Fuzzy Logic, Hindari Subjektifitas untuk KeputusanObjektif
Penulis
Dr.rer.nat. Ditdit Nugeraha Utama
Computer Science Department, BINUS Graduate Program-Master of Computer Science, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia 11480
ditdit.utama@binus.edu
“Fuzzy logic tidaklah bias, fuzzy logic adalah logika jelas dan pasti untuk merepresentasikan alasan-alasan yang bernilai bias” (Zadeh, 2008)
Parameter, di dalam pembuatan model keputusan, adalah hal krusial. Parameter merupakan roh model keputusan. Parameter adalah poin penting di dalam pengembangan model keputusan. Harapannya, parameter yang digunakan di dalam pemodelan keputusan merupakan parameter yang verified secara saintis dan valid secara alamiah.
Nilai yang melekat pada parameter dapat berupa nilai numerik atau berbentuk lingustik. Nilai numerik merupakan nilai pasti yang secara mudah direalisasikan dan digunakan di dalam sebuah proses atau model matematis. Model berbasis komputer tentunya tidak perlu jembatan untuk menafsirkan dengan mudah makna dari nilai-nilai parameter yang bersifat numerik ini.
Lain halnya dengan parameter yang merepresentasikan nilai-nilai subjektif (lingustik). Padahal nilai-nilai jenis ini merupakan bahasa alamiah manusia di dalam menilai sesuatu secara jujur dan penuh rasa. Besar, kecil, merah muda, hitam pekat, sedikit lebih baik, sangat mahal, dan lain sebagainya; adalah contoh-contoh nilai parameter yang tidak dapat diabaikan keberadaannya di dalam men-justifikasi suatu kondisi. Kita membutuhkan nilai-nilai seperti itu, karena nilai-nilai seperti itu merepresentasikan apa-adanya sebuah kejadian.
Fuzzy logic (FL), yang diperkenalkan pertama kali oleh Zadeh (1965) adalah jawabannya. FL bukan merupakan logika yang bersifat bias. FL adalah logika pasti yang dapat membantu untuk menyampaikan dan atau menghilangkan rasa bias dan atau nilai yang bersifat subjektif. Melalui proses fuzzifikasi – de-fuzzifikasi dan dengan penggunakan fungsi keanggotaan fuzzy (baik berupa triangular, trapezoid, ataupun curve), sebuah nilai input akan dikonversi menjadi bentuk lain yang telah terlepas nilai biasnya.
Sehingga, FL sepertinya akan menjadi metode yang tidak dapat dielakan penggunaannya di dalam proses pembuatan keputusan yang objektif. Karena selain mampu merepresentasikan dengan jelas alasan-alasan bias (vagueness reasoning), FL pun akan mampu untuk menguraikan nilai-nilai bias tersebut menjadi nilai bentuk baru yang lebih pasti. Jelaslah, pada akhirnya metode FL akan mampu mengeliminir nilai-nilai subjektif pada parameter-parameter yang digunakan di dalam proses pembuatan keputusan objektif.
Referensi
Zadeh, L.A. 1965. Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), pp. 338-353.
Zadeh, L.A. 2008. Is there a need for fuzzy logic? Information Sciences, 178, pp. 2751-2779.
