Rachmad Gernowo
Jurusan Fisika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro

Published : 2 Documents
Articles

Found 2 Documents
Search

METODE AUTOMATIC CLUSTERING DAN FUZZY LOGICAL RELATIONSHIPS UNTUK PRAKIRAAN Sugiarto, Singgih; Gernowo, Rachmad; Gunawan, Vincensius
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 3, No 3 (2013): Volume 3 Nomor 3 Tahun 2013
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21456/vol3iss3pp

Abstract

Penelitian mengenai prakiraan dengan menggunakan metode fuzzy time series dalam beberapa kurun waktu terahir ini terus dikembangkan, hal ini dilakukan untuk menutupi kekurangan yang ada pada prakiraan dengan menggunakan metode tradisional. Metode prakiraan tradisional seperti markov, moving average (MA),  dan autoregresive (AR) dapat berjalan untuk memprakirakan data stasioner, tetapi tidak untuk data yang tidak stasioner. Sedangkan auto regresive integrated moving average (ARIMA) dan Box-Jenkins dapat berjalan dengan baik dengan data tidak stasioner. Metode fuzzy time series dapat digunakan dengan baik untuk kedua jenis data tersebut. Salah satu hasil pengembangkan prakiraan fuzzy time series adalah metode automatic clustering dan fuzzy logical relationship yang dalam penelitian ini akan diimplementasikan untuk prakiraan permintaan kredit. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, pada penelitian ini hasil prakiraan dapat menghasilkan lebih dari satu periode yang akan datang dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh rentang periode terhadap error yang dihasilkan. Selain itu juga dalam penelitian ini jumlah interval dibagi kedalam beberapa sub interval dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh pembagian sub interval terhadap error yang dihasilkan.   Kata kunci : Fuzzy time series, automatic clustering dan fuzzy logical relationship
APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT HIPERTIROID DENGAN METODE INFERENSI FUZZY MAMDANI Kamsyakawuni, Ahmad; Gernowo, Rachmad; Sarwoko, Eko Adi
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 2, No 2 (2012): Volume 2 Nomor 2 Tahun 2012
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1022.805 KB) | DOI: 10.21456/vol2iss2pp058-066

Abstract

Medical  diagnosis  is  a  complex  issue  that  is  influenced  by  various  factors  and  settlement  involving  all  the  capabilities  of  experts, including expert intuition owned. Diagnosis of thyroid disease is difficult,  because the symptoms of thyroid disease can vary greatly, depending  on  the  ups  and  downs  of  thyroid  hormones.  This  study  applies  an  expert  system  for  diagnosis  of  hyperthyroidism  using Mamdani fuzzy inference methods. Expert system expertise needed to gain knowledge from the experts in resolving hyperthyroidism diagnosis  while  Mamdani  fuzzy  inference  is  used  for  the  processing  of  knowledge  in  order  to  obtain  the  consequence  or  conclusion which is the result of diagnosis. The process ofMamdani fuzzy inference in this study began with the formation of fuzzy set continued with the application process implications functions, then the composition rule and ending with defuzzyfication process. An expert system for the diagnosis of hyperthyroidism that has been applied with a symptom score of the input data, the results of the blood t ests TSHs level and FT4 levels, output data in the form of diagnosis, the diagnosis has been successfully  for tested the input data, with an accuracy of 95.45%.Keywords: Expert systems; Fuzzy inference Mamdani; Hyperthyroidism