1. Fuzzy Expert System untuk
Menentukan Jurusan SMK
Seminar Hasil
Desfi Rahmadani
081402053
Slide 001
2. Peminat terhadap SMK bertambah.
Siswa SMP kesulitan untuk menentukan
jurusan di SMK sesuai dengan Minat dan
Kemampuan.
Slide 002
3. Bagaimana membangun sistem yang dapat
membantu siswa SMP kelas 3 dalam
menentukan jurusan di SMK?
Slide 003
4. Sistem pakar fuzzy ini berbasis web
Sistem pakar ini hanya memberikan saran
mengenai jurusan yang sesuai, tidak mencakup
sekolah yang menyediakan jurusan tersebut.
Model penghitungan pada sistem pakar ini hanya
menggunakan nilai raport dan mata pelajaran
yang disukai.
Mata Pelajaran yang menjadi pilihan pada Sistem
ini hanyalah mata pelajaran standar yang diikuti
di SMP.
Slide 004
5. Tujuan
Membangun sistem pakar dalam pemilihan
jurusan di SMK bagi siswa SMP kelas 3.
Manfaat
Membantu para siswa SMP yang kesulitan
dalam menetukan jurusan di SMK.
Slide 005
6. Metode yang digunakan adalah Logika Fuzzy.
Keunggulan Logika Fuzzy (Kusumadewi, Sri. Dan
Purnomo, Hari. 2004) :
Fuzzy mudah dimengerti dan flexible.
Fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data
yang tidak tepat.
Fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan
pengalaman-pengalaman para pakar secara
langgsung tanpa harus melalui proses latihan
dan lain-lain.
Slide 006
7. Tahapan-tahapannya adalah sebagai berikut :
1. Menghitung Nilai Kesesuaian
R(B(ai), Uj (ai)) = 0 dengan syarat µUj( ai) = 0
Keterangan dari rumus di atas:
A = Universal sets dari mata pelajaran pada knowledge-based.
B = Fuzzy sets mata pelajaran milik user.
U = Fuzzy sets knowledge-based mata pelajaran terhadap A dari suatu jurusan.
ai = Mata pelajaran yang ke-i dasi sets A.
i = 1,2,3, … , n dimana n = banyaknya mata pelajaran yang diinput user.
j = 1, 2, 3, … , n dimana n = banyaknya mata pelajaran pada knowledge-based.
C = Konstanta yang bernilai diantara 0 < C ≤ 1.
Uj (ai) = Nilai keanggotaan atribut ke-I pada fuzzy sets U dari jurusan ke-j pada knowledge based.
µB(ai) = Nilai keanggotaan atribut ke-I pada fuzzy sets A yang diinput oleh user.
= Hasil fungsi yang bernilai antara 0 sampai dengan 1.
Slide 007
8. 2. Menghitung Nilai Fuzzy Conditional Probability
Keterangan rumus 3.5 :
= Hasil penjumlahan nilai kesesuaian mata pelajaran B dengan
jurusan yang ke-j.
i = 1, 2, 3,..., k dimana k adalah banyaknya mata pelajaran
yang diinput oleh user.
| Un |a = Banyaknya mata pelajaran yang ada pada jurusan , dimana a
adalah mata pelajaran sedangkan adalah jurusan ke-n.
Jurusan pada adalah jurusan yang tidak bernilai 0.
Slide 008
9. Pada Penelitian kali ini yang digunakan adalah dua variabel maka rumus Fuzzy Conditional
Probability seperti yang di bawah ini :
Dimana dan adalah sebuah nilai konstanta dengan syarat C1+ C2 = 1
Keterangan Rumus di atas :
= Nilai kesesuaian antara nilai raport mata pelajaran yang dimasukkan
pengguna dengan nilai mata pelajaran pada knowledge-based
jurusan ke-j.
= Nilai kesesuaian antara intensitas rasa suka terhadap mata
pelajaran yang dimasukkan pengguna dengan intensitas rasa suka
terhadap mata pelajaran pada knowledge-based jurusan ke-j.
i = 1, 2, 3,..., k dimana k adalah banyaknya mata pelajaran yang diinput
oleh user.
| Un | a = Banyaknya mata pelajaran yang ada pada jurusan Un,
dimana a adalah mata pelajaran sedangkan Un adalah jurusan ke-n.
Slide 009
10. Jika pengguna mempunyai nilai raport sebagai berikut :
Matapelajaran Pendidikan Agama (MP1) = 70 – 75 sehingga mempunyai bobot = 0.
Matapelajaran Kewarganegaraan (MP2) = 70 – 75 sehingga mempunyai bobot = 0.
Matapelajaran Bahasa Indonesia (MP3) = 82 – 87 sehingga mempunyai bobot = 0.5.
Matapelajaran Bahasa Inggris (MP4) = 88 – 93 sehingga mempunyai bobot = 0.75.
Matapelajaran Matematika (MP5) = 70 – 75 sehingga mempunyai bobot = 0.
Matapelajaran IPA (MP6) = 70 – 75 sehingga mempunyai bobot = 0.
Matapelajaran IPS (MP7) = 70 – 75 sehingga mempunyai bobot = 0.
Matapelajaran Seni Budaya (MP8) = 70 – 75 sehingga mempunyai bobot = 0.
Matapelajaran PENJAS (MP9) = 70 – 75 sehingga mempunyai bobot = 0.
Matapelajaran Keterampilan (MP10) = 70 – 75 sehingga mempunyai bobot = 0.
Matapelajaran TIK (MP11) = 70 – 75 sehingga mempunyai bobot = 0.
Matapelajaran Agroindustri (MP12) = 70 – 75 sehingga mempunyai bobot = 0.
Matapelajaran Elektronika (MP13) = 70 – 75 sehingga mempunyai bobot = 0.
Slide 010
11. Setelah diketahui nilai raport yang dimasukkan oleh pengguna, selanjutnya
akan dicari nilai keseseuaian nilai raport terhadap nilai raport yang ada pada
knowledge-based. Dengan C = 0.5.
Slide 011
12. Jika pengguna mempunyai matapelajaran yang disukai sebagai berikut :
Bahasa Indonesia (MP3) = Suka sehingga mempunyai bobot = 0.6
Bahasa Inggris (MP4) = Suka sehingga mempunyai bobot = 0.6
Slide 012
13. Setelah nilai kesesuaian diperoleh, maka akan dilakukan perhitungan nilai fuzzy
conditional probability. Dengan C1 = 0.5 dan C2 = 0.5.
Slide 013
14. Setelah diperoleh hasilnya maka hasil tersebut akan dimasukkan ke dalam
variable linguistic. Hasilnya adalah sebagai berikut.
Untuk yaitu Jurusan Teknik Produksi dan Penyiaran Program Radio
mempunyai nilai variable linguistic = Sedikit Disarankan.
Untuk yaitu Jurusan Teknik Produksi dan Penyiaran Program Pertelivisian
mempunyai nilai variable linguistic = Sedikit Disarankan.
Untuk yaitu Jurusan Usaha Perjalanan Wisata mempunyai nilai variable
linguistic = Sedikit Disarankan.
Untuk yaitu Jurusan Teknik Kapal Niaga mempunyai nilai variable linguistic
= Sedikit Disarankan.
Untuk yaitu Jurusan Teknik Kapal Niaga mempunyai nilai variable linguistic
= Sedikit Disarankan.
Untuk yaitu Air Frame dan Power Plant mempunyai nilai variable linguistic =
Sedikit Disarankan.
Slide 014
15. Setelah diperoleh hasilnya maka hasil tersebut akan dimasukkan ke dalam
variable linguistic. Hasilnya adalah sebagai berikut.
Untuk yaitu Jurusan Teknik Produksi dan Penyiaran Program Radio
mempunyai nilai variable linguistic = Sedikit Disarankan.
Untuk yaitu Jurusan Teknik Produksi dan Penyiaran Program Pertelivisian
mempunyai nilai variable linguistic = Sedikit Disarankan.
Untuk yaitu Jurusan Usaha Perjalanan Wisata mempunyai nilai variable
linguistic = Sedikit Disarankan.
Untuk yaitu Jurusan Teknik Kapal Niaga mempunyai nilai variable linguistic
= Sedikit Disarankan.
Untuk yaitu Jurusan Teknik Kapal Niaga mempunyai nilai variable linguistic
= Sedikit Disarankan.
Untuk yaitu Air Frame dan Power Plant mempunyai nilai variable linguistic =
Sedikit Disarankan.
Slide 015
