Logika Fuzzy dalam Pengambilan Keputusan

From Systems analysis Wiki
Jump to navigation Jump to search

Logika fuzzy dalam teori pengambilan keputusan digunakan untuk memodelkan pilihan dalam kondisi ketika informasi tentang situasi bersifat tidak tepat, samar, atau dinyatakan secara verbal. Dalam kondisi seperti itu, metode deterministik dan probabilistik klasik tidak cukup memadai untuk diterapkan, sehingga untuk memformalkan pengetahuan dan preferensi pengambil keputusan digunakan perangkat himpunan fuzzy yang diusulkan oleh L. Zadeh.

Pemilihan dalam Lingkungan Fuzzy

Penerapan logika fuzzy dibenarkan ketika:

  • tidak tersedia data kuantitatif yang tepat,
  • tidak memungkinkan untuk memformalkan semua parameter situasi,
  • penilaian dan preferensi dinyatakan dalam bahasa alami — melalui istilah-istilah seperti "tinggi", "baik", "dapat diterima", dan sebagainya.

Informasi semacam itu dideskripsikan dengan variabel fuzzy dan skala linguistik, yang nilainya bukan merupakan angka yang ditentukan secara ketat, melainkan direpresentasikan oleh fungsi keanggotaan yang mencerminkan derajat kesesuaian objek dengan deskripsi kualitatif yang diberikan.

Skala Linguistik dan Fungsi Keanggotaan - Linguistic Scales and Membership Functions

Penilaian kualitatif (misalnya, "memuaskan", "buruk", "sangat baik") dapat direpresentasikan dalam bentuk skala linguistik fuzzy, di mana setiap gradasi diinterpretasikan sebagai himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang sesuai. Fungsi keanggotaan dapat memiliki berbagai bentuk (segitiga, trapesium, dan sebagainya) dan menentukan seberapa besar dalam setiap kasus konkret suatu objek sesuai dengan kategori verbal tertentu.

Prinsip Optimalitas Fuzzy - Fuzzy Optimality Principle

Dasar pengambilan keputusan dalam logika fuzzy adalah prinsip optimalitas fuzzy Bellman–Zadeh, yang menyatakan bahwa suatu keputusan dianggap optimal jika keputusan tersebut termasuk dalam irisan himpunan fuzzy tujuan dan kendala, serta memiliki derajat keanggotaan tertinggi dalam irisan tersebut.

Prinsip ini digunakan dalam masalah-masalah:

  • pencapaian hasil yang terjamin, di mana penting untuk memastikan tercapainya tujuan bahkan dalam kondisi ketidaktepatan;
  • pemilihan multikriteria, di mana setiap kriteria dapat dinyatakan dalam bentuk fungsi fuzzy;
  • pengendalian optimal dalam lingkungan fuzzy, di mana transisi sistem dan aksi pengendalian dirumuskan sebagai kendala dan tujuan fuzzy.

Penerapan dan Signifikansi

Logika fuzzy dan metode himpunan fuzzy memungkinkan:

  • memformalkan pengetahuan dan penilaian para ahli,
  • memodelkan ketidakjelasan dalam persepsi karakteristik dan kondisi,
  • membangun prosedur pengambilan keputusan yang fleksibel dalam kondisi masalah yang kurang terstruktur atau sulit diformalkan.