metode fmadm

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN

TKI KE LUAR NEGERI MENGGUNAKAN FMADM

Identifikasi masalah yang selesaikan oleh paper

1.pada prosedur klayakan calon tki perlu diadakan peningkatan dalam segi kualitan pengambilan keputusan.

2.sulitnya menentukan tki yang layak untuk dipekerjakan di luar negri karena harus memiliki criteria khusus.

Kontribusi dari paper dan tujuan penulisan

1.membantu pengambilan keputusan kelayakan TKI ke luar negeri

2.membangun SPK(sistem pendukung keputusan kelayakan) TKI menggunakan FMADM

Metode dan  cara yang digunakan

1.metode yang digunkan adalah FMADM(Fuzzy Multiple attribute decision making)

2.sistem pendukung keputusan yang dibangun menggunakan linier sequential model

Hasil utama dari research

1. Sistem Penunjang Keputusan yang dibangun mampu menghasilkan daftar rangking calon TKI, sehingga memudahkan pihak BP3TKI

dalam mengambil keputusan TKI yang layak kirim kerja ke luar negeri.

2. Sistem ini dapat menerima input data calon TKI, melakukan konversi data calon TKI berdasarkan kriteria: usia, pendidikan terakhir, psikotes dan lama pengalaman kerja ke bilangan crisp, melakukan perhitungan normalisasi dan perangkingan, sehingga dapat menghasilkan informasi hasil penyeleksian kelayakan tenaga kerja ke luar negeri berdasarkan urutan rangking.

3. Sistem Pendukung Kelayakan Tenaga Kerja ke Luar Negeri dengan menggunakan metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) pada BP3TKI Kota Palembang dapat memberikan validasi data agar terhindar dari pengulangan penyimpanan data yang sama. 

Kelemahan paper tersebut

1,aplikasi yang dibuat masih berbasis desktop(stand alone) sehingga untuk berkomunikasi dengan stap bagian admin masih sulit

Permasalahan IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY MAMDANI dalam perhitungan gabah

1.    Di temukan informasi dan data yang sulit diukur  nilainya.

2.    Sulitnya para petani dalam menentukan harga jual gabah yang tepat

Kontribusi dari paper dan tujuan penulisan

1.dapat membantu para petani ataupun pedagang ini untuk menentukan harga jual gabah mereka sesuai dEngan kualitas gabah mereka

Metode dan cara yang digunakan

1.metode logika fuzzy mamdani , dalam metode ini, pada setiap aturan yang berbentuk implikasi(‘’sebab-akibat’’) anteseden yang berbentuk konjungsi (AND) mempunyai nilai keanggotaan berbentuk minimum(min), sedangkan konsekuen gabungannya berbentuk maksimum(max).

2.tahap-tahapan analisa yang akan dikembangkan untuk membangun logika fuzzy ini meliputi; fuzzyfikasi, basis pengetahuan fuzzy, mesin inferensi, defuzzikasi.

3. pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan metode MAPE yaitu suatu metode yang digunakan untuk mengukur tingkat validasi dari suatu model.

Hasil utama dari research

1. Dari proses-proses fuzzyfikasi hingga defuzzyfikasi yang sudah

dilakukan dengan memberikan sampel yang harus dihitung sehingga

didapatkan harga kualitas gabah, setelah dilakukan penerapan logika fuzzy

akhirnya didapatkan harga   Rp 4803,6. Hasilnya masih ada di range Harga

Kualitas GKG (4500-5000) dan itu berarti hasil yang didapat sudah sesuai

dengan aturannya.

Kelemahan paper tersebut

1.    Hanya melihat dari kadar air dan kadar kotoran, tidak melihat lama penyimpanan gabah

KECERDASAN BUATAN HYBRID UNTUK  PREDIKSI CURAH HUJAN

Identifikasi masalah yang selesaikan oleh paper

Pembacaan pola curah hujan dapat dilakukan oleh model kecerdasan buatan (Artificial Inteligence) dengan menggunakan data historis mengenai parameter klimatologi. Kota Makassar sampai saat ini menggunakan model HyBMG yang dimiliki oleh BMKG Indonesia. Sebelumnya telah diteliti pendekatan kuantitatif jaringan saraf tiruan (Indrabayu, dkk, 2012) serta pendekatan kualitatif dengan logika fuzzy (Indrabayu dkk, 2012).Dalam penelitian ingin diusulkan suatu model hybrid yaitu jaringan saraf tiruan dikombinasikan dengan logika fuzzy.  

Curah hujan yang tinggi di wilayah tropis pada umumnya dihasilkan dari proses konveksi dan pembentukan awan hujan panas Pada dasarnya curah hujan dihasilkan dari gerakan massa udara lembab ke atas

Kontribusi dari paper dan tujuan penulisan

pengambilan data cuaca yang terdiri dari enam variabel. Variabel cuaca ini diukur dan direkam oleh BMKG Bandara Hasanuddin-Makassar. Tidak semua variabel memiliki korelasi yang baik terhadap proses terjadinya hujan, maka dilakukan pemilihan dan pemilahan data dimana data yang memiliki korelasi baik akan dijadikan sebagai input. Untuk prediksi variabel input digunakan neural network. Data yang telah dipilih dikelompokkan menggunakan metode fuzzy cluster means agar di dapatkan parameter premis awal pada sistem fuzzy logic. Kemudian dilakukan perancangan sistem fuzzy logic menggunakan software Matlab 7.6. Data hasil sistem fuzzy logic divalidasi dengan data aktual dari BMKG. Setelah hasil validasi memenuhi kriteria maka langkah selanjutnya adalah validasi cuaca tahun 2010 dan prediksi cuaca tahun 2011 berbasis neural network-fuzzy logic . Langkah selanjutnya dilakukan analisis mengenai kinerja dan ketepatan prediksi sistem, selanjutya dibuat laporan hasil penelitian ini. 

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data meteorologi dan klimatologi

Metode dan  cara yang digunakan

Metode yang di gunakan metode kuantitatif

Cara yang digunakan menggunakan logika fuzzy

Hasil utama dari research

rata-rata hasil prediksi variabel input temperatur, kelembaban, dan kecepatan angin masing-masing 1.16x10-2, 0.0067, dan 0.104.

2.Validasi curah hujan tahun 2010 dengan metode fuzzy logic mencapai 81.64%.

3. Validasi curah hujan dengan metode neural network-fuzzy logic mencapai 67.67%. Ketidaktepatan prediksi hujan tahun 2010 disebabkan cuaca ekstrim yaitu tingginya intensitas hujan pada musim kemarau

Kelemahan paper tersebut

- Tidak semua data yang ditemukan tersebut akan digunakan

. Hanya variabel yang secara signifikan mempengaruhi kondisi keesokan hari yang akan digunakan

Pemodelan Kecerdasan Buatan Untuk Pengenalan Citra Elektrokardiografi (EKG)

Identifikasi masalah yang diselesaikan oleh paper

Pada penelitian ini telah dibuat pemodelan kecerdasan buatan untuk mengenali pola citra Elektrokardiografi guna mengklasifikasikan citra jantung normal dan tidak normal.

Kontribusi dari paper dan tujuan penelitian

1.    Bias membantu pasien dan dokter dalam diagnosa kelainan irama detak jantung.

2.    meniru kemampuan seorang dokter untuk mengenali pola-pola dari EKG.

Metode dan cara yang digunakan

Metode yang digunkan  metode “bilinier interpolasi”

Cara yang digunakan dengan

A.   perekaman sinyal jantung

Perekaman EKG dilakukan sebanyak 12 sandapan (lead) yang dipasang di

dada dan beberapa bagian tubuh yang lain. Letak masing-masing sandapan

ditentukan oleh aturan tertentu. Kedua belas sandapan tersebut adalah :

1. Tiga sandapan standart yang ditempatkan secara bipolar pada lengan

kanan, lengan kiri, dan kaki kiri, yang ditandai sandapan I, II, dan III.

2. Tiga sandapan pada bidang frontal, yang dihubungkan dengan titik

tengah atau unipolah yang disebut sandapan aVL, aVR , dan aVF.

3. Enam sandapan unipolar pada dada, yaitu V1, V2, V3, V4, V5, dan

V6.

B.   Pemodelan kecerdasan buatan

Yang dibutuhkan dalam pemodelan ini adalah dasar dasar cara kerja

neuron sebagai berikut :

- Output dari neuron mempunyai dua keadaan (Of / On).

- Output neuron hanya bergantung dari input. Untuk mengaktifkan

neuron butuh input yang aktif.

- Input pada pemodelan disamakan dengan sensor pada manusia.

Keluaran neuron dapat dirumuskan dalam persamaan :  

  

   

bb

n

i

ii P WPWfa 1

dimana  Pi  = input untuk neuron 

   Pb  = input bias

   Wi   = bobot interkoneksi

   Wb  = bobot untuk masukan bias

   N = jumlah masukan

Hasil utama dari research

Keberhasilan  proses pelatihan dapat dilihat dari kemampuan jaringan

yang dibuat dalam mencapai target yang ditentukan pada lapisan keluaran. Hasil dari proses

pelatihan dengan menggunakan jumlah neuron yang bervariasi:

1. dengan menggunakan jumlah

neuron sebesar 30 maka proses pelatihan dapat mencapai target setelah iterasi

463.

2. dengan menggunakan jumlah

neuron sebesar 35 maka proses pelatihan dapat mencapai target setelah iterasi

443.

3. dengan menggunakan jumlah

neuron sebesar 40 maka proses pelatihan dapat mencapai target setelah iterasi  473

4. dengan menggunakan jumlah neuron

sebesar 45 maka proses pelatihan dapat mencapai target setelah iterasi 429.

Kelemahan  paper tersebut

Sistematika penulisannya kurang terstruktur

RANCANGAN PENERJEMAH BAHASA INGGRIS - INDONESIA MENGGUNAKAN TEKNIK KECERDASAN BUATAN

1.    Identifikasi masalah yang diselesaikan oleh paper

    A) permasalahan pada masalah ilmiah

i. Terkadang  ada lebih dari satu struktur sintakx yang cocok dengan suatu kalimat, sehingga         terjadi apa yang disebut ambiguitas

ii. selain kenyataan bahwa suatu kalimat dapat bermakna ganda, ternyata  kasus sebaliknya          terjadi juga, yaitu pengungkapan suatu kenyataan yang sama dapat digunakan beberapa kalimat yang berbeda, sehingga disebut dengan makna tunggal.

iii. selain dan penanganan kata-kata yang benar muncul dalam kalimat, pemproses  bahasa  alami juga harus berurusan dengan fenomena dimana suatu kata berbeda dalam bentuk “zeroed”, yaitu secara fisik tidak ada tetapi dapat direkontruksi dari konteks kalimat.

iv. suatu eskpresi yang sama dapat memiliki arti yang berbeda dalam konteks yang berbeda.

B) Tidak ada program pengelola bahasa alami yang dapat menyelesaikan semua permasalahan   dengan   tepat, karena kata baru, ekspresi  baru, dan artinya dapat berkembang sangat bebas.

2.    Kontribusi dari paper dan tujuan penulisan

Membahas keterbatasan –keterbatasan dan peluang pada pemrosesan bahasa alami baik yang berkaitan dengan karakteristik bahasa alami maupun berkaitan dengan teknologi  computer yang ada pada saat ini.

3.    Metode dan cara yang digunakan 

Ada beberapa pendekatan cara kerja mesin penterjemah yaitu:

-          Sistem Penterjemah Langsung yang berdasarkan metode tertentu, menterjemahkan masukan dalam bahasa tertentu menjadi bahasa target yang diinginkan.

-          Sistem Penterjemahan Tidak Langsung, yang menganalisa bahasa sumber terlepas dari proses sintesa bahasa target. Dalam penterjemahan tidak langsung, proses sintesa bahasa target tidak tergantung dari bahasa sumber. Pada sistem tidak langsung ini ada dua kemungkinan utama yaitu.

a)    Metode Interlingual, yaitu menggunakan  representasi formal  yang tidak tergantung dari bahasa sumber. Dari representasi formal ini dapat dilakukan sintesa bahasa target..

b)    Metode Transfer, pertama-tama mengubah teks sumber menjadi representasi internal yang bentuk dan strukturnya tergantung dari bahasa masukan. Kemudian, mentransfer representasi tersebut menjadi representasi keluaran. Pada penelitian ini, metode yang dipilih adalah terjemahan langsung, karena dapat mengakomodasi bentuk-bentuk spesifik yang merupakan karakteristik pemetaan Bahasa Indonesia dan bahasa Inggris yang mungkin tidak dapat diturunkan dari pemetaan yang umum. Selain itu juga dengan pertimbangan bahwa permasalahan kita hanya pada penterjemahan dwi bahasa yaitu Inggris Indonesia sehingga tidak dibutuhkan  adanya representasi perantara.

4.    Hasil utama dari research

Dengan menggunakan software penerjemah bahasa dapat meningkatkan produktivitas khususnya dalam berkomunikasi

5.    Kelemahan paper tersebut

Hanya untuk bahasa alami, belum bias dipakai untuk bahasa prokem