Fuzzy logic merupakan peningkatan dari logika Boolean yang
berhadapan dengan konsep kebenaran sebagian. Saat logika klasik menyatakan
bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam istilah biner (0 atau 1, hitam atau
putih, ya atau tidak), logika fuzzy menggantikan kebenaran boolean dengan
tingkat kebenaran.
Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1,
tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk linguistik, konsep
tidak pasti seperti "sedikit", "lumayan", dan
"sangat". Logika ini berhubungan dengan set fuzzy dan teori
kemungkinan. Logika fuzzy diperkenalkan oleh Dr. Lotfi Zadeh dari Universitas
California, Berkeley pada 1965. Dalam penyajiannya vaiabel-variabel yang akan
digunakan harus cukup menggambarkan ke-fuzzy-an tetapi di lain pihak
persamaan-persamaan yang dihasilkan dari variable-variabel itu haruslah cukup
sederhana sehingga komputasinya menjadi cukup mudah. Karena itu Profesor Lotfi
A Zadeh kemudian memperoleh ide untuk menyajikannya dengan menentukan “derajat
keanggotaan” (membership function) dari masing-masing variabelnya.
Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1,
tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk linguistik, konsep
tidak pasti seperti "sedikit", "lumayan", dan
"sangat". Logika ini berhubungan dengan set fuzzy dan teori
kemungkinan. Logika fuzzy diperkenalkan oleh Dr. Lotfi Zadeh dari Universitas
California, Berkeley pada 1965. Dalam penyajiannya vaiabel-variabel yang akan
digunakan harus cukup menggambarkan ke-fuzzy-an tetapi di lain pihak
persamaan-persamaan yang dihasilkan dari variable-variabel itu haruslah cukup
sederhana sehingga komputasinya menjadi cukup mudah. Karena itu Profesor Lotfi
A Zadeh kemudian memperoleh ide untuk menyajikannya dengan menentukan “derajat
keanggotaan” (membership function) dari masing-masing variabelnya.
Fungsi keanggotaan (membership function), Sudradjat [25] adalah
suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik input data kedalam nilai
keanggotaanya (sering juga disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki
interval antara 0 sampai 1.
Konsep Fuzzy
Logic :
· Fuzzy logic umumnya
diterapkan pada masalah-masalah yang mengandung unsur ketidakpastian (uncertainty), ketidaktepatan (imprecise),
noisy, dan sebagainya.
· Fuzzy logic menjembatani bahasa mesin
yang presisi dengan bahasa manusia yang menekankan pada makna atau
arti (significance).
· Fuzzy logic dikembangkan berdasarkan
cara berfikir manusia.
Aplikasi
Logika Fuzzy dalam kehidupan sehari-hari adalah sebagai berikut :
1.
Logika Fuzzy untuk Sistem Pengaturan Suhu Ruangan.
Untuk menentukan suhu dalam suatu ruangan, kita dapat
menentukannya menggunakan Logika Fuzzy. Aturan dalam kontrol, mudah
didefinisikan menggunakan kata-kata misalkan :
-
jika suhu dalam suatu ruangan dingin maka naikkan suhu penghangat.
-
jika suhu dalam suatu ruangan panas maka naikkan suhu pendingin.
2.
Logika Fuzzy untuk Sistem Pengaturan Lampu Lalu lintas.
Logika fuzzy dalam pengaturan lampu lalu lintas amat diperlukan
untuk memperlancar arus lalu lintas. Dengan adanya system yang bekerja secara
otomatis diharapkan angka kecelakaan yang disebabkan oleh masalah lampu lalu
lintas dapat berkurang. Selain itu dengan adanya lampu lalu lintas yang
otomatis tentu saja akan mengurangi tugas polisi lalulintas, sehingga mereka
bisa mengerjakan hal-hal lain yang belum teratasi.
Referensi:
http://thinkminicorp.blogspot.co.id/2013/11/fuzzylogic-fuzzy-logic-dapat-dikatakan.html
https://anoa5.wordpress.com/2010/03/03/aplikasi-fuzzy-logic-dalam-kehidupan-sehari-hari/
Ayub, Megawati, dkk. 2005, Sistem Tutorial Cerdas Berbasis Fuzzy Genetik, INTEGRAL, Vol. 10 No. 2, Juli 2005