Fuzzy Logic

Logika fuzzy yang pertama kali diperkenalkan oleh Lotfi A. Zadeh, memiliki derajat keanggotaan dalam rentang 0(nol) hingga 1(satu), berbeda dengan logika digital yang hanya memiliki dua nilai yaitu 1(satu) atau 0(nol). Logika fuzzy digunakan untuk menerjemahkan suatu besaran yang diekspresikan menggunakan bahasa (linguistic), misalkan besaran kecepatan laju kendaraan yang diekspresikan dengan pelan, agak cepat, cepat dan sangat cepat.


Pada pertengahan 1960, Prof. Lotfi Zadeh dari universitas California di Barkeley menemukan bahwa hukum benar atau salah dari logika boolean tidak memperhitungkan beragam kondisi yang nyata. Untuk menghitung gradasi yang tak terbatas jumlahnya antara benar dan salah, Zadeh mengembangkan ide penggolongan set yang ia namakan set fuzzy. Tidak seperti logika boolean, logika fuzzy memiliki banyak nilai. Tidak seperti elemen yang dikategorikan 100% ini atau itu, atau sebuah dalil yang menyatakan semuanya benar atau seluruhnya salah, fuzzy membaginya dalam derajat keanggotaan dan derajat kebenaran, yaitu : sesuatu yang dapat menjadi sebagian benar dan sebagian salah pada waktu yang sama. Hal ini telah dibuktikan oleh Bart Kosko bahwa logika boolean adalah kasus kusus dari logika fuzzy.



Lotfi Zadeh mengatakan Integrasi Logika Fuzzy kedalam sistem informasi dan rekayasa proses adalah menghasilkan aplikasi seperti sistem kontrol, alat alat rumah tangga, dan sistem pengambil keputusan yang lebih fleksibel, mantap, dan canggih dibandingkan dengan sistem konvensional. Dalam hal ini kami dapat mengatakan bahwa logika fuzzy memimpin dalam pengembangan kecerdasan mesin yang lebih tinggi ( machine Intelligency Quotient / MIQ ) Produk produk berikut telah menggunakan logika fuzzy dalam alat alat rumah tangga seperti mesin cuci, video dan kamera refleksi lensa tunggal, pendingin ruangan, oven microwave, dan banyak sistem diagnosa mandiri.


Keuntungan lain dari MIQ adalah Pemakaian yang lebih mudah digunakan, Kemandirian yang lebih tinggi, Kinerja yang lebih baik Dengan logika Fuzzy para ahli teknik penjual software dan desainer dapat membuat mesin yang dapat merespon secara lebih pintar pada keadaan yang tidak tepat dan sring memiliki kondisi yang berlawanan dengan dunia luar. Secara eksplisit bekerja dengan informasi yang amat banyak, sinyal kontrol sebagai kondisi, dan masukan yang tidak tepat bagi sistem perangkat lunak yang akan membuat mesin ini menirunya. Dengan kata lain jalan bagi kita, manusia, merespon dunia luar. Kesamaan antara perilaku mesin dan perilaku manusia akan mereduksi kebutuhan akan kontrol luar yang kompleks, membuat mesin lebih “beralasan”. Dan membantu pabrik dalam komputerisasiyang berguna dalam kehidupan kita sehari -hari.
Secara umum dalam sistem logika fuzzy terdapat empat buah elemen dasar, yaitu:

• Basis kaidah (rule base), yang berisi aturan-aturan secara linguistik yang bersumber dari para pakar;

• Suatu mekanisme pengambilan keputusan (inference engine), yang memperagakan bagaimana para pakar mengambil suatu keputusan dengan menerapkan pengetahuan (knowledge);

• Proses fuzzifikasi (fuzzification), yang mengubah besaran tegas (crisp) ke besaran fuzzy;

• Proses defuzzifikasi (defuzzification), yang mengubah besaran fuzzy hasil dari inference engine, menjadi besaran tegas (crisp).



Logika fuzzy telah berhasil menerobos kendala-kendala yang dulu pernah ditemui dan segera menjadi basis teknologi tinggi. Penerapan teori logika ini dianggap mampu menciptakan sebuah revolusi dalam teknologi. Sebagai contoh, mulai tahun 90-an para manufaktur industri yang bergerak di bidang Distributed Control System (DCSs), Programmable Controllers (PLCs), dan Microcontrollers (MCUs) telah menyatukan sistem logika fuzzy pada barang produksi mereka dan memiliki prospek ekonomi yang baik. Sebuah perusahaan mikroprosesor terkemuka, Motorolla, dalam sebuah jurnal teknologi, pernah menyatakan "… bahwa logika fuzzy pada masa-masa mendatang akan memainkan peranan penting pada sistem kendali dijital "(1). Pada saat yang bersamaan, pertumbuhan yang luar biasa terjadi pada industri perangkat lunak yangmenawarkan kemudahan penggunaan logika fuzzy dan penerapannya pada setiap aspek kehidupan sehari-hari.


Ada dua alasan utama yang mendasari pengembangan teknologi berbasis sistem fuzzy:

• Menjadi state-of-the-art dalam sistem kendali berteknologi tinggi. Jika diamati pengalaman pada negara-negara berteknologi tinggi, khususnya di negara Jepang, pengendali fuzzy sudah sejak lama dan luas digunakan di industri-industri dan alat-alat elektronika. Daya gunanya dianggap melebihi dari pada teknik kendali yang pernah ada. Pengendali fuzzy terkenal karena kehandalannya, mudah diperbaiki, dan yang lebih penting lagi pengendali fuzzy memberikan pengendalian yang sangat baik dibandingkan teknik lain, yang biasanya membutuhkan usaha dan dana yang lebih besar.

• Dalam perspektif yang lebih luas, pengendali fuzzy ternyata sangat bermanfaat pada aplikasi-aplikasi sistem identifikasi dan pengendalian ill-structured, di mana linieritas dan invariansi waktu tidak bisa ditentukan dengan pasti, karakteristik proses mempunyai faktor lag, dan dipengaruhi oleh derau acak. Bentuk sistem seperti ini jika dipandang sistem konvensional sangat sulit untuk dimodelkan.


Beberapa proyek teknologi yang dinilai digunakan dan memiliki prospek ekonomi yang cerah seperti :

• Dalam teknologi otomotif : sistem transmisi otomatis fuzzy dan pengendali kecepatan idle fuzzy.

• Dalam teknologi transportasi : Pengendali fuzzy anti-slip untuk kereta listrik, sistem pengaturan dan perencanaan perparkiran, sistem pengaturan lampu lalu lintas, dan pengendalian kecepatan kendraan di jalan bebas hambatan.

• Dalam peralatan sehari-hari : mesin cuci fuzzy dan vacum cleaner fuzzy dan lain-lain.

• Dalam aplikasi industri di antaranya : industri kimia, sistem pengolahan kertas, dan lain-lain.

• Dalam power satations : sistem diagnosis kebocoran-H2


Masih banyak aplikasi lainnya yang sudah beredar sebagai alat kendali dan barang-barang elektronik berteknologi tinggi.

• Kendali Perkembangan Teknologi Sistem Fuzzy

Keberhasilan penerapan teknologi fuzzy seperti yang telah dibeberkan pada bagian pembahasan sebelumnya, dapat direalisasikan jika terdapat penelitian dan strategi pengembangan riset dan desain oleh sebuah industri untuk menemukan teknik terbaik untuk produknya. Hal tersebut tentunya tidak terlepas dari kesulitan-kesulitan yang ditemui dalam menggunakan dan pengembangan teknologi ini. Secara garis besar beberapa kesulitan yang ditemui oleh industri-industri elektronika adalah sebagai berikut:


1. Para enjiner dan ilmuwan generasi sebelumnya dan sekarang banyak yang tidak mengenal teori kendali fuzzy, meskipun secara teknik praktis mereka memiliki pengalaman untuk menggunakan teknologi dan perkakas kontrol yang sudah ada.

2. Belum banyak terdapat kursus/balai pendidikan dan buku-buku teks yang menjangkau setiap tingkat pendidikan (undergraduate, postgraduate, dan on site training)

3. Hingga kini belum ada pengetahuan sistematik yang baku dan seragam tentang metodologi pemecahan problema kendali menggunakan pengendali fuzzy.

4. Belum adanya metode umu/general untuk mengembangkan dan implementasi pengendali fuzzy.


Kendala pertama dan kedua dapat diatasi dengan cara sering diadakannya kursus dan balai pendidikan, memperbanyak penuliasan karya-karya ilmiah dan juga pengadaan buku-buku tentang fuzzy di setiap perguruan tinggi atau institusi pendidikan lainnya. Kendala ke tiga dan ke empat dapat diatasi dengan cara membentuk suatu metodolgi untuk merancang dan mengembangkan sistem fuzzy.


Metodologi ini mencakup fasilitas-fasilitas yang terdapat dalam teori sistem kendali fuzzy seperti : pemilihan fungsi keanggotaan, operator, penggunaan faktor skala, pengembangan basisi pengetahuan, penurunan basis aturan, uji coba, dan simulasi sistem.

• Kendali Fuzzy, Klasifikasi Fuzzy, dan Diagnosis Fuzzy
Aplikasi yang menggunakan logika fuzzy, selalu identik dengan pengendalian fuzzy. Walaupun sebenarnya aplikasi itu tergolong dalam klasifikasi fuzzy atau diagnosis fuzzy. Kejadian ini bukanlah masalah yang dominan dan pelik dalam sistem fuzzy, karena istilah "fuzzy" sebenarnya sudah kabur dan sering disamakan dengan istilah-istilah yang ada pada teori himpunan fuzzy, topologi fuzzy, atau dalam pengertian yang lebih sempit lagi sering disebut sebagai approximate reasoning dalam logika keputusan. Dengan cara pandang yang sama sistem kendali fuzzy sering sekali dinyatakan sebagai bagian teori himpunan fuzzy yang digunakan pada aplikasi-aplikasi dalam bentuk sistem lingkar tertutup. Namun tujuan utama tulisan ini adalah membedakan antara sistem kendali fuzzy dengan sistem klasifikasi fuzzy dan sistem diagnosis fuzzy. Pada ruang lingkup yang lebih luas lagi, masih ada sistem lainnya yang cukup sukses digunakan seperti sistem pakar fuzzy, sistem analisa data fuzzy, sistem pengolahan citra fuzzy, dan berbagai ragam aplikasi sistem fuzzy yang sudah ada.


Sebuah kendali fuzzy merupakan suatu sistem lingkar tertutup, di mana tidak terdapat operator yang menjadi bagian dari sistem lingkar kendali (control loop). Contoh dari sistem kendali ini adalah vacuum cleaner. Sistem pada alat ini mengatur daya motor penghisap tergantung pada banyaknya debu di lantai atau karpet. Contoh lain dari sistem kendali fuzzy adalah optimisasi torsi dalam sistem anti slip yang digunakan kereta listrik dan sistem kereta bawah tanah. Masukan sistem kendali berupa kecepatan kereta dan koefisien resistansi rel.


Pada sistem klasifikasi fuzzy tidak terdapat loop tertutup. Sistem ini hanya menerima masukan dan keluaran dari proses untuk selanjutnya memberikan informasi berupa kondisi (state) dari proses tadi. Informasi kondisi ini dapat digunakan untuk mmengendalikan sistem atau memberikan tanggung jawab kendali kepada operator. Secara matematis, sistem klasifikasi lebih dekat pada teori himpunan daripada teori fungsi. Pada sistem ini, sifat kesamaan (Vagueness) sering ditemui pada opini pakar dan jarang menggunakan model relasi fuzzy.


Contoh dari sistem klasifikasi fuzzy adalah mesin cuci fuzzy. Beberapa variabel/parameter mesin cuci ditentukan berdasarkan jumlah dan jenis pakaian. Keluaran atau informasi dari sistem klasifikasi ini digunakan untuk menentukan jenis spin-dry serta lembut atau kasar gesekan pakaian yang optimal. Contoh ke dua dari sistem fuzzy ini adalah sistem transmisi otomatik fuzzy. Sistem ini menggunakan beberapa sensor yang ditaruh pada sistem ABS, sistem power steering, sistem kendali motor, dan bagian penting lainnya. Selama kendaraan berjalan, sistem ini akan terus memantau dan menilai kondisi mobil tersebut, seperti beban kendaraan, kondisi mobil pada saat melewati jalan yang menanjak atau menurun dan kondisi-kondisi lainnya. Pengiriman data dilaksanakan oleh operator ke dalam sistem, ketika sistem memerlukan data tambahan. Selain itu operator dapat meminta atau menanyakan informasi dari sistem diagnosis berupa hasil konklusi diagnosis atau prosedur detail hasil diagnosis oleh sistem. Dari sifat sistem ini, sistem diagnosis fuzzy dapat digolongkan pada sistem pakar fuzzy. Sistem pakar fuzzy adalah sistem pakar yang menggunakan notasi fuzzy pada aturan-aturan dan proses inferensi (logika keputusan). Salah satu kelebihan sistem pakar fuzzy dibandingkan sistem pakar konvensional adalah jumlah aturan lebih sedikit, sehingga sistem lebih transparan untuk dianalisa. Kekurangannya adalah kehandalan sistem sangat tergantung pada baik-buruknya proses pengumpulan aturan seperti prosedur pertanyaan dan komponen-komponen kuisioner, serta sering terjadi kesulitan untuk menyimpulkan suatu pernyataan tertentu oleh operator.


Bidang aplikasi sistem diagnosis ini biasanya suatu proses yang besar dan kompleks, sehingga sangat sulit dianalisa menggunakan algoritma eksak dan dimodelkan dengan model matematika biasa. Pada permulaan persiapan sistem, jumlah aturan yang digunakan ini biasanya sangat banyak. Namun pada tahap akhir, jumlah aturan akan lebih sedikit dan mudah dibaca. Ini merupakan sifat sistem pakar fuzzy, seperti yang dikatakan oleh Prof. Zadeh, bahwa sistem pakar fuzzy akan menggunakan aturan-aturan yang lebih sedikit dibandingkan sistem pakar konvensional sehingga mudah dibaca dan membantu menghindarkan inkonsistensi dan inkomplit sistem pengendali. Contoh dari sistem pakar fuzzy ini adalah proyek diagnosa kebocoran-H2 pada sistem pendingin high-performance generator. Salah satu contoh aturan sistem diagnostik ini adalah : "Jika konsumsi H2 tinggi dan daya yang tersedia rendah dan suhu gas rendah dan tekanan H2 generator tidak rendah/menurun, maka tingkatkan konsumsi H2 (untuk menurunkan temperatur)". Yang perlu diperhatikan pada sistem diagnostik ini adalah, tidak berlakunya proses defuzzifikasi, karena sistem ini hanya menghasilkan sifat keluaran berupa aproksimasi linguistik yang merupakan suatu pernyataan atau jawaban yang mudah dipahami oleh operator.