Fuzifikasi [1] Mekanisme Inferensi Fuzzy [1]

untuk mengubah nilai inut ke sistem fuzzy yang umumnya berupa suatu angka nilai tegas diubah ke besaran fuzzy. Basis aturan berisi aturan-aturan logika fuzzy yang digunakan oleh mesin inferensi msebagai acuan dalam mengambil kesimpulan atau memutuskan suatu output terhadap input yang masuk ke sistem fuzzy. Karena output dari mesin inferensi masih berupa nilai fuzzy, maka bagian defusifikasi diperlukan untuk mengubah nilai fuzzy tersebut ke nilai tegas yang siap dikirimkan ke sistemplant lain. 2.10.1. Fuzifikasi [1] Fuzifikasi merupakan proses mengubah nilai variable numeric ke nilai variable linguistic. Dengan kata lain, fuzifikasi merupakan pemetaan dari ruang input ke himpunan fuzzy yang didefinisikan pada semesta pembicara. Sebagai contoh suatu nilai RGB suatu citra dengan rentan 0-255 dapat dinyatakan menjadi tiga variable linguistik yaitu besar, sedang dan kecil. Gambar 2.7.Grafik fuzifikasi nilai RGB Pada sistem fuzzy setiap nilai linguistic dari suatu variable dinyatakan dengan sebuah himpunan fuzzy. Beberapa bentuk himpunan fuzzy yang sering digunakan pada sistem fuzzy diantaranya: -Triangular 2.4. -Trapesoidal � = 0, � − − , � ≤ − − , � ≤ ≤ 0, � 2.5. -Gausian 2.6. 2.10.2. Mekanisme Inferensi Fuzzy [1] Aturan fuzzy dinyatakan dengan kumpulan aturan IF-THEN yang antesenden dan konsuennya berupa variable linguistic. Kumpulan aturan kendali fuzzy tersebut merupakan relasi input output dari sebuah sistem. Bentuk umum dari aturan kendali fuzzy pada sistem multi-input-single-output MISO adalah: 2.7. Terdapat empat tipe operator komposisi yang bisa digunakan pada aturan komposisi inferensi yaitu: o Max-min o Max-Product o Max-bounded product o Max drastic product Pada sistem fuzzy, operator komposisi max-min dan max product paling banyak digunakan dan paling umum karena perhitungannya sederhana dan efisien. Ilustrasi grafis dari operator max-min pada proses inferensi ditunjukkan oelh gambar berikut dengan aturan yang disertakan. � = 0, � − − , � ≤ 1, � ≤ − − , � ≤ ≤ 0, � � = − − � 2 R i : IF x is A i ,.., AND y is B i , THEN z is Gambar 2.8. Ilustrasi sistem fuzzy dengan operator Max-Min Dari gambar 2.8. terlihat bahwa input RGB berada pada perpotongan grafik. Daerah perpotongan grafik tersebut menciptakan penalaran kabur. Rule base dari gambar 2.8. menunjukkan bahwa rule yang berlaku adalah IF RGB is kecil AND UKURAN is sedang THEN OUTPUT is Sample 1. Pada input RGB posisi nilai berada pada daerah fuzzy maka nilai Max dari kedua grafik yang bersinggungan adalah input rule 1 sesuai juga dengan variable linguistic pada rule base kecil. Pada input yang kedua juga demikian hasil dari kedua perbandingan max tersebut di bandingkan nilai kekaburannya untuk menetukan mana yang paling kecil dan nantinya akan di masukkan menjadi nilai kabur output yang selanjutnya akan di defuzifikasi menjadi nilai tegas. 2.10.3. Defuzifikasi [1]