## Penerapan Logika Fuzzy pada Sistem Cerdas
Bayu Setia STMIK Tunas Bangsa Bandar Lampung bsetia@ gmail.com
Agus Ramadan
STMIK Tunas Bangsa Bandar lampung ramadan87@ yahoo.co.id
Abstrak-  Logika  fuzzy  telah  dikembangkan  sejak    lama  dan  digunakan  di  banyak bidang oleh para ahli dan insinyur. Pada awalnya, logika fuzzy digunakan di beberapa bidang,  hanya,  seperti  penyakit,  mendiagnosis  sistem  (dalam  madicine);  pemodelan sistem  pemasaran,  penelitian  operasi  (pada  ekonomi);  kontrol  kualitas  air,  prediksi gempa,  klasifikasi  dan  pengenalan  pola.    Penggunaan  logika  fuzzy  dalam  bidang sistem  daya  juga  telah  dilakukan,  seperti  analisis  probabilitas,  prediksi  dan pengendalian beban, identifikasi kesalahan generator dan penjadwalan, pemeliharaan generator. Makalah ini menjelaskan penerapan logika fuzzy di bidang  sistem cerdas.

## Kata Kunci : Fuzzy, Kecerdasan Buatan

## Article history:
Received: 12 March 2019 Received in revised form: 17 March 2019 Accepted: 25 April 2019 Available online: A pril 2019

## 1. Pendahuluan
Penerapan teknologi saat ini semakin merata disegala aspek, Otomatisasi menjadi satu hal yang paling sering dikembangkan. Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI) didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Sistem  seperti  ini  umumnya  dianggap  komputer.  Kecerdasan  diciptakan  dan dimasukkan ke dalam suatu mesin (komputer) agar dapat melakukan pekerjaan seperti yang  dapat  dilakukan  manusia.  Beberapa  macam  bidang  yang  menggunakan kecerdasan  buatan  antara  lain  sistem  pakar,  permainan  komputer  (games),  logika fuzzy,  jaringan  syaraf  tiruan  dan  robotika.  Logika  Fuzzy  adalah  peningkatan  dari logika Boolean yang mengenalkan konsep kebenaran sebagian. Dimana logika klasik menyatakan bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam istilah binary (0 atau 1, hitam atau  putih,  ya  atau  tidak),  logika  fuzzy  menggantikan  kebenaran  boolean  dengan tingkat  kebenaran.  Orang  yang  belum  pernah  mengenal  logika  fuzzy  pasti  akan mengira bahwa logika fuzzy adalah sesuatu yang amat rumit dan tidak m enyenangkan. Namun,  sekali  seseorang  mulai  mengenalnya,  ia  pasti  akan  sangat  tertarik  dan  akan menjadi  pendatang  baru  untuk  ikut  serta  mempelajari  logika  fuzzy.  Logika  fuzzy dikatakan sebagai logika baru yang lama, sebab ilmu tentang logika fuzzy modern da n metodis baru ditemukan beberapa tahun yang lalu, padahal sebenarnya konsep tentang logika fuzzy itu sendiri sudah ada pada diri kita sejak lama.

## 2. Landasan Teori
2.1.Sistem Cerdas Berikut beberapa konsep dari sistem cerdas:
1. Sistem Pakar. Sistem pakar merupakan pengetahuan manusia dalam komputer untuk  memecahkan  suatu  permasalahan  dan  dikerjakan  oleh  seorang pakarnya, contoh : Dokter. Mereka hanya memecahkan permasalahan sesuai
dengan  pekerjaannya  atau  sesuatu  yang  sudah  dikua sai.  Sistem  pakar  ini sendiri  memiliki  4  bagian,  yaitu  User  Interface,  Knowledge  Base,  Inference Engine, dan Development Engine. Lalu ada jenis-jenis pada sistem pakar yaitu sebagai  berikut  Interpretasi,  Prediksi,  Diagnosis,  Design,  Planning, Monitoring, Debugging, Reparasi, Instruction, dan terakhir Control.
2. Decision Support System (DSS) atau disebut juga dengan sistem pendukung keputusan  yang  merupakan  serangkaian  kelas  tertentu  dari  sistem  informasi terkomputerisasi  yang  mendukung  pengambilan  keputusan  bisnis  dan organisasi.  Informasi  yang  bisa  dikumpulan  dengan  aplikasi  DSS  ialah  Kita dapat mengakses semua aset informasi terkini, ada data legasi dan relasional, kumpulan  data,  gudang  data,  dan  lain  sebagainya.  Angka -angka  penjualan antara  periode  dengan  periode  lainnya.  Angka  pendapatan  yang  dapat diperkirakan, namun ada konsekuesinya pada pilihan pengambilan keputusan yang berbeda dengan pengalaman dalam suatu konteks yang dirinci ulang.
3. Pengolahan Bahasa Alami (Natural Language Processing) dengan adany a ini diharapkan  sekali  user  dapat  berkomunikasi  dengan  komputernya menggunakan  bahasa  sehari-hari  dan  dapat  dengan  nyaman  menyelesaikan permasalahannya di komputer.
4. Pengenalan Ucapan (Speech Recognition) dengan adanya ini diharapkan user dapat berkomunikasi dengan komputernya hanya dengan media suara saja.
5. Robotika & Sistem sensor. Robot adalah sebuah manipulator yang terkendali, multifungsi,  dan  mampu  diprogram  untuk  bergerak  dalam  tiga  sumbu  atau lebih,  yang  tetap  berada  di  tempat  atau  bergerak  untuk  digunakan  dalam aplikasi  otomasi  industri.  Sedangkan  sensor  tiruan  dari  indra  pada  makhluk hidup.  Sensor  ini  berfungsi  sebagai  komponen  yang  membuat  robot  bisa merespon lingkungan sekitarnya.
6. Computer Vision yang dapat menginterpretasikan gambar atau objek  melalui komputer  sesuai  yang  diinginkan  oleh  usernya.  Konsep  ketujuh  adalah Intelligent  Computer-aided  Instruction  yang  dipakai  untuk  melatih  dan mengajar dan sangat bermanfaat bagi user. Konsep yang terakhir adalah Game Playing  yang  tidak  diragukan  lagi  kehebatannya  pada  interaksi  manusia dengan  teknologi,  terutama  para  gamers  yang  selalu  berinteraksi  dengan komputer.
2.2.Logika Fuzzy
Fuzzy secara bahasa diartikan sebagai kabur atau samar samar. Suatu nilai dapat bernilai besar atau salah secara bersamaan. D alam fuzzy dikenal derajat keanggotaan yang memiliki rentang nilai 0 (nol) hingga  1(satu). Berbeda dengan  himpunan  tegas yang memiliki nilai  1 atau 0 (ya atau tidak). Logika Fuzzy merupakan  seuatu  logika yang  memiliki  nilai  kekaburan  atau  kesamaran  (fuzzyness)  antara  benar  atau  salah. Dalam  teori  logika  fuzzy  suatu  nilai  bias  bernilai  benar  atau  salah  secara  bersama. Namun  berapa  besar  keberadaan  dan  kesalahan  suatu  tergantung  pada   bobot keanggotaan  yang  dimilikinya.  Logika  fuzzy  memliki  derajat  keanggotaan  dalam rentang  0  hingga  1.  Berbeda  dengan  logika  digital  yang  hanya  memiliki  dua   nilai  1 atau  0.  Logika  fuzzy  digunakan  untuk  menterjemahkan  suatu  besaran  yang diekspresikan  menggunakan  bahasa  (linguistic),  misalkan  besaran  kecepatan  laju kendaraan yang diekspresikan dengan pelan, agak cepat, cepat, dan sangat cepat. Dan logika fuzzy menunjukan sejauh mana suatu nilai itu benar dan sejauh mana suatu nilai
itu  salah.  Tidak  seperti  logika  klasik  (scrisp)/tegas,  suatu  nilai  hanya  mempunyai  2 kemungkinan  yaitu  merupakan  suatu  anggota  himpunan  atau  tidak.  Derajat keanggotaan  0  (nol)  artinya  nilai  bukan  merupakan  anggota  himpunan  dan  1  (satu) berarti nilai tersebut adalah anggota himpunan.
Logika  fuzzy  adalah  suatu  cara  yang  tepat  untuk  memetakan  suatu  ruang  input kedalam  suatu  ruang  output,  mempunyai  nilai  kontinyu.  Fuzzy  dinyatakan  dalam derajat dari suatu keanggotaan dan derajat dari kebenaran. Oleh sebab itu sesuatu dapat dikatakan  sebagian  benar  dan  sebagian  salah  pada  waktu  yang  sama  (Kusumadewi. 2004) 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"  (Zadeh  1965).  Kelebihan  dari  teori  logika  fuzzy adalah  kemampuan  dalam  proses  penalaran  secara  bahasa  (linguistic  reasoning). Sehingga dalam perancangannya tidak memerlukan persamaan matematik dari objek yang akan dikendalikan.
Sejarah  Logika  FuzzyFuzzy  Set  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Prof.  Lotfi Zadeh,  1965  orang  Iran  yang  menjadi  guru  besar  di  University  of  California  at Berkeley  dalam  papernya  yang  monumental  “Fuzzy  Set”.  Dalam  paper  tersebut dipaparkan  ide  dasar  fuzzy  set  yang  meliputi  inclusion,  union,  intersection, complement, relation dan convexity. 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 kon vensional. 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 sepert i mesin  cuci,  video  dan  kamera  refleksi  lensa  tunggal,  pendingin  ruangan,  oven microwave, dan banyak sistem diagnosa mandiri. Fuzzy Logic merupakan kecerdasan buatan yang pertama kali dipublikasikan oleh Prof.Dr. Lotfi Zadeh  yang berasal dari Pakistan. Melalui fuzzy logic ini sistem dapat membuat keputusan sendiri dan terkesan seperti  memiliki  perasaan,  karena  memiliki  keputusan  lain  selain  iya  (logika  1)  dan tidak (logika  0). Oleh  karena itu fuzzy  logic sangat berbeda jauh dari alur logaritma pemrograman.

## 2.2 Perangkat Lunak Sistem Cerdas
Perangkat lunak kecerdasan buatan membuat baik penggunaan fuzzy logic di daerah yang tidak memiliki aturan  yang  jelas atau nilai-nilai absolut. Dalam setiap kasus  di mana  jawabannya  akan  “kadang-kadang”  atau  “mungkin,”  logika  fuzzy  sangat membantu.
Kredit  –  Fuzzy  logic  dapat  digunakan  untuk  membantu  mengevaluasi  kredit peminjam.  Kadang-kadang,  peminjam  yang  memiliki  skor  kredit  yang  rendah  harus diberikan kredit, jika mereka memiliki atribut positif lainnya, seperti pendapatan yang stabil  dan  aset  yang  cukup.  Baca  lebih  lanjut  di  Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk Perbankan dan Pinjaman .
Robotika  –  Fuzzy  logic  adalah  sangat  berguna  dalam   membantu  robot  memutuskan apa yang harus dilakukan dengan input sensorik. Setiap jenis kontak akan memerlukan respon yang berbeda, tergantung pada sejumlah factors.Read lebih lanjut tentang peran AI  dalam  teknologi  robot  saat  ini,  di  Robotika  dan  Kecerdasan  Buatan  Campurkan dalam Perang Robot
modern .
Business Intelligence – aplikasi Fuzzy logic dapat membantu eksekutif mengevaluasi keputusan berdasarkan sejumlah kriteria. Aplikasi logika fuzzy dapat digunakan untuk berbagai  solusi  AI.  Jenis  algoritma  pengolahan  informasi  bisa  sangat  sulit  untuk membuat, tetapi hasilnya sangat besar.

## 3. Hasil Pembahasan
Logika Fuzzy, yang dalam bahasa Indonesia dapat diartikan sebagai Logika Kabur atau Logika Samar, dapat  dikatakan sebagai “logika baru  yang  sudah lama”. Hal ini karena  ilmu  tentang  logika  fuzzy  secara  modern  dan  metodis  ditemukan  pada  tahun 1965,  namun  konsep  logika  fuzzy  sudah  melekat  pada  diri  manusia,  sejak  manusia ada.  Konsep  logika  fuzzy  dapat  dengan  mudah  kita  temukan  pada  perilaku  manusia dalam kesehariannya, misalnya:
 Pedal  gas  kendaraan  akan  kita  tekan  dengan  tekanan  tertentu  sesuai  kecepatan yang kita inginkan. (Berapa besar tekanan yang kita berikan?)
 Kita  cenderung  memberi  hadiah  kepada  seseorang  dengan  nilai  tertentu  sesuai dengan manfaat orang tersebut kepada kita. (Berapa besar nilai hadiah yang akan kita berikan?) Kita akan marah kepada orang yang merugikan kita. (Berapa besar kemarahan  kita?)Kita  tidak  bisa  menjawab  dengan  pasti  pertanyaan-pertanyaan yang  muncul  di  atas.  Inilah  beberapa  contoh  kasus  yang  bisa  dijelaskan menggunakan  konsep  logika  fuzzy.  Sebagai  contoh  adalah  robot  yang menggunakan  fuzzy  logic  dapat  memprediksikan  kapan  ia  harus  bertindak  atau menghindar saat ada halangan di depannya dengan  hanya ada peringatan ‘awas’ dan  tanpa  ada  hitungan  matematis  yang  diberikan  oleh  user.  Sedangkan  robot yang  menggunakan  alogaritma  pemrograman  konvensional  tidak  akan  dapat memutuskan sendiri untuk menghindar dari halangan yang ada di depannya.
3.1.Perbedaan Logika Klasik Atau Tegas Dengan Logika Fuzzy Terdapat perbedaan mendasar antara logika klasik dengan logika fuzzy. Sebagai contoh, perhatikan dua kalimat perintah berikut ini:
A. Pisahkan kelompok mahasiswa yang memiliki PC dan kelompok mahasiswa yang tidak memiliki PC.
B. Buat kelompok mahasiswa yang pandai dan kelom pok mahasiswa yang bodoh.
Pada  Kalimat  A,  Kita  dapat  membedakan  secara  tegas  antara  kelompok  mahasiswa yang memiliki PC dengan kelom pok mahasiswa yang tidak memiliki PC karena ada batasan  yang  nyata  antara  kedua  kondisi  tersebut.  Namun  Pada  Kalimat  B,  Tidak terdapat  batasan  yang  nyata  antara  pandai  dengan  bodoh  sehingga  kita  sulit membedakan mahasiswa yang pandai dengan mahasiswa yang bodoh. Ketidakjelasan Dalam  kehidupan  sehari-hari,  kita  sering  menemui  kondisi  ketidakjelasan  seperti kalimat B. Ketidakjelasan yang kita alami, dapat kita kelompokkan menjadi:
 Keambiguan  (ambiguity),  terjadi  karena  suatu  kata/istilah  memiliki  makna lebih  dari  satu.  Contoh:  bulan,  maknanya  adalah  suatu  benda  langit,  namun makna lainnya adalah bagian dari tahun.
 Keacakan (randomness), karena hal yang kita inginkan belum terjadi. Contoh: besok akan hujan.
 Ketidaktepatan (imprecision), disebabkan karena alat atau metode pengukuran yang tidak tepat. Contoh: volume bumi.
 Ketidakjelasan akibat informasi yang tidak lengkap (incompleteness). Contoh: ada kehidupan di luar angkasa
 Kekaburan  semantik,  akibat  suatu  kata/istilah  memiliki  makna  yang  tidak dapat didefinisikan secara tegas. Contoh: cantik, pandai, dsb.
Dari  kelima  kelompok  ketidakjelasan  tersebut,  dapat  dikatakan  bahwa  pembahasan logika  fuzzy  berada  pada  kekaburan  semantik.  Kekaburan  semantik  pasti  ada  dalam kehidupan manusia. Bahkan kita sering mengambil keputusan dari kondisi kekaburan semantik.  (Kekaburan  semantik  adalah  seperti  yang  sudah  dijelaskan  diatas  bahwa kata//istilah  memiliki  makna  yang  tidak  dapat  didefinisikan  secara  tegas.  Contoh: cantik, pandai, dsb.
Hal  lain  yang  juga  perlu  diperhatikan  adalah  kita   (manusia)  saat  ini  sering menggunakan  alat  bantu,  terutama  elektronik,  untuk  membuat  suatu  keputusan. Penelitian atau pengukuran umumnya memerlukan ketepatan & kepastian. Sedangkan kondisi  lingkungan,  mengharuskan  kita  mengambil  keputusan  dari  kekaburan semantik.  Oleh  karena  itu,  perlu  bahasa  keilmuan  baru  untuk  mengakomodasi kekaburan semantik secara memadai.

## 3.2. Aturan Fuzzy IF-THEN
Metode  penalaran  secara  monoton  digunakan  sebagai  dasar  untuk  teknik implikasi  fuzzy.  Meskipun  penalaran  ini  sudah  jarang  sekali  digunakan,  namun kadang  masih  digunakan  untuk  penskalaan  fuzzy.  Jika  2  variabel  fuzzy  direlasikan dengan implikasi sederhana sebagai berikut : If x is A Then Y is B atau y=f((x, A),B) maka  sistem  fuzzy  dapat  berjalan  tanpa  harus  melalui  komposisi  dan  dekomposisi fuzzy.  Nilai  output  dapat  diestimasi  secara  langsung  dari  nilai  keanggotaan  yang berhubungan dengan antesendennya. Aturan Fuzzy If-Then (atau disebut juga aturan fuzzy,  fuzzy  implikasi,  atau  pernyataan  kondisional  Fuzzy)  adalah  aturan  yang digunakan untuk merumuskan relasi conditional antara 2 atau lebih himpunan fuzzy. Bentuk umum :
If (X1 is A1)  (X2 is A2) …  (Xn is An) Then Y is B; xi,  yi  skalar,  dan  A,  B  himpunan  Fuzzy  Menurut  Kusumadewi  (2004)  Ada  2  fungsi implikasi yang digunakan yaitu :
1. Min  (minimum),  fungsi  ini  akan  memotong  output  (konsekuen)  himpunan fuzzy.
2. Dot (product), fungsi ini akan menskala output himpunan fuzzy.
3.3. Alasan digunakannya Logika Fuzzy Ada beberapa alasan mengapa orang menggunakan logika fuzzy, antara lain:
1. Konsep  logika  fuzzy  mudah  dimengerti.  Konsep  matematis  yang  mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana dan mudah dimengerti.
2. Logika fuzzy sangat fleksibel.
3. Logika fuzzy memiliki toleransi terhadap data-data yang tidak tepat.
4. Logika  fuzzy  mampu  memodelkan  fungsi-fungsi  nonlinear  yang  sangat kompleks.
5. Logika  fuzzy  dapat  membangun  dan  mengaplikasikan  pengalaman pengalaman para pakar secara langsung tanpa harus melalui proses pelatihan.
6. Logika  fuzzy  dapat  bekerjasama  dengan  teknikteknik  kendali  secara konvensional.
7. Logika fuzzy didasarkan pada bahasa alami
3.4. Aplikasi yang menggunakan Logika Fuzzy
1. Manajemen  dan  pengambilan  keputusan,  seperti  manajemen  basisdata  yang didasarkan  pada  logika  fuzzy,  tata  letak  pabrik  yang  didasarkan  pada  logika fuzzy, sistem pembuat keputusan di militer yang didasarkan pada logika fuzzy, pembuatan games yang didasarkan pada logika fuzzy, dll.
2. Ekonomi, seperti pemodelan fuzzy pada system  pemasaran yang kompleks dll.
3. Klasifikasi dan pencocokan pola.
4. Psikologi,  seperti  logika  fuzzy  untuk  menganalisis  kelakuan  masyarakat, pencegahan dan investigasi kriminal, dll.
5. Ilmu-ilmu sosial, terutam untuk pemodelan informasi yang tidak pasti.
6. Ilmu lingkungan, seperti kendali kualitas air, prediksi cuaca, dll.

## 4. Kesimpulan
Logika  merupakan  ilmu  yang  sangat  penting  untuk  dipelajari,  karena  merupakan ilmu dasar bagi ilmu  ilmu yang lain.  Hal  ini dapat dilihat dari beberapa contoh  yang dipaparkan  di  atas.  Selain  itu,  logika  juga  merupakan  ilmu  untuk  berpikir  secara sistematis,  sehingga  mudah  dipahami  dan  dapat  dirunut  kebenarannya.  Logika  juga sangat  banyak  digunakan  pada  dunia  pemrograman,  karena  hampir  setiap  bahasa pemrograman  menggunakan  logika  dalam  pemecahan  permasalahan  dan  setiap decision-nya. Oleh karena itu, sangat penting kiranya untuk mempelajari logika.

## Referensi
[1] G. Drwal ; M. Sikora, Induction of fuzzy decision rules based upon rough sets theory,  2004  IEEE  International  Conference  on  Fuzzy  Systems  (IEEE  Cat. No.04CH37542), 2004
[2] Kusumadewi,  Sri.  Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya)  Graha Ilmu, Yogyakarta, 2002.
[3] Kosko,  Bart.  Neural  Network  and  Fuzzy  Systems  (A  Dynamic   Systems Approach to Machine Intelligence), USA Prenticee -Hall,1992, 2015
[4] M. K. Medynskaya, Fuzzy set theory. The concept of fuzzy sets, 2015 XVIII International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM)
[5] Suparman, Mengenal Artificial Intelligence, Edisi-1, Andi Offset, Yogyakarta, 1991.
[6] Wang, L. A Course in Fuzzy Systems and Control, Prentice -Hall International, Inc., New Jersey, 1997.
[7] Yuanhua Liang ; Bingcheng Yuan, Method for generating fuzzy Petri nets fault diagnosis model based on rough set theory, 2010 2nd International Conference on Future Computer and Communication, 2010
[8] Zimmermann, Fuzzy Set Theory an Its Applications, Second Edition, Kluwer Academic Publishers, 1991.