MAKALAH
LOGIKA FUZZY
DI SUSUN OLEH :
Nama : NOFRIANTO
Npm : 13010343
FAKULTAS ILMU KOMPUTER
UNIVERSITAS DEHASEN
TAHUN AJARAN 2013/2014
KATA
PENGANTAR
Puja dan puji
syukur kehadirat Allah SWT atas segala rahmat, hidayah dan karunia-Nya yang
diberikan kepada kami, sehingga hasil karya tulis yang berupa makalah ini dapat
terselesaikan, dan salawat kepada nabi Muhammad SAW yang berjuang dari zaman
jahiliah sampai ke zaman penuh ilmu yang kita rasakan saat ini
Kami juga ingin mengucapkan terima kasih bagi seluruh pihak
yang telah membantu kami dalam pembuatan makalah ini dan berbagai sumber yang
telah kami pakai sebagai data dan fakta pada makalah ini.
Kami mengakui bahwa kami adalah manusia yang mempunyai keterbatasan
dalam berbagai hal. Oleh karena itu tidak ada hal yang dapat diselesaikan
dengan sangat sempurna. Begitu pula dengan makalah ini yang telah kami
selesaikan. Tidak semua hal dapat kami deskripsikan dengan sempurna dalam
makalah ini. Kami melakukannya semaksimal mungkin dengan kemampuan yang kami
miliki. Di mana kami juga memiliki keterbatasan kemampuan. Maka dari itu
seperti yang telah dijelaskan bahwa kami memiliki keterbatasan dan juga
kekurangan, kami bersedia menerima kritik dan saran dari pembaca yang budiman.
Kami akan menerima semua kritik dan saran tersebut sebagai batu loncatan yang
dapat memperbaiki makalah kami di masa datang. Sehingga semoga makalah
berikutnya dan makalah lain dapat diselesaikan dengan hasil yang lebih baik.
Dengan menyelesaikan makalah ini kami mengharapkan banyak
manfaat yang dapat dipetik dan diambil dari karya ini. Semoga dengan adanya
karya tulis ini dapat menambah
pengetahuan kita tentang isi dari makalah ini.
Bengkulu,
22 Meii 2015
BAB I
PENDAHULUAN
Orang yang belum pernah mengenal logika fuzzy
pasti akan mengira bahwa
logika fuzzy adalah sesuatu yang amat rumit
dan tidak menyenangkan. Namun,
sekali seseorang mulai mengenalnya, ia pasti
akan sangat tertarik dan akan
menjadi pendatang baru untuk ikut serta
mempelajari logika fuzzy. Logika fuzzy
dikatakan sebagai logika baru yang lama, sebab
ilmu tentang logika fuzzy
modern dan metodis baru ditemukan beberapa
tahun yang lalu, padahal
sebenarnya konsep tentang logika fuzzy itu
sendiri sudah ada pada diri kita sejak
lama.
Logika
fuzzy diperkenalkan pertama kali oleh Prof. Lotfi Zadeh, 1965 orang Iran yang menjadi guru besar di
University of California at Berkeley dalam papernya yang monumental “Fuzzy Set”.
Dalam paper tersebut dipaparkan ide dasar fuzzy set yang meliputi inclusion, union, intersection, complement, relation dan convexity.
Dalam paper tersebut dipaparkan ide dasar fuzzy set yang meliputi inclusion, union, intersection, complement, relation dan convexity.
BAB II
PEMBAHASAN
LOGICA FUZZY
Sejarah Logika Fuzzy
Fuzzy
Set pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Zadeh, 1965 orang Iran yang menjadi guru besar di
University of California at Berkeley dalam papernya yang monumental “Fuzzy Set”.
Dalam paper tersebut dipaparkan ide dasar fuzzy set yang meliputi inclusion, union, intersection, complement, relation dan convexity.
Dalam paper tersebut dipaparkan ide dasar fuzzy set yang meliputi inclusion, union, intersection, complement, relation dan convexity.
Lotfi Zadeh mengatakan Integrasi Logika Fuzzy
kedalam sistem informasi dan rekayasa proses adalah menghasilkan aplikasi
seperti sistem kontrol, alat alat rumah tangga, dan sistem pengambil keputusan
yang lebih fleksibel, mantap, dan canggih dibandingkan dengan sistem
konvensional. Dalam hal ini kami dapat mengatakan bahwa logika fuzzy memimpin
dalam pengembangan kecerdasan mesin yang lebih tinggi ( machine Intelligency Quotient
/ MIQ ) Produk produk berikut telah menggunakan logika fuzzy dalam alat alat
rumah tangga seperti mesin cuci, video dan kamera refleksi lensa tunggal,
pendingin ruangan, oven microwave, dan banyak sistem diagnosa mandiri.
Fuzzy Logic merupakan kecerdasan buatan yang pertama kali dipublikasikan oleh Prof.Dr. Lotfi Zadeh yang berasal dari Pakistan.
Melalui fuzzy logic ini sistem dapat membuat keputusan sendiri dan terkesan
seperti memiliki perasaan, karena memiliki keputusan lain selain iya
(logika 1) dan tidak (logika 0). Oleh karena itu fuzzy logic sangat berbeda
jauh dari alur logaritma pemrogaman
Sebagai
contoh adalah robot yang menggunakan fuzzy logic dapat memprediksikan kapan ia
harus bertindak atau menghindar saat ada halangan di depannya dengan hanya ada
peringatan ‘awas’ dan tanpa ada hitungan matematis yang diberikan oleh user.
Sedangkan robot yang menggunakan alogaritma pemrograman konvensional tidak akan
dapat memutuskan sendiri untuk menghindar dari halangan yang ada di depannya.
Logika Fuzzy, yang dalam bahasa Indonesia dapat diartikan sebagai Logika Kabur
atau Logika Samar, dapat dikatakan sebagai “logika baru yang sudah lama”. Hal
ini karena ilmu tentang logika fuzzy secara modern dan metodis ditemukan pada
tahun 1965, namun konsep logika fuzzy sudah melekat pada diri manusia, sejak
manusia ada. Konsep logika fuzzy dapat dengan mudah kita temukan pada perilaku
manusia dalam kesehariannya, misalnya:
·
Pedal gas kendaraan
akan kita tekan dengan tekanan tertentu sesuai kecepatan yang kita inginkan.
(Berapa besar tekanan yang kita berikan?)
·
Kita cenderung memberi
hadiah kepada seseorang dengan nilai tertentu sesuai dengan manfaat orang
tersebut kepada kita. (Berapa besar nilai hadiah yang akan kita berikan?)
·
Kita akan marah kepada
orang yang merugikan kita. (Berapa besar kemarahan kita?)
·
Kita tidak bisa
menjawab dengan pasti pertanyaan-pertanyaan yang muncul di atas. Inilah
beberapa contoh kasus yang bisa dijelaskan menggunakan konsep logika fuzzy.
Perbedaan Logika Klasik Atau Tegas Dengan
Logika Fuzzy
Terdapat
perbedaan mendasar antara logika klasik dengan logika fuzzy. Sebagai contoh,
perhatikan dua kalimat perintah berikut ini:
A. Pisahkan kelompok mahasiswa yang memiliki
PC dan kelompok mahasiswa yang tidak memiliki PC.
B. Buat kelompok mahasiswa yang pandai dan
kelompok mahasiswa yang bodoh.
·
Pada Kalimat-A,
Kita dapat membedakan secara tegas antara kelompok mahasiswa yang memiliki PC
dengan kelompok mahasiswa yang tidak memiliki PC karena ada batasan yang nyata
antara kedua kondisi tersebut. Namun
Pada Kalimat-B,
Tidak terdapat batasan yang nyata antara
pandai dengan bodoh sehingga kita sulit membedakan mahasiswa yang pandai dengan
mahasiswa yang bodoh.
Ketidak jelasan
Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering menemui kondisi ketidakjelasan seperti
kalimat-B.
Ketidakjelasan yang kita alami, dapat kita
kelompokkan menjadi:
Keambiguan (ambiguity), terjadi karena suatu kata/istilah
memiliki makna lebih dari satu. Contoh: bulan, maknanya adalah suatu benda
langit, namun makna lainnya adalah bagian dari tahun.
Keacakan (randomness), karena hal yang kita inginkan
belum terjadi. Contoh: besok akan hujan.
Ketidaktepatan (imprecision), disebabkan karena alat atau
metode pengukuran yang tidak tepat. Contoh: volume bumi.
Ketidakjelasan akibat informasi yang tidak lengkap (incompleteness). Contoh: ada
kehidupan di luar angkasa.
Kekaburan semantik, akibat suatu kata/istilah memiliki makna yang
tidak dapat didefinisikan secara tegas. Contoh: cantik, pandai, dsb.
Dari kelima kelompok ketidakjelasan tersebut,
dapat dikatakan bahwa pembahasan logika fuzzy berada pada kekaburan semantik.
Kekaburan semantik pasti ada dalam kehidupan manusia. Bahkan kita sering
mengambil keputusan dari kondisi kekaburan semantik.
(Kekaburan semantik adalah seperti yang sudah
dijelaskan diatas bahwa kata//istilah memiliki makna yang tidak dapat
didefinisikan secara tegas. Contoh: cantik, pandai, dsb)
Hal lain yang juga perlu diperhatikan adalah
kita (manusia) saat ini sering menggunakan alat bantu, terutama elektronik,
untuk membuat suatu keputusan. Penelitian atau pengukuran umumnya memerlukan
ketepatan & kepastian. Sedangkan kondisi lingkungan, mengharuskan kita mengambil
keputusan dari kekaburan semantik. Oleh karena itu, perlu bahasa keilmuan baru
untuk mengakomodasi kekaburan semantik secara memadai.
Grafik Perbedaan Logika Fuzzy Dengan Logika
Tegas
Logika tegas memiliki nilai tidak=0.0 dan ya =1.0 sedangkan logika fuzzy
memiliki nilai 0.0 hingga 1.0 .secara grafik perbedaan antara logika tegas dan
logika fuzzy ditunjukkan seperti grafik dibawah ini
·
Didalam gambar 2.1.a)
apabila X leblh dan atau sama dengan 10 baru dikatakan benar yaitu bernilai Y1.
sebaliknya nilai X yang kurang dan 10 adalah salah yaitu Y=0. Maka angka 9 atau
8 atau 7 dan sejenisnya adalah dikatakan salah.
·
Didalam gambar 2.1.b)
nilai X = 9, atau 8 atau 7 atau nilai antara 0 dan 10 adalah dikatakan ada
benarnya dan ada juga salahnya. Dalam contoh kehidupan kita dikatakan seseorang
dikatakan sudah dewasa apabila berumur lebih dari 17 tahun. maka sesiapapun
yang kurang dari umur tersebut di dalam logika tegas akan dikatakan sebagai
tidak dewasa atau anak-anak. Sedangkan dalam hal ini pada logika fuzzy umur
dibawah 17 tahun dapat saja dikategorikan dewasa tapi tidak penuh. misal untuk
umur 16 tahun atau 15 tahun atau 14 tahun atm 13 tahun. Secara grafik dapat
digambarkan sebagai berikut: http://ai-b-maragam.blogspot.com/p/tugas-ke-6.html
Salah satu jugan contoh pemetaan suatu
input-output dalam bentuk grafis seperti
terlihat pada Gambar 7.1.
Gambar 7.1 Contoh pemetaan input-output.
1. Manajer pergudangan mengatakan pada manajer
produksi seberapa banyak
persediaan barang pada akhir minggu ini,
kemudian manajer produksi akan
menetapkan jumlah barang yang harus diproduksi
esok hari.
Antara input dan output terdapat satu kotak
hitam yang harus memetakan input
ke output yang sesuai.
ALASAN DIGUNAKANNYA LOGIKA FUZZY
Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan
logika fuzzy, antara lain:
1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti.
Konsep matematis yang mendasari
penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah
dimengerti.
2. Logika fuzzy sangat fleksibel.
3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap
data-data yang tidak tepat.
4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi
nonlinear yang sangat
kompleks.
5. Logika fuzzy dapat membangun dan
mengaplikasikan pengalamanpengalaman
para pakar secara langsung tanpa harus melalui
proses pelatihan.
6. Logika fuzzy dapat bekerjasama dengan
teknik-teknik kendali secara
konvensional.
7. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami
Aplikasi Yang Menggunakan Logika Fuzzy
1. Manajemen dan pengambilan keputusan,
seperti manajemen basisdata yang
didasarkan pada logika fuzzy, tata letak
pabrik yang didasarkan pada logika
fuzzy, sistem pembuat keputusan di militer
yang didasarkan pada logika
fuzzy, pembuatan games yang didasarkan pada
logika fuzzy, dll.
2. Ekonomi, seperti pemodelan fuzzy pada
sistem pemasaran yang kompleks,
dll.
7. Klasifikasi dan pencocokan pola.
8. Psikologi, seperti logika fuzzy untuk
menganalisis kelakuan masyarakat,
pencegahan dan investigasi kriminal, dll.
9. Ilmu-ilmu sosial, terutam untuk pemodelan
informasi yang tidak pasti.
10. Ilmu lingkungan, seperti kendali kualitas
air, prediksi cuaca, dll.
BAB III
PENUTUP
Kesimpulan
Logika merupakan ilmu yang sangat penting
untuk dipelajari, karena merupakan ilmu dasar bagi ilmu-ilmu yang lain. Hal ini
dapat dilihat dari beberapa contoh yang dipaparkan di atas. Selain itu, logika
juga merupakan ilmu untuk berpikir secara sistematis, sehingga mudah dipahami
dan dapat dirunut kebenarannya.
Logika juga sangat banyak digunakan pada dunia
pemrograman, karena hampir setiap bahasa pemrograman menggunakan logika dalam
pemecahan permasalahan dan setiap decision-nya. Oleh karena itu, sangat penting
kiranya untuk mempelajari logika.
DAFTAR
PUSTAKA
COPAS DISINI
Tidak ada komentar:
Posting Komentar