Beda Neuro-Fuzzy dan ANFIS

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-FuzzyANFIS
Gabungan dari JST dan logika fuzzyGabungan dari JST dan logika fuzzy
Digunakan untuk masalah yang memerlukan pembelajaran dan pengenalan pola sederhana dan masalah yang subjektif dan tidak pastiDigunakan untuk masalah yang memerlukan pembelajaran dan pengenalan pola yang kompleks dan masalah yang subjektif dan tidak pasti
Pembuatan FIS dibangun dengan menggunakan JSTPembuatan FIS dibangun dengan menggunakan JST dan diaplikasikan dengan metode Adaptive Network
Lebih ditujukan untuk masalah yang memerlukan pembelajaran dan pengenalan pola yang sederhanaLebih 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 :

ProdukMetode yang digunakan
Sistem pengendalian suhu pada ACNeuro-Fuzzy
Sistem navigasi pada mobilANFIS
Sistem pengendalian kualitas pada industri pengolahan makananANFIS
Sistem pengendalian kualitas pada industri otomotifNeuro-Fuzzy
Sistem kontrol pada robot industriANFIS

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

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Scroll to Top