Softcomputing

Abstrak:

Softcomputing merupakan metode yang dapat mengolah data-data yang bersifat tidak pasti, impresisi dan

dapat diimplementasikan dengan biaya yang murah (low-cost solution). Beberapa metode yang termasuk

dalam kategori softcomputing misalnya fuzzy logic, artificial neural network, probabilistyc reasoning.

Softcomputing bukanlah suatu metode yang berjalan sendiri dalam menyelesaikan masalah, melainkan

lebih pada kerjasama serasi antara metode-metode di atas, sehingga segi positif tiap metode dapat

berkontribusi secara aktif. Sebagian dari materi pada makalah ini disampaikan sebagai pengantar kuliah

musim semi 2003: “Special Lecture on Media Science V”, pada School of Computer & Cognitive

Sciences, Chukyo University, Japan.

Keywords: softcomputing, ketakpastian, low-cost solution, fuzzy, artificial neural network, probabilistic

reasoning

DEFINISI SOFTCOMPUTING

Berbagai macam definisi softcomputing

diberikan oleh para ahli. Salah satu

definisinya adalah sebagaimana disampaikan

oleh pencetus softcomputing, yaitu Prof.

Lotfi A. Zadeh, di homepage BISC [2], sbb.

“Berbeda dengan pendekatan

konvensional hardcomputing,

softcomputing dapat bekerja dengan baik

walaupun terdapat ketidakpastian,

ketidakakuratan maupun kebenaran

parsial pada data yang diolah. Hal inilah

yang melatarbelakangi fenomena dimana

kebanyakan metode softcomputing

mengambil human-mind sebagai model.”.

Mengapakah human-mind merupakan model

yang menarik bagi pengembangan

softcomputing ? Kunci dari pertanyaan ini

sebenarnya terletak pada struktur dan fungsi

dari otak manusia. Otak manusia merupakan

mesin molekuler, yang terdiri dari dua jenis

sel: neuron dan glia. Dalam otak kita terdapat

sekitar 1011 sel neuron, sedangkan sel glia

sekitar 3 sampai 4 kali lipatnya. Sel neuron

berfungsi sebagai pemroses informasi yang

diterima oleh otak. Sel neuron terhubung

antara satu dengan yang lain dengan

benang-benang panjang. Berat otak manusia

saat lahir sekitar 400 gram, sedangkan saat

dewasa sekitar 1500 gram. Pertambahan

berat ini disebabkan oleh

bertambahpanjangnya benang-benang

tersebut, disamping pertambahan sel glia.

Pertambahan panjang ini berkaitan erat

dengan proses pembelajaran yang dialami

oleh manusia. Hal ini merupakan ide awal

bagi pengembangan metode softcomputing:

artificial neural network, yang memilikikemampuan pembelajaran terhadap informasi

yang telah diterima.

Selain kemampuan pembelajaran, otak

manusia juga memiliki kemampuan untuk

mengambil keputusan walaupun informasi

mengandung unsur ketakpastian dan

kekurangtegasan, seperti “manis”, “pahit”,

“tinggi”, “rendah”, dsb. Hal ini merupakan

konsep yang mendasari pengembangan

metode fuzzy, yang mencerminkan cara

berfikir manusia. Selain neural network dan

fuzzy, masih banyak lagi jenis-jenis metode

softcomputing, yang ide awalnya bersumber

dari otak manusia maupun mekanisme

biologi yang terdapat di alam semesta.

Posted in: kecerdasan buatan