LOGIKA FUZZY

MANAJEMEN INFORMATIKA POLITEKNIK NEGERI LAMPUNG

LOGIKA FUZZY

PENGERTIAN LOGIKA FUZZY

Fuzzy mungkin merupakan suatu kata yang agak asing bagi kita. Dalam terjemahan menurut kosa katanya fuzzy berari kabur. Logika berarti penalaran. Jika digabungkan menjadi satu kalimat berarti Penalaran Yang Kabur. Benarkah demikian? Mengapa penalaran yang kabur justru perlu untuk dipelajari?

Logika fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output.

Berikut ini adalah beberapa contoh konsep logika fuzzy yang dapat diterapkan dalam berbagai kasus:

Manajer pergudangan mengatakan pada manajer produksi seberapa banyak persediaan barang pada akhir minggu ini, kemudian manajer produksi akan menetapkan jumlah barang yang harus diproduksi esok hari

Pelayan restoran memberikan pelayanan terhadap tamu, kemudian tamu akan memberikan tip yang sesuai atas baik tidaknya pelayanan yang diberikan

Penumpang taksi berkata pada sopir taksi seberapa cepat laju kendaraan yang diinginkan, sopir taksi akan mengatur pijakan gas taksinya

Ada beberapa cara atau metode yang mampu bekerja di kotak hitam tersebut, seperti sistem fuzzy, jaringan syaraf tiruan, sistem linier, sistem pakar, persamaan diferensial, dan sebagainya. Namun menurut Prof. Lotfi A. Zadeh seorang profesor dari Universitas California, Berkeley, yang adalah penemu Logika fuzzy pada tahun 1960-an menyatakan bahwa setiap kasus dapat saja diselesaikan tanpa menggunakan logika fuzzy, tetapi pemanfaatan logika fuzzy akan mempercepat dan mempermudah hasil dalam setiap kasus. Berikut adalah gambar dari Prof. Lotfi A. Zadeh.

ALASAN PEMANFAATAN LOGIKA FUZZY

Mengapa kita perlu menggunakan logika fuzzy? Berikut ini adalah beberapa alasan mengapa logika fuzzy banyak digunakan saat ini diberbagai kasus. Alasan pemanfaatan logika fuzzy adalah:

Sudah menjadi sifatnya yang kuat selama tidak membutuhkan ketepatan, input yang bebas derau, dan dapat diprogram untuk gagal dengan aman jika sensor arus balik dimatikan atau rusak. Control output adalah fungsi control halus meskipun jarak variasi input yang cukup besar. 

Selama fuzzy logic controller memproses aturan – aturan yang dibuat user yang memerintah system control target, ia dapat dimodifikasi dengan mudah untuk meningkatkan atau mengubah secara drastis performa system. Sensor yang baru dapat dengan mudah digabungkan kedalam system secara sederhana dengan menghasilkan aturan memerintah yang sesuai. 

Fuzzy logic tidak terbatas pada sedikit masukan umpan-balik dan satu atau dua output control, tidak juga penting untuk menilai atau menghitung parameter rata - rata perubahan dengan tujuan agar ia diimplementasikan. Sensor data yang menyediakan beberapa indikasi untuk aksi dan reaksi system sudah cukup. Hal ini memungkinkan sensor menjadi murah dan tidak tepat sehingga menghemat biaya system keseluruhan dan kompleksitas rendah. 

Karena operasi – operasi yang berbasiskan aturan, jumlah input yang masuk akal dapat diproses ( 1 sampai 8 atau lebih ) dan banyak output ( 1 sampai 4 atau lebih ) dihasilkan, walaupun pendefinisian rulebase secara cepat menjadi rumit jika terlalu banyak input dan output dipilih untuk implementasi tunggal selama pendefinisian rules(aturan), hubungan timbal baliknya juga harus didefinisikan. Akan lebih baik jika memecah system kedalam potongan – potongan yang lebih kecil dan menggunakan fuzzy logic controllers yang lebih kecil untuk didistribusikan pada system, masing – masing dengan tanggung jawab yang lebih terbatas.

Fuzzy Logic dapat mengontrol system nonlinier yang akan sulit atau tidak mungkin untuk dimodelkan secara matematis. Hal ini membuka pintu bagi system control yang secara normal dianggap tidak mungkin untuk otomatisasi.

Konsep logika fuzzy mudah dimengerti.

Konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti

Logika fuzzy sangat fleksibel

Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat

Logika fuzzy dapat bekerja sama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional

Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alamiah

Sedangkan karakteristik utama dari fuzzy logic yang ditemukan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh adalah sebagai berikut:

Dalam fuzzy logic, penalaran tepat dipandang sebagai suatu kasus terbatas dari penalaran kira –kira.

Dalam fuzzy logic segala sesuatunya adalah masalah derajat.

System logis manapun dapat difuzzifikasi.Dalam fuzzy logic, pengetahuan diinterpretasikan sebagai koleksi dari fuzzy yang dipaksakan pada sekumpulan variable.

Kesimpulan dipandang sebagai sebuah proses dari perkembangan pembatas elastis.

BAGAIMANA LOGIKA FUZZY DIGUNAKAN

Adapun langkah – langkah penggunaan fuzzy logic adalah sebagai berikut:

a. Definisikan obyektif dan criteria control:

1) Apa yang kita coba control ?

2) Apa yang harus kita lakukan untuk mengontrol system ?

3) Respon seperti apa yang kita butuhkan ?

4) Apa mode kegagalan system yang mungkin ?

b. Tentukan hubungan antara input dan output serta memilih jumlah minimum variable input pada mesin fuzzy logic(secara khusus error dan rata – rata perubahan error)

1) Dengan menggunakan struktur berbasis aturan dari fuzzy logic, jabarkan permasalahan control ke dalam aturan IF X AND Y THEN Z yang mendefinisikan respon output system yang diinginkan untuk kondisi input system yang diberikan. Jumlah dan kompleksitas dari rules bergantung pada jumlah parameter input yang diproses dan jumlah variable fuzzy yang bekerjasama dengan tiap – tiap parameter. Jika mungkin, gunakan setidaknya satu variable dan turunan waktunya. Walaupun mungkin untuk menggunakan sebuah parameter tunggal yang error saat itu juga tanpa mengetahui rata – rata perubahannya, hal ini melumpuhkan kemampuan system untuk meminamalisasi keterlampauan untuk sebuah tingkat input.

2) Buat fungsi keanggotaan yang menjelaskan nilai input atau output yang digunakan didalam rules.

3) Buat rutinitas proses awal dan akhir yang penting jika diimplementasikan dalam software, sebaliknya program rules kedalam mesin hardware fuzzy logic.

DASAR-DASAR LOGIKA FUZZY

A. HIMPUNAN TEGAS / CRIPS

Sangat penting sekali bagi kita untuk terlebih dahulu mengetahui apa itu crisp set atau yang dikenal juga dengan conventional set, sebelum kita mengarah pada bagaimana himpunan fuzzy dibuat untuk kekurangan pada crisp set. Dalam kebanyakan jenis pemikiran setiap harinya, dan refleksi bahasa darinya, orang – orang menggunakan crisp set untuk mengelompokan sesuatu. Menjadi anggota dari crisp set adalah seluruhnya berhubungan atau tidak sama sekali. Seorang wanita dikatakan hamil ataupun tidak, ia tidak pernah “hamil sebagian” atau “sedikit hamil”.

Berpikir dengan crisp set menjadikan segala sesuatunya lebih sederhana, karena sesuatu bisa merupakan anggota dari suatu crisp set atau tidak. Crisp set dapat digunakan untuk merepresentasikan gambaran pengertian hitam dan putih. Seringkali juga, saat sesuatu itu merupakan anggota dari sebuah crisp set maka ia kemudian (pada waktu yang sama) bukan merupakan anggota dari crisp set manapun. Kembali hal ini menyederhanakan penggunaan logika dengan proses pemikiran semacam ini. Konstruksi linguistik yang menggambarkan jenis pemikiran ini dapat benar – benar berguna, terutama saat kategori crisp digunakan. Pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A, yang sering ditulis dengan µA[x], memiliki 2 kemungkinan, yaitu (Kusumadewi, 2004 : p3) :

Satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota dalam suatu himpunan, atau

Nol (0), yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan.