Nilai Batasan Himpunan Fuzzy

Copyright © 2015 SESINDO pendeteksian detak jantung. Basis data ini telah disebarluaskan secara bebas di internet melalui alamat http:physionet.org dan digunakan pada penelitian milik Eka [7]. Terdapat banyak faktor kriteria dalam menentukan seseorang berpotensi mengalami kematian akibat SCD seperti faktor usia, jenis kelamin, tekanan darah, indeks masa tubuh, kadar kolesterol total, dsb. Akan tetapi faktor yang dipakai dalam penelitian ini adalah faktor kriteria S24, S13, R2413, Sax, R24ax adalah istilah medis yang belum sanggup penulis pahami. Untuk lebih memahami istilah yang digunakan tersebut, silakan pelajari dari alamat terkait. Data pakar berisi kondisi-kondisi dalam bentuk numerik supaya lebih mudah diproses secara komputasi. Datakeputusan menurut pendapat seorangpara pakar tersebut ditunjukkan seperti pada Tabel 1. Dari tabel tersebut diketahui terdapat 5 macam nilai yang harus dimasukkan sebagai pertimbangan untuk mengetahui klasifikasi akhir sebagai nilai keputusan. Tabel 1. Tabel nilai keputusan menurut pakar Orang ke- S24 S13 R2413 Sax R24ax Klasifikasi 1 35.4 26.54 1.33 9.3 3.8 Non-SCD 2 26.4 20.03 1.32 10.2 2.6 Non-SCD 3 35.2 45.22 0.78 10.7 3.3 Non-SCD 4 23.9 39.56 0.6 9.6 2.4 Non-SCD 5 20.3 17.19 1.18 8.8 2.3 Non-SCD 6 21.3 18.56 1.15 8.2 2.6 Non-SCD 7 19.9 35.11 0.57 10.2 1.9 Non-SCD 8 15.9 17 0.94 8.6 1.8 Non-SCD 9 27.14 9.2 2.95 4.5 6 Non-SCD 10 31.37 4.41 7.12 3.9 7.9 Non-SCD 11 67.69 16.27 4.16 5.3 12.6 Non-SCD 12 29.52 6.54 4.51 5.5 5.4 Non-SCD 13 9.83 2.48 3.96 3.8 2.6 Non-SCD 14 10.6 3.09 3.45 4.7 2.2 Non-SCD 15 13.06 2.62 5 3.6 3.6 Non-SCD 16 24.31 6.84 3.55 4.1 5.9 Non-SCD 17 142.5 104.2 1.37 5 28.3 SCD 18 259.1 87.8 2.95 9.4 27.5 SCD 19 174.1 100.9 2.72 7.9 34.5 SCD 20 149.4 55.9 2.68 9.3 16.1 SCD 21 85.1 16.3 5.24 6.8 12.4 SCD 22 649.4 237.5 2.74 6.3 102.7 SCD 23 91.1 43.9 2.07 5.5 16.5 SCD 24 174.1 100.9 2.72 7.9 34.5 SCD

2.2. Nilai Batasan Himpunan Fuzzy

Logika fuzzy adalah penerjemahan kondisi yang relatif menjadi sebuah kondisi yang pasti. Kondisi pasti biasanya terdiri dari pernyataan ya atau tidak dan dinumerikkan sebagai 0 dan 1. Sedangkan kondisi relatif adalah kondisi tidak pasti antara ya atau tidak dan bisa dinumerikkan antara 0 sampai 1 dalam desimal. Logika fuzzy mampu mencari nilai desimal antara 0 sampai 1 secara tepat berdasarkan nilai inputan, aturan, dan himpunan yang digunakan [11]. Tsukamoto adalah salah satu metode dalam FuzzyInference System FIS yang cukup sederhana untuk diimplementasikan. FIS-Tsukamoto menggunakan himpunan fuzzy dengan keanggotaan yang monoton. Keanggotaan yang dimaksud adalah aturan jika-maka dengan hasil keputusan yang telah ditentukan secara tegas. Hasil akhir dari Tsukamoto adalah hasil pembobotan yang telah dirata-rata. Copyright © 2015 SESINDO Gambar 1. Gambar nilai batasan kondisi untuk proses fuzzifikasi Dalam membuat aturan logika fuzzy diperlukan sebuah atau beberapa nilai batasan himpunan pada masing- masing kondisi. Dari literatur sebelumnya [7] terdapat 4 kondisi yang berbeda yaitu rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi maka terdapat 4 himpunan berbeda dengan masing-masing batasan. Dalam penelitian ini, penulis menyederhanakannya menjadi 2 himpunankondisi yang berbeda yaitu rendah dan tinggi dengan nilai batasanmengikuti literatur sebelumnya dengan menghapus himpunan yang tidak perlu. Nilai batas himpunan tersebut ditunjukkan seperti pada Gambar 1. Dari gambar tersebut terdapat grafik di mana tepat berada di nilai 0, 1, maupun nilai desimal antara 0 dan 1 untuk setiap nilai yang dimasukkan. Ketika nilai masukan berada pada nilai bulat 0 maka kondisi rendahtinggi tersebut dinyatakan “tidak benar” oleh himpunan.Sebaliknya jika nilai masukan berada pada nilai bulat 1 maka kondisi rendahtinggi tersebut dinyatakan “ya benar” oleh himpunan.Sedangkan apabila nilai masukan berada pada nilai desimal antara 0 dan 1 maka logika fuzzy diperlukan untuk mendapatkan kepastian dari kondisi tersebut.

2.3. KondisiAturan Logika Fuzzy