dijadikan stimulan bagi pengambil keputusan dalam memahami persoalannya. Karena sistem ini mampu menyajikan berbagai alternatif.
5. Sistem Pendukung Keputusan dapat menyediakan bukti tambahan untuk memberikan pembenaran sehingga dapat memperkuat posisi pengambil
keputusan.
Di samping berbagai keuntungan dan manfaat yang dikemukakan di atas, Sistem Pendukung Kepututsan juga memiliki keterbatasan diantaranya adalah sebagai
berikut:
1. Ada beberapa kemampuan manajemen dan bakat manusia yang tidak dapat dimodelkan, sehingga model yang ada dalam sistem tidak semuanya
mencerminkan persoalan sebenarnya. 2. Kemampuan suatu SPK terbatas pada pembendaharaan pengetahuan yang
dimilikinya pengetahuan dasar serta model dasar. 3. Proses-proses yang dapat dilakukan oleh SPK biasanya tergantung juga pada
kemampuan perangkat lunak yang digunakannya. 4. SPK tidak memiliki kemampuan intuisi seperti yang dimiliki oleh manusia.
Karena walau bagaimanapun canggihnya suatu SPK, tetap saja berupa kumpulan dari perangkat keras, perangkat lunak dan sistem operasi yang tidak
dilengkapi dengan kemampuan berpikir.
2.2 Fuzzy
2.2.1 Logika Fuzzy
Konsep logika fuzzy pertama kali diperkenalkan pada tahun 1965 oleh Prof. Lotfi A. Zadeh, seorang professor dari University of California di Berkly. Dasar logika fuzzy
adalah teori himpunan fuzzy. Pada teori himpunan fuzzy, peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting. Nilai
keanggotaan atau derajat keanggotaan membership values yang nilainya terletak di antara selang [0,1] menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut.
Universitas Sumatera Utara
Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan permasalahan dari input menuju output yang diharapkan. Beberapa contoh yang dapat di ambil antara
lain [8]:
1. Manajer pergudangan mengatakan pada manajer produksi seberapa banyak perseddiaan barang pada akhir minggu ini, kemudian manajer produksi akan
menetapkan jumlah barang yang harus diproduksi esok hari. 2. Seorang pegawai melakukan tugasnya dengan kinerja yang sangat baik,
kemudian atasan akan memberikan reward yang sesuai dengan kinerja pegawai tersebut.
Menurut Cox, ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy, antara lain [9] :
1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. Karena konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy cukup mudah dimengerti.
2. Logika fuzzy sangat fleksibel, artinya mampu beradaptasi dengan perubahan- perubahan, dan ketidakpastian yang menyertai permasalahan.
3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data yang tidak tepat. 4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinier yang sangat
kompleks. 5. Logika fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman
para pakar secara langsung tanpa harus pelatihan. 6. Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan teknik-teknik kendali konvensional.
7. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.
2.2.2 Himpunan Fuzzy
Pada himpunan tegascrisp, nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A, yang sering ditulis dengan ยต
A
[x], memiliki 2 kemungkinan, yaitu :
Universitas Sumatera Utara
1. satu 1, yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota dalam suatu himpunan, atau
2. nol 0, yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan.
Prinsip dasar dan persamaan matematika dari teori himpunan fuzzy adalah pengelompokkan objek dalam batas yang samar. Himpunan fuzzy merupakan sebuah
generalisasi dari himpunan crisp. Kalau pada himpunan crisp, nilai keanggotaan hanya ada 2 kemungkinan, yaiu 0 atau 1. Sedangkan himpunan fuzzy didasarkan pada
gagasan untuk memperluas jangkauan fungsi karakteristik sedemikian hingga fungsi tersebut akan mencakup bilangan real pada interval [0,1]. Nilai keanggotaan pada
himpunan fuzzy menunjukkan bahwa suatu item dalam semesta pembicaraan tidak hanya berada pada 0 atau 1, melainkan juga nilai yang terletak diantaranya. Dengan
kata lain, nilai kebenaran dari suatu item tidak hanya benar atau salah..
Pada himpunan fuzzy terdapat 2 atribut, yaitu [9] : a. Linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang mewakili suatu keadaan atau kondisi
tertentu dengan menggunakan bahasa alami, seperti : MUDA, PAROBAYA, TUA.
b. Numeris, yaitu suatu nilai angka yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel, seperti : 40, 25, 50,dsb.
2.2.3 Fungsi Keanggotaan Fuzzy
Fungsi keanggotaan fuzzy membership function adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya derajat
keanggotaan yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan
fungsi. Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan, diantaranya sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
a. Representasi Linier
