Articles

Step by Step Studi Kasus Algoritma Fuzzy Tsukamoto

Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Lotfi A. Zadeh yang memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0(nol) hingga 1(satu) (0 – 1) berbeda dengan logika digital yang hanya memiliki dua nilai yaitu 1(satu) atau 0(nol). Logika fuzzy digunakan untuk menerjemahkan suatu besaran yang diekspresikan menggunakan bahasa linguistik (variabel linguistik). Mengubah nilai crisp menjadi nilai fuzzy

 
Operator Logika Fuzzy
1. Operator AND
   μA∩B = min(μA[x], μB[y])
2. Operator OR
   μA∪B = max(μA[x], μB[y])
3. Operator NOT
   μA’ = 1-μA[x]
 
Proses Fuzzy
1. Fuzzyfikasi(pembentukan himpunan fuzzy)
2. Fuzzy Inference System (proses komposisi aturan)
3. Defuzzyfikasi(penegasan hasil)

Contoh Kasus
Perusahaan Lumpia Semarang memiliki mesin yang mampu memproduksi lumpia hingga 10000 buah per hari, tetapi untuk efisiensi mesin dan tenaga diharapkan mesin tersebut paling tidak harus dapat membuat lumpia per harinya tidak kurang dari 5000 buah. Masalah yang dihadapi perusahaan adalah permintaan lumpia tidak tentu yang sangat bervariasi antara 4000 buah hingga 8000 buah per hari. Adapun tempat penyimpanan lumpia juga harus dibatasi yaitu paling banyak diisi oleh 1000 buah saja lumpia per hari dan sesuai pengalaman maka persediaan lumpia tidak boleh kurang dari 500 buah lumpia dalam 1 hari. Suatu saat pada hari liburan perusahaan memperoleh pesanan lumpia sebesar 7000 buah dan persediaan di gudang pada saat itu masih ada sebanyak 600 buah.
Hitung dengan menggunakan metode Tsukamoto berapa buah lumpia harus diproduksi pada hari itu. Proses produksi perusahaan menggunakan 4 aturan fuzzy sbb.: [R1] JIKA Permintaan Turun DAN Persediaan Banyak MAKA Produksi Kurang, [R2] JIKA Permintaan Turun DAN Persediaan Sedikit MAKA Produksi Kurang, [R3] JIKA Permintaan Naik DAN Persediaan Banyak MAKA Produksi Tambah dan [R4] JIKA Permintaan Naik DAN Persediaan Sedikit MAKA Produksi Tambah. Perhitungan langkah demi langkah ditulis mulai dari Fuzzifikasi (pembentukan himpunan Fuzzy) => Fuzzy Inference (proses komposisi aturan) => Defuzzyfikasi (Penegasan Hasil).

Perhitungan Algoritma Fuzzy Tsukamoto

1. Fuzzyfikasi
Proses ini mengubah nilai crisp menjadi nilai fuzzy. Dari soal diatas diperoleh informasi seperti berikut. Dimana prediksi nya berapakah perkiraan produksi saat ini?

a. Nilai keanggotaan permintaan (keanggotaan permintaan turun dan naik)


b. Nilai keanggotaan persediaan/stok (keanggotaan persediaan turun dan naik)


c. Nilai keanggotaan produksi


2. Fuzzy Inference System
[R1] JIKA Permintaan Turun DAN Persediaan Banyak MAKA Produksi Kurang,
[R2] JIKA Permintaan Turun DAN Persediaan Sedikit MAKA Produksi Kurang,
[R3] JIKA Permintaan Naik DAN Persediaan Banyak MAKA Produksi Tambah dan
[R4] JIKA Permintaan Naik DAN Persediaan Sedikit MAKA Produksi Tambah

a.  [R1] JIKA Permintaan Turun DAN Persediaan Banyak MAKA Produksi Kurang
JIKA Permintaan Turun=1/4 DAN Persediaan Banyak=1/5 MAKA Produksi Kurang =1/5
Karena operator yang digunakan adalah AND maka yang dipilih yang lebih kecil diantara nilai keanggotaan permintaan turun=1/4 dan persediaan banyak =1/5 yaitu 1/5. Maka nilai α1=1/5



b.  [R1] JIKA Permintaan Turun DAN Persediaan Sedikit MAKA Produksi Kurang
JIKA Permintaan Turun=1/4 DAN Persediaan Sedikit=4/5 MAKA Produksi Kurang =4/5
Karena operator yang digunakan adalah AND maka yang dipilih yang lebih kecil diantara nilai keanggotaan permintaan turun=1/4 dan persediaan Sedikit=4/5 yaitu 1/5. Maka nilai α2=1/4

c.  [R3] JIKA Permintaan Naik DAN Persediaan Banyak MAKA Produksi Tambah
JIKA Permintaan Naik=3/4 DAN Persediaan Banyak=1/5 MAKA Produksi Tambah =1/5
Karena operator yang digunakan adalah AND maka yang dipilih yang lebih kecil diantara nilai keanggotaan permintaan Naik=3/4 dan persediaan Banyak=1/5 yaitu 1/5. Maka nilai α3=1/5

d.  [R4] JIKA Permintaan Naik DAN Persediaan Sedikit MAKA Produksi Tambah
JIKA Permintaan Naik=3/4 DAN Persediaan Sedikit=1/5 MAKA Produksi Tambah =4/5
Karena operator yang digunakan adalah AND maka yang dipilih yang lebih kecil diantara nilai keanggotaan permintaan naik=3/4 dan persediaan sedikit=4/5 yaitu 3/4. Maka nilai α4=3/4

 3. Defuzzyfikasi (Menggunakan Tsukamoto)

Dari perhitungan diatas maka prediksi untuk produksi pada studi kasus ini adalah 8181 buah lumpia

 

Soal Latihan

Suatu perusahaan minuman akan memproduksi minuman jenis XYZ. Dari data 1 bulan terakhir, permintaan terbesar hingga mencapai 6000 botol/hari, dan permintaan terkecil sampai 500 botol/hari. Persediaan barang digudang terbanyak sampai 800 botol/hari, dan terkecil pernah sampai 200 botol/hari. Dan nilai keuntungan terkecil yang didpat adalah 200jt sedangkan nilai keuntungan tertinggi adalah 800jt dalam setiap bulannya. Dengan segala keterbatasannya, sampai saat ini, perusahaan baru mampu memproduksi barang maksimum 9000 botol/hari, serta demi efisiensi mesin dan SDM tiap hari diharapkan perusahaan memproduksi paling tidak 3000 botol. Apabila proses produksi perusahaan tersebut menggunakan 4 aturan fuzzy sbb:

[R1] IF Permintaan TURUN And Persediaan BANYAK And Keuntungan Kecil THEN Produksi Barang BERKURANG;
{R2] IF Permintaan TURUN And Persediaan SEDIKIT And Keuntungan Kecil THEN Produksi Barang BERKURANG;
[R3] IF Permintaan TURUN And Persediaan BANYAK And Keuntungan Banyak THEN Produksi Barang Berkurang;
[R4] IF Permintaan NAIK And Persediaan BANYAK And Keuntungan Banyak THEN Produksi Barang BERTAMBAH;
[R5] IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKIT And Keuntungan Banyak THEN Produksi Barang BERTAMBAH;
[R6] IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKIT And Keuntungan Kecil THEN Produksi Barang BERTAMBAH;
Berapa botol minuman jenis XYZ yang harus diproduksi, jika jumlah permintaan sebanyak 4500 botol, pendapatan 600jt dan persediaan di gudang masih 700 botol?

 

Terima kasih,

Salam Hangat

 

Karno

 


Related Articles


1 Komentar :


testo ultra bandung

21 November 2017 - 07:22 WIB

terimakasih atas infonya semoga bermanfaat

Post Comments