Istilah soft computing merupakan pelengkap dari hard computing yang merupakan komputasi berdasarkan ketidakpastian. Banyak yang bingung apa bedanya soft computing dengan artificial intelligent (AI). AI lebih dahulu muncul, merupakan metode komputasi berdasarkan simbol-simbol dan dikembangkan oleh bahasa pemrograman tertentu seperti prolog, lisp, clips, dan sejenisnya. Soft computing tidak jauh berbeda dengan AI dalam hal penerapan, tetapi dari sisi perhitungan tetap menggunakan notasi-notasi numerik hanya saja dengan algoritma-algoritma tertentu yang saat ini berkembang pesat antara lain: Fuzzy, ANFIS, Jaringan Syaraf Tiruan, Algoritma genetik dan yang terakhir Bayes. Karena berdasarkan algoritma tertentu maka bahasa pemrograman seperti C++, Java, Matlab dan sebagainya dapat digunakan dan tidak lagi dimonopoli oleh bahasa khusus AI.
Fuzzy yang dipelopori oleh Lutfi Askar Zadeh, pria keturunan Iran yang sempat mengenyam pendidikan di Rusia dan saat ini tinggal di Amerika Serikat merupakan dasar dari Soft Computing. Algoritmanya merupakan konversi dari numerik biasa yang diistilahkan dengan CRISP menjadi fungsi keanggotaan Fuzzy yang bersifat manusiawi (linguistik). Beberapa kritikus menanyakan mengapa fuzzy tetap menyandarkan pada aritmatika, sehingga munculah Fuzzy tipe-2 yang memasukkan unsur ketidakpastian.
Jaringan Syaraf Tiruan, yang merupakan metode yang dikembangkan oleh mcculloch – pitts merupakan algoritma yang berusaha meniru bentuk syaraf biologis makhluk hidup. Dengan konsep Neuron-nya disertai dengan bobot dan fungsi aktivasi merupakan terobosan dalam algoritma soft computing. Setelah sempat redup di tahun 70-an karena tidak sanggup menyelesaikan kasus serderhana seperti XoR, akhirnya algoritma ini marak diteliti kembali setelah Hopfield menemukan metode pembelajaran rambatan kesalahan (backprogragation error) yang sanggup mengeset bobot sesuai dengan target pembelajaran.
ANFIS yang merupakan singkatan dari Adaptive Neuro Fuzzy Inference System merupakan penggabungan dari Fuzzy dengan Jaringan Syaraf Tiruan. Bedanya hanya pada rule yang dibentuk lewat mekanisme pembelajaran (learning). Di antara tiga metode pembuatan rule Fuzzy (Mamdani, Sugeno dan Tsukamoto) hanya Sugeno yang secara efisien mampu diaplikasikan pada ANFIS.
Algoritma Genetik yang masuk dalam kategori Evolutionary Computing merupakan algoritma yang berusaha meniru sifat adaptive dari alam sekitar (mirip teori darwin) dimana organisme yang hidup saat ini adalah organisme terbaik yang berhasil unggul dibanding organisme lain yang sudah punah. Metodenya adalah membangkitkan sembarang bilangan, kemudian dievaluasi dengan fungsi objective dan jika kurang baik maka dimusnahkan, sedangkan yang baik, dikawin silangkan serta dimutasi sehingga menghasilkan individu baru yang lebih baik dari induknya. Operasi ini terus berlangsung hingga dihasilkan individu terbaik hasil dari kawin silang dan mutasi.
Bayes, pertama kali dimunculkan dalam bentuk Naive Bayes yang merupakan komputasi berdasarkan statistik probabilistik. Pengambilan keputusan berdasarkan dengan peluang terbesar di antara kandidat yang ada. Terkadang kondisi di lapangan sangat jarang dijumpai kondisi pasti antara A,B,C atau D, seperti pendeteksian penyakit, peramalan cuaca dan sebagainya. Oleh karena itu hasil dari metode bayes ini merupakan peluang terbesar dari suatu kondisi (tidak 100 % akurat).
Metode tersebut di atas terkadang digabungkan antara satu dengan lainnya untuk menghasilkan akurasi, kecepatan dan efisiensi dalam pengoperasiannya. Karena antara satu metode dengan metode lainnya memiliki kelemahan dan kelebihan masing-masing. Metode mana yang Anda gunakan semua ada di tangan Anda. Termasuk bahasa pemrograman yang menjadi pilihan Anda. Untuk saat ini saya sedang mengimplementasikan algoritma Soft Computing dalam bahasa Java, karena bahasa ini merupakan selain bahasa yang open source, banyak dipakai di peralatan, juga dapat berjalan di aplikasi berbasis Web yang saat ini sedang booming.
Rahmadya Trias Handayanto
