- Fuzzy Logic
Logika fuzzy merupakan suatu cara untuk memetakan suatu ruang masukan ke dalam suatu ruang keluaran. Dalam teori logika fuzzy dikenal himpunan fuzzy (fuzzy set). Merupakan pengelompokan sesuatu berdasarkan variabel bahasa yang dinyatakan dalam fungsi keanggotaan (membership function). (Heru Dibyo Laksono dan Hansi Effendi, 2011)
- Operator AND
- Operator ini menghasilkan nilai keanggotaan terkecil antara elemen-elemen pada himpunan-himpunan terkait
- Operator Or
Operator ini menghasilkan nilai keanggotaan terbesar antar elemen–elemen pada himpunan–himpunan terkait.
- Operator Not
Operator complement dinyatakan dengan negasi yang tegas.
- Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan (membership function) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya (sering disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval 0 sampai 1 Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan niai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi.
Repersentasi Linear Naik
Fungsi Kenaggotaan
Representasi Linear Turun
- Metode Mamdani
Metode Mamdani sering juga dikenal dengan nama Metode Max-Min Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Untuk mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan:
- Pembentukan himpunan fuzzy
- Aplikasi fungsi implikasi (aturan)
- Komposisi aturan
- Penegasan (deffuzy)
- Pembentukan himpunan fuzzy
Pada Metode Mamdani, baik variabel input maupun variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy.
- Aplikasi fungsi implikasi Pada Metode Mamdani, fungsi implikasi yang digunakan adalah Min.
- Komposisi Aturan
Tidak seperti penalaran monoton, apabila sistem terdiri-dari beberapa aturan, maka inferensi diperoleh dari kumpulan dan korelasi antar aturan. Ada 3 metode yang digunakan dalam melakukan inferensi sistem fuzzy, yaitu: max, additive dan probabilistik OR (probor).
- Metode Max (Maximum)
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara mengambil nilai maksimum aturan, kemudian menggunakannya untuk memodifikasi daerah fuzzy, dan mengaplikasikannya ke output dengan menggunakan operator OR (union). Jika semua proposisi telah dievaluasi, maka output akan berisi suatu himpunan fuzzy yang merefleksikan konstribusi dari tiap-tiap proposisi. Secara umum dapat dituliskan:
dengan:
μsf[xi] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i;-
μkf[xi] = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i;
- Metode Additive (sum)
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan bounded-sum terhadap semua output daerah fuzzy. Secara umum dituliskan:
dengan:
μsf[xi] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
μkf[xi] = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i;
- Metode Probabilistik or (probor)
Pada metode ini, solusi himpunan fuzzy diperoleh dengan cara melakukan product terhadap semua output daerah fuzzy. Secara umum dituliskan:
dengan:
μsf[xi] = nilai keanggotaan solusi fuzzy sampai aturan ke-i;
μkf[xi] = nilai keanggotaan konsekuen fuzzy aturan ke-i;
- Penegasan (Defuzzy)
Input dari proses defuzzifikasi adalah suatu himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy, sedangkan output yang dihasilkan merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Sehingga jika diberikan suatu himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crsip tertentu sebagai output
Download presentasi :di sini
Sumber :
http://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/viewFile/127/135
http://livekoding.blogspot.com/2013/01/fuzzy-metode-mamdani-dengan-php.html
https://www.emeraldinsight.com/doi/abs/10.1108/eb005448