26
bergerak ke PANAS. Tetapi terkadang salah satu sisi dari variabel tersebut tidak mengalami perubahan. Sebagai contoh, apabila telah mencapai kondisi PANAS,
kenaikan temperatur akan tetap berada pada kondisi PANAS. Himpunan fuzzy ‘bahu’, bukan segitiga, digunakan untuk mengakhiri variabel suatu daerah fuzzy.
Bahu kiri bergerak dari benar ke salah, demikian juga bahu kanan bergerak dari salah ke benar. Gambar 2.7. menunjukkan variabel TEMPERATUR dengan
daerah bahunya.
Gambar 2.6. Representasi Kurva Bentuk Bahu Sri Kusumadewi, 2010:28
2.2.5. Operator Dasar Zadeh untuk Operasi Himpunan Fuzzy
Seperti halnya himpunan konvensional, ada beberapa operasi yang didefinisikan secara khusus untuk mengkombinasi dan memodifikasi himpunan
fuzzy. Nilai keanggotaan sebagai hasil dari operasi 2 himpunan sering dikenal dengan nama fire strength atau α–predikat. Ada 3 operator dasar yang diciptakan
oleh Zadeh, yaitu: [6, p.38-39]
2.2.5.1. Operator AND
Operator ini berhubungan dengan operasi interseksi pada himpunan. α– predikat sebagai hasil operasi dengan operator AND diperoleh dengan mengambil
nilai keanggotaan terkecil antar elemen pada himpunan-himpunan yang bersangkutan.
2.2
27
2.2.5.2. Operator OR
Operator ini berhubungan dengan operasi union pada himpunan. α– predikat sebagai hasil operasi dengan operator OR diperoleh dengan mengambil
nilai keanggotaan terbesar antar elemen pada himpunan-himpunan yang
bersangkutan. 2.3
2.2.5.3. Operator NOT
Operator ini berhubungan dengan operasi komplemen pada himpunan. α– predikat sebagai hasil operasi dengan operator NOT diperoleh dengan
mengurangkan nilai keanggotaan elemen pada himpunan yang bersangkutan dari 1.
2.4
2.2.6. Sistem Inferensi Fuzzy
Sistem inferensi Fuzzy Fuzzy Inference System atau FIS merupakan suatu kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy
berbentuk IF – THEN, dan penalaran fuzzy. Secara garis besar, diagram blok
proses inferensi fuzzy terlihat pada gambar dibawah ini ;
Gambar 2.7. Diagram blok sistem inferensi Fuzzy Sri Kusumadewi, 2010:40
Sistem inferensi fuzzy menerima masukan crisp. masukan ini kemudian dikirim ke basis pengetahuan yang berisi n aturan fuzzy dalam bentuk IF
– THEN. Fire strength akan dicari pada setiap aturan. Apabila jumlah aturan lebih dari satu,
28
maka akan dilakukan agregasi dari semua aturan. Selanjutnya, pada hasil agregasi akan dilakukan defuzzy untuk mendapatkan nilai crisp sebagai output sistem.
2.2.7. Proses Pengambilan Keputusan Fuzzy Fuzzy Inference Process
