RESUME SISTEM PAKAR PERTEMUAN 5

Membangun Knowledge BasedSystem (KBS) dengan Sistem Berbasis Aturan
 
 
Langkah-langkah Membangun KBS :

1. Isolasi area bagi KBS
·         Untuk membatasi permasalahan pada sistem pakar yang akan dibangun harus diberikan batasan organisasi dan juga layanan yang dapat diberikan oleh sistem.
 
 
2. Target Keputusan
·         Menentukan status, Reason dan Problem dari KBS yang akan dibuat
 
 
3. Membuat Dependency Diagram (Diagram Ketergantungan)

4. Membuat Tabel Keputusan

5. Menulis IF-THEN Rule

 

RESUME SISTEM PAKAR PERTEMUAN 3 & 4

Sistem Berbasis Aturan (Rule-Based System)

Sistem berbasis aturan (rule-based system) menggunakan Modus Ponens sebagai dasar untuk memanipulasi aturan, yaitu :

Fakta A benar, dan

Operasi A à B benar,

Maka fakta B adalah benar

Inference Chain

•         Proses penyelesaian masalah pada sistem berbasis aturan adalah menciptakan sederet fakta-fakta baru yang merupakan hasil dari sederetan proses inferensi sehingga membentuk semacam jalur antara definisi masalah menuju pada solusi masalah.

•         Deretan proses inferensi tersebut adalah inference chain.

 

Proses Reasoning

•         Proses reasoning dari sebuah sistem berbasis aturan adalah tahapan proses mulai dari sekumpulan fakta menuju solusi, jawaban dan kesimpulan.

- Forward Chaining (data driven) : kesimpulan dihasilkan dari seperangkat data yang diketahui.

- Backward Chaining (goal driven): memilih beberapa kesimpulan yang mungkin dan mencoba membuktikan kesimpulan tersebut dari bukti-bukti yang ada.

RESUME SISTEM PAKAR PERTEMUAN 2

Propositional Logic dan Predicate Calculus

 

Propositional logic merupakan salah satu bentuk (bahasa) representasi logika yang paling tua dan paling sederhana.

•         Dengan cara ini beberapa fakta dapat digambarkan dan dimanipulasi dengan menggunakan aturan-aturan aljabar Boolean.

Operator penghubung dasar

 

 

Tabel Kebenaran

 

Predicate Calculus

•         logika predikat memberi tambahan kemampuan untuk merepresentasikan pengetahuan dengan lebih cermat dan rinci.

•         Suatu proposisi atau premis dibagi menjadi dua bagian, yaitu ARGUMEN (atau objek) dan PREDIKAT (keterangan).

Predikat dan Argumen

•         Argumen adalah individu atau objek yang membuat keterangan.

•         Predikat adalah keterangan yang membuat argumen dan predikat.

•         Dalam suatu kalimat, predikat bisa berupa kata kerja atau bagian kata kerja.

RESUME SISTEM PAKAR PERTEMUAN 1

Konsep Dasar Sistem Pakar

Sistem Pakar adalah sebuah program komputer yang mencoba meniru atau mensimulasikan pengetahuan (knowledge) dan ketrampilan (skill) dari seorang pakar pada area tertentu.

•         Sistem pakar merupakan salah satu aplikasi dari kecerdasan buatan (artificial intelligence).

•         AI sendiri berakar dari keinginan manusia untuk membuat sebuah mesin cerdas.

Perbandingan Sistem Konvensional dan Sistem Pakar

Data : merupakan hasil pengukuran atau catatan (record) tentang sebuah kejadian. misal: suhu, waktu, harga dsb. Data dapat berupa angka, huruf, gambar, suara dsb.

Informasi : merupakan hasil olahan dari data sedemikian rupa sehingga karakteristik dari data tersebut dapat diuji, misalnya ratarata, varian, distribusi dsb.

Pengetahuan : merupakan informasi yang diletakkan pada konteks/lingkungan tertentu, misalnya peta jawa, distribusi minyak di Indonesia, dsb.

Data, informasi dan pengetahuaan dapat dikelompokkan ke dalam level abstraksi

 

 

Struktur Sistem Pakar

1. Knowledge base (basis pengetahuan)

·         Bagian dari sebuah sistem pakar yang mengandung/menyimpan pengetahuan (domain knowledge).

·         Knowledge base yang dikandung oleh sebuah sistem pakar berbeda antara satu dengan yang lain tergantung pada bidang kepakaran dari sistem yang dibangun

2. Working Memory

·         Mengandung/menyimpan fakta-fakta yang ditemukan selama proses konsultasi dengan sistem pakar.

·         Selama proses konsultasi, user memasukkan fakta-fakta yang dibutuhkan.

·         Working memory menyimpan informasi tentang fakta-fakta yang dimasukkan oleh user ataupun fakta baru hasil kesimpulan dari sistem.

3. Inference Engine

·         Bertugas mencari padanan antara fakta yang ada di dalam working memory dengan fakta-fakta tentang domain knowledge tertentu yang ada di dalam knowledge base,

·         selanjutnya inference engine akan menarik/mengambil kesimpulan dari problem yang diajukan kepada sistem.