Terminologi Pada Himpunan Fuzzy

Kecerdasan Buatan - Logika Fuzzy

Himpunan Klasik (Crisp)

Pada dasarnya, teori himpunan fuzzy merupakan perluasan dari teori himpunan klasik. Pada teori himpunan klasik (crisp), keberadaan suatu elemen pada suatu himpunan A, hanya akan memiliki 2 kemungkinan keanggotaan, yaitu menjadi anggota A atau tidak menjadi anggota A. Suatu nilai yang menunjukkan seberapa tingkat keanggotaan suatu elemen (x) dalam suatu himpunan (A), sering dikenal dengan nama nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan, dinotasikan dengan μ_A(X) = 1 untuk x menjadi anggota A, dan μ_A(X) = 0 untuk x bukan anggota dari A (Kusumadewi dkk,  2006).

Himpunan Fuzzy

Dasar teori himpunan fuzzy (fuzzy set theory) adalah pengenalan akan adanya batas yang tidak jelas (imprecise boundary) atau batas yang tidak tegas    (unsharp boundary). Himpunan fuzzy adalah sekumpulan obyek dengan batas yang tidak jelas atau tidak tegas. Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu :

1. Linguistik, yaitu penamaan suatu grup yang mewakili suatu keadaan atau kondisi tertentu dengan menggunakan bahasa alami. Logika fuzzy dasarnya adalah proposisi fuzzy yaitu statement yang mempunyai nilai kebenaran. Statement merupakan bagian dari bahasa, dan nilai kebenaran dinyatakan dalam linguistik.
2. Numeris, yaitu suatu nilai yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel. Ada beberapa hal yang perlu diketahui dalam memahami sistem fuzzy, yaitu: Variabel Fuzzy, Variabel fuzzy adalah variabel yang dibahas dalam suatu sistem fuzzy. Himpunan Fuzzy, Himpunan fuzzy merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu dalam suatu variabel fuzzy.Semesta Pembicaraan, Semesta pembicaraan adalah keseluruhan nilai yang diperbolehkan untuk dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy. Semesta pembicaraan merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai semesta pembicaraan dapat berupa bilangan positif maupun negatif. Domain, Domain himpunan fuzzy adalah keseluruhan nilai yang diijinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Domain merupakan himpunan bilangan real yang senantiasa naik (bertambah) secara monoton dari kiri ke kanan. Nilai domain dapat berupa bilangan positif maupun negatif (Klir dan Yuan,1995).

Fuzzy Logic

Kecerdasan Buatan - Logika Fuzzy

Logika fuzzy dikatakan sebagai logika baru yang lama, sebab ilmu tentang logika fuzzy modern dan metode baru ditemukan beberapa tahun yang lalu, padahal konsep tentang logika fuzzy itu sendiri sudah ada sejak lama. Aplikasi logika fuzzy sudah mulai dirasakan pada beberapa bidang, salah satu aplikasi terpentingnya adalah untuk membantu manusia dalam melakukan pengambilan keputusan.

Logika fuzzy sebagai komponen utama pengembangan soft computing, terbukti telah memiliki kinerja yang sangat baik untuk menyelesaikan masalah-masalah yang mengandung ketidakpastian. Himpunan fuzzy dan logika fuzzy semakin banyak diminati oleh para peneliti, baik untuk diaplikasikan pada bidang ilmu tertentu, maupun dilakukan pengembangan terhadap konsep yang telah diberikan. Proses pengambilan keputusan dalam suatu Decision Support System (DSS) tidak luput dari pengaplikasian logika fuzzy. Beberapa aplikasi fuzzy untuk pengambilan keputusan antara lain : fuzzy inference systems, fuzzy linier programming, fuzzy transportation problem, fuzzy quantification (Kusumadewi dan Purnomo, 2004). Dalam logika fuzzy, himpunan fuzzy digunakan sebagai komponen dalam proses perhitungan suatu aplikasi berbasis fuzzy, himpunan fuzzy merupakan perluasan dari teori himpunan klasik