An Application of Fuzzy Inference System by Clustering Subtractive Fuzzy Method for Estimating of Product Requirement
Model fuzzy memiliki kemampuan untuk menjelaskan secara linguistik suatu sistem yang terlalu kompleks. Aturan-aturan dalam model fuzzy pada umumnya dibangun berdasarkan keahlian manusia dan pengetahuan heuristik dari sistem yang dimodelkan. Teknik ini selanjutnya dikembangkan menjadi teknik yang dap...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | EJournal Article |
| Published: |
IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.,
2009-06-14.
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Get Fulltext |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| LEADER | 02239 am a22002293u 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | IJCSS_24 | ||
| 042 | |a dc | ||
| 100 | 1 | 0 | |a Tufeil, Fajar Ibnu |e author |
| 700 | 1 | 0 | |a Musdholifah, Aina |e author |
| 245 | 0 | 0 | |a An Application of Fuzzy Inference System by Clustering Subtractive Fuzzy Method for Estimating of Product Requirement |
| 260 | |b IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia., |c 2009-06-14. | ||
| 500 | |a https://jurnal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/24 | ||
| 520 | |a Model fuzzy memiliki kemampuan untuk menjelaskan secara linguistik suatu sistem yang terlalu kompleks. Aturan-aturan dalam model fuzzy pada umumnya dibangun berdasarkan keahlian manusia dan pengetahuan heuristik dari sistem yang dimodelkan. Teknik ini selanjutnya dikembangkan menjadi teknik yang dapat mengidentifikasi aturan-aturan dari suatu basis data yang telah dikelompokkan berdasarkan persamaan strukturnya. Dalam hal ini metode pengelompokan fuzzy berfungsi untuk mencari kelompok-kelompok data. Informasi yang dihasilkan dari metode pengelompokan ini, yaitu informasi tentang pusat kelompok, digunakan untuk membentuk aturan-aturan dalam sistem penalaran fuzzy. Dalam skripsi ini dibahas mengenai penerapan fuzzy infereance system dengan metode pengelompokan fuzzy subtractive clustering, yaitu untuk membentuk sistem penalaran fuzzy dengan menggunakan model fuzzy Takagi-Sugeno orde satu. Selanjutnya, metode pengelompokan fuzzy subtractive clustering diterapkan dalam memodelkan masalah dibidang pemasaran, yaitu untuk memprediksi permintaan pasar terhadap suatu produk susu. Aplikasi ini dibangun menggunakan Borland Delphi 6.0. Dari hasil pengujian diperoleh tingkat error prediksi terkecil yaitu dengan Error Average 0.08%. | ||
| 540 | |a Copyright (c) 2009 IJCCS - Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems | ||
| 540 | |a http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0 | ||
| 655 | 7 | |a info:eu-repo/semantics/article |2 local | |
| 655 | 7 | |a info:eu-repo/semantics/publishedVersion |2 local | |
| 655 | 7 | |2 local | |
| 786 | 0 | |n IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems); Vol 1, No 1 (2006): January | |
| 786 | 0 | |n 2460-7258 | |
| 786 | 0 | |n 1978-1520 | |
| 856 | 4 | 1 | |u https://jurnal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/24 |z Get Fulltext |