Merupakan negasi atau lawan dari suatu himpunan fuzzy. Derajat keanggotaannya adalah sebagai berikut: µ
A’
= 1- µ
A
[x]
2.5 Metode Sistem Inferensi Fuzzy
Menurut Kusumadewi, Ada tiga metode dalam sistem inferensi fuzzy yang bisa digunakan untuk penerapan sistem pendukung keputusan, yaitu metode Tsukamoto, metode Mamdani, dan metode Sugeno
[4], dan penjelasan mengenai ketiga metode tersebut adalah sebagai berikut: 1. Metode Min Max Mamdani
Pada metode Min Max, solusi antar himpunan didapat dengan mengambil nilai minimum atau maksimum. Nilai yang didapat akan digunakan untuk memodifikasi daerah fuzzy dan
mengaplikasikannya dengan menggunakan operator AND atau OR. Jika menggunakan operator AND, maka disebut metode minimum, dan jika menggunakan operator OR, disebut metode maksimum.
2. Metode Additive Tsukamoto Pada metode Tsukamoto, setiap aturan direpresentasikan dengan menggunakan himpunan fuzzy yang
memiliki fungsi keanggotaan yang monoton. Aturan yang digunakan pada metode ini berbentuk IF- THEN.
3. Metode Sugeno Metode Takagi-Sugeno adalah metode dengan mengasumsikan suatu sistem dengan m input, yaitu X
1
, X
2
, …,Xm dan satu output, yaitu Y. Metode fuzzy dari sistem ini terdiri atas basis aturan dengan n aturan penarikan kesimpulan fuzzy. Dengan kata lain untuk metode ini output sistem tidak berupa himpunan
fuzzy, melainkan hanya konstanta atau persamaan linear.
2.6 Penegasan defuzzyfication dalam Metode Mamdani
Masukan dari proses defuzzyfication adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan- aturan fuzzy, sedangkan keluaran yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy
tersebut. Sehingga jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu sebagai output maka akan terlihat seperti pada Gambar 2.10.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2.10 Penegasan Metode Fuzzy
Ada beberapa metode defuzzyfication pada komposisi aturan dari metode Mamdani [4], antara lain: 1. Metode Centroid Composite Moment
Pada metode centroid solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat daerah fuzzy. 2. Metode Bisektor
Pada metode bisektor solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai pada domain yang memiliki nilai keanggotaan setengah dari jumlah total nilai keanggotaan pada daerah fuzzy.
3. Metode Mean of Maximum MOM Pada metode mean of maximum solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai rata-rata domain
yang memiliki nilai keanggotaan maksimum. 4. Metode Largest of Maximum LOM
Pada metode largest of maximum solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai terbesar dari domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum.
5. Metode Smallest of Maximum SOM Pada metode smallest of maximum solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil nilai terkecil dari
domain yang memiliki nilai keanggotaan maksimum.
2.7 Penelitian Terkait
Penelitian yang dilakukan oleh Habrul Leini Lubis, dalam judul skripsi Perhitungan Kebutuhan Bahan Material pada suatu Proyek Pembangunan Rumah Menggunakan Logika Fuzzy Metode Sugeno. Penelitian
ini menjelaskan bagaimana penerapan logika fuzzy dengan salah satu metodenya yaitu metode Sugeno dapat membantu memudahkan perhitungan kebutuhan material dalam proyek pembangunan rumah. Pada
skripsinya itu, Habrul menjelaskan bahwa dengan penentuan variabel yang tepat untuk setiap material yang dibutuhkan, maka pengambilan keputusan untuk membangun tipe rumah yang seperti apa dapat dilakukan
dengan mudah oleh calon pemilik rumah [5].
Universitas Sumatera Utara
Penelitian yang dilakukan oleh Yuni Widhiastiwi, dalam jurnal yang berjudul Model Fuzzy dengan metode Tsukamoto. Dari penelitian ini, Yuni membandingkan antara metode Mamdani, Sugeno dan
Tsukamoto, dan menjelaskan bahwa kurangnya transparansi pada metode Tsukamoto menyebabkan penggunaannya tidak seluas metode yang lain yaitu Metode inferensi fuzzy Mamdani dan Sugeno [11].
Penelitian yang dilakukan oleh Ginanjar Abdurrahman, dalam judul skripsi Penerapan Metode Tsukamoto Logika Fuzzy dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Jumlah Produksi Barang
Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan. Penelitian ini menjelaskan bahwa logika fuzzy juga dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dalam menentukan jumlah produksi. Ginanjar juga
menjelaskan aturan IF-THEN merepresentasikan setiap konsekuen pada aturan dengan himpunan fuzzy dengan keanggotaan yang monoton. Dalam penelitian ini Ginanjar menggunakan data persediaan barang dan
jumlah permintaan untuk menentukan jumlah produksi yang akan dilakukan [1].
Selain itu, penelitian yang dilakukan oleh Fauzan Masykur, dalam judul tesis Implementasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Fuzzy Logic Berbasis Web. Dalam
penelitian ini Fauzan menggunakan kaidah JIKA-MAKA IF- THEN, atau dengan kata lain menggunakan metode Sugeno. Variabel yang digunakan adalah kadar glukosa darah dalam keadaan puasa dan tidur, kadar
insulin, kadar kolesterol HDL, dan kadar trigliserida. Dari hasil penelitian ini, Fauzan membantu pasien untuk mengetahui diagnosis penyakit Diabetes Mellitus dari hasil laboratorium dan dibantu dengan hasil
pemeriksaan dari dokter [6].
Penelitian yang dilakukan oleh Dwi Nugroho, dalam judul tesis Aplikasi Pemilihan Smartphone Menggunakan Metode Logika Fuzzy Berbasis Web. Dalam penelitian ini, tidak diketahui jenis metode logika
fuzzy yang digunakan dalam proses pemilihan smartphone. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga, processor, kamera, dan memori internal [8].
Universitas Sumatera Utara
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Tujuan dari adanya kegiatan analisis ini adalah untuk mengidentifikasikan dan menentukan kebutuhan- kebutuhan yang diperlukan untuk memulai membangun perangkat lunak sistem pendukung keputusan dalam
pemilihan smartphone dengan menggunakan metode Mamdani.
3.1 Analisis Permasalahan
