Fuzzy Logic (Logika Fuzzy) atau biasa juga disebut dengan Logika Samar merupakan suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output didasari oleh konsep himpunan fuzzy.
Gambar : Pemetaan input-output
Diantara input dan output terdapat black box. Di dalam black box terdapat proses yang tidak diketahui, bisa didekati dengan pendekatan sistem linear, ekonometri, interpolasi, sistem pakar atau logika fuzzy, dan lain-lain. Namun, seperti yang diungkapkan Lotfi Zadeh: ”Dalam hampir setiap kasus, cara fuzzy lebih cepat dan lebih murah”.
FUZZIFICATION
Proses ini berfungsi untuk merubah suatu besaran analog menjadi fuzzy input.
Secara diagram blok dapat anda lihat pada gambar 3. Prosesnya adalah sebagai berikut: suatu besaran analog dimasukkan sebagai input (crisp input), lalu input tersebut dimasukkan pada batas scope / domain sehingga input tersebut dapat dinyatakan dengan label (dingin, panas, cepat, dll) dari membership function. Membership function ini biasanya dinamakan membership function input. Dari membership function kita bisa mengetahui berapa degree of membership function-nya.
Fuzzy Logic
MEMBERSHIP FUZZY
Tahun 1965, Profesor L.A. Zadeh memperkenalkan teori himpunan fuzzy, yang secara tidak langsung mengisyaratkan bahwa tidak hanya teori probabilitas saja yang dapat merepresentasikan ketidakpastian. Teori himpunan fuzzy adalah merupakan perluasan dari teori logika Boolean yang menyatakan tingkat angka 1 atau 0 atau pernyataan benar atau salah, sedang pada teori logika fuzzy terdapat tingkat nilai, yaitu :
1. satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi anggota dalam suatu himpunan, atau
2. nol (0), yang berarti bahwa suatu item tidak menjadi anggota dalam suatu himpunan.
Contoh 1:
Jika diketahui:
S = {1,2,3,4,5,6} adalah semesta pembicaraan
A = {1,2,3}
B = {3,4,5}
Maka, bisa dikatakan bahwa :
• Nilai keanggotaan 2 pada himpunan A, , karena .
• Nilai keanggotaan 3 pada himpunan A, , karena .
• Nilai keanggotaan 2 pada himpunan B, , karena
RULE EVALUATION
Proses ini berfungsi untuk untuk mencari suatu nilai fuzzy output dari fuzzy input. Prosesnya adalah sebagai berikut: suatu nilai fuzzy input yang berasal dari proses fuzzification kemudian dimasukkan kedalam sebuah rule yang telah dibuat untuk dijadikan sebuah fuzzy output. Gambar diagram bloknya
dapat anda lihat pada gambar 5.
DEFUZZIFICATION
proses ini berfungsi untuk menentukan suatu nilai crisp output. Prosesnya adalah sebagai berikut: suatu nilai fuzzy output yang berasal dari rule evaluation diambil kemudian dimasukkan ke dalam suatu membership function output. Bentuk bangun yang digunakan dalam membership function output adalah bentuk singleton yaitu garis lurus vertikal ke atas, seperti yang ditunjukkan pada gambar 7. Besar nilai fuzzy output dinyatakan sebagai degree of membership function output. Nilai-nilai tersebut dimasukkan ke dalam suatu rumus yang dinamakan COG (Center Of Gravity) untuk mendapatkan hasil akhir yang disebut crisp output. Crisp output adalah suatu nilai analog yang akan kita butuhkan untuk mengolah data pada sistem yang telah dirancang.
KESIMPULAN
Fuzzy Logic (Logika Fuzzy) atau biasa juga disebut dengan Logika Samar merupakan suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output didasari oleh konsep himpunan fuzzy.
FUZZIFICATION berfungsi untuk merubah suatu besaran analog menjadi fuzzy input.
DEFUZZIFICATION berfungsi untuk menentukan suatu nilai crisp output. Prosesnya adalah sebagai berikut: suatu nilai fuzzy output yang berasal dari rule evaluation diambil kemudian dimasukkan ke dalam suatu membership function output.
