mengatasi pertanyaan-pertanyaa yang mendua arti dengan membuat hubungan di antara himpunan-himpunan fuzzy.. Kemampuan ini tidak hanya menyediakan
representasi dari pengukuran ketidakpastian yang bermakna dan kuat, tetapi juga representasi yang kuat, sedang dan lemah. Salah satu keuntungan fuzzy adalah
kemampuan menggabungkan himpunan fuzzy dengan operator-operator yang sama dengan logika Boolean.
3.4.1. Variabel Linguistik
Konsep bilangan fuzzy merupakan dasar dalam mengukur nilai atau kualitas yang sifatnya kualitatif dalam ukuran yang akan bersifat kuantitatif.
Variabel linguistik sendiri digunakan untuk mewakili sebuah sebstansi dengan parameternya sehingga menjadi sebuah bilangan fuzzy.
Semua elemen di dunia ini merupakan elemen fuzzy yang kaitannya dalam scope yang universal yang sifatnya untuk beberapa tingkatan bahkan pada
tingkatan nol. Namun pada pengkonversian menjadi variabel linguistik, elemen- elemen tersbut masih berada pada tingkatan yang dibedakan pada derajat
keanggotaannya. Untuk memberi batasan atau garis yang jelas, digunakan sebuah pembatas
yang disebut hedges fuzzy. Hedges fuzzy berfungsi memodifikasi derajat keanggotaan dan memainkan peranan yang sama pentingnya dengan himpunan
fuzzy. Jenis-jenis hedges sangat bervariasi dan dapat ditambahkan sesuai dengan kebutuhan. Beberapa jenis hedges yang biasa digunakan adalah :
a. Komplemen, misalnya “not” b. Pemerlemah, misalnya “agak”
Alfensius Romyco : Perancangan Ulang Tataletak Fasilitas Menggunakan Metode Fuzzy Analitycal Hierarchy Process Pada Pt. Hadi Baru, 2009
USU Repository © 2008
c. Pemertegas, misalnya “sangat” e. Pembatas, misalnya “di atas”
f. Quantifier, misalnya “hampir semua”
3.4.2. Fungsi Keanggotaan
Penetuan kadar atau range dari sebuah variabel kualitatif dapat dilakukan dengan mengetahui sejauh apa tingkat keadaan dan kondisi dari substansi yang
dibahas. Teknik penentuan ini dalam fuzzy dinamakan fungsi keanggotaan yang menyatakan sejauh apa sebuah substansi dengan tingkatannya berdasarkan
variabel linguistik yang dimilikinya. Penentuan ini biasanya dilakukan dengan melakukan penskalaan antara
nilai maing-masing variabel dengan nilai yang dikandungnya. Untuk penentuan nilai yang masih kabur tersebut digunakan grafik atau Bilangan Fuzzy
Trapezoidal BFT dan bilangan fuzzy segitiga BFS. Contoh Bilangan Fuzzy Trapezoidal BFT dapat dapat dianalisis pada Gambar 3.1 berikut.
Alfensius Romyco : Perancangan Ulang Tataletak Fasilitas Menggunakan Metode Fuzzy Analitycal Hierarchy Process Pada Pt. Hadi Baru, 2009
USU Repository © 2008
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
