Data Query berdasarkan Input yang
ˆ Q
ℜ
u
17
|he,hs = 113.2 = 0.076,
ˆ Q
ℜ
u
18
|he,hs = 113.2 = 0.076,
ˆ Q
ℜ
u
19
|he,hs = 0,
ˆ Q
ℜ
u
20
|he,hs = 0.113.2 = 0.0076,
ˆ Q
ℜ
u
21
|he,hs = 113.2 = 0.076,
ˆ Q
ℜ
u
22
|he,hs = 0.113.2 = 0.0076,
ˆ Q
ℜ
u
23
|he,hs = 113.2 = 0.076,
ˆ Q
ℜ
u
24
|he,hs = 0.113.2 = 0.0076. Bilangan 13.2 adalah jarak dari “he OR
hs” pada relasi .
ℜ Dengan kata lain, 13.2 adalah total nilai keanggotaan dari output
objek yang memenuhi “he OR hs”, serta memenuhi,
2 4 1
ˆ |
, 1.
r r
Q u
h e h s
ℜ =
=
∑
Sebagai contoh, nama u
1
mengambil 113.2 = 0.076 bagian dari seluruh output,
tapi u
2
mengambil 0.113.2 = 0.0076 dari seluruh output. Diasumsikan bahwa hanya
objek yang peluang querynya lebih besar atau sama dengan 0.513.2 = 0.0379 yang
akan diambil sehingga akan ditetapkan α=0.513.2. Ini memberikan relasi fuzzy
query seperti yang terlihat pada Tabel 14.
Tabel 14
0 .5 1 3 .2
, R E S
U →
E S U
0 .5 1 3 .2
ˆ |
, Q U
E S
he hs u
1
113.2 = 0.076 he hs u
3
113.2 = 0.076 he hs u
7
113.2 = 0.076 he hs u
9
113.2 = 0.076 he hs u
10
0.513.2 = 0.0379 he hs u
12
113.2 = 0.076 he hs u
13
113.2 = 0.076 he hs u
14
113.2 = 0.076 he hs u
15
113.2 = 0.076 he hs u
17
113.2 = 0.076 he hs u
18
113.2 = 0.076 he hs u
21
113.2 = 0.076 he hs u
23
113.2 = 0.076 Pada penanganan yang lain, akan
dihitung derajat keanggotaan dari kesesuaian antara setiap output dan input yang
diberikan yaitu “he OR hs” dengan peluang query untuk “he OR hs” diberikan objek
sebagai berikut :
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
1
= 1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
2
= 0.1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
3
= 1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
4
= 0,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
5
= 0,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
6
= 0.1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
7
= 1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
8
= 0.1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
9
= 1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
10
= 0.5,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
11
= 0,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
12
= 1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
13
= 1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
14
= 1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
15
= 1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
16
= 0.1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
17
= 1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
18
= 1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
19
= 0,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
20
= 0.1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
21
= 1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
22
= 0.1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
23
= 1,
ˆ Q
ℜ
he,hs| u
24
= 0.1. Ini berarti u
1
, u
3
, u
7
, u
9
, u
12
, u
13
, u
14
, u
15
, u
17
, u
18
, u
21
, dan u
23
memenuhi “he OR hs” dengan derajat keanggotaan sama dengan 1. Jarak atau
kardinalitas dari “he OR hs” dapat ditentukan sebagai berikut :
2 4 1
ˆ ,
| |
, | 1 3 .2 ,
r r
Q h e h s u
h e h s
ℜ =
= =
∑
dengan |he, hs| berarti jarak atau kardinalitas dari “he OR hs”.
Selain itu, himpunan fuzzy dapat digunakan untuk merepresentasikan penamaan fuzzy “he
OR hs” di atas himpunan dari objek U, seperti : “he OR hs” = {1u
1
, 0.1u
2
, 1u
3
, 0.1u
6
, 1u
7
, 0.1u
8
, 1u
9
, 0.5u
10
, 1u
12
, 1u
13
, 1u
14
, 1u
15
, 0.1u
16
, 1u
17
, 1u
18
, 0.1u
20
, 1u
21
, 0.1u
22
, 1u
23
, 0.1u
24
}.
Ekspresi 45 yaitu fuzzy proposition dapat digunakan untuk merepresentasikan
aturan keputusan dengan adanya tabel keputusan, seperti pada Tabel 15 dan Tabel
16.
Tabel 15 IF {E atau S} THEN U IS nilai IF THEN
IS
{E adalah he atau S adalah hs}
U adalah u
1
0.076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
2
0.0076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
3
0.076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
6
0.0076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
7
0.076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
8
0.0076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
9
0.076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
10
0.0379 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
12
0.076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
13
0.076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
14
0.076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
15
0.076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
16
0.0076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
17
0.076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
18
0.076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
20
0.0076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
21
0.076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
22
0.076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
23
0.076 {E adalah he atau
S adalah hs} U adalah
u
24
0.076
Tabel 16 IF U THEN {E atau S} IS nilai IF THEN
IS
U adalah u
1
{E adalah he atau S adalah hs}
1 U adalah u
2
{E adalah he atau S adalah hs}
0.1 U adalah u
3
{E adalah he atau S adalah hs}
1 U adalah u
6
{E adalah he atau S adalah hs}
0.1 U adalah u
7
{E adalah he atau S adalah hs}
1 U adalah u
8
{E adalah he atau S adalah hs}
0.1 U adalah u
9
{E adalah he atau S adalah hs}
1 U adalah u
10
{E adalah he atau S adalah hs}
0.5 U adalah u
12
{E adalah he atau S adalah hs}
1
U adalah u
13
{E adalah he atau S adalah hs}
1
U adalah u
14
{E adalah he atau S adalah hs}
1 U adalah u
15
{E adalah he atau S adalah hs}
1 U adalah u
16
{E adalah he atau S adalah hs}
0.1 U adalah u
17
{E adalah he atau S adalah hs}
1 U adalah u
18
{E adalah he atau S adalah hs}
1 U adalah u
20
{E adalah he atau S adalah hs}
0.1 U adalah u
21
{E adalah he atau S adalah hs}
1 U adalah u
22
{E adalah he atau S adalah hs}
0.1 U adalah u
23
{E adalah he atau S adalah hs}
1 U adalah u
24
{E adalah he atau S adalah hs}
0.1 Proses tujuan data query tidak diberikan
hanya untuk memeriksa relasi output ke dalam input yang diberikan, tetapi juga derajat dari
padanan antara output yang pasti dan input yang diberikan. Pada kasus ini, derajat peluang
query, Q, memperlihatkan apakah output pasti adalah satu-satunya output yang memenuhi
input yang diberikan atau ada output lainnya yang memenuhi input yang diberikan. Hasil dari
proses data query sangat berguna untuk informasi kembali.
V KESIMPULAN DAN SARAN