34
{ }
. .
, .
1 .
, 1
. 3
. max
=
{ }
. ,
. ,
03 .
max =
03 .
= .
Relasi kabur komposit
2 1
R R
dengan komposisi sup-darab dapat disajikan dengan matriks sebagai berikut
= =
45 .
81 .
09 .
25 .
45 .
05 .
15 .
27 .
03 .
. 5
. .
3 .
8 .
. 5
. 9
. 1
. 4
. 7
. 9
. .
3 .
5 .
. 1
. 3
. ~
~
2 1
R R
.
G. Proposisi Kabur
Definisi 2.7.1
Proposisi kabur adalah kalimat yang memuat predikat kabur, yaitu
predikat yang dapat direpresentasikan dengan suatu himpunan kabur. Bentuk umum dari proposisi kabur
x adalah A dimana x adalah suatu variabel linguistik dan predikat A adalah suatu nilai
linguistik dari x .
Definisi 2.7.2
Peryataan kabur adalah proposisi kabur yang mempunyai nilai kebenaran
tertentu.
35
Definisi 2.7.3
Nilai kebenaran dari suatu peryataan kabur disajikan dengan suatu bilangan real dalam selang
[ ]
1 ,
dan disebut juga derajat kebenaran dari peryataan kabur.
Derajat kebenaran dari peryataan kabur
x adalah A
Bila A ~
adalah himpunan kabur yang dikaitkan dengan nilai linguistik A dan x
adalah suatu elemen titik dalam semesta X dari himpunan kabur A ~
, maka x
mempunyai derajat keanggotaan
~
x
A
µ dalam himpunan kabur A
~ .
Definisi 2.7.4
Jika x adalah variabel linguistik dengan semesta numeris X dan y adalah variabel linguistik dengan semesta numeris Y maka konjungsi kabur
x adalah A dan y adalah B
dimana A dikaitkan dengan himpunan kabur A ~
dalam X , dan B dikaitkan dengan himpunan kabur B
~ dalam Y , dapat dipandang sebagai suatu relasi kabur
∧ dalam Y
X ×
dengan fungsi keanggotaan y
x t
y x
B A
~ ~
, ,
µ µ
µ =
∧
dengan t adalah suatu norma- t .
36
Definisi 2.7.5
Jika x adalah variabel linguistik dengan semesta numeris X dan y adalah variabel linguistik dengan semesta numeris Y maka disjungsi kabur
x adalah A atau y adalah B dimana A dikaitkan dengan himpunan kabur A
~ dalam X , dan B dikaitkan
dengan himpunan kabur B ~
dalam Y , dapat dipandang sebagai suatu relasi kabur ∨ dalam
Y X
× dengan fungsi keanggotaan y
x s
y x
B A
~ ~
, ,
µ µ
µ =
∨
dengan s adalah suatu norma- s .
H. Implikasi Kabur
Bentuk umum suatu implikasi kabur adalah Bila x adalah A , maka y adalah B
dimana A dan B adalah predikat-predikat kabur yang dikaitkan dengan himpunan-himpunan kabur A
~ dan B
~ dalam semesta X dan Y berturut-turut.
Sama seperti konjungsi dan disjungsi kabur, implikasi kabur juga dipandang sebagai suatu relasi kabur dalam
Y X
× yang dilambangkan dengan → .
Berdasarkan ekivalensi implikasi tegas q
p q
p ∨
¬ ⇔
→ maka proposisi
p dapat diganti dengan proposisi kabur A
adalah x
dan proposisi q dapat
37 dapat diganti dengan proposisi kabur
B adalah
y . Implikasi kabur tersebut
dapat diinterpretasikan sebagai relasi kabur → dalam
Y X
× dengan fungsi keanggotaan
y x
k s
y x
B A
~ ~
, ,
µ µ
µ =
→
dimana s adalah norma- s dan k adalah suatu komplemen kabur.
Definisi 2.8.1
Implikasi Dienes-Rescher diperoleh bila norma- s dan komplemen kabur
diambil operasi-operasi gabungan dan komplemen baku dan fungsi keanggotaannya sebagai berikut
y x
y x
B A
dr
~ ~
, 1
max ,
µ µ
µ −
=
→
. Karena implikasi tegas
q p
→ juga ekivalen dengan p
q p
¬ ∨
∧ , maka
implikasi kabur di atas juga dapat diinterpretasikan sebagai relasi kabur → dalam
Y X
× dengan fungsi keanggotaan y
k x
x t
s y
x
A B
A ~
~ ~
, ,
, µ
µ µ
µ =
→
dimana s adalah norma- s , t adalah suatu norma- t dan k adalah suatu komplemen kabur.
Definisi 2.8.2
Implikasi Zadeh diperoleh bila norma- s , norma- t dan k diambil operasi-
operasi gabungan, irisan dan komplemen baku sehingga diadapat fungsi keanggotaan sebagai berikut
38 x
y x
y x
A B
A z
~ ~
~
1 ,
, min
max ,
µ µ
µ µ
− =
→
.
Definisi 2.8.3
Implikasi Mamdani adalah implikasi kabur yang dapat juga dipandang
sebagai suatu konjungsi kabur, sehingga diperoleh y
x t
y x
B A
~ ~
, ,
µ µ
µ =
→
Bila sebagai norma- t diambil operasi baku “min”, maka diperoleh y
x y
x
B A
mm ~
~
, min
, µ
µ µ
=
→
dan bila sebagai norma- t diambil operasi “darab aljabar”, maka diperoleh y
x y
x
B A
md ~
~
, µ
µ µ
=
→
Contoh 2.8.1:
Misalkan diketahui semesta
{ }
5 ,
4 ,
3 ,
2 ,
1 =
X dan
{ }
70 ,
60 ,
50 =
Y dan implikasi
kabur cepat
y maka
banyak x
Jika ,
dimana predikat “banyak” dan “cepat” berturut-turut dikaitkan dengan himpunan kabur
5 1
4 8
. 3
6 .
2 4
. 1
2 .
~ +
+ +
+ =
A 70
1 60
1 .
50 4
. ~
+ +
= B
Maka jika digunakan implikasi Dienes-Rescher, diperoleh
70 ,
5 1
60 ,
5 7
. 50
, 5
4 .
70 ,
4 1
60 ,
4 7
. 50
, 4
4 .
70 ,
3 1
60 ,
3 7
. 50
, 3
4 .
70 ,
2 1
60 ,
2 7
. 50
, 2
6 .
70 ,
1 1
60 ,
1 8
. 50
, 1
8 .
+ +
+ +
+ +
+ +
+ +
+ +
+ +
= →
dr
39 Jika digunakan implikasi Zadeh, diperoleh
70 ,
5 1
60 ,
5 7
. 50
, 5
4 .
70 ,
4 8
. 60
, 4
7 .
50 ,
4 4
. 70
, 3
6 .
60 ,
3 6
. 50
, 3
4 .
70 ,
2 6
. 60
, 2
6 .
50 ,
2 6
. 70
, 1
8 .
60 ,
1 8
. 50
, 1
8 .
+ +
+ +
+ +
+ +
+ +
+ +
+ +
= →
z
Dan jika digunakan implikasi Mamdani diperoleh
70 ,
5 1
60 ,
5 7
. 50
, 5
4 .
70 ,
4 8
. 60
, 4
7 .
50 ,
4 4
. 70
, 3
6 .
60 ,
3 6
. 50
, 3
4 .
70 ,
2 4
. 60
, 2
4 .
50 ,
2 4
. 70
, 1
2 .
60 ,
1 2
. 50
, 1
2 .
+ +
+ +
+ +
+ +
+ +
+ +
+ +
= →
mm
atau
70 ,
5 1
60 ,
5 7
. 50
, 5
4 .
70 ,
4 8
. 60
, 4
56 .
50 ,
4 32
. 70
, 3
6 .
60 ,
3 42
. 50
, 3
24 .
70 ,
2 4
. 60
, 2
28 .
50 ,
2 16
. 70
, 1
2 .
60 ,
1 14
. 50
, 1
08 .
+ +
+ +
+ +
+ +
+ +
+ +
+ +
= →
md
I. Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan dari suatu sistem kendali logika kabur terdiri dari basis data dan basis kaidah. Basis data adalah himpunan fungsi-fungsi keanggotaan dari
himpunan-himpunan kabur yang terkait dengan nilai-nilai linguistik dari variabel- variabel yang terlibat dalam sistem itu.
Contoh 2.9.1
Misal dalam suatu sistem kendali logika kabur, variabel y dengan semesta selang tertutup
[ ]
a a
, −
mempunyai tujuh nilai linguistik sebagai berikut: Besar Negatif, yang dikaitkan dengan himpunan kabur
−
B ~
40 Sedang Negatif, yang dikaitkan dengan himpunan kabur
−
S ~
Kecil Negatif, yang dikaitkan dengan himpunan kabur
−
K ~
Mendekati Nol, yang dikaitkan dengan himpunan kabur 0 ~
Kecil Positif, yang dikaitkan dengan himpunan kabur
+
K ~
Sedang Positif, yang dikaitkan dengan himpunan kabur
+
S ~
Besar Positif, yang dikaitkan dengan himpunan kabur
+
B ~
Maka basis data dari sistem itu memuat fungsi keanggotaan dari himpunan- himpunan kabur yang terkait itu, misalnya berbentuk segitiga, sebagai berikut:
Basis kaidah adalah himpunan implikasi-implikasi kabur yang berlaku
sebagai kaidah dalam sistem itu. Bila sistem itu mempunyai m buah kaidah dengan
1 +
n variabel, maka bentuk umum kaidah ke-
n i
i ,
, 1
= adalah
sebagai berikut: a
a −
−
B ~
−
S ~
−
K ~
~
+
K ~
+
S ~
+
B ~
Gambar 2.9.1. Fungsi keanggotaan himpunan-himpunan kabur yang terkait
dengan nilai-nilai linguistik untuk variabel
y
pada semesta
[ ]
a a
, −
41 Bila
1
x adalah
1 i
A dan dan
n
x adalah
in
A , maka y adalah
i
B di mana
j
x adalah variabel linguistik dengan semesta numeris .
, ,
1 n
j X
j
= Suatu basis kaidah diharapkan memenuhi beberapa kriteria sebagai
berikut: 1.
Lengkap , yaitu untuk setiap
n n
X X
x x
× ∈
1 1
, ,
terdapat
{ }
m i
, ,
1 ∈
sedemikian sehingga
~
≠
j A
x
ij
µ untuk semua
{ }
. ,
, 1
n j
∈ dengan
perkataan lain, untuk setiap nilai masukan terdapat sekurang-kurangnya satu kaidah yang “tersulut”.
2. Konsisten
, yaitu tidak terdapat kaidah-kaidah yang mempunyai anteseden yang sama tetapi konsekuaennya berbeda.
3. Kontinu
, yaitu tidak terdapat kaidah-kaidah dengan himpunan-himpunan kabur yang terkait dala anteseden beririsan, tetapi himpunan-himpunan
kabur yang terkait dalam konsekuennya saling asing.
Contoh 2.9.2
Misalkan implikasinya melibatkan tiga variabel sebagai berikut: Bila
x adalah A dan y adalah B , maka z adalah C di mana
z y
x dan
, ,
adalah variabel-variabel dengan semesta selang tertutup
[ ] [
] [
]
c c
b b
a a
, dan
, ,
, ,
− −
− berturut-turut, dan dengan tujuh nilai linguistik seperti
dalam Conto 2.9.1. maka basis kaidah dari sistem ini terdiri dari 49 kaidah, yang secara lengkap dapat disajikan dalam bentuk matriks sebagai berikut:
42
y
z
−
B ~
−
S ~
−
K ~
~
+
K ~
+
S ~
+
B ~
−
B ~
−
S ~
+
B ~
+
S ~
~
−
K ~
+
S ~
+
K ~
~ ~
+
K ~
~
−
K ~
+
K ~
+
S ~
~
−
K ~
−
S ~
−
S ~
+
S ~
x
+
B ~
~
−
S ~
−
B ~
Misalnya salah satu kaidahnya berbunyi: Bila x sedang negatif dan y kecil positif, maka z sedang positif
seperti yang terlihat pada baris kedua kolom kelima dari matriks di atas.
43
BAB III MEMBANGUN ATURAN KABUR DARI DATA NUMERIS
Misal diberikan suatu himpunan input
{ }
n
x x
x A
, ,
2 1
= dan himpunan
output
{ }
m
y y
y B
, ,
2 1
= , sehingga diperoleh suatu himpunan pasangan terurut
seperti di bawah ini
1 1
2 1
1 1
1 2
1 1
, ,
, ;
, ,
,
m n
y y
y x
x x
2 2
2 2
1 2
2 2
2 1
, ,
, ;
, ,
,
m n
y y
y x
x x
k m
k k
k n
k k
y y
y x
x x
, ,
, ;
, ,
,
2 1
2 1
3.1 di mana
l k
, ,
2 ,
1 =
. Misalkan kita berikan suatu contoh himpunan pasangan terurut dua input dan satu
output itu seperti di bawah ini:
i i
i
y x
x y
x x
y x
x ;
, ,
, ;
, ,
; ,
2 1
2 2
2 2
1 1
1 2
1 1
3.2 di mana
l i
, ,
2 ,
1 =
. Tugas di sini adalah untuk membangun aturan kabur JIKA-MAKA dari
suatu himpunan pasangan berurutan dari 3.2. Terdapat empat langkah dalam membangun aturan kabur dari data
numeris, yaitu: