Model Fuzzy Tsukamoto

Model Fuzzy Tsukamoto

Fuzzy Logic Metode Tsukamoto

Metode Tsukamoto

Secara umum bentuk model fuzzy tsukamoto adalah:

If (X IS A) and ( Y IS B) Then (Z IS C)

Di mana A, B, dan C adalah himpunan fuzzy.

Misalkan diketahui 2 rule berikut.

IF (x is A_1) AND (y is B_1) THEN (z is C_1)
IF (x is A_2) AND (y is B_2) THEN (z is C_2)

Dalam inferensinya, metode tsukamoto menggunakan tahapan berikut.
  1.  Fuzzyfikasi
  2.  Pembentukan basis pengetahuan Fuzzy (Rule dalam bentuk IF...THEN)
  3.  Mesin inferensi Menggunakan fungsi implikasi MIN (Gambar 5.23) untuk mendapatkan nilai α-predikat tiap-tiap rule ( α_1, α_2, α_3,..., α_n) Kemudian masing-masing nilai α-predikat ini digunakan untuk menghitung keluaran hasil inferensi secara tegas (crisp) masing-masing rule (z_1 〖,z〗_2  〖,z〗_3,…,z_n)
  4.  Deffuzyfikasi Menggunakan metode rata-rata (Average)
                ∑α_i z_1 
    z^*=   _________
                 ∑α_i 
 

Karakteristik
Konsekuen dari setiap aturan if-then fuzzy direpresentasikan dengan himpunan fuzzy monoton

[EMD – Fuzzy Logic, 2004] Contoh:
Sebuah pabrik elektronik dapat berhasil mencapai permintaan terbesar sebanyak 5000 barang/hari. Namun pernah pabrik tersebut hanya mencapai permintaan barang sebanyak 1000 barang/hari. Persediaan barang di gudang dapat mencapai titik tertinggi yaitu 600 barang/hari dan titik terendahnya 100 barang/hari. Dengan semua keterbatasannya, pabrik tersebut dapat memproduksi barang maksimum 7000 barang/hari dan minimalnya 2000 barang/hari. Apabila proses produksi pabrik tersebut menggunakan aturan fuzzy sebagai berikut 



[A1]   IF Permintaan BANYAK And Persediaan BANYAK
         THEN Produksi Barang BERTAMBAH ;
[A2]   IF permintaan SEDIKIT And persediaan SEDIKIT 
         THEN Produksi Barang BERKURANG ;
[A3]   IF Permintaan SEDIKIT And Persediaan BANYAK
         THEN Produksi Barang BERKURANG ;
[A4]   IF permintaan BANYAK And persediaan SEDIKIT 
         THEN Produksi Barang BERTAMBAH ;

Berapa barang elektronik tersebut harus diproduksi jika jumlah permintaannya sebanyak 4000 barang dan persediaan di gudang masih 300 barang ?


Permintaan; terdiri atas 2 himpunan fuzzy, yaitu BANYAK dan SEDIKIT

Model Fuzzy Tsukamoto

Nilai Keanggotaan :

μPmtSEDIKIT[4000] = (5000-4000)/(5000-1000)
                        = 0.25
μPmtBANYAK[4000] = (4000-1000)/ (5000-1000)
                        = 0.75



Persediaan; terdiri atas 2 himpunan fuzzy, yaitu BANYAK dan SEDIKIT
Model Fuzzy Tsukamoto

Nilai Keanggotaan :

μPsdSEDIKIT[300]         = (600-300)/(600-100)
= 0.6
μPsdBANYAK[300] = (300-100)/(600-100)
= 0.4


Produksi Barang

Model Fuzzy Tsukamoto

Nilai Keanggotaan :

Model Fuzzy Tsukamoto

Model Fuzzy Tsukamoto



Model Fuzzy Tsukamoto

Model Fuzzy Tsukamoto

Model Fuzzy Tsukamoto



Defuzzification: 

mencari nilai z. Dapat dicari dengan metoda centroid Tsukamoto :

Model Fuzzy Tsukamoto

Model Fuzzy Tsukamoto

Model Fuzzy Tsukamoto

Jadi barang elektronik yang harus diproduksi sebanyak 4983 

Summary

  • Ada 4 tahapan utama sistem pakar fuzzy: fuzzifikasi, inferensi, komposisi, defuzzifikasi.
  • 2 metoda yang paling banyak dipakai: Mamdani dan Sugeno.
  • Metoda Mamdani menggunakan himpunan fuzzy sebagai konsekuen rule, Metoda Sugeno menggunakan fungsi matematik atau konstanta.
  • Mamdani: komputasi lebih berat, human-like inference, Sugeno: komputasi lebih efisien tetapi  kehilangan interpretabilitas linguistik.


kata kunci : Fuzzy Tsukamoto, metode fuzzy, fuzzy logic, skripsi teknik informatika, contoh skripsi, skripsi, contoh skripsi teknik informatika