Penerapan Logika RINGKASAN DA JURUSAN TEKNOLOG ...

More documents

Recommendations

Info

4.3.2 Pembentukan Fungsi Keanggotaan Gambar 2. Diagram Alur Proses Fuzzy Kurva yang digunakan pada pembuatan fungsi keangotaan adalah kurva trapesium. Kurva trapezium dipilih karena sesuai dengan kasus yang dihadapi dimana mutu akan akan bernilai kontinu pada suatu range, setiap variabel output dan input memiliki batas bawah dan batas atas. Jumlah grafik yang digunakan sebanyak 5 buah disesuaikan dengan banyaknya himpunan fuzzy yaitu mutu A, mutu B, mutu C, mutu D, dan mutu E.Pada fungsi trapesium ini terdapat beberapa nilai x yang memiliki derajat keanggotaan sama dengan 1, yaitu ketika b £ x £ c (Anonymous, 2009). 4.3.3 Penentuan Rule Fuzzy Aturan yang terbentuk dalam penelitian ini yaitu 45 aturan fuzzy untuk variable kenampakan, 25 aturan fuzzy untuk variable rasa, 15 aturan fuzzy untuk variable kenampakan ampas seduhan, dan 625 aturan fuzzy untuk variable mutu akhir. Hal ini didasarkan pada kemungkinan kombinasi aturan yang dilakukan di perusahaan. Menurut de Mol (2001), aplikasi logika fuzzy memberikan kemudahan dalam interpretasi data karena dapat disesuaikan oleh perubahan fungsi kenggotaan dan aturan-aturan. 4.3.4. Hasil Perhitungan Standar Deviasi untuk Penilaian Mutu Teh Hitam Domain pada logika fuzzy dibentuk dengan menggunakan nilai standar deviasi (SD) yang diperoleh dari hasil penilaian mutu sampel teh oleh panelis ahli 1 dan panelis ahli 2 pada setiap
variabel output penilaian mutu teh hitam, yaitu kenampakan (appearance), rasa (liquor), kenampakan ampas seduhan (infused leaf), dan mutu akhir teh hitam. Setiap nilai SD yang diperoleh dari setiap variabel dikelompokkan berdasarkan huruf mutu nilai rata – rata Panelis Ahli 1 dan Panelis Ahli 2. Penghitungan nilai standar deviasi pada setiap varibel mutu teh hitam digunakan untuk membentuk nilai batas baru dari setiap varibel mutu teh hitam. Batas baru mutu teh hitam ini digunakan sebagai dasar perhitungan dari logika fuzzy. Dengan menggunakan rumus standar deviasi diatas maka diperoleh nilai standar deviasi untuk hasil penilaian kedua panelis. Untuk mempermudah perhitungan batas mutu teh yang akan difuzzykan, maka diadakan pembulatan pada hasil perhitungan standar deviasi panelis ahli 1 dan panelis ahli 2, kemudian di dapatkan nilai untuk panelis ahli 1 yaitu : kriteria kenampakan (appearance) sebesar 4; kriteria rasa (liquor) sebesar 1; kriteria kenampakan ampas akhir (infused leaf) sebesar 0; kriteria mutu akhir sebesar 4. Sedangkan nilai standar deviasi untuk hasil penilaian panelis ahli 2 yaitu : kriteria kenampakan (appearance) sebesar 4; kriteria rasa (liquor) sebesar 1 ; kriteria kenampakan ampas akhir (infused leaf) sebesar 0; kriteria mutu akhir sebesar 4. Pada setiap variabel penilaian mutu teh hitam yang meliputi kenampakan, rasa, kenampakan ampas seduhan, dan mutu akhir nilai batas bawah (BB) untuk kriteria mutu E disamakan dengan batas bawah semula (BB continue) dan untuk nilai parameter batas atas (BA) untuk mutu A juga disamakan dengan batas atas semula (BA continue). Penyamaan batas bawah pada mutu E dan batas atas pada mutu A dikarenakan pada setiap varibel nilai semesta pembicaraannya telah ditentukan di awal. Batas wal untuk variabel kenampakan berada pada angka 0 sampai 50, variabel rasa berada pada angka 0 sampai 40, variabel kenampakan ampas seduhan berada pada angka 0 sampai 10, dan variabel mutu akhir berada pada angka 1 sampai 100. 4.3.5 Defuzzifikasi Pada kasus penilaian mutu teh hitam metode defuzzifikasi yang digunakan adalah metode Smallest of Maximum (SOM). Metode ini dipilih karena dapat memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode defuzzifikasi yang lain. Menurut Kastaman (2005), Metode SOM ini memiliki karakteristik lebih ketat dalam memberikan nilai, sehingga nilai – nilainya cenderung lebih kecil dari pada metode yang lain. Metode SOM ini akan memberikan nilai yang besar apabila varibel – variabel inputnya memang layak untuk diberi nilai yang besar.
Page 1 and 2: Penerapan Logika Fuzzy pada Penilai
Page 3 and 4: PENERAPAN LOGIKA FUZZY PADA PENILAI
Page 5 and 6: Pada penilaian mutu produk teh seri
Page 7 and 8: 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian II
Page 9 and 10: . Rasa (liquor) meliputi warna cair
Page 11 and 12: Fungsi Nama Variabel Himpunan Input
Page 13 and 14: IF warna IS good strength nice colo
Page 15: 4.1 Keadaan Umum Perusahaan I.V HAS
Page 19 and 20: 5.1 Kesimpulan V. KESIMPULAN DAN SA
Page 21 and 22: Kavdir, Ismail, Guyer, D.E. 2003. A
Page 23 and 24: PENERAPAN LOGIKA FUZZY PADA PENILAI
Page 25 and 26: 1. Elemen elemen dalam sistem penil
Page 27 and 28: Tabel 1. Perbandingan hasil proses
Page 29 and 30: Saran 1. Penilaian mutu yang dilaku

Penerapan Logika RINGKASAN DA JURUSAN TEKNOLOG ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?