OPTIMASI FUNGSI KEANGGOTAAN FUZZY BERBASIS ALGORITMA MODIFIED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

Siringoringo, Rimbun and Zakarias Situmorang, (2016) OPTIMASI FUNGSI KEANGGOTAAN FUZZY BERBASIS ALGORITMA MODIFIED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION. KOMPUTA - Jurnal Komputer & Informatika, 3 (2).

[img] UNSPECIFIED
2.3.2.10.2014-58-67-2089-9033.pdf

Download (834kB)
Official URL: http://komputa.if.unikom.ac.id/jurnal/optimasi-fun...

Abstract

Pada penelitian ini optimasi berbasis algoritma Modified Particle Swarm Optimization (MPSO) diterapkan untuk mengoptimasi fungsi keanggotaan fuzzy. Terdapat dua metode MPSO yang diterapkan yaitu metode Linear Decreasing Inertia Weight (LDIW) dan Constriction Factor Method (FCM). Masing-masing metode tersebut diuji dengan 10 kali percobaan pada dua jenis jumlah particle yaitu 50 dan 20 particle. Dari hasil pengujian diperoleh bahwa pada jumlah particle yang sama, CFM memperoleh nilai global best fitness yang lebih optimal daripapa metode LDIW. Pengujian sebanyak 10 kali percobaan dan menerapkan 50 particle, pada percobaan pertama diperoleh nilai global best fitness yaitu 1,4; 1,4; 2,36 dan 3,28 untuk masing-masing variabel produktifitas, keterisolasian, hubungan sosial dan aksesibilitas. Pengujian sebanyak 10 kali percobaan dan menerapkan 20 particle diperoleh nilai global best fitness yaitu 2,34; 2,40; 2,37 dan 3,36 untuk masing-masing variabel. Di sisi lain metode CFM memperoleh hasil konvergensi yang lebih cepat dari pada metode LIDW. Pengujian pada 100 swarm metode LDIW menemukan global best fitness pada swarm 91, 84, 54 dan 38 untuk masing- masing variabel, sementara dengan metode CFM menemukan global best fitness pada swarm 81, 23, 34 dan 23

Item Type: Article
Subjects: Jurnal Tercetak > KOMPUTA - Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: M.Kom Taryana Suryana
Date Deposited: 28 Nov 2016 08:03
Last Modified: 28 Nov 2016 08:03
URI: https://repository.unikom.ac.id/id/eprint/30293

Actions (login required)

View Item View Item