Ciri Ciri Soft Computing

Ciri ciri Soft Computing :

Bagian-bagian dari Soft Computing sendiri adalah :

a.      Sistem Fuzzy (Fuzzy System / FS)

b.      Jaringan Syaraf (Neural Networks / NN)

c.       Penalaran Probabilistik (Probabilistic Reasoning / PR)

d.     Evolutionary Computing (EC)

e.      Machine Learning (ML)

1. Sistem Fuzzy (Fuzzy System / FS)
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.

contoh :

1. Pengontrol kereta bawah tanah disendai, Jepang.
2. Pengatur mekanisme otofocus pada kamera
3. Sistem pengeraman mobil (nissan)
4. Penghematan konsumsi daya listrik pada AC
5. Otomatisasi kecepatan putar mesin cuci terhadap tebal-tipis atau banyak-sedikit jenis pakaian dalam mesin cuci
6. Penentuan prestasi mahasiswa berdasarkan great IPK
7. Kontrol jumlah produksi barang berdasarkan permintaan konsumen
8. Penentuan karyawan terbaik berdasarkan indeks kinerja
9. Kontrol kecepatan kendaraan berdasarkan cuaca terkini

2. Jaringan Syaraf (Neural Networks / NN)
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.

contoh : 

a. Pengenalan Pola (pattern Recognition)

Jaringan syaraf tiruan dapat dipakai untuk mengenali pola (misal huruf, angka, suara atau tanda tangan) yang sudah sedikit berubah. Hal ini mirip dengan otak manusia yang masih mampu mengenali orang yang sudah beberapa waktu tidak di jumpainya (mungkin wajah/bentuk tubuhnya sudah sedikit berubah).

b. Signal Processing

Jaringan syaraf tiruan (model ADALINE) dapat dipakai unuk menekan noise dalam saluran telepon

c. Peramalan

Jaringan syaraf tiruan juga dapat dipakai untuk meramalkan apa yang sudah terjadi di masa yang akan datang berdasarkan pola kejadian yang ada di masa lampau. Ini dapat dilakukan mengingat kemampuan jaringan syaraf tiruan untuk mengingat dan membuat generalisasi dari apa yang sudah ada sebelumnya.

3. Penalaran Probabilistik (Probabilistic Reasoning / PR)
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.

contoh :

1. Sebagai pencari nilai optimal suatu fungsi/permasalahan

2. Seagai penalaran suatu penyakit

3.  dapat menganalisis suatu sistem permasalahan dan melakukan pengambilan keputusan.

4. Evolutionary Computing (EC)

Evolutionary computation merupakan suatu wilayah ilmu komputer yang menggunakan pola pikir dari konsep dan prinsip dasar dari evolusi alam, yaitu prinsip seleksi alam Darwinisme, sebagai inspirasi dalam perancangan metode komputasi. Dalam proses seleksi alam, siap yang kuat (yang bisa beradaptasi) dialah yang bisa bertahan. Ternyata ide ini telah berkembang sejak tahun 1940an, jauh sebelum periode dimana komputer berkembang pesat. Tahun 1948, Turing memperkenalkan istilah “genetical or evolutionary search” dan tahun 1962 Bremermann melakukan eksperimen tentang “optimisasi melalui evolusi dan kombinasi ulang (optimization through evolution and recombination)” . Pada era tahun 1960an, tiga implementasi ide dasar ini dikembangkan masing-masing di tempat berlainan. Di Amerika, Fogel, Owens, dan Walsh memperkenalkan Evolutionary Programming, sedangkan Holland (juga di Amerika) menyebut metodenya sebagai Genetic Algorithm. Sementara itu di Jerman, Rechenberg dan Schwefel menemukan metode Evolution Strategies. Selama lima belas tahun berikutnya, metode tersebut dikembangkan secara terpisah, namun sejak awal tahun 1990an ketiganya dipandang sebagai tiga jenis representasi (dialek) dari satu teknologi yang diberi nama Evolutionary Computing. Di awal tahun 1990an juga bergabung dalam arus pemikiran ini suatu metode baru, yaitu Genetic Programming, yang dipelopori oleh Koza.

5.      Machine Learning (ML)

Machine Learning (ML) adalah ilmu cabang dari kecerdasan buatan yang mempelajari bagaimana caranya belajar dari data. Istilah Machine Learning sendiri cukup membingungkan atau misleading karena hampir tidak berhubungan dengan mesin apapun (kecuali diimplementasikan di robot). Mesin disini merujuk kepada algoritma atau program yang berjalan di komputer. Istilah lain yang biasa dipakai adalah Data Mining, Pattern Recognition, atau Knowledge Discovery.

contoh :

1. Bidang kedokteran: bagaimana mendeteksi penyakit seseorang dari gejala-gejala yang ada, atau deteksi apakah seseorang mengidap penyakit jantung dari rekaman elektrokardiogram, dan mencari tahu gen yang terlibat pada penyakit kanker.

2. Bidang computer vision: menemukan dan memberi label muka orang pada foto (seperti di facebook) atau face recognition, pengenalan tulisan tangan menjadi teks pada komputer atau handwriting recognition.

3. Bidang teks atau information retrieval: menerjemahkan bahasa menggunakan mesin atau machine translation, mengubah suara menjadi teks atau speech recognition, atau memisahkan email antara yang spam dan yang non-spam.