Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Jurnal SINTA 2

An Application of Fuzzy Inference System by Clustering Subtractive Fuzzy Method for Estimating of Product Requirement

IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) · Vol. 1 No. 1 (2009)

DOI
10.22146/ijccs.24
ISSN
2460-7258, 1978-1520
Published
2009-06-14
Publisher
IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

Abstract

Model fuzzy memiliki kemampuan untuk menjelaskan secara linguistik suatu sistem yang terlalu kompleks. Aturan-aturan dalam model fuzzy pada umumnya dibangun berdasarkan keahlian manusia dan pengetahuan heuristik dari sistem yang dimodelkan. Teknik ini selanjutnya dikembangkan menjadi teknik yang dapat mengidentifikasi aturan-aturan dari suatu basis data yang telah dikelompokkan berdasarkan persamaan strukturnya. Dalam hal ini metode pengelompokan fuzzy berfungsi untuk mencari kelompok-kelompok data. Informasi yang dihasilkan dari metode pengelompokan ini, yaitu informasi tentang pusat kelompok, digunakan untuk membentuk aturan-aturan dalam sistem penalaran fuzzy. Dalam skripsi ini dibahas mengenai penerapan fuzzy infereance system dengan metode pengelompokan fuzzy subtractive clustering, yaitu untuk membentuk sistem penalaran fuzzy dengan menggunakan model fuzzy Takagi-Sugeno orde satu. Selanjutnya, metode pengelompokan fuzzy subtractive clustering diterapkan dalam memodelkan masalah dibidang pemasaran, yaitu untuk memprediksi permintaan pasar terhadap suatu produk susu. Aplikasi ini dibangun menggunakan Borland Delphi 6.0. Dari hasil pengujian diperoleh tingkat error prediksi terkecil yaitu dengan Error Average 0.08%.

Collaboration network of the authors

25 authors · 39 co-authorship links · 5 across different organisations

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Gadjah Mada
  • Politeknik Negeri Ketapang
  • National Central University
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Anny Kartika SariUniversitas Gadjah Mada3
Sri T. HartatiUniversitas Gadjah Mada2
Mujiono MujionoAffiliation unknown1
Annisa MaulianiUniversitas Gadjah Mada1
Retantyo WardoyoUniversitas Gadjah Mada1
Ria AstriratmaUniversitas Gadjah Mada1
Agus HarjokoUniversitas Gadjah Mada1
Nelson RumuiPoliteknik Negeri Ketapang1
Maulida Ayu FitrianiUniversitas Gadjah Mada1
Damar RiyadiUniversitas Gadjah Mada1
Ilham UnggaraUniversitas Gadjah Mada1
Yessi YunitasariUniversitas Gadjah Mada1
Dias Aziz PramuditaUniversitas Gadjah Mada1
Abidah ElcholiqiUniversitas Gadjah Mada1
Wahyu SrimulyaniUniversitas Gadjah Mada1
Hans Satria KusumaUniversitas Gadjah Mada1
Yunita SariUniversitas Gadjah Mada1
Rayhan Naufal RamadhanUniversitas Gadjah Mada1
Faisal RamadhanUniversitas Gadjah Mada1
Muhammad Bintang BahyUniversitas Gadjah Mada1
Muhammad Fawwaz MaydaUniversitas Gadjah Mada1
Aditya PermanaUniversitas Gadjah Mada1
Timothy K. ShihNational Central University1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.ugm.ac.id/ijccs/oai, first harvested 26 Okt 2026, last seen 26 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">An Application of Fuzzy Inference System by Clustering Subtractive Fuzzy Method for Estimating of Product Requirement</dc:title>
	<dc:creator>Tufeil, Fajar Ibnu</dc:creator>
	<dc:creator>Musdholifah, Aina</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en-US">Model fuzzy memiliki kemampuan untuk menjelaskan secara linguistik suatu sistem yang terlalu kompleks. Aturan-aturan dalam model fuzzy pada umumnya dibangun berdasarkan keahlian manusia dan pengetahuan heuristik dari sistem yang dimodelkan. Teknik ini selanjutnya dikembangkan menjadi teknik yang dapat mengidentifikasi aturan-aturan dari suatu basis data yang telah dikelompokkan berdasarkan persamaan strukturnya. Dalam hal ini metode pengelompokan fuzzy berfungsi untuk mencari kelompok-kelompok data. Informasi yang dihasilkan dari metode pengelompokan ini, yaitu informasi tentang pusat kelompok, digunakan untuk membentuk aturan-aturan dalam sistem penalaran fuzzy. Dalam skripsi ini dibahas mengenai penerapan fuzzy infereance system dengan metode pengelompokan fuzzy subtractive clustering, yaitu untuk membentuk sistem penalaran fuzzy dengan menggunakan model fuzzy Takagi-Sugeno orde satu. Selanjutnya, metode pengelompokan fuzzy subtractive clustering diterapkan dalam memodelkan masalah dibidang pemasaran, yaitu untuk memprediksi permintaan pasar terhadap suatu produk susu. Aplikasi ini dibangun menggunakan Borland Delphi 6.0. Dari hasil pengujian diperoleh tingkat error prediksi terkecil yaitu dengan Error Average 0.08%.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.</dc:publisher>
	<dc:date>2009-06-14</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US"></dc:type>
	<dc:identifier>https://journal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/24</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.22146/ijccs.24</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems); Vol 1, No 1 (2006): January</dc:source>
	<dc:source>2460-7258</dc:source>
	<dc:source>1978-1520</dc:source>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2009 IJCCS - Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en-US">http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>