Logika Fuzzy Metode Takagi-Sugeno dan Aplikasinya

Prof. Tomohiro Takagi

Prof. Tomohiro Takagi

Prof. Michio Sugeno

Prof. Michio Sugeno

Terdapat tiga metode inferensi yang populer dalam aplikasi logika fuzzy, yaitu metode Tsukamoto, Mamdani, dan Takagi-Sugeno. Penerapan dua metode yang pertama di dunia industri telah dibahas pada artikel-artikel Automation ID yang lalu. Lalu, bagaimana dengan metode Takagi-Sugeno?

Metode inferensi Sugeno diperkenalkan oleh Tomohiro Takagi dan Michio Sugeno pada tahugn 1985. Metode ini mirip dengan metode Mamdani. Hanya saja, output aturan fuzzy pada metode Sugeno tidaklah berbentuk himpunan fuzzy, melainkan konstanta atau persamaan linear. Selain itu, defuzzifikasi pada metode ini biasanya menggunakan metode rata-rata berbobot.

Output aturan fuzzy yang berupa konstanta atau persamaan linear membuat metode Takagi-Sugeno menjadi metode yang mudah dikomputasi, efisien, dan mudah digabungkan dengan persamaan linear. Walaupun demikian, output yang bukan berbentuk himpunan fuzzy itu membuat metode Takagi-Sugeno kurang merepresentasikan pengetahuan manusia dan ketidakpastian.

Metode Takagi-Sugeno salah satunya diaplikasikan di bidang kesehatan, yaitu untuk menghitung kalori. Variabel-variabel input yang dipertimbangkan di antaranya tinggi badan, berat badan, umur, suhu tubuh, aktivitas, tujuan diet, dan intensitas penyakit. Selanjutnya, sistem fuzzy ini dapat menghasilkan kesimpulan berupa kebutuhan kalori yang diperlukan oleh seorang pasien.

Logika fuzzy memang dapat diaplikasikan di berbagai bidang dari industri, manufaktur, transportasi, administrasi, hingga ke kehidupan sehari-hari. Dari proses kendali industri, teknologi transmisi kendaraan otomatis, sistem pengendalian kecepatan kendaraan, sistem perencanaan dan pengaturan parkir, pengaturan lampu lalu lintas, sistem tenaga listrik, hingga mesin cuci serta vacuum cleaner otomatis.

Walaupun demikian, Robert E. King (1999: 145) memberikan catatan khusus untuk aplikasi logika fuzzy dengan metode Takagi-Sugeno, yaitu:
1. Metode ini hanya valid untuk state dan input dengan deviasi yang kecil dari nilai nominalnya.
2. Jika terjadi perubahan state, aturan-aturannya harus diubah dan prosedurnya diulang kembali.

Demikianlah, banyak metode inferensi fuzzy yang bisa dipilih untuk aplikasi logika fuzzy untuk sistem kontrol di industri. Meski pada kenyataannya, logika fuzzy bukan hanya dapat digunakan untuk aplikasi kontrol, tapi juga dapat digunakan untuk proses klasifikasi dan juga diagnosis.