Home
Login.
Artikelilmiahs
9126
Update
SYAFRIL DWI PUTRA
NIM
Judul Artikel
Fuzzy Associative Memory Dan Aplikasinya Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Belimbing
Abstrak (Bhs. Indonesia)
Fuzzy associative memory (FAM) adalah suatu metode pengambilan keputusan yang dihasilkan dari gabungan antara logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan (JST). Hal yang terpenting dalam metode pengambilan keputusan menggunakan FAM adalah algoritma pembelajarannya. Algoritma pembelajaran yang digunakan pada FAM yaitu algoritma pembelajaran Hebb. Pengkodean yang digunakan untuk mengkorelasikan pasangan himpunan fuzzy dalam FAM adalah pengkodean korelasi minimal. Setelah mendapatkan matriks FAM melalui pengkodean, vektor output diperoleh menggunakan relasi komposisi maks-min dan proses defuzzifikasi menggunakan winner take all. Kemudian dengan bantuan program Matlab, FAM diaplikasikan untuk memprediksi jumlah produksi belimbing. Diperoleh hasil prediksi jumlah produksi belimbing dengan tingkat kesalahan sebesar 12,01%, yang berarti kesamaan hasil prediksi dengan data sebenarnya sebesar 87,99%. Persentase ketepatan tersebut dapat berubah-ubah sesuai dengan bentuk fungsi keanggotaan di dalam sistem FAM.
Abtrak (Bhs. Inggris)
Fuzzy associative memory (FAM) is a method of decision-making generated from the combination of fuzzy logic and artificial neural network (ANN). The most important thing of FAM is learning algorithm. The learning algorithm used is Hebb learning algorithm, with the encoding used to correlate pairs of fuzzy sets in the FAM is the correlation-minimum encoding. After getting FAM matrix using the encodings, output vector is obtained using the max-min composition relations. Then the output defuzzification process using winner take all. By using Matlab programs to simplify the calculation, obtained prediction result of the amount of starfruit production with an error rate of 12,01%, which means similarity prediction results with the actual data of 87,99%. Percentage of accuracy can vary according to the membership function in the FAM system.
Kata kunci
Pembimbing 1
Pembimbing 2
Pembimbing 3
Tahun
Jumlah Halaman
Save