GARIS BESAR PROGAM
PEMBELAJARAN (GBPP)
GBPP
Revisi :
Tanggal :
Dikaji Ulang Oleh : Dikendalikan Oleh : Disetujui Oleh :
SPMI-DARMAJAYA/GBPP/
Disetujui Oleh Revisi ke Tanggal
Garis Besar Program Pembelajaran
GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN (GBPP)
Disetujui Oleh Revisi ke : Tanggal :
Kode Mata Kuliah : TIF
Mata Kuliah : FUZZY LOGIC
SKS : 4 (2/2)
Semester : 5
Prasyarat :
Deskripsi singkat : Membahas pentingnya Konsep Dasar logika fuzzy, metode fuzzy, dan aplikasi system fuzzy
Standar kompetensi : Setelah selesai mengikuti perkuliahan ini, mahasiswa akan mampu memahami dasar-dasar logika fuzzy, memahami kapan dan mengapa menggunakan logika fuzzy, memahami dan menggunakan teknik-teknik logika fuzzy untuk menyelesaikan
permasalahan yang bersifat tidak pasti
1 2 3 4 5 6 7 8
NO Kompetensi dasar (KD) Materi Pokok dan Uraian
Materi Pokok Pengalaman Belajar Indikator Penilaian
Alokasi Waktu Sumber / Bahan / Alat 1 Setelah mengikuti perkuliahan, mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami konsep sistem fuzzy dan logika fuzzy, tolos yang digunakan dalam fuzzy logic secara lisan tanpa membuka buku, 60% benar.
Pengenalan Fuzzy Logic
1. Sistem Fuzzy 2. Alasan Menggunakan Sistem Fuzzy 3. Logika Fuzzy 4. Alasan Menggunakan Logika Fuzzy
5. Aplikasi logika Fuzzy
6. Metode Inferensi
7. Pengenalan Tools Fuzzy logic : Praktek Matlab 1. Mengkaji berbagai literature dan mendiskusikannya di dalam kelas 2. Memberikan contoh aplikasi sistem fuzzy dalam kehidupan sehari-hari Mahasiswa mampu : 1. Menjelaskan konsep dasar sistem fuzzy dan logika fuzzy 2. Memberikan
contoh aplikasi sistem fuzzy 3. Menjelaskan
tools fuzzy logic yaitu program matlab 1. Keaktifan 2. Tugas terstruktur di kelas 3. Tugas terstruktur di lalboratori um 1 kali tatap muka (4 x 50 menit) 1. Buku bacaan/literat ure lain yang terkait dan relevan 2. Handout/mo dul praktikum 3. Whiteboard 4. LCD 5. Komputer
2
Setelah mengikuti perkuliahan, mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami istilah-istilah fuzzy, perbedaan himpunan crisp dan fuzzy, fungsi
keanggotaan, logika tradicional, operator sadar zadeh,
transpormasi aritmatika, dan penggunaan excell dan matlab untuk menentukan fungsi keanggotaan menentukan secara lisan tanpa membuka buku, 60% benar. Himpunan Fuzzy a. Istilah-istilah Fuzzy : Semesta Pembicaraan, Himpunan Crisp, Variabel Fuzzy, Himpunan Fuzzy, Domain Himpunan Fuzzy, Tinggi Himpunan Fuzzy, Support set dan -CUT SET
b. Perbedaan Himpunan Crisp dan Fuzzy c. Fungsi Keanggotaan d. Penggunaan Excell dan
Matlab untuk menentukan Fungsi Keanggotaan 1. Mengkaji berbagai literature dan mendiskusikannya di dalam kelas 2. Memberikan contoh menentukan fungsi keanggotaan dengan menggunakan excel dan matlab
Mahasiswa mampu : 1. Menjelaskan istilah-istilah fuzzy 2. Menjelaskan perbedaan himpunan crisp dan fuzzy 3. Menjelaskan macam-macam fungsi keanggotaan 4. Menjelaskan logika tradisional, operator dasar fuzzy, dan trasformasi aritmatika 5. Memberikan contoh penggunaan excel dan matlab untuk menetukan fungsi keanggotaan 1. Keaktifan 2. Tugas terstruktur di kelas 3. Tugas terstruktur di lalboratori um 1 kali tatap muka (4 x 50 menit) 1. Buku bacaan/literat ure lain yang terkait dan relevan 2. Handout/mo dul praktikum 3. Whiteboard 4. LCD 5. Komputer 3 Setelah mengikuti perkuliahan, mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami konsep dasar dari fuzzy
Fuzzy Inference Systems (FIS) a. Pendahuluan FIS b. Mekanisme FIS c. Penalaran Monoton 1. Mengkaji berbagai literature dan mendiskusikannya di dalam kelas 2. Memberikan Mahasiswa mampu : 1. Menjelaskan konsep dasar dari fuzzy 1. Keaktifan 2. Tugas terstruktur di kelas 3. Tugas 1 kali tatap muka (4 x 50 menit) 1. Buku bacaan/literat ure lain yang terkait dan relevan
inference system (FIS) dan pengenalan tolos matlab untuk FIS secara lisan tanpa membuka buku, 60% benar.
d. Fungsi Implikasi e. Diagram Blok Sistem
Fuzzy
f. Arsitektur FIS g. Macam-macam FIS h. Pengenalan Tools
Matlab untuk FIS : Tsukamoto, Mamdani, Sugeno
pengenalan tools matlab untuk FIS 3. Memberikan
contoh aplikasi dengan metode FIS
inference system 2. Menjelaskan tools matlab untuk FIS 3. Memberikan contoh aplikasi dengan metode FIS terstruktur di lalboratori um 2. Handout/mo dul praktikum 3. Whiteboard 4. LCD 5. Komputer 4 Setelah mengikuti perkuliahan, mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami konsep dasar dari fuzzy
inference system (FIS)-Tsukamoto, langkah-langkah
FIS-Tsukamoto, contoh penyelesaian masalah dengan FIS-Tsukamoto dengan Excell dan Matlab secara lisan tanpa membuka buku, 60% benar.
Fuzzy Inference Systems (FIS)-Tsukamoto
a. Metode FIS Tsukamoto b. Langkah-langkah
FIS-Tsukamoto
c. Contoh FIS-Tsukamoto d. Penyelesaian Kasus
FIS-Tsukamoto dengan Excell dan Matlab
1. Mengkaji berbagai literature dan mendiskusikannya di dalam kelas 2. Memberikan contoh penyelesaian masalah dengan FIS-Tsukamoto dengan Excell dan Matlab Mahasiswa mampu : 1. Menjelaskan konsep dasar dari fuzzy inference system (FIS) Tsukamoto 2. Menjelaskan lamgkah-langkah FIS-Tsukamoto 3. Memberikan contoh penyelesaian masalah FIS-Tsukamoto dengan Excell dan Matlab 1. Keaktifan 2. Tugas terstruktur di kelas 3. Tugas terstruktur di lalboratori um 1 kali tatap muka (4 x 50 menit) 1. Buku bacaan/literat ure lain yang terkait dan relevan 2. Handout/mo dul praktikum 3. Whiteboard 4. LCD 5. Komputer 5 Setelah mengikuti perkuliahan, mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami konsep
Fuzzy Inference Systems (FIS)-Mamdani
a. Metode FIS Mamdani b. Langkah-langkah FIS-1. Mengkaji berbagai literature dan mendiskusikannya di dalam kelas Mahasiswa mampu : 4. Menjelaskan konsep dasar 1. Keaktifan 2. Tugas terstruktur di kelas 1 kali tatap muka (4 x 50 menit) 1. Buku bacaan/literat ure lain yang terkait dan
dasar dari fuzzy
inference system (FIS)-Mamdani, langkah-langkah FIS-Mamdani, contoh penyelesaian masalah dengan FIS-mamdani dengan Excell dan Matlab secara lisan tanpa membuka buku, 60% benar.
Mamdani
c. Contoh FIS-Mamdani d. Penyelesaian Kasus
FIS-mamdani dengan Excell dan Matlab
2. Memberikan contoh penyelesaian masalah dengan FIS-Mamdani dengan Excell dan Matlab dari fuzzy inference system (FIS) Mamdani 5. Menjelaskan lamgkah-langkah FIS-Mamdani 6. Memberikan contoh penyelesaian masalah FIS-Mamdani dengan Excell dan Matlab 3. Tugas terstruktur di lalboratori um relevan 2. Handout/mo dul praktikum 3. Whiteboard 4. LCD 5. Komputer 6 Setelah mengikuti perkuliahan, mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami konsep dasar dari fuzzy
inference system (FIS)-Sugeno, langkah-langkah FIS-Sugeno, contoh penyelesaian masalah dengan FIS-Sugeno dengan Excell dan Matlab secara lisan tanpa membuka buku, 60% benar.
Fuzzy Inference Systems (FIS)-Sugeno
a. Metode FIS Sugeno b. Langkah-langkah
FIS-Sugeno
c. Contoh FIS-Sugeno d. Penyelesaian Kasus FIS-Sugeno dengan Excell dan Matlab
1. Mengkaji berbagai literature dan mendiskusikannya di dalam kelas 2. Memberikan contoh penyelesaian masalah dengan FIS-Sugeno dengan Excell dan Matlab Mahasiswa mampu : 1. Menjelaskan konsep dasar dari fuzzy inference system (FIS) Sugeno 2. Menjelaskan lamgkah-langkah FIS-Sugeno 3. Memberikan contoh penyelesaian masalah FIS-Sugeno dengan Excell dan 1. Keaktifan 2. Tugas terstruktur di kelas 3. Tugas terstruktur di lalboratori um 1 kali tatap muka (4 x 50 menit) 1. Buku bacaan/literat ure lain yang terkait dan relevan 2. Handout/mo dul praktikum 3. Whiteboard 4. LCD 5. Komputer
Matlab 7 Setelah mengikuti
perkuliahan, mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami konsep dasar dari fuzzy
associative memory (FAM), langkah-langkah FAM, contoh penyelesaian masalah dengan FAM dengan Excell dan Matlab secara lisan tanpa membuka buku, 60% benar.
Fuzzy Associative Memory (FAM)
a. Pendahuluan FAM b. Fuzzy Hebb FAM c. Relasi Komposisi d. Superimposing FAM Rules e. Deffuzifikasi f. Langkah-langkah FAM g. Contoh FAM h. Penyelesaian Kasus FAM dengan Excell dan Matlab 1. Mengkaji berbagai literature dan mendiskusikannya di dalam kelas 2. Memberikan contoh penyelesaian masalah dengan FAM dengan Excell dan Matlab
Mahasiswa mampu : 1. Menjelaskan konsep dasar dari FAM 2. Menjelaskan lamgkah-langkah FAM 3. Memberikan contoh penyelesaian masalah FAM dengan Excell dan Matlab 1. Keaktifan 2. Tugas terstruktur di kelas 3. Tugas terstruktur di laboratoriu m 1 kali tatap muka (4 x 50 menit) 1. Buku bacaan/literat ure lain yang terkait dan relevan 2. Handout/mo dul praktikum 3. Whiteboard 4. LCD 5. Komputer 8 Setelah mengikuti perkuliahan, mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami riview jurnal tentang FIS dan FAM secara lisan tanpa membuka buku, 60% benar. Presentasi FIS-Tsukamoto, Mamdani, FIS-Sugeno, FAM 1. Mengkaji berbagai literature dan mendiskusikannya di dalam kelas 2. Memberikan contoh jurnal penyelesaian masalah dengan metode FIS dan FAM Mahasiswa mampu : 1. Menjelaskan hasil riview jurnal tentang FIS dan FAM 2. Menjelaskan
contoh penyelesaian masalah
dengan metode FIS dan FAM
1. Keaktifan 2. Tugas terstruktur di kelas 3. Tugas terstruktur di laboratoriu m 1 kali tatap muka (4 x 50 menit) 1. Buku bacaan/literat ure lain yang terkait dan relevan 2. Handout/mo dul praktikum 3. Whiteboard 4. LCD 5. Komputer 9 Setelah mengikuti perkuliahan, mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami konsep
Relasi Preferensi dan Fuzzy MADM
a. Pendahuluan Relasi b. Relasi Preferensi Fuzzy
1. Mengkaji berbagai literature dan mendiskusikannya di dalam kelas Mahasiswa mampu : 1. Menjelaskan konsep dasar 1. Keaktifan 2. Tugas terstruktur di kelas 1 kali tatap muka (4 x 50 menit) 1. Buku bacaan/literat ure lain yang terkait dan
dasar dari relasi preferensi dan Fuzzy MADM secara lisan tanpa membuka buku, 60% benar. yang diperluas c. Format Repreferensi d. Penyeragaman Format Preferensi e. Operator-operator Agregasi Relasi Preferensi Fuzzy f. Pendahuluan FMADM g. Fuzzy MADM dengan
Indeks Kekuatan & Kelemahan
h. Representasi Masalah i. Evaluasi Himpunan
Fuzzy
j. Seleksi Alternatif yang Optimal 2. Memberikan contoh penyelesaian masalah Relasi Preferensi dan Fuzzy MADM dari relasi preferensi dan fuzzy MADM 2. Memberikan contoh penyelesaian masalah relasi preferensi dan Fuzzy MADM 3. Tugas terstruktur di laboratoriu m relevan 2. Handout/mo dul praktikum 3. Whiteboard 4. LCD 5. Komputer 10 Setelah mengikuti perkuliahan, mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami konsep dasar dari Fuzzy SAW secara lisan tanpa membuka buku, 60% benar.
Fuzzy MADM : Fuzzy SAW a. Pendahuluan Fuzzy SAW b. Langkah-langkah Metode FSAW c. Penyelesaian Kasus
Fuzzy SAW dengan Excell dan Matlab
1. Mengkaji berbagai literature dan mendiskusikannya di dalam kelas 2. Memberikan contoh penyelesaian masalah dengan fuzzy SAW Mahasiswa mampu : 1. Menjelaskan konsep dasar dari Fuzzy SAW 2. Memberikan contoh penyelesaian masalah dengan Fuzzy SAW 1. Keaktifan 2. Tugas terstruktur di kelas 3. Tugas terstruktur di laboratoriu m 1 kali tatap muka (4 x 50 menit) 1. Buku bacaan/literat ure lain yang terkait dan relevan 2. Handout/mo dul praktikum 3. Whiteboard 4. LCD 5. Komputer 11 Setelah mengikuti perkuliahan, mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami konsep
Fuzzy MADM : Fuzzy WP a. Pendahuluan Fuzzy WP 1. Mengkaji berbagai literature dan mendiskusikannya di dalam kelas Mahasiswa mampu : 1. Menjelaskan konsep dasar 1. Keaktifan 2. Tugas terstruktur di kelas 1 kali tatap muka (4 x 50 menit) 1. Buku bacaan/literat ure lain yang terkait dan
dasar dari Fuzzy WP secara lisan tanpa membuka buku, 60% benar. b. Langkah-langkah Metode Fuzzy WP c. Penyelesaian Kasus Fuzzy WP dengan Excell dan Matlab
2. Memberikan contoh penyelesaian masalah dengan fuzzy WP dari Fuzzy WP 2. Memberikan contoh penyelesaian masalah dengan Fuzzy WP 3. Tugas terstruktur di laboratoriu m relevan 2. Handout/mo dul praktikum 3. Whiteboard 4. LCD 5. Komputer 12 Setelah mengikuti perkuliahan, mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami konsep dasar dari Fuzzy Topsis secara lisan tanpa membuka buku, 60% benar.
Fuzzy MADM : Fuzzy TOPSIS
a. Pendahuluan Fuzzy TOPSIS
b. Langkah-langkah Metode Fuzzy Topsis c. Penyelesaian Kasus
Fuzzy Topsis dengan Excell dan Matlab
1. Mengkaji berbagai literature dan mendiskusikannya di dalam kelas 2. Memberikan contoh penyelesaian masalah dengan fuzzy Topsis Mahasiswa mampu : 1. Menjelaskan konsep dasar dari Fuzzy Topsis 2. Memberikan contoh penyelesaian masalah dengan Fuzzy Topsis 1. Keaktifan 2. Tugas terstruktur di kelas 3. Tugas terstruktur di laboratoriu m 1 kali tatap muka (4 x 50 menit) 1. Buku bacaan/literat ure lain yang terkait dan relevan 2. Handout/mo dul praktikum 3. Whiteboard 4. LCD 5. Komputer 13 Setelah mengikuti perkuliahan, mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami konsep dasar dari Fuzzy AHP secara lisan tanpa membuka buku, 60% benar.
Fuzzy MADM : Fuzzy AHP
a. Pendahuluan Fuzzy AHP
b. Langkah-langkah Metode Fuzzy AHP c. Penyelesaian Kasus Fuzzy AHP dengan Excell dan Matlab
1. Mengkaji berbagai literature dan mendiskusikannya di dalam kelas 2. Memberikan contoh penyelesaian masalah dengan fuzzy AHP Mahasiswa mampu : 1. Menjelaskan konsep dasar dari Fuzzy AHP 2. Memberikan contoh penyelesaian masalah dengan Fuzzy AHP 1. Keaktifan 2. Tugas terstruktur di kelas 3. Tugas terstruktur di laboratoriu m 1 kali tatap muka (4 x 50 menit) 1. Buku bacaan/literat ure lain yang terkait dan relevan 2. Handout/mo dul praktikum 3. Whiteboard 4. LCD 5. Komputer 14 Setelah mengikuti Presentasi FMADM 1. Mengkaji berbagai Mahasiswa 1. Keaktifan 1 kali 1. Buku
perkuliahan, mahasiswa mampu menjelaskan dan memahami riview jurnal tentang Fuzzy MADM secara lisan tanpa membuka buku, 60% benar.
FSAW, FWP, Fuzzy Topsis, dan Fuzzy AHP
literature dan mendiskusikannya di dalam kelas 2. Memberikan contoh jurnal penyelesaian masalah dengan metode Fuzzy MADM mampu : 1. Menjelaskan hasil riview jurnal tentang Fuzzy MADM 2. Menjelaskan contoh penyelesaian masalah dengan metode Fuzzy MADM 2. Tugas terstruktur di kelas 3. Tugas terstruktur di laboratoriu m tatap muka (4 x 50 menit) bacaan/literat ure lain yang terkait dan relevan 2. Handout/mo dul praktikum 3. Whiteboard 4. LCD 5. Komputer Daftar Pustaka : Referensi Utama :
1. Kusumadewi, s. (2010). Artificial Intelegence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu. Referensi Tambahan :
1. Arhami, M. (2005). Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi Offset.
2. Bojadziev, G., & Bojadziev, M. (2007). Fuzzy Logic for Business, Finance, and Management . Singapore: Word Scientific. 3. Desiani, A., & Arhami, M. (2006). Konsep Kecerdasan Buatan. Yogyakarta: Andi Offset.
4. Kusumadewi, S., & Purnomo, H. (2010). Aplikasi Logika Fuzzy : Untuk Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu. 5. Morris W, F. (1989). Artificial Intelligence . Boston: PWS-Kent .
6. Puspitaningrum, D. (2006). Pengantar jaringan Syaraf Tiruan. Yogyakarta: Andi Offset. 7. Suyanto. (2005). Algoritma Genetika dalam Matlab. Yogyakarta: Andi Offset.
