Fuzzy Logic Concept

Konsep Dasar Fuzzy Logic

Dasar – Dasar Pemahaman Logika Fuzzy

Pada pertengahan 1960, Prof. Lotfi Zadeh dari universitas California di Barkeley menemukan bahwa hukum benar atau salah dari logika boolean tidak memperhitungkan beragam kondisi yang nyata. Untuk menghitung gradasi yang tak terbatas jumlahnya antara benar dan salah, Zadeh mengembangkan ide penggolongan set yang ia namakan set fuzzy. Tidak seperti logika boolean, logika fuzzy memiliki banyak nilai. Tidak seperti elemen yang dikategorikan 100% ini atau itu, atau sebuah dalil yang menyatakan semuanya benar atau seluruhnya salah, fuzzy membaginya dalam derajat keanggotaan dan derajat kebenaran, yaitu : sesuatu yang dapat menjadi sebagian benar dan sebagian salah pada waktu yang sama. Hal ini telah dibuktikan oleh Bart Kosko bahwa logika boolean adalah kasus kusus dari logika fuzzy.

Lotfi Zadeh mengatakan Integrasi Logika Fuzzy kedalam sistem informasi dan rekayasa proses adalah menghasilkan aplikasi seperti sistem kontrol, alat alat rumah tangga, dan sistem pengambil keputusan yang lebih fleksibel, mantap, dan canggih dibandingkan dengan sistem konvensional. Dalam hal ini kami dapat mengatakan bahwa logika fuzzy memimpin dalam pengembangan kecerdasan mesin yang lebih tinggi ( machine Intelligency Quotient / MIQ ) Produk produk berikut telah menggunakan logika fuzzy dalam alat alat rumah tangga seperti mesin cuci, video dan kamera refleksi lensa tunggal, pendingin ruangan, oven microwave, dan banyak sistem diagnosa mandiri.

Keuntungan lain dari MIQ adalah Pemakaian yang lebih mudah digunakan, Kemandirian yang lebih tinggi, Kinerja yang lebih baik Dengan logika Fuzzy para ahli teknik penjual software dan desainer dapat membuat mesin yang dapat merespon secara lebih pintar pada keadaan yang tidak tepat dan sring memiliki kondisi yang berlawanan dengan dunia luar. Secara eksplisit bekerja dengan informasi yang amat banyak, sinyal kontrol sebagai kondisi, dan masukan yang tidak tepat bagi sistem perangkat lunak yang akan membuat mesin ini menirunya. Dengan kata lain jalan bagi kita, manusia, merespon dunia luar. Kesamaan antara perilaku mesin dan perilaku manusia akan mereduksi kebutuhan akan kontrol luar yang kompleks, membuat mesin lebih “beralasan”. Dan membantu pabrik dalam komputerisasiyang berguna dalam kehidupan kita sehari -hari.

Sebagi contoh, apakah 80 derajat fahrenheit tergolong hangat atau panas? Dalam logika fuzzy, dan dalam dunia nyata, “kedua-duanya benar” mungkin merupakan  jawabannya. Seperti yang anda lihat pada grafik fuzzy dibawah ini, 80 derajat adalah sebagian hangat dan sebagian panas dalam gambaran set fuzzy.

Sementara hal ini dapat dibenarkan bahwa tumpang tindih antara set dapat terjadi dalam logika boolean, transisi dari set ke set terjadi seketika itu juga ( yaitu elemen yang dapat menjadi anggota set atau tidak ).

Dengan logika fuzzy, sementara itu, transisi dapat bertingkat – tingkat ( yaitu elemen dapat memiliki sebagian keanggotaan dalam sejumlah set )

Dalam logika klasik menggunakan set konvensional yang ditunjukkan dibawah, 79,9 derajat dapat diklasifikasikan sebagai hangat, dan 80,1 derajat dapat diklasifikasikan sebagai panas. Perubahan kecil dalam sistem dapat menyebabkan perbedaan reaksi yang berarti. Dalam sistem fuzzy, perubahan kecil temperatur akan memberikan hasil perubahan yang tidak jelas pada kinerja sistem.

Logika Fuzzy mengenali tidak hanya clear cut, alternatif hitam dan putih, tapi juga tingkatan tak terbatas antara keduanya. Hal ini mungkin kelihatan tidak jelas, namun lo gika fuzzy menghilangkan banyak keraguan dengan menentukan nilai tertentu pada tingkatan tersebut. Sebagai contoh temperatur 80 derajat fahrenheit dapat diklasifikasikan antara daerah nol sampai satu sebagai panas pada tingkat 0,6. Nilai ini kemudian digunakan untuk menurunkan kepastian atau penyelesaian crisp terhadap masalah perancangan. Walaupun kelihatan kontradiksi dari namanya , logika fuzzy memberikan metoda ketepatan yang dapat diandalkan dari persoalan pengambilan keputusan crisp.

Untuk mengerti sistem fuzzy, anda harus mengenal konsep dasar yang berhubungan dengan logika fuzzy.

• DERAJAT KEANGGOTAAN adalah : derajat dimana nilai crisp compatible dengan fungsi keanggotaan ( dari 0 sampai 1 ), juga mengacu sebagai tingkat keanggotaan, nilai kebenaran, atau masukan fuzzy.

• LABEL adalah nama deskriptif yang digunakan untuk mengidentifikasikan sebuah fungsi keanggotaan.

• FUNGSI KEANGGOTAAN adalah mendefinisikan fuzzy set dengan memetakkan masukan crisp dari domainnya ke derajat keanggotaan.

• MASUKAN CRISP adalah masukan yang tegas dan tertentu

• LINGKUP / DOMAIN adalah lebar fungsi keanggotaan. Jangkauan konsep, biasanya bilangan, tempat dimana fungsi keanggotaan dipetakkan. Disini domain dari fuzzy set ( fungsi keanggotaan ) adalah dari 0 sampai 20 derajat dan lingkupnya adalah 20 derajat.

• DAERAH BATASAN CRISP adalah jangkauan seluruh nilai yang mungkin dapat diaplikasikan pada variabel sistem. Menggunakan logika fuzzy untuk mencapai penyelesaian crisp pada masalah khusus biasanya melibatkan tiga langkah : fuzzyfikasi, evaluasi rule, dan defuzzyfikasi. Jika anda tidak / belum mengetahui bagaimana logika fuzzy itu bekerja kami sarankan agar anda benar benar memahami betul tiap langkah dalam bagian berikutnya.

sumber : http://rianu2006.wordpress.com/2010/05/24/makalah-tentang-fuzzy-logic/