Pengertian
Apa perbedaan antara Neuro-Fuzzy dan ANFIS? – Neuro-Fuzzy dan ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) adalah dua metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah yang memerlukan pembelajaran dan pengenalan pola, serta masalah yang subjektif dan tidak pasti. Kedua metode ini sangat mirip, namun memiliki perbedaan yang cukup signifikan.
Neuro-Fuzzy adalah gabungan dari Jaringan Saraf Tiruan (JST) dan logika fuzzy. Metode ini digunakan untuk menyelesaikan masalah yang memerlukan pembelajaran dan pengenalan pola sederhana, serta masalah yang subjektif dan tidak pasti. Neuro-Fuzzy menggunakan Fuzzy Inference System (FIS) yang dibangun dengan menggunakan JST. FIS ini akan mengubah input yang tidak pasti menjadi output yang lebih pasti.
Sementara itu, ANFIS juga gabungan dari Jaringan Saraf Tiruan (JST) dan logika fuzzy. Namun, ANFIS digunakan untuk menyelesaikan masalah yang memerlukan pembelajaran dan pengenalan pola yang kompleks, serta masalah yang subjektif dan tidak pasti. ANFIS juga menggunakan Fuzzy Inference System (FIS) yang dibangun dengan menggunakan JST dan diaplikasikan dengan metode Adaptive Network yang memungkinkan sistem untuk diadaptasikan dengan data baru.
Tabel Perbedaan
Berikut adalah tabel perbedaan antara Neuro-Fuzzy dan ANFIS:
Neuro-Fuzzy ANFIS Gabungan dari JST dan logika fuzzy Gabungan dari JST dan logika fuzzy Digunakan untuk masalah yang memerlukan pembelajaran dan pengenalan pola sederhana dan masalah yang subjektif dan tidak pasti Digunakan untuk masalah yang memerlukan pembelajaran dan pengenalan pola yang kompleks dan masalah yang subjektif dan tidak pasti Pembuatan FIS dibangun dengan menggunakan JST Pembuatan FIS dibangun dengan menggunakan JST dan diaplikasikan dengan metode Adaptive Network Lebih ditujukan untuk masalah yang memerlukan pembelajaran dan pengenalan pola yang sederhana Lebih ditujukan untuk masalah yang memerlukan pembelajaran dan pengenalan pola yang kompleks
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa perbedaan utama antara neuro-fuzzy dan ANFIS adalah pada tingkat kompleksitas masalah yang dapat ditangani oleh kedua metode, dimana:
- Neuro-Fuzzy lebih ditujukan untuk masalah yang memerlukan pembelajaran dan pengenalan pola yang sederhana.
- ANFIS lebih ditujukan untuk masalah yang memerlukan pembelajaran dan pengenalan pola yang kompleks. Ini karena ANFIS menggunakan metode Adaptive Network yang memungkinkan sistem untuk diadaptasikan dengan data baru.
Selain itu, ANFIS juga memiliki kemampuan untuk mengelola data yang kompleks dan tidak pasti dengan lebih baik dibandingkan Neuro-Fuzzy. Hal ini karena ANFIS menggabungkan teknik pembelajaran supervised dan unsupervised, sehingga dapat mengelola masalah yang kompleks dan tidak pasti dengan lebih baik.
Penerapan
Berikut adalah beberapa contoh produk yang menggunakan neuro-fuzzy dan ANFIS dalam dunia nyata :
Produk Metode yang digunakan Sistem pengendalian suhu pada AC Neuro-Fuzzy Sistem navigasi pada mobil ANFIS Sistem pengendalian kualitas pada industri pengolahan makanan ANFIS Sistem pengendalian kualitas pada industri otomotif Neuro-Fuzzy Sistem kontrol pada robot industri ANFIS
Catatan: Beberapa contoh yang diberikan diatas merupakan contoh umum yang dapat digunakan dalam dunia nyata, tetapi tidak menjamin sesuai dengan kondisi yang sebenarnya.
Sistem pengendalian suhu pada AC, misalnya, menggunakan Neuro-Fuzzy karena metode ini dapat menangani masalah yang subjektif dan tidak pasti seperti suhu yang diinginkan oleh pengguna. Sistem navigasi pada mobil menggunakan ANFIS karena dapat mengelola masalah yang kompleks dan tidak pasti seperti rute yang harus ditempuh dan kondisi jalan yang berubah-ubah. Begitu juga dengan sistem pengendalian kualitas pada industri otomotif, ANFIS dapat digunakan untuk mengelola masalah yang kompleks dan tidak pasti, sementara Neuro-Fuzzy digunakan untuk masalah yang sederhana dan tidak pasti.
Kesimpulan
Secara umum, kedua metode ini dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah yang memerlukan pembelajaran dan pengenalan pola, serta masalah yang subjektif dan tidak pasti. Namun, pemilihan metode yang tepat akan tergantung pada tingkat kompleksitas masalah yang akan diselesaikan.
Baca juga Daftar Semua Artikel