All Articles

Mengenal Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ)

Adalah sebuah metode klasifikasi dimana setiap unit output mempresentasikan sebuah kelas. LVQ digunakan untuk pengelompokkan dimana jumlah kelompok sudah ditentukan arsitekturnya (target/kelas sudah ditentukan). LVQ salah satu jaringan syaraf tiruan yang merupakan algoritma pembelajaran kompetitif terawasi versi dari algoritma Kohonen Self-Organizing Map (SOM). . Tujuan dari algoritma ini adalah untuk mendekati distribusi kelas vektor  untuk meminimalkan kesalahan dalampengklasifikasian.   Algoritma diusulkan...
Read More


Implementasi Studi Kasus Fuzzy K-Nearest Neighbor

Perhitungan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap obyek baru berdasarkan (K) tetangga terdekatnya (Gorunescu, 2011). KNN termasuk algoritma supervised learning, dimana hasil dari query instance yang baru, diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori  pada KNN. Kelas yang paling banyak muncul yang akan menjadi kelas hasil klasifikasi. Perbedaan KNN Konvensional dengan Fuzzy KNN adalah pada proses penentuan hasil klasifikasi. yaitu pada langkah kelima. Langkah-langkah algoritma...
Read More


Perhitungan Metode Weighting Product (WP)

Metode Weighting Product (WP) merupakan salah satu metode penyelesaian yang ditawarkan untuk menyelesaikan masalah Multi Attribute Decision Making (MADM). Metode Weighting Product mirip dengan Metode Weighting Sum (WS), hanya saja metode Weighting Product  terdapat perkalian dalam perhitungan matematikanya. Metode Weighting Product  juga disebut analisis berdimensi karena struktur matematikanya menghilangkan satuan ukuran. Menurut Yoon Metode Weighting Product (WP) menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating...
Read More


Tutorial Perhitungan Algoritma Simple Additive Weighting (SAW)

Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Fishburn, 1967)(MacCrimmon, 1968). Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X)  ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Adapun langkah-langkahnya adalah: 1. Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, dimana nilai...
Read More


Studi Kasus Algoritma TOPSIS

Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk mnyelesaikan masalah FMADM. antara lain (Kusumadewi, 2006): a. Simple Additive Weighting Method (SAW) b. Weighted Product (WP) c. ELECTRE d. Technique for Order...
Read More


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],...
Read More