Soft Computing

Apa Itu Soft Computing ?

Soft computing adalah koleksi dari beberapa metodologi yang bertujuan untuk mengeksploitasi adanya toleransi terhadap ketidaktepatan, ketidakpastian, dan kebenaran parsial untuk dapat diselesaikan dengan mudah, robustness, dan biaya penyelesaiannya murah. Definisi ini pertama kali diungkapkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1992.

Karakteristik Soft Computing :

1.  Soft computing memerlukan keahlian manusia, apabila direpresentasikan dalam bentuk aturan (IF – THEN).

2.  Model komputasinya diilhami oleh proses biologis.

3.  Soft computing merupakan teknik optimasi baru.

4.  Soft computing menggunakan komputasi numeris.

5.  Soft computing memiliki toleransi kegagalan (meskipun kualitasnya berangsur-angsur memburuk). 

Unsur - Unsur Pokok Dalam Soft Computing :

1.  Sistem Fuzzy (mengakomodasi ketidaktepatan);

2.  Jaringan Syaraf (menggunakan pembelajaran);

3.  Probabilistic Reasoning (mengakomodasi ketidakpastian);

4.  Evolutionary Computing (optimasi).

Keempat unsur tesebut bukan merupakan pesaing antara satu dengan lainnya, namun diantaranya bisa saling melengkapi. Sehingga, Prof. Lotfi A. Zadeh juga mendefinisikan bahwa soft computing itu merupakan hubungan antara logika fuzzy, neuro-computing, probabilistic reasoning, dan algoritma genetik.

Saya akan mengulas sedikit tentang Unsur - unsur pokok dalam Soft Computing, yup folla~

1.    Sistem Fuzzy

Secara bahasa “fuzzy” berarti samar atau kabur, sedangkan Sistem Fuzzy adalah suatu sistem yang menggunakan himpunan fuzzy untuk memetakan suatu inputan menjadi output yang memiliki nilai continue. Sedangkan logika Fuzzy bersifat boolean yaitu hanya terdiri dari 1 & 0 atau True & False. Secara umum sistem logika fuzzy terdapat 4 elemen dasar, yaitu:

a. Rule Base, Berisi aturan – aturan linguistik yang bersumber dari para pakar.

b. Interface Engine, Suatu mekanisme pengambilan keputusan yang memperagakan bagaimana

    para pakar mengambil suatu keputusan dengan menerapkan pengetahuan (knowledge).

c. Fuzzification, Proses fuzzifikasi yang mengubah besaran tegas (crisp) ke besaran fuzzy.

d. Defuzzification, Proses defuzzifikasi yang mengubah besaran fuzzy hasil dari Inference Engine,

    menjadi besaran tegas (crisp).

2.    Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network)

Adalah sebuah sistem komputasi yang arstitektur dan operasinya berasal dari pengetahuan tentang sel syaraf biologis di dalam otak. Jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia. Jaringan syaraf tiruan dapat digambarkan sebagai model matematis dan komputasi untuk fungsi aproksimasi non – linear, klasifikasi data cluster dan regresi non – parametric atau sebuah simulasi dari koleksi model jaringan syaraf biologi.

Model jaringan syaraf ditunjukkan dengan kemampuannya dalam emulasi, analisis, prediksi dan asosiasi. Kemampuan yang dimiliki jaringan syaraf tiruan dapat digunakan untuk belajar dan menghasilkan aturan atau operasi baru dari beberapa contoh atau input yang dimasukkan dan membuat prediksi tentang kemungkinan output yang akan muncul atau menyimpan karakteristik input yang diberikan kepada jaringan syaraf tiruan.

3.    Probalistic Reasoning

Adalah metode yang membuat sebuah komputer atau device dapat mengambil kepututsan layaknya makhluk hidup. Dengan semua data – data yang dimiliki, metode ini memberikan pola – pola tertentu untuk mengambil sebuah kepututsan.

Dengan adanya unsur – unsur pokok tersebut maka diharapkan akan menciptakan suatu sistem yang cerdas, mudah diproses dan tidak membutuhkan biaya banyak.

4.    Evolutionary Computing

Adalah sebuah pola pikir yang mengikuti prinsip darwinisme, yaitu “siapa yang dialah yang bertahan” maksudnya adalah perangkat apa yang bisa menyesuaikan dirinya dengan teknologi – teknologi yang terus berkembang dialah yang bisa bertahan.



source:
http://krisscomputing.blogspot.co.id/2016/05/metodologi-dalam-soft-computing.html
http://ardiwinahyu.blogspot.co.id/2013/03/himpunan-fuzzy-adalah.html
https://www.academia.edu/11175689/KECERDASAN_BUATAN_ARTIFICIAL_INTELLIGENCE