Teknologi Sistem Fuzzy

Aplikasi-aplikasi yang menggunakan sistem logika fuzzy sering sekali dianggap atau dinamakan sebagai pengendali fuzzy (fuzzy control). Padahal disamping pengendali fuzzy terdapat bermacam-macam teori yang digunakan pada aplikasi-aplikasi fuzzy seperti klasifikasi fuzzy (fuzzy clasification) dan diagnosis fuzzy (fuzzy diagnosis). Pada tulisan ini akan dipaparkan masalah dalam teknologi fuzzy dan perbedaan antara pengendali fuzzy dengan klasifikasi fuzzy dan fuzzy diagnosis.

Pendahuluan

Dalam perjalanan perkembangan suatu generasi teknologi menjadi lebih mantap dan berdaya guna tinggi, membutuhkan adanya pengembangan dasar pengetahuan dan dilakukannya berbagai macam riset atau penelitian yang bersifat eksperimental. Penelitian atau riset ini akan memberikan jawaban terhadap pertanyaan mendasar seperti : teori-teori apa saja yang masih secara praktis masih relevan untuk kemudian dikembangkan atau teori mana saja yang sama sekali tidak bisa digunakan lagi? Teori yang bermanfaat adalah teori yang dianggap mampu menjembatani penggabungan pengendali fuzzy dengan sistem kendali konvensional atau algoritma kendali modern seperti jaringan neural, algoritma genetik, dan lain sebagainya.Pada generasi pertama teknologi fuzzy, terdapat beberapa kendala yang ditemui untuk mengembangkan pada industri-industri atau sistem kendali yang telah ada. Saat itu belum ada metodologi yang sistematik tentang aplikasi pengendali fuzzy, penentuan rancang bangun yang tepat, analisa permasalahan, dan bagaimana pengaruh perubahan parameter sistem terhadap kualitas unjuk kerja sistem. Jadi tidak bisa diharapkan suatu rancang bangun yang universal dan strategi optimasi fuzzy dapat segera digunakan secara praktis.
Saat ini logika fuzzy telah berhasil menerobos kendala-kendala yang dulu pernah ditemui dan segera menjadi basis teknologi tinggi. Penerapan teori logika ini dianggap mampu menciptakan sebuah revolusi dalam teknologi. Sebagai contoh, mulai tahun 90-an para manufaktur industri yang bergerak di bidang Distributed Control System (DCSs), Programmable Controllers (PLCs), dan Microcontrollers (MCUs) telah menyatukan sistem logika fuzzy pada barang produksi mereka dan memiliki prospek ekonomi yang baik. Sebuah perusahaan mikroprosesor terkemuka, Motorolla, dalam sebuah jurnal teknologi, pernah menyatakan “… bahwa logika fuzzy pada masa-masa mendatang akan memainkan peranan penting pada sistem kendali dijital “(1). Pada saat yang bersamaan, pertumbuhan yang luar biasa terjadi pada industri perangkat lunak yangmenawarkan kemudahan penggunaan logika fuzzy dan penerapannya pada setiap aspek kehidupan sehari-hari.
Perusahaan Jerman Siemens yang bergerak diberbagai bidang teknik seperti otomatisasi industri, pembangkit tenaga, semikonduktor, jaringan komunikasi publik dan pribadi, otomotif dan sistem transportasi, sistem audio dan video, dan lain sebagainya, beberapa tahun belakangan ini telah membentuk kelompok riset khusus tentang fuzzy. Tujuannya untuk melakukan penelitian dan pengembangan yang sistematik tentang logika fuzzy pada setiap aspek teknologi (4).
Ada dua alasan utama yang mendasari pengembangan teknologi berbasis sistem fuzzy:

• Menjadi state-of-the-art dalam sistem kendali berteknologi tinggi. Jika diamati pengalaman pada negara-negara berteknologi tinggi, khususnya di negara Jepang, pengendali fuzzy sudah sejak lama dan luas digunakan di industri-industri dan alat-alat elektronika. Daya gunanya dianggap melebihi dari pada teknik kendali yang pernah ada. Pengendali fuzzy terkenal karena kehandalannya, mudah diperbaiki, dan yang lebih penting lagi pengendali fuzzy memberikan pengendalian yang sangat baik dibandingkan teknik lain, yang biasanya membutuhkan usaha dan dana yang lebih besar.
• Dalam perspektif yang lebih luas, pengendali fuzzy ternyata sangat bermanfaat pada aplikasi-aplikasi sistem identifikasi dan pengendalian ill-structured, di mana linieritas dan invariansi waktu tidak bisa ditentukan dengan pasti, karakteristik proses mempunyai faktor lag, dan dipengaruhi oleh derau acak. Bentuk sistem seperti ini jika dipandang sistem konvensional sangat sulit untuk dimodelkan.

Beberapa proyek teknologi yang dinilai digunakan dan memiliki prospek ekonomi yang cerah seperti (4) :

• Dalam teknologi otomotif : sistem transmisi otomatis fuzzy dan pengendali kecepatan idle fuzzy.
• Dalam teknologi transpirtasi :

Pengendali fuzzy anti-slip untuk kereta listrik, sistem pengaturan dan perencanaan perparkiran, sistem pengaturan lampu lalu lintas, dan pengendalian kecepatan kendraan di jalan bebas hambatan.

• Dalam peralatan sehari-hari : mesin cuci fuzzy dan vacum cleaner fuzzy dan lain-lain.
• Dalam aplikasi industri di antaranya : industri kimia, sistem pengolahan kertas, dan lain-lain.
• Dalam power satations : sistem diagnosis kebocoran-H₂

Masih banyak aplikasi lainnya yang sudah beredar sebagai alat kendali dan barang-barang elektronik berteknologi tinggi.

Kendali Perkembangan Teknologi Sistem Fuzzy

Keberhasilan penerapan teknologi fuzzy seperti yang telah dibeberkan pada bagian pembahasan sebelumnya, dapat direalisasikan jika terdapat penelitian dan strategi pengembangan riset dan desain oleh sebuah industri untuk menemukan teknik terbaik untuk produknya. Hal tersebut tentunya tidak terlepas dari kesulitan-kesulitan yang ditemui dalam menggunakan dan pengembangan teknologi ini. Secara garis besar beberapa kesulitan yang ditemui oleh industri-industri elektronika adalah sebagai berikut (4):

1. Para enjiner dan ilmuwan generasi sebelumnya dan sekarang banyak yang tidak mengenal teori kendali fuzzy, meskipun secara teknik praktis mereka memiliki pengalaman untuk menggunakan teknologi dan perkakas kontrol yang sudah ada.
2. Belum banyak terdapat kursus/balai pendidikan dan buku-buku teks yang menjangkau setiap tingkat pendidikan (undergraduate, postgraduate, dan on site training)
3. Hingga kini belum ada pengetahuan sistematik yang baku dan seragam tentang metodologi pemecahan problema kendali menggunakan pengendali fuzzy.
4. Belum adanya metode umu/general untuk mengembangkan dan implementasi pengendali fuzzy.

Kendala pertama dan kedua dapat diatasi dengan cara sering diadakannya kursus dan balai pendidikan, memperbanyak penuliasan karya-karya ilmiah dan juga pengadaan buku-buku tentang fuzzy di setiap perguruan tinggi atau institusi pendidikan lainnya. Kendala ke tiga dan ke empat dapat diatasi dengan cara membentuk suatu metodolgi untuk merancang dan mengembangkan sistem fuzzy. Metodologi ini mencakup fasilitas-fasilitas yang terdapat dalam teori sistem kendali fuzzy seperti : pemilihan fungsi keanggotaan, operator, penggunaan faktor skala, pengembangan basisi pengetahuan, penurunan basis aturan, uji coba, dan simulasi sistem.Perusahaan elektrik Omron selain menjual produknya, kini mereka juga tengah mengembangkan metode pendidikan dan pelatihan teknik logika fuzzy. Asisten manajer Omron FA System Div..Jim Krill berkatta,” …, Educating potential customers about the benefits of fuzzy logic and where it can be applied is impotant for proper development of this technology.” Jadi cara terbaik untuk mencapai teknologi ini menurutnya adalah melalui program pelatihan, seminar, dan pemakaian piranti lunak simulasi sistem fuzzy yang efektif (1).
Hingga kini software pengembangan logika fuzzy sudah tidak terhitung banyaknya, mulai dari simulasi sistem yang sederhana hingga seistem yang sangat kompleks dan rumit. Masing-masing menawarkan berbagai kelebihan dan kemudahan pemakaian seperti : User friendly editor, sistem on-line dan off-line debugging, compilers untuk setiap bahasa pemrograman termasuk bahasa rakitan mikrokontroler, tampilan 3D dan berbagai macam proyek simulasi yang bisa dilakukan (4).

Kendali Fuzzy, Klasifikasi Fuzzy, dan Diagnosis Fuzzy

Aplikasi yang menggunakan logika fuzzy, selalu identik dengan pengendalian fuzzy. Walaupun sebenarnya aplikasi itu tergolong dalam klasifikasi fuzzy atau diagnosis fuzzy. Kejadian ini bukanlah masalah yang dominan dan pelik dalam sistem fuzzy, karena istilah “fuzzy” sebenarnya sudah kabur dan sering disamakan dengan istilah-istilah yang ada pada teori himpunan fuzzy, topologi fuzzy, atau dalam pengertian yang lebih sempit lagi sering disebut sebagai approximate reasoning dalam logika keputusan. Dengan cara pandang yang sama sistem kendali fuzzy sering sekali dinyatakan sebagai bagian teori himpunan fuzzy yang digunakan pada aplikasi-aplikasi dalam bentuk sistem lingkar tertutup. Namun tujuan utama tulisan ini adalah membedakan antara sistem kendali fuzzy dengan sistem klasifikasi fuzzy dan sistem diagnosis fuzzy. Pada ruang lingkup yang lebih luas lagi, masih ada sistem lainnya yang cukup sukses digunakan seperti sistem pakar fuzzy, sistem analisa data fuzzy, sistem pengolahan citra fuzzy, dan berbagai ragam aplikasi sistem fuzzy yang sudah ada.Pada dasarnya penggunaan istilah klasifikasi dan diagnosis bukanlah merupakan penamaan yang baku, karena keduanya mempunyai pengertian atau makna yang hampir sama dan batas-batas perbedaannya juga tidak begitu jelas. Namun yang teramat penting adalah kedua istilah tadi menunjukkan perbedaan antara kedua sistem aplikasi berbasis logika fuzzy.

Kesimpulan

Teknologi sistem fuzzy telah berkembang cukup jauh, dan memberikan berbagai keuntungan dan perbaikan unjuk kerja pada sistem kendali yang pernah ada. Perkembangan sistem ini menuntut mutu sumber daya manusia yang berpendidikan, seperti ilmuwan dan enjineer yang ahli di bidang teknik sistem fuzzy dan tidak lepas dari kondisi pendidikan dan kelengkapan alat-alat yang mendukung pengembangan teknologi ini.Di bidang aplikasi fuzzy, tidak hanya terdapat sistem kendali fuzzy, melainkan juga ada klasifikasi fuzzy dan diagnosis fuzzy. Jadi sistem fuzzy pada keadaan riil, mempunyai ragam metode dan strategi pengembangan yang dapat diterapkan pada masalah-masalah kendali saat ini.