Ananda Bagas Pranata : Contoh Penerapan Fuzzy Logic
Fuzzy Logic Adalah varabel sebuah metodologi «berhitung» dengan varabel kata-kata , sebagai pengganti berhitung dengan-bilangan. Dengan Logika Fuzzy, sistem kepa-karan manusia bisa diimplementasikan ke dalam bahasa mesin secara mudah dan efisien.
Alasan menggunakan fuzzy logic adalah:
1. Konsep fuzzy logic mudah dimengerti.
2. Fuzzy logic sangat fleksibel.
3. Fuzzy logic memiliki toleransi terhadap ketidakpresisian data.
4. Pemodelan/pemetaan untuk mencari hubungan data input-output dari sembarang sistem black box bisa dilakukan memakai sistem fuzzy.
5. Pengetahuan dan pengalaman para pakar dapat dengan mudah dipakai untuk membangun fuzzy logic.
6. Fuzzy Logic dapat diterapkan dalam desain sistem control tanpa harus menghilangkan teknik desain sistem kontrol konvensional yang sudah terlebih dahulu ada.
7. Fuzzy logic berdasar pada bahasa manusia.
Hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy :
1. Variabel Fuzzy, merupakan variabel dalam suatu sistem fuzzy, contoh: umur, temperatur, permintaan dsb.
2. Himpunan Fuzzy, merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy.
3. Semesta Pembicaraan, keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy.
4. Domain, keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy.
5. Fungsi Keanggotaan, adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keaanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan antara lain: Representasi Linier, Representasi Kurva Segitiga, Representasi Kurva Bentuk Bahu.
Metode Mamdani
Pembentukan himpunan fuzzy, baik variable input maupun variable output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy.
Aplikasi fungsi implikasi, fungsi implikasi yang digunakan adalah min.
Komposisi aturan Apabila sistem terdiri dari beberapa aturan, maka infrensi diperoleh dari kumpulan dan korelasi antar aturan. Ada 3 metode yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem fuzzy, yaitu: max, additive dan probabilistic OR..
Penegasan Input dari proses defuzzifikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Sehingga jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus diambil nilai tegas tertentu sebagai output. Ada 5 metode defuzzyfikasi pada komposisi aturan Mamdani: Metode Centroid, Metode Bisektor, Metode Mean of maximum , Medote Largest of Maximum , dan Metode Smallest of Maximum .
Pola Pikir Pemecahan Masalah Berikut pola pikir yang digunakan dengan menggunakan logika fuzzy
Variabel/kriteria yang ada digunakan untuk mengukur tingkat ke validasinya.
Penyebaran kuesioner pendahuluan dilakukan guna mendapatkan kriteria dan sub kriteria yang valid, sesuai dengan jawaban responden ahli.
Pengolahan hasil kuesioner dilakukan dengan menggunakan cochran q test sehingga didapatkan kriteria/ variabel yang sah/valid
Dengan varibel yang sudah valid maka mulailah membuat fungsi keanggotaan dan rule dengan menggunakan logika fuzzy.
Membangun prototipe penilaian kinerja dosen berdasarkan variabel yang ada dengan Graphical User Interface menggunakan Software Matlab 7.10.0 .
Melakukan input hasil kuesioner dari mahasiswa pada prototipe yang ada sehingga akan diperoleh hasil kinerja dosen kurang, cukup, dan baik.
1. Konsep fuzzy logic mudah dimengerti.
2. Fuzzy logic sangat fleksibel.
3. Fuzzy logic memiliki toleransi terhadap ketidakpresisian data.
4. Pemodelan/pemetaan untuk mencari hubungan data input-output dari sembarang sistem black box bisa dilakukan memakai sistem fuzzy.
5. Pengetahuan dan pengalaman para pakar dapat dengan mudah dipakai untuk membangun fuzzy logic.
6. Fuzzy Logic dapat diterapkan dalam desain sistem control tanpa harus menghilangkan teknik desain sistem kontrol konvensional yang sudah terlebih dahulu ada.
7. Fuzzy logic berdasar pada bahasa manusia.
Hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy :
1. Variabel Fuzzy, merupakan variabel dalam suatu sistem fuzzy, contoh: umur, temperatur, permintaan dsb.
2. Himpunan Fuzzy, merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy.
3. Semesta Pembicaraan, keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy.
4. Domain, keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy.
5. Fungsi Keanggotaan, adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keaanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi. Ada beberapa fungsi yang bisa digunakan antara lain: Representasi Linier, Representasi Kurva Segitiga, Representasi Kurva Bentuk Bahu.
Metode Mamdani
Pembentukan himpunan fuzzy, baik variable input maupun variable output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy.
Aplikasi fungsi implikasi, fungsi implikasi yang digunakan adalah min.
Komposisi aturan Apabila sistem terdiri dari beberapa aturan, maka infrensi diperoleh dari kumpulan dan korelasi antar aturan. Ada 3 metode yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem fuzzy, yaitu: max, additive dan probabilistic OR..
Penegasan Input dari proses defuzzifikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Sehingga jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus diambil nilai tegas tertentu sebagai output. Ada 5 metode defuzzyfikasi pada komposisi aturan Mamdani: Metode Centroid, Metode Bisektor, Metode Mean of maximum , Medote Largest of Maximum , dan Metode Smallest of Maximum .
Pola Pikir Pemecahan Masalah Berikut pola pikir yang digunakan dengan menggunakan logika fuzzy
Variabel/kriteria yang ada digunakan untuk mengukur tingkat ke validasinya.
Penyebaran kuesioner pendahuluan dilakukan guna mendapatkan kriteria dan sub kriteria yang valid, sesuai dengan jawaban responden ahli.
Pengolahan hasil kuesioner dilakukan dengan menggunakan cochran q test sehingga didapatkan kriteria/ variabel yang sah/valid
Dengan varibel yang sudah valid maka mulailah membuat fungsi keanggotaan dan rule dengan menggunakan logika fuzzy.
Membangun prototipe penilaian kinerja dosen berdasarkan variabel yang ada dengan Graphical User Interface menggunakan Software Matlab 7.10.0 .
Melakukan input hasil kuesioner dari mahasiswa pada prototipe yang ada sehingga akan diperoleh hasil kinerja dosen kurang, cukup, dan baik.
ditulis : Ananda Bagas Pranata
Komentar
Posting Komentar