5. Prof. Lotfi A Zadeh lahir pada tanggal 4 Februari 1921 di Baku, Azerbaijan, yang
saat itu merupakan bagian dari Uni Soviet. Ayahnya adalah seorang jurnalis dan ibunya
adalah seorang dokter medis. Beliau merupakan seorang profesor emeritus, ilmuwan
komputer terkenal di dunia, dan pemimpin komunitas perguruan tinggi. Beliau tutup usia pada
6 September 2017 di usia 96 tahun.
Pendidikan beliau diawali setelah keluarganya pindah melintasi perbatasan Soviet
ke Iran. Beliau belajar di Alborz College yang merupakan sebuah Sekolah Misionaris
Presbyterian Amerika di Teheran. Kemudian beliau melanjutkan belajar di Universitas
Teheran, dimana beliau menerima gelar sarjana di bidang Teknik Elektro pada tahun 1942.
Kemudian beliau pergi ke Amerika Serikat pada tahun 1944 untuk melanjutkan studi
pascasarjana dan menerima gelar master di bidang Teknik Elektro dari MIT (Massachusetts
Institute of Technology) dua tahun kemudian (tahun 1946). Selanjutnya, beliau bergabung
dengan Universitas Columbia sebagai instruktur teknik elektro dimana beliau mendapatkan
gelar doktor (Ph.D) pada tahun 1949. Beliau diangkat sebagai asisten profesor pada tahun
1950 dan kemudian dipromosikan menjadi profesor penuh pada tahun 1957.
6. Di Universitas Columbia, beliau mengajar mata kuliah teori elektromagnetik, analisis
rangkaian, teori sistem kontrol, teori informasi dan mesin sekuensial. Disertasi doktornya
memprakarsai arah baru dalam analisis frekuensi jaringan yang bervariasi terhadap waktu.
Pada tahun 1950, beliau bersama J. R. Ragazzini turut menulis makalah tentang teori prediksi
Wiener. Kemudian Pada tahun 1952, beliau bersama dengan Ragazzini turut menulis
makalah tentang sistem sampel data, yang menghasilkan metode “transformasi z” yang
banyak digunakan sampai saat ini.
Semasa hidupnya, beliau telah menerbitkan banyak paper tentang teori logika
samar. Salah satu papernya yang paling terkenal dan paling banyak digunakan sebagai
rujukan yaitu berjudul “Fuzzy Sets” dipublikasikan pada tahun 1965. Sejauh ini sitasi
(dijadikan sebagai bahan rujukan) dari paper yang beliau terbitkan sebanyak 179.965 kali.
Selain itu, beliau juga memperoleh nilai h-index dari “google scholar” sebesar 104 dan i10-
index sebesar 305. h-index adalah suatu ukuran yang membandingkan antara produktivitas
menerbitkan jurnal dan jumlah stasi.
7. Sebelum menerbitkan makalah pertamanya tentang perangkat fuzzy “Fuzzy Sets”
pada tahun 1965, karya Prof. Lotfi Zadeh sangat penting dalam analisis sistem, analisis
keputusan dan sistem informasi. Kemudian penelitiannya difokuskan pada logika fuzzy,
semantik bahasa alami, teori persepsi komputasi, komputasi dengan kata-kata, logika fuzzy
yang diperluas dan bilangan-Z . Berikut screen shot dari paper yang beliau tulis semasa
hidupnya beserta sitasinya di google scholar.
10. Logika Fuzzy (istilah fuzzy diterjemahkan sebagai “kabur” sehingga disebut Logika
Kabur) dikatakan sebagai logika baru, tetapi sebenarnya telah ada sejak dulu. Ini dikarenakan
metode dalam logika fuzzy baru ditemukan puluhan tahun yang lalu, padahal konsepnya telah
diaplikasikan sejak lama. Berbeda dengan logika kuno (logika digital) yang hanya memiliki
nilai 0 dan 1, atau true dan false, logika fuzzy memiliki nilai pada rentang 0 sampai 1. Oleh
karena itu, logika fuzzy dapat mendefinisikan nilai menengah di antara dua evaluasi
konvensional yang berbeda.
11. Berdasarkan penjelasan sebelumnya Logika Fuzzy istilah fuzzy diterjemahkan sebagai
“kabur” sehingga disebut Logika Kabur. Kekaburan atau ke tidak tegasan yang kita temui
dalam kehidupan sehari-hari ada beberapa bentuk, di antaranya sebagai berikut:
◈ Keambiguan (ambiguity), terjadi karena suatu kata/istilah memiliki makna ganda.
Misalnya, kata “bulan” bisa berarti benda langit yang muncul di malam hari, bisa juga
berarti satuan waktu yang setara dengan tahun.
◈ Keacakan (randomness), yaitu ketidakpastian mengenai suatu hal karena hal itu belum
terjadi. Misalnya, ketidakpastian mengenai keadaan kita pada lima tahun mendatang.
◈ Ketidakjelasan karena kurang lengkapnya informasi yang dimiliki (incompleteness).
Misalnya, Ketidakjelasan mengenai kehidupan di luar angkasa.
◈ Ketidakakuratan (imprecision), disebabkan oleh keterbatasan alat dan metode untuk
mengumpulkan informasi. Misalnya, tidak akuratnya penggunaan penggaris untuk
mengukur diameter lingkaran
◈ Kekaburan semantik, yaitu kekaburan yang disebabkan karena makna dari suatu
kata/istilah tidak dapat didefinisikan secara tegas dan berlaku sama bagi setiap orang,
misalnya kata cantik, pandai, tinggi, berat, dan sebagainya.
12. Secara teknis, logika fuzzy adalah cara atau teknik untuk memetakan suatu ruang
input ke dalam suatu ruang output. Sebagai contoh:Manajer pergudangan memberi informasi
kepada manajer produksi mengenai banyaknya persediaan barang pada akhir minggu ini,
kemudian manajer produksi akan menetapkan jumlah barang yang harus diproduksi
keesokan harinya.
Dalam ilmu logika fuzzy, dikenal 2 jenis himpunan, yaitu himpunan tegas (crisp) dan
himpunan kabur (fuzzy). Keduanya dibedakan berdasarkan asumsi nilai keanggotaannya.
Nilai keanggotaan selanjutnya disimbolkan dengan huruf Yunani μ ( di baca : mu )
a. Himpunan tegas (crisp set) adalah himpunan yang menyatakan keanggotaan objek
dengan dua nilai keanggotaan, yaitu μ = 1 (merupakan anggota himpunan) dan μ = 0
(bukan anggota himpunan).
b. Himpunan kabur (fuzzy set), berikutnya akan disebut sebagai himpunan fuzzy, adalah
himpunan yang menyatakan keanggotaan objek dengan nilai keanggotaan () yang
berbeda-beda pada interval. 0 ≤ μ ≤ 1
13. Himpunan yang terdefinisi secara tegas memiliki arti bahwa untuk setiap elemen
(unsur) dalam semestanya selalu dapat ditentukan secara tegas apakah ia termasuk anggota
dari himpunan itu atau tidak. Dengan kata lain, terdapat batas yang tegas antara unsur-unsur
yang merupakan anggota dan unsur-unsur yang bukan anggota dari suatu himpunan.
Pada kenyataannya, tidak semua himpunan yang kita jumpai terdefinisi seperti itu,
misalnya himpunan orang kaya, himpunan siswa pandai, himpunan orang gemuk, dan
sebagainya. Pada himpunan orang kaya, kita tidak dapat menentukan secara tegas/pasti
anggota dari himpunan tersebut. Andaikan kita definisikan bahwa orang kaya adalah orang
yang memiliki kekayaan senilai Rp1 triliun, maka orang yang memiliki kekayaan senilai Rp999
miliar bukan termasuk orang kaya berdasarkan definisi tersebut. Sulit bagi sejumlah orang
menerima keadaan tersebut. Hal itu menunjukkan bahwa memang batas antara orang yang
kaya dan orang yang tidak kaya tidak dapat ditentukan secara tegas.
14. Contoh Himpunan Tegas:
Jika diketahui:
S = { 1, 2, 3, 4, 5, 6 } adalah semesta pembicaraan
A = { 1, 2, 3 }
B = { 3, 4, 5 }
maka bisa dikatakan bahwa:
◈ Nilai keanggotaan 2 pada himpunan A adalah 𝜇𝐴 [
2
]
=
1 karena 2 elemen dari A.
◈ Nilai keanggotaan 3 pada himpunan A adalah 𝜇𝐴 [
3
]
=
1
, karena 3 elemen dari A
◈ Nilai keanggotaan 6 pada himpunan A adalah 𝜇𝐴 [
6
]
=
0
, karena 6 bukan elemen dari A
◈ Nilai keanggotaan 2 pada himpunan B adalah 𝜇𝐵 [
2
]
=
0
, karena 2 bukan elemen dari B
◈ Nilai keanggotaan 5 pada himpunan B adalah 𝜇𝐵 [
5
]
=
1
, karena 5 elemen dari B
15. CREDITS: This presentation template was
created by Slidesgo, including icons by
Flaticon and infographics & images by Freepik
Thank You Verry Much
Matur Nuwun
Terima Kasih
