Page 13 - HANDOUT DIGITAL DIAH NURVITA 2021_Neat
P. 13

1.2.1 Logika Fuzzy (Fuzzy Logic)

                  Logika fuzzy adalah logika yang kabur atau mengandung unsur ketidakpastian. Logika fuzzy
           biasanya digunakan untuk menntukan nilai ekpetasi mengenai elemen tertentu dari permasalahan yang
           dihadapi. Sistem fuzzy mempunyai kemampuan penalaran yang mirip dengan kemampuan penalaran

           manusia. Hal ini disebabkan karena sistem fuzzy mempunyai kemampuan untuk memberikan respon
           berdasarkan informasi yang bersifat kualitatif, tidak akurat, dan ambigu.  Sistem fuzzy secara umum

           terdapat 5 langkah dalam melakukan penalaran, yaitu:
           1.  Memasukkan input fuzzy.
           2.  Mengaplikasikan operator fuzy.
           3.  Mengaplikasikan metode implikasi.
           4.  Komposisi semua output.
           5.  Defuzifikasi.



                                                    Ada  beberapa  metode  untuk  merepresentasikan  hasil  logika

                                             fuzzy yaitu metode Tsukamoto, Sugeno dan Mamdani. Pada metode
                                             Tsukamoto,  setiap  konsekuen  direpresentasikan  dengan  himpunan
                                             fuzzy  dengan  fungsi  keanggotaan  monoton.  Output  hasil  inferensi
                                             masing-masing aturan adalah z,  berupa himpunan biasa (crisp) yang
                                             ditetapkan  berdasarkan  -predikatnya.  Hasil  akhir  diperoleh  dengan
                                             menggunakan rata-rata terbobotnya.

                                                    Ada  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  melakukan
                                             inferensi  sistem  fuzzy,  yaitu  metode  probabilistik  yang  berkaitan
                                             dengan nilai ekpetasi . Pada  metode  ini,  solusi  himpunan  fuzzy
              Info Tokoh                     diperoleh  dengan  cara  melakukan  product  terhadap  semua output
                  Prof. L. A. Zadeh          daerah fuzzy. Secara umun dituliskan:
                    ( 1921 - 2017)
                                             μsf[xi] ← max ( μsf[xi]  + μkf[xi] ) – (μsf[xi]  * μkf[xi] )
                 Sistem  fuzzy  pertama      μsf[xi]=nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i
                                             μkf[xi]=nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i
              kali  diperkenalkan  oleh
              Prof.  L.  A.  Zadeh  dari
              Barkelay    pada    tahun             Untuk  menggunakan  Logika    Fuzzy,  kita  membutuhkan
              1965.   Sistem  ini  menduga   penambahan   fungsi   keanggotaan yang baru dan aturan-aturan yang
              suatu fungsi dengan logika     berhubungan  dengannya.  Dalam  menentukan  fungsi  keaggotaan
              fuzzy.                         berkaitan dengan harga ekpetasi kedudukan, seperti yang kita ketahui
                                             definisi  Harga  ekspetasi  kedudukan  merupakan  peluang  untuk

                                             menemukan suatu partikel pada suatu zat di suatu tempat. Sama halnya
                                             seperti kita menentukan karakteristik objek yang akan dikendalikan.












                                                                                                            7

                   DIGITAL HANDOUT MATERI MEKANIKA KUANTUM & ATOM HDROGEN
   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   18