Kita sudah lama mengenal logika komputer yang terdiri dari sinyal 0 dan 1, sering dikenal juga dengan logika biner atau logika boolean. Dalam logika biner, segala hal direpresentasikan dengan nilai 0 dan 1, benar/salah, atau true/false. Logika biner bersifat tegas (crips) dan memiliki nilai pasti. Contohnya, jika seorang dokter memeriksa suhu pasien maka kesimpulannya hanya ada dua kemungkinan: panas atau dingin. Logika biner digunakan secara luas di sistem komputer hingga saat ini. Namun pada kenyataannya, ternyata ada banyak hal dalam kehidupan sehari-hari yang tidak sepenuhnya dapat dinyatakan dengan logika biner, banyak hal yang tidak memiliki nilai kepastian 0 atau 1, benar/salah, true/false. Contohnya dalam permasalahan suhu pasien tadi. Bagaimana jika dalam pemeriksaan, suhunya tidak terlalu panas, atau agak panas, atau agak dingin? Dan kita seringkali menyatakan segala sesuatu dengan derajat yang tidak pasti, seperti “agak…”, “sangat…”, “sedikit lebih…”, “cukup…”, “kurang…”, dll. Kondisi ketidakpastian tersebut direpresentasikan dalam bentuk LOGIKA FUZZY yang pertama kali dikenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeeh, ilmuwan Amerika berkebangsaan Iran.
Selanjutnya logika fuzzy berkembang menjadi salah satu dasar logika komputer modern. Sejak tahun 1980-an, konsep logika fuzzy telah digunakan di banyak produk elektronik, terutama produk elektronik dari Jepang dan negara asia lainnya. Penerapan logika fuzzy diklaim menjadikan produk elektronik lebih hemat listrik dan lebih mudah digunakan. Beberapa contoh penerapan logika fuzzy:
- Mesin cuci, antara lain untuk pengaturan kecepatan rotasi mesin berdasarkan jumlah pakaian, tingkat kekotoran, volume air, dll
- Pendingin (AC) yang dapat menghemat daya/listrik dengan melakukan pendinginan berdasarkan kondisi suhu ruangan.
- Rice cooker yang dapat memasak nasi secara lebih efektif dan hemat listrik
- Mobil Nissan telah menerapkan logika fuzzy dalam sistem transmisi otomatis dan mampu menghemat bahan bakar sekitar 12-17%
- Kereta cepat di Jepang juga telah menerapkan sistem pengereman berbasis Fuzzy sehingga kereta dapat berhenti dengan lebih “smooth”.
Oke kita sudah mengetahui konsep dasar dan berbagai penggunaan logika fuzzy. Selanjutnya, bagaimana cara kerja logika fuzzy? Ada beberapa teori dasar logika fuzzy yang harus kita pahami, yaitu:
- Variabel Fuzzy, adalah variabel yang akan dibahas dalam suatu sistem fuzzy
- Himpunan Fuzzy, yaitu kelompok yang mewakili suatu keadaan tertentu dalam variabel fuzzy, umumnya menggunakan himpunan linguistik.
- Semesta Pembicaraan, yaitu keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dengan variabel fuzzy
- Domain himpunan Fuzzy, yaitu seluruh nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy
Selain keempat hal diatas, kita juga harus mengenal berbagai bentuk Fungsi Keanggotaan Fuzzy dan Operasi Himpunan Fuzzy. Keduanya akan mendasari pengembangan berbagai metode Sistem Inferensi Fuzzy yang merupakan suatu cara memetakan ruang input menuju ruang output menggunakan logika fuzzy.
Ingin penjelasan lebih rinci mengenai konsep dasar Logika Fuzzy? Silahkan simak video penjelasan di bawah ini. Insya Alloh akan lebih paham. Jika video ini bermanfaat untuk Anda, jangan lupa subscribe ya.
Semoga bermanfaat.
