Sahabat Belajar IT. Rasanya sudah terlalu lama Admin tidak posting tentang  Logika Fuzzy. Mumpung ada waktu dan kesempatan, beberapa hari ke depan Insya Allah Admin akan menyelesaikan rangkaian teori yang digunakan dalam penyelesaian masalah menggunakan logika fuzzy.

Pada kesempatan kali ini, Admin share tentang Fungsi Implikasi Pada Logika Fuzzy. Perlu dipahami, bahwa tiap-tiap aturan pada basis pengetahuan fuzzy akan berhubungan dengan suatu relasi fuzzy. Bentuk umum dari aturan yang digunakan dalam fungsi implikasi adalah  :

IF x is A THEN y is B

Dengan x dan y adalah scalar, dan A dan B adalah himpunan fuzzy. Proposisi yang mengikuti IF disebut sebagai anteseden, sedangkan proposisi  yang mengikuti THEN  disebut sebagai konsekuen.

Secara umum, ada dua fungsi implikasi yang bisa digunakan, yaitu:

1. Fungsi Min (minimum).

Pengambilan keputusan dengan fungsi min, yaitu dengan cara mencari nilai minimum berdasarkan  aturan ke– i  dan dapat dinyatakan dengan:

α_i ∩ µ_Ci (Z)

dimana

α_i = µ_Ai  (x) ∩ µ_Bi  (x) = min { µ_Ai  (x), µ_Bi  (x)}

Keterangan:

α_i = nilai minimum dari himpunan fuzzy A dan B pada aturan ke-i 

µ_Ai  (x) = derajat keanggotaan  dari himpunan fuzzy A pada aturan ke –i 

µ_Bi  (x) = derajat keanggotaan  dari himpunan fuzzy B pada aturan ke –i 

µ_Ci = derajat keanggotaan konsekuen pada himpunan fuzzy C pada aturan ke –i .

2. Fungsi Dot (product).

Pengambilan keputusan  dengan fungsi dot  yang di dasarkan  pada aturan ke –i dinyatakan dengan :

α_i.  µ_Ci  (Z)

Keterangan:

α_i = nilai minimum dari himpunan fuzzy A dan B pada aturan ke-i 

µ_Ci = derajat keanggotaan konsekuen pada himpunan fuzzy C pada aturan ke –i .

Saya sudahi postingan tentang Fungsi Implikasi Pada Logika Fuzzy. Anda yang mempunyai project dan penyelesaian masalahnya mengharuskan menggunakan fuzzy, silakan pelajari fungsi mmplikasi dengan serius. Karena fungsi implikasi nantinya akan digunakan pada tahap ke tiga proses fuzzyfikasi. Selamat belajar dan teruslah berbagi. ^_*