Optimasi Derajat Keanggotaan Fuzzy Tsukamoto Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Diagnosis Penyakit Sapi Potong
Abstrak: Sistem inferensi
fuzzy bisa digunakan untuk diagnosis penyakit pada sapi potong. Untuk
mendapatkan akurasi yang tinggi maka batasan fungsi keanggotaan fuzzy perlu
ditentukan secara tepat. Penggunaan metode logika fuzzy untuk memperoleh hasil
diagnosis penyakit pada sapi potong sesuai pakar berdasarkan batasan gejala
penyakit dan aturan-aturan yang diperoleh dari pakar. Batasan tersebut bisa
diperbaiki menggunakan Algoritma Genetika untuk mendapatkan akurasi yang lebih
baik. Pengujian yang dilakukan pada 51 data dari beberapa gejala penyakit
menghasilkan akurasi sebesar 98,04% dengan menggunakan parameter genetika
terbaik antara lain ukuran populasi sebesar 80, ukuran generasi sebesar 15,
nilai Crossover rate (Cr) sebesar 0,9, dan nilai Mutation rate (Mr) sebesar
0,06. Akurasi tersebut mengalami peningkatan sebesar 3,54% sesudah dilakukannya
optimasi pada metode logika fuzzy.
Penulis: Diva Kurnianingtyas,
Wayan Firdaus Mahmudy, Agus Wahyu Widodo
Kode Jurnal: jptinformatikadd170308
