SOFT COMPUTING

Soft Computing adalah kumpulan teknik – teknik perhitungan dalam ilmu komputer, inteligensia semu, machine learning dan beberapa disiplin ilmu teknik lainnya, yang berusaha untuk mempelajari, memodelkan, dan menganalisa fenomena yang sangat rumit : untuk metoda yang lebih konvensional yang tidak memberikan biaya rendah, analitis dan solusi lengkap. Soft computing berusaha untuk mengintegrasikan beberapa paradigma model perhitungan meliputi artificial neural network, fuzzy logic dan genetic algorithms.

Soft Computing adalah segolongan metoda yang mampu mengolah data dengan baik walaupun didalamnya terdapat ketidakpastian, ketidakakuratan maupun kebenaran parsial (Prof. Lotfi A Zadeh, 1992).

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).

Bagian-bagian dari Soft Computing sendiri adalah :
1. Fuzzy Logic
2. Neural Networks
3. Probabilistic Reasoning

Fuzzy Logic
Fuzzy Logic merupakan suatu representasi dari pengetahuan yang direkonstruksi dengan if-then rules. Sederhananya, Fuzzy Logic adalah suatu metode untuk mengontrol sesuatu. Misalnya rekonstruksi if-then, "Jika cuaca panas, Maka turunkan suhu AC". Disinilah Fuzzy Logic berperan dalam Teknologi Komputer nantinya.

Neural Networks
Kompleksnya pikiran manusia juga merupakan masa depan dari komputer yang menggunakan Soft Computing. Neural Networks adalah tiruan dari jaringan saraf-saraf manusia yang terhubung dan membentuk sistem. Jadi metode ini ditujukan untuk meniru saraf manusia yang kompleks dan dapat menyimpan memori.

Probabilistic Reasoning
Probabilistic Reasoning adalah metode Soft Computing juga untuk membuat komputer atau suatu device mengambil keputusan layaknya makhluk hidup. Jadi, dari semua data-data yang sudah dimiliki, metode ini memberikan pola-pola tertentu untuk mengambil keputusan

Jurnal 1

Judul   : Pengambilan Keputusan dengan Teknik Soft Computing

Tahun  : 2016

Penulis : Nopi Ramsari, Zen Munawar

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. Makalah ini membahas berbagai bagian teknik soft computing yaitu. fuzzy logic, algoritma genetika dan hibridisasi dan meringkas hasil kasus pengendalian proses. Hasil kesimpulan diperoleh pengendali soft computing memberikan kontrol yang lebih baik pada kesalahan dibandingkan pengendali konvensional. Selanjutnya, pengendali algoritma genetika hibrida berhasil dioptimalkan.

Jurnal 2

Judul :Penerapan Algoritma Neural Network Untuk  Klasifikasi Kardiotokografi

Tahun : 2018

Penulis: Yudi Ramdhani, Sari Susanti, Miftah Farid Adiwisastra, Salman Topiq

Abstrak: Kardiotokografi adalah metode investigasi yang paling disukai, dalam pemerhati penggunaan kesejahteraan janin yang praktis. Informasi yang diperoleh dari kardiotokografi, digunakan untuk mengidentifikasi awal keadaan patologis (gangguan pada janin, perkembangan penyakit pada janin atau hipoksia dan lain-lain). Organisasi Kesehatan Dunia atau WHO (World Health Organization) memperkirakan sekitar 15% dari seluruh wanita hamil akan berkembang menjadi komplikasi yang berkaitan dengan kehamilannya dan dapat mengakibatkan kematian ibu dan janin. Teknologi data mining merupakan salah satu alat bantu untuk mengoptimalkan data pada basis data yang berukuran besar, Data mining medis memiliki potensi besar untuk dipelajari pola-pola yang tersembunyi dalam kumpulan data utama medis. Dataset Kardiotokografi memiliki fitur/atribut sebanyak 36 dan diklasifikasikan menjadi 3 kelas yaitu : kelas Normal, kelas Suspect, dan kelas Pathologic dengan record sebanyak 2126. Metode Neural network dapat mengklasifikasi kardiotokografi dengan baik dibuktikan dengan nilai akurasi yang tinggi yaitu sebesar 99,15%, serta dapat membantu user untuk mengambil keputusan selanjutnya pada Karditokografi tersebut.

Jurnal 3

Judul   : Prototipe permainan “Terima Atau Tolak” dengan Metode Probabilistic Reasoning

Tahun : 2015

Penulis : Eza Budi Perkasa , Agus Dendi,Fransiskus Panca

Abtrak : Permainan “Terima Atau Tolak” adalah sebuah permainan yang diadaptasi dari permainan “Deal Or No Deal”. Permainan ini dimainkan oleh dua orang yang mempunyai peran berbeda. Tiap-tiap pemain memiliki cara yang berbeda dalam bermain. Permainan ini juga merupakan permainan yang membutuhkan strategi bagi para pemainnya. Strategi ini diperlukan agar pemain tersebut memperoleh nilai yang sebesar-besarnya dibandingkan lawannya. Pada penelitian ini, akan diterapkan metode probabilistic reasoning. Metode tersebut digunakan oleh komputer sebagai strategi dalam permainan ini. Tujuan yang hendak diperoleh adalah melihat keampuhan strategi yang telah disusun dengan metode tersebut. Penelitian kali ini dilakukan dengan pendekatan prototype. Dalam penelitian, akan dihitung nilai peluang kemenangan pemain dengan menggunakan algoritma tertentu. Nilai-nilai tersebut dibandingkan dengan nilai-nilai yang didapat dari beberapa percobaan. Kesimpulan umum yang diperoleh adalah nilai peluang kemenangan tergantung dari kondisi permainan dan tidak eksak. Diharapkan pengguna juga dapat mempersempit/memperluas keadaan permainan untuk dapat membandingkan peluang kemenangan sebelum dan sesudah pengubahan.