Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)

Neuro-Fuzzy Control menurut Fuller^[1] didefinisikan sebagai teknik kontrol yang merupakan kombinasi dua buah metode yaitu metode logika fuzzy dan JST. JST baik bila digunakan untuk pengenalan pola, tetapi tidak dapat menjelaskan bagaimana sistem tersebut mendapatkan hasil, sedangkan fuzzy logic merupakan metode yang dapat menjelaskan mengenai hasil yang didapatkan tetapi sistem tersebut tidak dapat secara otomatis memperoleh desain variabel dan aturan-aturan yang digunakan untuk mendapatkan hasil. Oleh karena itu, diperlukan kombinasi dari kedua sistem tersebut agar kinerja sebuah sistem proses semakin memuaskan.

            Menurut Dewanto dkk^[2], neuro-fuzzy merupakan gabungan antara prinsip belajar dari JST untuk adaptasi fungsi keanggotaan dari fuzzy. Kombinasi dari kedua jenis kontroler ini dilakukan untuk saling melengkapi kelebihan dan mengurangi kekurangan masing-masing kontroler. Dari kemampuannya untuk belajar, maka sistem kontrol neuro-fuzzy sering disebut sebagai ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System). Secara fungsional, arsitektur ANFIS sama dengan fuzzy rule base model Sugeno. Dapat dikatakan bahwa ANFIS adalah suatu metode yang menggunakan algoritma pembelajaran terhadap sekumpulan data untuk melakukan penyetelan aturan.^[3]

refferensi :

1. [1]  Fuller, Robert,. Neural Fuzzy System. Donner Visiting professor˚Abo Akademi Universit. ˚Abo, 1995.
2. [2]  Dewanto R.A, dkk., Identifiasi Dinamika Sistem Menggunakan Neuro-Fuzzy, Skripsi S-1, STIMIK-DCI, Tasikmalaya. 2005.
3. [3]  Kusumadewi, Sri dan Sri Hartati, Neuro-Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy & Jaringan Syaraf Edisi2, Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta, 2010.