Subscribe Us

~Orang Bisa ~ Kenapa Kita Tidak?~

FUZZY LOGIC

BAB I
SEKILAS FUZZY LOGIC


1.1 Defenisi Fuzzy Logic
Istilah fuzzy didefenisikan sebagai blurred (kabur atau remang remang), indistinct (tidak jelas),imprecisely defined(didefenisikan secara tidak presisi), confused (membingungkan),vague (tidak jelas).
System fuzzy adalah sebuah system yang dibangun dengan defenisi yang jelas berdasarkan teori fuzzy logic.
            Secara umum ,fuzzy logic adalah sebuah metologi “berhitung” dengan variable kata-kata(linguistic variable), Sebagai pengganti berhitung dengan bilangan.
            Fuzzy logic memberi ruang dan bahkan mengeksploitasi toleransi terhadap ketidakpresisian.
Disini peran sistem fuzzy, yaitu menjebatani komunikasi menjadi lebih efektif dan efisien antara mesin dan manusia atau bisa dibayangkan sistem fuzzy merupakan sebuah mesin penerjemah bahasa manusia sehingga lebih dimengerti oleh mesin dan begitu juga sebaliknya.

Ilustrasi Pengunaan Bahasa Presisi  ( Dengan Bilangan )  Dan Bahasa Bermakna:



1.2 Mengapa Dan Kapan Perlu Fuzzy Logic?
Fuzzy logic merupakan suatu cara yang cocok untuk menyelesaikan masalah Pemetaan hubungan input dan ouput dari suatu system berdasarkan data input –output .
Gambar di atas merupakan pemetaan hubungan input-output .Di antara input dan output kita berikan sebuah system (black box) yang akan melakukan tugas pemetaan. Sistem yang dapat menggantikan fuzzy ini ada banyak akan tetapi dari sekian banyak itu fuzzy lah alternatif yang tersedia. Sistem fuzzy sering kali menjadi pilihan yang terbaik. Menurut Lotfti A Zaden, dalam hampir setiap kasus, anda dapat membangun sistem yang dapat menggantikan black-box pada gambar sebelumnya dengan menggunakan fuzzy logic. Dan dengan menggunakan fuzzy logic tersebut bisa menyebabkan apa yang anda lakukan lebih cepat dan efisien.

Alasan Menggunakan System Fuzzy Logic :
Dalam menyelesaikan masalah pada saat ini sering kali menggunakan system fuzzy logic. Berikut alasan kenapa menggunakan system fuzzy logic :
1.      Konsep fuzzy logic sangat sederhana sehingga mudah dipahami. Kelbihannya dibanding konsep yang lain bukan pada kompleksitasnya, tetapi pada naturalness pendekatannya dalam memecahkan masalah.
2.     Fuzzy logic fleksibel, dalam arti kata dapat dibangun dan dikembangkan dengan mudah tanpa harus dimulai dari nol.
3.     Fuzzy logic memberikan toleransi terhadap ketidakpresisian data. Hal ini sangat cocok dengan fakta sehari-hari. Segala sesuatu dialam ini relatif tidak presisi, bahkan meskipun kita lihat secara lebih dekat dan hati-hati.
4.     Pemodelaan/pemetaan untuk mencari hubungan data input-output dari sembarang system black box bias dilakukan dengan menggunakan system fuzzy.
5.     Pengetahuan atau pengalaman dari pakar dapat dengan mudah digunakan untuk membangun system fuzzy logic. Hal ini merupakan kelebihan utama fuzzy logic .
6.     Fuzzy logic dapat diterapkan dalam desain control tanpa harus menghilangkan teknik desain control konvesional yang sudah terlebih dahulu ada.
7.     Fuzzy logic berdasarkan pada bahasa manusia.

1.3 Non-fuzzy logic dan fuzzy logic
Analogi suatu restoran dengan pelayanan dari pelayan yang bagus dan tidak.
1.3.1 pendekatan Non-Fuzzy
Model ini mengabaikan kualitas pelayanan, tidak membedakan pelayanan buruk dengan pelayanan yang memuaskan maka terasa tidak adil. Agar bisa adil :
Bonus = 0.2/10 * pelayanan + 0.05 

Jika diplotkan maka akan didpatkan digram sebagai berikut :

if pelayanan < 3
Bonus = (0.1/3)*pelayanan+0.05;
Elseif pelayanan<7
Bonus = 0.15;
Elseif pelayanan<10,
Bonus = (0.10/3)*(pelayanan-7)+0.15;
End

1.3.2 Pendekatan Fuzzy
Dengan pedekatan fuzzy maka pemodelan bisa disederhanakan dengan hanya berdasarkan pada beberapa IF THEN rule yang mudah dipahami.

If service is poor or food is rancid,
Then bonus is cheap
If service is good,
Then bonus is average
If service is excellent or food is delicious,
Then bonus is generous

Semua rule di atas diperlukan dalam membangun system fuzzy yang bisa memetakan hubungan bonus dengan service dan food. Jika kemudian diberikan arti matematis pada semua nilai linguistic yang mungkin pada variable service, food, dan bonus maka kita sudah membangun sebuah system fuzzy. Digunakan Fuzzy Logic Toolbox untuk mengimplementasikan system fuzzy yang bisa memetakan hubungan bonus dengan service dan food. Pendekatan fuzzy, penurunan modelnya didasarkan common sense statements yang sangat mudah dipahami. Sehingga mudah dipahami, tinggal
mengurangi, menambah, atau bahkan memodifikasi aturan-aturan yang sudah ada. Arti matematis average bisa berdeda antara masing-masing restoran, namun aturan-aturan fuzzy logic yang berlaku masih sama:
if service is good, then thebonus is average
Jika ingin mengalibrasi ulang arti matematis average, tinggal menggerser-gerser rentang nilai average tanpa harus menulis ulang IF-THEN rules.

video

Konsep Fuzzy Logic



Penjelesan dan implementasi fuzzy logic pada matlab


Link download