Konsep Metode Logika Fuzzy

LancangKuning.com - Logika fuzzy adalah pendekatan untuk komputasi berdasarkan "derajat kebenaran" daripada "benar yang dilambangkan oleh angka 1 (satu) atau salah dilambangkan dengan angka 0 (nol)" logika Boolean berdasarkan komputer modern. Logika fuzzy adalah cara terbaik untuk memetakan ruang input ke ruang output.

Logika fuzzy ditemukan oleh Lutfi Zadeh pada penelitiannya tahun 1965 yang disebut "Set Fuzzy".  Dr. Lutfi Zadeh dari Universitas California, Berkeley. Dalam penelitian ini, ide dasar himpunan fuzzy dijelaskan yang meliputi inklusi, penyatuan, persimpangan, komplemen, hubungan dan konveksitas.

Sejarah

Baca juga : Tempat Wisata di Riau

Logika fuzzy ditemukan oleh Lutfi Zadeh pada penelitiannya tahun 1965 yang disebut "Set Fuzzy". Zadeh merupakan seoarang imigran dari Iran dan juga merupakan seorang profesor teknik elektro di UC Berkeley, departemen ilmu komputer. Koneksi historis pertama dari logika fuzzy dapat dilihat dalam pemikiran Buddhis, pendiri Buddhisme sekitar 500 SM. Dia percaya bahwa dunia ini penuh dengan pertentangan dan bahwa segala sesuatu pasti memiliki suatu kebalikan. Hal ini bertentangan dengan seorang peneliti dan filsuf berlatar belakang Buddha, yaitu Aristoteles yang menciptakan logika biner melalui Hukum Tengah yang dikecualikan.

Sebagian besar dunia Barat menerima filsafat dan itu membentuk dasar pemikiran ilmiah. Masih hari ini, jika sesuatu terbukti benar secara logis, itu dianggap benar secara ilmiah. Tahun 2000 Fuzzy Logic Menjadi Teknologi Standar dan juga diterapkan dalam Analisis Sinyal Data dan Sensor. Terutama Penerapan Fuzzy Logic dalam Bisnis dan Keuangan.

Alasan Digunakannya Fuzzy Logic

Alasan-alasan yang membuat mengapa orang lebih menggunakan logika fuzzy daripada metode yang lain, yaitu sebagai berikut :

• Konsep metode logika fuzzy yang mudah dimengerti. Konsep matematika yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana, sehingga mudah bagi seseorang untuk memahami dalam waktu singkat.
• Tidak membatasi atau fleksibel.
• Memiliki toleransi untuk data yang salah.
• Memiliki kemampuan untuk memodelkan fungsi non-linear yang sangat rumit dan kompleks, ke dalam pemodelan yang mudah dipahami.
• Logika fuzzy dapat secara langsung membangun dan menerapkan pengalaman para ahli. (Sri Kusumadwi, 2002: 3)

Baca juga : Perbedaan Metode Mamdani dan Sugeno

Himpunan fuzzy logic

Dalam himpunan ketat, nilai keanggotaan suatu item misalkan (y) dalam suatu himpunan misalkan (E), yang sering ditulis sebagai μE [y], yang memiliki dua kemungkinan, yaitu: 1 (satu), yang membuktikan bahwa item tersebut termasuk dalam himpunan, atau 0 (nol) yang membuktikan bahwa suatu item bukan milik suatu himpunan.

Derajat kebenaran

Logika fuzzy dan logika probabilitas keduanya memiliki kesamaan secara matematis yaitu nilai kebenaran yang dimiliki berkisar 0 sampai 1, tetapi memiliki perbedaan secara konseptual. Logika fuzzy membahas tentang "derajat kebenaran", sedangkan logika probabilitas membahas tentang "probabilitas kecenderungan". Logika tradisional hanya memungkinkan rancangan usulan memiliki nilai kebenaran atau kesalahan. Gagasan 1 + 1 = 2 adalah kebenaran absolut, abadi, dan matematis. Namun, ada beberapa hal tertentu yang membuat hal itu berbeda dengan jawaban variabel, seperti meminta beberapa orang untuk mengidentifikasi suatu bentuk. Gagasan kebenaran tidak bisa didapatkan secara percuma, tetapi lebih kepada cara seseorang untuk mewakili dan menalarkan pengetahuan yang lebih berhubungan ketika diberikan, dengan menggabungkan semua hasil yang mungkin masuk ke dalam rangkaian dimensi.

Penerapan fuzzy logic

Jika diamati pengalaman di negara-negara teknologi tinggi, terutama di Jepang, pengontrol fuzzy telah lama dan banyak digunakan dalam industri dan elektronik. Beberapa contoh aplikasi yang menggunakan pengontrol fuzzy meliputi:

Baca juga : Tempat Wisata di Pekanbaru

• Teknologi otomotif: pengontrolan ECU pada AC mobil.
• Teknologi transportasi: Pengontrol anti-selip fuzzy untuk kereta listrik, sistem transportasi otomatis di kebun binatang, sistem kontrol keamanan pada mobil.
• Peralatan sehari-hari: stabilizer pada kamera dan lainnya.
• Aplikasi industri termasuk: industri kimia, sistem pemrosesan kertas, dan lainnya.

(Raihan Novri)