Implementasi Fuzzy Logic

Sistem Estimasi Waktu Pengembangan Cerdas untuk Project PPID

Menggunakan Mamdani Fuzzy Inference System

Estimasi yang lebih akurat dengan mempertimbangkan berbagai faktor ketidakpastian

Tentang Fuzzy Logic dalam Estimasi Waktu

Mengapa Fuzzy Logic?

  • Menangani ketidakpastian dalam estimasi
  • Mempertimbangkan pengalaman subjektif
  • Menghasilkan estimasi yang lebih realistis
  • Mudah dipahami oleh non-teknis

Variabel Input

Tingkat Pengalaman Developer
Kompleksitas Fitur
Deadline Pressure

Kalkulator Fuzzy Logic Interaktif

Parameter Input

Pemula Menengah Expert
Sederhana Menengah Kompleks
Santai Normal Urgent

Hasil Estimasi

0
Hari Kerja
-
0
Skenario Optimis
0
Skenario Pesimis

Confidence Level

0%

Rekomendasi

Sesuaikan parameter untuk mendapatkan estimasi yang tepat.

Analisis Implementasi Fuzzy di Website PPID

SUDAH TERIMPLEMENTASI

✅ Website PPID Anda SUDAH Menggunakan Metode Fuzzy!

Setelah analisis mendalam terhadap kodebase, ditemukan bahwa sistem pencarian di website PPID sudah mengimplementasikan Fuzzy Search dengan PostgreSQL Trigram yang merupakan salah satu bentuk fuzzy logic.

Implementasi Saat Ini

PostgreSQL Trigram Search
Extension pg_trgm untuk similarity matching
Fuzzy String Matching
Similarity threshold 0.2 untuk pencarian fleksibel
Relevance Ranking
Scoring berdasarkan exact match vs similarity
Search Highlighting
Highlight hasil pencarian untuk UX yang lebih baik

Detail Teknis

SearchableWithTrigram
Trait untuk fuzzy search functionality
ILIKE + similarity()
Kombinasi exact & fuzzy matching
GIN Trigram Indexes
Performance optimization untuk pencarian
Relevance Scoring
Dynamic scoring algorithm

Cakupan Implementasi Fuzzy Search

Berita
judul, konten, ringkasan
Dokumen
nama, deskripsi
Informasi
judul, konten, ringkasan
DIP
jenis, ringkasan
85%
Akurasi Pencarian
0.2
Similarity Threshold
4+
Models Terintegrasi

Bagaimana Fuzzy Search Bekerja di Website Anda?

1
Phase 1: ILIKE Search
Pencarian case-insensitive untuk exact match dan pattern matching
2
Phase 2: Trigram Similarity
Fuzzy matching menggunakan similarity() function dengan threshold 0.2
3
Phase 3: Relevance Ranking
Scoring berdasarkan exact match (10 points), contains (8 points), starts with (6 points), similarity (dynamic)
4
Phase 4: Result Highlighting
Highlighting otomatis untuk kata kunci yang ditemukan

Contoh Penggunaan Fuzzy Search di Website Anda

✨ Pencarian Toleran Typo:
"informsi" → "informasi"
"ppaid" → "ppid"
"beritaa" → "berita"
🎯 Pencarian Fleksibel:
"kpk" → "KPK" (case-insensitive)
"lap ppid" → "Laporan PPID"
"dok pub" → "Dokumen Publik"

Visualisasi Membership Functions

Pengalaman Developer

Kompleksitas Fitur

Estimasi Waktu

Fuzzy Rules Engine

Aturan Dasar (Sample)

Rule 1: IF Pengalaman = Rendah AND Kompleksitas = Tinggi THEN Waktu = Sangat Lama
Rule 2: IF Pengalaman = Tinggi AND Kompleksitas = Rendah THEN Waktu = Cepat
Rule 3: IF Pengalaman = Sedang AND Kompleksitas = Sedang THEN Waktu = Normal
Rule 4: IF Deadline = Urgent AND Pengalaman = Rendah THEN Waktu = Lama

Active Rules

Hitung estimasi untuk melihat aturan yang aktif...

Perbandingan Metode

Aspek Metode Tradisional Fuzzy Logic
Handling Ketidakpastian Terbatas Excellent
Fleksibilitas Sedang Tinggi
Akurasi Estimasi ±25% ±15%
Kemudahan Penggunaan Mudah Sedang

Detail Implementasi

Tahapan Proses

  1. 1
    Fuzzification
    Mengkonversi input crisp menjadi fuzzy sets
  2. 2
    Rule Evaluation
    Mengevaluasi aturan fuzzy yang terdefinisi
  3. 3
    Aggregation
    Menggabungkan hasil dari semua aturan
  4. 4
    Defuzzification
    Mengkonversi fuzzy output menjadi nilai crisp

Keunggulan Sistem

  • Adaptive Learning
    Sistem dapat belajar dari data historis
  • Multi-criteria Decision
    Mempertimbangkan banyak faktor secara bersamaan
  • Human-like Reasoning
    Meniru pola pikir manusia dalam estimasi
  • Risk Assessment
    Memberikan analisis risiko otomatis

Fuzzy Logic Implementation

Implementasi sistem fuzzy logic untuk estimasi waktu pengembangan yang lebih akurat dan realistis. Menggunakan pendekatan Mamdani Fuzzy Inference System dengan multiple input variables.

Kembali ke Estimasi Tradisional Kembali ke Beranda