SISTEM INFORMASI PREDIKSI ANGKA PRODUKSI PADA NILA CAKE BERBASIS WEB METODA FUZZY - Muhammad Afdhal; Dhio Saputra; Wifra Safitri (ITP Press, 2021)
Logika Fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam ruang output. Untuk sistem yang sangat rumit, penggunaan logika fuzzy (fuzzy logic) adalah salah satu pemecahannya. Sistem tradisional dirancang untuk mengontrol keluaran tunggal yang berasal dari beberapa masukan yang tidak saling berhubungan. Karena ketidaktergantungan ini, penambahan masukan yang baru akan memperumit proses kontrol dan membutuhkan proses perhitungan kembali dari semua fungsi . Kebalikannya, penambahan masukan baru pada sistem fuzzy, yaitu sistem yang bekerja berdasarkan prinsip-prinsip logika fuzzy, hanya membutuhkan penambahan fungsi keanggotaan yang baru dan aturan-aturan yang berhubungan dengannya.Secara umum, sistem fuzzy sangat cocok untuk penalaran pendekatan terutama untuk sistem yang menangani masalah-masalah yang sulit didefinisikan dengan menggunakan model matematis Misalkan, nilai masukan dan parameter sebuah sistem bersifat kurang akurat atau kurang jelas, sehingga sulit mendefinisikan model matematikanya.Sistem fuzzy mempunyai beberapa keuntungan bila dibandingkan dengan sistem tradisional, misalkan pada jumlah aturan yang dipergunakan. Pemrosesan awal sejumlah besar nilai menjadi sebuah nilai derajat keanggotaan pada sistem fuzzy mengurangi jumlah nilai menjadi sebuah nilai derajat keanggotaan pada sistem fuzzy mengurangi jumlah nilai yang harus dipergunakan pengontrol untuk membuat suatu keputusan. Keuntungan lainnya adalah sistem fuzzy mempunyai kemampuan penalaran yang mirip dengan kemampuan penalaran manusia. Hal ini disebabkan karena sistem fuzzy mempunyai kemampuan untuk memberikan respon berdasarkan informasi yang bersifat kualitatif, tidak akurat, dan ambigu. Fuzzy logic is an appropriate way to map an input space into an output space. For very complex systems, the use of fuzzy logic is one solution. Traditional systems are designed to control a single output that comes from multiple unrelated inputs. Because of this independence, adding new inputs will complicate the control process and require recalculation of all functions. On the other hand, adding a new input to a fuzzy system, namely a system that works based on the principles of fuzzy logic, only requires the addition of new membership functions and the rules associated with it. In general, fuzzy systems are very suitable for reasoning approaches, especially for systems that handle Problems that are difficult to define using a mathematical model For example, the input values and parameters of a system are less accurate or unclear, making it difficult to define the mathematical model. Fuzzy systems have several advantages when compared to traditional systems, for example in the number of rules used. Initial processing of a large number of values into a membership degree value in the fuzzy system reduces the number of values to a membership degree value in the fuzzy system reducing the number of values the controller must use to make a decision. Another advantage is that fuzzy systems have reasoning abilities similar to human reasoning abilities. This is because the fuzzy system has the ability to respond based on information that is qualitative, inaccurate, and ambiguous.