Pengertian Hard Computing

Hard Computing

Intermezzo

Kalau kita membicarakan mengenai hard computing tentu tidak lepas dari apa yang namanya soft computing. Secara sederhana soft computing bisa diartikan sebagai suatu proses perhitungan secara otomatis. Sedangkan  “Hard computing” berarti Anda hanya melakukan proses perhitungan hanya sesuai dengan kebutuhan Anda. Sebagai contoh, ada sebuah masalah (untuk mengidentifikasi dan menghitung huruf vokal dalam setiap kalimat tertentu) yang mana otak manusia dapat menghitung dengan sangat mudah. Ini adalah contoh dari “Soft Computing”. Otak kita bisa menganalisis suara dalam hitungan detik. Nah, untuk hard computingnya Anda membuat program yang sama untuk skenario di atas dan menjalankannya. Itu adalah bagian dari “Hard Computing”. Anda mengatakan bahwa komputer – hanya kotak untuk menghitung (atau proses) sesuai dengan kebutuhan Anda. Maka perhitungan semacam ini merupakan bagian dari “Hard Computing”. Soft computing itu jauh lebih cepat jika dibandingkan dengan hard computing. ()

Tujuan utama komputer diciptakan adalah untuk menemukan pemecahan masalah dengan cara pengolahan data melalui algoritma tertentu. Jika sebelumnya perhitungan (komputasi) dilakukan secara manual dengan menuliskan di atas kertas maka komputer membuatnya menjadi lebih mudah dan efisien dengan pengolahan dan perhitungan secara otomatis. Dalam komputasi sendiri dikenal istilah Hard Computing dan Soft Computing. Tidak seperti soft computing yang lebih kompleks, adaptatif, dan mentolerir ketidak presisian, Hard Computing dikenal sebagai komputasi konvensional yang mewajibkan keakuratan dalam penentuan hasilnya. Dalam hard computing terdapat dua teknik yang populer, yaitu Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) dan Classification and Regression Trees (CART). MARS merupakan pendekatan untuk regresi nonparametrik multivariat yang dikembangkan oleh Friedman (1991). Pendekatan ini digunakan untuk model regresi nonlinier yang merupakan pengembangan dari prosedur recursive partitioning dengan menggunakan splines untuk menduga model. Dalam hal pengelompokkan, pendekatan regresi logistik digunakan dalam MARS. Model terbaik dipilih berdasarkan pada Generalized Cross Validation (GCV) minimum. CART (Classification and Regression Trees) merupakan salah satu metode atau algoritma yang menggunakan teknik eksplorasi data decision tree. Metode CART ini ditemukan oleh Breiman pada tahun 1984. Decision tree merupakan salah satu metode klasifikasi yang menarik karena mudah diinterpretasikan oleh manusia, dapat dibentuk relatif cepat dibanding metode lain, dan memiliki akurasi yang baik pada hasil klasifikasiny. ()

Perbedaan Dengan Soft Computing

Bila kita berbicara tentang hard computing maka tidak akan jauh dari pembahasan soft computing karena hard computing merupakan perkembangan dari soft computing. Kita akan berlanjut ke pengertian. Pengertian hard computing adalah adalah metode komputerisasi secara kovensional atau boleh dibilang tradisional. Belum terotomatisasi dan masih menkhususkan pada suatu masalah tertentu. Hard computing membuat model dan pencarian masalah masih menggunakan metode analitis dan numeris (tradisional) Contoh dari hard computing adalah software untuk melakukan perhitungan matriks, persamaan linier atau persamaan matematis lain. Atau beberapa aplikasi yang digunakan untuk menyelesaikan masalah tertentu di dalam kondisi real kehidupan. Berbeda dengan hard computing, soft computing merupakan perkembangan dari hard computing dimana metode yang dilakukan adalah koleksi dari beberapa metodologi yang bertujuan untuk mengeksploitasi adanya toleransi terhadap ketidaktepatan, ketidakpastian, dan kebenaran parsial untuk dapat diselesaikan dengan mudah, robustness, dan biaya penyelesaiannya murah. Atau bisa kita sebut soft computing seperti Artificial Intelegence yang bertindak seperti pikiran manusia. Contoh dari soft computing Aplikasi untuk pengenalan tulisan tangan, system otomotif, manufacturing pabrik

Berikut bagan perbedaan antar hard computing dan soft computing

 

Read More

Pengertian Soft Computing

Pengertian Soft Computing

 

Soft Computing adalah kumpulan teknik – teknik perhitungan dalam ilmu komputer, inteligensia semu, machine learning dan beberapa disiplin ilmu teknik lainnya, yang berusaha untuk mempelajari, memodelkan, dan menganalisa fenomena yang sangat rumit : untuk metoda yang lebih konvensional yang tidak memberikan biaya rendah, analitis dan solusi lengkap. Soft computing berusaha untuk mengintegrasikan beberapa paradigma model perhitungan meliputi artificial neural network, fuzzy logic dan genetic algorithms.

Soft Computing adalah segolongan metoda yang mampu mengolah data dengan baik walaupun didalamnya terdapat ketidakpastian, ketidakakuratan maupun kebenaran parsial (Prof. Lotfi A Zadeh, 1992).

Soft Computing dicetus pertama kali pada tahun 1990 sehubungan dengan ide untuk mendirikan BISC (Berkeley Initiative in Soft Computer) oleh Prof. L.A.Zadeh dari BerkeleyUniversity. Soft computing, berbeda dengan conventional (hard) computing, memungkinkan toleransi terhadap input, proses dan output yang bersifat tidak akurat(imprecision), tidak pasti (uncertainty) dan setengah benar (partial truth).

Bagian-bagian dari Soft Computing sendiri adalah :
1. Fuzzy Logic
2. Neural Networks
3. Probabilistic Reasoning

Fuzzy Logic

Fuzzy Logic merupakan suatu representasi dari pengetahuan yang direkonstruksi dengan if-then rules. Sederhananya, Fuzzy Logic adalah suatu metode untuk mengontrol sesuatu. Misalnya rekonstruksi if-then, "Jika cuaca panas, Maka turunkan suhu AC". Disinilah Fuzzy Logic berperan dalam Teknologi Komputer nantinya.

Neural Networks

Kompleksnya pikiran manusia juga merupakan masa depan dari komputer yang menggunakan Soft Computing. Neural Networks adalah tiruan dari jaringan saraf-saraf manusia yang terhubung dan membentuk sistem. Jadi metode ini ditujukan untuk meniru saraf manusia yang kompleks dan dapat menyimpan memori.

Probabilistic Reasoning

Probabilistic Reasoning adalah metode Soft Computing juga untuk membuat komputer atau suatu device mengambil keputusan layaknya makhluk hidup. Jadi, dari semua data-data yang sudah dimiliki, metode ini memberikan pola-pola tertentu untuk mengambil keputusan.

Soft Computing menjadi satu diantara solusi daripada permasalahan di dunia. Kenapa? Dengan adanya unsur-unsur pokok dalam metode ini diharapkan akan menciptakan suatu sistem yang cerdas, mudah diproses serta membutuhkan biaya yang tidak banyak.


Banyak contoh-contoh riset yang sekarang mulai mengimplementasikan Soft Computing, seperti AC yang hanya hidup ketika AC tersebut merasakan adanya panas dari sensornya, dan TV yang menggunakan "Eye Recognition" dimana TV tersebut akan Shut Down otomatis ketika yang menonton TV sudah memejamkan mata dan tertangkap sensor TV.

Read More

Hard Computing dan Soft Computing

Hard Computing dan Soft Computing

Pada bahasan kali ini saya ingin memperkenalkan sedikit tentang hard computing dan soft computing.
Kalau kita membicarakan mengenai hard computing tentu tidak lepas dari apa yang namanya soft computing. Secara sederhana soft computing bisa diartikan sebagai suatu proses perhitungan secara otomatis. Sedangkan  “Hard computing” berarti Anda hanya melakukan proses perhitungan hanya sesuai dengan kebutuhan Anda. Sebagai contoh, ada sebuah masalah (untuk mengidentifikasi dan menghitung huruf vokal dalam setiap kalimat tertentu) yang mana otak manusia dapat menghitung dengan sangat mudah. Ini adalah contoh dari “Soft Computing”. Otak kita bisa menganalisis suara dalam hitungan detik. Nah, untuk hard computingnya Anda membuat program yang sama untuk skenario di atas dan menjalankannya. Itu adalah bagian dari “Hard Computing”. Anda mengatakan bahwa komputer – hanya kotak untuk menghitung (atau proses) sesuai dengan kebutuhan Anda. Maka perhitungan semacam ini merupakan bagian dari “Hard Computing”. Soft computing itu jauh lebih cepat jika dibandingkan dengan hard computing.
Tujuan utama komputer diciptakan adalah untuk menemukan pemecahan masalah dengan cara pengolahan data melalui algoritma tertentu. Jika sebelumnya perhitungan (komputasi) dilakukan secara manual dengan menuliskan di atas kertas maka komputer membuatnya menjadi lebih mudah dan efisien dengan pengolahan dan perhitungan secara otomatis. Dalam komputasi sendiri dikenal istilah Hard Computing dan Soft Computing.
Pengertian hard computing adalah adalah metode komputerisasi secara kovensional atau boleh dibilang tradisional. Belum terotomatisasi dan masih menkhususkan pada suatu masalah tertentu. Hard computing membuat model dan pencarian masalah masih menggunakan metode analitis dan numeris (tradisional). Contoh dari hard computing adalah software untuk melakukan perhitungan matriks, persamaan linier atau persamaan matematis lain. Atau beberapa aplikasi yang digunakan untuk menyelesaikan masalah tertentu di dalam kondisi real kehidupan.
Sedangkan Soft Computing adalah kumpulan teknik – teknik perhitungan dalam ilmu komputer, inteligensia semu, machine learning dan beberapa disiplin ilmu teknik lainnya, yang berusaha untuk mempelajari, memodelkan, dan menganalisa fenomena yang sangat rumit : untuk metoda yang lebih konvensional yang tidak memberikan biaya rendah, analitis dan solusi lengkap. Soft Computing adalah segolongan metoda yang mampu mengolah data dengan baik walaupun didalamnya terdapat ketidakpastian, ketidakakuratan maupun kebenaran parsial (Prof. Lotfi A Zadeh, 1992). Contoh dari soft computing Aplikasi untuk pengenalan tulisan tangan, system otomotif, manufacturing pabrik.
Tujuan soft computing adalah terbentuknya High Machine Intelligence Quotient (HMIQ), suatu system yang mampu mengolah informasi seperti cara berpikir manusia, mempunyai kemampuan untuk menyelesaikan permasalahan non-linier dan tidak ada model matematisnya (tractability), serta dapat diimplementasikan dengan biaya rendah.
Adapun tujuan metode soft computing adalah :

1. Non-linearitas dan kompleksitas problema. Kemampuan menyelesaikan problematika yang sulit dan tidak bisa diselesaikan dengan metoda biasa
2. Kemampuan memanipulir parameter yang tidak pasti ( sesuatu yang tidak bisa diukur secara pasti, misalnya mengukur kadar cinta )
3. Kemampuan men-generalisir solusi
4. Kemampuan klasifikasi dan kuantifikasi data, misalnya dengan lebih mudahnya pengerjaan kasus regresi linier dengan teknologi ini daripada dengan fuzzy logic.
5. Kemampuan mengatasi keterbatasan data, misalnya pada dunia statistic.

Metoda soft computing, tidak menggunakan satu algoritma yang pasti untuk memecahkan suatu masalah. Suatu teknik hanyalah mendeskripsikan interaksi antar sub sistem, bukanlah langkah pemecahan permasalahan secara detail.
Mengacu pada definisi yang diberikan oleh Zadeh, metoda – metoda dalam soft computing dapat dikategorikan ke dalam tiga kategori besar:

• Fuzzy Logic
• Artificial Neural Network
• Probabilistic Reasoning

Kemudian ditambah dengan :

• Genetic Algorithm
• Evolutionary Computation
• Belief Network
• Chaos Theory

Metoda – metoda ini sebenarnya bukanlah sesuatu yang baru yang diadakan setelah konsep soft computing yang dirumuskan. Yang terjadi justru sebaliknya. Metoda – metoda Fuzzy Logic, Artificial Neural Network, Probabilistic Reasoning maupun Genetic Algorithm telah ada lebih dahulu. Fuzzy Logic telah berkembang sejak tahun 1965. Konsep – konsep dasar Neural Network telah digali sejak tahun 1940an. Demikian halnya dengan Probabilistic Reasoning dan Genetic Algorithm yang bukan merupakan hal baru. Oleh karena itu, Zadeh menyebut soft computing sebagai reinkarnasi dari metoda – metoda diatas.

Referensi :
http://manguri.wordpress.com/2010/05/22/hard-computing/
http://balqsilmi.blogspot.com/2010/05/hard-computing-vs-soft-computing.html
http://wartawarga.gunadarma.ac.id/2010/03/soft-computing-2/
http://missachelina.blogspot.com/2010/02/pengertian-soft-computing.html

Read More