Lompat ke isi

Logika kabur: Perbedaan antara revisi

Dari Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas
Jelajahi riwayat secara interaktif
← Revisi sebelumnya
Konten dihapus Konten ditambahkan
VisualTeks wiki
k Mengembalikan suntingan oleh 103.151.214.122 (bicara) ke revisi terakhir oleh 2001:448A:2017:2153:D8AA:D787:EDAA:E936
Tag: Pengembalian Suntingan perangkat seluler Suntingan peramban seluler Suntingan seluler lanjutan
 
(32 revisi perantara oleh 8 pengguna tidak ditampilkan)
Baris 1: Baris 1:
[[Berkas:Lotfi Zadeh Berkeley c.jpg|jmpl|282x282px|Lotfi Zadeh, tokoh di balik pengembangan teori logika kabur]]
{{Sedang ditulis}}
⚫
'''Logika kabur'''<ref>{{Cite book|editor1-first=Ki |editor1-last=Supriyoko |editor2-first=Cormentyna |editor2-last=Sitanggang |editor3-first=Wiwiek Dwi |editor3-last=Astuti |editor4-first=Ririen |editor4-last=Ekoyanantiasih |title=Glosarium Pendidikan |url=http://repositori.kemdikbud.go.id/1861/1/Glosarium%20Pendidikan%20%282005%29.pdf |format=PDF |p=73 |year=2005 |location=Jakarta |publisher=Pusat Bahasa Departemen Pendidikan Nasional}}</ref> ({{lang-en|fuzzy logic}}) merupakan cabang [[ilmu]] [[matematika]] yang mempunyai fungsi untuk memberikan pemodelan pemecahan [[masalah]] seperti yang dilakukan [[manusia]] dengan bantuan [[Komputer|teknologi komputer]]. ''Fuzzy'' sendiri memiliki arti ''samar''. Oleh karena itu, maksud dari logika kabur sendiri berarti nilai yang bisa benar atau bisa memiliki salah secara bersamaan.<ref>{{Cite web|last=Nasution|first=Helfi|date=2012-10-02|title=Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan|url=https://jurnal.untan.ac.id/index.php/Elkha/article/download/512/553|website=Jurnal UNTAN|page=4|access-date=2021-12-15}}</ref> Penggunaan logika kabur memungkinkan suatu rumusan masalah dapat dipecahkan secara mudah dengan [[Solusi Akhir|solusi]] yang akurat. Model matematika digunakan sebagai pendekatan untuk mengontrol [[sistem]].<ref>{{Cite web|last=Sudrajat|date=2008-08-01|title=Dasar-Dasar Fuzzy Logic|url=http://pustaka.unpad.ac.id/wp-content/uploads/2010/07/dasar_dasar_fuzzy_logic.pdf|website=Pustaka Universitas Padjajaran|page=30|access-date=2021-12-12}}</ref> Jadi, dapat disimpulkan bahwa logika kabur merupakan suatu cara untuk [[Hitung cepat|berhitung]] dengan menggunakan [[Variabel (matematika)|variabel]] [[Kata|kata-kata]], untuk mengganti berhitung dalam [[bilangan]]. Variabel kata yang dihasilkan oleh logika kabur memang tidak memiliki ketepatan pasti seperti [[Digit|angka]], oleh karena itu kepastiannya hampir seperti intuisi [[manusia]]. Contoh variabel kata yang muncul dari logika kabur seperti ''kira-kira'', ''lebih kurang'', ''merasakan'', dan lain sebagainya. [[Antonim]] dari logika kabur yaitu [[Logika negasi|logika tegas]]. Konsep logika tegas hanya mengenal dua konsep, yaitu "''Ya''" atau "''Tidak''" atau apabila diasosiasikan dalam bilangan hanya mengenali 1 atau 0. Sedangkan logika kabur sifatnya samar, sehingga dapat diartikan bahwa logika kabur merupakan logika tak hingga yang memiliki banyak nilai kebenaran yang dinyatakan dalam [[bilangan riil]].<ref>{{Cite web|last=Sam’an|first=Muhammad|date=2015-01-01|title=Implementasi Fuzzy Inference System sebagai Sistem Pengambilan Keputusan Pemilihan Program Studi di Perguruan Tinggi|url=https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm/article/view/7420/5137|website=Journal UNNES|page=68|access-date=2021-12-12}}</ref> Alasan para [[peneliti]] menggunakan logika kabur dalam memecahkan rumusan masalah dikarenakan konsep matematika dapat digunakan dengan [[Kesederhanaan|sederhana]], sehingga mudah dimengerti dalam proses pengerjaan. Logika kabur juga bersifat fleksibel, yang memungkinkan pengerjaan dapat dikolaborasikan antara pemodelan dengan model [[komputer]] atau dengan cara konvensional.<ref>{{Cite web|last=Setiawan|first=Agung|last2=Yanto|first2=Budi|date=2018-01-01|title=Logika Fuzzy dengan Matlab|url=https://agung73.com/wp-content/uploads/2018/12/Buku-Logika-Fuzzy.pdf|website=Agung 73|publisher=IKAPI|page=1-2|access-date=2021-12-12|last3=Yasdomi|first3=Kiki}}</ref>
[[Berkas:Lotfi Zadeh Berkeley c.jpg|jmpl|282x282px|Prof. Lotfi A. Zadeh merupakan tokoh di balik pengembangan teori logika kabur. Ia adalah peneliti dari Universitas California.<ref>{{Cite web|last=Saelan|first=Athia|date=2009-01-01|title=Logika Fuzzy|url=https://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Matdis/2009-2010/Makalah0910/MakalahStrukdis0910-107.pdf|website=Informatika Sekolah Tinggi Elektro Indonesia ITB|page=1|access-date=2021-12-12}}</ref> Teori yang dikembangkan oleh Zadeh mengenai logika kabur, merupakan suatu usaha untuk menggabungkan teori matematika dengan intuisi manusia. Mulanya logika kabur hanya bertujuan untuk memetakan logika matematika dalam bahasa, namun gagasan itu meluas hingga mampu digunakan untuk berbagai bidang tidak hanya [[matematika]].<ref>{{Cite news|last=Metz|first=Cade|date=2017-09-11|title=Lotfi Zadeh, Father of Mathematical ‘Fuzzy Logic,’ Dies at 96|url=https://www.nytimes.com/2017/09/11/science/lotfi-zadeh-father-of-mathematical-fuzzy-logic-dies-at-96.html|newspaper=The New York Times|language=en-US|issn=0362-4331|access-date=2021-12-12}}</ref>]]
'''Logika kabur''' atau logika ''fuzzy'' merupakan cabang [[ilmu]] [[matematika]] yang mempunyai fungsi untuk memberikan pemodelan pemecahan [[masalah]] seperti yang dilakukan [[manusia]] dengan bantuan [[Komputer|teknologi komputer]]. Penggunaan logika kabur memungkinkan suatu rumusan masalah dapat dipecahkan secara mudah dengan [[Solusi Akhir|solusi]] yang akurat. Model matematika digunakan sebagai pendekatan untuk mengontrol [[sistem]].<ref>{{Cite web|last=Sudrajat|date=2008-08-01|title=Dasar-Dasar Fuzzy Logic|url=http://pustaka.unpad.ac.id/wp-content/uploads/2010/07/dasar_dasar_fuzzy_logic.pdf|website=Pustaka Universitas Padjajaran|page=30|access-date=2021-12-12}}</ref>

⚫
Jadi, dapat disimpulkan bahwa logika kabur merupakan suatu cara untuk [[Hitung cepat|berhitung]] dengan menggunakan [[Variabel (matematika)|variabel]] [[Kata|kata-kata,]] untuk mengganti berhitung dalam [[bilangan]]. Variabel kata yang dihasilkan oleh logika kabur memang tidak memiliki ketepatan pasti seperti [[Digit|angka]], oleh karena itu kepastiannya hampir seperti intuisi [[manusia]]. Contoh variabel kata yang muncul dari logika kabur seperti, ''kira-kira, lebih kurang, merasakan,'' dan lain sebagainya. Antonim dari logika kabur yaitu logika tegas. Konsep logika tegas hanya mengenal dua konsep, yaitu "''Ya''" atau "''Tidak''" atau apabila diasosiasikan dalam bilangan hanya mengenail 1 atau 0. Sedangkan logika kabur sifatnya samar, sehingga dapat diartikan bahwa logika kabur merupakan logika tak hingga yang memiliki banyak nilai kebenaran yang dinyatakan dalam bilangan real [0,1].<ref>{{Cite web|last=Sam’an|first=Muhammad|date=2015-01-01|title=Implementasi Fuzzy Inference System sebagai Sistem Pengambilan Keputusan Pemilihan Program Studi di Perguruan Tinggi|url=https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm/article/view/7420/5137|website=Journal UNNES|page=68|access-date=2021-12-12}}</ref> Alasan para [[peneliti]] menggunakan logika kabur dalam memecahkan rumusan masalah dikarenakan konsep matematika dapat digunakan dengan [[Kesederhanaan|sederhana]], sehingga mudah dimengerti dalam proses pengerjaan. Logika kabur juga bersifat fleksibel, yang memungkinkan pengerjaan dapat dikolaborasikan antara pemodelan dengan model komputer atau dengan cara konvensional.<ref>{{Cite web|last=Setiawan|first=Agung|date=2018-01-01|title=Logika Fuzzy dengan Matlab|url=https://agung73.com/wp-content/uploads/2018/12/Buku-Logika-Fuzzy.pdf|website=Agung 73|publisher=IKAPI|page=1-2|access-date=2021-12-12}}</ref>


== Perkembangan ==
== Perkembangan ==
Logika kabur dikembangkan oleh Lotfi Asker Zadeh di tahun 1965.<ref>{{Cite web|last=Irawan|first=Muhammad Dedi|date=2018-12-02|title=IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY DALAM MENENTUKAN JURUSAN BAGI SISWA BARU SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK) NEGERI 1 AIR PUTIH|url=https://media.neliti.com/media/publications/281887-implementasi-logika-fuzzy-dalam-menentuk-c7f782bb.pdf|website=Media Neliti|page=130|access-date=2021-12-12}}</ref> Logika kabur merupakan pengembangan dari himpunan ''fuzzy.'' Teori ini dikembangkan di Amerika Serikat, namun banyak diaplikasikan oleh para ilmuwan Jepang. Di tahun 1970 para peneliti Jepang mampu mengaplikasikan teori logika kabur ke dalam permasalahan teknik. Beberapa produk teknologi yang tercipta dari pengaplikasian teori logika kabur di antaranya, AC dan mesin cuci.<ref>{{Cite web|last=Ritha|first=Nola|date=2020-11-01|title=Modul Pembelajaran Kecerdasan Buatan|url=https://informatika.ft.umrah.ac.id/wp-content/uploads/2020/11/MODUL-PEMBELAJARAN-AI-PBL.pdf|website=Informatika Fakultas Teknik Umrah|page=69|access-date=2021-12-12}}</ref> Penggunaan mesin cuci dengan menggunakan teori logika kabur dapat memungkinkan untuk mengatur kecepatan perputaran mesin berdasarkan dengan jumlah pakaian yang akan dicuci dengan volume air. Penggunaan AC dengan menggunakan teori logika kabur mampu menghemat listrik dengan cara mengkondisikan pendingin berdasarkan suhu dalam ruangan. Di tahun 1980, teori logika kabur mulai diimplementasikan dalam penggunaan dasar logika untuk komputer modern. Kini teori logika kabur sudah digunakan oleh berbagai lintas bidang, seperti dalam pembuatan kecerdasan buatan.<ref>{{Cite web|last=Solichin|first=Achmad|title=Apa itu Logika Fuzzy? Pengenalan Konsep Dasar dan Aplikasinya – Achmatim.Net|url=https://achmatim.net/2021/05/12/apa-itu-logika-fuzzy-pengenalan-konsep-dasar-dan-aplikasinya/|language=en-US|access-date=2021-12-12}}</ref>
Logika kabur dikembangkan oleh peneliti dari [[Universitas California]], Lotfi Asker Zadeh, di tahun 1965.<ref>{{Cite web|last=Irawan|first=Muhammad Dedi|last2=Herviana|date=2018-12-02|title=IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY DALAM MENENTUKAN JURUSAN BAGI SISWA BARU SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK) NEGERI 1 AIR PUTIH|url=https://media.neliti.com/media/publications/281887-implementasi-logika-fuzzy-dalam-menentuk-c7f782bb.pdf|website=Media Neliti|page=130|access-date=2021-12-12}}</ref><ref>{{Cite web|last=Nast|first=Condé|date=2017-09-19|title=Remembering Lotfi Zadeh, the Inventor of Fuzzy Logic|url=https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/remembering-lotfi-zadeh-the-inventor-of-fuzzy-logic|website=The New Yorker|language=en-US|access-date=2021-12-15}}</ref> Teori yang dikembangkan oleh Zadeh mengenai logika kabur, merupakan suatu usaha untuk menggabungkan teori matematika dengan [[intuisi]] manusia. Mulanya logika kabur hanya bertujuan untuk memetakan logika matematika dalam [[bahasa]], tetapi gagasan itu meluas hingga mampu digunakan untuk berbagai bidang tidak hanya [[matematika]].<ref>{{Cite news|last=Metz|first=Cade|date=2017-09-11|title=Lotfi Zadeh, Father of Mathematical ‘Fuzzy Logic,’ Dies at 96|url=https://www.nytimes.com/2017/09/11/science/lotfi-zadeh-father-of-mathematical-fuzzy-logic-dies-at-96.html|work=New York Times|newspaper=The New York Times|language=en-US|issn=0362-4331|access-date=2021-12-15}}</ref>


Logika kabur merupakan pengembangan dari sistem [[Himpunan (matematika)|himpunan]] yang disebut [[himpunan kabur]] (''fuzzy set''). Teori ini dikembangkan di [[Amerika Serikat]], tetapi banyak diaplikasikan oleh para [[Ilmuwan|ilmuwan Jepang]]. Di tahun 1970 para peneliti Jepang mampu mengaplikasikan teori logika kabur ke dalam permasalahan teknik. Beberapa [[Teknologi|produk teknologi]] yang tercipta dari pengaplikasian teori logika kabur di antaranya, AC dan [[mesin cuci]].<ref>{{Cite web|last=Ritha|first=Nola|date=2020-11-01|title=Modul Pembelajaran Kecerdasan Buatan|url=https://informatika.ft.umrah.ac.id/wp-content/uploads/2020/11/MODUL-PEMBELAJARAN-AI-PBL.pdf|website=Informatika Fakultas Teknik Umrah|page=69|access-date=2021-12-12}}</ref> Penggunaan mesin cuci dengan menggunakan teori logika kabur dapat memungkinkan untuk mengatur kecepatan perputaran mesin berdasarkan dengan jumlah [[pakaian]] yang akan dicuci dengan [[volume]] [[air]]. Penggunaan AC dengan menggunakan teori logika kabur mampu menghemat [[listrik]] dengan cara mengondisikan pendingin berdasarkan [[suhu]] dalam [[ruangan]]. Di tahun 1980, teori logika kabur mulai diimplementasikan dalam penggunaan dasar logika untuk [[Komputer|komputer modern]]. Kini teori logika kabur sudah digunakan oleh berbagai teknologi lintas bidang, seperti dalam pembuatan [[kecerdasan buatan]].<ref>{{Cite web|last=Solichin|first=Achmad|date=2021-05-12|title=Apa itu Logika Fuzzy? Pengenalan Konsep Dasar dan Aplikasinya – Achmatim.Net|url=https://achmatim.net/2021/05/12/apa-itu-logika-fuzzy-pengenalan-konsep-dasar-dan-aplikasinya/|website=Achmatim|language=en-US|access-date=2021-12-12}}</ref>
⚫
Teori ini berkembang pesat di Negara Jepang. Alasannya, karena budaya orang Barat, seperti Amerika Serikat memandang suatu rumusan permasalahan hanya bisa dijawab oleh “Ya” atau “Tidak” atau biasa disebut dengan logika biner Aristoteles. Sedangkan budaya orang Timur, termasuk di dalamnya masyarakat Jepang terbiasa dengan istilah ''dunia abu-abu'', yang memiliki kemungkinan 0 dan 1 dalam memecahkan rumusan masalah.<ref>{{Cite web|last=Syafrinidawaty|date=2020-04-06|title=LOGIKA FUZZY|url=https://raharja.ac.id/2020/04/06/logika-fuzzy/|website=UNIVERSITAS RAHARJA|language=en-US|access-date=2021-12-12}}</ref>

⚫
Teori ini berkembang pesat di [[Jepang|Negara Jepang]]. Alasannya, karena budaya orang Barat, seperti Amerika Serikat memandang suatu rumusan permasalahan hanya bisa dijawab oleh “Ya” atau “Tidak” atau biasa disebut dengan logika biner [[Aristoteles]]. Sedangkan budaya orang Timur, termasuk di dalamnya [[masyarakat]] Jepang terbiasa dengan istilah ''dunia abu-abu'', yang memiliki kemungkinan 0 dan 1 dalam memecahkan rumusan masalah.<ref>{{Cite web|last=Syafrinidawaty|date=2020-04-06|title=LOGIKA FUZZY|url=https://raharja.ac.id/2020/04/06/logika-fuzzy/|website=UNIVERSITAS RAHARJA|language=en-US|access-date=2021-12-12|archive-date=2021-12-12|archive-url=https://web.archive.org/web/20211212014422/https://raharja.ac.id/2020/04/06/logika-fuzzy/|dead-url=yes}}</ref>


== Jenis ==
== Jenis ==


===== Logika kabur mamdani =====
=== Logika kabur mamdani ===
Logika kabur mamdani pertama kali dikembangkan oleh Ebrahim Mamdani di tahun 1975. Logika kabur mamdani sering disebut metode ''max-min.'' Dalam pengaplikasian logika kabur jenis mamdani ini diperlukan empat tahapan. Tahap pertama, membentuk [[Himpunan (matematika)|himpunan]] samar, di mana variabel ''input'' dan ''output'' dibagi menjadi satu atau lebih himpunan samar. Tahap kedua, menggunakan sistem implikasi dengan teknik ''min.'' Tahap ketiga mencari [[kesimpulan]]. Tahap keempat ''defuzzifikasi'' yaitu membandingkan hasil dari penarikan kesimpulan.<ref>{{Cite web|last=Abrori|first=Muchammad|date=2015-10-01|title=Aplikasi Logika Fuzzy Metode Mamdani Dalam Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Produksi|url=https://media.neliti.com/media/publications/103315-ID-aplikasi-logika-fuzzy-metode-mamdani-dal.pdf|website=Media Neliti|page=94|access-date=2021-12-12}}</ref> Logika kabur mamdani digunakan dalam penelitian mengenai sistem [[Kecerdasan buatan|kecerdasan]], seperti dalam penentuan sistem pakar dan [[sistem pendukung keputusan]].<ref>{{Cite web|last=Santya|first=Linda|date=2017-01-01|title=PENERAPAN METODE FUZZY MAMDANI UNTUK PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI LANTAK SI JIMAT|url=https://jurnal.nusaputra.ac.id/rekayasa/uploads/paper/a272f-9-edisi-iv-jurnal-rekayasateknologinusaputra-linda.pdf|website=Jurnal Nusaputra|page=2|access-date=2021-12-12}}</ref>
Logika kabur mamdani pertama kali dikembangkan oleh Ebrahim Mamdani di tahun 1975. Logika kabur mamdani sering disebut metode ''max-min.'' Dalam pengaplikasian logika kabur jenis mamdani ini diperlukan empat tahapan. Tahap pertama, membentuk [[Himpunan (matematika)|himpunan]] samar, di mana variabel ''input'' dan ''output'' dibagi menjadi satu atau lebih himpunan samar. Tahap kedua, menggunakan sistem implikasi dengan teknik ''min.'' Tahap ketiga mencari [[kesimpulan]]. Tahap keempat ''defuzzifikasi'' yaitu membandingkan hasil dari penarikan kesimpulan.<ref>{{Cite web|last=Abrori|first=Muchammad|last2=Prihamayu|first2=Amrul Hinung|date=2015-10-01|title=Aplikasi Logika Fuzzy Metode Mamdani Dalam Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Produksi|url=https://media.neliti.com/media/publications/103315-ID-aplikasi-logika-fuzzy-metode-mamdani-dal.pdf|website=Media Neliti|page=94|access-date=2021-12-12}}</ref> Logika kabur mamdani digunakan dalam [[penelitian]] mengenai sistem [[Kecerdasan buatan|kecerdasan]], seperti dalam penentuan sistem pakar dan [[sistem pendukung keputusan]].<ref>{{Cite web|last=Santya|first=Linda|last2=Miftah|first2=Muhamad|date=2017-01-01|title=PENERAPAN METODE FUZZY MAMDANI UNTUK PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI LANTAK SI JIMAT|url=https://jurnal.nusaputra.ac.id/rekayasa/uploads/paper/a272f-9-edisi-iv-jurnal-rekayasateknologinusaputra-linda.pdf|website=Jurnal Nusaputra|page=2|access-date=2021-12-12|last3=Mandala|first3=Vilka|last4=Saepudin|first4=Sudin|last5=Gustian|first5=Dudih}}</ref>


===== Logika kabur Takagi Sugeno Kang (TSK) =====
=== Logika kabur Takagi Sugeno Kang (TSK) ===
Logika kabur jenis TSK pertama kali diperkenalkan oleh Takagi Sugeno Kang pada tahun 1985.<ref>{{Cite web|last=Batubara|first=Supina|date=2017-11-25|title=Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Mamdani dan Fuzzy Sugeno Untuk Penentuan Kualitas Cor Beton Instan|url=https://journal.uir.ac.id/index.php/ITJRD/article/download/644/619|website=Jurnal UIR|page=5|access-date=2021-12-12}}</ref> Logika kabur Sugenon memiliki kemiripan dengan logika kabur mamdani, yang membedakan yaitu ''output'' yang bukan merupakan himpunan samar, tetapi berbentuk konstanta atau persamaan linier.<ref>{{Cite web|last=Tundo|first=Tundo|date=2021-01-01|title=Kinerja Logika Fuzzy Sugeno dalam Menangani Prediksi Kain Tenun dengan Kombinasi Random Tree dalam Membangun Rule|url=https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/janapati/article/download/29081/pdf|website=E-Journal Undiksha|page=70|access-date=2021-12-12}}</ref> Teknik logika kabur Sugeno dapat diimplementasikan dalam pembentukan himpunan kabur. Variabel yang sudah dimasukkan ke dalam sistem ''fuzzy'' dikirim ke sebuah himpunan samar agar bisa digunakan dalam perhitungan nilai dalam menentukan kebenaran dari premis. Kegiatan tersebut mampu menentukan derajat yang memiliki arti nilai tersebut dapat dijadikan anggota dari setiap himpunan samar yang sesuai.<ref>{{Cite web|last=Rahakbauw|first=Dorteus L.|date=2015-02-01|title=Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan (Studi Kasus: Pabrik Roti Sarinda Ambon)|url=https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/article/download/289/249/|website=Jurna Ilmu Matematika Terapan|page=123|access-date=2021-12-12}}</ref>
Logika kabur jenis TSK pertama kali diperkenalkan oleh Takagi Sugeno Kang pada tahun 1985.<ref>{{Cite web|last=Batubara|first=Supina|date=2017-11-25|title=Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Mamdani dan Fuzzy Sugeno Untuk Penentuan Kualitas Cor Beton Instan|url=https://journal.uir.ac.id/index.php/ITJRD/article/download/644/619|website=Jurnal UIR|page=5|access-date=2021-12-12}}</ref> Logika kabur Sugenon memiliki kemiripan dengan logika kabur mamdani, yang membedakan yaitu ''output'' yang bukan merupakan himpunan samar, tetapi berbentuk [[Konstanta (matematika)|konstanta]] atau [[Persamaan linear|persamaan linier]].<ref>{{Cite web|last=Tundo|date=2021-01-01|title=Kinerja Logika Fuzzy Sugeno dalam Menangani Prediksi Kain Tenun dengan Kombinasi Random Tree dalam Membangun Rule|url=https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/janapati/article/download/29081/pdf|website=E-Journal Undiksha|page=70|access-date=2021-12-12}}</ref> Teknik logika kabur Sugeno dapat diimplementasikan dalam pembentukan himpunan kabur. Variabel yang sudah dimasukkan ke dalam sistem ''fuzzy'' dikirim ke sebuah himpunan samar agar bisa digunakan dalam perhitungan nilai dalam menentukan kebenaran dari [[premis]]. Kegiatan tersebut mampu menentukan [[Derajat (satuan sudut)|derajat]] yang memiliki arti nilai tersebut dapat dijadikan anggota dari setiap himpunan samar yang sesuai.<ref>{{Cite web|last=Rahakbauw|first=Dorteus L.|date=2015-02-01|title=Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan (Studi Kasus: Pabrik Roti Sarinda Ambon)|url=https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/barekeng/article/download/289/249/|website=Jurna Ilmu Matematika Terapan|page=123|access-date=2021-12-12}}</ref>


===== Logika kabur Tsukamoto =====
=== Logika kabur Tsukamoto ===
Logika kabur Tsukamoto adalah jenis logika kabur yang berfungsi untuk menarik kesimpulan dari seluruh implikasi dari semua aturan dengan bentuk ''IF-THEN.'' Hasilnya harus dimaknai dengan himpunan samar dengan jenis keanggotaan yang tetap. Hasil interferensi harus tegas, yang didapatkan dengan menggunakan rata-rata terbobot.<ref>{{Cite journal|last=Satria|first=Fandra|last2=Sibarani|first2=Alexander J. P.|date=2020-05-19|title=Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk Pemilihan Karyawan Terbaik Berbasis Java Desktop|url=https://journal.unilak.ac.id/index.php/dz/article/view/3944|journal=Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi|language=en|volume=11|issue=1|pages=131|doi=10.31849/digitalzone.v11i1.3944|issn=2477-3255}}</ref> Metode logika kabur memiliki empat tahapan, pertama ''puzzifikasi'' merupakan proses input himpunan tegas, menjadi himpunan samar. Tahapan kedua yaitu membuat aturan pengaburan, dengan variabel kata "''jika-maka''". Tahapan ketiga yaitu analisis logika kabur. Tahapan keempat yaitu ''defuzzifikasi'' yaitu mengubah himpunan kabur menjadi hasil himpunan tegas.<ref>{{Cite web|last=Hapiz|first=Abdul|date=2018-08-03|title=Penerapan logika fuzzy dengan metode tsukamoto untuk mengestimasi curah hujan|url=http://etheses.uin-malang.ac.id/10996/1/10610063.pdf|website=Ethenes UIN Malang|page=19-20|access-date=2021-12-12}}</ref>
Logika kabur Tsukamoto adalah jenis logika kabur yang berfungsi untuk menarik [[kesimpulan]] dari seluruh implikasi dengan bentuk ''IF-THEN.'' Hasilnya harus dimaknai dengan himpunan samar dengan jenis keanggotaan yang tetap. Hasil interferensi harus tegas, yang didapatkan dengan menggunakan rata-rata terbobot.<ref>{{Cite journal|last=Satria|first=Fandra|last2=Sibarani|first2=Alexander J. P.|date=2020-05-19|title=Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk Pemilihan Karyawan Terbaik Berbasis Java Desktop|url=https://journal.unilak.ac.id/index.php/dz/article/view/3944/2163|journal=Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi|language=en|volume=11|issue=1|pages=131|doi=10.31849/digitalzone.v11i1.3944|issn=2477-3255}}</ref> Metode logika kabur memiliki empat tahapan, pertama ''puzzifikasi'' merupakan proses input himpunan tegas, menjadi himpunan samar. Tahapan kedua yaitu membuat aturan pengaburan, dengan variabel kata "''jika-maka''". Tahapan ketiga yaitu analisis logika kabur. Tahapan keempat yaitu ''defuzzifikasi'' yaitu mengubah himpunan kabur menjadi hasil himpunan tegas.<ref>{{Cite web|last=Hapiz|first=Abdul|date=2018-08-03|title=Penerapan logika fuzzy dengan metode tsukamoto untuk mengestimasi curah hujan|url=http://etheses.uin-malang.ac.id/10996/1/10610063.pdf|website=Ethenes UIN Malang|page=19-20|access-date=2021-12-12}}</ref>


===== Logika kabur Tahani =====
=== Logika kabur Tahani ===
Logika kabur tahani adalah metode logika kabur dengan memanfaatkan basis data standar. Data tersebut disusun sesuai kategori berdasarkan ''user.'' Hal ini mengakibatkan data standar yang sudah keluar, tampilannya akan sama seperti data yang telah disimpan.<ref>{{Cite journal|last=Rusman|first=Arief|date=2016-05-17|title=LOGIKA FUZZY TAHANI SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN LULUSAN TERBAIK|url=https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/265|journal=Jurnal Informatika|language=id|volume=3|issue=1|pages=32|doi=10.31294/ji.v3i1.265|issn=2528-2247}}</ref> Metode ini dikembangkan oleh Valiollah Tahani. Gagasannya berupa pemahaman tingkat tinggi yang diperoleh dari pertanyaan kabur dari ruang lingkup data yang masih konvensional yang tidak samar. Tahap pemrosesan pertanyaan kabur dapat diperoleh dengan cara memanipulasi bahasa.<ref>{{Cite journal|last=Azhari|first=Muhamad|last2=Septiarini|first2=Anindita|date=2016-06-06|title=PENERAPAN FUZZY TAHANI PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN RUMAH DI KOTA SAMARINDA|url=http://e-journals.unmul.ac.id/index.php/JIM/article/view/104|journal=Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer|language=id|volume=8|issue=2|pages=57|doi=10.30872/jim.v8i2.104|issn=2597-4963}}</ref>
Logika kabur tahani adalah metode logika kabur dengan memanfaatkan basis [[data]] standar. Data tersebut disusun sesuai kategori berdasarkan ''[[User Datagram Protocol|user]].'' Hal ini mengakibatkan data standar yang sudah keluar, tampilannya akan sama seperti data yang telah disimpan.<ref>{{Cite journal|last=Rusman|first=Arief|date=2016-05-17|title=LOGIKA FUZZY TAHANI SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN LULUSAN TERBAIK|url=https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/265|journal=Jurnal Informatika|language=id|volume=3|issue=1|pages=32|doi=10.31294/ji.v3i1.265|issn=2528-2247}}</ref> Metode ini dikembangkan oleh Valiollah Tahani. Gagasannya berupa pemahaman tingkat tinggi yang diperoleh dari pertanyaan kabur dari ruang lingkup data yang masih konvensional yang tidak samar. Tahap pemrosesan pertanyaan kabur dapat diperoleh dengan cara [[manipulasi]] [[bahasa]].<ref>{{Cite journal|last=Azhari|first=Muhamad|last2=Septiarini|first2=Anindita|date=2016-06-06|title=PENERAPAN FUZZY TAHANI PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN RUMAH DI KOTA SAMARINDA|url=http://e-journals.unmul.ac.id/index.php/JIM/article/view/104/pdf|journal=Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer|language=id|volume=8|issue=2|pages=57|doi=10.30872/jim.v8i2.104|issn=2597-4963}}</ref>


===== Logika kabur Umano =====
=== Logika kabur Umano ===
Logika kabur Umano merupakan proses pemrosesan data yang memiliki arti ganda (ambigu). Data ambigu tersebut dapat dimaknai dengan cara distribusi posibilitas. Kelebihan dari teknik logika kabur Umano yaitu mampu mengolah data yang bersifat ganda. Data-data yang ada dalam logika kabur jenis Umano terdiri data yang belum jelas keberadaannya dalam domain tertentu. Ada juga data yang sudah berada dalam domain tertentu, tapi belum diketahui nilainya secara jelas. Selain itu, ada data yang belum diketahui kebenarannya dikarenakan memiliki data ganda.<ref>{{Cite web|last=Manda|first=Odie Harvence|date=2016-01-01|title=IMPLEMENTASI FUZZY QUERY DATABASE UNTUK PENGELOLAAN DATA OBAT (Studi Kasus : Apotek Sehat Bersama I Kota Bengkulu)|url=https://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif/article/download/956/801|website=E-Journal UNIB|page=95|access-date=2021-12-12}}</ref>
Logika kabur Umano merupakan pemrosesan data yang memiliki arti ganda ([[Ambiguitas|ambigu]]). Data ambigu tersebut dapat dimaknai dengan cara distribusi posibilitas. Kelebihan dari teknik logika kabur Umano yaitu mampu mengolah data yang bersifat ganda. Data-data yang ada dalam logika kabur jenis Umano terdiri data yang belum jelas keberadaannya dalam domain tertentu. Ada juga data yang sudah berada dalam domain tertentu, tapi belum diketahui nilainya secara jelas. Selain itu, ada data yang belum diketahui kebenarannya dikarenakan memiliki [[data]] ganda.<ref>{{Cite web|last=Manda|first=Odie Harvence|date=2016-01-01|title=IMPLEMENTASI FUZZY QUERY DATABASE UNTUK PENGELOLAAN DATA OBAT (Studi Kasus : Apotek Sehat Bersama I Kota Bengkulu)|url=https://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif/article/view/956/801|website=E-Journal UNIB|page=95|access-date=2021-12-12}}</ref>

== Tujuan ==
Logika kabur bertujuan sebagai langkah untuk melihat ruang ''input'' dalam pemrosesan hingga menjadi ruang ''output.'' Dasar dari penerapan logika kabur yaitu himpunan samar (himpunan ''fuzzy''). Logika samar juga memiliki tujuan untuk memecahkan [[Masalah|rumusan masalah]] yang mengandung ketidakpastian. Penerapannya sangat luas, tidak hanya dalam bidang [[teknik]], tetapi bisa diaplikasikan dalam bidang [[psikologi]], [[Sosialisme|sosial]], dan bidang [[ekonom]]<nowiki/>i.<ref>{{Cite web|last=Ernie|date=2009-12-21|title=FUZZY LOGIC (LOGIKA FUZZY) Bagian I|url=https://ndoware.com/fuzzy-logic-logika-fuzzy-bagian-i.html|website=ndoWare|language=id-ID|access-date=2021-12-12}}</ref> Pengaplikasian logika kabur dipengaruhi oleh [[pengetahuan]] peneliti terhadap istilah-istilah yang ada di dalamnya. Pertama variabel ''fuzzy,'' adalah [[Simbol|lambang]] atau kata yang memiliki makna untuk menunjukkan sesuatu yang belum pasti ada dalam sistem samar.<ref>{{Cite web|last=Pasaribu|first=Grace Intan|date=2020-07-01|title=ANALISIS DAN IMPLEMENTASI METODE FUZZY MAMDANI DALAM PENENTUAN PRODUKSI OPTIMUM DI HARIAN UMUM MEDAN POS|url=https://repositori.usu.ac.id/bitstream/handle/123456789/28000/170823028.pdf?sequence=1&isAllowed=y|website=Repository USU|page=6|access-date=2021-12-12}}</ref> Kedua himpunan ''fuzzy,'' merupakan himpunan yang dibangun oleh derajat keanggotaan. Himpunan ''fuzzy'' berisi tentang [[Variabel (matematika)|variabel]] [[linguistik]] yang berisi kata-kata. Kata-kata tersebut sifatnya tidak pasti dan [[Ekspresi wajah|ekspresif]] yang berdasarkan bahasa alami. Meskipun begitu, kata-katanya dapat dimengerti, lebih luas, dan menggunakan bahasa sehari-hari.<ref>{{Cite web|last=Davvaz|first=Bijan|last2=Mukhlash|first2=Imam|date=2021-04-22|title=Himpunan Fuzzy dan Rough Sets|url=https://iptek.its.ac.id/index.php/limits/article/download/7705/5796|website=IPTEK ITS|page=81|access-date=2021-12-13|last3=Soleha}}</ref> Ketiga yaitu semesta pembicaraan merupakan himpunan seluruh [[objek]] yang akan dianalisis dalam pembicaraan, atau total nilai yang diizinkan untuk dioperasikan dalam variabel samar.<ref>{{Cite web|last=Arifah|first=Enny Durratul|last2=Irawan|first2=Mohammad Isa|date=2017-01-01|title=APLIKASI METODE FUZZY MAMDANI DALAM PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI|url=https://jurnal.unej.ac.id/index.php/MIMS/article/download/23759/9657|website=Jurnal Unej|page=81|access-date=2021-12-13|last3=Mukhlash|first3=Imam}}</ref> Keempat yaitu domain keseluruhan adalah bentuk nilai yang diizinkan untuk dioperasikan dari semesta pembicaraan.<ref>{{Cite journal|last=Salman|first=Afan Galih|date=2010-12-01|title=Pemodelan Sistem Fuzzy Dengan Menggunakan Matlab|url=https://journal.binus.ac.id/index.php/comtech/article/view/2349/1776|journal=ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications|language=en|volume=1|issue=2|pages=278|doi=10.21512/comtech.v1i2.2349|issn=2476-907X}}</ref>


== Penerapan ==
== Penerapan ==
Logika kabur dapat diaplikasikan dalam kehidupan sehari-hari, di antaranya:


=== Pembuatan mesin cuci ===
* '''Pembuatan mesin cuci.''' Sistem logika kabur digunakan dalam menentukan jumlah putaran dalam mesin cuci sesuai dengan jumlah pakaian dan kotoran yang ada dalam pakaian.<ref>{{Cite book|last=Sujarwata|date=2018-04-10|url=https://books.google.co.id/books?id=mS1qDwAAQBAJ&printsec=frontcover&dq=logika+fuzzy&hl=jv&sa=X&redir_esc=y#v=onepage&q=logika%20fuzzy&f=false|title=Buku Ajar Sistem Fuzzy dan Aplikasinya|location=Semarang|publisher=Deepublish|isbn=978-602-475-095-4|pages=4|language=id|url-status=live}}</ref> Mesin cuci adalah produk pertama yang mengkolaborasikan sistem teknik dengan logika kabur. Jumlah putaran dalam mesin cuci dipengaruhi oleh jumlah pakaian, tingkat kotoran pakain, dan jenis kotoran. Derajat kotoran pakaian dapat diukutr dengan menggunakan sensor untuk melihat kejernihan air. Apabila tingkat kejernihan air semakin kotor, maka pakaian tersebut semakin kotor.<ref>{{Cite web|last=Nurohmah|first=Septiana|date=2008-01-01|title=Fuzzy Washing Machines|url=http://staffnew.uny.ac.id/upload/132128276/pendidikan/Presentation_Fuzzy+Set+Theory_Fuzzy+Washing+Machines.pdf|website=Staffnew UNY|page=2|access-date=2021-12-12}}</ref>
Sistem logika kabur digunakan dalam menentukan jumlah putaran dalam mesin cuci sesuai dengan jumlah pakaian dan [[kotoran]] yang ada dalam [[pakaian]].<ref>{{Cite journal|last=Putra|first=Hendri|last2=Kelviandy|first2=Matias|last3=Putera|first3=Bintang Eka|date=2018-11-15|title=Penerapan Kontrol Fuzzy Logic Berbasis Matlab Pada Perangkat Mesin Cuci|url=https://jurnal.pnj.ac.id/index.php/multinetics/article/view/1177/pdf|journal=MULTINETICS|language=id|volume=4|issue=2|pages=7|doi=10.32722/multinetics.v4i2.1177|issn=2443-2334}}</ref> Mesin cuci adalah produk pertama yang mengkolaborasikan sistem teknik dengan logika kabur. Jumlah putaran dalam mesin cuci dipengaruhi oleh jumlah pakaian, tingkat kotoran pakain, dan jenis kotoran. Derajat kotoran pakaian dapat diukur dengan menggunakan [[sensor]] untuk melihat kejernihan [[air]]. Apabila tingkat kejernihan air semakin kotor, maka pakaian tersebut semakin kotor.<ref>{{Cite web|last=Nurohmah|first=Septiana|last2=Amalia|first2=Ayu Azmy|date=2008-01-01|title=Fuzzy Washing Machines|url=http://staffnew.uny.ac.id/upload/132128276/pendidikan/Presentation_Fuzzy+Set+Theory_Fuzzy+Washing+Machines.pdf|website=Staffnew UNY|page=2|access-date=2021-12-12|last3=Hanjati|first3=Sri}}</ref>
⚫
*'''Sistem transmisi otomatis.''' Salah satu contoh penerapan logika kabur ada pada rem otomatis yang terdapat dalam mobil cerdas. Dalam pengaplikasiannya, rem otomatis ini memungkinkan untuk mengontrol mobil pada saat kondisi macet di jalanan, hal ini dikarenakan tidak terdapat kompling pada mobil. Jepang sudang mengaplikasikanya dalam pembuatan rem otomatis untuk produk mobil cerdas Mazda. Logika kabur dapat digunakan untuk pembuatan teknologi rem otomatis, sehingga pada saat simulasi bisa melakukan pemograman melalui sistem komputer.<ref>{{Cite web|last=Sembiring|first=Zulfikar|date=2017-01-01|title=Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas|url=https://semantika.polgan.ac.id/index.php/Semantika/article/view/18/17|website=Semantika Polgan|page=124|access-date=2021-12-12}}</ref>

⚫
*'''Sistem kendali kereta bawah tanah.''' Di Jepang, kereta bawah tanah Sendai sudah menggunakan logika kabur dalam mengontrol kecepatan kereta, hal ini memberikan efek nyaman bagi penumpang meskipun di dalam kereta dengan posisi berdiri. Selain itu, di beberapa perusahaan Jepang kereta cepat sudah berhasil menghemat daya sebesar 20% dengan menggunakan konsep logika kabur sebagai sistem.<ref>{{Cite book|last=Laudon|first=Kanneth C|date=2007-01-01|url=https://books.google.co.id/books?id=lPMl0rePj3EC&pg=PA126&lpg=PA126&dq=kereta+bawah+tanah+sndai+menggunakan+logika+fuzzy&source=bl&ots=osj4JKY5nO&sig=ACfU3U3KN-heS5lvEetj9RgScteawnIJOQ&hl=jv&sa=X&ved=2ahUKEwi8mfP9i970AhX2zzgGHSp9DVMQ6AF6BAgfEAM#v=onepage&q=sendai&f=false|title=Sistem Informasi Manajemen 2 (ed.10)|location=Jakarta|publisher=Penerbit Salemba|isbn=978-979-691-449-4|pages=126|language=id|url-status=live}}</ref>
=== Sistem transmisi otomatis ===
⚫
Salah satu contoh penerapan logika kabur ada pada [[Rem|rem otomatis]] yang terdapat dalam [[Mobil|mobil cerdas]]. Dalam pengaplikasiannya, rem otomatis ini memungkinkan untuk mengontrol mobil pada saat kondisi [[Kemacetan|macet]] di jalanan, hal ini dikarenakan tidak terdapat [[kopling]] pada mobil. Jepang sudah mengaplikasikanya dalam pembuatan rem otomatis untuk produk mobil cerdas [[Mazda]]. Logika kabur dapat digunakan untuk pembuatan teknologi rem otomatis, sehingga pada saat [[simulasi]] bisa melakukan [[pemrograman]] melalui sistem komputer.<ref>{{Cite web|last=Sembiring|first=Zulfikar|date=2017-01-01|title=Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas|url=https://semantika.polgan.ac.id/index.php/Semantika/article/view/18/17|website=Semantika Polgan|page=124|access-date=2021-12-12}}</ref>

=== Sistem kendali kereta bawah tanah ===
⚫
Di Jepang, [[kereta bawah tanah]] [[Sendai Airport Transit|Sendai]] sudah menggunakan logika kabur dalam mengontrol [[kecepatan]] kereta, hal ini memberikan efek nyaman bagi [[penumpang]] meskipun di dalam kereta dengan posisi berdiri. Selain itu, di beberapa perusahaan Jepang kereta cepat sudah berhasil menghemat daya sebesar 20% dengan menggunakan konsep logika kabur sebagai sistem.<ref>{{Cite book|last=Laudon|first=Kanneth C|date=2007-01-01|url=https://books.google.co.id/books?id=lPMl0rePj3EC&pg=PA126&lpg=PA126&dq=kereta+bawah+tanah+sndai+menggunakan+logika+fuzzy&source=bl&ots=osj4JKY5nO&sig=ACfU3U3KN-heS5lvEetj9RgScteawnIJOQ&hl=jv&sa=X&ved=2ahUKEwi8mfP9i970AhX2zzgGHSp9DVMQ6AF6BAgfEAM#v=onepage&q=sendai&f=false|title=Sistem Informasi Manajemen 2 (ed.10)|location=Jakarta|publisher=Penerbit Salemba|isbn=978-979-691-449-4|pages=126|language=id|url-status=live}}</ref>

=== Bidang kedokteran ===
Logika kabur bisa digunakan untuk memberikan [[Diagnosis|diagnosa]] suatu [[penyakit]] dengan menggunakan sistem pakar ''Fuzzy Expert System'' atau disingkat FES. Sistem tersebut merupakan [[komputasi]] lunak yang dapat diaplikasikan menggunakan penalaran himpunan kabur. Teknik FES terbukti dapat berkontribusi untuk menyelesaikan permasalahan di bidang [[kedokteran]]. Varibel input sebagai data yaitu [[Simtom|gejala]] penyakit pasien, sedangkan yang menjadi variabel output merupakan [[persentase]] risiko penyakit yang akan di diagnosa.<ref>{{Cite web|last=Darmawati|date=2017-07-02|title=Proses Pendiagnosaan Penyakit Menggunakan Logika Fuzzy Dengan Metode Mamdani|url=https://jurnal.unsulbar.ac.id/index.php/saintifik/article/view/156/82|website=Jurnal Unsulbar|page=162|access-date=2021-12-12}}</ref>

=== Bidang informatika ===
Penerapan logika kabur bisa digunakan untuk mengambil keputusan, khususnya untuk membuat penjadwalan dan pengaturan sistem pengingat.<ref>{{Cite journal|last=Saputri|first=Ariesta Dwi|last2=Ramadhani|first2=Rima Dias|last3=Adhitama|first3=Rifki|date=2019-11-29|title=LOGIKA FUZZY SUGENO UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM PENJADWALAN DAN PENGINGAT SERVICE SEPEDA MOTOR|url=http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/inista/article/view/95/52|journal=Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA)|language=en|volume=2|issue=1|pages=50|doi=10.20895/inista.v2i1.95|issn=2622-8106}}</ref> Sistem pengambilan [[Keputusan kebijakan|keputusan]] dibuat karena ditemukan [[masalah]] di dalamnya. Sistem logika kabur memiliki tujuan untuk mencapai tujuan pemecahan masalah, dengan baik dan efektif.<ref>{{Cite journal|last=Maryaningsih|first=Maryaningsih|last2=Siswanto|first2=Siswanto|last3=Mesterjon|first3=Mesterjon|date=2013|title=METODE LOGIKA FUZZY TSUKAMOTO DALAM SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA|url=https://jurnal.unived.ac.id/index.php/jmi/article/view/22/21|journal=JURNAL MEDIA INFOTAMA|language=en|volume=9|issue=1|pages=144|doi=10.37676/jmi.v9i1.22|issn=2723-4673}}</ref>


== Referensi ==
== Referensi ==

Revisi terkini sejak 20 September 2024 08.01

Lotfi Zadeh, tokoh di balik pengembangan teori logika kabur

Logika kabur[1] (bahasa Inggris: fuzzy logic) merupakan cabang ilmu matematika yang mempunyai fungsi untuk memberikan pemodelan pemecahan masalah seperti yang dilakukan manusia dengan bantuan teknologi komputer. Fuzzy sendiri memiliki arti samar. Oleh karena itu, maksud dari logika kabur sendiri berarti nilai yang bisa benar atau bisa memiliki salah secara bersamaan.[2] Penggunaan logika kabur memungkinkan suatu rumusan masalah dapat dipecahkan secara mudah dengan solusi yang akurat. Model matematika digunakan sebagai pendekatan untuk mengontrol sistem.[3] Jadi, dapat disimpulkan bahwa logika kabur merupakan suatu cara untuk berhitung dengan menggunakan variabel kata-kata, untuk mengganti berhitung dalam bilangan. Variabel kata yang dihasilkan oleh logika kabur memang tidak memiliki ketepatan pasti seperti angka, oleh karena itu kepastiannya hampir seperti intuisi manusia. Contoh variabel kata yang muncul dari logika kabur seperti kira-kira, lebih kurang, merasakan, dan lain sebagainya. Antonim dari logika kabur yaitu logika tegas. Konsep logika tegas hanya mengenal dua konsep, yaitu "Ya" atau "Tidak" atau apabila diasosiasikan dalam bilangan hanya mengenali 1 atau 0. Sedangkan logika kabur sifatnya samar, sehingga dapat diartikan bahwa logika kabur merupakan logika tak hingga yang memiliki banyak nilai kebenaran yang dinyatakan dalam bilangan riil.[4] Alasan para peneliti menggunakan logika kabur dalam memecahkan rumusan masalah dikarenakan konsep matematika dapat digunakan dengan sederhana, sehingga mudah dimengerti dalam proses pengerjaan. Logika kabur juga bersifat fleksibel, yang memungkinkan pengerjaan dapat dikolaborasikan antara pemodelan dengan model komputer atau dengan cara konvensional.[5]

Perkembangan

[sunting | sunting sumber]

Logika kabur dikembangkan oleh peneliti dari Universitas California, Lotfi Asker Zadeh, di tahun 1965.[6][7] Teori yang dikembangkan oleh Zadeh mengenai logika kabur, merupakan suatu usaha untuk menggabungkan teori matematika dengan intuisi manusia. Mulanya logika kabur hanya bertujuan untuk memetakan logika matematika dalam bahasa, tetapi gagasan itu meluas hingga mampu digunakan untuk berbagai bidang tidak hanya matematika.[8]

Logika kabur merupakan pengembangan dari sistem himpunan yang disebut himpunan kabur (fuzzy set). Teori ini dikembangkan di Amerika Serikat, tetapi banyak diaplikasikan oleh para ilmuwan Jepang. Di tahun 1970 para peneliti Jepang mampu mengaplikasikan teori logika kabur ke dalam permasalahan teknik. Beberapa produk teknologi yang tercipta dari pengaplikasian teori logika kabur di antaranya, AC dan mesin cuci.[9] Penggunaan mesin cuci dengan menggunakan teori logika kabur dapat memungkinkan untuk mengatur kecepatan perputaran mesin berdasarkan dengan jumlah pakaian yang akan dicuci dengan volume air. Penggunaan AC dengan menggunakan teori logika kabur mampu menghemat listrik dengan cara mengondisikan pendingin berdasarkan suhu dalam ruangan. Di tahun 1980, teori logika kabur mulai diimplementasikan dalam penggunaan dasar logika untuk komputer modern. Kini teori logika kabur sudah digunakan oleh berbagai teknologi lintas bidang, seperti dalam pembuatan kecerdasan buatan.[10]

Teori ini berkembang pesat di Negara Jepang. Alasannya, karena budaya orang Barat, seperti Amerika Serikat memandang suatu rumusan permasalahan hanya bisa dijawab oleh “Ya” atau “Tidak” atau biasa disebut dengan logika biner Aristoteles. Sedangkan budaya orang Timur, termasuk di dalamnya masyarakat Jepang terbiasa dengan istilah dunia abu-abu, yang memiliki kemungkinan 0 dan 1 dalam memecahkan rumusan masalah.[11]

Jenis

[sunting | sunting sumber]

Logika kabur mamdani

[sunting | sunting sumber]

Logika kabur mamdani pertama kali dikembangkan oleh Ebrahim Mamdani di tahun 1975. Logika kabur mamdani sering disebut metode max-min. Dalam pengaplikasian logika kabur jenis mamdani ini diperlukan empat tahapan. Tahap pertama, membentuk himpunan samar, di mana variabel input dan output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan samar. Tahap kedua, menggunakan sistem implikasi dengan teknik min. Tahap ketiga mencari kesimpulan. Tahap keempat defuzzifikasi yaitu membandingkan hasil dari penarikan kesimpulan.[12] Logika kabur mamdani digunakan dalam penelitian mengenai sistem kecerdasan, seperti dalam penentuan sistem pakar dan sistem pendukung keputusan.[13]

Logika kabur Takagi Sugeno Kang (TSK)

[sunting | sunting sumber]

Logika kabur jenis TSK pertama kali diperkenalkan oleh Takagi Sugeno Kang pada tahun 1985.[14] Logika kabur Sugenon memiliki kemiripan dengan logika kabur mamdani, yang membedakan yaitu output yang bukan merupakan himpunan samar, tetapi berbentuk konstanta atau persamaan linier.[15] Teknik logika kabur Sugeno dapat diimplementasikan dalam pembentukan himpunan kabur. Variabel yang sudah dimasukkan ke dalam sistem fuzzy dikirim ke sebuah himpunan samar agar bisa digunakan dalam perhitungan nilai dalam menentukan kebenaran dari premis. Kegiatan tersebut mampu menentukan derajat yang memiliki arti nilai tersebut dapat dijadikan anggota dari setiap himpunan samar yang sesuai.[16]

Logika kabur Tsukamoto

[sunting | sunting sumber]

Logika kabur Tsukamoto adalah jenis logika kabur yang berfungsi untuk menarik kesimpulan dari seluruh implikasi dengan bentuk IF-THEN. Hasilnya harus dimaknai dengan himpunan samar dengan jenis keanggotaan yang tetap. Hasil interferensi harus tegas, yang didapatkan dengan menggunakan rata-rata terbobot.[17] Metode logika kabur memiliki empat tahapan, pertama puzzifikasi merupakan proses input himpunan tegas, menjadi himpunan samar. Tahapan kedua yaitu membuat aturan pengaburan, dengan variabel kata "jika-maka". Tahapan ketiga yaitu analisis logika kabur. Tahapan keempat yaitu defuzzifikasi yaitu mengubah himpunan kabur menjadi hasil himpunan tegas.[18]

Logika kabur Tahani

[sunting | sunting sumber]

Logika kabur tahani adalah metode logika kabur dengan memanfaatkan basis data standar. Data tersebut disusun sesuai kategori berdasarkan user. Hal ini mengakibatkan data standar yang sudah keluar, tampilannya akan sama seperti data yang telah disimpan.[19] Metode ini dikembangkan oleh Valiollah Tahani. Gagasannya berupa pemahaman tingkat tinggi yang diperoleh dari pertanyaan kabur dari ruang lingkup data yang masih konvensional yang tidak samar. Tahap pemrosesan pertanyaan kabur dapat diperoleh dengan cara manipulasi bahasa.[20]

Logika kabur Umano

[sunting | sunting sumber]

Logika kabur Umano merupakan pemrosesan data yang memiliki arti ganda (ambigu). Data ambigu tersebut dapat dimaknai dengan cara distribusi posibilitas. Kelebihan dari teknik logika kabur Umano yaitu mampu mengolah data yang bersifat ganda. Data-data yang ada dalam logika kabur jenis Umano terdiri data yang belum jelas keberadaannya dalam domain tertentu. Ada juga data yang sudah berada dalam domain tertentu, tapi belum diketahui nilainya secara jelas. Selain itu, ada data yang belum diketahui kebenarannya dikarenakan memiliki data ganda.[21]

Tujuan

[sunting | sunting sumber]

Logika kabur bertujuan sebagai langkah untuk melihat ruang input dalam pemrosesan hingga menjadi ruang output. Dasar dari penerapan logika kabur yaitu himpunan samar (himpunan fuzzy). Logika samar juga memiliki tujuan untuk memecahkan rumusan masalah yang mengandung ketidakpastian. Penerapannya sangat luas, tidak hanya dalam bidang teknik, tetapi bisa diaplikasikan dalam bidang psikologi, sosial, dan bidang ekonomi.[22] Pengaplikasian logika kabur dipengaruhi oleh pengetahuan peneliti terhadap istilah-istilah yang ada di dalamnya. Pertama variabel fuzzy, adalah lambang atau kata yang memiliki makna untuk menunjukkan sesuatu yang belum pasti ada dalam sistem samar.[23] Kedua himpunan fuzzy, merupakan himpunan yang dibangun oleh derajat keanggotaan. Himpunan fuzzy berisi tentang variabel linguistik yang berisi kata-kata. Kata-kata tersebut sifatnya tidak pasti dan ekspresif yang berdasarkan bahasa alami. Meskipun begitu, kata-katanya dapat dimengerti, lebih luas, dan menggunakan bahasa sehari-hari.[24] Ketiga yaitu semesta pembicaraan merupakan himpunan seluruh objek yang akan dianalisis dalam pembicaraan, atau total nilai yang diizinkan untuk dioperasikan dalam variabel samar.[25] Keempat yaitu domain keseluruhan adalah bentuk nilai yang diizinkan untuk dioperasikan dari semesta pembicaraan.[26]

Penerapan

[sunting | sunting sumber]

Pembuatan mesin cuci

[sunting | sunting sumber]

Sistem logika kabur digunakan dalam menentukan jumlah putaran dalam mesin cuci sesuai dengan jumlah pakaian dan kotoran yang ada dalam pakaian.[27] Mesin cuci adalah produk pertama yang mengkolaborasikan sistem teknik dengan logika kabur. Jumlah putaran dalam mesin cuci dipengaruhi oleh jumlah pakaian, tingkat kotoran pakain, dan jenis kotoran. Derajat kotoran pakaian dapat diukur dengan menggunakan sensor untuk melihat kejernihan air. Apabila tingkat kejernihan air semakin kotor, maka pakaian tersebut semakin kotor.[28]

Sistem transmisi otomatis

[sunting | sunting sumber]

Salah satu contoh penerapan logika kabur ada pada rem otomatis yang terdapat dalam mobil cerdas. Dalam pengaplikasiannya, rem otomatis ini memungkinkan untuk mengontrol mobil pada saat kondisi macet di jalanan, hal ini dikarenakan tidak terdapat kopling pada mobil. Jepang sudah mengaplikasikanya dalam pembuatan rem otomatis untuk produk mobil cerdas Mazda. Logika kabur dapat digunakan untuk pembuatan teknologi rem otomatis, sehingga pada saat simulasi bisa melakukan pemrograman melalui sistem komputer.[29]

Sistem kendali kereta bawah tanah

[sunting | sunting sumber]

Di Jepang, kereta bawah tanah Sendai sudah menggunakan logika kabur dalam mengontrol kecepatan kereta, hal ini memberikan efek nyaman bagi penumpang meskipun di dalam kereta dengan posisi berdiri. Selain itu, di beberapa perusahaan Jepang kereta cepat sudah berhasil menghemat daya sebesar 20% dengan menggunakan konsep logika kabur sebagai sistem.[30]

Bidang kedokteran

[sunting | sunting sumber]

Logika kabur bisa digunakan untuk memberikan diagnosa suatu penyakit dengan menggunakan sistem pakar Fuzzy Expert System atau disingkat FES. Sistem tersebut merupakan komputasi lunak yang dapat diaplikasikan menggunakan penalaran himpunan kabur. Teknik FES terbukti dapat berkontribusi untuk menyelesaikan permasalahan di bidang kedokteran. Varibel input sebagai data yaitu gejala penyakit pasien, sedangkan yang menjadi variabel output merupakan persentase risiko penyakit yang akan di diagnosa.[31]

Bidang informatika

[sunting | sunting sumber]

Penerapan logika kabur bisa digunakan untuk mengambil keputusan, khususnya untuk membuat penjadwalan dan pengaturan sistem pengingat.[32] Sistem pengambilan keputusan dibuat karena ditemukan masalah di dalamnya. Sistem logika kabur memiliki tujuan untuk mencapai tujuan pemecahan masalah, dengan baik dan efektif.[33]

Referensi

[sunting | sunting sumber]
  1. ^ Supriyoko, Ki; Sitanggang, Cormentyna; Astuti, Wiwiek Dwi; Ekoyanantiasih, Ririen, ed. (2005). Glosarium Pendidikan (PDF). Jakarta: Pusat Bahasa Departemen Pendidikan Nasional. hlm. 73. 
  2. ^ Nasution, Helfi (2012-10-02). "Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan". Jurnal UNTAN. hlm. 4. Diakses tanggal 2021-12-15. 
  3. ^ Sudrajat (2008-08-01). "Dasar-Dasar Fuzzy Logic" (PDF). Pustaka Universitas Padjajaran. hlm. 30. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  4. ^ Sam’an, Muhammad (2015-01-01). "Implementasi Fuzzy Inference System sebagai Sistem Pengambilan Keputusan Pemilihan Program Studi di Perguruan Tinggi". Journal UNNES. hlm. 68. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  5. ^ Setiawan, Agung; Yanto, Budi; Yasdomi, Kiki (2018-01-01). "Logika Fuzzy dengan Matlab" (PDF). Agung 73. IKAPI. hlm. 1-2. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  6. ^ Irawan, Muhammad Dedi; Herviana (2018-12-02). "IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY DALAM MENENTUKAN JURUSAN BAGI SISWA BARU SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN (SMK) NEGERI 1 AIR PUTIH" (PDF). Media Neliti. hlm. 130. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  7. ^ Nast, Condé (2017-09-19). "Remembering Lotfi Zadeh, the Inventor of Fuzzy Logic". The New Yorker (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal 2021-12-15. 
  8. ^ Metz, Cade (2017-09-11). "Lotfi Zadeh, Father of Mathematical 'Fuzzy Logic,' Dies at 96". The New York Times (dalam bahasa Inggris). ISSN 0362-4331. Diakses tanggal 2021-12-15. 
  9. ^ Ritha, Nola (2020-11-01). "Modul Pembelajaran Kecerdasan Buatan" (PDF). Informatika Fakultas Teknik Umrah. hlm. 69. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  10. ^ Solichin, Achmad (2021-05-12). "Apa itu Logika Fuzzy? Pengenalan Konsep Dasar dan Aplikasinya – Achmatim.Net". Achmatim (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal 2021-12-12. 
  11. ^ Syafrinidawaty (2020-04-06). "LOGIKA FUZZY". UNIVERSITAS RAHARJA (dalam bahasa Inggris). Diarsipkan dari versi asli tanggal 2021-12-12. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  12. ^ Abrori, Muchammad; Prihamayu, Amrul Hinung (2015-10-01). "Aplikasi Logika Fuzzy Metode Mamdani Dalam Pengambilan Keputusan Penentuan Jumlah Produksi" (PDF). Media Neliti. hlm. 94. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  13. ^ Santya, Linda; Miftah, Muhamad; Mandala, Vilka; Saepudin, Sudin; Gustian, Dudih (2017-01-01). "PENERAPAN METODE FUZZY MAMDANI UNTUK PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI LANTAK SI JIMAT" (PDF). Jurnal Nusaputra. hlm. 2. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  14. ^ Batubara, Supina (2017-11-25). "Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Mamdani dan Fuzzy Sugeno Untuk Penentuan Kualitas Cor Beton Instan". Jurnal UIR. hlm. 5. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  15. ^ Tundo (2021-01-01). "Kinerja Logika Fuzzy Sugeno dalam Menangani Prediksi Kain Tenun dengan Kombinasi Random Tree dalam Membangun Rule". E-Journal Undiksha. hlm. 70. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  16. ^ Rahakbauw, Dorteus L. (2015-02-01). "Penerapan Logika Fuzzy Metode Sugeno untuk Menentukan Jumlah Produksi Roti Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan (Studi Kasus: Pabrik Roti Sarinda Ambon)". Jurna Ilmu Matematika Terapan. hlm. 123. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  17. ^ Satria, Fandra; Sibarani, Alexander J. P. (2020-05-19). "Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto untuk Pemilihan Karyawan Terbaik Berbasis Java Desktop". Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (dalam bahasa Inggris). 11 (1): 131. doi:10.31849/digitalzone.v11i1.3944. ISSN 2477-3255. 
  18. ^ Hapiz, Abdul (2018-08-03). "Penerapan logika fuzzy dengan metode tsukamoto untuk mengestimasi curah hujan" (PDF). Ethenes UIN Malang. hlm. 19-20. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  19. ^ Rusman, Arief (2016-05-17). "LOGIKA FUZZY TAHANI SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN LULUSAN TERBAIK". Jurnal Informatika. 3 (1): 32. doi:10.31294/ji.v3i1.265. ISSN 2528-2247. 
  20. ^ Azhari, Muhamad; Septiarini, Anindita (2016-06-06). "PENERAPAN FUZZY TAHANI PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEMBELIAN RUMAH DI KOTA SAMARINDA". Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer. 8 (2): 57. doi:10.30872/jim.v8i2.104. ISSN 2597-4963. 
  21. ^ Manda, Odie Harvence (2016-01-01). "IMPLEMENTASI FUZZY QUERY DATABASE UNTUK PENGELOLAAN DATA OBAT (Studi Kasus : Apotek Sehat Bersama I Kota Bengkulu)". E-Journal UNIB. hlm. 95. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  22. ^ Ernie (2009-12-21). "FUZZY LOGIC (LOGIKA FUZZY) Bagian I". ndoWare. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  23. ^ Pasaribu, Grace Intan (2020-07-01). "ANALISIS DAN IMPLEMENTASI METODE FUZZY MAMDANI DALAM PENENTUAN PRODUKSI OPTIMUM DI HARIAN UMUM MEDAN POS" (PDF). Repository USU. hlm. 6. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  24. ^ Davvaz, Bijan; Mukhlash, Imam; Soleha (2021-04-22). "Himpunan Fuzzy dan Rough Sets". IPTEK ITS. hlm. 81. Diakses tanggal 2021-12-13. 
  25. ^ Arifah, Enny Durratul; Irawan, Mohammad Isa; Mukhlash, Imam (2017-01-01). "APLIKASI METODE FUZZY MAMDANI DALAM PENENTUAN JUMLAH PRODUKSI". Jurnal Unej. hlm. 81. Diakses tanggal 2021-12-13. 
  26. ^ Salman, Afan Galih (2010-12-01). "Pemodelan Sistem Fuzzy Dengan Menggunakan Matlab". ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications (dalam bahasa Inggris). 1 (2): 278. doi:10.21512/comtech.v1i2.2349. ISSN 2476-907X. 
  27. ^ Putra, Hendri; Kelviandy, Matias; Putera, Bintang Eka (2018-11-15). "Penerapan Kontrol Fuzzy Logic Berbasis Matlab Pada Perangkat Mesin Cuci". MULTINETICS. 4 (2): 7. doi:10.32722/multinetics.v4i2.1177. ISSN 2443-2334. 
  28. ^ Nurohmah, Septiana; Amalia, Ayu Azmy; Hanjati, Sri (2008-01-01). "Fuzzy Washing Machines" (PDF). Staffnew UNY. hlm. 2. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  29. ^ Sembiring, Zulfikar (2017-01-01). "Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas". Semantika Polgan. hlm. 124. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  30. ^ Laudon, Kanneth C (2007-01-01). Sistem Informasi Manajemen 2 (ed.10). Jakarta: Penerbit Salemba. hlm. 126. ISBN 978-979-691-449-4. 
  31. ^ Darmawati (2017-07-02). "Proses Pendiagnosaan Penyakit Menggunakan Logika Fuzzy Dengan Metode Mamdani". Jurnal Unsulbar. hlm. 162. Diakses tanggal 2021-12-12. 
  32. ^ Saputri, Ariesta Dwi; Ramadhani, Rima Dias; Adhitama, Rifki (2019-11-29). "LOGIKA FUZZY SUGENO UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM PENJADWALAN DAN PENGINGAT SERVICE SEPEDA MOTOR". Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA) (dalam bahasa Inggris). 2 (1): 50. doi:10.20895/inista.v2i1.95. ISSN 2622-8106. 
  33. ^ Maryaningsih, Maryaningsih; Siswanto, Siswanto; Mesterjon, Mesterjon (2013). "METODE LOGIKA FUZZY TSUKAMOTO DALAM SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENERIMAAN BEASISWA". JURNAL MEDIA INFOTAMA (dalam bahasa Inggris). 9 (1): 144. doi:10.37676/jmi.v9i1.22. ISSN 2723-4673. 
Diperoleh dari "https://wiki-indonesia.club/w/index.php?title=Logika_kabur&oldid=26326474"