Bilangan 5 dan -5 mempunyai derajat keanggotaan 0, yang biasanya tidak ditulis dalam penyajian himpunan fuzzy diskrit.
2.1.1 Alpha- Cuts α-cuts
Suatu cara lain untuk menyatakan suatu himpunan fuzzy, yaitu dengan menggunakan alpha-cuts. Alpha-Cuts adalah suatu himpunan yang nilai keanggotaannya lebih besar
atau sama dengan α dari suatu elemen anggota [0,1]. Himpunan seperti ini dinotasikan dengan
. Dan didefinisikan sebagai berikut:
Sedangkan alpha-cuts kuat dari himpunan fuzzy yaitu
Contoh 2.1.1: pada contoh 2.1, alpha-cuts dari dengan α = 0.5 adalah
, sedangkan alpha-cuts kuatnya adalah .
Pada himpunan fuzzy dapat direpresentasikan melalui kurva-kurva berikut: a.
Representasi Linear Pada representasi linear, pemetaan input ke derajat keanggotaannya digambarkan
sebagai suatu garis lurus. Ada dua keadaan himpunan fuzzy yang linear. Pertama, kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan
nol [0] bergerak ke kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat kenggotaan lebih tinggi.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2.1 Representasi Linear Naik Fungsi keanggotaan:
b. Representasi Kurva Segitiga
Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis linear seperti terlihat pada gambar 2.2
Gambar 2.2 Representasi kurva segitiga Fungsi Keanggotaan :
Universitas Sumatera Utara
c. Representasi Kurva Trapesium
Kurva Trapesium pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1.
Gambar 2.3 Kurva Trapesium Fungsi Keanggotaan:
2.1.2 Bentuk Persamaan Regresi Fuzzy
Bentuk hubungan linear antara variable Y mempunayai hubungan dengan dua variable bebas
dan , maka model matematika multiple regresi fuzzy adalah :
Untuk dengan
merupakan bilangan fuzzy dan merupakan
bilangan real.
Universitas Sumatera Utara
adalah penaksir bilangan fuzzy untuk rata-rata dari EY diberikan untuk dengan notasi
. Nilai baru yang diperoleh untuk
untuk memprediksi nilai fuzzy yang baru untuk EY yaitu
Dan
Semua perhitungan fuzzy dilakukan menggunakan α-cuts dan interval aritmatik.
dan
Untuk semua dengan α-cuts adalah selang kepercayaan
.
2.2 Metode Analisis Regresi
