FUZZY LOGIC

ASAL    MULA     FUZZY     LOGIC

 

Konsep Fuzzy Logic diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Zadeh dari Universitas California diBerkeley pada 1965, dan dipresentasikan bukan sebagai suatu metodologi control, tetapi sebagaisuatu cara pemrosesan data dengan memperkenankan penggunaan partial set membership dibandingcrisp set membership atau non-membership. Pendekatan pada set teori ini tidak diaplikasikan padasystem control sampai tahun 70an karena kemampuan computer yang tidak cukup pada saat itu.Profesor Zadeh berpikir bahwa orang tidak membutuhkan kepastian, masukan informasi numeric,dan belum mampu terhadap control adaptif yang tinggi. Jika pengendali umpan balik dapat di program untuk menerima derau, masukan yang tidak tepat, mereka akan menjadi lebih efektif danmengkin akan menjadi lebih mudah untuk diimplementasikan. Sayangnya, produsen AS belum begitu cepat untuk merangkul teknologi ini sementara Eropa dan Jepang telah agresif produk  bangunan nyata di sekitarnya

APA ITU FUZZY LOGIC ?

Fuzzy Logic adalah metodologi pemecahan masalah dengan beribu – ribu aplikasi dalam pengendali yang tersimpan dan pemrosesan informasi. Cocok untuk diimplementasikan pada sistem yang sederhana, kecil, tertanam pada mikro controller, PC multi-channel atau workstation berbasis akuisisi data dan control sistem. Fuzzy logic menyediakan cara sederhana untuk menggambarkan kesimpulan pasti dari informasi yang ambigu, samar - samar, atau tidak tepat. Sedikit banyak, fuzzy logic menyerupai pembuatan keputusan pada manusia dengan kemampuannya untuk bekerja dari data yang ditafsirkan dan mencari solusi yang tepat. Fuzzy logic pada dasarnya merupakan logika bernilai banyak (multivalued logic) yang dapat mendefinisikan nilai diantara keadaan konvensional seperti ya atau tidak, benar atau salah, hitam atau putih, dan sebagainya. Penalaran fuzzy menyediakan cara untuk memahami kinerja dari system dengan cara menilai input dan output system dari hasil pengamatan.

ALASAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY

Logika Fuzzy adalah suatu cara yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam ruang output. Untuk sistem yang sangat rumit, penggunaan logika fuzzy (fuzzy logic) adalah salah satu pemecahannya. Sistem tradisional di rancang untuk mengontrol keluaran tunggal yang berasal dari beberapa masukan yang tidak saling berhubungan. Karena ketidaktergantungan ini, penambahan masukan yang baru akan memperumit proses kontrol dan membutuhkan proses perhitungan kembali dari semua fungsi. Kebalikannya, penambahan masukan baru pada sistem fuzzy, yaitu sistem yang bekerja berdasarkan prinsip – prinsip logika fuzzy, hanya membutuhkan penambahan fungsi keanggotaan yang baru dan aturan – aturan yang berhubungan dengannya.

Secara umum, sistem fuzzy sangat cocok untuk penalaran pendekatan terutama untuk sistem yang menangani masalah-masalah yang sulit didefinisikan dengan menggunakan model matematis Misalkan, nilai masukan dan parameter sebuah sistem bersifat kurang akurat atau kurang jelas, sehingga sulit mendefinisikan model matematikanya.

Sistem fuzzy mempunyai beberapa keuntungan bila dibandingkan dengan sistem tradisional, misalkan pada jumlah aturan yang dipergunakan. Pemrosesan awal sejumlah besar nilai menjadi sebuah nilai derajat keanggotaan pada sistem fuzzy mengurangi jumlah nilai menjadi sebuah nilai derajat keanggotaan pada sistem fuzzy mengurangi jumlah nilai yang harus dipergunakan pengontrol untuk membuat suatu keputusan. Keuntungan lainnya adalah sistem fuzzy mempunyai kemampuan penalaran yang mirip dengan kemampuan penalaran manusia. Hal ini disebabkan karena sistem fuzzy mempunyai kemampuan untuk memberikan respon berdasarkan informasi yang bersifat kualitatif, tidak akurat, dan ambigu.

Fuzzy logic menawarkan beberapa karakteristik unik yang menjadikannya suatu pilihan yang baik untuk banyak masalah control. Karakteristik tersebut antara lain :

1. Sudah menjadi sifatnya yang kuat selama tidak membutuhkan ketepatan, input yang bebas derau, dan dapat diprogram untuk gagal dengan aman jika sensor arus balik dimatikan atau rusak. Control output adalah fungsi control halus meskipun jarak variasi input yang cukup besar.
2. Selama fuzzy logic controller memproses aturan – aturan yang dibuat user yang memerintah system control target, ia dapat dimodifikasi dengan mudah untuk meningkatkan atau mengubah secara drastis performa system. Sensor yang baru dapat dengan mudah digabungkan kedalam system secara sederhana dengan menghasilkan aturan memerintah yang sesuai.
3. Fuzzy logic tidak terbatas pada sedikit masukan umpan-balik dan satu atau dua output control, tidak juga penting untuk menilai atau menghitung parameter rata - rata perubahan dengan tujuan agar ia diimplementasikan. Sensor data yang menyediakan beberapa indikasi untuk aksi dan reaksi system sudah cukup. Hal ini memungkinkan sensor menjadi murah dan tidak tepat sehingga menghemat biaya system keseluruhan dan kompleksitas rendah.
4. Karena operasi – operasi yang berbasiskan aturan, jumlah input yang masuk akal dapat diproses ( 1 sampai 8 atau lebih ) dan banyak output ( 1 sampai 4 atau lebih ) dihasilkan, Walaupun pendefinisian rulebase secara cepat menjadi rumit jika terlalu banyak input danoutput dipilih untuk implementasi tunggal selama pendefinisian rules(aturan), hubungan timbal baliknya juga harus didefinisikan. Akan lebih baik jika memecah system kedalam potongan – potongan yang lebih kecil dan menggunakan fuzzy logic controllers yang lebih kecil untuk didistribusikan pada system, masing –masing dengan tanggung jawab yang lebih terbatas.
5. Fuzzy Logic dapat mengontrol system nonlinier yang akan sulit atau tidak mungkin untuk dimodelkan secara matematis. Hal ini membuka pintu bagi system control yang secara normal dianggap tidak mungkin untuk otomatisasi.

Contoh penerapan Logika Fuzzy dalam kehidupan sehari-hari:

Logika Fuzzy untuk Sistem Pengaturan Suhu Ruangan.

Untuk menentukan suhu dalam suatu ruangan, kita dapat menentukannya menggunakan Logika Fuzzy. Jika suhu dalam suatu ruangan dingin maka naikkan suhu penghangat, dan jika suhu dalam suatu ruangan panas maka naikkan suhu pendingin.

Logika Fuzzy untuk Sistem Pengaturan Lampu Lalu lintas.

Untuk memperlancar arus lalu lintas dengan adanya system yang bekerja secara otomatis diharapkan angka kecelakaan bias dikurangi. Untuk kepadatan jumlah kendaraan dibuat pemberitahuan seperti: Tidak Padat (TP), Kurang Padat (KP), Cukup Padat (CP), Padat (P) dan Sangat Padat (SP).

Penerapan Fuzzy Logic:

Air Conditioner (Mitsubishi)
AC Mitsubishi menggunakan fuzzy logic dalam system control-nya seperti berikut :
“Jika suhu udara semakin hangat, daya pendinginan naik sedikit, jika udara semakin dingin, matikan daya ke bawah.”

Beberapa keuntungan yang diperoleh adalah sebagai berikut :
Mesin menjadi halus sehingga tidak cepat rusak, suhu kamar yang nyaman menjadi lebih konsisten dan peningkatan efisiensi (penghematan energi).

Vacuum Cleaner (Panasonic)
Prinsip kerja Vacuum Cleaner yang diproduksi oleh Panasonic adalah sebagai berikut :
“Karakteristik lantai dan jumlah debu yang dibaca oleh sensor inframerah dan mikroprosesor akan memilih daya yang sesuai dengan kontrol fuzzy berdasarkan karakteristik lantai.”
Karakteristik lantai meliputi jenis (kayu, semen, ubin, kelembutan karpet, karpet tebal, dll).
Pola perubahan jumlah debu yang melewati sensor inframerah dapat dideteksi.
Mikroprosesor menetapkan pengaturan yang sesuai dengan vakum dan daya motor menggunakan skema kontrol fuzzy.
Lampu merah dan hijau dari penyedot debu menunjukkan jumlah debu tersisa di lantai.

Automatic Transmission System (Nissan, Subaru, Mitsubishi) 
Dalam sistem transmisi otomatis konvensional, sensor elektronik mengukur kecepatan kendaraan dan membuka throttle, and gear bergeser berdasarkan nilai-nilai variabel-variabel yang telah ditentukan.
Pada Nissan, tipe sistem ini tidak mampu memberikan performa kontrol seragam yang memuaskan untuk driver karena hanya menyediakan sekitar tiga pola pergeseran yang berbeda.
Dengan digunakannya fuzzy locgic membuat transmisi kontrol fuzzy mampu membaca beberapa variabel termasuk kecepatan kendaraan dan akselerasi, membuka throttle, laju perubahan pembukaan throttle, beban mesin, dan gaya mengemudi. Ketika variabel ini terdeteksi maka akan diberi bobot nilai dan agregat fuzzy dihitung untuk memutuskan kapan akan oper.
Kontroler ini dikatakan lebih fleksibel, halus, dan efisien, memberikan kinerja yang lebih baik. Sebuah sistem yang terintegrasi yang dikembangkan oleh Mitsubishi juga menggunakan logika fuzzy untuk kontrol aktif dari sistem suspensi, four-wheel-drive (traksi), kemudi, dan pendingin udara.

Game untuk Merespon Emosi dari Teks Berbahasa Indonesia Menggunakan Klasifikasi Teks dan Logika Fuzzy.
Game sebagai media hiburan telah berkembang dengan pesat seiring dengan perkembangan teknologi. Salah satu unsur yang berperan penting dalam sebuah game adalah kecerdasan buatan. Dengan kecerdasan buatan, elemen-elemen dalam game dapat berperilaku sealami mungkin layaknya manusia.
Dalam game ini dikembangkan implementasi kecerdasan buatan dalam game dimana salah satu elemen game yaitu NPC (Non Playable Character), mampu mengenali emosi dari teks berbahasa indonesia sekaligus merespon dengan perilaku sesuai dengan jenis emosinya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi teks sebagai penentu jenis emosi dalam teks dan logika fuzzy sebagai penentu perilaku dari NPC yang sesuai dengan jenis emosinya.

Di bawah ini adalah beberapa contoh aplikasi Fuzzy Logic:

1. Penghematan Konsumsi Daya Listrik AC (Mitsubhishi Heavy Industries Tokyo).

2. Mesin Cuci.

3. Kamera.

4. Sistem Pengereman Mobil (Nissan).

5. Pengontrol kereta bawah tanah di Sendai, Jepang.

Sumber :

• http://www.academia.edu/4858948 
• Suyanto, ST, MSc. Artificial Intelligence Searching, Reasoning, Planning dan Learning.
• http://thinkminicorp.blogspot.co.id/2013/11/fuzzylogic-fuzzy-logic-dapat-dikatakan.html
• http://eprints.dinus.ac.id/12387/1/jurnal_12328.pdf
• http://www.temukanpengertian.com/2013/08/pengertian-fuzzy-logic.html