PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN LINEAR DUA SISI DALAM ALJABAR MAX-PLUS BILANGAN FUZZY Any Muanalifah
August 9, 2010
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Latar Belakang
Latar Belakang Teori himpunan fuzzy berkembang pesat saat ini. Banyak sekali masalah-masalah nyata yang diselesaikan dengan teori himpunan fuzzy. Baru-baru ini bermunculan teori-teori baru yang berhubungan dengan teori himpunan fuzzy, seperti topologi fuzzy, aljabar fuzzy, program linear fuzzy, dll. Aljabar Max-Plus adalah semua himpunan bilangan real dengan operasi ⊕ dan ⊗ yang masing-masing didefinisikan sebagai maximum dan penjumlahan. Aljabar max-plus banyak digunakan pada masalah yang berhubungan dengan sinkronisasi seperti penjadwalan, antrian, proses produksi, dll. Pada proses produksi dengan sistem iteraktif multiprosesor dapat dimodelkan dengan sistem persamaan linear dua sisi aljabar max-plus bentuk A ⊗ x ⊕ b = C ⊗ x ⊕ d, dengan A dan C matriks yang elemen-elemennya menyatakan lamanya waktu yang dibutuhkan mesin ke-j untuk menyelesaikan suatu produk , xj adalah waktu awal yang diperlukan mesin untuk memproduksi masing-masing produk, bi dan di adalah waktu tertentu yang dibutuhkan jika produk belum selesai diproduksi
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Latar Belakang
Latar Belakang Pada beberapa penerapan, ada masalah yang lebih tepat digambarkan dengan bilangan fuzzy, seperti masalah penjadwalan, antrian yang memerlukan waktu aktifitas/waktu tunggu di dalam sistemnya. Waktu biasanya tidak selalu tetap sekian jam, ataupun sekian menit, tetapi pada kenyataannya bisa berupa perkiraan sehingga lebih tepat digunakan bilangan fuzzy. Dalam tesis ini dibahas tentang penyelesaian sistem persamaan linear dua sisi dalam aljabar max-plus bilangan fuzzy. Sistem dibahas linear dua sisi yang akan di teliti dalam tesis ini adalah bentuk A ⊗ x ⊕ b = C ⊗ x ⊕ d . Sistem persamaan linear tersebut terlebih diubah menjadi sistem persamaan linear dua sisi aljabar max-plus interval dengan pendekatan α − cut. Selanjutnya akan dicari penyelesaiannya berupa vektor x T = [x1 , x2 , ..., xn ] dengan n ∈ N
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Rumusan Masalah
Rumusan Masalah Bagaimana mencari penyelesaian sistem persamaan linear dua sisi dalam aljabar max-plus bilangan fuzzy?
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Batasan Masalah
Batasan Masalah Batasan masalah dalam penelitian ini adalah : a. Bilangan fuzzy yang digunakan adalah bilangan fuzzy segitiga bentuk (a1 , a, a2 ) dengan fungsi keanggotaannya x−a1 a−a1 , a1 ≤ x ≤ a; a2 −x µa (x) = , a ≤ x ≤ a2 ; a −a 0,2 lainnya. b. Sistem persamaan Linear yang dicari solusinya adalah sistem persamaan linear dua sisi dengan bentuk A ⊗ x ⊕ b = C ⊗ x ⊕ d, dimana matriks A dan C adalah matriks fuzzy, yaitu matriks yang elemen-elemennya terdiri atas bilangan fuzzy segitiga. Sedangkan b dan d adalah vektor fuzzy, yaitu vektor yang elemen-elemennya berupa bilangan fuzzy segitiga c. Operasi-operasi aritmatika pada bilangan fuzzy segitiga didefinisikan menggunakan α − cut-nya
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Tujuan Penelitian
Tujuan Penelitian Berdasarkan permasalahan maka tujuan dari penelitian ini adalah: “Mencari vektor penyelesaian bilangan fuzzy segitiga x yang memenuhi sistem persamaan linear dua sisi aljabar max-plus bilangan fuzzy dengan bentuk A ⊗ x ⊕ b = C ⊗ x ⊕ d”
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Manfaat Penelitian
Manfaat yang didapat dari pengerjaan penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Memberikan langkah-langkah dalam menyelesaikan sistem persamaan linear dua sisi dalam aljabar max-plus bilangan fuzzy dimana bilangan fuzzy yang digunakan adalah bilangan fuzzy segitiga bentuk (a1 , a, a2 ) dengan fungsi keanggotaannya x−a1 a−a1 , a1 ≤ x ≤ a; a2 −x µa (x) = , a ≤ x ≤ a2 ; a −a 0,2 lainnya. b. Memberikan kemudahan untuk mendapatkan penyelesaian dari suatu sistem persamaan linear dua sisi dalam aljabar max-plus bilangan fuzzy yang dapat digunakan untuk memodelkan suatu permasalahan nyata. c. Mengembangkan suatu kajian mengenai bilangan fuzzy dalam Aljabar Max-Plus.
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Kajian Pustaka
Penelitian-penelitian Sebelumnya (Andy Ruditho,2008) Dalam makalahnya, Rudhito membahas tentang sistem persamaan linear max-plus bilangan kabur. Sistem persamaan linear yang dibahas oleh Rudhito mempunyai bentuk A ⊗ x = b, dimana elemen-elemen matriks A dan vektor b berupa bilangan kabur segitiga (bks) yang mempunyai bentuk (a1 , a, a2 ) dengan fungsi keanggotaannya 1 x−a , a1 ≤ x ≤ a; a−a1 a2 −x µa (x) = , a ≤ x ≤ a2 ; a −a 0,2 lainnya. dimana unsur-unsur setiap kolom pada matriknya tidak semuanya sama dengan takhingga, selalu mempunyai subpenyelesaian terbesar. Sistem persamaan linear A ⊗ x = b kemudian diselesaikan dengan teori subpenyelesaian terbesar. Mencari subpenyelesaian terbesar sistem tersebut dapat dilakukan dengan menentukan terlebih dahulu subpenyelesaian terbesar setiap sistem persamaan linear max-plus interval α − cut nya. Selanjutnya dengan menggunakan Teorema dekomposisi dapat ditentukan fungsi keanggotaan subpenyelesaian terbesar bilangan kabur yang dimaksud. Jika subpenyelesaian terbesar bilangan kabur tersebut memenuhi sistem persamaan linearnya, maka subpenyelesaian tersebut merupakan penyelesaian sistem A ⊗ x = b
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Kajian Pustaka
Penelitian Sebelumnya Dalam perkembangannya muncul banyak sekali perluasaan aljabar max-plus, diantaranya penelitian tentang matriks interval dalam aljabar max-plus yang dilakukan oleh Cechlarova. Cechlarova(2001) telah membahas tentang sistem interval persamaan linear max-separable dimana matriks yang menyusunnya dalah matriks interval. Rudhito., dkk (2008) juga Sistem persamaan linear iteratif max-plus interval dengan sistem persamaan linear yang berbentuk x = A ⊗ x ⊕ b. Aminu & Butkovic membahas tentang program linear dengan fungsi ken-dala berupa sistem persamaan linear dua sisi yaitu A ⊗ x ⊕ b = C ⊗ x ⊕ d. Sistem persamaan linear tersebut diselesaikan dengan menggunakan metode alternating, kemudian dicari solusi optimal dari permasalahan program linear tersebut. (Aminu & Butkovic,2009).
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Dasar Teori
Aljabar Max-Plus def
(Heidergott,dkk., 2006,hal 13)Diberikan Rε = R ∪ {ε} dengan R adalah def
semua bilangan real dan ε = −∞. Pada Rε didefinisikan operasi berikut: def
x ⊕ y = max{x, y }
(1)
dan def
x ⊗y = x +y Example 1
−2 ⊕ 4 = maks{−2, 4} = 4
2
4⊗3=4+3=7
(2)
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Dasar Teori
Sifat-sifat dalam aljabar max-plus Berikut ini adalah sifat-sifat dalam aljabar max-plus (Heidergott,dkk., 2006, hal 14): a. Assosiatif ∀x, y , z ∈ Rmaks : x ⊕ (y ⊕ z) = (x ⊕ y ) ⊕ z, dan ∀x, y , z ∈ Rmaks : x ⊗ (y ⊗ z) = (x ⊗ y ) ⊗ z b. Komutatif ∀x, y ∈ Rmaks : x ⊕ y = y ⊕ xdanx ⊗ y = y ⊗ x c. Distributif ⊗ terhadap ⊕ ∀x, y , z ∈ Rmaks : x ⊗ (y ⊕ z) = (x ⊗ y ) ⊕ (x ⊗ z) d. Adanya elemen nol, yaitu ε ∀x ∈ Rmaks : x ⊕ ε = ε ⊕ x = x
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Dasar Teori
Lanjutan sifat-sifat dalam aljabar max-plus e. Adanya elemen satuan, yaitu e ∀x ∈ Rmaks : x ⊗ e = e ⊗ x = x f. Elemen nol ε adalah absorbing untuk operasi ⊗ ∀x ∈ Rmaks : x ⊗ ε = ε ⊗ x = ε g. Idempoten dari operasi ⊕ ∀x ∈ Rmaks : x ⊕ x = x
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Dasar Teori
Matriks Atas Aljabar Max-Plus Himpunan matriks ukuran m × n dalam aljabar max-plus dinotasikan oleh Rm×n max . Untuk m, n ∈ N dengan n 6= 0 dan m 6= 0, didefinisikan def
def
m = {1, 2, . . . , m} dan n = {1, 2, . . . , n}. Elemen A ∈ Rm×n max baris ke-i kolom ke-j dinotasikan oleh ai,j untuk i ∈ m dan j ∈ n matriks A ditulis sebagai A=
a1,1 a2,1 .. . am,1
a1,2 a2,2 .. . am,2
... ... .. . ...
a1,n a2,n .. . am,n
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Dasar Teori
Penjumlahan Matriks Penjumlahan matriks A, B ∈ Rm×n max dinotasikan oleh A ⊕ B didefinisikan oleh [A ⊕ B]i,j = ai,j ⊕ bi,j = max(ai,j , bi,j ), Perkalian Matriks Untuk A ∈ Rm×n max dan skalar α ∈ Rmax perkalian α ⊗ A didefinisikan sebagai def
[α ⊗ A]i,j = α ⊗ ai,j untuk i ∈ m dan j ∈ n. p×n Untuk matriks A ∈ Rm×p max dan B ∈ Rmax perkalian matriks A ⊗ B didefi-nisikan sebagai
[A ⊗ B]i,j =
p M
ai,k ⊗ bk ,j
k=1
= max{ai,k + bk,j }, k∈p
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Dasar Teori
Perpangkatan Matriks ⊗k Untuk A ∈ Rn×n didefinisikan max , pangkat ke-k dari A dinotasikan oleh A sebagai: def
A⊗k = A ⊗ A ⊗ A ⊗ . . . ⊗ A {z } | k
Transpose Matriks T Transpose dari A ∈ Rm×n max dinotasikan dengan A , didefinsikan sebagai [AT ]ij = aji , untuk i ∈ m dan j ∈ n
Matriks Identitas Matriks identitas E(n,n) didefinisikan e, untuk i =j; def [E(n, n)]ij = ε, lainnya.
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Aljabar Max-Plus Interval
Aljabar Max-Plus Interval Telah diketahui (Rε , ⊕, ⊗) merupakan semiring idempoten dan tidak memuat pembagi nol, dengan elemen netral ε. Didefinisikan I(R)ε = {x = hx, xi|x, x ∈ R, ε ≺ x x} ∪ {hε, εi} Pada I(R)ε didefinisikan ⊕ dan ⊗ dengan: x ⊕ y = hx ⊕ y, x ⊕ y i dan x ⊗ y = hx ⊗ y , x ⊗ y i, ∀x, y ∈ I(R)ε Sifat-sifat dalam aljabar max-plus interval mengikuti sifat-sifat aljabar max-plus biasa.
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Aljabar Max-Plus Interval
Matriks atas Aljabar Max-Plus Interval Untuk setiap matriks interval A ∈ I(R)m×n max didefinisikan matriks m×n A = (Aij ) ∈ Rm×n max dan A = (Aij ) ∈ Rmax , yang berturut-turut disebut matriks batas bawah dan matriks batas atas matriks interval A. Penjumlahan Matriks Interval Diketahui [A, A], [B, B] ∈ I(R)m×n max . Didefinisikan: [A, A] ⊕ [B, B] = [A ⊕ B, A ⊕ B] Perkalian Matriks Interval p×n Diketahui [A, A] ∈ I(R)m×p max , [B, B] ∈ I(R)max . Didefinisikan: [A, A] ⊗ [B, B] = [A ⊗ B, A ⊗ B]
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Aljabar Max-Plus Interval
Aljabar Max-Plus Simetri Kita definisikan dua anggota baru untuk setiap x ∈ Rε : x dan x • . Didapatkan 3 himpunan berbeda yaitu: S⊕ = Rε . S = { x|x ∈ Rε }. S• = {x • |x ∈ Rε }. Struktur aljabar Smax = (S, ⊕, ⊗) juga dioid komutatif. Kita Sebut Smax dioid simetri dari aljabar max-plus atau cukup aljabar max-plus simetri saja. Jadi S = S⊕ ∪ S ∪ S• . S⊕ ∩ S ∩ S• = {(ε, ε)} dan ε = ε = ε• . Jika x,y∈ Rε , maka x ⊕ ( y ) = x jika x > y
(3)
x ⊕ ( y ) = y jika x < y
(4)
•
(5)
x ⊕ ( x) = x
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Aljabar Max-Plus Interval
Linear Balance Untuk linear balance terdapat beberapa aturan dasar sebagai berikut(Schutter,1996): 1: ∀a, b, c ∈ S : a c∇b ⇔ a∇b ⊕ c 2: ∀a, b ∈ S⊕ ∪ S : a∇b ⇔ a = b Sekarang kita memberikan himpunan penyelesaian (dengan a ∈ R dan x ∈ S): • Himpunan penyelesaian balance x∇a adalah {a} ∪ {b• |b ∈ Rε danb ≥ a} • Himpunan penyelesaian balance x∇ a adalah { a} ∪ {b• |b ∈ Rε danb ≥ a} • Himpunan penyelesaian x∇ε adalah {ε} ∪ {b• |b ∈ R} • Himpunan penyelesaian balance x∇a• adalah {b|b ∈ Rε dan b ≤ a} ∪ { c|c ∈ Rε dan c ≤ a} ∪ {d • |d ∈ Rε }.
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Aljabar Max-Plus Interval
Sistem Persamaan Linear Aljabar Max-Plus A ⊗ x = b Untuk itu masalah penyelesaian A ⊗ x = b dapat diperlemah dengan mendefinisikan konsep subpenyelesaian berikut: m 0 n Diberikan A ∈ Rm×n max dan b ∈ Rmax . Vektor x ∈ Rmax disebut suatu subpenyelesaian sistem persamaan linear A ⊗ x = b jika vektor x 0 tersebut memenuhi A ⊗ x 0 b. Theorem Diberikan A ∈ Rm×n max dengan unsur-unsur setiap kolomnya tidak semuanya sama dengan ε dan b ∈ Rm . Subpenyelesaian terbesar A ⊗ x = b ada dan diberikan oleh xb dengan −xbj = max{−bi + Aij } i
untuk setiap i = 1,2,...,m dan j = 1,2,...,n.
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Aljabar Max-Plus Interval
Sistem Persamaan Linear Aljabar Max-Plus A ⊗ x = B ⊗ y Cuningham-Green(2003) mengenalkan suatu algoritma yang konvergen ke suatu penyelesaian yang berhingga dari sebarang titik awal berhingga. Metode ini dinamakan Metode Alternating, dengan algoritmanya sebagai berikut: Input: Matriks A dan B ukuran m × n, vektor x=x(0) Output : Vektor x dan y 1
Pilih sebarang vektor x yang berhingga.
2
Tetapkan r = 0 dan x(0) = x.
3
Hitung a = A ⊗ x.
4
Definisikan y = −(B T ⊗ (−a)).
5
Hitunng b = B ⊗ y .
6
Hitung x = −(AT ⊗ (−b)).
7
Tetapkan r = r + 1 dan ulangi hingga konvergen.
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Aljabar Max-Plus Interval
Sistem Persamaan Linear Aljabar Max-Plus A ⊗ x = B ⊗ x Berikut ini adalah algoritma penyelesaian sistem persamaan linear dua sisi aljabar max-plus A ⊗ x = B ⊗ x dengan menggunakan metode alternating: Input : Matriks A,B ∈ Rm×n max . Output : vektor x ∈ Rnmax . 1
Pilih sebarang vektor x yang berhingga
2
r = 0 dan x(0) = x
3
Hitung b = B ⊗ x.
4
Definisikan x = −(AT ⊗ −b).
5
Hitung a = A ⊗ x.
6
Hitung x = −(B T ⊗ −a).
7
Ulangi hingga memenuhi A ⊗ x = B ⊗ x.
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Aljabar Max-Plus Interval
Sistem Persamaan Linear Aljabar Max-Plus A ⊗ x ⊕ b = C ⊗ x ⊕ d Persamaan linear aljabar max-plus dengan bentuk umum : Ax ⊕ b = Cx ⊕ d dimana A dan C adalah matriks n × n sedangkan b dan d adalah vektor - n. Sistem ini dapat dirubah dalam bentuk canonical untuk kemudian diselesaikan persamaannya. Sistem Ax ⊕ b = Cx ⊕ d disebut bentuk canonical jika A, C, b dan d memenuhi: Ci,j = ε, jika Aij > Cij , dan Aij = ε jika Aij < Cij di = ε jika bi > di dan bi = ε jika bi < di
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Aljabar Max-Plus Interval
Sistem Persamaan Linear Aljabar Max-Plus Interval n ∗ n Diberikan A ∈ I(R)n×n max dan b ∈ I(Rmax ). Suatu vektor interval x ∈ I(Rmax ) ∗ disebut penyelesaian interval sistem interval x = A ⊗ x ⊕ b jika x memenuhi sistem interval tersebut.
Theorem Diberikan A ∈ I(R)n×n max dengan unsur-unsur setiap kolomnya tidak semuanya sama dengan ε dan b ∈ I(Rnmax , dimana A = [A, A] dan b = [b, b]. Subpenyelesaian terbesar A ⊗ x = b ada dan diberikan oleh vektor interval T x = [−(AT ⊗ (−b)), −(A ⊗ (−b))].
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Diagram Penelitian
Adapun diagram penelitian ini digambarkan sebagai berikut:
Aljabar Max-Plus
⇓ Aljabar Max-Plus Interval
⇓ Aljabar Max-Plus Bilangan Fuzzy
⇓ Sistem Persamaan Linear Aljabar Max-Plus
⇓ Sistem Persamaan Linear Aljabar Max-Plus Interval
⇓ Sistem Persamaan Linear Aljabar Max-Plus Bilangan Fuzzy
⇓ Sistem Persamaan Linear Dua Sisi Aljabar Max-Plus Bilangan Fuzzy
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Aljabar Max-Plus Bilangan Fuzzy
Diberikan Rε : R ∪ {ε} dengan R adalah himpunan semua bilangan fuzzy dan ε := {∞} (dalam hal ini {−∞} dapat dipandang sebagai bilangan fuzzy dengan α − cutnya adalah {−∞, −∞}, untuk setiap α ∈ [0, 1]). Pada Rε didefinisikan operasi sebagai berikut: Misalkan a dan b adalah bilangan-bilangan fuzzy dengan α − cut α berturut-turut adalah aα = [aα , aα ] dan bα = [bα , b ], dengan aα dan aα berturut-turut adalah batas atas dan batas bawah interval aα , untuk bα analog. 1
a⊕b = max(a, b) adalah bilangan fuzzy dengan α − cut: α (max(a, b))α := [max(aα , bα ), max(aα , b )], untuk setiap α ∈ [0, 1]
2
a⊗b = a + b adalah bilangan fuzzy dengan α − cut : α (a + b)α := [aα + bα , aα + b ], untuk setiap α ∈ [0, 1]
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Sistem Persamaan Linear Aljabar Max-Plus Bilangan Fuzzy
Definition n×n Diberikan A ∈ F (R)n×n max dan b ∈ F (R)max . Suatu vektor bilangan fuzzy ∗ n x ∈ F (R)max disebut penyelesaian bilangan fuzzy sistem A ⊗ x = b jika x ∗ memenuhi sistem tersebut.
Definition n×n Diberikan A ∈ F (R)n×n max dan b ∈ F (R)max . Suatu vektor bilangan fuzzy 0 n x ∈ F (R)max disebut subpenyelesaian bilangan fuzzy sistem A ⊗ x = b jika berlaku A ⊗ x 0 ≤ b
Definition n×n Diberikan A ∈ F (R)n×n max dan b ∈ F (R)max . Suatu vektor bilangan fuzzy n b x ∈ F (R)max disebut subpenyelesaian terbesar interval sistem A ⊗ x = b jika x 0 ≤ xb untuk setiap subpenyelesaian bilangan fuzzy x’ dari sistem A ⊗ x = b.
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Sistem Persamaan Linear Aljabar Max-Plus Bilangan Fuzzy
Berikut diberikan suatu contoh dengan mengambil salah satu tipe bilangan fuzzy yang sederhana, yaitu bilangan fuzzy segitiga dengan fungsi keanggotaan x−a1 a−a1 , a1 ≤ x ≤ a; a2 −x µa (x) = (6) , a ≤ x ≤ a2 ; a −a 0,2 lainnya. Pendukung (support) a ditas adalah interval terbuka (a1 , a2 ) dan α − cut-nya adalah: h(a − a1 )α + a1 , −(a2 − a)α + a2 i 0 < α ≤ 1; aα = (7) ha1 , a2 i, α = 0.
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Sistem Persamaan Linear Aljabar Max-Plus Bilangan Fuzzy
Example Dalam matriksdan vektor bilangan fuzzy segitiga (a1 , a, a 2) h−3, −2, −1i h4, 5, 6i hε, ε, εi h3, 4, 4i hε, ε, εi h−3, −2, 0i dan b = Misalkan A = h4, 5, 6i h7, 8, 10i h7, 7, 7i h6, 8, 10i h9, 10, 11i h12, 14, 15i akan ditentukan vektor xb yang merupakan sub penyelesaian bilangan fuzzy sistem A ⊗ x = b. Dengan α − cut = 0 maka diperoleh sistem persamaan linear max-plus interval sebagai berikut: h−3, −2i h4, 6i hε, εi x1 h6, 10i h3, 4i hε, εi h−3, 0i ⊗ x2 = h9, 11i h4, 6i h7, 10i h7, 7i x3 h12, 15i Dengan menggunakan scilab 5.2.2 dan toolbox max-plus versi 1.02 diperoleh xb = (h6, 7i, h2, 4i, h5, 8i)T
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Penyelesaian Sistem Persamaan Linear Dua Sisi dalam Aljabar Max-Plus Bilangan Fuzzy
Berikut ini adalah algoritma metode alternating untuk menyelesaikan sistem persamaan linear dua sisi A ⊗ x ⊕ b = C ⊗ ⊕d: n Input : Matriks A,C ∈ Rm×n max , vektor b,d ∈ Rmax n Output : vektor x ∈ Rmax Langkah-langkah: 1 Tetapkan matriks Indentitas E ∈ Rn×n max A b E 2 Bentuk matriks baru A dan B dengan A = dan B = C d E x 3 Tambahkan z sehingga x = maka diperoleh sistem persamaan z linear A b x E ⊗ = ⊗y C d z E 4
5
6
7 8
Tetapkan r = 0 dan x(0) = x T E A b x y =− ⊗−( ⊗ ) E C d z T A b E Hitung x = − ⊗ −( ⊗ y) C d E Tetapkan r = r + 1 Ulangi hingga diperoleh A ⊗ [x; z] = B ⊗ y dan nilai z = 0
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Contoh Sistem Persamaan Linear Dua Sisi dalam Aljabar Max-Plus Bilangan Fuzzy
Contoh 1 Diketahui sistem persamaan linear dua sisi sebagai berikut: h−1, 0, 1i h0, 1, 2i h3, 4, 4i h7, 8, 8i h4, 5, 6i h1, 2, 3i h7, 8, 9i h2, 3, 4i ⊗ h5, 6, 7i h0, 1, 3i h6, 7, 8i h−2, −1, 0i x1 h6, 7, 8i x2 x3 ⊕ h5, 6, 9i = h4, 5, 6i x4 x1 h−2, −1, 0i h−1, 0, 1i h3, 4, 4i h3, 4, 5i x2 h0, 1, 2i h1, 2, 3i h7, 8, 9i h−1, 0, 2i ⊗ x3 h5, 6, 7i h0, 1, 3i h5, 6, 7i h−3, −2, 0i x4 h8, 9, 10i h6, 8, 10i h7, 9, 11i
⊕
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Contoh Sistem Persamaan Linear Dua Sisi dalam Aljabar Max-Plus Bilangan Fuzzy
Table: Hasil perhitungan batas-batas α − cut vektor penyelesaian sistem persamaan linear dua sisi dalam aljabar max-plus bilangan fuzzy pada Contoh 1 α − cut 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00
x1 2.00 2.05 2.10 2.15 2.20 2.25 2.30 2.35 2.40 2.45 2.50 2.55 2.60 2.65 2.70 2.75 2.80 2.85 2.90 2.95 3.00
x1 4.00 3.95 3.90 3.85 3.80 3.75 3.70 3.65 3.60 3.55 3.50 3.45 3.40 3.35 3.30 3.25 3.20 3.15 3.10 3.05 3.00
x2 7.00 7.05 7.10 7.15 7.20 7.25 7.30 7.35 7.40 7.45 7.50 7.55 7.60 7.65 7.70 7.75 7.80 7.85 7.90 7.95 8.00
x2 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00 8.00
x3 1.00 1.05 1.10 1.15 1.20 1.25 1.30 1.35 1.40 1.45 1.50 1.55 1.60 1.65 1.70 1.75 1.80 1.85 1.90 1.95 2.00
x3 3.00 2.95 2.90 2.85 2.80 2.75 2.70 2.65 2.60 2.55 2.50 2.45 2.40 2.35 2.30 2.25 2.20 2.15 2.10 2.05 2.00
x4 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
x4 2.00 1.95 1.90 1.85 1.80 1.75 1.70 1.65 1.60 1.55 1.50 1.45 1.40 1.35 1.30 1.25 1.20 1.15 1.10 1.05 1.00
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
Contoh Sistem Persamaan Linear Dua Sisi dalam Aljabar Max-Plus Bilangan Fuzzy
Sehingga diperoleh penyelesaian sistem persamaaan linear dua sisi dalam aljabar max-plus bilangan fuzzy x = (h2, 3, 4i, h7, 8, 8i, h1, 2, 3i, h1, 1, 2i)
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Contoh Sistem Persamaan Linear Dua Sisi dalam Aljabar Max-Plus Bilangan Fuzzy
Gambar: Grafik α − cut dan x2
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Contoh Sistem Persamaan Linear Dua Sisi dalam Aljabar Max-Plus Bilangan Fuzzy
Gambar: Grafik α − cut dan x3
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Contoh Sistem Persamaan Linear Dua Sisi dalam Aljabar Max-Plus Bilangan Fuzzy
Gambar: Grafik α − cut dan x4
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Kesimpulan
Kesimpulan Sistem persamaan linear dua sisi A ⊗ x ⊕ b = C ⊗ x ⊕ d dalam aljabar max-plus bilangan fuzzy dimana bilangan fuzzy yang digunakan adalah bilangan fuzzy segitiga dengan bentuk (a1 , a, a2 ) dan fungsi keanggotaan 1 x−a , a1 ≤ x ≤ a; a−a1 a2 −x µa (x) = , a ≤ x ≤ a2 ; a −a 0,2 lainnya. dapat diselesaikan dengan menggunakan pendekatan α − cut-nya yaitu matriks yang elemen-elemennya berupa bilangan fuzzy diubah dalam bentuk matriks interval. Selanjutnya sistem persamaan linear dua sisi aljabar max-plus kemudian diselesaikan dengan menggunakan metode alternating. Untuk sistem persamaan dua sisi alajabar max-plus bilangan fuzzy dengan matriks A dan C ∈ Rn×n max dapat juga dise-lesaikan dengan menggunakan aturan cramer dengan terlebih dahulu diubah ke dalam bentuk sistem linear balance.
PENDAHULUAN
KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
Metode Penelitian
Hasil dan Pembahasan
PENUTUP
Saran
Saran Saran untuk penelitian selanjutnya adalah: a. Bilangan fuzzy yang digunakan pada sistem persamaan linear dua sisi dalam aljabar max-plus bisa digunakan bilangan fuzzy selain bilangan fuzzy segitiga (a1 , a, a2 ) dengan fungsi keanggotanya 1 x−a , a1 ≤ x ≤ a; a−a1 a2 −x µa (x) = , a ≤ x ≤ a2 ; a −a 0,2 lainnya. b. Untuk sistem persamaan linear dua sisi aljabar max-plus bilangan fuzzy de-ngan A,C ∈ Rn×n max dapat dibuat program untuk menghitung nilai determinan pada aturan cramer, sehingga dapat mempermudah penyelesaiannya.