1 2
3 4
5 6
7 8
9 10
11 Variabel A
Variabel B Variabel C
Variabel D Variabel E
Fungsi Keanggotaaan µ
1
Gambar 3.1. Bilangan Fuzzy Trapezoidal
Untuk contoh Bilangan Fuzzy Segitiga dapat dianalisis pada Gambar 3.2 berikut.
Variabel A Variabel C
Variabel D Variabel E
Fungsi Keanggotaaan µ
0.1 0.2
0.3 0.4
1 Variabel B
Gambar 3.2. Bilangan Fuzzy Segitiga
3.4.3. Cara Mendapatkan Fungsi Keanggotaan Membership Function
Beberapa metode untuk mendapatkan membership function antara lain sebagai berikut:
Alfensius Romyco : Perancangan Ulang Tataletak Fasilitas Menggunakan Metode Fuzzy Analitycal Hierarchy Process Pada Pt. Hadi Baru, 2009
USU Repository © 2008
1. Metode langsung dengan satu ahli
Sang ahli menetukan membership function langsung secara eksplisit dalam bentuk tertentu di beberapa titik sampel.
2. Metode langsung dengan banyak ahli
Masing-masing ahli dari n orang ahli diberikan pertanyaan untuk beberapa x X dan diminta apakah “x merupakan anggota dari himpunan crisp A”
adalah pertanyaan yang benar atau salah. Diberikan sebuah elemen x X, dan a1x menggambarkan jawaban dari ahli ke-i i N n. Nilai keanggotaan dari
x dihitung melalui rumus berikut ini :
n x
ai x
A
n i
∑
=
=
1
3. Metode tidak langsung dengan satu ahli
Prinsipnya diberikan beberapa nilai x X misalnya x1,x2,x3,…x8. selanjutnya dilakukan perbandingan berpasangan namun dengan dasar penilaian adalah
seberapa besar perbandingan kesesuaian keduanya terhadap konsep yang diberikan
4. Metode tidak langsung dengan banyak ahli
Dilaukan dengan menggunakan algoritma-algoritma tertentu dan hal ini memiliki tingkat jkompleksitas yang cukup tinggi. Contoh metode yang biasa
dipakai pada Klir dan Yuan 1995. Hasil dari keempat metode di atas hanya berupa titik-titik sampel.
Alfensius Romyco : Perancangan Ulang Tataletak Fasilitas Menggunakan Metode Fuzzy Analitycal Hierarchy Process Pada Pt. Hadi Baru, 2009
USU Repository © 2008
3.4.4. Fuzzy Decision Making System FMDS
Fuzzy Decision Making System FDMS terdiri dari keempat komponen utama seperti ditunjukkan pada Gambar 3.1. prinsip dari keempat komponen dari
Fuzzy Decision Making System adalah : 1.
The Fuzzification Interface Pada tahap ini dilakukan pengukuran terhadap nilai dari variabel input dan
output, menterjemahkan rentang nilai tersebut ke dalam himpunan fuzzy dan merubah himpunan fuzzy tersebut menjadi bahasa natural seperti tinggi,
rendah dan sangat rendah.
Gambar 3.3. Fuzzy Decision Making System
2. The Knowledge Base
Sebuah database yang berisi expert knowledge dari aplikasi dan aturan-aturan proses. Fungsi keanggotaaan ditentukan pada tahap ini dan digunakan pada
tahap fuzzification interface 3.
The Decision Making Logic Logika ini memiliki kemampuan dalam mensimulasikan pengambilan
keputusan oleh manusia yang dilakukan dengan memperkirakan alasan untuk mencapai suatu strategi yang diinginkan. Kebanyakan logika pengambilan
keputusan ini disusun dalam bentuk aturan IF-THEN. Nilai keanggotaan dari
Alfensius Romyco : Perancangan Ulang Tataletak Fasilitas Menggunakan Metode Fuzzy Analitycal Hierarchy Process Pada Pt. Hadi Baru, 2009
USU Repository © 2008
tahap ini diperoleh dengan aturan niali minimum dari nilai keanggotaan variabel input. Jumlah aturan yang digunakan untuk mengkontrol sistem
dengan menggunakan fuzzy control dihitung dengan : ⎟⎟⎠
⎞ ⎜⎜⎝
⎛ =
∏ ∑
= =
n l
i m
j
Li K
1
Dimana : K : jumlah aturan yang dibutuhkan untuk mengatur system m : jumlah set aturan yang digunakan untuk satu set variabel
n : Jumlah variabel input yang digunakan dalam sat u set variabel L : jumalah fuzzy set label dalam sebuah variabel input
3.5. Fuzzy Analytical Hierarchy Process
