ABSTRAK
Logika
fuzzy merupakan kecerdasan buatan yang pertama kali dipublikasikan oleh Prof.Dr. Lotfi Zadeh yang berasal dari
Pakistan. Logika fuzzy adalah metode yang termasuk dalam kategori
Softcomputing, metode yang dapat mengolah data-data yang bersifat tidak pasti,
impresisi dan dapat diimplementasikan dengan biaya yang murah. Logika fuzzy
mempunyai kemampuan untuk mengembangkan sistem intelijen dalam lingkungan yang
tidak pasti. Beberapa tahap proses pembentukan sistem fuzzy yaitu analisa input
ataupun output, penentuan variabel input dan output, penentuan fungsi
keanggotaan masing-masing himpunan fuzzynya, penetapan aturan-aturan
berdasarkan pengalaman atau pengetahuan seorang pakar di bidangnya dan
implementasi sistem fuzzy. Secara keseluruhan logika fuzzy menggunakan konsep
matematis sangat sederhana, mudah dimengerti dan memiliki toleransi terhadap
data-data yang tidak tepat. Sistem fuzzy dapat membangun dan mengaplikasikan pengalaman-pengalaman
para pakar secara langsung tanpa harus melalui tahap proses latihan dan
berusaha menterjemahkan pengetahuan yang dimiliki sang ahli ke dalam sistem
komputer hingga menjadi sistem pemodelan yang benar-benar bisa diandalkan dalam
pengambilan keputusan.
PENDAHULUAN
Suatu system peralatan yang dikendalikan oleh
komputer, terasa lebih canggih, lebih pintar, lebih otomatis, lebih praktis,
lebih efisien,lebih aman, lebih teliti dan sebagainya yang menunjukkan
keuntungan-keuntungan bila dibandingkan dengan pengerjaan yang dilakukan secara
manual oleh manusia. Kecerdasan buatan atau system yang dikendalikan oleh
komputer tidak akan berubah sepanjang sistem komputer & program tidak
mengubahnya. Untuk menciptakan suatu peralatan yang ditangani oleh komputer
maka kita harus mempelajari suatu ilmu yaitu kecerdasan buatan. Ilmu ini
mengkaji bagaimana suatu komputer bisa melakukan pekerjaan-pekerjaan yang biasa
dilakukan oleh menusia. Tujuan utama dari kecerdasan buatan, yaitu mengetahui
dan memodelkan proses-proses berfikir manusia dan mendesain mesin agar dapat
menirukan kelakuan manusia tersebut. Kemampuan komputer dapat diberdayakan
melalui peningkatan kemampuan unjuk kerja perangkat keras (hardware) atau pada
perangkat lunak (software) atau perpaduan dari keduanya. Kemampuan inilah yang
menjadi syarat untuk mewujudkan sistem berbasis logika fuzzy (fuzzy logic).
Logika fuzzy merupakan suatu
sistem yang dapat mengambil keputusan sendiri untuk memecahkan masalah. Logika
fuzzy dapat digunakan dalam bidang teori kontrol, teori keputusan, dan beberapa
bagian dalam managemen sains. Selain itu, kelebihan dari logika fuzzy adalah
kemampuan dalam proses penalaran secara bahasa (linguistic reasoning), sehingga
dalam perancangannya tidak memerlukan persamaan matematik dari objek yang dikendalikan. Adapun
salah satu contoh aplikasi logika fuzzy dalam kehidupan sehari-hari adalah Pada
tahun 1990 pertama kali dibuat mesin cuci dengan logika fuzzy di Jepang
(Matsushita Electric Industrial Company). Sistem fuzzy digunakan untuk
menentukan putaran yang tepat secara otomatis berdasarkan jenis dan banyaknya
kotoran serta jumlah yang akan dicuci. Input yang digunakan adalah: seberapa
kotor, jenis kotoran, dan banyaknya yang dicuci. Mesin ini menggunakan sensor
optik , mengeluarkan cahaya ke air dan mengukur bagaimana cahaya tersebut
sampai ke ujung lainnya. Makin kotor, maka sinar yang sampai makin redup.
Disamping itu, sistem juga dapat menentukan jenis kotoran (daki atau minyak).
ISI
A.
Penjelasan Logika Fuzzy
Sebelumnya munculnya Teori logika fuzzy (fuzzy
logic) dikenal sebuah logika tegas atau klasik (crisp Logic) yang memiliki
nilai benar atau salah secara tegas. Dalam logika klasik dinyatakan bahwa
segala hal dapat diekspresikan dalam istilah binary (0 atau 1, hitam atau
putih, ya atau tidak), sedangkan logika fuzzy selain iya (logika 1) dan
tidak (logika 0) dan memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1, tingkat
keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk linguistik, konsep tidak
pasti seperti "sedikit", "lumayan" dan "sangat".
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.. Logika fuzzy telah diterapkan pada berbagai
bidang, dari teori kontrol untuk kecerdasan buatan. Logika fuzzy telah diteliti
sejak tahun 1920-an, sebagai nilai yang tak terbatas terutama logika oleh
Lukasiewicz dan Tarski.
Jepang adalah negara pertama yang memanfaatkan
logika fuzzy untuk aplikasi praktis. Aplikasi penting pertama adalah di kereta
kecepatan tinggi di Sendai, di mana logika fuzzy mampu meningkatkan ekonomi,
kenyamanan, dan ketepatan perjalanan. Hal ini juga telah digunakan dalam
pengakuan simbol tertulis di komputer mini sony; bantuan pesawat helikopter;
mengendalikan sistem kereta bawah tanah dalam rangka meningkatkan kenyamanan
berkendara, ketepatan menghentikan, dan ekonomi kekuasaan; konsumsi hemat
energi untuk ponsel otomatis; kontrol tunggal tombol untuk mesin cuci; kontrol
motor otomatis untuk pembersih vakum dengan pengakuan kondisi permukaan dan
tingkat kekotoran; dan sistem prediksi untuk pengakuan awal dari gempa bumi
melalui Institut Seismologi Biro Metrologi, Jepang.
B.
ALASAN DIGUNAKANNYA
FUZZY LOGIC
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 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.
Sementara itu, dalam pengaplikasiannya, logika fuzzy
juga memiliki beberapa kelebihan, antara lain sebagai berikut.
1. Daya
gunanya dianggap lebih baik daripada teknik kendali yang pernah ada.
2. Pengendali
fuzzy terkenal karena keandalannya.
3. Mudah
diperbaiki.
4. Pengendali
fuzzy memberikan pengendalian yang sangat baik dibandingkan teknik lain
5. Usaha
dan dana yang dibutuhkan kecil.
Selain itu, logika fuzzy juga memiliki kekurangan,
terutama dalam penerapannya. Kekurangan kekurangan tersebut antara lain:
1. Para
enjiner dan ilmuwan generasi sebelumnya dan sekarang banyak yang tidak mengenal
teori kendali fuzzy, meskipun secara teknik praktis mereka memiliki pengalaman
untuk menggunakan teknologi dan perkakas kontrol yang sudah ada.
2. Belum
banyak terdapat kursus/balai pendidikan dan buku-buku teks yang menjangkau
setiap tingkat pendidikan (undergraduate, postgraduate, dan on site training)
3. Hingga
kini belum ada pengetahuan sistematik yang baku dan seragam tentang metodologi
pemecahan problema kendali menggunakan pengendali fuzzy.
4. Belum
adanya metode umum untuk mengembangkan dan implementasi pengendali fuzzy.
C.
APLIKASI FUZZY
LOGIKA
Beberapa
aplikasi Fuzzy Logic, antara lain:
1. Pada
tahun 1990 pertama kali dibuat mesin cuci dengan logika fuzzy di Jepang
(Matsushita Electric Industrial Company). Sistem fuzzy digunakan untuk
menentukan putaran yang tepat secara otomatis berdasarkan jenis dan banyaknya
kotoran serta jumlah yang akan dicuci. Input yang digunakan adalah: seberapa
kotor, jenis kotoran, dan banyaknya yang dicuci. Mesin ini menggunakan sensor
optik , mengeluarkan cahaya ke air dan mengukur bagaimana cahaya tersebut
sampai ke ujung lainnya. Makin kotor, maka sinar yang sampai makin redup.
Disamping itu, sistem juga dapat menentukan jenis kotoran (daki atau minyak).
2. Transmisi
otomatis pada mobil. Mobil Nissan telah menggunakan sistem fuzzy pada transmisi
otomatis, dan mampu menghemat bensin 12 – 17%.
3. Kereta
bawah tanah Sendai mengontrol pemberhentian otomatis pada area tertentu.
4. Ilmu
kedokteran dan biologi, seperti sistem diagnosis yang didasarkan pada logika
fuzzy, penelitian kanker, manipulasi peralatan prostetik yang didasarkan pada
logika fuzzy, dll.
5. Manajemen
dan pengambilan keputusan, seperti manajemen basis data yang didasarkan pada
logika fuzzy, tata letak pabrik yang didasarkan pada logika fuzzy, sistem
pembuat keputusan di militer yang didasarkan pada logika fuzzy, pembuatan games
yang didasarkan pada logika fuzzy, dll.
6. Ekonomi,
seperti pemodelan fuzzy pada sistem pemasaran yang kompleks,dll.
7. Klasifikasi
dan pencocokan pola.
8. Psikologi,
seperti logika fuzzy untuk menganalisis kelakuan masyarakat, pencegahan dan
investigasi kriminal, dll.
9. Ilmu-ilmu
sosial, terutam untuk pemodelan informasi yang tidak pasti.
10. Ilmu
lingkungan, seperti kendali kualitas air, prediksi cuaca, dll.
11. Teknik,
seperti perancangan jaringan komputer, prediksi adanya gempa bumi, dll.
12. Riset
operasi, seperti penjadwalan dan pemodelan, pengalokasian, dll.
13. Peningkatan
kepercayaan, seperti kegagalan diagnosis, inspeksi dan monitoring produksi.
14. sebagai
alat bantu pengambil keputusan seperti proses pembuatan program fuzzy logic
dalam bahasa pemrograman Java yang diaplikasikan untuk menentukan Jumlah Produk
yang dihasilkan berdasarkan kondisi Suhu, Kebisingan dan Pencahayaan.
PENUTUP
A. KESIMPULAN
Logika fuzzy merupakan suatu sistem yang dapat mengambil keputusan
sendiri untuk memecahkan masalah. Logika fuzzy dapat digunakan dalam bidang
teori kontrol, teori keputusan, dan beberapa bagian dalam managemen sains.
Kelebihan dari logika fuzzy adalah kemampuan dalam proses penalaran secara
bahasa (linguistic reasoning), sehingga dalam perancangannya tidak memerlukan
persamaan matematik dari objek yang dikendalikan.
B. SARAN
Logika fuzzy banyak digunakan dalam pada dunia pemrograman. Oleh karena
itu, sangat penting untuk mempelajarinya dan dapat menerapkannya dalam berbagai
aplikasi.
REFERENSI
http://research-dashboard.binus.ac.id
http://www.scribd.com/doc/8569955/Makalah-Fuzzy-Logic-
Achmad gumarang awan (10115063)
Aditya Farhan Achyar (10115179)
Aditya satrya Wibowo (10115201)
Akbar Fauzi Laksono (10115415)
Alfyan mulyana
(10115526)
Ayunda Maudiatama (11115193)
Bayu cakra setyaji
(17115760)
Dheayu Rahma Hadtzanty (11115812)
Gusti Muhammad Yusuf
(12115962)
Hana Mansjur (13115011)
Tidak ada komentar:
Posting Komentar