Logika fuzzy adalah
suatu proses pengambilan keputusan aturan yang bertujuan untuk memecahkan
masalah, dimana sistem tersebut sulit untuk dimodelkan atau terdapat ambiguitas
dan ketidak jelasan yang berlimpah. Sistem logika fuzzy terdiri dari himpunan
fuzzy dan aturan fuzzy.subset fuzzy merupakan himpunan bagian yang berbeda dari
variable input dan output. Aturan fuzzy berhubungan dengan
variabel masukan dan variabel output melalui subset. Meskipun dunia Barat
pada awalnya tidak menerima logika fuzzy dan ide fuzzy, hari ini logika fuzzy
diterapkan dalam banyak sistem. Dalam riset ini, sistem pelacakan surya
diimplementasikan menggunakan logika fuzzy. Langkah-langkah bagaimana membuat
serta gambaran tentang bagaimana kerja sistem fuzzy dijelaskan dalam artikel
ini.
Kata kunci: fungsi keanggotaan,
grayness, subset fuzzy, fuzzification, aturan fuzzy, defuzzifikasi, Fuzzy
Teorema Aproksimasi (FAT), angka fuzzy, dan sistem fuzzy
Pendahuluan
Manusia yang belum pernah mengenal logika fuzzy
pasti akan mengira bahwa logika fuzzy adalah sesuatu yang amat rumit dan tidak
menyenangkan. Namun, sesekali seseorang mulai mengenalnya, manusia itu pasti
akan sangat tertarik dan akan menjadi pendatang baru untuk ikut serta
mempelajari logika fuzzy. Logika fuzzy dikatakan sebagai logika baru yang lama,
sebab ilmu tentang logika fuzzy modern dan metodis baru ditemukan beberapa
tahun yang lalu, padahal sebenar n ya konsep tentang logika fuzzy itu sendiri
sudah ada pada diri kita sejak lama.
Alasan digunakan nya
Logika Fuzzy
Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy, antara
lain:
1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti. Konsep
matematis yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti.
2. Logika fuzzy sangat fleksibel.
3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap
data-data yang tidak tepat.
4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi
nonlinear yang sangat kompleks.
5. Logika fuzzy dapat membangun dan
mengaplikasikan pengalaman-pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus
melalui proses pelatihan.
6. Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan
teknik-teknik kendali secara konvensional.
7. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami.
Sejarah
Sejarah logika fuzzy tidak terlepas dari perkembangan
logika konvensional. Perkembangan logika tidak terjadi dalam waktu yang sangat
singkat. Kesimpulan telah mengambil evolusi selama ribuan tahun. Ide dasarnya
tetap sama, tetapi metode yang di pergunakan yang mengalami perkembangan.
Aristoteles beliau adalah seseorang yang sangat ahli
sekali tenatang filsafat yunani yang sering disebut sebagai bapak logika, lebih
tepat nya logika biner. Aristoteles bukanlah penemu logika, tertapi ia adalah
orang pertama yang memulai menulis ide – ide dan aturan yang kemudian sering
disebut proses logika. Aristoteles mendeskripsikan apa sekarang kita kenal
dengan metode silogisme. Silogisme adalah sebuah argument, sementara argument
adalah pernyataan yang digunakan ketika kita mendeskripsikan sesuatu secara
logis. Sejak saat itu logika dipakai sebagai pemodelan proses pengambilan
kesimpulan manusia.
Logika biner dipakai ketika kita ingin mengevaluasi
dengan kategori benar atau salah. Logika biner dapat berlaku dengan baik jika
diterapkan pada hal yang dapat dibedakan dengan jelas batas – batas nya.
Plato mengindikasikan adanya daerah ketiga yang
terletak diantara benar dan salah. Perkembangan logika mengalami masa transisi
ketika pada tahun 1854 George Boole menciptakan sistem aljabar dan teori
himpunan yang dapat dikaitkan secara matematis dengan dua nilai logika. Ada 4
operasi dasar logika biner yaitu operasi AND, OR, EX-OR dan IMPLIKASI. Setiap
operasi logika biner menyatakan pengelompokan aturan sederhan yang terdiri dari
2 input. Operasi logika tersebut dapat dinyatakan dalam tabel1.1 sebagai
berikut.
Table
1.Table Operasi Logika
|
A
|
B
|
A.B
|
A+B
|
A-B
|
A~>B
|
|
1
|
1
|
1
|
1
|
0
|
1
|
|
1
|
0
|
0
|
1
|
1
|
0
|
|
0
|
1
|
0
|
1
|
1
|
1
|
|
0
|
0
|
1
|
0
|
0
|
1
|
Jadi jika suatu operasi memenuhi aturan operasi
logika biner, makan nilai logika akan menghasilkan output benar atau 1. Jika
tidak memenuhi aturan operasi akan menghasilkan nilai salah atau 0. Selain itu
operasi logika biner harus memenuhi output dari satu operasi dapat dipakai
sebagai input operasi selanjutnya. Pembatasan ini menjaga agar hasil operasi OR
( penjumlahan ) tetap menghasilkan nilai output 1 atau 0. Karna tanpa adanya
pembatasan opersi akan dapat menghasilkan penjumpahan output bernilai 2.
Logika
Fuzzy
Logika fuzzy adalah
konseptual mudah di pahami dan memiliki pendekatan alami. Logika fuzzy
fleksibel dan dapat dengan mudah ditambah dan disesuaikan, hal ini sangat
toleran terhadap data yang tidak tepat dan terhadap data yang tidak tepat dan
terhadap model yang nonlinier / kompleksitas sedikit. Ada tiga komponen utama
dari sistem fuzzy: set fuzzy, aturan fuzzy, dan bilangan fuzzy.
Ada sekelompok
perangkat yang kita ketahui yaitu kendaraan. Perangkat ini mungkin termasuk
truk, pesawat, bus, mobil, sepeda, skuter, atau motor. Apa yang saya anggap
kendaraan yang akan bisa menjadi sesuatu yang sangat berbeda dari apa yang
orang lain anggap. Yang benar – benar kendaraan atau tidak ? beberapa tampak
lebih dekat dengan gagasan kita tentang sebuah kendaraan dan bukan kendaraan.
Logika fuzzy mengatakan bahwa untuk gelar masing masing perangkat ini adalah
kendaraan. Beberapa merupakan lebih dari yang lain tetapi semua semua jatuh
dalam grayness antara kendaraan atau bukan kendaraan. Intinya adalah bahwa
kendaraan kata singkatan untuk set fuzzy dan hal – hal yang termasuk dalam
mengatur beberapa derajat.
Lambang fuzzy
sebenarnya adalah symbol “Yin & Yang” symbol yin & yang, ditunjukan
adalah sama hitam dan putih. Hal ini adalah keadaan yang paling fuzzy.
Bagaimana isi set fuzzy
yang lebih kecil dan sebagainya, pertimbangkan kendaraan off-road. Sebuah
kendaraan off-road adalah seperangkat kecil kendaraan. Setiap kendaraan
off-road adalah kendaraan, tetapi tidak setiap kendaraan sebuah kendaraan
off-road. Pertanyaan nya: kapan sebuah kendaraan adalah off-road ? sekali lagi
ini adalah masalah derajat. Fuzzy set ini di kombinasikan dengan aturan aturan
fuzzy membangun sistem fuzzy. Fuzzy set dapat diciptakan dari apapun.
Komponen yang dua adalah aturan fuzzy didasarkan
pada pengetahuan manusia. Pertimbangan bagaimana alasan manusia dengan contoh
sederhana: jika anda membawa payung untuk bekerja? Pertama, anda memiliki
pengetahuan tengtang ramalan yaitu sekitar 70% kemungkinan hujan. Kedua, anda
memiliki pemahaman tentang fungsi payung yaitu untuk membuat anda tetap kering
ketika hujan. Dari sini anda dapat membuat aturan yang membimbing anda melalui
keputusan, apa itu keputusan nya ? keputusan nya adalah jika hujan, anda akan
mendapatkan basah. Jika anda mendapatkan basah, anda akan tidak nyaman ditempat
anda bekerja. Jika anda menggunakan payung, anda akan tetap kering. Oleh karena
itu,anda berhubungan satu hal atau peristiwa proses ke hal atau peristiwa dalam
bentuk yaitu jika maka.
Referensi :
https://hindriyanto.wordpress.com/2011/04/29/sekilas-tentang-sejarah-logika-fuzzy/
