Aplikasi Metode Fuzzy Sugeno untuk Sistem Informasi Ketinggian Air dan Ketinggian Pintu Air suatu Bendungan

Indonesia merupakan negara yang memiliki banyak bendungan dan sungai yang mengalir dari hulu ke hilir atau ke laut. Hal ini sangat dibutuhkan suatu sistem yang dapat memantau ketinggian permukaan air dalam bendungan. Metode lama yang digunakan adalah dengan sistem manual yang dilihat dengan parameter papan yang terdapat ukuran. Setiap beberapa saat yang di rasa perlu maka penjaga pintu air akan melihat tinggi permukaan air untuk disesuaikan dengan ketinggian pintu air yang dibutuhkan guna menjaga ketersediaan air. Sistem ini sudah berjalan. Kelemahan yang timbul adalah kejenuhan atau keteledoran manusia dalam membuka atau menutup pintu air yang menyebabkan keterlambatan membuka atau menutup. Untuk mengantisipasi hal tersebut adalah dengan otomatisasi sistem control ketinggian air dan ketinggian pintu air dalam membuka terhadap kebutuhan luaran air yang dibutuhkan. Penelitian ini menghasilkan suatu sistem informasi ketinggian air dan pintu air dengan menggunakan metode kontrol fuzzy sugeno. Dengan harapan dapat mengurangi kelemahan yang timbul dalam sistem manual atau sistem lama

Implementasi Fuzzy Min-Max Untuk Proses Pengolahan Dalam Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Sesuai Bidang Di Unisbank Semarang

Penelitian ini telah mengembangkan sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan sebagai alat untuk membantu pengambil keputusan dalam membuat keputusan. Sistem ini memiliki kemampuan untuk kemampuan bidang seleksi untuk staf administrasi. Proses kolom pilihan model menggunakan Fuzzy Inference System (FIS). Sesuai dengan pemilihan tujuan sistem pendukung keputusan yang memberikan alternatif untuk pengambil keputusan (pemimpin), yang didasarkan pada preferensi yang diberikan oleh pengambil keputusan, data yang dihasilkan yang dapat diakses untuk penggunaan pertimbangan lebih lanjut. Karakteristik lain yang dimiliki oleh sistem ini dibangun dengan sistem berbasis web, sehingga sistem dapat diakses oleh pengguna yang memiliki hak akses pada kedua jaringan lokal dan internet

Smart job searching system based on information retrieval techniques and similarity of fuzzy parameterized sets

Job searching for the proper vacancy among several choices is one of the most important decision-making problems. The necessity of dealing with uncertainty in such real-world problems has been a long-term research challenge which has originated from different methodologies and theories. The main contribution of this work is to match the applicant curriculum vitae (CV) with the best available job opportunities based on certain criteria. The proposed job searching system (JSS) implements a series of approaches which can be broken down into segmentation, tokenization, part of speech, gazetteer, and fuzzy inference to extract and arrange the required data from the job announcements and CV. Moreover, this study designs a fuzzy parameterized structure to store such data as well as a measuring tool to calculate the degree of similarity between the job requirements and the applicant’s CV. In addition, this system analyses the computed similarity scores in order to get the optimal job opportunities for the job seeker in descending order. The performance evaluation of the proposed system shows high recall and precision percentages for the matching process. The results also confirm the viability of the JSS approach in handling the fuzziness that is associated with the problem of job searching