## SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN  KREDIT RUMAH DENGAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Marganda Simarmata [1]
1 Program Studi Teknik Informatika STMIK Sisingamangaraja XII Medan Sumatera Utara – Indonesia
E-mail : gand_smart@yahoo.com

## Abstract
Housing Loan  Approval  (HLA)  by the customer  at a bank  is often  hampered  and  longer  because the  approval process is done by hand because it must be done carefully in accordance with specified criteria. The weakness of this  manual  be reasons  for Decision  Making System  for approving  HLA approvals at one bank as  a guarantor loan repayment funds. In this research, a system built using Fuzzy Simple Additive Weighting Multiple Attribute Decission  Making.  The  design  of  this  application  program  created  using  Visual  Studio  6.0  programming language  and  database  design  by  using  Microsoft  Accses  2007  and  Seagate  Crystal  Reports  8.5  for  report generation or the required output. Results obtained from the system designed can help the head of the bank or management decision makers to decide prospective HLA customers quickly, easily and accurately.
Keywords: Decision Support Systems, Non-Residential, Fuzzy Simple Additive weighting

## I. PENDAHULUAN
Kredit  Perumahan  Rakyat  melibatkan  dua hubungan hukum antara Debitur dengan Developer  dan  antara  Debitur  dengan  Bank sebagai  Kreditor  dengan  memenuhi  beberapa syarat  sesuai  ketentuan  yang  berlaku  dan  atas kesepahaman antara kedua  belah pihak. Beberapa hal  yang  harus  dipenuhi  antara  lain  pembayaran uang  muka  dengan  besaran  antara  10%  -  20%  dari total harga kepada pengembang, hal ini dikarenakan Bank  pada  umumnya  hanya  memberikan  kredit sebesar  80%  dari  total  harga  rumah,  apabila  rumah yang    dibeli    sedang    dalam  pembangunan  atau belum  siap  dipindah  tangankan  oleh  Developer maka  dibuat  suatu    Perjanjian  Pengikatan  Jual Beli  (PPJB),  bila  persetujuan  kredit  disetujui  dan persyaratan telah lengkap maka dilakukan Perjanjian  Kredit  antara  Debitur  dengan  Bank pemberi  Kredit  di  hadapan  Notaris  dan  beberapa syarat  lainnya.  Banyaknya  kriteria  atau  syarat  yang harus  dipenuhi  oleh  calon  pembeli  menjadikan proses persetujuan kredit membutuhkan waktu yang lama.
Hal tersebut dapat diatasi dengan implementasi  SPK  dalam  proses  pengambilan keputusan  dengan  tujuan  membantu  manajer ( decision maker ) dalam pengambilan keputusan atas masalah  semi  terstruktur,  mendukung  pertimbangan manajer  dan  bukannya  untuk  menggantikan  fungsi manajer,  meningkatkan  efektivitas  keputusan  yang diambil manajer lebih daripada perbaikan efisiensinya, kecepatan komputasi yang memungkinkan  para  pengambil  keputusan  untuk melakukan  banyak komputasi secara  cepat  dengan biaya  yang  rendah,  meningkatkan  produktivitas, meningkatkan  kualitas  keputusan  yang  dibuat, meningkatkan daya saing serta mengatasi
keterbatasan kognitif dalam pemrosesan data.
Semakin  banyak  data  yang  diakses  maka makin  banyak  juga  alernatif  yang  bisa  dievaluasi. Semakin  banyak  alternatif  semakin  sulit  membuat keputusan  yang  cepat,  tepat  dan  akurat.  Dengan bantuan  sistem  pengambilan  keputusan  maka analisis  resiko  dapat  dilakukan  dengan  cepat,  data dikumpulkan  cepat  dan  dengan  biaya  yang  lebih rendah. Dengan komputer, para pengambil keputusan  bisa  melakukan  simulasi  yang  kompleks, memeriksa  banyak  skenario  yang  memungkinkan, dan  menilai  berbagai  pengaruh  secara  cepat  dan ekonomis  yang  mengarah  kepada  keputusan  yang lebih baik.

## II. METODE PENELITIAN
Metodelogi  penelitian  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Metodelogi Pengumpulan Data.
Pada  tahap  awal  ini  dilakukan  pengumpulan data atau materi penulisan dengan cara:
a. Metode observasi yaitu pengamatan langsung  pada  objek  permasalahan  di lapangan  dalam  penelitian  ini  di  sebuah bank.
b. Metode  Interview  (wawancara)  yakni proses pengumpulan data dengan mewawancarai petugas bank terutama yang bertugas  di  bagian  persetujuan  aplikasi calon pembeli.
c. Metode  Studi  Literatur  dengan  melakukan penelitian  ke  perpustakaan  yang  ada kaitannya  dengan  perancangan  Sistem Pengambilan Keputusan Kredit Perumahan.
2. Perancangan Sistem Informasi. Tahap Perancangan Sistem Informasi ini adalah:
a. Menggambarkan Diagram Konteks.
b. Menggambarkan DFD.
c. Menggambarkan  Desain  Database,  Relasi antar tabel dan User Interface.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisa Sistem
Pada  bagian  analisa  sistem  ini,  penulis  menjelaskan perbedaan  antara  sistem  lama  dengan  perhitungan manual dan sistem baru secara terkomputerisasi.

## Sistem Lama
Adapun  kelemahan  dari  sistem  lama  menurut penulis adalah sebagai berikut:
1. Data calon pembeli yang mengajukan KPR tidak tersimpan secara terkomputerisasi dalam database.
2. Pengambilan keputusan untuk menentukan calon pembeli membutuhkan waktu yang lama.
3. Keputusan  calon  pembeli  berpeluang  terjadinya nepotisme  walau  kriteria  yang  disyaratkan  tidak lengkap

## Sistem Baru
Berdasarkan  analisa  pada  sistem  lama  penulis merancang  sistem  baru  yang  menggantikan  sistem lama.  Adapun  kelebihan  dari  sistem  baru  adalah sebagai berikut:
1. Proses  data  calon  pembeli  rumah  dilakukan secara komputerisasi.
2. Meminimalisir  terjadinya  nepotisme  antara oknum pihak bank dengan calon pembeli karena sistem  akan  membaca  seluruh  kriteria  yang disyaratkan dalam pengajuan KPR
3. Pengambilan  keputusan  calon  pembeli  yang disetujui menjadi cepat

## Desain Sistem
Langkah-langkah  perancangan  Sistem  Pengambilan Keputusan Kredit Rumah adalah sebagai berikut:
1. Menggambarkan  diagram  konteks  antara  calon pembeli  dengan  pihak  bank  atau  operator pengguna sistem.
2. Menggambarkan  DFD  untuk  menjelaskan  lebih detail  dari  diagram  konteks  sistem  yang dirancang.
3. Mengambarkan relasi antar tabel, interface input dan output sistem secara umum.

## Desain Logika
Berikut  rancangan  design  logika  yang  digunakan dalam  rancangan  Sistem  Pengambilan  Keputusan Kredit Rumah.
Gambar 1. Diagram Konteks

## Data Flow Diagram Level  0
Gambar 2. Data Flow Diagram Level 0
Table Relationship

## Output Sistem
Gambar 4. Tampilan Form Kriteria
Gambar 5. Output Data Pemohon KPR Gambar  6. Output Hasil Perhitungan FSAW MADM

## IV. PENUTUP
Kesimpulan Aplikasi Sistem Pengambilan Keputusan
menampilkan pemohon kredit rumah yang mendapat ranking  tertinggi  atau  nilai  terbesar  sebagai pertimbangan  bagi  pengambil  keputusan  untuk disetujui.
Aplikasi  Sistem  Pengambilan  Keputusan  untuk Kredit Perumahan Rakyat yang dapat mempermudah dan  mempercepat  proses  persetujuan  sesuai  hasil kriteria yang diajukan.
Sistem  ini  dapat  membantu  pihak  bank  yang membutuhkan  dukungan  sistem  yang  cepat  dalam penentuan  pembeli  KPR  berdasarkan  bobot  dan kriteria  yang  lebih  banyak  dan  menghindari nepotisme pihak bank dengan calon pembeli.

## Saran
Diharapkan  para  pengambil  keputusan  ( decision maker ) memilih  pelanggan  yang  sesuai  memenuhi syarat  dan  hasil  sistem  sehingga  kredit  rumah  tidak mengalami  kredit  macet,  bukan  karena  unsur kedekatan  hubungan  atau  perkenalan  pribadi.  Pihak bank  dapat  menambahkan  input  yang  lebih  banyak atau  random  dengan  bobot  dan  kriteria  yang  lebih banyak pula.

## DAFTAR PUSTAKA
Edy Mulyanto, T.Sutojo dan Dr.Vincent Suhartono. (2011). Kecerdasan Buatan. Yogyakarta:
Penerbit Andi.
Efraim, Jay dan Ting Peng (2005). Decision Support System  and  Intelegent  Systems  (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) . Edisi 7, Jilid 2. Yogyakarta: Andi. Giarrantano  dan  Riley  (1994). Expert  Systems: Principles And Programming . Massachusetts: Thomson Course Technology. Hartati,  Sri.  (2003). Fuzzy  Multy-Attribute  Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu. Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta:
Penerbit Andi Kusumadewi, Sri. (2003). Artificial Intelligence.
Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.
Mc  Leod  (1995). Sistem  Informasi  Manajemen: Studi  Sistem  Informasi  Berbasis  Komputer. Jilid II. New Jersey: Prentice-Hall
International. Russe Stuart (1995). Artificial Intelligence a Modern Approach . Jersey: Prentice-Hall International. Turban,  E.  (1995). Decision  Support  and  Expert System;  Management  Support  System . Newyork:Prentice-Hall.
Turban, E. (1998). Decision Support and Expert System; Management Support System . 5th Ed., Newjersey: Prentice-Hall.

## ANALISIS SENSITIFITAS FUZZY INFERENCE SYSTEM  BERBASIS ALGORITMA MODIFIED PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA RANAH SISTEM PENGABILAN KEPUTUSAN
Rimbun Siringoringo 1)
1 Fasilkom-TI Universitas Sumatera Utara, Medan
Email : 1 ringorbnsrg@gmail.com

## Abstract
In this research the optimization based Modified Particle Swarm Optimization (MPSO) algorithm is applied to optimize  fuzzy  membership  functions.  There  are  two  methods  MPSO  which  applied  the  method  of  Linear Decreasing  Inertia  Weight  (LDIW)  and constriction  Factor  Method (FCM).  Each of these  methods  is tested with 10 trials on two types of particle number, namely 50 and 20 particles. From the test results showed that the amount of the same particle, CFM obtains the global best fitness value which is more optimal than LDIW method. The test is performed as many as 10 and apply 50 particles, the first experiment obtained the global best fitness value, namely 1.4; 1.4; 2.36 and 3.28 for each productivity variable, isolation, social relations and accessibility.  The  test  is  performed  as  many  as  10  attempts  and  applied  20  particles  obtained    global  best fitness value namely  2.34; 2.40; 2.37 and 3.36 for each variable. On the other hand CFM obtain faster results convergence  than  the  method  of    LIDW.  The  experiment    at  100  swarm  method  is  to  find  the  global  best fitness  LDIW  on  swarm  91,  84,  54  and  38  for  each  variable,  while  the  CFM  method  finds  the  global  best fitness  in  the  swarm  81,  23,  34  and  23.  System  has  been  tested  for  lecturer  selection.  From  the  experiment obtained result that with clasically Fuzzy method has MAPE error value 8% and with LIDW method obtained error value 5%.
Keywords : Fuzzy Logic, Modified Particle Swarm Optimization, Fuzzy Membership Function

## 1. PENDAHULUAN
Fungsi  keanggotaan  memegang  peranan  yang sangat  krusial  pada  sistem  pengambilan  keputusan berbasis logika fuzzy . Fungsi keanggotaan merupakan inti dari disain pengambilan keputusan dengan logika fuzzy [1].    Hal  senada  juga  dikemukakan  oleh  [2] bahwa  pemilihan  fungsi  keanggotaan  merupakan kunci  utama  pada  logika fuzzy karena  disain  fungsi keanggotaan  sangat  mempengaruhi    konsistensi, ketepatan  dan  kualitas  keputusan  yang  diselesaikan pada sistem tersebut.
Optimasi  fungsi  keanggotaan fuzzy merupakan bidang kajian riset  yang  menarik  minat para peneliti dalam  rangka  mencari  alternatif  perbaikan  fungsi keanggotaan fuzzy . Terdapat berbagai penelitian terkait yang menerapkan  teknik  optimasi  pada  perbaikan  fungsi keanggotaan fyzzy. Penelitian  tersebut  adalah Simulated Annealing (SA) [3], Clonal Selection Algorithm (CSA) [4] , Jaringan Saraf Tiruan (JST) [5] dan Artificial Ant Colony optimization (AACO) [6] Particle  Swarm  Optimization (PSO)  adalah metode    yang  sering  diterapkan  untuk  memecahkan masalah  optimasi  pada  kasus nonlinier .  PSO menghasilkan  bobot  yang  lebih  optimal  sebagai alternatif Back  Propagation (BP)  dalam  pelatihan JST  [7].    PSO  memberikan  hasil  yang  optimal  pada clusters  centre sebagai  alternatif    K-Means  pada masalah  klasifikasi  pola  atau pattern  classification [8].    Kombinasi  PSO  dengan Support  Vector
Machine (SVM)  pada  optimasi  penjadwalan  proyek diperoleh performa dan  hasil  yang  lebih optimal [9]. Kombinasi  PSO  dengan Statistical  Clustering (SC) pada  masalah  klasifikasi  fitur  menunjukkan  bahwa kedua  algoritma  dapat  memilih  fitur  dengan  jumlah yang    jauh  lebih  kecil  dan  mencapai  kinerja klasifikasi yang lebih baik [10]
Pada  metode  PSO  klasik,   nilai  bobot  inersia atau inertia weight dibuat  konstan,  sehingga  untuk beberapa    kasus,  metode    PSO    klasik    menjadi kurang    efisien.      Perbaikan    PSO  dengan menerapkan Linear  Decreasing Inertia  Weight (LDIW)  yang  berfungsi  mengontrol  kecepatan   dari waktu    ke    waktu    sehingga    kecepatan    mengalami penurunan    secara    linier  yang  membuat  PSO mencari  ruang  yang  lebih  besar  di  awal  untuk mendapatkan posisi dengan cepat yaitu   solusi  yang paling    optimis.    Saat inertia    weight menurun, kecepatan    partikel    juga    ikut  diperlambat  untuk mencari  solusi  parsial  yang  lebih  halus  sehingga metode perbaikan ini mampu memberikan keseimbangan    antara    eksplorasi    global    dan eksploitasi  lokal  [11].
Perbaikan  dan  modifikasi  lainnya  pada  PSO adalah  menggunakan Contriction  Factor Metdod (CFM)  untuk  menjamin  konvergensi  dan  osilasi amplitudo  partikel  menurun  dari  waktu  ke  waktu tanpa  pengaturan  kecepatan  maksimum    [12].    Atas dasar      ide  tersebut  peneliti    menerapkan  kedua metode  tersebut    untuk    mencari    solusi  penentuan
disain    fungsi  keanggotaan fuzzy yang  optimal. Penelitian  ini  melakukan  pendekatan  heuristik berbasis  algoritma  MPSO  serta  meneliti  perbedaan metode  LDIW  dan  CFM  dalam mengoptimalkan fungsi keanggotaan fuzzy .
2. MODIFIED
PARTICLE SWARM OPITIMIZATION (MPSO) Persamaan PSO klasik diubah untuk meningkatkan kemampuan optimasi PSO. Kelompok pertama  dari  modifikasi  PSO  terdiri  modifikasi terhadap  parameter  bobot  inersia  atau Linear Decreasing Inertia  Weight (LIDW)  dan  yang  kedua menggunakan  parameter  faktor  penyempitan  atau Constriction Factor Merthod (CFM) [13].

## 2.1. Linear Decreasing Inertia Weight (LDIW)
Pada  metode  PSO  klasik,   nilai  bobot  inersia atau inertia weight dibuat  konstan,  sehingga  untuk beberapa    kasus,  metode    PSO    klasik    menjadi kurang    efisien.          Shi  dan  Eberhart  (1998) melakukan  modifikasi  terhadap  nilai bobot  inersia dengan  pertimbangan  pada  saat  awal iterasi,  bobot inersia  diatur  dengan  nilai  yang  cukup  besar    untuk memperluas    daerah    pencarian    dan  menghindari terjebak    di local    optimum ,   kemudian  pada  iterasi terakhir,  bobot  inersia  diatur    cukup  kecil  untuk mendapatkan  hasil  akhir  yang  akurat.    menyatakan bobot inersia dengan metode LDIW dapat ditentukan menggunakan persamaan (1) [14]
𝑤 𝑘 𝑖 (𝑤 𝑚𝑎𝑥 − 𝑤 𝑚𝑖𝑛 ) 𝑖𝑡𝑒𝑟 𝑚𝑎𝑥 ∗ 𝑖𝑡𝑒𝑟             (1)
Selanjutnya  [14]  mendeskripsikan  penentuan kecepatan particle pada  MPSO  dapat  ditentukan menggunakan persamaan (2.13) berikut ini :
𝑣 𝑘+1 𝑖 = 𝑤 𝑘 𝑖 ∗ 𝑣 𝑘 𝑖 + 𝑐 1 ∗ 𝑟𝑎𝑛𝑑 ∗ (𝑝 𝑖 − 𝑥 𝑘 𝑖 ) + 𝑐 2 ∗ 𝑟𝑎𝑛𝑑 ∗ (𝑝 𝑘 𝑔 – 𝑥 𝑘 𝑖 ) dimana : 𝑤 𝑘 𝑖 = inertia weight pada epoch ke- i w max
= inertia weight maksimum w min = inertia weight minimum iter max = epoch maksimum iter = current epoch Parameter w max biasanya diterapkan sebesar 0,9 dan parameter w min diterapkan sebesar 0,4. Parameter C 1 = C 2 = 2 [9].

## 2.2. Constriction Factor Method (CFM)
Clerc dalam [14] melakukan penerapan constriction  factor yang  dikenal    dengan  istilah Contriction  Factor Method  (CFM). Peningkatan  dan modifikasi  ini  bertujuan  untuk  menjamin  suatu penelusuran  dalam  algoritma  PSO  untuk  konvergen lebih  cepat. Constriction  factor ditentukan  dengan menggunakan persamaan (3) berikut ini :
𝐶 = 2 |2 − 𝜑 − √𝜑 2 − 4𝜑| (3)
Kecepatan particle pada MPSO dapat ditentukan menggunakan persamaan (4) berikut ini :
𝑣 𝑘+1 𝑖 =   𝐶 ∗ {𝑣 𝑘 𝑖 + 𝑐 1 ∗ 𝑟𝑎𝑛𝑑 ∗ (𝑝 𝑖 − 𝑥 𝑘 𝑖 ) + 𝑐 2 ∗ 𝑟𝑎𝑛𝑑 ∗ (𝑝 𝑘 𝑔 − 𝑥 𝑘 𝑖 )}
Parameter  =  C1  +C2  dan  >4,  sehingga untuk  memenuhi  syarat  tersebut  nilai  C 1 dan  C 2 biasanya bernilai 2, 05

## 3. FUNGSI EVALUASI ( FITNESS FUNCTION )
Nilai fitness pada  sebuah  fungsi  keanggotaan fuzzy dapat  dihitung  dengan  mempertimbangkan keterhubungan  daerah  linguistik  yang  satu  dengan daerah  linguistik  yang  lainnya  [15].  Terdapat  dua kriteria  evaluasi  yang  dapat  digunakan  untuk mengevaluasi  disain  fungsi  keanggotaan fuzzy yaitu faktor overlap dan faktor coverage .

## 3.1. Faktor Overlap
Perbandingan overlap dari  fungsi  keanggotaan R jk dan  R ji dapat  didefenisikan  sebagai  panjang overlap dibagi  setengah  jarak  minimum  dari  dua fungsi  tersebut.  Pada  gambar  1  ditampilkan gambaran keadaan overlap dua daerah fuzzy segitiga.
Gambar 1. Overlap dua  daerah segi tiga
Faktor overlap pada  dua  daerah fuzzy dapat ditentukan menggunakan persamaan (5) berikut ini :
= ∑ 𝑘≠𝑖 [𝑚𝑎𝑥 (( 𝑜𝑣𝑒𝑟𝑙𝑎𝑝(𝑅 𝑗𝑘 , 𝑅 𝑗𝑖 ) min (𝑤 𝑗𝑘 , 𝑤 𝑗𝑖 ) ) , 1) − 1]
Pada  persamaan  (5)  di  atas, overlap (R jk, R ji ) adalah jarak overlap antara daerah R jk dan R ji. Faktor overlap didesain  untuk  menghindari  supaya  fungsi keanggotaan fuzzy tidak  tumpang  tindih  terlau  dekat seperti gambar 2 berikut ini :
Gambar 2.  Bentuk fungsi keanggotaan saling overlap terlalu dekat o w w R R
Low   Middle   High (2) (4)
(5)

## 3.3. Faktor Coverage
Faktor coverage didesain untuk menghindari supaya fungsi keanggotaan tidak terpisah terlalui jauh seperti gambar 3  berikut ini :
Gambar 3. Bentuk fungsi keanggotaan yang terpisah terlalu jauh Faktor coverage fungsi  keanggotaan    I j dapat didefenisikan pada persamaan (6) berikut ini :
𝐹𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 𝑐𝑜𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒  =
1 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒(𝑅𝑗𝑘 ,𝑅𝑗𝑖) 𝑚𝑎𝑥(𝐼𝑗)
3.4. Faktor Suitability Faktor  Suitabilitas (suitability) adalah  hasil penjumlahan  dari  faktor overlap dengan  faktor coverage sebagaimana  dirumuskan  pada  persamaan (7) berikut ini :
∑ 𝑘≠𝑖 [𝑚𝑎𝑥 (( 𝑜𝑣𝑒𝑟𝑙𝑎𝑝(𝑅 𝑗𝑘 ,𝑅 𝑗𝑖 ) min (𝑤 𝑗𝑘 , 𝑤 𝑗𝑖 ) ) , 1) − 1] + 1 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒(𝑅 𝑗𝑘 , 𝑅 𝑗𝑖 ) 𝑚𝑎𝑥(𝐼 𝑗 )
Untuk menentukan nilai fitness dapat ditentukan dengan persamaan (8) berikut ini :
𝐹𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = 1 𝑠𝑢𝑖𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦

## 4. VARIABEL DAN DATASET .
Fungsi  keanggotaan fuzzy terdiri  dari  15 parameter  dan  5  daerah  linguistik    yaitu  Sangat Rendah (SR), Rendah (R), Cukup (C), Tinggi (T) dan Sangat  Tinggi  (ST). Dataset yang  digunakan  dalam penelitian ini terdiri dari dua variabel yaitu :
1. Variabel Produktifitas   : range 20 - 70
2. Variabel Keterisolasian : range 12 – 80

## 5. PERANCANGAN ALGORITMA
Disain diagram alir optimasi fungsi keanggotaan fuzzy menggunakan algoritma MPSO dapat digambarkan sebagai berikut :
Gambar 4. Algoritma Optimasi Fuzzy Menggunakan Algoritma MPSO

## 6. PARAMETER MPSO

## 6.1. Parameter LDIW
Parameter  yang  digunakan  pada  metode  ini adalah inertia  weight awal (W up ), inertia  weight akhir  (W l ow ),  faktor learning  particle (C 1 ),  faktor learning swarm (C 2 ), jumlah particle jumlah swarm . Parameter-parameter tersebut ditampilkan pada tabel 1  dan  tabel  2.  Tabel  1  diguunakan  untuk  pengujian 50  partikel  sedangkan  tabel  2  digunakan  untuk pengujian 20 partikel
Tabel 1. Parameter LDIW 50 Particle W Up W Low C1 C2 Swarm Particle 0,9 0,4 2 2 100 50 Tabel 2. Parameter  LDIW 20 Particle W Up W Low C 1
C 2 Swarm Particle 0,9 0,4 2 2 100 20
Low                        Middle
0                 5                           20 (6) (7) (8) Mulai

## Menentukan parameter MPSO
Evaluasi inisial partikel untuk mendapatkan pBest dan gBest
Inisialisasi partikel dan Swarm dan Sorting Partikel Selesai Update posisi partikel Evaluasi partikel baru untuk menemukan pBest baru dan gBest baru
Update parameter fuzzy untuk membentuk
Fungsi Keanggotaan Kriteria berhenti terpenuh i ? Tidak Diperoleh nilai fungsi keanggotaan fuzzy yang optimal Ya Update kecepatan partikel

## 6.2. Parameter CFM
Parameter  yang  digunakan  pada  metode  ini adalah   faktor learning  particle (C 1 ), faktor learning swarm (C 2 ,  jumlah particle serta  jumlah swarm. Parameter-parameter tersebut ditampilkan pada tabel 3  dan  4.  Tabel  3  digunakan  untuk  pengujian  50 partikel  sedangkan  tabel  4  digunakan  untuk pengujian 20 partikel
Tabel 3. Parameter  CFM 50 Particle
C 1 C 2 Swarm Particle 2, 05 2, 05 100 50 Tabel 4. Parameter  CFM 20 Particle C 1 C 2 Swarm Particle 2, 05 2, 05 100 20

## 7. REPRESENTASI PARTIKEL

## 7.1. Representasi Partikel Produktifitas
Variabel  Produktifitas  dengan range 20-70  dan lima daerah fuzzy yaitu  SR(20, 23, 30),    R(25, 35, 45), C(40, 50, 60), T(55, 62, 65) dan   ST(64, 68, 70).
Gambar 5. Representasi partikel fungsi keanggotaan produktifitas
Tabel 5. Representasi partikel produktifitas
Partikel 20,23,30,25,35,45,40,50,60,55,62,65,64,68,70
7.2. Representasi Partikel Keterisolasian
Variabel Keterisolasian dengan range 20-70 dan lima daerah fuzzy yaitu  SR(12, 15, 24),    R(20, 26, 30), C(28, 32, 40), T(34, 46, 60) dan   ST(50, 77, 80).
Gambar 6. Representasi partikel fungsi keanggotaan keterisolasian
Grafik fungsi keanggotaan pada gambar 6 di atas dapat direpresentasikan ke dalam bentuk  partikel seperti pada tabel 6 berikut :
Tabel 6 Representasi partikel keterisolasian Partikel 12,15,24,20, 26,30,28,32,40,34,46,60,50,77, 80

## 8. HASIL PENGUJIAN

## 8.1. Inisialisasi Swarm
Tabel  7  dan  8  berikut  ini  adalah  gambaran (sebahagian)  inisial swarm atau swarm pertama variabel  Produktifitas  dan  variabel  Keterisolasian. Variabel Produktifitas diinisialisasi  dengan range 0- 70  dan  variabel  Keterisolasian  diinisialisasi  dengan range 0-80. Swarm pertama terdiri atas 50 particle (P1-P50)  dan  masing-masing particle memiliki  nilai fitness yang berbeda.
Tabel  7 Inisialisasi Swarm Produktifitas P Particle Fitness P1 P2 P3 P4 P5 P10 P48 P49 P50 1     4     13   9     17   31   23   35   40   40   42   49   48   56   63 3     7     18   12   26   40   39   42   52   49   53   63   55   63   68 0     1     10   2     12   25   15   25   36   26   38   57   41   59   64 9     21   36   34   39   54   40   58   60   60   61   62   62   67   67 2     6     14   13   17   28   24   29   29   29   35   51   44   53   64 0     0     2     1     15   19   16   23   26   25   29   42   30   45   49 3     9     25   14   25   35   34   40   51   42   54   61   59   63   67 3     4     13   13   16   30   22   43   54   51   56   57   56   58   60 2     9     16   16   16   26   24   30   38   36   50   64   62   64   66 6,45 5,45 7,48 4,41 7,42 6,46 5,45 6,47 6,45 Tabel 8 Inisialisasi Swarm Keterisolasian P Particle Fitness P1 P2 P3 P4 P5 P10 P48 P49 P50 15  15   28   19   35   49   47   50   57   53   57   71   63   72   75 2    20   23   22   29   41   32   42   49   44   53   68   67   70   74 3    9     14   11   14   19   18   21   41   23   65   72   71   77   79 1    3     5     3     12   36   27   42   55   44   61   64   64   76   78 0    7     32   17   37   39   38   44   54   44   58   63   60   63   73 2    13   24   16   30   35   34   39   43   42   58   76   70   79   79 1    20   25   24   34   44   38   46   47   46   53   70   59   70   73 4    8     14   9     42   51   50   54   64   58   66   69   66   70   75 17  21   24   22   32   39   33   51   53   53   64   71   68   72   77 4,43 3,40 5,46 5,48 4,43 5,46 5,48 5,43 6,46

## 8.2. Local  Best
Local best    fitness adalah  nilai fitness terkecil pada  setiap swarm. Pada  tabel    berikut  ini ditampilkan  (sebahagiam) local  best fitness untuk swarm pertama Produktifitas.
Tabel 9. Local Best Fitness Swarm Pertama P Fitness P Fitness P1 6,45 P26 3,37 P2 5,45 P27 5,4 P11 6,48 P36 4,47 P12 6,44 P37 6,47 P13 6,46 P38 5,45 P14 7,47 P39 7,43 P15 7,46 P40 6,48 P16 4,44 P41 4,46 P17 5,47 P42 3,4 P18 6,47 P43 7,46 P23 5,47 P48 5,45 P24 6,44 P49 6,47 P25 5,43 P50 6,45 Min 3,37
Pada  tabel  9  diatas, fitness terbaik  (terkecil) untuk swarm pertama adalah 3,37 yaitu pada swarm 26 (P26)

## 8.3. Global Best
Global  best adalah particle paling  baik  dengan nilai fitness paling kecil di antara semua swarm yang ada.    Untuk  variabel  produktifitas, Global  best terdapat pada swarm 91, particle 41 dan dengan nilai fitness sebesar  1,4.  Tabel  10  berikut  ini  adalah partikel  terbaik  variabel  Produktifitas  dengan  range 20-70.  Angka-angka  tersebut  akan  dipakai  sebagai paramater  pembentuk  grafik  fungsi  keanggotaan fuzzy teroptimasi.
Tabel 10. Global Best Fitness Produktifitas

## Particle
P41 20,22,28,25,37,47,37,48,53,52,61,63,62,69,70
Tabel 11. Global Best Fitness Keterisolasian
Particle
P7 12,17,25,17,28,46,39,47,48,47,62,70,64,70,80

## 8.4. Global Seeking
Global  seeking adalah  proses  penelusuran global  best  fitness dimulai  dari swarm pertama. Global  best  fitness merupakan fitness dengan  nilai paling  kecil,  sehingga  proses  penelusuran  akan membentuk grafik menurun sebagaimana ditampilkan pada gambar berikut.
Gambar 5 Grafik Global Seeking Produktifitas
Gambar 6 Grafik Global Seeking Keterisolasian
Pada  gambar  5    di  atas,  variabel  Produktifitas memiliki local best fitness sebesar 3,37 pada swarm awal  dan  menemukan  global  best  fitness  sebesar 1,40  pada  swarm  91(S91).  Pada  gambar  6  di  atas, variabel  Keterisolasian  memiliki  local  best  fitness sebesar  3,39  pada  swarm  awal  dan  menemukan global  best  fitness  sebesar  1,40  pada  swarm  84 (S84).

## 9. PERBANDINGAN  HASIL OPTIMASI
Pada  tabel  7  dan  8  ditampilkan  hasil keseluruhan pencapaian global best fitness masing- masing  variabel. Pada  tabel  tersebut  ditampilkan keseluruhan  nilai global  best fitness yang  diperoleh padametode  LDIW  dan  CFM.      Keseluruhan  nilai global  best fitness lebih  kecil  atau  lebih  baik  dari nilai fitness sebelum dioptimasi

## Tabel 12 Perbandingan optimasi produktifitas
Perco- baan Metode LDIW 50 LDIW 20 CFM 50 CFM 20 1 1,4 2,34 1,4 2,34 2 1,4 2,37 1,4 2,37 3 1,4 2,34 1,4 2,34 4 1,4 2,34 1,4 2,34 5 1,4 2,34 1,4 2,34 6 1,4 2,34 1,4 2,34 7 1,4 2,34 1,4 2,34 8 1,4 2,37 1,4 2,37 9 1,4 2,34 1,4 2,34 10 1,4 2,34 1,4 2,37 Sebelum 3,03
3,37 1,4 0 1 2 3 4 0 50 100 Fi tn ess Swarm 5.38 2.36 0 1 2 3 4 5 6 0 50 100 Fi tn e ss Swarm
Tabel 13  Perbandingan optimasi keterisolasian Perco- baan Metode LDIW 50 LDIW 20 CFM 50 CFM 20 1 1,4 3,37 1,4 2,4 2 1,4 3,39 1,4 2,4 3 1,4 3,38 1,4 2,4 4 1,4 3,38 1,4 2,4 5 1,4 3,37 2,35 2,4 6 1,4 3,38 1,4 3,4 7 1,4 3,38 2,37 2,4
8 1,4 3,38 1,4 2,4 9 1,4 3,38 1,4 2,4 10 1,4 3,39 1,4 2,4 Sebelum 4,16
Pada  tabel  12  di  atas  diperoleh global  best fitness hasil  optimasi  dengan range 1,4  -2,37, nilai fitness sebelum  dioptimasi  adalah  3,  03.  Hal tersebut menunjukkan bahwa dengan metode MPSO diperoleh optimasi atau perbaikan nilai fitness fungsi keanggotaan fuzzy Produktifitas.      Pada tabel 8 di atas  diperoleh global  best fitness hasil  optimasi dengan range 1,4  -  3,39,  nilai fitness sebelum dioptimasi  adalah  4,  16.  Hal  tersebut  menunjukkan bahwa  dengan  metode  MPSO  diperoleh  optimasi atau perbaikan nilai fitness fungsi keanggotaan fuzzy Keterisolasian.

## 10. PERBANDINGAN  METODE OPTIMASI
Pada penelitian ini penentuan kecepatan particle dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu  dengan  metode LDIW dan  dengan                  CFM.  Masing-masing metode  tersebut  diuji  sebanyak  10  kali  pada  dua jenis particle yang berbeda yakni 50 particle dan 20 particle .
9.1. LDIW 50 particle dengan LDIW 20 Particle
Tabel 14. Perbandingan  LDIW 50 Particle dan
LDIW 20 Particle Perco- baan Produktifitas Keterisolasian LDIW 50 LDIW 20 LDIW 50 LDIW 20 1 1,4 2,34 1,4 3,37 2 1,4 2,37 1,4 3,39 3 1,4 2,34 1,4 3,38 4 1,4 2,34 1,4 3,38 5 1,4 2,34 2,35 3,37 6 1,4 2,34 1,4 3,38 7 1,4 2,34 2,37 3,38 8 1,4 2,37 1,4 3,38 9 1,4 2,34 1,4 3,38 10 1,4 2,34 1,4 3,39
Tabel 14 di atas ditampilkan hasil perbandingan global best fitness MPSO metode LDIW 50 particle dengan LDIW 20 particle pada pengujian sebanyak 10 kali percobaan. Tabel tersebut menunjukkan bahwa dengan metode LDIW 50 particle diperoleh nilai fitness yang lebih minimum jika dibandingkan dengan metode LDIW 20 particle . Hasil pada tabel 9
di atas dapat ditampilkan dalam bentuk grafik pada gambar 5 dan gambar 6 berikut ini :
Gambar 5. Grafik Perbandingan Global Best Fitness
Produktifitas
Gambar 6. Grafik Perbandingan Global Best Fitness Keterisolasian
9.2.  CFM  50 Particle dengan CFM  20 Particle
Tabel 15. Perbandingan CFM 50 Particle dengan CFM 20 Particle Perco- baan Produktifitas Keterisolasian LDIW 50 LDIW 20 LDIW 50 LDIW 20 1 1,4 2,34 1,4 2,4 2 1,4 2,37 1,4 2,4 3 1,4 2,34 1,4 2,4 4 1,4 2,34 1,4 2,4 5 1,4 2,34 2,35 2,4 6 1,4 2,34 1,4 2,4 7 1,4 2,34 2,37 2,4 8 1,4 2,37 1,4 2,4 9 1,4 2,34 1,4 2,4 10 1,4 2,37 1,4 2,4
Tabel  10  menampilkan  hasil  perbandingan optimasi  MPSO  metode  CFM  50 particle dengan CFM  20 particle pada  pengujian  sebanyak  10  kali percobaan.  Tabel  tersebut  menunjukkan  bahwa dengan metode CFM 50 particle didapat nilai fitness yang  lebih  optimal  dibandingkan  dengan  metode CFM  20 particle .  Hasil  pada  tabel  10  di  atas  dapat ditampilkan dalam bentuk grafik pada gambar 7 dan gambar 8 berikut ini :
0 1 2 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Fi tn ess Percobaan LDIW   50 LDIW   20 0 1 2 3 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Fi tn e ss Percobaan LIDW 50 LDIW 20
Gambar 7. Grafik Perbandingan Global Best Fitness Produktifitas
Gambar 8. Grafik Perbandingan Global Best Fitness Ketrisolasian 10.1. LDIW  50  Particle  dengan  CFM  50 Particle Tabel 16 Perbandingan LDIW 50 Particle dengan CFM 50 Particle Perco- baan Produktifitas Keterisolasian LDIW 50 CFM 50 LDIW 50 CFM 50 1 1,4 1,4 1,4 1,4 2 1,4 1,4 1,4 1,4 3 1,4 1,4 1,4 1,4 4 1,4 1,4 1,4 1,4 5 1,4 1,4 2,35 2,35 6 1,4 1,4 1,4 1,4 7 1,4 1,4 2,37 2,37 8 1,4 1,4 1,4 1,4 9 1,4 1,4 2,35 1,4 10 1,4 1,4 2,35 1,4 Tabel 16 menampilkan hasil perbandingan global best fitness MPSO metode LDIW 50 particle dengan CFM 50 particle . Tabel tersebut menunjukkan bahwa metode CFM didapat nilai fitness yang lebih kecil atau sama dibanding dengan metode LDIW, dengan kata lain hasil pencapaian global best fitness pada metode LDIW tidak pernah melampaui hasil pencapaian global best fitness pada metode  CFM. Hasil pada tabel 11 di atas dapat ditampilkan dalam bentuk grafik pada gambar 9 dan 10 berikut ini :
Gambar 9 Grafik Perbandingan Global Best Fitness
Produktifitas
Gambar 10 Grafik Perbandingan Global Best Fitness Keterisolasian 10.2. Perbandingan Swarm LDIW  50  Particle dengan CFM 50 Particle
Selain  mengamati  dari  sisi  perbandingan global best  fitness ,  hal  lain  yang  juga  diamati  pada perbandingan  metode  LDIW  dan  CFM  adalah perbandingan swarm .            Tabel  12  menampilkan hasil  perbandingan swarm metode  LDIW  50 particle dengan  CFM  50 particle .  Tabel  tersebut menunjukkan  bahwa  dengan  metode  CFM  50 particle ditemukan  solusi  yang  lebih  cepat  atau swarm yang  lebih  sedikit  jika  dibandingkan  dengan metode LDIW 50 particle
Tabel 17 Perbandingan Swarm LDIW 50 Particle dengan CFM 50 Particle Perco- baan Produktifitas Keterisolasian LDIW 50 CFM 50 LDIW 50 CFM 50 1 91 81 84 23 2 89 32 57 52 3 87 83 47 40 4
65 46 38 35
5 69 57 82 51 6
94 55 84 76
7 75 65 71 31 8 84 56
87 19
9 83 64 78 21 10 97 83 81 19
0 0.5 1 1.5 2 2.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Fi tnes Percobaan LDIW 50 LDIW 20 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Fi tn e ss Percobaan LDIW 50 LDIW 20 0 0.5 1 1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Fi tn ess Percobaan LIDW 50 CFM 50 0 0.5 1 1.5 2 2.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Fi tn e ss Percobaan LIDW 50 CFM 50
Gambar 11. Grafik Perbandingan Swarm
Gambar  12. Grafik Perbandingan Swarm Metode LDIW 50 Particle dengan CFM 50 Particle 11. GRAFIK FUNGSI KEANGOOTAAN TEROPTIMASI Penelitian ini bertujuan untuk menentukan menentukan parameter dan disain fungsi keanggotaan fuzzy yang optimal. Gambar 13, 14, 15 dan 16 adalah disain fungsi kenaggotaan yang optimal untuk variabel produktifitas dan keterisolasian
10.1 LDIW 50 Particle
(a)
(b)
Gambar 13. Grafik fungsi keangootaan teroptimasi (a) Produktifitas (b) Keterisolasian
10.2 LDIW 20 Particle
(a)

## (b)
Gambar 14. Grafik fungsi keangootaan teroptimasi (a) Produktifitas (b) Keterisolasian
10.3 CFM 50 Particle
(a)

## (b)
Gambar 15. Grafik fungsi keangootaan teroptimasi (a) Produktifitas (b) Keterisolasian
10.3 CFM 20 Particle (a)
0 20 40 60 80 100 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Sw ar m Percobaan LDIW 50 CFM 50 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Sw ar m Percobaan LDIW 50
Gambar 13. Grafik fungsi keangootaan teroptimasi (a) Produktifitas (b) Keterisolasian

## 12. PENERAPAN  SISTEM  PADA  KASUS  SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN
Sistem  ini  diuji  pada  sistem  pengambilan keputusan  (SPK)  pemilihan  dosen  terbaik  dengan menggunakan  data  source  84  orang  dosen  yang didapat  dari  litbang  PTS  X  dengan  mengacu  pada tiga  kriteria  yakni  Materi,  Sikap  dan  Disiplin sebagaimana data pada tabel berikut (sampel)  :
Tabel 18. Data source Dosen No. Dosen Materi Sikap Disiplin 1 3,45 3,82 3,70 2 3,54 3,78 3,57 3 3,05 3,41 3,36 4 3,65 3,94 3,82 5 3,53 3,74 3,80 20 3,32 3,40 3,40 30 3,33 3,55 3,60 50 3,26 3,55 3,58 60 3,28 3,10 3,69 61 3,56 3,83 3,77 62 3,57 3,76 3,74 63 3,58 3,90 3,80 64 3,03 3,48 3,33 65 2,91 3,13 2,99 66 3,12 3,09 3,25 67 2,86 2,20 2,76 68 2,91 3,53 3,22 69 2,98 3,62 2,48 84 3,78 3,83 3,83

## 13. HASIL PENENTUAN DOSEN TERBAIK
Tabel berikut ini adalah output sistem yaitu nilai dosen pada tiga metode yaitu FUZZY, LDIW dan data real atau data source

## Tabel 19. Hasil Pengujian sistem
No FUZZY LDIW REAL 1 13,58 14,37 14,81 2 14,00 14,51 14,27 3 12,65 14,38 13,42 4 14,00 14,64 15,28 5 14,00 14,43 15,20 20 13,23 14,41 13,60 30 13,26 14,41 14,40 50 13,03 14,43 14,32 60 13,10 14,41 14,76 61 14,00 14,52 15,08 62 14,00 14,56 14,96 63 14,00 14,60 15,20 64 12,74 14,38 13,32 65 12,15 13,08 11,96
66 12,67 14,42 13,00 67 11,03 11,49 11,04 68 12,60 13,33 12,88 69 13,69 11,81 9,92 84 14,00 15,67 15,32
Dari  hasil  pengujian  di  atas  diperoleh  temuan penelitian  bahwa  dengan  metode  Fuzzy  klasik diperoleh  tingkat error sebesar  8%  dan  dengan metode FUZZY-PSO diperoleh tingkat error sebesar 5  %.  Dengan  kata  lain  pengintegrasian  PSO  pada FIS  mampu  meningkatkan akurasi  hasil pengukuran sekaligus meminimlisasi error sebesar 3 %.
Tabel 20. Tingkat error Metode Akurasi (MAPE) Fuzzy 8% LDIW 5%

## 14. PENUTUP
Berdasarkan  percobaan  yang  telah  dilakukan untuk  mengoptimasi  fungsi  keanggotaan fuzzy menggunakan  algoritma  MPSO  dengan  metode Linear  Decreasing Inertia  Weight (LDIW)  dan Constriction Factor Method (CFM) didapat kesimpulan  bahwa  Dalam  hal  ini  semakin  banyak jumlah particle maka  didapatkan  ruang  pencarian solusi  yang  lebih  luas  sehingga  diperoleh  nilai fitness yang  lebih  optimal.  Untuk  jumlah particle yang  sama,  hasil global  best  fitness yang  diperoleh dengan  metode  CFM  lebih  optimal    dibandingkan dengan  metode  LDIW.  Secara  keseluruhan,  nilai global best  fitness pada  metode LDIW tidak pernah melebihi  keoptimalan  CFM.  Untuk  jumlah particle yang sama, metode CFM mencapai solusi yang lebih cepat dibandingkan dengan LDIW, dengan kata lain particle pada  FCM  mencapai  konvergensi  yang lebih cepat dibandingkan dengan metode LDIW. Pada  penelitian  lain  yang  berkaitan  dengan optimasi  fungsi  keanggotaan fuzzy menggunakan algoritma MPSO, pengujian perlu dilakukan dengan melibatkan  jumlah particle dan swarm yang  lebih banyak serta parameter yang lebih variatif dari yang sudah diterapkan pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]      F.B.  Alwi,  Knowledge  acquisition  tool  for learning  membership  function  and  fuzzy classification  rules  from  numerical  data .
International Journal of Computer
Applications  (IJCA) vol.  64,  no13,                  pp. 24-30, 2013.
[2]    S.Wang,  G.  Wang,  M.  Gao,  and  S.  Yu,  Using fuzzy  hybrid  features  to  classify  strokes  in interactive  sketches .  Journal  Of  Advances  in
Mechanical Engineering, vol. 25 , no. 3, pp. 1- 7, 2013.
[3]   M.N. Vikas and R.K. Prabhas, 2. Efficient hand off  using  fuzzy  and  simulated  annealing. Internatioanl  Journal  of  Computer  Network and  Information  Security ,  vol.  12 , no.  1,  pp. 17-23, 2012
[4]    A.M.  Acilar  and  A.  Arslan,  Optimization  of multiple input single output fuzzy membership functions  using  clonal  selection  algorithm .
Proceedings  of  the  8 th WSEAS  International Conference  on  Applied  Computer  Science (ACS'08) , pp. 49-53, 2008
[5].  S.J.  Sruthi,  Self  generated  fuzzy  membership function  using  ANN  clustering  technique. International  Journal  of  Latest  Trends  in Engineering  and  Technology ,  vol.  13,  no.  2, pp. 142-152, 2013.
[6].  A .Khosla, Comparison of ABC and ant colony algorithm  based  fuzzy  controller  for  an inverted  pendulum. International  Journal  of Innovative Technology
and Exploring Engineering, vol. 3, no. 3 , pp. 123-234, 2013.
[7]    D.  Dutta,  R.  Roy  and  K.  Choudhury,  Training artificial  neural  network  using  particle  swarm . International Journal of Advanced Research in Computer  Science  and  Software  Engineering, vol. 3, no 3, pp. 430- 434, 2013.
[8]      M.  Nayak,  GPAC-APSO  Clustering  using modified s-transform for data mining .
International  Journal  Of  Engineering  Science & Advanced Technology, vol.  2, no.1, pp. 38 –
48 , 2012.
[9]      C.H.  Yang,  C-H.  Hsiao  and  L-Y    Chuang, Linearly  Decreasing  Weight  Particle  Swarm Optimization  with  AcceleratedStrategy  for  ata Clustering . International Journal of Computer
Science , vol. 37, no. 3, pp. 3-9, 2010.
[10]. Lane, M.C., Xue, B. & Liu, I. 2013. PSO based selection  of  spectral  features  for  remotely sensed
image
classification.
International Journal on  Artificial  Intelligence Tools 22 (4) : 214-218.
[11]  Y.  Shi  and  R.C.  Eberhart,  A  modified  particle swarm  optimizer. Proceedings  of  Congress  on Evolu-tionary Computation , pp. 79-73, 1998
[12]  M.  Clerc,  The  Swarm  and  The  Queen: Towards  a  Deterministic  and  Adaptive Particle Swarm Optimization, Proceeding  of Congress  on  Evolutionary  Computation,
ashington , pp. 1951-1957, 1999
[13]  M.  Jacubcoca,  P.  Maca  and  P.  Pech,  A Comparison  of  Selected  Modifications  of  the Particle Swarm Optimization Algorithm.
Journal  of  Applied  Mathematics, vol.  14, no.2014, pp. 10-15, 2014
[14]  H.  Guo  and  J.  He,  A modified  particle  swarm optimization  algorithm. Journal  of  Computer Science ,  vol.  10,  no  2,                    pp.    341-346,
2013.
[15]  T.P. Hong, C.H. Chen, Y.C. Lee and Y.L Wu, Genetic-fuzzy  data  mining  with  divide  and
conquer  strategi. IEEE  Transaction  On Evolutionary Computation, vol.  12 , no. 2, pp. 252-265, 2008.