Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan Python

Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan metode yang menggabungkan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan Fuzzy. Konsepnya adalah menjadikan “rule” sebagai “neuron”. Jumlah layer tersembunyi (hidden) hanya satu layer. Salah satu situs yang OK untuk mempraktikan ANFIS dengan bahasa pemrograman Python adalah salah satu TIM dari MIT di link berikut ini. Source code bisa diunduh dan penjelasannya lewat situs Github.

Instal Library ANFIS

Anaconda tidak memiliki pustaka ANFIS, oleh karena itu perlu mengunduh menggunakan PIP. Selain itu pustaka yang dibuat sendiri juga disertakan, misalnya anfis.py dan folder membership yang berisi dua file penting lainnya. Untuk mengetahui bagaimana fungsi eksternal bekerja silahkan lihat postingan saya yang lalu.

Menggunakan Google Colab

Memang lebih mudah menggunakan Google Colab karena sebagian besar pustaka sudah tersedia. Hanya saja untuk ANFIS terpaksa harus menginstal terlebih dahulu. Caranya adalah seperti instalasi PIP lewat terminal, hanya saja disini menggunakan tanda seru di awalnya.

Ketik !pip install anfis. Tunggu beberapa saat hingga Google Colab berhasil mengunduh dan menginstal pustaka ANFIS tersebut. Jangan lupa, file-file pendukung unggah di bagian File di sisi kiri Google Colab. Pastikan ketika impor pustaka di sel berikutnya berhasil. Buat folder baru dengan nama membership lalu isi dengan file pendukungnya. Jangan diletakan di luar semua.

Berikutnya adalah mengambil data latih dari file “beasiswa.txt”. Pastikan X dan Y sesuai dengan yang diinginkan sebagai data latih dan targetnya. Silahkan cari sumber referensi mengenai membership function. Di sini mf berfungsi mem-fuzzy-kan inputan. Jalankan dan pastikan grafik performa pelatihan muncul.

Perhatikan hasil latih yang berwarna merah sudah mendekati target yang berwarna biru. Satu untuk memperoleh beasiswa dan nol untuk yang tidak memperoleh beasiswa. Gunakan satu data sampel untuk menguji apakah menerima beasiswa atau tidak.

Perhatikan untuk input1 3.2 dan input2 3.4 hasilnya adalah 1. Silahkan menggunakan fungsi “round” untuk membulatkan apakah nol atau satu. Untuk jelasnya lihat video berikut ini. Sekian semoga bermanfaat.