ANALISIS RULE FUZZY INFERENSI SUGENO DALAM
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
TESIS
KHAIRUL SALEH
127038072
PROGRAM STUDI MAGISTER (S2) TEKNIK
INFORMATIKAFAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN
TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ANALISIS RULE FUZZY INFERENSI SUGENO DALAM
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
TESIS
KHAIRUL SALEH
127038072
PROGRAM STUDI MAGISTER (S2) TEKNIK
INFORMATIKAFAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN
TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ANALISIS RULE FUZZY INFERENSI SUGENO DALAM
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
TESIS
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Magister Teknik Informatika
KHAIRUL SALEH
127038072
PROGRAM STUDI MAGISTER (S2) TEKNIK
INFORMATIKAFAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN
MEDAN
2015
PERSETUJUANJudul : ANALISIS RULE FUZZY INFERENSI SUGENO DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
Kategori : TESIS
Nama : KHAIRUL SALEH NIM : 127038072
Program Studi : MAGISTER (S2) TEKNIK INFORMATIKA
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
KomisiPembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Dr. SyahrilEfendi, Ssi, MIT Prof. Dr. Muhammad Zarlis
Diketahui/ disetujui oleh
Prof. Dr. Muhammad Zarlis NIP. 19570701 198601 1 003
PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN
AKADEMIS
Sebagai sivitas akademika Universitas Sumatera Utara, saya yang bertanda tangan di bawah ini :
Nama : Khairul Saleh
NIM : 127038072
Program Studi : Teknik Informatika
Jenis Karya Ilmiah : Tesis
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui untuk memberikan kepada Universitas Sumatera Utara Hak Bebas Royalti Non-Eksklusif (Non-Exclusive Royalty Free Right) atas tesis saya yang berjudul :
ANALISIS RULE FUZZY INFERENSI DALAM
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
Beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti Non-Eksklusif ini, Universitas Sumatera Utara berhak menyimpan, mengalih media, memformat, mengelola dalam bentuk database, merawat dan mempublikasikan tesis saya tanpa meminta izin dari saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai penulis dan sebagai pemegang dan/atau sebagai pemilik hak cipta.
Demikian pernyataan ini dibuat dengan sebenarnya.
Medan, 20 Juni 2015
127038072
Telah diuji pada
Tanggal : 20 Juni 2015
PANITIA PENGUJI TESIS
Ketua : Prof. Dr. Muhammad Zarlis
Anggota : 1. Dr. Syahril Efendi
2. Prof. Dr. Tulus
3. Dr. Erna Budhiarti Nababan
RIWAYAT HIDUP
DATA PRIBADI
Nama Lengkap : Khairul Saleh
Tempat dan Tanggal Lahir : Pasaman, 04 Juni 1988
Alamat Rumah : Sontang Sumatera Barat
Telepon/Fax/HP : -/ -/ 087868422079
Email : khairulsibungsu@yahoo.com
Instansi Tempat Bekerja : SMK Farmasi APIPSU Medan
Alamat Kantor : Jl. Sutomo No. 25 Medan
DATA PENDIDIKAN
SD : SDN 10 Sontang TAHUN : 2001 SMP : MTsN Is. Kadap TAHUN : 2004
SMA : SMA Negeri 1 Rao TAHUN : 2007
S1 : Teknik Informatika Universitas Padang Indonesia YPTK
TAHUN : 2012
UCAPAN TERIMA KASIH
Puji dan syukur kehadirat Allah Swt karena atas rahmat dan karuniaNya penulis dapat menyelesaikan tesis yang berjudul “Analisis Rule Fuzzy Inferensi Sugeno Dalam Sistem Pendukung Keputusan” untuk memenuhi salah satu syarat dalam mencapai gelar Magister pada Jurusan Teknik Informatika Universitas Sumatera Utara Medan.
Dalam kesempatan ini penulis menyadari bahwa banyak pihak yang ikut berperan dalam menyelesaikan tesis ini baik moril maupun materil. Oleh karena itu penulis mengucapkan rasa terima kasih kepada :
1. Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis, selaku Dekan dan Dosen Pembimbing I yang telah banyak meluangkan waktunya dan pikiran untuk mengarahkan penulis dalam menyusun tesis ini.
2. Bapak Dr. Syahril Efendi selaku Dosen Pembimbing II yang telah banyak memberikan kritik dan saran dalam penyusunan tesis ini.
3. Bapak Prof. Dr. Tulus yang telah memberikan saran untuk perbaikan dan penyelesaian tesis ini.
4. Dr. Erna Budhiarti Nababan selaku Dosen Pembanding yang telah memberikan saran untuk perbaikan dan penyelesaian tesis ini.
5. Dr. Zakarias Situmorang selaku Dosen Pembanding yang telah memberikan saran untuk perbaikan dan penyelesaian tesis ini.
6. Bapak/Ibu staf, dosen dan karyawan/ti Universitas Sumatera Utara.
7. Ibunda dan Ayahanda yang telah memberikan doa dan semangat kepada penulis.
Dalam menyusun tesis ini penulis menyadari masih banyak kekurangan. Untuk itu penulis mengharapkan kritik dan saran untuk menyempurnakan tesis ini.
Akhirnya semoga Allah Swt melimpahkan rahmatnya kepada kita semua, dan semoga tesis ini dapat bermanfaat bagi para pembaca.
Medan, 20 Juni 2015 Penulis
ABSTRAK
Persoalan pengambilan keputusan, pada dasarnya adalah bentuk pemilihan dari berbagai alternatif tindakan yang mungkin dipilih yang prosesnya melalui mekanisme tertentu, dengan harapan dapat menghasilkan sebuah keputusan yang terbaik. Penyusunan model keputusan adalah suatu cara untuk mengembangkan hubungan-hubungan logis yang mendasari persoalan keputusan ke dalam suatu model matematis, yang mencerminkan hubungan yang terjadi diantara faktor-faktor yang terlibat mengajukan model yang menggambarkan pengambilan keputusan, sistem fuzzy cocok untuk penalaran pasti atau perkiraan, terutama untuk sistem dengan model matematika yang ketat yang sulit untuk mendapatkan sebuah keputusan yang pasti. Logika fuzzy
dapat digunakan untuk menggambarkan suatu sistem dinamika yang kacau, dan logika
fuzzy dapat berguna untuk sistem yang bersifat dinamis yang kompleks dimana penyelesaian dengan model matematika yang umum tidak dapat bekerja dengan baik. metode Sugeno melakukan komputasi secara efisien dan bekerja dengan baik dengan optimasi dan teknik adaptif, yang membuatnya sangat baik dalam masalah kontrol, terutama untuk sistem non linier dinamis. Sistem fuzzy Sugeno memperbaiki kelemahan yang dimiliki oleh sistem fuzzy murni untuk menambah suatu perhitungan matematika sederhana dengan menggunakan aturan IF-THEN. Pada perubahan ini, sistem fuzzy memiliki suatu nilai rata-rata (Weighted Average Values) di dalam bagian aturan fuzzy IF-THEN.
ANALYSIS OF FUZZY INFERENCE RULE SUGENO MODELS IN THE PREDICTION SYSTEM AND DECISION SUPPORT SYSTEM
ABSTRACT
The issue of decision-making, is essentially a form of election of the various alternative actions that may have been that the process through specific mechanisms, with the hope of producing a best decision. Preparation of decision model is a way of developing logical relations that underlie the decision problem into a mathematical model, which reflects the relationship between the factors involved propose a model that describes the decision, fuzzy systems suitable for reasoning definitely or forecasts, especially for a system with a strict mathematical model that is difficult to obtain a definite decision. Fuzzy logic can be used to describe a chaotic dynamic system, and fuzzy logic can be useful for systems that are complex dynamic where the completion of the general mathematical model can not work properly. Sugeno methods perform computationally efficient and works well with the optimization and adaptive techniques, which makes it very well in a control problem, especially for non-linear dynamic systems. Sugeno fuzzy systems correct weaknesses possessed by pure fuzzy system to add a simple mathematical calculation using the IF-THEN rules. At this change, the fuzzy system has an average value (Weighted Average Values) in section fuzzy IF-THEN rules.
DAFTAR ISI
Halaman
PERSETUJUAN ii
PERNYATAAN iii
PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI iv
PANITIA PENGUJI TESIS v
RIWAYAT HIDUP vi
UCAPAN TERIMA KASIH vii
ABSTRAK ix
1.3Batasan Masalah 4
1.4 Tujuan Penelitian 4
2.1 Kecerdasan Buatan 5
2.2 Konsep Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan 6
2.3Logika Fuzzy 6
2.4Fungsi Keanggotaan 8
2.4.1Representasi Linear 9
2.5Teori Himpunan Fuzzy 10
2.5.1 Konsep Dasar Himpunan Fuzzy 10
2.6 Inferensi 12
2.7 Fuzzifikasi 12
2.7.1 Defuzzifikasi 12
2.8 Aturan IF-THEN 12
2.9 Metode Fuzzy Inferensi Sistem (FIS) Sugeno 13
BAB 3METODOLOGI PENELITIAN 14
3.1 Pendahuluan 14
3.2 MetodologiPenelitian 14
3.3Prosedur Pemrosesan Data 16
BAB 4HASIL DAN PEMBAHASAN 18
4.1 Pendahuluan 18
4.2 Menentukan Fungsi Keanggotaan 19
4.2.2.1 Derajat Keanggotaan Variabel Raport 19
4.2.3 Hasil Fuzzifikasi Variabel Nilai IQ 21
4.3Model Perancangan Rule 31
4.3.1 Fuzzy Rule Base 32
4.3.2 Pembentukan α Predikat 35
4.3.2.1 Data C1 35
4.3.2.2 Defuzzikasi C1 38
4.4 Pembahasan 40
4.5Analisis Tingkat Akurasi Sistem Prediksi dan Sistem Pendukung Keputusan 40
4.6 Analisis Rule Sistem Prediksi dan Sistem Pendukung Keputusan 40
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 41
5.1 Kesimpulan 41
5.2 Saran 41
DAFTAR PUSTAKA
Lampiran 1: Daftar Publikasi Ilmiah
Lampiran 2 : TabelHasilPrediksidanSistemPendukungKeputusan
Lampiran 3 : DaftarJurusanSaintek, dayatampung, peminat, passing grade,
danstandartkelulusan
Lampiran4 :TabelDaftarJurusanSoshum, dayatampung, peminat, passing grade,
danstandartkelulusan
Lampiran 5 : Data JurusanSaintek Di Universitas Sumatera Utara
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Tahapan Proses Dalam Logika Fuzzy 8
Gambar 2.2 fungsi keanggotaan kurva bahu 9
