Algoritma Fuzzy Logic 2


Algoritma Fuzzy Logic adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk mengelompokan data-data ke dalam beberapa kelompok. Bisa juga digunakan untuk menentukan peringkat dari beberapa inputan data. Contoh kasus yang akan dibahas kali ini adalah menentukan lulus tidaknya siswa.
Contoh lain mengenai algoritma ini dapat dilihat di Algoritma FIS (Fuzzy Inference System): Tipe Tsukamoto



Diasumsikan ada 4 data skor yang sudah diketahui datanya
Maka tentukan apakah skor tersebut termasuk dalam golongan lulus atau tidak
Contoh inputan:

Nama Skor1 Skor2 Skor3
Andi 6 70 7
Budi 5 80 3
Dedi 7 40 5
Erdi 5 50 9

Langkah pertama adalah memasukkan data-data yang digunakan.
Contoh data adalah sebagai berikut


Langkah-langkah penggunaan algoritma ini adalah

1. Tentukan Kriteria Penilaian
Nilai tersebut akan dikelompokan ke dalam beberapa golongan, misalnya 3 golongan, yaitu rendah, sedang, tinggi
Jarak untuk masing-masing golongan tersebut harus sama
Sehingga, dalam kasus ini:
kolom 1: rendah untuk nilai antara 0 – 3.33, sedang untuk nilai antara 3.33 – 6.66, tinggi untuk nilai antara 6.66 = 10
kolom 2: rendah untuk nilai antara 0 – 33.33, sedang untuk nilai antara 33.33 – 66.66, tinggi untuk nilai antara 66.66 = 100
kolom 3: rendah untuk nilai antara 0 – 3.33, sedang untuk nilai antara 3.33 – 6.66, tinggi untuk nilai antara 6.66 = 10

2. Konversi Skor menjadi Penilaian
Setelah menentukan kriteria penilaian, maka lakukan konversi skor tersebut.
Kelompokan skor inputan kedalam golongan rendah / sedang / tinggi sesuai kriteria diatas, kemudian hitung skor fuzzy nya sesuai rumus yang ditentukan
Rumus dapat dilihat langsung pada perhitungan dibawah.
Jika sebuah inputan termasuk dalam golongan rendah dan sedang, maka hitunglah skor fuzzy nya sebanyak 2 kali, yaitu untuk skor golongan rendah dan skor golongan sedang.

3. Tentukan tabel Rule Base System
Rule Base System adalah tabel yang digunakan untuk menentukan skor fuzzy yang sudah dihitung diatas masuk ke dalam Rule yang mana.
Hasil output dari setiap rule dapat diganti sesuai kebutuhan
Contoh Rule Base System adalah:

RuleNilai1Nilai2Nilai3Fuzzy Output
R1SEDIKITSEDIKITBURUKTIDAK LULUS
R2SEDIKITSEDIKITCUKUPTIDAK LULUS
R3SEDIKITSEDIKITBAIKTIDAK LULUS
R4SEDIKITSEDANGBURUKTIDAK LULUS
R5SEDIKITSEDANGCUKUPTIDAK LULUS
R6SEDIKITSEDANGBAIKTIDAK LULUS
R7SEDIKITBANYAKBURUKTIDAK LULUS
R8SEDIKITBANYAKCUKUPLULUS
R9SEDIKITBANYAKBAIKLULUS
R10SEDANGSEDIKITBURUKTIDAK LULUS
R11SEDANGSEDIKITCUKUPTIDAK LULUS
R12SEDANGSEDIKITBAIKLULUS
R13SEDANGSEDANGBURUKTIDAK LULUS
R14SEDANGSEDANGCUKUPLULUS
R15SEDANGSEDANGBAIKLULUS
R16SEDANGBANYAKBURUKTIDAK LULUS
R17SEDANGBANYAKCUKUPLULUS
R18SEDANGBANYAKBAIKLULUS
R19BANYAKSEDIKITBURUKTIDAK LULUS
R20BANYAKSEDIKITCUKUPLULUS
R21BANYAKSEDIKITBAIKLULUS
R22BANYAKSEDANGBURUKTIDAK LULUS
R23BANYAKSEDANGCUKUPLULUS
R24BANYAKSEDANGBAIKLULUS
R25BANYAKBANYAKBURUKTIDAK LULUS
R26BANYAKBANYAKCUKUPLULUS
R27BANYAKBANYAKBAIKLULUS

4. Tentukan nilai diagram Fuzzy Output
Fuzzy Output digunakan untuk mengetahui batas skor manakah yang termasuk kelompok LULUS dan TIDAK LULUS
Contoh dalam kasus ini, skor 0-60 termasuk dalam TIDAK LULUS, dan skor 61-100 termasuk dalam LULUS

5. Tentukan nilai alpha predikat
Alpha predikat adalah nilai minimal dari nilai skor fuzzy yang sudah dihitung pada perhitungan sebelumnya.

6. Tentukan nilai Z
Z adalah konversi nilai Fuzzy Output sesuai dengan tabel Rule Base System yang telah dihitung sebelumnya
Nilai yang diambil adalah nilai maksimal dari nilai pada Diagram Fuzzy Output
Pada contoh ini, maka setiap Rule TIDAK LULUS bernilai 60, dan setiap Rule LULUS bernilai 100

7. Hitung skor akhir
Skor akhir adalah jumlah dari (nilai alpha predikat * nilai Z) dibagi dengan jumlah (nilai alpha predikat)


Hasil akhir adalah: (klik untuk perbesar gambar)

ss2


Contoh modul / source code dalam bahasa VB (Visual Basic) dapat didownload disini:



Jika membutuhkan jasa kami dalam pembuatan program, keterangan selanjutnya dapat dilihat di Fasilitas dan Harga
Jika ada yang kurang paham dengan langkah-langkah algoritma diatas, silahkan berikan komentar Anda.
Selamat mencoba.


Tinggalkan sebuah komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

2 pemikiran di “Algoritma Fuzzy Logic