Berat badan kg
Gambar 2.26 Implikasi monoton: TINGGI ke BERAT 2.5.4 Komposisi Aturan-Aturan Fuzzy untuk Interferensi
Tidak seperti penalaran monoton, apabila sistem terdiri dari beberapa aturan, maka inferensi diperoleh dari antar aturan. Ada 3 metode yang digunakan dalam melakukan
inferensi sistem fuzzy, yaitu: max-min, additive dan probabilistik OR probor.
2.5.4.1 Metode Max Maximum
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara mengambil nilai maximum aturan, kemudian menggunakannya untuk memodifikasi daerah fuzzy, dan
mengaplikasikannya ke output dengan menggunakan operator OR union. Jika semua proporsi telah dievaluasi, maka output akan berisi suatu daerah fuzzy yang
merepleksikan kontribusi dari tiap-tiap proporsi.
Secara umum dapat dituliskan : µ
sf
[X
i
] ← max µ
sf
[X
i
], µ
kf
[X
i
dengan : ]
µ
sf
[X
i
µ ] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
kf
[X
i
misalkan ada 3 aturan proposisi sebagai berikut : ] = nilai keanggotaan konsekuensi fuzzy aturan ke-i;
[R1] IF Biaya Produksi RENDAH And Permintaan NAIK THEN Produksi Barang BERTAMBAH;
[R2] IF Biaya Produksi STANDART THEN Produksi Barang NORMAL;
[R3] IF Biaya Produksi TINGGI And Permintaan TURUN THEN Produksi Barang BERKURANG;
Proses inferensi dengan menggunakan metode max dalam melakukan komposisi aturan seperti terlihat pada Gambar 2.27
Universitas Sumatera Utara
Aplikasi metode
komposisi max
IF Biaya Produksi TINGGI And Permintaan TURUN THEN Produksi Barang BERKURANG;
1. Input fuzzy Aplikasi Operator fuzzy Aplikasi metode And = Min implikasi
RENDAH NAIK BERTAMBAH
STANDART NORMAL
Tak ada
TINGGI TURUN
BERKURANG IF Biaya Produksi RENDAH And Permintaan NAIK
THEN Produksi Barang BERTAMBAH
IF Biaya Produksi STANDART THEN Produksi Barang NORMAL
Universitas Sumatera Utara
Nilai yang dharapkan
Gambar 2.27 Komposisi Aturan Fuzzy : Metode Max 2.5.4.2 Metode Additive Sum
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan bounded- sum terhadap semua output daerah fuzzy. Secara umum dapat dituliskan :
µ
sf
[X
i
] ← min 1, µ
sf
[X
i
] + µ
kf
[X
i
dengan : ]
µ
sf
[X
i
µ ] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
kf
[X
i
] = nilai keanggotaan konsekuensi fuzzy aturan ke-i;
2.5.4.3 Metode Probabilistik OR probor
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan product terhadap semua output daerah fuzzy. Secara umum dapat dituliskan :
µ
sf
[X
i
] ← µ
sf
[X
i
] + µ
kf
[X
i
] - µ
sf
[X
i
] µ
kf
[X
i
dengan : ]
µ
sf
[X
i
µ ] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
kf
[X
i
] = nilai keanggotaan konsekuensi fuzzy aturan ke-i;
daerah fuzzy ’A’
Out Put : daerah fuzzy ’B’
daerah fuzzy ’D’
daerah fuzzy ’C’
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2.28 Proses Defuzzyfikasi.
2.6 Defuzzifikasi
