Sistem Pakar Pertemuan 3

Nama: Irvan Trisna

Nim: 08410100132

Tugas: Resume Sispak Pertemuan 3
Dosen: Titik Lusiani

Sistem Berbasis Aturan

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

fakta A benar, dan

operasi A ! B benar,

maka fakta B adalah benar

Jadi dapat disimpulkan bahwa 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.

Sebagai contoh, sebuah sistem peramal cuaca dibangun dengan sistem berbasis pengetahuan untuk mengetahui keadaan cuaca pada 12 sampai 24 jam ke depan.

RULE 1: IF suhu udara di atas 32oC

THEN cuaca panas

RULE 2: IF cuaca panas

THEN daun kering

RULE 3: IF cuaca panas dan udara kering

THEN sangat mungkin terjadi kebakaran hutan

Jika hanya rule 1 (tanpa rule 2 dan rule 3), sistem berbasis pengetahuan tidak berarti apa2.

Karena itu sebuah sistem berbasis pengetahuan harus terdiri atas sekelompok aturan yang membentuk rangakaian aturan rule chain.

Fakta didefisinikan sebagai statemen yang dianggap benar. Contoh:

suhu udara di atas 32oC  dan cuaca panas  adalah fakta.

Maka proses inferensi melihat fakta-fakta dari premis pada Rule 1 dan Rule 2 sebagai dasar untuk menghasilkan fakta baru: Cuaca panas dan Udara kering.

Selanjutnya proses inferensi melihat bahwa kedua fakta ini sesuai dengan premis pada Rule 3, maka akan dihasilkan fakta baru lagi:

Sangat mungkin terjadi kebakaran hutan.

Representasi Pengetahuan

Pengetahuan dibedakan menjadi 3 klasifikasi yaitu:

• Prodecural Knowledge adalah pengetahuan yang berkaitan dengan prosedur atau cara untuk melakukan sesuatu. Contohnya, bagaimana cara mendidihkan air dalam panci.
• Declarative Knowledge adalah pengetahuan untuk dapat menentukan nilai benar dan salah suatu hal. Contohnya, jangan celupkan tangan anda dalam air yang mendidih.
• Tacid Knowledge kadang disebut juga sebagai "unconscious knowledge", karena pengetahuan tidak dapat diekspresikan atau didefinisikan dengan bahasa. Contohnya, bagaimana menggerakkan tangan.

 Pengetahuan adalah hal yang utama dalam sistem pakar.

Representasi Pengetahuan adalah metode yang digunakan untuk mengodekan pengetahuan dalam suatu sistem pakar. Yang dimaksudkan untuk menangkap sifat-sifat penting problema dan membuat informasi itu dapat diakses oleh prosedur pemecahan problema.

Model Representasi Pengetahuan

Pengetahuan dapat dipresentasikan dalam bentuk yang sederhana atau kompleks, tergantung dari masalahnya. (Schnupp, 1989)

 Terdapat beberapa model atau bentuk representasi pengetahuan yang telah dikembangkan, yaitu :

• Logika
• Jaringan Semantik (Semantic nets)
• Object-Attribute-Value (OAV)
• Bingkai (Frame)
• Aturan Produksi (production rule)

 Logika

• Suatu pengkajian ilmiah tentang serangkaian penalaran, sistem kaidah, dan prosedur yang membantu penalaran.
• Komputer harus dapat menggunakan proses penalaran deduktif dan induktif kedalam bentuk yang sesuai dengan manipulasi komputer, yaitu logika simbolik atau matematika.

 Penalaran Deduktif

• Bergerak dari penalaran umum menuju ke konklusi khusus.
• Umumnya dimulai dari suatu silogisme
• Atau pernyataan premis dan inferensi

- Premis Mayor

- Premis Minor

- Konklusi

Contoh:

Premis Mayor : Jika hujan turun saya tidak akan kuliah

Premis Minor : Pagi ini hujan turun

Konklusi : Oleh karena itu pagi ini saya tidak akan kuliah

 Penalaran Induktif

• Bergerak dari masalah khusus ke masalah umum.
• Menggunakan sejumlah fakta atau premis yang mantap untuk menarik kesimpulan umum.

Contoh :

• Premis : Dioda yang salah menyebabkan peralatan elektronik rusak.
• Premis : Transistor rusak menyebabkan peralatan elektronik rusak.
• Premis : IC rusak menyebabkan peralatan elektronik tidak berfungsi.
• Konklusi : Maka, peralatan semikonduktor merupakan penyebab utama rusaknya peralatan elektronik.

Disebut logika Komputasional

• Logika Proposional
• Logika Predikat

Logika Proposional

• Proporsisi merupakan suatu statement atau pernyataan yang menyatakan benar (TRUE) atau salah (FALSE).

Logika Predikat

• Suatu logika yang lebih canggih yang seluruhnya menggunakan konsep dan kaidah proporsional yang sama.
• Disebut juga kalkulus predikat, yang memberi tambahan kemampuan untuk mempresentasikan pengetahuan dengan cermat dan rinci.

Proses Reasoning

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

Terdapat dua macam cara yang dapat digunakan untuk menghasilkan suatu kesimpulan, yaitu:

– 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.

Forward Reasoning

Forward chaining merupakan metode inferensi yang melakukan penalaran dari suatu masalah kepada solusinya. Jika klausa premis sesuai (bernilai TRUE) maka proses akan menyatakan konklusi.
Forward chaining adalah data-driven karena inferensi dimulai dengan informasi yang tersedia dan baru diperoleh konklusi. Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang lebar dan tidak dalam, maka gunakan forward chaining.
Intinya adalah forward chaining adalah dari Data ke Tujuan/goal
Contoh:
A1 = suhu tubuh >= 38 0 C

A2 = batuk

A3 = pilek

A4 = batuk yang terus menerus

A5 = nafas berbunyi

P1 = demam biasa

P2 = batuk biasa

P3 = influensa / infeksi virus

P4 = batuk rejan

P5 = infeksi saluran nafas

Kaidah – kaidah pada basis pengetahuan meliputi :

R1 = IF A1 THEN P1

R2 = IF A2 THEN P2

R3 = IF P1 AND (P1 OR A3) THEN P3

R4 = IF P3 AND A4 THEN P4

R5 = IF P3 And A5 THEN P5

Fakta – fakta yang diperoleh dari unsur adalah demam, batuk, dan batuk tersebut lebih sering di malam hari (A1, A2,A4)

Jelaskan bagaimana sisitem pakar memperoleh kesimpulan jika tehnik inferensi yang digunakan adalah :

Pelacakan yang berawal dari data (forward chaining)

Pelacakan yang berawal dari kesimpulan (backward chaining)

Langkah- langkan forward chaining :

Langkah1 :

A1 , A2 , A4 adalah fakta

Cari fakta baru yang memiliki A1 dan A2 pada sisi JIKA

R1 = IF A1 THEN P1

R2 = IF A2 THEN P2

Fakta baru yang ada P1, P2, A4

Langkah 2 :

Cari fakta baru yang memiliki P1, P2, A4 pada sisi JIKA

R3 = IF P1 AND (P2 OR A3) THEN P4

Fakta A3 tidak ditemukan, jadi :

R3 = IF P1 AND P2 THEN P3

Fakta baru yang ada P3 dan A4

Langkah 3 :

Cari fakta baru yang memiliki P3 dan A4 pada sisi JIKA

R4 = IF P3 AND A4 THEN P4

Kesimpulannya P4 atau Batuk Rejan


Sumber:

Irawan. Jusak. 2007. Buku Pegangan Kuliah Sistem Pakar Sekolah Tinggi Manajemen Informatika & Tejnik Komputer Surabaya. Surabaya: STIKOM

http://spukswkelasbkelompok3.blogspot.com/2009/02/pengetahuan-dibedakan-menjadi-3.html

http://www.slideshare.net/herman_tolle/forward-backward-chaining

http://spukswkelasbkelompok3.blogspot.com/2009/02/contoh-soal-ttt_21.html