Description

Latar Belakang

Logika Fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam ruang output. Pada suatu sistem yang sangat rumit dan penggunaan Logika Fuzzy ini merupakan salah satu pemecahannya. Pada kasus ini, saya menggunakan logika fuzzy untuk menentukan hasil dari feedback service dan rating dari customeru ntuk menentukan hotel terbaik berdasarkan data yang telah saya dapatkan.

Jumlah dan Nama Linguistik

Variabel Linguistik adalah sebuah variabel yang memiliki nilai berupa kata kata dalam bahasa alamiah bukan angka. Peranan linguistik memang kurang spesifik dibandingkan angka,namun informasi yang disampaikan lebih informatif. Fuzzy linguistic variables digunakan untuk menyatakansuatunilai yang bervariasi dalam suatu objek. Terdapat 3 variabel linguistik untuk input yang memiliki jumlah masing masing100 data yaitu data yang terdiri atas ID dengan tipe data integer interval antara1 - 100, service dengan data integer interval antara1 - 100, dan Bintang dengan data integer intervalantara1 - 10. 

Bentuk dan Batas Fungsi Keanggotaan Input

Keanggotaan Input yaitu suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya yang memiliki interval 0 sampai 1. Batas fungsi input yaitu bintang rentang 1-10 dan service 1-100. Semakin besar skalainteger tersebut semakin baik.

Fungsi keanggotaan trapesium

• Pada kondisi (x > a) and (x < b), maka derajat keanggotaannya termasuk kedalam (x - a) / (b - a). 
• Pada kondisi (x >= b) and (x <= c), maka derajat keanggotaannya yaitu 1. 
• Pada kondisi ((x > c) and (x < d), maka derajat keanggotaannya minus (x - c) / (c - b).
• Jika tidak termasuk ketiganya maka derajat keanggotaannya 0.

Aturan Inferensi

Pada bagian inferensiakan dilakukan proses untuk menghasilkan sebuah rule yang akan digunakan pada prosedur lain ataupun pada main program. Aturan inferensi terdapat pada method fuzzy Rules.

Fuzzy Rules

Inferensi

Inferehensi didapat dari rumus keanggotaan trapessium untuk dijadikan proses fuzzyfikasi.

Fuzzyfikasi

Fuzzyfikasi menetapkan nilai puas/tidak puas pada sevice yang telah diberikan.

• Nilai ratingtidak puas jikanilai service >= 60 - 69. 
• Nilai ratingcukup puas jikanilai service >= 70 - 84. 
• Nilai rating puas jikanilai service => 85-100.

Metode Defuzzifikasi

Defuzzifikasi merupakan langkah terakhir dalam suatu sistem Logika Fuzzy dengan tujuannya mengkonversi setiap hasil dari inference engine yang diekspresikan dalam bentuk fuzzy set ke suatu bilangan real, konversi tersebut merupakan aksi yang diambil oleh sistem kendali logika fuzzy

Penerapan Defuzzifikasi

Bentuk dan Batas Fungsi Keanggotaan Output

Output dari sistem tersebut berisi satu vektor kolom berisi 10 baris angka bernilai integer (bilangan bulat) yang menyatakan nomor baris/record id restoran (1- 100). Durasi menyalanya lampu hijau pada pasangan jalur (sama dengan durasi menyalanya lampu merah pada pasangan jalur yang lain), rentang durasi antara 0 s/d 30 detik.

Bentuk Keanggotaan Output yaitu suatu kurva yang nilai keanggotaannya memiliki interval 0 sampai 1.Batas fungsi input yaitu bintang rentang1-10 dan service1-100. Semakin besar skalainteger tersebut semakin baik. Fungsi keanggotaan output mengkonversi setiap hasil dari inference engine yang diekspresikan dalam bentuk fuzzy set kesuatu bilangan real. Hasil konversi tersebut merupakan aksi yang diambil oleh sistem kendali Logika Fuzzy.

Kesimpulan

Berdasarkan analisis yang telah dilakukan pada langkah langkah diatas dapat disimpulkan bahwa penerapan Fuzzy Inference System (FIS) pada Rating Hotel dapat digunakan sehingga menghasilkan output berupa10 hotel (dengan identitas ID) yang memperoleh rating terbaik.