Algoritma Fuzzy
Algoritma Fuzzy adalah sebuah algoritma yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa kelompok. Dalam konteks kecerdasan buatan (AI), Algoritma Fuzzy digunakan untuk meniru penalaran dan kognisi manusia.
Algoritma ini merupakan peningkatan dari logika Boolean yang mengenalkan konsep kebenaran yang variabel. Logika Fuzzy memiliki nilai kebenaran variabel dalam bilangan real antara 0 dan 1.
Pada algoritma ini memiliki beberapa karakteristik penting, seperti fleksibilitas, toleransi terhadap data yang tidak tepat, kemampuan memodelkan fungsi nonlinear kompleks, dan kemampuan membangun pengalaman para pakar secara langsung tanpa pelatihan.
Aplikasi Algoritma Fuzzy meliputi manajemen dan pengambilan keputusan, ekonomi, klasifikasi dan pencocokan pola, serta psikologi.Algoritma Fuzzy evolusi merupakan perpaduan antara algoritma genetika dengan sistem fuzzy. Dalam algoritma ini, tahapan-tahapannya dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma genetika, seperti seleksi, kros-over, dan mutasi.
Algoritma fuzzy evolusi digunakan untuk mengoptimalkan sistem fuzzy yang kompleks dan memungkinkan sistem fuzzy tersebut untuk mengadaptasi dengan perubahan dalam lingkungan yang diberikan.
Cara kerja Algoritma Fuzzy
Cara kerja Algoritma Fuzzy melibatkan beberapa langkah utama, termasuk fuzzifikasi, evaluasi aturan, inferensi fuzzy, dan defuzzifikasi. Fuzzifikasi adalah langkah pertama di mana informasi kabur dikonversi menjadi aturan yang dapat dijalankan oleh mesin.
Evaluasi aturan merupakan langkah kedua di mana aturan-aturan yang dihasilkan dari fuzzifikasi dibandingkan dengan input yang diberikan. Langkah ketiga adalah inferensi fuzzy di mana hasil evaluasi aturan dibagi menjadi beberapa kelompok yang dapat diklasifikasikan.
Terakhir, defuzzifikasi merupakan langkah terakhir di mana hasil inferensi fuzzy dikonversi kembali menjadi informasi yang dapat digunakan oleh sistem.
Algoritma Fuzzy bekerja dengan konsep kekaburan (fuzziness), yang memungkinkan adanya derajat keanggotaan dalam kelompok atau kategori tertentu. Dengan demikian, Algoritma dapat mengelompokkan data secara lebih fleksibel dan dapat menyesuaikan diri dengan situasi yang tidak pasti atau tidak tepat.
Contoh Penerapan Algoritma Fuzzy
-
Sistem Kontrol
Algoritma Fuzzy digunakan dalam sistem kontrol untuk mengontrol pengambilan keputusan. Kelebihan dari logika fuzzy adalah kemampuannya dalam proses penalaran secara bahasa (linguistic reasoning), sehingga tidak perlu lagi menggunakan persamaan matematik yang rumit.
Contohnya adalah penggunaan logika fuzzy dalam mesin cuci yang dapat menentukan putaran yang tepat berdasarkan jenis dan banyaknya kotoran serta jumlah yang akan dicuci .
-
Penentuan Kapasitas Pembangkit Listrik Tenaga Surya
Algoritma Fuzzy dapat digunakan dalam perangkat lunak untuk menghitung kapasitas pembangkit listrik tenaga surya terpusat off-grid. Dalam penelitian ini, Algoritma ini bisa digunakan untuk mempertimbangkan jumlah beban rumah, rugi-rugi sistem, dan cadangan energi.
Hasil percobaan menunjukkan tingkat keakuratan yang tinggi, yaitu sekitar 98% .
-
Sistem Pemrograman Teknologi Ilmu Komputer
Algoritma Fuzzy dapat diterapkan dalam sistem pemrograman teknologi ilmu komputer. Namun, informasi yang ditemukan tidak memberikan contoh spesifik terkait penerapan ini .
-
Sistem Pengambilan Keputusan
Logika Fuzzy dapat digunakan dalam sistem pengambilan keputusan untuk memetakan suatu ruang input ke dalam ruang output. Contohnya adalah penerapan logika fuzzy dalam penentuan jalur peminatan mahasiswa .
-
Sistem Klasifikasi Indikator Kesehatan Daerah
Algoritma Fuzzy dapat digunakan dalam sistem klasifikasi indikator kesehatan daerah. Penelitian ini menggunakan logika fuzzy untuk mengklasifikasikan indikator kesehatan daerah berdasarkan aturan-aturan yang telah ditentukan.