Setelah memahami konsep dari logika fuzzy, kita dapat melihat bahwa terdapat dua buah atribut yang dapat ditemukan dalam himpunan fuzzy, yaitu atribut linguistik dan numerik. Atribut linguistik mewakili suatu keadaan yang mewakili keadaan atau kondisi tertentu. Sebagai contoh, pada variabel umur, terdapat atribut linguistik berupa MUDA, PAROBAYA, dan TUA. Adapun, atribut numerik dari himpunan fuzzy menunjukkan ukuran dari variabel. Misalnya, 15, 20, 25, dan seterusnya. Coba perhatikan grafik himpunan fuzzy pada variabel temperatur berikut ini.

Baca artikel terkait: Mengenal Logika Fuzzy, si Logika Samar-Samar

Pada grafik di atas, kita dapat melihat beberapa hal di dalam sistem fuzzy sebagaimana yang dijelaskan oleh Kusumadewi (2003: 158), antara lain:

1. Variabel fuzzy, yaitu variabel yang dibahas dalam suatu sistem fuzzy. Pada gambar di atas, variabel yang digunakan adalah temperatur.
2. Himpunan fuzzy, yaitu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu. Himpunan fuzzy dalam variabel temperatur di atas meliputi DINGIN, SEJUK, NORMAL, HANGAT, dan PANAS.
3. Semesta pembicaraan, yaitu seluruh nilai yang boleh dioperasikan dalam suatu variabel fuzzy. Gambar di atas menggambarkan semesta pembicaraan variabel temperatur: [0 40].
4. Domain fuzzy, yaitu seluruh nilai yang diizinkan dalam semesta pembicaraan dan boleh dioperasikan dalam suatu himpunan fuzzy. Contoh domain fuzzy pada gambar di atas:
   – DINGIN = [0 20]
   – SEJUK = [15 25]
   – NORMAL = [20 30]
   – HANGAT = [25 35]
   – PANAS = [30 40]
5. Fungsi keanggotaan, yaitu suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya (derajat keanggotaannya). Pada gambar di atas, fungsi keanggotaan yang digunakan adalah representasi kurva bentuk bahu. Representasi ini merupakan kurva yang menggunakan representasi segitiga untuk variabel-variabel di tengah kurva, dikombinasikan dengan representasi naik/turun pada sisi-sisinya dengan nilai yang tetap pada titik-titik tertentu sehingga membentuk ‘bahu’. Selain representasi kurva bentuk bahu, masih banyak representasi lain yang menunjukkan fungsi keanggotaan dari suatu himpunan fuzzy. Beberapa di antaranya, misalnya representasi kurva linear naik/turun, segitiga, trapesium, S pertumbuhan/penyusutan, bentuk lonceng Pi/Beta/Gauss, dan koordinat.

Itulah beberapa istilah yang sering digunakan dalam suatu sistem fuzzy. istilah-istilah di atas memang belum meliputi seluruh istilah di dalam suatu sistem fuzzy. walaupun demikian, dengan memahami istilah-istilah di atas, kita akan lebih mudah untuk memahami berbagai sistem yang dioperasikan menggunakan logika fuzzy.