Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Berbeda dengan pandangan umum yang cenderung mengaitkan ketidak-pastian ke dalam konteks probabilistik, teori fuzzy mengenali ketidak-pastian justru dalam kaitannya dengan fuzziness yaitu kekurang-tepatan pendefinisian aspek-aspek yang terkait dengan suatu entitas, ataupun ambiguity yaitu pengaitan sejumlah berhingga pemaknaan atas entitas berfonetik sama. Paradigma yang ditawarkan oleh teori fuzzy adalah nilai keanggotaan yang gradual antara non-membership dan full-membership. Dalam kaitannya dengan modelisasi matematis fenomena riil yang secara alamiah mengandung aspek ketidak-pastian non-probabilistik, diajukan persamaan diferensial fuzzy sebagai alat bantu teoritis. Dalam menyelesaikan persamaan diferensial biasa linier fuzzy digunakan metode generalized differentiability. Kelebihan metode ini, atas metode-metode sebelumnya terletak pada kepraktisan dalam mencari solusi persamaan diferensial biasa linier fuzzy. "

"This book present some techniques for solving several problems by means of Fuzzy Adaptive Simulated Annealing (Fuzzy ASA), a fuzzy-controlled version of ASA, and by ASA itself. ASA is a sophisticated global optimization algorithm that is based upon ideas of the simulated annealing paradigm, coded in the C programming language and developed to statistically find the best global fit of a nonlinear constrained, non-convex cost function over a multi-dimensional space."

"Penelitian ini mengusulkan tiga algoritma meta-heuristik berbasis Fuzzy K-modes untuk clustering binary data set. Ada tiga metode metaheuristik diterapkan, yaitu Particle Swarm Optimization (PSO), Genetika Algoritma (GA), dan Artificial Bee Colony (ABC). Ketiga algoritma digabungkan dengan algoritma K-modes. Tujuannya adalah untuk memberikan modes awal yang lebih baik untuk K-modes. Jarak antara data ke modes dihitung dengan menggunakan koefisien Jaccard. Koefisien Jaccard diterapkan karena dataset mengandung banyak nilai nol . Dalam rangka untuk melakukan pengelompokan set data real tentang supplier otomotif di Taiwan, algoritma yang diusulkan diverifikasi menggunakan benchmark set data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PSO K-modes dan GA K-modes lebih baik dari ABC K-modes. Selain itu, dari hasil studi kasus, GA K-modes memberikan SSE terkecil dan juga memiliki waktu komputasi lebih cepat dari PSO K-modes dan ABC K-modes.

---

This study proposed three meta-heuristic based fuzzy K-modes algorithms for clustering binary dataset. There are three meta-heuristic methods applied, namely Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, Genetic Algorithm (GA) algorithm, and Artificial Bee Colony (ABC) algorithm. These three algorithms are combined with k-modes algorithm. Their aim is to give better initial modes for the k-modes. Herein, the similarity between two instances is calculated using jaccard coefficient. The Jaccard coefficient is applied since the dataset contains many zero values. In order to cluster a real data set about automobile suppliers in Taiwan, the proposed algorithms are verified using benchmark data set. The experiments results show that PSO K-modes and GA K-modes is better than ABC K-modes. Moreover, from case study results, GA fuzzy K-modes gives the smallest SSE and also has faster computational time than PSO fuzzy K-modes and ABC fuzzy K-modes."

"Pada skripsi ini dibahas permodelan dengan mengidentifikasi suatu kumpulan data masukan-keluaran suatu proses nonlinier sistem satu tangki dan sistem tangki terhubung dalam bentuk model fuzzy Takagi-Sugeno untuk mengatasi kelemahan yang timbul bila pemodelan dilakukan dengan pendekatan konvesional. Algoritma Gustafson-Kessel (product-space fuzzy clustering) digunakan untuk mengelompokkan data masukan-keluaran menjadi beberapa cluster dimana anggota suatu cluster memiliki kesamaan yang lebih tinggi daripada dengan anggota dari cluster yang lainnya. Parameter model fuzzy Takagi-Sugeno untuk setiap aturan (cluster) diestimasi dengan menggunakan metode least-square untuk masing-masing cluster (local linear).Model fuzzy Takagi-Sugeno untuk sistem satu tangki yang didapat telah diuji dengan memberikan masukan multisinusoidal dan hasilnya menunjukkan bahwa model fuzzy Takagi-Sugeno untuk sistem satu tangki mampu menyamai karakteristik proses nonlinier sistem satu tangki dengan tingkat kesamaan sinyal keluaran model fuzzy Takagi-Sugeno berdasarkan variansinya terhadap sinyal keluaran proses nonlinier sistem satu tangki sebesar 99.8341%. Demikian pula dengan model fuzzy Takagi-Sugeno untuk sistem tangki terhubung, dimana sinyal keluarannya memiliki tingkat kesamaan sebesar 99.6582% bila dibandingkan dengan sinyal keluaran proses nonlinier sistem tangki terhubung."

"To improve the recognition accuracy of a developed artificial odor discrimination system for three mixture fragrance recognition, Fuzzy similarity based Self-Organized Network inspired by Immune Algorithm (F-SONIA) is proposed.Minimum, average, and maximum values of fragrance data acquisition are used to form triangular fuzzy numbers. THen, the fuzzy similarity measure is used to define the relationship between fragrance inputs and connection strengths of hidden units. The fuzzy similarity is defined as the maximum value of the intersection region between triangular fuzzy set of hidden units. In experiments, performances of the proposed method is compared with the conventional self-organized Network inspired by Immune Algorithm (SONIA) and the Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ). Experiments show that F-SONIA improves recognition accuracy of SONIA by 3-9%. Comparing to the previously developed artificial odor discrimination system that used FLVQ as pattern classifier, the recognition accuracy is increased by 14-15%."

"Sistem penciuman elektronik dikembangkan untuk mengatasi ketergantungan terhadap penciuman manusia. Sistem penciuman elektronik ini dibangun dengan memanfaatkan algoritma fuzzy learning vector quantization (FLVQ) untuk proses klasifikasinya. Penelitian ini akan mencoba dua metode baru yang dikembangkan yaitu pemilihan bobot awal jaringan dari vektor rata-rata setiap kelas aroma dan melakukan pengenalan di ruang eigen. Berdasarkan percobaan yang dilakukan, ternyata bahwa kedua metode baru tersebut mampu meningkatkan deraja pengenalan aroma. Pada pengenalan terhadap aroma yang terdiri dari campuran 2 zat (aroma 2 campuran) dengan sistem 8 maupun 16 sensor akurasinya mencapai lebih dari 98%. Sedangkan apda pengenalan aroma yang terdiri dari campuran 3 zat (aroma 3 campuran) akurasi sistem 8 sensor sekitar 80% dan sistem 16 sensor mencapai lebih dari 94%."

"ABSTRAKSumber Daya Manusia (SDM) merupakan aset strategis perusahaan yang berperan sebagai pelaksana yang mengelola dan menjalankan strategi perusahaan. Pentingnya peran SDM tersebut menjadikan divisi SDM memiliki peranan yang besar dalam pencapaian tujuan perusahaan karena fungsinya untuk mengelola SDM ke arah yang lebih baik. Hal ini berarti diperlukan sistem pengukuran kinerja agar divisi SDM dapat memberikan kontribusi terhadap pencapaian tujuan  perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh rancangan pengukuran kinerja divisi SDM PT KBN dengan menggunakan metode Human Resource Scorecard. Perancangan ini dilakukan dengan menetapkan tujuan strategis dan Key Performance Indicator yang kemudian dipetakan ke dalam peta strategi. Selanjutnya hasil rancangan tersebut  ditentukan bobot prioritasnya dengan menggunakan metode Fuzzy Analytic Network Process. Pada penelitian ini, diperoleh rancangan Human Resource Scorecard dengan 13 tujuan strategis serta 21 indikator untuk setiap leading

---

ABSTRACT

Human Resources (HR) is a strategic asset of a company that acts as an executor who manages and runs the companys strategy. The importance of the role of HR makes the HR division play a big role in achieving company goals because of its function to manage HR in a better direction. This means that a performance measurement system is needed so that the HR division can contribute to achieving company goals. This study aims to obtain a design of the performance measurement system for the human resources division at PT KBN using the Human Resource Scorecard method. The Human Resource Scorecard is created by determining the strategic objectives and KPIs which are then mapped into the strategy map. Then determine the priority weight of the design using the Fuzzy Analytic Network Process method. The design of the Human Resource Scorecard obtained in this study consisted of 13 strategic objectives and 21 indicators for each of leading and lagging indicator.

"