Soft Computing

Soft computing adalah koleksi dari beberapa metodologi yang bertujuan untuk mengeksploitasi adanya toleransi terhadap ketidaktepatan, kepastian, dan kebenaran parsial untuk dapat diselesaikan dengan mudah, robustness, dan baiay penyelesaiannya murah. Definisi ini pertama kali diungkapkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1992.

Soft computing merupakan inovasi baru dalam membangun sistem cerdas. Sistem cerdas ini merupakan sistem yang memiliki keahlian seperti manusia pada domain tertentu, mampu beradaptasi, dan belajar agar dapat bekerja lebih baik jika terjadi perubahan lingkungan.

Unsur-unsur pokok dalam Soft Computing adalah:
1. Sistem Fuzzy (mengkomodasi ketidaktepatan)
2. Jaringan Syaraf (menggunakan pembelajaran)
3. Probabilistic Reasoning (mengakomodasi ketidakpastian)
4. Evolutionary Computing (optimasi)

Keempat unsure tersebut bukan merupakan pesaing antara satu dengan lainnya, namun di antaranya bisa saling melengkapi. Bahkan, pada kenyataannya, biasanya unsure-unsur pokok tersebut akan digunakan secara sinergis ketimbang dikerjakan secara sendiri-sendiri. Sehingga, Zadeh juga mendefinisikan bahwa soft computing itu merupakan hubungan antara logika fuzzy, neuro-computing, probabilistic reasoning, dan algoritma genetic.

Karakteristik Soft Computing
a. Soft Computing memerlukan keahlian manusia, apabila direpresentasikan dalam bentuk aturan (IF-THEN)
b. Model komputasinya diilhami oleh proses biologis
c. Soft computing merupakan teknik optimasi terbaru
d. Soft computing menggunakan computer numeris
e. Soft computing memiliki toleransi kegagalan (meskipun kualitasnya berangsur-angsur memburuk)

Daftar Pustaka: Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu