastikan terlebih dahulu program telah disimpan1. Pilih Axes – drag pada tempat yang dinginkan
2. Pastikan gambar yang akan di tunjukkan berada dalam satu folder3. Ketikkan imshow(‘nama file.jpg/png’);
letakkan pada function opening atau function axes
CARA MENAMPILKAN LOGO ATAU GAMBAR PADA PROGRAMCARA MENAMPILKAN LOGO ATAU GAMBAR PADA PROGRAM
Pastikan terlebih dahulu program telah disimpan1. Pilih Axes – drag pada tempat yang dinginkan 3. ketik
axes (hObject)imshow('logo unhasy.png')Di bawah function logo
2. Klik kanan – view callbacks - CreateFcn
Masih tertulis axes1,karena pada Tag tidakada perubahanJika pada Tag dirubah,maka nama pada syntaxjuga akan berubah
Tulis sesuai dengan namagambar yang tersimpan danpastikan terletak pada satufolder
CARA MENAMBAHKAN PILIHAN MENU BARCARA MENAMBAHKAN PILIHAN MENU BAR
1. Pilih Menu Editor
klik klik
Tulis nama menu yangakan dimunculkan
Nama yang muncul padasyntax. Boleh samadengan nama label
CARA MENGABUNGKAN TOOLBOX FUZZY DENGAN GUICARA MENGABUNGKAN TOOLBOX FUZZY DENGAN GUI
Pastikan membuat toolbox fuzzy terlebih dahulu dan simpan dalam satu folder denganGUI yang akan dibuat
1. Buat tampilan GUIMenggunakan edit
teks
Menggunakanpush button
Ketik syntax “guidata(hObject, handles)” di bawah syntax edit teks sebagai
input yang nantinya akan dipanggil (diproses) pada output.
Syntax yang ditulis pada push button untuk memproses input sehingga
menghasilkan output.
clchandles.permintaan=str2double(get(handles.edit1,'string'));handles.persediaan=str2double(get(handles.edit2,'string'));handles.fuzzy=readfis('contohmamdani.fis');output=evalfis([handles.permintaan,handles.persediaan],handles.fuzzy)set(handles.edit3,'string',output);guidata(hObject,handles)
clchandles.permintaan=str2double(get(handles.edit1,'string'));handles.persediaan=str2double(get(handles.edit2,'string'));handles.fuzzy=readfis('contohmamdani.fis');output=evalfis([handles.permintaan,handles.persediaan],handles.fuzzy)set(handles.edit3,'string',output);guidata(hObject,handles)
Ketik syntax “guidata(hObject, handles)” di bawah syntax edit teks sebagai
input yang nantinya akan dipanggil (diproses) pada output.
Syntax yang ditulis pada push button untuk memproses input sehingga
menghasilkan output.
Cara menampikan excel
handles.D=xlsread('Bawean.xlsx','data','B10:F903');handles.Curah_Hujan=handles.D(1:894,1); %Variabel Curah Hujan (mm)handles.Kelembaban=handles.D(1:894,2); %Variabel Kelembaban (%)handles.Tekanan=handles.D(1:894,3); %Variabel Tekanan (mb)handles.Temperatur=handles.D(1:894,4); %Variabel Temperatur (Celcius)handles.Kecepatan_Angin=handles.D(1:894,5);%Variabel Kecepatan Angin (Knots)set(handles.uitable1,'data',handles.D);
Cara menampikan excel
handles.FIS=addrule(handles.FIS,ruleList);out=evalfis([handles.Curah_Hujan handles.Kelembaban handles.Tekananhandles.Temperatur],handles.FIS)set(handles.uitable2, 'data', out);handles.hasil=xlswrite('Bawean.xlsx',out,'data','I10:I903')guidata(hObject,handles)
Top Related