Amir Hamzah

Just learning material sharing …
Subscribe

Archive for March, 2011

TEGURAN DARI PEMILIK KESOMBONGAN

March 16, 2011 By: amir Category: opini No Comments →

pesawat, kapal dan mobil adalah laksana mainan anak-anak saja...


ANgka 11311 adalah angka teguran bagi negeri Jepang. Ini tentu bagi yang masih percaya bahwa segala kejadian ini tidak semata-mata gejala alam saja. Bagi yang sudah membuang Tuhan atau hanya melibatkan Tuhan hanya ketika doa dan ibadah tetapi tidak ketika menganalisa kejadian tentu tidak setuju dengan opini ini. Terlepas anda setuju atau tidak, 11 Maret 2011, Sang pemilik alam dan segala kejadiannya, Sang PEMILIK KESOMOBONGAN YANG SEBENARNYA, menunjukkan kepada dunia betapa kehebatan Jepang dalam hal teknologi anti gempa dan anti tsunami, ternyata belum ada apa-apanya. Teknologi yang telah membuat mereka sombong. Di mana sombongnya??? Ya para intelektual yang atheis telah membuang agama ke tong sampah dan menganggap agama dan Tuhan adalah semata-mata pelarian orang-orang bodoh yang tidak dapat berpikir. Berdakwah kepada orang Jepang, “laksana mendakwahi batu”, begitu kata Prof.Ko Nakata, seorang profesor muslim yang giat berdakwah di sana.
Maka 11 Maret 2011, Negeri yang sombong telah diingatkan Tuhan…., tentu skali lagi, bagai yang masih percaya Tuhan, dan percaya bahwa gejala alam sekecil apapun adalah atas idzin dan maunya Tuhan … dan Tuhan tidak pernah berbuat tanpa tujuan…

PENGANTAR LOGIKA FUZZY

March 01, 2011 By: amir Category: Fuzzy Logic No Comments →

Fuzzy Logic adalah metodologi pemecahan masalah  dengan beribu – ribu aplikasi dalam pengendali yang tersimpan dan pemrosesan informasi. Fuzzy logic menyediakan cara sederhana untuk menggambarkan kesimpulan pasti dari informasi yang ambigu, samar – samar, atau tidak tepat. Sedikit banyak, fuzzy logic menyerupai pembuatan keputusan pada manusia dengan kemampuannya untuk bekerja dari data yang ditafsirkan dan mencari solusi yang tepat.

Fuzzy logic pada dasarnya merupakan logika bernilai banyak (multivalued logic) yang dapat mendefinisikan nilai diantara keadaan konvensional seperti ya atau tidak, benar atau salah, hitam atau putih, dan sebagainya. Penalaran fuzzy menyediakan cara untuk memahami kinerja dari system dengan cara menilai input dan output system dari hasil pengamatan.


Sejarah

Konsep Fuzzy Logic diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Zadeh dari Universitas California di Berkeley pada 1965, dan dipresentasikan bukan sebagai suatu metodologi control, tetapi sebagai suatu cara pemrosesan data dengan memperkenankan penggunaan partial set membership dibanding crisp set membership atau non-membership. Pendekatan pada set teori ini tidak diaplikasikan pada system control sampai tahun 70an karena kemampuan computer yang tidak cukup pada saat itu. Profesor Zadeh berpikir bahwa orang tidak membutuhkan kepastian, masukan informasi numeric, dan belum mampu terhadap control adaptif yang tinggi.

Konsep fuzzy logic kemudian berhasil diaplikasikan dalam bidang control oleh E.H. Mamdani. Sejak saat itu aplikasi fuzzy berkembang kian pesat. Di tahun 1980an negara Jepang dan negara – negara di Eropa secara agresif membangun produk nyata sehubungan dengan konsep logika fuzzy yang diintegrasikan dalam produk – produk kebutuhan rumah tangga seperti vacuum cleaner, microwave oven dan kamera video.  Sementara pengusaha di Amerika Serikat tidak secepat itu mencakup teknologi ini. Fuzzy logic  berkembang pesat selama beberapa tahun terakhir. Terdapat lebih dari dua ribu produk dipasaran yang menggunakan konsep fuzzy logic, mulai dari mesin cuci hingga kereta berkecepatan tinggi. Setiap aplikasi tentunya menyadari beberapa keuntungan dari fuzzy logic seperti performa, kesederhaan, biaya rendah dan produktifitasnya.


Alasan Penggunaan Fuzzy Logic

Fuzzy logic menawarkan beberapa karakteristik unik yang menjadikannya suatu pilihan yang baik untuk banyak masalah control. Karakteristik tersebut antara lain :

  1. Sudah menjadi sifatnya yang kuat selama tidak membutuhkan ketepatan, input yang bebas derau, dan dapat diprogram untuk gagal dengan aman jika sensor arus balik dimatikan atau rusak. Control output adalah fungsi control halus meskipun jarak variasi input yang cukup besar.
  2. Selama fuzzy logic controller memproses aturan – aturan yang dibuat user yang memerintah system control target, ia dapat dimodifikasi dengan mudah untuk meningkatkan atau mengubah secara drastis performa system. Sensor yang baru dapat dengan mudah digabungkan kedalam system secara sederhana dengan menghasilkan aturan memerintah yang sesuai.
  3. Fuzzy logic tidak terbatas pada sedikit masukan umpan-balik dan satu atau dua output control, tidak juga penting untuk menilai atau menghitung parameter rata –  rata perubahan dengan tujuan agar ia diimplementasikan. Sensor data yang menyediakan  beberapa indikasi untuk aksi dan reaksi system sudah cukup. Hal ini memungkinkan sensor menjadi murah dan tidak tepat sehingga menghemat biaya system keseluruhan dan kompleksitas rendah.
  4. Karena operasi – operasi yang berbasiskan aturan, jumlah input yang masuk akal dapat diproses ( 1 sampai 8 atau lebih ) dan  banyak output ( 1 sampai 4 atau lebih ) dihasilkan, walaupun pendefinisian rulebase secara cepat menjadi rumit jika terlalu banyak input dan output dipilih untuk implementasi tunggal selama pendefinisian rules(aturan), hubungan timbal baliknya juga harus didefinisikan. Akan lebih baik jika memecah system kedalam potongan – potongan yang lebih kecil dan menggunakan fuzzy logic controllers yang lebih kecil untuk didistribusikan pada system, masing – masing dengan tanggung jawab yang lebih terbatas.
  5. Fuzzy Logic dapat mengontrol system nonlinier yang akan sulit atau tidak mungkin untuk dimodelkan secara matematis. Hal ini membuka pintu bagi system control yang secara normal dianggap tidak mungkin untuk otomatisasi.

Sedangkan karakteristik utama dari fuzzy logic yang ditemukan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh adalah sebagai berikut:

  • Dalam fuzzy logic, penalaran tepat dipandang sebagai suatu kasus terbatas dari penalaran kira –kira.
  • Dalam fuzzy logic segala sesuatunya adalah masalah derajat.
  • System logis manapun dapat difuzzifikasi.
  • Dalam fuzzy logic, pengetahuan diinterpretasikan sebagai koleksi dari fuzzy yang dipaksakan pada sekumpulan variable.
  • Kesimpulan dipandang sebagai sebuah proses dari perkembangan pembatas elastis.


Bagaimana Fuzzy Logic Digunakan

Adapun langkah – langkah penggunaan fuzzy logic adalah sebagai berikut:

  • Definisikan obyektif dan criteria control :
  1. Apa yang kita coba control ?
  2. Apa yang harus kita lakukan untuk mengontrol system ?
  3. Respon seperti apa yang kita butuhkan ?
  4. Apa mode kegagalan system yang mungkin ?
  • Tentukan hubungan antara input dan output serta memilih jumlah minimum variable input pada mesin fuzzy logic(secara khusus error dan rata – rata perubahan error).
  • Dengan menggunakan struktur berbasis aturan dari fuzzy logic, jabarkan permasalahan control ke dalam aturan IF X AND Y THEN Z yang mendefinisikan respon output system yang diinginkan untuk kondisi input system yang diberikan. Jumlah dan kompleksitas dari rules bergantung pada jumlah parameter input yang diproses dan jumlah variable fuzzy yang bekerjasama dengan tiap – tiap parameter. Jika mungkin, gunakan setidaknya satu variable dan turunan waktunya. Walaupun mungkin untuk menggunakan sebuah parameter tunggal yang error saat itu juga tanpa mengetahui rata – rata perubahannya, hal ini melumpuhkan kemampuan system untuk meminamalisasi keterlampauan untuk sebuah tingkat input.
  • Buat fungsi keanggotaan yang menjelaskan nilai input atau output yang digunakan didalam rules.
  • Buat rutinitas proses awal dan akhir yang penting jika diimplementasikan dalam software, sebaliknya program rules kedalam mesin hardware fuzzy logic.
  • Test system, evaluasi hasil, atur rules dan fungsi keanggotaan, dan retest sampai hasil yang memuaskan didapat.

SUmber : sumber kopas dari sini