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).

Sejarah

Istilah 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 Berkeley University. 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).

Soft Computing sebagai Solusi

Metoda soft computing menempati posisi yang menarik dalam perkembangan metoda komputasi dan pemecahan masalah pada saat ini. Hal ini karena ditawarkan solusi yang menarik dan kemudahan implementasi dari metoda ini untuk memecahkan masalah-masalah yang tadinya sangat sulit dipecahkan dengan komputer dengan menggunakan metoda komputasi konvensional.

Dengan adanya toleransi terhadap imprecision, uncertainty dan partial truth, diharapkan akan dapat menciptakan suatu system yang cerdas (intelligent systems), handal (robustness), mudah diproses atau dijalankan (tractability) dan membutuhkan biaya yang lebih murah (low solution cost). Karakteristik ini menempatkan soft computing sebagai salah satu solusi yang dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah yang terdapat pada domain dunia nyata (real-world domain).

Disekeliling kita terdapat banyak contoh dari berbagai masalah yang berkarakteristik demikian, antara lain :

• bagaimana kita mampu membaca berbagai macam corak tulisan tangan, atau bahkan pada tulisan itu ada sebagian yang terhapus

• bagaimana membuat AC agar mengatur sendiri suhunya secara otomatis, sehingga udara didalam ruangan terasa nyaman

• bagaimana mengenali sesorang, padahal tidak seluruh wajahnya dapat terlihat

Solusi berbagai masalah yang terdapat pada domain ini tidak mudah dihitung dengan berbagai model analitik yang ada. Diperlukan solusi yang seolah memiliki kecerdasan sehingga mampu menyelesaikan masalah – masalah yang sedemikian kompleks itu. Disinilah soft computing menjadi suatu solusi atas permasalahan tersebut.

Metoda soft computing diinspirasikan oleh cara manusia memecahkan suatu masalah. Namun pendekatan soft computing ini berbeda dengan metoda Artificial Intelligence yang menggunakan pendekatan simbolik. Pada pendekatan simbolik yang bertumpu pada Physical Symbol System (PSS), jawaban suatu masalah harus berdasarkan dari keadaan yang konsisten dari data yang ada (Newel and Simon, 1976) karena Physical Symbol System tak dapat memberikan solusi bila keadaan chaos. Dengan kata lain knowledge base yang menjadi basis dari pencarian solusi harus bersifat koheren, konsisten, dan reasonable (Delgrande and Mylopulos, 1986).

Pada sistem konvensional, jawaban akan diberikan apabila seluruh syarat dari permasalahan terpenuhi. Ini menyebabkan sebagian besar dari pendekatan simbolik akan berakhir pada sistem yang bersifat semi-decidable. Sistem tidak akan memberikan jawaban bila seluruh kondisi yang diketahui tidak dipenuhi. Bila keadaan tidak terpenuhi, atau jawaban tidak tertemukan sistem ini akan memberikan jawaban yang bersifat negatif, sifat inilah yang dikenal dengan sifat semi-decidable dari sistem ini.