Sistem pakar fuzzy adalah bentuk pemecahan masalah yang digunakan oleh sistem komputer, sering digunakan dalam pembuatan kecerdasan buatan. Sistem pakar adalah jenis perangkat lunak komputer pengambilan keputusan berdasarkan logika Boolean, artinya sistem menggunakan serangkaian jawaban ya atau tidak untuk mencoba dan memecahkan suatu masalah. Sistem pakar fuzzy memperluas sistem pakar tradisional dan didasarkan pada logika fuzzy, bukan logika Boolean. Logika fuzzy, sesuai dengan namanya, berarti jawabannya tidak jelas ya atau tidak. Itu jatuh di suatu tempat di tengah, dan komputer harus mencoba menghitung jawaban berdasarkan jawaban yang mungkin tidak sepenuhnya benar tetapi mungkin juga tidak sepenuhnya salah.
Dikenal sebagai “bapak logika fuzzy,” Dr. Lotfi Zadeh memperkenalkan konsep logika fuzzy pada 1960-an saat bekerja di University of California di Berkeley. Dia menerbitkan sebuah makalah pada tahun 1965 yang mencakup himpunan fuzzy. Dia menjelaskan tidak hanya ide himpunan fuzzy dan logika, tetapi juga kerangka kerja untuk memasukkan logika baru ini ke dalam dunia rekayasa. Dia juga menciptakan istilah “kabur,” mengacu pada gaya logis khusus ini, dan namanya macet.
Untuk memahami teori dibalik sistem pakar fuzzy, perlu dipahami konsep dasar logika Boolean dan logika fuzzy. Meskipun keduanya mengandalkan algoritma matematika tingkat lanjut, konsep intinya sederhana. Keduanya menggunakan jawaban atas serangkaian pertanyaan atau pernyataan untuk merumuskan jawaban baru. Dalam logika Boolean, jawabannya bisa benar atau salah, sedangkan dalam logika fuzzy jawaban bisa benar, sebagian benar, salah, sebagian salah, dan beberapa nilai di antaranya, tergantung pada istilah apa yang dimasukkan programmer ke dalam program.
Misalnya, jika sistem pakar ingin membuat keputusan menggunakan logika Boolean, pada akhirnya akan menjawab benar atau salah, juga disebut ya atau tidak. Sistem pakar yang menggunakan logika fuzzy dapat menjawab ya, tidak, mungkin, atau kombinasi lainnya. Hal ini dilakukan dengan menarik kesimpulan dari basis pengetahuan informasi saat ini.
Basis pengetahuan adalah jantung dari sistem pakar fuzzy. Jika komputer tidak dapat memberikan jawaban yang benar, diasumsikan bahwa basis pengetahuan tidak berisi informasi yang cukup daripada mengasumsikan bahwa program itu sendiri salah. Basis pengetahuan mungkin berisi pernyataan seperti “Ketika x=ya dan y=tidak maka z=mungkin.” Dari pernyataan ini, sistem pakar fuzzy dapat menyimpulkan bahwa ketika “x=yes” dan “y=yes” maka “z” harus sama dengan “yes” juga, atau bahwa ketika “x=no” dan “y=yes” bahwa “z ” masih sama dengan “mungkin”. Jika itu bukan jawaban yang diinginkan programmer, itu berarti basis pengetahuan membutuhkan lebih banyak informasi untuk menghasilkan jawaban yang benar.
Sistem pakar fuzzy membuat perhitungan ini berdasarkan nilai matematis. “Ya,” “tidak,” dan “mungkin” diberi nilai tertentu. Komputer melihat nilai dari istilah dalam pernyataan seperti “x=yes dan y=no” yang sama dan menambahkan nilainya. Kemudian menambahkan nilai lain yang relevan dan mencocokkan nilai akhir dengan jawaban seperti “mungkin”, “ya”, atau “tidak”. Dengan demikian, menambahkan nilai matematika dari “x = tidak” dan “y = ya” memberi tahu komputer bahwa nilai matematika untuk “z” sama dengan “mungkin”.