Page 48 - Science and Technology For Society 5.0

~ Science and Technology for Society 5.0 ~ 11

Fuzzy -soft sets atau disingkat dengan ( , )-soft sets merupakan
kombinasi antara teori fuzzy sets dengan -soft sets. Pada ( , )-soft sets,
semua kemungkinan karakteristik parameter -soft sets dinyatakan dalam
bentuk fuzzy sets (Akram et al., 2018). Hesitant -soft sets adalah hasil
hibridisasi -soft sets dengan keragu-raguan (hesitancy). Hal ini dapat
terjadi ketika pengambil keputusan memiliki keraguan dalam memberikan
nilai terhadap objek berdasarkan parameter yang diamati. Sehingga analisis
dilakukan terhadap data yang merupakan penggabungan penilaian dari
beberapa pengambil keputusan (Akram et al., 2019).
-soft rough sets merupakan kombinasi -soft sets dengan rough sets
(Alcantud, et al, 2019; Zhang, et al., 2021). Model ini untuk mengatasi
masalah inkonsistensi dalam analisis keputusan. Pada -soft rough sets,
elemen terbaik dipilih menjadi himpunan keputusan berdasarkan atribut
keputusan, dan himpunan diaproksimasi oleh himpunan elemen terbaik
berdasarkan nilai atribut masing-masing atribut kondisi yaitu proses
pemilihan objek terbaik diantara objek yang bagus (Zhang, et al., 2021).
-soft topology membahas tentang -soft interior, -soft exterior, -
soft closure, -soft basis, dan -soft frontier (Riaz, et al., 2019). -soft
algebraic structures selain menjelaskan beberapa operasi -soft sets juga
mendefinisikan -soft group, -soft ring, -soft ideal, dan -soft lattice
(Kamaci, 2020).
Generalized vague -soft set, atau disingkat dengan ( , )-soft sets,
merupakan kombinasi -soft sets dengan generalized vague soft sets untuk
mengatasi ketidakjelasan (vagueness) dalam pengambilan keputusan.
( , )-soft sets selain membahas tentang derajat kepemilikan elemen
tetapi juga tingkat kemungkinan kepemilikan tersebut (Chen et al., 2020).
Neutrosophic -soft sets merupakan kombinasi neutrosophic sets
dengan -soft sets. Karena neutrosophic sets merupakan perluasan dari
intuitionistic fuzzy sets maka Neutrosophic -soft sets juga menggunakan
prinsip dari fuzzy -soft sets dan intuitionistic fuzzy -soft (Riaz et al., 2020).
Reduksi parameter -soft sets memperkenalkan konsep -
, reduksi -soft sets dan parameter berlebihan (Akram et al.,
2021). Reduksi parameter pada soft sets menggunakan prinsip teori rough
sets. Namun, Akram et al. (2021) membuktikan bahwa pada -soft set
pendekatan rough sets tidak dapat digunakan sehingga diperlukan algoritma
khusus untuk mengatasi ini. Reduksi parameter diperlukan agar
pengambilan keputusan efektif terlebih jika data yang digunakan dalam
jumlah besar.