Implementasi Aturan Fuzzy

Representasi Kurva SegitigaSahabat Belajar IT. Sebelum mengimplementasikan aturan fuzzy pada kasus-kasus yang akan diselesaikan dengan penalaran fuzzy, kamu terlebih harus mengenal aturan-aturannya guna untuk pembentukan output.

Saya mengambil referensi dari buku karya Rahmadya yang berjudul penerapan soft computing. Aturan yang akan saya share di sini merupakan tahapan atau langkah-langkah untuk memecahkan study masalah menggunakan pendekatan  fuzzy.

Tahapan yang telah dilalui sebelum diterapkan ke dalam aturan, yaitu: riset masalah, pengumpulan data, analisis data yang dibuat dalam bentuk tabel dan pemilihan metode. Tiga hal yang saya sebut merupakan point penting. Jadi, harus kamu penuhi sebelum jauh melangkah untuk berfuzzy ria dan bercenut-cenut ria. :mrgreen:

Pendekatan logika fuzzy diimplementasikan dalam tiga tahapan, yakni: fuzzyfikasi, evaluasi rule (inferensi), dan defuzzifikasi.

1. Fuzzifikasi

Fuzzyfikasi merupakan fase pertama dari perhitungan fuzzy. Adalah proses mengubah masukan-masukan yang nilai kebenarannya bersifat pasti ke dalam bentuk fuzzy input yang berupa tingkat keanggotaan atau tingkat kebenaran. Dengan demikian, tahap ini mengambil nilai -nilai crisp dan menentukan derajat di mana nilai –nilai tersebut menjadi anggota dari setiap himpunan fuzzy yang sesuai.

2. Inferensi

Inferensi adalah melakukan penalaran menggunakan fuzzy input dan fuzzy rules yang telah ditentukan sehingga menghasilkan fuzzy output. Inferensi dilakukan dengan dua langkah, yaitu dengan menerapkan fungsi implikasi dan komposisi aturan. Silakan tentukan fungsi implikasi yang akan digunakan, serta komposisi Secara sintaks, suatu fuzzy rule (aturan fuzzy) dituliskan sebagai berikut :

IF antecendent THEN consequent

3. Defuzzifikasi

Defuzzifikasi adalah mengubah fuzzy output menjadi nilai tegas berdasarkan fungsi keanggotaan yang telah ditentukan. Sebelum tahap defuzzifikasi, mungkin kamu akan menjumpai nilai-nilai fuzzy yang begitu banyak, bahkan range-nya tidak masuk pada nilai keanggotaan yang sudah kamu peta-kan.

Maka dari itu, proses defuzzifikasi merupakan metode yang penting dalam pemodelan sistem fuzzy, supaya nilai-nilai sesuai dengan domain.

Nah, di atas adalah tahapan pembentukan output pemecahan masalah menggunakan fuzzy. Dari teori memang terbaca cukup membingungkan. Namun, kalau sudah praktik implementasi aturan Fuzzy, kamu akan tambah bingung nantinya. Bawalah cemilan yang banyak jika nanti sudah masuk tahapan ini. :mrgreen:

Add a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *