Logika Fuzzy Metode Tsukamoto
Menurut
Kusumadewi (2010:31) metode Tsukamoto merupakan perluasan dari penalaran monoton.
Pada metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-Then
harus dipresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan
yang monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan
diberikan secara tegas (crisp)
berdasarkan α-predikat (fire strength).
Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
Menurut Sutojo (2011:233) secara umum bentuk model
fuzzy Tsukamoto adalah:
If (X IS A)
and (Y IS B) Then (Z IS C)
Di mana A, B, dan C adalah himpunan fuzzy.
Misalkan diketahui 2 rule berikut,
IF (x is
A1) AND (y is B1) Then (z is C1)
IF (x
is A2) AND (y is B2) Then (z is C2)
Dalam inferensinya, metode Tsukamoto menggunakan
tahapan berikut.
1. Fuzzyfikasi
2. Pembentukan basis
pengetahuan Fuzzy (rule dalam bentuk IF … THEN)
3. Mesin Inferensi
Menggunakan fungsi implikasi MIN untuk mendapatkan
nilai α-predikat tiap-tiap rule (α1, α1, α1,…. αn).
4. Defuzzyfikasi
Menggunakan metode rata-rata (Average)
Sumber:
Kusumadewi,
S, dan Purnomo, H, 2010. Aplikasi Logika Fuzzy Sistem Pendukung Keputusan. Graha Ilmu. Yogyakarta.
Sutojo,
T. Edy ,Mulyanto dan Suhartono,Vincent. 2010. Kecerdasan Buatan. Andi Offset.
Yogyakarta.
No comments:
Post a Comment