Metodologi ANFIS menggabungkan keunggulan kemampuan jaringan saraf atau neural Network dengan sistem fuzzy. Dua metode tersebut digabungkan agar dapat saling menutupi kekurangan masing-masing metode sekaligus menggabungkan keunggulan keduanya. Metode tersebut bukan hanya digunakan pada bidang teknologi informasi saja namun telah diterapkan di berbagai bidang seperti bisnis, listrik, perdagangan, kesehatan dan pendidikan. Metode ANFIS yang di-rintis oleh Jyh-Shing Roger Jang dari Republik Tiongkok pada tahun 1993 bukan hanya dapat diterapkan pada lingkungan teknologi informasi. Metode tersebut telah diterapkan di berbagai bidang seperti bisnis, listrik, perdagangan, kesehatan dan pendidikan. Tanpa suatu metode dan alat yang tepat Anda akan kesulitan untuk membuat perkiraan, menghitung umur mesin atau melakukan diagnosis terhadap suatu penyakit. ANFIS berhasil memperkirakan monthly return ISE National 100 Index dengan tingkat akurasi 98,3%. Perbandingan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pada ANFIS dan metode pembanding digunakan untuk membandingkan rasio kesalahan masing-masing metode.
ANFIS banyak digunakan peneliti untuk menghitung perkiraan, mengelompokkan dan membuat simulasi suatu sistem di berbagai bidang. Metode ini telah digunakan untuk melakukan diagnosis penyakit diabetes, diagnosis penyakit kanker, pertumbuhan perdagangan Online dan memperkirakan kerusakan mesin. Neuro-fuzzy Modeling dan Soft Computing yang menjadi basis ANFIS berorientasi pada metodologi praktis. Proses pada ANFIS secara keseluruhan dimulai dengan masukan awal berupa data-set objek kemudian di proses sesuai aturan layer satu, berlanjut ke layer dua hingga layer lima. Parameter akurasi prediksi metode peramalan statistik seperti tren estimasi dan regresi pada Machine Learning menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), atau juga dikenal dengan nama Mean Absolute Percentage Deviation (MAPD). ANFIS merupakan salah satu metodologi ilmiah berbasis Neuro-Fuzzi Modeling dan Soft Computing yang telah digunakan untuk melakukan berbagai jenis analisis.
Algoritma ANFIS memiliki pendekatan hybrid yang memiliki kecepatan, ketepatan dan efisiensi lebih baik daripada sebagian besar algoritme Artificial Neural Network (ANN) yang ada. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System atau ANFIS merupakan metodologi Data Mining yang menggabungkan prinsip kerja Artificial Neural Network (ANN) dan Fuzzy Inference System (FIS) dengan tetap menggunakan prinsip Machine Learning. Gabungan dua metode dilakukan untuk memperbaiki kelemahan masing-masing metode tersebut. Perangkat lunak yang populer digunakan sebagai alat bantu mempelajari ANFIS antara lain Matlab, Octave, Weka, Scilab dan SageMath. Metode ANFIS banyak digunakan untuk melakukan diagnosis, menghitung perkiraan dan dasar pertimbangan membuat keputusan. Popularitas ANFIS menjadikannya digunakan di berbagai bidang seperti diagnosis penyakit, perkiraan harga saham dan menghitung umur mesin.
Soft Computing adalah pendekatan inovatif untuk membangun sistem Computational Intelligence yang memiliki keahlian seperti manusia dalam domain tertentu. Istilah Neuro-fuzzy mengacu pada kombinasi Jaringan Saraf Tiruan dan logika Fuzzy agar komputer mampu melakukan proses pembelajaran dengan lebih baik. Sistem ini menjelaskan suatu proses untuk membuat keputusan atau mengambil tindakan melalui dua fitur yang dimiliki, yaitu adaptif dan pengetahuan. Melalui pemodelan neuro-fuzzy, soft-computing memiliki ciri-ciri: mengerjakan keahlian manusia, ter-inspirasi dari berbagai model komputerisasi, memiliki teknik pengembangan baru dan melakukan perhitungan numerik. Soft Computing terdiri dari berbagai paradigma komputerisasi yaitu Neural Network, Fuzzy set theory, Approximate reasoning dan Derivative-free optimization methods. Kombinasi probabilistic reasoning, fuzzy logic, neural networks dan evolutionary computation menghasilkan pendekatan untuk membuat Hybrid Intelligence System yang dapat melakukan penalaran dan mempelajari kondisi lingkungan.
Metodologi ANFIS tersusun dari lima tahapan proses atau layer yang dilakukan secara berurutan mulai dari layer satu hingga ke layer lima. Masukan pada setiap layer berasal dari keluaran pada layer sebelumnya, masukan layer dua merupakan keluaran dari layer satu, keluaran layer dua menjadi masukan layer tiga, keluaran layer tiga menjadi masukan layer empat dan keluaran layer empat menjadi masukan layer lima. Simpul pada lapisan pertama mengandung parameter premis yang nonlinear sedangkan pada lapisan ke empat mengandung parameter konsekuen yang linear. Layer satu berfungsi untuk membangkitkan derajat keanggotaan masukan awal, lapisan kedua berfungsi untuk membangkitkan fire-strength, lapisan ketiga berfungsi untuk melakukan normalisasi, lapisan ke-empat berfungsi untuk menghitung keluaran atau output aturan berdasarkan parameter konsekuen dan lapisan kelima berfungsi untuk menghitung keluaran akhir atau output akhir dari ANFIS. Salah satu permasalahan yang dihadapi setelah menyelesaikan rangkaian proses ANFIS adalah tidak adanya ukuran tingkat kesalahan hasil analisis yang dilakukan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dapat dilakukan dengan menghitung Mean Absolute Percentage Error (MAPE) atau berbagai metode pengukuran akurasi metode Machine Learning yang lain.
Untuk menentukan metode yang paling baik untuk digunakan dilakukan pengujian terhadap metode-metode yang ada sehingga diperoleh suatu nilai untuk dijadikan ukuran kinerja metode tersebut. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) merupakan rata-rata keseluruhan persentase kesalahan antara data aktual dan data hasil analisis. Hasil nilai pengukuran performa dengan MAPE digunakan sebagai nilai ukuran kualitas terhadap suatu metode analisis yang digunakan. Dengan membandingkan nilai MAPE metode ANFIS dengan nilai MAPE metode-metode yang lain pengguna dapat membandingkan tingkat kualitas metode ANFIS dengan metode yang lain. Berbagai metode selain MAPE yang sering dimanfaatkan sebagai metode untuk mengukur performa suatu metode analisis antara lain Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Deviation (MAD) dan Largest Absolute Deviation (LAD). MAPE digunakan untuk melihat seberapa jauh hasil pengukuran menyimpang dari data sebenarnya. Semakin kecil nilai MAPE suatu metode maka semakin baik mutu atau kualitas hasil pengukuran yang telah dilakukan.
ANFIS merupakan metodologi data Mining yang menggabungkan prinsip kerja Artificial neural Network (ANN) dan fuzzy Inference System (FIS) untuk melakukan diagnosis, menghitung prediksi atau perkiraan dan dasar pertimbangan membuat keputusan. MAPE merupakan teknik pengukuran performa untuk mengukur kualitas suatu metode analisis, dengan menghitung nilai MAPE pada metode ANFIS maka persentase kemungkinan kesalahan pada ANFIS dapat diketahui. Data masukan untuk dijadikan sebagai data analisis dapat dilakukan dengan mengumpulkan sendiri berbagai data yang dibutuhkan atau menggunakan data-set yang tersedia di Internet. Semakin lengkap kumpulan data atau data-set yang digunakan sebagai bahan analisis maka semakin baik pula keluaran atau output hasil metodologi ANFIS dengan perangkat lunak MATLAB atau Octave. GNU Octave merupakan perangkat lunak alternatif MATLAB yang paling populer dan telah aktif selama lebih dari dua puluh lima tahun. GNU Octave dapat dijalankan pada komputer dengan sistem operasi Windows, Macintosh atau Linux. Untuk mengevaluasi metodologi ANFIS dapat dilakukan dengan menghitung nilai MAPE, MSE, MAD dan LAD.
ANFIS banyak digunakan peneliti untuk menghitung perkiraan, mengelompokkan dan membuat simulasi suatu sistem di berbagai bidang. Metode ini telah digunakan untuk melakukan diagnosis penyakit diabetes, diagnosis penyakit kanker, pertumbuhan perdagangan Online dan memperkirakan kerusakan mesin. Neuro-fuzzy Modeling dan Soft Computing yang menjadi basis ANFIS berorientasi pada metodologi praktis. Proses pada ANFIS secara keseluruhan dimulai dengan masukan awal berupa data-set objek kemudian di proses sesuai aturan layer satu, berlanjut ke layer dua hingga layer lima. Parameter akurasi prediksi metode peramalan statistik seperti tren estimasi dan regresi pada Machine Learning menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), atau juga dikenal dengan nama Mean Absolute Percentage Deviation (MAPD). ANFIS merupakan salah satu metodologi ilmiah berbasis Neuro-Fuzzi Modeling dan Soft Computing yang telah digunakan untuk melakukan berbagai jenis analisis.
Algoritma ANFIS memiliki pendekatan hybrid yang memiliki kecepatan, ketepatan dan efisiensi lebih baik daripada sebagian besar algoritme Artificial Neural Network (ANN) yang ada. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System atau ANFIS merupakan metodologi Data Mining yang menggabungkan prinsip kerja Artificial Neural Network (ANN) dan Fuzzy Inference System (FIS) dengan tetap menggunakan prinsip Machine Learning. Gabungan dua metode dilakukan untuk memperbaiki kelemahan masing-masing metode tersebut. Perangkat lunak yang populer digunakan sebagai alat bantu mempelajari ANFIS antara lain Matlab, Octave, Weka, Scilab dan SageMath. Metode ANFIS banyak digunakan untuk melakukan diagnosis, menghitung perkiraan dan dasar pertimbangan membuat keputusan. Popularitas ANFIS menjadikannya digunakan di berbagai bidang seperti diagnosis penyakit, perkiraan harga saham dan menghitung umur mesin.
Soft Computing adalah pendekatan inovatif untuk membangun sistem Computational Intelligence yang memiliki keahlian seperti manusia dalam domain tertentu. Istilah Neuro-fuzzy mengacu pada kombinasi Jaringan Saraf Tiruan dan logika Fuzzy agar komputer mampu melakukan proses pembelajaran dengan lebih baik. Sistem ini menjelaskan suatu proses untuk membuat keputusan atau mengambil tindakan melalui dua fitur yang dimiliki, yaitu adaptif dan pengetahuan. Melalui pemodelan neuro-fuzzy, soft-computing memiliki ciri-ciri: mengerjakan keahlian manusia, ter-inspirasi dari berbagai model komputerisasi, memiliki teknik pengembangan baru dan melakukan perhitungan numerik. Soft Computing terdiri dari berbagai paradigma komputerisasi yaitu Neural Network, Fuzzy set theory, Approximate reasoning dan Derivative-free optimization methods. Kombinasi probabilistic reasoning, fuzzy logic, neural networks dan evolutionary computation menghasilkan pendekatan untuk membuat Hybrid Intelligence System yang dapat melakukan penalaran dan mempelajari kondisi lingkungan.
Metodologi ANFIS tersusun dari lima tahapan proses atau layer yang dilakukan secara berurutan mulai dari layer satu hingga ke layer lima. Masukan pada setiap layer berasal dari keluaran pada layer sebelumnya, masukan layer dua merupakan keluaran dari layer satu, keluaran layer dua menjadi masukan layer tiga, keluaran layer tiga menjadi masukan layer empat dan keluaran layer empat menjadi masukan layer lima. Simpul pada lapisan pertama mengandung parameter premis yang nonlinear sedangkan pada lapisan ke empat mengandung parameter konsekuen yang linear. Layer satu berfungsi untuk membangkitkan derajat keanggotaan masukan awal, lapisan kedua berfungsi untuk membangkitkan fire-strength, lapisan ketiga berfungsi untuk melakukan normalisasi, lapisan ke-empat berfungsi untuk menghitung keluaran atau output aturan berdasarkan parameter konsekuen dan lapisan kelima berfungsi untuk menghitung keluaran akhir atau output akhir dari ANFIS. Salah satu permasalahan yang dihadapi setelah menyelesaikan rangkaian proses ANFIS adalah tidak adanya ukuran tingkat kesalahan hasil analisis yang dilakukan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dapat dilakukan dengan menghitung Mean Absolute Percentage Error (MAPE) atau berbagai metode pengukuran akurasi metode Machine Learning yang lain.
Untuk menentukan metode yang paling baik untuk digunakan dilakukan pengujian terhadap metode-metode yang ada sehingga diperoleh suatu nilai untuk dijadikan ukuran kinerja metode tersebut. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) merupakan rata-rata keseluruhan persentase kesalahan antara data aktual dan data hasil analisis. Hasil nilai pengukuran performa dengan MAPE digunakan sebagai nilai ukuran kualitas terhadap suatu metode analisis yang digunakan. Dengan membandingkan nilai MAPE metode ANFIS dengan nilai MAPE metode-metode yang lain pengguna dapat membandingkan tingkat kualitas metode ANFIS dengan metode yang lain. Berbagai metode selain MAPE yang sering dimanfaatkan sebagai metode untuk mengukur performa suatu metode analisis antara lain Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Deviation (MAD) dan Largest Absolute Deviation (LAD). MAPE digunakan untuk melihat seberapa jauh hasil pengukuran menyimpang dari data sebenarnya. Semakin kecil nilai MAPE suatu metode maka semakin baik mutu atau kualitas hasil pengukuran yang telah dilakukan.
ANFIS merupakan metodologi data Mining yang menggabungkan prinsip kerja Artificial neural Network (ANN) dan fuzzy Inference System (FIS) untuk melakukan diagnosis, menghitung prediksi atau perkiraan dan dasar pertimbangan membuat keputusan. MAPE merupakan teknik pengukuran performa untuk mengukur kualitas suatu metode analisis, dengan menghitung nilai MAPE pada metode ANFIS maka persentase kemungkinan kesalahan pada ANFIS dapat diketahui. Data masukan untuk dijadikan sebagai data analisis dapat dilakukan dengan mengumpulkan sendiri berbagai data yang dibutuhkan atau menggunakan data-set yang tersedia di Internet. Semakin lengkap kumpulan data atau data-set yang digunakan sebagai bahan analisis maka semakin baik pula keluaran atau output hasil metodologi ANFIS dengan perangkat lunak MATLAB atau Octave. GNU Octave merupakan perangkat lunak alternatif MATLAB yang paling populer dan telah aktif selama lebih dari dua puluh lima tahun. GNU Octave dapat dijalankan pada komputer dengan sistem operasi Windows, Macintosh atau Linux. Untuk mengevaluasi metodologi ANFIS dapat dilakukan dengan menghitung nilai MAPE, MSE, MAD dan LAD.