Pengertian Fuzzy Logic

Fuzzy Logic adalah teknik/ metode yang dipakai untuk mengatasi hal yang tidak pasti pada masalah – masalah yang mempunyai banyak jawaban. Pada dasarnya Fuzzy Logic merupakan logika bernilai banyak/ multivalued logic yang mampu mendefinisikan nilai diantara keadaan yang konvensional seperti benar atau salah, ya atau tidak, putih atau hitam dan lain-lain. Penalaran Fuzzy Logic menyediakan cara untuk memahami kinerja system dengan cara menilai input dan output system dari hasil pengamatan. Fuzzy Logic menyediakan cara untuk menggambarkan kesimpulan pasti dari informasi yang samar-samar, ambigu dan tidak tepat. Fuzzy Logic Pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh tahun 1965. Alasan Kenapa digunakan Fuzzy Logic:
  1. Karena konsep Fuzzy Logic mudah dimengerti.
  2. Fuzzy Logic fleksibel.
  3. Fuzzy Logic mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks.
  4. Fuzzy Logic dapat bekerja dengan teknik-teknik kendali secara konvensional.

Fuzzy Logic Model Mamdani

Model mamdani sering juga disebut dengan nama metode max-min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Di dalam metode mamdani untuk mendapatkan output dibutuhkan 4 tahapan, yaitu:
1. Pembentukan Himpunan Fuzzy
Pada metode Mamdani baik variabel input maupun variabel output dibagi menjadi 1 atau lebih himpunan fuzzy. Gambar 2.1. menggambarkan pembentukan himpunan fuzzy.


Gambar 2.1 Pembentukan Himpunan Fuzzy
(Sumber: Kusumadewi, 2010)

2. Aplikasi fungsi implikasi
Pada metode Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah minimum. Contoh proses aplikasi fungsi implikasi dapat dilihat pada Gambar 2.2.

Gambar 2.2 Aplikasi Fungsi Implikasi Minimum
(Sumber : Kusumadewi, 2010)
3. Komposisi aturan
    Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan dalam melakukan komposisi aturan, yaitu metode max (maximum), additive, dan probabilistik OR (Kusumadewi, 2010).

a.   Metode Max (Maximum)
   Pada metode max, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara mengambil nilai maksimum aturan. Secara umum dapat dituliskan:

μ_sf+[x_i ]←max (μ_sf [x_i ],μ_kf [x_i ] ) ………….(2.1)

Dengan:
μ_sf [x_i ]=Nilai Keanggotaan Solusi fuzzy sampai satuan ke i
μ_k f[x_i ]=Nilai Keanggotaan konsekuensi fuzzy aturan ke i

Gambar 2.3 Komposisi Aturan Maximum
(Sumber : Kusumadewi, 2010)

b.  Metode Additive Sum
   Pada metode additive, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan bounded-sum terhadap semua output daerah fuzzy. Secara umum dituliskan:

μ_sf [x_i ]←min (1,μ_sf [x_i ]+ μ_(k ) [x_i ] ) ………….(2.2)

Dengan:
μ_sf [x_i ]=Nilai Keanggotaan Solusi fuzzy sampai satuan ke i
μ_k f[x_i ]=Nilai Keanggotaan konsekuensi fuzzy aturan ke i

Baca : Contoh Perhitungan Manual Fuzzy Logic Model Mamdani 

Subscribe to receive free email updates:

0 Response to "Metode Fuzzy Logic"

Post a Comment