Terdapat 3 tiga proses yang dilakukan oleh sistem pada proses evaluasi sistem, yaitu proses masukkan input, proses evaluasi, proses keluaran output.
5.3.2.1. Proses Input
Pada proses input, system akan memproses data yang dimasukkan oleh pengguna dan dibuat me njadi dinamic link library dll, sehingga dapat digunakan
oleh system lainnya. Berikut adalah gambar membership function editor untuk data cuaca yang
digunakan pada perangkat lunak Matlab 7.0
Gambar 24. Membership Function Untuk Atribut Suhu.
Gambar 25. Membership Function Untuk Atribut Curah Hujan.
Gambar 26. Membership Function Untuk Atribut Matahari.
Gambar 27. Membership Function Atribut Kelembaban.
5.3.2.2. Proses Evaluasi
Representasi pengetahuan secara sistematis untuk menentukan kondisi DBD dibuat menggunakan kaidah yang didefinisikan dengan aturan yang
dinyatakan dalam bentuk IF – THEN. Secara umum dengan menggunakan prinsip – prinsip penyusunan komposisi aturan, dari atribut cuaca yang terdiri dari suhu
terdiri dari 3 atribut, Curah hujan 5 atribut, Penyinaran matahari 3 atribut dan Kelembaban udara 3 atribut, dan Kondisi DBD 3 atribut maka didapatkan
aturan sebanyak 405 aturan kecamatan, sehingga untuk 18 kecamatan akan menghasilkan 7290 aturan.
Berikut adalah sebagian dari aturan – aturan yang disusun secara konvensional dalam menentukan kondisi DBD berdasarkan atribut cuaca :
1. If suhu is rendah and curah hujan is sangat rendah and matahari is rendah and kelembaban is kering then kondisi DBD is kuning.
2. If suhu is rendah and curah hujan is sangat lebat and matahari is rendah and kelembaban is kering then kondisi DBD is merah.
3. If suhu is tinggi and curah hujan is sangat rendah and matahari is penuh and kelembaban is normal then kondisi DBD is hijau.
Aturan – aturan tersebut digunakan dalam proses evaluasi, akan tetapi dari 405 aturan tersebut, tidak semua dapat dipergunaka n dalam menentukan kondisi
DBD. Dengan adanya aturan yang dihasilkan oleh datamining, maka dari 405 aturan tersebut, dapat di pilih aturan mana yang mempunyai keakurasian tertinggi
dalam menentukan kemungkinan kondisi DBD disuatu wilayah. Dari 405 aturan tersebut dapat di reduksi menjadi 22 aturan untuk wilayah Jakarta Selatan dan 29
aturan untuk wilayah Jakarta Pusat. Berikut adalah gambar rule editor atau tampilan aturan yang digunakan dalam
membangun prediksi kondisi DBD pada perangkat lunak Matlab 7.0, yang didasarkan pada komposisi aturan hasil datamining.
Gambar 28. Rule Editor Jakarta Selatan
Gambar 29. Rule Editor Jakarta Pusat Berikut adalah gambar rule viewer untuk kondisi DBD, yang digunakan
dalam aplikasi DBD pada perangkat lunak Matlab 7.0
Gambar 30. Rule Viewer untuk Jakarta Selatan.
Gambar 31. Rule Viewer untuk Jakarta Pusat.
5.3.2.3. Proses Output
