Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan

## Helfi Nasution
Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Pontianak e-mail: helfi_nasution@yahoo.com
Abstract–  This  paper  is  an  explanation  of  fuzzy  logic. Fuzzy  logic  have  knew  for  long  time  and  used  in  many fields  by experts  and  engineers.  In  the  beginning,  fuzzy logic  was  used  in  some  fields,  only,  like  diseases diagnose  system  (in  madicine);  modelling  of  marketing system, operation riset (on economics); control of water quality,  prediction  of  earthquake,  classification  and pattern  recognition  (in  enginnering).  Using  of  fuzzy logic  in  power  system  area  have  already  done  too, like probibility  analysis,  prediction  and  control  of  loads, identification  of  generator  faults  dan  schedulling  of generator  maintenance.  This  paper  is  explained  the application  of  fuzzy  logic  in  the  field  of  artificial intelligence.
Keywords– Fuzzy Logic, Artificial Intelligence

## 1. Pendahuluan
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.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 .  Di mana 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  menyenangkan.  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  dan  metodis  baru  ditemukan beberapa  tahun  yang  lalu,  padahal sebenarnya  konsep
tentang logika fuzzy itu sendiri sudah ada pada diri kita sejak lama.

## 2. Teori Dasar

## 2.1.  Logika Fuzzy
Fuzzy secara bahasa diartikan sebagai kabur atau samar samar. Suatu nilai dapat bernilai besar atau salah secara bersamaan.  Dalam  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 memiliki 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  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. 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.
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 kelompok mahasiswa yang bodoh.
·         Pada Kalimat-A, Kita dapat membedakan secara tegas antara  kelompok  mahasiswa  yang  memiliki  PC  dengan kelompok  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.

## 2.2.  Perangkat Lunak Kecerdasan Buatan
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.

## Contoh Implementasi
Gambar  1.  (a)  Aplikasi  fungsi  implikasi  menggunakan operator min (b)  Aplikasi  fungsi  implikasi  menggunakan operator dot

## 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  teknik- teknik 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
1. 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.
2. 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] Kusumadewi,  Sri. Artificial    Intelligence  (Teknik  dan Aplikasinya) Graha Ilmu, Yogyakarta, 2002.
[2] Kosko,  Bart. Neural  Network  and  Fuzzy  Systems  (A Dynamic  Systems  Approach  to  Machine  Intelligence),
USA Prenticee-Hall,1992
[3] Suparman, Mengenal  Artificial  Intelligence, Edisi-1,  Andi Offset, Yogyakarta, 1991.
[4] Wang,  L. A  Course  in  Fuzzy  Systems  and  Control, Prentice-Hall International, Inc., New Jersey, 1997.
[5] Zimmermann, Fuzzy  Set  Theory  an  Its  Applications, Second Edition, Kluwer Academic Publishers, 1991.

## Biography
Helfi Nasution lahir di Pontianak, Kalimantan Barat, tanggal 29 Apri 1971. Menempuh pendidikan Magister of Computer Science  di Universitas Gadjah Mada Yogyakarta. Sejak 1999 mengajar di Fakultas Teknik jurusan Elektro Program Studi Teknik  Informatika.  Research  interests  mencakup  bidang System  Intelligent/AI,  Soft  Computing  and  Cloud Computing.