Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda

## JOURNAL OF DINDA
Kelompok Keahlian Rekayasa Data Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Vol. 1 No. 2 (2021) 12 - 21
ISSN Media Elektronik: -

## Sistem Inferensi Fuzzy :  Pengertian, Penerapan, dan Manfaatnya
Ummi Athiyah 1 , Adela Putri Handayani 2 , Muhammad Yusril Aldean 3 , Novantri Prasetya Putra 4 , Rafian Ramadhani 5
1 S1 Sains Data, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
2,3,4,5 S1 Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 ummi@ittelkom-pwt.ac.id, 2 18102254@ittelkom-pwt.ac.id, 3 18102062@ittelkom-pwt.ac.id,
4 18102279@ittelkom-pwt.ac.id, 5 18102245@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
Fuzzy logic is one of the components forming soft computing which is used as a way to map problems from the expected input to the output. Fuzzy logic has several advantages such as being easy to understand because it has a simple mathematical concept, is flexible to use, tolerates incorrect data, is able to model very complex non-linear functions, can apply expert experience directly without a training process , can cooperate with conventional control techniques,  and is  based  on  natural  language.  Fuzzy  logic  has  many  roles  in  industries  such  as  in  the  fields  of Health,  Economics,  Psychologists,  and  Technology  which  can  help  humans  solve  problems  in  life.  In  the application of fuzzy logic, there are several processes, one of which is the inference system. The inference system is a computational framework based on fuzzy set theory, IF-THEN-shaped fuzzy rules, and fuzzy reasoning. The benefit  of  fuzzy  inference  is  as  a  tool  to  represent  different  knowledge  about  a  problem,  as  well  as  to  model interactions. By using the research method of literature studies from several sources, it is found that many products are developed from fuzzy logic such as decision making, determination or assessment of results, remote control devices, measuring instruments, and expert systems.
Keywords: fuzzy logic, Inference system, input, output, benefits.

## Abstrak
Logika  fuzzy  salah  satu  komponen  pembentuk soft  computing yang  digunakan  sebagai  cara  untuk  memetakan masalah dari input ke output yang diharapkan. logika fuzzy memiliki beberapa kelebihan seperti mudah dimengerti karena memiliki konsep matematis yang sederhana, fleksibel untuk digunakan, terdapat toleransi pada data-data yang  tidak  tepat,  mampu  memodelkan  fungsi-fungsi  non-linear  yang  sangat  kompleks,  dapat  menerapkan pengalaman pakar secara langsung tanpa proses pelatihan, dapat bekerja sama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional, dan didasarkan pada bahasa alami. Logika fuzzy memiliki banyak peran di industri seperti bidang Kesehatan,  Ilmu  Ekonomi,  Psikolog,  dan  Teknologi  yang  dapat  membantu  manusia  dalam  memecahkan  suatu masalah  dalam  kehidupan.  Dalam  penerapan logika  fuzzy  terdapat  beberapa  proses,  salah  satunya yaitu  sistem inferensi. Sistem  inferensi  merupakan  kerangka  komputasi  yang  didasarkan  pada teori  himpunan fuzzy,  aturan fuzzy berbentuk IF-THEN, dan penalaran fuzzy. Manfaat dari inferensi fuzzy yaitu sebagai alat untuk mewakili pengetahuan  yang  berbeda  tentang  suatu  masalah,  serta  untuk  memodelkan  interaksi.  Dengan  menggunakan metode penelitian studi literatur dari beberapa sumber, ditemukan banyak produk yang dikembangkan dari logika fuzzy seperti pengambilan keputusan, penentuan atau penilaian hasil, perangkat kendali jarak jauh, alat ukur, dan sistem pakar.
Kata kunci: logika fuzzy,  sistem Inferensi, input, output, manfaat.
© 2021 Jurnal DINDA
Ummi Athiyah 1 , Adela Putri Handayani 2 , Muhammad Yusril Aldean 3 , Novantri Prasetya Putra 4 , Rafian Ramadhani 5
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 73 – 76

## 1. Pendahuluan
Masyarakat  Asia  sering  dihadapkan  pada  sebuah tantangan untuk menangani situasi ketidakpastian yang memiliki range nilai real antara [0...1] dan menggunakan operasi  logika.  Logika  ini  muncul  diperkenalkan  oleh Prof.  Lotfi  A.  Zadeh.  Teori  ini  dapat  membantu menangani  perhitungan  ketidakpastian.  Logika  fuzzy merupakan  salah  satu  komponen  pembentuk  soft computing.  Dalam  banyaknya  kasus,  logika  fuzzy digunakan sebagai cara untuk memetakan masalah dari input  ke  output  yang  diharapkan.  Dasar  dari  Logika Fuzzy  adalah  teori  himpunan  fuzzy.  Peranan  derajat masing-masing keanggotaan sebagai penentu keberadaaan  elemen  dalam  suatu  himpunan  sangatlah penting.  Ciri  utama  penalaran  dengan  logika  fuzzy adalah  derajat  keanggotaan  atau  membership  function [1].
Alasan menggunakan logika fuzzy ini yaitu logika ini (1) mudah  dimengerti  karena  konsep  matematisnya sederhana,  (2)  sangat  fleksibel,  (3)  memiliki  toleransi terhadap data-data yang tidak tepat (kabur), (4) mampu memodelkan  fungsi-fungsi  non-linear  yang  sangat kompleks,  (5)  dapat  menerapkan  pengalaman  pakar secara langsung tanpa proses pelatihan, (6) dapat bekerja sama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional, dan (7) didasarkan pada bahasa alami [2].
Sistem inferensi fuzzy merupakan kerangka  komputasi yang    didasarkan   pada   teori   himpunan  fuzzy,  aturan fuzzy  berbentuk  IF-THEN,  dan  penalaran  fuzzy  [3]. Dalam  penalaran  inferensi  fuzzy  terdapat  3  metode yaitu :  (1)  Metode  Mamdani (2)  Metode Tsukamoto (3) Metode Sugeno. Inferensi Fuzzy digunakan sebagai alat untuk mewakili pengetahuan yang berbeda tentang suatu  masalah,  serta  untuk  memodelkan  interaksi  dan hubungan yang ada antara variabel tersebut.
Inferensi fuzzy sudah banyak diterapkan dalam banyak bidang.  Seperti  bidang  Kesehatan,  Ilmu  Ekonomi, Psikolog,  dan  Teknologi.  Contoh  penerapan  inferensi fuzzy  dalam  bidang  Kesehatan  yaitu:  Sistem  Pakar Untuk Menentukan Status Kesehatan Ibu Hamil Dengan Metode  Inferensi  Fuzzy  (Sugeno  [4].  Bidang  Ilmu Ekonomi  yaitu:  Metode  Fuzzy  Inferensi  System Mamdani  Untuk  Menentukan  Bantuan  Modal  Usaha Bagi  UMKM  Ramah  Lingkugan  [5].  Bidang  Psikolog yaitu:  Sistem  Pakar  Pengembangan  Skala  Minat  Karir Mahasiswa  Dengan  Inferensi  Fuzzy  Tsukamoto  [6]. Bidang  Teknologi  yaitu:  Sistem  Informasi  Pendeteksi Hama  Penyakit  Tanaman  Padi  Menggunakan  Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Android [7].

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  studi  literatur  dari beberapa  paper  tentang  Logika  Fuzzy.  Metode  studi literatur  adalah  serangkaian  kegiatan  yang  berkenaan dengan  metode  pengumpulan  data  pustaka,  membaca dan  mencatat,  serta  mengelolah  bahan  penelitian (Zed, 2008:3).  Dengan  melakukan  studi  kepustakaan,  para peneliti  mempunyai  pendalaman  yang  lebih  luas  dan mendalam terhadap masalah yang hendak diteliti.
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  untuk  memeriksa beberapa kajian literatur yang sangat bermanfaat untuk memperoleh  sumber  kajian  berdasarkan  penelitian sebelumnya. seperti teori – teori yang mendukung, data dan informasi sebagai referensi untuk dokumentasi.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Banyak  ditemukan  kasus  bagaimana  algoritme  ini menjadi sebuah solusi dalam beberapa hal yang terjadi, yang  menyebabkan  banyaknya  pengembangan  dari Logika Fuzzy.
Beberapa  penggunaan  Logika  Fuzzy  yang  ditemukan dan biasa digunakan adalah :
1. Pengambilan Keputusan
Fungsi  dari  penggunaan  metode  logika  fuzzy  pada permasalahan  ini  adalah  dikarenakan  Fuzzy merupakan suatu cara untuk memetakan suatu ruang input  ke  dalam  suatu  ruang  output[8].  Sehingga solusi untuk masalah subjektifitas dari pengambilan keputusan adalah dibutuhkan sebuah pemetaan yang dilakukan  dalam  pengambilan  keputusan  agar mendapat  hasil  dengan  tingkat  kesalahan  yang  bisa diminimalisir, sehingga terbentuklah hasil keputusan memiliki  dasar  yang  kuat  serta  memenuhi  segala parameter yang digunakan dalam pengamatan untuk pengambilan keputusan[9].
2. Penentuan atau Penilaian Hasil Penilaian  biasanya  dilakukan  oleh  beberapa perusahaan  maupun  lembaga  dalam  mengevaluasi kinerja dari pekerjaan yang sudah  terlaksana. Maka dari  itu  diperlukan  sebuah  Metode  Fuzzy  untuk membuat  sebuah  penilaian  dengan  menggunakan parameter  yang  diperlukan,  adanya  metode  ini diharapkan  penilaian  akan  menjadi  sangat  subjektif dikarenakan  pada  prinsip  Fuzzy  Mamdani  adalah mengambil  sebuah  hasil  dari  permasalahan  yang tidak pasti[10].
3. Pembuatan Perangkat Pengendali Jarak Jauh Alat pengendali jarak jauh  yang berbasis Internet of Things seperti perangkat mikrokontroller merupakan
Ummi Athiyah 1 , Adela Putri Handayani 2 , Muhammad Yusril Aldean 3 , Novantri Prasetya Putra 4 , Rafian Ramadhani 5
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 73 – 76
sebuah  perangkat  pintar  yang  dapat  bekerja  secara otomatis  atau  dikendalikan  dari  jarak  jauh  setelah diprogram[11]. Maka dari itu semestinya sebuah alat mampu membuat sebuah keputusan secara otomatis diperlukan  Metode  Logika  Fuzzy  untuk  membuat alat itu dapat membuat sebuah keputusan menggunakan data dari kondisi yang terjadi[12].
4. Alat Akur Logika  Fuzzy  yang  digunakan  untuk  alat  ukur merupakan  sebuah  cara  untuk  dapat  mengukur kinerja sebuah alat ukur sehingga menjadi salah satu alternatif  untuk  mendesain  sistem  data logger yang akurat[13].  Penggunaan  cara  seperti  defuzzifikasi adalah  cara  agar  sistem  dengan  berbagai  kejadian dapat  terukur  secara  jelas  dan  tidak  melewati  batas aturan yang sudah dibuat.
5. Sistem Pakar Sistem  pakar  sendiri  merupakan  sebuah  metode dimana  menggabungkan  pengetahuan  dan  fakta- fakta  serta  teknik  penelusuran  untuk  memecahkan permasalahan  yang  secara  normal  memerlukan keahlian  dari  seorang  pakar.  Sehingga  dibutuhkan Logika  Fuzzy  dalam  proses  pengaplikasiannya. Logika  Fuzzy  memiliki  fleksibilitas  yang  tinggi sehingga  dapat  beradaptasi  terhadap  perubahan- perubahan  yang  terjadi  dan  ketidakpastian  yang menyertai suatu permasalahan[14].

## 4.   Kesimpulan
Logika  fuzzy  sangat  fleksibel  dan  bermanfaat  pada banyak  bidang  di  industri  seperti  bidang  Kesehatan, Ilmu  Ekonomi,  Psikolog,  dan  Teknologi.  banyak  Alat yang  dibuat  dari  logika  fuzzy  seperti  sistem  pakar, Internet  of  Things, alat  ukur,  pengambilan  keputusan, dan penentuan nilai atau hasil.
Penulis  disini  memaparkan  kegunaan  dan  manfaat  dari implementasi logika fuzzy. Untuk penelitian berikutnya dapat  dilanjutkan  supaya  hasil  review  mangikuti perkembangan dari keilmuan logika fuzzy.

## Daftar Rujukan
[1] M. Radja, M. A. Londa, and K. Sara, “Penerapan Metode  Logika  Fuzzy  dalam  Evaluasi  Kinerja Dosen,” Matrix  J. Manaj. Teknol. dan Inform. , vol.  10,  no.  2,  pp.  78–86,  2020,  doi: 10.31940/matrix.v10i2.1841.
[2] M.  P. T.  Sulistyanto,  K.  Suharsono,  and  D.  A. Nugraha,  “Monitoring  dan  Kendali  Peralatan
Elektronik Menggunakan Logika Fuzzy Melalui Website Dengan Protokol HTTP,”
J.
SMARTICS , vol. 2, no. 2, pp. 15–20, 2016.
[3] A.  Romadhon  and  A.  S.  Purnomo,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan
Status Gizi Balita Menggunakan Metode Fuzzy Inferensi Sugeno (Berdasarkan Metode Antropometri),” Informatics J. , vol. 1, no. 3, pp. 78–87, 2016.
[4] N. A. Putri and A. S. Purnomo, “Sistem Pakar Untuk Menentukan Status Kesehatan Ibu Hamil Dengan Metode Inferensi Fuzzy ( Sugeno ),” J.
Teknol. , vol. 10, No. 1, pp. 1–8, 2017.
[5] D. A. Puryono, “Metode Fuzzy Inferensi System Mamdani  Untuk  Menentukan  Bantuan  Modal Usaha Bagi  UMKM Ramah Lingkungan,” vol.
1, no. 1, pp. 1–6, 2018, doi: 10.31219/osf.io/hfb73.
[6] T.  Agustin,  A.  Toibin,  and  A.  S.  Purnomo, “Sistem Pakar Pengembangan Skala Minat Karir Mahasiswa Dengan Inferensi Fuzzy Tsukamoto The  Expert  System  Of  The  Development  Of Student  ’  s  Career  Interest  Scales  Using Tsukamoto  ’  s  Inference  Fuzzy,” Pros.  Semin. Nas.  Multimed.  Artif.  Intell. ,  no.  84,  pp.  156– 162, 2018.
[7] D.  A.  Puryono,  “Sistem  Informasi  Pendeteksi Hama  Penyakit  Tanaman  Padi  Menggunakan Metode  Fuzzy  Tsukamoto  Berbasis  Android,” vol.  10,  no.  2,  pp.  63–69,  2018,  doi: 10.31219/osf.io/hpk5s.
[8] A.  D.  Saputri,  R.  D.  Ramadhani,  and  R. Adhitama,  “Logika  Fuzzy  Sugeno  Untuk Pengambilan  Keputusan  Dalam  Penjadwalan Dan  Pengingat  Service  Sepeda  Motor,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 2, no. 1, pp. 49–55, 2019, doi: 10.20895/inista.v2i1.95.
[9] S.  Komariyah,  R.  M.  Yunus,  and  S.  F. Rodiansyah,  “Logika  Fuzzy  Dalam  Sistem
Pengambilan Keputusan Penerimaan Beasiswa,” Proceeding  Stima  2.0 ,  pp.  61–68, 2016.
[10] M.  A.  Adiguna  and  A.  Muhajirin,  “Penerapan Logika  Fuzzy  Pada  Penilaian  Mutu  Dosen Terhadap  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi,” J. Online  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  16,  2017,  doi: 10.15575/join.v2i1.74.
Ummi Athiyah 1 , Adela Putri Handayani 2 , Muhammad Yusril Aldean 3 , Novantri Prasetya Putra 4 , Rafian Ramadhani 5
Journal of DINDA ( Data Science, Information Technology, and Data Analytics ) Vol . 1 No. 2 (2021) 73 – 76
Vol . 1 No. 2 (2021) 73 – 76
[11] 2017  Limantara,  dkk,  “Pemodelan  Sistem Pelacakan LOT Parkir Kosong Berbasis Sensor Ultrasonic Dan Internet Of Things ( IOT ) Pada Lahan  Parkir  Diluar  Jalan,” Semin.  Nas.  Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 1–10, 2017.
[12] I.  Tulus  Pranata,  Beni  Irawan,  “Penerapan Logika  Fuzzy  Pada  Sistem  Penyiraman Tanaman Otomatis Berbasis Mikrokontroler,” J. Coding, Sist. Komput. Untan , vol. 03, no. 2, pp. 11–22, 2015.
[13] A.  Azizah,  A.  Waris,  and  M.  T.  Sapsal, “Penerapan Sistem Fuzzy Logic pada Alat Ukur Kadar  Nutrisi  pada  Sistem  Hidroponik,” J. Agritechno , vol. 12, no. 2, pp. 85–93, 2019, doi: 10.20956/at.v0i0.215.
[14] R. Apriliana, A. Damayanti, and A. B. Pratiwi,
“Sistem Pakar Diagnosa Hipertiroid
Menggunakan  Certainty  Factor  dan  Logika Fuzzy,” Contemp. Math. Appl. , vol. 2, no. 1, p.
57, 2020, doi: 10.20473/conmatha.v2i1.19302.