DOWNLOAD SOURCE CODE SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENNGUNAKAN METODE FUZZY SUGENO
Di sini saya akan menshare source code program sistem pendukung keputusan, dan kali ini menggunakan metode fuzzy sugeno, dan untuk themanya adalah pemberian pinjaman dana untuk guru PNS. dan tentu saja program ini sangat cocok bagi anda yang sedang mengerjakan skripsi sebagai bahan refrensi, aplikasi ini sangat mudah dipelajari dan di pahami
penjelasan mengenai peminjanan dana ini berguna Bagi para PNS atau pegawai negri sipil terkadang memiliki kebutuhan dana dalam jumlah besar, baik itu kebutuhan konsumtif, modal usaha ataupun untuk melunasi hutang pada saat sekarang ini sangatlah mudah, cukup mengagunkan atau menjaminkan SK PNS 100% anda di bank-bank yang memiliki program kredit pinjaman dengan agunan surat keterangan pengangkatan sebagai pegawai negri
Biasanya seluruh Bank-bank besar mayoritas memiliki program ini, contoh saja seperti bank BRI, bank MANDIRI, bank BNI dan masih banyak bank lainnya, silahkan minta informasi ke costumer service masing-masing bank yang anda hendaki, namun adakalanya sebuah bank hanya memberikan program ini untuk instansi pemerintah yang telah bekerja sama dengan bank tertentu contohnya menggunakan bank tersebut sebagai pihak rekanan pembayar gaji.
dari latar belakang di atas di bentuklah system pendukung keputusan untuk menangani permasalahan tersebut
Sistem pendukung keputusan / SPK adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan)) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik. Menurut Moore and Chang, SPK dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis ad hoc data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang tidak biasa
Aturan sistem inferensi fuzzy Sugeno merupakan toolbox untuk membangun sistem fuzzy logic berdasarkan Metode Sugeno. Penalaran dengan metode Sugeno hampir sama dengan penalaran Mamdani, hanya saja output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan fuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linear. Michio Sugeno mengusulkan penggunaan singleton
sebagai fungsi keanggotaan dari konsekuen. Singleton adalah sebuah himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang pada titik tertentu mempunyai sebuah nilai dan 0 di luar titik tersebut.
Ada 2 model system pendukung keputusan / spk logika fuzzy logic dengan metode Sugeno yaitu sebagai berikut:
A. Model Fuzzy Sugeno Orde-Nol
Secara umum bentuk model fuzzy Sugeno Orde Nol adalah:
IF (x1 is A1) o (x2 is A2) o (x3 is A3) o… o (xN is AN) THEN z=k
dengan Ai adalah himpunan fuzzy ke-I sebagai antesenden, dan k adalah suatu konstanta (tegas) sebagai konsekuen.
B. Model Fuzzy Sugeno Orde-Satu
Secara umum bentuk model fuzzy Sugeno Orde-Satu adalah:
IF (x1 is A1) o… o (xN is AN) THEN z = p1*x1+… + pN*xN+q
dengan Ai adalah himpunan fuzzy ke-i sebagai antesenden, dan pi adalah suatu konstanta (tegas) ke-i dan q juga merupakan konstanta dalam konsekuen.
Tahapan-tahapan dalam metode Sugeno yaitu sebagai berikut:
1. Pembentukan himpunan Fuzzy
Pada tahapan ini variabel input (crisp) dari sistem fuzzy ditransfer ke dalam himpunan fuzzy untuk dapat digunakan dalam perhitungan nilai kebenaran dari premis pada setiap aturan dalam basis pengetahuan. Dengan demikian tahap ini mengambil nilai-nilai crisp dan menentukan derajat di mana nilai-nilai tersebut menjadi anggota dari setiap himpunan fuzzy yang sesuai.
2. Aplikasi fungsi implikasi
Tiap-tiap aturan (proposisi) pada basis pengetahuan fuzzy akan berhubungan dengan suatu relasi fuzzy. Bentuk umum dari aturan yang digunakan dalam fungsi implikasi adalah sebagai berikut:
IF x is A THEN y is B
Dengan x dan y adalah skalar, dan A dan B adalah himpunan fuzzy. Proposisi yang mengikuti IF disebut sebagai antesenden sedangkan proposisi yang mengikuti THEN disebut konsekuen. Proposisi ini dapat diperluas dengan menggunakan operator fuzzy seperti,
IF(x1 is A1) o (x2 is A2) o (x3 is A3) o…o (xN is AN) THEN y is B
dengan o adalah operator (misal: OR atau AND).
3. Defuzzifikasi ( Defuzzification )
Input dari proses defuzzifikasi adalah himpunan fuzzy yang dihasilkan dari proses komposisi dan output adalah sebuah nilai (crisp). Untuk aturan IF-THEN fuzzy dalam persamaan RU(k) = IF x1 is A1k and… and xn is Ank THEN y is Bk, dimana A1k dan Bk berturut-turut adalah himpunan fuzzy dalam Ui R (U dan V adalah domain fisik), i = 1, 2, … , n dan x = (x1, x2, … , xn) U dan y V berturut-turut adalah variabel input dan output ( linguistik) dari sistem fuzzy ( Li, 2006).
Menurut Wang, defuzzifier pada persamaan di atas didefenisikan sebagai suatu pemetaan dari himpunan fuzzy Bk dalam V R (yang merupakan output dari inferensi fuzzy) ke titik crisp y* V (Arhami, 2005).
program ini di buat dengan visual basic 6 / vb6. ok, langsung saja kita lihat penampakanya
Menu Utama
Kriteria
Menu Aturan
Hasil Perhitungan
Silahkan coment e-mail kalian dan akan saya kirimkan sourcodenya,
dan jika ada yang minta untuk di buatkan versi web,mobile,dll bisa contact kami Atau
Silahkan Kunjungi DISINI Untuk Beberapa Source code Pemograman Lainya
