11
Input dari proses penegasan adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan
pada domain himpunan fuzzy tersebut. Sehingga jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crisp tertentu sebagai output. Ada
beberapa metode defuzzy yang bisa dipakai pada komposisi aturan Mamdani, antara lain: Metode Centroid, pada metode ini solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat
daerah fuzzy.
2.3.2. Aturan If-Then Fuzzy
Pengembangan Fuzzy Inferensi Sistem terdiri dari kumpulan aturan-aturan if-then. Bentuk umum aturan if-then fuzzy atau juga dikenal sebagai aturan fuzzy atau implikasi fuzzy
adalah, if x is A then z is B,
dengan x dan z adalah variabel linguistik, A dan B adalah bilangan fuzzy didefinisikan oleh himpunan fuzzy. Proposisi yang mengikuti if yaitu “x is A” disebut sebagai anteseden,
sedangkan proposisi setelah then yaitu “z is B”disebut sebagai konsekuen atau kesimpulan. Proposisi ini dapat diperluas dengan menggunakan operator fuzzy, seperti:
if x
1
is A
1
o x
2
is A
2
o x
3
is A
3
o ……o x
n
is A
n
then z is B, dengan o adalah operator, misal OR atau AND.
2.4. Fuzzy Inferensi Sistem
Fuzzy Inferensi Sistem adalah sistem komputasi berdasarkan pada konsep teori fuzzy, aturan if-then fuzzy, dan fuzzy penjelas. Aplikasi sistem ini telah sukses pada beberapa
bidang seperti kontrol otomatik, klasifikasi data, analisa keputusan, sistem pakar, dan pattern recognition. Struktur dasar Fuzzy Inferensi Sistem terdiri atas tiga komponen yaitu basis aturan
yang berisi pemilihan aturan-aturan fuzzy, database yang mendefinisikan fungsi keanggotaan dalam aturan-aturan fuzzy, dan mekanisme penjelas yang melakukan prosedur inferensi
berdasarkan aturan dan fakta-fakta untuk merumuskan kesimpulan. Dalam suatu Fuzzy Inferensi Sistem input dapat berupa nilai fuzzy atau nilai crisp tetapi
output selalu berupa himpunan fuzzy. Dalam beberapa kasus kita perlu output sebagai crisp,
12
terutama ketika Fuzzy Inferensi Sistem digunakan sebagai kontrol seperti dalam penelitian ini dimana Fuzzy Inferensi Sistem digunakan untuk menentukan peringkat metode EOR terbaik
berdasarkan data input. Dalam hal ini diperlukan metode defuzzifikasi untuk mengekstrak suatu nilai crisp yang merepresentasikan kondisi terbaik himpunan fuzzy. Pada Gambar 2.3
menjelaskan Diagram Blok Fuzzy Inferensi Sistem dengan output crisp.
Gambar 2.3 Diagram blok Fuzzy Inferensi Sistem
Fuzzy
Defuzzifikasi Aggregator
Crisp or Fuzzy
X ϖ
y is B
1
x ϖ
is A
1
w
1
y is B
2
x ϖ
is A
2
w
2
Aturan 1
Aturan n Aturan 2
y is B
3
x ϖ
is A
3
w
3
Fuzzy Crisp
z
III METODOLOGI
3.1. Kerangka Penelitian
