Secara umum dapat digambarkan dengan flowchart pada gambar 2.4.
Pencarian Rute dengan A Inisialisasi list OPEN = nil,
CLOSED = nil Masukkan node awal ke list OPEN
Set Current Node = Best Node OPEN Current Node =
Goal? Keluarkan Current Node dari OPEN,
masukkan ke CLOSED For i:= to jumlah neighbor
Current Node do Nodei dapat
dilalui?
Ada dalam CLOSED?
Ada dalam OPEN?
Nilai g nodei g node dalam OPEN?
Masukkan node i dalam OPEN Set parent node i = Current Node
Kalkulasi ulang nilai g dan f, dan simpan nilah f,g,h
i
OPEN = nil? Rute tidak ada
Return Backtrack untuk
Menampilkan rute Tidak
Ya
Ya Tidak
Ya
Tidak Ya
Tidak Tidak
Ya
Ya Tidak
Gambar 2.4 Flowchart Algoritma A [9]
2.5.2 Fuzzy Logic
Konsep tentang logika fuzzy diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Astor Zadeh pada 1962. Logika fuzzy adalah metodologi sistem kontrol pemecahan masalah,
yang cocok diimplementasikan pada sistem, mulai dari sistem yang sederahana, sistem kecil, embedded system, jaringan PC, multi-channel atau workstation
berbasis akurasi data, dan sistem kontrol. Metodologi ini dapat diterapkan pada perangkat keras, perangkat lunak, atau kombinasi keduanya. Dalam logika klasik
dinyatakan bahwa segala sesuatu bersifat biner, yang artinya adalah hanya mempunyai dua kemungkinan, “Ya atau Tidak”, “Benar atau Salah”, “Baik atau
Buruk” dan lain-lain. Oleh karena itu, semua ini dapat mempunyai nilai
keanggotaan 0 dan 1. Akan tetapi, dalam logika fuzzy memungkinkan nilai kenaggotaan berada diantara 0 dan 1. Artinya, bisa saja suatu keadaan mempunyai
dua nilai “Ya dan Tidak”, “Benar dan Salah”, “Baik dan Buruk” secara bersamaan, namun besar nilainya tergantung pada bobot keanggotaan yang
dimilikinya. Logika fuzzy dapat digunakan diberbagai bidang, seperti pada sistem diagnosis penyakit dalam bidang kedokteran, pemodelan sistem pemasaran, riset
operasi dalam bidang ekonomi, kendali kualitas air, prediksi adanya gempa
bumi, klasifikasi dan pencocokan pola dalam bidang teknik.
Konsep himpunan fuzzy memiliki 2 atribut, yaitu [10] : 1 Linguistik, yaitu nama suatu kelompok yang mewakili suatu keadaan
tertentu dengan menggunakan bahasa alami, misalnya dingin, sejuk, panas mewakili variable temperatur.
2 Numeris, yaitu suatu nilai yang menunjukan ukuran dari suatu variabel, misalnya 10, 35, 40 dan sebagainya.
Struktur sistem inferensi fuzzy dapat dilihat pada gambar 2.6.
