PUNGSI KEANGGOTAAN.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
SELEKSI IF & CASE. if dengan 1 statement If skor > 8 then Nilai:=‘A’ IF dengan banyak statement If skor > 8 then Begin Nilai := ‘A’; Lulus :=True; Bonus.
Advertisements

Prosedur dan Fungsi.
Enkripsi dan Dekripsi Data
FUNGSI MAYOR Assosiation. What Is Association Mining? Association rule mining: –Finding frequent patterns, associations, correlations, or causal structures.
1 BASIS DATA Struktur Query Language (Ambiquity).
Arithmetic and Logic Unit. Arithmetic And Logic Unit Representasi Bilangan ALU 1. Integer Semua bilangan direpresentasikan dengan hanya menggunakan bilangan.
TURUNAN/ DIFERENSIAL.
Pertemuan : 6 Basis Data Terapan
SQL Data Manipulation Language (DML)
1 Pertemuan 21 MEMBERSHIP FUNCTION Matakuliah: H0434/Jaringan Syaraf Tiruan Tahun: 2005 Versi: 1.
TRANFORMASI PEUBAH ACAK DENGAN FUNGSI PAMBANGKIT MOMEN
PENDAHULUAN Dalam matematika, deret Taylor adalah representasi fungsi matematika sebagai jumlahan tak hingga dari suku-suku yang nilainya dihitung dari.
OLEH: Firman Wahyudi Fuzzy Logic Dan Penerapannya.
Oleh : Gina Elvira ( ). Komunikasi antarbudaya adalah komunikasi yang terjadi di antara orang-orang yang memiliki kebudayaan yang berbeda (bisa.
PERHATIKAN TAYANGAN BERIKUT INI. PERMASALAHAN APA YANG KALIAN DAPATKAN DARI TAYANGAN GAMBAR TERSEBUT?
TEKNIK PENGENDALIAN R32.
Part 2 Variabel & Data types
PELUANG.
Variabel Dan Tipe data
Relation Himpunan entity Relationship Atribut 3 Entity 1 Atribut 1
SISTEM DIGITAL MUHAMAD ARPAN, S.Kom.
LOGARITMA Kelompok 4 Odi oberoi Fikri Fauzan Iqlima faza hariny
SI-2131 Mekanika Fluida dan Hidraulika Pengenalan Analisis Dimensi (26 Oktober 2017) Dr. Eng. Eka Oktariyanto N. Dr. Dhemi Harlan.
TRANSFORMASI FOURIER any function that periodically repeats itself can be expressed as the sum of sines and/or cosines of different frequencies, each multiplied.
Strategi Algoritma Universitas Ahmad Dahlan
Variabel Dan Tipe data
DATA MANIPULATION LANGUAGE
ELECTRICAL PRECIPITATORS Bona Mangampu Tua ( )
PENGENALAN KEPADA JELMAAN LAPLACE
Konsep Pengukuran dalam Penyelidikan
ESTIMASI PERMINTAAN METODE DAN ANALISIS ARIES FERNANDO.
PRAKARYA BAHAN LUNAK WAHID RIZAL F.. PENGERTIAN BAHAN LUNAK Bahan lunak adalah bahan yang memiliki sifat fisik empuk/lunak sehingga sangat mudah dibentuk.
Bahan lunak adalah bahan yang bersifat lunak,empuk,dan lembut sehingga mudah dibentuk. Kerajinan bahan lunak dibagi menjadi 2 yaitu:Kerajinan Bahan Lunak.
PRAKARYA BAHAN LUNAK REHAN M.S. PENGERTIAN BAHAN LUNAK Bahan lunak adalah bahan yang memiliki sifat fisik empuk/lunak sehingga sangat mudah dibentuk.
Kerajinan Bahan Lunak Rifana Maulida VIII-4. Pengertian Bahan Lunak Bahan lunak adalah produk kerajinan yang menggunakan bahan dasar yang bersifat lunak.
LutfianoAzis.  Pengertian Kerajinan Bahan Lunak  Kerajinan Bahan Lunak adalah suatu produk kerajinan yang mengunakan bahan bersifat lunak sebagai dasar.
Tugas Prakarya PPT Kerajinan Bahan Lunak.
Tugas Prakarya PPT Kerajinan Bahan Lunak
KEYSHA SALSABILA ABADI VIII-I PRAKARYA. PENGERTIAN BAHAN LUNAK Bahan lunak, yaitu bahan yang memiliki sifat fisik empuk/lunak sehingga sangat mudah dibentuk.
LutfianoAzis  Pengertian Kerajinan Bahan Lunak  Kerajinan Bahan Lunak adalah suatu produk kerajinan yang mengunakan bahan bersifat lunak sebagai dasar.
KELAS:8-4. Pengertian bahan lunak Kerajinan bahan lunak merupakan produk kerajinan yang menggunakkan bahan dasar yang bersifat lunak yaitu lentur, lembut,
Bahan serat digolongkan menjadi dua yaitu bahan serat dari tumbuhan dan bahan serat dari hewan. A.Serat dari tumbuhan, serat yang berasal dari bagian-bagian.
JARINGAN TUMBUHAN SMP NEGERI 26 MAKASSAR 2017/2018.
Tugas Prakarya PPT Kerajinan Bahan Lunak
PRAKARYA  NAMA:M.ARIEL MARDIANSYAH(18)  KELAS:VIII-1(81)  GURU MATPEL:AHMAD MUFTI  MATERI:PENGERTIAN,CONTOH,GAMBAR BAHAN LUNAK SMPN 48 JAKARTA PRAKARYA.
By:M.Alifansyah.P. Bahan kerajinan lunak By: M.Alifansyah.P.
KERAJINAN BAHAN LUNAK Puan Najwa Saras Vathi 26 – 8.1.
KOMPETENSI DASAR 3.2 Menerapkan prinsip-prinsip pengukuran besaran fisis, ketepatan, ketelitian, dan angka penting, serta notasi ilmiah.
SMA NEGERI 1 PESANGGARAN - BANYUWANGI Jln. Pesanggaran No 50 – Pesanggaran - Banyuwangi Cipto Suyanto/kimia TERMOKIMIA KELAS : XI.IPA SEMESTER 1.
Kerajinan Bahan Lunak adalah suatu produk kerajinan yang mengunakan bahan bersifat lunak sebagai dasar pembuatannya.
PENGANTAR TEKNOLOGI INFORMASI PENGANTAR SISTEM KOMPUTER
PENGANTAR TEKNOLOGI INFORMASI PENGANTAR SISTEM KOMPUTER
Spesifikasi Pengaturcaraan Fungsian
Penyelesaian Rangkaian Multimedia
Mengukur Tahap Harga dan Inflasi
BAB 2(a):PENGENALAN KEPADA JELMAAN LAPLACE
Sambutan Frekuensi Litar AC
A.ERROR Kesalahan adalah perbedaan antara variabel yang diukur dan setpoint. Kesalahan dapat berupa positif atau negatif. Tujuan dari setiap skema kontrol.
BIOMA HUTAN GUGUR DISUSUN 0LEH Yeni H. Kabes EKOLOGI TUMBUHAN.
MENGGUNAKAN OBJEK VISUAL BASIC 6.0
PELUANG Terjadinya setiap kejadian (yang merupakan hasil penarikan contoh/ sampel secara acak/ random dari sebuah populasi) didasari adanya kemungkinan.
Oleh: Zaihan Abdul Ghani A Sharifah Suhaila Mohd Ramli A103305
Resnita Dewi, S.S., M. Hum.. Tindak tutur (speech act) merupakan unsur pragmatik yang melibatkan pembicara, pendengar, atau penulis atau pembaca serta.
Pengukuran Kerja (Work Measurement). PENGUKURAN KERJA (WORK MEASUREMENT) 1.Suatu aktivitas untuk menentukan waktu rata- rata yang dibutuhkan oleh seorang.
ICT HANDYBOOK SPM LA2 COMPUTER SYSTEMS 2.3 Software.
MARGIE'S TRAVEL 1 M KURVA SELEKTIVITAS UNTUK RANGKAIAN RESONAN PARALEL Kelompok 8.
Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Sebuah program linear dengan persyaratan tambahan bahwa semua variabelnya merupakan bilangan bulat Algoritma.
1. Operasi Penjumlahan Dimana: a, b dan c bilangan bulat. Contoh: = Operasi Pengurangan Dimana: a, b dan c bilangan bulat. Contoh: 10 –
FUNGSI SUB BAB 1.8. Definisi: f : A  B A dan B adalah himpunan. Fungsi f memasangkan tepat satu nilai di B kepada setiap elemen A. Notasinya f(a) = b,
Presentation transcript:

PUNGSI KEANGGOTAAN

Fungsi Keanggotaan Logika Fuzzy Fuzzy values DOM Degree of Membership Young Middle Old 1 0.5 25 40 55 Age Nilai Fuzzy berasosiasi dengan derajat keanggotaan pada himpunan

Crisp set vs. Fuzzy set A traditional crisp set A fuzzy set

Crisp set vs. Fuzzy set

Contoh: Crisp Set Orang dengan tinggi 150cm maka ia tergolong sedang (sedang[150]=1) Orang dengan tinggi 150cm maka ia tergolong tidak tinggi (tinggi[150]=0) Orang dengan tinggi 165cm kurang 2mm maka ia tergolong tidak tinggi (tinggi[165-2mm]=0)

Contoh: Himpunan Fuzzy

Himpunan Fuzzy Membership Function Variabel Fuzzy Variabel dalam suatu sistem fuzzy. Contoh : berat badan, tinggi badan, suhu dsb Himpunan Fuzzy (Fuzzy set) Himpunan fuzzy yang mewakili suatu kondisi pada suatu variabel fuzzy. Contoh : Variabel suhu terbagi menjadi 3 himpunan fuzzy, yaitu : panas, hangat, dingin. Variabel nilai terbagi menjadi : tinggi, sedang, rendah Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu : - Linguistik, yaitu penamaan suatu group yang mewakili suatu kondisi, misalnya panas, hangat, dingin - Numeris, yaitu ukuran dari suatu variabel seperti : 17,19, 21, 33, dst Himpunan Semesta keseluruhan nilai yang boleh dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy. Contoh: Semesta untuk variabel berat badan : [1, 150] Semesta untuk variabel suhu : [0,100]. Domain Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam Semesta dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. DINGIN = [0,60] HANGAT = [50,80] PANAS = [80, +)

Fuzzyfication (1) Mengubah nilai real menjadi fungsi keanggotaan Fuzzy  = [sp, p, s, t, st]

Fuzzyfication (2) Mengubah nilai real menjadi fungsi keanggotaan Fuzzy [163]= [0, 0, 0.42, 0.58, 0] atau sedang[163] = 0.42, tinggi[163] = 0.58

Fungsi Keanggotaan: Fungsi Linier [x]= 0; x  a (x-a)/(b-a); a  x  b 1; x  b [x]= (b-x)/(b-a); a  x  b 0; x  b

Fungsi Keanggotaan: Segitiga [x] = 0; x  a atau x  c (x-a)/(b-a); a  x  b (c-x)/(c-b); b  x  c

Fungsi Keanggotaan: Trapesium [x]= 0; x  a atau x  d (x-a)/(b-a); a  x  b 1; b  x  c (d-x)/(d-c); c  x  d

Fungsi Keanggotaan: Sigmoid [x;a,b,c]sigmoid = 0; x  a 2 ((x - a)/(c - a))2; a  x  b 1 - 2((c - x)/(c - a))2; b  x  c 1; x  c

Fungsi Keanggotaan: Phi [x;a,b,c]phi = [x;c-b,c-b/2,c]sigmoid; x  c [x;c,c+b/2,c+b]sigmoid; x > c