Berbeda dengan JST yang hasil trainingnya mirip “black box” yang tidak diketahui logikanya, pada Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) hasil trainingnya memiliki logika. Logika ini dikenal dengan istilah RULE. Postingan ini bermaksud menunjukan bagaimana melihat RULE hasil training. Masukan data training, misalnya data yang mirip Logika XoR.

Buka ANFIS editor dengan mengetik “anfisedit” pada command window. Masukan data latih tersebut. Gunakan “From: worksp”.

Rancang FIS yang akan dilatih dengan menekan “Generate FIS” di editor ANFIS.

Di sini di isian “Number of MFs” berisi “3 3” yang artinya tiga kelas input1 dan input2, misal “baik”, “cukup”, “kurang”, bisa juga diganti “2 2” jika hanya dua kategori, misal “baik” dan “buruk” saja. Tentu saja makin banyak kategori biasanya hasil lebih baik, apalagi jika datanya sedikit seperti kasus di contoh ini. Lanjutkan dengan menekan “Train Now”. Jika sudah perhatikan RULE yang terbentuk dengan menekan “Edit” – “Rule”.

In1mf1, dan seterusnya bisa diedit dengan bahasa yang kita mengerti, dengan cara masuk ke menu “edit” – “FIS Proerties”. Mirip caranya dengan mengedit fuzzy inference system (FIS). Berbeda dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST), ANFIS memiliki keunggulan dimana hasil training memiliki logika tertentu. Selanjutnya, uji dengan data sesungguhnya yaitu Logika XoR. Sebelumnya simpan ke “Workspace” misalnya dengan nama “xor”.

Testing dengan data sesungguhnya, yaitu logika XoR.

Jalankan dengan fungsi “evalfis” untuk menguji data “xorlogic” tersebut (kolom 1 dan 2) apakah sama dengan targetnya (kolom 3), yaitu beruturut-turut 0, 1, 1, 0.

Perhatikan “result” dengan jawaban logika xor yang asli, jika result dibulatkan (ketik “round(ans)”) akan menghasilkan jawaban sesungguhnya, alias akurat 100%. Selamat mencoba.