INPUT IF - THEN
IF - THEN AGREGASI
DEFUZZY OUTPUT
crisp Aturan-1
Aturan-n crisp
fuzzy
fuzzy fuzzy
Gambar 2.8. Diagram Blok Sistem Inferensi Fuzzy [4]
Sistem inferensi fuzzy menerima input crisp. Input 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,
maka akan dilakukan agregasi dari semua aturan. Selanjutnya, pada hasil agregasi akan dilakukan defuzzy untuk mendapatkan nilai crisp sebagai output sistem.
2.9.5.1 Metode Tsukamoto
Sistem inferensi fuzzy didasarkan pada konsep penalaran monoton. Pada metode penalaran secara monoton, nilai crisp pada daerah konsekuen dapat diperoleh
secara langsung berdasarkan fire strength pada antesedennya. Salah satu syarat yang harus dipenuhi pada metode penalaran ini adalah himpunan fuzzy pada
konsekuennya harus bersifat monotonbaik monoton naik maupun monoton turun.
2.9.5.2 Metode Sugeno TSK
Sistem inferensi fuzzy mengguanak metode SUGENO, memiliki karakteristik yaitu konsekuen tidak merupakan himpunan fuzzy, namun merupakan suatu
persamaan linear dengan variabel – variabel sesuai dengan variabel – variabel
inputnya. Metode ini diperkenalkan oleh Takagi Sugeno Kang pada tahun 1985. Ada 2 model untuk sistem inferensi fuzzy dengan menggunakan metode TSK,
yaitu model TSK orde-0 dan model TSK orde-1. a. Model Fuzzy Sugeno Orde - 0
Secara umum bentuk model fuzzy SUGENO Orde-0 adalah : IF x
1
is A
1
° x
2
is A
2
° x
3
is A
3
°…° x
N
is A
N
THEN z = k
Dengan A
i
adalah himpunan fuzzy ke- i sebagai anteseden, ° adalah operator fuzzy seperti AND atau OR, dan k adalah suatu konstanta tegas sebagai konsekuen.
b. Model Fuzzy Sugeno Orde - 1 Secara umum bentuk model fuzzy SUGENO Orde
– 1 adalah : IF x
1
is A
1
°…° x
N
is A
N
THEN z = p
1
x
1
+…+ p
N
x
N
+ q
dengan A1 adalah himpunan fuzzy ke-I sebagai anteseden, ° adalah operator fuzzy seperti AND atau OR, p
i
adalah suatu konstanta tegas ke –I dan q juga
merupakan konstanta dalam konsekuen. Proses agregasi dan defuzzy untuk mendapatkan nilai tegas sebagai output untuk
M aturan fuzzy juga dilakukan dengan menggunakan rata –rata terbobot, yaitu :
M
∑ α
k
Z
k
Z =
K=1 M
∑ α
k K=1
Keterangan : Z
= nilai rata – rata terbobot
α
k
= nilai keanggotaan sebagai hasil dari operasi dua himpunan fire strength
Z
k
= nilai aturan fuzzy
46
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
Analisis sistem systems analysis dapat didefinisikan sebagai penguraian dari suatu sistem informasi yang utuh ke dalam bagian-bagian komponennya
dengan maksud untuk mengidentifikasikan dan mengevaluasi permasalahan- permasalahan, kesempatan-kesempatan, hambatan-hambatan yang terjadi dan
kebutuhan-kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan- perbaikannya.
3.1.1 Analisis Masalah
Proses pengambilan keputusan penerimaan karyawan pada PT. Pindad Persero masih dilakukan secara manual, yaitu dengan mengumpulkan nilai hasil
setiap seleksi kepada Pegawai Bidang Administrasi dan Keuangan lalu mereka menganalisa dan menghitung hasilnya serta mencocokkanya dengan standar nilai
dan kriteria departemen tertentu. Hal ini menyulitkan PT. Pindad dalam penyeleksiannya serta membutuhkan waktu yang cukup lama untuk
menganalisisnya. Untuk memecahkan permasalahan tersebut akan dibuat sistem pendukung keputusan dari sistem yang sedang berjalan.
3.1.2 Analisis Sistem yang Sedang Berjalan
Berdasarkan hasil wawancara dengan staf administrasi dan keuangan, prosedur yang terlibat pada sistem pendukung keputusan ini terdiri atas 2
prosedur, yaitu :
