SEJARAH Logika fuzzy dimulai pada tahun 1965 dengan kertas yang disebut “Fuzzy Sets” oleh seorang pria bernama Lutfi Zadeh. Zadeh adalah profesor imigran dan Iran dari teknik elektro UC Berkeley, departemen ilmu komputer. Sambungan sejarah pertama logika fuzzy dapat dilihat dalam pemikiran Buddha, pendiri agama Buddha sekitar 500 SM. Dia percaya bahwa dunia itu penuh dengan kontradiksi dan semuanya berisi beberapa kebalikannya. Bertentangan dengan pemikiran Buddha, filsuf Yunani Aristoteles menciptakan logika biner melalui Hukum Tengah dikecualikan. Sebagian besar dunia Barat menerima filosofi dan itu menjadi dasar pemikiran ilmiah. Masih hari ini, jika ada sesuatu yang terbukti secara logis benar, itu dianggap ilmiah benar [7]. Sebelum Zadeh, seorang pria bernama Max Black menerbitkan sebuah makalah pada tahun 1937 disebut “ketidakjelasan: Latihan di Logical Analysis” [13]. Gagasan bahwa Black terjawab adalah hubungan antara ketidakjelasan dan sistem berfungsi. Zadeh, di sisi lain, melihat hubungan ini dan mulai mengembangkan iden nya tentang logika “kabur” dan fuzzy set. Ide-ide Zadeh’s mengalami banyak perlawanan dari dunia Barat. Ada tiga kritik utama. Yang pertama adalah bahwa orang ingin melihat logika fuzzy diterapkan. Hal ini tidak terjadi untuk kadang-kadang karena ide-ide baru membutuhkan waktu untuk menerapkan. Kritik kedua datang dari sekolah probabilitas. Fuzzy logic menggunakan angka antara 0 dan 1 untuk menggambarkan derajat fuzzy. Probabilists merasa bahwa mereka melakukan hal yang sama [13]. Kritik ketiga adalah yang terbesar. Logika fuzzy untuk bekerja, orang harus setuju bahwa A-dan-tidak-A adalah benar. Ini ilmu pengetahuan modern mengancam dan ide-ide matematika. Akibatnya, dunia Barat menolak logika fuzzy untuk jangka waktu tertentu. Pada tahun 1980, Jepang memiliki lebih dari 100 perangkat logika fuzzy [13]. Menurut Zadeh, pada tahun 1994, Amerika Serikat hanya menempati peringkat ketiga dalam aplikasi fuzzy belakang Jepang dan Jerman [2]. Masih hari ini, Amerika Serikat, beberapa tahun belakang dalam pengembangan dan implementasi logika fuzzy. Zadeh ingat bahwa ia memilih kata “kabur” karena ia “merasa paling akurat menggambarkan apa yang sedang terjadi di dalam teori” [2]. Kata-kata lain yang ia pikirkan tentang penggunaan kata untuk menggambarkan teori tersebut termasuk istilah lembut, tidak tajam, kabur, atau elastis. Dia memilih istilah “kabur” karena “hubungan dengan akal sehat” [13]. Kelebihan Logika Fuzzy 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 non linearyang 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. Kekurangan Logika Fuzzy Selain kelebihan yang telah dijelaskan di atas, ternyata Fuzzy Logic juga memiliki kekurangan. Dalam mendesain fuzzy logic, sering ditemukan kesulitan dalam menentukan preferensi atau parameter agar output yang dihasilkan akurat, yaitu : 1. Model Mamdani atau Sugeno atau model lain? Penentuan model inference harus tepat, Mamdani biasanya cocok untuk masalah intuitive sedangkan sugeno untuk permasalahan yang menangani control 2. Jumlah Nilai Linguistik untuk setiap variabel? Kita harus merubah nilai crisp menjadi nilai linguisik. Jumlah dari nilai linguistik yang digunakan harus sesuai dengan permasalahan yang akan kita selesaikan. 3. Batas-batas Nilai Linguistik? Batas-batas nilai linguistik akan sangat berpengaruh pada akurasi fuzzy logic. 4. Fungsi Keanggotaan: Segitiga, trapesium, phi, …? 5. Fuzzy rule yang tepat? Alasan digunakannya logika fuzzy 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. Aplikasi Logika fuzzy 1. Pada tahun 1990 pertama kali dibuat mesin cuci dengan logika fuzzy di Jepang (Matsushita Electric Industrial Company). Sistem fuzzy digunakan untuk menentukan putaran yang tepat secara otomatis berdasarkan jenis dan banyaknya kotoran serta jumlah yang akan Input yang digunakan adalah: seberapa kotor, jenis kotoran, dan banyaknya yang dicuci. Mesin ini menggunakan sensor optik , mengeluarkan cahaya ke air dan mengukur bagaimana cahaya tersebut sampai ke ujung lainnya. Makin kotor, maka sinar yang sampai makin redup. Disamping itu, sistem juga dapat menentukan jenis kotoran (daki atau minyak). 2. Transmisi otomatis pada mobil. Mobil Nissan telah menggunakan sistem fuzzy pada transmisi otomatis, dan mampu menghemat bensin 12 – 17%. 3. Ilmu kedokteran dan biologi, seperti sistem diagnosis yang didasarkan pada logika fuzzy, penelitian kanker, manipulasi peralatan prostetik yang didasarkan pada logika fuzzy, dll. 4. Ilmu lingkungan, seperti kendali kualitas air, prediksi cuaca, dll. 5. Teknik, seperti perancangan jaringan komputer, prediksi adanya gempa bumi, dll. Variabel Fuzzy merupakan suatu variabel yang akan digunakan dalam sistem fuzzy. Contoh : Suhu, berat, jarak, dll.
