FIS dan ANFIS Kecerdasan Buatan Artificial Intelligence
fuzzy x dan y, dalam pengendalian kecepatan motor listrik dengan pengaturan tegangan. Dalam persamaan ini misalnya x merupakan pengukuran nilai peubah yang dikontrol yaitu
kecepatan pada saat ke t. Sedang y adalah hasil pengukuran pada saat ke t+1 dan f adalah nilai tegangan yang diberikan sebagai sinyal kontrol. Lalu nilai x dan y tersebut dipetakan
pada fungsi keanggotaannya. Pada Gambar 25 terlihat tiap-tiap input dibagi menjadi dua fungsi keanggotaan, x
dibagi dalam A1 small dan A2 big, sedang y dibagi dalam fungsi keanggotaan B1 big dan B2 small.
Dari pemetaan tersebut, x dan y menjadi peubah fuzzy yang masing-masing punya nilai m small dan big tertentu. x mempunyai nilai mA1 dan mA2 sedangkan y punya nilai
mB1 dan mB2. Nilai masing-masing pasangan input tersebut lalu diagregasikan dengan operasi T-norm, misalnya operasi ini adalah operasi AND.
Diperoleh w1 = mA1 AND mB1 dan w2 = mA2 AND mB2. Dari basis aturan yang sudah dibuat lihat Persamaan 51-55, dapat dinyatakan
bahwa: if w=w
1
then f
1
= p
1
x + q
1
y + r
1
if w=w
2
then f
2
= p
2
x + q
2
y + r
2
Melalui proses inferensi diperoleh hasil akhir f1 dan f2 yang merupakan output atau keluaran sinyal kontrol, yaitu tegangan. Nilai p1, q1, r1, p2, q2, dan r2 disebut
parameter konsekuen yang ditentukan dengan nilai awal tertentu dan akan berubah dengan pembelajaran algoritma belajar. Selanjutnya dari nilai f1dan f2 ini diperoleh satu nilai
tegangan sebagai sinyal kontrol melalui proses yang disebut defuzifikasi. Nilai akhir tersebut dihitung dengan Persamaan 53:
2 2
1 1
2 1
2 2
1 1
f f
w w
f w
f w
f
ϖ ϖ
+ =
+ +
=
Gambar 25. Struktur ANFIS.
Struktur ANFIS yang menggambarkan sistem fuzzy TSK pada gambar tersebut dapat juga dilukiskan sebagai diagram blok jaringan syaraf feedforward seperti dapat
dilihat pada gambar berikut. Melalui diagram tersebut dipetakan suatu sistem neuro-fuzzy lima lapis dengan fungsi yang berbeda pada tiap lapisannya. Setiap lapisan terdiri atas
beberapa simpul yang dilambangkan dengan kotak atau lingkaran. Lambang kotak menggambarkan simpul adaptif yang nilai parameternya berubah sesuai dengan hasil
pembelajaran. Sedang lambang lingkaran menggambarkan simpul nonadaptif yang nilainya tidak berubah-ubah.
Dalam struktur ANFIS, simpul adaptif terdapat pada lapis pertama dan keempat. Simpul pada lapis pertama mengandung parameter SEBAB yang nonlinier sedangkan
pada lapisan keempat mengandung parameter AKIBAT yang linier. Jaringan adaptif dengan lima lapisan tersebut setara dengan sistem inferensi fuzzy TSK. Perbaruan
parameter-parameter dilakukan melalui metoda atau algoritma pembelajaran hybrid bagi ANFIS yang terdiri atas pembelajaran arah maju forward pass dan pembelajaran arah
mundur backward pass. ANFIS dan Editor GUI graphical user interface yang terdapat dalam piranti
MATLAB banyak dimanfaatkan pada teknik-teknik pengambilan kesimpulan dan pemodelan data sistem manajemen krisis pada disertasi ini.