Contoh Logika Fuzzy Dalam Kehidupan Sehari Hari – Tinggi badanku: Menurut Nina, aku rata-rata. Manajer produksi bertanya kepada manajer gudang apa yang akan diproduksi besok di akhir minggu. Seorang pelayan melayani tamu di restoran. Tamu tersebut kemudian memberikan tip, jika Anda menyebutkan nomor yang Anda perlukan untuk mendapatkan taksi, Anda memberi tahu taksi tersebut seberapa cepat Anda menginginkannya? Sopir taksi kemudian mengatur bahan bakar taksi.

Tapi logika yang digunakan untuk menjelaskannya tidak jelas. Logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy yang mengkalibrasi ketidakakuratan. Logika fuzzy didasarkan pada gagasan bahwa segala sesuatu adalah soal derajat. Logika fuzzy merupakan perpanjangan dari logika Boolean yang memperkenalkan konsep kebenaran parsial. Logika klasik (Crisp Logic) mengatakan bahwa segala sesuatu dapat dinyatakan dalam bentuk biner (0 atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak)  Tidak ada nilai di antara keduanya, nilai antara hitam dan putih (abu-abu).

Contoh Logika Fuzzy Dalam Kehidupan Sehari Hari

Konsep matematika mudah dipahami, sangat fleksibel. Tanpa proses belajar, pengalaman bisa langsung diterapkan. Dapat berinteraksi dengan metode pengendalian tradisional. Berdasarkan Natural Language Fuzzy ≠ Probabilitas: Probabilitas dikaitkan dengan ketidakpastian, sedangkan probabilitas logis Fuzzy dikaitkan dengan ambiguitas dan ketidakpastian

Menguak Kehadiran Ai Dalam Kehidupan Sehari Hari: Aplikasi Yang Populer Dan Tak Disadari

6 Penerapan Logika Fuzzy Pada tahun 1990, mesin cuci otomatis di Jepang menggunakan logika fuzzy. Ia menggunakan sensor untuk mendeteksi kotoran pada pakaian. Input: permukaan tanah, jenis tanah dan jumlah pencucian. Hasil: secara otomatis menentukan waktu siklus yang benar. Kotak pengiriman mobil. Bensin bisa dihemat 12-17%. Dunia kedokteran dan biologi. Manajemen keputusan Manajemen database untuk query data Tata letak pabrik maksimum Menentukan volume produksi berdasarkan persediaan dan permintaan. Klasifikasi dan pencocokan pola. Pengukuran kualitas air, prakiraan cuaca, dll.

7 Fungsi Keanggotaan Fungsi keanggotaan adalah kurva yang memetakan suatu titik data masukan (sumbu x) terhadap nilai keanggotaannya (sering disebut derajat keanggotaan), yang bervariasi dari 0 hingga 1. Menggunakan pendekatan fungsional: Kurva Segitiga Garis Atas Trapesium Kurva Kurva Sigmoid Kurva Beta Kurva Gaussian Kurva Gaussian yang naik dan turun secara linier berfungsi sebagai garis lurus. Untuk pertumbuhan linier: mulai dari posisi 0 dan langsung berpindah ke nilai domain dengan posisi keanggotaan tertinggi. Untuk pertumbuhan linier: dimulai dari level 1 di sebelah kiri, bergerak ke kanan hingga nilai domain dengan tingkat keanggotaan terendah. Peningkatan linier

Pada dasarnya kurva tersebut berbentuk segitiga, hanya memiliki beberapa titik di tengahnya yang memiliki nilai keanggotaan 1. Fungsi menurun linier.

9 Fungsi kurva sigmoid. Digunakan untuk menunjukkan pertumbuhan dan penurunan non-linear. Untuk kurva sigmoid, kenaikannya dimulai dari kiri (nilai keanggotaan = 1) ke kanan (untuk kurva sigmoid). kiri (nilai keanggotaan = 1) kanan (nilai keanggotaan = 0) Kemiringan seperti sigma

Pdf) Aplikasi Logika Fuzzy Dalam Mengoptimalkan Produksi Minyak Kelapa Sawit Di Pt. Waru Kaltim Plantation Menggunakan Metode Mamdani

10 fungsi kurva beta. Berbentuk lonceng (seperti Phi dan Gauss), tetapi lebih kaku. Menggunakan 2 parameter:  untuk titik bel puncak dan  untuk setengah bel. Titik perubahan memberikan nilai keanggotaan = 0,5. Jika  sangat besar, maka nilai keanggotaannya bisa nol.

Seperti halnya himpunan biasa, ada juga operasi pada himpunan tak tentu yang disebut predikat . Ada 3 operator: AND (persimpangan) dan OR (union), operator AND dikaitkan dengan operasi persimpangan himpunan. Contoh: Operasi AND pada nilai keanggotaan himpunan tak tentu A dan B, AB = min(A[x], B[y]) Operator OR merupakan operasi kesatuan yang diperoleh dengan mengambil bilangan terbesar nilai keanggotaan antar elemen dalam kelompok yang cocok. Contoh: Operasi OR pada nilai keanggotaan himpunan tak tentu A dan B, AB = max(A[x], B[y]) BUKAN operator yang berhubungan dengan operasi penjumlahan pada himpunan. Misalnya, operasi NOT untuk nilai keanggotaan A[x] menjadi: A[x]c = 1 – A[x]

Metode Tsukamoto pertama kali diperkenalkan oleh Tsukamoto. Setiap keputusan (kesimpulan) pada setiap aturan IF-THEN harus diwakili oleh himpunan tak tentu dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Hasilnya, hasil inferensi dari setiap aturan berdasarkan predikat - diberikan secara jelas (tepat) dan kemudian dihitung nilai rata-rata tertimbangnya. Metode Sugeno Metode Mamdani

Cannery memproduksi produk ABC. Berdasarkan data bulan lalu, permintaan tertinggi hingga 5000 paket per hari dan terendah hingga 1000 paket per hari. Jumlah barang di gudang maksimal 600 paket per hari, minimal 100 paket per hari. Dengan segala keterbatasan tersebut, hingga saat ini perusahaan hanya mampu memproduksi maksimal 7.000 paket per hari, dan untuk efisiensi mesin dan sumber daya manusia, perusahaan harus memproduksi minimal 2.000 paket per hari. Jika digunakan 4 aturan berikut ini dalam proses produksi perusahaan: Aturan 1 KETIKA PERMINTAAN RENDAH DAN PENAWARAN TINGGI, PRODUKSI BARANG AKAN MENURUN. Aturan 2 JIKA PENAWARAN DAN PERMINTAAN MENURUN, MAKA PRODUKSI BARANG AKAN MENURUN. Aturan 4 KETIKA PERMINTAAN MENINGKAT DAN PENAWARAN SESUAI, MAKA PRODUKSI BARANG MENINGKAT. Jika jumlah permintaan 3500 bungkus dan persediaan 300 bungkus, berapa bungkus makanan ABC yang harus diproduksi? (Gunakan fitur keanggotaan LINEAR)

Logika Fuzzy Makalah New

PERMINTAAN: 1000 – 5000, x = 3500 PENAWARAN: , y = 300 PRODUKSI: 2000 – 7000, z = ? REQUEST, yang terdiri dari 2 himpunan fuzzy: LOWER dan UPPER. Biaya keanggotaan untuk nilai QUESTION = 3500

Dari nilai -predikat dan Z untuk setiap aturan Aturan 1 -predicate1 = pmtDOWN  psdMOST = min(pmtDOWN[3500]  psdMOST[300]) = min(0.375)5 tetapkan DECING . )/5000 =  z2 = 5125 pmt BAWAH = 0,375 pmt ATAS = 0,625 pmt BAWAH = 0,6 pmt ATAS = 04.

Aturan 3 -predicate3 = pmt INCREASE  psdMUCH = min(pmtINCREASE[3500] psdMUCH[300]) = min(0.625; 0.4) = 0.4 EA (SE-0) produksi besar s = 0.4  z3 = 4000 Aturan 4 -predicate4 = pmt INCREASE  psdMOST = min(pmtRISE[3500]  psdMOST [300]) = min(0.0.) /2 min(0. = 0.6  z4 = 5000) Hitung bobotnya rata-rata z akhir dari semua z : Jadi, banyaknya jenis pangan ABC yang akan diproduksi adalah 4825 kemasan.

Contoh 1 Jika jumlah DEMAND = 2500, SUPPLY = 500, berapa jenis kemasan pangan yang harus diproduksi ABC? Contoh 2. Jika jumlah PERMINTAAN = 4500, PENAWARAN = 150, berapa jenis paket pangan yang harus diproduksi ABC? Contoh 3. Jika jumlah DEMAND = 5000, SUPPLY = 75, berapa jenis kemasan pangan yang harus diproduksi ABC? Gunakan metode TSUKAMOTO

Apa Itu Logika Fuzzy? Pengenalan Konsep Dasar Dan Aplikasinya

Metode Tsukamoto Metode Sugeno diperkenalkan oleh Takagi-Sugeno-Kang pada tahun 1985. Bagian keluaran (lanjutan) sistem bukanlah himpunan tak tentu, melainkan persamaan tetap (orde nol) atau linier (orde satu). Model sugan orde nol IF (x1 sama dengan A1)  (x2 sama dengan A2)  …  (xn sama dengan An) MAKA z=k Model sugan orde pertama IF (x1 sama dengan A1)  (x2 sama dengan A2)  …  ( xn adalah sama dengan An) MAKA z= p1 * x1 + … + p2 * x2 + q Metode Mamdani

22 Contoh: Metode Sugeno Sebuah perusahaan makanan kaleng memproduksi makanan jenis ABC. Berdasarkan data bulan lalu, permintaan tertinggi hingga 5000 paket per hari dan terendah hingga 1000 paket per hari. Jumlah barang di gudang maksimal 600 paket per hari, minimal 100 paket per hari. Dengan segala keterbatasan tersebut, hingga saat ini perusahaan hanya mampu memproduksi maksimal 7.000 paket per hari, dan untuk efisiensi mesin dan sumber daya manusia, perusahaan harus memproduksi minimal 2.000 paket per hari. Jika dalam proses produksi perusahaan menggunakan 4 aturan sebagai berikut: Aturan 1 JIKA KELEBIHAN PENAWARAN DAN PERMINTAAN, MAKA PRODUKSI = PERMINTAAN – PENAWARAN Aturan 2 JIKA KELEBIHAN PRODUKSI = PERMINTAAN 3, dan SUPPLY MELEBIHI produksi = permintaan Aturan 4 JIKA IF permintaan dan penawaran MENINGKAT rendah, MAKA produksi barang = 1,25*permintaan – penawaran. Jika jumlah permintaan 3.500 bungkus dan persediaan gudang 300 bungkus lagi, berapa bungkus makanan ABC yang harus diproduksi? (Gunakan fitur keanggotaan LINEAR)

Biaya permintaan = Jumlah persediaan = 300 -predikat dan nilai Z tiap aturan Aturan 1 -predikat1 = pmtDOWN  psdMUCH = min(pmtDOWN[3500]  pmtDOWN] pmtDOWN] pmtDOWN  psdLOT = 300 -predikat dan nilai Z setiap aturan Aturan 1 -predikat dan Z setiap aturan. = 0,375 dari bagian selanjutnya aturan 1 Z1 = permintaan = 3500-300 = 3200 Aturan 3 -Predikat3 =  pmtincrease  psdbanyak = min (pmthincrease [3500]uch 0much (min. 0, 4) =4 Dari bagian berurutan 3 Z3 = 3 = permintaan = 3500 rule2 = pmtdown   ? 0.0; , dari bagian berikutnya, dari bagian berikutnya. sesuai bagian , bagian yang cocok, 0,6 bagian yang cocok Aturan 2 z4 = 1,25 * permintaan – penawaran = 1,25 * 3500 – 300 = 4075. Hitung z akhir

Contoh pengamalan pancasila dalam kehidupan sehari hari, contoh logika fuzzy, logika matematika dalam kehidupan sehari hari, contoh perilaku jujur dalam kehidupan sehari hari, contoh kehidupan sehari hari, contoh logika matematika dalam kehidupan sehari hari, contoh logika dalam kehidupan sehari hari, contoh perbuatan jujur dalam kehidupan sehari hari, aplikasi fuzzy logic dalam kehidupan sehari hari, contoh kasus logika fuzzy dalam kehidupan sehari hari, contoh dalam kehidupan sehari hari, dalam kehidupan sehari hari