Soft Computing
Disusun Oleh
Kelompok
3:
-
Muhammad Ikhlas Ladzuardi 17115720
-
Raihan Hambali 15115585
-
Reza Novaldy 17115628
-
Robby Rahman Kusuma 16115222
-
Roni Budianto 16115266
-
Sena Aji Perwira 16115462
-
Septi Indriarti 16115469
-
Wahyu Kurinawan 17115090
Kelas 3KA08
UNIVERSITAS
GUNADARMA
2018
ABSTRAK
Soft Computing adalah
sebuah metode yang baik untuk melakukan pengolahan data. Teknik soft computing
telah membawa kemampuan otomatisasi ke aplikasi tingkat baru. Pengendalian
proses adalah sebuah aplikasi penting dari industri apapun untuk mengendalikan
parameter sistem yang kompleks, dengan pengendalian paramater dapat memberikan
added value dari kemajuan tersebut. Pada pengendalian konvensional umumnya
berdasarkan pada model matematika yang menggambarkan perilaku dinamis dari
sistem pengendalian proses. Pada pengendalian konvensional terdapat kekurangan
yang dapat dipahami, pengendali konvensional sering kalah dengan pengendali
(controllers) cerdas. Teknik soft computing memberikan kemampuan untuk membuat
keputusan dan belajar dari data yang dapat diandalkan. Selain itu, teknik soft
computing dapat mengatasi dengan berbagai lingkungan dan stabilitas
ketidakpastian.
PENDAHULUAN
Pertumbuhan yang cepat dalam teknologi soft computing
telah ditandai sebagai perkembangan baru seperti, pemodelan paradigma dan
optimasi mekanisme untuk memecahkan Masalah kontroler yang modern. soft
computing telah memberikan metodologi canggih untuk pengembangan industri
pengendali proses. Hal ini dianggap sebagai pendekatan seni untuk kecerdasan
buatan. Dengan adanya kinerja daya komputasi yang tinggi, perancangan telah
diterapkan pada teknik intelijen buatan untuk spektrum yang luas dari masalah
di dunia nyata yang cerdas dan pengendalian otonom. Dalam satu dekade terakhir,
terlihat perkembangan aplikasi teknik soft computing di bidang teknik. Seperti
penggunaan teknik ini dalam berbagai aplikasi teknik yaitu membuat alat yang
sangat diperlukan.
ISI
1.
Definisi Soft Computing
Soft
Computing dicetus pertama kali pada tahun 1990 sehubungan dengan ide untuk
mendirikan BISC (Berkeley Initiative in Soft Computer) oleh Prof. L.A.Zadeh
dari BerkeleyUniversity. Soft computing, berbeda dengan conventional (hard)
computing, memungkinkan toleransi terhadap input, proses dan output yang
bersifat tidak akurat (imprecision), tidak pasti (uncertainty) dan setengah
benar (partial truth). Komputer merupakan alat yang mungkin tidak dapat lagi
kita lepaskan dari kehidupan sehari-hari. Di masa lampau, komputer selalu
diasosiasikan dengan barang yang mahal, super canggih dan dapat menghitung
lebih cepat daripada kemampuan manusia. Tapi saat ini ungkapan tersebut sudah
banyak mengalami perubahan. Bila disebutkan "komputer", maka yang
terbayang saat ini adalah sebuah piranti canggih yang bila dikoneksikan dengan
internet, akan membuat sang pengguna dapat berjalan-jalan di dunia virtual yang
kaya dengan informasi audio maupun visual. Fenomena ini menunjukkan perubahan
fungsi computer dari sekedar “alat hitung” menjadi sebuah piranti yang lebih
“manusiawi”. Hal ini merupakan buah yang dipetik dari pesatnya perkembangan
teknologi hardware maupun software computer.
Gambar
1. Perkembangan jumlah transistor pada IC dari tahun ke tahun yang menunjukkan
kesesuaian dengan Moore’s law.
Pada
tahun 1965, Gordon Moore telah memberikan prediksi bahwa jumlah transistor pada
IC akan selalu berlipat dua setiap 18 bulan. Dengan kata lain, tiap 18 bulan
kemampuan komputer akan menjadi duakali lebih cepat. Korelasi ini ditunjukkan
pada gambar 1. Ramalan ini secara ajaib masih berlaku hingga saat ini,
setidaknya dalam dua dekade terakhir. Melihat perkembangan pesat dari computer
ini, seringkali timbul fikiran bahwa pada suatu masa, komputer dapat mengatasi
berbagai permasalahan. Semua masalah dalam hidup dapat dirumuskan dan
dikalkulasikan. Hal ini tergambar juga pada beberapa film non-fiksi. Benarkah
demikian? Kalau kita cermati, tidak semua masalah yang kita hadapi dapat dibuat
rumusan yang pasti dan eksak. Memang benar, bahwa komputer dapat menghitung
secara akurat persamaan differensial, perkalian matriks, perhitungan eigen
value secara cepat dan akurat. Akan tetapi terdapat juga masalah dalam
kehidupan sehari-hari yang tidak dapat dibuat rumus matematika yang jelas untuk
menghitung output yang di inginkan.
2.
Metode-metode Soft Computing
Mengacu
pada definisi yang diberikan oleh Zadeh, metode-metode dalam softcomputing
dapat dikategorikan ke dalam tiga kategori besar:
- Fuzzy
Logic (FL)
- Neural
Network Theory (NN)
- Probabilistic
Reasoning (PR)
Kemudian
ditambah dengan :
- · Genetic Algorithm
- · Evolutionary Computation
- · Belief Network
- · Chaos Theory
Metode
– metode ini sebenarnya bukanlah sesuatu yang baru yang diadakan setelah
konsep soft computing yang
dirumuskan. Yang terjadi justru sebaliknya. Metode – metode Fuzzy Logic, Artificial Neural Network, Probabilistic
Reasoning maupun Genetic
Algorithm telah ada lebih dahulu. Fuzzy Logic telah berkembang sejak tahun 1965. Konsep – konsep
dasar Neural Network telah
digali sejak tahun 1940an. Demikian halnya dengan Probabilistic Reasoning dan Genetic Algorithm yang bukan merupakan hal baru. Oleh karena itu,
Zadeh menyebut soft computing
sebagai reinkarnasi dari metode – metode diatas.
- Fuzzy Logic (FL) : Sistem kontrol
berbasisfuzzy logic yang pertama kali di buat oleh Matsushita pada tahun
1987 adalah fuzzy logic-controlled shower head. Saat ini, beragam produk
peralatan rumah tangga dan elektronik sudah menggunakan Soft Computing,
seperti AC, mesin cuci, kulkas, video kamera, dan sebagainya
- Neural Networks (NN) : Sebuah neural
network (JST: Jaringan Saraf Tiruan) adalah prosesor yang terdistribusi
paralel, terbuat dariunit-unit yang sederhana, dan memiliki kemampuan
untuk menyimpan pengetahuan yang diperoleh secaraeksperimental dan siap
pakai untuk berbagai tujuan.
- Probabilistic Reasoning (PR) dan
Genetic Algorithm (GA) Reasoning berarti mengambil suatu keputusan atas
suatu alasan atau sebab tertentu. Dua jenis reasoning adalah logical
reasoning dan probabilistic reasoning. Salah satu kelebihan probabilistic
reasoning dibandingkan logical reasoning terletak pada kemampuan untuk
mengambil keputusan yang rasional, walaupun informasi yang diolah kurang
lengkap atau mengandung unsur ketidakpastian. Termasuk dalam kategori PR
antara lain teori Chaos, Belief Networks, enetic Algorithm. Diskusi dalam
makalah ini difokuskan pada salah satu metode dalam PR, yaitu Genetic
Algorithm (GA).
3. Tujuan Soft Computing
Tujuan soft computing adalah
terbentuknya High Machine
Intelligence Quotient (HMIQ), suatu system yang mampu mengolah
informasi seperti cara berpikir manusia, mempunyai kemampuan untuk
menyelesaikan permasalahan non-linier dan tidak ada model matematisnya (tractability), serta dapat
diimplementasikan dengan biaya rendah.
Adapun tujuan
metode soft computing adalah
:
1. Non-linearitas
dan kompleksitas problema. Kemampuan menyelesaikan problematika yang sulit dan
tidak bisa diselesaikan dengan metoda biasa
2. Kemampuan
memanipulir parameter yang tidak pasti ( sesuatu yang tidak bisa diukur secara
pasti, misalnya mengukur kadar cinta )
3. Kemampuan
men-generalisir solusi
4. Kemampuan
klasifikasi dan kuantifikasi data, misalnya dengan lebih mudahnya pengerjaan
kasus regresi linier dengan teknologi ini daripada dengan fuzzy logic.
5. Kemampuan
mengatasi keterbatasan data, misalnya pada dunia statistic.
PENUTUP
Kesimpulan
Makalah ini
membahas garis besar
konsep-konsep dalam softcomputing dan
karakteristik masing-masing metode. Sebagai suatu solusi, softcomputing memiliki kelebihan
dalam hal kemampuan
mengolah informasi mengandung
unsur ketidakpastian (uncertainty), kebenaran
parsial, atau pada
masalah yang memerlukan proses pembelajaran terhadap
trend yang dialami sebelumnya. Softcomputing lebih menekankan pada
partnership antara metode-metodenya, sehingga kelebihan metode
yang satu akan
menutup kelemahan dari
metode yang lain.
Faktor-faktor inilah yang
menyebabkan softcomputing menjadi
suatu alternatif yang
menjanjikan untuk aplikasi yang luas di berbagai bidang.
REFERENSI
