Rabu, 08 November 2017

IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC DALAM APLIKASI SISTEM PAKAR PENYAKIT

IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC DALAM APLIKASI SISTEM PAKAR PENYAKIT

       Sistem cerdas adalah sistem yang menerapkan kecerdasan buatan. Jadi, “kecerdasan” inilah yang diciptakan untuk kemudian dimasukkan ke dalam suatu mesin atau komputer. Sistem ini dibuat agar dapat berpikir layaknya manusia.

Video yang saya bahas kali ini mengunakan metode fuzzy system.

       Fuzzy System
Sistem inferensi fuzzi sering disebut juga fuzzy inference engine yaitu sistem yang dapat melakukan penalaran dengan prinsip serupa seperti kita (manusia) yang menggunakan nalurinya. Ada beberapa jenis FIS (fuzzy inference engine) yang sering kita kenal yaitu mamdami, Sugeno, dan Tsukamoto.


Berikut prosess fuzzy logic







Pertama kita masukan inputan lalu melalui tahap Fuzzy Inference System lalu melewati Defuzzification dan keluar lewat output yang kita inginkan.





Ini contoh representasi fuzzy logic alat pendingin ruangan dimana terdapat 3 pembagian suhu dingin hangat dan panas. Alasan kita menggunakan fuzzy logic karna mudah dipahami dan sangat fleksibel.

Penerapan fuzzy logic pada aplikasi system pakar :
Alur flowchat :

Input himpunan fuzzy

Dalam perancangan system pakar ini menggunakan inputan dari variable yang digunakan dalam penegakan diagnosis penyakit Diabetes Mellitus. Variabel-variabel tersebut yaitu kadar glukosa, darah puasa, kadar glukosa darah 2 jam PP, kadar glukosa plasma puasa, kadar glukosa darah saat tidur, kadar insulin, kadar HbA1c, kadar kolestrol HDL, kadar trigliserida.


  • Menentukan derajat keanggotaan himpunan fuzzy


Setiap variabel system dalam himpunan fuzzy ditentukan derajat keanggotaannya, dimana derajat keanggotaan tersebut menjadi nilai dalam himpunan fuzzy.


  • Menghitung predikat aturan


Proses implikasi dilakukan dengan operasi Min. predikat aturan tersebut diperoleh dengan mengambil nilai minimum dari derajat keanggotaan variabel yang satu dengan variabel yang lain, yang telah dikombinasikan dalam aturan yang telah ditentukan sebelumnya.


  • Defuzifikasi


Pada tahap defuzifikasi ini dilakukan penghitungan rata-rata (Weight Average/WA) dari seetiap predikat pada setiap variabel dengan menggunakan persamaan.


  • Hasil keputusan


Pada bagian ini merupakan hasil keputusan dari rangkaian proses dalam penegakan diagnosis penyakit Diabetes Mellitus(DM).

Perancangan Inferensi Fuzzy

Sebagai langkah awal dari perancangan mesin inferensi fuzzy adalah menentukan himpunan fuzzy dari tiap-tiap variabel fuzzy.
Adapun variabel fuzzy disini yang digunakan adalah hasil pemeriksaan laboratorium yang nantinya difungsikan sebagai inputan dari mesin inferensi fuzzy.
Tabel berikut ini memaparkan batasan variabel dan himpunan fuzzy sebagai inputan di mesin inferensi fuzzy.

 






















Basis Pengetahuan
 Basis pengetahuan dalam perancangan system ini sangatlah diperlukan yang berisi aturan yang berguna dalam penentuan keputusan sebagai hasil output system.
Perancangan aturan-aturan ini merupakan langkah setelah pembentukan himpunan fuzzy.
Dari aturan yang telah disusun nantinya dapat digunakan keputusan dalam diagnosis penyakit Diabetes Mellitus(DM).



Sumber yang saya ambil dari:
https://youtu.be/7eltZYTno4A


Tidak ada komentar:

Posting Komentar