Logika Fuzzy merupakan suatu logika abu-abu yang dapat merepresentasikan suatu nilai antara 0 dan 1 yang direpresentasikan oleh logika tegas. Misalkan jika pada logika tegas hanya dapat mencounter nilai-nilai tegas yaitu ya atau tidak, ada atau tidak ada. Pada logika Fuzzy, dia dapat merepresentasikan suatu nilai antara ya dengan tidak , misalnya nilai untuk ya itu 0.6 dan untuk tidak itu 0.4. itu merupakan logika fuzzy.
Logika fuzzy banyak digunakan untuk sistem control, misalnya pengontrolan AC, kecepatan motor DC, dan masih banyak lagi..
Logika fuzzy dapat dibagi dalam 3 step.
1. Fuzzufication
2. Inference and Rule base
3. Defuzzyfication
1. Fuzzyfication
Fuzzyfication( fuzzyfikasi ) merupakan proses pembuatan nilai fuzzy input dari nilai kebenaran pasti yang berupa suatu nilai linguistik yang nilainya ditentukan berdasarkan fungsi keanggotaan yang dibuat. misalkan nilai jarak 35 cm dikonversi menjadi sedang dengan derajat keanggotaan sama dengan 0.78 dan dekat dengan derajat keanggotaan sama dengan 0.22.
2. Inference and Rule Base
Inference and Rule Base( kesimpulan dan aturan dasar ) merupakan suatu proses inti dari logika fuzzy yang merepresentasikan aturan aturan yang dibuat dan pengambilan kesimpulan dari input inputnya. misalkan dua buah input dari hasil fuzzyfikasi dengan derajat keanggotaan untuk input pertama sedang 0.78 dan dekat 0.22, input kedua jauh 0.34 dan sedang 0.66. dengan aturan dasar,
jika input 1 dekat dan input 2 sedang maka output sama dengan lambat,
jika input 1 dekat dan input 2 jauh maka output sama dengan sedang,
jika input 1 sedang dan input 2 sedang maka output sama dengan sedang,
jika input 1 sedang dan input 2 jauh maka output sama dengan cepat.
Dari hasil rule base langkah selanjutnya yaitu melakukan Inferensi ( Kesimpulan ) dari hasil aturan dasar tersebut, misalkan dalam proses inferensi kita menggunakan cara clipping( alpha-cut) karena pada cara clipping mudah di defuzzyfikasi.
Dalam proses inferensi clipping terdapat 2 step yaitu conjunction( minimum ) dan disjuction( maksimum ),
1. conjuction merupakan pencarian nilai minimum dari nilai-nilai linguistik hasil aturan dasar. maka :
jika input 1 dekat(0.22) dan input 2 sedang(0.66) maka output sama dengan lambat (0.22)
jika input 1 dekat(0.22) dan input 2 jauh(0.34) maka output sama dengan sedang (0.22)
jika input 1 sedang(0.78) dan input 2 sedang(0.66) maka output sama dengan sedang (0.66)
jika input 1 sedang(0.78) dan input 2 jauh(0.34) maka output sama dengan cepat(0.34)
2. disjuction merupakan pencarian nilai maksimum dari nilai-nilai hasil dari conjuction jika terdapat nilai output yang keluar lebih dari satu. Nilai lambat hanya satu (0.22), nilai sedang ada 2 yaitu (0.22) dan (0.66) dan nilai cepat (0.34). Sehingga dari nilai sedang dipilih nilai yang terbesar, yaitu nilai (0.66).
Dari proses Inference dan Rule Base didapat nilai Output ( keluaran ) yaitu:
NK lambat = 0.22
NK sedang = 0.66
NK cepat = 0.34
3. Defuzzyfication
Defuzzyfication merupakan proses pengembalian nilai hasil Inference Rule Base kedalam kebenaran pasti ( Logika tegas ). dalam proses defuzzyfikasi terdapat banyak metode untuk melakukannya antara lain :
1. Centroid Method
2. Height Method
3. First(or last) of maxima
4. Mean-Max method
5. weighted average
Dari hasil Inference dan Rule base, kita akan menggunakan metode Centroid Method untuk melakukan proses defuzzyfikasi. pada metode Centroid method digunakan rumus integration:
cape juga ..
sambung lagi ntr..
hehehehehehehe...
