FUZZY LOGIC CONTROLLER (FLC)

Apa itu Fuzzy Logic Controller?

Fuzzy Logic Controller (FLC) adalah pengendali yang mengendalikan sebuah sistem atau proses dengan menggunakan logika fuzzy sebagai cara pengambilan keputusan.

Komponen utama penyusun FLC:

1.      Modul fuzzifikasi (fuzzification)

Proses  perubahan nilai input menjadi nilai fuzzy. Nilai fuzzy memiliki range dari 0 hingga 1. Nilai input dibagi menjadi beberapa bagian yang disebut dengan membership function. Nilai dari fuzzy menyatakan nilai yang diperoleh dari sensor

2.      Basis kaidah (rule base)

berisi aturan aturan yang mengambarkan karakteristik sistem yang diinginkan. Nilai-nilai fuzzy yang telah diperoleh dari proses fuzzyfication diolah  berdasasrkan aturan-aturan yang telah dibuat untuk memperoleh sinyal kontrol

3.      Modul pengambil keputusan (inference engine/decision making logic)

Merupakan suatu sistem berbasis komputer yang membantu pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data dan model-model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tidak terstruktur

4.      Modul defuzzifikasi

Merupakan modul untuk melakukan langkah terakhir dalam suatu sistem logika fuzzy dimana tujuannya adalah mengkonversi setiap hasil dari inference engine yang diekspresikan dalam bentuk fuzzy set ke suatu bilangan real.

Ada 3 model Fuzzy Logic Controller:

1.        Model Mamdani

Sering dikenal dengan nama Metode Max-Min. Metode ini diperkenalkan oleh Ebrahim Mamdani pada tahun 1975. Untuk mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan yaitu Pembentukan himpunan fuzzy, Aplikasi fungsi implikasi (aturan), Komposisi aturan, dan Penegasan (deffuzy).

2.        Model Sugeno

Penalaran dengan metode Sugeno hampir sama dengan penalaran Mamdani, hanya saja output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan fuzzy, melainkan berupa konstanta atau persamaan linear. Metode ini diperkenalkan oleh Takagi- Sugeno Kang pada tahun 1985.

a.       Model Fuzzy Sugeno Orde-Nol

Secara umum bentuk model fuzzy SUGENO Orde-Nol adalah:

IF (x1 is A1) • (x2 is A2) • (x3 is A3) • ...... • (xN is AN) THEN z=k

dengan Ai adalah himpunan fuzzy ke-i sebagai anteseden, dan k adalah suatu konstanta (tegas)

sebagai konsekuen.

b.      Model Fuzzy Sugeno Orde-Satu

Secara umum bentuk model fuzzy SUGENO Orde-Satu adalah:

 IF (x1 is A1) • ...... • (xN is AN) THEN z = p1*x1 + … + pN*xN + q
dengan Ai adalah himpunan fuzzy ke-i sebagai anteseden, dan pi adalah suatu konstanta (tegas) ke-i dan q juga merupakan konstanta dalam konsekuen. Apabila komposisi aturan menggunakan metode SUGENO, maka deffuzifikasi dilakukan dengan cara mencari nilai rata-ratanya.

3.        Model Tsukamoto

Pada Metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-Then harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan α-predikat (fire strength). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.