ANALISIS LOGICA FUZZY 1.Penerapan Logica Fuzzy

PEMBANGUNAN GAME EDUKASI PALANG MERAH REMJA BERBASIS DESKTOP

3. ANALISIS LOGICA FUZZY 1.Penerapan Logica Fuzzy

Dimana x merupakan parameter input, A merupakan nilai dari parameter, f merupakan sembarang fungsi dari variabel-variabel masukan yang nilainya berada dalam interval variabel keluaran[9].

3. ANALISIS LOGICA FUZZY 1. Penerapan Logica Fuzzy

Himpunan tegas (crisp) adalah nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A, yang sering ditulis dengan µA[x]. Misalkan nilai

crisp yang diterima oleh luas luka adalah 1,2 cm, nilai crisp yang diterima oleh kedalaman luka adalah 0,3, dan nilai crisp yang diterima oleh volume darah 32%. Termasuk luka manakah yang didapatkan oleh korban, apakah termasuk luka ringan, luka sedang, luka berat?

a. Proses Fuzzification

Misalkan untuk luas luka menggunakan fungsi keanggotaan trapesium dengan tiga variabel linguistik yaitu : biasa(0-1.3), sedang(1-2.3), dan tidak biasa(≥2).

Gambar 3. Fungsi keanggotaan trapesium luas luka

1. Luas luka 1,2 cm berada pada nilai linguistik biasa dan sedang.

2. Keterangan : x = nilai crisp.

a = titik awal dari fungsi keanggotaan trapesium

b = titik ke dua yang searah dengan sumbu y dan berpotongan pada sumbu x jika ditarik garis s ecara vertikal.

c = titik ke tiga yang searah dengan sumbu y dan berpotongan pada sumbu x jika ditarik garis secara vertikal.

d = titik ke empat dari fungsi keanggotaan trapesium.

Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)

49 Edisi. .. Volume. .., Bulan 20.. ISSN : 2089-9033 3. Semantik atau derajat keanggotaan untuk

biasa dihitung menggunakan rumus µA(x) = ^. Diketahui : x = 1,2 cm c = 1 cm d = 1,3 cm µbiasa(x) = µbiasa(1,2)=

4. Semantik atau derajat keanggotaan untuk sedang dihitung menggunakan rumus µA(x) = ^. Diketahui : x = 1,2 cm a = 1 cm b = 1,3 cm µsedang(x) = µsedang(1,2) =

Gambar 4. Fuzzy input luas luka

Misalkan untuk kedalaman luka menggunakan fungsi keanggotaan trapesium dengan tiga variabel linguistik yaitu : wajar(0-0.6), sedang(0.5-1.1), dan tidak wajar(≥1).

Gambar 5. Fungsi keanggotaan trapesium kedalaman luka

1. Kedalaman luka 0,3 cm bearada pada nilai linguistik wajar.

2. Keterangan : x = nilai crisp.

a = titik awal dari fungsi keanggotaan trapesium

b = titik ke dua yang searah dengan sumbu y dan berpotongan pada sumbu x jika ditarik garis secara vertikal.

c = titik ke tiga yang searah dengan sumbu y dan berpotongan pada sumbu x jika ditarik garis secara vertikal.

d = titik ke empat dari fungsi keanggotaan trapesium.

3. Semantik atau derajat keanggotaan untuk wajar dihitung menggunakan rumus µA(x) = dimana b= 0,1 dan c=0,5.

Diketahui :

x = 0,3 cm, b = 0,1 cm, c = 0,5 cm

Gambar 6. Fuzzy input kedalaman luka

Misalkan untuk volume darah

menggunakan fungsi keanggotaan trapesium dengan tiga variabel linguistik yaitu : sedikit(0-40), sedang(30-70), dan banyak(60-100).

Gambar 7. Fungsi keanggotaan trapesium volume darah

1. Volume darah yang hilang dari tubuh yaitu 32%, bearada pada nilai linguistik sedikit dan sedang.

2. Keterangan : x = nilai crisp.

a = titik awal dari fungsi keanggotaan trapesium

b = titik ke dua yang searah dengan sumbu y dan berpotongan pada sumbu x jika ditarik garis secara vertikal.

c = titik ke tiga yang searah dengan sumbu y dan berpotongan pada sumbu x jika ditarik garis secara vertikal.

d = titik ke empat dari fungsi keanggotaan trapesium.

3. Semantik atau derajat keanggotaan untuk sedikit dihitung menggunakan rumus µA(x) =

^.

µsedikit(x) = µsedikit(32) = –

4. Semantik atau derajat keanggotaan untuk banyak dihitung menggunakan rumus µA(x) = . Diketahui : x = 32 a = 30 b = 40 µsedang(x) = µsedang(32) =

Gambar 8. Fuzzy input volume darah

Jadi proses fuzzificationnya menghasilkan lima fuzzy input yaitu :

1. Luas luka = biasa ( ) dan sedang ( ). 2. Kedalaman luka = wajar (1).

3. Volume darah = sedikit (

^{) dan sedang}

(

^).

b. Proses Inference menggunakan Model Sugeno Model sugeno menggunakan fungsi keanggotaan yang lebih sederhana. Fungsi keanggotaan tersebut adalah Singleton. Fungsi keanggotaan Singleton adalah fungsi keanggotaan yang memiliki derajat keanggotaan 1 pada suatu nilai crisp tunggal dan 0 pada semua nilai crisp yang lain.

Dari lima fuzzy input luas luka yaitu biasa ( ) dan sedang ( ), kedalaman yaitu wajar (1), dan volume darah yaitu sedikit (

^{) dan sedang ( ), maka}

didapatkan 5 aturan fuzzy yang diaplikasikan : 1. Menggunakan aturan conjunction (^) untuk

memilih derajat keanggotaan minimum.

a. Jika luas luka = biasa ( ) AND kedalaman

luka = wajar (1) THEN keadaan luka=

ringan ( ) .

sedang ( ) .

c. Jika keadaan luka = ringan ( ) AND volume darah = sedikit (

^{) THEN luka = luka}

ringan ( ) .

d. Jika keadaan luka = ringan ( ) AND volume darah = sedang (

^{) THEN luka = luka}

sedang ( ).

e. Jika keadaan luka = sedang ( ) AND volume darah = sedikit (

^{) THEN luka = luka}

ringan ( ).

f. Jika keadaan luka = sedang ( ) AND volume darah = sedang (

^{) THEN luka = luka}

sedang ( ).

2. Menggunakan aturan disjunction ( ˇ ) dengan

memilih derajat keanggotaan maksimum dari nilai-nilai linguistik yang dihubungkan oleh: a. Dari luka = luka ringan ( ) ˇ luka = luka

ringan ( ) dihasilkan luka = luka ringan ( ). b. Dari luka = luka sedang ( ) ˇ luka = luka

sedang ( ). dihasilkan luka = luka sedang ( ). Proses inferensi menggunakan model sugeno menghasilkan dua derajat keanggotaan sebagai berikut:

Gambar 9. Fungsi singleton untuk luka

c. Proses Defuzzification

Proses defuzzyfication menggunakan proses hight method maka dari dua fuzzy set, luka ringan ( ). dan luka sedang ( ). maka dipilih nilai maksimumnya yaitu luka ringan ( ) karena nilai

crisp sebesar 60 maka denyut nadinya adalah 60 permenit dan disebut luka ringan. kesimpulan dalam sistem adalah sistem menampilkan luka

Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA)

51 Edisi. .. Volume. .., Bulan 20.. ISSN : 2089-9033 ringan dengan jumlah denyut nadi sebesar 60

permenit. d. Kesimpulan

Jadi Misalkan, nilai crisp yang diterima oleh luas luka adalah 1,2 cm, nilai crisp yang diterima kedalaman luka adalah 0.3 cm dan nilai, nilai crisp yang diterima volume darah adalah 32%,

luka yang di dapatkan adalah “luka ringan” yaitu

denyut nadinya 60 permenit, Nilai 60 ini digunakan untuk memebrikan indikator tentang kriteria luka.

4.PENUTUP

Berdasarkan dari hasil penelitian, analisis perancangan sistem dan implementasi serta pengujian yang dilakukan berupa kuisioner, maka diperoleh kesimpulan yang diantaranya adalah sebagai berikut :

1. Game edukasi palang merah remaja dapat

menmbantu dan mengenalkan kegiatan ekstrakulikuler PMR.

2. Game edukasi palang merah remaja dapat

menambah pengetahuan dan keterampilan mengenai PMR dan pertolongan pertama.

3. Game edukasi palang merah remaja dapat

mengimplementasikan pengetahuan dan keterampilan untuk selalu memberi pertolongan kepada korban yang tertimpa musibah dan kecelakaan.

4. Game edukasi palang merah remaja dapat

memberikan penyuluhan mengenai PMR.

5. Game edukasi palang merah remaja dapat

menanamkan rasa simpati tolong menolong terhadap korban kecelakaan.