Dalam penelitian ini, penulis menggunakan faktor yang mempengaruhi produksi karet Y adalah jumlah pemupukan X
1
, luas lahan X
2
dan rata-rata curah hujan X
3
. Berdasarkan uraian di atas maka penulis memberi tulisan ini dengan judul “PERAMALAN HASIL PRODUKSI KARET PADA PT. PERKEBUNAN
NUSANTARA III PERSERO DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY”.
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas, perumusan masalah yang akan dibahas adalah bagaimana meramalkan hasil produksi karet pada PT. Perkebunan Nusantara III
dengan menggunakan metode fuzzy dengan memperhatikan faktor jumlah pemupukan, luas lahan dan rata-rata curah hujan.
1.3 Batasan Masalah
Agar tidak terlalu luas, maka batasan masalah dalam penelitian ini adalah : 1.
Data yang digunakan adalah data sekunder dari PT. Perkebunan Nusantara III PERSERO Tahun 2012-2013.
2. Banyaknya variabel yang digunakan hanyalah empat macam yaitu jumlah
produksi karet, jumlah pemupukan, luas lahan dan rata-rata curah hujan. 3.
Metode yang digunakan adalah metode fuzzy-Mamdani untuk meramalkan jumlah produksi karet.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramal hasil produksi karet pada PT. Perkebunan Nusantara III PERSERO Tahun 2012-2013 dengan menggunakan
metode fuzzy-Mamdani.
Universitas Sumatera Utara
1.5 Tinjauan Pustaka
Much. Djunaidi 2005, logika fuzzy merupakan sebuah logika yang memiliki nilai kebenaran atau kesamaran antara benar dan salah. Dalam teori logika fuzzy
sebuah nilai bisa bernilai benar dan salah secara bersamaan namun berapa besar kebenaran dan kesalahan suatu nilai tergantung kepada bobot keanggotaan yang
dimilikinya.
Himpunan Fuzzy adalah himpunan yang setiap unsur–unsurnya mempunyai derajat keanggotaan atau kesesuaian dengan konsep yang merupakan syarat
keanggotaan himpunan tersebut. Himpunan fuzzy pertama sekali diperkenalkan oleh Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965 sebagai modifikasi dari teori himpunan. Dalam teori
himpunan dikenal fungsi karakteristik yaitu fungsi dari himpunan semesta X ke himpunan {0,1}.
Sri Kusumadewi dan Hari Purnomo 2010, Fungsi keanggotaan adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai
keanggotaannya sering juga disebut dengan 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, misalnya representasi linear. Pada representasi linear, pemetaan
input ke derajat keanggotaannya digambarkan sebagai suatu garis lurus.
Ada 2 keadaan himpunan fuzzy yang linear, yaitu :
a. Kenaikan himpunan dimulai pada nilai domain yang memiliki derajat
keanggotaan nol 0 bergerak ke kanan menuju ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih tinggi.
Universitas Sumatera Utara
derajat keanggotaan ��
1
x a domain b
Gambar 1.1 Representasi Linear Naik
Fungsi keanggotaan: µ[�] = �
0; � ≤ �
�−� �−�
; � ≤ � ≤ �
1; � ≥ �
b. Garis lurus dimulai dari nilai domain dengan derajat keanggotaan tertinggi
pada sisi kiri, kemudian bergerak menurun ke nilai domain yang memiliki derajat keanggotaan lebih rendah.
derajat keanggotaan ��
1
x a domain b
Gambar 1.2 Representasi Linear Turun
Fungsi keanggotaan: µ[�] = �
1; � ≤ �
�−� �−�
; � ≤ � ≤ �
0; � ≥ �
Universitas Sumatera Utara
Sri Kusumadewi dan Hari Purnomo 2010, ada beberapa metode defuzzifikasi pada komposisi aturan Mamdani, salah satunya adalah metode Centroid. Pada metode
ini, solusi crisp diperoleh dengan cara mengambil titik pusat z daerah fuzzy. Secara umum dirumuskan :
Untuk variabel kontinu : � ∗ =
∫ �����
� �
∫ ����
� �
Untuk variabel diskrit : � ∗ =
∑ �
�
��
� �
�=1
∑ ��
� �
�=1
Dimana: z = Nilai output
� ∗ = Titik pusat daerah fuzzy output ��
�
= Derajat keanggotaan �
�
1.6 Metodologi Penelitian
