Optimasi Fuzzy Tsukamoto Dua Tahap Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Seleksi Calon Karyawan (Studi Kasus: Perusahaan Bio-2000) JURNAL
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Proses yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari 2 tahap fuzzy , tahap pertama adalah penentuan bakat dengan Fuzzy Logic dan tahap kedua adalah penentuan
Secara umum sistem yang akan dibuat dalam penelitian ini adalah sistem untuk menentukan nilai akhir huruf mahasiswa dengan menggunakan perhitungan Fuzzy clustering
Algoritma genetika dapat diterapkan dengan baik pada permasalahan optimasi FIS Tsukamoto untuk diagnosis autisme pada anak, representasi kromosom yang digunakan adalah
Oleh Karena itu pada metode CARS dapat disimpulkan banyak populasi yang paling optimal pada proses optimasi FIS Tsukamoto untuk diagnosis autisme pada anak adalah
Proses yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari 2 tahap fuzzy, tahap pertama adalah penentuan bakat dengan Fuzzy Logic dan tahap kedua adalah penentuan
Dalam optimasi fungsi keanggotaan fuzzy menggunakan Algoritma genetika dalam penentuan kebutuhan gizi bayi mpasi, algoritma genetika digunakan untuk menentukan
Berikut ini adalah tahapan logika fuzzy model Tahani (Kahar, 2013), yaitu pertama menggambarkan fungsi keanggotaan (membership function) untuk setiap kriteria atau variabel
Metode tsukamoto adalah salah satu metode Fuzzy yang dapat digunakan dalam menentukan jumlah persediaan stok barang yang optimal berdasarkan data permintaan, persediaan, dan data
