Logika Himpunan LANDASAN TEORI

3.4.1. Tahapan Pembuatan FMEA Failure Mode and Effect Analysis

Prosedur dalam pembuatan FMEA mengikuti sepuluh tahapan berikut ini 1. Melakukan peninjauan terhadap proses. 2. Mengidentifikasi potential failure mode mode kegagalan potensial pada proses. 3. Membuat daftar potential effect akibat potensial dari masing-masing mode kegagalan. 4. Menentukan peringkat severity untuk masing-masing cacat yang terjadi. 5. Menentukan peringkat occurance untuk masing-masing mode kegagalan. 6. Menentukan peringkat detection untuk masing-masing mode kegagalan danatau akibat yang terjadi. 7. Menghitung nilai Risk Priority Number RPN untuk masing-masing cacat. 8. Membuat prioritas mode kegagalan berdasarkan nilai RPN untuk dilakukan tindakan perbaikan. 9. Melakukan tindakan untuk mengeliminasi atau mengurangi kegagalan yang paling banyak terjadi. 10.Mengkalkulasi hasil RPN sebagai mode kegagalan yang dikurangi atau dieliminasi. Kesepuluh tahapan tersebut dituangkan ke dalam lembar kerja FMEA.

3.5. Logika

Fuzzy 13 Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output. Logika fuzzy merupakan salah satu metode 13 Sri Kusumadewi, Hari Purnomo. 2002. Analisis Desain Fuzzy Menggunakan Tool. Box Matlab. Yogyakarta: Graha Ilmu. h. 2-3, 17 Universitas Sumatera Utara untuk melakukan analisa system yang mengandung ketidakpastian. Penerapan logika fuzzy dalam FMEA adalah untuk membantu menentukan nilai Risk Priority Number dari kegagalan yang terjadi. Dengan melakukan metode fuzzy FMEA ini, perusahaan dapat menentukan proses mana yang harus diprioritaskan untuk diberikan solusinya secara bertahap sehingga dapat meminimalkan terjadinya kegagalan dalam proses produksi. Terdapat beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy antara lain : 1.Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. Konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti. 2. Logika fuzzy sangat fleksibel. 3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat. 4.Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi non linier yang sangat kompleks. 5. Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan. 6.Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional. 7. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.

3.6. Himpunan

Crisp dan Himpunan Fuzzy Pada himpunan tegas crisp, nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A, yang sering ditulis dengan µ[x], memiliki dua kemungkinan: 1. Satu 1, yang berarti bahwa item menjadi anggota dalam suatu himpunan. Universitas Sumatera Utara 2. Nol 0, yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan. Himpunan crisp A didefinisikan oleh item-item yang ada pada himpunan itu. Jika a ɛA, angka nilai yang berhubungan dengan a adalah 1. Namun, jika aɛA, maka nilai yang berhubungan dengan a adalah o. Notasi A={x|Px} menunjukkan bahwa A berisi item x dengan Px benar. Jika X merupakan fungsi karakteristik A dan properti P, maka dapat dikatakan bahwa Px benar, jika dan hanya jika X x=1. Kalau pada himpunan crisp, nilai A keanggotaan hanya ada dua kemungkinan yaitu 0 dan 1, pada himpunan fuzzy nilai keanggotaan terletak pada rentang 0 dan 1. Apabila x memiliki nilai keanggotaan fuzzy µ[x]=0, berarti x tidak menjadi anggota himpunan. Demikian pula apabila x memiliki nilai keanggotaan fuzzy µ A[x]=1, berarti x menjadi anggota penuh himpunan A.

3.7. Fungsi Keanggotaan