Variable Linguistik
Adapun variable dalam penelitian ini adalah sebagai berikut
1) Variabel Input
a. Sarana dan Prasarana
b. Kondisi Alam
c. Lokasi
d. Jumlah Pengunjung
e. Biaya Masuk
2) Variabel Output
a. Potensi Wisata
Berikut merupakan table analisis data yang akan dilakukan dalam penelitian.
|
Input |
Proses |
Keputusan |
|
Sarana dan Prasarana |
Mamdani |
Potensi Wisata |
|
Kondisi Alam |
||
|
Lokasi/Aksesibilitas |
||
|
Jumlah Pengunjung |
||
|
Biaya Masuk |
Berdasarkan analisis pada table 1 diatas, peneliti sudah mengumpulakan data yang relevan dalam bentuk table berikut.
Tabel Daftar Tempat Wisata
|
No |
Nama Tempat Wisata |
Lokasi Wisata |
|
1 |
Pantai Kuta Bali |
Kuta Beach, Kuta, Badung Regency, Bali |
|
2 |
The Keranjang Bali |
Jl. Raya Kuta No.70-72, Kuta, Kabupaten Badung, Bali 80361 |
|
3 |
Kampung Langit |
Jl. Raya Kuta No.70-72, Kuta, Kabupaten Badung, Bali 80361 |
|
4 |
Pura Tanah Lot |
Beraban, Kediri, Tabanan Regency, Bali 82121 |
|
5 |
Wisata Alam Ubud Bali |
Jl. Monkey Forest, Ubud, Kecamatan Ubud, Kabupaten Gianyar, Bali 80571 |
|
6 |
Kintamani Bali |
Kintamani Bali |
|
7 |
Pantai Sanur Bali |
Jl. Sanur Beach Street Walk, Sanur Kaja, Kota Denpasar, Bali |
|
8 |
Pantai Nusa Dua bali |
Nusa Dua, Benoa, Kec. Kuta Sel., Kabupaten Badung, Bali |
|
9 |
New Kuta Green Park |
Jl. Raya Uluwatu, Pecatu, Kec. Kuta Sel., Kabupaten Badung, Bali 80361 |
|
10 |
Pasar Sukawati Bali |
Jl. Ciung Wanara, Sukawati, Kec. Sukawati, Kabupaten Gianyar, Bali 80582 |
|
11 |
Pantai Padang Padang Bali |
Pecatu, South Kuta, Badung Regency, Bali |
|
12 |
Danau Beratan Bedugul Bali |
Batunya, Baturiti, Tabanan Regency, Bali 82191 |
|
13 |
Garuda Wisnu Kencana (GWK) |
Jl. Kw. Garuda Wisnu Kencana, Ungasan, Kec. Kuta Sel., Kabupaten Badung, Bali 80364 |
|
14 |
Pantai Lovina |
Pantai Lovina |
|
15 |
Pura Besakih |
Jl. Gunung Mas No.Ds, Besakih, Rendang, Kabupaten Karangasem, Bali 80863 |
|
16 |
Pura Uluwatu |
Jl. Jempiring No.19, Semarapura Kelod, Kec. Klungkung, Kabupaten Klungkung, Bali 80711 |
|
17 |
Pantai Jimbaran |
Jimbaran, South Kuta, Badung Regency, Bali |
|
18 |
Sangeh Monkey Forest |
Jl. Brahmana, Sangeh, Kec. Abiansemal, Kabupaten Badung, Bali 80353 |
|
19 |
Tanjung Benoa |
Tanjung Benoa |
|
20 |
Pantai Dreamland |
Pecatu, South Kuta, Badung Regency, Bali 80361 |
|
21 |
Danau Batur Kintamani |
Jl. Raya Kintamani, Batur Sel., Kec. Kintamani, Kabupaten Bangli, Bali 80652 |
|
22 |
Tari Kecak Uluwatu |
Jl. By Pass Ngurah Rai No.24, Jimbaran, Kec. Kuta Sel., Kabupaten Badung, Bali 80361 |
|
23 |
Arung Jeram Sungai Telaga Waja |
Seberang Spbu Politeknik Negeri Bali, Jl. Raya Uluwatu, Jimbaran, Kec. Kuta Sel., Kabupaten Badung, Bali 80362 |
|
24 |
Arung Jeram Sungai Ayung |
Jl. Raya Ubud, Ubud, Kecamatan Ubud, Kabupaten Gianyar, Bali 80571 |
|
25 |
Tampak Siring Bali |
Tampak Siring Bali |
|
26 |
Taman Ayun |
Jl. Ayodya No.10, Mengwi, Kec. Mengwi, Kabupaten Badung, Bali 80351 |
|
27 |
Jatiluwih |
Tabanan Regency |
Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah fuzzyfication, pengelompokan data – data dalam bentuk himpunan fuzzy, semesta pembicaraan dan domain. a. Fuzzyfication Pada langkah ini, peneliti mengelompokkan data – data yang sudah didapat dan ditulis dalam bentuk tabel himpunan fuzzy sebagai berikut:
Tabel Himpunan Fuzzy (Fugsi Keanggotaan)
|
Fung si |
Variabel |
Nama Himp. Fuzzy |
Semesta Pembicara an |
Domai n |
|
Input |
Sarana/Prasaran a |
Kurang |
0 - 9 |
[0 2,5 4,5] |
|
Cukup |
[2,5 4,5 6,5] |
|||
|
Bagus |
[4,5 6,5 9] |
|||
|
Kondisi alam |
Kurang |
[0 2,5 4,5] |
||
|
Cukup |
[2,5 4,5 4,5] |
|||
|
Bagus |
[4,5 6,5 9] |
|||
|
Lokasi/aksesibil itas |
Jauh |
[0 2,5 4,5] |
||
|
Sedang |
[2,5 4,5 4,5] |
|||
|
Dekat |
[4,5 6,5 9] |
|||
|
Jml Pengunjung |
Sedikit |
[0 2,5 4,5] |
||
|
Sedang |
[2,5 4,5 4,5] |
|||
|
Banyak |
[4,5 6,5 9] |
|||
|
Biaya masuk |
Mahal |
[0 2,5 4,5] |
||
|
Sedang |
[2,5 4,5 4,5] |
|||
|
Murah |
[4,5 6,5 9] |
|||
|
Outp ut |
Potensi Wisata |
Kurang Berpotensi |
[0 2,5 4,5] |
|
|
Cukup Berpotensi |
[2,5 4,5 4,5] |
|||
|
Sangat Berpotensi |
[4,5 6,5 9] |
Beikut ini merupakan rule-rule yang dibentuk berdasarkan pada data yang sudah ada seperti pada table sebelumnya.
Tabel Pembentuka Aturan Fuzzy
|
No |
Rules |
|
R1 |
1. If (sarana_dan_prasarana is bagus) and (kondisi_alam is cukup) and (lokasi is dekat) and (jumlah_pengunjung is banyak) and (biaya_masuk is sedang) then (POTENSI_WISATA is cukup_berpotensi) (1) |
|
R2 |
2. If (sarana_dan_prasarana is cukup) and (kondisi_alam is bagus) and (lokasi is jauh) and (jumlah_pengunjung is sedang) and (biaya_masuk is sedang) then (POTENSI_WISATA is cukup_berpotensi) (1) |
|
R3 |
3. If (sarana_dan_prasarana is bagus) and (kondisi_alam is kurang) and (lokasi is sedang) and (jumlah_pengunjung is banyak) and (biaya_masuk is murah) then (POTENSI_WISATA is sangat_berpotensi) (1) |
|
R4 |
4. If (sarana_dan_prasarana is kurang) and (kondisi_alam is bagus) and (lokasi is sedang) and (jumlah_pengunjung is sedang) and (biaya_masuk is murah) then (POTENSI_WISATA is cukup_berpotensi) (1) |
|
R5 |
5. If (sarana_dan_prasarana is cukup) and (kondisi_alam is not bagus) and (lokasi is jauh) and (jumlah_pengunjung is sedang) and (biaya_masuk is sedang) then (POTENSI_WISATA is cukup_berpotensi) (1) |
|
R6 |
6. If (sarana_dan_prasarana is bagus) and (kondisi_alam is not bagus) and (lokasi is sedang) and (jumlah_pengunjung is banyak) and (biaya_masuk is murah) then (POTENSI_WISATA is sangat_berpotensi) (1) |
|
R7 |
7. If (sarana_dan_prasarana is kurang) and (kondisi_alam is not bagus) and (lokasi is jauh) and (jumlah_pengunjung is sedikit) and (biaya_masuk is murah) then (POTENSI_WISATA is cukup_berpotensi) (1) |
|
R8 |
8. If (sarana_dan_prasarana is kurang) and (kondisi_alam is not bagus) and (lokasi is sedang) and (jumlah_pengunjung is sedang) and (biaya_masuk is sedang) then (POTENSI_WISATA is cukup_berpotensi) (1) |
|
R9 |
9. If (sarana_dan_prasarana is cukup) and (kondisi_alam is not cukup) and (lokasi is dekat) and (jumlah_pengunjung is sedang) and (biaya_masuk is sedang) then (POTENSI_WISATA is cukup_berpotensi) (1) |
|
R10 |
10. If (sarana_dan_prasarana is kurang) and (kondisi_alam is not cukup) and (lokasi is sedang) and (jumlah_pengunjung is sedikit) and (biaya_masuk is mahal) then (POTENSI_WISATA is kurnag_berpotensi) (1) |
|
R11 |
11. If (sarana_dan_prasarana is cukup) and (kondisi_alam is not cukup) and (lokasi is sedang) and (jumlah_pengunjung is sedang) and (biaya_masuk is sedang) then (POTENSI_WISATA is cukup_berpotensi) (1) |
|
R12 |
12. If (sarana_dan_prasarana is cukup) and (kondisi_alam is not kurang) and (lokasi is dekat) and (jumlah_pengunjung is sedang) and (biaya_masuk is sedang) then (POTENSI_WISATA is cukup_berpotensi) (1) |
|
R13 |
13. If (sarana_dan_prasarana is cukup) and (kondisi_alam is not bagus) and (lokasi is jauh) and (jumlah_pengunjung is sedikit) and (biaya_masuk is mahal) then (POTENSI_WISATA is kurnag_berpotensi) (1) |
|
R14 |
14. If (sarana_dan_prasarana is bagus) and (kondisi_alam is not bagus) and (lokasi is sedang) and (jumlah_pengunjung is banyak) and (biaya_masuk is sedang) then (POTENSI_WISATA is sangat_berpotensi) (1) |
|
R15 |
15. If (sarana_dan_prasarana is kurang) and (kondisi_alam is not bagus) and (lokasi is jauh) and (jumlah_pengunjung is sedikit) and (biaya_masuk is mahal) then (POTENSI_WISATA is kurnag_berpotensi) (1) |
|
R16 |
16. If (sarana_dan_prasarana is bagus) and (kondisi_alam is not cukup) and (lokasi is sedang) and (jumlah_pengunjung is banyak) and (biaya_masuk is murah) then (POTENSI_WISATA is sangat_berpotensi) (1) |
Dari hasil penelitian dapat dilihat dari serangkian hasil matlab yang ada pada gambar dibawah ini.
a. Representasi Variabel Input Sarana Prasarana Pada Tabel 5, dijelaskan bahwa variabel input Sarana Prasarana memiliki tiga bentuk himpunan fuzzy, yaitu: kurang dengan nilai domainnya [0 2,5 4,5] , Cukup dengan nilai domainnya [2,5 4,5 6,5], dan Baik dengan nilai domainnya [4,5 6,5 9].
b. Representasi Variabel Input Kondisi alam Pada Tabel 6, dijelaskan bahwa variabel input Kondisi alam memiliki tiga bentuk himpunan fuzzy, yaitu: kurang dengan nilai domainnya [0 2,5 4,5], Cukup dengan nilai domainnya [2,5 4,5 6,5], dan Baik dengan nilai domainnya [4,5 6,5 9].
c. Representasi Variabel Input Lokasi Pada Tabel 7 , dijelaskan bahwa variabel input Lokasi memiliki tiga bentuk himpunan fuzzy, yaitu: jauh dengan nilai domainnya [0 2,5 4,5], sedang dengan nilai domainnya [2,5 4,5 6,5], dan dekat dengan nilai domainnya [4,5 6,5 9].
d. Representasi Variabel Input Jumlah Pengunjung Pada Table 8, dijelaskan bahwa variabel input Jumlah Pengunjung memiliki tiga bentuk himpunan fuzzy, yaitu: sepi dengan nilai domainnya [0 2,5 4,5], sedang dengan nilai domainnya [2,5 4,5 6,5], dan ramai dengan nilai domainnya [4,5 6,5 9].
e. Representasi Variabel Input Biaya Masuk Pada tabel 9, dijelaskan bahwa variabel input Biaya Masuk memiliki tiga bentuk himpunan fuzzy, yaitu: Mahal dengan nilai domainnya [0 2,5 4,5], sedang dengan nilai domainnya [2,5 4,5 6,5], dan murah dengan nilai domainnya [4,5 6,5 9].
f. Representasi Variabel Output Potensi Wisata Pada tabel 10, dijelaskan bahwa variabel Output Potensi Wisata memiliki tiga bentuk himpunan fuzzy, yaitu: kurang berpotensi dengan nilai domainnya [0 2,5 4,5], cukup berpotensi dengan nilai domainnya [2,5 4,5 6,5], dan sangat berpotensi dengan nilai domainnya [4,5 6,5 9].
a. Himpunan Fuzzy
Berikut ini adalah salah satu data yang peneliti uji. Peneliti melakukan pengujian pada data nomor 1, dengan nilai masing – masing, yaitu: Sarana = 6,5; Kondisi Alam = 4,5; Lokasi = 4,5; Jml_Pengunjung = 6,5; Biaya_Masuk = 4,5 a. Himpunan Fuzzy
1) Sarana dengan input 6,5, selanjutnya akan disebut dengan nilai x, dimasukkan kedalam rumus fungsi keanggotaan sebagai berikut:
· Sarana [6,5] = Kurang
Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
· Sarana [6,5] = Cukup
Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
· Sarana [6,5] = Baik
Hasil akan bernilai satu (1) karena nilai x lebih besar dari nilai c atau lebih kecil dari nilai
2) Kondisi Alam dengan input 4,5, selanjutnya akan disebut dengan nilai x, dimasukkan kedalam rumus fungsi keanggotaan sebagai berikut:
· Kondisi Alam [4,5] = Kurang
Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
· Kondisi Alam [4,5] = Cukup
(x-a)/(b-a) = (4,5-2,5)/(4,5-2,5) = 1
· Kondisi Alam [4,5] = Baik
Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
3) Lokasi dengan input 4,5, selanjutnya akan disebut dengan nilai x, dimasukkan kedalam rumus fungsi keanggotaan sebagai berikut:
· Lokasi [4,5] = Jauh
Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
· Lokasi [4,5] = Sedang
(x-a)/(b-a) = (4,5-2,5)/(4,5-2,5) = 1
· Lokasi [4,5] = Dekat
Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
4) Jumlah Pengunjung dengan input 6,5, selanjutnya akan disebut dengan nilai x, dimasukkan kedalam rumus fungsi keanggotaan sebagai berikut:
· Jumlah Pengunjung [6,5] = Sepi
Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
· Jumlah Pengunjung [6,5] = Sedang
Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
· Jumlah Pengunjung [6,5] = Ramai
Hasil akan bernilai satu (1) karena nilai x lebih besar dari nilai c atau lebih kecil dari nilai
5) Biaya Masuk dengan input 4,5, selanjutnya akan disebut dengan nilai x, dimasukkan kedalam rumus fungsi keanggotaan sebagai berikut:
· Biaya Masuk [4,5] = Mahal
Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
· Biaya Masuk [4,5] = Sedang
(x-a)/(b-a) = (4,5-2,5)/(4,5-2,5) = 1
· Biaya Masuk [4,5] = Murah
Hasil akan bernilai nol (0) karena nilai x lebih besar dari nilai c.
Nilai Derajat keanggotaan dari data pertama adalah: Sarana [6,5]: Kurang = 0; Cukup = 0; Baik = 1 Kondisi Alam [4,5]: Kurang = 0; Cukup = 1; Baik = 0, Lokasi [4,5]: Jauh = 0; Sedang = 1; Dekat = 0 Jumlah Pengunjung [6,5]: Sepi = 0; Sedang = 0; Ramai = 1, Biaya Masuk [4,5]: Mahal = 0; Sedang = 1; Murah = 0
b. Komponen Aturan
Setelah melakukan tahapan implikasi dari himpunan fuzzy yang ada, langkah selanjutnya adalah membuatkan kompenen aturan. Pada komponen aturan ini, peneliti membandingkan beberapa rule yang memiliki derajat keanggotaan bernilai sama. Berikut ini merupakan perbandingan beberapa rule yang peneliti gambarkan dalam bentuk grafik.
R1 If [A is a3] and [B is b2] and [C is c3] and [D is d3] and
[E is e2] then [F is f2]
Nilai minimum = [1; 1; 1; 1; 1;] = 1
R9 If [A is a2] and [B is b2] and [C is c3] and [D is d2] and
[E is e2] then [F is f2]
Nilai minimum = [0; 1; 1; 1; 1;] = 0
R14 If [A is a3] and [B is b3] and [C is c2] and [D is d3]
and [E is e2] then [F is f3] Nilai minimum = [1; 0; 1; 1; 1;] = 0
R16 If [A is a3] and [B is b2] and [C is c2] and [D is d3]
and [E is e3] then [F is f3] Nilai minimum = [1; 1; 1; 1; 0;] = 0
Dari hasil fungsi implikasi ini yang menentukan nilai minimum, selanjutnya akan ditentukan nilai maksimum dari beberapa rule yang sudah diuji sebelumnya.
Nilai maksimum = [R1; R9; R14; R16]
= [1; 0; 0; 0]
= 1
c. Defuzzyfikasi
Ini merupakan tahapan akhir untuk mendapatkan nilai yang sudah diuji pada tahapan sebelumnya. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan rumus Centroid untuk mendapatkan hasilnya.
Langkah pertama adalah menentukan luas daerah dari himpunan fuzzy sebelumnya. Karena bentuk kurva yang dihasilkan berbentuk 1 segitiga saja, maka rumus yang digunakan adalah rumus luas segitiga. A1 = a*t/2 dimana
a adalah alas yang didapat dari nilai pada titik b; t adalah tinggi yang diukur dari nilai y pada grafik.
Sehingga, nilai A1 adalah
A1 = 4,5*1/2
= 2,25
Langkah berikutnya menentukan momen dengan integral. Karena hasil yang didapat hanya ada satu grafik, sehingga nilai ketegasannya bisa langsung dihitung dengan rumus centroid.
Z* = M1/A1
=10,125/2,25
= 4,5
Hasil pada hitungan manual dan aplikasi matlab bernilai sama, yaitu 4,5, dengan keputusan potensi pariwisata pada nilai cukup berpotensi.
Gambar Hasil Perhitungan Matlab
Tidak ada komentar:
Posting Komentar