Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

21
16 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. 1 Metode Penelitian Varian akan pengkajian ini merupakan pengobservasian eksperimen yakni membangun sistem guna menentukan harga jual ban mobil bekas di toko, data diperoleh dari pengamatan dan wawancara, yang nantinya diharapkan dapat membantu menentukan harga jual ban mobil bekas secara tepat. Berikut gambar alur penyelesaian penelitiannya: Identifikasi Masalah Mengumpulkan Data Input Variabel Menentukan derajat keanggotaan, linear naik, linear turun, kurva segitiga, kurva trapesium Menentukan aturan fuzzy Menghitung predikat aturan Komposisi MAX - MIN Deffuzifikasi Hasil Perhitungan Gambar 3. 1 Alur Penelitian Dalam hal ini akan dibahas mengenai alur penyelesaian penelitian. Bab ini bertujuan untuk perumusan dan penyusunan penelitian dapat selesai dengan tepat waktu yang sudah direncanakan. Secara singkat dapat dijelaskan langkah-langkah

Transcript of Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

Page 1: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

16

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3. 1 Metode Penelitian

Varian akan pengkajian ini merupakan pengobservasian eksperimen yakni

membangun sistem guna menentukan harga jual ban mobil bekas di toko, data

diperoleh dari pengamatan dan wawancara, yang nantinya diharapkan dapat

membantu menentukan harga jual ban mobil bekas secara tepat. Berikut gambar

alur penyelesaian penelitiannya:

Identifikasi Masalah

Mengumpulkan Data

Input Variabel

Menentukan derajat keanggotaan, linear naik,

linear turun, kurva segitiga, kurva trapesium

Menentukan aturan fuzzy

Menghitung predikat aturan

Komposisi MAX - MIN

Deffuzifikasi

Hasil Perhitungan

Gambar 3. 1 Alur Penelitian

Dalam hal ini akan dibahas mengenai alur penyelesaian penelitian. Bab ini

bertujuan untuk perumusan dan penyusunan penelitian dapat selesai dengan tepat

waktu yang sudah direncanakan. Secara singkat dapat dijelaskan langkah-langkah

Page 2: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

17

dalam penelitian ini yaitu mengidentifikasi, menganalisa permasalahan,

mengumpulkan data, pengolahan data logika fuzzy metode Tsukamoto yang dimulai

dengan menginputkan sebuah nilai variabel, lalu diolah sehingga menentukan letak

derajat keanggotaan misal pada kurva segitiga, selanjutnya melakukan perhitungan

sesuai aturan yang sudah ditetapkan, dan melakukan perhitungan deffuzyfikasi dengan

melakukan perhitungan total keseluruhan dari aturan yang didapat, sehingga

mendapatkan hasil.

3.2 Identifikasi Masalah

Akan langkah berikut dijalankan idenftifikasi kepada permasalahan yang ingin

ditelaah. Perbahasan pokok adalah mengenai penentuan harga ban mobil bekas serta

permasalahan dalam mengimplementasikan metode logika fuzzy Tsukamoto pada

penentuan harga ban mobil bekas.

3. 3 Pengumpulan Data

Melakukan wawancara pada karyawan toko sehingga di dapat data variabel

inputan.

Variabel inputan yang digunakan:

1. Harga ban bekas di toko

Pementuan harga ban mobil bekas telah ditentukan langsung oleh toko.

2. Usia ban

Minimal usia bekas 36 bulan dari tanggal produksi.

3. Kondisi ban

Tinggi maksimum lapisan karet ialah 7mm, minimum lapisan karet ialah 1,6mm

Tabel 3. 1 Data Hasil Survei Toko

No Merk

Ban

Seri Harga

ban

bekas di

toko

Ukuran Tahun

Produksi

Kondisi

(Ketebalan

karet)

Page 3: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

18

1 Accelera Alpha Rp.

210.000

185/65

R15

2512 4 mm

2 Achilles 2233 Rp.

285.000

185/55

R16

1618 4,8 mm

3 GT

Radial

Champrio

Eco

Rp.

320.000

185/65

R15

2417 4,1 mm

4 Dunlop SP

Touring

R1

Rp.

180.000

175/65

R14

4918 3,3 mm

5 Hankook Kinergy

EX

Rp.

240.000

185/70

R14

0617 4,6 mm

3. 4 Contoh Perhitungan Manual

Contoh perhitungan manual dengan menggunakan data hasil survei toko tabel 3.1.

Langkah pertama adalah mencari nilai min dan max dari variable pemakaian dan

kondisi ketebalan, sebagai berikut:

No Merk

Ban Seri

Harga

ban

bekas

di toko

Ukuran Tahun

Produksi Pemakaian

Kondisi

(Ketebalan

karet)

1 Accelera Alpha 210000 185/65

R15 2512

(21-12)52)

+(26-25)/4

= 117.25

4

2 Achilles 2233 285000 185/55

R16 1618 41.5 4.8

3 GT

Radial

Champrio

Eco 320000

185/65

R15 2417 52.5 4.1

4 Dunlop

SP

Touring

R1

180000 175/65

R14 4918 33.25 3.3

5 Hankook Kinergy 240000 185/70 0617 57 4.6

Page 4: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

19

EX R14

Min 33.25 3.3

Max 117.25 4.8

Dengan menggunakan metode Tsukamoto secara manual, ada beberapa langkah yang

ditempuh. Langkah-langkah tersebut adalah: mendefnisikan variabel fuzzy,

pembentukan rule, inferensi, dan defuzifkasi (menentukan output crisp).

1. Mendefinisikan Variabel

Tahap ini merupakan mendefinisikan setiap variable dari keanggotaan yang ada

Diagram derajat keanggotaan pemakaian

Dalam (bulan)

Variabel Pemakaian

Baru X ≤ Xmin Xmin ≤ X ≤

Xmax

X ≥

Xmax

1 (117,25 - X)/

(117,25 – 33,25)

0

X ≤ 33.25 0,770833333 X ≥

117.25

Lama 0 (X-33,25) /

(117,25-33,25)

1

X ≤ 33.25 0,229166667 X ≥

117.25

Diagram derajat keanggotaan ketebalan ban

Page 5: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

20

Dalam (mm)

Variabel Ketebalan Ban

Tipis Y ≤ Ymin Ymin ≤ Y ≤

Ymax

Y ≥

Ymax

1 (4,8 - Y)/ (4,8 –

3,3)

0

Y ≤ 3.3 0,466666667 Y ≥ 4.8

Tebal 0 (Y-3,3) / (4,8-3,3) Y ≥

Ymax

Y ≤ 3.3 0,533333333 Y ≥ 4.8

Diagram derajat keanggotaan Harga

Dalam Rupiah

Harga Ban Bekas

Murah Z ≤ Zmin Zmin ≤ Z ≤ Zmax Z ≥

Zmax

1 (Zmax - Z)/ 0

Page 6: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

21

(Zmax - Zmin)

Z ≤ 180000 (320000-

Z)/(320000-

180000)

Z ≥

320000

Mahal 0 (Z-Zmin) /

(Zmax-Zmin)

Z ≥

Zmax

Z ≤ 180000 (Z-

180000)/(320000-

180000)

Z ≥

320000

2. Pembentukan Rule

Dari Uraian diatas terbentuk 4 fuzzy yaitu (Pemakaian baru, Pemakaian lama),

(Tipis, Tebal), (Murah, Mahal) aturan fuzzy sebagai berikut:

[R1] = Jika pemakaian lama And ketebalan ban tebal Then harga mahal

[R2] = Jika pemakaian lama And ketebalan ban tipis Then harga murah

[R3] = Jika pemakaian baru And ketebalan ban tebal Then harga mahal

[R4] = Jika pemakaian baru And ketebalan ban tipis Then harga murah

3. Inferensi Tsukamoto

R1 Jika pemakaian lama And

ketebalan ban tebal Then harga

mahal

A1=0,229166667 (Z1- Zmin) / (Zmax -Zmin) =

0,229166667

Z1 = 0,229166667(32000 -

180000) + 180000

212083,3333

R2 Jika pemakaian lama And

ketebalan ban tipis Then harga

murah

Page 7: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

22

A2=0,229166667 (Zmax - Z2) / (Zmax -Zmin) =

0,229166667

Z2 = 320000 –

0,229166667(320000 - 180000)

287916,66662

R3 Jika pemakaian baru And

ketebalan ban tebal Then harga

mahal

A3=0,533333333 (Z3- Zmin) / (Zmax -Zmin) =

0,53333333

Z3 = 0,53333333(320000 -

180000) + 320000

254666,6667

R4 Jika pemakaian baru And

ketebalan ban tipis Then harga

murah

A4=0,466666667 (Zmax - Z4) / (Zmax -Zmin) =

0,466666667

Z4 = 320000 –

0,466666667(320000 - 180000)

254666,6667

4. Defuzzyfikasi

Z = (a1*z1+a2*z2+a3*z3+a4*z4) / (a1+a2+a3+a4)

=

=Rp253200

Jadi Harga ban bekas untuk merk GT Radial adalah Rp253200

Page 8: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

23

3. 5 Perancangan Sistem

3. 5. 1 Usecase Diagram

ADMIN

LOGIN

KELOLA VARIABEL INPUT DAN OUTPUT

KELOLA HIMPUNAN FUZZY

KELOLA RULE

LOGOUT

MENGHITUNG FUZZY

Gambar 3. 2 Usecase Diagram

Gambar 3.2 ialah tampilan use case diagram berasal prosedur nantinya akan dibuat

dimana dalam use case tersebut akan dijelaskan seperti:

a. Admin melaksankaan login dahulu, sebelum mengakses menu lainnya.

b. Admin dapat mengelola data variabel, mulai dari menambah, merubah dan

menghapus data.

c. Admin dapat melakukan menghitung nilai fuzzy dengan memasukan nilai-nilai

variabel seperti harga ban baru, usia ban, dan kondisi ban.

d. Admin dapat melihat hasil penentuan harga ban pada menu hitung fuzzy.

Page 9: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

24

e. Untuk himpunan disesuaikan dengan data yang ada yaitu 2 himpunan, contoh

baru & lama, tebal & tipis, murah & mahal.

f. Untuk rule sudah ada ketentuannya sendiri yaitu :

Tabel 3. 2 Aturan Fuzzy Tsukamoto Harga Ban Bekas

No. Jika Pemakaian Dan Ketebalan Maka Harga

1 Pemakaian lama Ban tebal Harga Mahal

2 Pemakaian lama Ban tipis Harga Murah

3 Pemakaian baru Ban tebal Harga Mahal

4 Pemakaian baru Ban tipis Harga murah

3. 5. 2 Activity Diagram

a. Activity Diagram Login

Page 10: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

25

Login

ADMIN SISTEM

Ph

ase

Membuka AplikasiMenampilkan

Halaman Login

Mengisi Username &

Password

Cek Login

Menampilkan

Halaman Utama

Tidak sesuai

sesuai

Gambar 3. 3 Activity Diagram Login

Tampilan diatas merupakan activity diagram admin, yang mana pengguna dimana

admin menguak aplikasi terlebih dahulu modus operandi segera menampakkan login,

setelah itu pengguna akan memberi isian nama pengguna dan kata sandinya maka

modus operandi akan mengeceknya, jika sesuai maka akan menunjukkan bernada

pokoknya dan bila tidak sesuai akan tidak berubah terhadap beranda login.

b. Activity Diagram Kelola Variabel

Page 11: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

26

KELOLA VARIABEL

ADMIN SISTEM

Phas

e

Memilih Menu

Variabel

Menampilkan

Halaman Variabel

Menambah Data Data Bertambah

Merubah Data Data Berubah

Menghapus Data Data Terhapus

Pilih Aksi

Gambar 3. 4 Activity Diagram Kelola Variabel

Tampilannya itu merupakan activity diagram variabel yang mana pemilik dapat

menambah, merubah dan menghapus data variabel yang ada.

Page 12: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

27

c. Activity Diagram Kelola Himpunan

KELOLA HIMPUNAN

ADMIN SISTEM

Ph

ase

Memilih Menu

Himpunan

Menampilkan

Halaman Himpunan

Menambah Data Data Bertambah

Merubah Data Data Berubah

Menghapus Data Data Terhapus

Pilih Aksi

Gambar 3. 5 Activity Diagram Kelola Himpunan

Tampilan tersebut merupakan activity diagram himpunan yang mana pemilik

dapat menambah, merubah dan menghapus data himpunan yang ada.

Page 13: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

28

d. Activity Diagram Kelola Rule

KELOLA RULE

ADMIN SISTEM

Ph

ase

Memilih Menu RuleMenampilkan

Halaman Rule

Menambah Data Data Bertambah

Merubah Data Data Berubah

Menghapus Data Data Terhapus

Pilih Aksi

Gambar 3. 6 Activity Diagram Kelola Rule

Gambaran itu merupakan activity diagram rule yang mana pengguna dapat

menambah, merubah dan menghapus data rule yang ada.

Page 14: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

29

e. Activity Diagram Konsultasi

KONSULTASI

ADMIN SISTEMP

has

e

Memilih BanMenampilkan

Halaman Detail Ban

Memasukan Nilai

Variabel

Menampilkan Hasil

Harga Ban BekasKlik Proses

Gambar 3. 7 Activity Diagram Konsultasi

Tampilannya tersebut merupakan activity diagram konsultasi yang mana pemiliknya

dapat mengetahui detail ban, dan melakukan hitung fuzzy dengan memasukan nilai-

nilai variabel seperti usia ban, dan kondisi ban.

f. Activity Diagram Konsultasi User

Page 15: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

30

KONSULTASI USER

ADMIN SISTEMP

has

e

Menyimpan Hasil

Perhitungan

Melihat Detail

Perhitungan

Menghapus Hasil

Perhitungan

Gambar 3. 8 Activity Diagram Konsultasi User

Gambar diatas merupakan activity diagram konsultasi user dimana admin

dapat melihat hasil perhitungan yang telah diinputkan sebelumnya.

3.6 Perancangan Database

Tabel 3. 3 Ban

No Nama Field Type Keterangan

1 Id_Ban Int(11) Primary Key

2 Merk_ban Varchar(250)

3 Seri Varchar(250)

4 Harga Int(11)

Page 16: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

31

5 Ukuran Varchar(150)

6 Tahun_produksi Int(11)

7 Pemakaian Float

8 Kondisi_ketebalan Float

Tabel 3. 4 Variabel

No Nama Field Type Keterangan

1 Id_variabel Int(11) Primary Key

2 Nama_variabel Varchar(250)

Tabel 3. 5 Konsultasi_User

No Nama Field Type Keterangan

1 Id_konsultasi_user Int(11) Primary Key

2 Variable_id Int(11)

3 Jumlah Float

4 Konsultasi_id Int(11)

Tabel 3. 6 Konsultasi

No Nama Field Type Keterangan

1 Id_konsultasi Int(11) Primary Key

2 users_id Int(11)

Tabel 3. 7 Users

No Nama Field Type Keterangan

1 Id_users Int(11) Primary Key

2 Username Varchar(100)

3 Password Varchar(200)

4 Level Enum

5 Cookie Varchar(200)

Page 17: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

32

6 Forgot Enum

Tabel 3. 8 Himpunan

No Nama Field Type Keterangan

1 Id_himpunan Int(11) Primary Key

2 Variable_id Int(11)

3 Jumlah Enum

4 Himpunan_1 Varchar(250)

5 Batas_1 Float

6 Himpunan_2 Varchar(250)

7 Batas_2 Float

8 Himpunan_3 Varchar(255)

9 Batas_3 Float

10 Himpunan_4 Varchar(255)

11 Batas_4 Float

12 Batas_5 Float

13 Batas_6 Float

14 Output Enum

Page 18: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

33

3. 7 Perancangan Tampilan

Gambar 3. 9 Rancangan Login

Page 19: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

34

Gambar 3. 10 Rancangan Menu Variabel

Gambar 3. 11 Rancangan Menu Himpunan

Page 20: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

35

Gambar 3. 12 Rancangan Menu Aturan

Page 21: Deffuzifikasi Menghitung predikat aturan

36

Gambar 3. 13 Rancangan Menu Hitung Fuzzy