Himpunan Fuzzy Logika Fuzzy

Contoh: Gambar 2.4. Himpunan Fuzzy Pada Variabel Temperatur Kusumadewi dan Purnomo, 2010 Pada Gambar 2.4 variabel temperatur dibagi menjadi 5 himpunan fuzzy yaitu: DINGIN, SEJUK, NORMAL, HANGAT, dan PANAS. Dengan beberapa contoh µx adalah. 1. µDINGIN15=1 artinya sebuah temperatur dikatakan DINGIN karena mencapai suhu 15ºC 2. µSEJUK20=1 artinya sebuah temperatur dikatakan SEJUK karena telah mencapai suhu 20ºC 3. µNORMAL25=1 artinya sebuah temperatur dikatakan NORMAL karena telah mencapai suhu 25ºC 4. µHANGAT25=0 artinya sebuah temperatur dikatakan TIDAK HANGAT karena mencapai suhu 25ºC 5. µPANAS30=0 artinya sebuah temperatur dikatakan TIDAK PANAS karena mencapai suhu 30ºC 3. semesta pembicaraan, yaitu keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy. Semesta pembicaraan merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik bertambah secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai semesta pembicaraan dapat berupa bilangan positif Temperatur C 15 20 25 30 40 Dingin Sejuk Normal Hangat Panas µ[X] 1 maupun negatif. Adakalanya nilai semesta pembicaraan ini tidak dibatasi batas atasnya. Contoh semesta pembicaraan untuk variabel temperatur [0 40], 4. domain, adalah keseluruhan nilai yang diizinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Seperti halnya semesta pembicaraan, domain merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik bertambah secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai domain dapat berupa bilangan positif maupun negatif. Contoh domain himpunan fuzzy pada gambar 2.4 yaitu. 1. DINGIN = [0 20] 2. SEJUK =[15 25] 3. NORMAL =[20 30] 4. HANGAT =[25 35] 5. PANAS =[30 40]

2.5.2 Fungsi Keanggotaan

Menurut Kusumadewi dan Purnomo 2010 fungsi keanggotaan membership function adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya sering juga disebut dengan derajat keanggotaan yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan.

A. Representasi Linear

Pada representasi linear, pemetaan input ke derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus. Bentuk ini paling sederhana dan menjadi pilihan yang baik untuk mendekati suatu konsep yang kurang jelas. Ada 2 jenis representasi linear yaitu representasi linear naik dan turun. Gambar 2.5. Representasi Linear Naik Kusumadewi dan Purnomo, 2010 Gambar 2.5 merupakan bentuk grafis representasi linear naik dengan karakteristik kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki nilai keanggotaan nol 0 bergerak ke kanan atas menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi. Fungsi Keanggotaan: 0;