8 c. Kelembapan
Secara umum jamur memerlukan kelembaban relatif yang cukup tinggi. Kelembapan relatif sebesar 95-100 menunjang pertumbuhan yang
maksimum pada kebanyakan jamur Gunawan, 1999
d. Oksigen O
2
dan Karbondioksida CO
2
Umumnya jamur bersifat aerobik artinya membutuhkan oksigen walaupun dalam jumlah yang sedikit.
D. LOGIKA DAN KONTROL FUZZY
Penilaian kualitatif yang dilakukan manusia mengakibatkan adanya batas yang samar antara suatu kriteria dengan kriteria yang lain. Misalnya, penilaian
tinggi badan manusia, bagi sebagian orang akan menganggap tinggi badan 160 cm sudah termasuk tinggi, namun bagi sebagian orang yang lain akan
menganggap bahwa tinggi tersebut termasuk sedang, tetapi semua orang akan menganggap bahwa tinggi badan 180 cm termasuk tinggi. Batas samar tersebut
merupakan dasar dari teori fuzzy yang dicetuskan oleh L.A. Zadeh pada tahun 1976.
Himpunan fuzzy merupakan fungsi keanggotaan μ yang memetakan
anggota-anggota himpunan tersebut dalam selang [0,1]. Jika x merupakan anggota himpunan fuzzy maka
μx merupakan derajat keanggotaan dari x, x memiliki kecocokan total apabila
μx bernilai 1 sedangkan x tidak cocok sama sekali apabila
μx bernilai 0. Himpunan crisp merupakan suatu sistem yang menunjukkan kriteria suatu
obyek dalam dua nilai, anggota dan bukan anggota. Perbedaan antara himpunan crisp
dan himpunan fuzzy dapat dilihat pada Gambar 1 dan Gambar 2, dengan
9 himpunan semesta umur. Terlihat bahwa himpunan crisp tidak bisa
mendeskripsikan kategori dewasa dalam himpunannya, sedangkan himpunan fuzzy memiliki derajat keanggotaan untuk mendeskripsikan kategori dewasa
dalam himpunannya.
Gambar 1. Himpunan Crisp
Gambar 2. Himpunan Fuzzy. Secara umum, ada 2 fungsi implikasi yang dapat digunakan, yaitu:
1. Min minimum. Fungsi ini akan memotong output himpunan fuzzy. 2. Dot product. Fungsi ini akan menskala output himpunan fuzzy.
Logika fuzzy banyak digunakan dalam bidang pengontrolan, tahapan pembuatan kontrol fuzzy dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram Blok Proses Fuzzy Lanjut usia
18 1
Fuzzifikasi Matrik
keputusan Defuzzifikasi
1
18 Tahun
y
x
y
x
10 1. Fuzzifikasi
Pada tahap ini, ditentukan nilai kualitatif dan derajat keanggotaan dari setiap nilai variabel numerik. Proses fuzzifikasi dilakukan terhadap error dan
beda error. Error adalah penyimpangan nilai aktual dari nilai set point, sedangkan beda error adalah selisih error pada t dengan error pada t-1.
Gambar 4. Contoh Fungsi Keanggotaan Error dan Beda Error
2. Pengambilan keputusan
Pengambilan keputusan dilakukan dengan menggunakan matrik keputusan. Matrik keputusan ditentukan dengan menggunakan logika kriteria
error dan beda error. Tabel 3. Contoh matrik keputusan
dE E
NB NS
NK ZO
PK PS
PB NB ZO ZO ZO ZO ZO ZO ZO
NS ZO ZO ZO ZO ZO ZO PK NK ZO ZO ZO ZO ZO PK PS
ZO ZO ZO ZO ZO PK PS PB PK ZO ZO ZO PK PS PB PSB
PS ZO ZO PK PS PB PSB PSB
PB ZO PK PS PB PSB PSB
PSB 1
-
0.75
-
0.5
-
0.25 0.25
0.5 0.75
NB NS NK ZO PK PS PB
x y
11 3.
Defuzzifikasi, konversi besaran kualitatif menjadi besaran kuantitatif.
Metode defuzzifikasi dilakukan dengan menggunakan metode titik berat atau metode centriod, pada metode ini solusi crips diperoleh dengan cara
pengambilan titik pusat z Kusumadewi, 2004. Secara umum dapat dirumuskan persamaan berikut:
dz z
dz z
z z
z Z
μ μ
∫ ∫
= ........................................................ 1
E. DESAIN PERANGKAT LUNAK PROGRAM
