Tahap Pemodelan dalam Fuzzy Logic

• Fuzzifikasi : proses untuk mengubah variabel non fuzzy (variabel numerik) menjadi variabel fuzzy (variabel linguistik)

• Inferencing (Ruled Based) , pada umumnya aturan-aturan fuzzy dinyatakan dalam bentuk “IF THEN” yang merupakan inti dari relasi fuzzy.

• Defuzifikasi: proses pengubahan data-data fuzzy tersebut menjadi data-data numerik yang dapat dikirimkan ke peralatan pengendalian.

Untuk mengerti sistem fuzzy, anda harus mengenal konsep dasar yang berhubungan dengan logika fuzzy.

DERAJAT KEANGGOTAAN adalah : derajat dimana nilai crisp compatible dengan fungsi keanggotaan ( dari 0 sampai 1 ), juga mengacu sebagai tingkat keanggotaan, nilai kebenaran, atau masukan fuzzy.

LABEL adalah nama deskriptif yang digunakan untuk mengidentifikasikan sebuah fungsi keanggotaan.

FUNGSI KEANGGOTAAN adalah mendefinisikan fuzzy set dengan memetakkan masukan crisp dari domainnya ke derajat keanggotaan.

MASUKAN CRISP adalah masukan yang tegas dan tertentu

LINGKUP / DOMAIN adalah lebar fungsi keanggotaan. Jangkauan konsep, biasanya bilangan, tempat dimana fungsi keanggotaan dipetakkan. Disini domain dari fuzzy set ( fungsi keanggotaan ) adalah dari 0 sampai 20 derajat dan lingkupnya adalah 20 derajat.

DAERAH BATASAN CRISP adalah jangkauan seluruh nilai yang mungkin dapat diaplikasikan pada variabel sistem. Menggunakan logika fuzzy untuk mencapai penyelesaian crisp pada masalah khusus biasanya melibatkan tiga langkah : fuzzyfikasi, evaluasi rule, dan defuzzyfikasi. Jika anda tidak / belum mengetahui bagaimana logika fuzzy itu bekerja kami sarankan agar anda benar benar memahami betul tiap langkah dalam bagian berikutnya.